JPS62131381A - 三次元位置情報の抽出処理方法 - 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、ビジコンカメラやＣＣＤカメラ等の撮像装置
を用いて同一の物体を異なる複数地点より撮影し、これ
らの画像情報を複数の画像メモリにそれぞれ人力し、こ
の１組の画像情報（ステレオ画像と呼ぶ）からそこに投
影された物体等に関する表面形状や配置状況に関する情
報（三次元位置情報と呼ぶ）を抽出する三次元位置情報
の抽出処理方法に関するものである。

〔従来の技術〕

自律型ロボットにとり２周囲の環境（ロボット周辺の障
害物の配置状況やロボットの作業対象となる物体の形状
や配置状況など）を正確に認識することは、柔軟でかつ
高機能な能力を実現する上で不可欠な問題である。この
ため人間の視覚機能に代わり画像から対象物の三次元位
置情報を抽出する装置の開発が強く要望されている。し
かし。

従来方法では検出能力の点や不自然な制約による適用範
囲の狭さの点で問題があり、上記の要望を満たす装置は
実現されていない。

これまで、このような観点からの研究開発は世界各国で
推進されてきた。その多くは三角測量の原理に基づくも
のであるが、三次元位置情報を正確に抽出するためには
、いずれの方法においてもステレオ画像中の物体投影像
の対応関係を正しく検出することが必要とされる。

一般に物体の投影像は視点位置が異なると変形する。こ
の変形は物体の三次元位置情報抽出の重要な手掛かりで
ある。ステレオ画像の対応関係検出では１画面間にある
物体投影像の変形（視差と呼ぶ）を考慮しつつ各物体投
影像の正しい対応関係を画面間で検出することが要求さ
れる。しだがって、複数の画面で視差をもつ投影像の対
応関係を単純なパターンマツチング技術で検出すること
は難しい。そのため従来手法では、視差をもつ投影像の
対応に関する条件を設定し、その仮定を満たす点を対応
点として検出するのが一般的である。

例えば、ある物体がステレオ画像へ投影された時、これ
らの物体投影像が対応部分は、各投影像の構造的・局所
的構造（投影像の濃度や大きさや形や配置など）が比較
的類似していると仮定する。

さらにこの構造の類似度評価式を定義する。そして、各
画面から各投影像の構造を抽出し、この評価式に基づき
類似度を計算し最大類似度部分を一カ所求めその部分を
対応点とする。したがって。

仮定の決め方と各画面から抽出する構造的・局所的な構
造の選び方と類似度評価式の決め方とがステレオ画像の
対応点検出の性能を左右する大きな要因の１つとなって
いる。

第６図の左画像内の点ＡＬの対応点を右画像から検出す
る場合を例に従来の代表的な対応点検出法について説明
する。なおこの対応点検出法は。

文献１　〔コンピュータビジョン、白井良明著、ＰＰ６
５−７１．昭晃堂、昭和５５年〕より引用した。

図中の左右画面上の画像は、それぞれ離れた位置から、
任意の三次元空間内にある１つの直方体を投影したステ
レオ画像とする。点ＡＬの対応点検出に先立ち点ＡＬの
特徴記述を行う。例えば点ＡＬの近傍領域ＷＬ内の濃淡
値分布を点ＡＬの特徴としたり１点ＡＬ近傍のエツジの
方向やエツジの強さく濃淡変化の強さ）やエツジの交差
本数や交差形状等を画像処理技術等を用いて求めて１点
ＡＬの局所的・全体的構造を表す特徴としたりする。最
も実用的な例として２図中では点ＡＬの近傍領域ＷＬ内
の濃淡値分布を点ＡＬの特徴とする場合で以下説明する
。

ステレオ画像の一般的性質として１図中の点ＡＬの対応
点候補が右画面の一定線（エピポーラ線と呼ぶ）上に存
在することは、既知の事実として知られている（例えば
、もし左右のカメラの光軸が平行で両光軸の地上からの
高さが等しければ。

点ＡＬの対応点候補は右画面上で点ＡＬと同じ高さの水
平線上に存在する）。この性質で右画面内の対応点検出
範囲が制限できる。点ＡＬの対応点のエピポーラ線上探
索により検出処理効率と検出能力とが向上する。

右画面のエピポーラ線上で任意の位置に、近傍領域ＷＬ
と同一形状・同一サイズの近傍領域ＷＲを設定し９点Ａ
Ｌの特徴記述と同一手段により近傍領域ＷＲの特徴記述
（近傍領域ＷＲ内の濃淡値分布を求める）を行う。特徴
記述に合わせて定義した類似度評価尺度をもちいて近傍
領域ＷＬ（！：ＷＲとの類似度を計算する。類似度評価
尺度としては２例えば 一式（１） 近傍領域の濃淡値分布を特徴にした場合には。

近傍領域内の各画素間の相関の総和を類似度尺度にした
り　（弐ｌ）、エツジの方向やエツジの強さを特徴量と
する場合には、互いの近傍領域のこれらの値の近さを類
似度尺度にする。

右画像のエピポーラ線上で近傍領域ＷＲを移動させなが
ら左画面の近傍領域ＷＬとの類似度尺度を計算する。右
画面エピポーラ線上で類似度最大部分を一カ所探索しそ
こを左画面上の点ＡＬの対応点とする。

対応点候補近傍領域の特徴記述に近傍領域内の画素濃淡
値分布を用いた場合１図中近傍領域ＷＬとＷＲ’　　と
の濃淡値分布は大きく異なるのに対し。

近傍領域ＷＬとＷＲとの濃淡値分布は類似している。し
たがって、上記処理によれば近傍領域ＷＬとＷＲとが対
応点となる。

〔発明が解決しようとする問題点〕

ところが、特徴記述と類イ以度評価尺度との適切な選択
は一般に難しく、上記の前提（物体投影像の対応部分は
、各投影像の構造的・局所的構造が比較的類似している
）のみで対応関係を検出するのは容易でない。従来手法
では、入力ステレオ画像の性質を制限することで投影像
の対応関係を限定し、対応点検出を容易にすることが一
般に行われる。例えばこれらの制限は、０画面（撮影系
）設置間隔を狭くするとか、■物体の投影像はすべての
画像上へ投影されている（視野の制限）とか５■対応点
を左右画面から常に一対一検出するとか。

０片側の画面における投影点同士の配置に関する相対的
な順序関係は他の画面でも保たれるとかなどである。な
おこれらの一部は文献２　（Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａ
ｌ　５ｔｅｒｅｏ、Ｓ、Ｔ、Ｂａｒｎａｒｄ、Ｍ、Ａ、
Ｐｉｃｈｌｅｒ、ＡＣｌ’ｌ　ｃｏｎｐｕｔｉｎｇｓｕ
ｒｖｅｙ、　ｖｏｌ１４．　ｎｏ、４＋　１９８２３よ
り引用した。

しかし一般情景シーンを対象とした場合１人カステレオ
画像に関するこれらの制限成立の事前認識はむずかしい
。さらに、もしこれらの制限を満足しない人力ステレオ
画像へ従来手法を適用した場合には、一部の誤対応点検
出結果の悪影響が対応点検出処理全体に波及する。した
がって対応点検出を容易にするためのこれらの制限が、
逆に従来手法の適用範囲を狭くする原因となる。これに
対して２本発明は上記制限を特に仮定していない手法で
、一般情景シーンを対象にしたステレオ画像から三次元
位置情報が抽出できる方法である。以下、上記の制限が
持つ問題点を具体的に示す。

ステレオ画像の設置間隔が広いほど抽出される三次元位
置情報の計測精度がよいことはすでに知られている。画
面間隔の拡大により物体投影像の変形が増加すると対応
点検出がそれだけ難しくなり、結果的に誤った三次元位
置情報が抽出される。

したがって従来の対応点検出方法では正しい対応点検出
処理と要求計測精度とのバランスを考慮しながらも９画
面設置間隔を狭く設定し、対応点検出を正確かつ容易に
することが一般的である。

第７図は、２枚１組のステレオ画像において画面の視野
に制限があるために、物体が片側の画面で見え、他の画
面では見えない場合のステレオ画像を示す。この状況は
一般情景シーンのステレオ画像にもよくみられる。正し
い対応点検出をこの様なステレオ画像で行うには、対応
点検出時に片側の画面上に投影像がないことを認識する
必要がある。しかし、一般情景シーンを対象にした画像
認識は９画像処理技術を総合的に駆使しても容易ではな
く、現状では大変難しい問題である。したがって、従来
手法では画面の視野に制限があるために、物体が片側の
画面で見え、他の画面では見えない場合のステレオ画像
を対象外とするか、上記対応点検出法の改良で対応点が
ないことの検出を行う。しかし、この改良には次の問題
点がある。

第７図は、第８図図示の大小の正方形を重合わせたパタ
ーンを三次元空間に２つ離して並べ、それぞれ離した画
面から見たステレオ画像である。

このステレオ画像には、正方形のパターンの一部のうち
画面の視野からはずれて見えない部分（第７図の点線部
分）が存在する。第７図中の対応点候補ＡＬ、ＢＬ、Ｃ
ＬとＡＲ，ＢＲ，ＣＲとを−対−に対応付けするとき１
点ＣＬの対応点検出の答えは対応点がないことである。

微小領域画素の相関値総和を類似度評価尺度で最大類似
度部分を一カ所検出する実用的対応点検出法で、この答
えを許容させる一般的改良方法は闇値設定である。

具体的には、類似度評価尺度の闇値設定で検出最大類似
度がこの閾値以下のときは対応点検出不可能とする。し
かしこの方法では汎用的閾値設定法がない。

第９図の左右画像は５三次元空間内に置かれたワイヤー
フレームモデルの直方体投影像である。

各辺がワイヤで作られた直方体では全ての辺が画面へ投
影される。ただし説明の便宜上、左画面上の辺ＤＨ，Ｅ
Ｆの交差と辺ＢＦ、ＤＣの交差、右画面上の辺ＬＫ、Ｉ
Ｍの交差と辺ＭＮ、ＫＯの交差を図の様に示すことで直
方体各辺の前後関係を明示する。つまり左画面の辺ＤＨ
，ＤＣは直方体前部の辺の投影像で２辺ＥＦ、ＢＦは直
方体後部の辺の投影像である。同様に、右画面の辺ＬＫ
。

ＫＯは直方体前部の辺の投影像で３辺ＩＭ、ＭＮは直方
体後部の辺の投影像である。

第９図中で、左画面の（１，２，３，４）と右画面の（
５，６，７，８）はそれぞれ対応点候補である。このス
テレオ画像では第７図の様な隠れは生じていないが、対
応点候補の対応関係順序の一部が左右入れ換わっている
。つまり２図の（１゜２）、　　（５，６）の対応順序
と、　　（３，４）、　　（７，８）の対応順序が逆転
している。従来手法ではこの入れ換わりが生じないこと
を制約として一対一に対応点検出することが多い。この
様な場合。

１カ所の対応点検出誤りが残りの対応点検出を連鎖的に
誤らせ、全体として誤った対応付は−（１゜５）、　　
（２，６）、　　（３，７）、　　（４，８）−がなさ
れる。

以上の問題点の他に、上記従来手法には検出能力と抽出
精度の観点からみても問題がある。この手法で検出され
た対応点はステレオ画面上で最大類似度をもつ点である
が、その性質の点が真の対応点になるとは限らない。す
なわち、投影像の性質をもとにステレオ画面上で対応点
検出するこれらの代表的従来手法では、対象空間内にあ
る実際の物体形状情報の存在認識がされたとは言いがた
く、対象物の三次元位置情報検出能力評価の観点からも
問題がある。さらに、上記従来手法では対応点探索領域
を制限するために画面上でエピポーラ線を求め、その線
沿いに対応点を探索する。この場合、実用的ステレオ画
像としては一般に量子化画面が用いられるが、この画面
上の２次元座標位置で示されるエピポーラ線位置情報に
は量子化誤差が含まれ、エピポーラ線上に存在する対応
点投影位置情報にも必然的に誤差が含まれる。つまり、
エピポーラ線を利用した従来手法で量子化ステレオ画像
から抽出された三次元位置情報は２本質的に誤差を含む
。一方２本手法では後述するように対応点検出時にエピ
ポーラ線を必要とせず。

この種の誤差は抽出三次元位置情報に含まれない。

〔問題点を解決するための手段〕

本発明は、対応点検出を容易にするための入力ステレオ
画像の適用範囲制限等を特に必要としない手法で、一般
情景シーンを対象にしたステレオ画像から三次元位置情
報を効率よく抽出する方法である。例えば、第７図、第
９図の様な入力ステレオ画像の場合にも正しい対応点検
出が可能となる。まず、第１図において本発明の処理過
程の全体的概要を示す。

入力対象とする一組の観測ステレオ画像は、太陽光や照
明灯などの光で照明されている空間（対象空間と呼ぶ）
内を複数の撮影地点より撮影して得られた複数の画像で
ある。この観測ステレオ画像から、対象空間内に存在す
る机、ドア、建築物等様々な物体（対象物と呼ぶ）の三
次元位置情報（輪郭形状や配置状況）を抽出することが
本方法の目的である。本方法は、■従来手法が用いてい
る対応点検出時の制約条件を使用しないこと。■対応点
検出処理を三次元的に行うこと、の２つが特長である。

この方法による情報処理は次の６つの処理に分けられる
。

（１）　　観測ステレオ画像入力 （２）観測ステレオ画像特徴点抽出 （３）着目点仮設定 （４）予測着目投影点演算 （５）特徴点・予測着目投影点類似度判定（６）三次元
位置情報記録 これらのうち中心部分は（３１，（４１，（５）であり
、（１１゜（２１，（６）は既存技術で実現可能な部分
である。これらの処理で（１）〜（２）の処理と（３）
〜（４）の処理とが並行に行える。そして、それぞれの
処理結果が（５）の入力となり、引き続き（６）の処理
が実行される。次に各処理概要の説明を順を追って示す
。

〔作用〕

観測ステレオ画像入力（１）処理で、対象空間を撮影し
てえられた観測ステレオ画像を入力する。観測ステレオ
画像特徴点抽出（２）処理では、特徴点・予測着目投影
点類似度判定（５）処理で使用し、かつ対象物の三次元
位置情報を表現する特徴点く投影像特徴点と呼ぶ）を観
測ステレオ画像から抽出する。観測ステレオ画像特徴点
抽出（２）処理は特徴点・予測着目投影点！（以度判定
（５）処理で使用する特徴に応じて異なる。例えば、対
象物輪郭上の点や対象物の表面傾斜情報や対象物表面の
色情報などが特徴として考えられ、それに対する具体的
特徴点抽出方法としてはエツジ検出法やエツジ方向検出
法や色差による領域境界追跡法といった画像処理技術が
挙げられる。

一方１着目点仮設定（３）処理では、対象物の三次元位
置情報を表現する特徴点として着目点を仮定した上でこ
れを対象空間の任意位置（Ｘ、　Ｙ、　　Ｚ）に仮設定
する。そしてこの着目点が対象物の三次元位置情報を表
現する点としてもしも存在するならば、その投影像は観
測ステレオ画像特徴点抽出（２）処理で得られた各画面
のなかに存在するはずである。本手法は着目点の投影像
を予測着目投影点演算（４）処理で求め、存在判定を特
徴点・予測着目投影点類似度判定（５）処理で行う。

予測着目投影点演算（４）処理では、対象物の三次元位
置情報を表現する着目点の投影像（予測着目投影点と呼
ぶ）の投影位置とその投影点の特徴量（予測特徴量と呼
ぶ。着目点三次元位置情報の投影画面上での値。たとえ
ば、物体のエツジ情報を着目点とし２着目点の特徴量を
このエツジの濃淡値とすると、予測着目投影点は、この
エツジ投影像で、予測特徴量はエツジ濃淡値の投影画面
上における濃淡値となる。）とを算出する。着目点の投
影位置は中心投影にしたがう。つまり、抽出点の仮設定
位置を（Ｘ、Ｙ、Ｚ）、観測ステレオ画像のうち画面■
の設定位置を（ＸＰｉ、ＹＰｉ。

ＺＰｉ）、画面Ｉの画面距離をＦｉとすると１着目点の
画面Ｉ上の投影位置（ｘｉ、ｙｉ）は次式％式％ ｘ　ｉ＝　（Ｘ−ＸＰ）／　（Ｚ−ＺＰ）＊Ｆ一式（２
）ｙ　ｉ＝　（Ｙ−ＹＰ）／　（Ｚ−ＺＰ）＊Ｆ一式（
３）ただし、　　（ｉ＝１〜〔観測ステレオ画像の画面
枚数〕） さらに、予測特徴量の算出方法は着目点の特徴に応じて
異なる。たとえば、黒色の着目点を対象空間に仮設定す
れば、その投影像はある投影画面上（ｘｉ、ｙｉ）の位
置に黒色濃淡点として投影され、予測時＠量は投影画面
上の濃淡画素値となる。

そして観測ステレオ画像特徴点抽出（２）処理で抽出し
た特徴点のうち、予測着目投影点の投影位置（ｘｉ、ｙ
ｉ）にある点の特徴量と画面Ｉに関する予測特徴量との
類似度判定処理を特徴点・予測着目投影点類似度判定（
５）処理で複数の観測ステレオ画像の画面ごとに独立に
行う。どの画面でも両持微量が類似していると判定され
た場合、この着目点を対象物の三次元位置情報の一部と
判断し。

この点の三次元座標値（Ｘ、Ｙ、Ｚ）を記録する三次元
位置情報記録（６）処理を行う。着目点仮設定位置を対
象空間で少しずつ変化させながら着目点仮設定（３）処
理から三次元位置情報記録（６）処理までを実行すると
対象物の全三次元位置情報が抽出される。このとき着目
点仮設定位置の変化方法は任意でよい。

〔実施例〕

〔具体例１〕 従来手法がもつ問題点を解決するために上記処理過程が
どのような相互関連をもちながら作用し。

三次元位置情報を観測ステレオ画像から抽出するかを第
２図で詳細に、かつ、具体的に説明する。

簡単のために２枚１組の観測ステレオ画像の場合を考え
る。

第２図の画面ＰＬ、ＰＲは、対象空間に存在する一個の
直方体対象物が投影された観測ステレオ画像からエツジ
抽出した画面で、エツジ部分が１゜その他の部分は０に
量子化されているとする。つまり画面ＰＬ、ＰＲは、観
測ステレオ画像入力処理と観測ステレオ画像特徴点抽出
処理後に得られた画面である。着目点をレベル１の対象
物輪郭エツジ点とすると２予測着目点は画面ＰＬ、ＰＲ
でレベル１の投影点と考えられ、予測特徴量は画面ＰＬ
、ＰＲ上でレベル１の画素値となる。さらに。

着目点を対象物輪郭エツジ点とする上記仮定より考えら
れる投影像特徴点は、観測ステレオ画像のエツジ抽出像
で、その特徴量は画面ＰＬ、ＰＲの画素値となる。そし
て、投影像特徴点の特徴量と予測特徴量の類似度を判定
する特徴点・予測着目投影点類似度判定処理の具体的手
続きとして、投影像特徴点の画素値が１か否かの判定を
用いることにする。すなわち５画面ＰＬ、ＰＲ上で予測
着目点投影位置の画素値が１の時には着目点が仮設定位
置に存在し、０の時には着目点が仮設定位置に存在しな
いものと判定する。

第２図中で点Ｂを着目点に仮定すると１点ＢＬ。

ＢＲが予測着目点となりこの位置の画素値（予測特徴量
）が１となることが予測される。一方、実際の画面ＰＬ
、ＰＲ上で点ＢＬ、ＢＲには直方体対象物の輪郭エツジ
の一部が投影像特徴点として抽出され、その特徴量（画
素値）は１である。したがって上記の類似度判定方法に
したがうと着目点Ｂは仮設定値に存在すると判定され、
対象物の三次元位置情報として記録される。

同様に２着目点をＢに代え点Ａを設定した場合。

予測着目投影点は第２図中のＡＬ、ＡＲになる。

ところが２画面ＰＬ、ＰＲ上でこれらの投影位置は背景
部にあたり画素値は０であることから、上記の類似度判
定方法により着目点Ａは対象物の三次元位置情報になら
ない。着目点を対象空間内でこのように適当に移動しな
がら以上の操作を繰り返すことで、観測ステレオ画像か
ら対象空間に存在する対象物の三次元位置情報が抽出で
きる。

この方法にしたがい、第３図の左右画面を第２図の画面
ＰＬ、ＰＲにみたてた場合の三次元位置情報抽出方法の
実行例を第４図に示す。第３図は。

８木の等間隔垂直線をもつ長方形平面を対象空間の任意
位置で任意角だけ回転したものを対象物として２枚の画
面へ投影して得られた２枚１組のステレオ画像で、第４
図は具体例１の手続きによりこのステレオ画像より抽出
した三次元位置情報を透視図表示したものである。

〔具体例２〕 第１図、及び、第２図で示した三次元位置情報の抽出方
法の筒車な装置例を第５図に示す。観測ステレオ画像入
力処理（第１図（１））と観測ステレオ画像特徴点抽出
処理（第１図（２））は、第５図中の観測ステレオ画像
入力部（Ａ）、　　（Ｂ）と観測ステレオ画像特徴点抽
出部（Ｃ）、　　（Ｄ）とで行う。観測ステレオ画像入
力部（Ａ）、　　（Ｂ）では、互いに離れた複数地点（
ここでは２地点）からテレビカメラ１０１．１０２等を
用いて対象空間を撮影し、各々の映像信号を画像メモ１
Ｊ１０３．１０４ヘスドアする。観測ステレオ画像特徴
点抽出部（Ｃ）、（Ｄ）では、ディジタルフィルタ１０
５．１０６等を用いて各画面ごとに同一のエツジ検出を
行い。

それらの結果を画像メモリ１０７．１０８へそれぞれス
トアする。

着目点仮設定処理（第１図（３））は、第５図内の着目
点仮設定部で実行される。この処理は２着目点の移動幅
や着目点の移動可能な対象空間範囲等で抽出処理全体を
制御する制御部１１８と仮設定位置ｘ、ｙ、ｚを発生す
る三次元位置情報、発生部１１９からなる。仮設定位置
座標値の発生は１例えば各座標値ごとに、上・下限設定
値に移動幅分を加減算することで行う。

予測着目投影点演算処理（第１図（４））は、入力画像
ごとに設置される予想着目投影点演算部（Ｅ）、（Ｆ）
で行う。予想着目投影点の投影位置演算は、三次元位置
座標発生部１１９の出力情報（仮設定位置の三次元座標
値）等を用い、弐（２１，（３１にもとづき投影位置演
算部１０９．１１０で計算される。

加えてこの処理部は画像メモリ１０７．１０８へアクセ
スするための仮設定位置座標値のアドレス変換処理を実
行する。着目点の予測性微量は画面枚数分並列に設置し
た特徴量演算部１１１．１１２で画面ごと独立に計算さ
れる。

特徴点・予測着目投影点類似度判定処理（第１図（５）
）は、予測性微量と各画像メモリ１０７．１０８上の特
徴量とを画面ごと独立に比較判定するための類似度判定
部１１３．１１４と、これらの判定結果から着目点の存
在を判定するための論理積回路部１１５とから成る特徴
点・予測着目投影点類似度判定部（Ｇ）で行われる。す
なわち１画面枚数分並列に設置された類似度判定部１１
３．１１４では、投影位置演算部１０９．１１０で出力
された画像メモリアドレス（着目点の各画像への投影位
置）を用いて画像メモ１月０７．１０８をアクセスし、
そこの値を投影像特徴点の特徴量として読み出す。次に
これらの特徴量と特徴量演算部１１１．１１２で得られ
た予測性微量との比較判定を画面ごと独立に行う。この
判定結果は論理積回路部１１５の入力となる。類似度判
定部ごとの判定結果がすべて真の場合に論理積回路部１
１５の出力は真となる。この時にかぎり１着目点仮設定
位置座標を記録する。具体的には、三次元位置情報記録
部（Ｈ）内にある蓄積制御部１１６で、論理積回路部１
１５の出力に応じた処理制御を行う。つまり、論理積回
路部１１５の出力が真の時に、三次元位置座標発生部１
１９で生成した仮設定位置座標を対象物の三次元位置情
報として三次元位置情報蓄積部１１７ヘストアする。

制御部１１８により着目点の仮設定位置を変化させなが
ら、上記の一連の処理を繰り返すことで結果的に観測ス
テレオ画像に投影された対象物の三次元位置情報が三次
元位置情報蓄積部１１７にストアされる。

〔発明の効果〕

以上説明した如く本発明によれば、複数地点より撮影し
たステレオ画像からの対応点検出を対象空間内で三次元
的に行うことにより、投影物体の表面形状や輪郭や配置
といった三次元位置情報を抽出復元する。本発明の場合
には従来手法にくらべ４つの利点があり、将来発展が予
想されるロボットのパターン認識装置等として有効なも
のである。こられの効果は、（１）従来手法より適用可
能な入力ステレオ画像の範囲が広い、（２）対応点検出
処理過程が従来手法にくらべ明確になり検出能力評価の
観点で優れている。（３）従来手法にくらべ、抽出され
た三次元位置情報内に入力ステレオ画像の量子化誤差が
入る機会が少ない、（４）対応点検出処理が着目点ごと
に独立しているために、ノイズ等による連鎖的対応点検
出誤りに対し、従来手法より強い、である。

さらに、並列処理による処理能率向上の可能な部分が本
発明処理の着目点仮設定及び特徴点・予測着目投影点類
似度判定部分にある。つまり複数の着目点仮設定処理と
予測着目投影点演算処理と特徴点・予測着目投影点類似
度判定は画面ごと着目点ごとに同時に行うことで並列・
高速処理化が可能である。

本発明では２着目点仮設定部で発生させる着目点の三次
元座標値が、対象物の存在範囲に含まれることが必要で
あるが、この前提は工業用ロボ。

ト等の応用分野ではさほど無理はない。なぜなら。

この様な分野では対象物のおおよその存在範囲があらか
じめわかっていることが多いためである。

また、三次元位置情報を抽出する時に、抽出の対象とな
る対象空間の範囲をある程度限定することは、近距離に
着目している時には遠距離は見ず遠距離に着目している
時には近距離を見ていない現象に対応している。これは
広く動物一般の視野の特性と同等であると考えることが
でき、大きな制約条件とはならない。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明における各機能の相互関連図。 第２図は本三次元位置情報抽出方法実施例の一例となる
具体例１の説明図、第３図は具体例１による抽出例を示
す際に使用した入力ステレオ画像。 第４図は第３図のステレオ画像から具体例１にしたがい
抽出した三次元位置情報の透視図、第５図は本三次元位
置情報抽出方法実施例である具体例２の説明図、第６図
は代表的な従来手法の説明図。 第７図と第９図とは、従来手法が適用できないステレオ
画像の例を示し、第８図は第７図のステレオ画像に投影
された対象物投影像パターンの一部を示す。 図中、（１）は観測ステレオ画像入力処理、（２）は観
測ステレオ画像特徴点抽出処理、（３）は着目点仮設定
処理、（４）は予測着目投影点演算処理、（５）は特徴
点・予測着目投影点類似度判定処理、（６）は三次元位
置情報記録処理を表す。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 対象物の三次元位置情報を表現する特徴量をもつ着目点
   を対象空間の任意三次元位置に仮設定し、この着目点が
   観測ステレオ画像へ投影されたと仮定した場合の投影位
   置と着目点特徴量を観測ステレオ画像へ投影したときの
   画面上の見え方に対応する所の予測特徴量とを計算する
   と共に、これとは独立に観測ステレオ画像から抽出して
   おいた予測特徴点と同一の性質をもつ投影像特徴点の中
   から予測着目点の投影位置にある投影像特徴点を検出し
   、この点がもつ特徴量と予測特徴量との類似度計算を行
   い、大きい類似度をもつ場合に仮設定したこの着目点を
   観測ステレオ画像に投影した対象物の三次元位置情報と
   して抽出・記録するといった一連の手続きを行うように
   し、当該一連の手続きを、対象空間内に存在する着目点
   の仮設定位置を任意に変更しながら繰り返し、対象物の
   三次元位置情報を三次元空間探索的に検出することを特
   徴とする複数のステレオ画像からの三次元位置情報抽出
   処理方法。