WO2017130546A1 - Image processing device, image processing method, and computer-readable recording medium - Google Patents

Image processing device, image processing method, and computer-readable recording medium Download PDF

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WO2017130546A1
WO2017130546A1 PCT/JP2016/084832 JP2016084832W WO2017130546A1 WO 2017130546 A1 WO2017130546 A1 WO 2017130546A1 JP 2016084832 W JP2016084832 W JP 2016084832W WO 2017130546 A1 WO2017130546 A1 WO 2017130546A1
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image
coefficient
image blocks
correlation value
images
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PCT/JP2016/084832
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Inventor
喜宏 山下
Original Assignee
Necソリューションイノベータ株式会社
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    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T1/00General purpose image data processing
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis

Definitions

  • the present invention relates to an image processing apparatus and an image processing method for performing image processing using two images, and a computer-readable recording medium on which a program for realizing these is recorded.
  • stereo matching processing is performed on the basis of pair images obtained from an artificial satellite or an aircraft, etc., and three-dimensional data [DSM (Digital Surface Model) data showing terrain]
  • DSM Digital Surface Model
  • a pair image is an image obtained by photographing the same subject from different viewpoints with two cameras.
  • each image constituting the stereo image is divided into image blocks of a certain size, and then the image block of the other image that matches the image block of one image is specified.
  • a correlation value between image blocks is calculated using a sum of luminance differences (SAD: SumSof Absolute Difference) or a square sum of luminance differences (SSD: Sum of Squared Difference), and the calculated correlation
  • SAD SumSof Absolute Difference
  • SSD Square sum of luminance differences
  • occlusion area region has generate
  • produced the matching precision by a stereo matching process will fall.
  • Patent Document 1 discloses a stereo matching process that suppresses a decrease in matching accuracy using a correlation value calculated for each combination of image blocks. Specifically, in the stereo matching process disclosed in Patent Document 1, the following steps (a) to (g) are executed.
  • A A step of dividing one image A and the other image B constituting the pair image into image blocks.
  • B A step of setting a combination of image blocks and calculating a correlation value for each set combination.
  • C Using the correlation value calculated for each combination of image blocks, the first order for the image block on the A image in descending order of the correlation coefficient from the image block to the image block on the B image And assigning the second rank to the image blocks on the B image in descending order of the correlation coefficient from the image block to the image block on the A image.
  • D A step of calculating the sum of the first rank and the second rank for each combination of image blocks.
  • a combination of image blocks is selected so that there are not a plurality of combinations including the same image block, and a penalty is given for each selected combination according to the distance between the combination and another selected combination adjacent to the combination.
  • Process. A step of integrating the total and penalty of each selected combination.
  • G A step of identifying a combination of image blocks having the smallest integrated value and determining that the image blocks match in the identified combination of image blocks.
  • An example of an object of the present invention is an image processing apparatus and an image processing method capable of solving the above-described problem and suppressing a decrease in matching accuracy even when an occlusion area is increased in stereo matching processing of a pair image. And providing a computer-readable recording medium.
  • an image processing apparatus provides: Each of the two target images is divided into image blocks of a set size, one of the image blocks obtained from one of the two images, and one of the image blocks obtained from the other image And an image dividing unit for setting a set of a plurality of image blocks, A correlation value calculation unit for calculating a correlation value for each set of set image blocks; A set of image blocks is selected from the set of the plurality of set image blocks so that a plurality of sets including the same image block do not exist, and a set set is constructed.
  • a coefficient setting unit that sets a first coefficient that becomes 1; In each of the set sets, for each set of image blocks constituting the set set, the correlation value is multiplied by the first coefficient to obtain a multiplied value, and the obtained multiplied value is further accumulated, An integrated correlation value calculating unit for calculating an integrated correlation value; The set set having the smallest integrated correlation value is specified, and in each set of image blocks constituting the specified set set, one image block and the other image block constituting the set coincide with each other. An image block determination unit that determines that It is characterized by having.
  • an image processing method includes: (A) Each of the two target images is divided into image blocks of a set size, and one of the image blocks obtained from one of the two images and the image block obtained from the other image A set of a plurality of image blocks in combination with one of (B) calculating a correlation value for each set of set image blocks; and (C) selecting a set of image blocks from the set of the plurality of set image blocks so that a plurality of sets including the same image block do not exist, constructing a set, and further selecting the selected image For each set of blocks, determine the distance between the set and another selected set that includes an image block adjacent to the set of image blocks in the set direction, and the larger the calculated distance, the smaller the value, and Setting a first coefficient with an upper limit value of 1; and (D) In each of the set sets, for each set of image blocks constituting the set set, the correlation value is multiplied by the first coefficient to obtain a multiplication value, and the obtained multiplication value is
  • the set set that minimizes the integrated correlation value is specified, and in each set of image blocks constituting the specified set set, one image block and the other image block constituting the set are A step of determining that they match, and It is characterized by having.
  • a computer-readable recording medium On the computer, (A) Each of the two target images is divided into image blocks of a set size, and one of the image blocks obtained from one of the two images and the image block obtained from the other image A set of a plurality of image blocks in combination with one of (B) calculating a correlation value for each set of set image blocks; and (C) selecting a set of image blocks from the set of the plurality of set image blocks so that a plurality of sets including the same image block do not exist, constructing a set, and further selecting the selected image For each set of blocks, determine the distance between the set and another selected set that includes an image block adjacent to the set of image blocks in the set direction, and the larger the calculated distance, the smaller the value, and Setting a first coefficient with an upper limit value of 1; and (D) In each of the set sets, for each set of image blocks constituting the set set, the correlation value is multiplied by the first coefficient to obtain a multi
  • FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of an image processing apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a specific configuration of the image processing apparatus according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of a pair image divided in the embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining an example of a set of image blocks set in the embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is an explanatory diagram for explaining the coefficient setting processing according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining the effect of the coefficient setting process according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a flowchart showing the operation of the image processing apparatus according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a block diagram illustrating an example of a computer that implements the image processing apparatus according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of an image processing apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • the image processing apparatus 100 includes an image dividing unit 10, a correlation value calculating unit 20, a coefficient setting unit 30, an integrated correlation value calculating unit 40, and an image block determining unit 50. And.
  • the image dividing unit 10 divides each two target images into image blocks having a set size. Further, the image dividing unit 10 sets one set of a plurality of image blocks by combining one of the image blocks obtained from one of the two images and one of the image blocks obtained from the other image. .
  • the correlation value calculation unit 20 calculates a correlation value for each set of set image blocks. Further, the coefficient setting unit 30 selects a set of image blocks from among a set of a plurality of set image blocks so that a plurality of sets including the same image block do not exist, and constructs a set set. Further, for each set of selected image blocks, the coefficient setting unit 30 obtains a distance between the set and another selected set including an image block adjacent to the image block of the set in the setting direction. Then, the coefficient setting unit 30 sets, for each set of selected image blocks, a first coefficient whose value decreases as the obtained distance increases and the upper limit value is 1.
  • the integrated correlation value calculation unit 40 multiplies the correlation value by the first coefficient for each set of image blocks constituting each set set to obtain a multiplied value, and further integrates the obtained multiplied value. Then, the integrated correlation value is calculated.
  • the image block determination unit 50 identifies a set set having the smallest integrated correlation value. Further, the image block determination unit 50 determines that in each set of image blocks constituting the specified set set, one image block constituting the set matches the other image block.
  • the first coefficient is set such that the value decreases as the distance between image blocks that are expected to match the image blocks of another image increases.
  • the upper limit of the first coefficient is 1, and the fluctuation range is suppressed.
  • the integrated correlation value for performing the coincidence determination is obtained by integrating the product of the correlation value and the first coefficient. For this reason, in the present embodiment, when the occlusion area becomes large, it is possible to avoid a situation in which the number of pairs determined to match one image block and the other image block is reduced. Will be suppressed.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a specific configuration of the image processing apparatus according to the embodiment of the present invention.
  • the image processing apparatus 100 is an apparatus that performs stereo matching processing.
  • the two images to be processed are a pair image obtained by photographing the same object from different angles, specifically, a pair image obtained from an artificial satellite or an aircraft.
  • the image processing apparatus 100 includes the image dividing unit 10, the correlation value calculating unit 20, the coefficient setting unit 30, the integrated correlation value calculating unit 40, shown in FIG.
  • an image acquisition unit 60 is further provided.
  • the image acquisition unit 60 acquires a pair image to be processed. Specifically, the image acquisition unit 60 acquires each image data of a pair image transmitted via a network or the like, and inputs the acquired image data to the image dividing unit 10. In addition, the image acquisition unit 60 determines whether or not the epipolar lines of the pair images match in the horizontal direction. If they do not match, the image acquisition unit 60 performs at least one of rotation and projective transformation on one or both images. One is performed and correction is performed so that the epipolar lines coincide.
  • the image dividing unit 10 forms a pair of images in the horizontal direction and columns in the vertical direction along the vertical direction and the horizontal direction, as shown in FIG. Divide into tiles.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of a pair image divided in the embodiment of the present invention.
  • the pair image includes an image 201 and an image 202.
  • the image dividing unit 10 divides each of the image 201 and the image 202 into rectangular image blocks having a preset size. As a result, the image blocks are arranged along the horizontal and vertical directions of the image.
  • the image dividing unit 10 selects one of the image blocks obtained from one image and one of the image blocks obtained from the other image so that the rows in which both are located are mutually connected. Select to respond. Then, the image dividing unit 10 combines the selected image blocks, sets a set of image blocks, and inputs the set set of image blocks to the correlation value calculation unit 20.
  • the image acquisition unit 60 matches the epipolar lines of the pair images in the waterside direction. Therefore, as shown in FIG. 4, the image dividing unit 10 sets a set of image blocks by combining image blocks having the same number of rows.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining an example of a set of image blocks set in the embodiment of the present invention.
  • the image dividing unit 10 first sets a set of image blocks using the image blocks selected from the first row of each of the image 201 and the image 202. That is, the image dividing unit 10 sets all combinations obtained by all the image blocks in the first row of the image 201 and all the image blocks in the first row of the image 202 as a set of image blocks.
  • the image block 203 is combined with each of the image blocks 205 to 209 in addition to the image block 204.
  • the image dividing unit 10 similarly sets the image block set by combining the image block of the image 201 and the image block of the image 202 for the second and subsequent rows of the image 201 and the image 202, respectively. Then, the image dividing unit 10 inputs the set of each image block set in this way to the correlation value calculating unit 20.
  • the correlation value calculation unit 20 calculates a correlation value for each set of input image blocks using, for example, an existing calculation method.
  • Existing calculation methods include a calculation method using the sum of luminance differences (SAD: Sum of Absolute Difference), a calculation method using sum of squares of luminance differences (SSD: SumSof Squared Difference), and a normalized cross-correlation ( Examples include a calculation method using NCC: Normalized Cross-Correlation.
  • the correlation value calculation method is not particularly limited, and a newly developed calculation method may be employed.
  • the coefficient setting unit 30 selects several image block sets from the set of a plurality of set image blocks, and sets the first coefficient for each selected set.
  • the coefficient setting process by the coefficient setting unit 30 will be specifically described with reference to FIG.
  • FIG. 5 is an explanatory diagram for explaining a coefficient setting process according to the embodiment of the present invention.
  • each circular figure shows a set of set image blocks, and a filled figure shows a selected set.
  • each set shown in FIG. 5 includes a plurality of image blocks in a specific row of one image of a pair image and a plurality of image blocks in a corresponding row of the other image.
  • “y” indicates a position in a specific row of the image block of one image
  • “x” indicates a position in a corresponding row of the image block of the other image.
  • x and y are set so that the left end is “0” in the horizontal direction.
  • the coefficient setting unit 30 uses the following formula 1, for example, A distance D to a set A (3, 4) including an image block adjacent to the B image block in the horizontal direction is calculated.
  • x and y indicate the position of each image block of the set for which the first coefficient is set
  • jx and jy indicate the position of the set including adjacent image blocks in the horizontal direction.
  • is an arbitrary integer.
  • the coefficient setting unit 30 can set the first coefficient using, for example, the following formula 2.
  • the first coefficient is expressed as a jump coefficient W jump .
  • the upper limit of W jump is 1, and the larger D is, the smaller the value of W jump is.
  • is an arbitrary integer.
  • the coefficient setting unit 30 also sets a second coefficient in addition to the jump coefficient W jump .
  • the coefficient setting unit 30, or the correlation value of the set of image blocks to be set is less than the threshold value T jump, depending on whether the threshold value T jump over, to set different second coefficient.
  • the coefficient setting unit 30 sets the second coefficient using the following Equation 3. Further, the coefficient setting unit 30 sets the second coefficient using Equation 4 when the correlation value is equal to or greater than the threshold value T jump .
  • the second coefficient is represented as a low cost coefficient W lowcost . ⁇ 1 and ⁇ 2 are arbitrary integers.
  • the integrated correlation value calculation unit 40 multiplies the correlation value by the jump coefficient W jump and the low cost coefficient W lowcost for each set of image blocks constituting each set. Find the value. Specifically, if the correlation value of each selected set is R i and the number of the selected set is T, the integrated correlation value calculation unit 40 calculates the integrated correlation value RA using the following formula 5. can do.
  • the distance D is calculated only for a set including an image block adjacent on the left side. Therefore, in FIG. 5, since the distance is not calculated for the pair closest to the origin (lower left), neither the jump coefficient W jump nor the low cost coefficient W lowcost is calculated. Therefore, in the calculation of the integrated correlation value RA according to the above equation 6, only the correlation value R 0 is integrated for the set closest to the origin (lower left).
  • the value of the jump coefficient W jump is increased by the low cost coefficient W lowcost.
  • the coefficient ⁇ 1 of the low cost coefficient W lowcost so that the correlation value becomes higher as a result, the correlation value is corrected.
  • the correlation value of the set of image blocks is low, that is, when there is a high possibility that both image blocks are the same, the low cost coefficient W lowcost is reduced so that the value of the jump coefficient W jump is reduced by the low cost coefficient W lowcost .
  • the coefficient ⁇ 2 the correlation value is corrected so that the correlation value becomes lower as a result. For this reason, generation
  • FIG. 6 is a diagram for explaining the effect of the coefficient setting process in the embodiment of the present invention. Also in FIG. 6, each circular figure shows a set of set image blocks, and a filled figure shows a selected set. Each set includes a plurality of image blocks in a specific row of one image of the pair image and a plurality of image blocks in a corresponding row of the other image.
  • the integrated correlation value is minimum in the set set constructed by sets of image blocks having the same position in the horizontal direction. In other words, as shown in FIG. 6, when a hatched set is selected, the integrated correlation value is minimized.
  • the correlation value of the hatched group is low, but since the number of selected groups increases, the correlation value of the group a to group i can be obtained as it is.
  • the integrated value may be higher than the correlation value of the set j. Therefore, the integrated correlation value when the set k and the set j are selected may be lower than the integrated correlation value when the set a to the set j are selected. It is determined that the image blocks match in k and set j.
  • the value of the jump coefficient W jump is set by the low cost coefficient W lowcost. growing. For this reason, the situation where the group k and the group j are selected is avoided, and the situation where an erroneous determination is made is avoided.
  • the coefficient setting unit 30 sets the setting when the parallax between the set of image blocks to be set and another selected set including an image block adjacent to the set of image blocks in the setting direction matches. a set of jump coefficient W jump of the image block of interest, can be corrected so that the value becomes smaller.
  • the setting target of the jump coefficient W jump is a set i
  • the set i is between a set h including image blocks adjacent to the image blocks in the set i in the horizontal direction.
  • the parallax has the same relationship. That is, when the two sets are adjacent to each other at an oblique 45 degree position in the matrix shown in FIG. 6, the two sets of parallax have the same relationship.
  • the coefficient setting unit 30 can correct the jump coefficient W jump using, for example, the following Equation 6.
  • Equation 6 In the following formula 6, b is an arbitrary integer.
  • FIG. 7 is a flowchart showing the operation of the image processing apparatus according to the embodiment of the present invention.
  • FIGS. 1 to 6 are referred to as appropriate.
  • the image processing method is performed by operating the image processing apparatus 100. Therefore, the description of the image processing method in the present embodiment is replaced with the following description of the operation of the image processing apparatus 100.
  • the image acquisition unit 60 acquires a pair image transmitted via a network or the like (step A1). Furthermore, the image acquisition unit 60 corrects one or both images so that the epipolar lines of the pair images match in the horizontal direction (step A2).
  • the image dividing unit 10 divides each paired image into tiles so as to form horizontal rows and vertical columns along the vertical and horizontal directions, and generate image blocks. (Step A3).
  • the image dividing unit 10 sets one set of image blocks by combining one image block obtained from one image and one image block obtained from the other image (step A4). Specifically, the image dividing unit 10 sets a set of image blocks by combining image blocks having the same number of rows.
  • the correlation value calculation unit 20 calculates a correlation value for each set of input image blocks (step A5).
  • the coefficient setting unit 30 selects a set of image blocks from the set of a plurality of set image blocks so that a plurality of sets including the same image block do not exist, and builds a set set (step A6). Furthermore, the coefficient setting unit 30 sets a jump coefficient W jump and a low cost coefficient W lowcost for each selected set in each set set (step A7). The coefficient setting unit 30 corrects the jump coefficient W jump as necessary.
  • the integrated correlation value calculation unit 40 multiplies the correlation value by the jump coefficient W jump and the low cost coefficient W lowcost for each set of image blocks to obtain a multiplication value. Integration is performed to calculate an integrated correlation value (step A8).
  • the image block determination unit 50 identifies the set set having the smallest integrated correlation value, and one image block and the other image block match in the set of image blocks constituting the specified set set. (Step A9). Thereafter, the image block determination unit 50 outputs a set of image blocks determined to match.
  • a set of matching image blocks in the pair image is specified. Thereafter, the image processing apparatus 100 identifies corresponding points between the matching image blocks, and performs triangulation using the parallax between the identified corresponding points. Furthermore, the image processing apparatus 100 identifies the depth and shape of the subject based on the result of triangulation.
  • the integrated correlation value is calculated using the correlation value multiplied by the jump coefficient W jump. Therefore, when the occlusion area becomes large, the image block that is determined to match is determined. The situation where the number of pairs is reduced is avoided. Furthermore, in this embodiment, since the correlation value is also multiplied by the low cost coefficient W lowcost , it is possible to suppress a situation in which it is determined that a set in which image blocks do not match is erroneously matched. According to the present embodiment, a decrease in matching accuracy is suppressed.
  • the program in the present embodiment may be a program that causes a computer to execute steps A1 to A9 shown in FIG.
  • a CPU Central Processing Unit
  • the image processing apparatus 100 and the image processing method in the present embodiment can be realized.
  • a CPU Central Processing Unit
  • the image dividing unit 10 the correlation value calculating unit 20
  • the coefficient setting unit 30 the integrated correlation value calculating unit 40
  • the image block determining unit 50 the image block determining unit 50
  • the image acquiring unit 60 the image acquiring unit 60.
  • each computer is any one of the image dividing unit 10, the correlation value calculating unit 20, the coefficient setting unit 30, the integrated correlation value calculating unit 40, the image block determining unit 50, and the image acquiring unit 60, respectively. May function.
  • FIG. 8 is a block diagram illustrating an example of a computer that implements the image processing apparatus according to the embodiment of the present invention.
  • the computer 110 includes a CPU 111, a main memory 112, a storage device 113, an input interface 114, a display controller 115, a data reader / writer 116, and a communication interface 117. These units are connected to each other via a bus 121 so that data communication is possible.
  • the CPU 111 performs various operations by developing the program (code) in the present embodiment stored in the storage device 113 in the main memory 112 and executing them in a predetermined order.
  • the main memory 112 is typically a volatile storage device such as a DRAM (Dynamic Random Access Memory).
  • the program in the present embodiment is provided in a state of being stored in a computer-readable recording medium 120. Note that the program in the present embodiment may be distributed on the Internet connected via the communication interface 117.
  • the storage device 113 includes a hard disk drive and a semiconductor storage device such as a flash memory.
  • the input interface 114 mediates data transmission between the CPU 111 and an input device 118 such as a keyboard and a mouse.
  • the display controller 115 is connected to the display device 119 and controls display on the display device 119.
  • the data reader / writer 116 mediates data transmission between the CPU 111 and the recording medium 120, and reads a program from the recording medium 120 and writes a processing result in the computer 110 to the recording medium 120.
  • the communication interface 117 mediates data transmission between the CPU 111 and another computer.
  • the recording medium 120 include general-purpose semiconductor storage devices such as CF (Compact Flash (registered trademark)) and SD (Secure Digital), magnetic recording media such as a flexible disk, or CD- Optical recording media such as ROM (Compact Disk Read Only Memory) are listed.
  • CF Compact Flash
  • SD Secure Digital
  • magnetic recording media such as a flexible disk
  • CD- Optical recording media such as ROM (Compact Disk Read Only Memory) are listed.
  • the image processing apparatus 100 can be realized by using hardware corresponding to each unit, instead of a computer in which a program is installed. Furthermore, part of the image processing apparatus 100 may be realized by a program, and the remaining part may be realized by hardware.
  • Each of the two target images is divided into image blocks of a set size, one of the image blocks obtained from one of the two images, and one of the image blocks obtained from the other image
  • an image dividing unit for setting a set of a plurality of image blocks,
  • a correlation value calculation unit for calculating a correlation value for each set of set image blocks;
  • a set of image blocks is selected from the set of the plurality of set image blocks so that a plurality of sets including the same image block do not exist, and a set set is constructed.
  • the distance between the set and another selected set including an image block adjacent to the image block of the set in the setting direction is obtained, and the larger the obtained distance, the smaller the value, and the upper limit value.
  • a coefficient setting unit that sets a first coefficient that becomes 1; In each of the set sets, for each set of image blocks constituting the set set, the correlation value is multiplied by the first coefficient to obtain a multiplied value, and the obtained multiplied value is further accumulated, An integrated correlation value calculating unit for calculating an integrated correlation value; The set set having the smallest integrated correlation value is specified, and in each set of image blocks constituting the specified set set, one image block and the other image block constituting the set coincide with each other.
  • An image block determination unit that determines that An image processing apparatus comprising:
  • the coefficient setting unit further sets a second coefficient that increases the first coefficient when the correlation value of the set is less than a threshold, and when the correlation value of the set is equal to or greater than the threshold, Setting a second coefficient to reduce the first coefficient; For each set set, the integrated correlation value calculation unit multiplies the correlation value by the first coefficient and the second coefficient for each set of image blocks constituting the set set, and obtains a multiplication value.
  • Ask The image processing apparatus according to appendix 1.
  • the coefficient setting unit sets the first coefficient of the set To reduce the The image processing apparatus according to appendix 1 or 2.
  • Appendix 4 The image processing apparatus according to any one of appendices 1 to 3, wherein the two images are pair images obtained by photographing the same object from different angles.
  • step (c) when the correlation value of the set is less than the threshold, a second coefficient that increases the first coefficient is set, and the correlation value of the set is equal to or greater than the threshold And setting a second coefficient to reduce the first coefficient,
  • step (d) for each set set, for each set of image blocks constituting the set set, the correlation value is multiplied by the first coefficient and the second coefficient to obtain a multiplication value.
  • Ask The image processing method according to attachment 6.
  • Appendix 9 The image processing method according to any one of appendices 6 to 8, wherein the two images are pair images obtained by photographing the same object from different angles.
  • each of the two images is divided into tiles so that rows in the horizontal direction and columns in the vertical direction are formed along the vertical direction and the horizontal direction.
  • One of the image blocks obtained from the one image and one of the image blocks obtained from the other image are selected so that the rows in which they are located correspond to each other, and the selected image blocks To set the set of image blocks, The image processing method according to any one of appendices 6 to 9.
  • Each of the two target images is divided into image blocks of a set size, and one of the image blocks obtained from one of the two images and the image block obtained from the other image A set of a plurality of image blocks, and (b) calculating a correlation value for each set of set image blocks; and (C) selecting a set of image blocks from the set of the plurality of set image blocks so that a plurality of sets including the same image block do not exist, constructing a set, and further selecting the selected image
  • For each set of blocks determine the distance between the set and another selected set that includes an image block adjacent to the set of image blocks in the set direction, and the larger the calculated distance, the smaller the value, and Setting a first coefficient with an upper limit value of 1; and (D)
  • the correlation value is multiplied by the first coefficient to obtain a multiplication value, and the obtained multiplication value is further integrated.
  • step (c) when the correlation value of the set is less than the threshold, a second coefficient that increases the first coefficient is set, and the correlation value of the set is equal to or greater than the threshold And setting a second coefficient to reduce the first coefficient, In the step (d), for each set set, for each set of image blocks constituting the set set, the correlation value is multiplied by the first coefficient and the second coefficient to obtain a multiplication value.
  • Ask The computer-readable recording medium according to appendix 11.
  • Appendix 14 14. The computer-readable recording medium according to any one of appendices 11 to 13, wherein the two images are pair images obtained by photographing the same object from different angles.
  • the present invention it is possible to suppress a decrease in matching accuracy even when the occlusion area becomes large in the stereo matching process of a pair image.
  • the present invention is useful, for example, in a field that requires stereo matching.

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  • Image Processing (AREA)

Abstract

The image processing device 100 is equipped with: an image division unit 10 for setting, upon dividing a pair of images into image blocks, image block pairs each comprising a combination of an image block of one of the images and an image block of the other image; a correlation value calculation unit 20 for calculating a correlation value for each of the pairs; a coefficient setting unit 30 for setting, upon constructing a pair set comprising several selected pairs, a first coefficient (upper limit = 1) for each of the pairs such that the value of the coefficient becomes smaller as the distance between the pair and another selected pair increases; an integrated correlation value calculation unit 40 for calculating an integrated correlation value for each of the constituent pairs of the pair set by integrating a multiplication value obtained by multiplying the correlation value by the first coefficient; and an image block determination unit 50 for determining that the image blocks of the respective constituent pairs of the pair set having the smallest integrated correlation value match each other.

Description

画像処理装置、画像処理方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体Image processing apparatus, image processing method, and computer-readable recording medium
 本発明は、2つの画像を用いた画像処理を行なうための、画像処理装置、画像処理方法、及びこれらを実現するためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。 The present invention relates to an image processing apparatus and an image processing method for performing image processing using two images, and a computer-readable recording medium on which a program for realizing these is recorded.
 従来から、3次元データの自動生成方法として、人工衛星又は航空機等から得られたペア画像を基に、ステレオマッチング処理を行うことによって、地形を示す3次元データ[DSM(Digital Surface Model)データ]を生成する方法が広く知られている。ペア画像は、2台のカメラによって同一の被写体を異なる視点で撮影することによって得られた画像である。 Conventionally, as a method for automatically generating three-dimensional data, stereo matching processing is performed on the basis of pair images obtained from an artificial satellite or an aircraft, etc., and three-dimensional data [DSM (Digital Surface Model) data showing terrain] The method of generating is widely known. A pair image is an image obtained by photographing the same subject from different viewpoints with two cameras.
 具体的には、ステレオマッチング処理では、まず、ステレオ画像を構成する各画像は一定サイズの画像ブロックに分割され、次いで、一方の画像の画像ブロックに一致する他方の画像の画像ブロックが特定される。具体的には、画像ブロック間の相関値を、輝度差の和(SAD:Sum of Absolute Difference)又は輝度差の2乗和(SSD:Sum of Squared Difference)を利用して算出し、算出した相関値を用いることで、一致する画像ブロックの組合せが特定される。その後、一致する画像ブロック間で対応点を特定し、特定した対応点間の視差を用いて、三角測量を実行することによって、被写体の奥行き及び形状が求められる。 Specifically, in the stereo matching process, first, each image constituting the stereo image is divided into image blocks of a certain size, and then the image block of the other image that matches the image block of one image is specified. . Specifically, a correlation value between image blocks is calculated using a sum of luminance differences (SAD: SumSof Absolute Difference) or a square sum of luminance differences (SSD: Sum of Squared Difference), and the calculated correlation By using the value, a combination of matching image blocks is specified. Thereafter, the corresponding points are identified between the matching image blocks, and the depth and shape of the subject are obtained by performing triangulation using the parallax between the identified corresponding points.
 ところで、ペア画像が航空画像である場合には、被写体の一部の領域が、一方の画像では見えているが、他方の画像では隠れてしまうことがある。この隠れて見えない領域は、一般に、「オクルージョン領域」と呼ばれている。そして、このようなオクルージョン領域が発生している場合は、ステレオマッチング処理によるマッチング精度が低下してしまうことになる。 By the way, when the pair image is an aerial image, a partial area of the subject may be visible in one image, but may be hidden in the other image. This hidden and invisible area is generally called an “occlusion area”. And when such an occlusion area | region has generate | occur | produced, the matching precision by a stereo matching process will fall.
 このため、例えば、特許文献1は、画像ブロックの組合せ毎に算出した相関値を用いて、マッチング精度の低下を抑制するステレオマッチング処理を開示している。具体的には、特許文献1に開示されたステレオマッチング処理では、下記の(a)~(g)の工程が実行される。 For this reason, for example, Patent Document 1 discloses a stereo matching process that suppresses a decrease in matching accuracy using a correlation value calculated for each combination of image blocks. Specifically, in the stereo matching process disclosed in Patent Document 1, the following steps (a) to (g) are executed.
(a)ペア画像を構成する、一方の画像Aと、他方の画像Bとを、それぞれ、画像ブロックに分割する工程。
(b)画像ブロックの組合せを設定し、設定した組合せ毎に、相関値を計算する工程。
(c)画像ブロックの組合せ毎に計算された相関値を用いて、A画像上の画像ブロックに対して、当該画像ブロックからB画像上の画像ブロックへの相関係数の大きい順に第1の順位を付与し、B画像上の画像ブロックに対して、当該画像ブロックからA画像上の画像ブロックへの相関係数の大きい順に第2の順位を付与する工程。
(d)画像ブロックの組合せ毎に、第1の順位と第2の順位との合計を計算する工程。
(e)同じ画像ブロックを含む組合せが複数存在しないように画像ブロックの組合せを選択し、選択した組合せ毎に、当該組合せと、それに隣接する別の選択した組合せとの距離に応じてペナルティを付与する工程。
(f)選択した組合せそれぞれの合計及びペナルティを積算する工程。
(g)積算値が最も小さくなる画像ブロックの組合せを特定し、特定した画像ブロックの組合せにおいては、画像ブロックは一致すると判定する工程。
(A) A step of dividing one image A and the other image B constituting the pair image into image blocks.
(B) A step of setting a combination of image blocks and calculating a correlation value for each set combination.
(C) Using the correlation value calculated for each combination of image blocks, the first order for the image block on the A image in descending order of the correlation coefficient from the image block to the image block on the B image And assigning the second rank to the image blocks on the B image in descending order of the correlation coefficient from the image block to the image block on the A image.
(D) A step of calculating the sum of the first rank and the second rank for each combination of image blocks.
(E) A combination of image blocks is selected so that there are not a plurality of combinations including the same image block, and a penalty is given for each selected combination according to the distance between the combination and another selected combination adjacent to the combination. Process.
(F) A step of integrating the total and penalty of each selected combination.
(G) A step of identifying a combination of image blocks having the smallest integrated value and determining that the image blocks match in the identified combination of image blocks.
 上記特許文献1に開示されたステレオマッチング処理によれば、別の画像の画像ブロックと一致していると予想される画像ブロック同士の距離が大きくなるほど大きなペナルティが加えられる。このため、オクルージョン領域を含む画像ブロックが、対応しない画像ブロックに一致していると判断される事態が回避される。上記特許文献1に開示されたステレオマッチング処理によれば、マッチング精度の低下が抑制されると考えられる。 According to the stereo matching processing disclosed in Patent Document 1, a larger penalty is added as the distance between image blocks that are expected to match an image block of another image increases. For this reason, the situation where it is determined that the image block including the occlusion area matches the non-corresponding image block is avoided. According to the stereo matching process disclosed in Patent Document 1, it is considered that a decrease in matching accuracy is suppressed.
特許第3027995号Patent No. 3027995
 しかしながら、上記特許文献1に開示されたステレオマッチング処理では、別の画像の画像ブロックと一致していると予想される画像ブロック同士の距離が大きくなるほどペナルティも大きくなる。このため、オクルージョン領域が大きくなるほど、一方の画像ブロックと他方の画像ブロックとが一致すると判定される組が少なくなってしまう。このような場合は、却って、マッチング精度が低下してしまう。 However, in the stereo matching process disclosed in Patent Document 1, the penalty increases as the distance between image blocks that are expected to match the image blocks of another image increases. For this reason, the larger the occlusion area, the fewer sets that are determined to match one image block and the other image block. In such a case, on the contrary, the matching accuracy is lowered.
 本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、ペア画像のステレオマッチング処理において、オクルージョン領域が大きくなった場合であっても、マッチング精度の低下を抑制し得る、画像処理装置、画像処理方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。 An example of an object of the present invention is an image processing apparatus and an image processing method capable of solving the above-described problem and suppressing a decrease in matching accuracy even when an occlusion area is increased in stereo matching processing of a pair image. And providing a computer-readable recording medium.
 上記目的を達成するため、本発明の一側面における画像処理装置は、
対象となる2つの画像それぞれを、設定されたサイズの画像ブロックに分割し、前記2つの画像の一方の画像から得られた画像ブロックの一つと、他方の画像から得られた画像ブロックの一つとを組み合せて、複数の画像ブロックの組を設定する、画像分割部と、
 設定された画像ブロックの組毎に、相関値を算出する、相関値算出部と、
 設定された前記複数の画像ブロックの組の中から、同じ画像ブロックを含む組が複数存在しないように画像ブロックの組を選択して、組集合を構築し、更に、選択した前記画像ブロックの組毎に、当該組と、当該組の画像ブロックに設定方向において隣接する画像ブロックを含む、別の選択した組との、距離を求め、求めた距離が大きいほど値が小さくなり、且つ、上限値が1となる、第1の係数を設定する、係数設定部と、
 前記組集合それぞれにおいて、当該組集合を構成する画像ブロックの組毎に、前記相関値に前記第1の係数を乗算して乗算値を求め、更に、求められた前記乗算値を積算して、積算相関値を算出する、積算相関値算出部と、
 前記積算相関値が最も小さくなる前記組集合を特定し、特定した前記組集合を構成する画像ブロックの組それぞれにおいては、当該組を構成する一方の画像ブロックと他方の画像ブロックとは一致していると判定する、画像ブロック判定部と、
を備えている、ことを特徴とする。
In order to achieve the above object, an image processing apparatus according to one aspect of the present invention provides:
Each of the two target images is divided into image blocks of a set size, one of the image blocks obtained from one of the two images, and one of the image blocks obtained from the other image And an image dividing unit for setting a set of a plurality of image blocks,
A correlation value calculation unit for calculating a correlation value for each set of set image blocks;
A set of image blocks is selected from the set of the plurality of set image blocks so that a plurality of sets including the same image block do not exist, and a set set is constructed. Each time, the distance between the set and another selected set including an image block adjacent to the image block of the set in the setting direction is obtained, and the larger the obtained distance, the smaller the value, and the upper limit value. A coefficient setting unit that sets a first coefficient that becomes 1;
In each of the set sets, for each set of image blocks constituting the set set, the correlation value is multiplied by the first coefficient to obtain a multiplied value, and the obtained multiplied value is further accumulated, An integrated correlation value calculating unit for calculating an integrated correlation value;
The set set having the smallest integrated correlation value is specified, and in each set of image blocks constituting the specified set set, one image block and the other image block constituting the set coincide with each other. An image block determination unit that determines that
It is characterized by having.
 また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における画像処理方法は、
(a)対象となる2つの画像それぞれを、設定されたサイズの画像ブロックに分割し、前記2つの画像の一方の画像から得られた画像ブロックの一つと、他方の画像から得られた画像ブロックの一つとを組み合せて、複数の画像ブロックの組を設定する、ステップと、
(b)設定された画像ブロックの組毎に、相関値を算出する、ステップと、
(c)設定された前記複数の画像ブロックの組の中から、同じ画像ブロックを含む組が複数存在しないように画像ブロックの組を選択して、組集合を構築し、更に、選択した前記画像ブロックの組毎に、当該組と、当該組の画像ブロックに設定方向において隣接する画像ブロックを含む、別の選択した組との、距離を求め、求めた距離が大きいほど値が小さくなり、且つ、上限値が1となる、第1の係数を設定する、ステップと、
(d)前記組集合それぞれにおいて、当該組集合を構成する画像ブロックの組毎に、前記相関値に前記第1の係数を乗算して乗算値を求め、更に、求められた前記乗算値を積算して、積算相関値を算出する、ステップと、
(e)前記積算相関値が最も小さくなる前記組集合を特定し、特定した前記組集合を構成する画像ブロックの組それぞれにおいては、当該組を構成する一方の画像ブロックと他方の画像ブロックとは一致していると判定する、ステップと、
を有している、ことを特徴とする。
In order to achieve the above object, an image processing method according to one aspect of the present invention includes:
(A) Each of the two target images is divided into image blocks of a set size, and one of the image blocks obtained from one of the two images and the image block obtained from the other image A set of a plurality of image blocks in combination with one of
(B) calculating a correlation value for each set of set image blocks; and
(C) selecting a set of image blocks from the set of the plurality of set image blocks so that a plurality of sets including the same image block do not exist, constructing a set, and further selecting the selected image For each set of blocks, determine the distance between the set and another selected set that includes an image block adjacent to the set of image blocks in the set direction, and the larger the calculated distance, the smaller the value, and Setting a first coefficient with an upper limit value of 1; and
(D) In each of the set sets, for each set of image blocks constituting the set set, the correlation value is multiplied by the first coefficient to obtain a multiplication value, and the obtained multiplication value is further integrated. And calculating the integrated correlation value,
(E) The set set that minimizes the integrated correlation value is specified, and in each set of image blocks constituting the specified set set, one image block and the other image block constituting the set are A step of determining that they match, and
It is characterized by having.
 更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、
コンピュータに、
(a)対象となる2つの画像それぞれを、設定されたサイズの画像ブロックに分割し、前記2つの画像の一方の画像から得られた画像ブロックの一つと、他方の画像から得られた画像ブロックの一つとを組み合せて、複数の画像ブロックの組を設定する、ステップと、
(b)設定された画像ブロックの組毎に、相関値を算出する、ステップと、
(c)設定された前記複数の画像ブロックの組の中から、同じ画像ブロックを含む組が複数存在しないように画像ブロックの組を選択して、組集合を構築し、更に、選択した前記画像ブロックの組毎に、当該組と、当該組の画像ブロックに設定方向において隣接する画像ブロックを含む、別の選択した組との、距離を求め、求めた距離が大きいほど値が小さくなり、且つ、上限値が1となる、第1の係数を設定する、ステップと、
(d)前記組集合それぞれにおいて、当該組集合を構成する画像ブロックの組毎に、前記相関値に前記第1の係数を乗算して乗算値を求め、更に、求められた前記乗算値を積算して、積算相関値を算出する、ステップと、
(e)前記積算相関値が最も小さくなる前記組集合を特定し、特定した前記組集合を構成する画像ブロックの組それぞれにおいては、当該組を構成する一方の画像ブロックと他方の画像ブロックとは一致していると判定する、ステップと、
を実行させる命令を含む、プログラムを記録していることを特徴とする。
Furthermore, in order to achieve the above object, a computer-readable recording medium according to one aspect of the present invention is provided.
On the computer,
(A) Each of the two target images is divided into image blocks of a set size, and one of the image blocks obtained from one of the two images and the image block obtained from the other image A set of a plurality of image blocks in combination with one of
(B) calculating a correlation value for each set of set image blocks; and
(C) selecting a set of image blocks from the set of the plurality of set image blocks so that a plurality of sets including the same image block do not exist, constructing a set, and further selecting the selected image For each set of blocks, determine the distance between the set and another selected set that includes an image block adjacent to the set of image blocks in the set direction, and the larger the calculated distance, the smaller the value, and Setting a first coefficient with an upper limit value of 1; and
(D) In each of the set sets, for each set of image blocks constituting the set set, the correlation value is multiplied by the first coefficient to obtain a multiplication value, and the obtained multiplication value is further integrated. And calculating the integrated correlation value,
(E) The set set that minimizes the integrated correlation value is specified, and in each set of image blocks constituting the specified set set, one image block and the other image block constituting the set are A step of determining that they match, and
A program including an instruction for executing is recorded.
 以上のように、本発明によれば、ペア画像のステレオマッチング処理において、オクルージョン領域が大きくなった場合であっても、マッチング精度の低下を抑制することができる。 As described above, according to the present invention, it is possible to suppress a decrease in matching accuracy even when the occlusion area becomes large in the stereo matching process of a pair image.
図1は、本発明の実施の形態における画像処理装置の概略構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of an image processing apparatus according to an embodiment of the present invention. 図2は、本発明の実施の形態における画像処理装置の具体的構成を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing a specific configuration of the image processing apparatus according to the embodiment of the present invention. 図3は、本発明の実施の形態において分割されたペア画像の一例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of a pair image divided in the embodiment of the present invention. 図4は、本発明の実施の形態において設定される画像ブロックの組の一例を説明する図である。FIG. 4 is a diagram for explaining an example of a set of image blocks set in the embodiment of the present invention. 図5は、本発明の実施の形態における係数の設定処理を説明するための説明図である。FIG. 5 is an explanatory diagram for explaining the coefficient setting processing according to the embodiment of the present invention. 図6は、本発明の実施の形態における係数の設定処理による効果を説明するための図である。FIG. 6 is a diagram for explaining the effect of the coefficient setting process according to the embodiment of the present invention. 図7は、本発明の実施の形態における画像処理装置の動作を示すフロー図である。FIG. 7 is a flowchart showing the operation of the image processing apparatus according to the embodiment of the present invention. 図8は、本発明の実施の形態における画像処理装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。FIG. 8 is a block diagram illustrating an example of a computer that implements the image processing apparatus according to the embodiment of the present invention.
(実施の形態)
 以下、本発明の実施の形態における、画像処理装置、画像処理方法、及びプログラムについて、図1~図8を参照しながら説明する。
(Embodiment)
Hereinafter, an image processing apparatus, an image processing method, and a program according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.
[装置構造]
 最初に、本実施の形態における画像処理装置の構成について図1を用いて説明する。図1は、本発明の実施の形態における画像処理装置の概略構成を示すブロック図である。
[Device structure]
First, the configuration of the image processing apparatus according to the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of an image processing apparatus according to an embodiment of the present invention.
 図1に示すように、本実施の形態における画像処理装置100は、画像分割部10と、相関値算出部20と、係数設定部30と、積算相関値算出部40と、画像ブロック判定部50とを備えている。 As shown in FIG. 1, the image processing apparatus 100 according to the present embodiment includes an image dividing unit 10, a correlation value calculating unit 20, a coefficient setting unit 30, an integrated correlation value calculating unit 40, and an image block determining unit 50. And.
 画像分割部10は、対象となる2つの画像それぞれを、設定されたサイズの画像ブロックに分割する。また、画像分割部10は、2つの画像の一方の画像から得られた画像ブロックの一つと、他方の画像から得られた画像ブロックの一つとを組み合せて、複数の画像ブロックの組を設定する。 The image dividing unit 10 divides each two target images into image blocks having a set size. Further, the image dividing unit 10 sets one set of a plurality of image blocks by combining one of the image blocks obtained from one of the two images and one of the image blocks obtained from the other image. .
 相関値算出部20は、設定された画像ブロックの組毎に、相関値を算出する。また、係数設定部30は、設定された複数の画像ブロックの組の中から、同じ画像ブロックを含む組が複数存在しないように画像ブロックの組を選択して、組集合を構築する。更に、係数設定部30は、選択した画像ブロックの組毎に、当該組と当該組の画像ブロックに設定方向において隣接する画像ブロックを含む別の選択した組との距離を求める。そして、係数設定部30は、選択した画像ブロックの組毎に、求めた距離が大きいほど値が小さくなり、且つ、上限値が1となる、第1の係数を設定する。 The correlation value calculation unit 20 calculates a correlation value for each set of set image blocks. Further, the coefficient setting unit 30 selects a set of image blocks from among a set of a plurality of set image blocks so that a plurality of sets including the same image block do not exist, and constructs a set set. Further, for each set of selected image blocks, the coefficient setting unit 30 obtains a distance between the set and another selected set including an image block adjacent to the image block of the set in the setting direction. Then, the coefficient setting unit 30 sets, for each set of selected image blocks, a first coefficient whose value decreases as the obtained distance increases and the upper limit value is 1.
 積算相関値算出部40は、組集合それぞれにおいて、各組集合を構成する画像ブロックの組毎に、相関値に第1の係数を乗算して乗算値を求め、更に、求めた乗算値を積算して、積算相関値を算出する。 The integrated correlation value calculation unit 40 multiplies the correlation value by the first coefficient for each set of image blocks constituting each set set to obtain a multiplied value, and further integrates the obtained multiplied value. Then, the integrated correlation value is calculated.
 画像ブロック判定部50は、積算相関値が最も小さくなる組集合を特定する。更に、画像ブロック判定部50は、特定した組集合を構成する画像ブロックの組それぞれにおいては、組を構成する一方の画像ブロックと他方の画像ブロックとは一致していると判定する。 The image block determination unit 50 identifies a set set having the smallest integrated correlation value. Further, the image block determination unit 50 determines that in each set of image blocks constituting the specified set set, one image block constituting the set matches the other image block.
 このように本実施の形態では、別の画像の画像ブロックと一致していると予想される画像ブロック同士の距離が大きくなるほど値が小さくなる、第1の係数が設定される。また、第1の係数の上限は1であり、その変動幅は抑えられている。そして、一致判定を行なうための積算相関値は、相関値と第1の係数との積を積算することによって求められている。このため、本実施の形態では、オクルージョン領域が大きくなった場合に、一方の画像ブロックと他方の画像ブロックとが一致すると判定される組が少なくなる事態が回避されるので、マッチング精度の低下が抑制されることになる。 As described above, in the present embodiment, the first coefficient is set such that the value decreases as the distance between image blocks that are expected to match the image blocks of another image increases. The upper limit of the first coefficient is 1, and the fluctuation range is suppressed. Then, the integrated correlation value for performing the coincidence determination is obtained by integrating the product of the correlation value and the first coefficient. For this reason, in the present embodiment, when the occlusion area becomes large, it is possible to avoid a situation in which the number of pairs determined to match one image block and the other image block is reduced. Will be suppressed.
 続いて、図2を用いて、本発明の実施の形態における画像処理の構成及び機能について更に具体的に説明する。図2は、本発明の実施の形態における画像処理装置の具体的構成を示すブロック図である。 Subsequently, the configuration and function of the image processing in the embodiment of the present invention will be described more specifically with reference to FIG. FIG. 2 is a block diagram showing a specific configuration of the image processing apparatus according to the embodiment of the present invention.
 まず、本実施の形態では、画像処理装置100は、ステレオマッチング処理を行なう装置である。処理対象となる2つの画像は、異なる角度から同一対象を撮影して得られたペア画像、具体的には、人工衛星又は航空機等から撮影されたペア画像である。 First, in the present embodiment, the image processing apparatus 100 is an apparatus that performs stereo matching processing. The two images to be processed are a pair image obtained by photographing the same object from different angles, specifically, a pair image obtained from an artificial satellite or an aircraft.
 また、図2に示すように、本実施の形態では、画像処理装置100は、図1に示した、画像分割部10、相関値算出部20、係数設定部30、積算相関値算出部40、及び画像ブロック判定部50に加えて、更に、画像取得部60を備えている。 As shown in FIG. 2, in the present embodiment, the image processing apparatus 100 includes the image dividing unit 10, the correlation value calculating unit 20, the coefficient setting unit 30, the integrated correlation value calculating unit 40, shown in FIG. In addition to the image block determination unit 50, an image acquisition unit 60 is further provided.
 画像取得部60は、処理対象となるペア画像を取得する。具体的には、画像取得部60は、ネットワーク等を介して送信されてきたペア画像の各画像データを取得し、取得した各画像データを画像分割部10に入力する。また、画像取得部60は、ペア画像それぞれのエピポーラ線が水平方向において一致しているかどうかを判定し、一致していない場合は、一方又は両方の画像に対して、回転および射影変換のうち少なくとも1つを行なって、エピポーラ線が一致するように補正を実行する。 The image acquisition unit 60 acquires a pair image to be processed. Specifically, the image acquisition unit 60 acquires each image data of a pair image transmitted via a network or the like, and inputs the acquired image data to the image dividing unit 10. In addition, the image acquisition unit 60 determines whether or not the epipolar lines of the pair images match in the horizontal direction. If they do not match, the image acquisition unit 60 performs at least one of rotation and projective transformation on one or both images. One is performed and correction is performed so that the epipolar lines coincide.
 画像分割部10は、本実施の形態では、図3に示すように、ペア画像それぞれを、垂直方向及び水平方向に沿って、水平方向における行と垂直方向における列とが形成されるように、タイル状に分割する。図3は、本発明の実施の形態において分割されたペア画像の一例を示す図である。 In the present embodiment, as shown in FIG. 3, the image dividing unit 10 forms a pair of images in the horizontal direction and columns in the vertical direction along the vertical direction and the horizontal direction, as shown in FIG. Divide into tiles. FIG. 3 is a diagram showing an example of a pair image divided in the embodiment of the present invention.
 具体的には、図3の例では、ペア画像は、画像201と画像202とで構成されている。そして、図3に示すように、画像分割部10は、画像201及び画像202それぞれを、予め設定された大きさの矩形の画像ブロックに分割する。これにより、画像ブロックは、画像の水平方向及び垂直方向に沿って配列される。 Specifically, in the example of FIG. 3, the pair image includes an image 201 and an image 202. As shown in FIG. 3, the image dividing unit 10 divides each of the image 201 and the image 202 into rectangular image blocks having a preset size. As a result, the image blocks are arranged along the horizontal and vertical directions of the image.
 また、画像分割部10は、本実施の形態では、一方の画像から得られた画像ブロックの一つと、他方の画像から得られた画像ブロックの一つとを、両者が位置している行が互いに対応するように選出する。そして、画像分割部10は、選出した画像ブロック同士を組み合せて、画像ブロックの組を設定し、設定した画像ブロックの組を、相関値算出部20に入力する。 Further, in the present embodiment, the image dividing unit 10 selects one of the image blocks obtained from one image and one of the image blocks obtained from the other image so that the rows in which both are located are mutually connected. Select to respond. Then, the image dividing unit 10 combines the selected image blocks, sets a set of image blocks, and inputs the set set of image blocks to the correlation value calculation unit 20.
 具体的には、上述したように、本実施の形態では、画像取得部60によって、ペア画像それぞれのエピポーラ線は水辺方向において一致している。従って、図4に示すように、画像分割部10は、行数が一致する画像ブロック同士を組み合せて、画像ブロックの組を設定する。図4は、本発明の実施の形態において設定される画像ブロックの組の一例を説明する図である。 Specifically, as described above, in the present embodiment, the image acquisition unit 60 matches the epipolar lines of the pair images in the waterside direction. Therefore, as shown in FIG. 4, the image dividing unit 10 sets a set of image blocks by combining image blocks having the same number of rows. FIG. 4 is a diagram for explaining an example of a set of image blocks set in the embodiment of the present invention.
 図4の例では、画像分割部10は、まず、画像201及び画像202それぞれの1行目から選出した画像ブロックを用いて、画像ブロックの組を設定する。つまり、画像分割部10は、画像201の1行目の全画像ブロックと画像202の1行目の全画像ブロックとで得られる、全ての組合せを、画像ブロックの組として設定する。例えば、画像ブロック203は、画像ブロック204に加えて、画像ブロック205~画像ブロック209それぞれとも組合せられる。 In the example of FIG. 4, the image dividing unit 10 first sets a set of image blocks using the image blocks selected from the first row of each of the image 201 and the image 202. That is, the image dividing unit 10 sets all combinations obtained by all the image blocks in the first row of the image 201 and all the image blocks in the first row of the image 202 as a set of image blocks. For example, the image block 203 is combined with each of the image blocks 205 to 209 in addition to the image block 204.
 続いて、画像分割部10は、画像201及び画像202それぞれの2行目以降についても同様に、画像201の画像ブロックと画像202の画像ブロックとを組み合せて、画像ブロックの組を設定する。そして、画像分割部10は、このようにして設定した各画像ブロックの組を相関値算出部20に入力する。 Subsequently, the image dividing unit 10 similarly sets the image block set by combining the image block of the image 201 and the image block of the image 202 for the second and subsequent rows of the image 201 and the image 202, respectively. Then, the image dividing unit 10 inputs the set of each image block set in this way to the correlation value calculating unit 20.
 相関値算出部20は、本実施の形態では、入力された画像ブロックの組毎に、例えば、既存の算出手法を利用して、相関値を算出する。既存の算出手法としては、輝度差の和(SAD:Sum of Absolute Difference)を利用した算出手法、輝度差の2乗和(SSD:Sum of Squared Difference)を利用した算出手法、正規化相互相関(NCC:Normalized Cross-Correlation)を利用した算出手法等が挙げられる。なお、本実施の形態では、相関値の算出手法は特に限定されるものではなく、新たに開発された算出方法が採用されても良い。 In the present embodiment, the correlation value calculation unit 20 calculates a correlation value for each set of input image blocks using, for example, an existing calculation method. Existing calculation methods include a calculation method using the sum of luminance differences (SAD: Sum of Absolute Difference), a calculation method using sum of squares of luminance differences (SSD: SumSof Squared Difference), and a normalized cross-correlation ( Examples include a calculation method using NCC: Normalized Cross-Correlation. In the present embodiment, the correlation value calculation method is not particularly limited, and a newly developed calculation method may be employed.
 係数設定部30は、上述したように、設定された複数の画像ブロックの組の中から、幾つか画像ブロックの組みを選択し、選択した組毎に、第1の係数を設定する。ここで、図5を用いて、係数設定部30による係数設定処理について具体的に説明する。図5は、本発明の実施の形態における係数の設定処理を説明するための説明図である。図5において、円形の各図形は、設定された画像ブロックの組を示し、更に、塗り潰された図形は、選択された組を示している。 As described above, the coefficient setting unit 30 selects several image block sets from the set of a plurality of set image blocks, and sets the first coefficient for each selected set. Here, the coefficient setting process by the coefficient setting unit 30 will be specifically described with reference to FIG. FIG. 5 is an explanatory diagram for explaining a coefficient setting process according to the embodiment of the present invention. In FIG. 5, each circular figure shows a set of set image blocks, and a filled figure shows a selected set.
 具体的には、図5に示された各組は、ペア画像の一方の画像の特定の行の複数の画像ブロックと、他方の画像の対応する行の複数の画像ブロックとで構成されている。図5において「y」は、一方の画像の画像ブロックの特定の行における位置を示しており、「x」は、他方の画像の画像ブロックの対応する行における位置を示している。x及びyは、水平方向において左端が「0」になるように設定されている。 Specifically, each set shown in FIG. 5 includes a plurality of image blocks in a specific row of one image of a pair image and a plurality of image blocks in a corresponding row of the other image. . In FIG. 5, “y” indicates a position in a specific row of the image block of one image, and “x” indicates a position in a corresponding row of the image block of the other image. x and y are set so that the left end is “0” in the horizontal direction.
 そして、図5の例において、例えば、第1の係数の設定対象が組B(4,8)であるとすると、係数設定部30は、例えば、下記の数1を用いて、組Bと組Bの画像ブロックに水平方向において隣接する画像ブロックを含む組A(3,4)との距離Dを算出する。なお、数1において、x及びyは、第1の係数の設定対象の組の各画像ブロックの位置を示しており、jx及びjyは、水平方向において隣接する画像ブロックを含む組の位置を示している。また、αは任意の整数である。 Then, in the example of FIG. 5, for example, if the first coefficient setting target is the set B (4, 8), the coefficient setting unit 30 uses the following formula 1, for example, A distance D to a set A (3, 4) including an image block adjacent to the B image block in the horizontal direction is calculated. In Equation 1, x and y indicate the position of each image block of the set for which the first coefficient is set, and jx and jy indicate the position of the set including adjacent image blocks in the horizontal direction. ing. Α is an arbitrary integer.
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
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 また、係数設定部30は、例えば、以下の数2を用いて、第1の係数を設定することができる。以下の数2において、第1の係数は、ジャンプ係数Wjumpと表記されている。また、以下の数2から分かるように、Wjumpの上限は1となり、Dが大きくなるほど、Wjumpの値は小さくなる。なお、βは任意の整数である。 The coefficient setting unit 30 can set the first coefficient using, for example, the following formula 2. In the following Equation 2, the first coefficient is expressed as a jump coefficient W jump . As can be seen from Equation 2 below, the upper limit of W jump is 1, and the larger D is, the smaller the value of W jump is. Note that β is an arbitrary integer.
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
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 また、本実施の形態では、係数設定部30は、ジャンプ係数Wjumpに加えて、第2の係数も設定する。このとき、係数設定部30は、設定対象となる画像ブロックの組の相関値が閾値Tjump未満であるか、閾値Tjump以上であるかによって、異なる第2の係数を設定する。 In the present embodiment, the coefficient setting unit 30 also sets a second coefficient in addition to the jump coefficient W jump . In this case, the coefficient setting unit 30, or the correlation value of the set of image blocks to be set is less than the threshold value T jump, depending on whether the threshold value T jump over, to set different second coefficient.
 具体的には、係数設定部30は、相関値が閾値Tjump未満である場合は、以下の数3を用いて第2の係数を設定する。更に、係数設定部30は、相関値が閾値Tjump以上である場合は、数4を用いて第2の係数を設定する。なお、以下の数3及び数4において、第2の係数はローコスト係数Wlowcostと表記されている。α及びαは任意の整数である。 Specifically, when the correlation value is less than the threshold value T jump , the coefficient setting unit 30 sets the second coefficient using the following Equation 3. Further, the coefficient setting unit 30 sets the second coefficient using Equation 4 when the correlation value is equal to or greater than the threshold value T jump . In the following equations 3 and 4, the second coefficient is represented as a low cost coefficient W lowcost . α 1 and α 2 are arbitrary integers.
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
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Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
 積算相関値算出部40は、本実施の形態では、組集合それぞれにおいて、各組集合を構成する画像ブロックの組毎に、相関値に、ジャンプ係数Wjump及びローコスト係数Wlowcostを乗算して乗算値を求める。具体的には、選択された各組の相関値をR、選択された組の個数をTとすると、積算相関値算出部40は、下記の数5を用いて、積算相関値RAを算出することができる。 In this embodiment, the integrated correlation value calculation unit 40 multiplies the correlation value by the jump coefficient W jump and the low cost coefficient W lowcost for each set of image blocks constituting each set. Find the value. Specifically, if the correlation value of each selected set is R i and the number of the selected set is T, the integrated correlation value calculation unit 40 calculates the integrated correlation value RA using the following formula 5. can do.
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
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 図5に示したように、本実施の形態では、左側に隣接する画像ブロックを含む組に対してのみ距離Dが算出される。よって、図5において、原点(左下)に最も近い組については、距離が算出されないので、ジャンプ係数Wjump及びローコスト係数Wlowcostも算出されない。よって、上記数6による積算相関値RAの算出において、原点(左下)に最も近い組については相関値Rのみが積算されることになる。 As shown in FIG. 5, in the present embodiment, the distance D is calculated only for a set including an image block adjacent on the left side. Therefore, in FIG. 5, since the distance is not calculated for the pair closest to the origin (lower left), neither the jump coefficient W jump nor the low cost coefficient W lowcost is calculated. Therefore, in the calculation of the integrated correlation value RA according to the above equation 6, only the correlation value R 0 is integrated for the set closest to the origin (lower left).
 このように、本実施の形態では、画像ブロックの組の相関値が高い場合、つまり両画像ブロックが同一である可能性が低い場合は、ローコスト係数Wlowcostにより、ジャンプ係数Wjumpの値が大きくなるようローコスト係数Wlowcostの係数αを決定することにより、結果、相関値がより高くなるように、相関値が補正される。反対に、画像ブロックの組の相関値が低い場合、つまり両画像ブロックが同一である可能性が高い場合は、ローコスト係数Wlowcostにより、ジャンプ係数Wjumpの値が小さくなるようローコスト係数Wlowcostの係数α2を決定することにより、結果、相関値がより低くなるように、相関値が補正される。このため、図6に示す問題の発生が抑制される。 Thus, in this embodiment, when the correlation value of a set of image blocks is high, that is, when the possibility that both image blocks are the same is low, the value of the jump coefficient W jump is increased by the low cost coefficient W lowcost. By determining the coefficient α 1 of the low cost coefficient W lowcost so that the correlation value becomes higher as a result, the correlation value is corrected. On the other hand, when the correlation value of the set of image blocks is low, that is, when there is a high possibility that both image blocks are the same, the low cost coefficient W lowcost is reduced so that the value of the jump coefficient W jump is reduced by the low cost coefficient W lowcost . By determining the coefficient α 2 , the correlation value is corrected so that the correlation value becomes lower as a result. For this reason, generation | occurrence | production of the problem shown in FIG. 6 is suppressed.
 図6は、本発明の実施の形態における係数の設定処理による効果を説明するための図である。図6においても、円形の各図形は、設定された画像ブロックの組を示し、更に、塗り潰された図形は、選択された組を示している。また、各組は、ペア画像の一方の画像の特定の行の複数の画像ブロックと、他方の画像の対応する行の複数の画像ブロックとで構成されている。 FIG. 6 is a diagram for explaining the effect of the coefficient setting process in the embodiment of the present invention. Also in FIG. 6, each circular figure shows a set of set image blocks, and a filled figure shows a selected set. Each set includes a plurality of image blocks in a specific row of one image of the pair image and a plurality of image blocks in a corresponding row of the other image.
 図6の例では、ペア画像を構成する一方の画像と他方の画像とが一致しているとする。このような状態では、水平方向における位置が同じ画像ブロック同士の組によって構築された組集合において、積算相関値は最小となる。つまり、図6に示すように、ハッチングが施された組が選択されると、積算相関値は最小となる。 In the example of FIG. 6, it is assumed that one image constituting the pair image matches the other image. In such a state, the integrated correlation value is minimum in the set set constructed by sets of image blocks having the same position in the horizontal direction. In other words, as shown in FIG. 6, when a hatched set is selected, the integrated correlation value is minimized.
 ところで、図6の状況においては、ハッチングが施された組の相関値は低い値となるが、選択される組の個数は増えるため、組a~組iの相関値をそのまま積算すると、得られた積算値は組jの相関値よりも高くなる可能性がある。従って、組a~組jを選択した場合の積算相関値よりも、組kと組jとを選択した場合の積算相関値の方が低くなってしまうことがあり、この場合、誤って、組kと組jとにおいて画像ブロック同士が一致していると判定されてしまう。 Incidentally, in the situation of FIG. 6, the correlation value of the hatched group is low, but since the number of selected groups increases, the correlation value of the group a to group i can be obtained as it is. The integrated value may be higher than the correlation value of the set j. Therefore, the integrated correlation value when the set k and the set j are selected may be lower than the integrated correlation value when the set a to the set j are selected. It is determined that the image blocks match in k and set j.
 これに対して、本実施の形態では、画像ブロックの組の相関値が高い場合、つまり両画像ブロックが同一である可能性が低い場合は、ローコスト係数Wlowcostにより、ジャンプ係数Wjumpの値が大きくなる。このため、組kと組jとが選択される事態は回避され、誤った判定が行なわれる事態は回避される。 On the other hand, in the present embodiment, when the correlation value of a set of image blocks is high, that is, when it is unlikely that both image blocks are the same, the value of the jump coefficient W jump is set by the low cost coefficient W lowcost. growing. For this reason, the situation where the group k and the group j are selected is avoided, and the situation where an erroneous determination is made is avoided.
 更に、係数設定部30は、設定対象となる画像ブロックの組と、この組の画像ブロックに設定方向において隣接する画像ブロックを含む、別の選択した組との、視差が一致する場合は、設定対象となる画像ブロックの組のジャンプ係数Wjumpを、値が小さくなるように補正することができる。 Further, the coefficient setting unit 30 sets the setting when the parallax between the set of image blocks to be set and another selected set including an image block adjacent to the set of image blocks in the setting direction matches. a set of jump coefficient W jump of the image block of interest, can be corrected so that the value becomes smaller.
 具体的には、図6の例においてジャンプ係数Wjumpの設定対象が組iであるとすると、組iは、組iの画像ブロックに水平方向において隣接する画像ブロックを含む組hとの間で、視差が同一の関係となる。つまり、2つの組が、図6に示すマトリックスにおいて斜め45度の位置で隣り合う場合に、2つの組の視差が同一の関係となる。このような場合において、係数設定部30は、例えば、下記の数6を用いて、ジャンプ係数Wjumpを補正することができる。なお、下記の数6において、bは任意の整数である。 Specifically, in the example of FIG. 6, if the setting target of the jump coefficient W jump is a set i, the set i is between a set h including image blocks adjacent to the image blocks in the set i in the horizontal direction. The parallax has the same relationship. That is, when the two sets are adjacent to each other at an oblique 45 degree position in the matrix shown in FIG. 6, the two sets of parallax have the same relationship. In such a case, the coefficient setting unit 30 can correct the jump coefficient W jump using, for example, the following Equation 6. In the following formula 6, b is an arbitrary integer.
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
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 例えば、ペア画像の被写体が、ビルの屋上、道路といった特徴が少ない面を有しているとする。このような状況では、図6において、組jの相関値が組lの相関値よりも大きくなり、組jの代わりに組lが選択されてしまう可能性がある。これに対して、上記数6を用いる場合は、組jのジャンプ係数Wjumpが補正されて小さくなるので、組lが誤って選択される事態は回避される。 For example, it is assumed that a subject of a pair image has a surface with few features such as a rooftop of a building and a road. In such a situation, in FIG. 6, the correlation value of the set j becomes larger than the correlation value of the set l, and there is a possibility that the set l is selected instead of the set j. On the other hand, when Equation 6 is used, the jump coefficient W jump of the set j is corrected and becomes small, so that the situation where the set l is selected by mistake is avoided.
[装置動作]
 次に、本発明の実施の形態における画像処理装置100の動作について図7を用いて説明する。図7は、本発明の実施の形態における画像処理装置の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図1~図6を参酌する。また、本実施の形態では、画像処理装置100を動作させることによって、画像処理方法が実施される。よって、本実施の形態における画像処理方法の説明は、以下の画像処理装置100の動作説明に代える。
[Device operation]
Next, the operation of the image processing apparatus 100 according to the embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. FIG. 7 is a flowchart showing the operation of the image processing apparatus according to the embodiment of the present invention. In the following description, FIGS. 1 to 6 are referred to as appropriate. In the present embodiment, the image processing method is performed by operating the image processing apparatus 100. Therefore, the description of the image processing method in the present embodiment is replaced with the following description of the operation of the image processing apparatus 100.
 図7に示すように、画像処理装置100においては、最初に、画像取得部60が、ネットワーク等を介して送信されてきたペア画像を取得する(ステップA1)。更に、画像取得部60は、ペア画像それぞれのエピポーラ線が水平方向において一致するように、一方又は両方の画像を補正する(ステップA2)。 As shown in FIG. 7, in the image processing apparatus 100, first, the image acquisition unit 60 acquires a pair image transmitted via a network or the like (step A1). Furthermore, the image acquisition unit 60 corrects one or both images so that the epipolar lines of the pair images match in the horizontal direction (step A2).
 次に、画像分割部10は、ペア画像それぞれを、垂直方向及び水平方向に沿って、水平方向における行と垂直方向における列とが形成されるように、タイル状に分割し、画像ブロックを生成する(ステップA3)。 Next, the image dividing unit 10 divides each paired image into tiles so as to form horizontal rows and vertical columns along the vertical and horizontal directions, and generate image blocks. (Step A3).
 次に、画像分割部10は、一方の画像から得られた画像ブロックの一つと、他方の画像から得られた画像ブロックの一つとを組み合せて、画像ブロックの組を設定する(ステップA4)。具体的には、画像分割部10は、行数が一致する画像ブロック同士を組み合せて、画像ブロックの組を設定する。 Next, the image dividing unit 10 sets one set of image blocks by combining one image block obtained from one image and one image block obtained from the other image (step A4). Specifically, the image dividing unit 10 sets a set of image blocks by combining image blocks having the same number of rows.
 次に、相関値算出部20は、入力された画像ブロックの組毎に、相関値を算出する(ステップA5)。次に、係数設定部30は、設定された複数の画像ブロックの組の中から、同じ画像ブロックを含む組が複数存在しないように画像ブロックの組を選択して、組集合を構築する(ステップA6)。更に、係数設定部30は、各組集合において、選択した組毎に、ジャンプ係数Wjumpと、ローコスト係数Wlowcostとを設定する(ステップA7)。また、係数設定部30は、必要に応じてジャンプ係数Wjumpを補正する。 Next, the correlation value calculation unit 20 calculates a correlation value for each set of input image blocks (step A5). Next, the coefficient setting unit 30 selects a set of image blocks from the set of a plurality of set image blocks so that a plurality of sets including the same image block do not exist, and builds a set set (step A6). Furthermore, the coefficient setting unit 30 sets a jump coefficient W jump and a low cost coefficient W lowcost for each selected set in each set set (step A7). The coefficient setting unit 30 corrects the jump coefficient W jump as necessary.
 次に、積算相関値算出部40は、各組集合において、画像ブロックの組毎に、相関値に、ジャンプ係数Wjump及びローコスト係数Wlowcostを乗算して乗算値を求め、求めた乗算値を積算して、積算相関値を算出する(ステップA8)。 Next, in each set set, the integrated correlation value calculation unit 40 multiplies the correlation value by the jump coefficient W jump and the low cost coefficient W lowcost for each set of image blocks to obtain a multiplication value. Integration is performed to calculate an integrated correlation value (step A8).
 その後、画像ブロック判定部50は、積算相関値が最も小さくなる組集合を特定し、特定した組集合を構成する画像ブロックの組において、一方の画像ブロックと他方の画像ブロックとは一致していると判定する(ステップA9)。その後、画像ブロック判定部50は、一致していると判定した画像ブロックの組を出力する。 Thereafter, the image block determination unit 50 identifies the set set having the smallest integrated correlation value, and one image block and the other image block match in the set of image blocks constituting the specified set set. (Step A9). Thereafter, the image block determination unit 50 outputs a set of image blocks determined to match.
 このように、ステップA1~A9の実行により、ペア画像において一致する画像ブロックの組が特定される。その後、画像処理装置100は、一致する画像ブロック間で対応点を特定し、特定した対応点間の視差を用いて、三角測量を実行する。更に、画像処理装置100は、三角測量の結果に基づいて、被写体の奥行き及び形状を特定する。 As described above, by executing steps A1 to A9, a set of matching image blocks in the pair image is specified. Thereafter, the image processing apparatus 100 identifies corresponding points between the matching image blocks, and performs triangulation using the parallax between the identified corresponding points. Furthermore, the image processing apparatus 100 identifies the depth and shape of the subject based on the result of triangulation.
[実施の形態における効果]
 このように、本実施の形態では、ジャンプ係数Wjumpが乗算された相関値を用いて、積算相関値が算出されるので、オクルージョン領域が大きくなった場合に、一致すると判定される画像ブロックの組が少なくなる事態が回避される。更に、本実施の形態では、相関値には、ローコスト係数Wlowcostも乗算されるので、画像ブロック同士が一致していない組が誤って一致していると判定される事態が抑制される。本実施の形態によれば、マッチング精度の低下が抑制される。
[Effects of the embodiment]
As described above, in the present embodiment, the integrated correlation value is calculated using the correlation value multiplied by the jump coefficient W jump. Therefore, when the occlusion area becomes large, the image block that is determined to match is determined. The situation where the number of pairs is reduced is avoided. Furthermore, in this embodiment, since the correlation value is also multiplied by the low cost coefficient W lowcost , it is possible to suppress a situation in which it is determined that a set in which image blocks do not match is erroneously matched. According to the present embodiment, a decrease in matching accuracy is suppressed.
[プログラム]
 本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータに、図7に示すステップA1~A9を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態における画像処理装置100と画像処理方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのCPU(Central Processing Unit)は、画像分割部10、相関値算出部20、係数設定部30、積算相関値算出部40、画像ブロック判定部50、及び画像取得部60として機能し、処理を行なう。
[program]
The program in the present embodiment may be a program that causes a computer to execute steps A1 to A9 shown in FIG. By installing and executing this program on a computer, the image processing apparatus 100 and the image processing method in the present embodiment can be realized. In this case, a CPU (Central Processing Unit) of the computer functions as the image dividing unit 10, the correlation value calculating unit 20, the coefficient setting unit 30, the integrated correlation value calculating unit 40, the image block determining unit 50, and the image acquiring unit 60. , Process.
 なお、本実施の形態におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されても良い。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、画像分割部10、相関値算出部20、係数設定部30、積算相関値算出部40、画像ブロック判定部50、及び画像取得部60のいずれかとして機能しても良い。 Note that the program in the present embodiment may be executed by a computer system constructed by a plurality of computers. In this case, for example, each computer is any one of the image dividing unit 10, the correlation value calculating unit 20, the coefficient setting unit 30, the integrated correlation value calculating unit 40, the image block determining unit 50, and the image acquiring unit 60, respectively. May function.
 ここで、本実施の形態におけるプログラムを実行することによって、画像処理装置100を実現するコンピュータについて図8を用いて説明する。図8は、本発明の実施の形態における画像処理装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。 Here, a computer that realizes the image processing apparatus 100 by executing the program according to the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 8 is a block diagram illustrating an example of a computer that implements the image processing apparatus according to the embodiment of the present invention.
 図8に示すように、コンピュータ110は、CPU111と、メインメモリ112と、記憶装置113と、入力インターフェイス114と、表示コントローラ115と、データリーダ/ライタ116と、通信インターフェイス117とを備える。これらの各部は、バス121を介して、互いにデータ通信可能に接続される。 As shown in FIG. 8, the computer 110 includes a CPU 111, a main memory 112, a storage device 113, an input interface 114, a display controller 115, a data reader / writer 116, and a communication interface 117. These units are connected to each other via a bus 121 so that data communication is possible.
 CPU111は、記憶装置113に格納された、本実施の形態におけるプログラム(コード)をメインメモリ112に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ112は、典型的には、DRAM(Dynamic Random Access Memory)等の揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体120に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス117を介して接続されたインターネット上で流通するものであっても良い。 The CPU 111 performs various operations by developing the program (code) in the present embodiment stored in the storage device 113 in the main memory 112 and executing them in a predetermined order. The main memory 112 is typically a volatile storage device such as a DRAM (Dynamic Random Access Memory). Further, the program in the present embodiment is provided in a state of being stored in a computer-readable recording medium 120. Note that the program in the present embodiment may be distributed on the Internet connected via the communication interface 117.
 また、記憶装置113の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス114は、CPU111と、キーボード及びマウスといった入力機器118との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ115は、ディスプレイ装置119と接続され、ディスプレイ装置119での表示を制御する。 Further, specific examples of the storage device 113 include a hard disk drive and a semiconductor storage device such as a flash memory. The input interface 114 mediates data transmission between the CPU 111 and an input device 118 such as a keyboard and a mouse. The display controller 115 is connected to the display device 119 and controls display on the display device 119.
 データリーダ/ライタ116は、CPU111と記録媒体120との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体120からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ110における処理結果の記録媒体120への書き込みを実行する。通信インターフェイス117は、CPU111と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。 The data reader / writer 116 mediates data transmission between the CPU 111 and the recording medium 120, and reads a program from the recording medium 120 and writes a processing result in the computer 110 to the recording medium 120. The communication interface 117 mediates data transmission between the CPU 111 and another computer.
 また、記録媒体120の具体例としては、CF(Compact Flash(登録商標))及びSD(Secure Digital)等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク(Flexible Disk)等の磁気記録媒体、又はCD-ROM(Compact Disk Read Only Memory)などの光学記録媒体が挙げられる。 Specific examples of the recording medium 120 include general-purpose semiconductor storage devices such as CF (Compact Flash (registered trademark)) and SD (Secure Digital), magnetic recording media such as a flexible disk, or CD- Optical recording media such as ROM (Compact Disk Read Only Memory) are listed.
 なお、本実施の形態における画像処理装置100は、プログラムがインストールされたコンピュータではなく、各部に対応したハードウェアを用いることによっても実現可能である。更に、画像処理装置100は、一部がプログラムで実現され、残りの部分がハードウェアで実現されていてもよい。 Note that the image processing apparatus 100 according to the present embodiment can be realized by using hardware corresponding to each unit, instead of a computer in which a program is installed. Furthermore, part of the image processing apparatus 100 may be realized by a program, and the remaining part may be realized by hardware.
 上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する(付記1)~(付記15)によって表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。 Some or all of the above-described embodiments can be expressed by the following (Appendix 1) to (Appendix 15), but is not limited to the following description.
(付記1)
 対象となる2つの画像それぞれを、設定されたサイズの画像ブロックに分割し、前記2つの画像の一方の画像から得られた画像ブロックの一つと、他方の画像から得られた画像ブロックの一つとを組み合せて、複数の画像ブロックの組を設定する、画像分割部と、
 設定された画像ブロックの組毎に、相関値を算出する、相関値算出部と、
 設定された前記複数の画像ブロックの組の中から、同じ画像ブロックを含む組が複数存在しないように画像ブロックの組を選択して、組集合を構築し、更に、選択した前記画像ブロックの組毎に、当該組と、当該組の画像ブロックに設定方向において隣接する画像ブロックを含む、別の選択した組との、距離を求め、求めた距離が大きいほど値が小さくなり、且つ、上限値が1となる、第1の係数を設定する、係数設定部と、
 前記組集合それぞれにおいて、当該組集合を構成する画像ブロックの組毎に、前記相関値に前記第1の係数を乗算して乗算値を求め、更に、求められた前記乗算値を積算して、積算相関値を算出する、積算相関値算出部と、
 前記積算相関値が最も小さくなる前記組集合を特定し、特定した前記組集合を構成する画像ブロックの組それぞれにおいては、当該組を構成する一方の画像ブロックと他方の画像ブロックとは一致していると判定する、画像ブロック判定部と、
を備えている、ことを特徴とする画像処理装置。
(Appendix 1)
Each of the two target images is divided into image blocks of a set size, one of the image blocks obtained from one of the two images, and one of the image blocks obtained from the other image And an image dividing unit for setting a set of a plurality of image blocks,
A correlation value calculation unit for calculating a correlation value for each set of set image blocks;
A set of image blocks is selected from the set of the plurality of set image blocks so that a plurality of sets including the same image block do not exist, and a set set is constructed. Each time, the distance between the set and another selected set including an image block adjacent to the image block of the set in the setting direction is obtained, and the larger the obtained distance, the smaller the value, and the upper limit value. A coefficient setting unit that sets a first coefficient that becomes 1;
In each of the set sets, for each set of image blocks constituting the set set, the correlation value is multiplied by the first coefficient to obtain a multiplied value, and the obtained multiplied value is further accumulated, An integrated correlation value calculating unit for calculating an integrated correlation value;
The set set having the smallest integrated correlation value is specified, and in each set of image blocks constituting the specified set set, one image block and the other image block constituting the set coincide with each other. An image block determination unit that determines that
An image processing apparatus comprising:
(付記2)
 前記係数設定部が、更に、当該組の相関値が閾値未満である場合に、前記第1の係数を大きくする第2の係数を設定し、当該組の相関値が閾値以上である場合に、前記第1の係数を小さくする第2の係数を設定し、
 前記積算相関値算出部が、前記組集合それぞれにおいて、当該組集合を構成する画像ブロックの組毎に、前記相関値に、前記第1の係数及び前記第2の係数を乗算して乗算値を求める、
付記1に記載の画像処理装置。
(Appendix 2)
The coefficient setting unit further sets a second coefficient that increases the first coefficient when the correlation value of the set is less than a threshold, and when the correlation value of the set is equal to or greater than the threshold, Setting a second coefficient to reduce the first coefficient;
For each set set, the integrated correlation value calculation unit multiplies the correlation value by the first coefficient and the second coefficient for each set of image blocks constituting the set set, and obtains a multiplication value. Ask,
The image processing apparatus according to appendix 1.
(付記3)
 前記係数設定部が、当該組と、当該組の画像ブロックに設定方向において隣接する画像ブロックを含む別の選択した組との、視差が一致する場合に、当該組の前記第1の係数を値が小さくなるように補正する、
付記1または2に記載の画像処理装置。
(Appendix 3)
When the parallax of the set and another selected set including an image block adjacent to the image block of the set in the setting direction matches the set, the coefficient setting unit sets the first coefficient of the set To reduce the
The image processing apparatus according to appendix 1 or 2.
(付記4)
 前記2つの画像が、異なる角度から同一対象を撮影して得られたペア画像である、付記1~3のいずれかに記載の画像処理装置。
(Appendix 4)
The image processing apparatus according to any one of appendices 1 to 3, wherein the two images are pair images obtained by photographing the same object from different angles.
(付記5)
 前記2つの画像を取得し、取得した前記2つの画像それぞれのエピポーラ線が水平方向において一致していない場合に、前記2つの画像の一方または両方に対して、回転および射影変換のうち少なくとも1つを行なって、前記2つの画像それぞれのエピポーラ線を水平方向において一致させる、画像取得部を更に備え、
 前記画像分割部が、前記2つの画像それぞれを、垂直方向及び水平方向に沿って、水平方向における行と垂直方向における列とが形成されるように、タイル状に分割し、
前記一方の画像から得られた画像ブロックの一つと、前記他方の画像から得られた画像ブロックの一つとを、両者が位置している行が互いに対応するように選出し、選出した画像ブロック同士を組み合せて、前記画像ブロックの組を設定する、
付記1~4のいずれかに記載の画像処理装置。
(Appendix 5)
When the two images are acquired and the epipolar lines of the acquired two images do not match in the horizontal direction, at least one of rotation and projective transformation is performed on one or both of the two images. And further comprising an image acquisition unit that matches the epipolar lines of the two images in the horizontal direction,
The image dividing unit divides each of the two images in a tile shape so that rows in the horizontal direction and columns in the vertical direction are formed along the vertical direction and the horizontal direction.
One of the image blocks obtained from the one image and one of the image blocks obtained from the other image are selected so that the rows in which they are located correspond to each other, and the selected image blocks To set the set of image blocks,
The image processing apparatus according to any one of appendices 1 to 4.
(付記6)
 (a)対象となる2つの画像それぞれを、設定されたサイズの画像ブロックに分割し、前記2つの画像の一方の画像から得られた画像ブロックの一つと、他方の画像から得られた画像ブロックの一つとを組み合せて、複数の画像ブロックの組を設定する、ステップと、(b)設定された画像ブロックの組毎に、相関値を算出する、ステップと、
 (c)設定された前記複数の画像ブロックの組の中から、同じ画像ブロックを含む組が複数存在しないように画像ブロックの組を選択して、組集合を構築し、更に、選択した前記画像ブロックの組毎に、当該組と、当該組の画像ブロックに設定方向において隣接する画像ブロックを含む、別の選択した組との、距離を求め、求めた距離が大きいほど値が小さくなり、且つ、上限値が1となる、第1の係数を設定する、ステップと、
 (d)前記組集合それぞれにおいて、当該組集合を構成する画像ブロックの組毎に、前記相関値に前記第1の係数を乗算して乗算値を求め、更に、求められた前記乗算値を積算して、積算相関値を算出する、ステップと、
(e)前記積算相関値が最も小さくなる前記組集合を特定し、特定した前記組集合を構成する画像ブロックの組それぞれにおいては、当該組を構成する一方の画像ブロックと他方の画像ブロックとは一致していると判定する、ステップと、
を有している、ことを特徴とする画像処理方法。
(Appendix 6)
(A) Each of the two target images is divided into image blocks of a set size, and one of the image blocks obtained from one of the two images and the image block obtained from the other image A set of a plurality of image blocks, and (b) calculating a correlation value for each set of set image blocks; and
(C) selecting a set of image blocks from the set of the plurality of set image blocks so that a plurality of sets including the same image block do not exist, constructing a set, and further selecting the selected image For each set of blocks, determine the distance between the set and another selected set that includes an image block adjacent to the set of image blocks in the set direction, and the larger the calculated distance, the smaller the value, and Setting a first coefficient with an upper limit value of 1; and
(D) In each of the set sets, for each set of image blocks constituting the set set, the correlation value is multiplied by the first coefficient to obtain a multiplication value, and the obtained multiplication value is further integrated. And calculating the integrated correlation value,
(E) The set set that minimizes the integrated correlation value is specified, and in each set of image blocks constituting the specified set set, one image block and the other image block constituting the set are A step of determining that they match, and
An image processing method characterized by comprising:
(付記7)
 前記(c)のステップにおいて、更に、当該組の相関値が閾値未満である場合に、前記第1の係数を大きくする第2の係数を設定し、当該組の相関値が閾値以上である場合に、前記第1の係数を小さくする第2の係数を設定し、
 前記(d)のステップにおいて、前記組集合それぞれにおいて、当該組集合を構成する画像ブロックの組毎に、前記相関値に、前記第1の係数及び前記第2の係数を乗算して乗算値を求める、
付記6に記載の画像処理方法。
(Appendix 7)
In the step (c), when the correlation value of the set is less than the threshold, a second coefficient that increases the first coefficient is set, and the correlation value of the set is equal to or greater than the threshold And setting a second coefficient to reduce the first coefficient,
In the step (d), for each set set, for each set of image blocks constituting the set set, the correlation value is multiplied by the first coefficient and the second coefficient to obtain a multiplication value. Ask,
The image processing method according to attachment 6.
(付記8)
 前記(c)のステップにおいて、当該組と、当該組の画像ブロックに設定方向において隣接する画像ブロックを含む別の選択した組との、視差が一致する場合に、当該組の前記第1の係数を値が小さくなるように補正する、
付記6または7に記載の画像処理方法。
(Appendix 8)
In the step (c), when the parallax of the set and another selected set including an image block adjacent to the image block of the set in the setting direction matches, the first coefficient of the set To correct the value to be smaller,
The image processing method according to appendix 6 or 7.
(付記9)
 前記2つの画像が、異なる角度から同一対象を撮影して得られたペア画像である、付記6~8のいずれかに記載の画像処理方法。
(Appendix 9)
The image processing method according to any one of appendices 6 to 8, wherein the two images are pair images obtained by photographing the same object from different angles.
(付記10)
 (f)前記2つの画像を取得し、取得した前記2つの画像それぞれのエピポーラ線が水平方向において一致していない場合に、前記2つの画像の一方または両方に対して、回転および射影変換のうち少なくとも1つを行なって、前記2つの画像それぞれのエピポーラ線を水平方向において一致させる、ステップを更に有し、
 前記(a)のステップにおいて、前記2つの画像それぞれを、垂直方向及び水平方向に沿って、水平方向における行と垂直方向における列とが形成されるように、タイル状に分割し、
 前記一方の画像から得られた画像ブロックの一つと、前記他方の画像から得られた画像ブロックの一つとを、両者が位置している行が互いに対応するように選出し、選出した画像ブロック同士を組み合せて、前記画像ブロックの組を設定する、
付記6~9のいずれかに記載の画像処理方法。
(Appendix 10)
(F) When the two images are acquired and one or both of the two images are not rotated or projected when the epipolar lines of the acquired two images do not match in the horizontal direction, Performing at least one to match the epipolar lines of each of the two images in the horizontal direction;
In the step (a), each of the two images is divided into tiles so that rows in the horizontal direction and columns in the vertical direction are formed along the vertical direction and the horizontal direction.
One of the image blocks obtained from the one image and one of the image blocks obtained from the other image are selected so that the rows in which they are located correspond to each other, and the selected image blocks To set the set of image blocks,
The image processing method according to any one of appendices 6 to 9.
(付記11)
 コンピュータに、
 (a)対象となる2つの画像それぞれを、設定されたサイズの画像ブロックに分割し、前記2つの画像の一方の画像から得られた画像ブロックの一つと、他方の画像から得られた画像ブロックの一つとを組み合せて、複数の画像ブロックの組を設定する、ステップと、(b)設定された画像ブロックの組毎に、相関値を算出する、ステップと、
 (c)設定された前記複数の画像ブロックの組の中から、同じ画像ブロックを含む組が複数存在しないように画像ブロックの組を選択して、組集合を構築し、更に、選択した前記画像ブロックの組毎に、当該組と、当該組の画像ブロックに設定方向において隣接する画像ブロックを含む、別の選択した組との、距離を求め、求めた距離が大きいほど値が小さくなり、且つ、上限値が1となる、第1の係数を設定する、ステップと、
 (d)前記組集合それぞれにおいて、当該組集合を構成する画像ブロックの組毎に、前記相関値に前記第1の係数を乗算して乗算値を求め、更に、求められた前記乗算値を積算して、積算相関値を算出する、ステップと、
 (e)前記積算相関値が最も小さくなる前記組集合を特定し、特定した前記組集合を構成する画像ブロックの組それぞれにおいては、当該組を構成する一方の画像ブロックと他方の画像ブロックとは一致していると判定する、ステップと、
を実行させる命令を含む、プログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
(Appendix 11)
On the computer,
(A) Each of the two target images is divided into image blocks of a set size, and one of the image blocks obtained from one of the two images and the image block obtained from the other image A set of a plurality of image blocks, and (b) calculating a correlation value for each set of set image blocks; and
(C) selecting a set of image blocks from the set of the plurality of set image blocks so that a plurality of sets including the same image block do not exist, constructing a set, and further selecting the selected image For each set of blocks, determine the distance between the set and another selected set that includes an image block adjacent to the set of image blocks in the set direction, and the larger the calculated distance, the smaller the value, and Setting a first coefficient with an upper limit value of 1; and
(D) In each of the set sets, for each set of image blocks constituting the set set, the correlation value is multiplied by the first coefficient to obtain a multiplication value, and the obtained multiplication value is further integrated. And calculating the integrated correlation value,
(E) The set set that minimizes the integrated correlation value is specified, and in each set of image blocks constituting the specified set set, one image block and the other image block constituting the set are A step of determining that they match, and
The computer-readable recording medium which recorded the program containing the instruction | indication which performs this.
(付記12)
 前記(c)のステップにおいて、更に、当該組の相関値が閾値未満である場合に、前記第1の係数を大きくする第2の係数を設定し、当該組の相関値が閾値以上である場合に、前記第1の係数を小さくする第2の係数を設定し、
 前記(d)のステップにおいて、前記組集合それぞれにおいて、当該組集合を構成する画像ブロックの組毎に、前記相関値に、前記第1の係数及び前記第2の係数を乗算して乗算値を求める、
付記11に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
(Appendix 12)
In the step (c), when the correlation value of the set is less than the threshold, a second coefficient that increases the first coefficient is set, and the correlation value of the set is equal to or greater than the threshold And setting a second coefficient to reduce the first coefficient,
In the step (d), for each set set, for each set of image blocks constituting the set set, the correlation value is multiplied by the first coefficient and the second coefficient to obtain a multiplication value. Ask,
The computer-readable recording medium according to appendix 11.
(付記13)
 前記(c)のステップにおいて、当該組と、当該組の画像ブロックに設定方向において隣接する画像ブロックを含む別の選択した組との、視差が一致する場合に、当該組の前記第1の係数を値が小さくなるように補正する、
付記11または12に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
(Appendix 13)
In the step (c), when the parallax of the set and another selected set including an image block adjacent to the image block of the set in the setting direction matches, the first coefficient of the set To correct the value to be smaller,
The computer-readable recording medium according to appendix 11 or 12.
(付記14)
 前記2つの画像が、異なる角度から同一対象を撮影して得られたペア画像である、付記11~13のいずれかに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
(Appendix 14)
14. The computer-readable recording medium according to any one of appendices 11 to 13, wherein the two images are pair images obtained by photographing the same object from different angles.
(付記15)
 前記プログラムが、前記コンピュータに、
 (f)前記2つの画像を取得し、取得した前記2つの画像それぞれのエピポーラ線が水平方向において一致していない場合に、前記2つの画像の一方または両方に対して、回転および射影変換のうち少なくとも1つを行なって、前記2つの画像それぞれのエピポーラ線を水平方向において一致させる、ステップを実行させる、命令を更に含み、
 前記(a)のステップにおいて、前記2つの画像それぞれを、垂直方向及び水平方向に沿って、水平方向における行と垂直方向における列とが形成されるように、タイル状に分割し、
 前記一方の画像から得られた画像ブロックの一つと、前記他方の画像から得られた画像ブロックの一つとを、両者が位置している行が互いに対応するように選出し、選出した画像ブロック同士を組み合せて、前記画像ブロックの組を設定する、
付記11~14のいずれかに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
(Appendix 15)
The program is stored in the computer.
(F) When the two images are acquired and one or both of the two images are not rotated or projected when the epipolar lines of the acquired two images do not match in the horizontal direction, Further comprising: performing at least one to match the epipolar lines of each of the two images in the horizontal direction;
In the step (a), each of the two images is divided into tiles so that rows in the horizontal direction and columns in the vertical direction are formed along the vertical direction and the horizontal direction.
One of the image blocks obtained from the one image and one of the image blocks obtained from the other image are selected so that the rows in which they are located correspond to each other, and the selected image blocks To set the set of image blocks,
15. A computer-readable recording medium according to any one of appendices 11 to 14.
 以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。 The present invention has been described above with reference to the embodiments, but the present invention is not limited to the above embodiments. Various changes that can be understood by those skilled in the art can be made to the configuration and details of the present invention within the scope of the present invention.
 この出願は、2016年1月29日に出願された日本出願特願2016-016522を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。 This application claims priority based on Japanese Patent Application No. 2016-016522 filed on January 29, 2016, the entire disclosure of which is incorporated herein.
 以上のように、本発明によれば、ペア画像のステレオマッチング処理において、オクルージョン領域が大きくなった場合であっても、マッチング精度の低下を抑制することができる。本発明は、例えば、ステレオマッチングが必要な分野に有用である。 As described above, according to the present invention, it is possible to suppress a decrease in matching accuracy even when the occlusion area becomes large in the stereo matching process of a pair image. The present invention is useful, for example, in a field that requires stereo matching.
 10 画像分割部
 20 相関値算出部
 30 係数設定部
 40 積算相関値算出部
 50 画像ブロック判定部
 60 画像取得部
 100 画像処理装置
 110 コンピュータ
 111 CPU
 112 メインメモリ
 113 記憶装置
 114 入力インターフェイス
 115 表示コントローラ
 116 データリーダ/ライタ
 117 通信インターフェイス
 118 入力機器
 119 ディスプレイ装置
 120 記録媒体
 121 バス
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Image division part 20 Correlation value calculation part 30 Coefficient setting part 40 Integrated correlation value calculation part 50 Image block determination part 60 Image acquisition part 100 Image processing apparatus 110 Computer 111 CPU
112 Main Memory 113 Storage Device 114 Input Interface 115 Display Controller 116 Data Reader / Writer 117 Communication Interface 118 Input Device 119 Display Device 120 Recording Medium 121 Bus

Claims (15)

  1.  対象となる2つの画像それぞれを、設定されたサイズの画像ブロックに分割し、前記2つの画像の一方の画像から得られた画像ブロックの一つと、他方の画像から得られた画像ブロックの一つとを組み合せて、複数の画像ブロックの組を設定する、画像分割部と、
     設定された画像ブロックの組毎に、相関値を算出する、相関値算出部と、
     設定された前記複数の画像ブロックの組の中から、同じ画像ブロックを含む組が複数存在しないように画像ブロックの組を選択して、組集合を構築し、更に、選択した前記画像ブロックの組毎に、当該組と、当該組の画像ブロックに設定方向において隣接する画像ブロックを含む、別の選択した組との、距離を求め、求めた距離が大きいほど値が小さくなり、且つ、上限値が1となる、第1の係数を設定する、係数設定部と、
     前記組集合それぞれにおいて、当該組集合を構成する画像ブロックの組毎に、前記相関値に前記第1の係数を乗算して乗算値を求め、更に、求められた前記乗算値を積算して、積算相関値を算出する、積算相関値算出部と、
     前記積算相関値が最も小さくなる前記組集合を特定し、特定した前記組集合を構成する画像ブロックの組それぞれにおいては、当該組を構成する一方の画像ブロックと他方の画像ブロックとは一致していると判定する、画像ブロック判定部と、
    を備えている、ことを特徴とする画像処理装置。
    Each of the two target images is divided into image blocks of a set size, one of the image blocks obtained from one of the two images, and one of the image blocks obtained from the other image And an image dividing unit for setting a set of a plurality of image blocks,
    A correlation value calculation unit for calculating a correlation value for each set of set image blocks;
    A set of image blocks is selected from the set of the plurality of set image blocks so that a plurality of sets including the same image block do not exist, and a set set is constructed. Each time, the distance between the set and another selected set including an image block adjacent to the image block of the set in the setting direction is obtained, and the larger the obtained distance, the smaller the value, and the upper limit value. A coefficient setting unit that sets a first coefficient that becomes 1;
    In each of the set sets, for each set of image blocks constituting the set set, the correlation value is multiplied by the first coefficient to obtain a multiplied value, and the obtained multiplied value is further accumulated, An integrated correlation value calculating unit for calculating an integrated correlation value;
    The set set having the smallest integrated correlation value is specified, and in each set of image blocks constituting the specified set set, one image block and the other image block constituting the set coincide with each other. An image block determination unit that determines that
    An image processing apparatus comprising:
  2.  前記係数設定部が、更に、当該組の相関値が閾値未満である場合に、前記第1の係数を大きくする第2の係数を設定し、当該組の相関値が閾値以上である場合に、前記第1の係数を小さくする第2の係数を設定し、
     前記積算相関値算出部が、前記組集合それぞれにおいて、当該組集合を構成する画像ブロックの組毎に、前記相関値に、前記第1の係数及び前記第2の係数を乗算して乗算値を求める、
    請求項1に記載の画像処理装置。
    The coefficient setting unit further sets a second coefficient that increases the first coefficient when the correlation value of the set is less than a threshold, and when the correlation value of the set is equal to or greater than the threshold, Setting a second coefficient to reduce the first coefficient;
    For each set set, the integrated correlation value calculation unit multiplies the correlation value by the first coefficient and the second coefficient for each set of image blocks constituting the set set, and obtains a multiplication value. Ask,
    The image processing apparatus according to claim 1.
  3.  前記係数設定部が、当該組と、当該組の画像ブロックに設定方向において隣接する画像ブロックを含む別の選択した組との、視差が一致する場合に、当該組の前記第1の係数を値が小さくなるように補正する、
    請求項1または2に記載の画像処理装置。
    When the parallax of the set and another selected set including an image block adjacent to the image block of the set in the setting direction matches the set, the coefficient setting unit sets the first coefficient of the set To reduce the
    The image processing apparatus according to claim 1.
  4.  前記2つの画像が、異なる角度から同一対象を撮影して得られたペア画像である、請求項1~3のいずれかに記載の画像処理装置。 The image processing apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the two images are pair images obtained by photographing the same object from different angles.
  5.  前記2つの画像を取得し、取得した前記2つの画像それぞれのエピポーラ線が水平方向において一致していない場合に、前記2つの画像の一方または両方に対して、回転および射影変換のうち少なくとも1つを行なって、前記2つの画像それぞれのエピポーラ線を水平方向において一致させる、画像取得部を更に備え、
     前記画像分割部が、前記2つの画像それぞれを、垂直方向及び水平方向に沿って、水平方向における行と垂直方向における列とが形成されるように、タイル状に分割し、
    前記一方の画像から得られた画像ブロックの一つと、前記他方の画像から得られた画像ブロックの一つとを、両者が位置している行が互いに対応するように選出し、選出した画像ブロック同士を組み合せて、前記画像ブロックの組を設定する、
    請求項1~4のいずれかに記載の画像処理装置。
    When the two images are acquired and the epipolar lines of the acquired two images do not match in the horizontal direction, at least one of rotation and projective transformation is performed on one or both of the two images. And further comprising an image acquisition unit that matches the epipolar lines of the two images in the horizontal direction,
    The image dividing unit divides each of the two images in a tile shape so that rows in the horizontal direction and columns in the vertical direction are formed along the vertical direction and the horizontal direction.
    One of the image blocks obtained from the one image and one of the image blocks obtained from the other image are selected so that the rows in which they are located correspond to each other, and the selected image blocks To set the set of image blocks,
    The image processing apparatus according to any one of claims 1 to 4.
  6.  (a)対象となる2つの画像それぞれを、設定されたサイズの画像ブロックに分割し、前記2つの画像の一方の画像から得られた画像ブロックの一つと、他方の画像から得られた画像ブロックの一つとを組み合せて、複数の画像ブロックの組を設定する、ステップと、(b)設定された画像ブロックの組毎に、相関値を算出する、ステップと、
     (c)設定された前記複数の画像ブロックの組の中から、同じ画像ブロックを含む組が複数存在しないように画像ブロックの組を選択して、組集合を構築し、更に、選択した前記画像ブロックの組毎に、当該組と、当該組の画像ブロックに設定方向において隣接する画像ブロックを含む、別の選択した組との、距離を求め、求めた距離が大きいほど値が小さくなり、且つ、上限値が1となる、第1の係数を設定する、ステップと、
     (d)前記組集合それぞれにおいて、当該組集合を構成する画像ブロックの組毎に、前記相関値に前記第1の係数を乗算して乗算値を求め、更に、求められた前記乗算値を積算して、積算相関値を算出する、ステップと、
     (e)前記積算相関値が最も小さくなる前記組集合を特定し、特定した前記組集合を構成する画像ブロックの組それぞれにおいては、当該組を構成する一方の画像ブロックと他方の画像ブロックとは一致していると判定する、ステップと、
    を有している、ことを特徴とする画像処理方法。
    (A) Each of the two target images is divided into image blocks of a set size, and one of the image blocks obtained from one of the two images and the image block obtained from the other image A set of a plurality of image blocks, and (b) calculating a correlation value for each set of set image blocks; and
    (C) selecting a set of image blocks from the set of the plurality of set image blocks so that a plurality of sets including the same image block do not exist, constructing a set, and further selecting the selected image For each set of blocks, determine the distance between the set and another selected set that includes an image block adjacent to the set of image blocks in the set direction, and the larger the calculated distance, the smaller the value, and Setting a first coefficient with an upper limit value of 1; and
    (D) In each of the set sets, for each set of image blocks constituting the set set, the correlation value is multiplied by the first coefficient to obtain a multiplication value, and the obtained multiplication value is further integrated. And calculating the integrated correlation value,
    (E) The set set that minimizes the integrated correlation value is specified, and in each set of image blocks constituting the specified set set, one image block and the other image block constituting the set are A step of determining that they match, and
    An image processing method characterized by comprising:
  7.  前記(c)のステップにおいて、更に、当該組の相関値が閾値未満である場合に、前記第1の係数を大きくする第2の係数を設定し、当該組の相関値が閾値以上である場合に、前記第1の係数を小さくする第2の係数を設定し、
     前記(d)のステップにおいて、前記組集合それぞれにおいて、当該組集合を構成する画像ブロックの組毎に、前記相関値に、前記第1の係数及び前記第2の係数を乗算して乗算値を求める、
    請求項6に記載の画像処理方法。
    In the step (c), when the correlation value of the set is less than the threshold, a second coefficient that increases the first coefficient is set, and the correlation value of the set is equal to or greater than the threshold And setting a second coefficient to reduce the first coefficient,
    In the step (d), for each set set, for each set of image blocks constituting the set set, the correlation value is multiplied by the first coefficient and the second coefficient to obtain a multiplication value. Ask,
    The image processing method according to claim 6.
  8.  前記(c)のステップにおいて、当該組と、当該組の画像ブロックに設定方向において隣接する画像ブロックを含む別の選択した組との、視差が一致する場合に、当該組の前記第1の係数を値が小さくなるように補正する、
    請求項6または7に記載の画像処理方法。
    In the step (c), when the parallax of the set and another selected set including an image block adjacent to the image block of the set in the setting direction matches, the first coefficient of the set To correct the value to be smaller,
    The image processing method according to claim 6 or 7.
  9.  前記2つの画像が、異なる角度から同一対象を撮影して得られたペア画像である、請求項6~8のいずれかに記載の画像処理方法。 The image processing method according to any one of claims 6 to 8, wherein the two images are pair images obtained by photographing the same object from different angles.
  10.  (f)前記2つの画像を取得し、取得した前記2つの画像それぞれのエピポーラ線が水平方向において一致していない場合に、前記2つの画像の一方または両方に対して、回転および射影変換のうち少なくとも1つを行なって、前記2つの画像それぞれのエピポーラ線を水平方向において一致させる、ステップを更に有し、
     前記(a)のステップにおいて、前記2つの画像それぞれを、垂直方向及び水平方向に沿って、水平方向における行と垂直方向における列とが形成されるように、タイル状に分割し、
     前記一方の画像から得られた画像ブロックの一つと、前記他方の画像から得られた画像ブロックの一つとを、両者が位置している行が互いに対応するように選出し、選出した画像ブロック同士を組み合せて、前記画像ブロックの組を設定する、
    請求項6~9のいずれかに記載の画像処理方法。
    (F) When the two images are acquired and one or both of the two images are not rotated or projected when the epipolar lines of the acquired two images do not match in the horizontal direction, Performing at least one to match the epipolar lines of each of the two images in the horizontal direction;
    In the step (a), each of the two images is divided into tiles so that rows in the horizontal direction and columns in the vertical direction are formed along the vertical direction and the horizontal direction.
    One of the image blocks obtained from the one image and one of the image blocks obtained from the other image are selected so that the rows in which they are located correspond to each other, and the selected image blocks To set the set of image blocks,
    The image processing method according to any one of claims 6 to 9.
  11.  コンピュータに、
     (a)対象となる2つの画像それぞれを、設定されたサイズの画像ブロックに分割し、前記2つの画像の一方の画像から得られた画像ブロックの一つと、他方の画像から得られた画像ブロックの一つとを組み合せて、複数の画像ブロックの組を設定する、ステップと、(b)設定された画像ブロックの組毎に、相関値を算出する、ステップと、
     (c)設定された前記複数の画像ブロックの組の中から、同じ画像ブロックを含む組が複数存在しないように画像ブロックの組を選択して、組集合を構築し、更に、選択した前記画像ブロックの組毎に、当該組と、当該組の画像ブロックに設定方向において隣接する画像ブロックを含む、別の選択した組との、距離を求め、求めた距離が大きいほど値が小さくなり、且つ、上限値が1となる、第1の係数を設定する、ステップと、
     (d)前記組集合それぞれにおいて、当該組集合を構成する画像ブロックの組毎に、前記相関値に前記第1の係数を乗算して乗算値を求め、更に、求められた前記乗算値を積算して、積算相関値を算出する、ステップと、
     (e)前記積算相関値が最も小さくなる前記組集合を特定し、特定した前記組集合を構成する画像ブロックの組それぞれにおいては、当該組を構成する一方の画像ブロックと他方の画像ブロックとは一致していると判定する、ステップと、
    を実行させる命令を含む、プログラムを記録しているコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
    On the computer,
    (A) Each of the two target images is divided into image blocks of a set size, and one of the image blocks obtained from one of the two images and the image block obtained from the other image A set of a plurality of image blocks, and (b) calculating a correlation value for each set of set image blocks; and
    (C) selecting a set of image blocks from the set of the plurality of set image blocks so that a plurality of sets including the same image block do not exist, constructing a set, and further selecting the selected image For each set of blocks, determine the distance between the set and another selected set that includes an image block adjacent to the set of image blocks in the set direction, and the larger the calculated distance, the smaller the value, and Setting a first coefficient with an upper limit value of 1; and
    (D) In each of the set sets, for each set of image blocks constituting the set set, the correlation value is multiplied by the first coefficient to obtain a multiplication value, and the obtained multiplication value is further integrated. And calculating the integrated correlation value,
    (E) The set set that minimizes the integrated correlation value is specified, and in each set of image blocks constituting the specified set set, one image block and the other image block constituting the set are A step of determining that they match, and
    The computer-readable recording medium which recorded the program containing the instruction | indication which performs this.
  12.  前記(c)のステップにおいて、更に、当該組の相関値が閾値未満である場合に、前記第1の係数を大きくする第2の係数を設定し、当該組の相関値が閾値以上である場合に、前記第1の係数を小さくする第2の係数を設定し、
     前記(d)のステップにおいて、前記組集合それぞれにおいて、当該組集合を構成する画像ブロックの組毎に、前記相関値に、前記第1の係数及び前記第2の係数を乗算して乗算値を求める、
    請求項11に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
    In the step (c), when the correlation value of the set is less than the threshold, a second coefficient that increases the first coefficient is set, and the correlation value of the set is equal to or greater than the threshold And setting a second coefficient to reduce the first coefficient,
    In the step (d), for each set set, for each set of image blocks constituting the set set, the correlation value is multiplied by the first coefficient and the second coefficient to obtain a multiplication value. Ask,
    The computer-readable recording medium according to claim 11.
  13.  前記(c)のステップにおいて、当該組と、当該組の画像ブロックに設定方向において隣接する画像ブロックを含む別の選択した組との、視差が一致する場合に、当該組の前記第1の係数を値が小さくなるように補正する、
    請求項11または12に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
    In the step (c), when the parallax of the set and another selected set including an image block adjacent to the image block of the set in the setting direction matches, the first coefficient of the set To correct the value to be smaller,
    The computer-readable recording medium according to claim 11 or 12.
  14.  前記2つの画像が、異なる角度から同一対象を撮影して得られたペア画像である、請求項11~13のいずれかに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。 The computer-readable recording medium according to any one of claims 11 to 13, wherein the two images are pair images obtained by photographing the same object from different angles.
  15.  前記プログラムが、前記コンピュータに、
     (f)前記2つの画像を取得し、取得した前記2つの画像それぞれのエピポーラ線が水平方向において一致していない場合に、前記2つの画像の一方または両方に対して、回転および射影変換のうち少なくとも1つを行なって、前記2つの画像それぞれのエピポーラ線を水平方向において一致させる、ステップを実行させる、命令を更に含み、
     前記(a)のステップにおいて、前記2つの画像それぞれを、垂直方向及び水平方向に沿って、水平方向における行と垂直方向における列とが形成されるように、タイル状に分割し、
     前記一方の画像から得られた画像ブロックの一つと、前記他方の画像から得られた画像ブロックの一つとを、両者が位置している行が互いに対応するように選出し、選出した画像ブロック同士を組み合せて、前記画像ブロックの組を設定する、
    請求項11~14のいずれかに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
    The program is stored in the computer.
    (F) When the two images are acquired and one or both of the two images are not rotated or projected when the epipolar lines of the acquired two images do not match in the horizontal direction, Further comprising: performing at least one to match the epipolar lines of each of the two images in the horizontal direction;
    In the step (a), each of the two images is divided into tiles so that rows in the horizontal direction and columns in the vertical direction are formed along the vertical direction and the horizontal direction.
    One of the image blocks obtained from the one image and one of the image blocks obtained from the other image are selected so that the rows in which they are located correspond to each other, and the selected image blocks To set the set of image blocks,
    The computer-readable recording medium according to any one of claims 11 to 14.
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