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JP2018044942A - カメラパラメータ算出装置、カメラパラメータ算出方法、プログラム、及び記録媒体 - Google Patents

カメラパラメータ算出装置、カメラパラメータ算出方法、プログラム、及び記録媒体 Download PDF

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JP2018044942A JP2017057505A JP2017057505A JP2018044942A JP 2018044942 A JP2018044942 A JP 2018044942A JP 2017057505 A JP2017057505 A JP 2017057505A JP 2017057505 A JP2017057505 A JP 2017057505A JP 2018044942 A JP2018044942 A JP 2018044942A
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Abstract

【課題】3次元構造が既知なる校正指標を使用せずにステレオカメラや多眼カメラを校正することができるカメラパラメータ算出装置を提供する。【解決手段】1又は複数のカメラ102,103の撮影空間に含まれる複数の3次元点の各々の3次元位置を表す3次元点群データを取得する点群取得器107と、3次元点群データと各カメラの初期カメラパラメータとに基づいて、複数の3次元点の各々について1又は複数のカメラで撮影した個々の画像における対応点を求め、各カメラの初期カメラパラメータと個々の画像における対応点における画素値とに基づいて、各カメラのカメラパラメータを算出するカメラパラメータ算出器108と、算出された各カメラのカメラパラメータを出力するカメラパラメータ出力器109と、を備える。【選択図】図1

Description

本発明は、カメラパラメータを算出する技術に関する。
カメラパラメータの算出、すなわちカメラの校正を行うために、3次元空間中の3次元座標と2次元画像中の画素位置を対応づける必要がある。この目的のために、従来、形状が既知のチェッカーパタンなどの校正指標を撮影し、チェッカーパタンの交点を検出することで、3次元座標と2次元画像中の画素位置を対応付けることが行われている(例えば、特許文献1、2、及び非特許文献1、2を参照)。
特許4681856号公報 特許5580164号公報
Roger Y. Tsai. A versatile camera calibration technique for high-accuracy 3D machine vision metrology using off-the-shelf TV cameras and lenses. IEEE Journal of Robotics and Automation. Vol. 3, pp.323-344, 1987 Zhengyou Zhang. A flexible new technique for camera calibration. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. Vol. 22, pp.1330-1334, 2000
従来のカメラ校正では、3次元構造が既知の校正指標を使用する。このため、加工精度の高い校正指標と広い撮影空間を必要とする。また、このような広角カメラの校正においては、校正指標を視野全体に配置するために、大掛かりな校正設備が必要となる。
本発明は、上記課題に鑑みて創案されたもので、3次元構造が既知なる校正指標を使用せずに、単眼カメラ、及び、ステレオカメラや多眼カメラを校正することを目的とする。
上記目的を達成するために、開示される一態様に係るカメラパラメータ算出装置は、1又は複数のカメラに共通の撮影空間に含まれる複数の3次元点の3次元座標を表す3次元点群データを取得する点群取得器と、前記3次元点群データと前記1又は複数のカメラの1又は複数の初期カメラパラメータとに基づいて、前記複数の3次元点の各々について前記1又は複数のカメラで撮影した1又は複数の画像における対応点の画像座標を算出し、前記1又は複数の画像における前記画像座標における画素値とに基づいて、前記1又は複数のカメラの前記1又は複数のカメラパラメータを算出するカメラパラメータ算出器と、前記1又は複数のカメラパラメータを出力するカメラパラメータ出力器を含み、前記1又は複数のカメラ、前記1又は複数の初期カメラパラメータ、前記1又は複数の個々の画像、前記1又は複数のカメラパラメータは1対1対応する。
本開示に係るカメラ校正技術によれば、3次元座標をカメラパラメータで画像上に投影した画素座標の画素値に基づいてカメラパラメータを評価することにより、3次元構造が既知なる校正指標を使用せずに、カメラパラメータを算出すること、すなわちカメラを校正することができる。このため、3次元空間中の3次元座標と2次元画像中の画素位置の対応付けを行わずに、カメラを校正することができる。
実施の形態1に係るカメラパラメータ算出装置の構成の一例を示すブロック図。 実施の形態1に係るカメラパラメータ算出装置の動作の一例を示すフローチャート。 実施の形態1に係るCG(コンピュータグラフィクス)画像の一例を示す図。 Cxの正しいカメラパラメータ近傍での評価値を示す図。 Cyの正しいカメラパラメータ近傍での評価値を示す図。 fの正しいカメラパラメータ近傍での評価値を示す図。 d’xの正しいカメラパラメータ近傍での評価値を示す図。 Rxの正しいカメラパラメータ近傍での評価値を示す図。 Ryの正しいカメラパラメータ近傍での評価値を示す図。 Rzの正しいカメラパラメータ近傍での評価値を示す図。 Txの正しいカメラパラメータ近傍での評価値を示す図。 Tyの正しいカメラパラメータ近傍での評価値を示す図。 Tzの正しいカメラパラメータ近傍での評価値を示す図。 実施の形態2に係るカメラパラメータ算出装置の動作の一例を示すフローチャート。 実施の形態3に係るカメラパラメータ算出処理の一例を示すフローチャート。 実施の形態4に係るカメラパラメータ算出処理の一例を示すフローチャート。 実施の形態5に係るカメラパラメータ算出処理の一例を示すフローチャート。 実施の形態6に係るカメラパラメータ算出処理の一例を示すフローチャート。 実施の形態7に係るカメラパラメータ算出処理の一例を示すフローチャート。 実施の形態8に係るカメラパラメータ算出処理の一例を示すフローチャート。 実施の形態9に係るカメラパラメータ算出処理の一例を示すフローチャート。 実施の形態10に係るカメラパラメータ算出装置のブロック図。 実施の形態10に係るカメラパラメータ算出処理の一例を示すフローチャート。 実施の形態11に係るカメラパラメータ算出処理の一例を示すフローチャート。 実施の形態11に係る点群選択マスク作成処理の一例を示すフローチャート。 魚眼カメラによるチェッカーパタンの撮影画像。
(本開示の基礎となった知見)
本発明者は、背景技術の欄において記載したカメラ校正に関し、以下の問題が生じることを見出した。
カメラ校正を行うために、カメラが存在する3次元空間中の着目点の3次元座標と、前記カメラで前記3次元空間を撮影して得た2次元画像中の前記着目点が投影される画素位置(以下、対応点と言う)を対応づける必要がある。この目的のために、従来、形状が既知のチェッカーパタンなどの校正指標を撮影し、チェッカーパタンの交点を検出することで、3次元座標と2次元画像中の画素位置を対応付けることが行われている。ここで、前記3次元空間中の3次元座標を世界座標と言い、前記2次元画像中の2次元座標を画像座標と言う。
例えば、図26は、箱状の被写体の内側に一定間隔でチェッカーパタンを描画した校正指標である。2次元画像中の画素位置については、図26に示すように、例えば画像の左上を原点とした画像座標系の交点位置をオペレータが読み取る。対応する3次元座標については、撮影に使用したチェッカーパタンから得る。具体的には、特定の位置に世界座標の原点とX、Y、Zの3軸を定め、着目交点が原点から何番目のチェッカーパタン交点になっているかによって3次元座標を同定できる。
カメラパラメータに基づく座標変換により、世界座標上の点を画像座標上に投影できる。言い換えれば、カメラパラメータを用いて世界座標上の点に対応するカメラ画像上の計算上の対応点を求めることができる。逆に、現に対応している世界座標(X,Y,Z)と画像座標(x,y)との組から、カメラパラメータを算出できる。ピンホールカメラを例として、カメラパラメータによる世界座標から画像座標への投影を式1に示す。
このピンホールカメラモデルのカメラパラメータは、画像中心のx成分とy成分をCxとCy、焦点距離をf、撮像素子の1画素のxとy方向の長さをそれぞれd’x、d’y、カメラの世界座標の基準に対する3行3列の回転行列をR(右下添え字の10の位は行を、1の位は列を表す)、カメラの世界座標の基準に対する並進のx、y、z成分をそれぞれTx、Ty、Tz、自由度のない媒介変数をhとする。また、歪曲収差等の歪みは、歪みのない画像座標(xu,yu)から、歪みのある画像座標(x,y)への変換を表すΦ(xd,yd)を用いることにより表現できる(式2)。
従来の複数のカメラ校正技術とその課題について、順に説明する。
非特許文献1では、世界座標と画像座標の組に対し、世界座標をカメラパラメータで画像上に投影した点と、対応する画像上の点との距離(再投影誤差)の総和を最小化することによりカメラを校正する。このため、3次元空間中の3次元座標と2次元画像中の画素位置を対応づける必要がある。
非特許文献2では、複数の異なる奥行きに校正指標を設置し、1つのカメラでそれぞれ撮影する。これにより取得した平面上の世界座標と画像座標の組に対し、世界座標をカメラパラメータで画像上に投影した点と、対応する画像上の点との距離の二乗の総和を最小化することによりカメラを校正する。このため、3次元空間中の3次元座標と2次元画像中の画素位置を対応づける必要がある。
特許文献1では、3次元座標と2次元画像中の画素値が複数フレーム間に渡って対応付けられた平面上の校正点の情報を入力する。世界座標上の平面に存在する校正点と、画像座標上の校正点が平面射影変換になるように、カメラパラメータを決定する。このため、3次元空間中の3次元座標と2次元画像中の画素位置を対応づける必要がある。
特許文献2では、3次元レーザースキャナとステレオカメラとで、2組の3次元位置を取得する。この2組の3次元位置を対応付け、ステレオカメラより測距精度が高い3次元レーザースキャナの3次元位置に基づいて、ステレオカメラを校正する。3次元点同士の対応付けをマニュアルで行うことは煩雑であり、自動化する場合は専用の校正指標が必要である。また、基線長が短い小型のステレオカメラにおいて、カメラパラメータに誤差を含む場合、基線長が長いステレオカメラに比べ、測距精度の低下が大きい。そのため、被写体距離と比べて基線長が短い場合、3次元レーザースキャナの3次元位置と誤対応する可能性がある。
車やドローン等の移動体における周辺監視や運転支援等のために、ステレオカメラが利用される。このような目的の場合、広角なカメラが好適である。これらの測距を目的とした一般的なステレオカメラは、製造時の校正が必要である。また、経年変化や衝撃による歪みに対して、カメラの再校正が必要となる。
通常、製造時の校正および、再校正は専用の校正設備で実施する。これらの校正では、3次元構造が既知の校正指標を使用する。このため、加工精度の高い校正指標と広い撮影空間を必要とする。また、このような広角カメラの校正においては、校正指標を視野全体に配置するために、大掛かりな校正設備が必要となる。
本開示は、上記課題に鑑みて創案されたもので、3次元構造が既知なる校正指標を使用せずに、各種のカメラを校正することを目的とする。
本開示の一態様に係るカメラパラメータ算出装置は、1又は複数のカメラに共通の撮影空間に含まれる複数の3次元点の3次元座標を表す3次元点群データを取得する点群取得器と、前記3次元点群データと前記1又は複数のカメラの1又は複数の初期カメラパラメータとに基づいて、前記複数の3次元点の各々について前記1又は複数のカメラで撮影した1又は複数の画像における対応点の画像座標を算出し、前記1又は複数の画像における前記画像座標における画素値とに基づいて、前記1又は複数のカメラの前記1又は複数のカメラパラメータを算出するカメラパラメータ算出器と、前記1又は複数のカメラパラメータを出力するカメラパラメータ出力器を含み、前記1又は複数のカメラ、前記1又は複数の初期カメラパラメータ、前記1又は複数の個々の画像、前記1又は複数のカメラパラメータは1対1対応する。
この構成によれば、3次元座標をカメラパラメータで画像上に投影した画素座標の画素値に基づいてカメラパラメータを評価するので、3次元構造が既知なる校正指標を使用せずに、カメラパラメータを算出すること、すなわちカメラを校正することができる。このため、3次元空間中の3次元座標と2次元画像中の画素位置の対応付けを行わずに、カメラを校正することができる。
また、前記画像座標の算出は、前記カメラパラメータ算出器が前記複数の3次元座標を、前記1または複数のカメラに対応する前記1または複数の初期カメラパラメータに基づいて前記1または複数のカメラに対応する画像における画像座標への変換を含んでもよい。
この構成によれば、例えば、ピンホールカメラモデルなど、カメラモデルに応じたカメラパラメータを媒介とする座標変換による定型的な手順で、前記3次元座標から前記画像座標を算出できる。
また、前記1又は複数のカメラは、2つのカメラを含み、前記カメラパラメータ算出器は、複数の差に基づいて前記カメラパラメータを算出し、前記複数の差の各々は、前記複数の3次元点のうちの1つの3次元点について前記2つカメラに含まれる第1カメラで撮影した第1画像における対応点における画素値と、前記1つの3次元点について前記2つカメラに含まれる第2カメラで撮影した第2画像における対応点における画素値の差であってもよい。前記差は、前記画素値の差の絶対値であってもよく、前記画素値の差の2乗値であってもよい。
この構成によれば、前記カメラパラメータが正しければ、前記個々の画像における対応点には、1つの3次元点が正しく投影されるので、前記複数の差はいずれも0に近づく。つまり、前記複数の差の累計が大きいことは、前記個々の画像における対応点の誤差が大きい、つまり、前記カメラパラメータの誤差が大きいことを意味する。そのため、例えば、前記差の累計で定義される評価関数を導入し、勾配降下法などの、周知の手順で、当該評価関数を小さくする方向に前記カメラパラメータを更新する。これにより、前記カメラパラメータの誤差が縮小し、カメラ校正を実施できる。
また、前記1又は複数のカメラは、2以上のカメラであり、前記カメラパラメータ算出器は、複数の差に基づいて前記カメラパラメータを算出し、前記複数の差の各々は、前記複数の3次元点のうちの1つの3次元点について前記2以上のカメラで撮影した個々の画像における対応点での画素値のうち1つの画素値と当該画素値の平均値との差であってもよい。前記差は、前記画素値の差の絶対値であってもよく、前記画素値の差の2乗値であってもよい。
この構成によれば、前記カメラパラメータが正しければ、前記個々の画像における対応点には、1つの3次元点が正しく投影されるので、前記複数の差はいずれも0に近づく。つまり、前記複数の差の累計が大きいことは、前記個々の画像における対応点の誤差が大きい、つまり、前記カメラパラメータの誤差が大きいことを意味する。そのため、例えば、前記差の累計で定義される評価関数を導入し、勾配降下法などの、周知の手順で、当該評価関数を小さくする方向に前記カメラパラメータを更新する。これにより、前記カメラパラメータの誤差が縮小し、カメラ校正を実施できる。
また、前記1又は複数のカメラは、2以上のカメラであり、前記カメラパラメータ算出器は、同じ3次元点に対応する前記個々の画像における対応点の近傍画素における画素値パターンの類似度に基づいて前記カメラパラメータを算出してもよい。具体的に、前記カメラパラメータ算出器は、複数の正規化相互相関に基づいてカメラパラメータを算出し、前記複数の正規化相互相関の各々は、前記複数の3次元点のうちの1つの3次元点について前記2以上のカメラで撮影した個々の画像における対応点の近傍に含まれる画素値の相関であってもよい。
この構成によれば、前記個々の画像にゲイン差(例えば、露出の不一致による全体的な輝度差)がある場合でも、画素値パターンの類似に基づいて、当該ゲイン差を排除して、対応点の誤差の大きさを知ることができる。
また、前記カメラパラメータ算出器は、前記複数の3次元点のうち、少なくとも何れか1つの画像において離間距離が閾値以下である複数の対応点が求まった3次元点を、前記カメラパラメータの算出から除外してもよい。
この構成において、離間距離が閾値以下である複数の対応点は、カメラから略一方向に延びる領域に存在する複数の3次元点の対応点である。そのため、後方の3次元物体が前方の3次元物体によって遮蔽されている可能性がある。そこで、前記カメラパラメータの算出に際し、離間距離が閾値以下である複数の対応点が求まった3次元点を、前記カメラパラメータの算出から除外する。これにより、本来とは異なる画素値を表している可能性がある対応点の画素値を評価値の算出から除外することができ、遮蔽による影響を排除して評価値を算出できる。
また、前記カメラパラメータ算出器は、前記複数の3次元点のうち、前記1又は複数の画像のうちの少なくとも1つの画像の対応点における輝度勾配が閾値より小さい1又は複数の3次元点を除いた3次元点から前記カメラパラメータを算出してもよい。
この構成によれば、カメラ画像において輝度勾配の小さい領域に位置する3次元点を除いて、カメラパラメータを算出することにより、評価値への寄与が小さい3次元点による計算を省き、計算量を低減することができる。
前記3次元点群データは、所定の測距視点から出射された測定光の反射に基づいて、前記複数の3次元点の3次元位置を表し、前記カメラパラメータ算出器は、前記複数の3次元点に含まれる2つの3次元点であって、当該2つの3次元点間の距離が閾値より大きく、かつ当該2つの3次元点への前記測定光の方向ベクトルのなす角が閾値より小さい2つの3次元点を、前記カメラパラメータの算出から除外してもよい。
この構成において、前記2つの3次元点は、前記3次元点群データの物体の境界や表面凹凸の大きい領域に位置するギャップ領域であり、画像の対応点での画素値にもギャップが生じ易い。そのような対応点の画素値を評価値の算出に用いると、対応点の誤差に対して評価値が鋭敏に変化し過ぎることで、カメラパラメータの収束性を悪化させる懸念がある。このような問題に対し、上記の構成では、物体の境界や表面凹凸の大きい領域を避け、適した領域の画素値を用いて評価値を算出できる。
また、前記3次元点群データは、所定の測距視点から出射された測定光の反射に基づいて、前記複数の3次元点の3次元位置と各3次元点からの当該測定光の戻り光の強度値とを表し、前記カメラパラメータ算出器は、前記複数の3次元点のうち、前記測距視点から所定近傍内に見えてかつ前記強度の差が第1の閾値と第2の閾値とで決まる範囲内にある複数の3次元点のみを用いて前記カメラパラメータを算出してもよい。
この構成によれば、前記測定光の強度、つまり物体の反射率が滑らかに変化する範囲内にある複数の3次元点のみを用いて前記カメラパラメータを算出できる。例えば、物体の境界などで物体の反射率にギャップがある領域では、画像の対応点での画素値にもギャップが生じ易い。そのような対応点の画素値を評価値の算出に用いると、対応点の誤差に対して評価値が鋭敏に変化し過ぎることで、カメラパラメータの収束性を悪化させる懸念がある。このような問題に対し、上記の構成では、物体の反射率に過度の差異がある領域を避け、適した領域の画素値を用いて評価値を算出できる。また、例えば、単調な連続面など、反射率の変化がなさ過ぎる領域も、カメラパラメータの収束を困難にするため、評価値の算出から除外される。
また、前記3次元点群データは、3次元レーザースキャナによって前記複数の3次元点を測距して得たデータであってもよい。
この構成によれば、前記3次元点群データを、一般的に利用が容易な3次元レーザースキャナから取得することができる。
また、前記3次元点群データは、所定の測距視点から出射された測定光の反射と当該測距視点からのカラー撮影とに基づいて、前記複数の3次元点の3次元位置と各3次元点にある物体の色とを表し、前記カメラパラメータ算出器は、前記複数の3次元点のうち、前記測距視点から所定近傍内に見えてかつ前記物体の色の差が第1の閾値と第2の閾値とで決まる範囲内にある複数の3次元点のみを用いて前記カメラパラメータを算出してもよい。
この構成によれば、物体の色が滑らかに変化する範囲内にある複数の3次元点のみを用いて前記カメラパラメータを算出できる。例えば、物体の境界などで物体の色にギャップがある領域では、画像の対応点での色にもギャップが生じる。そのような対応点の画素値を評価値の算出に用いると、対応点の誤差に対して評価値が鋭敏に変化し過ぎることで、カメラパラメータの収束性を悪化させる懸念がある。このような問題に対し、上記の構成では、物体の色に過度の差異がある領域を避け、適した領域の画素値を用いて評価値を算出できる。また、例えば、単調な連続面など、色の変化がなさ過ぎる領域も、カメラパラメータの収束を困難にするため、評価値の算出から除外される。
また、前記3次元点群データは、所定の測距視点から出射された測定光の反射と当該測距視点からのカラー撮影とに基づいて、前記複数の3次元点の3次元位置と各3次元点にある物体の色とを表し、前記1又は複数のカメラの各々はカラーカメラであり、前記カメラパラメータ算出器は、複数の差に基づいて前記1又は複数のカメラのうちの1つのカメラのカメラパラメータを算出し、前記複数の差の各々は、前記複数の3次元点のうちの1つの3次元点について前記1つのカメラで撮影した画像における対応点での画素値によって表される色と、前記3次元点群データによって表される前記1つの3次元点にある物体の色との差であってもよい。
この構成によれば、前記3次元点群データによって表される物体の色の情報を用いることにより、単一のカメラを校正し、また、複数のカメラを1台ずつ校正することができる。
また、前記点群取得器は、測距空間をカラー撮影するカラーカメラ付きの3次元レーザースキャナから、前記3次元点群データを取得してもよい。
この構成によれば、前記3次元点群データを、3次元レーザースキャナから、色情報付きで取得することができる。
なお、これらの全般的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なCD−ROMなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
(実施の形態1)
以下、本発明の実施の形態を、図面を参照しながら説明する。本発明は、1つ以上のカメラにおいて実施可能であるが、説明を簡単にするために、ここでは、左カメラと右カメラからなるステレオカメラの例を用いて説明する。
図1は、実施の形態1のカメラパラメータ算出装置の機能的な構成の一例を示すブロック図である。図1において、カメラパラメータ算出装置101は、フレームメモリ104、初期カメラパラメータ格納器105、点群取得器107、カメラパラメータ算出器108、及びカメラパラメータ出力器109を含む。カメラパラメータ算出装置101は、3次元レーザースキャナ106を用いて、左カメラ102及び右カメラ103の校正を行う。なお、本明細書においてカメラを校正するとは、実機のカメラのカメラパラメータを求めることを意味する。従って、本明細書のカメラパラメータ算出装置は、カメラ校正装置と同義である。
図1に示される各構成要素の動作について、以下に説明する。
左カメラ102は撮影空間である第1空間を撮影し、撮影した第1画像をフレームメモリ104に送付する。
右カメラ103は撮影空間である第2空間を撮影し、撮影した第2画像をフレームメモリ104に送付する。第1空間と第2空間は共通の空間である第3空間を含む。第3空間は1以上の物体かつ/または1以上の生物を含んでもよい。カメラ位置による被写体表面の見え方(ある点における色)が変わらない観点で、ランバート反射により近似できる被写体が好適である。
フレームメモリ104は第1画像及び第2画像を受け取り、格納する。
初期カメラパラメータ格納器105は、初期カメラパラメータを予め保持する。初期カメラパラメータは、例えば(式1)に含まれるカメラパラメータであって、ステレオカメラを設計する際に設定かつ/または使用した設計値であってもよい。あるいは、前述したTsai(非特許文献1)やZhang(非特許文献2)の方式等に従い、校正指標を使用して、対応関係にある世界座標と画像座標との組をマニュアル操作で必要数取得することにより、粗い精度でカメラパラメータを推定してもよい。ここで、Tsaiの方式では、最低13の世界座標と画像座標の組が必要である。また、Zhangの方式では、最低3回の撮影と最低13の世界座標と画像座標の組が必要である。
3次元レーザースキャナ106はレーザー光を上述した第3空間を含む空間に走査し、第3空間を含む空間に含まれる複数の点、すなわち、複数の3次元点、のそれぞれの3次元位置を測定する。この測定したN点の3次元位置を世界座標(X,Y,Z)で表すデータを3次元点群データと呼ぶ。3次元レーザースキャナ106は点群取得器107に送付する。
点群取得器107は、3次元レーザースキャナ106から、3次元点群データを受け取る。
カメラパラメータ算出器108は、前記フレームメモリ104から第1画像及び第2画像、初期カメラパラメータ格納器105から初期カメラパラメータ、点群取得器107から3次元点群をそれぞれ受け取り、図2で示す手順でカメラパラメータを求める。
カメラパラメータ出力器109は、カメラパラメータ算出器108で算出されたカメラパラメータを出力する。
カメラパラメータ算出装置101は、例えば、プロセッサ、メモリ、インタフェース回路などからなるコンピュータ装置(不図示)によって実現され、カメラパラメータ算出装置101の構成要素は、プロセッサがメモリにあらかじめ記録されたプログラムを実行することによって達成されるソフトウェア機能であってもよい。また、カメラパラメータ算出装置101は、上述した動作を行う専用のハードウェア回路(不図示)によって実現されてもよい。
また、カメラパラメータ算出装置101は、必ずしも単一のコンピュータ装置で実現される必要はなく、端末装置とサーバとを含む分散処理システム(不図示)によって実現されてもよい。一例として、フレームメモリ104、初期カメラパラメータ格納器105、点群取得器107、カメラパラメータ出力器109を、端末装置に設け、カメラパラメータ算出器108の一部又は全部の機能をサーバで実行してもよい。この場合、構成要素間でのデータの受け渡しは、端末装置とサーバとに接続された通信回線を介して行われる。
図2は、カメラパラメータ算出処理S300の一例を示すフローチャートである。
カメラパラメータ算出器108はフレームメモリ104に格納された左カメラ102が撮影した第1画像、及びフレームメモリ104に格納された右カメラ103が撮影した第2画像を受け取る(S301)。以下では、カメラで撮影され、当該カメラから受け取った画像を、撮影画像またはカメラ画像とも言う。
カメラパラメータ算出器108は、左カメラ102及び右カメラ103のそれぞれの初期カメラパラメータを初期カメラパラメータ格納器105から取得する(S302)。
点群入力器107は3次元レーザースキャナ106が測定した3次元点群データを受け取り、点群入力器107は3次元点群データをカメラパラメータ算出器108に送付し、カメラパラメータ算出器108は3次元点群データを受け取る(S303)。
カメラパラメータ算出器108は世界座標(X,Y,Z)から式1と式2で画像座標(xLk,yLk)と(xRk,yRk)を算出する。前記(xLk,yLk)は、k番目の3次元点に対応する第1画像に含まれるk番目の対応点の画像座標であり、前記(xRk,yRk)は、k番目の3次元点に対応する第2画像に含まれるk番目の対応点の画像座標である。
3次元レーザースキャナ106で得た複数の3次元点に含まれるk番目の3次元点に対応する第1画像に含まれる点、すなわちk番目の3次元点に対応する第1画像に含まれるk番目の対応点での画素値と、k番目の3次元点に対応する第2画像に含まれる点、すなわちk番目の3次元点に対応する第2画像に含まれるk番目の対応点での画素値の差の絶対値和で定義される評価関数J(式3)を算出する(S304)。
ここで、Nは画素値を比較する3次元点の数であり、3次元レーザースキャナで取得した点の全て、あるいは、一部分を選択する。「一部分を選択する」とは、例えば、評価値Jの計算に影響しない、画像上の画素値が連続して同じ値を有する領域を除くことを意味してもよい。
(x,y)は、前記第1画像の画像座標(x,y)における画素値であり、I(x,y)は、前記第2画像の画像座標(x,y)における画素値である。前記第1画像及び前記第2画像がモノクロ画像の場合、画素値は輝度値であり、前記第1画像及び前記第2画像がカラー画像の場合、画素値は色ベクトルである。なお、色ベクトルの差の絶対値は、色ベクトルの距離を意味する。色収差の影響を除くために、色ベクトルを構成する色成分のうち特定の1色の成分のみ使用してもよい。
3次元点群データに含まれる複数の3次元点の各々を、左カメラ102のカメラパラメータを用いて前記第1画像に投影し、右カメラ103のカメラパラメータを用いて前記第2画像に投影する。
ここで、投影するとは、3次元点に対応するカメラ画像上の計算上の対応点を求めることであり、具体的には、3次元点群データに含まれる複数の3次元点の各々の世界座標に対し、左カメラ102のカメラパラメータに基づく座標変換を行って前記第1画像上の画像座標を算出し、右カメラ103のカメラパラメータに基づく座標変換を行って前記第2画像上の画像座標を算出することを言う。座標変換には、例えば、式1で説明した行列計算に基づく投影を利用してもよい。画像座標は、サブピクセル精度で算出してもよく、このサブピクセル精度の画像座標に対し、画素値はバイリニアやバイキュービック等の補間計算から小数精度で算出してもよい。
また、評価値Jの計算におけるN点の加算に対し、画素値の差の絶対値に重み付けしてもよい。例えば、被写体の色が連続的に変化する点群の重みを重く、あるいは、物体の表面の凹凸が大きい点群の重みを軽くする。これらの重み付けは、カメラパラメータの連続的な変化に対し、評価値Jの変化を滑らかにし、評価値Jを最小化し易くする。
カメラパラメータの探索範囲内の評価値Jの算出を完了するか、評価値Jが閾値より小さい場合に反復計算を終了する(S305で終了)。一方、反復計算が継続となった場合(S305で継続)、カメラパラメータを探索範囲で変更する(S306)。前記カメラパラメータの探索範囲として、各カメラパラメータが取り得る範囲をあらかじめ設定しておく。例えば、画像中心位置Cx,Cy、焦点距離f、撮像素子長さd’、d’は、それぞれ設計値の±5%とすればよい。また、カメラ位置の回転成分、R、R、R、および、並進移動成分はT、T、Tは、3次元レーザースキャナ106とカメラ102、103との位置関係をスケール等で計測し、角度については計測値の±10度、並進移動については±0.2mとすればよい。
なお、ステップS304〜ステップS306の反復処理の計算時間を削減するために、前記範囲は初期カメラパラメータ近傍に限定しても良く、評価関数の勾配を用いて最急降下法などを適用してもよい。
最後に、上述したステップS304〜ステップ306の反復計算によって算出された、カメラパラメータと評価値の組から、評価値が最小のカメラパラメータを選択し、選択したカメラパラメータを出力する(S307)。
このような手順に従ってカメラの校正が可能であることを順に説明する。カメラを校正するための評価関数は、正しいカメラパラメータで評価値が最小であることが必要である。評価関数のこの性質によって、評価値を最小化することにより、正解のカメラパラメータを探索することが可能になる。
全て正しいカメラパラメータから、1つのカメラパラメータのみ値を変える。この時、評価値Jが全てのカメラパラメータで、正しいカメラパラメータを極小とする下に凸な関数形であるならば、評価関数Jは全カメラパラメータに対して下に凸となる。これは、1つのカメラパラメータλのみ値を変え、極値を算出することは偏微分∂J/∂λに相当し、ある点において全ての偏微分が0となることは、関数全体の全微分dJ/dΩが0であることに相当する(式4)。
ここで、mはカメラパラメータの個数、λ〜λは焦点距離等の個々のカメラパラメータ、Ωは個々のカメラパラメータをまとめたカメラパラメータ全体を表す。
カメラパラメータはカメラモデルにより異なるため、非特許文献1で示すTsaiの方式で使用される10個のカメラパラメータを例に説明する。このピンホールカメラモデルのカメラパラメータは、画像中心のx成分とy成分をCとC、焦点距離をf、撮像素子1個のx方向の長さをd’x、カメラの世界座標の基準に対する回転のx、y、z成分をそれぞれR、R、R、カメラの世界座標の基準に対する並進のx、y、z成分をそれぞれT、T、Tとする。この時、評価値Jはこれらの10個のカメラパラメータを変数とする関数となる。
本方式は実際の空間を撮影して実施することも、CGデータを用いて実施することもできる。以下では、一例として、CGデータを用いて行うカメラ校正について説明する。
図3で示す駐車場を模したCGを作成する。右カメラは左カメラに対し、水平に15mm離し、光軸を左カメラと平行とする。また、カメラは魚眼カメラであるとする。
前記のCGモデルに対し、全てのカメラパラメータの値が正しい状態から、右カメラの1つのカメラパラメータのみ変化させた時の評価値Jを算出する。これらの評価値Jを、横軸にカメラパラメータ値、縦軸に評価値Jとし、10個のカメラパラメータについて図4〜図13に示す。変化させるカメラパラメータはそれぞれ、図4ではC、図5ではC、図6ではf、図7ではd’、図8ではR、図9ではR、図10ではR、図11ではT、図12ではT、図13ではTである。また、各カメラパラメータの正しい値は以下のとおりである。すなわち、Cは640pixel、Cは480pixel、fは1.12mm、d’は2.75μm、Rは90°、Rは0°、Rは0°、Tは0mm、Tは0mm、Tは0mmである。
図4〜図13のいずれにおいても、正しいカメラパラメータの近傍で評価値Jは下に凸であり、評価値Jが極小となるカメラパラメータと正しいカメラパラメータは一致する。
以上のことから、本方式でカメラ校正が可能である。
なお、カメラが3台以上の場合、カメラ台数をnとし、式3の評価関数Jを、式5に拡張すればよい。
ここで、i番目のカメラ画像とj番目のカメラ画像に含まれるk番目の対応点の画像座標をそれぞれ(xik,yik)と(xjk,yjk)とする。I(x,y)は、i番目のカメラ画像の画像座標(x,y)におけるRGB値または輝度の画素値を表し、I(x,y)は、j番目のカメラ画像の画像座標(x,y)におけるRGB値または輝度の画素値を表す。その他の変数は、式3に含まれる変数と同一のため、その説明は省略する。
以上のように、3次元座標をカメラパラメータで画像上に投影した画素座標の画素値に基づいてカメラパラメータを評価するので、3次元構造が既知なる校正指標を使用せずに、カメラパラメータを算出すること、すなわちカメラを校正することができる。このため、3次元空間中の3次元座標と2次元画像中の画素位置の対応付けを行わずに、カメラを校正することができる。
(実施の形態2)
実施の形態1における評価関数は式3に示した画素値の差の絶対値和に限る必要はない。実施の形態2では、評価関数を画素値の差の2乗和とした場合について説明する。
実施の形態2では、実施の形態1と比べて、評価値の算出に用いる評価関数のみが異なる。実施の形態2に係るカメラパラメータ算出装置の機能的な構成は、実施の形態1で説明したカメラパラメータ算出装置101と実質的に同一であるため、その説明を省略する。
図14は、実施の形態2に係るカメラパラメータ算出処理S310の一例を示すフローチャートである。図14において、実施の形態1と同一ステップには、図2と同一のステップ名を付し、その説明を省略する。ステップS314はテレオカメラの対応する画素値の差の2乗和で定義される評価関数J(式6)を算出する。
ここで、式6の変数は、式3に含まれる変数と同一のため、その説明は省略する。
なお、カメラが3台以上の場合、式6の評価関数Jを、式7に拡張すればよい。
ここで、式7の変数は、式5に含まれる変数と同一のため、その説明は省略する。
以上のように、実施の形態1と同様に、3次元空間中の3次元座標と2次元画像中の画素位置の対応付けを行わずに、カメラを校正することができる。
(実施の形態3)
実施の形態1、2における評価関数は式3および式6に示した画素値の差の絶対値和もしくは2乗和に限る必要はない。実施の形態3では、評価関数を平均画素値との差の絶対値和とした場合について説明する。
実施の形態3では、実施の形態1と比べて、評価値を算出するための評価関数のみが異なる。実施の形態3に係るカメラパラメータ算出装置の機能的な構成は、実施の形態1で説明したカメラパラメータ算出装置101と実質的に同一であるため、その説明を省略する。
図15は、実施の形態3に係るカメラパラメータ算出処理S320の一例を示すフローチャートである。図15において、実施の形態1と同一ステップには、図2と同一のステップ名を付し、その説明を省略する。ステップS324はテレオカメラの対応する画素値と平均画素値の差の絶対値和で定義される評価関数J(式8)を算出する。
ここで、I’はk番目の対応点の画素値の全てのカメラ画像での平均を表す。その他の変数は、式3に含まれる変数と同一のため、その説明は省略する。
なお、カメラが3台以上の場合、式8の評価関数Jを、式9に拡張すればよい。
ここで、式9の変数は、式3および式5に含まれる変数と同一のため、その説明は省略する。
以上のように、実施の形態1と同様に、3次元空間中の3次元座標と2次元画像中の画素位置の対応付けを行わずに、カメラを校正することができる。
(実施の形態4)
実施の形態1から3における評価関数は式3、式6、式8に示した画素値の差の絶対値和、2乗和、もしくは、平均画素値との差の絶対値和に限る必要はない。実施の形態4では、評価関数を平均画素値の差の2乗和とした場合について説明する。
実施の形態4は、実施の形態1と比べて、評価値を算出するための評価関数のみが異なる。実施の形態4に係るカメラパラメータ算出装置の機能的な構成は、実施の形態1で説明したカメラパラメータ算出装置101と実質的に同一であるため、その説明を省略する。
図16は、実施の形態4に係るカメラパラメータ算出処理330の一例を示すフローチャートである。図16において、実施の形態1と同一ステップには、図2と同一のステップ名を付し、その説明を省略する。ステップS334はテレオカメラの対応する画素値と平均画素値の差の2乗和で定義される評価関数J(式10)を算出する。
ここで、式10の変数は、式8に含まれる変数と同一のため、その説明は省略する。
なお、カメラが3台以上の場合、式10の評価関数Jを、式11に拡張すればよい。
ここで、式11の変数は、式3および式8に含まれる変数と同一のため、その説明は省略する。
以上のように、実施の形態1と同様に、3次元空間中の3次元座標と2次元画像中の画素位置の対応付けを行わずに、カメラを校正することができる。 (実施の形態5)
実施の形態5では、3次元点群データに対応する個々のカメラの画像座標の近傍画素における、パターンの類似度に基づいて、カメラパラメータを算出することにより、カメラ間のゲイン差による画素値I(x,y)とI(x,y)の差の影響を低減する。
以下では、具体例として、評価関数を正規化相互相関とした場合について説明する。
実施の形態5では、実施の形態1と比べて、評価値を算出するための評価関数のみが異なる。実施の形態5に係るカメラパラメータ算出装置の機能的な構成は、実施の形態1で説明したカメラパラメータ算出装置101と実質的に同一であるため、その説明を省略する。
図17は、実施の形態5に係るカメラパラメータ算出処理S340の一例を示すフローチャートである。図17において、実施の形態1と同一ステップには、図2と同一のステップ名を付し、その説明を省略する。ステップS344はステレオカメラの対応する画素値の正規化相互相関で定義される評価関数J(式12)を算出する。
ここで、比較する3次元点群をそれぞれのカメラパラメータによって左カメラと右カメラのそれぞれで撮影されたカメラ画像に投影し、画像座標を得る。これらの画像座標の近傍からm画素選択する。例えば、投影した画素を中心とする円の内部の画素を選択する。左カメラと右カメラの前記の選択したm画素のi番目の画素値をそれぞれMLki、MRkiとする。その他の変数は、式3に含まれる変数と同一のため、その説明は省略する。
以上のように、画素値の正規化相互相関を使用することにより、左カメラと右カメラのゲイン差に影響されずに、カメラ校正を行うことができる。
なお、カメラが3台以上の場合、式12の評価関数Jを、式13に拡張すればよい。
ここで、Nは画素値を比較する3次元点の数、nはカメラ台数、Mjkiは、k番目の3次元点に対応するj番目のカメラによるカメラ画像中の画素位置について正規化相互相関を計算する近傍画素におけるi番目の画素値を表す。
なお、正規化相互相関でなく、3値表現や隣接画素間の画素値の差を使用してもよい。
(実施の形態6)
実施の形態1において、評価に使用する3次元点群データを画素値に基づいて選択する例を示したが、選択の基準は画素値に限る必要はない。実施の形態6では、遮蔽領域に基づいて3次元点群データを選択する場合について説明する。
実施の形態6に係るカメラパラメータ算出装置の機能的な構成は、実施の形態1で説明したカメラパラメータ算出装置101と実質的に同一であるため、その説明を省略する。
図18は、実施の形態6に係るカメラパラメータ算出処理350の一例を示すフローチャートである。図18において、実施の形態1と同一ステップには、図2と同一のステップ名を付し、その説明を省略する。ステップS354はステップS303で取得された3次元点群データから、左カメラ102及び右カメラ103の少なくとも一方の遮蔽領域に存在する3次元点のデータを除く。遮蔽領域とは、当該遮蔽領域内にある前方の3次元物体が後方の3次元物体を遮蔽することになる領域であり、カメラから一方向に延びる領域である。この遮蔽領域の判定について説明する。
カメラへの入射光の1つの光路に対し、3次元空間中の1点が対応する。複数の3次元物体が遮蔽領域に並んで存在している場合でも、3次元レーザースキャナ106は、前記カメラとは異なる視点から、前記複数の3次元物体の世界座標を取得する。当該世界座標をカメラパラメータに基づいて画像上に投影すると、同一又は差がほとんどない複数の画像座標が算出される。つまり、1つの画像において、離間距離が閾値以下である複数の対応点が求まることにより、複数の3次元点が、当該画像を撮影したカメラの遮蔽領域に位置することが分かる。そのような3次元点の対応点は、本来の3次元点と対応していない画素値を表している可能性があるため、評価値Jの算出には適さない。
したがって、前記画像上に投影した画像座標間の距離が閾値より小さい3次元点の組を、遮蔽領域に存在する3次元点であると判定し、前記判定より、遮蔽領域に存在する3次元点を除き、評価値Jを算出する。
以上のように、遮蔽領域に存在する3次元点を評価値の算出から除くことにより、遮蔽領域に影響されずに、カメラ校正を行うことができる。
(実施の形態7)
実施の形態1、6において、評価に使用する3次元点群データを画素値、もしくは、遮蔽領域に基づいて選択する例を示したが、選択の基準はこれらに限る必要はない。実施の形態7では、3次元レーザースキャナの測定光のなす角度が閾値より小さい2つの3次元点間の距離に基づいて、3次元点群データを選択する場合について説明する。3次元レーザースキャナの測定光のなす角度が閾値より小さいとは、測距視点から所定近傍内に見えることと同義であり、例えば、パン角及びチルト角の2軸回転する3次元レーザースキャナでは、当該パン角とチルト角で近い(つまり、当該パン角及びチルト角の何れもが閾値より小さい)ことと定義される。
実施の形態7に係るカメラパラメータ算出装置の機能的な構成は、実施の形態1で説明したカメラパラメータ算出装置101と実質的に同一であるため、その説明を省略する。
図19は、カメラパラメータ算出処理S360の一例を示すフローチャートである。図19において、実施の形態1と同一ステップには、図2と同一のステップ名を付し、その説明を省略する。ステップS364はステップS303で取得された3次元点群データから、空間的な距離変化が大きい領域を除く。この空間的な距離変化が大きい領域の判定について説明する。
3次元レーザースキャナは複数の回転軸でレーザー照射口を回転させ、ある角度間隔で3次元点群データを取得する。説明を簡単にするため、3次元レーザースキャナの回転中心を原点、レーザー照射口は前記原点を中心とするパン角とチルト角の2軸回転とする。パン角とチルト角が近い2つの3次元点間の距離は、例えば、3次元レーザースキャナで測定した奥行き値の差によって近似される。パン角とチルト角が近い2つの3次元点間の距離の最大値が閾値より大きい点の組を含む領域を、前記空間的な距離変化が大きい領域として判定する。そして、前記判定より、空間的な距離変化が大きい領域に存在する3次元点群を除外し、評価値Jを算出する。前記除外により、評価値Jの関数の概形が滑らかになり、評価値Jの最小化をし易くなる。
以上のように、空間的な変化が大きい領域の3次元点群データを除くことにより、物体間の境界や凹凸の大きい表面に存在する3次元点群データに影響されずに、カメラ校正を行うことができる。
(実施の形態8)
実施の形態1、6、7において、評価に使用する3次元点群データを画素値、遮蔽領域、もしくは、3次元レーザースキャナのパン角とチルト角が近い3次元点群の2点間距離の空間的な変化に基づいて選択する例を示したが、これらに限る必要はない。実施の形態8では、強度値に基づいて3次元点群データを選択する場合について説明する。実施の形態8に係るカメラパラメータ算出装置の機能的な構成は、実施の形態1で説明したカメラパラメータ算出装置101と実質的に同一であるため、その説明を省略する。
図20は、カメラパラメータ算出処理S370の一例を示すフローチャートである。図20において、実施の形態1と同一ステップには、図2と同一のステップ名を付し、その説明を省略する。ステップS374はステップS373で取得された強度値を含む3次元点群データから、強度値に基づいて3次元点群データの選択をする。前記選択の方法について説明する。
3次元レーザースキャナはレーザーを物体に照射し、その受光した反射光に基づいて、物体の奥行きを算出する。このため、3次元点群データに対応付けられた強度値(受光強度あるいは、物体反射率)を取得できる。前記強度値は物体表面の形状や材質により変化し、物体表面の色と相関がある。前記相関の説明を以下にする。可視光領域で自発光しない白と黒の物体は、それぞれ光の反射率が高い場合と低い場合に対応する。このため、可視あるいは近赤外のレーザー光に対する物体の反射特性は、可視光の反射特性に近い。したがって、物体表面の色と強度値に相関がある。
実施の形態7の説明と同様の、パン角とチルト角の2軸回転する3次元レーザースキャナにおいて、パン角とチルト角で近い(つまり、測距視点から所定近傍内に見える)3次元点群のいずれかの2点間の強度値の差が第1の閾値より小さいか、あるいは、第2の閾値より大きい3次元点の組を、S303で取得された3次元点群データから除外する。前記除外により、強度値の差が小さく評価値Jが変化しない3次元点群と、強度値の差が大きく、評価値Jの変化が大きい3次元点群を評価値の算出から除くことにより、評価値Jの関数の概形が滑らかになり、評価値Jの最小化をし易くなる。
以上のように、強度値の差が大きい3次元点群データを除くことにより、色の変化が大きい物体表面に存在する3次元点群データに影響されずに、カメラ校正を行うことができる。
(実施の形態9)
実施の形態1、6から8において、評価に使用する3次元点群データを画素値、遮蔽領域、3次元レーザースキャナのパン角とチルト角が近い3次元点群の2点間距離の空間的な変化、もしくは、強度値に基づいて選択する例を示したが、これらに限る必要はない。実施の形態9では、3次元点群の色情報に基づいて3次元点群データを選択する場合について説明する。
実施の形態9に係るカメラパラメータ算出装置の機能的な構成は、実施の形態1で説明したカメラパラメータ算出装置101と実質的に同一であるため、その説明を省略する。
図21は、カメラパラメータ算出処理S380の一例を示すフローチャートである。図21において、実施の形態1と同一ステップには、図2と同一のステップ名を付し、その説明を省略する。ステップS384では、ステップS383で取得された色情報を含む3次元点群データから、3次元点群の色情報に基づいて3次元点群データ選択をする。前記選択の方法について説明する。
3次元レーザースキャナのレーザー照射軸と同軸で可視光撮影可能な場合、3次元点群データに対応付けられた色情報(例えば、RGB値あるいは輝度値)を取得できる。実施の形態7の説明と同様の、パン角とチルト角の2軸回転する3次元レーザースキャナにおいて、パン角とチルト角で近い(つまり、測距視点から所定近傍内に見える)3次元点群のいずれかの2点間の色情報(例えば、RGB値あるいは輝度値)の差が第1の閾値より小さい、あるいは、第2の閾値より大きい3次元点の組をステップS383で取得された3次元点群データから除外する。前記除外により、色情報値の差が小さく評価値Jが変化しない3次元点群と、色情報の差が大きく、評価値Jの変化が大きい3次元点群を評価値の算出から除くことにより、評価値Jの関数の概形が滑らかになり、評価値Jの最小化をし易くなる。
以上のように、色情報の差が大きい3次元点群データを除くことにより、色の変化が大きい物体表面に存在する3次元点群データに影響されずに、カメラ校正を行うことができる。
(実施の形態10)
実施の形態1、6から9において、複眼カメラと3次元レーザースキャナを使用するカメラ校正について説明したが、実施の形態9で説明したように3次元レーザースキャナが色情報を取得できる場合、1つのカメラと3次元レーザースキャナでカメラを校正することができる。実施の形態10では、1つのカメラと3次元レーザースキャナによるカメラ校正について説明する。
図22は、カメラパラメータ算出装置201のブロック図である。図22において、実施の形態1と同一構成要素には、図1と同一の符号を付し、その説明を省略する。カメラパラメータ算出装置201は、実施の形態1のカメラパラメータ算出装置101と比べて、補正の対象となるカメラ202が1台のみである点、及びカメラパラメータ算出器108においてカメラパラメータ算出処理に用いる評価関数が異なる。
図23は、実施の形態10に係るカメラパラメータ算出処理S400パラメータ算出の動作を示すフローチャートである。図23において、実施の形態1、9と同一ステップには、図3、21と同一のステップ名を付し、その説明を省略する。ステップS383で取得された3次元点群データには、3次元レーザースキャナとその同軸撮影による色情報が付加されている。式14に、ステップS404の評価値算出で用いられる評価関数Jを示す。
ここで、Aはカメラのk番目の画像座標の算出に使用した3次元点の色情報を表す。前記色情報はカメラの画素値と同じ色情報にする。例えば、カメラの画素値がRGB値の場合、Aの色情報はRGB値を使用する。その他の変数は、式3に含まれる変数と同一のため、その説明は省略する。
以上のように、実施の形態10のカメラパラメータ算出処理400では、3次元点の色情報を使用することにより、1つのカメラと3次元レーザースキャナでカメラ校正を行うことができる。
なお、式14の画素値と色情報の差の絶対値和は、前記差の2乗和でもよい。また、2つ以上のカメラを使用してもよい。
(実施の形態11)
実施の形態11では、画像輝度勾配がないか、または、十分小さい領域を除いて、カメラパラメータを算出することにより、評価値への寄与が小さい領域の計算を省き、計算量を低減する。
これは、次の考え方に基づく。すなわち、ある3次元点が対応する2つのカメラ画像上の画素の周りで、輝度勾配が0の場合、カメラパラメータを微小変化させても、この3次元点に対する2画素の輝度差はほとんど一定になる。言い換えると、評価値Jを最小化するカメラパラメータ算出に影響がない。そこで、このような3次元点を評価値Jの算出から除くことで、計算量を低減できる。
実施の形態11では、実施の形態1と比べて、カメラパラメータを算出するためのカメラパラメータ算出器108の動作のみが異なる。実施の形態11に係るカメラパラメータ算出装置101の機能的な構成は、実施の形態1で説明したカメラパラメータ算出装置101と実質的に同一であるため、その説明を省略する。
図24は、実施の形態11に係るカメラパラメータ算出処理S500の一例を示すフローチャートである。図24において、実施の形態1と同一ステップには、図2と同一のステップ名を付し、その説明を省略する。
図24のステップS501において、カメラパラメータ算出器108は、ステップS301で取得されたカメラ画像の輝度勾配に基づき、ステップS303で取得したN点の3次元点の各々を評価値の算出に使用するか否かを判定するための点群選択マスクを作成する。点群選択マスクは、カメラ画像中の各画素に対して、当該画素が、評価値の算出に用いる有効画素及び当該画素の輝度値を評価値の算出に用いない無効画素の何れであるかを示す2値を取る。点群選択マスクは、1又は複数のカメラで撮影された個々のカメラ画像について作成される。
図25は、点群選択マスク作成処理S501の詳細な一例を示すフローチャートである。
点群選択マスク作成処理S501では、画素インデックスをiとし、カメラ画像中の画素iを順次選択しながら、選択された画素iが有効画素か無効画素かを特定するループ処理を行う(S5011〜S5016)。
画素iでの輝度勾配Giを、画素iを中心とする近傍画素から算出する(S5012)。輝度勾配の一例として、式15に、画素iを中心とする隣接画素による輝度勾配Giを示す。
ここで、I(x、y)は画像座標(x、y)における輝度値である。
輝度勾配Giと閾値を比較し(S5013)、輝度勾配Giが閾値より大きい場合、点群選択マスクにおいて画素iを有効画素に設定する(S5014)。また、輝度勾配Giが閾値以下の場合、点群選択マスクにおいて画素iを無効画素に設定する(S5015)。前記閾値は、一例として、画像全体の平均輝度勾配の定数倍であってもよい。
再び図24を参照して、ステップS502において、カメラパラメータ算出器108は、ステップS303で取得した3次元点群データの中から、ステップS501で作成した点群選択マスクに基づいて選択される3次元座標のみを用いて、評価関数J(例えば、式3)を算出する。
ステレオカメラの例では、左右のカメラ画像の少なくとも一方において、ある3次元点の対応点に位置する画素が、点群選択マスクによって無効画素として示される場合、当該3次元点に対応するカメラ画像上の画素値を評価関数の算出から除いてもよい。
また、左右のカメラ画像の両方において、ある3次元点の対応点に位置する画素が、点群選択マスクによって無効画素として示される場合、当該3次元点に対応するカメラ画像上の画素値を評価関数の算出から除いてもよい。 以上のように、3次元点群データの中から、カメラ画像の対応点における輝度勾配の小さい3次元点のみを評価関数Jの算出から除くことにより、計算量を削減し、カメラ校正を行うことができる。
なお、評価関数Jは式3に限る必要はなく、式4〜14を使用してもよい。また、点群選択マスクは、各カメラ画像の全ての画素に対して有効画素か無効画素かを示す必要はなく、各3次元点の対応点の近傍画素に対してのみ有効画素か無効画素かを示してもよい。
(変形例)
以上、本発明の一つまたは複数の態様に係るカメラパラメータ算出装置について、実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、この実施の形態に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本発明の一つまたは複数の態様の範囲内に含まれてもよい。
本発明のカメラパラメータ算出装置は、3次元構造が既知なる校正指標を使用せずに、各種のカメラを校正するカメラパラメータ算出装置として有用である。
101、201 カメラパラメータ算出装置
102 左カメラ
103 右カメラ
104 フレームメモリ
105 初期カメラパラメータ格納器
106 3次元レーザースキャナ
107 点群入力器
108 カメラパラメータ算出器
109 カメラパラメータ出力器
202 カメラ

Claims (21)

  1. 1又は複数のカメラに共通の撮影空間に含まれる複数の3次元点の3次元座標を表す3次元点群データを取得する点群取得器と、
    前記3次元点群データと前記1又は複数のカメラの1又は複数の初期カメラパラメータとに基づいて、前記複数の3次元点の各々について前記1又は複数のカメラで撮影した1又は複数の画像における対応点の画像座標を算出し、前記1又は複数の画像における前記画像座標における画素値とに基づいて、前記1又は複数のカメラの前記1又は複数のカメラパラメータを算出するカメラパラメータ算出器と、
    前記1又は複数のカメラパラメータを出力するカメラパラメータ出力器を含み、
    前記1又は複数のカメラ、前記1又は複数の初期カメラパラメータ、前記1又は複数の画像、前記1又は複数のカメラパラメータは1対1対応する
    カメラパラメータ算出装置。
  2. 前記画像座標の算出は、前記カメラパラメータ算出器が前記複数の3次元座標を、前記1または複数のカメラに対応する前記1または複数の初期カメラパラメータに基づいて前記1または複数のカメラに対応する画像における画像座標への変換を含む、
    請求項1に記載のカメラパラメータ算出装置。
  3. 前記1又は複数のカメラは、2つのカメラを含み、
    前記カメラパラメータ算出器は、複数の差に基づいて前記カメラパラメータを算出し、
    前記複数の差の各々は、
    前記複数の3次元点のうちの1つの3次元点について前記2つカメラに含まれる第1カメラで撮影した第1画像における対応点における画素値と、
    前記1つの3次元点について前記2つカメラに含まれる第2カメラで撮影した第2画像における対応点における画素値と、の差である、
    請求項1又は2に記載のカメラパラメータ算出装置。
  4. 前記差は、前記画素値の差の絶対値である、
    請求項3に記載のカメラパラメータ算出装置。
  5. 前記差は、前記画素値の差の2乗値である、
    請求項3に記載のカメラパラメータ算出装置。
  6. 前記1又は複数のカメラは、2以上のカメラであり、
    前記カメラパラメータ算出器は、複数の差に基づいて前記カメラパラメータを算出し、
    前記複数の差の各々は、
    前記複数の3次元点のうちの1つの3次元点について前記2以上のカメラで撮影した個々の画像における対応点での画素値のうち1つの画素値と
    当該画素値の平均値と、の差である、
    請求項1又は2に記載のカメラパラメータ算出装置。
  7. 前記差は、前記画素値と前記平均値との差の絶対値である、
    請求項6に記載のカメラパラメータ算出装置。
  8. 前記差は、前記画素値と前記平均値との差の2乗値である、
    請求項6に記載のカメラパラメータ算出装置。
  9. 前記1又は複数のカメラは、2以上のカメラであり、
    前記カメラパラメータ算出器は、同じ3次元点に対応する前記個々の画像における対応点の近傍画素における画素値パターンの類似度に基づいて前記カメラパラメータを算出する、
    請求項1又は2に記載のカメラパラメータ算出装置。
  10. 前記カメラパラメータ算出器は、複数の正規化相互相関に基づいてカメラパラメータを算出し、前記複数の正規化相互相関の各々は、前記複数の3次元点のうちの1つの3次元点について前記2以上のカメラで撮影した個々の画像における対応点の近傍に含まれる画素値の相関である、
    請求項9に記載のカメラパラメータ算出装置。
  11. 前記カメラパラメータ算出器は、前記複数の3次元点のうち、少なくとも何れか1つの画像において離間距離が閾値以下である複数の対応点が求まった3次元点を、前記カメラパラメータの算出から除外する、
    請求項1から10の何れか1項に記載のカメラパラメータ算出装置。
  12. 前記カメラパラメータ算出器は、前記複数の3次元点のうち、前記1又は複数の画像のうちの少なくとも1つの画像の対応点における輝度勾配が閾値より小さい1又は複数の3次元点を除いた3次元点から前記カメラパラメータを算出する、
    請求項1から10の何れか1項に記載のカメラパラメータ算出装置。
  13. 前記3次元点群データは、所定の測距視点から出射された測定光の反射に基づいて、前記複数の3次元点の3次元位置を表し、
    前記カメラパラメータ算出器は、前記複数の3次元点に含まれる2つの3次元点であって、当該2つの3次元点間の距離が閾値より大きく、かつ当該2つの3次元点への前記測定光の方向ベクトルのなす角が閾値より小さい2つの3次元点を、前記カメラパラメータの算出から除外する、
    請求項1から10の何れか1項に記載のカメラパラメータ算出装置。
  14. 前記3次元点群データは、所定の測距視点から出射された測定光の反射に基づいて、前記複数の3次元点の3次元位置と各3次元点からの当該測定光の戻り光の強度値とを表し、
    前記カメラパラメータ算出器は、前記複数の3次元点のうち、前記測距視点から所定近傍内に見えてかつ前記強度の差が第1の閾値と第2の閾値とで決まる範囲内にある複数の3次元点のみを用いて前記カメラパラメータを算出する、
    請求項1から10の何れか1項に記載のカメラパラメータ算出装置。
  15. 前記3次元点群データは、3次元レーザースキャナによって前記複数の3次元点を測距して得たデータである、
    請求項1から14の何れか1項に記載のカメラパラメータ算出装置。
  16. 前記3次元点群データは、所定の測距視点から出射された測定光の反射と当該測距視点からのカラー撮影とに基づいて、前記複数の3次元点の3次元位置と各3次元点にある物体の色とを表し、
    前記カメラパラメータ算出器は、前記複数の3次元点のうち、前記測距視点から所定近傍内に見えてかつ前記物体の色の差が第1の閾値と第2の閾値とで決まる範囲内にある複数の3次元点のみを用いて前記カメラパラメータを算出する、
    請求項2から10の何れか1項に記載のカメラパラメータ算出装置。
  17. 前記3次元点群データは、所定の測距視点から出射された測定光の反射と当該測距視点からのカラー撮影とに基づいて、前記複数の3次元点の3次元位置と各3次元点にある物体の色とを表し、
    前記1又は複数のカメラの各々はカラーカメラであり、
    前記カメラパラメータ算出器は、複数の差に基づいて前記1又は複数のカメラのうちの1つのカメラのカメラパラメータを算出し、前記複数の差の各々は、前記複数の3次元点のうちの1つの3次元点について前記1つのカメラで撮影した画像における対応点での画素値によって表される色と、前記3次元点群データによって表される前記1つの3次元点にある物体の色との差である、
    請求項1に記載のカメラパラメータ算出装置。
  18. 前記点群取得器は、測距空間をカラー撮影するカラーカメラ付きの3次元レーザースキャナから、前記3次元点群データを取得する、
    請求項16又は17に記載のカメラパラメータ算出装置。
  19. 1又は複数のカメラの撮影空間に含まれる複数の3次元点の各々の3次元位置を表す3次元点群データを取得する点群取得ステップと、
    前記3次元点群データと前記各カメラの初期カメラパラメータとに基づいて、前記複数の3次元点の各々について前記1又は複数のカメラで撮影した個々の画像における対応点を求め、前記各カメラの初期カメラパラメータと前記個々の画像における前記対応点における画素値とに基づいて、前記各カメラのカメラパラメータを算出するカメラパラメータ算出ステップと、
    前記算出された前記各カメラの前記カメラパラメータを出力するカメラパラメータ出力ステップと、
    を含むカメラパラメータ算出方法。
  20. 1又は複数のカメラの撮影空間に含まれる複数の3次元点の各々の3次元位置を表す3次元点群データを取得する点群取得ステップと、
    前記3次元点群データと前記各カメラの初期カメラパラメータとに基づいて、前記複数の3次元点の各々について前記1又は複数のカメラで撮影した個々の画像における対応点を求め、前記各カメラの初期カメラパラメータと前記個々の画像における前記対応点における画素値とに基づいて、前記各カメラのカメラパラメータを算出するカメラパラメータ算出ステップと、
    前記算出された前記各カメラの前記カメラパラメータを出力するカメラパラメータ出力ステップと、
    をコンピュータに実行させるプログラム。
  21. 1又は複数のカメラの撮影空間に含まれる複数の3次元点の各々の3次元位置を表す3次元点群データを取得する点群取得ステップと、
    前記3次元点群データと前記各カメラの初期カメラパラメータとに基づいて、前記複数の3次元点の各々について前記1又は複数のカメラで撮影した個々の画像における対応点を求め、前記各カメラの初期カメラパラメータと前記個々の画像における前記対応点における画素値とに基づいて、前記各カメラのカメラパラメータを算出するカメラパラメータ算出ステップと、
    前記算出された前記各カメラの前記カメラパラメータを出力するカメラパラメータ出力ステップと、
    をコンピュータに実行させる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。
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