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JP5392415B2 - ステレオ画像生成装置、ステレオ画像生成方法及びステレオ画像生成用コンピュータプログラム - Google Patents

ステレオ画像生成装置、ステレオ画像生成方法及びステレオ画像生成用コンピュータプログラム Download PDF

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Description

本発明は、例えば、同じ物体を異なる方向から撮影した2枚の画像に基づいてステレオ画像を生成するステレオ画像生成装置、ステレオ画像生成方法及びステレオ画像生成用コンピュータプログラムに関する。
従来より、3次元的な像を再生するための研究がなされている。3次元的な像を再生するための一つの方法として、同一の物体に対して異なる方向から撮影した二つの画像を並べて表示し、その二つの画像のそれぞれを、観察者の左右それぞれの眼に見せる方法が知られている。このような方法で用いられる2枚一組の画像は、ステレオ画像と呼ばれる。
ステレオ画像を作成するために、例えば、1台のカメラを用いて第1の地点において対象物体を撮影することにより第1の画像が作成され、その後、そのカメラを第2の地点に移動させて対象物体を撮影することにより第2の画像が作成される。あるいは、第1の地点及び第2の地点に配置された2台のカメラにより対象物体を撮影することにより、第1の画像及び第2の画像が作成される。そしてこの第1の画像と第2の画像が、一組のステレオ画像となる。
ステレオ画像に含まれる2枚の画像は、観察者の左右それぞれの眼で観察されるものであるため、質のよい3次元像を再生するために、その2枚の画像に写された像は、観察者が一般的に物を見る条件と同じ条件で撮影されていることが好ましい。人間の左右の眼は、水平方向に並んでいるため、第1の地点と第2の地点も水平に並んでいることが好ましい。また左右の眼のそれぞれの視線は略平行であるため、第1の地点におけるカメラの光軸と第2の地点におけるカメラの光軸は互いに平行であることが好ましい。
第1の地点及び第2の地点において、カメラをこのように正確に配置するためには、撮影者は、厳密なアライメント調整を行わねばならない。そこで、第1の地点及び第2の地点におけるカメラの位置及び姿勢が測定され、その測定結果に応じてカメラの配置が調節される。このような厳密なアライメント調整を行うためには、例えば、作業者は、測量用の計測器を用いて測量したり、その結果に応じてカメラの位置調整のための様々な手作業を行うことになる。そのため、ステレオ画像を作成するために、多大なコスト及び作業時間が必要となる。したがって、実際には、このような厳密なアライメント調整を行うことは困難なことが多い。その結果として、第1の地点におけるカメラの高さが第2の地点におけるカメラの高さと異なったり、第1の地点におけるカメラの光軸方向が第2の地点におけるカメラの光軸方向と異なったり、あるいは一方の画像が他方の画像に対して光軸回りに回転してしまう。
そこで、画像上の像の位置を変換することにより、ステレオ画像に適した画像を作成する技術が提案されている(例えば、特許文献1及び非特許文献1を参照)。このような技術では、撮影時における二つの地点でのカメラの高さ、光軸方向の差及び光軸回りの回転のずれを補正するように、カメラの焦点距離及び歪曲収差といったカメラの特性を考慮して画像上の像の位置が変換される。
そのような公知技術の一例による画像処理装置は、2枚の画像のそれぞれから抽出された、対応する特徴点同士が一致するように平面射影変換の回転式または回転並進式を決定する。そしてその画像処理装置は、回転式または回転並進式を用いて画像上の各点を位置変換することで、ステレオ画像を生成する。
また、他の公知技術による画像処理装置は、エピポーラ幾何を考慮して画像を変換することでステレオ画像を生成する。エピポーラ幾何は、撮影対象物体上の一つの注目点を互いに異なる二つの撮影位置から撮影した場合の、画像上での注目点と各撮影位置との幾何学的な対応関係を表すものである。具体的には、第1の位置に配置されたカメラと注目点とを結ぶ線は、第2の位置に配置されたカメラにより撮影された画像上に投影された直線となる。同様に、第2の位置に配置されたカメラと注目点とを結ぶ線は、第1の位置に配置されたカメラにより撮影された画像上に投影された直線となる。なお、この画像上に投影された直線はエピ極線と呼ばれる。エピポーラ幾何を利用する装置は、このような対応関係を考慮して、エピ極線を平行化する平面射影変換係数を求めて少なくとも一方の画像を変換することにより、カメラの光軸が平行な状態で撮影された2枚の画像の組を擬似的に作成できる。
特開2008−186145号公報
Richard I. Hartley.、"Theory and practice of projective rectification"、International Journal of Computer Vision、1999年11月、第35巻、第2号、p.115-127
エピポーラ幾何を利用する技術では、注目点に対応する各画像上での特徴点が正確に求められていないと、その特徴点の抽出誤差による影響のため、正確な平面射影変換係数が算出されないおそれがあった。またこの技術では、カメラが有する撮像光学系の歪曲収差などによる画像の歪みによっても、平面射影変換係数が正確に算出されないおそれがあった。
また、2枚の画像間の対応する特徴点が一致するように回転式または回転並進式の係数を求める技術では、複数の対応する特徴点の組全体に対して位置の誤差が最小化される。そのため、この技術は、複数の特徴点の組の一部に、特徴点の対応付けを誤った特徴点の組が含まれている場合でも、比較的正確な係数を求めることができる。
しかしながら、撮影対象物が奥行きを持っている場合、視差により、撮影対象物の手前側に位置する点に対応する2枚の画像から抽出された特徴点間の距離は、撮影対象物の奥側に位置する点に対応する2枚の画像から抽出された特徴点間の距離より大きくなる。そのため、2枚の画像の対応する特徴点の組が一致するように、画像上の像の位置を正確に変換するためには、本来、画像上の各点を、その点における撮影対象物体までの距離に応じて移動量を調整する非線形な位置変換が必要となる。
一方、回転式または回転並進式により行われる位置変換は、直線を他の直線に変換するような線形変換である。そのため、撮影対象物が奥行きを持つ場合、その撮影対象物上の特徴点に基づいて決定された平面射影変換係数を用いて変換された画像では、撮影対象物の像がその変換によって歪んでしまうことがあった。
そこで、本明細書は、平面射影変換によって生じる画像に写っている像の歪みを抑制できるステレオ画像生成装置、ステレオ画像生成方法及びステレオ画像生成用コンピュータプログラムを提供することを目的とする。
一つの実施形態によれば、ステレオ画像生成装置が提供される。このステレオ画像生成装置は、第1の地点で撮影対象物を撮影した第1の画像から複数の特徴点を抽出する特徴点抽出部と、第1の地点と異なる第2の地点で撮影対象物を撮影した第2の画像から、第1の画像から抽出された複数の特徴点と撮影対象物上の同一の点として対応する点の座標を算出するトラッキング部と、第1の画像の特徴点を回転移動成分を表す係数と平行移動成分を表す係数とを含む平面射影変換係数を用いて平面射影変換することにより得られた変換特徴点と第1の画像の特徴点に対応する第2の画像の点との間の距離の差と、回転移動成分に応じた値を持つ重み項とを含む評価値を最小化するように、平面射影変換係数を決定するパラメータ決定部と、平面射影変換パラメータを用いて第1の画像を平面射影変換し、その平面射影変換された画像と第2の画像との組をステレオ画像として生成する変換部とを有する。
また、他の実施形態によれば、ステレオ画像生成方法が提供される。このステレオ画像生成方法は、第1の地点で撮影対象物を撮影した第1の画像から複数の特徴点を抽出し、第1の地点と異なる第2の地点で撮影対象物を撮影した第2の画像から、第1の画像から抽出された複数の特徴点と撮影対象物上の同一の点として対応する点の座標を算出し、第1の画像の特徴点を回転移動成分と平行移動成分とからなる平面射影変換係数を用いて平面射影変換することにより得られた変換特徴点と第1の画像の特徴点に対応する第2の画像の点との間の距離の差と、回転移動成分に応じた値を持つ重み項とを含む評価値を最小化するように平面射影変換係数を決定し、平面射影変換パラメータを用いて第1の画像を平面射影変換し、平面射影変換された画像と第2の画像との組をステレオ画像として生成することを含む。
さらに他の実施形態によれば、ステレオ画像をコンピュータに生成させるコンピュータプログラムが提供される。このコンピュータプログラムは、第1の地点で撮影対象物を撮影した第1の画像から複数の特徴点を抽出し、第1の地点と異なる第2の地点で撮影対象物を撮影した第2の画像から、第1の画像から抽出された複数の特徴点と撮影対象物上の同一の点として対応する点の座標を算出し、第1の画像の特徴点を回転移動成分と平行移動成分とからなる平面射影変換係数を用いて平面射影変換することにより得られた変換特徴点と第1の画像の特徴点に対応する第2の画像の点との間の距離の差と、回転移動成分に応じた値を持つ重み項とを含む評価値を最小化するように平面射影変換係数を決定し、平面射影変換パラメータを用いて第1の画像を平面射影変換し、平面射影変換された画像と第2の画像との組をステレオ画像として生成することをコンピュータに実行させる命令を有する。
本発明の目的及び利点は、請求項において特に指摘されたエレメント及び組み合わせにより実現され、かつ達成される。
上記の一般的な記述及び下記の詳細な記述の何れも、例示的かつ説明的なものであり、請求項のように、本発明を制限するものではないことを理解されたい。
ここに開示されるステレオ画像生成装置、ステレオ画像生成方法及びステレオ画像生成用コンピュータプログラムは、平面射影変換によって生じる画像に写っている像の歪みを抑制できる。
図1(A)は、異なる地点において撮影された二つの画像の例を示す図であり、図1(B)は、図1(A)に示された二つの画像の一方を従来技術により算出された平面射影変換係数を用いて変換した変換後の画像の例を示す図である。 図2は、一つの実施形態によるステレオ画像生成装置の概略構成図である。 図3は、2枚の画像に対して設定される視差と2枚の画像上の像の奥行き方向の再生位置との関係を示す図である。 図4は、ステレオ画像生成処理の動作フローチャートである。 図5は、他の実施形態によるステレオ画像生成装置の概略構成図である。
最初に、従来技術により決定された平面射影変換係数を用いて生成されたステレオ画像の問題点について、例を挙げて説明する。
図1(A)は、互いに異なる二つの地点において、光軸が平行となるように配置された2台のカメラを用いて撮影された2枚の画像に写った像の例を示す図である。第1の画像100及び第2の画像110の何れにも、同一の物体101が写っている。そしてこの物体101は奥行きを有する。第1の画像100及び第2の画像110のそれぞれにおいて、平面射影変換係数を求めるために、物体101の4個のコーナー102a〜105a、102b〜105bが、それぞれ特徴点として抽出されている。そして特徴点の組(102a、102b)、(103a、103b)、(104a、104b)及び(105a、105b)が、それぞれ、物体101の同一の点に対応する。このうち、特徴点の組(102a、102b)、(103a、103b)に対応する物体101のコーナーは、手前側に位置し、一方、特徴点の組(104a、104b)、(105a、105b)に対応する物体101のコーナーは、奥側に位置する。そのため、第1の画像100の上の各特徴点を基準として、第2の画像110において、手前側のコーナーに対応する特徴点102b及び103bは、奥側のコーナーに対応する特徴点104b及び105bよりも相対的に大きく左方向に移動している。そして画像上では、特徴点の組(102a、102b)、(103a、103b)よりも、特徴点の組(104a、104b)、(105a、105b)の方が上側に位置している。その結果、二つの画像100、110間の特徴点間の位置ずれを最小化する平面射影変換には、画像を時計回りに回転させる回転移動成分が含まれる。
図1(B)は、従来技術により決定された平面射影変換係数を用いて、図1(A)に示された第1の画像100を平面射影変換することにより得られた変換画像120を表す図である。この変換画像120では、二つの地点間でカメラの光軸が平行であるにもかかわらず、平面射影変換係数が回転移動成分を含んでいるため、回転中心から離れた画像上の点ほど、本来とは異なる回転が加えられることになる。その結果、例えば、変換画像120では、物体101の左前方の下側のコーナー106が、本来の位置よりも左側に移動してしまい、本来、画像上で垂直となるべき物体101の左前方のエッジ107が斜めを向いてしまう。このように、一方の撮影地点におけるカメラの向きに対する他方の撮影地点におけるカメラの向きの回転量よりも大きい回転移動成分が平面射影変換に含まれると、その平面射影変換係数を用いて変換された画像の歪みが顕著になってしまうおそれがある。
そこで、一つの実施形態による、ステレオ画像生成装置は、ステレオ画像を生成するために、異なる地点で撮影対象物を撮影して得られた2枚の画像の少なくとも一方を平面射影変換する平面射影変換係数を求める。そしてこのステレオ画像生成装置は、平面射影変換係数が回転移動成分と平行移動成分を表す係数のみを含み、その回転移動成分が、一方の撮影地点でのカメラの光軸と他方の撮影地点でのカメラの光軸との間の回転量以下となるように平面射影変換係数を決定する。これにより、このステレオ画像生成装置は、平面射影変換による画像の歪みを抑制する。
図2は、一つの実施形態によるステレオ画像生成装置の概略構成図である。ステレオ画像生成装置1は、画像取得部11と、記憶部12と、特徴点抽出部13と、トラッキング部14と、パラメータ決定部15と、立体感調節部16と、変換部17と、出力部18とを有する。
ステレオ画像生成装置1の各部は、それぞれ別個の回路として形成される。あるいはステレオ画像生成装置1の各部は、その各部に対応する回路が集積された一つの集積回路としてステレオ画像生成装置1に実装されてもよい。さらに、ステレオ画像生成装置1は、1個以上のプロセッサとメモリ回路とを有してもよい。この場合、特徴点抽出部13、トラッキング部14、パラメータ決定部15、立体感調節部16及び変換部17は、ステレオ画像生成装置1が有するプロセッサ上で実行されるコンピュータプログラムにより実現される、機能モジュールであってもよい。
画像取得部11は、第1の地点に置かれたカメラ10−1と第1の地点と異なる第2の地点に置かれたカメラ10−2から、それぞれ、同一の撮影対象物を撮影して得られた画像を取得する。そのために、画像取得部11は、例えば、カメラ10−1及び10−2とステレオ画像生成装置1とを接続するためのユニバーサル・シリアル・バス(Universal Serial Bus、USB)などのシリアルバス規格に従ったインターフェース回路を有する。あるいは、画像取得部11は、カメラ10−1及び10−2により生成された2枚の画像を記憶しているサーバなどの他の装置とステレオ画像生成装置1とを通信ネットワークを介して接続するためのインターフェース回路を有していてもよい。
画像取得部11は、取得した2枚の画像を記憶部12に保存する。また画像取得部11は、取得した2枚の画像のうち、カメラ10−1から取得した画像を特徴点抽出部13へ出力する。さらに画像取得部11は、カメラ10−2から取得した画像をトラッキング部14へ出力する。なお、以下では、便宜上、カメラ10−1により作成された画像を第1の画像と呼び、カメラ10−2により作成された画像を第2の画像と呼ぶ。
記憶部12は、例えば、読み書き可能な揮発性または不揮発性の半導体メモリ回路、あるいは、磁気記録媒体または光記録媒体を有する。そして記憶部12は、画像取得部11から受け取った第1及び第2の画像を記憶する。またステレオ画像生成装置1が有する各部の少なくとも何れかが、ステレオ画像生成装置1が有するプロセッサ上で実行されるコンピュータプログラムにより実現される場合、そのコンピュータプログラムを記憶してもよい。
特徴点抽出部13は、第1の画像から、各画像に写っている像の特徴的な点を特徴点として抽出する。
例えば、特徴点抽出部13は、第1の画像に対して、HarrisオペレータまたはFoerstnerオペレータといったコーナー検出フィルタを用いたフィルタリング処理を行って、コーナー状の特徴を有する点を特徴点として抽出する。なお、第1の画像がカラー画像である場合、特徴点抽出部13は、第1の画像の画素の値を例えばHSV表色系の値に変換し、明度を表す画素値に対して、フィルタリング処理を行ってもよい。
あるいは、特徴点抽出部13は、特徴点として、その他の特徴的な点、例えば、周囲の画素の値よりも高いまたは低い画素値を持つ画素を、第1の画像とそのような特徴点に相当するテンプレートとの間でテンプレートマッチングを行って抽出してもよい。
特徴点抽出部13は、画像ごとに、複数の特徴点を表す情報を生成する。複数の特徴点を表す情報は、例えば、各特徴点の位置を含む。あるいは複数の特徴点を表す情報は、各特徴点の特性、例えば、特徴点の画素値、コーナーの向きなどを含んでいてもよい。そして特徴点抽出部13は、その情報をトラッキング部14へ出力する。
トラッキング部14は、第1の画像から抽出された複数の特徴点と、第1の地点とは異なる第2の地点で撮影対象物を撮影した第2の画像から、第2の画像における特徴点として、第1の画像から抽出された複数の特徴点と撮影対象物上の同一の点として対応する点の座標を算出する。トラッキング部14は、そのような対応特徴点の組を少なくとも一つ求める。
本実施形態では、トラッキング部14は、例えば、Kanade Lucas Tomasi Tracker(KLT)法といったトラッキング技術を用いて、第1の画像上の注目する特徴点に対応する第2の画像上の点を特定することにより、対応特徴点の組を求める。あるいは、トラッキング部14は、勾配法またはブロックマッチング法といった、公知の様々なトラッキング法の何れかを用いて対応特徴点の組を求めてもよい。その際、トラッキング部14は、特徴点の特性が類似しているもの同士に限り、対応特徴点の組としてもよい。
トラッキング部14は、対応特徴点の組ごとに、識別子と、その対応特徴点の組に含まれる二つの特徴点の位置などの情報を含む対応特徴点情報を生成する。そしてトラッキング部14は、対応特徴点情報をパラメータ決定部15へ出力する。
パラメータ決定部15は、各画像に写っている同一の撮影対象物の像が一致するように、2枚の画像のうちの一方を平面射影変換するための平面射影変換係数を算出する。そのために、パラメータ決定部15は、評価値算出部151と、判定部152と、変換パラメータ修正部153とを有する。
本実施形態では、ステレオ画像生成装置1は、第1の画像に写っている撮影対象物の像が、第2の画像に写っているその撮影対象物の像と一致するように、第1の画像を平面射影変換する。
平面射影変換には、一般に、回転移動成分、平行移動成分及びせん断成分が含まれる。しかし、同一の撮影対象物を異なる二つの地点から撮影する場合、その二つの地点間でのカメラの動きは、回転移動成分と平行移動成分のみを含む。従って、パラメータ決定部15は、同一の撮影対象物についての第1の画像上の像と第2の画像上の像を近似的に一致させるために、平面射影変換の回転移動成分と平行移動成分のみを考慮すればよい。そこで、本実施形態では、第1の画像は、次式に従って平面射影変換される。
Figure 0005392415
ここでp1は、第1の画像上の各画素の座標を表すベクトルであり、水平座標をx、垂直座標をyとすると、p1=(x,y,1)tである。またp'1は、平面射影変換後の第1の画像上の各画素の座標を表すベクトルであり、水平座標をx'、垂直座標をy'とすると、p'1=(x',y',1)tである。またRxx)、Ryy)及びRzz)は、それぞれ、カメラ10−1の光軸をz方向とし、x軸、y軸をそれぞれ光軸zに対して直交する平面の水平軸及び垂直軸とした場合のx軸、y軸及びz軸を中心とする回転移動成分を表す行列であり、次式で表される。
Figure 0005392415
なお、θx、θy及びθzは、それぞれ、x軸、y軸及びz軸を中心とする回転移動成分を表す平面射影変換係数である。
また、T(tx,ty,tz)は、平行移動成分を表す並進行列であり、次式で表される。
Figure 0005392415
なお、tx、ty及びtzは、それぞれ、x軸、y軸及びz軸に沿った平行移動成分を表す平面射影変換係数である。
さらに、Nは、カメラ10−1の特性を表す内部パラメータ行列であり、またN-1は、内部パラメータ行列Nの逆行列である。内部パラメータ行列Nは、例えば、次式で表される。
Figure 0005392415
ここでfは、カメラ10−1の焦点距離であり、cx、cyは、光軸上の点に対応する第1の画像上の水平座標及び垂直座標である。なお、カメラ10−1の焦点距離が既知でない場合、焦点距離fとして、例えば、一般的によく使用される画角を持つカメラの焦点距離を用いてもよい。また、カメラ10−1が有するイメージセンサの画素の高さと幅のアスペクト比が1:1でない場合、内部パラメータ行列Nは、例えば、次式に従って表されてもよい。
Figure 0005392415
ここで、fx及びfyは、それぞれ、例えば、カメラ10−1が有する撮像光学系の焦点距離をfとし、画素の幅をW、画素の高さをHとして、fx=f/W、fy=f/Hとすることができる。
理想的な平面射影変換係数が求められている場合、第1の画像から抽出された各特徴点が(1)式に従って平面射影変換されると、その変換後の各特徴点の位置は、対応する第2の画像上における第1の画像の特徴点に対応する点の位置となる。
そこで、パラメータ決定部15は、評価値算出部151により、第1の画像から抽出された各特徴点を(1)式に従って平面射影変換した場合に、その変換後の特徴点の位置と対応する第2の画像から抽出された点との間の距離の差を含む評価値を算出する。
さらに、本実施形態では、評価値は、回転移動成分を抑制するために、回転移動成分が増加するにつれて値が大きくなり、かつ、回転移動成分による特徴点の移動量よりも小さい重み項を含む。パラメータ決定部15は、このような評価値を最小化する平面射影変換係数を求める。
本実施形態では、評価値Cは次式で表される。
Figure 0005392415
ここで、vi(i=1,2,...,N)は、第1の画像から抽出された特徴点を表し、v'i(i=1,2,...,N)は、特徴点viに対応する第2の画像の点を表す。またNは、1以上の整数であり、対応特徴点の組の数を表す。またノルム||α-β||は、画像上の2点α=(αx, αy, 1)とβ=(βx, βy, 1)間の距離を表し、例えば、||α-β||={(αxx)2+(αyy)21/2である。そしてw(vi, v'i, θx, θy, θz)は、回転移動成分に応じて大きくなる重み項である。なお、(6)式の右辺の第1項は、点v'iと点h(θx, θy, θz, tx, ty, tz)vi間の差の絶対値の総和であってよい。
ここで重み項w(vi, v'i, θx, θy, θz)の設定方法について説明する。カメラ10−2の光軸が、カメラ10−1の光軸(すなわち、z軸)に対して回転角度-Θで回転している場合、第1の画像上の特徴点viは、(1)式に基づき、第2の画像上では次式で表される位置に回転移動すると推定される。
Figure 0005392415
このような回転移動において、回転中心から特徴点viまでの円の半径がri、回転角度がΘである場合、弦に沿った特徴点の移動量は2ri・sin(Θ/2)となる。また光軸上の点は、一般に画像中心に位置するので、回転移動の円の半径riは、画像中心から特徴点viまでの距離となる。
そのため、第1の画像上の特徴点viと第2の画像上の対応する点v'i間の距離の2乗と、特徴点viをz軸を中心に角度Θだけ回転移動させた点と点v'i間の距離の2乗との差は次式で表される。
Figure 0005392415
ここでεiは、抽出された特徴点のずれ、または歪曲収差などにより生じる誤差である。
カメラ10−2の光軸が、カメラ10−1の光軸に対して回転角度-Θで回転している場合、(8)式は、全ての対応特徴点の組について成立する。したがって、次式が成立する。
Figure 0005392415
ここで誤差の項Σεiが十分に小さければ、(9)式から次の条件が仮定される。
Figure 0005392415
ただし、係数αは0<α<1を満たす値を持つ。
ここで、(10)’式の左辺は、回転移動量及び平行移動量が0である(すなわち、h(0,0,0,0,0,0))場合における、評価値Cを算出する(6)式の右辺の第1項に相当する。したがって、(10)’式は、各特徴点viをz軸の周りに角度Θ回転させたときの対応特徴点間の距離の2乗和と各特徴点viの回転移動量に係数αを乗じた値の総和との合計が小さくなることを示している。すなわち、カメラ10−1の光軸に対してカメラ10−2の光軸がz軸を中心として回転している場合には、適切なΘの値を求めることにより、(10)’式の右辺は、回転移動成分及び平行移動成分がないとしたときの評価値Cよりも小さくなる。一方、カメラ10−1の光軸に対する、カメラ10−2の光軸の移動に、z軸を中心とする回転移動成分が含まれない場合、(10)’式の関係は成立しない。したがって、Θの値だけを調整しても、(10)’式の右辺の値は、回転移動成分及び平行移動成分がないとしたときの評価値Cより小さくならない可能性が高い。
ここで(10)’式の右辺と(6)式の右辺を比較すると、(10)’式の右辺の第1項は(6)式の右辺の第1項と対応することが分かる。そのため、(6)式の右辺の第2項、すなわち、重み項は、(10)’式の右辺の第2項に対応させることができる。
したがって、重み項は、例えば、全ての回転移動成分が含まれることを考慮して、次式で表される。
Figure 0005392415
なお、riは、第1の画像の中心から特徴点viまでの距離である。係数αx、αy、αzは、それぞれ、1未満の正の実数(すなわち、0 < αx、αy、αz < 1)である。また、係数αx、αy、αzは、互いに異なる値に設定されてもよい。そしてこれらの係数の値が大きいほど、その係数に対応する平面射影変換の回転移動成分による重み項が大きくなるので、結果として評価値Cも大きくなる。そのため、係数αx、αy、αzの値が大きいほど、その係数に対応する平面射影変換係数θx、θy、θzは抑制される。例えば、カメラ10−1及びカメラ10−2が設置される際、それらのカメラの光軸は、垂直方向に回転量し易い。そこで、平面射影変換係数における垂直方向の回転成分が大きくなるように、係数αyは、他の係数αx及びαzよりも小さな値に設定されてもよい。
また、半径rの円周上の2点間の中心角度θが十分に小さい場合、その2点を結ぶ弦の長さは、rθで近似できる。そのため、カメラ10−1の光軸に対する、カメラ10−2の光軸の回転量が小さい場合、重み項は次式で表されてもよい。
Figure 0005392415
また、カメラ10−1及び10−2がジャイロセンサを搭載している場合のように、各カメラの光軸の方向に関する情報を、ステレオ画像生成装置1が例えば画像取得部11を介して各カメラから取得できることがある。このような場合、パラメータ決定部15は、各カメラの光軸の方向間の差を、カメラ10−1の光軸に対する、カメラ10−2の光軸の回転量の推定値として算出できる。そこで、このような場合、重み項は、その回転量の推定値を用いて、次式のように定義されてもよい。
Figure 0005392415
ここでθx0、θy0、θz0は、それぞれ、x軸、y軸、z軸を中心とするカメラ10−1の光軸に対する、カメラ10−2の光軸の回転量の推定値である。
評価値算出部151は、後述する判定部152により評価値が収束すると判定されるまで、変換パラメータ修正部153により修正された平面射影変換係数を用いて(6)式に従って評価値Cを算出する。
あるいは、評価値算出部151は、評価値Cそのものの代わりに、評価値Cの微分値C'を算出してもよい。この場合、評価値算出部151は、(6)式の右辺を各平面射影変換係数について偏微分した1次偏微分値を算出する。そして評価値算出部151は、各平面射影変換係数についての1次偏微分値のうち、絶対値が最大となる値を微分値C'とする。
評価値算出部151は、算出した評価値Cまたは評価値Cの微分値C'と、評価値Cなどの算出に用いた平面射影変換係数とを判定部152へ渡す。
判定部152は、評価値算出部151により算出された評価値Cまたはその微分値C'が収束条件を満たしたか否か判定する。
例えば、判定部152は、評価値Cが所定の閾値Thc未満となった場合、評価値Cが収束条件を満たし、評価値Cは最小化されたと判定する。なお、所定の閾値Thcは、例えば、0.1に設定される。
あるいは、判定部152は、評価値Cの微分値C'の絶対値が所定の閾値Thd未満である場合、微分値C'が収束条件を満たし、評価値Cが最小化されたと判定する。この場合、所定の閾値Thdは、例えば、0.000001に設定される。
評価値Cまたはその微分値C'が収束条件を満たした場合、その評価値Cなどを算出するために用いられた平面射影変換係数に基づいて平面射影変換された第1の画像の特徴点は、対応する第2の画像の点と良好に一致する。従って、その平面射影変換係数は、第1の画像を平面射影変換するのに適している。そこで判定部152は、その平面射影変換係数を立体感調節部16へ出力する。
一方、評価値C及びその微分値C'が収束条件を満たさない場合、その評価値Cなどを算出するために用いられた平面射影変換係数に基づいて平面射影変換された第1の画像の特徴点は、対応する第2の画像の点と十分に一致しない。そこで判定部152は、第1の画像を平面射影変換するのに適した平面射影変換係数を探索するために、評価値Cなどを算出するために用いられた平面射影変換係数を変換パラメータ修正部153へ渡す。
変換パラメータ修正部153は、評価値C及びその微分値C'が収束条件を満たしていない場合、少なくとも一つの平面射影変換係数の値を修正する。例えば、変換パラメータ修正部153は、評価値Cが減少するように、次式に従って全ての平面射影変換係数を修正する。
Figure 0005392415
ここで偏微分∂C/∂qjは、(6)式の右辺を平面射影変換係数qjについて偏微分することにより算出される。また係数γは、例えば、0.2に設定される。なお、偏微分∂C/∂qjの値は、数値演算的に算出されてもよい。
なお、変換パラメータ修正部153は、1回の修正において、一つの係数のみを修正してもよい。この場合、変換パラメータ修正部153は、例えば、(14)式において評価値Cの偏微分値の項の絶対値がもっとも大きくなる平面射影変換係数のみを修正してもよい。あるいは、変換パラメータ修正部153は、所定の順番に従って、各平面射影変換係数を一つずつ修正してもよい。
変換パラメータ修正部153は、修正された平面射影変換係数を評価値算出部151へ渡す。
このように、パラメータ決定部15は、評価値Cまたはその微分値C'が収束条件を満たすまで、平面射影変換係数を修正する。そのため、パラメータ決定部15は、最小化された評価値Cに対応する平面射影変換係数を求めることができる。
また、(6)式及び(11)式〜(13)式で表されるように、評価値Cの算出式には、回転移動成分が大きくなるにつれて重くなる重み項が含まれている。そのため、2台のカメラの光軸間の回転量よりも大きい回転移動成分を表す係数を含む平面射影変換係数に対する評価値Cは最小化されない。一方、重み項の値は、回転移動成分による特徴点の移動量より小さい。そのため、平面射影変換による回転移動成分が2台のカメラの光軸間の回転量に近づくことによる、(6)式の右辺第1項の値の減少量は、重み項の増加量よりも大きい。そのため、評価値Cを最小化することにより、平面射影変換による回転移動成分が、2台のカメラの光軸間の回転量とほぼ等しくなる。従って、パラメータ決定部15は、評価値Cを最小化することにより、適切な平面射影変換係数を求めることができる。
なお、パラメータ決定部15は、シミュレーティッドアニーリングあるいは遺伝的アルゴリズムといった、広域的な最適化手法を用いて、評価値を最小化する平面射影変換係数を求めてもよい。この場合も、評価値は、(11)式〜(13)式に表される重み項を持つように設定される。
立体感調節部16は、画像取得部11を介して取得した2枚の画像に基づいて作成されるステレオ画像上の像を再生する奥行き方向の所望の位置に応じた視差を2枚の画像に与えるように、平面射影変換係数を補正する。例えば、両眼視差を利用した3次元ディスプレイでは、右目用の画像に写っている像と左目用の画像に写っている像は、その像が観察者から所定の距離に位置するときの視差だけ見える方向が異なるように作成される。そして人の左右の眼は水平方向に離れているので、視差は水平方向の成分のみを持てばよい。
そこで、立体感調節部16は、パラメータ決定部15から受け取った平面射影変換係数のうち、水平方向の平行移動量を表す係数txを、視差に応じて修正する。なお、視差は、例えば、予め設定され、記憶部12に記憶される。あるいは、図示しないキーボードなどのユーザインターフェースを介して、ステレオ画像生成装置1は、視差を取得してもよい。
図3は、2枚の画像に対して設定される視差と2枚の画像上の像の奥行き方向の再生位置との関係を示す図である。画像300は左目用の画像であり、例えば、カメラ10−1により作成された第1の画像を平面射影変換することにより作成される。一方、画像310は右目用の画像であり、例えば、カメラ10−2により作成された第2の画像そのものである。また、画像300上の点301と画像310上の点311は、同一の物体の像上の同じ点を表す。この場合、点301と点311による3次元像は、点301と観察者の左目とを結ぶ視線302と、点311と観察者の右目とを結ぶ視線312が交差する位置に再生される。
したがって、点311に対して点301が右側へ移動するほど、点301と点311による3次元像は観察者の近くに再生される。逆に、点311と点301間の距離が近いほど、点301と点311による3次元像は、画像300及び310が表示されるディスプレイの近くに再生される。そして、視線302と視線312が画像300及び310が表示されるディスプレイよりも遠い位置で交差する場合、点301と点311による3次元像は、そのディスプレイよりも奥側に再生される。
そのため、立体感調節部16は、一般的な人の左右の眼の間隔に対する観察者から3次元像が再生される位置までの距離の比を、2枚の画像上の同一物体に対応する点間の距離に対するディスプレイから3次元像が再生される位置までの距離の比と等しくする。立体感調節部16は、この条件を満たすように、視差に相当する水平方向の移動量sxを設定する。そして立体感調節部16は、(1)式より、パラメータ決定部15により求めたパラメータと回転行列Rおよび並進行列Tから3x3の行列Hを算出し、行列Hのi行 j列の要素をhijとしたときに、1行の各列の要素に対して、h1j = h11 + sx ・ h3jとした変形を施す。
立体感調節部16は、視差に応じて修正された平面射影変換係数を変換部17へ出力する。
なお、視差がある場合、例えば、図3における領域320のように、何れか一方の目用の画像にしか存在しない領域がある。そこで立体感調節部16は、視差に応じてそのような領域の範囲を特定してもよい。そして立体感調節部16は、その領域の範囲を表す情報を変換部17へ出力する。
変換部17は、得られた平面射影変換係数を用いて一方の画像を平面射影変換することにより、ステレオ画像を作成する。本実施形態では、カメラ10−1にて作成された第1の画像に対する平面射影変換係数が求められている。そのため、変換部17は、記憶部12から第1の画像を読み込み、その第1の画像の各画素を、平面射影変換係数を用いて平面射影変換する。なお、変換部17は、平面射影変換された画素の座標値が整数でない場合、例えば、変換後の画像の各画素について、その画素の周囲に位置する変換された画素の値を用いて線形補間することにより変換後の各画素の値を求める。
また変換部17は、立体感調節部16から、片方の目にしか像が投影されない領域の範囲の情報を受け取っている場合、その範囲内の各画素の値を'0'としてもよい。
変換部17は、平面射影変換された第1の画像と、記憶部12から読み込んだ第2の画像との組をステレオ画像として出力部18へ出力する。
出力部18は、例えば、ステレオ画像生成装置1を他の装置と接続するためのインターフェース回路を有する。なお、出力部18は、ステレオ画像に所定の形式のヘッダ情報を付加してもよい。ヘッダ情報には、例えば、視差、第1及び第2の画像のサイズなどの情報が含まれる。
そして出力部18は、作成されたステレオ画像を他の装置へ出力する。
図4は、ステレオ画像生成処理の動作フローチャートである。
先ず、ステレオ画像生成装置1は、画像取得部11を介して、第1の地点に置かれたカメラ10−1から第1の画像を取得し、第1の地点と異なる第2の地点に置かれたカメラ10−2から第2の画像を取得する(ステップS101)。そして第1及び第2の画像は記憶部12に記憶される。また第1の画像は特徴点抽出部13へ渡される。また第2の画像はトラッキング部14へ渡される。
特徴点抽出部13は、第1の画像から特徴点を抽出する(ステップS102)。そして特徴点抽出部13は画像の特徴点を表す情報をトラッキング部14へ出力する。
トラッキング部14は、トラッキング処理を用いて第1の画像と第2の画像との間で対応する特徴点の組を決定する(ステップS103)。そしてトラッキング部14は、対応特徴点の組を表す情報をパラメータ決定部15へ出力する。
パラメータ決定部15は、平面射影変換係数を初期化する(ステップS104)。例えば、この初期化により、各係数θx、θy、θz、tx、ty、tzは、それぞれ、0に設定される。そしてパラメータ決定部15は、初期化された平面射影変換係数をパラメータ決定部15の評価値算出部151へ渡す。
評価値算出部151は、平面射影変換係数を用いて第1画像の各特徴点を平面射影変換した位置と、第2の画像上の対応する点の位置との間の距離の総和と回転移動量に応じた重み項の和である評価値Cを算出する(ステップS105)。そして評価値算出部151は、評価値Cとその評価値Cの算出に用いた平面射影変換係数をパラメータ決定部15の判定部152へ渡す。
判定部152は、評価値Cが所定の閾値Thc未満となったか否か判定する(ステップS106)。
評価値Cが所定の閾値Thc以上である場合(ステップS106−No)、判定部152は、評価値Cの算出に用いた平面射影変換係数をパラメータ決定部15の変換パラメータ修正部153へ渡す。変換パラメータ修正部153は、平面射影変換係数を修正する(ステップS107)。そして変換パラメータ修正部153は、修正された平面射影変換係数を評価値算出部151へ渡す。そしてパラメータ決定部15は、ステップS105以降の処理を繰り返す。
一方、評価値Cが所定の閾値Thc未満である場合、すなわち、評価値Cが収束条件を満たした場合(ステップS106−Yes)、評価値Cは最小化されたと判定する。そこで判定部152は、評価値Cの算出に用いた平面射影変換係数を立体感調節部16へ出力する。そして立体感調節部16は、目標とする像の再生位置に応じた視差を与えるように平面射影変換係数を修正する(ステップS108)。立体感調節部16は、修正された平面射影変換係数を変換部17へ出力する。
変換部17は、記憶部12から第1及び第2の画像を読み込む。そして変換部17は、立体感調節部16から受け取った平面射影変換係数を用いて第1の画像を平面射影変換することによりステレオ画像を作成する(ステップS109)。そして変換部17は、ステレオ画像を出力部18を介して他の装置へ出力する。その後、ステレオ画像生成装置1は、ステレオ画像生成処理を終了する。
なお、ステップS105において、評価値算出部151は、上記のように、評価値Cの微分値C'を算出してもよい。この場合、ステップS106において、判定部152は、その微分値C'の絶対値が評価値の微分値に対する閾値Thd未満であれば、その微分値C'が収束条件を満たし、評価値Cは最小化されたと判定する。
以上に説明してきたように、このステレオ画像生成装置は、平面射影変換係数を、実際のカメラの動きとして想定される回転移動成分を表す係数と平行移動成分を表す係数に限定する。さらにこのステレオ画像生成装置は、一方の画像から抽出され、平面射影変換された特徴点と、他方の画像から抽出された対応する点間の位置ずれ量と、回転移動成分に応じて大きくなる重み項を持つ評価値を最小化するように各平面射影変換係数を求める。これにより、平面射影変換係数に二つのカメラの光軸間の実際の回転量よりも大きい回転移動成分に相当する係数が含まれると、評価値が相対的に大きくなり、最小化されない。そのため、ステレオ画像生成装置は、光軸間の実際の回転量よりも大きい回転移動成分を持つ平面射影変換係数が求められることを抑制できる。したがって、このステレオ画像生成装置は、像の歪みが少ないステレオ画像を作成できる。
なお、本発明は、上記の実施形態に限定されるものではない。例えば、他の実施形態によれば、ステレオ画像生成装置は、第2の画像に写っている撮影対象物の像が、第1の画像に写っているその撮影対象物の像と一致するように、第2の画像を平面射影変換してもよい。この場合、ステレオ画像生成装置は、平面射影変換係数を第2の画像について求める。
また、特徴点抽出部は、第2の画像から特徴点を抽出してもよい。この場合、トラッキング部は、第2の画像から抽出された特徴点に対応する第1の画像上の点を検出する。
また、ステレオ画像生成装置は、各カメラからそれぞれ動画像を受け取って、フレームごとにステレオ画像を作成してもよい。この場合、両方のカメラが動いていないにもかかわらず、平面射影変換係数が変わると、時間軸方向に3次元像の再生位置が変動することになり、再生像が揺れるように見えるので好ましくない。そこでステレオ画像生成装置は、各カメラから最初のフレームを受け取ったとき、及び、少なくとも一方のカメラが移動したときに、平面射影変換係数を作成する。
図5は、この変形例によるステレオ画像生成装置の概略構成図である。この変形例によるステレオ画像生成装置2は、画像取得部11と、記憶部12と、特徴点抽出部13と、トラッキング部14と、パラメータ決定部15と、立体感調節部16と、変換部17と、出力部18と、フレーム間差分部19とを有する。
図5において、ステレオ画像生成装置2が有する各部には、図2に示されたステレオ画像生成装置1が有する対応する構成要素の参照番号と同一の参照番号を付した。
ステレオ画像生成装置2は、図2に示された、上記の実施形態によるステレオ画像生成装置1と比較して、フレーム間差分部19を有する点で異なる。そこで以下では、フレーム間差分部19に関する点について説明する。その他の構成要素については、上記の実施形態についての関連する説明を参照されたい。
ステレオ画像生成装置2は、各カメラから最初のフレームを受け取ると、平面射影変換係数を算出する。そしてステレオ画像生成装置2は、その平面射影変換係数を記憶部12に記憶する。
またステレオ画像生成装置2は、各カメラからフレームを受け取る度に、一旦記憶部12に記憶する。記憶部12は、各カメラの動画像ごとに、最新の数フレームを記憶する。
フレーム間差分部19は、各カメラの動画像ごとに、最新のフレームと一つ前のフレーム間の画素値の変化を調べることにより、カメラが移動したか否か判定する。そのために、フレーム間差分部19は、最新のフレームと一つ前のフレームとの間でフレーム間差分を実行して、画素ごとに、時間方向における画素値の変動を表す差分値を求める。フレーム間差分部19は、その差分値の絶対値が所定の閾値以上となる画素の数が、画像全体の画素数に対して所定割合以上となるとカメラが移動したと判定する。なお、差分値の絶対値に対する閾値は、例えば、輝度値が取り得る値の範囲の1/4〜1/2程度の値に設定される。また所定割合は、例えば、40%〜70%程度の値に設定される。
フレーム間差分部19が、何れか一方のカメラが移動したと判定した場合、ステレオ画像生成装置2は、平面射影変換係数を新たに算出し、記憶部12に記憶されている平面射影変換係数をその新たに算出された平面射影変換係数に更新する。そして変換部17は、新たに算出された平面射影係数を用いて一方のカメラのフレームを平面射影変換することで、ステレオ画像を生成する。
一方、フレーム間差分部19が何れのカメラも移動していないと判定した場合、変換部17は、記憶部12に記憶されている、過去に作成された平面射影変換係数を用いて一方のカメラのフレームを平面射影変換することで、ステレオ画像を生成する。この場合、特徴点抽出部13、トラッキング部14、パラメータ決定部15及び立体感調節部16の処理は省略される。
また、他の変形例によれば、ステレオ画像生成装置は、1台のカメラから受け取った2枚の画像に基づいてステレオ画像を生成してもよい。この場合、1台のカメラが第1の地点において撮影対象物を撮影することにより第1の画像が作成されると、ステレオ画像生成装置は、画像取得部を介してその第1の画像を受け取る。そしてステレオ画像生成装置は、第1の画像を記憶部に記憶する。その後、カメラが第2の地点に移動して、カメラが第2の地点において撮影対象物を撮影することにより第2の画像が作成されると、ステレオ画像生成装置は、画像取得部を介してその第2の画像を受け取る。
ステレオ画像生成装置は、第1及び第2の画像の両方を受け取ると、上記の実施形態に従って平面射影変換係数を求める。そしてステレオ画像生成装置は、その平面射影変換係数を用いて第1及び第2の画像の何れか一方を平面射影変換することにより、ステレオ画像を作成する。
なお、第1の地点と第2の地点間の距離が大きい場合のように、第1の画像上での撮影対象物の特定の点の位置が第2の画像上でのその特定の点の位置と大きく離れることがある。このような場合、トラッキング部が、対応特徴点の組を正確に求められなくなるおそれがある。そこで、ステレオ画像生成装置は、第1の地点と第2の地点の中間の少なくとも一つの地点においてカメラが撮影した第3の画像を受け取ってもよい。そしてステレオ画像生成装置の特徴点抽出部は、第1の画像から特徴点を抽出する。またトラッキング部は、第1の画像と第3の画像との間で対応する特徴点の組を求め、かつ第3の画像と第2の画像との間で対応特徴点の組を求めることにより、第1の画像から抽出された特徴点に対応する第2の画像から抽出された特徴点を特定してもよい。
また、ステレオ画像生成装置が有する特徴点抽出部、トラッキング部、パラメータ決定部、立体感調節部及び変換部の機能をコンピュータに実現させるコンピュータプログラムは、コンピュータによって読み取り可能な媒体に記録された形で提供されてもよい。
ここに挙げられた全ての例及び特定の用語は、読者が、本発明及び当該技術の促進に対する本発明者により寄与された概念を理解することを助ける、教示的な目的において意図されたものであり、本発明の優位性及び劣等性を示すことに関する、本明細書の如何なる例の構成、そのような特定の挙げられた例及び条件に限定しないように解釈されるべきものである。本発明の実施形態は詳細に説明されているが、本発明の精神及び範囲から外れることなく、様々な変更、置換及び修正をこれに加えることが可能であることを理解されたい。
1 ステレオ画像生成装置
10−1、10−2 カメラ
11 画像取得部
12 記憶部
13 特徴点抽出部
14 トラッキング部
15 パラメータ決定部
151 評価値算出部
152 判定部
153 変換パラメータ修正部
16 立体感調節部
17 変換部
18 出力部
19 フレーム間差分部

Claims (4)

  1. 第1の地点で撮影対象物を撮影した第1の画像から複数の特徴点を抽出する特徴点抽出部と、
    前記第1の地点と異なる第2の地点で前記撮影対象物を撮影した第2の画像から、前記第1の画像から抽出された複数の特徴点と前記撮影対象物上の同一の点として対応する点の座標を算出するトラッキング部と、
    前記第1の画像の特徴点を回転移動成分を表す係数と平行移動成分を表す係数とを含む平面射影変換係数を用いて平面射影変換することにより得られた変換特徴点と前記第1の画像の特徴点に対応する前記第2の画像の点との間の距離の差と、前記回転移動成分に応じた値を持つ重み項とを含む評価値を最小化するように、前記平面射影変換係数を決定するパラメータ決定部と、
    前記平面射影変換パラメータを用いて前記第1の画像を平面射影変換し、該平面射影変換された画像と前記第2の画像との組をステレオ画像として生成する変換部と、
    を有するステレオ画像生成装置。
  2. 前記重み項は、前記回転移動成分が増加するにつれて大きくなり、かつ当該回転移動成分による前記第1の特徴点の移動量よりも小さい値を持つ、
    請求項1に記載のステレオ画像生成装置。
  3. 第1の地点で撮影対象物を撮影した第1の画像から複数の特徴点を抽出し、
    前記第1の地点と異なる第2の地点で前記撮影対象物を撮影した第2の画像から、前記第1の画像から抽出された複数の特徴点と前記撮影対象物上の同一の点として対応する点の座標を算出し、
    前記第1の画像の特徴点を回転移動成分と平行移動成分とからなる平面射影変換係数を用いて平面射影変換することにより得られた変換特徴点と前記第1の画像の特徴点に対応する前記第2の画像の点との間の距離の差と、前記回転移動成分に応じた値を持つ重み項とを含む評価値を最小化するように、前記平面射影変換係数を決定し、
    前記平面射影変換パラメータを用いて前記第1の画像を平面射影変換し、該平面射影変換された画像と前記第2の画像との組をステレオ画像として生成する、
    ことを含むステレオ画像生成方法。
  4. 第1の地点で撮影対象物を撮影した第1の画像から複数の特徴点を抽出し、
    前記第1の地点と異なる第2の地点で前記撮影対象物を撮影した第2の画像から、前記第1の画像から抽出された複数の特徴点と前記撮影対象物上の同一の点として対応する点の座標を算出し、
    前記第1の画像の特徴点を回転移動成分と平行移動成分とからなる平面射影変換係数を用いて平面射影変換することにより得られた変換特徴点と前記第1の画像の特徴点に対応する前記第2の画像の点との間の距離の差と、前記回転移動成分に応じた値を持つ重み項とを含む評価値を最小化するように、前記平面射影変換係数を決定し、
    前記平面射影変換パラメータを用いて前記第1の画像を平面射影変換し、該平面射影変換された画像と前記第2の画像との組をステレオ画像として生成する、
    ことをコンピュータに実行させるステレオ画像生成用コンピュータプログラム。
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US11792538B2 (en) 2008-05-20 2023-10-17 Adeia Imaging Llc Capturing and processing of images including occlusions focused on an image sensor by a lens stack array
US8866920B2 (en) 2008-05-20 2014-10-21 Pelican Imaging Corporation Capturing and processing of images using monolithic camera array with heterogeneous imagers
WO2011063347A2 (en) 2009-11-20 2011-05-26 Pelican Imaging Corporation Capturing and processing of images using monolithic camera array with heterogeneous imagers
SG10201503516VA (en) 2010-05-12 2015-06-29 Pelican Imaging Corp Architectures for imager arrays and array cameras
US9485495B2 (en) 2010-08-09 2016-11-01 Qualcomm Incorporated Autofocus for stereo images
US8878950B2 (en) 2010-12-14 2014-11-04 Pelican Imaging Corporation Systems and methods for synthesizing high resolution images using super-resolution processes
TWI405030B (zh) * 2011-02-23 2013-08-11 Largan Precision Co Ltd 轉變成像軸線立體取像方法及裝置
CN107404609B (zh) 2011-05-11 2020-02-11 快图有限公司 用于传送阵列照相机图像数据的方法
KR20140045458A (ko) 2011-06-28 2014-04-16 펠리칸 이매징 코포레이션 어레이 카메라와 함께 사용하는 광학 장치
US20130265459A1 (en) 2011-06-28 2013-10-10 Pelican Imaging Corporation Optical arrangements for use with an array camera
WO2013043761A1 (en) 2011-09-19 2013-03-28 Pelican Imaging Corporation Determining depth from multiple views of a scene that include aliasing using hypothesized fusion
US9438889B2 (en) 2011-09-21 2016-09-06 Qualcomm Incorporated System and method for improving methods of manufacturing stereoscopic image sensors
US8542933B2 (en) 2011-09-28 2013-09-24 Pelican Imaging Corporation Systems and methods for decoding light field image files
EP2817955B1 (en) 2012-02-21 2018-04-11 FotoNation Cayman Limited Systems and methods for the manipulation of captured light field image data
US9210392B2 (en) 2012-05-01 2015-12-08 Pelican Imaging Coporation Camera modules patterned with pi filter groups
WO2014005123A1 (en) 2012-06-28 2014-01-03 Pelican Imaging Corporation Systems and methods for detecting defective camera arrays, optic arrays, and sensors
US20140002674A1 (en) 2012-06-30 2014-01-02 Pelican Imaging Corporation Systems and Methods for Manufacturing Camera Modules Using Active Alignment of Lens Stack Arrays and Sensors
US8619082B1 (en) 2012-08-21 2013-12-31 Pelican Imaging Corporation Systems and methods for parallax detection and correction in images captured using array cameras that contain occlusions using subsets of images to perform depth estimation
EP2888698A4 (en) 2012-08-23 2016-06-29 Pelican Imaging Corp PROPERTY-BASED HIGH-RESOLUTION MOTION ESTIMATION FROM LOW-RESOLUTION IMAGES RECORDED WITH AN ARRAY SOURCE
WO2014043641A1 (en) 2012-09-14 2014-03-20 Pelican Imaging Corporation Systems and methods for correcting user identified artifacts in light field images
WO2014052974A2 (en) 2012-09-28 2014-04-03 Pelican Imaging Corporation Generating images from light fields utilizing virtual viewpoints
US9398264B2 (en) 2012-10-19 2016-07-19 Qualcomm Incorporated Multi-camera system using folded optics
US9143711B2 (en) 2012-11-13 2015-09-22 Pelican Imaging Corporation Systems and methods for array camera focal plane control
US9462164B2 (en) 2013-02-21 2016-10-04 Pelican Imaging Corporation Systems and methods for generating compressed light field representation data using captured light fields, array geometry, and parallax information
US9374512B2 (en) 2013-02-24 2016-06-21 Pelican Imaging Corporation Thin form factor computational array cameras and modular array cameras
US9638883B1 (en) 2013-03-04 2017-05-02 Fotonation Cayman Limited Passive alignment of array camera modules constructed from lens stack arrays and sensors based upon alignment information obtained during manufacture of array camera modules using an active alignment process
US9917998B2 (en) 2013-03-08 2018-03-13 Fotonation Cayman Limited Systems and methods for measuring scene information while capturing images using array cameras
US8866912B2 (en) 2013-03-10 2014-10-21 Pelican Imaging Corporation System and methods for calibration of an array camera using a single captured image
WO2014165244A1 (en) 2013-03-13 2014-10-09 Pelican Imaging Corporation Systems and methods for synthesizing images from image data captured by an array camera using restricted depth of field depth maps in which depth estimation precision varies
US9106784B2 (en) 2013-03-13 2015-08-11 Pelican Imaging Corporation Systems and methods for controlling aliasing in images captured by an array camera for use in super-resolution processing
WO2014164909A1 (en) 2013-03-13 2014-10-09 Pelican Imaging Corporation Array camera architecture implementing quantum film sensors
US9124831B2 (en) 2013-03-13 2015-09-01 Pelican Imaging Corporation System and methods for calibration of an array camera
US9100586B2 (en) 2013-03-14 2015-08-04 Pelican Imaging Corporation Systems and methods for photometric normalization in array cameras
WO2014159779A1 (en) 2013-03-14 2014-10-02 Pelican Imaging Corporation Systems and methods for reducing motion blur in images or video in ultra low light with array cameras
US10122993B2 (en) 2013-03-15 2018-11-06 Fotonation Limited Autofocus system for a conventional camera that uses depth information from an array camera
WO2014150856A1 (en) 2013-03-15 2014-09-25 Pelican Imaging Corporation Array camera implementing quantum dot color filters
US9438888B2 (en) 2013-03-15 2016-09-06 Pelican Imaging Corporation Systems and methods for stereo imaging with camera arrays
US9633442B2 (en) 2013-03-15 2017-04-25 Fotonation Cayman Limited Array cameras including an array camera module augmented with a separate camera
US9497429B2 (en) 2013-03-15 2016-11-15 Pelican Imaging Corporation Extended color processing on pelican array cameras
US9445003B1 (en) 2013-03-15 2016-09-13 Pelican Imaging Corporation Systems and methods for synthesizing high resolution images using image deconvolution based on motion and depth information
JP6092371B2 (ja) * 2013-04-10 2017-03-08 株式会社東芝 電子機器および画像処理方法
US10178373B2 (en) 2013-08-16 2019-01-08 Qualcomm Incorporated Stereo yaw correction using autofocus feedback
WO2015048694A2 (en) 2013-09-27 2015-04-02 Pelican Imaging Corporation Systems and methods for depth-assisted perspective distortion correction
EP3066690A4 (en) 2013-11-07 2017-04-05 Pelican Imaging Corporation Methods of manufacturing array camera modules incorporating independently aligned lens stacks
US10119808B2 (en) 2013-11-18 2018-11-06 Fotonation Limited Systems and methods for estimating depth from projected texture using camera arrays
WO2015081279A1 (en) 2013-11-26 2015-06-04 Pelican Imaging Corporation Array camera configurations incorporating multiple constituent array cameras
US10089740B2 (en) 2014-03-07 2018-10-02 Fotonation Limited System and methods for depth regularization and semiautomatic interactive matting using RGB-D images
US9383550B2 (en) 2014-04-04 2016-07-05 Qualcomm Incorporated Auto-focus in low-profile folded optics multi-camera system
US9374516B2 (en) 2014-04-04 2016-06-21 Qualcomm Incorporated Auto-focus in low-profile folded optics multi-camera system
US9247117B2 (en) 2014-04-07 2016-01-26 Pelican Imaging Corporation Systems and methods for correcting for warpage of a sensor array in an array camera module by introducing warpage into a focal plane of a lens stack array
US9521319B2 (en) 2014-06-18 2016-12-13 Pelican Imaging Corporation Array cameras and array camera modules including spectral filters disposed outside of a constituent image sensor
US10013764B2 (en) 2014-06-19 2018-07-03 Qualcomm Incorporated Local adaptive histogram equalization
US9386222B2 (en) 2014-06-20 2016-07-05 Qualcomm Incorporated Multi-camera system using folded optics free from parallax artifacts
US9294672B2 (en) 2014-06-20 2016-03-22 Qualcomm Incorporated Multi-camera system using folded optics free from parallax and tilt artifacts
US9819863B2 (en) 2014-06-20 2017-11-14 Qualcomm Incorporated Wide field of view array camera for hemispheric and spherical imaging
US9541740B2 (en) 2014-06-20 2017-01-10 Qualcomm Incorporated Folded optic array camera using refractive prisms
US9549107B2 (en) 2014-06-20 2017-01-17 Qualcomm Incorporated Autofocus for folded optic array cameras
EP3467776A1 (en) 2014-09-29 2019-04-10 Fotonation Cayman Limited Systems and methods for dynamic calibration of array cameras
US9832381B2 (en) 2014-10-31 2017-11-28 Qualcomm Incorporated Optical image stabilization for thin cameras
US9942474B2 (en) 2015-04-17 2018-04-10 Fotonation Cayman Limited Systems and methods for performing high speed video capture and depth estimation using array cameras
JP6636963B2 (ja) * 2017-01-13 2020-01-29 株式会社東芝 画像処理装置及び画像処理方法
CN110462678B (zh) * 2017-03-30 2023-05-02 富士胶片株式会社 图像处理装置及图像处理方法
US10482618B2 (en) 2017-08-21 2019-11-19 Fotonation Limited Systems and methods for hybrid depth regularization
CN110532840B (zh) * 2018-05-25 2022-05-10 深圳市优必选科技有限公司 一种方形物体的形变识别方法、装置及设备
KR102646521B1 (ko) 2019-09-17 2024-03-21 인트린식 이노베이션 엘엘씨 편광 큐를 이용한 표면 모델링 시스템 및 방법
US11525906B2 (en) 2019-10-07 2022-12-13 Intrinsic Innovation Llc Systems and methods for augmentation of sensor systems and imaging systems with polarization
WO2021108002A1 (en) 2019-11-30 2021-06-03 Boston Polarimetrics, Inc. Systems and methods for transparent object segmentation using polarization cues
EP4081933A4 (en) 2020-01-29 2024-03-20 Intrinsic Innovation LLC SYSTEMS AND METHODS FOR CHARACTERIZING OBJECT POSE DETECTION AND MEASUREMENT SYSTEMS
EP4085424A4 (en) 2020-01-30 2024-03-27 Intrinsic Innovation LLC SYSTEMS AND METHODS OF DATA SYNTHESIS FOR TRAINING STATISTICAL MODELS ON DIFFERENT IMAGING MODALITIES INCLUDING POLARIZED IMAGES
JP7437188B2 (ja) 2020-02-27 2024-02-22 株式会社サキコーポレーション 検査装置
WO2021243088A1 (en) 2020-05-27 2021-12-02 Boston Polarimetrics, Inc. Multi-aperture polarization optical systems using beam splitters
US12069227B2 (en) 2021-03-10 2024-08-20 Intrinsic Innovation Llc Multi-modal and multi-spectral stereo camera arrays
US12020455B2 (en) 2021-03-10 2024-06-25 Intrinsic Innovation Llc Systems and methods for high dynamic range image reconstruction
US11290658B1 (en) 2021-04-15 2022-03-29 Boston Polarimetrics, Inc. Systems and methods for camera exposure control
US11954886B2 (en) 2021-04-15 2024-04-09 Intrinsic Innovation Llc Systems and methods for six-degree of freedom pose estimation of deformable objects
US12067746B2 (en) 2021-05-07 2024-08-20 Intrinsic Innovation Llc Systems and methods for using computer vision to pick up small objects
US11689813B2 (en) 2021-07-01 2023-06-27 Intrinsic Innovation Llc Systems and methods for high dynamic range imaging using crossed polarizers

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6473536B1 (en) * 1998-09-18 2002-10-29 Sanyo Electric Co., Ltd. Image synthesis method, image synthesizer, and recording medium on which image synthesis program is recorded
US6661927B1 (en) * 2000-07-27 2003-12-09 Motorola, Inc. System and method for efficiently encoding an image by prioritizing groups of spatially correlated coefficients based on an activity measure
US6865246B2 (en) * 2001-09-26 2005-03-08 Massachusetts Institute Of Technology True 3D cone-beam imaging method and apparatus
JP2005504571A (ja) * 2001-09-26 2005-02-17 マサチューセッツ インスティチュート オブ テクノロジー 多機能コーンビーム結像装置とその方法
JP4069855B2 (ja) * 2003-11-27 2008-04-02 ソニー株式会社 画像処理装置及び方法
JP4328692B2 (ja) * 2004-08-11 2009-09-09 国立大学法人東京工業大学 物体検出装置
JP4297501B2 (ja) * 2004-08-11 2009-07-15 国立大学法人東京工業大学 移動体周辺監視装置
JP3937414B2 (ja) * 2004-08-11 2007-06-27 本田技研工業株式会社 平面検出装置及び検出方法
CN101563709B (zh) * 2006-12-18 2013-07-31 皇家飞利浦电子股份有限公司 校准照相机系统
JP2008186145A (ja) 2007-01-29 2008-08-14 Mitsubishi Electric Corp 空撮画像処理装置および空撮画像処理方法
US8270770B1 (en) * 2008-08-15 2012-09-18 Adobe Systems Incorporated Region-based dense feature correspondence
JP4852591B2 (ja) 2008-11-27 2012-01-11 富士フイルム株式会社 立体画像処理装置、方法及び記録媒体並びに立体撮像装置
EP2640058B1 (en) * 2010-11-11 2017-07-12 Panasonic Intellectual Property Corporation of America Image processing device, image processing method, program, and imaging device
JP5800494B2 (ja) * 2010-11-19 2015-10-28 キヤノン株式会社 特定領域選択装置、特定領域選択方法及びプログラム

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