JP2001229388A - 画像データのマッチング方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】従来技術では、基準の画像からチップ画像をと
り、もう一方の画像の対応点を求めるマッチングを基準
画像の全点について繰り返し行っていたため、高速で精
度よく対応点を探索することができなかった。 【解決手段】複数の画像から３次元の差層データを作成
し、差層データ上で対応点を探索し修正する。このこと
により、高速で精度よく３次元形状計測することができ
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像から地図を作
成する分野や、撮影画像をもとに画像を加工処理する分
野に関する。

【０００２】

【従来の技術】本発明に関する画像から対応点を求める
画像マッチング技術の従来技術は、高木幹雄、下田陽久
監修「画像解析ハンドブック」、７０７頁から７１２
頁、（東京大学出版会、平成３年１月発行）に記載され
ているように、テンプレートマッチング（チップマッチ
ングとも言う、以下チップマッチングと記す）が、一般
的によく知られている。チップマッチングは、基準の画
像から小領域のチップ画像を切り出し、もう一方の画像
中に設定した探索領域（サーチエリア）内で類似度（マ
ッチ度）の大きな所を求め、対応点として算出するもの
である。マッチ度は、一般的に小領域での差分の絶対値
を平均して算出する。

【０００３】チップ画像の切り出しでは、基準となる画
像の着目画素I(x,y)を中心としたmxm(mは任意の定数）
の領域の画素にて作成する。また、着目画素I(x,y)をx:
0〜x軸の最大値、y:0〜y軸の最大値として、順次処理す
ることにより、基準画像の全点に対応するもう一方の画
像の対応点を求めることができる。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】前記従来技術では、基
準の画像からチップ画像をとり、もう一方の画像の対応
点を求めるマッチングを基準画像の全点について繰り返
し行っていた。このため、次の問題点があった。

【０００５】（１）マッチ度を求める差分計算の計算量
は、全点とチップの大きさおよびサーチエリアの大きさ
の乗算を必要とした。この膨大な計算量のため、画像の
対応点を求めるマッチングは低速な処理にとどまってい
た。

【０００６】（２）全画素の対応点には、片方の画像に
映っていない隠蔽部分（オクルージョンとも言う）のミ
スマッチした対応点も含まれていた。このミスマッチし
た対応点を判断する基準がなく除去修正することができ
なかった。

【０００７】以上、従来技術のマッチングでは、高速で
精度よく対応点を探索することができなかった。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、以下の手段を創案した。

【０００９】撮影した画像に対し、各々画像に映った物
体あるいは場所をもとに、画像に映った物体の形状を計
測する３次元形状計測処理において、１つの画像を基準
画像として基準以外の画像と差分をとり、差層データを
作成する差層作成処理と、差層データの各場所から類似
の程度を評価値として計算し、評価データを作成する評
価処理と、評価データから、立体形状の位置を決定する
位置決定処理を設け、差層作成処理は、基準以外の画像
を視差方向に順次ずらし、ずらした画像と基準画像との
画素ごとの差分をとり差画像を順次作成し、順次作成し
た差画像を積み重ねて、層状の３次元構造をもつ差層デ
ータに登録する。評価処理は、差層データ上の着目デー
タ近傍領域を決め、着目データおよび近傍領域のデータ
から類似度を求め、求めた類似度を評価値として、評価
データである層状の３次元構造をもつ評価層データに登
録する。位置決定処理は、評価データである層状の３次
元構造をもつ評価層データから３次元上の複数の対応点
候補を選択し、選択した複数の対応点候補を１つの集団
とみなし、１つの集団の位置から外れた不適切な場所を
示す対応点候補を削除修正する。

【００１０】このことにより、高速で精度よく対応点を
探索することができる。

【００１１】

【発明の実施の形態】（実施の形態１）画像に映った物
体の形状を計測する３次元形状計測処理について、実施
の形態を述べる。３次元形状計測処理の構成を図２に示
す。本実施の形態では、２枚の画像を入力とした例を示
す。以下、図に従い説明する。

【００１２】図に示す３次元形状計測処理２１０は、左
視点の画像１１０と右視点の画像１２０を入力とし、画
像中に映った立体の形状を示す立体形状データ１５０を
出力する。３次元形状計測処理２１０は、画像入力処理
２０１、差層作成処理２０２、評価処理２０３、位置決
定処理２０４および出力処理２０５よりなる。本発明の
実施の形態１では、３次元形状計測処理２１０を差層作
成処理２０２、評価処理２０３、位置決定処理２０４の
３つの処理で構成したことに特徴がある。

【００１３】以下、処理の詳細を（１．１）、（１．
２）、（１．３）、（１．４）および（１．５）にて述
べる。

【００１４】（１．１）画像入力処理２０１ 左視点画像１１０および右視点画像１２０をファイルか
ら入力する。

【００１５】（１．２）差層作成処理２０２ 図１に差層作成処理２０２の概要を、図３に差層作成処
理２０２のフローチャートを示す。

【００１６】以下、図３のフローチャートに基づき、図
番号をステップ番号として手順を説明する。

【００１７】ステップ３０１：初期設定 左視点画像１１０と右視点画像１２０の撮影位置による
視差方向から、右視点画像１２０をずらす初期位置α
（αは任意の定数）と刻み幅β（βは任意の定数）をル
ープ終了回数γ（γは任意の定数）を設定する。視差方
向は、一般的にエピポーララインと呼ばれ、詳細は以下
に示す文献に記載されており、本発明の実施の形態では
省略する。

【００１８】高木幹雄、下田陽久監修「画像解析ハンド
ブック」、５９４頁から６００頁、（東京大学出版会、
平成３年１月発行） 図１の概要では、視差方向がｘ座標の方向である例を示
す。以下、実施の形態１では、視差方向をｘ座標の方向
とした場合について述べる。

【００１９】ステップ３０２：視差方向ずらし 右視点画像１２０を視差方向にずらす。初期位置αと刻
み幅βからずれ量を求め、ずれ量をもとに右視点画像１
２０の全画素を移動する。これにより、ずらした右視点
画像１３０を作成する。

【００２０】ステップ３０３：差分計算 左視点画像１１０とずらした右視点画像１２０を画素ご
とに差分する。差分計算を次式に示す。

【００２１】

【数１】

【００２２】上記式を全画素について計算することによ
り、差分画像を作成する。

【００２３】ステップ３０４：差分登録 上記ステップ３０３にて作成した差分画像を差層データ
１４０に登録する。差層データ１４０は、図１に示すよ
うに両視点画像のｘ座標ｙ座標のほかに、ｚ座標からな
る３次元の配列構造である。ｚ座標は、差分画像を順次
保存するための軸であり、ループ回数の値に相当する。

【００２４】差層データ１４０のｚ座標に対し、ループ
回数の層に、上記ステップにて作成した差分画像を保存
し、差分登録を実行する。

【００２５】ステップ３０５：ループ終了 ループ回数を１増加させ、ループ回数がループ終了回数
γとなるまで、ステップ３０２からステップ３０４を繰
り返し実行する。

【００２６】上記の差層作成処理２０２において、上記
手順を実行し差層データを作成することにより、従来技
術では必要であった差分計算の重複範囲が、本発明では
不必要となり、高速に処理することができる。

【００２７】（１．３）評価処理２０３ 図４に、評価処理２０３のフローチャートを示す。

【００２８】以下、図４のフローチャートに基づき、図
番号をステップ番号として手順を説明する。

【００２９】ステップ４０１：初期設定 評価値を求めるためのmxm（mは任意の定数）評価範囲を
設定する。

【００３０】ステップ４０２：評価値計算 評価範囲をもとに、差層データの着目点における評価値
を計算する。評価値計算を次式に示す。

【００３１】

【数２】

【００３２】ステップ４０３：評価値登録 上記ステップ４０３にて算出した評価値を評価層データ
に登録する。評価層データは、差層データと同様の３次
元の配列構造である。差層データ１４０における着目点
の座標(x,y,z)と同様の評価層データの位置に、評価値
を保存することで、評価登録を実行する。

【００３３】ステップ４０４：終了判断 差層データの全点が処理されるまで、ステップ４０２か
らステップ４０３を繰り返し実行する。

【００３４】上記の評価処理２０３において、上記手順
を実行し評価層データを作成することにより、次に述べ
る位置決定処理２０４にて、対応点の削除修正が容易と
なり、精度よく３次元形状計測することができる。

【００３５】（１．４）位置決定処理２０４ 図５に、位置決定処理２０４のフローチャートを示す。

【００３６】以下、図５のフローチャートに基づき、図
番号をステップ番号として手順を説明する。

【００３７】ステップ５０１：対応点選定 上記評価処理２０３にて作成した評価層データを探索
し、評価の最大値を順次求める。図６に評価層データ６
１０の探索方向の例を示す。探索の方向には２つの方向
を定める。１つは、ｘ座標、ｙ座標上で、ｚ座標の方向
６１１に探索する。２つめは、右視点画像１２０の視差
方向とｚ座標の方向で合成された方向６１２に探索す
る。実施の形態１では、視差方向がｘ座標の方向を例と
してるため、２つめの探索方向６１２は、ｘ座標の方向
とｚ座標の方向に順に増加する斜め方向となる。この２
つの方向にて、最大評価値の位置を対応点の候補として
選定する。

【００３８】ステップ５０２：対応点修正 上記選定した対応点の候補のなかで、立体形状として不
適切な対応点を削除修正する。図６に、探索し選定した
対応点の候補の削除修正の例を示す。図に示す対応点の
候補６０１は、周囲の対応点候補からかけ離れた位置に
あり、探索方向６１２上に対応点の候補６０２が存在す
る。

【００３９】この場合、対応点の候補６０１を削除ある
いは周囲の対応点の平均的な位置に修正する。また、対
応点の候補６０３は、周囲の対応点候補から離れた位置
にあり、探索方向６１１および探索方向６１２上に対応
点の候補は見当たらない。この場合についても、対応点
の候補６０３を削除あるいは周囲の対応点の候補の平均
的な位置に修正する。ここで、平均的な位置とは、周囲
の対応点の候補で構成する仮想面６０４の位置である。

【００４０】ステップ５０３：立体形状位置計算 上記ステップにて修正し決定した対応点から、立体形状
位置を計算をする。対応点のｘ座標、ｙ座標から、左視
点画像１１０上の点L(x,y)と、視差方向および対応点の
ｚ座標から右視点画像１２０上の点R(x+z,y)を画像対応
点として、３次元形状位置を計算する。３次元形状位置
の算出の細は以下に示す文献に記載されており、本発明
の実施の形態では省略する。

【００４１】高木幹雄、下田陽久監修「画像解析ハンド
ブック」、５９４頁から６００頁、（東京大学出版会、
平成３年１月発行） 上記の位置決定処理２０４において、３次元構造上で対
応点の修正を行うことにより、対応点の削除修正が容易
となり、精度よく３次元形状計測することができる。

【００４２】（１．５）出力処理２０５ 立体形状データをファイルへ出力する。

【００４３】以上、実施の形態１では、３次元構造をも
つ差層データを作成し、差層データを評価し３次元上の
対応点候補を求め、対応点候補の３次元位置から、不適
切な対応点候補を修正する。このことにより、高速で精
度よく対応点を探索でき、３次元形状計測することがで
きる。

【００４４】（実施の形態１の変更例１）上記実施の形
態１の差層作成処理２０２では、差層データ１４０に左
視点画像１１０とずらした右視点画像１２０の差分のみ
を登録した。変更例１では、さらに、画像中の対象物の
エッジを方向ベクトルとおき、方向ベクトルの類似度を
差層データ１４０に登録する方法について述べる。図７
に変更例の概要を示し、図８に変更した差層作成処理１
４０のフローチャートを示す。

【００４５】以下、図８のフローチャートに基づき、図
番号をステップ番号として手順を説明する。

【００４６】ステップ８０１：初期設定 初期設定は、実施の形態１のステップ３０１と同様であ
る。

【００４７】ステップ８０２：視差方向ずらし 視差方向ずらしは、実施の形態１のステップ３０２と同
様である。

【００４８】ステップ８０３：差分計算 差分計算は、実施の形態１のステップ３０３と同様であ
る。

【００４９】ステップ８０４：差分登録 差分登録は、実施の形態１のステップ３０４と同様であ
る。

【００５０】ステップ８０５：ループ終了 ループ終了は、実施の形態１のステップ３０５と同様で
ある。

【００５１】ステップ８０６：微分画像作成 左視点画像１１０および右視点画像１２０を微分し、画
像中の対象物エッジからなる画像を作成する。微分方法
についての詳細は以下に示す文献に記載されており、本
発明の実施の形態では省略する。

【００５２】高木幹雄、下田陽久監修「画像解析ハンド
ブック」、５５０頁から５７５頁、（東京大学出版会、
平成３年１月発行） ステップ８０７：微分画像の視差方向ずらし 右視点の微分画像を視差方向にずらし、ずらした右視点
の画像７２０を作成する。作成方法は、ステップ８０２
の対象画像である右視点画像１２０を右視点の微分画像
に置き換え、ステップ８０２と同様の処理を実行する。

【００５３】ステップ８０８：エッジ方向ベクトル計算 左視点の微分画像７１０およびずらした右視点の微分画
像７２０から各々エッジ方向ベクトルを計算する。着目
画素I(x,y)において、着目画素がδ以上の値（δは任意
の定数）であり、着目画素の近傍画素にδ値以上の画素
値があれば、着目画素からδ値以上の近傍画素の方向を
エッジ方向ベクトルとする。図７に示すように、左視点
の微分画像におけるエッジ方向ベクトル７３０およびず
らした右視点の微分画像におけるエッジ方向ベクトル７
４０となる。両ベクトルを全画素について算出する。

【００５４】ステップ８０９：エッジ類似度計算 左視点の微分画像におけるエッジ方向ベクトル７３０お
よびずらした右視点の微分画像におけるエッジ方向ベク
トル７４０から類似度を算出する。類似度は、両ベクト
ルの内積の絶対値とする。内積についての詳細は以下に
示す文献に記載されており、本発明の実施の形態では省
略する。

【００５５】村上正康ほか「教養の線形代数」、９８頁
から１０１頁、（培風館、１９８９年１月発行） ステップ８１０：エッジ類似度登録 上記類似度を差層データ１４０に登録する。この処理に
より、差層データ１４０は、差分データとエッジ方向類
似度からなる差エッジベクトル７５０を３次元の配列構
造の成分として持つ。

【００５６】ステップ８１１：ループ終了 終了条件を満たすまで、ステップ８０６からステップ８
１０を繰り返し実行する。

【００５７】差層作成処理１４０にて上記ステップを実
行し、評価処理２０３にてステップ４０２の評価値計算
を、数２およびベクトル類似度から計算することによ
り、高精度の評価値を求めることができ、実施の形態１
と同様の効果が得られる。

【００５８】（実施の形態１の変更例２）上記実施の形
態１の差層作成処理２０２では、差層データ１４０に左
視点画像１１０とずらした右視点画像１２０の差分のみ
を登録した。変更例２では、視差方向が未知であるとき
の差層データ１４０の作成する方法について述べる。図
９に変更例の概要を示し、図１０に変更した差層作成処
理２０２のフローチャートを示す。

【００５９】以下、図１０のフローチャートに基づき、
図番号をステップ番号として手順を説明する。

【００６０】ステップ１００１：格子点設定 差層データ１４０上にｘ座標にａ間隔（ａは任意の定
数）、ｙ座標にｂ間隔（ｂは任意の定数）、ｚ座標にｃ
間隔（ｃは任意の定数）毎の格子点を設定する。

【００６１】ステップ１００２：視線ベクトル計算 着目格子点９３０から、両画像の視点までの視線ベクト
ルを計算する。視線ベクトルの詳細については、以下に
示す文献に記載されており、本発明の実施の形態では省
略する。

【００６２】高木幹雄、下田陽久監修「画像解析ハンド
ブック」、５９４頁から６００頁、（東京大学出版会、
平成３年１月発行） 画像Ａの実際に撮影した場所の視点９１１までの視線ベ
クトル９１２および画像Ｂの実際に撮影した場所の視点
９２１までの視線ベクトル９２２を算出する。

【００６３】ステップ１００３：交点計算 上記算出した視線ベクトルと撮影面との交点を計算す
る。交点計算は、上記視線ベクトル計算と同様の文献に
記載されており、本発明の実施の形態では省略する。

【００６４】画像Ａの撮影面９１０における視線ベクト
ル９１２との交点９１３および画像Ｂの撮影面９２０に
おける視線ベクトル９２２との交点９２３を求める。

【００６５】ステップ１００４：輝度計算 画像Ａの交点９１３の輝度を算出する。画像Ａの交点９
１３は、画素上の格子点ではなく、一般に浮動小数点で
あり、この浮動小数点近傍の４ｘ４格子点の画素値を用
いて、キュービックコンボリューションにより、交点９
１３の輝度を算出する。

【００６６】キュービックコンボリューションの詳細は
以下に示す文献に記載されており、本発明の実施の形態
では省略する。

【００６７】高木幹雄、下田陽久監修「画像解析ハンド
ブック」、４４３頁から４４４頁、（東京大学出版会、
平成３年１月発行） 画像Ｂの交点９２３についても、同様の処理を実行し、
輝度を計算する。

【００６８】ステップ１００５：輝度差分 上記二つの輝度の差分を実行し、着目格子点９３０に登
録する。

【００６９】ステップ１００６：終了判断 差層データ１４０の全格子点について、ステップ１００
２からステップ１００５を繰り返し実行する。

【００７０】以上の変更例により、実施の形態１と同様
の効果が得られる。

【００７１】（実施の形態２）実施の形態１の代替案と
して、複数の画像を伴う３次元形状計測処理２１０につ
いて、実施の形態を示す。以下、３つの画像に対する処
理について、実施の形態１との変更点のみを述べる。

【００７２】（２．１）画像入力処理２０１ 画像１、画像２および画像３をファイルから入力する。

【００７３】（２．２）差層作成処理２０２ ステップ３０１：初期設定 初期設定は、実施の形態１と同様である。

【００７４】ステップ３０２：視差方向ずらし 図１１に差層作成処理２０２の概要を示す。画像１（１
１１０）を基準画像とし、基準以外の画像である画像２
（１１２０）および画像３（１１３０）を各々の視差方
向にずらし、ずらした画像２’（１１４０）および画像
３’（１１５０）を作成する。

【００７５】ステップ３０３：差分計算 上記ステップにて作成した画像２’（１１４０）および
画像３’（１１５０）と基準画像である画像１（１１１
０）とを差分する。

【００７６】ステップ３０４：差分登録 画像１（１１１０）と画像２’（１１４０）の差分およ
び画像１（１１１０）と画像３’（１１５０）の 差分
を差ベクトル１１６０として、差層データ１４０に登録
する。

【００７７】ステップ３０５：ループ終了 ループ終了は、実施の形態１と同様である。

【００７８】（２．３）評価処理２０３ ステップ４０１：初期設定 初期設定は、実施の形態１と同様である。

【００７９】ステップ４０２：評価値計算 評価範囲をもとに、差層データ１４０の着目点における
差ベクトル１１６０を用いて評価値を計算する。評価値
の計算は、差ベクトル１１５０の各成分について、実施
の形態１と同様に算出し、各成分の算出結果を自乗平均
することで求める。

【００８０】ステップ４０３：評価値登録 初期設定は、実施の形態１と同様である。

【００８１】ステップ４０４：終了判断 終了判断は、実施の形態１と同様である。

【００８２】（２．４）位置決定処理２０４ 位置決定処理２０４は、実施の形態１と同様である。

【００８３】（２．５）出力処理２０５ 出力処理２０５は、実施の形態１と同様である。

【００８４】以上、実施の形態２では、２枚以上の複数
の画像に対して、差層データを作成することで、精度よ
く３次元形状計測することができる。

【００８５】（実施の形態２の変更例１）上記実施の形
態１の差層作成処理２０２では、差層データ１４０に左
視点画像１１０とずらした右視点画像１２０の差分のみ
を登録した。変更例１では、さらに、画像中の対象物の
エッジを方向ベクトルとおき、方向ベクトルの類似度を
差層データ１４０に登録することもできる。

【００８６】差層作成処理２０２において、実施の形態
１の変更例１と同様に、３つの画像から各々の微分画像
を作成し、基準以外の微分画像をずらし、各々の着目画
素におけるエッジ方向ベクトルを計算し、エッジ類似度
を求め、差層データに登録する。

【００８７】評価処理２０３において、実施の形態１の
変更例１と同様に、ステップ４０２の評価値計算を、差
分およびベクトル類似度から計算する。

【００８８】以上の変更例により、高精度の評価値を求
めることができ、実施の形態２と同様の効果が得られ
る。

【００８９】（実施の形態２の変更例２）実施の形態２
では視差方向が既知であったが、視差方向が未知である
ときでも、差層データ１４０を作成することができる。

【００９０】差層作成処理２０２において、実施の形態
１の変更例２と同様に、差層データ１４０上に格子点設
定し、着目格子点から、両画像の視点までの視線ベクト
ルを計算する。さらに、算出した視線ベクトルと撮影面
との交点から輝度を算出する。各々の画像にて算出した
輝度について、差分をとる。

【００９１】以上の変更例により、実施の形態２と同様
の効果が得られる。

【００９２】

【発明の効果】本発明によれば、以下の効果がある。

【００９３】複数の画像から３次元構造をもつ差層デー
タを作成し、差層データを評価し３次元上の対応点候補
を求め、対応点候補の３次元位置から、不適切な対応点
候補を修正する。このことにより、高速で精度よく対応
点を探索でき、３次元形状計測することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本実施の形態１の差層作成処理の概要を示す図
である。

【図２】本実施の形態１の３次元形状計測処理のフロー
チャートを示す図である。

【図３】本実施の形態１の差層作成処理のフローチャー
トを示す図である。

【図４】本実施の形態１の評価処理のフローチャートを
示す図である。

【図５】本実施の形態１の位置決定処理のフローチャー
トを示す図である。

【図６】本実施の形態１の位置決定処理の概要を示す図
である。

【図７】本実施の形態１の変更例１の差層作成処理の概
要を示す図である。

【図８】本実施の形態１の変更例１の差層作成処理のフ
ローチャートを示す図である。

【図９】本実施の形態１の変更例２の差層作成処理の概
要を示す図である。

【図１０】本実施の形態１の変更例２の差層作成処理の
フローチャートを示す図である。

【図１１】本実施の形態２の差層作成処理の概要を示す
図である。

【符号の説明】

１１０…左視点画像、１２０…右視点画像、１３０…ず
らした右視点画像、１４０…差層データ、１５０…立体
形状データ、２０１…画像入力処理、２０２…差層作成
処理、２０３…評価処理、２０４…位置決定処理、２０
５…出力処理、２１０…３次元形状計測処理、３０１…
初期設定、３０２…視差方向ずらし、３０３…差分計
算、３０４…差分登録、３０５…ループ終了、４０１…
初期設定、４０２…評価値計算、４０３…評価値登録、
４０４…終了判断、５０１…対応点選定、５０２…対応
点修正、５０３…立体形状位置計算、６０１…対応点の
候補、６０２…対応点の候補、６０３…対応点の候補、
６０４…仮想面、６１０…評価層データ、６１１…探索
方向、６１２…探索方向、７１０…左視点の微分画像、
７２０…ずらした右視点の画像、７３０…左視点の微分
画像におけるエッジ方向ベクトル、７４０…右視点の微
分画像におけるエッジ方向ベクトル、７５０…差エッジ
ベクトル、８０１…初期設定、８０２…視差方向ずら
し、８０３…差分計算、８０４…差分登録、８０５…ル
ープ終了、８０６…微分画像作成、８０７…微分画像の
視差方向ずらし、８０８…エッジ方向ベクトル計算、８
０９…エッジ類似度計算、８１０…エッジ類似度登録、
８１１…ループ終了、９１０…画像Ａの撮影面、９１１
…画像Ａの視点、９１２…画像Ａの視線ベクトル、９１
３…画像Ａの交点、９２０…画像Ｂの撮影面、９２１…
画像Ｂの視点、９２２…画像Ｂの視線ベクトル、９２３
…画像Ｂの交点、９３０…着目格子点、１００１…格子
点設定、１００２…視線ベクトル計算、１００３…交点
計算、１００４…輝度計算、１００５…輝度差分、１０
０６…終了判断、１１１０…画像１、１１２０…画像
２、１１３０…画像３、１１４０…画像２’、１１５０
…画像３’、１１６０…差ベクトル。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０６Ｔ 7/20 Ｇ０１Ｂ 11/24 Ｍ Ｇ０６Ｆ 17/40 Ｇ０６Ｆ 15/62 ３５０Ｖ Ｇ０９Ｂ 29/00 15/70 ４００ 15/74 ３３０Ａ Ｆターム(参考） 2C032 HC23 2F065 AA51 DD06 FF05 GG10 QQ13 QQ38 UU05 5B050 BA02 BA04 BA09 BA17 DA01 EA07 EA12 EA18 EA28 5B057 AA13 AA14 CA12 CA16 CB12 CB16 CD02 DA07 DB03 DC08 DC09 DC16 DC32 5L096 CA05 DA02 EA15 FA06 FA10 FA67 FA69 GA02 GA08 JA04 JA11 KA13

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 ２枚の画像を撮影し、各々画像に映った
   物体あるいは場所をもとに、画像に映った物体の形状を
   計測する３次元形状計測処理において、 １つの画像を基準画像として基準以外の画像と差分をと
   り、差層データを作成する差層作成処理と、 該差層データの各場所から類似の程度を評価値として計
   算し、評価データを作成する評価処理と、 該評価データから、立体形状の位置を決定する位置決定
   処理を設け、 該差層作成処理は、該基準以外の画像を視差方向に順次
   ずらし、該ずらした画像と該基準画像との画素ごとの差
   分をとり差画像を順次作成し、該順次作成した差画像を
   積み重ねて、層状の３次元構造をもつ該差層データに登
   録することを特徴とする画像データのマッチング方法。
2. 【請求項２】 請求項１の評価処理において、 該差層データ上の着目データ近傍領域を決め、該着目デ
   ータおよび該近傍領域のデータから類似度を求め、求め
   た該類似度を評価値として、該評価データである層状の
   ３次元構造をもつ評価層データに登録することを特徴と
   する画像データのマッチング方法。
3. 【請求項３】 請求項１の位置決定処理において、 該評価データである層状の３次元構造をもつ評価層デー
   タから３次元上の複数の対応点候補を選択し、選択した
   該複数の対応点候補を１つの集団とみなし、該１つの集
   団の位置から外れた不適切な場所を示す対応点候補を削
   除修正することを特徴とする画像データのマッチング方
   法。
4. 【請求項４】請求項１の差層作成処理の代替案として、 該基準以外の画像を視差方向に順次ずらし、ずらした画
   像と基準画像との画素ごとの差分をとり差画像を順次作
   成し、該順次作成した差画像を積み重ねて、層状の３次
   元構造をもつ該差層データに登録し、 各々の画像を着目画素と着目画素の近傍とで微分した各
   々の微分画像を作成し、基準以外の微分画像を視差方向
   に順次ずらし、該ずらした微分画像と該基準の微分画像
   との画素ごとのエッジ方向の類似度を順次算出し、該順
   次算出したエッジ方向の類似度を順次積み重ねて、該差
   層データに登録することを特徴とする画像データのマッ
   チング方法。
5. 【請求項５】 請求項１の差層作成処理の代替案とし
   て、 各々の画像において、撮影した視点位置と差層データ上
   の着目位置から視線ベクトルを計算し、該視線ベクトル
   と画像撮影面の交点を求め、該画像撮影面の交点の画素
   輝度を算出し、 各々の画像における該算出した画素輝度の差分をとり、
   該差層データに登録することを特徴とする画像データの
   マッチング方法。
6. 【請求項６】複数の画像を撮影し、各々画像に映った物
   体あるいは場所をもとに、画像に映った物体の形状を計
   測する３次元形状算出処理において、 １つの画像を基準画像として基準以外の各々の画像と差
   分をとり、差層データを作成する差層作成処理と、 該差層データの各場所から類似の程度を評価値として計
   算し、評価データを作成する評価処理と、 該評価データから、立体形状の位置を決定する位置決定
   処理を設け、 該差層作成処理は、該基準以外の各々の画像を視差方向
   に順次ずらし、ずらした各々の画像と基準画像との画素
   ごとの差分をとり、各々の画素ごとの差分を成分とした
   差ベクトルのデータを順次作成し、該順次作成した差ベ
   クトルのデータを順次積み重ねて、層状の３次元構造を
   もつ該差層データに登録することを特徴とする画像デー
   タのマッチング方法。