JP2005250628A - カメラキャリブレーションパターン、装置、および方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】簡易且つ適切にキャリブレーションを行うことができるカメラキャリブレーションパターン、装置、および方法を提供する。
【解決手段】キャリブレーションパターン300は、白で塗りつぶされた矩形301と、黒で塗りつぶされた矩形302と、白および黒以外の所定の色で塗りつぶされた矩形303〜307から構成されている。このキャリブレーションパターン300は、白で塗りつぶされた矩形301と黒で塗りつぶされた矩形302とを交互に配置させた市松模様において、矩形302の一部を矩形303〜307のいずれかに置き換えた構成からなる。
【選択図】図3
【解決手段】キャリブレーションパターン300は、白で塗りつぶされた矩形301と、黒で塗りつぶされた矩形302と、白および黒以外の所定の色で塗りつぶされた矩形303〜307から構成されている。このキャリブレーションパターン300は、白で塗りつぶされた矩形301と黒で塗りつぶされた矩形302とを交互に配置させた市松模様において、矩形302の一部を矩形303〜307のいずれかに置き換えた構成からなる。
【選択図】図3
Description
本発明はカメラキャリブレーションに関し、特に、キャリブレーションパターンを自動認識するための技術に関する。
カメラで撮像した複数枚の写真画像を用いて、計算機上で3次元復元などの処理を行う場合には、それらの画像を撮影したカメラの位置関係をまず求める(即ち、カメラの外部パラメータを求める)必要がある。このような、カメラの位置関係を求める作業のことを一般にカメラの外部キャリブレーションと呼ぶ。
一台のカメラで複数地点から撮像した画像を用いて三次元復元などの処理を行う場合、撮像した画像の情報から外部キャリブレーションが行われる。撮像した画像を用いて外部キャリブレーションを行う手法としては、基準物体をそれぞれの画像内に写し込み、その姿勢を画像から自動認識し、その情報を基にその画像を撮像したカメラ位置を求める手法がよく用いられる。この基準物体としては、平面に白黒の柄(市松模様など)をプリントしたパターンが広く用いられている。
このようなパターンを用いる最大の利点は、画像処理を工夫することによりコンピュータで画像内のパターンの位置を自動認識できることにある。パターンを写し込んだ画像をコンピュータに取り込み二値化などの処理を行うことによって、画像処理によりパターンの特徴点の座標を高精度に認識することが可能である(本明細書においては、画像内の所定箇所を特徴づける点および領域を特徴点と呼ぶ)。カメラの外部キャリブレーションにおいては、カメラにより撮像された画像上における特徴点の二次元座標とこの画像に対応する三次元空間におけるこの特徴点の三次元座標とからこのカメラに関する外部パラメータが求められる。さらに、コンピュータにパターンの特徴点の位置を入力しておくことによって、パターンの特徴点の並びからパターンに対するカメラの姿勢を算出することができる。
例えば特許文献1には、撮像された基準マークの位置を用いて、カメラキャリブレーションを自動で行う技術の例が開示されている。
カメラの外部キャリブレーションを高精度に行うためには、キャリブレーションパターンの大きさや特徴点の間隔などを、カメラ間距離(基線長)などに応じて、最適なものに変更する必要がある。
しかし、従来のキャリブレーションパターンを用いた場合には一種類のパターンのみしかキャリブレーションすることができないので、パターン自身の大きさや特徴点の間隔などを変化させると、その変化を手動等でコンピュータに入力する必要がある。そのため、作業が繁雑になってしまうという問題点があった。
また、従来のキャリブレーションパターンにおいては、上述した市松模様のように、特徴点が上下対称に幾何学的に配置されることが多い。そのため、パターンの自動認識を行った場合に、角度によってはパターンの向きを180°誤って認識してしまうので、キャリブレーションを適切に行うことができない場合があるという問題点があった。
また、従来のキャリブレーションパターンにおいては、上述した市松模様のように、白黒の柄のような所定のパターンの繰り返しで構成される。そのため、パターンの一部しか写っていない場合には、その部分がキャリブレーションパターン全体のどの部分かを特定できないので、キャリブレーションを適切に行うことができない場合があるという問題点があった。
本発明は以上の問題点を解決するためになされたものであり、簡易且つ適切にキャリブレーションを行うことができるカメラキャリブレーションパターン、装置、および方法を提供することを目的とする。
上記の課題を解決すべく、本発明に係るカメラキャリブレーションパターンは、カメラにより撮像された画像上における特徴点の二次元座標と画像に対応する三次元空間における特徴点の三次元座標とからカメラに関する外部パラメータを求めるための二色で構成されたカメラキャリブレーションパターンにおいて、二色以外の複数の色を含ませたことを特徴とする。
本発明に係るカメラキャリブレーションパターンは、カメラにより撮像された画像上における特徴点の二次元座標と画像に対応する三次元空間における特徴点の三次元座標とからカメラに関する外部パラメータを求めるための二色で構成されたカメラキャリブレーションパターンにおいて、二色以外の複数の色を含ませたことを特徴とするので、色を所定の用途に利用することが可能となる。
<実施の形態1>
実施の形態1に係るカメラキャリブレーションパターンは、白で塗りつぶされた矩形と黒で塗りつぶされた矩形とを交互に配置させた市松模様において、黒で塗りつぶされた矩形の一部を、白および黒以外の所定の色で塗りつぶされた矩形に置き換え、この色を用いたカラーコードでキャリブレーションパラメータを表すことを特徴とする。
実施の形態1に係るカメラキャリブレーションパターンは、白で塗りつぶされた矩形と黒で塗りつぶされた矩形とを交互に配置させた市松模様において、黒で塗りつぶされた矩形の一部を、白および黒以外の所定の色で塗りつぶされた矩形に置き換え、この色を用いたカラーコードでキャリブレーションパラメータを表すことを特徴とする。
図1に、本実施の形態に係るカメラキャリブレーション装置100の構成を示す。
図1に示すように、カメラキャリブレーション装置100は、画像取り込み手段110と、画像処理手段120と、コードパターン認識手段130と、カメラ姿勢算出手段140とを備える。これらは、カメラキャリブレーション装置100に内蔵されるCPU(図示しない)を用いて所定のソフトウェアに基づき動作する。
次に図2のフローチャートを用いて、図1に示されるカメラキャリブレーション装置100を用いたカメラキャリブレーション方法について説明する。
まず、ステップS1において、図1に示されるカメラ200は、(カメラ)キャリブレーションパターン300を撮像することにより、カラー表現された画像データを生成し、その画像データをカメラキャリブレーション装置100の画像取り込み手段110に入力させる。キャリブレーションパターン300は、図3に示すように、白で塗りつぶされた矩形301と、黒で塗りつぶされた矩形302と、白および黒以外の所定の色で塗りつぶされた矩形303〜307から構成されている。このキャリブレーションパターン300は、白で塗りつぶされた矩形301と黒で塗りつぶされた矩形302とを交互に配置させた市松模様において、矩形302の一部を矩形303〜307のいずれかに置き換えた構成からなる。図4に、図3の矩形303〜307周辺領域を拡大した様子を示す。
図3,4において、矩形303〜307は、それぞれ、桃色、灰色、青色、緑色、橙色で塗りつぶされている。また、矩形301〜307は、略正方形状を有するものとする。上記の撮像においては、少なくとも矩形303〜307については全てが欠けることなく撮像されるものとする。また、矩形301,303〜307は、所定の配列で組み合わされることにより、カラーコード341〜345を構成している。
ここで、矩形303〜307を塗りつぶす色としては、各色の成分をRGB空間で表した場合の色ベクトルの方向が互いに所定の基準角度以上ずれているものを用いる。これにより、後述するステップS2において画像データのカラー表現をグレースケール(白黒の階調表現)へ変換した後であっても、カラーコード341〜345を適切に読み取ることが可能となる。
また、これらの色として所定の閾値より明度が低いものを用いた場合には、グレースケールに変換された画像データに対してこの閾値を用いて二値化処理を行うことにより、矩形303〜307を矩形302として認識することが可能となる。従って、既存の白黒の柄のキャリブレーションパターンに用いられたのと同様のアルゴリズムで画像処理を行うことが可能となる。
次に、ステップS2〜S3において、画像処理手段120は、図5に示されるような格子点320を抽出する。
まず、ステップS2において、画像処理手段120は、画像データに対して、Tsaiの手法等の既存の手法を用いて、カメラ200の内部パラメータを求め、レンズ歪み補正を行う。そして、当該画像データのカラー表現をグレースケールに変換し、グレースケールの画像データに対して、膨張処理を行う。すなわち、図6に示すように、キャリブレーションパターン300において明度の高い部分(すなわち白で塗りつぶされた矩形301)を膨張させる。
次に、ステップS3において、図6に示されるような膨張処理されたグレースケールの画像データに対してhough変換等の既存の手法を用いることにより直線を抽出し、四方を当該直線で囲まれた領域を矩形302〜307として認識する(ここでは、説明の都合上、矩形302を例にとり説明する)。次に、図7に示すように、各矩形302において、頂点330を全て算出する。次に、図8に示すように、隣接する頂点330が存在するような頂点330(言い換えれば、所定の距離以内に他の頂点が存在するような頂点)を求め、隣接する二頂点間の中点をこの市松模様の格子点320として抽出し記憶する。これにより、市松模様の格子点320が求められる。
次に、ステップS4において、コードパターン認識手段130は、各格子点320周辺において、矩形303〜307が存在するかどうか(すなわち、カラーコード341〜345が存在するかどうか)を確認する。
まず、コードパターン認識手段130は、全カラーコードの位置の基準となるカラーコード341を探す。カラーコード341は、図4に示すように、カラーコード領域310の基準位置を表す桃色の矩形303と、基準軸の向きを表す灰色の矩形304とを含む。すなわち、矩形303から矩形304への向きが基準軸の向きとなり、以下で説明するように、この向きに他のカラーコードの読み取りが行われる。
次に、コードパターン認識手段130は、キャリブレーションパラメータを特定するためのカラーコード342〜345を探す。図4において、カラーコード342〜345は、カラーコード341に隣接する行から順次に並べられており、各行における各カラーコードの先頭位置は、矩形303の位置に合わせて定められる。
このカラーコード342〜345は、それぞれ、図3に示されるキャリブレーションパターン300において、矩形の横方向の総個数、矩形の縦方向の総個数、各矩形の横方向の長さ(mm)、および各矩形の縦方向の長さ(mm)を表している。そして、矩形304,305,306は、それぞれ、三進数における0,1,2に対応している。即ち、矩形の横方向の総個数は、カラーコード342で表され、00212(三進数)=23(十進数)となる。また、矩形の縦方向の総個数は、カラーコード343で表され、00122(三進数)=17(十進数)となる。また、各矩形の横方向の長さは、カラーコード344で表され、01010(三進数)=30(十進数)となる。また、各矩形の横方向の長さは、カラーコード345で表され、01010(三進数)=30(十進数)となる。コードパターン認識手段130は、上記のようなカラーコード341〜345を読み取ることにより、キャリブレーションパラメータを得ることができる。
次に、ステップS5において、カメラ姿勢算出手段140は、得られたキャリブレーションパラメータと格子点320の画像上の二次元座標と格子点320の三次元空間における三次元座標(世界座標)とから、Tsaiの手法等の既存の手法を用いて、カメラ200の姿勢を算出する。
このように、本実施の形態に係るキャリブレーションパターンにおいては、白で塗りつぶされた矩形301と黒で塗りつぶされた矩形302とを交互に配置させた市松模様において、黒で塗りつぶされた矩形302の一部を、白および黒以外の所定の色で塗りつぶされた矩形303〜307に置き換えているので、この所定の色を利用してカラーコードでキャリブレーションパラメータを表すことが可能となる。
これにより、キャリブレーションパラメータの自動認識が可能となるので、一旦キャリブレーションパターンを作成してしまえば、その後は作成したキャリブレーションパターンを利用することで、コンピュータへの手動入力が不要となる。従って、キャリブレーションパラメータを変化させた場合にも、キャリブレーションを簡易に行うことが可能となる。よって、画像を用いて三次元復元などの処理を行う場合に、復元対象の大きさ等に応じて、キャリブレーションパターンを最適な大きさのものに簡単に変更することが可能となる。
また、カラーコードが上下非対称になるようにパターン上で配置することにより、自動認識においてパターンの向きを180°誤って認識してしまうことを防ぐことができるので、キャリブレーションを適切に行うことが可能となる。
また、パターンの一部しか写っていない場合においても、パターン上における矩形303〜307の位置情報をカラーコードとして表しておくことにより、少なくとも矩形303〜307について欠けることなく撮像されていれば、その部分がキャリブレーションパターン全体のどの部分かを特定することができるので、キャリブレーションを適切に行うことが可能となる。
なお、前述したような、RGB空間における各色の成分の色ベクトルのずれに対応する基準角度は、実験の結果、概ね30°であることが分かっている。この実験は、白で塗りつぶされた図形と、黒で塗りつぶされた図形と、白および黒以外のn種類(nは自然数)の色で塗りつぶされた図形とを、アプリケーションソフトを用いて識別することにより行った。以下では、図9〜13を用いて、その実験の内容および結果について説明する。
図9には、RGB空間上に配置された正三角形400およびそれを貫く色ベクトルが示されている。この正三角形400の各頂点は、R(赤),G(緑),B(青)の各色にそれぞれ対応している。
図10〜13は、この実験において用いられた各色を、正三角形400と色ベクトルとの交点として示した図である。
図10には、正三角形400の各頂点に対応する色すなわちR,G,Bの3色が示されている。
図11には、R,G,Bの3色に、正三角形400を辺の長さが1/2倍の4個の正三角形401に分割するような3点に対応する3色を加えた、計6色が示されている。正三角形400の各頂点間の色ベクトルのずれは90°であるので、正三角形401の辺の長さに対応する色ベクトルのずれは、その1/2倍の45°となる。
図12には、R,G,Bの3色に、正三角形400を辺の長さが1/3倍の9個の正三角形402に分割するような7点に対応する7色を加えた、計10色が示されている。正三角形400の各頂点間の色ベクトルのずれは90°であるので、正三角形402の辺の長さに対応する色ベクトルのずれは、その1/3倍の30°となる。
図13には、R,G,Bの3色に、正三角形400を辺の長さが1/4倍の16個の正三角形403に分割するような12点に対応する12色を加えた、計15色が示されている。正三角形400の各頂点間の色ベクトルのずれは90°であるので、正三角形403の辺の長さに対応する色ベクトルのずれは、その1/4倍の22.5°となる。
この実験においては、図10〜13の各点に対応する色で塗りつぶされた図形をプリンタで打ち出し、デジタルカメラを用いて、正面、斜め30°、および斜め60°の角度からそれぞれ画像を撮像した。そして、アプリケーションソフトを用いて、得られた画像の画素値から色ベクトルを計算することにより、打ち出された図形の色と撮像された画像の色とが同じ色と判定できるかどうかを確認した。この色としては、n=1〜3の場合には図10で示される各色を用いた。また、n=4〜6の場合には図11で示される各色を用いた。また、n=7〜10の場合には図12で示される各色を用いた。また、n=11〜15の場合には図13で示される各色を用いた。なお、プリンタとしては、セイコーエプソン株式会社製のLP−8300Cを用い、デジタルカメラとしては、キャノン株式会社製のPowerShotS50を用いた。また、撮像時の照明としては、蛍光灯を使用した。
その結果、n≦10の場合には、全ての色が正しく認識できたが、n>11の場合には、近接する色同士が誤認識されることがあった。これは、プリンタおよびデジタルカメラの色再現能力や、蛍光灯の照明能力によって、色ベクトルがずれて認識されるためと考えられる。図12と図13との比較により、この色ベクトルのずれは22.5〜30°の範囲にあると考えられる。従って、各色の色ベクトルのずれを30°以上とすることにより、カラーコード341〜345を適切に読み取ることが可能となる。
100 カメラキャリブレーション装置、110 画像取り込み手段、120 画像処理手段、130 コードパターン認識手段、140 カメラ姿勢算出手段、200 カメラ、300 キャリブレーションパターン、301〜307 矩形、320 格子点、330 頂点、341〜345 カラーコード、400〜403 正三角形。
Claims (8)
- カメラにより撮像された画像上における特徴点の二次元座標と前記画像に対応する三次元空間における前記特徴点の三次元座標とから前記カメラに関する外部パラメータを求めるための二色で構成されたカメラキャリブレーションパターンにおいて、
前記二色以外の複数の色を含ませた
ことを特徴とするカメラキャリブレーションパターン。 - 請求項1に記載のカメラキャリブレーションパターンであって、
前記複数の色の配列で所定のカラーコードを構成する
ことを特徴とするカメラキャリブレーションパターン。 - 請求項1又は請求項2に記載のカメラキャリブレーションパターンであって、
前記複数の色の色ベクトルの方向は互いに30°以上ずれている
ことを特徴とするカメラキャリブレーションパターン。 - 請求項1乃至請求項3のいずれかに記載のカメラキャリブレーションパターンであって、
前記複数の色は非対称に配置される
ことを特徴とするカメラキャリブレーションパターン。 - 請求項1乃至請求項4のいずれかに記載のカメラキャリブレーションパターンから生成された画像データに基づき所定のコードパターンを認識するコードパターン認識手段
を備えることを特徴とするカメラキャリブレーション装置。 - 請求項5に記載のカメラキャリブレーション装置であって、
前記カメラキャリブレーションパターンを二値化する二値化手段
をさらに備え、
前記二値化手段は全ての前記複数の色を前記二色のうちのいずれか一色のみとして認識する
ことを特徴とするカメラキャリブレーション装置。 - 請求項1乃至請求項4のいずれかに記載のカメラキャリブレーションパターンを撮像することにより画像データを生成する工程と、
生成された前記画像データに基づき所定のコードパターンを認識する工程と
を備えることを特徴とするカメラキャリブレーション方法。 - 請求項7に記載のカメラキャリブレーション方法であって、
前記カメラキャリブレーションパターンを二値化する二値化工程
をさらに備え、
前記二値化工程において、全ての前記複数の色は前記二色のうちのいずれか一色のみとして認識される
ことを特徴とするカメラキャリブレーション方法。
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