JP2006148745A - カメラの校正方法及びカメラの校正装置 - Google Patents

カメラの校正方法及びカメラの校正装置 Download PDF

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Abstract

【課題】 カメラの内部パラメータのみならず外部パラメータに係る情報を必要とすることなく、カメラの校正を適切に行い得る校正方法及び装置を提供する。
【解決手段】 少なくとも4点の座標情報を含む平面状の校正指標(c1)を第1の平面S1に配置し、校正指標をその視界内に含むカメラ画像の画像面を第2の平面S2として入力する。第2の平面上に存在し校正指標の所定の部位に対応する点(c2)を特定し、第1の平面と第2の平面に共通して包含される少なくとも4点の対応関係に基づき、第1の平面と第2の平面との間のホモグラフィを演算して、カメラ画像を校正する。
【選択図】 図1

Description

本発明は、カメラの校正方法及びカメラの校正装置に関し、特に、3次元空間を2次元画像に投影するカメラによるカメラ画像に対し校正を行うカメラの校正方法及びカメラの校正装置に係る。
従来、カメラの校正方法に関しては、種々の提案がされており、この中の一つに、形状が予め既知であって特徴ある立体物を、校正用の指標として3次元空間上に置き、その立体物の特徴点がカメラの画像座標系でどのように表示されるかによって、カメラパラメータを算出する方法が知られている。
例えば、非特許文献1には、特徴ある立体物校正指標を用いて、11自由度のカメラパラメータを算出する方法が開示されている。これにおいては、カメラパラメータを決定するために、特徴ある立体物をカメラで撮像可能な位置に置き、立体物がカメラの画像座標系において、どの点に表示されるかを幾何学的に算出し、3次元空間からカメラパラメータを決定する方法を取っている。しかし、このように、車両にカメラを取り付けた後、カメラの校正を行う方法にあっては、校正を行う対象物が車両に取り付けられたカメラである場合、工場等の車両組立ラインで校正を行うことになるが、このような生産現場では作業性が良いことが条件となる。生産現場では、特徴ある立体物を置いて校正を行う方法をとると、校正指標として立体物をその都度置くことは効率が悪く、しかも災害防止の観点から、校正用に足元に3次元的な立体物を置くことは避けることが望ましく、カメラの校正を行う校正指標は、工場の床面に描画された模様のように、作業者が踏みつけても問題ない指標であることが望ましい。
上記の問題点に鑑み、特許文献1においては、車両の製造現場等でカメラの校正を行う場合であっても、簡単な方法でカメラの校正を行うことができる装置及び方法が提案され、画面上の任意の点に描画が行うことができるようにカメラパラメータを設定可能な校正指標とすることにより、車両組み立てラインでのカメラの校正を可能とする方法が開示されている。
更に、非特許文献2にも、上記非特許文献1に記載の方法と同様、特徴ある立体物校正指標を用いて、特徴ある立体物をカメラで撮像可能な位置に置き、立体物がカメラの画像座標系において、どの点に表示されるかを幾何学的に算出し、3次元空間からカメラパラメータを決定する方法が提案されている。
尚、下記の非特許文献3乃至5には、本発明の基礎となる画像処理技術等の技術情報が開示されているが、これらについては、本発明の実施形態の説明の一環として後述する。
特開2001−245326号公報 Luc Robert著「Camera calibration without Feature Extraction」Institute National de Recherche en Informatique Automatique、Research Report No. 2204、1994年2月発行、1頁乃至21頁 Roger Y. Tsai著「An Efficient and Accurate Camera Calibration Technique for 3D Machine Vision」、Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition、Miami Beach, FL, 1986年発行、364頁乃至374頁 佐藤淳著「コンピュータビジョン」、コロナ社、2001年10月10日初版第3刷発行、11頁乃至41頁 Andrew Zisserman著「Geometric Framework for Vision I: Single View and Two-View Geometry」、[online]、1997年4月16日、[2004年9月3日検索]、Robotics Research Group. University of Oxford.、インターネット<URL:http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/EPSRC_SSAZ/epsrc_ssaz.html> Richard Hartley及びAndrew Zisserman著「Multiple View Geometry in Computer Vision」、Cambridge University Press. 2000年8月発行、11頁乃至16頁
然し乍ら、前掲の特許文献1に記載のカメラの校正方法においては、カメラの外部パラメータの回転成分以外は既知であり予め設定している値を用いることが前提とされているので、その値に公差や誤差が残留することになる。このため、そのままでは、ここで校正されたパラメータを用いて投影変換した値には誤差が残ることになる。尚、非特許文献2においても、画像面と3次元路面との間の座標変換関係において、カメラの内部パラメータと外部パラメータが何らかの校正方法により既知であるということを前提としているので、前述の非特許文献1に記載の方法と同様の問題が生じ得る。
そこで、本発明は、カメラの内部パラメータのみならず外部パラメータに係る情報を必要とすることなく、カメラの校正を適切に行い得るカメラの校正方法を提供することを課題とする。
また、本発明は、カメラの内部パラメータのみならず外部パラメータに係る情報を必要とすることなく、カメラの校正を適切に行い得るカメラの校正装置を提供し、更に、車両に搭載し得るカメラの校正装置を提供することを別の課題とする。
上記の課題を達成するため、本発明は、請求項1に記載のように、3次元空間を2次元画像に投影するカメラによるカメラ画像に対し校正を行うカメラの校正方法において、少なくとも4点の座標情報を含む平面状の校正指標を第1の平面に配置して、前記校正指標を含む前記カメラ画像の画像面を第2の平面として入力し、前記第2の平面上に存在し前記校正指標の所定の部位に対応する点を特定し、前記第1の平面と前記第2の平面に共通して包含される前記少なくとも4点の対応関係に基づき、前記第1の平面と前記第2の平面との間のホモグラフィを演算して、カメラ画像を校正することとしたものである。
上記請求項1に記載のカメラの校正方法において、更に、請求項2に記載のように、前記第1の平面上に特定のマーク及び直線パターンの少なくとも一方を配置して前記校正指標とすることとしてもよい。また、請求項3に記載のように、前記第2の平面上で、直線、交点、並びに直線及び交点の組み合わせの少なくとも一つを用いて、前記校正指標の所定の部位に対応する点を特定することとしてもよい。
そして、本発明のカメラの校正装置は、請求項4に記載のように、少なくとも4点の座標情報を含む平面状の校正指標を第1の平面に配置して成る校正指標手段と、前記校正指標を含む前記カメラ画像の画像面を第2の平面として入力する画像入力手段と、前記第2の平面上に存在し前記校正指標の所定の部位に対応する点を特定する対応点特定手段と、前記第1の平面と前記第2の平面に共通して包含される少なくとも4点の対応関係に基づき、前記第1の平面と前記第2の平面との間のホモグラフィを演算するホモグラフィ演算手段とを備えることとしたものである。このカメラの校正装置において、前記校正指標手段は、請求項5に記載のように、前記第1の平面上に特定のマーク及び直線パターンの少なくとも一方を配置して前記校正指標とするとよい。更に、前記対応点特定手段は、請求項6に記載のように、前記第2の平面上で、直線、交点、並びに直線及び交点の組み合わせの少なくとも一つを用いて、前記校正指標の所定の部位に対応する点を特定することとしてもよい。
また、本発明は、請求項7に記載のように、前記カメラ、前記画像入力手段、前記対応点特定手段、及び前記ホモグラフィ演算手段を車両に搭載したものとすることができる。更に、請求項8に記載のように、少なくとも4点の座標情報を含む平面状の校正指標を第1の平面に配置して成る校正指標手段と、前記校正指標を含む前記カメラ画像の画像面を第2の平面として表示する表示手段と、該表示手段に所定のマーカを重畳表示するマーカ表示手段と、該マーカ表示手段の位置を前記カメラによって撮影される画像座標内で変化させる調整手段と、該調整手段により前記マーカが前記校正指標の所定の部位と一致するように前記マーカの位置関係を調整し、前記マーカが前記校正指標と一致したときに前記第2の平面内での前記第1の平面上の特定部位と対応する点として特定する対応点特定手段と、前記第1の平面と前記第2の平面に共通して包含される少なくとも4点の対応関係に基づき、前記第1の平面と前記第2の平面との間のホモグラフィを演算するホモグラフィ演算手段とを備えたカメラの校正装置を構成することとし、これを車両に搭載することとしてもよい。
本発明は上述のように構成されているので以下の効果を奏する。即ち、請求項1乃至3に記載のカメラの校正方法においては、3次元空間における平面上の配置が既知である4点を校正指標として使用し、2画像間の4点の変換関係をホモグラフィによって求めることとしているので、カメラの焦点距離や原点位置等のカメラの内部パラメータは未知でよく、しかも、カメラが搭載されている高さや角度等のカメラの外部パラメータも未知でよいので、高精度な校正を簡単な方法で実現することができる。
また、請求項4乃至6に記載のカメラの校正装置によれば、3次元空間における平面上の配置が既知である4点を校正指標として使用し、夫々に対応するカメラ画像中の4点の対応づけをホモグラフィによって行うこととしているので、カメラの内部パラメータ及び外部パラメータが何れも未知であっても、カメラ画像中の4点を、元の3次元空間における平面上の4点として適切に復元することができる。この場合において、カメラの焦点距離や原点位置等のカメラの内部パラメータは未知でよく、しかも、3次元空間中のカメラの位置及び姿勢の情報であるカメラの外部パラメータも未知でよいので、カメラの設置及び装着条件が緩和される。
更に、請求項7に記載のように構成し、車両に搭載したものとすることができ、この場合には、3次元空間における平面上の配置が既知である4点を校正指標として使用し、夫々に対応するカメラ画像中の4点の対応づけを、対応点特定手段によって自動的に行うことができ、適切にカメラの校正を行うことができる。
特に、請求項8に記載のカメラの校正装置によれば、3次元空間における平面上の配置が既知である4点を校正指標として使用し、夫々に対応する表示画像中の4点の対応づけを手動操作によって行うことができ、適切にカメラの校正を行うことができる。
上記の構成になる本発明のカメラの校正方法の具体的一態様について、以下に図面を参照して説明する。最初に、本発明が前提とするカメラ技術について図17乃至20を参照して説明した後、図1及び図2を参照して本発明の実施形態を説明する。先ず、カメラ座標系を図17に示すように定義する。即ち、非特許文献3で説明されているように、カメラの光学中心Cを座標原点とし、3次元座標のX軸とY軸を、それぞれ画像面上のx軸およびy軸に平行にとり、Z軸を光軸l0に対し平行にとっている。光学中心Cから画像面πに垂直に引いた直線l0を「光軸」と言い、光軸と画像面との交点xCを「画像中心」と言う。
図17において、3次元空間中で(X,Y,Z)の座標を持つ点X=[X,Y,Z]Tが、2次元画像上で(x,y)の位置の点x=[x,y]Tに投影される。尚、大文字のX等は3次元を表し、小文字のx等は2次元を表す。また、「T」は転置行列を意味する。焦点距離をf=1とすれば、図17の2次元画像上の点を3次元空間中の点と考えると、その位置は(x,y,1)である。図17から明らかなように、このカメラによる投影では、2次元画像上の点のxとfの比が3次元空間中の点のXとZの比に等しく、またyとfの比がYとZの比に等しい。従って、3次元空間中の点とその投影像との間には、下記[数1]式の関係が成り立ち、このような投影を「透視投影」と言う。
Figure 2006148745
上記[数1]式の透視投影は、斉次座標を用いて下記[数2]式のように、行列演算の形で表すことができる。
Figure 2006148745
[数2]式においてλは任意の実数であり、[数2]式は[数1]式と同じ投影を表している。尚、[数2]式は下記[数3]式のように簡単化して表す。
Figure 2006148745
上記[数3]式において、Pfは下記[数4]のとおりである。
Figure 2006148745
ところで、コンピュータ上で扱う画像データは、その原点をどこにとるか、画素座標値としての細分方法や縦横比は、設計により変わるものである。即ち、コンピュータ上で扱う画像データは物理的な大きさや位置とは無関係な画素単位の画像座標に基づいている。従って、実際のカメラをモデル化する場合には、物理的座標xから画像座標mに変換する必要がある。この変換は原点位置合わせのための平行移動、縦横のスケール変換及び焦点距離に応じたスケール変換を組み合わせたものであり、次のように表される。
Figure 2006148745
ここで、上記[数5]式の前段は[m1,m2,m3Tで表され、画像座標m=[u,v]Tの斉次座標であって、下記[数6]式の同値関係が成り立つように設定する。即ち、u=m1/m3,v=m2/m3である。
Figure 2006148745
また、Aは物理的座標xを画像座標mに変換する行列であり、焦点距離f、画像中心の座標(u0,v0)、u及びv方向のスケール・ファクターku,kv、及び、せん断係数ksによって下記[数7]のように表される。尚、この「せん断係数」は、平行性は保つが直角性は保たないような変形(せん断変形) を発生させる係数である。
Figure 2006148745
上記[数3]及び[数5]により、3次元空間中の点Xは、2次元画像上の画素mに対し下記[数8]のように投影される。ここで、Aは「カメラ校正行列」と言い、更に詳細には、上記[数7]から明らかなように、カメラの内部パラメータによって構成される行列であるので、「カメラの内部パラメータ行列」と呼ぶ。
Figure 2006148745
次に、複数のカメラ間の関係や、同一のカメラであっても複数の位置に移動することを考慮し、あるいは、そのカメラと対象物との関係を考慮する際には、基準となる座標系を設定するとよい。この場合に、図18に示すように、考慮されるカメラの数や位置、対象物に対して共通に決められた座標が、「ワールド座標」と定義される。このワールド座標(Xwとする)からカメラ座標Xへは、3次元の回転R及び並進Tによって下記[数9]式のように変換される。
Figure 2006148745
3次元の回転R及び並進Tは、夫々、X軸回り、Y軸回り、Z軸回りの回転θx,θy,θz及びX軸方向、Y軸方向、Z軸方向の並進TX,TY,TZより成り、夫々、下記[数10]及び[数11]のように表される。
Figure 2006148745
Figure 2006148745
前掲の[数9]式は、斉次座標を用いれば下記[数12]式のように表すことができる。
Figure 2006148745
ここで、Mは回転Rと並進Tを組み合わせた4×4行列であり、下記[数13]のとおりである。つまり、Mはワールド座標に対する姿勢(回転)及び位置(並進)によって決まる行列である。そして、これらの回転及び並進は「カメラの外部パラメータ」と言い、前述のAを「カメラの内部パラメータ行列」と呼ぶのに対し、Mを「カメラの外部パラメータ行列」と呼ぶ。
Figure 2006148745
上記[数8]及び[数12]により、ワールド座標系における3次元空間の点Xは2次元画像上の点mに次のように投影される。
Figure 2006148745
上記[数14]式において、Pは下記[数15]で表される3×4行列である。尚、[数14]式においては、ワールド座標XwがXで置き直されているが、以後、ワールド座標とカメラ座標に対して記号を区別することなく、ともにXで表すこととする。
Figure 2006148745
而して、上記[数14]式で表されるカメラモデルを「透視カメラモデル」と言う。また、Pは「透視カメラ行列」と呼び、カメラの内部パラメータ及び外部パラメータによって構成される。従って、Pが求まれば、これをA、R、Tに分解することができる。そして、A、R、Tが共に既知、即ちPが既知である場合には、そのカメラは「校正済みである」といい、これらが未知の場合には「カメラが未校正である」という。従って、A、R、Tを求めることを「カメラの校正」と呼ぶ。
上記の「透視カメラモデル」では、カメラ行列PがA、R、Tで構成されているが、カメラ行列Pを3×4行列で一般化して表すと、下記[数16]のようになる。
Figure 2006148745
上記のPpは下記[数17]のような3×4行列である。このように一般化された3×4行列で表されたカメラモデルを「射影カメラモデル」と言い、Ppを「射影カメラ行列」と呼ぶ。
Figure 2006148745
上記[数17]に示すように、Ppは3×4行列でその要素の数は12個である。しかし、上記[数16]式は斉次座標で表されており、Ppを定数倍しても全く同じカメラモデルを表すことになるため、その自由度は12ではなく11である。而して、「透視カメラ」は、このような「射影カメラ」によって一般化することができる。
次に、図19に示すように、ワールド座標をZ=0の平面に限定すると、上記の3×4行列を、下記[数18]式のように3×3行列に簡単化することができるが、この3×3行列は一般的な「平面射影変換」(ホモグラフィ)を表す。
Figure 2006148745
ここで、図20に示すような2つの平面πと平面Πを考えたときに、夫々の平面上の点xとx'との関係は、下記[数19]式のように表すことができる。
Figure 2006148745
あるいは、3×3の正則行列(但し、行列式は0ではない)を用いて、下記[数20]のように表すこともでき、このHをホモグラフィと言う。
Figure 2006148745
そして、上記の[数20]は下記[数21]式のように表すこともできる。
Figure 2006148745
更に、ホモグラフィHの要素において、各平面で対応する点に対し下記の[数22]及び[数23]の2つの線形方程式が得られる。これは、平面上の任意の4点は他の平面上の4点に射影的に変換可能であることを表している。
Figure 2006148745
Figure 2006148745
本発明は、上記のようにホモグラフィを用いて演算してカメラの校正を行うもので、その一実施形態を図1に示す。図1におけるカメラCMとしては、3次元空間を2次元画像に投影するカメラであれば、どのような態様であってもよい。この実施形態においては、少なくとも4点の座標情報を含む平面状の校正指標(代表してc1で表す)を第1の平面S1に配置して成る校正指標手段CLと、校正指標c1をその視界内に含むカメラ画像の画像面を第2の平面S2として入力する画像入力手段IMと、第2の平面S2上に存在し校正指標c1の所定の部位に対応する点(代表してc2で表す)を特定する対応点特定手段IDと、第1の平面S1と第2の平面S2に共通して包含される少なくとも4点の対応関係に基づき、第1の平面S1と第2の平面S2との間のホモグラフィを演算するホモグラフィ演算手段HMを具備している。
上記の校正指標については、例えば、第1の平面上S1に特定のマーク及び直線パターンの少なくとも一方を配置して校正指標c1とする態様があり、これらについては図6乃至図8を参照して後述する。また、対応点特定手段IDとしては、例えば、第2の平面S2上で、直線、交点、並びに直線及び交点の組み合わせの少なくとも一つによる処理によって、校正指標の所定の部位に対応する点を特定する態様があり、この対応点特定手段IDによって、第2の平面S2上に存在し校正指標c1の所定の部位に対応する点c2を、自動的に特定することができる。尚、これらについては図3を参照して後述する。
而して、図1に記載のカメラの校正装置において、3次元空間における平面上の配置が既知である4点(c1)を校正指標として使用すれば、対応点特定手段IDによって、夫々に対応する画像中の4点(c2)の対応づけを行うことにより、カメラの外部パラメータが未知であっても、画像中の4点(c2)を、元の3次元空間における平面上の4点(c1)として復元することができる。この場合において、カメラCMの設置及び装着状態、例えば、カメラの高さやチルト角等の3次元空間中のカメラの位置及び姿勢の情報であるカメラの外部パラメータは必要とせず、これらは未知でよいので、カメラCMの設置及び装着条件が緩和されると共に、2次元画像上の平面(S2)と3次元空間内の平面(S1)との間の変換精度が向上することとなる。尚、これについては、図12を参照して後述する。
本発明のカメラ等は移動体に搭載してもよく、図2に示すように、例えば図1の装置をそのまま車両VHに搭載することができる。更に、図2には、カメラの校正装置を車両に搭載したときの他の実施形態を包含している。即ち、ここでは、少なくとも4点の座標情報を含む平面状の校正指標(代表してc1で表す)を第1の平面S1に配置して成る校正指標手段CLと、破線で示すように、校正指標(c1)をその視界内に含むカメラ画像の画像面を第2の平面S2’として表示する表示手段DSを備えると共に、この表示手段DSに少なくとも4点の所定のマーカ(代表してm1で表す)を重畳表示するマーカ表示手段MKと、このマーカ表示手段MKの位置をカメラCMによって撮影される画像座標内で変化させる調整手段AJとを備えている。この場合には、調整手段AJによりマーカm1が校正指標(c1)の所定の部位と一致するようにマーカの位置関係を調整し、マーカm1が校正指標(c1)と一致したときに、対応点特定手段IDにて、第2の平面S2’内での第1の平面S1上の特定部位(c1)と対応する点(マーカm1)として特定することとし、ホモグラフィ演算手段HMでは、第1の平面S1と第2の平面S2’に共通して包含される少なくとも4点の対応関係に基づき、第1の平面S1と第2の平面S2’との間のホモグラフィを演算することとしている。これにより、第2の平面S2’内での第1の平面S1上の特定部位(c1)と対応する点(マーカm1)を、調整手段AJを手動操作することによって特定することができる。これらの具体的態様については、図9及び図10を参照して後述する。
更に、上記のカメラの校正装置を車両に搭載し、例えば、車両周辺の状況を把握するための画像表示システム、走路を認識するシステム、障害物を検出するシステム等に適用することができ、その一例として路面走行レーン検出装置に適用した具体的構成例を図3に示す。本実施形態においては、図示しない車両の前方又は後方に、カメラCM(例えばCCDカメラ)が装着されており、路面を含む車両前方の視界が連続して撮像される。カメラCMの映像信号は、ビデオ入力バッファ回路VB、同期分離回路SYを経てA/D変換されフレームメモリFMに格納される。このフレームメモリFMに格納された画像データは、画像処理部VCで処理される。画像処理部VCは、画像データ制御部VP、歪曲補正部CP、対応点特定部SP、ホモグラフィ演算部HP、及び認識処理部LPで構成されている。
画像処理部VCにおいては、フレームメモリFM内の画像データから、画像データ制御部VPでアドレス指定されたデータが呼び出されて歪曲補正部CPに送られ、ここで歪曲補正処理が行われる。このように歪曲補正された画像上において、対応点特定部SPにより、予め設定されたROI(Region of Interest)と呼ぶウィンドウ(関心領域)の中で、前述の校正指標として機能する校正用ターゲットの座標点に対応する位置が検出される。
校正用ターゲットは、例えば図5に示すように既知の位置に配置され、カメラは所定の公差内で搭載されるので、校正用ターゲットの画像上の位置は概略で定まる。従って、公差の平均値による画像上の位置を基準として、公差の範囲と画像処理のためのマージンを考慮してROIの位置とサイズが設定される。
尚、校正用ターゲット(画像上の対応点)の検出のためにコーナー検出器(図示せず)を用いることとしてもよい。コーナー検出器としては、画像処理の分野で周知の検出器(例えば、Tomasi-Kanade検出器、ハリス検出器等)を利用することができる。
続いて、ホモグラフィ演算部HPにおいて、下記の[表1]に示すように校正用ターゲットの各4点に対し、画像座標と路面座標の対応づけが行なわれ、この結果が前述の[数19]式に適用され、ホモグラフィHが演算される。これにより、一旦ホモグラフィHが定まれば、下記の4点以外の任意の座標であっても変換可能となる。
Figure 2006148745
そして、認識処理部LPにて、例えば、レーン境界の位置として確からしい直線が選択されて道路境界線として認識され、即ち、走行レーンの境界線が特定され、描画部DP及び表示コントローラDCを介して画像信号が出力されるが、これらの処理は本発明に直接関係するものではないので、詳細な説明は省略する。
次に、校正指標の例として、図4に、駐車支援のためのバックモニタカメラCMrの校正指標に供される校正用ターゲット(代表してCTrで表す)の配置例を示す。また、図5には、前方監視用のカメラCMfの校正指標に供される校正用ターゲット(代表してCTfで表す)の配置例を示す。これらの校正用ターゲットCTf又はCTrの配置とそのサイズは、それを撮影するカメラの分解能やカメラ画像を取り込んだ画像メモリの分解能によって、画像上の校正用ターゲットの像の大きさが変わるので、画像上での検出、確認が容易になるように設定される。
校正用ターゲットCTf又はCTrは、本実施形態では、車両の主軸(図4及び図5に一点鎖線で示す)に対して左右対称に配置されている。これらの校正用ターゲットの配置は、原理的には、4点が既知であれば矩形(正方形、長方形)、台形等、任意であり、必ずしも車両の主軸に対して左右対称である必要はないが、図4及び図5においては、分かり易さや作業のし易さを考慮し、説明の簡単化のために矩形としている。但し、校正用ターゲットの4点が既知、即ち、車両を基準とした座標系における校正用ターゲットの4点の座標が正確に分かっていることが必要である。もっとも、自車との相対的な位置関係を問題としない使い方をする場合、例えば、路面のトップビュー画像を表示するが、そのときに、自車がどこにあるかを表示する必要がない場合は、4点の座標が正確に分かっていればよく、自車と校正指標との位置関係は知る必要がない。
尚、実際には図6乃至図8に示すような校正用ターゲット部材が使用される。図6では、平面の路面RS上の4点が帯状ラインの交点CTcとなるように構成されている。図7では、平面の路面RS上の4点が市松模様CTdとなるように構成されている。更に、図8では、平面の路面RS上の4点に小さな光源(例えばLED光源)CTeが埋設されている。もっとも、これらは、3次元的に既知の座標情報を有する位置の座標を、カメラ画像で特定し易いという観点から選択されたものであり、カメラ画像での特定が容易であれば、他の校正用ターゲット部材を用いることとしてもよい。
更に、図3においては、校正用ターゲット(画像上の対応点)の検出のためにコーナー検出器(図示せず)を用いることが可能として説明したが、図6のような帯状ラインを用いた校正用ターゲットを使用する場合は、水平及び垂直の境界線を検出し、その交点座標を求めることとしてもよい。また、図8に示すような平面内に埋設された小さな光源CTeが使用される場合には、画像上での明るい領域を検出し、その重心を求めることとしてもよい。
上記の図3の構成においては、校正用ターゲット上の4点に相当する画像上の位置を自動的に検出する方法に係るものであるが、手動によって検出することも可能である。例えば、画面上に表示したカーソルを校正用ターゲットの位置に合わせその座標を読み取る方法があり、その一例を図10に示す。ここでは、歪曲補正された画像に表示されている駐車区画白線の四隅の点を利用する構成とされている。そして、図9に示す入力スイッチSWの操作によって、画面上でカーソル(図示せず)を移動するように構成されている。この入力スイッチSWとしては、特許文献1に記載のように、A乃至Cの押しボタンを有し、例えば、Aの押しボタンによってカーソルの移動方向を変更し、BとCの押しボタンによりカーソルの移動方向に対して順方向又は逆方向に所定の小ステップで、カーソルを上下、左右に移動することができるように構成されている(尚、FCS1及びFCS2は信号端子でGNDは接地端子である)。而して、例えば、図3に示す表示コントローラDCからの出力画像信号をモニタディスプレー(図示せず)に映し、そのディスプレーを見ながらカーソルの位置を移動させることができる。
尚、図10では歪曲補正された画像(従って、図10の上下の点描部分はカメラ画像ではない)が用いられているが、これに限るものではない。即ち、歪曲補正係数が既知で、歪曲補正後の座標が求まるため、画面上に表示したカーソルを校正用ターゲットの位置に合わせ、その座標を読み取るときに使用する画像は、図11のような画像そのものを歪曲補正していないものであってもよい。
そして、図10に示すように歪曲補正された画像から、図12の上側に示すように、駐車区画の四隅の4点が検出され、それらの4点が元の駐車区画の形状に一致するように、前述のホモグラフィHによる変換が行われると、図12の下側に示すように、元の長方形の駐車区画として復元される。
次に、前述のホモグラフィHにより変換した別の実験例を示す。図13の左側の画像は、建物を斜め方向から撮影されたもので。その画像の中で、元は長方形であった4点が、図13の右側に示すように、長方形として復元されるように射影変換されたものである。この実験は、非特許文献5の第14頁に掲載されているものを用いたもので、図13は実際の画像を線画として簡単化して図示しており、点描部分は実際の画像ではない。図13から理解し得るように、建物の窓はもともと矩形であったものであり、画像から窓枠の4点を取得しそれらが長方形として復元されるように変換されている。
同様に、非特許文献5に掲載された画像を用いて実験を行った例を図14に示す。図14の上側に示すように、奥行のある画像の中で、斜め方向からの画像となった廊下右側の壁面において元は長方形であった4点が、図14の下側に示すように、元の長方形として復元されるように射影変換されたものである。
更に、図15及び図16は他の実験例を図示したもので、既知のサイズの正方形の集合で作られた市松模様のパターンを撮影し、図15のカメラ画像に対して歪曲補正を行った後に、射影変換を行ったものである。図16においても、元は長方形であった4点が、図16の下側に示すように、長方形として復元されている。上記の各実験において、何れも前述のホモグラフィを用いた演算を行っているが、画像中の任意の4点を別の画像中の任意の4点に変換し得るという原理に基づくものであり、カメラの外部パラメータは一切必要とせず、従って、外部パラメータは用いていない。即ち、カメラの校正を行うときに、カメラの外部パラメータを校正する必要はない。
以上のように、内部パラメータは未知であり(画像の歪曲は補正されているとし)、3次元空間における平面上の配置が既知である任意の4点を校正指標として使用すれば、夫々に対応するカメラ画像中の4点の対応づけを、前述のように手動または自動で行うことにより、カメラの外部パラメータが未知であっても、カメラ画像中の4点を、元の3次元空間における平面上の4点として復元することができる。この場合において、カメラの設置及び装着状態、例えば、カメラの高さやチルト角等の3次元空間中のカメラの位置及び姿勢の情報であるカメラの外部パラメータRとTは必要とせず、これらは未知でよいので、カメラの設置及び装着条件が緩和されると共に、2次元画像上の平面と3次元空間内の平面との間の変換精度が向上する。
尚、本発明は、上記のような車両等の移動体に搭載される装置に限定されるものではなく、カメラ画像を用いる種々の装置に適用することができ、カメラの校正を高精度で行うことができる。
本発明の一実施形態に係るカメラの校正装置の主要構成を示すブロック図である。 本発明の他の実施形態に係るカメラの校正装置の主要構成を示すブロック図である。 本発明の画像処理を路面走行レーン検出装置に適用した一実施形態を示すブロック図である。 駐車支援のためのバックモニタカメラの校正指標に供される校正用ターゲットの配置例を示す平面図である。 前方監視用のカメラの校正指標に供される校正用ターゲットの配置例を示す平面図である。 平面の路面の4点が帯状ラインの交点となるように構成された校正用ターゲット部材を示す平面図である。 平面の路面上の4点が市松模様となるように構成された校正用ターゲット部材を示す平面図である。 平面の路面上の4点の4点に小光源が埋設された校正用ターゲット部材を示す平面図である。 入力スイッチの構成の一例を示す回路図である。 校正用ターゲット上の4点に相当する画像上の位置を手動によって検出する状況を示す画像の正面図である。 本発明のカメラの校正装置を車両に搭載した一実施形態において、カメラ画像が歪曲している状況を示す画像の正面図である。 本発明のカメラの校正装置を車両に搭載した一実施形態において、カメラ画像が上空から見た画像に変換され、駐車区画が検出される状況を示す画像の正面図である。 本発明のカメラの校正装置を一般的なカメラ画像の校正に適用した実施形態として、建物の画像に対し射影変換を行った実験結果を示す説明図である。 本発明のカメラの校正装置を一般的なカメラ画像の校正に適用した実施形態として、廊下の壁面の画像に対し射影変換を行った実験結果を示す説明図である。 本発明のカメラの校正装置を一般的なカメラ画像の校正に適用した一実施形態として、市松模様のパターンを撮影した画像が歪曲している状況を示す画像の正面図である。 本発明のカメラの校正装置を一般的なカメラ画像の校正に適用した実施形態として、図15の画像に対して歪曲補正を行った後に、射影変換を行った実験結果を示す説明図である。 一般的なカメラ技術における透視投影を示す説明図である。 一般的なカメラ技術におけるカメラ座標とワールド座標の関係を示す説明図である。 一般的なカメラ技術における平面射影変換を示す説明図である。 一般的なカメラ技術における2つの平面π及び平面Πの平面上の点の関係を示す説明図である。
符号の説明
CM カメラ
IM 画像入力手段
HM ホモグラフィ演算手段
ID 対応点特定手段
DS 表示手段
MK マーカ表示手段
AJ 調整手段
SY 同期分離回路
FM フレームメモリ
VC 画像処理部

Claims (8)

  1. 3次元空間を2次元画像に投影するカメラによるカメラ画像に対し校正を行うカメラの校正方法において、少なくとも4点の座標情報を含む平面状の校正指標を第1の平面に配置して、前記校正指標を含む前記カメラ画像の画像面を第2の平面として入力し、前記第2の平面上に存在し前記校正指標の所定の部位に対応する点を特定し、前記第1の平面と前記第2の平面に共通して包含される前記少なくとも4点の対応関係に基づき、前記第1の平面と前記第2の平面との間のホモグラフィを演算して、カメラ画像を校正することを特徴とするカメラの校正方法。
  2. 前記第1の平面上に特定のマーク及び直線パターンの少なくとも一方を配置して前記校正指標とすることを特徴とする請求項1記載のカメラの校正方法。
  3. 前記第2の平面上で、直線、交点、並びに直線及び交点の組み合わせの少なくとも一つを用いて、前記校正指標の所定の部位に対応する点を特定することを特徴とする請求項1記載のカメラの校正方法。
  4. 3次元空間を2次元画像に投影するカメラによるカメラ画像に対し校正を行うカメラの校正装置において、少なくとも4点の座標情報を含む平面状の校正指標を第1の平面に配置して成る校正指標手段と、前記校正指標を含む前記カメラ画像の画像面を第2の平面として入力する画像入力手段と、前記第2の平面上に存在し前記校正指標の所定の部位に対応する点を特定する対応点特定手段と、前記第1の平面と前記第2の平面に共通して包含される少なくとも4点の対応関係に基づき、前記第1の平面と前記第2の平面との間のホモグラフィを演算するホモグラフィ演算手段とを備えたことを特徴とするカメラの校正装置。
  5. 前記校正指標手段は、前記第1の平面上に特定のマーク及び直線パターンの少なくとも一方を配置して前記校正指標とすることを特徴とする請求項4記載のカメラの校正装置。
  6. 前記対応点特定手段は、前記第2の平面上で、直線、交点、並びに直線及び交点の組み合わせの少なくとも一つを用いて、前記校正指標の所定の部位に対応する点を特定することを特徴とする請求項4記載のカメラの校正装置。
  7. 前記カメラ、前記画像入力手段、前記対応点特定手段、及び前記ホモグラフィ演算手段を車両に搭載したことを特徴とする請求項4記載のカメラの校正装置。
  8. 3次元空間を2次元画像に投影するカメラによるカメラ画像に対し校正を行うカメラの校正装置において、少なくとも4点の座標情報を含む平面状の校正指標を第1の平面に配置して成る校正指標手段と、前記校正指標を含む前記カメラ画像の画像面を第2の平面として表示する表示手段と、該表示手段に所定のマーカを重畳表示するマーカ表示手段と、該マーカ表示手段の位置を前記カメラによって撮影される画像座標内で変化させる調整手段と、該調整手段により前記マーカが前記校正指標の所定の部位と一致するように前記マーカの位置関係を調整し、前記マーカが前記校正指標と一致したときに前記第2の平面内での前記第1の平面上の特定部位と対応する点として特定する対応点特定手段と、前記第1の平面と前記第2の平面に共通して包含される少なくとも4点の対応関係に基づき、前記第1の平面と前記第2の平面との間のホモグラフィを演算するホモグラフィ演算手段とを備えたことを特徴とするカメラの校正装置。
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