JP2013157014A - 3d空間次元に基づく画像処理のための装置およびシステム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】ユーザの少なくとも一部の一組の2次元画像データに基づく、ユーザの少なくとも一部の3D表現の動きによって、画像ベースの人と機械のインタフェースを提供する装置であって、装置は、画像処理回路を備え、画像処理回路は、2次元画像データ内の非剛体の非剛性構造を特定し、3次元骨格モデル要素と特定された非剛性構造とを関連付けるよう構成され、モデルが規定する3次元骨格モデル要素間の空間的な制限および2次元画像データ内の特定された非剛性構造間の空間的な関係は、該モデルを一組の2次元画像データに適合し、非剛体の非剛性構造の少なくとも一部の3次元座標を概算するために用いられる。
【選択図】図3
Description
Incorporated)の製品であるCyberSport(登録商標)は、バスケットボール場、フットボール場等で行なわれるスポーツイベントに関して、競技場に密着した生の3D画像を挿入し、挿入された画像オブジェクトがイベントと一体化して、その一部となる幻想を作成する。
前記画像データ内において運動中の構造を特定する構造特定器と、前記構造特定器と関連づけられた骨格挿入部であって、3次元骨格要素が前記構造とともに移動することにより、前記画像データの運動および構造を3次元的に解釈させることができるように、該骨格要素と該構造とを関連づける骨格挿入部と、を備える、装置が提供される。
本発明の好適な実施形態の基本構成は、コンピュータにより生成された3Dアクシスエンジンであり、この3Dアクシスエンジンに対応する3つのベクトル、および下記で説明する時空間ベクトルを用いる。
本発明の好適な実施形態によるアルゴリズムでは、入力としてS0を受け取り、その中の全てのシーケンスフレームを用いて、シーケンスの奥行き地図を生成してもよい。係数Dは、(下記で定義する)s(0,0)の奥行きベクトルとして定義される。zがフレームs(0,0)からの異なるピクセルの奥行き値の組であると仮定する。s(0,0)では、d(0,0)は、z0(ただし、z0=min(z))に等しい奥行き値を有するフレームからの点の集合である。d(0,h)は、zh(ただし、zh=max(z))に等しい奥行きを有するフレームからの点の集合である。{zi│min(z/zi),i=0,....,h−1}(ただし、z/ziは、z0からz[i−1]までの要素がない集合zを意味する)であるため、{z0,z1,z2,.....,zh}は、フレームS(0,0)⇒ベクトルD0の奥行きレイヤの集合であり、この集合は、下から上の順序で分類され、この集合内の数は、さらに説明するように、Fの分析係数に対するベクトルD0のレイヤであることは定義から明らかである。例えば、D0={2,5,6,9,13,56,22,89}であれば、{z0=2,z1=5,z2=6,z3=9,z4=13,z5=22,z6=56,z7=89}である。D0は、S(0,0)の奥行きベクトルであり、D0={d(0,0)、d(0,1),...d(0,h)}である。
{x,y,z}={水平、垂直、奥行き}={(1,0,0),(0,1,0),(0,0,1)}は、Fからの空間ベクトルであり、これを「世界座標系」と呼ぶ。
画像の背景等の固定されたオブジェクトの奥行きの位置合わせは、2段階で行なわれる。第1の段階では、システムは、ベクトルの基礎W(0,0)を見つける(ただし、Sp(w1,..wm)=W(0,0)∈S(0,0))。位置合わせを速く行なうために、システムは、ベクトルの基礎W(0,0)から水平、垂直、奥行き、空間/時間ベクトルの4つの基準ベクトルを作成する。
d(anc)は、システムが一時的に0点軸XYZ∈Fとして示す点とすることができる。水平および垂直ベクトルは、Zベクトルに沿った画像マトリックスの水平および垂直方向の各点のベクトルを表す。第4の基準ベクトルは、時間次元から空間次元への変換ベクトルとして用いられる空間/時間ベクトルである。この時点で、システムは、S(0,0)とS(0,1)の間で用いる位置合わせのための3つの基準ベクトルを作成しており、これらをD’として統合している。
V’1∈V1∈V0∩V1
これら3つのベクトルは、画像の3次元位置情報の結果であり、視覚情報情報とは関係なく、各点における画像の基礎ベクトルを表す。
カメラのレンズ等の光学要素は、実写画像に変形を生じさせ、同じオブジェクトが変形することにより奥行き地図内に微細な誤差を生じることがある。
V’h/v(0)∈Vh/v(0)∈Vh/v(0)∩Vh/v(1)、
V’h/v(1)∈Vh/v(1)∈Vh/v(0)∩Vh/v(1)
V’z0∈Vz0∈Vz0∩Vz1
V’z1∈Vz1∈Vz0∩Vz1
奥行き情報に不一致が生じた場合、上記装置は、F1で示すような新たなベクトル平面を開くことが好ましい。この新たな平面は、このアルゴリズムの処理が最初から開始される空のXYZ座標系である。
システム1は、「F0」(XYZ軸のフィールド)サインの一時的な分解能を「R0」と定義する。Rは、インチ毎の基準点の数によって定義される。この分解能は、時間次元におけるピクセルに関する画像分解能の組み合わせ係数、空間次元における奥行き点の組み合わせ係数の結果である。分解能ツールは、例えば、異なる距離から同じ位置を撮影した2つのビデオクリップの位置合わせに役立つ。
移動する要素が画像に現れる場合。骨格は、移動する図形要素からなり、移動する要素の非常に正確な3D形状モデルを構築し、そのモーションキャプチャを保存し、実写された視覚情報をその3Dモデルに貼りつけるように、それらの相対的位置および移動パターンを定義する。システムは、特定および再構築処理の自動化を可能にする。
画像データから現在の要素を特定することは、1組の予め分類された3D構造を活用して実行される。システムは、当該要素またはその一部の形式を決定することから全体構造の特定までの工程を行ない、また、ユーザが新たな構造を構築する際に役立つ。
1.骨格の物理的集合(すなわち、構成する骨格要素の形状および相関関係)
2.入力された3D情報に従った骨格の形状情報
3.物体の物理構造(骨、筋肉、関節等)および物体の物理的動向等の内部情報の組み込み
システムは、1つの画像の完全な奥行き3Dマップを受け取ってもよい。移動する要素を含む画像の奥行き地図を構築するための公知のアルゴリズムが存在する。例えば、空間時間立体アルゴリズムを用いた奥行き構造マップは、少なくとも2つのカメラを利用する。
Mが2D(X,Y)ピクセルのR.G.Bマトリックスであるとすると、
n−フレーム数、
A−背景に対して移動する要素、
B−影のようなレイヤ、グレースケール「影」図形の2Dマトリックス、
Q−閾値が定義された各フレームの特徴点、
T−軌跡(Qの2D点位置ベクトル)、
δ−Qに関するTの推移関数、
K−Qが有するフレーム数(=Tの長さ)、
Z−3D推測。
Z次元が推測してもよい。これは、カメラの運動、および背景に対する焦点について行なってもよい。次いで、基準点からの光線により、以下の計算が可能となる:
3Dデータ構造に関する2D変換、
ピクセルの2Dデータ構造に関する3D変換、または三角測量法によるZの推測もしくはピクセルの3D位置のトラッキングのための特徴点、または
単一のカメラのビデオクリップから、移動する要素の正確な超分解能奥行き地図を作成するための特徴点。
{a,b,c,....}が既知の3D座標の3D基準点であると仮定する。
tは、(見つけたい3D座標を有する)時間「t」における要素の3D点(ピクセルまたは特徴)であり、
「t+1」は、時間「t+1」で同じ3D点である(これについても3D座標を求めることが望まれる)。
t,a],[t+1,t,b],[t+1,t,c],....が作成される。
以下、3D奥行き地図上への3D骨格の投影および3DSP空間への奥行き地図の投影を用いながら、奥行き地図形成に適合する骨格器官を貼りつけ、合成によるコピー、およびその運動をキャプチャして、要素のモデルを作成することに関して説明する。最後の処理は、要素のテクスチャを再構築した骨格上に重ねることにより、さらに説明するように再構築処理を完成させることである。
E3d−DTMののシーケンス、移動する要素の(x,y,z)の3Dマトリックス、
n−フレーム数、
S3d−3D骨格、
Q3d−各フレーム内の3D特徴点、
T3d−軌跡(Q3dの3D点位置ベクトル)、
δ3d−Q3dに関するT3dの推移関数、
K−そのQ3dが有するフレーム数(=T3dの長さ)、
モデル−再構築された3Dモデル。
Eに関するフレームi内の特徴Q3djの位置である)次のDTM
Et+1のEt上のQ3dを3Dトラッキングし、Q3dごとに(k個の)フレームのフレームi+1等における位置を加える。各フレームごとに、I+1内の新たな点をSに貼りつけ、フレームi+1に関する新たな情報により、Eの新たな位置に従ったSの位置合わせが可能になる(例えば、Sの足は、Eの足と位置合わせされる)。
空間に基づく3次元モデル内の3次元位置を受け取った後、判定された分解能に応じて、各点は、1つまたは複数の視覚情報レイヤー(画像のデジタル情報に記録されているような色および輝度の値)を受け取る。
1つ目の要因は、フレームごとにヒストグラムを個別の単位として獲得する時間次元、およびFに対する品質に基づくものであり、
2つ目の要因は、空間領域からのものであり、すでに構成された画像がフレーム内の特定のエリアを参照して、たとえFにおいて、Qが不良であったとしても、より高い品質を達成する。
空間に基づいて構築され、視覚情報を含んだ3Dモデルは、SPに与えられるすべての画像シーケンスについてキャブチャされた全体的な結果である。
本発明は、SPに与えられる画像または画像のシーケンスをキャプチャするために用いられるカメラの種類に関して限定されるものではない。カメラは、任意の公知のデジタルまたはアナログビデオカメラから選択されてもよい。これらのカメラはまた、デジタルでなくてもよく、その場合、公知の技術を用いて画像をデジタル形式に変換してもよい。
ここで、本発明の異なる用途を示す吹き出し図である図10を参照する。
SP処理は、マシンビジョンを可能にするために用いてもよい。例えば、ロボットにある場面の3次元空間的な解釈をさせるために用いてもよい。これによって、ロボットは、多数のフレーム内の部分的な画像としてではなく、統合された3次元物体として人間を関連付けることができる。これによって得られるロボットは、例えば、障害者を補助する等の用途に用いてもよい。
SP処理は、インチ毎のテクスチャピクセル数、およびモデルの3Dフォーメーションを構築する奥行き点の数に関して、超分解能で再構築された3Dモデルを作成してもよい。
Claims (1)
- ユーザの少なくとも一部の一組の2次元画像データに基づく、前記ユーザの少なくとも一部の3D表現の動きによって、画像ベースの人と機械のインタフェースを提供する装置であって、
前記装置は、画像処理回路を備え、
該画像処理回路は、
前記2次元画像データ内の非剛体の非剛性構造を特定し、
3次元骨格モデル要素と前記特定された非剛性構造とを関連付けるよう構成され、
モデルが規定する前記3次元骨格モデル要素間の空間的な制限および前記2次元画像データ内の前記特定された非剛性構造間の空間的な関係は、該モデルを前記一組の2次元画像データに適合し、前記非剛体の非剛性構造の少なくとも一部の3次元座標を概算するために用いられることを特徴とする装置。
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