JP2014110043A - 複数の3次元モデルをつなぎ合わせる装置、方法及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】複数の部分的な3次元モデルを組み合わせて3次元モデルを生成する装置は、それぞれの部分的な3次元モデルが有する一連の2次元画像の画像特徴を識別し、ある部分的な3次元モデルと他の部分的な3次元モデルとの間で一連の2次元画像をマッチングすることで、重複する画像特徴をより多く有する何れかの2次元画像をそれぞれの部分的な3次元モデルについて選択し、ある部分的な3次元モデルと他の部分的な3次元モデルとの間の3次元座標系における変換として、選択した2次元画像における画像特徴が重複する部分の3次元座標の違いを最小化する変換を算出し、算出した変換に基づいてそれぞれの部分的な3次元モデルの3次元座標系を変換し結合することで3次元モデルを生成する。
【選択図】図1
Description
(u,v)は画像特徴が重複する少なくとも2つの部分的な3次元モデルを表し、
(I,j)は、重複する画像特徴のペアを表し、
xu,iは、部分的なモデルuの画像特徴iの3次元座標を表し、
Ruは部分的なモデルuの大域的な回転を表し、
tuは部分的なモデルuの大域的な平行移動を表し、
xv,jは、部分的なモデルvの画像特徴iの3次元座標を表し、
Rvは部分的なモデルvの大域的な回転を表し、
tvは部分的なモデルvの大域的な平行移動を表す。
最近、3次元の構造をキャプチャーするためのさまざまなデバイスが出現してきている。例えば、レーザー/ライダー・センサ、ステレオ・カメラ、および、価格の安い消費者向けのRGB奥行き検出カメラ、例えばマイクロソフトのキネクトなどである。これらのデバイスは視野の中の3次元の構造をポイントクラウド或いは深さマップの形式でキャプチャーすることができる。しかしながら、これらのデバイスは単一の視点から3次元の構造をキャプチャーすることはできるが、典型的には、複数の視点及び/又は地点から3次元をキャプチャーすることはできなかった。
次に説明する詳細な説明において、同じ機能の要素には同様の参照符号が付されることによって、図面への参照が行われる。上記の添付図面は、説明のためであって、限定のためではなく、実施例の思想と整合した具体的な実装を示す。これらの実装は、当業者であれば実施例を十分実践できる程度に詳細に述べられている。また、他の実装が利用されてもよいし、この実施例の精神および範囲から逸脱することなく、さまざまな要素の置き換えができることが理解されよう。加えて、この発明のそのようなさまざまな実施例は、説明されるように、汎用コンピュータ上で実行されるソフトウェアとして、専用ハードウェアとして、あるいは、ソフトウェアおよびハードウェアの組み合わせとして実装されてよい。
ライダー・センサは正確で信頼性ある3次元のポイントクラウドの測定を可能とする。これらは、デバイスから遠く離れた3次元の構造を高精度でキャプチャーすることができ、したがって、大規模な環境における3次元モデルの提供元として利用することができる。レーザー/ライダー・センサは、表面が高反射で無い場合は、例えばテクスチャの無い表面などのさまざまな表面をキャプチャーすることができる。これに加えて、調整されたカメラは、画像の特徴をマッチするために使うことができる。しかしながら、このタイプのセンサは高価で大規模なため取り扱いが困難である。
レーザー/ライダー・センサに比べると、ステレオ・カメラは安価で取り扱いが容易である。3次元測定の精度は2つのカメラの基準距離に依存する。しかしながら、白い壁などのテクスチャの無い表面をキャプチャーするのは難しい。対応を取るための画像特徴が無いからである。
最近、マイクロソフトのキネクトなどの一般消費者向けの奥行き検出カメラがゲームやコンピュータのユーザ・インターフェイスで用いるために利用可能になった。このカメラは、RGBイメージと奥行きイメージを同時にキャプチャーするために、画像キャプチャー・センサと奥行きセンサを組み合わせたものである。奥行きを推測するために光の伝達時間や光の構造を利用する技術は過去にも存在したが、これらのシステムは最近まで一般消費者用に用いることができないほどに高価であった。
これに加えて、3次元及び画像測定の提供元として他のものを用いてもよい。例えば、本願発明者らは、リアルタイムでの表面のマッピング及び追跡の技術を用いてカメラからのインプットのデータを処理することについて実験してきた。例えば、上述の非特許文献1において議論されたものと類似の技術である。この方法は、カメラの微小な動きを追跡し、そして、奥行きイメージを滑らかにすることに関する。滑らかになった3次元のポイントクラウド及びそれに関連付けられた画像は、本出願の実施例の入力として用いることができる。もちろん、部分的な3次元モデルを生成するカメラからキャプチャーされた画像を処理するための他の如何なる技術を用いてもよいことが、当業者には明らかであろう。
図1の方法100の例において、ある環境について複数の部分的な3次元モデルが110においてキャプチャーされる。この部分的な3次元モデルは、既に議論した1つ又は複数の提供元から集められてもよいし、その他の如何なる3次元モデルであってもよいことが、当業者にとって明らかであろう。換言すれば、それぞれの部分的な3次元モデルは、ポイントクラウド、メッシュ、または容積構造としてあらわされる3次元構造、および、その部分的な3次元モデルが属する3次元座標系に対応付けられた1つ又は複数の画像から得られた2次元画像の情報を含み、これによって、その2次元画像の情報は3次元構造の表面にオーバーレイすることができるようになる。
複数の部分的な3次元モデルが110においてキャプチャーされた後に、115において、それぞれの部分的な3次元モデルが処理されて画像特徴が識別される。上述のように、それぞれの部分的な3次元モデルは、関連付けられた1つ又は複数の2次元画像を有している。115において、それぞれの部分的な3次元モデルに関連付けられたそれぞれの2次元画像は、画像の特徴やオブジェクトを識別するための、1つ又は複数の画像識別技術を用いて処理される。例えば、その部分的な3次元モデルに関連付けられたそれぞれの画像は、スケール不変特徴変換(SIFT)画像認識処理を用いて分析され、それぞれの画像の特徴が識別されてもよい。115において、他の分析方法が用いられてもよい。
125において、重複する部分的なモデル(205、210、215、220、225、230)の全てのペアについての変換が推定されると、130において、部分的なモデル(205、210、215、220、225、230)の全組み合わせについての初期の大域的な変換が算出される。図4Aは、スパニング・ツリーに沿って一対の変換を伝播させることによって初期の大域的な変換を算出する手法を示す。言い換えると、それぞれの部分を単一のモデルを通して接続し、即ち1つの「幹(主要部)」になるべく多くの他のモデルが「枝」として接続するように試みることによって、接続400,405を重複する部分的なモデルの間に確立させるように、部分的なモデル(205、210、215、220、225、230)を配置する。
初期の大域的な変換が130において算出され、図4Aに示す初期の姿勢や配置が作られると、135において、重複する全ての部分的なモデルのペアの重複する全ての画像特徴を用いて、その大域的な変換が改善される。図4Bは、重複する部分的なモデル(205、210、215、220、225、230)の全てのペアの間の接続(400、405、410、415、420)を示す。具体的には、130におけるスパニング・ツリーの手法によって初期の姿勢及び配置が決定された時には接続されていなかった、接続410、415、および420によって部分的なモデル215、220、225、230および205が接続される。さらに、大域的な初期の変換は、下式のように関数を最小化することによって全ての部分的なモデル(205、210、215、220、225、230)の重複する画像特徴の間の全ての距離の合計を最小化する大域的な最適化ルーチンを実行することで改善されうる。
(u,v)は画像特徴が重複する少なくとも2つの部分的な3次元モデルを表し、
(i,j)は、重複する画像特徴のペアを表し、
xu,iは、部分的なモデルuの画像特徴iの3次元座標を表し、
Ruは部分的なモデルuの大域的な回転を表し、
tuは部分的なモデルuの大域的な平行移動を表し、
xv,jは、部分的なモデルvの画像特徴iの3次元座標を表し、
Rvは部分的なモデルvの大域的な回転を表し、
tvは部分的なモデルvの大域的な平行移動を表す。
135において初期の大域的変換が改善された後に、140において、重複する画像特徴に対応していない、重複する部分的なモデル中のポイントのペアを用いてその大域的な変換が更に改善されてもよい。具体的には、まだ重複する画像特徴として識別されなかった部分的なモデル中の対応するポイントに対して、繰り返し近接点(ICP:Iterative Closest Points)解析を用いて、その大域的な変換が更に改善されてもよい。ある実施例において、ICP解析は、部分的なモデルの対応する全てのポイントに対して実行されてもよい。より多くの対応するポイント(即ち、重複する画像特徴に関連付けられていないポイント、或いは、部分的なモデルの全てのポイント)を用いることによって、最終のモデルをよく揃えることができる。
図7は、本発明を実施するための形態を実装するのに適したコンピューティング・デバイスの例を示す。コンピューティング環境700の中のコンピューティング・デバイス705は、1つまたは複数の処理ユニット、処理コア、もしくは、プロセッサ710と、メモリ715(例えば、RAMやROMなど)と、内部ストレージ720(例えば、磁気的ストレージ、光学的ストレージ、ソリッドステート・ストレージ、および/または有機的なストレージ)と、I/Oインターフェイス725と、を備え、それらの全ては通信メカニズム、例えばバス730に接続されて情報の通信を行う。
本発明のある実施例は例えばコンピュータ上で動作するソフトウェアとして実装されてよいが、これに限定されるものではない。図8は、ある実施例のハードウェアによる実装の一例を示している。
805 部分モデルキャプチャー装置
810 画像特徴解析部
815 重複画像特徴識別部
820 表示部
825 表示制御部
830 制御部
Claims (10)
- 複数の部分的な3次元モデルを組み合わせて3次元モデルを生成する装置であって、
それぞれの前記部分的な3次元モデルが有する一連の2次元画像を記憶手段から読み出してその画像特徴を識別する画像特徴解析部と、
ある前記部分的な3次元モデルと他の前記部分的な3次元モデルとの間で一連の2次元画像をマッチングすることで、重複する画像特徴をより多く有する何れかの2次元画像をそれぞれの前記部分的な3次元モデルについて選択する重複画像特徴識別部と、
ある前記部分的な3次元モデルと他の前記部分的な3次元モデルとの間の3次元座標系における変換として、選択した前記2次元画像における画像特徴が重複する部分の3次元座標の違いを最小化する変換を算出する第1制御部と、
算出した前記変換に基づいてそれぞれの前記部分的な3次元モデルの3次元座標系を変換し結合することで3次元モデルを生成する第2制御部と
を備える装置。 - 前記記憶手段は、それぞれが互いに異なる3次元座標系において定義された複数のモデルを、前記複数の部分的な3次元モデルとして記憶し、
前記複数の部分的な3次元モデルのそれぞれは、当該部分的な3次元モデルの外観を一部ずつ表現した複数の画像を前記一連の2次元画像として有し、
前記一連の2次元画像のそれぞれについて、当該2次元画像のそれぞれの部分は3次元座標系における3次元座標に関連付けられている、
請求項1に記載の装置。 - 前記重複画像特徴識別部は、それぞれの前記部分的な3次元モデルについて、画像特徴が重複する部分における3次元座標系の共分散行列の最小の(3番目の)固有値がより大きい2次元画像を、一連の2次元画像の中から選択する、請求項2に記載の装置。
- 前記複数の部分的な3次元モデルは少なくとも3以上の部分的な3次元モデルであり、
前記第1制御部は、画像特徴が重複する部分的な3次元モデルのペアの各々の間で変換を算出し、算出した当該変換を当該3以上の部分的な3次元モデルを接続するスパニング・ツリーに沿って伝播させることで、当該3以上の部分的な3次元モデルを1つの3次元座標系に統一する変換を算出する、請求項3に記載の装置。 - 前記第1制御部は、選択した前記2次元画像における画像特徴が重複する部分を全て特定し、当該全ての重複する部分の3次元座標の違いを最小化する変換を算出する、請求項4に記載の装置。
- 前記第1制御部は、算出した前記変換について、さらに、前記3以上の部分的な3次元モデルから抽出した少なくとも3つの画像特徴が重複する部分の3次元座標の違いを最小化するよう最適化することで、算出した前記変換を改善し、
画像特徴が重複していない前記部分的な3次元モデルのペアについて、対応する少なくとも1つの部分の3次元座標の違いを最小化する繰り返し解析を用いて、算出した前記変換を更に改善する、請求項5に記載の装置。 -
(u,v)は画像特徴が重複する少なくとも2つの部分的な3次元モデルを表し、
(i,j)は、重複する画像特徴のペアを表し、
xu,iは、部分的なモデルuの画像特徴iの3次元座標を表し、
Ruは部分的なモデルuの大域的な回転を表し、
tuは部分的なモデルuの大域的な平行移動を表し、
xv,jは、部分的なモデルvの画像特徴iの3次元座標を表し、
Rvは部分的なモデルvの大域的な回転を表し、
tvは部分的なモデルvの大域的な平行移動を表し、
前記第1制御部は、算出した前記変換を改善するために、上式のように関数を最小化する、請求項6に記載の装置。 - 前記画像特徴解析部は、スケール不変特徴変換の画像認識によって、2次元画像の画像特徴を識別する、請求項1〜7のいずれか1項に記載の装置。
- 複数の部分的な3次元モデルを組み合わせて3次元モデルを生成する方法であって、
コンピュータが、
それぞれの前記部分的な3次元モデルが有する一連の2次元画像を記憶手段から読み出してその画像特徴を識別し、
ある前記部分的な3次元モデルと他の前記部分的な3次元モデルとの間で一連の2次元画像をマッチングすることで、重複する画像特徴をより多く有する何れかの2次元画像をそれぞれの前記部分的な3次元モデルについて選択し、
ある前記部分的な3次元モデルと他の前記部分的な3次元モデルとの間の3次元座標系における変換として、選択した前記2次元画像における画像特徴が重複する部分の3次元座標の違いを最小化する変換を算出し、
算出した前記変換に基づいてそれぞれの前記部分的な3次元モデルの3次元座標系を変換し結合することで3次元モデルを生成する、
方法。 - 複数の部分的な3次元モデルを組み合わせて3次元モデルを生成させるプログラムであって、
コンピュータに、
それぞれの前記部分的な3次元モデルが有する一連の2次元画像を記憶手段から読み出してその画像特徴を識別し、
ある前記部分的な3次元モデルと他の前記部分的な3次元モデルとの間で一連の2次元画像をマッチングすることで、重複する画像特徴をより多く有する何れかの2次元画像をそれぞれの前記部分的な3次元モデルについて選択し、
ある前記部分的な3次元モデルと他の前記部分的な3次元モデルとの間の3次元座標系における変換として、選択した前記2次元画像における画像特徴が重複する部分の3次元座標の違いを最小化する変換を算出し、
算出した前記変換に基づいてそれぞれの前記部分的な3次元モデルの3次元座標系を変換し結合することで3次元モデルを生成する、
ことを実行させるプログラム。
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