JP2015005221A - 情報処理装置、情報処理方法、及び、コンピュータプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
撮像画像を解析して特徴点を検出する情報処理装置であって、
検出すべき特徴点の個数を示す第1の目標値を設定して、第1の画像から特徴点を検出する検出手段と、
前記第1の画像に対して画像変換処理を行い第2の画像を取得する変換手段と、
検出された前記特徴点の個数と前記第1の目標値とに基づき第2の目標値を設定して、前記検出手段に前記第2の画像から特徴点を検出させる制御手段と
を備える。
本実施形態の特徴点検出処理では、目標値を設定して撮影画像から特徴点を検出し、当該画像を変換画像に変換し、検出された特徴点の個数と目標値とに基づき新たな目標値を設定して、変換画像から特徴点を検出する、という処理を再帰的に繰り返す。これにより、非合焦領域の広い撮影画像から所定の個数の特徴点を取得するために、例えば、特徴点検出に使われるフィルタのサイズを大きくするなどの手法よりも、小さい処理の負荷で十分な個数の特徴点を精度よく検出することが可能となる。
本実施形態では、ディスプレイ(表示装置)が接続された情報処理装置としてのPC(パーソナルコンピュータ)内で、CPU(中央演算処理装置)が撮像画像を解析して特徴点を検出するための各処理を行う。以下、PCの構成と各モジュールの動作について、図1(a)を参照して説明する。図1(a)は、PCの内部構成を説明する図である。
本実施形態では、目標値(dmax)に基づく画像からの特徴点検出、画像変換、新たな目標値の決定、当該目標値に基づく変換画像からの特徴点検出、という処理を、検出済みの特徴点の累計値が当所の目標値に達するまで再帰的に繰り返す。以下、PCが実行する特徴点検出処理の具体的な動作について、図2を参照して説明する。図2は、本実施形態に係る特徴点検出処理の全体の手順を説明するフロー図である。なお、特に説明しない限り、ステップ番号順に、それぞれのステップが実行される。ただし、互いに依存関係のない独立した処理についてはステップ順に処理を実行する必要はなく、順序を入れ替えて実行することも可能である。
次に、図2のS1040で実行される画素毎の特徴点検出処理について、図3を参照して説明する。図3は画素毎の特徴点検出処理の手順を示すフロー図である。画素毎の特徴点検出処理では、処理対象の画像の各画素についてスコアを算出し、スコアが所定の閾値を超える画素、又は、スコアの大きさが上位のものから目標値の個数の画素を特徴点として検出する。なお、本実施形態ではスコアが大きいほど特徴点の性質が大きいものとして説明したが、スコアの算出方式によっては、スコアが小さいほど特徴点の性質が大きい場合もある。この場合には、スコア上位の特徴点を抽出する代わりにスコア下位の特徴点を抽出すればよい。
次に、図3のS3050で実行される上位抽出処理について、図5のフローを参照して説明する。図5は、上位抽出処理を説明するフロー図である。
本実施形態では、画像全体の処理フローとして説明したが、それに限定されない。例えば、図7のように、画像を格子状に分割して分割画像を生成し、この分割画像の各々に対し、特徴点検出目標数を設定し特徴点を検出する構成をとってもよい。図7は、画像を格子状に分割した状態を説明している。斜線はフォーカスの合焦領域を示し、白地は非合焦領域を示す。分割画像ごとに目標数の特徴点を設定し特徴点検出を行うと、画面全体から均等に特徴点を検出することが可能となる。しかし、本方式を利用せずに、被写界深度が浅い画像を分割して処理する場合、非合焦領域ではボケが大きく、その分割画像領域から特徴点検出を行うことが難しい。画像分割と本方式を併用することにより、ボケた領域からも特徴点検出が可能となり、画面均等に特徴点を検出しつつ、目標数に近い特徴点を検出することが可能となる。
本発明の第二の実施形態について説明する。本実施形態では、特徴点検出処理において、特徴点検出と変換画像毎の目標値の設定を異なるループで処理する例について説明する。本実施形態では、変換画像の特徴点検出処理が変換前の画像の特徴点検出処理の結果に依存しないため、複数の特徴点検出処理を並列に実行することができる。なお、本実施形態の動作および構成の多くは実施形態1と共通するので、実施形態1との相違点を中心に説明する。
以下、特徴点検出処理の具体的な処理について、図8を参照して説明する。図8は、本実施形態に係る特徴点検出処理を説明するフロー図である。
本発明の第三の実施形態について説明する。本実施形態では、特徴点検出処理において、画像を変換する処理としてノイズリダクションのためのフィルタ処理を用いた場合の例を説明する。なお、本実施形態の動作および構成の多くは実施形態1と共通するので、本実施形態に特有の構成を中心に説明する。
本実施形態では、入力画像をノイズリダクションパラメータ、s[1]=10, s[2]=20, s[3]=30の3段階でノイズリダクション処理を行った画像を扱う場合を一例として説明する。なお、処理画像数、パラメータは、これに限定されない。
本発明の第四の実施形態について説明する。本実施形態では、特徴点検出処理において、画像を変換する処理として色調変換処理を用いた場合、特に、ガンマ変換処理を用いた場合の例を説明する。なお、本実施形態の動作および構成の多くは実施形態1と共通するので、本実施形態に特有の構成を中心に説明する。
本実施形態では、入力画像を、ガンマ変換パラメータ、s[1]=1.2, s[2]=0.8でガンマ変換処理を行う場合を一例として説明する。つまり、ガンマ変換を行わない入力画像を含めて3つの画像で処理がなされる。なお、処理画像数、パラメータは、これに限定されるものではない。
本発明の第五の実施形態について説明する。本実施形態では、特徴点検出処理において、目標数の計算に上限値を設定する例について説明する。なお、本実施形態の動作および構成の多くは実施形態1と共通するので、本実施形態に特有の構成を中心に説明する。
以下、特徴点検出処理の具体的な処理について図2を参照して説明する。実施形態1と同様に、入力画像を、スケール率パラメータ、s[1]=1/4, s[2]=1/16, s[3]=1/256で縮小した画像を生成し、処理を行う場合を一例として説明する。
本発明の第六の実施形態について説明する。本実施形態では、特徴点検出処理において、目標数の計算に下限値を設定する例について説明する。なお、本実施形態の動作および構成の多くは実施形態1と共通するので、本実施形態に特有の構成を中心に説明する。
以下、特徴点検出処理の具体的な動作について、図2を参照して説明する。実施形態1と同様に、入力画像を、スケール率パラメータ、s[1]=1/4, s[2]=1/16, s[3]=1/256で縮小画像を生成し、処理を行う場合を一例として説明する。
第一の実施形態から第六の実施形態では特徴点検出処理がPC内で行われる例を説明したが、本実施形態では、PC以外の装置で実行される例について説明する。本実施形態では、特に、特徴点検出機能を持つカメラ装置を例に説明する。なお、本実施形態の動作および構成の多くは実施形態2と共通するので、本実施形態に特有の構成を中心に説明する。
図1(b)は、カメラ装置の構成を説明する図である。図1(b)のカメラ装置の構成および動作は、多くが図1(a)と同等であるが、図1(a)の外部撮像部1009の代わりに、図1(b)では、撮像を行い画像を取得する撮像手段としての撮像部1010が追加されている。撮像部1010は、センサおよびセンサ画像をデジタル画像に変換する回路である。撮像部1010が撮像して取得した撮像画像は、RAM1002に保存される。
本カメラ装置内部では、実施形態2で説明した図8のフローが実行される。ただし、CPU1005で実行していたS2040の処理が、特徴点検出部1014の中の特徴点スコア算出部1012で行われる。また、S2110で実行していた処理が、上位抽出部1013にて行われる。他の処理は、CPU1005で実行される。ただし、本実施形態では、図8のフローの実行前に、画像変換部1011が解像度変換部1015を用いて縮小画像を生成しておく。
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア(プログラム)を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ(またはCPUやMPU等)がプログラムを読み出して実行する処理である。
Claims (15)
- 撮像画像を解析して特徴点を検出する情報処理装置であって、
検出すべき特徴点の個数を示す第1の目標値を設定して、第1の画像から特徴点を検出する検出手段と、
前記第1の画像に対して画像変換処理を行い第2の画像を取得する変換手段と、
検出された前記特徴点の個数と前記第1の目標値とに基づき第2の目標値を設定して、前記検出手段に前記第2の画像から特徴点を検出させる制御手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。 - 前記変換手段は、前記検出手段が検出した特徴点の個数が前記第1の目標値に達していない場合に、前記画像変換処理を行うことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
- 前記検出手段は、
前記第1の画像を構成する画素毎に、特徴点としての性質の大きさを表すスコア情報を取得し、
前記スコア情報が所定の閾値よりも大きい画素を特徴点として検出する
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の情報処理装置。 - 前記検出手段は、前記スコア情報が所定の閾値よりも大きい画素の個数が前記目標値よりも大きい場合は、前記スコア情報の大きさが上位のものから目標値の個数の画素を前記特徴点として検出することを特徴とする請求項3に記載の情報処理装置。
- 前記制御手段は、
前記変換手段に、前記第2の画像に対して画像変換処理を行い第3の画像を取得させ、
前記検出手段が前記第2の画像から検出した特徴点の個数と前記第2の目標値とに基づき第3の目標値を設定して、前記検出手段に前記第3の画像から特徴点を検出させる
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 撮像画像を解析して特徴点を検出する情報処理装置であって、
検出すべき特徴点の個数を示す第1の目標値を設定して、第1の画像から特徴点を検出する検出手段と、
前記第1の画像に対して画像変換処理を行い第2の画像を取得する変換手段と、
前記第1の目標値を設定して前記検出手段に前記第2の画像から特徴点を検出させ、当該検出された特徴点から、前記第1の画像から検出された特徴点の個数と前記第1の目標値とに基づき決定される第2の目標値を目標とする個数の特徴点を前記第2の画像の特徴点として取得する制御手段と
を備える
ことを特徴とする情報処理装置。 - 前記変換手段は、前記画像変換処理として、解像度変換処理と、フィルタ処理と、色調変換処理との少なくともいずれかを行うことを特徴とする請求項1から6のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- 撮像を行い前記第1の画像を取得する撮像手段を更に備える請求項1から7のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- 撮像画像を解析して特徴点を検出する情報処理装置であって、
検出すべき特徴点の個数を示す第1の目標値を設定して、第1の画像から特徴点を検出する第1の検出手段と、
前記第1の画像に対して画像変換処理を行い第2の画像を取得する変換手段と、
検出された前記特徴点の個数と前記第1の目標値とに基づき第2の目標値を設定して、前記第2の画像から特徴点を検出する第2の検出手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。 - 撮像画像を解析して特徴点を検出する情報処理装置であって、
検出すべき特徴点の個数を示す第1の目標値を設定して、第1の画像から特徴点を検出する第1の検出手段と、
前記第1の画像に対して画像変換処理を行い第2の画像を取得する変換手段と、
前記第1の目標値を設定して、前記第2の画像から特徴点を検出する第2の検出手段と、
前記第2の検出手段が検出した特徴点から、前記第1の画像から検出された特徴点の個数と前記第1の目標値とに基づき決定される第2の目標値を目標とする個数の特徴点を前記第2の画像の特徴点として取得する取得手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。 - 撮像画像を解析して特徴点を検出する、情報処理装置の各手段が実行する情報処理方法であって、
検出手段が、検出すべき特徴点の個数を示す第1の目標値を設定して、第1の画像から特徴点を検出する検出工程と、
変換手段が、前記第1の画像に対して画像変換処理を行い第2の画像を取得する変換工程と、
制御手段が、検出された前記特徴点の個数と前記第1の目標値とに基づき第2の目標値を設定して、前記検出手段に前記第2の画像から特徴点を検出させる制御工程と
を備えることを特徴とする情報処理方法。 - 撮像画像を解析して特徴点を検出する情報処理装置の各手段が実行する情報処理方法であって、
検出手段が、検出すべき特徴点の個数を示す第1の目標値を設定して、第1の画像から特徴点を検出する検出工程と、
変換手段が、前記第1の画像に対して画像変換処理を行い第2の画像を取得する変換工程と、
制御手段が、前記第1の目標値を設定して前記検出手段に前記第2の画像から特徴点を検出させ、当該検出された特徴点から、前記第1の画像から検出された特徴点の個数と前記第1の目標値とに基づき決定される第2の目標値を目標とする個数の特徴点を前記第2の画像の特徴点として取得する制御工程と
を備える
ことを特徴とする情報処理方法。 - 撮像画像を解析して特徴点を検出する情報処理装置の各手段が実行する情報処理方法であって、
第1の検出手段が、検出すべき特徴点の個数を示す第1の目標値を設定して、第1の画像から特徴点を検出する第1の検出工程と、
変換手段が、前記第1の画像に対して画像変換処理を行い第2の画像を取得する変換工程と、
第2の検出手段が、検出された前記特徴点の個数と前記第1の目標値とに基づき第2の目標値を設定して、前記第2の画像から特徴点を検出する第2の検出工程と
を備えることを特徴とする情報処理方法。 - 撮像画像を解析して特徴点を検出する情報処理装置の各手段が実行する情報処理方法であって、
第1の検出手段が、検出すべき特徴点の個数を示す第1の目標値を設定して、第1の画像から特徴点を検出する第1の検出工程と、
変換手段が、前記第1の画像に対して画像変換処理を行い第2の画像を取得する変換工程と、
第2の検出手段が、前記第1の目標値を設定して、前記第2の画像から特徴点を検出する第2の検出工程と、
取得手段が、前記第2の検出手段が検出した特徴点から、前記第1の画像から検出された特徴点の個数と前記第1の目標値とに基づき決定される第2の目標値を目標とする個数の特徴点を前記第2の画像の特徴点として取得する取得工程と
を備えることを特徴とする情報処理方法。 - コンピュータを請求項1から10のいずれか1項に記載の情報処理装置が備える各手段として機能させるためのコンピュータプログラム。
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