JP2020126590A5 - - Google Patents

Description

本発明の画像処理装置は、構造物を複数の視点から撮影した複数の画像のそれぞれから特徴点を抽出する抽出手段と、前記複数の画像のそれぞれから抽出された前記特徴点の位置の分布と前記特徴点の数とを評価する特徴評価手段と、前記複数の画像に含まれる画像について、所定の指標に基づく画質が、前記構造物の点検作業のための許容条件を満たすかを評価する画質評価手段と、前記画質評価手段により前記許容条件を満たすと評価された画質の画像の少なくとも一部を、前記抽出手段により抽出された前記特徴点に基づく位置関係で合成する画像合成手段と、を有し、前記画質評価手段は、前記複数の画像のうち、前記特徴評価手段による前記特徴点の評価結果を示す値が所定の閾値以上であった画像に対して、前記所定の指標に基づく画質が、前記構造物の点検作業のための許容条件を満たすかを評価することを特徴とする。

Claims (18)

1. 構造物を複数の視点から撮影した複数の画像のそれぞれから特徴点を抽出する抽出手段と、
   前記複数の画像のそれぞれから抽出された前記特徴点の位置の分布と前記特徴点の数とを評価する特徴評価手段と、
   前記複数の画像に含まれる画像について、所定の指標に基づく画質が、前記構造物の点検作業のための許容条件を満たすかを評価する画質評価手段と、
   前記画質評価手段により前記許容条件を満たすと評価された画質の画像の少なくとも一部を、前記抽出手段により抽出された前記特徴点に基づく位置関係で合成する画像合成手段と、
   を有し、
   前記画質評価手段は、前記複数の画像のうち、前記特徴評価手段による前記特徴点の評価結果を示す値が所定の閾値以上であった画像に対して、前記所定の指標に基づく画質が、前記構造物の点検作業のための許容条件を満たすかを評価することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記画質評価手段は、前記複数の画像のそれぞれに対して領域毎に、所定の指標に基づく画質が、前記構造物の点検作業のための許容条件を満たすかを評価するものであって、
   前記画像合成手段は、前記所定の条件を満たすと評価された画質の画像の部分領域を、抽出された前記特徴点に基づく位置関係で合成する画像合成手段と、を有することを特徴とすることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記画質評価手段は、前記構造物の点検対象の面上での解像度を領域毎に評価することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記画質評価手段は、前記構造物の点検対象の面上での解像度を画素毎に評価することを特徴とする請求項２または３に記載の情報処理装置。
5. 前記画質評価手段は、前記画像の領域毎のデフォーカス量を評価することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
6. 前記画質評価手段は、前記画像の画素毎のデフォーカス量を評価することを特徴とする請求項２または５に記載の情報処理装置。
7. 前記画質評価手段は、前記画像を撮像するカメラに入射する光と対象物の面との角度を評価する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。
8. 前記画質評価手段は、前記角度が所定の閾値以上となる領域で、かつ前記画質の評価が所定の閾値以上である画素からなる領域を、前記対象物の点検に利用可能な領域と評価することを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
9. 前記複数の画像を撮像するカメラの位置と姿勢を推定する位置姿勢推定手段と、
   前記構造物の三次元形状を推定する形状推定手段と、
   をさらに有し、
   前記位置姿勢推定手段は、前記抽出手段で抽出された特徴点に基づいて、前記カメラの位置と姿勢を推定し、
   前記形状推定手段は、前記位置姿勢推定手段で推定されたカメラの位置と姿勢と、前記複数の画像とに基づいて、前記三次元形状を推定することを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
10. 前記画像合成手段は、前記形状推定手段で推定された三次元形状に対し、前記位置姿勢推定手段で推定されたカメラの位置と姿勢に基づいて、前記複数の画像を前記画質評価手段での評価に基づいて投影し、前記投影した画像を合成することを特徴とする請求項９に記載の情報処理装置。
11. 表示手段をさらに有し、
    表示手段は、前記画像合成手段で合成された画像を表示することを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
12. 前記画像に写った対象物の変状を検知する検知手段と、
    表示手段と、
    をさらに有し、
    前記検知手段は、前記複数の画像から前記対象物の変状を検知し、
    前記表示手段は、前記検知された変状の情報を表示する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。
13. 前記表示手段は、前記検知手段により前記変状としてひび割れを検知した検知結果と前記画質評価手段での評価で算出された対象物上での解像度とに基づいて、前記ひび割れの幅の推定誤差を推定して表示することを特徴とする請求項１２に記載の情報処理装置。
14. 前記画像合成手段によって合成された画像に基づいて、前記構造物を正面から見た点検用画像を生成する生成手段を更に備えることを特徴とする請求項１から１１のいずれか１項に記載の情報処理装置。
15. 前記点検用画像に写った対象物の変状を検知する検知手段をさらに有し、
    前記検知手段は、前記点検用画像から前記対象物の変状を検知することを特徴とする請求項１４に記載の情報処理装置。
16. 前記構造物とは、コンクリート壁面を持つインフラ構造物であり、前記点検作業とは、前記コンクリート壁面に生じている変状を特定する作業であることを特徴とする請求項１から１５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
17. 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
    抽出手段により、構造物を複数の視点から撮影した複数の画像のそれぞれから特徴点を抽出する抽出工程と、
    前記複数の画像のそれぞれから抽出された前記特徴点の位置の分布と前記特徴点の数とを評価する特徴評価工程と、
    画質評価手段により、前記複数の画像に含まれる画像について、所定の指標に基づく画質が、前記構造物の点検作業のための許容条件を満たすかを評価する画質評価工程と、
    画像合成手段により、前記画質評価工程で前記許容条件を満たすと評価された画質の画像の少なくとも一部を、前記抽出工程で抽出された前記特徴点に基づく位置関係で合成する画像合成工程と、
    を有し、
    前記画質評価工程では、前記複数の画像のうち、前記特徴評価工程による前記特徴点の評価結果を示す値が所定の閾値以上であった画像に対して、前記所定の指標に基づく画質が、前記構造物の点検作業のための許容条件を満たすかを評価することを特徴とする情報処理方法。
18. 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の各手段として機能させるためのプログラム。