JP4245963B2 - 較正物体を用いて複数のカメラを較正するための方法およびシステム - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、包括的には、スキャナの較正に関し、特にターンテーブルベースの3Dスキャナシステム用の複数のカメラの較正に関する。
【0002】
【従来の技術】
多くのコンピュータグラフィクスシステムでは、任意のリアルな、しかし合成されたシーンを描画するのにリアルな3次元モデルが必要である。そのようなモデルは、アニメーション、ソリッドモデリング、視覚化、ロボット工学、ゲーム、科学研究、CAD/CAM、およびマルチメディア用に使用可能である。コンピュータグラフィクスシステムでは、3次元描画ソフトウェアとグラフィクス輝度モデルにより、典型的に3次元モデルが表示される。
【0003】
多くの制限やモデル化される物理的な物体に関する不完全な情報のために、完全な数学モデルを導きだし、すべての必要なカメラパラメータを提供するのは非常に困難である。そのため、非常に複雑なモデルの生成は面倒で非常に時間がかかる。
【0004】
レーザー走査と距離検出ハードウェアを使用して物体から3D情報を生成するシステムは、非常に高価で、そのためほとんどの人々は使用することができない。さらに、複雑なハードウェアは、修理や交換が困難である。レーザー走査方法とシステムはまた侵入型である。また、レーザーシステムによるカラーマップは、レーザー光の波長により制限され、そのため現実感に乏しい。
【0005】
他の方法では、いくつかの別個の視点から物体の画像を取得する。画像は、1つに継ぎ合わされて、物体のパノラマ画面を形成する。しかし、モデルがまったく生成されてないため、物体を任意のシーン内に配置できず、物体は画像が取得された視点からのみで見ることができる。
【0006】
多くのシステムは、幾何学的なカメラ較正を使用して、1組のカメラパラメータを求める。カメラパラメータは、物体の3次元座標と2次元画像座標との間のマッピングを記述する。既知の多数の較正技法は、通常は2つのグループ、すなわち、1回の高精度パラメータ計算方法とタスク志向の粗い非厳密較正方法とに分けられる。
【0007】
高精度方法は、画像の特徴を正確に求めることに依存しており、通常は環境やカメラパラメータについての特定の仮定を使用して、より高い精度を達成する。これらの、計算的に高価な較正技法は、通常一回だけモデル取得プロセスの前処理ステップとして実施される。
【0008】
1つの正確な較正技法が、Tsaiにより「A Versatile Camera Calibration Technique for High-Accuracy 3D Machine Vision Metrology Using Off-the-Shelf Cameras and Lenses」、IEEE Journal of Robotics and Automation, Vol.RA-3, No.4, 1987に記載されている。Tsaiのカメラモデルは、1次球面収差を持つ3D−2D中心射影のピンホールモデルに基づいている。Tsaiの技法は、ワールド座標系においてカメラの姿勢を3D回転と3D並進、スケーリング、焦点距離、および縦横比により説明する。
【0009】
粗い較正技法は、通常は、複雑で対話的な環境で使用される。長所として、粗い較正では、連続した較正の更新、簡略さ、高速な計算、変化するカメラ座標とワールド座標への対応することができる。
【0010】
物体に対するカメラ画像の三次元の位置と向きが任意に設定されるアプリケーションでは、物体は背景の較正パターンに対して撮像されることもある。通常は、パターンとして、既知の間隔を持つ多くの水平および垂直の格子線などがある。その他のパターンとしては、同様に既知の直交する関係に配列された点や他のマーカーがあり得る。そのようなシステムには多くの問題がある。
【0011】
現実の物体の正確なモデルを得るには、ターンテーブルが使用可能である。ここで、物体は回転するターンテーブル上に配置され、物体はさまざまな方向から撮像される。Pfister他により2001年4月26日に出願された米国特許出願第09/842,972号、「Image-Based 3D Digitizer」を参照されたい。単一カメラによるターンテーブルベースのスキャナは長い歴史を持つ。Szeliski著、「Shape from rotation」、Proc. Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, 1990を参照されたい。しかし、複数のスキャナを使用するターンテーブルベースのシステムは、ほとんど注目を集めたことがなく、そのようなシステムの較正の仕事は困難である。
【0012】
【発明が解決しようとする課題】
そのため、3Dモデル取得のために物体がターンテーブル上に配置されているモデリングシステム用の複数のカメラを較正する較正技法の提供が望まれている。
【0013】
【課題を解決するための手段】
複数のカメラを較正する方法とシステムにおいて、較正物体がターンテーブル上に配置され、ターンテーブルを回転させながら各カメラで画像の組が取得される。
【0014】
較正物体の可視の各平面上の頂点は、画像の各組内で位置を特定され、各カメラの内部パラメータが頂点を使用して求められる。それから、1つのカメラが固定カメラとして選択され、その他のすべてのカメラが浮動カメラとして指定される。ターンテーブルの回転軸に対する固定カメラの位置と向き、つまりカメラの外部パラメータは、頂点と内部パラメータを使用して推定される。
【0015】
固定カメラと各浮動カメラとの間の並進ベクトルが求められ、並進ベクトルを使用して、すべてのカメラが並進ベクトルに従って共通の座標系内に配置される。
【0016】
結果は較正物体のグローバル3Dジオメトリに依存しないが、これは各平面上の3D頂点が正確に知られた較正物体を構築するのが不便なためである。
【0017】
【発明の実施の形態】
本発明は、ターンテーブルベースの3Dスキャナと共に使用される複数のカメラを較正するためのシステムと方法を提供する。本発明は、ターンテーブルの回転軸に対する正確なカメラ位置を取得する。したがって、ターンテーブルに対するカメラ位置は、任意の指定された回転角度について生成可能である。それらのカメラ位置と、ターンテーブル上の物理物体の対応する画像が与えられると、その物体の3Dモデルを取得できる。
【0018】
本発明は、較正処理、つまり、複数のカメラの内部と外部のパラメータおよびユークリッド座標系内でのターンテーブルの回転軸の取得する完全な測定値の較正を扱う。システムが較正された後、物体のモデルをスキャナにより構築することができる。
【0019】
システムの構造
図1は、本発明による複数のカメラの較正のためのシステム100を示す。システム100は、複数のカメラ(C1〜C6)130とターンテーブル140を含む。プロセッサ160は、カメラ130により取得された1組の較正画像161を受け取り、システム100の較正パラメータ170を求める。
【0020】
1360×1036ピクセルのカラーCCD撮像センサを持つ6台のQImaging QICAMカメラが使用される。カメラは、1秒当たり11フレームの最大解像度のRGB画像を取得することができる。カメラは、以下でより詳細に説明するように、光学的に較正されている。カメラは、FireWireを介して、512MBのRAMを持つ700MHzのPentium(登録商標)III PCのプロセッサ160に接続されている。カメラは、通常ターンテーブルに向けられた半球の仰角に沿って等間隔で配置されている。
【0021】
システム動作
システムの動作を図2に示す。
【0022】
較正画像の取得
較正方法は、既知の較正物体150をターンテーブル140に配置し、必要なら、各カメラ130の位置、焦点、絞りを調整することにより開始される。それから、既知のパターンを持つ立方体などの較正物体の1組の較正画像161がカメラ130などのスキャナ130により取得される(210)。これにより、さまざまな視点から較正物体のさまざまな視野の組が提供される。通常は、10度の間隔の36個の位置を経由する回転が行われ、全部で6×36=216画像が得られる。システム100の回転軸155は固定されている。それから、内部および外部のカメラパラメータと回転軸、つまり較正パラメータ170を求めることができる。
【0023】
自由度
システム100には、51個の自由度(DOF)があり、それらは、以下のように分解する。各カメラ130の内部パラメータには3つのDOFがあり、それらは、焦点距離と主点である。複数のカメラのうちの1つのカメラの外部パラメータは、3つの自由度、つまり、回転軸155に対する向きにより記述されるが、これは、3D座標系は任意の原点と尺度まで取得すればよいからである。そして、5つの残りのカメラの各々の外部パラメータについては、6つのDOF、つまり回転と並進がある。高品質レンズが使用されるときには、放射方向歪曲収差は無視できる。
【0024】
好ましい実施形態では、各カメラの内部パラメータが最初に求められる。それから、各カメラ130の回転軸155に対する向きが独立して求められる。これは、単一カメラ較正201と呼ばれる。最後に、すべてのカメラが共通の座標系(CCF)271に配置される。これは、複数カメラ較正202と呼ばれる。この情報により、任意の好ましい回転角度について、各カメラ130のターンテーブル140に対する位置が求められる。通常は、前述のように1組36枚の画像161が各カメラにより取得され、全部で216枚の画像になる。もちろん、必要に応じて、回転についての任意の値と不規則な増分についてのカメラの位置を導き出すこともできる。
【0025】
較正方法では、較正物体150の画像161のシーケンスの組を利用する。較正物体の目的は、画像内で非常に正確な点の位置を特定することである。しかし、その使用方法には実用的な問題がある。物体の異なる面上に図1に示したようなパターンを生成して、各面上のこれらの各々のパターンのローカルジオメトリを知るのは容易である。
【0026】
しかし、特別な作成方法なしに、物体の異なる面上のパターンを正確に知られた相対位置に配置するのは困難である。本発明による較正処理はこの問題を考慮する。処理では、各面上の各々のパターンのローカルジオメトリが正確にわかっていると仮定する。処理の初期のステップでは、較正物体150全体のグローバルジオメトリがわかっているとも仮定する。しかし、最終ステップでは、このグローバルジオメトリへの依存が取り除かれ、処理は、物体の表面上にパターンを互いに対して配置する場合のあらゆる不正確さの影響を受けなくなる。
【0027】
較正パターンの処理
このセクションでは、図1の較正物体150の各々の表面上のパターンのようなパターンの頂点の位置をどのようにして特定するか(210)を説明する。各パターンは、白い背景上に黒い長方形の縞151を持ち、8つの較正頂点、つまり、長方形の縞の外側境界上の4つの角の頂点と、縞の内側境界上の4つの角の頂点がある。パターンの中心は、特有の色が付いたマーカー153を含み、較正物体の各面の一意の色分けとして各面のそれぞれを識別する。
【0028】
まず、よく知られたCannyエッジ検出処理が各画像に実施される。色付きマーカー153の自動検出を使用して、平面点対点平面射影H211の形式でパターンの画像位置の初期の手引きが得られる。平面射影Hは、標準座標系から画像座標系にパターンをマッピングする。Hの初期の推定値は、以下のようにして取得される。平面射影Hを使用して、パターンの8つの線分セグメント、つまり黒い縞の4つの外部と4つの内部の線分セグメントの画像位置の推定値を生成することができる。推定された線分セグメントごとに、適切な向きを持つ近くのエッジが識別され、直交回帰を使用して直線が副画素エッジ位置に当てはめられる。線分セグメントは、頂点で交差する。
【0029】
それから、当てはめられた線を使用して、平面射影H211の新しい推定値が求められる。平面点対点平面射影Hは、H’=HTにより同一の平面についての線分対線分平面射影H’に関連付けられるので、点または線の平面射影は、必要に応じて互換的に使うことができる。
【0030】
エッジの収集処理と平面射影Hを求めること、繰り返される。繰り返しごとに、マッピングされた標準較正パターンとエッジマップとの間の一致が確認される。この測定値がさらに改善しないときに繰り返しが終了する。標準較正パターンの頂点は、Hの最終推定値を使用して画像座標系にマッピングされ、較正頂点の画像位置212の最終推定値が得られる。
【0031】
単一カメラの較正
単一カメラの較正201は、6つのカメラ各々について別々に実施される。
【0032】
目的は、ターンテーブル140の回転軸155に対する各カメラの向きを求めることである。4つのステップがあり、それらは、各カメラにより取得された36の画像シーケンスの組の中の較正パターンの頂点の位置を求める(210)こと、各カメラの内部パラメータを求める(220)こと、回転軸155に対するカメラの向きの初期推定値R231を得るために36枚の画像ごとに各カメラの位置を推定する(230)こと、最小化(240)により回転軸155に対するカメラの向きの最適な推定値を得ることである。
【0033】
較正頂点の位置を特定する
図1に示すように、較正物体150は、その見ることのできる面に同様の外見のパターンを持っていて、自動追跡を可能にするために、パターンには特有の色付きマーカー153が追加され、物体の各面が1つの一意のマーカーを持つ。
【0034】
画像シーケンス161全体での物体150の追跡を初期化するために、最初の2つの画像が処理され、色付きマーカーが検出される。検出されたマーカーは、各平面の平面射影H211の初期推定値となり、したがって、較正物体150上の頂点位置212を正確に求めるための「出発点になる」。
【0035】
それから、較正オブジェクト150上の較正パターン151の既知の3Dローカルジオメトリとそれに対応する画像内の頂点を使用して、3×4中心射影行列Pが構築される。この行列Pは、そのユークリッド形式に分解される。さらに、最初の2つの画像の間の関係について基礎行列が構築され、この行列が分解されて、ターンテーブル140の回転軸155の画像投影が生じる。それから、較正パラメータが使用され、回転軸の3D座標の位置が特定される。
【0036】
残りの画像については、色付きマーカー153の検出により同様に較正パターンを求めることが可能である。信頼性を最大にするために、前の段落で計算されたように情報をこのアプローチに追加することができる。2つの較正されたカメラのうちの1つと回転軸を使用することで、画像シーケンス内の36の位置の各々について、物体150に対するカメラの位置を推定できる。位置が推定された各カメラは、較正物体の見えている面と、各々の較正パターンについて平面射影211の初期推定値とを求める。これにより、較正頂点の正確な位置212を求めるための出発点を設定するのに必要なすべての情報が得られ、すべての画像シーケンスについて較正頂点が自動的に得られる。
【0037】
内部パラメータの決定
前のステップが完了すると、カメラに対するさまざまな向きの複数の較正平面の平面射影が得られ、Zhang著、「A flexible new technique for camera calibration」、IEEE Pattern Analysis and Machine Intelligence, 22:1330-1334, 1999に記載されているように、各カメラの内部パラメータ212、つまり焦点距離と主点を求めることが可能になる(220)。前述のように、放射方向歪曲収差は無視できると仮定され、計測されない。
【0038】
回転軸の向きの推定
内部パラメータが得られた後、可視試験を使用して特定の画像シーケンスが選択される。選択された画像では2つ以上の較正パターンが見えている。可視試験は、カメラの視野方向と当該視野方向に対する平面法線との間の角度が60度未満の較正平面を受け入れる。物体150の上面のパターンと少なくとも側面のパターンが見える上方のカメラについてはすべての画像が選択されるのに対して、この基準を使用して、物理的に下方のカメラについては約16枚の画像が通常は使用される。
【0039】
較正物体の既知のローカルジオメトリとそれに対応する画像の点を使用して、そのような画像ごとに3×4の中心射影行列Pが構築される。それから、内部パラメータ212の値を設定することで、行列Pはカメラの回転と並進の推定値に分解される。
【0040】
これで個々のカメラからの情報が統合され、回転軸155に対するカメラの向きの推定値R231が得られる。平面を推定されたカメラの焦点に当てはめ、その法線をとることで回転軸の向きが推定される(230)。回転軸上の点は、画像シーケンスの中で直径について対向しているカメラのすべての対をとり、2つの焦点を結ぶ線を構築し、それからそのようなすべての線のなかで最適の交点を求めることで得られる。
【0041】
回転軸の向きのグローバルジオメトリへの依存性の最小化
この時点で、ターンテーブルの回転軸の向きの最初の推定値R231は推定済みである。しかし、前述のように、較正処理は、較正物体のグローバルジオメトリのすべての正確な知識に依存している。較正物体150のグローバルジオメトリへのこの依存性がここで回転軸の新しい推定値R241を求める最小化処理(240)で取り除かれる。
【0042】
最小化(240)は回転軸の3つのパラメータに対して行われ、これらのパラメータは、この目的のために回転軸の画像平面への投影により特徴づけられ、すなわち、それらのパラメータは画像平面上での回転軸の消失点(2パラメータ)と、この消失点を通過する画像線の方向(1パラメータ)である。最小化の各ステップで、内部パラメータ221と回転軸の現在の推定値231が与えられると、画像シーケンスについてすべての36個のカメラ位置が求められる。
【0043】
これらのカメラの画像を使用して、一対の画像で見える各点が使用されてエピポーラ誤差が生成される。すべての残差の組が集められ、90パーセンタイルにより最小化のための費用関数が得られる。
【0044】
複数カメラの較正
これまでの処理の結果は、回転軸155に対する各カメラ130の向きの独立した推定値である。各場合において、各カメラの座標系の原点と尺度は定義されないままである。ここでの目的は、すべてのカメラを共通の座標系(CCF)271に配置する(270)ことである。
【0045】
複数の中央のカメラのうちの1つ、たとえばC3またはC4が固定カメラに、つまりそのカメラが共通座標系を定義するように設定され、「固定カメラ」261と呼ばれる。残りの5つのカメラはそれぞれ「浮動カメラ」262と呼ばれ、各浮動カメラは以下のように独立して処理される。
【0046】
回転軸155に対する各浮動カメラ262の向きは既知であり、その関係はさしあたり固定されていると仮定する。目的は、固定カメラ261と各浮動カメラ262間の並進ベクトルT269を求める(260)ことである。
【0047】
j=0、...、35のシーケンスのすべての画像について、固定カメラの画像jと浮動カメラ262の画像j+iの間のすべての対応点の集合はMである。これは、固定カメラの画像と浮動カメラの画像との間のオフセットiを持つ対応点の集合である。各集合Miを使用して基礎行列Fiを構築することができる。Fiについての固定カメラのエピポールはeiで、viはeiについての逆投影された3D光線である。
【0048】
図3は、軸155の周囲の固定カメラのシーケンス301についてのこの計測の物理的な重要性を示す。ここで、3D光線vi302は、オフセットT304、つまり固定カメラと各浮動カメラとの間の並進ベクトルT269を示す点303で交差する。
【0049】
それから、これによりT269の3つのパラメータの非線形最小化のための初期推定値が得られる。固定カメラの画像と浮動カメラの画像間の各点の対応は、エピポーラ誤差を生成するのに使用される。それから、残差の完全な集合が集められ、90パーセンタイルにより最小化のための費用関数が得られる
【0050】
並進ベクトルの誤差が最小化された後、固定カメラ261の共通座標系271に浮動カメラ262を配置できる(270)。
【0051】
追加の処理を実施して較正処理を改良することができる。前述のように、複数のカメラの較正処理は、すべてのカメラを共通の座標系に配置するために異なるシーケンスのカメラ間の並進を求めるだけである。より完全なアプローチでは、この段階でカメラの向きも更新する。この更新は、単一カメラに関連付けられたエピポーラジオメトリ誤差を増加する効果があるが、すべてのカメラのグローバル誤差が増大される。
【0052】
【発明の効果】
ターンテーブルベースの3Dスキャナを較正するためのシステムと方法を説明した。本発明は、多数の視野のエピポーラジオメトリに関連する誤差の低減を達成する。較正により、複数カメラによる走査技法を使用して複雑なジオメトリを持つ現実の物体の正確な3Dモデルを取得できる。直径方向において2画素程度の構造を最終モデルにおいて正常に回復することができる。
【0053】
本発明は、好ましい実施形態の例により記述されているが、本発明の精神と範囲内において、さまざまなその他の適合や修正が当然可能であることが理解されよう。そのため、本発明の真の精神と範囲に含まれるすべてのそのような修正および変更を網羅するのが併記の請求の範囲の目的である。
【図面の簡単な説明】
【図1】 本発明による較正システムの概略図である。
【図2】 本発明による較正方法の流れ図である。
【図3】 本発明による、並進ベクトルを求めるための処理の概略図である。
Claims (7)
- ターンテーブル上に配置された較正物体を用いて複数のカメラを較正するための方法であって、
前記ターンテーブルを回転させながら各カメラにより前記較正物体の1組の画像を取得することと、
前記画像の各組内で較正パターンの頂点の位置を特定することと、
前記頂点から前記各カメラの内部パラメータを求めることと、
前記各カメラの前記内部パラメータからそれら各カメラの位置に対する前記ターンテーブルの回転軸の向きを推定することと、
前記較正パターンのグローバルジオメトリに対する前記各向きの依存性を最小化することと、
1つのカメラを固定カメラとして選択して、その他のすべてのカメラを浮動カメラとして指定することと、
前記固定カメラと前記各浮動カメラとの間の並進ベクトルを求めることと、
前記並進ベクトルに従って共通の座標系内に前記カメラを配置することと
を含む方法。 - 前記較正物体は立方体であり、前記較正パターンはその立方体の各面上の長方形の縞である請求項1に記載の方法。
- 前記位置を特定することは、
前記較正パターンの辺を検出することと、
線分セグメントを前記辺に対して反復して当てはめて前記頂点の位置を特定することと
をさらに含む請求項1に記載の方法。 - 前記線分セグメントは直交回帰により当てはめられる請求項3に記載の方法。
- 前記各長方形の縞は、前記画像の組の中の前記較正パターンを自動的に追跡するための異なる色を持つ請求項2に記載の方法。
- 前記回転軸の向きを推定するために前記内部パラメータの焦点に平面が当てはめられている請求項1に記載の方法。
- 較正物体を用いて複数のカメラを較正するためのシステムであって、
較正物体を配置するためのターンテーブルと、
前記ターンテーブルを回転させながら前記較正物体の1組の画像をそれぞれが取得する複数のカメラと、
前記画像の各組内で較正パターンの頂点の位置を特定する手段と、
前記頂点から前記各カメラの内部パラメータを求める手段と、
前記各カメラの前記内部パラメータからそれらの各カメラの位置に対する前記ターンテーブルの回転軸の向きを推定する手段と、
前記較正パターンのグローバルジオメトリに対する各向きの依存性を最小化する手段と、
1つのカメラを固定カメラとして選択して、その他のすべてのカメラを浮動カメラとして指定する手段と、
前記固定カメラと前記各浮動カメラとの間の並進ベクトルを求める手段と、
前記並進ベクトルに従って共通の座標系内に前記カメラを配置する手段と
を備えるシステム。
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