JP5253066B2 - 位置姿勢計測装置及び方法 - Google Patents
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Description
(1)前フレームでのカメラの位置及び姿勢及び予め校正済みのカメラの固有パラメータに基づいて、前述の3次元線分モデルを画像上に投影する。
(2)投影された各線分を、画像上で一定間隔となるように分割し、分割点を設定する。そして各分割点について、該分割点を通過し向きが投影された線分の法線方向である線分(探索ライン)上でエッジ探索を行い、探索ライン上における輝度値の勾配が極大でありかつ分割点に最も近い点を対応エッジとして検出する。
(3)分割点毎に検出された対応エッジと、投影される線分との間の画像上での距離の総和が最小となるようなカメラの位置及び姿勢の補正値を算出し、カメラの位置及び姿勢を補正する。
T. Drummond and R. Cipolla,"Real-time visual tracking of complex structures," IEEE Transactions on PatternAnalysis and Machine Intelligence, vol.24, no.7, pp.932-946, 2002. L. Vacchetti, V. Lepetit, and P.Fua, "Combining edge and texture information for real-time accurate 3D cameratracking," Proc. The 3rd IEEE/ACM International Symposium on Mixed andAugmented Reality (ISMAR04), pp.48-57, 2004. E. Rosten and T. Drummond, "Fusingpoints and lines for high performance tracking," Proc. The 10th IEEEInternational Conference on Computer Vision (ICCV’05), pp.1508-1515, 2005. H. Wuest, F. Vial, and D.Stricker, "Adaptive line tracking with multiple hypotheses for augmentedreality," Proc. The Fourth Int’l Symp. on Mixed and Augmented Reality(ISMAR05), pp.62-69, 2005. G . Bleser, H . Wuest, D.Stricker, "Online camera pose estimation in partially known and dynamicscenes," Proc. The 5th IEEE/ACM International Symposium on Mixed and AugmentedReality (ISMAR06), pp.56-65, 2006. G. Reitmayr and T. W. Drummond,"Going out: robust model-based tracking for outdoor augmented reality," Proc.The 5th IEEE/ACM International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR06),pp.109-118 2006. E. Eade and T. Drummond, "Edgelandmarks in monocular SLAM," Proc. BMVC06, pp.7-16, 2006. K. Satoh, S. Uchiyama, H.Yamamoto, and H. Tamura, "Robust vision-based registration utilizing bird’s-eyeview with user’s view," Proc. The 2nd IEEE/ACM International Symposium on Mixedand Augmented Reality (ISMAR03), pp.46-55, 2003. I. Skrypnyk and D. G. Lowe, "Scenemodelling, recognition and tracking with invariant image features," Proc. The3rd IEEE/ACM International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR04),pp.110-119, 2004.
撮像装置が撮像した画像を入力する入力手段と、
観察対象物体の表面形状を表す3次元モデルデータを格納する格納手段と、
前記3次元モデルデータを画像平面に描画することにより前記観察対象物体の幾何的情報に基づく複数の幾何特徴を抽出する幾何特徴抽出手段と、
前記観察対象物体に対する前記撮像装置の位置姿勢が既知の参照画像において前記複数の幾何特徴に対応する画像特徴を探索し、対応する画像特徴が検出された幾何特徴を前記複数の幾何特徴より選別する幾何特徴選別手段と、
前記幾何特徴選別手段で選別された幾何特徴を前記入力手段により入力された画像における前記観察対象物体の画像に対応付けることにより、前記撮像装置の前記観察対象物体に対する位置姿勢を算出する算出手段と、
前記参照画像から、色の属性に基づいて前記観察対象物体に関連する複数の画像特徴を抽出する画像特徴抽出手段と、
前記画像特徴抽出手段で抽出した画像特徴と、前記幾何特徴選別手段で選別した幾何特徴とを物体特徴として統合する統合手段と、を備え、
前記算出手段は、前記物体特徴を前記入力手段により入力された画像における前記観察対象物体の画像に対応付けることにより、前記撮像装置の前記観察対象物体に対する位置姿勢を算出する。
撮像装置が撮像した画像を入力する入力手段と、
観察対象物体の表面形状を表す3次元モデルデータを格納する格納手段と、
前記3次元モデルデータを画像平面に描画することにより前記観察対象物体の幾何的情報に基づく複数の幾何特徴を抽出する幾何特徴抽出手段と、
以前に計測され、前記撮像装置の位置姿勢が既知である参照画像のうち、現在の前記撮像装置の概略位置姿勢に近い位置姿勢を計測したときの参照画像の画像平面に、前記抽出された幾何特徴を投影し、前記投影された幾何特徴の近傍で、幾何特徴に対応する画像特徴を探索し、対応する画像特徴が検出された幾何特徴を、前記複数の抽出された幾何特徴から選別する幾何特徴選別手段と、
前記幾何特徴選別手段で選別された幾何特徴を前記入力手段により入力された画像における前記観察対象物体の画像に対応付けることにより、前記撮像装置の前記観察対象物体に対する位置姿勢を算出する算出手段と、
前記入力手段で入力した画像を、前記算出手段で算出された前記観察対象物体に対する前記撮像装置の位置姿勢とともに、参照画像として保持する保持手段とを備える。
本実施形態では、本発明を、画像上のエッジを利用した位置合わせ手法に適用した場合について説明する。
・画像特徴検出部160が検出した画像特徴の情報と、
・幾何特徴抽出部140が抽出した幾何特徴と、
・色特徴抽出部150が抽出した色特徴とに基づいて、観察対象物体10を基準とした座標系(以下、基準座標系)における撮像装置100の位置及び姿勢を算出する。
まずステップS1010では初期化を行う。ここでは、位置姿勢計測装置1のCPUが、基準座標系における撮像装置100と観察対象物体10との相対的な概略位置姿勢の設定を行う。第1実施形態における位置姿勢計測方法は、概略の撮像装置の位置姿勢を、撮影画像上に撮像される観察対象物体のエッジ情報を利用して逐次更新していく方法である。そのため、位置姿勢計測を開始する前に予め撮像装置の概略の位置及び姿勢を初期位置及び初期姿勢として与える必要がある。
ステップS1020では、撮像装置100が撮像した画像を画像取得部110を介して位置姿勢計測装置1に取り込む。
次にステップS1030において、幾何特徴抽出部140は、観察対象物体の幾何的情報に基づく特徴を検出する。第1実施形態で検出する幾何的情報に基づく特徴はエッジである。図3は、本実施形態における観察対象物体の幾何特徴の検出方法について詳細な処理手順を示すフローチャートである。
次に、ステップS1040において、参照画像保存部130に、参照画像としての過去フレームの撮影画像が保存されているか否かが判定される。参照画像が保存されている場合は、ステップS1050に進み、保存されていない場合は、ステップS1050以降の過去フレームの撮影画像を利用するステップをスキップして、ステップS1080へ進む。特に最も初期のフレームについては、過去フレームの撮影画像(参照画像)が存在しないため、処理は自動的にステップS1080に進む。
ステップS1050において、幾何特徴抽出部140は、参照画像保存部130に保存された過去フレームの撮影画像を利用して、ステップS1030で抽出した幾何特徴の選別を行う。即ち、幾何特徴抽出部140は、観察対象物体10に対する撮像装置100の位置姿勢が算出済みとなっている(既知である)参照画像において、ステップS1030で抽出した複数の幾何特徴に対応する画像特徴を探索する。そして、対応する画像特徴が検出された幾何特徴を当該複数の幾何特徴より取り出すことにより選別が行われる。図7は、本実施形態における観察対象物体の幾何特徴の選別方法について詳細な処理手順を示すフローチャートである。
次にステップS1060において、色特徴抽出部150は、参照画像保存部130において保存されている過去フレームの撮影画像(参照画像)から観察対象物体の色情報に基づく特徴(画像特徴)を検出する(画像特徴抽出処理)。図10は、本実施形態における前フレームの撮影画像(参照画像)からの、観察対象物体の色に基づく特徴の検出方法について詳細な処理手順を示すフローチャートである。
次に、ステップS1070において、色特徴抽出部150は、ステップS1440で生成したデプスバッファを利用して、ステップS1060で抽出した色特徴の選別(画像特徴選別処理)を行う。図11は、本実施形態における観察対象物体の色特徴モデルのエッジ素CFiの選別方法について詳細な処理手順を示すフローチャートである。
次にステップS1080において、画像特徴検出部160は、画像特徴選別処理で選別した色特徴と、幾何特徴選別処理で選別した幾何特徴とを物体特徴として統合する。より具体的には、画像特徴検出部160は、ステップS1030で生成した幾何特徴モデルとステップS1060で生成した色特徴モデルを統合した物体特徴モデルの生成を行う。物体特徴モデルは、幾何特徴モデルのエッジ素と色特徴モデルのエッジ素の集合であり、総数をLとし、各エッジ素をOFk(k=1,2,…,L)で表す。エッジ素の総数Lは、幾何特徴モデルの総数Mと色特徴モデルの総数Nを足したものである。但し、本実施形態では、幾何特徴モデルの総数Mと色特徴モデルの総数Nは、それぞれステップS1050、S1070の選別処理によって選別された数となっている。図12は、本実施形態における観察対象物体の幾何特徴モデルと色特徴モデルの統合方法について詳細な処理手順を示すフローチャートである。
ステップ1090において、画像特徴検出部160は、ステップS1090で求めた物体特徴モデルのエッジ素OFk(k=1,2,…,L)に対応する、撮像装置100によって撮像された現フレーム撮影画像の画像特徴の検出を行う。本実施形態における画像特徴はエッジである。図13は、本実施形態におけるエッジ検出方法の詳細な処理手順を示すフローチャートである。図14は、物体特徴モデルのエッジ素OFkを撮影画像上に重ねた結果を示す図である。図14(a)は撮像された画像そのものであり、図14(b)は物体特徴モデルのエッジ素を重ね合わせた図である。ステップS1330やS1520と同様に、エッジ素の画像座標周辺のエッジを撮影画像から抽出する。
ステップS1100において、位置姿勢算出部170は、撮像装置100の観察対象物体10に対する相対的な位置姿勢を算出する。相対的な位置姿勢は、幾何特徴選別処理で選別された幾何特徴と画像特徴選別処理で選別された色特徴を統合して得られた物体特徴を、現フレームにおける観察対象物体の画像に対応付けることにより算出される。より、具体的には、位置姿勢算出部170は、非線形最適化計算を用いて、撮像装置と観察対象物体との概略の相対的な位置姿勢を反復演算により補正することにより撮像装置の位置姿勢を算出する。ここで、ステップS1080において生成された物体特徴モデルのエッジ素OFkのうち、ステップS1090において対応点が求まったエッジ素の総数をLcとする。図15は、エッジの情報を利用して撮像装置の位置及び姿勢を算出する方法を説明する図である。図15では、画像の水平方向、垂直方向をそれぞれx軸、y軸としている。あるエッジ素の中心点の投影された画像座標を(u0,v0)、エッジ素の直線の画像上での傾きをx軸に対する傾きθと表す。傾きθは、エッジ素端点(始点と終点)の撮影画像上での2次元座標を結んだ直線の傾きとして算出する。エッジ素の直線の画像上での法線ベクトルは(sinθ, −cosθ)となる。また、該エッジ素の対応点の画像座標を(u’, v’)とする。
ステップS1110において、位置姿勢算出部170は、位置姿勢算出を終了する入力がなされたかどうかを判定し、入力された場合には当該処理を終了し、入力されなかった場合には処理をステップS1120に進める。
ステップS1120において、位置姿勢算出部170は、位置姿勢の算出結果と位置姿勢計測の対象にした撮影画像を参照画像保存部130に参照画像として保存する。その後、処理はステップS1020に戻り、新たな画像の取得と、再度の位置姿勢算出が行われる。
・随時撮影画像上で撮像される観察対象物体から色に基づく画像特徴を抽出し、
・これと同時に、観察対象物体の3次元モデルから抽出した幾何情報のうち撮影画像から検出されるものを選別し、
・観察対象物体の色に基づく画像特徴と選別された幾何情報を統合して位置姿勢計測に利用する。このため、第1実施形態によれば、3次元モデルから得られる特徴と撮影画像から得られる特徴が大きく異なる場合や、撮像の途中に光源変化があった場合にも、観察対象物体と撮像装置との相対位置姿勢を安定かつ高精度に算出することができる。
上述の第1実施形態では、ステップS1060の色特徴抽出処理において、参照画像中に撮像された観察対象物体のデプスバッファを算出するために、参照画像保存部130に保存されている参照画像の位置姿勢を利用して3次元モデルデータを描画した。しかし、ステップS1030の幾何特徴抽出処理で利用する概略位置姿勢として、前フレームの位置姿勢を利用する場合には、参照画像部に保存された位置姿勢と、ステップS1030で利用する概略位置姿勢は同じとなる。
上述の第1実施形態において、ステップS1060とステップS1070の色特徴抽出処理及び色特徴選別処理を行わず、幾何特徴のみを利用して位置姿勢推定を行うようにしても良い。この場合、色特徴抽出処理を省略し、幾何情報のみを利用した位置姿勢推定が行われることになる。即ち、位置姿勢算出部170は、幾何特徴抽出部140により選別された幾何特徴を、入力された画像中の観察対象物体10の画像に対応付けることにより、撮像装置100の観察対象物体10に対する位置姿勢を算出する。この構成によれば、テクスチャのない一色の物体のような、色に基づく特徴が検出されない観察対象物体に関しては、位置姿勢推定に利用する情報を損失することなく、色特徴抽出処理を省略する分の計算コストを減少させることが可能である。また、色特徴選別処理(ステップS1070)を行わず、ステップS1060で抽出された色特徴は全て用いるようにしてもよい。但し、この場合、現フレーム中の画像における同一の画像特徴が、色特徴と幾何特徴の両方に関連して検出される可能性が大きくなるため、処理効率が下がる可能性がある。
第1実施形態では、位置姿勢推定後、参照画像保存部130に撮影画像を毎フレーム保存し、過去フレームの撮影画像として常に直前のフレームの撮影画像を利用していた。それに対して、第2実施形態では、参照画像保存部に保存した撮影画像を上書きせず、複数の撮影画像を保存しておき、複数の参照画像を利用して位置姿勢推定を行う方法について述べる。
・位置姿勢の推定精度が一定以上高いこと、
・保存してある参照画像から十分離れていること、即ち、保存してある参照画像に対応する位置姿勢と現フレームに関連する位置姿勢の差が所定値より大きいこと、
・以前に参照画像を保存したときから一定フレーム(所定の時間)を経過していること、
等が挙げられる。
ステップS2010では初期化を行う。ステップS2010の処理内容は基本的に第1実施形態におけるステップS1010と同様であるので。
ステップS2030において、幾何特徴抽出部250は、観察対象物体30の3次元モデルデータ40に基づいて、幾何的情報に基づく特徴を検出する。ステップS2030の処理内容は、基本的に第1実施形態におけるステップS1030の処理と同様である。
参照画像保存部に過去フレームの撮影画像が保存されている場合は、処理はステップS2040からステップS2050に進む。一方、保存されていない場合は、処理は、ステップS2050以降の過去フレームの撮影画像を利用するステップをスキップして、ステップS2070へ進む。
ステップS2050において、参照画像選択部240は、参照画像保存部230に保存されている複数の参照画像から、適切な参照画像を選択する。本実施形態では、参照画像の選択に、現在の位置姿勢と参照画像の位置姿勢の差を利用する。なお、本実施形態では、現在の位置姿勢として、直前フレームの撮影画像から推定した位置姿勢を用いるものとする。参照画像選択部240は、現在の位置姿勢と参照画像保存部230に保存してある各参照画像の位置姿勢とを比較して、現在の位置姿勢に最も近い参照画像を選択する。ステップS2050において選択された参照画像は、以後のステップにおいて参照画像として利用される。
次に、ステップS2060において、幾何特徴抽出部250は、ステップS2030で抽出した幾何特徴の選別を行う。ステップS2060の処理内容は、基本的に第1実施形態におけるステップS1050の処理と同様である。但し、参照画像としてステップS2050で選択した参照画像を利用する点がステップS1050と異なる。
次にステップS2070において、画像特徴検出部270は、ステップS2050で生成した幾何特徴モデルと、ステップS2050で選択した参照画像に対応する色特徴モデルを利用して、幾何特徴モデルと色特徴モデルを統合した物体特徴モデルを生成する。ステップS2070の処理内容は、基本的に第1実施形態におけるステップS1080の処理と同様である。ステップS1080と異なる点は、ステップS2070で利用する色特徴モデルはステップS2050で選択した参照画像に対応する色特徴モデルを利用する点である。なお、選択した参照画像に対応する色特徴モデルは、参照画像が保存される過程のステップS2130で生成され、参照画像保存部230に保存されている(後述)。
ステップS2080において、画像特徴検出部270は、ステップS2080で求めた物体特徴モデルのエッジ素に対応する画像特長を、撮像装置200によって撮像された現フレームの撮影画像から検出する。ステップS2080の処理内容は、基本的に第1実施形態におけるステップS1090の処理と同様である。
ステップS2090において、位置姿勢算出部280は、ステップS2070で生成した物体特徴モデルと、ステップS2080で対応付けた画像特徴の位置情報から、撮像装置200の位置姿勢を算出する。ステップS2090の処理内容は、基本的に第1実施形態におけるステップS1100の処理と同様である。
ステップS2100において、位置姿勢計測装置2は、位置姿勢算出を終了する指示の入力がなされたかどうかを判定し、終了する指示が入力された場合には本処理を終了する。一方、終了する指示が入力されなかった場合には、処理をステップS2110に進める。
ステップS2110において、参照画像保存部230は、位置姿勢推定した撮影画像を参照画像として保存するかを判定する。保存する場合は、処理をステップS2120に進める。また、保存しない場合は、処理をステップS2020に戻し、新たな画像を取得して、上述の位置姿勢算出を行う。第2実施形態では、参照画像として保存する条件は、本例では、保存しようとする撮影画像が参照画像保存部230に保存されている参照画像の位置姿勢から一定以上離れており、かつ、最近に保存した参照フレームから一定フレーム経過していることとする。
ステップS2120において、色特徴抽出部260は、ステップS2090で推定された位置姿勢を利用して、ステップS2110で保存すると判定された撮影画像から観察対象物体の色情報に基づく特徴を検出し、色特徴モデルを生成する。なお、色特徴モデルの生成方法は、基本的に第1実施形態におけるステップS1060の処理と同様である。
次に、ステップS2130において、色特徴抽出部260は、ステップS2120で抽出した色特徴モデルの選別を行う。ステップS2130の処理内容は、基本的に第1実施形態におけるステップS1070の処理と同様である。
次に、ステップS2140において、参照画像保存部230は、ステップS2120で生成した色特徴モデルとステップS2090で算出した観察対象物体の位置姿勢と、位置姿勢算出の対象とした撮影画像とを保存する。その後、ステップS2020に戻り、新たな画像を取得して、再度位置姿勢算出を行う。
上述の第2実施形態では、参照画像として保存する撮影画像は、前回保存したときよりも一定フレーム過ぎており、かつ、保存してある撮影画像の位置姿勢と現在の位置姿勢が一定以上離れている場合に、無条件で保存していた。しかしながら、保存する位置姿勢の推定精度が低いような場合、位置姿勢の推定精度の低い参照画像から色特徴モデルを生成することになる。そのため、不正確な特徴モデルを利用することによる位置姿勢推定の精度低下が発生する。そこで、参照画像として保存するときに、位置姿勢の推定精度も算出して、推定精度が一定以上の場合のみ参照画像として保存するという制限を加える。これにより、位置姿勢の推定が不安定な場合でも、一定以上推定精度が高い位置姿勢とそのときの撮影画像のみが参照画像として保存されるため、安定した位置姿勢推定が可能となる。推定精度算出方法としては、例えば、非特許文献6で開示されているような位置姿勢推定の破綻検出手法を用いればよい。
上述の第2実施形態では、一旦、参照画像として保存した撮影画像は、本位置姿勢計測装置が動作している間ずっと保存されていた。しかし、撮像の途中で、光源環境が変化して、観察対象物体の色合いが変化することも考えられる。
上述の第2実施形態では、参照画像として保存する処理は、位置姿勢の算出が終わったあとステップS2110の参照画像保存判定後に行っていた。しかし、保存処理は、非同期的に行っても問題のない処理である。そこで、参照画像の保存・色特徴抽出処理、すなわち、ステップS2120〜S2140の処理を、別スレッドで行うようにしてもよい。これにより、位置姿勢の算出と参照画像の保存処理を独立して実行することが可能となり、参照画像の保存処理が実行された場合でも、位置姿勢推定のフレームレートへの影響を低減することができる。また、参照画像から特徴抽出する処理に計算コストがかかる処理を入れ込むことも可能である。例えば、参照画像からの色特徴抽出処理において、複数の参照画像から抽出した色特徴から画像間対応をとり、参照画像のみから色特徴の3次元再構成を行えば、物体の3次元モデルからは得られない特徴も利用して、位置姿勢推定することが可能となる。
上述の第2実施形態では、参照画像保存部230に保存された複数の参照画像の中で、一つだけを選択して、色特徴モデルや幾何特徴の判別に利用していた。しかしながら、観察対象物体の表面属性によっては、鏡面反射などの視点位置によって見た目が変わる情報も存在する。視点位置によって変わる特徴を色特徴モデルとして抽出してしまうと、色特徴モデルを利用した位置姿勢推定が不安定になる。また、観察物体に対して、オクルージョンが発生した場合にも同様の問題が発生する。
第1・第2実施形態では、位置姿勢推定後、参照画像保存部130,240に撮影画像のフレーム画像を参照画像として保存し、参照画像から対象物体の色に基づく特徴を抽出していた。それに対し、第3実施形態では、撮影画像から3次元モデルの表面色の情報を推定し、3次元モデルを描画した結果として得られる描画画像から対象物体の色に基づく特徴を抽出し、位置姿勢推定を行う方法について述べる。
ステップS3010では初期化を行う。ステップS3010の処理内容は基本的に第1実施形態におけるステップS1010と同様である。
ステップS3030において、幾何特徴抽出部330は、3次元モデルデータ60を用いて観察対象物体50を描画し、幾何的情報に基づく特徴を検出する。ステップS3030の処理内容は基本的に第1実施形態におけるステップS1010と同様である。ステップS1010と異なる点は、3次元モデルを描画する際にモデル保存部320に保持しているテクスチャ画像によるテクスチャマッピングを行い、描画結果をカラーバッファとして保存する点である。表面色が推定された3次元モデルを描画することで、実際の撮影画像に撮像される観察対象物体の見た目に近い、3次元モデルの描画結果が得られる。この描画結果として得られる画像平面上における3次元モデルデータの輝度値をカラーバッファとして保存し、以後の処理に利用する。
ステップS3040では、モデル保存部320に保持しているテクスチャ画像が更新されている場合は、ステップS3050に処理を進める。一方、最初期フレームなどで、テクスチャ画像が更新されていない場合は、ステップS3050〜S3070をスキップして、ステップS3090へ処理を進める。
ステップS3050において、幾何特徴抽出部330は、ステップS3030で抽出した幾何特徴の選別を行う。ステップS3050の処理内容は、基本的に第1実施形態におけるステップS1050の処理と同様である。ステップS1050と異なる点は、参照画像の代わりに、ステップS3030で保存したカラーバッファを利用する点である。
ステップS3060において、色特徴抽出部340は、ステップS3030で保存したカラーバッファから、観察対象物体の色情報に基づく特徴を検出し、色特徴モデルを生成する。色特徴モデルの生成方法は、基本的に第1実施形態におけるステップS1060の処理と同様である。ステップS1060と異なる点は、参照画像の代わりに、ステップS3030で保存したカラーバッファを利用する点である。また、色特徴の逆投影に利用する位置姿勢には、ステップ3030において3次元モデルデータの描画に利用した位置姿勢と同一のものを利用する。
次に、ステップS3070において、色特徴抽出部340は、ステップS3060で抽出した色特徴モデルの選別を行う。ステップS3070の処理内容は、基本的に第1実施形態におけるステップS1070の処理と同様である。ステップS1060と異なる点は、参照画像の代わりに、ステップS3030で保存したカラーバッファを利用する点である。また、色特徴の逆投影に利用する位置姿勢には、ステップ3030において3次元モデルデータの描画に利用した位置姿勢と同一のものを利用する。
次にステップS3080において、画像特徴検出部350は、ステップS3030で生成した幾何特徴モデルと、ステップS3060で生成した色特徴モデルを統合した物体特徴モデルを生成する。ステップS3080の処理内容は、基本的に第1実施形態におけるステップS1080の処理と同様である。
ステップ3090において、画像特徴検出部350は、ステップS3080で求めた物体特徴モデルのエッジ素に対応する画像特長を、撮像装置300によって撮像された現フレーム撮影画像より検出する。ステップS3090の処理内容は、基本的に第1実施形態におけるステップS1090の処理と同様である。
ステップS3100において、位置姿勢算出部360は、ステップS3080で生成した物体特徴モデルと、ステップS3090で対応付けた画像特徴の位置情報から、撮像装置300の位置姿勢を算出する。ステップS3100の処理内容は、基本的に第1実施形態におけるステップS1100の処理と同様である。
ステップS3110において、位置姿勢計測装置3は、位置姿勢算出を終了する入力がなされたかどうかを判定する。位置姿勢算出を終了する入力がなされた場合には当該終了し、位置姿勢算出を終了する入力がなされなかった場合には処理をステップS3120に進める。
ステップS3120において、物体表面色推定部370は、位置姿勢推定した撮影画像から、観察対象物体の表面色を推定する。まず、物体表面色推定部370は、ステップS3030において基準座標系におけるエッジ素の3次元座標を求めた手順と同様の処理により、撮影画像上の2次元座標に対応する基準座標系における3次元座標を求める。次に、求めた3次元座標に対応するテクスチャ画像上の2次元座標を、モデル保存部320に保存されているテクスチャ変換行列を利用することで求める。以上の手順により、撮影画像上の2次元座標とテクスチャ画像上の2次元座標の関係を求め、撮影画像上に撮像される観察対象物体の輝度値をテクスチャ画像上にマッピングすることで、テクスチャ画像を更新し、観察対象物体の表面色を推定する。このとき、撮影画像上の輝度値をそのままテクスチャ画像上の輝度値として設定せずに、学習係数に応じて徐々にテクスチャ画像の輝度値を更新する。これにより、位置姿勢推定精度が低い撮影画像が混入した場合や、オクルージョンが発生した場合の影響を低減し、確からしい表面色のみを更新することができる。学習係数は、位置姿勢推定精度の高さと、表面色がどのくらい急激に変化しうるかにより適切な値を設定する。以上の処理により表面色を更新した後は、ステップS3020に戻り、新たな画像を取得して、再度位置姿勢算出を行う。
第1〜第3実施形態では、参照画像から抽出する色に基づく特徴として、エッジを用いたが、これに限るものでない。例えば、Harris検出器や、非特許文献9に示されるSIFT検出器などによって検出される点特徴を利用しても良い。このとき、点特徴の記述子としては、点特徴周辺の輝度分布を利用しても、非特許文献9に示されるSIFT記述子を利用しても良く、点特徴の検出子と記述子の選択に特に制限はない。
Claims (21)
- 撮像装置が撮像した画像を入力する入力手段と、
観察対象物体の表面形状を表す3次元モデルデータを格納する格納手段と、
前記3次元モデルデータを画像平面に描画することにより前記観察対象物体の幾何的情報に基づく複数の幾何特徴を抽出する幾何特徴抽出手段と、
前記観察対象物体に対する前記撮像装置の位置姿勢が既知の参照画像において前記複数の幾何特徴に対応する画像特徴を探索し、対応する画像特徴が検出された幾何特徴を前記複数の幾何特徴より選別する幾何特徴選別手段と、
前記幾何特徴選別手段で選別された幾何特徴を前記入力手段により入力された画像における前記観察対象物体の画像に対応付けることにより、前記撮像装置の前記観察対象物体に対する位置姿勢を算出する算出手段と、
前記参照画像から、色の属性に基づいて前記観察対象物体に関連する複数の画像特徴を抽出する画像特徴抽出手段と、
前記画像特徴抽出手段で抽出した画像特徴と、前記幾何特徴選別手段で選別した幾何特徴とを物体特徴として統合する統合手段と、を備え、
前記算出手段は、前記物体特徴を前記入力手段により入力された画像における前記観察対象物体の画像に対応付けることにより、前記撮像装置の前記観察対象物体に対する位置姿勢を算出することを特徴とする位置姿勢計測装置。 - 撮像装置が撮像した画像を入力する入力手段と、
観察対象物体の表面形状を表す3次元モデルデータを格納する格納手段と、
前記3次元モデルデータを画像平面に描画することにより前記観察対象物体の幾何的情報に基づく複数の幾何特徴を抽出する幾何特徴抽出手段と、
以前に計測され、前記撮像装置の位置姿勢が既知である参照画像のうち、現在の前記撮像装置の概略位置姿勢に近い位置姿勢を計測したときの参照画像の画像平面に、前記抽出された幾何特徴を投影し、前記投影された幾何特徴の近傍で、幾何特徴に対応する画像特徴を探索し、対応する画像特徴が検出された幾何特徴を、前記複数の抽出された幾何特徴から選別する幾何特徴選別手段と、
前記幾何特徴選別手段で選別された幾何特徴を前記入力手段により入力された画像における前記観察対象物体の画像に対応付けることにより、前記撮像装置の前記観察対象物体に対する位置姿勢を算出する算出手段と、
前記入力手段で入力した画像を、前記算出手段で算出された前記観察対象物体に対する前記撮像装置の位置姿勢とともに、参照画像として保持する保持手段とを備えることを特徴とする位置姿勢計測装置。 - 前記参照画像から、色の属性に基づいて前記観察対象物体に関連する複数の画像特徴を抽出する画像特徴抽出手段と、
前記画像特徴抽出手段で抽出した画像特徴と、前記幾何特徴選別手段で選別した幾何特徴とを物体特徴として統合する統合手段とを更に備え、
前記算出手段は、前記物体特徴を前記入力手段により入力された画像における前記観察対象物体の画像に対応付けることにより、前記撮像装置の前記観察対象物体に対する位置姿勢を算出することを特徴とする請求項2に記載の位置姿勢計測装置。 - 前記参照画像に対応する前記位置姿勢によって前記3次元モデルデータを画像平面に描画することにより前記複数の画像特徴に対応する幾何特徴を探索し、対応する幾何特徴が検出された画像特徴を除去することで選別された画像特徴を取得する画像特徴選別手段を更に備え、
前記統合手段は、前記画像特徴選別手段で選別した画像特徴と、前記幾何特徴選別手段で選別した幾何特徴とを物体特徴として統合することを特徴とする請求項1または3に記載の位置姿勢計測装置。 - 前記幾何特徴抽出手段は、幾何特徴として、前記3次元モデルデータを画像平面に描画して得られたデプス値に基づいてエッジを抽出することを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の位置姿勢計測装置。
- 前記画像特徴抽出手段は、画像特徴として、前記参照画像から色の属性に基づくエッジを抽出することを特徴とする請求項1または3に記載の位置姿勢計測装置。
- 前記算出手段で算出された位置姿勢と共に、前記入力手段で入力した画像を、前記参照画像として保持する保持手段を更に備えることを特徴とする請求項1に記載の位置姿勢計測装置。
- 前記算出手段において算出された位置姿勢の推定精度を算出する推定精度算出手段を更に備え、
前記保持手段は、前記推定精度が所定値を超える場合のみ、前記入力手段で入力した画像を前記参照画像として保持することを特徴とする請求項2または7に記載の位置姿勢計測装置。 - 前記保持手段は、複数の参照画像を保持し、
前記幾何特徴選別手段は、前記複数の参照画像から、前記算出手段によって算出された現在の位置姿勢に最も近い位置姿勢を有する参照画像を選択して用いることを特徴とする請求項7に記載の位置姿勢計測装置。 - 前記保持手段は、前記入力手段で入力した画像に更に時刻情報を付加して前記参照画像として保持し、時系列的に古い参照画像から更新していくことを特徴とする請求項9に記載の位置姿勢計測装置。
- 前記保持手段は、複数の参照画像を保持し、
前記幾何特徴選別手段は、複数の参照画像で検出され得る画像特徴のみを選別することを特徴とする請求項2または7に記載の位置姿勢計測装置。 - 前記3次元モデルデータはテクスチャの情報を有し、
前記3次元モデルデータを前記撮像装置について算出された直前の位置姿勢を用いて画像平面上にテクスチャと共に描画する描画手段を更に備え、
前記参照画像は前記描画手段により描画された画像であることを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の位置姿勢計測装置。 - 前記3次元モデルデータは、面の情報がパラメトリックに記述されたソリッドモデル、またはポリゴンモデルであることを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載の位置姿勢計測装置。
- 前記保持手段は、付加された時刻情報に基づいて、一定時間過ぎた参照画像は上書きフラグをONにしておき、撮影画像を参照画像として保存する際に、当該参照画像で上書きフラグがONの参照画像を上書きすることを特徴とする請求項9に記載の位置姿勢計測装置。
- 前記保持手段は、参照画像として保持する撮影画像の枚数を一定数に設定しておき、保存された時刻情報が一番古い参照画像から上書きすることを特徴とする請求項9に記載の位置姿勢計測装置。
- 前記画像特徴抽出手段は、画像特徴として、参照画像から点特徴を抽出することを特徴とする請求項1または3に記載の位置姿勢計測装置。
- 前記参照画像として、直前のフレームが用いられることを特徴とする請求項1に記載の位置姿勢計測装置。
- 位置姿勢計測装置による位置姿勢計測方法であって、
入力手段が、撮像装置が撮像した画像を入力する入力工程と、
幾何特徴抽出手段が、観察対象物体の表面形状を表す3次元モデルデータを格納した格納手段より前記3次元モデルデータを読み出し、前記3次元モデルデータを描画することにより前記観察対象物体の幾何的情報に基づく複数の幾何特徴を抽出する幾何特徴抽出工程と、
幾何特徴選別手段が、前記観察対象物体に対する前記撮像装置の位置姿勢が既知の参照画像において前記複数の幾何特徴に対応する画像特徴を探索し、対応する画像特徴が検出された幾何特徴を前記複数の幾何特徴より選別する幾何特徴選別工程と、
算出手段が、前記幾何特徴選別工程で選別された幾何特徴を前記入力工程で入力された画像における前記観察対象物体の画像に対応付けることにより、前記撮像装置の前記観察対象物体に対する位置姿勢を算出する算出工程と、
画像特徴抽出手段が、前記参照画像から、色の属性に基づいて前記観察対象物体に関連する複数の画像特徴を抽出する画像特徴抽出工程と、
統合手段が、前記画像特徴抽出工程で抽出した画像特徴と、前記幾何特徴選別工程で選別した幾何特徴とを物体特徴として統合する統合工程と、を有し、
前記算出工程では、前記物体特徴を前記入力工程で入力された画像における前記観察対象物体の画像に対応付けることにより、前記撮像装置の前記観察対象物体に対する位置姿勢を算出することを特徴とする位置姿勢計測方法。 - 位置姿勢計測装置による位置姿勢計測方法であって、
入力手段が、撮像装置が撮像した画像を入力する入力工程と、
幾何特徴抽出手段が、観察対象物体の表面形状を表す3次元モデルデータを格納した格納手段より前記3次元モデルデータを読み出し、前記3次元モデルデータを描画することにより前記観察対象物体の幾何的情報に基づく複数の幾何特徴を抽出する幾何特徴抽出工程と、
幾何特徴選別手段が、以前に計測され、前記撮像装置の位置姿勢が既知である参照画像のうち、現在の前記撮像装置の概略位置姿勢に近い位置姿勢を計測したときの参照画像の画像平面に、前記抽出された幾何特徴を投影し、前記投影された幾何特徴の近傍で、幾何特徴に対応する画像特徴を探索し、対応する画像特徴が検出された幾何特徴を、前記複数の抽出された幾何特徴から選別する幾何特徴選別工程と、
算出手段が、前記幾何特徴選別工程で選別された幾何特徴を前記入力工程で入力された画像における前記観察対象物体の画像に対応付けることにより、前記撮像装置の前記観察対象物体に対する位置姿勢を算出する算出工程と、
保持手段が、前記入力工程で入力した画像を、前記算出工程で算出された前記観察対象物体に対する前記撮像装置の位置姿勢とともに、参照画像としてメモリに保持する保持工程と、を有することを特徴とする位置姿勢計測方法。 - 請求項18または19に記載された位置姿勢計測方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラム。
- 請求項18または19に記載された位置姿勢計測方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
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