JP5799863B2 - 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム - Google Patents
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Description
この点について、図6を参照して具体的に説明する。図6は、パノラマ撮像の結果得られるパノラマ画像P1の一例を示す図である。図6(B)に示すパノラマ画像P1のデータは、図6(A)に示す複数の撮像画像F1,F2,F3,F4,F5の各データを合成することにより得られるパノラマ画像のデータである。図6(A)を参照すると、複数の撮像画像F1〜F5の中には、動体M1,M2,M3,M4が含まれている。このような動体M1〜M4を含む撮像画像F1〜F5の各データを従来の手法により合成した場合には、動体M1〜M4の一部が切り取られてしまうおそれがあり、結果として図6(B)に示すように違和感の有るパノラマ画像P1のデータが生成されてしまうおそれがある。
画像処理装置1は、例えばデジタルカメラとして構成される。
AFEは、このアナログの画像信号に対して、A/D(Analog/Digital)変換処理等の各種信号処理を実行する。各種信号処理によって、ディジタル信号が生成され、撮像部17の出力信号として出力される。
このような撮像部17の出力信号を、以下、「撮像画像のデータ」と呼ぶ。撮像画像のデータは、CPU11や画像処理部14等に適宜供給される。
出力部19は、ディスプレイやスピーカ等で構成され、画像や音声を出力する。
記憶部20は、ハードディスク或いはDRAM(Dynamic Random Access Memory)等で構成され、各種画像のデータを記憶する。
通信部21は、インターネットを含むネットワークを介して他の装置(図示せず)との間で行う通信を制御する。
詳細には、ユーザが、デジタルカメラとしての画像処理装置1を保持したまま、入力部18のシャッタスイッチを押下操作すると、画像処理装置1は、パノラマ画像生成処理を開始する。パノラマ画像生成処理が開始すると、撮像制御部51は、撮像部17の連続撮像の動作を開始させ、一定時間経過するたびに、又は画像処理装置1が所定量移動するたびに画像を撮像させる。
この間、ユーザがシャッタスイッチの押下操作の状態を維持したままの状態が所定時間経過した場合やデジタルカメラが所定量移動した場合等の所定条件が満たされると、撮像制御部51は、撮像部17における連続撮像の動作を終了させ、パノラマ画像生成処理を終了する。
ここで、人物等の動体がデジタルカメラの移動とは関係なく移動することを原因として違和感の有るパノラマ画像のデータが生成されることを防止するため、本実施形態の位置合わせ部55は、特徴点検出部551と、特徴点追跡部552と、類似度算出部553と、画像位置合わせ部554と、を含んで構成される。このとき、特徴点検出部551が特徴点検出手段として機能し、特徴点追跡部442がベクトル算出手段として機能し、類似度算出部553及び画像位置合わせ部554が領域選択手段として機能する。
このとき、特徴点検出部551は、撮像画像を複数の連続した領域(エリア)に分割した上で、当該複数の領域の各々の中から特徴点を検出する。なお、撮像画像を分割する領域は、任意の形状とすることができ、例えば、矩形状の領域を採用することができる。また、複数の領域は、後述するように、デジタルカメラの移動方向(以下、「パノラマ撮像方向」と呼ぶ)及び当該方向と略直交する方向に連続して配置されているものとする。なお、略直交とは、手振れ等によりパノラマ撮像方向が直線状にならないことがあるためであり、説明を簡易にするのであれば、水平方向のパノラマ撮像方向に対して垂直方向が略直交する方向となる。
ここで、撮像画像の中から特徴点を検出する方法は、これまで公知の方法を採用することができ、例えば、SIFT(Scale Invariant Feature Transform)を用いることとしてもよく、また、ハリスのコーナー検出を用いることとしてもよく、また、その他の方法を用いることとしてもよい。
ここで、パノラマ画像生成処理では、パノラマ撮像方向と略直交する方向の直線状に沿って、隣接する撮像画像のデータの位置合わせを行うことが一般的である。そこで、類似度算出部553は、複数の領域のうちパノラマ撮像方向に略直交する方向に隣接して配置された一群の領域の夫々で、ベクトルの類似度を算出する。なお、デジタルカメラでは、レンズの歪曲等の関係から撮像画像の端(上端、下端、左端、右端)に若干の補正が加えられていることがあるため、類似度算出部553は、撮像画像の端部を除いた中心付近の領域のみを対象としてベクトルの類似度を算出することが好ましい。このとき、中心付近の領域のサイズについては、例えば、レンズ性能に基づいて設定することとしてもよく、また、デジタルカメラの移動速度や撮像タイミングのように隣接する撮像画像間の移動距離に基づいて設定することとしてもよく(移動が大きい場合は中心付近も大きく、移動が小さい場合は中心付近も小さい)、任意に設定することができる。このような中心付近の領域を用いることは、ベクトルの類似度を算出する際にのみ適用することとしてもよく、また、特徴点を検出する際の領域分割の際から適用することとしてもよい。
なお、ベクトルの類似度とは、特徴点の移動した方向及び移動の大きさが類似していることを意味し、本実施形態では、SAD(Sum of Absolute Difference)計算により算出することとしている。即ち、類似度算出部553は、一群の領域内で隣り合うベクトルの差分を計算し足し合わせることで、ベクトルの類似度を算出する。このようなSAD計算では、演算結果が小さいほど一群の領域内のベクトルが類似していることを意味し、演算結果が大きいほど一群の領域内のベクトルが類似していないことを意味する。このとき、一群の領域に含まれる複数の領域の特徴点に対応点を特定することのできない特徴点が含まれる場合には、類似度算出部553は、当該一群の領域内のベクトルが類似していないと判断することが好ましい。動体の移動に伴い(例えば、動体がn+1枚目の特徴点の前面に移動したことにより)対応点を特定できない可能性が高いためである。なお、類似度の算出は、SAD計算に限らず任意の方法により行うこととしてもよく、例えば、SSD(Sum of Squared intensity Difference)計算や標準偏差等の公知の方法により算出することとしてもよい。
より具体的には、画像位置合わせ部554は、類似度算出部553が算出した一群の領域内のベクトルの類似度に基づいて隣接する撮像画像同士の位置合わせを行う。ここで、画像位置合わせ部554は、ベクトルの夫々が所定値以上類似している一群の領域の位置で位置合わせを行うこととしてもよく、ベクトルの夫々が最も類似している一群の領域の位置で位置合わせを行うこととしてもよい。これにより、デジタルカメラの移動と関係なく移動する動体を避けた位置で隣接する撮像画像同士の位置合わせを行うことができる。
図3は、画像処理部14の位置合わせ部55の機能を説明するための図であり、図4は、画像処理部14の位置合わせ部55及びパノラマ画像生成部56の機能を説明するための図である。ここで、図3及び図4では、図中左から右方向をパノラマ撮像方向としている。
このように特徴点追跡部552が特徴点から対応点までのベクトルを算出すると、類似度算出部553は、パノラマ撮像方向に略直交する方向に隣接して配置された一群の領域の夫々で、ベクトルの類似度を算出する。ここで、図3(C)では、特徴点A乃至Gから対応点A’乃至G’については、概ねパノラマ撮像方向へのデジタルカメラの移動に伴うベクトルが算出されている一方で、特徴点H,Iから対応点H’,I’については、デジタルカメラの移動とは関係のないベクトルが算出されている。
そのため、画像位置合わせ部554は、類似度算出部553により算出された類似度から、特徴点A乃至Cを含む一群の領域及び特徴点D乃至Fを含む一群の領域についてベクトルが類似すると判定でき、特徴点G乃至Iを含む一群の領域についてはベクトルが類似しないと判定できる。
ここで、図4(B)に示すように、画像位置合わせ部554は、特徴点A乃至Cから対応点A’乃至C’までのベクトルが最も類似していると判定されるため、特徴点A乃至Cの位置で位置合わせを行うこととしている。
このように、本実施形態の画像処理装置1では、動体71,81を避けて撮像画像70,80の位置合わせを行うため、動体71,81の一部が切り取られてしまうといった違和感のある合成画像のデータが生成されることを防止できる。即ち、図4(C)に示すように、撮像画像80に含まれていた動体81をそのまま含む合成画像90のデータを生成することができる。
このような動体の表示態様については、特徴点のベクトルの類似度に加え、パノラマ撮像方向及び撮像画像中の動体の位置を考慮することで実現することができる。例えば、n枚目の撮像画像中の動体の位置よりもパノラマ撮像方向に後側の位置で位置合わせを行うことでn枚目の撮像画像に含まれている動体を除くことができ、n枚目の撮像画像中の動体の位置よりもパノラマ撮像方向に前側の位置で位置合わせを行うことでn枚目の撮像画像に含まれている動体を表示することができる。
なお、パノラマ画像生成処理は、ユーザの入力部18へのパノラマ画像生成処理を開始する操作、即ち、シャッタボタンの押下操作等を契機に開始される。
これにより、ベクトルが異常な特徴点の位置を避けて、即ちデジタルカメラの移動とは関係なく移動する動体の位置を避けて、隣接する撮像画像同士の位置合わせを行うことができる。その結果、合成の結果得られるパノラマ画像において、動体の一部が切り取られてしまうことを防止することができ、違和感のないパノラマ画像のデータを生成することができる。
また、画像処理装置1では、特徴点のベクトルに加え、パノラマ撮像方向と撮像画像中の動体の位置を考慮することで、合成の結果得られるパノラマ画像において動体を様々な態様で表示することができる。即ち、動体を一切含むことのないパノラマ画像のデータを生成することもでき、また、動体を1つのみ含むパノラマ画像のデータを生成することもでき、また、動体が連続的に移動する様子を表わすパノラマ画像のデータを生成することもできる。
例えば、本発明は、パノラマ画像生成機能を有する電子機器一般に適用することができる。具体的には、例えば、本発明は、ノート型のパーソナルコンピュータ、プリンタ、テレビジョン受像機、ビデオカメラ、携帯型ナビゲーション装置、携帯電話機、ポータブルゲーム機等に適用可能である。
換言すると、図2の機能的構成は例示に過ぎず、特に限定されない。即ち、上述した一連の処理を全体として実行できる機能が画像処理装置1に備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは特に図2の例に限定されない。
また、1つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組み合わせで構成してもよい。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えば汎用のパーソナルコンピュータであってもよい。
また、本明細書において、システムの用語は、複数の装置や複数の手段等より構成される全体的な装置を意味するものとする。
[付記1]
撮像部の移動を伴い連続的に撮像された複数の画像を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された画像を複数の領域に分割する分割手段と、
前記分割手段により分割された複数の領域における特徴点を夫々検出する特徴点検出手段と、
前記特徴点検出手段により夫々検出された特徴点に基づいて、前記複数の画像の隣接する画像間における前記複数の領域に対応するベクトルを複数算出するベクトル算出手段と、
前記ベクトル算出手段により算出された複数のベクトルに基づいて、前記分割された複数の領域から特定の領域を選択する領域選択手段と、
前記領域選択手段により選択された特定の領域に基づいて、前記隣接する画像同士を合成することで合成画像を生成する生成手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
[付記2]
前記分割手段は、前記取得された画像を複数の連続した領域に分割し、
前記分割手段により分割された複数の領域のうち、前記移動の方向に略直交する方向に隣接して配置された一群の領域の夫々について、前記算出されたベクトル同士の類似度を算出する類似度算出手段と、
を更に備え、
前記領域選択手段は、類似度算出手段により算出された類似度に基づいて、前記一群の領域を、前記特定の領域として選択する
ことを特徴とする付記1に記載の画像処理装置。
[付記3]
前記類似度算出手段は、前記画像の中心部分における前記一群の領域の夫々について、前記ベクトルの類似度を算出する、
ことを特徴とする付記2に記載の画像処理装置。
[付記4]
前記領域選択手段は、前記一群の領域の夫々の前記ベクトルが最も類似する位置を、前記隣接する画像同士を位置合わせする領域として選択する、
ことを特徴とする付記2又は3に記載の画像処理装置。
[付記5]
撮像部の移動を伴い連続的に撮像された複数の画像を取得する取得ステップと、
前記取得ステップにより取得された画像を複数の領域に分割する分割ステップと、
前記分割ステップにより分割された複数の領域における特徴点を夫々検出する特徴点検出ステップと、
前記特徴点検出ステップにより夫々検出された特徴点に基づいて、前記複数の画像の隣接する画像間における前記複数の領域に対応するベクトルを複数算出するベクトル算出ステップと、
前記ベクトル算出ステップにより算出された複数のベクトルに基づいて、前記分割された複数の領域から特定の領域を選択する領域選択ステップと、
前記領域選択ステップにより選択された特定の領域に基づいて、前記隣接する画像同士を合成することで前記合成画像を生成する生成ステップと、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
[付記6]
コンピュータを、
撮像部の移動を伴い連続的に撮像された複数の画像を取得する取得手段、
前記取得手段により取得された画像を複数の領域に分割する分割手段、
前記分割手段により分割された複数の領域における特徴点を夫々検出する特徴点検出手段、
前記特徴点検出手段により夫々検出された特徴点に基づいて、前記複数の画像の隣接する画像間における前記複数の領域に対応するベクトルを複数算出するベクトル算出手段、
前記ベクトル算出手段により算出された複数のベクトルに基づいて、前記分割された複数の領域から特定の領域を選択する領域選択手段、
前記領域選択手段により選択された特定の領域に基づいて、前記隣接する画像同士を合成することで前記合成画像を生成する生成手段、
として機能させることを特徴とするプログラム。
Claims (8)
- 撮像部の所定の方向への移動を伴い連続的に撮像された第1の画像及び第2の画像を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記第1の画像及び前記第2の画像の各々において、前記所定の方向に各々重複しないように存在する複数の領域の各々における特徴点を検出する特徴点検出手段と、
前記特徴点検出手段により検出された複数の特徴点に基づいて、前記複数の領域から特定の領域を選択する領域選択手段と、
前記領域選択手段により選択された特定の領域を境界として、前記第1の画像及び前記第2の画像の前記特定の領域における互いに対応する複数の前記特徴点のうち二つ同士が重なるように、前記第1の画像及び前記第2の画像を合成することで合成画像を生成する生成手段と、
前記複数の領域が含まれる前記所定の方向に略直交する方向に隣接して存在する、前記第1の画像及び第2の画像の中心部分における一群の領域の各々の類似度を算出する類似度算出手段と、
を備え、
前記類似度算出手段は、レンズ性能に基づいてサイズが設定される前記中心部分における前記一群の領域の各々の類似度を算出し、
前記領域選択手段は、前記類似度算出手段により算出された類似度に基づいて、前記一群の領域から、前記特定の領域を選択する、
ことを特徴とする画像処理装置。 - 撮像部の所定の方向への移動を伴い連続的に撮像された第1の画像及び第2の画像を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記第1の画像及び前記第2の画像の各々において、前記所定の方向に各々重複しないように存在する複数の領域の各々における特徴点を検出する特徴点検出手段と、
前記特徴点検出手段により検出された複数の特徴点に基づいて、前記複数の領域から特定の領域を選択する領域選択手段と、
前記領域選択手段により選択された特定の領域を境界として、前記第1の画像及び前記第2の画像の前記特定の領域における互いに対応する複数の前記特徴点のうち二つ同士が重なるように、前記第1の画像及び前記第2の画像を合成することで合成画像を生成する生成手段と、
前記複数の領域が含まれる前記所定の方向に略直交する方向に隣接して存在する、前記第1の画像及び第2の画像の中心部分における一群の領域の各々の類似度を算出する類似度算出手段と、
を備え、
前記類似度算出手段は、前記第1の画像及び前記第2の画像間の移動距離に基づいてサイズが設定される前記中心部分における前記一群の領域の各々の類似度を算出し、
前記領域選択手段は、前記類似度算出手段により算出された類似度に基づいて、前記一群の領域から前記特定の領域を選択する、
ことを特徴とする画像処理装置。 - 前記領域選択手段は、前記一群の領域の夫々の前記特徴点が最も類似する位置を、前記隣接する画像同士を位置合わせする領域として選択する、
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の画像処理装置。 - 前記特徴点検出手段により検出された複数の特徴点に基づいて、前記第1の画像及び前記第2の画像における前記複数の領域の各々に対応する複数のベクトルを算出するベクトル算出手段と、
前記ベクトル算出手段により算出された複数のベクトルに基づいて、前記複数の領域から特定の領域を選択する、
ことを特徴とする請求項1から3の何れか1項に記載の画像処理装置。 - 撮像部の所定の方向への移動を伴い連続的に撮像された第1の画像及び第2の画像を取得する取得ステップと、
前記取得ステップにより取得された前記第1の画像及び前記第2の画像の各々において、前記所定の方向に各々重複しないように存在する複数の領域の各々における特徴点を検出する特徴点検出ステップと、
前記特徴点検出ステップにより検出された複数の特徴点に基づいて、前記複数の領域から特定の領域を選択する領域選択ステップと、
前記領域選択ステップにより選択された特定の領域を境界として、前記第1の画像及び前記第2の画像の前記特定の領域における互いに対応する複数の前記特徴点のうち二つ同士が重なるように、前記第1の画像及び前記第2の画像を合成することで合成画像を生成する生成ステップと、
前記複数の領域が含まれる前記所定の方向に略直交する方向に隣接して存在する、前記第1の画像及び第2の画像の中心部分における一群の領域の各々の類似度を算出する類似度算出ステップと、
を含み、
前記類似度算出ステップは、レンズ性能に基づいてサイズが設定される前記中心部分における前記一群の領域の各々の類似度を算出し、
前記領域選択ステップは、前記類似度算出ステップにより算出された類似度に基づいて、前記一群の領域から前記特定の領域を選択する、
ことを特徴とする画像処理方法。 - 撮像部の所定の方向への移動を伴い連続的に撮像された第1の画像及び第2の画像を取得する取得ステップと、
前記取得ステップにより取得された前記第1の画像及び前記第2の画像の各々において、前記所定の方向に各々重複しないように存在する複数の領域の各々における特徴点を検出する特徴点検出ステップと、
前記特徴点検出ステップにより検出された複数の特徴点に基づいて、前記複数の領域から特定の領域を選択する領域選択ステップと、
前記領域選択ステップにより選択された特定の領域を境界として、前記第1の画像及び前記第2の画像の前記特定の領域における互いに対応する複数の前記特徴点のうち二つ同士が重なるように、前記第1の画像及び前記第2の画像を合成することで合成画像を生成する生成ステップと、
前記複数の領域が含まれる前記所定の方向に略直交する方向に隣接して存在する、前記第1の画像及び第2の画像の中心部分における一群の領域の各々の類似度を算出する類似度算出ステップと、
を含み、
前記類似度算出ステップは、前記第1の画像及び前記第2の画像間の移動距離に基づいてサイズが設定される前記中心部分における前記一群の領域の各々の類似度を算出し、
前記領域選択ステップは、前記類似度算出ステップにより算出された類似度に基づいて、前記一群の領域から前記特定の領域を選択する、
ことを特徴とする画像処理方法。 - コンピュータを、
撮像部の所定の方向への移動を伴い連続的に撮像された第1の画像及び第2の画像を取得する取得手段、
前記取得手段により取得された前記第1の画像及び前記第2の画像の各々において、前記所定の方向に各々重複しないように存在する複数の領域の各々における特徴点を夫々検出する特徴点検出手段、
前記特徴点検出手段により検出された複数の特徴点に基づいて、前記複数の領域から特定の領域を選択する領域選択手段、
前記領域選択手段により選択された特定の領域を境界として、前記第1の画像及び前記第2の画像の前記特定の領域における互いに対応する複数の前記特徴点のうち二つ同士が重なるように、前記第1の画像及び前記第2の画像を合成することで合成画像を生成する生成手段、
前記複数の領域が含まれる前記所定の方向に略直交する方向に隣接して存在する、前記第1の画像及び第2の画像の中心部分における一群の領域の各々の類似度を算出する類似度算出手段、
として機能させ、
前記類似度算出手段は、レンズ性能に基づいてサイズが設定される前記中心部分における前記一群の領域の各々の類似度を算出し、
前記領域選択手段は、前記類似度算出手段により算出された類似度に基づいて、前記一群の領域から前記特定の領域を選択する、
ことを特徴とするプログラム。 - コンピュータを、
撮像部の所定の方向への移動を伴い連続的に撮像された第1の画像及び第2の画像を取得する取得手段、
前記取得手段により取得された前記第1の画像及び前記第2の画像の各々において、前記所定の方向に各々重複しないように存在する複数の領域の各々における特徴点を夫々検出する特徴点検出手段、
前記特徴点検出手段により検出された複数の特徴点に基づいて、前記複数の領域から特定の領域を選択する領域選択手段、
前記領域選択手段により選択された特定の領域を境界として、前記第1の画像及び前記第2の画像の前記特定の領域における互いに対応する複数の前記特徴点のうち二つ同士が重なるように、前記第1の画像及び前記第2の画像を合成することで合成画像を生成する生成手段、
前記複数の領域が含まれる前記所定の方向に略直交する方向に隣接して存在する、前記第1の画像及び第2の画像の中心部分における一群の領域の各々の類似度を算出する類似度算出手段、
として機能させ、
前記類似度算出手段は、前記第1の画像及び前記第2の画像間の移動距離に基づいてサイズが設定される前記中心部分における前記一群の領域の各々の類似度を算出し、
前記領域選択手段は、前記類似度算出手段により算出された類似度に基づいて、前記一群の領域から、前記特定の領域を選択する、
ことを特徴とするプログラム。
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