JP5817453B2 - スキャニング装置、画像処理プログラムおよび融合画像を生成する方法 - Google Patents
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Description
前記スキャニング装置は、画像取り込み装置と、前記画像取り込み装置が前記2つの画像フレームの各々を取り込む時に前記画像取り込み装置の相対的位置を示す位置データを供給する複数の位置センサーとを有し、
第1画像フレームiが取り込まれた時および第2画像フレームi+1が取り込まれた時に前記複数の位置センサーの各々から位置データを読み取るステップと、
前記第2画像フレームi+1の画像中心を前記第1画像フレームiに関連付けるセンサーデータから変換パラメーターを推定するステップと、
前記センサーデータから推定された前記変換パラメーターを用いて前記第2画像フレームi+1と前記第1画像フレームiとの重なる領域を抽出するステップと、
センサーの位置データからの位置合わせエラーESおよび前記重なる領域の画像データからの位置合わせエラーEIを統合するコスト関数を最小化することにより前記変換パラメーターを精緻化し、前記第2画像フレームi+1を前記第1画像フレームiと位置合わせするステップとを有することを特徴とする。
前記画像取り込み部が複数の画像フレームの1つを取り込む時に前記画像取り込み装置の相対的位置を示す位置データを供給する複数の位置センサーと、
プロセッサーと、を有するスキャニング装置であって、
前記プロセッサーは、
第1画像フレームiが取り込まれた時および第2画像フレームi+1が取り込まれた時に前記複数の位置センサーの各々から位置データを読み取るステップと、
前記第2画像フレームi+1の画像中心を前記第1画像フレームiに関連付けるセンサーデータから変換パラメーターを推定するステップと、
前記センサーデータから推定された前記変換パラメーターを用いて前記第2画像フレームi+1と前記第1画像フレームiとの重なる領域を抽出するステップと、
センサーの位置データからの位置合わせエラーESおよび前記重なる領域の画像データからの位置合わせエラーEIを統合するコスト関数を最小化することにより前記変換パラメーターを精緻化し、前記第2画像フレームi+1を前記第1画像フレームiと位置合わせするステップとを実行することを特徴とする。
前記スキャニング装置は、画像取り込み装置と、前記画像取り込み装置が前記複数の画像フレームの1つを取り込む時に前記画像取り込み装置の相対的位置を示す位置データを供給する複数の位置センサーとを有し、
前記プロセッサーは、
第1画像フレームiが取り込まれた時および第2画像フレームi+1が取り込まれた時に前記複数の位置センサーの各々から位置データを読み取るステップと、
前記第2画像フレームi+1の画像中心を前記第1画像フレームiに関連付けるセンサーデータから変換パラメーターを推定するステップと、
前記センサーデータから推定された前記変換パラメーターを用いて前記第2画像フレームi+1と前記第1画像フレームiとの重なる領域を抽出するステップと、
センサーの位置データからの位置合わせエラーESおよび前記重なる領域の画像データからの位置合わせエラーEIを統合するコスト関数を最小化することにより前記変換パラメーターを精緻化し、前記第2画像フレームi+1を前記第1画像フレームiと位置合わせするステップとを実行することを特徴とする。
センサーデータからエラーを最小化する反復方法に基づき推定パラメーターを得、転換用にエラー楕円の半軸に基づき信頼測定を得る。
その結果、内容の薄い領域において、センサーデータの方が画像データより重みを有する一方、内容が濃い領域において画像データの方がセンサーデータより重みを有する。
その結果、位置合わせアルゴリズムは極小に収束するかもしれず、しないかもしれない。
図1および2は本発明のマウススキャナー10およびシステムの概略図である。ハウジング12は典型的なコンピューターマウスのような形であることが好ましい。ハウジング12内にはカメラ14がある。カメラ14は特にデジタル画像化に適したCMOSセンサー型であることが好ましい。しかし、CCD(電荷結合素子)型の画像取り込み装置など、スキャンされた区域をデジタル化する他の種類の装置を用いることができる。
次に補正された画像の歪み除去およびモザイク除去がステップ722において行なわれる。ルックアップ表に基づく歪み除去が用いられる。ルックアップ表は較正ファイルに記憶されている。
他方、位置合わせに用いられる画像の画質は重要である。生の画像(事実上320×480)における緑チャンネルのピクセルを取り欠けたピクセルを補間してVGAサイズの画像を得ることが可能である。歪み除去において双三次補間が好ましい。従って、補間はこのシナリオにおいて2回行なわれる。
あるいは、生の画像における元の緑ピクセルに双三次補間を適用することができる。この場合、走査線は45°回転されたように見える。図5は歪み除去における選択肢を図示する。
変換推定(図3におけるステップ730)が以下の部分で詳細に説明される。
変換推定プロセスは図6の流れ図に全般的に示される。プロセスはスキャンボタン20が押されることで始まる(ステップ1210)。
一旦スキャンボタン20が押されると、画像取り込み装置、すなわちカメラ14、はマウススキャナー10がオペレーターによりページを横に下にと動かされるにつれフレーム、すなわちフレームi、フレームi+1、フレームi+2、等々を例えば1秒当たり10回で取り込み始める。前述のとおり、新フレームが取り込まれるのと同時にそのフレームの位置はレーザーの運動センサー22からの位置データ入力により示される(ステップ1212)。
周知のとおり、変換パラメーターは1つのフレームにおけるピクセル位置を別のフレームの画像空間、または共通の画像空間、に変換またはマップすることを可能にする。一旦変換パラメーターが得られると、2つのフレームを縫合または融合して合成画像を形成することができる。
K= 2*mで、m(m<=4)は有効なセンサーの数である。
Kは3つの未知数に対する方程式の数である。その結果、K>=3であることは必要なので少なくとも2つの有効なセンサーの読み出しが必要となる。一旦無効なセンサーデータを除外すると、上記に要約したように変換パラメーターを再推定し(ステップ1222)、センサーデータのエラーを再計算し、変換パラメーターが真であるという信頼を再測定する(ステップ1224)。一旦変換パラメーターが再推定されるとプロセスのこの部分は終了し(ステップ1226)、プロセスはフレームの位置合わせに進む(図3のステップ732)。しかし、位置合わせに進む前に以下の部分で信頼測定およびページ落ちの検出を考察する。
上述のようにセンサーの位置合わせエラーを取り除いた上、次に変換パラメーターの信頼測定を実施する。
分散行列(分散−共分散行列とも呼ばれる)、Qxx、はQxx=(JtWJ)-1と定義される。
分散行列、Qxx、は各未知数の分散と各未知数のペアの共分散を含む。
任意の量のセットについて、エラー楕円を計算することができる。楕円の寸法および配向は分散行列の係数から計算される。
95%信頼のエラー楕円は真のパラメーターが楕円で指定された面積内にある確率が95%あることを意味する。予想通り、計算により多くのセンサーが使用されると楕円の面積はより小さくなる。推定値が真のパラメーターにより近い場合も楕円面積を減らす。
レーザーセンサー22がページ落ちしていることは、特にセンサーが正しく「持ち上げビット」を報告しない場合、位置合わせの精度に影響するので大きな問題である。
センサー推定の信頼測定に関し上述のように、(Tx,Ty)のエラー楕円を推定することができる。
分散行列(分散−共分散行列とも呼ばれる)、Qxx、は
Qxx=(JtWJ)-1と定義される。
センサーはページ落ちしていると位置値を増やさなくなるのでページ落ちしたセンサーは運動長がより短いという仮定に基づきセンサーを無効と設定する。以下にプロセスステップを要約する。
最初にすべて持ち上げられていないセンサーを用いて変換を推定し、パラメーター推定からSe値を計算する。
SeがT_high(例えば5など経験的に決められた閾値)を超え、持ち上げを報告していないセンサーがT_low(例えば3など経験的に決められた閾値)を超えてある場合、有効なセンサーの運動ベクターを計算する。
平均未満の運動長を有するセンサーを無効として選択する。
次に図3においてステップ732として一般的に示される本発明の位置合わせの態様を説明する。
本発明において画像のペアを縫合する方法が提供される。本発明の縫合アルゴリズムは2つの画像の画像データからの位置合わせエラーとともにセンサーのセットからの推定エラーからなるコスト関数の最小化が関わる。コスト関数における重み関数は持ち上げおよびページ落ちとともにセンサー読み取りの精度尺度を含むセンサーエラーを考慮してセンサー推定の信頼値から引き出される。
図7はフレームiおよびフレームi+1の2フレームとフレームiにおけるピクセル点p’およびフレームi+1における対応ピクセル点p”との関係を図示する。2つのフレームは共通のx‐y 座標空間において互いにθの角度で配置され、その中の黒点で特定される重なり区域を有する。
センサーデータからの位置合わせパラメーター推定は前述の「変換推定」の考察において説明される。
RAM204において例えばpt1とpt2と称するアレーに記憶される有効なセンサー座標のマッチされたペアが抽出される。
画像データを用いた位置合わせは最小化問題として定式化される。2つのフレームを位置合わせするために、センサーデータから推定された位置合わせパラメーターに基づき重なり区域を抽出することができる。図8はマウススキャナー10でスキャンされ位置をレーザーセンサー22で記録されたフレーム16および17の2フレームを図示する。
Tx=18.2946,Ty=−2.0619、およびTheta=−0.0320で得られる。
転換用のエラー楕円の半軸は0.7281で、95%の信頼水準にある。
tmplt = SecondImg(y1:y2,x1:x2)。
tmpltの矩形の4点は、[x1,y1],[x2,y1],[x1,y2],[x2,y2]である。
画像データに基づく位置合わせにはテンプレート画像(第2フレーム)におけるピクセルを基準画像(第1フレーム)におけるピクセルに合致させることが関わる。
Tを(n×m)の画像テンプレートとすると、これは行列とみなすことができる。
照明が一定であると仮定すると、テンプレート画像T(x)におけるピクセルxの強度は位置合わせパラメーターpが正しい場合基準画像においてマップされたピクセルの強度I(W(x;p))と整合しまたは同じとなる。
好ましい実施形態はルーカス−金出アルゴリズム(これはガウスニュートン勾配降下非線形最適化アルゴリズムである)に基づいている。
センサーデータまたはいくつかの整合した角のペアからの初期パラメーターは最適な解に近いと仮定するので勾配最小二乗最適化が面積に基づく位置合わせ手順に用いられる。
EIおよびEsからの2つのエラー関数を融合するために、正しい重み関数を見出す必要がある。
S_Tranを用いてセンサーの信頼を評価するので、S_Tranはエラー楕円の半軸である。S_Tranがより大きいことはセンサーデータがより信頼できないことを意味する。
センサーデータが信頼できない場合、エラー楕円の半軸、S_Tran、は非常に大きい。重みは非常に小さくなる。その結果、センサーデータへの信頼ははるかに少なくなる。
上述の手順における仮定はセンサーからの初期パラメーターが最適または真の値に近いということである。
センサーデータが信頼できない場合、位置合わせパラメーターの初期推定は真の値とはかけ離れている。その結果、収束、または極小に収束、しないかもしれない。
エラー楕円の半軸に基づき、真の値が何であるべきか95%の信頼水準で分かる。
センサーが信頼できない場合、S_Tranは通常3から10ピクセルであるので、1/2の低解像度において当方法を用いて位置合わせをすることができる。
非常に大きいエラーがある場合、S_Tranは20ピクセルを超えるかも知れないので、1/4とさらに低い解像度で当方法を用いて位置合わせをすることができる。
センサーの信頼が高い、すなわちS_Tranが典型的には数ピクセル未満と小さい場合(ステップ2212で「はい」が戻される)、上述のようにフレームを高解像度で位置合わせする(ステップ2214)。
センサーの信頼が低い、すなわちS_Tranが典型的には数ピクセルを超えるほど大きい場合(ステップ2212で「いいえ」が戻される)、基準およびテスト画像(すなわち第2および第1フレーム)をダウンサンプルしてより低い解像度を達成し(ステップ2218)、上述のようにフレームをまず低解像度で位置合わせする。
選ばれる低解像度、1/4または1/2、はエラーの程度に依存する。この初期位置合わせの後、次により高い解像度の画像フレームを用いて上述の位置合わせステップを繰り返すことにより再度フレームの位置合わせを精緻化する。
以下は本発明のループ補正態様の考察である。ペアの位置合わせに基づくペアの画像縫合は各フレームがその前のフレームのみと重なる場合エラーの蓄積をもたらす可能性がある。
画像をスキャンする場合、マウススキャナー10は例えば文書を左から右に横断し、次に下に動かされ、その後右から左に横断する。各フレームは通常その右および/または左のフレーム、ならびにその上および/または下のフレームと重なる。
以前に取り込んだ(直前のフレームの前に取り込まれた)フレームに戻ると、これは例えば現在のフレームの上または下にある画像部分であり得るが、現在のフレームをこの以前に取り込んだフレームと位置合わせできる場合「ループ閉鎖状態」が検出される。
一般的にペアの位置合わせはすべて成功すると仮定する。しかし、中断が起こった場合ペアの位置合わせは利用できなくなる。中断後の新しいフレームは、閉鎖ループが特定されるまでセンサーデータからの変換行列に従い新しい位置に割り当てられる。ループ閉鎖補正はエラーを中断が起こったフレームに割り当てる。中断はフレームiおよびi+1の間に起こったと仮定する(図11)。
この場合、以前に(フレームiの前に)取り込まれたフレームnがフレームi+1と位置合わせされ閉鎖ループを形成しなければならない(図12)。
ペアの位置合わせが閉鎖ループで補正された場合、ペアの位置合わせは図12において示されるように「固定」と設定される。一旦「固定」されるとペアの位置合わせはそれ以上変更されない。
新しいループの特定に注意する場合がいくつかある。例えば、閉鎖ループに螺旋スキャニングに対する閉鎖ループが含まれる場合、または閉鎖ループ内に新しい閉鎖ループがある場合である。2つの可能な事例を記述する。
図13に示すように、新しいループは補正された閉鎖ループを含んでいる。1からNのフレームが新しいループ(外側ループ)用に抽出されるが、フレームKからL(内側ループ)は既に補正されている。
新しいループはフレーム1からNより抽出される。抽出されたフレームを図14の下の行に示すように1からnと呼ぶことができる。
固定されないフレーム番号のみを含むインデックスベクターを得る。上記例について、フレーム番号[1,...K,L+1....N]を含むサイズ(N‐(L‐K))のインデックスベクターが得られる。
新しいループはフレームKからNより抽出される(図16)。抽出されたフレームを図17の下の行に示すように1からnと呼ぶことができる。
固定されないフレーム番号のみを含むインデックスベクターを得る。上記例について、フレーム番号[L+1…N]または[k+1..n]を含むサイズ(N‐L)または(n‐k)のインデックスベクターが得られる。
グローバルな最適化が次に抽出されたループを処理するが、これはインデックスベクターに記録される固定されないペアの位置合わせを補正するのみである。
以下は特定の状況に対するアルゴリズムの修正の考察である。
以下はフレームiおよびi+1の間に中断を有する閉鎖ループに対する補正の考察である。
上述のように、ペアの位置合わせに基づくペアの画像縫合は各フレームがその前のフレームのみと重なる場合エラーの蓄積をもたらす可能性がある。より以前のフレームに戻るとループ閉鎖が検出される。しかし蓄積されたエラーのため、ループは閉鎖されないかもしれない。
本発明において、グローバルな最小化ストラテジーを用いてすべてのフレーム位置合わせに対し逆方向補正を行なう。ループ閉鎖は現在のフレームおよびより以前のフレームの間で相当な重なりがあるかを調べることにより検出することができる。以下に逆方向補正を用いたループ閉鎖エラー最小化のグローバルな最適化を説明する。
(a)ペアの位置合わせに対する推定の不確実さ−解像度または特徴点の数などの要素に基づき信頼測定を加重することができる。
(b)特徴点の抽出エラー−エラーの強度を加重することができる、および/または
(c)持ち上げ、傾斜、またはカメラ較正による歪み−レーザーデータの信頼性を加重することができる、
などの不確定要素に基づき導入することができる。
Claims (8)
- 少しずつ移動した位置から画像を繰り返し取得する装置により取り込まれた2つの画像フレームの位置合わせをして画像を融合した融合画像を生成する方法であって、
前記装置から第1画像フレーム、第2画像フレーム、第1画像フレームを取得した位置を示す位置センサーからの位置データ、第2画像フレームを取得した位置を示す位置センサーからの位置データを取得するステップと、
前記第2画像フレームの画像中心を前記第1画像フレームに関連付けるセンサーデータから変換パラメーターを推定するステップと、
前記センサーデータから推定された前記変換パラメーターを用いて前記第2画像フレームと前記第1画像フレームとの重なる領域を抽出するステップと、
位置データからの位置合わせエラーであるセンサーエラーおよび前記重なる領域の画像データからの位置合わせエラーである画像エラーを統合するコスト関数を最小化することにより前記変換パラメーターを精緻化し、前記第2画像フレームを前記第1画像フレームと位置合わせするステップと、
前記第1画像フレームと前記第2画像フレームとを位置合わせ後の位置で融合して融合画像を生成するステップと、
を有する融合画像を生成する方法。 - 前記位置合わせするステップは、前記センサーエラーまたは前記画像エラーの少なくとも1つを加重して統合し、コスト関数を最小化するステップを有する請求項1に記載の融合画像を生成する方法。
- 前記加重は前記位置センサーの位置データの信頼の関数である請求項2に記載の融合画像を生成する方法。
- 前記信頼はエラー楕円の半軸の尺度である請求項3に記載の融合画像を生成する方法。
- 前記取得、推定、抽出、および位置合わせの各ステップは最初に第1解像度において行なわれ、次に前記第1解像度より高い第2解像度において再度行なわれる請求項1に記載の融合画像を生成する方法。
- 前記第1解像度は前記位置センサーの位置データの信頼に基づき選択される請求項5に記載の融合画像を生成する方法。
- 画像取り込み部と、
前記画像取り込み部が複数の画像フレームの1つを取り込む時に前記画像取り込み装置の相対的位置を示す位置データを供給する複数の位置センサーと、
プロセッサーと、を有するスキャニング装置であって、
前記プロセッサーは、
第1画像フレームが取り込まれた時および第2画像フレームが取り込まれた時に前記複数の位置センサーの各々から位置データを読み取るステップと、
前記第2画像フレームの画像中心を前記第1画像フレームに関連付けるセンサーデータから変換パラメーターを推定するステップと、
前記センサーデータから推定された前記変換パラメーターを用いて前記第2画像フレームと前記第1画像フレームとの重なる領域を抽出するステップと、
センサーの位置データからの位置合わせエラーであるセンサーエラーおよび前記重なる領域の画像データからの位置合わせエラーである画像エラーを統合するコスト関数を最小化することにより前記変換パラメーターを精緻化し、前記第2画像フレームを前記第1画像フレームと位置合わせするステップとを実行する、スキャニング装置。 - コンピューターにより実行される画像処理プログラムであって、
装置から第1画像フレーム、第2画像フレーム、第1画像フレームを取得した位置を示す位置センサーからの位置データ、第2画像フレームを取得した位置を示す位置センサーからの位置データを取得するステップと、
前記第2画像フレームの画像中心を前記第1画像フレームに関連付けるセンサーデータから変換パラメーターを推定するステップと、
前記センサーデータから推定された前記変換パラメーターを用いて前記第2画像フレームと前記第1画像フレームの重なる領域を抽出するステップと、
位置センサーの位置データからの位置合わせエラーであるセンサーエラーおよび前記重なる領域の画像データからの位置合わせエラーである画像エラーを統合するコスト関数を最小化することにより前記変換パラメーターを精緻化し、前記第2画像フレームを前記第1画像フレームと位置合わせするステップと、
をコンピューターに実行させる、画像処理プログラム。
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