JP6220486B1 - 3次元モデル生成システム、3次元モデル生成方法、及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
以下、本発明に関わる3次元モデル生成システムの実施形態の例を説明する。
図1は、3次元モデル生成システムのハードウェア構成を示す図である。図1に示すように、3次元モデル生成システム1は、3次元モデル生成装置10とカメラ20とを含む。
図2は、実施形態1の3次元モデル生成システム1で実現される機能の一例を示す機能ブロック図である。図2に示すように、本実施形態では、データ記憶部100、画像取得部101、部分モデル生成部102、及び全体モデル生成部103が、3次元モデル生成装置10で実現される場合を説明する。
データ記憶部100は、記憶部12を主として実現される。データ記憶部100は、カメラ20により撮影された撮影画像(写真)を示す撮影画像データを記憶する。撮影画像の縦横比、サイズ、及び解像度などは、任意であってよい。撮影画像データのデータ形式も任意であってよい。
画像取得部101は、制御部11を主として実現される。画像取得部101は、複数の面で囲われた空間において、互いに異なる方向が撮影された複数の画像を取得する。
部分モデル生成部102は、制御部11を主として実現される。部分モデル生成部102は、画像Ikごとに、当該画像Ikに撮影された複数の壁Wの一部を示す部分モデルを生成する。部分モデルは、1つ以上の壁を示す3次元モデルである。3次元モデルは、多角形のポリゴンから構成される平面又は立体である。
まず、部分モデル生成部102は、画像I1に対してエッジ検出処理を施すことによって、画像I1内の線分を特定する。現実空間では直線であっても魚眼レンズを使用すると湾曲するので、ここで検出する線分は、直線状であってもよいし曲線状であってもよい。エッジ検出処理自体は、公知の種々の処理を適用可能である。例えば、部分モデル生成部102は、ある注目画素の画素値と、周囲の画素の画素値と、の差が閾値以上である場合に、当該注目画素をエッジ画素として特定するようにしてよい。部分モデル生成部102は、画像I1からエッジ画素を検出し、隣り合うエッジ画素同士をつなげた画素を、線分として抽出する。
部分モデル生成部102は、上記のようにして、画像I1の各画素の方向を特定し、方向マップを生成する。そして、部分モデル生成部102は、方向マップを生成したときと同様の方法により、壁Wの候補を構成する線分の方向に基づいて、当該候補の表面が向く方向を特定する。部分モデル生成部102は、壁Wの候補の方向と、当該候補内の方向マップが示す方向と、を比較して算出した一致度に基づいて、本当の壁Wの領域として特定する。一致度は、方向が一致する画素数又はその割合に基づいて算出されるようにすればよい。
部分モデル生成部102は、画像I1から抽出した各領域に所定の座標変換処理を施すことにより、部分モデルm1を生成する。座標変換処理は、2次元座標を3次元座標に変換する行列変換処理である。例えば、部分モデル生成部102は、画像I1において特定した壁の頂点を示す点R1S〜R10Sの2次元座標を、仮想空間内の3次元座標に変換して点R1W〜R10Wとする。なお、3次元座標に変換する場合には、部分モデルm1の高さが所定の高さとなるようにしてもよい。即ち、部分モデルm1のサイズは、実施形態1では、予め決められたサイズであってよい。
全体モデル生成部103は、制御部11を主として実現される。全体モデル生成部103は、部分モデル生成部102により生成された複数の部分モデルmkに基づいて、複数の壁W全体を示す全体モデルを生成する。全体モデル生成部103は、実際の壁Wの配置と対応するように、部分モデルmkを仮想空間に並べて全体モデルを生成する。部分モデルmkは、ユーザにより指定された位置及び向きで並べてもよいが、ここでは、全体モデル生成部103は、実際の壁Wの位置関係と、部分モデルmkの位置関係と、が対応するように、部分モデルmkの位置及び向きを決定する。位置関係が対応するとは、位置関係が一致すること、又は、位置関係のずれが閾値未満であることを意味する。
図10は、3次元モデル生成システムにおいて実行される処理の一例を示すフロー図である。図10に示す処理は、制御部11が、記憶部12に記憶されたプログラムに従って動作することによって実行される。下記に説明する処理は、図2に示す機能ブロックにより実行される処理の一例である。
次に、3次元モデル生成システム1の別実施形態を説明する。以降説明する実施形態2では、3次元モデル生成システム1のハードウェア構成は、実施形態1と同様であってよい。
部屋Sは、形状が同じであったとしてもサイズは種々のものがあり、標準的なサイズというものは特に存在しない。このため、実施形態1のように全体モデルMWを生成しても、部屋Sのサイズは再現できていないことがある。この点、ベッドなどのオブジェクトOは、サイズの個体差が少なく、大体のサイズが決まっている。即ち、オブジェクトOは、標準的なサイズがおおよそ決まっているので、実施形態2では、この事実に着目して実際の部屋Sのサイズを推定し、全体モデルMWのサイズを調整するようにしている。
図12は、実施形態2の3次元モデル生成システム1で実現される機能の一例を示す機能ブロック図である。図12に示すように、実施形態2では、データ記憶部100、画像取得部101、モデル配置部104、仮想画像生成部105、及びパラメータ決定部106が3次元モデル生成装置10で実現される場合を説明する。
実施形態2のデータ記憶部100は、実施形態1で説明したデータに加えて、モデルパラメータΦと、オブジェクトモデルデータベースと、を記憶する。モデルパラメータΦは、パラメータ決定部106により値が変わる。なお、位置パラメータpjは、仮想空間における3次元座標が格納され、向きパラメータθjは、3次元ベクトルが格納されてもよいし、ヨー角、ピッチ角、及びロール角により示されてもよい。
画像取得部101は、実施形態1と同様であってよいが、現実空間に配置された第1オブジェクトと第2オブジェクトとが撮影された撮影画像Iを取得する。
モデル配置部104は、制御部11を主として実現される。モデル配置部104は、オブジェクトモデルMojと、全体モデルMWと、を仮想空間に配置する。全体モデルMWは、実施形態1と同様の方法で生成されてもよいし、実施形態1とは異なる方法で生成されてもよい。例えば、ユーザが予めCADを利用してサイズが不明な全体モデルMWを描画しておいてもよい。なお、モデルパラメータλの初期値は、予め定められた値であればよく、ここではλ=1とする。
仮想画像生成部105は、制御部11を主として実現される。仮想画像生成部105は、標準的なサイズのオブジェクトOを示すオブジェクトモデルMojと、サイズが標準的ではない壁Wを示す全体モデルMWと、が配置された仮想空間の様子を示す仮想画像を生成する。先述したように、壁Wはサイズの個体差が大きく、標準的なサイズが特に決まっていないので、全体モデルMWが生成された時点では、そのサイズは現実の壁Wとはまだ合っていない可能性がある。仮想画像生成部105は、仮想空間における全体モデルMWやオブジェクトモデルMojの頂点を所定の行列式により座標変換することによって、仮想画像を生成する。仮想空間に配置された3次元モデルを2次元的な画像として表す方法自体は、公知の種々の方法を適用可能である。
パラメータ決定部106は、制御部11を主として実現される。パラメータ決定部106は、モデルパラメータΦを決定する。即ち、パラメータ決定部106は、サイズパラメータλ、位置パラメータpj、及び向きパラメータθjの少なくとも1つを初期値から変更する。
まず、レイアウト推定処理を説明する。レイアウト推定処理では、仮想画像Dの方向マップが撮影画像Iの方向マップと似るように、モデルパラメータΦが決定される。ここでは、モデルパラメータΦのうち、サイズパラメータλと位置パラメータpjとがレイアウト推定処理で決定される場合を説明する。このため、レイアウト推定処理では、向きパラメータθjは、初期値のままでよい。
次に、詳細決定処理を説明する。現実空間では、オブジェクトOはランダムに配置されるのではなく、ある一定の規則に沿って配置されることが多い。例えば、本実施形態のような部屋Sであれば、家具などのオブジェクトOは、人間が使いやすいように、所定法則のもとで配置される。例えば、ベッドや椅子は、壁と平行に配置され、各オブジェクトOは互いに重ならないように配置されることが多い。
図21は、3次元モデル生成システム1において実行される処理の一例を示すフロー図である。図21に示す処理は、制御部11が、記憶部12に記憶されたプログラムに従って動作することによって実行される。下記に説明する処理は、図12に示す機能ブロックにより実行される処理の一例である。なお、実施形態1と同様の方法により全体モデルMWが生成される場合には、図10の処理の後に図21に示す処理が実行されるようにしてよい。
なお、本発明は、以上に説明した実施の形態に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、適宜変更可能である。
例えば、実施形態1では、ある1つの部屋Sの全体モデルMWを生成する場合を説明したが、あるフロアに複数の部屋Sが配置されている場合、部屋Sごとに全体モデルMWが生成し、これら複数の全体モデルMWが並べられることにより、仮想空間においてフロア全体を再現するようにしてもよい。
また例えば、オブジェクトOは、水平面に置かれているものに限られず、垂直面に置かれているものでもよい。実施形態2において、ベッドを示すオブジェクトモデルMojは、床上にしか配置されず、壁掛け時計を示すオブジェクトモデルMojは、壁上にしか配置されないので、オブジェクトOに応じて位置パラメータpjの移動範囲を制限してもよい。
また例えば、全体モデルMWは、屋外の駐車場などの壁を示してもよいし、オブジェクトモデルMojは、当該駐車場の車やバイクなどを示してもよい。全体モデルMW及びオブジェクトモデルMojは、撮影画像Iから検出可能な種類のオブジェクトであればよく、壁WやオブジェクトOに限られない。
Claims (14)
- 複数の面で囲われた空間において、互いに異なる方向が撮影された複数の画像を取得する画像取得手段と、
前記画像ごとに、当該画像に撮影された前記複数の面の一部を示す部分モデルを生成する部分モデル生成手段と、
前記部分モデル生成手段により生成された複数の部分モデルに基づいて、前記複数の面全体を示す全体モデルを生成する全体モデル生成手段と、
を含み、
前記全体モデル生成手段は、各画像の撮影方向に関する画像情報を取得し、各画像の前記画像情報に基づいて、当該画像に対応する部分モデルを配置する位置及び向きを決定し、前記全体モデルを生成する、
ことを特徴とする3次元モデル生成システム。 - 水平方向の360°が撮影された1枚の画像に基づいて、複数の面で囲われた空間において、互いに異なる方向が撮影された複数の画像を取得する画像取得手段と、
前記画像ごとに、当該画像に撮影された前記複数の面の一部を示す部分モデルを生成する部分モデル生成手段と、
前記部分モデル生成手段により生成された複数の部分モデルに基づいて、前記複数の面全体を示す全体モデルを生成する全体モデル生成手段と、
を含むことを特徴とする3次元モデル生成システム。 - 複数の面で囲われた部屋の内部において、互いに異なる方向が撮影された複数の画像を取得する画像取得手段と、
前記画像ごとに、当該画像に撮影された前記部屋の一部である前記複数の面の一部を示す部分モデルを生成する部分モデル生成手段と、
前記部分モデル生成手段により生成された複数の部分モデルに基づいて、前記部屋全体である前記複数の面全体を示す全体モデルを生成する全体モデル生成手段と、
を含み、
前記画像取得手段は、同じフロアにおける複数の部屋の各々で撮影された前記複数の画像を取得し、
前記部分モデル生成手段は、各部屋に対応する前記部分モデルを生成し、
前記全体モデル生成手段は、各部屋に対応する前記全体モデルを生成し、
前記全体モデル生成手段が生成した複数の全体モデルに基づいて、フロアの全体的な3次元モデルを生成するフロアモデル生成手段を更に含む、
ことを特徴とする3次元モデル生成システム。 - 各画像は、少なくとも1つの他の前記画像と撮影範囲の一部が重複し、
前記部分モデル生成手段は、少なくとも1つの他の前記部分モデルと表面の一部が重複する前記部分モデルを生成し、
前記全体モデル生成手段は、各部分モデルの重複部分の位置を合わせて前記全体モデルを生成する、
ことを特徴とする請求項1〜3の何れかに記載の3次元モデル生成システム。 - 前記画像取得手段は、前記空間が撮影された1枚の画像に基づいて、前記複数の画像を取得し、
前記画像情報は、前記1枚の画像における各画像の位置であり、
前記全体モデル生成手段は、前記1枚の画像における各画像の位置に基づいて、当該画像に対応する部分モデルを配置する位置及び向きを決定する、
ことを特徴とする請求項1に記載の3次元モデル生成システム。 - 前記画像取得手段は、前記空間内の1点から互いに異なる方向が撮影された前記複数の画像を取得する、
ことを特徴とする請求項1又は2又は5に記載の3次元モデル生成システム。 - 前記画像取得手段は、部屋の内部で撮影された前記複数の画像を取得し、
前記部分モデル生成手段は、前記部屋の一部を示す前記部分モデルを生成し、
前記全体モデル生成手段は、前記部屋全体を示す前記全体モデルを生成する、
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の3次元モデル生成システム。 - 前記画像取得手段は、互いに直交する又は互いに80°以上で交わる6つ以上の側面を有する前記部屋の前記複数の画像を取得し、
前記部分モデル生成手段は、前記6つ以上の側面の一部を示す前記部分モデルを生成し、
前記全体モデル生成手段は、前記6つ以上の側面全体を示す前記全体モデルを生成する、
請求項3又は7に記載の3次元モデル生成システム。 - 複数の面で囲われた空間において、互いに異なる方向が撮影された複数の画像を取得する画像取得ステップと、
前記画像ごとに、当該画像に撮影された前記複数の面の一部を示す部分モデルを生成する部分モデル生成ステップと、
前記部分モデル生成ステップにより生成された複数の部分モデルに基づいて、前記複数の面全体を示す全体モデルを生成する全体モデル生成ステップと、
を含み、
前記全体モデル生成ステップは、各画像の撮影方向に関する画像情報を取得し、各画像の前記画像情報に基づいて、当該画像に対応する部分モデルを配置する位置及び向きを決定し、前記全体モデルを生成する、
ことを特徴とする3次元モデル生成方法。 - 水平方向の360°が撮影された1枚の画像に基づいて、複数の面で囲われた空間において、互いに異なる方向が撮影された複数の画像を取得する画像取得ステップと、
前記画像ごとに、当該画像に撮影された前記複数の面の一部を示す部分モデルを生成する部分モデル生成ステップと、
前記部分モデル生成ステップにより生成された複数の部分モデルに基づいて、前記複数の面全体を示す全体モデルを生成する全体モデル生成ステップと、
を含むことを特徴とする3次元モデル生成方法。 - 複数の面で囲われた部屋の内部において、互いに異なる方向が撮影された複数の画像を取得する画像取得ステップと、
前記画像ごとに、当該画像に撮影された前記部屋の一部である前記複数の面の一部を示す部分モデルを生成する部分モデル生成ステップと、
前記部分モデル生成ステップにより生成された複数の部分モデルに基づいて、前記部屋全体である前記複数の面全体を示す全体モデルを生成する全体モデル生成ステップと、
を含み、
前記画像取得ステップは、同じフロアにおける複数の部屋の各々で撮影された前記複数の画像を取得し、
前記部分モデル生成ステップは、各部屋に対応する前記部分モデルを生成し、
前記全体モデル生成ステップは、各部屋に対応する前記全体モデルを生成し、
前記全体モデル生成ステップにより生成された複数の全体モデルに基づいて、フロアの全体的な3次元モデルを生成するフロアモデル生成ステップを更に含む、
ことを特徴とする3次元モデル生成方法。 - 複数の面で囲われた空間において、互いに異なる方向が撮影された複数の画像を取得する画像取得手段、
前記画像ごとに、当該画像に撮影された前記複数の面の一部を示す部分モデルを生成する部分モデル生成手段、
前記部分モデル生成手段により生成された複数の部分モデルに基づいて、前記複数の面全体を示す全体モデルを生成する全体モデル生成手段、
としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、
前記全体モデル生成手段は、各画像の撮影方向に関する画像情報を取得し、各画像の前記画像情報に基づいて、当該画像に対応する部分モデルを配置する位置及び向きを決定し、前記全体モデルを生成する、
ことを特徴とするプログラム。 - 水平方向の360°が撮影された1枚の画像に基づいて、複数の面で囲われた空間において、互いに異なる方向が撮影された複数の画像を取得する画像取得手段、
前記画像ごとに、当該画像に撮影された前記複数の面の一部を示す部分モデルを生成する部分モデル生成手段、
前記部分モデル生成手段により生成された複数の部分モデルに基づいて、前記複数の面全体を示す全体モデルを生成する全体モデル生成手段、
としてコンピュータを機能させるためのプログラム。 - 複数の面で囲われた部屋の内部において、互いに異なる方向が撮影された複数の画像を取得する画像取得手段、
前記画像ごとに、当該画像に撮影された前記部屋の一部である前記複数の面の一部を示す部分モデルを生成する部分モデル生成手段、
前記部分モデル生成手段により生成された複数の部分モデルに基づいて、前記部屋全体である前記複数の面全体を示す全体モデルを生成する全体モデル生成手段、
としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、
前記画像取得手段は、同じフロアにおける複数の部屋の各々で撮影された前記複数の画像を取得し、
前記部分モデル生成手段は、各部屋に対応する前記部分モデルを生成し、
前記全体モデル生成手段は、各部屋に対応する前記全体モデルを生成し、
前記コンピュータを、前記全体モデル生成手段が生成した複数の全体モデルに基づいて、フロアの全体的な3次元モデルを生成するフロアモデル生成手段、
として更に機能させるためのプログラム。
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