JPH0290280A - Method for removing steady point in three-dimensional measurement based upon spherical mapping - Google Patents
Method for removing steady point in three-dimensional measurement based upon spherical mappingInfo
- Publication number
- JPH0290280A JPH0290280A JP23982788A JP23982788A JPH0290280A JP H0290280 A JPH0290280 A JP H0290280A JP 23982788 A JP23982788 A JP 23982788A JP 23982788 A JP23982788 A JP 23982788A JP H0290280 A JPH0290280 A JP H0290280A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- history
- plane
- mapping
- points
- window
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 73
- 238000013507 mapping Methods 0.000 title claims abstract description 53
- 238000005259 measurement Methods 0.000 title claims description 19
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 32
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 15
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 claims description 7
- 230000015654 memory Effects 0.000 abstract description 17
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 22
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 13
- 230000001629 suppression Effects 0.000 description 9
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 3
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 241001648319 Toronia toru Species 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
〔概要〕
球面写像により3次元像の計測を行う3次元計測方法に
係り、特にテレビカメラから遠方位置にある像に対応す
る不動写像点の抑制を行う3次元計測の不動写像点除去
方法に関し。[Detailed Description of the Invention] [Summary] This invention relates to a three-dimensional measurement method that measures three-dimensional images using spherical mapping, and in particular, a three-dimensional measurement method that suppresses immovable mapped points corresponding to images located far from a television camera. Regarding the fixed map point removal method.
小容量のプレーンメモリを用いて高速に不動点除去処理
を行うことを目的とし。The purpose is to perform fixed point removal processing at high speed using a small capacity plain memory.
撮影位置を所定間隔で移動させつつ、立体像を球面投影
および球面写像して写像点を抽出する過程と、これら抽
出された写像点中の不動点を除去゛・ 5 纂
する過程と、不動点除去後の写像点に基づいて3次元計
測演算処理を行う過程とを含む球面写像による3次元計
測方法において、不動点除去過程が。A process of extracting mapped points by spherical projection and spherical mapping of a 3D image while moving the shooting position at predetermined intervals, and a process of removing fixed points from these extracted mapped points. In the three-dimensional measurement method using spherical mapping, the fixed point removal process includes a process of performing three-dimensional measurement calculation processing based on the removed map points.
履歴プレーンを備え、抽出された写像点に基づきビット
シフトを用いて更新値を演算する過程と。A process of having a history plane and calculating an updated value using bit shift based on the extracted mapping point.
この更新値を演算する過程を抽出された全ての写像点に
つき繰り返し行って、それぞれの更新値を一時的に保持
する過程と、これら演算された更新値の各々に基づきウ
ィンドウを設定しつつ履歴プレーンの内容を更新する過
程と、履歴プレーンの内容に基づき抽出された写像点中
の不動点を除去する過程とを含むように構成される。The process of calculating this updated value is repeated for all extracted map points, the process of temporarily holding each updated value, and the process of setting a window based on each of these calculated updated values and creating a history plane. and a process of removing fixed points among mapped points extracted based on the contents of the history plane.
本発明は1球面写像により3次元像の計測を行う3次元
計測方法に係り1特にテレビカメラから遠方位置にある
像に対応する不動写像点の抑制を行う3次元計測の不動
写像点除去方法に関する。The present invention relates to a three-dimensional measurement method for measuring a three-dimensional image using 1-spherical mapping, and more particularly to a method for removing fixed map points in three-dimensional measurement for suppressing fixed map points corresponding to images located far from a television camera. .
例えば原子炉などのように人間が立ち入ることが危険な
場所でロボットに作業を行わせる場合には、その作業の
対象物をロボットのマニピュレータで操作するために対
象物までの距離やその姿勢を計測することになるが、か
かる計測演算はリアルタイムで高速に行えることが必要
である。For example, when a robot performs work in a place where it is dangerous for humans to enter, such as a nuclear reactor, the distance to the work object and its posture are measured in order to operate the work object with the robot's manipulator. However, it is necessary to perform such measurement calculations in real time and at high speed.
かかる立体計測を行うものとしては、ロボット倒に設け
られたカメラで対象物の球面投影を行い。To perform such three-dimensional measurement, a camera installed on the robot's side projects the object onto a spherical surface.
投影像を写像処理して種々の3次元情報9例えば線分の
有無、その方向や距離などを抽出する技術が知られてお
り1例えば特開昭60−218183号公報あるいは特
願昭61−258141等に提案されたものがある。A technique is known that performs mapping processing on a projected image to extract various three-dimensional information 9 such as the presence or absence of a line segment, its direction, distance, etc. There are some proposals such as
球面写像を用いて3次元空間の線分位置を計測する方法
を説明すると、まず第11図に示されるように、線分り
を球面−ヒに球面投影して弧L′を得、この弧し′上の
各点を中心として大円(各点を北極とした場合の赤道に
相当)を球面上に描り。To explain the method of measuring the position of a line segment in three-dimensional space using spherical mapping, first, as shown in Fig. 11, the line segment is spherically projected onto the spherical surface -H to obtain an arc L'. ′ Draw a great circle (equivalent to the equator when each point is the north pole) on the spherical surface centered on each point.
この結果、複数の大円が交差する写像点Sが得られる。As a result, a mapping point S where a plurality of great circles intersect is obtained.
次に、第12図に示されるように、カメラの撮影位置を
任意の直線方向Vに一定間隔ずつ移動させて、各移動点
で線分を撮影して上述の8点をそれぞれ抽出する。この
ようにして抽出した複数の8点に基づいて演算を行うと
、線分の方向を示すSS点あるいは距離等を求めること
ができる。なお、これらの詳細については前掲の公報が
参照できるものである。Next, as shown in FIG. 12, the photographing position of the camera is moved in an arbitrary linear direction V at regular intervals, and a line segment is photographed at each moving point to extract the above-mentioned eight points, respectively. By performing calculations based on the plurality of eight points extracted in this way, it is possible to obtain the SS point or distance indicating the direction of the line segment. Note that the above-mentioned gazette can be referred to for these details.
さて、上述の計測方法においては、カメラの撮影が、カ
メラ近傍の対象物から遠方の対象物(例えば室内の背景
)までわたって行われるので、写像点Sで濃縮表現され
た輪郭線分にはロボット作業に必要な近傍のものと共に
、これに不要な遠方のものまでも含まれる。Now, in the above measurement method, since the camera shoots from an object near the camera to an object far away (for example, an indoor background), the contour line segment concentrated and expressed at the mapping point S is This includes nearby items necessary for robot work as well as distant items that are unnecessary.
しかしながら、これらの写像点の全てを3次元計測処理
することは処理時間が長くかかり、無駄な処理となる。However, performing three-dimensional measurement processing on all of these mapped points takes a long time and is a wasteful process.
また近傍線分の写像点と遠方線分の写像点との間に干渉
が生じ、これが原因となって3次元計測に誤りが生じる
こともある。Furthermore, interference may occur between the mapped points of the nearby line segments and the mapped points of the far line segments, which may cause errors in three-dimensional measurement.
このためロボット作業に必要となる近傍領域の対象物の
写像点Soのみを確実に抽出しつつ、遠方領域の対象物
の写像点S。を除去することができれば、必要な作業対
象物までの距離、その姿勢などの3次元計測を正確にか
つ高速に行えるようになる。Therefore, while reliably extracting only the mapped point So of the object in the nearby region necessary for robot work, the mapped point S of the target in the far region is extracted. If this can be removed, three-dimensional measurements such as the distance to the work object and its posture can be performed accurately and at high speed.
かかる遠方対象物の写像点S。を抑制する方法が本出願
人による特願昭63−172800においても提案され
る。この方法が以下に説明される。A mapping point S of such a distant object. A method for suppressing this is also proposed in Japanese Patent Application No. 172,800/1983 by the present applicant. This method is explained below.
まず装置全体の構成は第13図に示されるようなもので
ある0図中、20はカメラユニット、21はカメラ駆動
用モータ、22はモータ制御ユニット、23はマイクロ
プロセッサ、24(11〜24(nlは写像プロセッサ
、25は原画メモリ、26(11〜261nlは写像メ
モリ、27はパラレルインタフェース、28はカメラ移
動方向計測用データ作成部、29は移動方向判定部であ
る。First, the configuration of the entire device is as shown in FIG. 13. In FIG. nl is a mapping processor, 25 is an original image memory, 26 (11 to 261 nl are mapping memories, 27 is a parallel interface, 28 is a camera movement direction measurement data creation section, and 29 is a movement direction determination section.
カメラユニット20は第14図に示されるように、ガイ
ド30により水平面内で直線方向に案内される。そして
カメラユニット20の移動中において1等間隔の撮影位
置(フレーム)tにおいて合計10回の撮影が行われる
。ここでtはO〜9である。As shown in FIG. 14, the camera unit 20 is guided in a linear direction within a horizontal plane by a guide 30. While the camera unit 20 is moving, a total of 10 images are taken at photographing positions (frames) t that are equally spaced. Here, t is 0 to 9.
図示の例では、線分LOとり。(撮影対象物の構造線)
がカメラユニット20によって撮影されており、線分L
Oはカメラ20から微少距離dOだけ、また線分り、は
カメラ20から十分に遠い距t!11do6だけそれぞ
れ離れているものとする。In the illustrated example, line segment LO is taken. (Structural lines of the object to be photographed)
is photographed by the camera unit 20, and the line segment L
O is a very small distance dO from the camera 20, and the line segment is a sufficiently far distance t from the camera 20! It is assumed that they are separated by 11do6.
この計測装置による3次元計測は第15図に示されるよ
うな手順で行われる。すなわち、まずカメラ20が所定
距離だけ移動すると(ステップ511)、撮影を行って
(ステップ312)、撮影対象物の球面投影しくステッ
プ513)、その結果の球面上の投影像を球面写像して
写像点Sを抽出する(ステップ514)。この写像点に
対して後述する遠方物の写像点S。を除去する不動点除
去処理を行い(ステップ315)、かかる処理をカメラ
の最終撮影位置t=gに至るまで繰り返す(ステップ3
16)。Three-dimensional measurement by this measuring device is performed in the procedure shown in FIG. 15. That is, first, when the camera 20 moves by a predetermined distance (step 511), it takes a picture (step 312), projects the photographed object onto a spherical surface (step 513), and maps the resulting projected image on the spherical surface by spherical mapping. Point S is extracted (step 514). With respect to this mapping point, a mapping point S of a distant object will be described later. A fixed point removal process is performed to remove (step 315), and this process is repeated until the camera reaches the final shooting position t=g (step 3).
16).
この結果、各撮影位21=0〜9における有効な写像点
データ(すなわち遠方の写像点S。を除いた写像点デー
タ)が収集されると、公知の方法により線分の方位計測
が行われ(ステップ517)、更に線分までの距離の計
測が行われる(ステップ318)。As a result, when valid mapping point data at each imaging position 21 = 0 to 9 (that is, mapping point data excluding the distant mapping point S) is collected, the direction of the line segment is measured by a known method. (Step 517), and further the distance to the line segment is measured (Step 318).
写像点Sの抽出(ステップ514)においては。In extracting the mapping point S (step 514).
近傍線分Loをカメラ20が移動しつつ撮影する場合、
第16図に示されるように球面上に投影される弧Lo’
の移動距離は大きくなるので、各撮影位置tでの写像点
So’はその移動距離が大きくなる。一方、遠方線分り
、、に対する各撮影位置での写像点S#tは、第17図
に示されるようにその移動距離が僅かであり、これらを
不動点とみなすことができる。そこで、このような遠方
線分の写像点S−tが不動である性質を利用して以下に
説明するような不動点除去処理(ステップ515)を行
う。When the camera 20 photographs the neighboring line segment Lo while moving,
The arc Lo' projected onto the spherical surface as shown in FIG.
, the moving distance of the mapping point So′ at each photographing position t becomes large. On the other hand, as shown in FIG. 17, the mapping point S#t at each photographing position for the far line segment , , moves only a small distance, and these can be regarded as fixed points. Therefore, by utilizing the property that the mapping point S-t of such a far line segment is immobile, a fixed point removal process (step 515) as described below is performed.
すなわち、第18図はこの不動点除去処理に用いるメモ
リ群を示すものであり、これらには写像プレーンSP、
ウィンドウブレーンwp、g歴ブレーンMp、mff1
歴ブレ一ンmP、中間ブレーン3PIJ’Toる。これ
らのメモリブレーンは第19図に示されるように座標(
経度、緯度)=(α、β)をアドレスとして球面上の各
点の濃度情報を記憶するものである。That is, FIG. 18 shows a memory group used for this fixed point removal process, which includes mapping planes SP,
Window brain wp, g history brain Mp, mff1
History brain mP, intermediate brain 3PIJ'Toru. These memory brains have coordinates (
The density information of each point on the spherical surface is stored using the address (longitude, latitude) = (α, β).
なお、上述の各ブレーンSP、 WP、 MP、 mP
、mPには、それぞれ写像点濃度St (α、β)。In addition, each of the above-mentioned branes SP, WP, MP, mP
, mP are mapping point concentrations St (α, β), respectively.
ウィンドウ濃度Wt <α、β)、履歴濃度Mt
(α、β)、副履歴濃度m”(α、β)、および中間濃
度$t (α、β)が格納される。ここでtはフレーム
数(撮影位置)を表し、 (α、β)は球面全面にわた
る座標(経度、緯度)を表す、また写像点Sの特定の座
標位置は(αS、βS)で表すものとする。Window density Wt < α, β), history density Mt
(α, β), sub-history density m'' (α, β), and intermediate density $t (α, β) are stored. Here, t represents the number of frames (shooting position), and (α, β) represents the coordinates (longitude, latitude) over the entire spherical surface, and the specific coordinate position of the mapping point S is represented by (αS, βS).
第20図及び第21図は不動点除去処理のアルゴリズム
を示す流れ図であり、同じ処理を異なる表現方法で表し
ている。まずフレームtにおいて抽出された写像点S’
inのデータが線分抽出部からデータ入力される(ス
テップ521)、このデータは当該S点の座標値(α3
.βS)とその濃度値からなる。この写像点S’inの
データは写像ブレーンSPに書き込まれる。第22図は
この様子を示す図であり、座標(αS、βS)の位置に
濃度3tが書き込まれていることを示している。FIGS. 20 and 21 are flowcharts showing algorithms for fixed point removal processing, and represent the same processing using different expression methods. First, the mapped point S' extracted in frame t
in data is input from the line segment extraction unit (step 521), and this data is the coordinate value (α3
.. βS) and its concentration value. The data of this mapping point S'in is written to the mapping brane SP. FIG. 22 is a diagram showing this state, and shows that the density 3t is written at the position of coordinates (αS, βS).
次に履歴ブレーンMPから副履歴プレーンmPが生成さ
れる。履歴ブレーンMPは当初(t=0)はブレーン全
面にわたり濃度0のものであるが。Next, a sub-history plane mP is generated from the history brane MP. Initially (t=0), the history brane MP has a density of 0 over the entire surface of the brane.
後述の更新処理に従いその内容が漸次作成されて不動点
抑制に利用されるものである。副履歴プレーンmPの濃
度mtは。The contents are gradually created according to the update process described later and are used for fixed point suppression. The density mt of the sub-history plane mP is.
m’ (a、 β)= (1−r)M” (a、
β)により作成される(ステップ323)、ここで
Tは、0〈T<1の係数であり1例えばγ=l/2等に
することができる。m' (a, β) = (1-r)M'' (a,
β) (step 323), where T is a coefficient of 0<T<1 and can be 1, for example, γ=l/2.
この副履歴濃度m’ と写像1度5tinとから中間濃
度fitを生成する(ステップ324)、すなわち。An intermediate density fit is generated from this sub-history density m' and the mapping degree 5tin (step 324), that is.
’S” Cas、βS)= r S’ in (as
、βS)+mt(αS、βs) −(2)
この中間濃度gtは中間ブレーンSPに書き込まれる(
ステップ524)。'S' Cas, βS) = r S' in (as
, βS) + mt(αS, βs) - (2) This intermediate concentration gt is written to the intermediate brane SP (
step 524).
次にこの中間濃度$tに基づきウィンドウが設定される
。ウィンドウは第23図〜第25図に示されるように、
中間ブレーンの濃度$tの座標位置(αS、βS)を基
準とし、この座標位置(αS。A window is then set based on this intermediate density $t. The window is as shown in FIGS. 23-25.
Using the coordinate position (αS, βS) of the concentration $t of the intermediate brane as a reference, this coordinate position (αS.
βS)を中心としてNw XNw (Nwはウィンド
ウの大きさ)の領域を設定し、この領域内の濃度を≦t
(α3.β3)の値とすることにより設定される。Set a region of Nw XNw (Nw is the window size) centered on
It is set by setting the value to (α3.β3).
この設定ウィンドウ濃度Wtはウィンドウブレーンwp
に書き込まれる。This set window density Wt is the window brain wp
will be written to.
フレームtにおける履歴ブレーンMPの濃度Mt(α、
β)を次フレーム(t + 1)の濃度Mt+1(α、
β)に更新するには、履歴濃度Mt+1(α、β)とし
て、ウィンドウ濃度Wt (α、 I)または副履歴
濃度m’ (α、β)のうちの大きい方を選択し、そ
の値を設定することによる。すなわち。Density Mt(α,
β) as the density Mt+1(α,
β), select the larger of the window density Wt (α, I) or the sub-history density m' (α, β) as the history density Mt+1(α, β), and set that value. By doing. Namely.
Mtt璽 (α、 β)
=ma x (wt (”+ β)、m’(α、
β)〕とする。Mtt (α, β) = max (wt (”+ β), m'(α,
β)].
このような操作を各フレーム【=0〜9毎に繰り返して
漸次に履歴ブレーンを更新していく、この場合、カメラ
20を移動させつつ抽出される近傍線分Loの写像点S
Otは移動距離が大きいため、フレーム間にわたるそれ
らのウィンドウは第26図に示すように相互に重ならな
い、この結果。Such operations are repeated for each frame (=0 to 9) to gradually update the history brane. In this case, the mapping point S of the neighboring line segment Lo extracted while moving the camera 20
This results in that Ot has a large travel distance, so their windows spanning frames do not overlap each other as shown in FIG.
例えば最初のフレームt=Qにおける履歴ブレーンMP
の濃度Mtはフレームtの増加にともない第28図に示
されるように漸次に減少して0に収束していく。For example, the history brane MP at the first frame t=Q
As the number of frames t increases, the density Mt gradually decreases and converges to 0 as shown in FIG.
一方、遠方線分り、の写像点S、tは移動距離が小さい
ため、フレーム間にわたるそれらのウィンドウは第27
図に示されるように相互に重なる部分が生じる。この結
果、この重なり部分の履歴濃度Mtはフレームtの増加
とともに漸次に増加して写像点Soの濃度に近付いてい
く0例えば。On the other hand, since the distance traveled by the mapping points S and t of the far segment is small, their window spanning between frames is the 27th
As shown in the figure, mutually overlapping parts occur. As a result, the history density Mt of this overlapping portion gradually increases as the number of frames t increases and approaches the density of the mapping point So, for example 0.
写像点3tが第30図(A)に示されるように移動した
場合、その履歴濃度Mtは第30図(B)の如くのイメ
ージで漸次増加することなる。When the mapping point 3t moves as shown in FIG. 30(A), its history density Mt gradually increases as shown in FIG. 30(B).
さて上述のようにして漸次更新される履歴ブレーン濃度
Mtを用いて不動点の抑制処理を次のように行う、すな
わち、フレームtで入力された5tin点の濃度5ti
n (αS、βS)に対して以下の演算を行う。Now, using the history brane density Mt that is gradually updated as described above, the fixed point suppression process is performed as follows. That is, the density 5ti of the 5tin point input at frame t is
The following calculation is performed for n (αS, βS).
5tout(αS、β5)
=S’in(αS、βs)−Mt (αS、βS)・−
・ (4)
前述したように不動点に対する履歴ブレーン濃度Mt
(αS、βS)は漸次に増大するものであるから、不
動点のS’out(αS、βS)は次第に減少してい(
、これが成るしきい値以下になったのならば切り捨てて
除去する。これにより遠方線分り。5tout (αS, β5) = S'in (αS, βs) - Mt (αS, βS)・-
・ (4) As mentioned above, the historical brane concentration Mt for the fixed point
Since (αS, βS) gradually increases, the fixed point S'out (αS, βS) gradually decreases (
, if it becomes less than the threshold value, it is truncated and removed. This allows for distant line separation.
に対する写像点S。が除去されることになる。The mapping point S for. will be removed.
上述の不動点抑制方法では、副履歴プレーン濃度mtと
中間ブレーン濃度$tを計算するためにそれぞれ(1y
)、yを乗算する処理が必要である。かかる乗算処理は
計算時間が長くかかるので、ブレーン全面にわたり計算
するには長時間を要し、計測演算のリアルタイム処理が
必要という要請に答え得ない。In the fixed point suppression method described above, (1y
), y is required. Since such multiplication processing takes a long calculation time, it takes a long time to calculate over the entire brain, and cannot meet the demand for real-time processing of measurement calculations.
また不動点除去処理に際しては5面のブレーンメモリを
用いているため、メモリ容量が膨大となり、装置の小型
化、低コスト化を図れない。Furthermore, since a five-sided brain memory is used in the fixed point removal process, the memory capacity becomes enormous, making it impossible to reduce the size and cost of the device.
特に計算回路を専用のハードウェア回路により実現して
高速化を図ろうとすると、開発に多大な時間がかかり、
またコスト的にも極めて高(なる。In particular, if you try to speed up a calculation circuit by using a dedicated hardware circuit, it will take a lot of time to develop.
Also, the cost is extremely high.
したがって本発明の目的は、小容量のブレーンメモリを
用いて高速に不動点除去処理を行えるようにすることに
ある。Therefore, an object of the present invention is to enable high-speed fixed point removal processing using a small-capacity brain memory.
第1図は本発明に係る原理ブロック図である。 FIG. 1 is a principle block diagram according to the present invention.
本発明にかかる球面写像による3次元計測の不動点除去
方法は、損影位置を所定間隔で移動させつつ、立体像を
球面投影および球面写像して写像点を抽出する過程(ス
テップ31)と、これら抽出された写像点中の不動点を
除去する過程(ステン−口、
プS2)と、不動点除去後の写像点に基づいて3次元計
測演算処理を行う過程(ステップ33)とを含む球面写
像による3次元計測方法において。The fixed point removal method for three-dimensional measurement using spherical mapping according to the present invention includes the steps of extracting mapped points by spherical projection and spherical mapping of a stereoscopic image while moving the shadow position at predetermined intervals (step 31); A spherical surface that includes the process of removing fixed points among these extracted mapped points (step S2) and the process of performing three-dimensional measurement calculation processing based on the mapped points after fixed point removal (step 33) In a three-dimensional measurement method using mapping.
この不動点除去過程(ステップS2)は、N歴プレーン
MPを備え、抽出された写像点に基づきビットシフトを
用いて更新値を演算する過程(ステップS4)と、この
更新値を演算する過程(ステップS4)を抽出された全
ての写像点につき繰り返し行って、それぞれの更新値を
一時的に保持する過程と(ステップS5)、これら演算
された更新値の各々に基づきウィンドウを設定しつつ履
歴プレーンの内容を更新する過程(ステップ36)と、
履歴プレーンの内容に基づき抽出された写像点中の不動
点を除去する過程(ステップS7)とを含むことを特徴
とする。This fixed point removal process (step S2) includes an N history plane MP, and includes a process of calculating an updated value using bit shift based on the extracted mapped points (step S4), and a process of calculating this updated value ( Step S4) is repeatedly performed for all extracted mapping points to temporarily hold each updated value (step S5), and a history plane is set while setting a window based on each of these calculated updated values. (step 36);
The method is characterized in that it includes a step (step S7) of removing fixed points among the mapped points extracted based on the contents of the history plane.
本発明では、不動点除去演算における乗除算演算がビッ
トシフトを用いて実行される。この結果。In the present invention, multiplication and division operations in fixed point removal operations are performed using bit shifts. As a result.
演算時間の短縮化が図れる。Computation time can be shortened.
以下1図面を参照して本発明の詳細な説明する。 The present invention will be described in detail below with reference to one drawing.
第2図は本発明の一実施例としての3次元計測の不動点
除去方法における履歴プレーン更新の処理手順を示す流
れ図、第3図は不動点抑制処理の処理手順を示す流れ図
である。FIG. 2 is a flowchart showing a processing procedure for updating a history plane in a fixed point removal method for three-dimensional measurement as an embodiment of the present invention, and FIG. 3 is a flowchart showing a processing procedure for fixed point suppression processing.
この実施例方法では、前述の式(1)および式(2)に
おけるγの値として1/2を用いており。In this embodiment method, 1/2 is used as the value of γ in the above equations (1) and (2).
この演算をビットシフトにより実行して処理時間の短縮
を図っている。またプレーンメモリとしては履歴プレー
ンMPを1面だけ設けており、前述の写像プレーンSP
、副履歴ブレーンmP、中間プレーンSPおよびウィン
ドウプレーンWPは不要となる。This operation is performed by bit shifting to reduce processing time. In addition, only one history plane MP is provided as a plane memory, and the above-mentioned mapping plane SP
, the sub-history brane mP, the intermediate plane SP and the window plane WP are no longer necessary.
第2図および第3図において、rs<]tJの記号は2
進数の値Sをtビットシフトアップすることを表し、こ
れはSを1倍、2倍、4倍・−・することに相当する。In Figures 2 and 3, the symbol rs<]tJ is 2
This represents shifting up the base value S by t bits, and this corresponds to multiplying S by 1, 2, 4, and so on.
また「S>t」の記号は値Sを【ビットシフトダウンす
ることを表しており、これは値Sを1倍、l/2倍、1
74倍−することに相当する。ここでtは前述同様、1
1に影位置を示すフレーム数であり、t=0〜9とする
。In addition, the symbol "S>t" indicates that the value S is shifted down by [bits], and this means that the value S is shifted down by 1, 1/2, 1
This corresponds to 74 times. Here, t is 1 as before
1 is the number of frames indicating the shadow position, and t=0 to 9.
履歴プレーンMPには全面の各座標位置に対応してフラ
グが設けられており、同一フレーム内において当該座標
位置に既にウィンドウが設定されてその内容が更新され
ている場合にフラグが立てられ、フレームが次のフレー
ムに変わる際に全面のフラグがリセットされるものとす
る。また前述同様、 (α、β)はプレーン全面にわた
る座標(経度、緯度)を表し、(αS、βS)は8点の
位置する特定の座標位置を表すものとする。A flag is provided in the history plane MP corresponding to each coordinate position on the entire surface, and if a window has already been set at the coordinate position in the same frame and its contents have been updated, the flag is set and the frame Assume that the entire flag is reset when changes to the next frame. Also, as described above, (α, β) represent coordinates (longitude, latitude) over the entire plane, and (αS, βS) represent specific coordinate positions where eight points are located.
以下、第2図を参照しつつ履歴プレーンMPの内容の更
新処理について説明する。まずt番目のフレームにおい
てNilの写a点s s ’ (1≦i≦N)の抽出
が行われ、これらの写像点が抽出された順番に履歴プレ
ーン更新演算部に入力されるものとする(ステップ53
1)、すると、更新のための中間値$が次式により算出
される(ステップ532)。The process of updating the contents of the history plane MP will be described below with reference to FIG. First, in the t-th frame, Nil map point s s ' (1≦i≦N) is extracted, and these map points are input to the history plane update calculation unit in the order in which they are extracted ( Step 53
1), then the intermediate value $ for updating is calculated by the following equation (step 532).
’3I’ =Mt(αsi、βsi) +S+ t<t
この式(5)は1例えばt=4の場合、第4図に示され
るように、履歴プレーンMPにおける座標(αS、βS
)の濃度Ml (αS、βS)に、座標(αS、βS
)にあるi番目のSt点のSIt (αS、βS)値を
4ビ、トシフトア、プして加算する操作であり、これに
より3!’(αS、βS)を16倍している。'3I' =Mt(αsi, βsi) +S+ t<t
This equation (5) is 1. For example, when t=4, as shown in FIG. 4, the coordinates (αS, βS
), the coordinates (αS, βS
) is an operation in which the SIt (αS, βS) values of the i-th St point in 4 bits, sifts, and up are added. '(αS, βS) is multiplied by 16.
このようにして1人力された3、を点について中間値S
Itを求める処理を、同一フレームを内で抽出されたN
個の3.を点すべてについて行い(ステップ333)、
それぞれの中間濃度Ul’(i=1−N)を−時的に保
持する。In this way, 3, which is calculated by one person, is the intermediate value S for the point
The process to obtain It is performed using N extracted within the same frame.
3. is performed for all points (step 333),
The respective intermediate density Ul' (i=1-N) is maintained temporally.
次に1以上のようにして決定したN個の中間値$tに基
づきウィンドウを設定しつつ履歴プレーンMPの内容を
次フレーム(t + 1)の濃度Mt+1に更新する。Next, the contents of the history plane MP are updated to the density Mt+1 of the next frame (t+1) while setting a window based on the N intermediate values $t determined as described above.
すなわち。Namely.
M【◆’=window (fi’ 、 txs、βS
)とするのここで+ window (g t+
αS、βS)は。M[◆'=window (fi', txs, βS
), here + window (g t+
αS, βS) are.
第5図に示されるように、濃度≦、1をウィンドウ領域
全面の濃度としつつ座標(αS、βS)を中心としてウ
ィンドウを設定する処理を表し、そのウィンドウ値は履
歴プレーンMPに書き込まれる。As shown in FIG. 5, it represents the process of setting a window around the coordinates (αS, βS) while setting the density≦1 as the density of the entire window area, and the window value is written in the history plane MP.
ここでウィンドウを設定したのならば、そのウィンドウ
内の画素にそれぞれ対応する座標位置のフラグ部にフラ
グを立てていく、これにより、新たに成る写像点につい
てウィンドウを設定しようとする際、そのウィンドウの
中心点(8点の位置)に既にウィンドウが設定されてい
るか否かはフラグが立っているか否かで判定でき、もし
既にウィンドウが設定されていた場合には、新たなウィ
ンドウの濃度としては既に設定されているウィンドウの
濃度と新たにウィンドウを設定しようとする写像点Sの
中間濃度とを比較し、そのうちの大きい方とする。If a window is set here, a flag will be set in the flag section of the coordinate position corresponding to each pixel in that window, so that when trying to set a window for a new mapped point, the window will be Whether or not a window has already been set at the center point (position 8) can be determined by whether or not a flag is set. If a window has already been set, the density of the new window is The density of the already set window and the intermediate density of the mapping point S for which a new window is to be set are compared, and the larger one of them is selected.
なお、第6図に示されるように1例えば同一フレーム内
で隣接する81点と82点のウィンドウの裾部分が重な
っている場合には何れか大きい方のウィンドウ濃度値を
その重なり部分の濃度値とする。As shown in FIG. 6, for example, if the bottoms of windows of 81 and 82 points adjacent to each other in the same frame overlap, the larger window density value is used as the density value of the overlapped part. shall be.
この履歴プレーン濃度の更新処理を、入力されたN個の
8点の全てについて順次に行う(ステップ535)。こ
の処理が終了したのならばフラグ部のフラグを全てリセ
ットしくステップ536)。This history plane density updating process is performed sequentially for all of the N input eight points (step 535). If this process is completed, all flags in the flag section are reset (step 536).
履歴プレーン更新処理を終了する(ステップ537)。The history plane update process ends (step 537).
以上のように履歴プレーンMPを更新すると。When the history plane MP is updated as described above.
同一フレーム内で隣接する写像点31132(それぞれ
のウィンドウ領域内に81.32点座標が含まれている
場合)の履歴濃度Mtは第7図に示されるようなイメー
ジで設定されていく。The history density Mt of adjacent mapping points 31132 in the same frame (when 81.32 point coordinates are included in each window area) is set as shown in FIG. 7.
次に不動点の抑制処理を第3図を参照して説明する。す
なわち、入力された3、を点に対して次式(6)の演算
を行う (ステップ341)。Next, the fixed point suppression process will be explained with reference to FIG. That is, the following equation (6) is calculated for the input 3 as a point (step 341).
5tout =S1 t−M’ (ets、βs)C
>tこの処理は、第8図に示されるように9例えばt=
4の場合には、濃度値Mt (αS、βS)を4ビツ
トだけシフトダウンしくすなわちMを1/16倍し)、
S+’から減じる操作である。この結果。5tout=S1 t-M' (ets, βs)C
>tThis process is performed as shown in FIG.
4, the density value Mt (αS, βS) is shifted down by 4 bits (that is, M is multiplied by 1/16),
This is an operation of subtracting from S+'. As a result.
取り出される5toutは、不動点であればその値が極
めて小さくなる。この値が所定のしきい値以下になった
のならばこれを切り捨てる。よって不動点が除去される
。The value of 5tout taken out will be extremely small if it is a fixed point. If this value falls below a predetermined threshold value, it is truncated. Therefore, fixed points are removed.
本実施例によると、従来のアルゴリズムでは履歴プレー
ンMP、W1@歴プレーンmP、ウィンドウプレーンW
Pのプレーンが必要であったものが履歴ブレーンMP−
枚のみでよくなる。−枚のプレーンは例えば1024x
608画素あるので。According to this embodiment, in the conventional algorithm, history plane MP, W1@history plane mP, window plane W
What requires a plane of P is the history brane MP-
It will be fine if you only need one. - planes are, for example, 1024x
There are 608 pixels.
1画素が16ビツトとすると、従来は、1024 X6
08×2バイト×3枚−3,6Mバイト、必要であった
。一方3本実施例によれば、履歴プレーン−枚であるの
で、1画素を32ビツトとしても2.4Mバイトで足り
、約1.4 Mバイトのメモリ削減となる。If one pixel has 16 bits, conventionally, 1024 x 6
08 x 2 bytes x 3 sheets - 3.6M bytes were required. On the other hand, according to the three embodiments, since there are one history plane, even if one pixel is 32 bits, 2.4 Mbytes is sufficient, resulting in a memory reduction of about 1.4 Mbytes.
また計算速度を簡単に見積もってみる。従来は履歴プレ
ーンの更新において中間値$tを導出するまでには、−
膜内なCPUのクロック数に換算すると、除算(クロッ
ク数で約160の処理)が2回、加算(クロック数で約
16の処理)が1回必要であるから、必要なりロック数
は。Let's also briefly estimate the calculation speed. Conventionally, in updating the history plane, it takes −
When converted to the number of clocks of the internal CPU, two divisions (processing with about 160 clocks) and one addition (processing with about 16 clocks) are required, so the number of locks required is:
160X2+16X1=336回
となる、一方1本実施例では、ビットシフト (約26
クロツク数の処理)が1回、加算が1回であるので、お
およそ
26X1+16X1=42回
で足り、格段に処理に必要なりロック数が減り。160X2+16X1=336 times, whereas in this embodiment, the bit shift
Since processing of the number of clocks is performed once and addition is performed once, approximately 26X1+16X1=42 times are sufficient, which significantly reduces the number of locks required for processing.
これにより汎用のCPUボードを用いても十分な速度で
不動点除去演算を行えることになる。This makes it possible to perform fixed point removal calculations at sufficient speed even when using a general-purpose CPU board.
上述の実施例においては、入力されたN個の8点すべて
について予め中間濃度$tを求め(ステップ332.3
33)、Lかる後に履歴プレーン上にウィンドウを設定
する処理(ステップS34゜535)を行っているが、
このような手順としたのは以下に理由による。In the embodiment described above, the intermediate density $t is determined in advance for all eight of the N input points (step 332.3).
33), after setting the window on the history plane (step S34゜535),
The reason for this procedure is as follows.
すなわち、履歴プレーンの更新処理の手順としては例え
ば第9図に示されるように、入力された811点につい
て順次に中間濃度≦tを計算してその後に直ちに履歴ブ
レーンMP上にウィンドウの設定を行う処理を行うこと
も考えられる。この場合、第9図の処理手順を、入力さ
れたN個の8点についてそれぞれ行う。That is, as shown in FIG. 9, for example, the procedure for updating the history plane is to sequentially calculate the intermediate density ≦t for the 811 input points, and then immediately set a window on the history plane MP. It is also possible to perform processing. In this case, the processing procedure shown in FIG. 9 is performed for each of the N input eight points.
この第9図の更新処理では写像点SItが抽出されてそ
の順番で履歴プレーン更新演算部に入力されると(ステ
ップ341)、この写像点3.tの座標(αS、βS)
に相当する履歴プレーンMPの座標位置Mt (αS
、βS)にフラグが立っているか否かがまず判定される
(ステップ542)。In the updating process shown in FIG. 9, when mapped points SIt are extracted and input to the history plane update calculation unit in that order (step 341), the mapped points 3. Coordinates of t (αS, βS)
The coordinate position Mt (αS
, βS) is flagged (step 542).
フラグが立っていなければ、その座標位置についてはま
だフレームを内において履歴ブレーンMPの更新がされ
ていないことを表している。この場合、前述の式(5)
に従って中間濃度≦tが決定される(ステップ343)
。If the flag is not set, it indicates that the history brain MP has not yet been updated within the frame for that coordinate position. In this case, the above equation (5)
The intermediate concentration ≦t is determined according to (step 343)
.
一方、Mt(αsi、βsi)にフラグが既に立ってい
る場合には、更新値fitとして、座標(αsi。On the other hand, if a flag has already been set for Mt (αsi, βsi), the coordinate (αsi.
βs+)にあるi番目のSt点の値S1tをtビットシ
フトアップした値rSlt、<]tJ、あるいはその8
点の座標(αsL βsi)の履歴濃度Mt (αs
i、βsi)のうちの大きい方を選択する(ステップS
44〜546)。rSlt, <]tJ, or its 8, which is obtained by shifting up the value S1t of the i-th St point in
The historical concentration Mt (αs
i, βsi) (step S
44-546).
このようにして中間濃度$tを決定し、しかる後に前述
したウィンドウ処理を行う(ステップ547)。In this way, the intermediate density $t is determined, and then the window processing described above is performed (step 547).
さて、上述のような手順で履歴ブレーンの更新を行うと
1次のような問題が生じる。すなわち。Now, if the history brain is updated using the procedure described above, the following first-order problem occurs. Namely.
前述の実施例では履歴ブレーンを更新するために8点を
用いてウィンドウを生成している。このときウィンドウ
を生成していく順序は8点の濃度に関係なく、S熱抽出
部から8点が送られて(る順序で処理を行っている。In the embodiment described above, a window is generated using eight points to update the history brain. At this time, the order in which the windows are generated is performed in the order in which the eight points are sent from the S heat extraction section, regardless of the density of the eight points.
例えば、第10図において、まずs、+ 52+83−
という順序でデータが入力されてくるものとする。ここ
で32の濃度はSlの濃度よりも大きいものとする。こ
の状態で履歴ブレーンにウィンドウを作成する場合+3
1と32は距離が近いため、互いに干渉する。この場合
、第9図のステップS44.ステップ346に従った場
合、Slを中心に作成されるウィンドウの濃度が+51
を中心に作成されるウィンドウの濃度に合わせられるよ
うに濃度決定される場合も生じる。For example, in Figure 10, first s, +52+83-
It is assumed that data is input in this order. Here, it is assumed that the concentration of 32 is greater than the concentration of Sl. +3 when creating a window in the history brain in this state
1 and 32 are close to each other, so they interfere with each other. In this case, step S44 in FIG. If step 346 is followed, the density of the window created around Sl will be +51
In some cases, the density is determined to match the density of the window created around the .
一般に履歴ブレーンの値はフレーム数を重ねる毎に不動
点の濃度に等しくなる。従って81の近傍の履歴ブレー
ンの値はSlの濃度値に近付いていく。この結果、上述
の場合はSlの座標と等しい履歴ブレーンの濃度はSl
の濃度値にほぼ等しくなる。Generally, the value of the history brane becomes equal to the density of the fixed point as the number of frames increases. Therefore, the value of the history brane near 81 approaches the concentration value of Sl. As a result, in the above case, the density of the history brane equal to the coordinates of Sl is Sl
It becomes almost equal to the concentration value of .
この場合+32自体の濃度はSlの濃度よりも大きいの
であり、したがって前述の式(6)の抑制処理を行った
としてもSlは十分に抑制されないこととなり+32が
不動点であるのにしきい値でスライスすることができず
に残ってしまうことも生じえ1次工程で行う線分の方位
計測で誤測定を起こしてしまうといった問題点がある0
本発明によればかかる問題点も解決されるものである。In this case, the concentration of +32 itself is greater than the concentration of Sl, so even if the above-mentioned suppression process of equation (6) is performed, Sl will not be sufficiently suppressed, and even though +32 is a fixed point, it will not reach the threshold value. There is a problem that it may not be possible to slice it and it may remain, resulting in erroneous measurements when measuring the direction of the line segment performed in the primary process.
According to the present invention, such problems are also solved.
本発明によれば、使用するメモリ量を削減しかつ計算量
を減らすことができ、不動点除去に要する処理時間を短
縮することができる。このためロボット等のシステムと
してリアルタイム性が得られる。また汎用CPUボード
(マルチパスなど)が使用できるため装置の開発環境が
整え易くなり。According to the present invention, the amount of memory used can be reduced, the amount of calculation can be reduced, and the processing time required for fixed point removal can be shortened. Therefore, real-time performance can be obtained as a system such as a robot. Also, since a general-purpose CPU board (multipath, etc.) can be used, it is easier to set up the device development environment.
開発時間の短縮につながる。This leads to a reduction in development time.
第1図は本発明に係る原理図。
第2図は本発明の一実施例としての球面写像による3次
元計測の不動点除去方法における履歴ブレーンの更新処
理の手順を示す流れ図。
第3図は実施例における不動点の抑制処理の手順を示す
流れ図。
第4図は履歴プレーン更新処理におけるビットシフトア
ップの説明図。
第5図、第6図はウィンドウ処理の説明図。
第7図はウィンドウが干渉した状態での履歴プレーン更
新状態を説明する図。
第8図は抑制処理におけるビットシフトダウンの説明図
。
第9図は他の提案される履歴プレーン更新処理手順を示
す流れ図。
第10図は第9図の処理手順に従った場合においてウィ
ンドウが干渉したときの履歴濃度の更新状態を説明する
図。
第11図、第12図はそれぞれ従来の8点、SS点の抽
出方法を説明する図。
第13図は3次元計測装置の全体構成図。
第14図は第13図装置によるカメラ撮影位置を説明す
る図。
第15図は第13図装置に動作概要を示す流れ図。
第16図は近傍線分の対応写像点の移動を説明する図。
第17図は遠方線分の対応写像点の移動を説明する図。
第18図は第13図装置で使用されるプレーンの種類の
説明図。
第19図はプレーンメモリのアドレス説明図。
第20図、第21図は提案の不動点除去の手順を示す流
れ図。
第22図は写像プレーンの写像点データを説明する図。
第23図〜第25図はウィンドウの設定処理を説明する
図。
第26図は近傍線分のウィンドウ移動を説明する図。
第27図は遠方線分のウィンドウ移動を説明する図。
第28図はウィンドウが重ならない場合の履歴濃度の変
化を説明する図。
第29図はウィンドウが重なる場合の履歴濃度の変化を
説明する図、および
第30図は抑制量の変化パターンを説明する図である。
図において。
20−一一一カメラユニット
21− カメラユニット駆動用モータ22−・モータ
制御ユニット
23−マイクロプロセッサ
240)〜241n)−写像プロセッサ5−・・原画メ
モリ
6(1)〜261nl−写像メモリ
7−・−パラレルインタフェース
8−移動方向計測用データ作成部
9−移動方向判定部FIG. 1 is a diagram showing the principle of the present invention. FIG. 2 is a flowchart showing a procedure for updating a history brane in a fixed point removal method for three-dimensional measurement using spherical mapping as an embodiment of the present invention. FIG. 3 is a flowchart showing the procedure of fixed point suppression processing in the embodiment. FIG. 4 is an explanatory diagram of bit shift up in history plane update processing. FIG. 5 and FIG. 6 are explanatory diagrams of window processing. FIG. 7 is a diagram illustrating a history plane update state in a state where windows interfere. FIG. 8 is an explanatory diagram of bit shift down in suppression processing. FIG. 9 is a flowchart showing another proposed history plane update processing procedure. FIG. 10 is a diagram illustrating an update state of history density when windows interfere in the case of following the processing procedure of FIG. 9. FIG. 11 and FIG. 12 are diagrams explaining the conventional 8-point and SS-point extraction methods, respectively. FIG. 13 is an overall configuration diagram of the three-dimensional measuring device. FIG. 14 is a diagram illustrating camera photographing positions by the apparatus shown in FIG. 13. FIG. 15 is a flowchart showing an outline of the operation of the apparatus shown in FIG. 13. FIG. 16 is a diagram illustrating movement of corresponding mapping points of neighboring line segments. FIG. 17 is a diagram illustrating movement of corresponding mapping points of far line segments. FIG. 18 is an explanatory diagram of the types of planes used in the apparatus shown in FIG. 13. FIG. 19 is an explanatory diagram of addresses of plain memory. FIGS. 20 and 21 are flowcharts showing the proposed fixed point removal procedure. FIG. 22 is a diagram illustrating mapping point data of a mapping plane. FIGS. 23 to 25 are diagrams for explaining window setting processing. FIG. 26 is a diagram illustrating window movement of neighboring line segments. FIG. 27 is a diagram illustrating window movement of a far line segment. FIG. 28 is a diagram illustrating changes in history density when windows do not overlap. FIG. 29 is a diagram illustrating changes in historical density when windows overlap, and FIG. 30 is a diagram illustrating a pattern of changes in suppression amount. In fig. 20-111 camera unit 21-camera unit drive motor 22--motor control unit 23-microprocessor 240) to 241n)-mapping processor 5--original image memory 6(1)-261nl-mapping memory 7-- - Parallel interface 8 - Movement direction measurement data creation unit 9 - Movement direction determination unit
Claims (1)
および球面写像して写像点を抽出する過程(ステップS
1)と、 これら抽出された写像点中の不動点を除去する過程(ス
テップS2)と、 不動点除去後の写像点に基づいて3次元計測演算処理を
行う過程(ステップS3)とを含む球面写像による3次
元計測方法において、 該不動点除去過程(ステップS2)は、 履歴プレーン(MP)を備え、 抽出された写像点に基づきビットシフトを用いて更新値
を演算する過程(ステップS4)と、該更新値を演算す
る過程(ステップS4)を、抽出された全ての写像点に
つきそれぞれ行って、それぞれの更新値を一時的に保持
する過程と(ステップS5)、 これら演算された更新値の各々に基づきウィンドウを設
定しつつ履歴プレーンの内容を更新する過程(ステップ
S6)と、 履歴プレーンの内容に基づき抽出された写像点中の不動
点を除去する過程(ステップS7)とを含むことを特徴
とする球面写像による3次元計測の不動点除去方法。[Claims] A process of extracting mapped points by performing spherical projection and spherical mapping of a stereoscopic image while moving the photographing position at predetermined intervals (step S
1), a process of removing fixed points among these extracted mapped points (step S2), and a process of performing three-dimensional measurement calculation processing based on the mapped points after fixed point removal (step S3). In the three-dimensional measurement method using mapping, the fixed point removal process (step S2) includes a history plane (MP), and a process (step S4) of calculating an updated value using a bit shift based on the extracted mapped points. , the process of calculating the updated values (step S4) is performed for each extracted map point, and the process of temporarily holding each updated value (step S5), and the process of calculating the updated values of these calculated values. The process includes a process of updating the contents of the history plane while setting a window based on each (step S6), and a process of removing fixed points among the mapped points extracted based on the contents of the history plane (step S7). Fixed point removal method for three-dimensional measurement using spherical mapping.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP63239827A JPH0636195B2 (en) | 1988-09-27 | 1988-09-27 | Fixed point removal method for three-dimensional measurement by spherical mapping |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP63239827A JPH0636195B2 (en) | 1988-09-27 | 1988-09-27 | Fixed point removal method for three-dimensional measurement by spherical mapping |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH0290280A true JPH0290280A (en) | 1990-03-29 |
JPH0636195B2 JPH0636195B2 (en) | 1994-05-11 |
Family
ID=17050443
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP63239827A Expired - Lifetime JPH0636195B2 (en) | 1988-09-27 | 1988-09-27 | Fixed point removal method for three-dimensional measurement by spherical mapping |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH0636195B2 (en) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5828354A (en) * | 1990-07-13 | 1998-10-27 | Citizen Watch Co., Ltd. | Electrooptical display device |
US5841412A (en) * | 1990-07-13 | 1998-11-24 | Citizen Watch Co., Ltd. | Electrooptical display device |
-
1988
- 1988-09-27 JP JP63239827A patent/JPH0636195B2/en not_active Expired - Lifetime
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5828354A (en) * | 1990-07-13 | 1998-10-27 | Citizen Watch Co., Ltd. | Electrooptical display device |
US5841412A (en) * | 1990-07-13 | 1998-11-24 | Citizen Watch Co., Ltd. | Electrooptical display device |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPH0636195B2 (en) | 1994-05-11 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP3735344B2 (en) | Calibration apparatus, calibration method, and calibration program | |
EP3995988A1 (en) | Method and apparatus for establishing beacon map on basis of visual beacons | |
CN112270249A (en) | Target pose estimation method fusing RGB-D visual features | |
US20170278302A1 (en) | Method and device for registering an image to a model | |
CN112001859A (en) | Method and system for repairing face image | |
CN112509036B (en) | Pose estimation network training and positioning method, device, equipment and storage medium | |
KR101593316B1 (en) | Method and apparatus for recontructing 3-dimension model using stereo camera | |
CN110567441A (en) | Particle filter-based positioning method, positioning device, mapping and positioning method | |
CN111598927B (en) | Positioning reconstruction method and device | |
CN111861874A (en) | Method for densifying monocular SLAM feature point map | |
CN110223356A (en) | A kind of monocular camera full automatic calibration method based on energy growth | |
CN116051658B (en) | Camera hand-eye calibration method and device for target detection based on binocular vision | |
JPH0290280A (en) | Method for removing steady point in three-dimensional measurement based upon spherical mapping | |
CN115239559A (en) | Depth map super-resolution method and system for fusion view synthesis | |
JP2002008014A (en) | Method and device for extracting three-dimensional shape, and recording medium | |
CN115127481A (en) | Stripe projection 3D measuring method, terminal device and computer readable storage medium | |
JP6315542B2 (en) | Image generating apparatus and image generating method | |
JPH01319874A (en) | Steady point eliminating method for three-dimensional measurement by spherical mapping | |
JPH0979820A (en) | Restoring device of object shape and camera visual point movement and restoring method of object shape and camera visual point movement | |
KR20060007816A (en) | Method for synthesizing image | |
JPS6280768A (en) | Stereoscopic image processing system | |
JPWO2020039470A1 (en) | Image processing system | |
KR102372988B1 (en) | Learning method, learning device for estimating results of pose variation of camera using time series events and testing method, testing device using the same | |
CN111144064B (en) | Character deformation method, medium, equipment and device | |
EP2507767B1 (en) | Camera movement estimation |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
EXPY | Cancellation because of completion of term |