JP6863007B2 - Image composition programs, methods and equipment - Google Patents
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Description
本発明は画像合成プログラム、画像合成方法及び画像合成装置に関する。 The present invention relates to an image composition program, an image composition method, and an image composition apparatus.
動画像又は時系列に並んだ複数の静止画像から、時系列に連続する複数のフレーム画像を取得し、複数のフレーム画像のうち少なくとも2つ以上のフレーム画像を繋ぎ合わせて1つの静止画像を生成する第1の技術が提案されている。 A plurality of frame images that are continuous in a time series are acquired from a moving image or a plurality of still images arranged in a time series, and at least two or more frame images out of the plurality of frame images are joined to generate one still image. The first technique to do is proposed.
また、撮影結果のフィールド間又はフレーム間の動きから検出される撮像結果の動きの軌跡から、ユーザが意図したカメラワークの軌跡を推定し、フィールド間又はフレーム間の動きを補正することで手振れ補正を行う第2の技術も提案されている。 In addition, camera shake correction is performed by estimating the trajectory of the camera work intended by the user from the trajectory of the motion of the imaging result detected from the motion between the fields or frames of the shooting result, and correcting the motion between the fields or frames. A second technique has also been proposed.
また、ビデオカメラなどで撮影された映像の内容を撮影時のカメラワークによって分類する第3の技術も提案されている。第3の技術では、動画像から映像パターンの概略的な移動方向を検出し、検出した概略的な移動方向から、カメラワークをスチル、パン、ズームの3種類の何れかに分類している。 In addition, a third technique has been proposed in which the contents of images shot by a video camera or the like are classified according to the camera work at the time of shooting. In the third technique, the approximate movement direction of the image pattern is detected from the moving image, and the camera work is classified into one of three types of still, pan, and zoom from the detected approximate movement direction.
トンネルや橋梁などの構造物に対しては、例えばトンネルの壁面や橋梁の床板にひび割れ等の損傷が生じていないかを点検する作業が定期的に行われる。当該作業では、通常、損傷の有無を目視で点検しているが、目視点検よりも離れた位置から対象物を撮影し、撮影で得られた画像を参照して点検を行えるようにすることで、作業の省力化を実現することが期待されている。 For structures such as tunnels and bridges, for example, work is regularly inspected for damage such as cracks on the wall surface of the tunnel and the floor plate of the bridge. In this work, the presence or absence of damage is usually visually inspected, but by taking a picture of the object from a position farther than the visual inspection and making it possible to perform the inspection by referring to the image obtained by the shooting. , It is expected to realize labor saving of work.
但し、損傷の有無を確認できる程度の分解能で対象物を撮影することを前提にすると、損傷の大きさに比して対象物の大きさが非常に大きいので、必然的に、対象物を部分毎に複数の画像に分けて撮影することになる。一例として、ひび割れの幅0.1[mm]に対し、対象物の大きさは数〜数十[m]にも達する。そして、画像上で発見した損傷が対象物全体でどこに位置するかを把握するためには、対象物の部分毎に撮影した複数の画像を、対象物全体を被写体とする1つの画像に合成することが求められる。 However, assuming that the object is photographed with a resolution that allows the presence or absence of damage to be confirmed, the size of the object is very large compared to the size of the damage, so the object is inevitably partially divided. Each image will be taken separately. As an example, the size of an object can reach several to several tens [m] for a crack width of 0.1 [mm]. Then, in order to grasp where the damage found on the image is located in the entire object, a plurality of images taken for each part of the object are combined into one image in which the entire object is the subject. Is required.
複数の画像の合成に関し、第1の技術は、画像のパターンマッチングや特徴点追跡によって並進ベクトルを求めて画像の相対位置を算出している。しかし、対象物を部分毎に撮影した複数の画像には、画像中に背景領域が存在せず、対象物の一部分が全面を占めている画像が含まれており、このような画像は、パターンマッチングや特徴点追跡で利用される画像特徴が乏しい。第1の技術では、画像特徴が乏しい画像に対しては、パターンマッチングや特徴点追跡の精度が著しく低下するので、他の画像との相対位置を算出できないか、相対位置の算出精度が大幅に低下する。 Regarding the composition of a plurality of images, the first technique obtains a translation vector by pattern matching of images and tracking of feature points to calculate the relative position of the images. However, a plurality of images obtained by photographing an object for each part include an image in which a background area does not exist in the image and a part of the object occupies the entire surface, and such an image is a pattern. There are few image features used for matching and feature point tracking. In the first technique, the accuracy of pattern matching and feature point tracking is significantly reduced for an image having poor image features, so that it is not possible to calculate the relative position with other images, or the calculation accuracy of the relative position is significantly reduced. descend.
また、第2の技術は、特徴点追跡により画像各部での動きベクトルを検出し、背景に属する動きベクトルのグループを検出し、検出したグループに属する動きベクトルを平均化することで、手振れ及びカメラワークによるカメラ動きベクトルを算出している。しかしながら、画像特徴が乏しい画像では動きベクトルの検出精度が著しく低下し、背景領域が存在しない画像では背景に属する動きベクトルのグループも検出できないので、第2の技術は有効に機能しない。 The second technique detects motion vectors in each part of the image by tracking feature points, detects a group of motion vectors belonging to the background, and averages the motion vectors belonging to the detected group, thereby causing camera shake and a camera. The camera motion vector due to the work is calculated. However, the second technique does not function effectively because the detection accuracy of the motion vector is remarkably lowered in the image having poor image features, and the group of the motion vector belonging to the background cannot be detected in the image in which the background region does not exist.
また、第3の技術は、画像の空間微分値と時間微分値との積の符号に基づいて、輝度パターンの概略的な移動方向を求めている。しかし、画像特徴が乏しい画像では画像の空間微分値に明瞭なピークが出現せず、時間微分値についても、画像特徴が乏しい画像に対応する時間ではピークが途切れることになる。従って、画像特徴が乏しい画像に対しては第3の技術も有効に機能しない。 Further, in the third technique, the approximate moving direction of the luminance pattern is obtained based on the sign of the product of the spatial differential value and the time differential value of the image. However, in an image having poor image features, a clear peak does not appear in the spatial differential value of the image, and the peak of the time differential value is interrupted in the time corresponding to the image having poor image features. Therefore, the third technique does not function effectively for an image having poor image features.
一つの側面では、本発明は、対象物が部分毎に撮影された複数の画像に画像特徴の乏しい画像が含まれる場合にも、複数の画像から対象物の画像を得ることが目的である。 In one aspect, it is an object of the present invention to obtain an image of an object from a plurality of images even when a plurality of images of the object taken for each portion include an image having poor image features.
一つの実施態様では、対象物が部分毎に撮影された複数の画像のうち、処理画像及び当該処理画像と撮影順序が連続する比較画像の各々の画像特徴に基づき、比較画像に写る対象物の部分に対する処理画像に写る対象物の部分の位置関係を特定する。また、特定した前記処理画像の前記位置関係からカメラワークを推定する。そして、推定した前記カメラワークに基づき、前記位置関係が特定できなかった画像に写る対象物の部分の位置を決定して複数の画像を合成する。 In one embodiment, among a plurality of images in which the object is photographed for each part, the object to be reflected in the comparative image is based on the image features of the processed image and the comparative image in which the processed image and the imaging order are continuous. Specify the positional relationship of the part of the object that appears in the processed image with respect to the part. In addition, the camera work is estimated from the positional relationship of the specified processed image. Then, based on the estimated camera work, the position of the portion of the object to be reflected in the image whose positional relationship cannot be specified is determined, and a plurality of images are combined.
一つの側面として、対象物が部分毎に撮影された複数の画像に画像特徴の乏しい画像が含まれる場合にも、複数の画像から対象物の画像を得られる、という効果を有する。 As one aspect, there is an effect that an image of an object can be obtained from a plurality of images even when a plurality of images of the object taken for each portion include an image having poor image features.
以下、図面を参照して本発明の実施形態の一例を詳細に説明する。図1に示す画像合成装置10は、画像取得部12、ひび検出部14、位置関係特定試行部16、カメラワーク推定部18、カメラワークパターン情報22を記憶する記憶部20、位置関係決定部24、画像合成部26及び画像出力部28を含んでいる。
Hereinafter, an example of the embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. The
本実施形態では、図2に示すように、トンネルの壁面や橋梁の床板等の点検対象物30(以下、単に「対象物30」という)に対し、作業者32が、撮影装置34を操作して対象物30の部分毎に複数の画像を撮影する。なお、図2では対象物30に生じているひびに符号「30A」を付して示している。作業者32は、図3に破線で示すように、隣り合う撮影範囲の一部が重複するように、対象物30の各回の撮影操作を行う。対象物30の各回の撮影で図3に破線で示す撮影範囲が撮影された場合、図3に示す画像I1〜I12が得られる。
In the present embodiment, as shown in FIG. 2, the
また、図3に示す画像I1〜I12は、作業者32が、撮影装置34による撮影範囲を図4に示すパターン1に沿って移動させるカメラワークを行いながら、対象物30を複数回撮影することで得られる。但し、作業者32が対象物30を撮影する際のカメラワークはパターン1に限られず、カメラワークのパターンとしては、例えば図4に示すパターン1〜20等の何れかが実施され得る。なお、カメラワークのパターンは図4に示すパターン1〜20に限定されるものではない。
Further, in the images I1 to I12 shown in FIG. 3, the
記憶部20に記憶されているカメラワークパターン情報22は、一例として図5に示すように、カメラワークの個々のパターンを、時系列に切り替わる撮影範囲の移動方向の組み合わせ(図5では第1方向(D1)〜第4方向(D4))で表している。また、カメラワークパターン情報22は、カメラワークの個々のパターンを表す情報に、互いに異なるパターン番号が各々付与されている。
As shown in FIG. 5 as an example, the camera
画像合成装置10の画像取得部12は、撮影された対象物30の部分毎の複数の画像(例えば図3に示す画像I1〜I12)を撮影装置34から取得する。ひび検出部14は、画像取得部12によって取得された複数の画像に対し、ひび割れ等の損傷に相当する画像特徴(以下、単に「ひび」という)の有無を探索する。そして、ひび検出部14は、前記探索によりひびを検出した場合に、検出したひびの幅、長さ、形状等の性状を検出し、ひびの性状を表す情報を、ひびを検出した画像を特定する情報と共に出力する。
The
位置関係特定試行部16は、画像取得部12によって取得された複数の画像から、撮影順序が連続する2つの画像を順に取り出し、取り出した2つの画像の各々の画像特徴に基づき、前記2つの画像に写る対象物30の部分の位置関係の特定を試行する。カメラワーク推定部18は、位置関係特定試行部16によって位置関係が特定された複数の画像の位置関係と、記憶部20に記憶されているカメラワークパターン情報22と、に基づいて、作業者32が対象物30を撮影した際のカメラワークを推定する。位置関係決定部24は、カメラワーク推定部18によって推定されたカメラワークに基づいて、位置関係特定試行部16によって他の画像との位置関係が特定されなかった画像の位置を決定する。
The positional relationship specifying
画像合成部26は、位置関係特定試行部16によって特定された複数の画像の位置関係及び位置関係決定部24によって決定された画像の位置に基づいて、画像取得部12によって取得された複数の画像を、対象物30全体を被写体とする1つの画像に合成する。また、画像合成部26は、ひび検出部14から出力されたひびの情報を、合成した画像(第1出力画像)、及び、ひびが検出された合成前の画像(第2出力画像)に各々重畳する。
The
画像出力部28は、画像合成部26によって生成された第1出力画像及び第2出力画像を出力する。画像出力部28が出力した第1出力画像及び第2出力画像は、例えば作業者32等によって目視確認され、対象物30の点検に供せられる。
The
なお、図1において、位置関係特定試行部16は本発明における特定部の一例であり、カメラワーク推定部18は本発明における推定部の一例であり、位置関係決定部24及び画像合成部26は本発明における決定部の一例である。
In FIG. 1, the positional relationship specifying
また、本実施形態において、画像合成装置10は、例えば図6に示すコンピュータ50で実現される。コンピュータ50は、CPU52、メモリ54、不揮発性の記憶部56、入力部58、表示部60、記録媒体64に対するデータの読み出しおよび書き込みを行う読出書込装置(R/W)62、及び、通信I/F部66を含む。CPU52、メモリ54、記憶部56、入力部58、表示部60、R/W62及び通信I/F部66は、バス68を介して互いに接続されている。画像合成装置10は、通信I/F部66に接続されたネットワークを経由して撮影装置34と通信可能とされている。
Further, in the present embodiment, the
記憶部56はHDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)、フラッシュメモリ等によって実現される。記憶部56には、コンピュータ50を画像合成装置10として機能させるための画像合成プログラム70が記憶されている。CPU52は、画像合成プログラム70を記憶部56から読み出してメモリ54に展開し、画像合成プログラム70に含まれる各プロセスを順次実行する。
The
画像合成プログラム70は、画像取得プロセス72、ひび検出プロセス74、位置関係特定試行プロセス76、カメラワーク推定プロセス78、位置関係決定プロセス80、画像合成プロセス82及び画像出力プロセス84を含む。CPU52は、画像取得プロセス72を実行することで、図1に示す画像取得部12として動作する。また、CPU52は、ひび検出プロセス74を実行することで、図1に示すひび検出部14として動作する。また、CPU52は、位置関係特定試行プロセス76を実行することで、図1に示す位置関係特定試行部16として動作する。また、CPU52は、カメラワーク推定プロセス78を実行することで、図1に示すカメラワーク推定部18として動作する。また、CPU52は、位置関係決定プロセス80を実行することで、図1に示す位置関係決定部24として動作する。また、CPU52は、画像合成プロセス82を実行することで、図1に示す画像合成部26として動作する。また、CPU52は、画像出力プロセス84を実行することで、図1に示す画像出力部28として動作する。
The
これにより、画像合成プログラム70を実行したコンピュータ50が画像合成装置10として機能することになる。画像合成プログラム70は開示の技術に係る画像合成プログラムの一例である。また、記憶部56にはカメラワークパターン情報記憶領域86が設けられており、カメラワークパターン情報記憶領域86にはカメラワークパターン情報22が記憶されている。これにより、記憶部56は図1に示す記憶部20として機能する。
As a result, the
なお、画像合成装置10は、例えば半導体集積回路、より詳しくはASIC(Application Specific Integrated Circuit)等で実現することも可能である。
The
次に本実施形態の作用として、図7を参照し、作業者32が、撮影装置34を操作して対象物30の部分毎に対象物30を複数の画像を撮影する作業を完了した後に、画像合成装置10によって実行される画像合成処理を説明する。
Next, as an operation of the present embodiment, with reference to FIG. 7, after the
画像合成処理のステップ100において、画像取得部12は、対象物30を部分毎に撮影した複数の画像(例えば図3に示す画像I1〜I12)を撮影装置34から取得する。ステップ102において、画像取得部12は、ステップ100で取得した複数の画像の撮影時刻を認識し、複数の画像を撮影時刻の昇順にソートし、個々の画像に撮影時刻の昇順の画像番号を各々付与する。画像の撮影時刻は、例えば画像がJPEG(Joint Photographic Experts Group)形式であればEXIF(Exchangeable Image File Format)情報に設定されている。ステップ102のソートにより、図8に一例を示すように、対象物30を部分毎に撮影した画像I1〜I12は撮影時刻順に並べられる。
In
ステップ104において、ひび検出部14は、画像取得部12によって取得された複数の画像に各々に対してひびの有無を探索する。そして、ひび検出部14は、前記探索によりひびを検出した場合に、検出したひびの幅、長さ、形状等の性状を検出し、ひびの性状を表す情報を、ひびを検出した画像を特定する情報と共にメモリ54等に記憶させる。
In
次のステップ106において、位置関係特定試行部16及びカメラワーク推定部18は、画像相対位置推定処理を行う。以下、図9を参照し、画像相対位置推定処理の詳細を説明する。
In the
画像相対位置推定処理のステップ120において、位置関係特定試行部16は、処理画像(処理対象の画像)を指し示す画像番号cnに2を設定し、比較画像(処理画像とマッチングを行う画像)を指し示す画像番号rnに1を設定する。また位置関係特定試行部16は、撮影位置の概略の移動方向(以下「概略方向」という)の順番を識別するための変数i、及び、カメラワークの主撮影方向に沿った各行を識別するための変数jに各々1を設定し、j番目の行内の画像数L(j)に0を各々設定する。
In
なお、本実施形態において、カメラワークの主撮影方向は、図5に示すカメラワークパターン情報22における第1方向(D1)に相当し、カメラワークパターン情報22における第2方向(D2)はカメラワークの副撮影方向と称する。
In the present embodiment, the main shooting direction of the camera work corresponds to the first direction (D1) in the camera
次のステップ122において、位置関係特定試行部16は、画像番号cnの処理画像(以下「処理画像cn」という)と、画像番号rnの比較画像(以下「比較画像rn」という)と、のマッチングを行う。このマッチングは、例えば比較画像rnに対する処理画像cnの相対位置P1〜P4(図11参照)を全て包含する探索範囲90内で、処理画像cnを1画素刻みでX方向及びY方向に移動させながら、各相対位置で比較画像rnと処理画像cnとの相関評価値を各々演算する。
In the next step 122, the positional relationship
なお、相対位置P1は処理画像cnの右下隅が比較画像rnの左上隅と所定幅(一例としては1画素幅)だけ重複する位置であり、相対位置P2は処理画像cnの左下隅が比較画像rnの右上隅と所定幅だけ重複する位置である。また、相対位置P3は処理画像cnの右上隅が比較画像rnの左下隅と所定幅だけ重複する位置であり、相対位置P4は処理画像cnの左上隅が比較画像rnの右下隅と所定幅だけ重複する位置である。また、相関評価値としては、画像間の相関を評価する公知の様々なパラメータの何れかを用いることができる The relative position P1 is the position where the lower right corner of the processed image cn overlaps the upper left corner of the comparison image rn by a predetermined width (for example, one pixel width), and the relative position P2 is the position where the lower left corner of the processed image cn is the comparison image. It is a position that overlaps the upper right corner of rn by a predetermined width. In the relative position P3, the upper right corner of the processed image cn overlaps the lower left corner of the comparison image rn by a predetermined width, and in the relative position P4, the upper left corner of the processed image cn is only the lower right corner of the comparison image rn and the predetermined width. It is an overlapping position. Further, as the correlation evaluation value, any of various known parameters for evaluating the correlation between images can be used.
また、位置関係特定試行部16は、探索範囲90内の各相対位置毎に演算した相関評価値から最大値を抽出し、抽出した最大値が所定の閾値以上か否かを判定する。相関評価値の最大値が閾値未満の場合、処理画像cnは比較画像rnと連続していないと判断できる一方、相関評価値の最大値が閾値以上の場合は、相関評価値が最大値を示した相対位置で処理画像cnが比較画像rnと繋がる(連続する)と判断できる。
Further, the positional relationship specifying
このため、位置関係特定試行部16は、相関評価値の最大値が閾値以上の場合、図12に示すように、相関評価値が最大値を示した相対位置から、比較画像rnを原点とする処理画像cnの相対座標(Xcn,Ycn)を求める。また、位置関係特定試行部16は、原点から相対座標(Xcn,Ycn)へ向かうベクトル92の角度を求め、比較画像rnに対する処理画像cnの概略方向を、ベクトル92の角度に基づいて右、上、左、下の何れかに分類する。なお、一例として、ベクトル92の角度が315°〜45°の範囲内であれば概略方向を右、45°〜135°の範囲内であれば概略方向を上、135°〜225°の範囲内であれば概略方向を左、225°〜315°の範囲内であれば概略方向を上に分類することができる。
Therefore, when the maximum value of the correlation evaluation value is equal to or greater than the threshold value, the positional relationship specifying
ステップ122における処理画像cnと比較画像rnとのマッチングが完了すると、次のステップ124において、位置関係特定試行部16は、処理画像cnは比較画像rnと連続しているか否かを判定する。処理画像cn及び比較画像rnが、例えば図8に示す画像I1,I2のように、対象物30の縁が各々含まれる画像であれば、対象物30の縁に相当する画像特徴から相関評価値の最大値が閾値以上になる。
When the matching between the processed image cn and the comparison image rn in step 122 is completed, in the
しかし、例えば比較画像rnの撮影範囲が図8に示す画像I1の撮影範囲の左側に位置していた場合、比較画像rnには対象物30の縁に相当する画像特徴が存在しないので、処理画像cnと比較画像rnとの相関評価値の最大値は閾値未満になる。この場合はステップ124の判定が否定されてステップ126へ移行する。ステップ126において、位置関係特定試行部16は、他の画像との位置関係が不明な画像の情報を登録するための位置不明テーブルに、処理画像の画像番号cnを登録する。
However, for example, when the shooting range of the comparative image rn is located on the left side of the shooting range of the image I1 shown in FIG. 8, the processed image does not have the image feature corresponding to the edge of the
次のステップ128において、位置関係特定試行部16は、画像番号cnが、画像取得部12によって取得された画像の総数に達したか否か判定する。ステップ128の判定が否定された場合はステップ130へ移行し、ステップ130において、位置関係特定試行部16は、画像番号rn,cnを各々1だけインクリメントし、ステップ122に戻る。これにより、ステップ124、128の判定が各々否定されている間はステップ122〜130が繰り返され、処理画像cn及び比較画像rnを撮影順序の昇順に切り替えながら、相関評価値の最大値が閾値以上になる処理画像cn及び比較画像rnの組が探索される。
In the
なお、ステップ128の判定が肯定されるのは、画像取得部12によって取得された複数の画像の中に、相関評価値の最大値が閾値以上になる処理画像cn及び比較画像rnの組が存在しなかった場合である。この場合は、対象物30の撮影に失敗した等が考えられるので、エラーを報知する処理等を行って画像相対位置推定処理を終了する。
The determination in
一方、処理画像cn及び比較画像rnが、例えば図8に示す画像I1,I2のように、対象物30の縁が各々含まれる画像であれば、対象物30の縁に相当する画像特徴から相関評価値の最大値が閾値以上になる。これにより、ステップ124の判定が肯定されてステップ132へ移行する。
On the other hand, if the processed image cn and the comparative image rn are images including the edges of the
ステップ132において、位置関係特定試行部16は、ステップ122で分類した比較画像rnに対する処理画像cnの概略方向を概略方向Diに設定する。一例として、図8に示す画像I1が比較画像rnで、画像I2が処理画像cnである場合、図13に示すように、画像I1に対する画像I2の概略方向は「右」と分類され、概略方向D1には「右」が設定される。位置関係特定試行部16は、設定した概略方向Diを、画像I1を原点とする画像I2の相対座標(X2,Y2)と共にメモリ54等に記憶させる。また、位置関係特定試行部16は、処理画像cnの相対座標の原点に相当する比較画像の画像番号rnを基準画像REFcnに設定し、画像数L(j)を1だけインクリメントし、基準画像REFcn及び画像数L(j)もメモリ54等に記憶させる。図13に示す例では、画像I1,I2が位置関係が特定された画像(基準画像REFcn及び相対座標(Xcn,Ycn)がメモリ54等に記憶された画像)になり、インクリメント後の画像数L(1)=1になる。
In
次のステップ134において、カメラワーク推定部18は、カメラワークパターン情報22に規定されているカメラワークの個々のパターンから、第1方向が概略方向Diに一致する全てのパターンを抽出する。例えば、図13に示す例では、概略方向D1が「右」であるので、第1方向が「右」のパターン、すなわちパターン番号1,2,5,6,7,10が抽出される。そして、カメラワーク推定部18は、抽出した全てのパターンのパターン番号をパターンテーブルに設定する。
In the
ステップ136において、位置関係特定試行部16は、画像番号rn,cnを各々1だけインクリメントする。また、ステップ138において、位置関係特定試行部16は、前述のステップ122と同様に、処理画像cnと比較画像rnとのマッチングを行う。そして、ステップ140において、位置関係特定試行部16は、前述のステップ124と同様に、処理画像cnは比較画像rnと連続しているか否かを判定する。
In step 136, the positional relationship
処理画像cn及び比較画像rnが、例えば図8に示す画像I2,I3のように、対象物30の縁が各々含まれる画像であれば、対象物30の縁に相当する画像特徴から相関評価値の最大値が閾値以上になる。この場合、ステップ140の判定が肯定されてステップ142へ移行する。ステップ142において、位置関係特定試行部16は、比較画像rnに対する処理画像cnの概略方向が概略方向Diに一致しているか否か判定する。
If the processed image cn and the comparative image rn are images including the edges of the
一例として、図8に示す画像I2が比較画像rnで、画像I3が処理画像cnである場合、図14に示すように、画像I2に対する画像I3の概略方向は「右」と分類され、概略方向D1に一致している。このような場合、ステップ142の判定が肯定されてステップ144へ移行する。ステップ144において、位置関係特定試行部16は、画像I2を原点とする画像I3の相対座標(X3,Y3)をメモリ54等に記憶させる。また、位置関係特定試行部16は、画像I3の相対座標の原点に相当する画像I2の画像番号=2を基準画像REF3に設定し、画像数L(1)を1だけインクリメントし、基準画像REF3及び画像数L(1)もメモリ54等に記憶させる。図14に示す例では、他の画像との位置関係が特定された画像(基準画像REFcn及び相対座標(Xcn,Ycn)がメモリ54等に記憶された画像)として画像I3が追加され、インクリメント後の画像数L(1)=2になる。
As an example, when the image I2 shown in FIG. 8 is the comparative image rn and the image I3 is the processed image cn, the approximate direction of the image I3 with respect to the image I2 is classified as “right” as shown in FIG. It matches D1. In such a case, the determination in
ステップ144の処理を行うとステップ154へ移行する。ステップ154において、位置関係特定試行部16は、画像番号cnが、画像取得部12によって取得された画像の総数に達したか否か判定する。ステップ154の判定が否定された場合はステップ136に戻る。これにより、ステップ140,142の判定が各々肯定され、かつステップ154の判定が否定されている間は、画像番号rn,cnを各々1ずつインクリメントしながら、ステップ144が繰り返される。
When the process of
例えば、画像番号rn,cnのインクリメントに伴い、図8に示す画像I3が比較画像rnになり、画像I4が処理画像cnになった場合、図15に示すように、画像I3に対する画像I4の概略方向は「右」と分類される。この例では、他の画像との位置関係が特定された画像として画像I4が追加され、インクリメント後の画像数L(1)=3になる。 For example, when the image I3 shown in FIG. 8 becomes the comparative image rn and the image I4 becomes the processed image cn as the image numbers rn and cn are incremented, the outline of the image I4 with respect to the image I3 is as shown in FIG. The direction is classified as "right". In this example, the image I4 is added as an image whose positional relationship with another image is specified, and the number of images L (1) = 3 after incrementing.
ところで、作業者32が対象物30を撮影する際に、例えば図4に示すパターン2に相当するカメラワークを行った場合、図8に示す画像I1〜I4が順に撮影された後、図8に示す画像I8が撮影される。これにより、画像I4が比較画像rn、画像I8が処理画像cnになる場面が生ずる。この場合、図示は省略するが、比較画像rnに対する処理画像cnの概略方向は「下」と分類され、概略方向D1の「右」と一致しないので、ステップ142の判定が否定されてステップ146へ移行する。
By the way, when the
ステップ146において、位置関係特定試行部16は、変数i,jを各々1ずつインクリメントし、画像数L(j)に1を設定し、比較画像rnに対する処理画像cnの概略方向を概略方向Diに設定する。そして、位置関係特定試行部16は、設定した概略方向Di、比較画像rnを原点とする処理画像cnの相対座標(Xcn,Ycn)、比較画像の画像番号rnを設定した基準画像REFcn、及び、画像数L(j)をメモリ54等に記憶させる。例えば、画像I4が比較画像rnになり、画像I8が処理画像cnになった場合は、概略方向D2が「下」に設定され、画像数L(2)=1になる。
In
次のステップ150において、カメラワーク推定部18は、パターンテーブル内に登録されているパターン番号の数が1か否か判定する。ステップ150の判定が否定された場合はステップ152へ移行する。
In the
ステップ152において、カメラワーク推定部18は、パターンテーブルにパターン番号が登録されている個々のパターンについて、カメラワークパターン情報22に規定されている第1方向〜第i方向が、概略方向D1〜Diと全て一致しているか否か判定する。そして、カメラワーク推定部18は、第1方向〜第i方向の中に、概略方向D1〜Diと不一致が含まれるパターンについては、パターンテーブルからパターン番号を全て削除する。
In
例えば、概略方向D1が「右」で、概略方向D2が「下」の場合、概略方向D1の「右」が判明した時点で、第1方向が「右」のパターン1,2,5,6,7,10がパターンテーブルに登録される。その後、概略方向D2の「下」が判明した場合、パターン6,7,10は第2方向が「下」ではなく、概略方向D2と不一致であるので、パターンテーブルから削除される。
For example, when the approximate direction D1 is "right" and the approximate direction D2 is "down", when the "right" of the approximate direction D1 is found, the
上記のステップ152の処理を行うと、ステップ154へ移行する。また、ステップ150の判定が肯定された場合は、ステップ152をスキップしてステップ154へ移行する。なお、ステップ152は、パターンテーブル内に登録されているパターン番号の数が1まで減少すると、ステップ150の判定が肯定されることで実行されない。このように、パターンテーブル内に登録されているパターン番号の数が1になると、カメラワーク推定部18によるカメラワークのパターンの推定が完了したことになる。
When the process of
一方、作業者32が対象物30を撮影する際に、例えば図4に示すパターン1に相当するカメラワークを行った場合、図8に示す画像I1〜I4が順に撮影された後、画像I5が撮影されることで、画像I4が比較画像rn、画像I5が処理画像cnになる場面が生ずる。この場合、例として図16に示すように、比較画像rnと処理画像cnとの相関評価値の最大値が閾値未満になることで、ステップ140の判定が否定されてステップ148へ移行する。ステップ148において、位置関係特定試行部16は、画像相対位置推定処理2を行う。以下、図10を参照して画像相対位置推定処理2を説明する。
On the other hand, when the
画像相対位置推定処理2のステップ160において、位置関係特定試行部16は、画像cn-1が位置不明テーブルに登録されているか否かを判定する。例えば、図8に示すI5が処理画像となった場合、画像cn-1はI4となる。I4は、図15のようにI3に対する相対位置が決まっているため位置不明テーブルには登録されていない。そのため、ステップ160の判定は否定され、ステップ162に移行する。一方、処理画像がI7の場合、画像cn-1はI6となる。I6は、図18のように、I5に対する相対位置が定まっていないため位置不明テーブルに登録されている。そのため、ステップ160の判定は肯定され、ステップ178に移行する。
In
ステップ162において、位置関係特定試行部16は、処理中のカメラワークの概略方向に含まれる画像数L(j)が1であるか判定する。L(j)が1で無い場合は、図4のパターン1、3、6、8、11、13、16、18のように、主撮影方向が一定なカメラワークの副撮影方向への切り替わり部分として、ステップ164に移行する。L(j)が1の場合は、図4のパターン2,4、5、7、9、10、12、14、15、17、19、20のように、主撮影方向が変わるカメラワークの方向変更部分として、ステップ170に移行する。
In
ステップ164において、位置関係特定試行部16は、主撮影方向が一定なカメラワークの副撮影方向への切り替わり部分での相対位置を求めるために、前述のステップ122と同様のマッチングを、処理画像cnと比較画像cn-L(j)-1について行う。例えば、処理画像が図8に示すI5の場合、cn=5、j=1、L(1)=3、となり、比較画像はI1となるため、I5とI1のマッチングを行う。
In
ステップ166において、位置関係特定試行部16は、前述のステップ124と同様に、処理画像cnと比較画像cn-L(j)-1が連続しているか否かを判定する。ステップ166の判定が肯定された場合はステップ168に移行する。
In
ステップ168において、位置関係特定試行部16は、iとjを1増加し、画像数L(j)を1に設定する。さらに、概略方向Diを、処理画像cnと比較画像cn-L(j)-1に対する概略方向に「斜」を付加する。例えば、図8に示す画像I5が処理画像で、画像I1が比較画像である場合、図17に示すように、画像I1に対する画像I5の概略方向は「下」と分類され、概略方向D2には、「斜」を付加した「斜下」が設定される。位置関係特定試行部16は、設定した概略方向Diを、比較画像を原点とする処理画像の相対座標(Xcn,Ycn)と共にメモリ54等に記憶させる。また、位置関係特定試行部16は、処理画像cnの相対座標の原点に相当する比較画像の画像番号cn-L(j)-1を基準画像REFcnに設定し、基準画像REFcn及び画像数L(j)もメモリ54等に記憶させる。
In
ステップ170において、カメラワーク推定部18は、前述のステップ150と同様に、パターンテーブル内に登録されているパターン番号の数が1か否か判定する。ステップ170の判定が否定された場合はステップ172へ移行する。
In
ステップ172において、カメラワーク推定部18は、前述のステップ152と同様に、パターンテーブルに登録されている個々のパターンについて、カメラワークパターン情報22に規定されている第1方向〜第i方向が、概略方向D1〜Diと全て一致しているか否か判定する。そして、カメラワーク推定部18は、第1方向〜第i方向の中に、概略方向D1〜Diと不一致が含まれるパターンについては、パターンテーブルからパターン番号を全て削除する。さらに、パターンテーブルに登録されているパターンが一つでない場合は、図5に示す各パターンに付与した優先の識別子が無のパターン番号を、パターンテーブルから削除する。例えば、図25に示すように画像I1’から画像I12’が図5のカメラワークのパターン2で撮影されたとする。この場合、画像I1’から画像I5’までの処理が終わり、画像I6’が処理画像となった場合、ステップ172が実行される前には、パターンテーブルに、パターン2とパターン5が登録されている。ステップ172では、図5に示すパターン2の優先の識別子は有、パターン5の優先の識別子は無なので、カメラワーク推定部18は、パターン5をパターンテーブルから削除する。
In
ステップ174において、位置関係特定試行部16は、iとjを1増加し、画像数L(j)を1に設定する。さらに、パターンテーブルに残ったカメラワークのパターンの第i番目の方向を図5のテーブルから読み出し、概略方向Diに設定する。
In
ステップ176において、位置関係特定試行部16は、前述のステップ126と同様に、他の画像との位置関係が不明な画像の情報を登録するための位置不明テーブルに、処理画像の画像番号cnを登録する。
In
ステップ178において、位置関係特定試行部16は、パターンテーブルに登録されているパターンの主撮影方向が一定であるか否かを判定するため、登録されたパターンが1,3、6、8、11、13、16、18のいずれかと一致するか判定する。ステップ178の判定が肯定されれば、ステップ180に移行する。ステップ178の判定が否定されれば、ステップ182に移行する。
In
ステップ180において、位置関係特定試行部16は、前述のステップ122と同様のマッチングを、処理画像cnと比較画像cn-L(j) -L(j-1)-1について行う。例えば、処理画像が図8に示すI8の場合、cn=8、j=3、L(3)=2、L(2)=1となり、比較画像はI4となるため、I8とI4のマッチングを行う。
In
ステップ182において、位置関係特定試行部16は、前述のステップ122と同様のマッチングを、処理画像cnと比較画像cn-L(j) -L(j-1) -L(j-2)-1について行う。例えば、処理画像が図25に示すI8’の場合、cn=8、j=3、L(3)=2、L(2)=1、L(1)=3となり、比較画像はI1’となるため、I8’とI1’のマッチングを行う。
In
ステップ184において、位置関係特定試行部16は、前述のステップ124と同様に、処理画像と比較画像が連続しているか否かを判定する。ステップ184の判定が肯定された場合はステップ186に移行する。ステップ184の判定が否定された場合はステップ188に移行する。
In
ステップ186において、位置関係特定試行部16は、画像数L(j)を1増加する。さらに、比較画像を原点とする処理画像の相対座標(Xcn,Ycn)をメモリ54等に記憶させる。また、処理画像の相対座標の原点に相当する比較画像の画像番号を基準画像REFcnに設定し、基準画像REFcn及び画像数L(j)もメモリ54等に記憶させる。ステップ188において、位置関係特定試行部16は、画像数L(j)を1増加し、メモリ54等に記憶させる。ステップ190において、位置関係特定試行部16は、前述のステップ126と同様に、他の画像との位置関係が不明な画像の情報を登録するための位置不明テーブルに、処理画像の画像番号cnを登録する。
In
上述した画像相対位置推定処理2を終了すると、画像相対位置推定処理(図9)のステップ150へ移行する。従って、画像相対位置推定処理(図9)では、画像番号=2以降の画像に対し、ステップ144又はステップ146又は上述した画像相対位置推定処理2が選択的に実行される。これにより、撮影された複数の画像は、他の画像との位置関係を特定できた画像、すなわち基準画像REFcn及び相対座標(Xcn,Ycn)がメモリ54等に記憶された画像と、他の画像との位置関係を特定できず位置不明テーブルに登録された画像と、に弁別される。
When the above-described image relative
画像相対位置推定処理を終了すると、画像合成処理(図7)のステップ108へ移行し、ステップ108において、位置関係決定部24及び画像合成部26は、合成画像生成処理を行う。この合成画像生成処理の詳細について、図19を参照して説明する。
When the image relative position estimation process is completed, the process proceeds to step 108 of the image composition process (FIG. 7), and in
合成画像生成処理のステップ200において、画像合成部26は、処理画像の画像番号cnに1を設定する。次のステップ202において、画像合成部26は、処理画像の画像番号cnが位置不明テーブルに登録されているか否か判定する。ステップ202の判定が肯定された場合はステップ204へ移行する。
In
ステップ204において、画像合成部26は、画像番号cnを1だけインクリメントし、ステップ202に戻る。これにより、ステップ202の判定が否定される迄、ステップ202,204が繰り返される。従って、画像番号=1の画像が位置不明テーブルに登録されていた場合は、位置不明テーブルに登録されていない画像が出現する迄、画像番号cnが1ずつ増加される。
In
位置不明テーブルに登録されていない画像が出現すると、ステップ202の判定が否定されてステップ206へ移行する。合成画像生成処理が行われる時点では、パターンテーブル内に登録されているパターン番号の数が1になっており、カメラワーク推定部18によるカメラワークのパターンの推定は完了している。このため、ステップ206において、画像合成部26は、メモリ54に予め確保した合成画像記憶領域のうち、推定されたカメラワークのパターンの開始点に対応する記憶位置に、処理画像のデータを展開して配置する。例えば、推定されたカメラワークのパターンがパターン1であれば、パターン1の開始点である左上隅に対応する位置に処理画像のデータが展開・配置される。
When an image not registered in the position unknown table appears, the determination in
次のステップ208において、画像合成部26は、画像番号cnを1だけインクリメントし、ステップ210において、画像合成部26は、処理画像の画像番号cnが位置不明テーブルに登録されているか否か判定する。ステップ210の判定が肯定された場合はステップ208に戻り、ステップ210の判定が肯定される迄、ステップ208,210を繰り返す。これにより、位置不明テーブルに登録されていない画像が出現する迄、画像番号cnが1ずつ増加される。
In the
位置不明テーブルに登録されていない画像が出現すると、ステップ210の判定が否定されてステップ212へ移行する。ステップ212において、画像合成部26は、メモリ54に記憶されている処理画像cnに対応する基準画像REFcn及び相対座標(Xcn,Ycn)を参照する。また、画像合成部26は、合成画像記憶領域に既に展開・配置されている基準画像REFcnを原点として、相対座標(Xcn,Ycn)に対応する位置のXY座標を、基準画像REFcnの合成画像記憶領域内でのXY座標に基づいて演算する。そして、画像合成部26は、合成画像記憶領域内のうち演算したXY座標に対応する位置に、処理画像cnのデータを展開して配置する。
When an image that is not registered in the position unknown table appears, the determination in
次のステップ214において、画像合成部26は、画像番号cnが、画像取得部12によって取得された画像の総数に達したか否か判定する。ステップ214の判定が否定された場合はステップ208に戻り、ステップ214の判定が肯定される迄、ステップ208〜ステップ214を繰り返す。これにより、例として図20に示すように、画像I1〜I12のうち、画像特徴が乏しく位置不明テーブルに画像番号が登録された画像I6,I7を除いた各画像が、基準画像REFcn及び相対座標(Xcn,Ycn)に基づき、合成画像記憶領域に各々展開・配置される。
In the
画像番号cnが画像の総数に達すると、ステップ214の判定が肯定されてステップ216へ移行する。ステップ216において、位置関係決定部24は、位置不明テーブルは空になったか否か判定する。ステップ216の判定が否定された場合はステップ218へ移行し、ステップ218において、位置関係決定部24は、位置不明テーブルに登録されている画像番号の中から最小の画像番号cnを選択し、選択した画像番号cnを位置不明テーブルから取り出す。
When the image number cn reaches the total number of images, the determination in
次のステップ220において、位置関係決定部24は、パターンテーブルに登録されている唯一のパターン番号のカメラワークパターン情報22及び画像数L(j)の配列に基づいて、処理画像cnに隣接する上下左右の4方向の画像の画像番号を認識する。画像数L(j)の配列の各要素は、作業者32が行ったカメラワークにおいて、撮影範囲の移動の概略方向が変化する迄に撮影された個々の画像群の画像数−1の値が設定されている。また、個々の画像群の画像が撮影された際の撮影範囲の移動の概略方向はカメラワークパターン情報22に規定されている。従って、これらの情報から、例えばカメラワークのパターンがパターン1であれば、図20に示す画像I6に隣接する上下左右の4方向の画像が画像I2,I5,I7,I10であると認識できる。
In the
ステップ222において、位置関係決定部24は、ステップ220で画像番号を認識した、処理画像cnに隣接する上下左右の4方向の画像の中から、合成画像記憶領域に配置済みの画像を抽出する。例えば、図20に示す画像I6については、画像I6に隣接する上下左右の4方向の画像I2,I5,I7,I10の中から、合成画像記憶領域に配置済みの画像として画像I2,I5,I10が抽出される。
In
次のステップ224において、位置関係決定部24は、ステップ222で抽出した配置済みの画像に対する処理画像cnの概略方向及び配置済みの合成画像記憶領域内での画像の位置に基づき、処理画像cnの合成画像記憶領域内での位置(XY座標)を決定する。処理画像の位置の決定は、例えば以下の処理で実現できる。
In the
すなわち、まずステップ222で抽出した、処理画像cnに隣接しかつ合成画像記憶領域内に配置済みの画像を、処理画像cnに対してX方向に隣接する(概略方向が「左」又は「右」)画像と、Y方向に隣接する(概略方向が「上」又は「下」)画像と、に分類する。次に、処理画像cnに対してX方向に隣接する画像の合成画像記憶領域内でのY座標値から、処理画像cnの合成画像記憶領域内でのY座標値を決定する。例えば、処理画像cnに対してX方向に隣接する配置済みの画像の数が1個であれば、当該画像のY座標値を処理画像cnの合成画像記憶領域内でのY座標値に設定してもよい。また、例えば、処理画像cnに対してX方向に隣接する配置済みの画像の数が2個であれば、当該2個の画像のY座標値の平均値を処理画像cnの合成画像記憶領域内でのY座標値に設定してもよい。
That is, first, the image extracted in
また、処理画像cnに対してY方向に隣接する画像の合成画像記憶領域内でのX座標値から、処理画像cnの合成画像記憶領域内でのX座標値を決定する。例えば、処理画像cnに対してY方向に隣接する配置済みの画像の数が1個であれば、当該画像のX座標値を処理画像cnの合成画像記憶領域内でのX座標値に設定してもよい。また、例えば、処理画像cnに対してY方向に隣接する配置済みの画像の数が2個であれば、当該2個の画像のX座標値の平均値を処理画像cnの合成画像記憶領域内でのX座標値に設定してもよい。 Further, the X coordinate value in the composite image storage area of the processed image cn is determined from the X coordinate value in the composite image storage area of the image adjacent to the processed image cn in the Y direction. For example, if the number of arranged images adjacent to the processed image cn in the Y direction is one, the X coordinate value of the image is set to the X coordinate value in the composite image storage area of the processed image cn. You may. Further, for example, if the number of arranged images adjacent to the processed image cn in the Y direction is two, the average value of the X coordinate values of the two images is set in the composite image storage area of the processed image cn. It may be set to the X coordinate value in.
なお、図21には、図20に示す画像I6の位置を、画像I2,I5の座標値から決定する例を示す。このように、処理画像cnに対してX方向に隣接する画像及びY方向に隣接する画像が各々1個以上あれば、処理画像cnの位置は決定できるので、X,Yの方向毎に各々1個の画像から処理画像cnの位置を決定してもよい。 Note that FIG. 21 shows an example in which the position of the image I6 shown in FIG. 20 is determined from the coordinate values of the images I2 and I5. In this way, if there is one or more images adjacent to the processed image cn in the X direction and one or more images adjacent to the Y direction, the position of the processed image cn can be determined. The position of the processed image cn may be determined from the individual images.
次のステップ226において、画像合成部26は、ステップ224で決定した処理画像cnの合成画像記憶領域内での位置に、処理画像cnのデータを展開して配置する。ステップ226を行うとステップ216に戻り、ステップ216の判定が肯定される迄、ステップ216〜ステップ226を繰り返す。これにより、位置不明テーブルに画像番号が登録されている画像が、画像番号の昇順に合成画像記憶領域内に展開・配置される。そして、位置不明テーブルが空になり、ステップ216の判定が肯定される時点では、一例として図22に示すように、画像取得部12によって取得された全ての画像が合成された合成画像が生成される。合成画像は、対象物30全体を被写体とする1つの画像である。
In the
ステップ216の判定が肯定されると合成画像生成処理を終了し、画像合成処理(図7)のステップ110へ移行する。ステップ110において、画像合成部26は、ひび検出部14によって検出されたひびに関する情報をメモリ54等から読み出す。そして、画像合成部26は、取得したひびに関する情報に基づき、合成画像生成処理(図19)で生成した合成画像から、当該合成画像上でひびを強調表示した第1出力画像を生成する。画像合成部26によって生成される第1出力画像の一例を図23に示す。
When the determination in
次のステップ112において、画像合成部26は、読み出したひびに関する情報に基づき、画像取得部12によって取得された複数の画像の中から、ひび検出部14によってひびが検出された画像を選択する。そして、画像合成部26は、ひびに関する情報に基づき、選択した画像(ひびが検出された画像)から、当該画像上でひびを強調表示すると共に、ひびの詳細情報を付加した第2出力画像を生成する。画像合成部26によって生成される第2出力画像の一例を図23に示す。
In the
ステップ114において、画像出力部28は、画像合成部26によって生成された第1出力画像及び第2出力画像を、例えば表示部60に表示する等によって出力し、画像合成処理を終了する。
In step 114, the
作業者は、画像出力部28によって出力された第1出力画像を参照することで、対象物30全体におけるひびの数や概略位置等を容易に把握することができる。また、作業者は、画像出力部28によって出力された第2出力画像を参照することで、対象物30に生じている個々のひびの性状等を容易に把握することができる。
By referring to the first output image output by the
このように、本実施形態では、位置関係特定試行部16が、対象物30が部分毎に撮影された複数の画像の各々を処理画像として以下の処理を行う。すなわち、位置関係特定試行部16は、処理画像及び当該処理画像と撮影順序が連続する比較画像の各々の画像特徴に基づき、比較画像に写る対象物30の部分に対する処理画像に写る対象物30の部分の位置関係の特定を試行する。また、カメラワーク推定部18は、位置関係特定試行部16によって前記位置関係が特定できた画像の前記位置関係からカメラワークを推定する。また、位置関係決定部24は、カメラワーク推定部18によって推定されたカメラワークに基づき、位置関係特定試行部16によって前記位置関係が特定できなかった画像に写る対象物30の部分の位置を決定する。そして、画像合成部26は複数の画像を合成する。これにより、対象物が部分毎に撮影された複数の画像に画像特徴の乏しい画像が含まれる場合にも、複数の画像から対象物の画像を得ることができる。
As described above, in the present embodiment, the positional relationship
また、本実施形態では、位置関係特定試行部16が、比較画像に対する前記位置関係が特定できなかった処理画像について、以下の処理を行う。すなわち、位置関係特定試行部16は、処理画像に写る対象物30の部分に対し、画像に写る対象物30の部分が、カメラワークの主撮影方向と交差する副撮影方向に隣接する位置関係にある可能性がある前記画像を複数の画像から選択する。そして、位置関係特定試行部16は、選択した画像に対する処理画像の前記位置関係の特定を試行する。これにより、撮影順序が連続する処理画像と比較画像の一方の画像特徴が乏しい、或いは、2つの画像の対象物上での撮影範囲が離れている等の場合にも、画像特徴に基づいて位置関係が特定される画像の数を増やすことができ、画像合成の精度が向上する。
Further, in the present embodiment, the positional relationship specifying
また、本実施形態では、カメラワーク推定部18が、記憶部20に予め記憶されたカメラワークの複数のパターンのうち、位置関係特定試行部16が特定できた前記位置関係と整合しないパターンを候補から除外することで、カメラワークを推定する。これにより、位置関係特定試行部16が特定できた位置関係からパターンを表す情報を生成する場合と比較して、カメラワークを推定する処理を簡単にすることができる。
Further, in the present embodiment, the camera
なお、上記では画像取得部12によって取得された複数の画像から、撮影順序が連続する2つの画像を撮影順序の昇順に選択する態様を説明したが、これに限定されるものではなく、撮影順序が連続する2つの画像を撮影順序の降順に選択してもよい。
In the above description, a mode of selecting two images having a continuous shooting order from a plurality of images acquired by the
また、上記では位置関係特定試行部16による画像の位置関係の特定と並行して、カメラワーク推定部18がカメラワークの推定を行う態様を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、位置関係特定試行部16による画像の位置関係の特定が完了した後で、位置関係特定試行部16が位置関係を特定できた全ての画像の位置関係に基づいて、カメラワーク推定部18がカメラワークの推定を行うようにしてもよい。
Further, in the above description, the mode in which the camera
また、上記では概略方向を上下左右の4方向とし、この4方向でカメラワークのパターンを表す態様を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、図4に示すパターン1の第2方向は、図5によれば「下」であるが、正確には「次行先頭(左斜め下)」であり、パターン6の第2方向は、図5によれば「上」であるが、正確には「前行先頭(左斜め上)」である。このように、概略方向をより細分化するようにしてもよい。この場合、例えばパターン1とパターン2とは第2方向が相違することになり、より早い段階でカメラワークの推定を完了させることができる。
Further, in the above description, the approximate directions are set to four directions of up, down, left and right, and the mode of expressing the pattern of the camera work in these four directions has been described, but the present invention is not limited to this. For example, the second direction of the
また、上記では本発明に係る画像合成プログラムの一例である画像合成プログラム70が記憶部56に予め記憶(インストール)されている態様を説明した。しかし、これに限定されるものではなく、本発明に係る画像合成プログラムは、CD−ROMやDVD−ROM、メモリカード等の記録媒体に記録されている形態で提供することも可能である。
In addition, the embodiment in which the
本明細書に記載された全ての文献、特許出願及び技術規格は、個々の文献、特許出願及び技術規格が参照により取り込まれることが具体的かつ個々に記された場合と同程度に、本明細書中に参照により取り込まれる。 All documents, patent applications and technical standards described herein are to the same extent as if the individual documents, patent applications and technical standards were specifically and individually stated to be incorporated by reference. Incorporated by reference in the book.
以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。 Regarding the above embodiments, the following additional notes will be further disclosed.
(付記1)
対象物が部分毎に撮影された複数の画像のうち、処理画像及び当該処理画像と撮影順序が連続する比較画像の各々の画像特徴に基づき、前記比較画像に写る前記対象物の部分に対する前記処理画像に写る前記対象物の部分の位置関係を特定し、
特定した前記処理画像の前記位置関係からカメラワークを推定し、
推定した前記カメラワークに基づき、前記位置関係が特定できなかった画像に写る前記対象物の部分の位置を決定して前記複数の画像を合成する
処理をコンピュータに実行させる画像合成プログラム。
(Appendix 1)
Of the plurality of images in which the object is photographed for each portion, the processing for the portion of the object reflected in the comparative image is based on the image features of the processed image and the comparative image in which the processed image and the imaging order are continuous. Identify the positional relationship of the part of the object shown in the image,
The camera work is estimated from the positional relationship of the identified processed image, and the camera work is estimated.
An image compositing program that causes a computer to perform a process of synthesizing a plurality of images by determining the position of a portion of the object appearing in an image whose positional relationship cannot be specified based on the estimated camera work.
(付記2)
前記比較画像に対する前記位置関係が特定できなかった前記処理画像について、前記処理画像に写る前記対象物の部分に対し、画像に写る前記対象物の部分が、カメラワークの主撮影方向と交差する副撮影方向に隣接する位置関係にある可能性がある前記画像を前記複数の画像から選択し、前記選択した画像に対する前記処理画像の前記位置関係の特定を試行する付記1記載の画像合成プログラム。
(Appendix 2)
With respect to the processed image whose positional relationship with respect to the comparative image could not be specified, the portion of the object reflected in the image intersects the main shooting direction of the camera work with respect to the portion of the object reflected in the processed image. The image composition program according to
(付記3)
記憶部に予め記憶されたカメラワークの複数のパターンのうち、特定できた前記位置関係と整合しないパターンを候補から除外することで、前記カメラワークを推定する付記1又は付記2記載の画像合成プログラム。
(Appendix 3)
The image composition program according to
(付記4)
対象物が部分毎に撮影された複数の画像のうち、処理画像及び当該処理画像と撮影順序が連続する比較画像の各々の画像特徴に基づき、前記比較画像に写る前記対象物の部分に対する前記処理画像に写る前記対象物の部分の位置関係を特定し、
特定した前記処理画像の前記位置関係からカメラワークを推定し、
推定した前記カメラワークに基づき、前記位置関係が特定できなかった画像に写る前記対象物の部分の位置を決定して前記複数の画像を合成する
処理をコンピュータが実行する画像合成方法。
(Appendix 4)
Of the plurality of images in which the object is photographed for each portion, the processing for the portion of the object reflected in the comparative image is based on the image features of the processed image and the comparative image in which the processed image and the imaging order are continuous. Identify the positional relationship of the part of the object shown in the image,
The camera work is estimated from the positional relationship of the identified processed image, and the camera work is estimated.
An image compositing method in which a computer executes a process of determining the position of a portion of an object appearing in an image whose positional relationship cannot be specified based on the estimated camera work and compositing the plurality of images.
(付記5)
前記比較画像に対する前記位置関係が特定できなかった前記処理画像について、前記処理画像に写る前記対象物の部分に対し、画像に写る前記対象物の部分が、カメラワークの主撮影方向と交差する副撮影方向に隣接する位置関係にある可能性がある前記画像を前記複数の画像から選択し、前記選択した画像に対する前記処理画像の前記位置関係の特定を試行する付記4記載の画像合成方法。
(Appendix 5)
With respect to the processed image whose positional relationship with respect to the comparative image could not be specified, the portion of the object reflected in the image intersects the main shooting direction of the camera work with respect to the portion of the object reflected in the processed image. The image composition method according to
(付記6)
記憶部に予め記憶されたカメラワークの複数のパターンのうち、特定できた前記位置関係と整合しないパターンを候補から除外することで、前記カメラワークを推定する付記4又は付記5記載の画像合成方法。
(Appendix 6)
The image composition method according to
(付記7)
対象物が部分毎に撮影された複数の画像のうち、処理画像及び当該処理画像と撮影順序が連続する比較画像の各々の画像特徴に基づき、前記比較画像に写る前記対象物の部分に対する前記処理画像に写る前記対象物の部分の位置関係を特定する特定部と、
特定した前記処理画像の前記位置関係からカメラワークを推定する推定部と、
推定した前記カメラワークに基づき、前記位置関係が特定できなかった画像に写る前記対象物の部分の位置を決定して前記複数の画像を合成する決定部と、
を含む画像合成装置。
(Appendix 7)
Of the plurality of images in which the object is photographed for each portion, the processing for the portion of the object reflected in the comparative image is based on the image features of the processed image and the comparative image in which the processed image and the imaging order are continuous. A specific part that specifies the positional relationship of the part of the object in the image,
An estimation unit that estimates camera work from the positional relationship of the identified processed image,
Based on the estimated camera work, a determination unit that determines the position of a portion of the object appearing in an image whose positional relationship cannot be specified and synthesizes the plurality of images, and a determination unit.
Image synthesizer including.
(付記8)
前記特定部は、前記比較画像に対する前記位置関係が特定できなかった前記処理画像について、前記処理画像に写る前記対象物の部分に対し、画像に写る前記対象物の部分が、カメラワークの主撮影方向と交差する副撮影方向に隣接する位置関係にある可能性がある前記画像を前記複数の画像から選択し、前記選択した画像に対する前記処理画像の前記位置関係の特定を試行する付記7記載の画像合成装置。
(Appendix 8)
With respect to the processed image whose positional relationship with respect to the comparative image could not be specified, the specific portion takes a main image of the camera work with respect to the portion of the object reflected in the processed image. Addendum 7: The image is selected from the plurality of images, which may have a positional relationship adjacent to the sub-shooting direction that intersects the direction, and an attempt is made to specify the positional relationship of the processed image with respect to the selected image. Image synthesizer.
(付記9)
前記推定部は、記憶部に予め記憶されたカメラワークの複数のパターンのうち、特定できた前記位置関係と整合しないパターンを候補から除外することで、前記カメラワークを推定する付記7又は付記8記載の画像合成装置。
(Appendix 9)
The estimation unit estimates the camera work by excluding from the candidates a pattern that does not match the identified positional relationship among the plurality of patterns of the camera work stored in the storage unit in advance. The image synthesizer described.
10 画像合成装置
16 位置関係特定試行部
18 カメラワーク推定部
20 記憶部
24 位置関係決定部
26 画像合成部
30 対象物
32 作業者
34 撮影装置
50 コンピュータ
52 CPU
54 メモリ
56 記憶部
70 画像合成プログラム
10
54
Claims (5)
特定した前記処理画像の前記位置関係からカメラワークを推定し、
推定した前記カメラワークに基づき、前記位置関係が特定できなかった画像に写る前記対象物の部分の位置を決定して前記複数の画像を合成する
処理をコンピュータに実行させる画像合成プログラム。 Of the plurality of images in which the object is photographed for each portion, the processing for the portion of the object reflected in the comparative image is based on the image features of the processed image and the comparative image in which the processed image and the imaging order are continuous. Identify the positional relationship of the part of the object shown in the image,
The camera work is estimated from the positional relationship of the identified processed image, and the camera work is estimated.
An image compositing program that causes a computer to perform a process of synthesizing a plurality of images by determining the position of a portion of the object appearing in an image whose positional relationship cannot be specified based on the estimated camera work.
特定した前記処理画像の前記位置関係からカメラワークを推定し、
推定した前記カメラワークに基づき、前記位置関係が特定できなかった画像に写る前記対象物の部分の位置を決定して前記複数の画像を合成する
処理をコンピュータが実行する画像合成方法。 Of the plurality of images in which the object is photographed for each portion, the processing for the portion of the object reflected in the comparative image is based on the image features of the processed image and the comparative image in which the processed image and the imaging order are continuous. Identify the positional relationship of the part of the object shown in the image,
The camera work is estimated from the positional relationship of the identified processed image, and the camera work is estimated.
An image compositing method in which a computer executes a process of determining the position of a portion of an object appearing in an image whose positional relationship cannot be specified based on the estimated camera work and compositing the plurality of images.
特定した前記処理画像の前記位置関係からカメラワークを推定する推定部と、
推定した前記カメラワークに基づき、前記位置関係が特定できなかった画像に写る前記対象物の部分の位置を決定して前記複数の画像を合成する決定部と、
を含む画像合成装置。 Of the plurality of images in which the object is photographed for each portion, the processing for the portion of the object reflected in the comparative image is based on the image features of the processed image and the comparative image in which the processed image and the imaging order are continuous. A specific part that specifies the positional relationship of the part of the object in the image,
An estimation unit that estimates camera work from the positional relationship of the identified processed image,
Based on the estimated camera work, a determination unit that determines the position of a portion of the object appearing in an image whose positional relationship cannot be specified and synthesizes the plurality of images, and a determination unit.
Image synthesizer including.
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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