(57)【要約】【課題】オクルージョンが生じる環境下でも高い精度でカメラ姿勢の推定を可能とする方法および当該方法を実施するためのシステムを提供すること。【解決手段】本発明のカメラ姿勢の推定方法では、先ず、過去に検出されたマーカの位置と現在のフレームの撮影時の大凡のカメラ姿勢に基づいて現在のフレームに対するマーカの大凡の位置を予測し、この予測されたマーカ位置の近傍にある点（マーカ近傍点）を抽出して点群を求め、この点群に含まれるマーカ近傍点からのマーカの位置する推定平面への距離を条件とする評価関数を最適化するカメラの姿勢（回転行列と並進行列）を求めることでカメラ姿勢を再推定する。上記点群には、マーカ近傍から抽出された極めて多くの点が含まれているため、予め推定された大凡のカメラ姿勢が補正され、オクルージョンが生じる環境下でも極めて高い精度でのカメラ姿勢の推定が可能となる。【選択図】図２
2014112055.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カメラの姿勢を高精度で推定する方法であって、
前記カメラは輝度画像と距離画像を取得可能なカメラであり、
平面マーカが配置された環境下で前記カメラにより撮影された画像の情報を収集するステップと、
オクルージョンなしで前記平面マーカが写されている画像から該平面マーカの位置を求めるステップと、
前記撮影で得られた各フレームの輝度画像と距離画像からフレーム毎にカメラ姿勢の計算のための局所的な特徴点を抽出するステップと、
前記抽出された特徴点同士をデスクリプタ間の距離に基づいてフレーム間で一対一の対応付けを行うステップと、
前記特徴点の対応付けに基づきオクル―ジョンで隠されたマーカが写された特定のフレームの撮影時の大凡のカメラ姿勢を推定するステップと、
前記マーカの位置と前記大凡のカメラ姿勢に基づいて前記特定のフレームに対する前記マーカの大凡の位置を予測するステップと、
前記特定のフレームの距離画像に含まれる３次元点を前記大凡のカメラ姿勢を用いて世界座標系に変換し、前記予測されたマーカの大凡の位置から所定距離内にある点群を抽出とするステップと、
前記点群に含まれるマーカ近傍点からの前記マーカの位置する推定平面への距離を条件とする評価関数を最適化するカメラ姿勢を求めて前記特定のフレームの撮影時のカメラ姿勢を再推定するステップと、
を備えているカメラ姿勢の推定方法。
【請求項２】
前記カメラ姿勢の計算のための局所的な特徴点を抽出するステップでは、
画像集合Φ内の各画像ｋから３次元位置ＭkおよびデスクリプタＤkで定まる特徴点をＩk個抽出し、
【数１】
2014112055.tif 000023
【数２】
2014112055.tif 000024
前記特徴点同士の対応付けを行うステップでは、
画像集合Φ内の画像ｋに含まれる特徴点ｉと画像ｈに含まれる特徴点ｊの対応付けΨがデスクリプタ間の距離が閾値未満の場合になされ、
【数３】
2014112055.tif 000025
前記大凡のカメラ姿勢を推定するステップでは、
下式で定義される評価関数ＥIを最小化するカメラ姿勢（ＲCk，ｔCk）で求める、
請求項１に記載のカメラ姿勢の推定方法。
【数４】
2014112055.tif 000026
【数５】
2014112055.tif 000027
【数６】
2014112055.tif 000028
【請求項３】
前記マーカの大凡の位置を予測するステップでは、
撮影環境中に置かれたＲ個のマーカの集合Ξを下記のように置き、
【数７】
2014112055.tif 000029
画像ｋ中で矩形のマーカｒが検出されたときの該マーカの４頂点の座標をＱk,rのように置き、
【数８】
2014112055.tif 000030
前記マーカの真の形状を表すマーカモデルの矩形サイズを２θとするとしてその頂点の座標を下記のように置いたときに、
【数９】
2014112055.tif 000031
下式で定義される評価関数ＥMrを最小にするような座標（ＲMr，ｔMr）を求めてマーカの代表的な位置Ｗrを求める、
請求項２に記載のカメラ姿勢の推定方法。
【数１０】
2014112055.tif 000032
【数１１】
2014112055.tif 000033
【請求項４】
前記予測されたマーカの大凡の位置から所定距離内にある点群を抽出とするステップでは、
画像ｋの距離画像Ｙkに含まれるすべての３次元点ｈmkを求め、
【数１２】
2014112055.tif 000034
画像ｋの距離画像の３次元点ｈmkを前記大凡のカメラ姿勢を用いて世界座標系に変換した点ｆmkを下式により求め、
【数１３】
2014112055.tif 000035
前記ｆmkがマーカの近傍にある場合に前記点群として抽出して集合を求める、請求項３に記載のカメラ姿勢の推定方法。
【数１４】
2014112055.tif 000036
【請求項５】
前記特定のフレームの撮影時のカメラ姿勢を再推定するステップでは、
下式で定義される評価関数ＥFを定義し、該評価関数ＥFを最小化するカメラ姿勢（Ｒk，ｔk）する、請求項４に記載のカメラ姿勢の推定方法。
【数１５】
2014112055.tif 000037
【数１６】
2014112055.tif 000038
【数１７】
2014112055.tif 000039
【数１８】
2014112055.tif 000040
ここで、（ｎrT，ｄr）はマーカ近傍の点群が所属する平面のパラメータである。
【請求項６】
請求項１乃至５の何れか１項に記載の方法を実行してカメラ姿勢を高精度で推定するためのシステムであって、
平面マーカが配置された実環境を撮影するカメラと、該カメラにより撮影された画像の処理を行うコンピュータとを備え、
前記カメラは輝度画像と距離画像を取得可能なカメラであり、
前記コンピュータは、前記各ステップを実行する演算部を備えている、
ことを特徴とするカメラ姿勢の推定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カメラの姿勢を高精度で推定するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、スマートフォン等の高い演算能力を備えたモバイルデバイスが急速に普及してきている。これらの情報端末の殆どは撮像装置としてのカメラを備えており、単に音声情報や文字情報による通信機能のみならず、画像情報による通信機能を備えている。このようなモバイルデバイスの普及にともない、対象物体を端末のカメラで撮影すると当該対象物体に関する解説が画像に重畳して表示されるといったような拡張現実感（Augmented Reality: AR）と呼ばれる技術や撮影された画像から被写体の３次元形状を復元する技術が身近なものとなってきている。例えば、非特許文献１には、ＲＧＢ−Ｄカメラを用いた３次元計測手法の報告がある。
【０００３】
このような技術では、２次元画像に映し出された環境の座標系と実環境の座標系の合わせ込みを行うが、その際、ユーザ（カメラ）の位置・姿勢を正確に把握することが必要となる。
【０００４】
このため、ＡＲ技術の分野では、実環境に位置、形状、色が既知のマーカを予め配置させておき、これをカメラで撮影し、その画像を解析することでカメラの姿勢を推定する手法が提案されている。このようなマーカとしては、従来から、矩形のマーカがよく用いられる（例えば、非特許文献２を参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】S. Lieberknecht, A. Huber, S. Ilic, S. Benhimane, RGB-D Camera-Based Parallel Tracking and Meshing, The 10th IEEE and ACM International Symposium on Mixed and Augmented Reality,, Oct. 26 - 29(2011).
【非特許文献２】加藤ら："マーカー追跡に基づく拡張現実感システムとそのキャリブレーション"、日本ＶＲ学会論文誌、Ｖｏｌ．４、Ｎｏ．４、ｐｐ．６０７−６１６（１９９９）．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
マーカを使ってＲＧＢ−Ｄカメラの姿勢を計算するためには，まずＲＧＢカメラでマーカの矩形領域を認識した後、矩形の頂点の座標を使ってカメラ姿勢を推定する。
【０００７】
しかし、３次元空間には、上下・左右の２次元関係の他に前後関係もあるため、手前にある物体がその背後にある被写体を隠してしまう状態が発生する。このような状態をオクルージョンというが、ケーブルや部品が多数ある環境では、これらの影響で多くの視点でオクルージョンが発生する。オクルージョンによりマーカの一部が隠されると矩形領域の検出が難しく、カメラ姿勢を精度よく推定することが難しくなる。
【０００８】
本発明は上述した問題に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、オクルージョンが生じる環境下でも高い精度でカメラ姿勢の推定を可能とする方法および当該方法を実施するためのシステムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上述の課題を解決するために、本発明に係るカメラ姿勢の推定方法は、カメラの姿勢を高精度で推定する方法であって、前記カメラは輝度画像と距離画像を取得可能なカメラであり、平面マーカが配置された環境下で前記カメラにより撮影された画像の情報を収集するステップと、オクルージョンなしで前記平面マーカが写されている画像から該平面マーカの位置を求めるステップと、前記撮影で得られた各フレームの輝度画像と距離画像からフレーム毎にカメラ姿勢の計算のための局所的な特徴点を抽出するステップと、前記抽出された特徴点同士をデスクリプタ間の距離に基づいてフレーム間で一対一の対応付けを行うステップと、前記特徴点の対応付けに基づきオクル―ジョンで隠されたマーカが写された特定のフレームの撮影時の大凡のカメラ姿勢を推定するステップと、前記マーカの位置と前記大凡のカメラ姿勢に基づいて前記特定のフレームに対する前記マーカの大凡の位置を予測するステップと、前記特定のフレームの距離画像に含まれる３次元点を前記大凡のカメラ姿勢を用いて世界座標系に変換し、前記予測されたマーカの大凡の位置から所定距離内にある点群を抽出とするステップと、前記点群に含まれるマーカ近傍点からの前記マーカの位置する推定平面への距離を条件とする評価関数を最適化するカメラ姿勢を求めて前記特定のフレームの撮影時のカメラ姿勢を再推定するステップと、を備えている。
【００１０】
また、本発明に係るカメラ姿勢の推定システムは、本発明の方法を実行してカメラ姿勢を高精度で推定するためのシステムであって、平面マーカが配置された実環境を撮影するカメラと、該カメラにより撮影された画像の処理を行うコンピュータとを備え、前記カメラは輝度画像と距離画像を取得可能なカメラであり、前記コンピュータは、本発明の方法が備える各ステップを実行する演算部を備えている。
【発明の効果】
【００１１】
本発明のカメラ姿勢の推定方法では、先ず、過去に検出されたマーカの位置と現在のフレームの撮影時の大凡のカメラ姿勢に基づいて現在のフレームに対するマーカの大凡の位置を予測し、この予測されたマーカ位置の近傍にある点（マーカ近傍点）を抽出して点群を求める。
【００１２】
そして、この点群に含まれるマーカ近傍点からのマーカの位置する推定平面への距離を条件とする評価関数を最適化するカメラの姿勢（回転行列と並進行列）を求めることでカメラ姿勢を再推定する。
【００１３】
上記点群には、マーカ近傍から抽出された極めて多くの点が含まれているため、極めて高い精度でのカメラ姿勢の推定が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明に係るカメラ姿勢の推定方法の理解を容易にするための概念的な図である。
【図２】本発明に係るカメラ姿勢の推定方法の一例の各ステップを説明するフローチャートである。
【図３】矩形マーカの４つの頂点の番号および当該マーカのサイズ２θを説明する図である。
【図４】画像ｋの距離画像の３次元点ｈmkを共通の座標系（世界座標系）に変換した点ｆmkがマーカの近傍にあるか否かを判定するための領域について説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下に、図面を参照して本発明のカメラの姿勢推定手法について説明する。
【００１６】
上述したように、３次元空間には、上下・左右の２次元関係の他に前後関係もあるため、手前にある物体がその背後にある被写体を隠してしまう状態が発生し、このようなオクルージョンによりマーカの一部が隠されると矩形領域の検出が難しく、カメラ姿勢を精度よく推定することが難しくなる。
【００１７】
そこで、本発明では、先ず、過去に検出されたマーカの位置と現在のフレームの撮影時の大凡のカメラ姿勢に基づいて現在のフレームに対するマーカの大凡の位置を予測し、この予測されたマーカ位置の近傍にある点（マーカ近傍点）を抽出して点群を求める。
【００１８】
この点群に含まれる点はマーカの一部であると考えられるが、これらの点は、マーカが平面である場合、過去に検出されたマーカの点群と同一平面にあるはずである。従って、上記点群に含まれるマーカ近傍点からマーカが位置する平面までの距離は、上記大凡のカメラ姿勢と本来のカメラ姿勢の推定誤差であると考えられる。
【００１９】
本発明は、この知見に基づき、上記点群に含まれるマーカ近傍点からマーカ平面までの距離を条件とした評価関数（コスト関数）を定義し、これを最適化するカメラの姿勢（回転行列と並進行列）を求めることでカメラ姿勢を再推定する。上記点群には、マーカ近傍から抽出された極めて多くの点が含まれているため、極めて高い精度でのカメラ姿勢の推定が可能となる。
【００２０】
図１は、本発明に係るカメラ姿勢の推定方法の理解を容易にするための概念的な図で、符号１０および１０´は異なる姿勢にあるカメラ、符号２０はマーカの位置する平面（推定平面）、符号３０はオクルージョン、そして符号４０はマーカ近傍の点を抽出するための判定領域（後述）である。また、図中の三角印は過去に撮影された画像中のマーカ領域の点群を示し、丸印は新たに撮影された画像中のマーカ領域の点群（過去のマーカ領域の近傍から選択された点群）を示している。本発明では、上記点群のマーカ平面（推定平面）との距離を、カメラ姿勢の「誤差」と捉える。
【００２１】
図２は、本発明に係るカメラ姿勢の推定方法の一例の各ステップを説明するフローチャートである。以下では、各ステップ毎に処理の内容を説明する。
【００２２】
［画像セットの入力］（Ｓ１０１）
先ず、平面のマーカを配置した環境下で、異なるカメラ姿勢から複数枚（Ｎ枚）の画像を撮影し、これらの画像をコンピュータに入力する。なお、マーカは、画像からカメラ姿勢を正確に求めることができるものでありさえすればよいが、以降の説明では、ＡＲでよく用いられる矩形マーカを想定する。
【００２３】
ここで、上記撮影に用いるカメラは輝度画像と距離画像が取得可能なカメラであり、ここでは、ピクセル毎のＲＧＢ輝度情報と被写体までの距離情報が取得可能なＲＧＢ−Ｄカメラであるとする。つまり、この撮影により、マーカを配置して撮影された複数の画像から、ピクセル毎のＲＧＢ輝度情報と被写体までの距離情報を取得する。これらの画像の集合を下記Φとする。
【００２４】
【数１】
2014112055.tif 000003
【００２５】
ＲＧＢ−Ｄカメラとしては、例えばKINECT（Microsoft）（登録商標）やXTION Pro LIVE(ASUS)（登録商標）がある。これらのカメラには、ＲＧＤカメラと距離カメラが固定されている。ＲＧＢカメラと距離カメラの相対的な位置姿勢のキャリブレーションがなされていると、ピクセル毎にＲＧＢの輝度値と被写体までの距離の情報が取得できる。
【００２６】
［局所特徴の計算］（Ｓ１０２）
画像集合Φに含まれる画像中から、大凡のカメラ姿勢を求めるための局所特徴を計算する。このような局所特徴には、例えばSIFTやSURFがある。例えば、画像ｋに着目すると、Ｉk個の特徴点につき、その３次元位置ＭkおよびデスクリプタＤkが、下記のように得られる。つまり、上記複数の画像から、特徴点のＲＧＢ輝度情報と被写体までの距離情報を抽出する。
【００２７】
【数２】
2014112055.tif 000004
【００２８】
【数３】
2014112055.tif 000005
【００２９】
［画像間の対応付け］（Ｓ１０３）
次いで、複数の画像のうちの１画像に含まれる特徴点と他の画像に含まれる特徴点との対応付けを行う。この対応付けは、抽出された特徴点同士を特徴量空間中での距離に基づき、画像間で一対一でなされる。画像ｋに含まれる特徴点ｉと画像ｈに含まれる特徴点ｊが、環境中の同一の点を指している場合には、上記ステップＳ１０２で計算された局所特徴のデスクリプタ間の距離Ｄ（ｄik，ｄjk）は小さくなる。従って、このデスクリプタ間の距離Ｄを閾値処理することで、上記異なる画像中の特徴点同士の対応付けができる。そこで、画像集合Φ内の特徴点の対応付けを下記のΨのように置く。但し、同一特徴点間および同一画像間での対応付けは行わない。
【００３０】
【数４】
2014112055.tif 000006
【００３１】
［大凡のカメラ姿勢の計算］（Ｓ１０４）
ここで、画像ｋが撮影された際の大凡のカメラ姿勢を（ＲCk，ｔCk）と置く。ＲCkは回転行列であり、ｔCkは並進行列である。
【００３２】
コスト関数ＥIを下記のように定義し、このコスト関数ＥIを最小化するように大凡のカメラ姿勢（ＲCk，ｔCk）を求める。
【００３３】
【数５】
2014112055.tif 000007
【００３４】
ここで、εijhkは下記で定義される。
【００３５】
【数６】
2014112055.tif 000008
【００３６】
【数７】
2014112055.tif 000009
【００３７】
上記εijkhは、対応付けされた特徴点の座標間の差分である。従って、画像ｋを撮影した大凡のカメラ姿勢（ＲCk，ｔCk）は、対応付けられた特徴点の座標間の差分から得られるコスト関数ＥIから推定されている。
【００３８】
なお、コスト関数ＥI最小化の計算は、非線形最適化手法により実行でき、例えばLevenberg-Marquardt法を利用できる。この計算時には、誤対応点を避けるためのＭ推定やRANSACなどのロバスト推定を導入するが、これらの手法は一般的なものであるため、ここでは説明を省略する。
【００３９】
これらの手順で得られた大凡のカメラ姿勢（ＲCk，ｔCk）の精度は、画像当たりの対応付けされた特徴点の数に依存する。対応付けされた特徴点の数が少ないと精度は悪くなるが、一般的には、画像当たり数十程度でしかないため、高い精度でのカメラ姿勢の推定は難しいことが多い。
【００４０】
そこで、本発明では、下記の手順により、上記大凡のカメラ姿勢に基づいて画像ｋ中に検出されるマーカの近傍の点を抽出して点群とし、該点群に含まれるマーカ近傍点からの、マーカの位置する平面への距離を条件とする評価関数を最適化して、画像ｋを撮影した際のカメラ姿勢を再推定することとする。
【００４１】
［マーカの代表姿勢の計算］（Ｓ１０５）
マーカは複数の画像に写っている。このため、マーカの代表的な位置（代表姿勢）を計算により求める。環境中にＲ個のマーカを置いた集合Ξを下記のように置く。なお、マーカのそれぞれには、テクスチャによって識別できるＩＤが１〜Ｒまで設定されている。
【００４２】
【数８】
2014112055.tif 000010
【００４３】
マーカｒに着目すると、当該マーカｒの代表的な位置を求める。画像中に写っているマーカの姿勢とマーカＩＤは既存の手法により求めることができる。
【００４４】
例えば、画像ｋ中でマーカｒが検出されたときの矩形マーカの頂点座標（カメラ座標系）を下記のＱk,rのように置く。
【００４５】
【数９】
2014112055.tif 000011
【００４６】
図３に示したように、上記添え字λの１〜４は、矩形マーカの４つの頂点の番号を表している。
【００４７】
マーカの真の形状を表すマーカモデルの矩形サイズを２θ（ｍｍ）とすると、頂点の座標は下記で表記できる。
【００４８】
【数１０】
2014112055.tif 000012
【００４９】
マーカの代表的な位置Ｗrを計算するために、下記のコスト関数ＥMrを最小にするような座標（ＲMr，ｔMr）を求める。
【００５０】
【数１１】
2014112055.tif 000013
【００５１】
なお、コスト関数ＥMr最小化の計算は、非線形最適化手法によっても線形手法によっても実行でき、例えばLevenberg-Marquardt法を利用できる。
【００５２】
座標（ＲMr，ｔMr）が求められると、マーカの代表的な位置Ｗrは、下記のように計算できる。
【００５３】
【数１２】
2014112055.tif 000014
【００５４】
［マーカ近傍の点群の抽出］（Ｓ１０６）
画像ｋの距離画像の全ての３次元点Ｙkを下記のように置く。つまり、画像ｋの距離画像に含まれる３次元点ｈmkの全てを求める。
【００５５】
【数１３】
2014112055.tif 000015
【００５６】
次いで、マーカの近傍の座標点の点群の集合を、以下の手順で判定して定める。
【００５７】
【数１４】
2014112055.tif 000016
【００５８】
画像ｋの距離画像の３次元点ｈmkを、上記で求めた大凡のカメラ姿勢を用いて、フレーム間で共通の座標系（世界座標系）に変換した点ｆmkを、下式により求める。
【００５９】
【数１５】
2014112055.tif 000017
【００６０】
点群の集合を判定するに際して用いる関数ｂ（ｆmk，Ｗr）は、ｆmkがマーカの近傍にある場合には「ｔｒｕｅ」を返し、そうでなければ「ｆａｌｓｅ」を返す。
【００６１】
図４は、ｆmkがマーカの近傍にあるか否かを判断する判定領域の一例について説明するための図である。
【００６２】
図３に示した例では、マーカｒの矩形Ｗrを、マーカ平面の法線方向にα（ｍｍ）および法線とは逆方向にβ（ｍｍ）拡張した直方体領域が判定領域となっている。この直方体領域内にある３次元点ｈmkは「ｔｒｕｅ」と判定されてマーカ領域点群を構成するものとして抽出され、直方体領域外にある３次元点ｈmkは「ｆａｌｓｅ」と判定されて点群としての抽出はなされない。
【００６３】
［カメラ姿勢の高精度計算］（Ｓ１０７）
上述したコスト関数ＥIに、マーカ領域点群についてのコスト関数を追加して、新たにコスト関数ＥFを定義する。
【００６４】
【数１６】
2014112055.tif 000018
【００６５】
【数１７】
2014112055.tif 000019
【００６６】
【数１８】
2014112055.tif 000020
【００６７】
【数１９】
2014112055.tif 000021
【００６８】
なお、上記関係式中のｎrTおよびｄrは、マーカ領域点群が所属する平面のパラメータである。
【００６９】
このコスト関数ＥFを最小化するカメラ姿勢（Ｒk，ｔk）および、平面パラメータ（ｎrT，ｄr）を求める。
【００７０】
つまり、マーカ領域点群として抽出された点から得られる第２のコスト関数と上述の第１のコスト関数ＥIとの和をコスト関数ＥFとして定義し直し、該コスト関数ＥFから画像ｋを撮影した際のカメラ姿勢を推定する。
【００７１】
なお、コスト関数ＥF最小化の計算は、非線形最適化手法により実行でき、例えばLevenberg-Marquardt法を利用できる。この計算時には、誤対応点を避けるためのＭ推定やRANSACなどのロバスト推定を導入するが、これらの手法は一般的なものであるため、ここでは説明を省略する。
【００７２】
コスト関数ＥFには、マーカ領域点群についてのコスト関数（第２項）が追加されている。この第２項のコスト関数には、マーカ領域点群に含まれる数万の３次元点からの情報が含まれる。
【００７３】
その結果、コスト関数ＥF最小化の計算で得られるカメラ姿勢（Ｒk，ｔk）は、コスト関数ＥI最小化の計算で得られたカメラ姿勢（ＲCk，ｔCk）に比べて、その精度は格段に高くなる。
【００７４】
なお、コスト関数ＥFの第２項の係数ηは正の値とし、局所特徴とマーカ領域点群のバランスを調整する。マーカ領域が環境に局在する配置にされた場合、マーカ領域の影響が強すぎるとカメラ姿勢の推定精度が悪くなることがある。局所特徴の影響とマーカ領域の点群の影響を等しくする場合には、下式のように係数ηを定める。
【００７５】
【数２０】
2014112055.tif 000022
【００７６】
以上説明したように、本発明のカメラ姿勢の推定方法は、先ず、過去に検出されたマーカの位置と現在のフレームの撮影時の大凡のカメラ姿勢に基づいて現在のフレームに対するマーカの大凡の位置を予測し、この予測されたマーカ位置の近傍にある点（マーカ近傍点）を抽出して点群を求め、この点群に含まれるマーカ近傍点からのマーカの位置する推定平面への距離を条件とする評価関数を最適化するカメラの姿勢（回転行列と並進行列）を求めることでカメラ姿勢を再推定する。
【００７７】
上述の評価関数の最適化により、予め推定されたカメラ姿勢が補正され、オクルージョンが生じる環境下でも高い精度でのカメラ姿勢の推定が可能となる。
【００７８】
このようなカメラ姿勢の推定は、平面マーカが配置された実環境を撮影するカメラと、該カメラにより撮影された画像の処理を行うコンピュータとを備えたシステムを用い、上述の各ステップをコンピュータで演算処理することにより、高速に行うことができる。
【産業上の利用可能性】
【００７９】
本発明は、オクルージョンが生じる環境下でも高い精度でカメラ姿勢の推定を可能とする方法および当該方法を実施するためのシステムを提供する。
【符号の説明】
【００８０】
１０、１０´  カメラ
２０  マーカの平面（推定平面）
３０  オクルージョン
４０  マーカ近傍点群の判定領域
【図２】
2014112055.tif 000041
【図１】
2014112055.tif 000042
【図３】
2014112055.tif 000043
【図４】
2014112055.tif 000044