(57)【要約】【課題】  画像中の物体を高精度に分離することができる画像処理方法及び画像処理装置を提供することを課題とする。【解決手段】  撮像画像中の物体を分離する画像処理方法であって、視点の異なる複数の撮像画像を取得する撮像ステップと、複数の撮像画像に基づいて撮像対象の三次元形状（三次元点群）を求める三次元点処理ステップと、三次元点群をグループ化するグループ化ステップと、グループ化した三次元点群を撮像画像の基準画像上に投影する投影ステップと、基準画像を領域に過分割する過分割ステップと、隣接する各過分割領域におけるグループ毎の三次元点の数をそれぞれ求め、当該各グループの三次元点の数により隣接する過分割領域間の結合度を求める結合度処理ステップと、結合度に基づいて隣接する過分割領域間を結合又は分離することによって物体を分離する分離ステップとを含むことを特徴とする。【選択図】  図９
2006302195.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像画像中の物体を分離する画像処理方法であって、
視点の異なる複数の撮像画像を取得する撮像ステップと、
複数の撮像画像に基づいて撮像対象の三次元形状を示す三次元点を求める三次元点処理ステップと、
前記三次元点処理ステップで求めた三次元点をグループ化するグループ化ステップと、
前記グループ化ステップでグループ化した三次元点を複数の撮像画像のうちの基準画像上に投影する投影ステップと、
複数の撮像画像のうちの基準画像を領域に過分割する過分割ステップと、
前記過分割ステップで過分割した各過分割領域と前記投影ステップで投影した各グループの三次元点に基づいて隣接する各過分割領域におけるグループ毎の三次元点の数をそれぞれ求め、当該各グループの三次元点の数により隣接する過分割領域間の結合度を求める結合度処理ステップと、
前記結合度処理ステップで求めた結合度に基づいて隣接する過分割領域間を結合又は分離することによって物体を分離する分離ステップと
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
撮像画像から物体を分離する画像処理装置であって、
視点の異なる複数の撮像画像を取得する複数の撮像手段と、
複数の撮像画像に基づいて撮像対象の三次元形状を示す三次元点を求める三次元点処理手段と、
前記三次元点処理手段で求めた三次元点をグループ化するグループ化手段と、
前記グループ化手段でグループ化した三次元点を複数の撮像画像のうちの基準画像上に投影する投影手段と、
複数の撮像画像のうちの基準画像を領域に過分割する過分割手段と、
前記過分割手段で過分割した各過分割領域と前記投影手段で投影した各グループの三次元点に基づいて隣接する各過分割領域におけるグループ毎の三次元点の数をそれぞれ求め、当該各グループの三次元点の数により隣接する過分割領域間の結合度を求める結合度処理手段と、
前記結合度処理手段で求めた結合度に基づいて隣接する過分割領域間を結合又は分離することによって物体を分離する分離手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像中の複数の物体を個々に分離するために領域分割を行う画像処理方法及び画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
撮像画像中の複数の物体をそれぞれ分離するための画像処理方法が各種開発されている。この処理方法として、撮像画像からエッジ情報、色情報、テクスチャ情報などを取得し、これらの情報を利用して類似している領域毎に分割することによって物体を分離する方法がある（特許文献１、特許文献２参照）。
【特許文献１】特開２００３−８７５４５号公報
【特許文献２】特開２００４−１７８２７３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、同じ物体でも、表面の模様や色あるいは影などによって、エッジ情報、色情報、テクスチャ情報などが異なる。このような場合、同じ物体でも別々の領域に分割され、正確に個々の物体に分離することができない。
【０００４】
そこで、本発明は、画像中の物体を高精度に分離することができる画像処理方法及び画像処理装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明に係る画像処理方法は、撮像画像中の物体を分離する画像処理方法であって、視点の異なる複数の撮像画像を取得する撮像ステップと、複数の撮像画像に基づいて撮像対象の三次元形状を示す三次元点を求める三次元点処理ステップと、三次元点処理ステップで求めた三次元点をグループ化するグループ化ステップと、グループ化ステップでグループ化した三次元点を複数の撮像画像のうちの基準画像上に投影する投影ステップと、複数の撮像画像のうちの基準画像を領域に過分割する過分割ステップと、過分割ステップで過分割した各過分割領域と投影ステップで投影した各グループの三次元点に基づいて隣接する各過分割領域におけるグループ毎の三次元点の数をそれぞれ求め、当該各グループの三次元点の数により隣接する過分割領域間の結合度を求める結合度処理ステップと、結合度処理ステップで求めた結合度に基づいて隣接する過分割領域間を結合又は分離することによって物体を分離する分離ステップとを含むことを特徴とする。
【０００６】
この画像処理方法では、撮像ステップで視点の異なる複数の撮像画像を取得する。そして、画像処理方法では、三次元点処理ステップでその視点の異なる複数の撮像画像に基づいて撮像対象の三次元形状（三次元点群）を復元し、グループ化ステップでその三次元点群をグループ化する。さらに、画像処理方法では、投影ステップでそのグループ化した三次元点群を複数の撮像画像のうちの基準画像に投影する。これによって、グループ化した各三次元点は、基準画像上の二次元位置が求まる。また、画像処理方法では、過分割ステップで基準画像を各領域に過分割する。領域分割においては、例えば、撮像画像からエッジ情報、色情報、テクスチャ情報などを取得し、これらの情報を利用して類似している領域に分割する。この領域分割によって１つの物体でも複数の領域に分割されるので、過分割と呼んでいる。そして、画像処理方法では、結合度処理ステップで基準画像を過分割した各過分割領域と基準画像に投影されているグループ化した三次元点から隣接する過分割領域における各過分割領域のグループ毎の三次元点数をそれぞれ求める。さらに、画像処理方法では、結合度処理ステップで隣接する過分割領域における各過分割領域のグループ毎の三次元点の数に基づいてその隣接する過分割領域間の結合度（つまり、その隣接する過分割領域間を同じ物体の領域として結合してもよいか否かの尺度であり、異なる物体の境界として分離してもよいか否かの尺度でもある）を求める。つまり、隣接する過分割領域間において同じグループの三次元点の数が多い場合には同じ物体の領域である可能性が高く、一方、隣接する過分割領域間において同じグループの三次元点の数が少ない場合には異なる物体の領域である可能性が高いので、そのような過分割領域間に占めるグループ毎の三次元点の数に応じて結合度を求める。さらに、画像処理方法では、分離ステップで結合度に基づいて各過分割領域を結合又は分離し（つまり、同じ物体の領域とみなしてよい過分割領域間を結合し、異なる物体の境界とみなしてよい過分割領域間を分離し）、この結合又は分隣した過分割領域によって個々の物体に分離する。このように、この画像処理方法では、隣接する過分割領域間におけるグループ毎の三次元点（投影点）の個数に基づいて結合度を定義し、結合度に応じてその隣接する過分割領域が同じ物体の領域か否かを判断することにより、物体毎に過分割領域を正確に結合できるとともに異なる物体間を正確に分離でき、高精度に個々の物体に分離することができる。さらに、この画像処理方法では、結合度を求める際にグループ毎の三次元点数で少数のものを排除することにより、ノイズの影響を受けることなく、物体を高精度に分離することができる。
【０００７】
本発明に係る画像処理装置は、撮像画像から物体を分離する画像処理装置であって、視点の異なる複数の撮像画像を取得する複数の撮像手段と、複数の撮像画像に基づいて撮像対象の三次元形状を示す三次元点を求める三次元点処理手段と、三次元点処理手段で求めた三次元点をグループ化するグループ化手段と、グループ化手段でグループ化した三次元点を複数の撮像画像のうちの基準画像上に投影する投影手段と、複数の撮像画像のうちの基準画像を領域に過分割する過分割手段と、過分割手段で過分割した各過分割領域と投影手段で投影した各グループの三次元点に基づいて隣接する各過分割領域におけるグループ毎の三次元点の数をそれぞれ求め、当該各グループの三次元点の数により隣接する過分割領域間の結合度を求める結合度処理手段と、結合度処理手段で求めた結合度に基づいて隣接する過分割領域間を結合又は分離することによって物体を分離する分離手段とを備えることを特徴とする。なお、この画像処理装置は、上記した画像処理方法と同様の作用効果を有している。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、隣接する過分割領域におけるグループ化した三次元点の個数に基づいて結合度を定義することにより、撮像画像中の個々の物体を高精度に分離することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、図面を参照して、本発明に係る画像処理方法及び画像処理装置の実施の形態を説明する。
【００１０】
本実施の形態では、本発明を、撮像画像内の物体を個々に分離する画像処理装置に適用する。本発明に係る画像処理装置は、ステレオカメラを備えており、ステレオカメラによって所定の対象を撮像し、その撮像画像中の複数の物体を個々の物体に分離するために各物体に相当する領域に分割する。
【００１１】
図１を参照して、本実施の形態に係る画像処理装置１について説明する。図１は、本実施の形態に係る画像処理装置の構成図である。
【００１２】
画像処理装置１は、ステレオカメラで撮像し、その左右の撮像画像中の基準画像（例えば、左撮像画像）を領域に過分割する。そして、画像処理装置１は、隣接する過分割領域間を結合／分離し、個々の物体に分離する。特に、画像処理装置１では、個々の物体を高精度に分離するために、撮像画像中の撮像対象を表す三次元点群をグループ化し、隣接する各過分割領域におけるグループ毎の三次元点の個数に基づく結合度を算出し、結合度に基づいて過分割領域間を結合するかあるいは分離するかを判断する。画像処理装置１は、ステレオカメラを構成する２台のカメラ２，３、モニタ４及び画像処理部５を備えている。
【００１３】
なお、本実施の形態ではカメラ２，３が特許請求の範囲に記載する複数の撮像手段に相当し、画像処理部５で行われる各処理が特許請求の範囲に記載する三次元点処理手段、グループ化手段、投影手段、過分割手段、結合度処理手段、分離手段に相当する。
【００１４】
カメラ２，３は、所定の間隔をあけて平行に撮像対象に配置され、撮像対象を撮像するカラーのステレオカメラである。カメラ２で撮像された画像は左撮像画像（基準画像とする）であり、カメラ３で撮像された画像は右撮像画像（参照画像とする）であり、視点の異なる二枚の撮像画像が同時に得られる。カメラ２，３は、ＣＣＤ［Charge coupled device］などの撮像素子を備えるデジタルカメラであり、デジタル画像データからなる撮像画像を画像信号として画像処理部５に送信する。なお、間隔などのカメラ２，３の位置関係についての情報やカメラ２，３の内部パラメータ、外部パラメータは、画像処理部５に予め保持されている。図２には、左右の撮像画像の一例を示しており、ビン、直方体の箱、ピーマンの３つの物体が模様を有するハンカチの上に置かれている。図２では、各物体に絵柄や文字などを描いていないが、実際には、各物体に絵柄や文字などがあり、影も存在する。
【００１５】
モニタ４は、液晶モニタでもあるいはＣＲＴ[Cathode Ray Tube]モニタでもよく、画像処理部５の処理結果を表示出力する。モニタ４では、画像処理部５からの出力信号に応じて画像などを表示する。
【００１６】
画像処理部５は、パーソナルコンピュータなどのコンピュータ上に構成され、専用のアプリケーションプログラムを実行することによって各処理を行う。画像処理部５では、カメラ２，３から左右の撮像画像（ステレオ画像）をそれぞれ取り入れる。そして、画像処理部５では、左右の撮像画像に基づいて三次元形状（点群）を復元し（三次元形状復元処理）、その三次元点群をグループ化し（グループ化処理）、そのグループ化した三次元点を基準画像に投影する（投影処理）。また、画像処理部５では、基準画像を領域に過分割する（領域過分割処理）。そして、画像処理部５では、過分割領域に対して、隣接する過分割領域のグループ毎の三次元点（投影点）の個数に基づいて結合度を算出する（結合度算出処理）。最後に、画像処理部５では、隣接する過分割領域間を結合度に基づいて結合又は分離し、個々の物体に分離する（物体分離処理）。
【００１７】
三次元形状復元処理について説明する。画像処理部５では、左右の撮像画像に基づいて三次元物体の形状を示す三次元点群を求める。この三次元形状の復元では、例えば、エッジ復元、テクスチャ復元によって三次元座標点データを取得してもよいし、あるいは、左右の撮像画像間で相関演算を行い、その演算結果から得られた視差を用いて物体までの奥行き距離を算出し、奥行き距離から三次元座標点データを取得してもよい。図３には、図２の左撮像画像における各物体の三次元形状を示す三次元点群を示している。
【００１８】
グループ化処理について説明する。画像処理部５では、従来のセグメンテーション技術により三次元点群をグループ化し、各三次元点に対してグループ番号をそれぞれ付与する。このグループ化によって、各物体に相当する空間に同じグループ番号の三次元点が集まる。また、セグメンテーションのノイズにより、その同じグループ番号の三次元点の集まりの中に異なるグループの三次元点が点在している。図４には、図３の三次元点群をグループ化した点群を示しており、グループ毎に異なる色で表されている。この図４から判るように、物体毎に同じ色の点が集まり、同じ色の点の集まりの中に異なる色の点が点在している。
【００１９】
投影処理について説明する。画像処理部５では、基準画像上にグループ化した各三次元点を投影する。この各投影点は、グループ番号がそれぞれ付与されており、その位置が基準画像の二次元座標上の位置で規定される。図５には、図２の左撮像画像上に図４のグループ化した各三次元点を投影した画像を示しており、グループ毎に異なる色で表されている。この図５から判るように、各物体の全域にわたって同じ色の三次元点が分布され、その中に異なる色の三次元点が点在している。
【００２０】
領域過分割処理について説明する。画像処理部５では、基準画像のエッジ情報、色情報、テクスチャ情報などの画像情報を用いて、基準画像を領域に過分割する。過度な領域分割を行うので、撮像画像における各物体の存在する領域が多数の領域に分かれる。領域の分割手法としては、特に限定するものでなく、例えば、Ｍｅａｎ−ｓｈｉｆｔ法を用いることにより高速に分割を行うことができる。各種手法で領域分割を行う際に、閾値を高く設定することにより（つまり、分割条件を厳しくすることにより）、過度に領域を分割するようにする。図６には、図２の左撮像画像を領域に過分割した過分割領域画像を示しており、各物体が多数の領域に分割されている。
【００２１】
結合度算出処理について説明する。画像処理部５では、全ての過分割領域から隣接する２つの過分割領域ｉ，ｊを順次選択する。この隣接する各過分割領域ｉ，ｊ上には、基準画像の二次元座標を有するグループ化した三次元点（投影点）がそれぞれ配置されている（図７参照）。そして、画像処理部５では、その各過分割領域ｉ，ｊについて、グループ毎（つまり、グループ番号毎）に投影点の出現回数をそれぞれカウントする。ここで、隣接する過分割領域ｉ，ｊが同じ物体の領域の場合、その２つの過分割領域ｉと過分割領域ｊでは共に同じグループ番号の投影点が大多数を占めるようになる。一方、隣接する過分割領域ｉ，ｊが異なる物体の領域の場合、その２つの過分割領域ｉと過分割領域ｊでは異なるグループ番号の投影点がそれぞれ大多数を占めるようになる。図７に示す例では、過分割領域ｉと過分割領域ｊには、共に、同じグループ番号の投影点（白丸）が大多数を占めている。また、過分割領域ｉと過分割領域ｊには、ノイズの影響により、その大多数を占めるグループ番号以外のグループ番号の投影点（黒丸）が点在する。
【００２２】
また、画像処理部５では、その各過分割領域ｉ，ｊについて、面積Ａｉ，Ａｊをそれぞれ求める。さらに、画像処理部５では、その各過分割領域ｉ，ｊについて、各グループの投影点の出現回数の中から最大値Ｎｉ，Ｎｊをそれぞれ抽出し、その最大値Ｎｉ．Ｎｊのグループ番号Ｇｉ，Ｇｊを認識する。
【００２３】
そして、画像処理部５では、隣接する過分割領域ｉ，ｊの面積Ａｉ，Ａｊ、出現回数の最大値Ｎｉ，Ｎｊ、出現回数が最大値のグループ番号Ｇｉ，Ｇｊを用いて、式（１）により隣接する過分割領域ｉ，ｊ間のｒｉｊを算出する。ｒｉｊは、グループ番号Ｇｉとグループ番号Ｇｊとが同じ番号の場合には常に負値となり、グループ番号Ｇｉとグループ番号Ｇｊとが異なる番号の場合には常に正値となる。さらに、結合度を０〜１の値で表すために、画像処理部５では、隣接する過分割領域ｉ，ｊについて、ｒｉｊを用いて、式（２）により、過分割領域ｉ，ｊ間の結合度ｕｉｊを算出する。結合度ｕｉｊは、各過分割領域ｉ，ｊの最大の出現回数のグループの投影点（三次元点）の個数と領域面積との比からその２つの過分割領域ｉ，ｊを１つの物体の領域として結合してよいか否かの度合い（言い換えれば、２つの過分割領域ｉ，ｊを異なる物体の境界として分離してよいか否かの度合い）を示し、０〜１の値である。結合度ｕが１に近いほどその隣接する過分割領域が同じ物体である確率が高く、結合度ｕが０に近いほどその隣接する過分割領域が異なる物体である確率が高い。
【００２４】
【数１】
2006302195.tif 000003
【００２５】
式（２）では、ｍａｘ（ｒｉｊ）は隣接する全ての組み合わせの過分割領域ｉ，ｊ間のｒｉｊのうちの最大値であり、ｍｉｎ（ｒｉｊ）は隣接する全ての組み合わせの過分割領域ｉ，ｊ間のｒｉｊのうちの最小値であり、ρは調整パラメータ（閾値）である。但し、結合度ｕｉｊが存在しない過分割領域間ではｕｉｊ＝ｕｊｉ＝０とする。
【００２６】
物体分離処理について説明する。画像処理部５では、全ての過分割領域について、隣接する過分割領域間を結合度の大小に基づいて結合／分離する。つまり、結合度の大きい隣接する過分割領域間については同じ物体と判断して結合し、結合度の小さい隣接する過分割領域間については異なる物体と判断して分離する。画像処理部５では、この隣接する過分割領域間の結合／分離によって隣接する複数の過分割領域からなる領域を生成し、この生成された領域から個々の物体に分離する。図８には、図２の撮像画像中の物体を分離した結果を示す領域分割画像を示しており、ビンに対応する領域Ａ１、直方体の箱に対応する領域Ａ２、ピーマンに対応する領域Ａ３にそれぞれ分割されている。
【００２７】
画像処理部５では、その個々に分離した物体を示す画像あるいは個々の物体の情報などの出力結果を出力信号として設定し、その出力信号をモニタ４に送信する。また、必要に応じて、画像処理部５では、処理過程で生成される三次元点群、グループ化した三次元点群、グループ化した三次元点群が投影された投影画像、過分割領域画像などを出力信号として設定し、その出力信号をモニタ４に送信する。
【００２８】
図１を参照して、画像処理装置１における動作について説明する。特に、画像処理部５における全体的な処理の流れについては図９のフローチャートに沿って説明し、結合度算出処理の流れについては図１０のフローチャートに沿って説明する。図９は、本実施の形態に係るメイン処理を示すフローチャートである。図１０は、本実施の形態に係る結合度算出処理を示すフローチャートである。
【００２９】
カメラ２，３では、撮像対象をそれぞれ撮影し、その各撮像画像を画像信号として画像処理部５に送信する。
【００３０】
画像処理部５では、カメラ２，３から各画像信号を受信し、左右の撮像画像（ステレオ画像）を取り入れる（図９のＳ１）。
【００３１】
画像処理部５では、左右の撮像画像に基づいて三次元形状を復元し、三次元点群を取得する（図９のＳ２）。そして、画像処理部５では、三次元点群をグループ化する（図９のＳ３）。さらに、画像処理部５では、基準画像上にグループ化した各三次元点を投影する（図９のＳ４）。ここで、撮像画像中の物体毎に三次元点がグループ化され、そのグループ化された三次元点の基準画像の二次元座標上での位置が決まる。
【００３２】
また、画像処理部５では、基準画像を領域に過分割する（図９のＳ５）。
【００３３】
そして、画像処理部５では、全ての過分割領域における隣接する過分割領域ｉ，ｊ間の結合度をそれぞれ算出する（図９のＳ６）。この際、画像処理部５では、各過分割領域ｉ，ｊに属する投影点の各グループ番号の出現回数をそれぞれカウントする（図１０のＳ１０）。また、画像処理部５では、各過分割領域ｉ，ｊの面積Ａｉ，Ａｊをそれぞれ求める（図１０のＳ１１）。画像処理部５では、各過分割領域ｉ，ｊのグループ毎の出現回数から、出現回数の最大値Ｎｉ，Ｎｊ及びその最大値Ｎｉ，Ｎｊのグループ番号Ｇｉ，Ｇｊを抽出する（図１０のＳ１２）。さらに、画像処理部５では、隣接する過分割領域ｉ，ｊにおいて、面積Ａｉ，Ａｊ、出現回数の最大値Ｎｉ，Ｎｊ及びグループ番号Ｇｉ，Ｇｊを用いて式（１）によりｒｉｊを算出する（図１０のＳ１３）。さらに、画像処理部５では、そのｒｉｊを用いて、式（２）によりその隣接する過分割領域ｉ，ｊ間の結合度ｕｉｊを算出する（図１０のＳ１４）。ここで、全ての過分割領域群における全ての組み合わせの隣接する過分割領域ｉ，ｊ間についての結合度が求められる。
【００３４】
全ての隣接する過分割領域間の結合度を算出すると、画像処理部５では、全ての過分割領域について、結合度に基づいて隣接する過分割領域間を結合又は分離する。そして、画像処理部５では、複数個の過分割領域からなる領域を生成し、個々の物体に分離する（図９のＳ７）。ここで、過分割した全ての過分割領域についての結合状態が確定し、各結合状態の過分割領域群からなる領域によって個々の物体に分離されたことになる。
【００３５】
画像処理部５では、物体の分離結果（画像など）を示す出力信号を生成し、その出力信号をモニタ４に送信する。モニタ４では、受信した出力信号に応じた分離結果を表示する。
【００３６】
画像処理装置１によれば、隣接する過分割領域におけるグループ毎の三次元点の個数に着目して結合度を定義することにより、隣接する過分割領域が異なる物体かあるいは同じ物体かを高精度に判断できる。そのため、各物体に相当する領域を正確に分割でき、個々の物体を高精度に分離することができる。特に、画像処理装置１では、結合度を求める際に過分割領域に含まれる三次元点のうち出現回数が最大のグループの三次元点しか用いないので、ノイズの影響を受けることなく、物体を高精度に分離することができる。
【００３７】
以上、本発明に係る実施の形態について説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されることなく様々な形態で実施される。
【００３８】
例えば、本実施の形態ではコンピュータ上でアプリケーションプログラム（ソフトウエア）を実行することによって各処理を行う構成としたが、ハードウエアによって各処理部を構成してもよい。
【００３９】
また、本実施の形態では２台のカメラによるステレオカメラで複数の撮像手段を構成したが、３台以上のカメラで複数の撮像手段を構成してもよい。
【００４０】
また、本実施の形態では基準画像上にグループ化した三次元点群を投影する構成としたが、基準画像を過分割した過分割領域画像上にグループ化した三次元点群を投影するようにしてもよい。ちなみに、基準画像と過分割領域画像とは同じ二次元座標系であるので、基準画像上に投影された場合でも、過分割領域画像上に投影された場合でも、各投影点は同じ座標を有することになる。
【００４１】
また、本実施の形態では全ての過分割領域について隣接する過分割領域間の結合度を求め、その結合度から個々の物体に分離する構成としたが、全ての過分割領域から分離対象の物体が存在する可能性の高い過分割領域を抽出し、その抽出した過分割領域についてのみ隣接する過分割領域間の結合度を求め、その結合度から個々の物体に分離するようにしてもよい。
【００４２】
また、本実施の形態では隣接する過分割領域の出現回数が最大のグループの投影点数と領域面積とから式（１）によりｒｉｊを算出し、ｒｉｊを用いて式（２）により結合度を求める構成としたが、他の方法によりグループ毎の投影点数から隣接する過分割領域間の結合度を求めてもよい。
【００４３】
また、本実施の形態では隣接する過分割領域間を結合するかあるいは分離するかを結合度の大小によって判断する構成としたが、結合度の他に、隣接した過分割領域からなる領域に対して立体プリミティブを当てはめ、その当てはめ精度が閾値以上の領域を分離対象の物体とし、当てはめ精度が閾値未満の領域を結合度に基づいて分離する立体プリミティブの当てはめなども用いた他の方法により隣接する過分割領域間を結合／分離してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】本実施の形態に係る画像処理装置の構成図である。
【図２】左右の撮像画像の一例である。
【図３】図２の撮像画像における物体の三次元形状を示す三次元点群の一例である。
【図４】図３の三次元点群をグループ化した一例である。
【図５】図２の撮像画像の基準画像に図４のグループ化した三次元点群を投影した一例である。
【図６】図２の撮像画像の基準画像の過分割領域画像の一例である。
【図７】グループ化した三次元点を投影した隣接する過分割領域を示す一例である。
【図８】図２の撮像画像中の物体を分離した結果を示す領域分割画像の一例である。
【図９】本実施の形態に係るメイン処理を示すフローチャートである。
【図１０】本実施の形態に係る結合度算出処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００４５】
１…画像処理装置、２，３…カメラ、４…モニタ、５…画像処理部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
2006302195.tif 000008
【図６】
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【図７】
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【図８】
2006302195.tif 000011
【図９】
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【図１０】
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