(57)【要約】  【課題】  少ない処理量で、局所的な平面を見落としなく、正確な平面の境界を維持して、撮像画像中の平面を検出できる。  【解決手段】  画像入力手段１１は、カメラ等の撮像装置で撮像された１枚の画像と、該画像の画素と前記画像とは異なる位置で撮像されたステレオ画像の画素との対応点座標を受信し、小領域分割手段１２は、画像入力手段１１から受信した画像を分割して小領域とし、各小領域に唯一のＩＤを付与し、小領域ＩＤとして出力する。統合用小領域間距離値算出手段１３では、小領域に分割された画像と対応点座標を受信し、２つの小領域が空間中の同一平面に属するかどうかを判定する統合用小領域間距離値を算出する。平面統合手段１４は、算出された距離値と小領域ＩＤ、対応点座標を受信し、空間中の同一平面に属する小領域を統合し、最終的に平面に対応付けられた対応点座標を出力する。  【選択図】  図１
2006178696.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像された１枚の画像の画素と前記画像とは異なる位置で撮像されたステレオ画像との対応点座標を入力する画像入力手段と、
該画像を複数の領域に分割し、該分割された領域である小領域毎に唯一のIDを小領域IDとして付与し出力する小領域分割手段と、
全小領域について前記対応点座標から平面上に存在する点同士の関係を表現する平面射影行列を算出して空間中の平面が撮像された領域上に属する小領域を抽出し、
続いて、前記小領域のうち２つを選択し、夫々基準小領域、参照小領域とし、
該基準小領域、該参照小領域の両者から両小領域が空間中の同一平面に属するかどうかを判定するために利用する統合用小領域間距離値の算出処理を基準小領域、参照小領域の全組み合わせに亘って行う統合用小領域間距離値算出手段と、
前記統合用小領域間距離値に基づき前記小領域を統合する平面統合手段と、
を備えてなることを特徴とする平面検出装置。
【請求項２】
前記統合用小領域間距離値算出手段は、
算出された前記基準小領域と前記参照小領域の両者の平面射影行列の差行列を算出し、
該差行列を構成する各要素の二乗和であるノルムを算出し、これを統合用小領域間距離値とすること
を特徴とする請求項１記載の平面検出装置。
【請求項３】
前記統合用小領域間距離値算出手段は、
前記基準小領域で求めた平面射影行列によって算出される対応点とその対応点に相当する、該平面射影行列を求める際に利用した基準小領域内に属する対応点との二乗距離の平均値と、参照小領域で求めた平面射影行列によって算出される対応点とその対応点に相当する、該平面射影行列を求める際に利用した参照小領域内に属する対応点との二乗距離の平均値との和を算出し、これを統合用小領域間距離値とすること
を特徴とする請求項１記載の平面検出装置。
【請求項４】
前記統合用小領域間距離値算出手段は、
前記基準小領域で求めた平面射影行列によって算出される対応点とその対応点に相当する、参照小領域内に属する対応点との二乗距離の平均値と、参照小領域で求めた平面射影行列によって算出される対応点とその対応点に相当する、参照小領域内に属する対応点との二乗距離の平均値との和を算出し、これを統合用小領域間距離値とすること
を特徴とする請求項１記載の平面検出装置。
【請求項５】
画像入力手段が、撮像された１枚の画像の画素と前記画像とは異なる位置で撮像されたステレオ画像との対応点座標を入力する画像入力手順と、
小領域分割手段が、該画像を複数の領域に分割し、該分割された領域である小領域毎に唯一のIDを小領域IDとして付与し出力する小領域分割手順と、
統合用小領域間距離値算出手段が、全小領域について前記対応点座標から平面上に存在する点同士の関係を表現する平面射影行列を算出して空間中の平面が撮像された領域上に属する小領域を抽出し、
続いて、前記小領域のうち２つを選択し、夫々基準小領域、参照小領域とし、該基準小領域、該参照小領域の両者から両小領域が空間中の同一平面に属するかどうかを判定するために利用する統合用小領域間距離値の算出処理を基準小領域、参照小領域の全組み合わせに亘って行う統合用小領域間距離値算出手順と、
平面統合手段が、前記統合用小領域間距離値に基づき前記小領域を統合する平面統合手順と、
を備えてなることを特徴とする平面検出方法。
【請求項６】
前記統合用小領域間距離値算出手順は、
算出された前記基準小領域と前記参照小領域の両者の平面射影行列の差行列を算出し、
該差行列を構成する各要素の二乗和であるノルムを算出し、これを統合用小領域間距離値とすること
を特徴とする請求項５記載の平面検出方法。
【請求項７】
前記統合用小領域間距離値算出手順は、
前記基準小領域で求めた平面射影行列によって算出される対応点とその対応点に相当する、該平面射影行列を求める際に利用した基準小領域内に属する対応点との二乗距離の平均値と、参照小領域で求めた平面射影行列によって算出される対応点とその対応点に相当する、該平面射影行列を求める際に利用した参照小領域内に属する対応点との二乗距離の平均値との和を算出し、これを統合用小領域間距離値とすること
を特徴とする請求項５記載の平面検出方法。
【請求項８】
前記統合用小領域間距離値算出手順は、
前記基準小領域で求めた平面射影行列によって算出される対応点とその対応点に相当する、参照小領域内に属する対応点との二乗距離の平均値と、参照小領域で求めた平面射影行列によって算出される対応点とその対応点に相当する、参照小領域内に属する対応点との二乗距離の平均値との和を算出し、これを統合用小領域間距離値とすること
を特徴とする請求項５記載の平面検出方法。
【請求項９】
請求項５から請求項８のいずれかに記載の平面検出方法における手順を、コンピュータに実行させるためのプログラムとした
ことを特徴とする平面検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カメラ等の撮像装置で撮像された１枚の画像と、該画像の画素と前記画像とは異なる位置で撮像されたステレオ画像の画素との対応座標から、前記画像に撮像されている空間中の同一平面に属する領域を平面毎に検出する平面検出装置および方法並びに平面検出プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
空間をカメラ等で撮影した画像から空間中の同一平面に属する領域を検出する従来の平面検出技術では、検出された平面を利用して、３次元シーンを理解することや、検出された平面領域を利用して、これを撮像したカメラを校正することなどを可能としている。
【０００３】
この平面検出は、例えば「３次元情報を用いた物体認識」に記載の方法では、レーザレンジファインダに代表される測距装置から取得した、もしくはステレオカメラから三角測量の原理により生成した、ある基準点から物体までの距離を画素にした距離画像から、撮像されたシーンの法線情報を求め、該法線情報の類似性をもとに平面領域を抽出することによって実現されている（例えば、非特許文献１参照。）。
【０００４】
しかしながら、レーザレンジファインダは、その価格が高価、または大型であることから、その利用が難しいといった問題があった。また、ステレオカメラは、カメラ間の相対距離、角度の相対関係からなる外部パラメータや焦点距離等の内部パラメータがあらかじめ校正され、全て既知の状態でなければ距離画像を生成できず、その校正作業に非常に手間が掛かるという問題があった。
【０００５】
これに対して、例えば「特徴点の位置分布に基づくランダムサンプリングによる平面領域のロバストな検出法」に記載の平面検出方法では、未校正のステレオカメラを利用し、該ステレオカメラで撮像された画像内の特徴点と、該特徴点に対してステレオカメラ間で同一点を示す対応点をあらかじめ求めておき、前記特徴点を画像からランダムサンプリングして、その対応点情報から平面上に存在する点同士の関係を未校正のカメラで撮像された画像においても、唯一に表現する平面射影行列を算出し、平面領域を検出することを可能としている（例えば、非特許文献２参照。）。
【非特許文献１】「３次元情報を用いた物体認識」（大島  正毅，白井  良明：電子通信学会論文誌，vol.J65-D,no.5pp.629〜636）
【非特許文献２】「特徴点の位置分布に基づくランダムサンプリングによる平面領域のロバストな検出法」（伊藤  吉弘，川上  祐司，金澤  靖：画像の理解・認識シンポジウム（MIRU2004）,pp.I-291〜I-296）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来の平面検出技術では、画像中の特徴点をランダムサンプリングし平面射影行列を求め、その信頼性からランダムサンプリングした点が平面上に存在するかどうかを判定する作業を、ランダムサンプリングの度に逐次行なうが、撮像した画像中に平面が多く存在する場合や、局所的な平面が存在する場合にはランダムサンプリングした点全てが平面上に存在することの確率は極めて低く、従って多くの場合ランダムサンプリング回数を大幅に増やす必要があり、処理量が大幅に増加するといった問題があった。
【０００７】
また、ランダムサンプリング回数を少なくすると、多平面が存在する場合や、局所的な平面が存在する場合に、その平面を見落とすといった問題があった。
【０００８】
また、最終的に求めた平面領域は無限の広さを表現する平面方程式によって記述されるため、平面の境界領域の抽出は不可能であり、たとえランダムサンプリング点を境界としても正確な境界とは異なるといった問題があった。
【０００９】
本発明は、上述したような従来技術が有する問題点に鑑みてなされたものであり、平面検出装置および方法において、画像中に平面が多く存在する場合や、局所的な平面が存在する場合においても、少ない処理量で、かつ、局所的な平面を見落としなく、正確な平面の境界を維持して、撮像画像中の平面を検出できる平面検出装置および方法並びに平面検出プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記の課題を達成するために、本発明に関わる平面検出装置では、撮像された１枚の画像の画素と前記画像とは異なる位置で撮像されたステレオ画像との対応点座標を入力する画像入力手段と、該画像を複数の領域に分割し、該分割された領域である小領域毎に唯一のIDを小領域IDとして付与し出力する小領域分割手段と、全小領域について前記対応点座標から平面上に存在する点同士の関係を表現する平面射影行列を算出して空間中の平面が撮像された領域上に属する小領域を抽出し、続いて、前記小領域のうち２つを選択し、夫々基準小領域、参照小領域とし、該基準小領域、該参照小領域の両者から両小領域が空間中の同一平面に属するかどうかを判定するために利用する統合用小領域間距離値の算出処理を基準小領域、参照小領域の全組み合わせに亘って行う統合用小領域間距離値算出手段と、前記統合用小領域間距離値に基づき前記小領域を統合する平面統合手段とを備えてなることを特徴とする。
【００１１】
あるいは、前記統合用小領域間距離値算出手段は、算出された前記基準小領域と前記参照小領域の両者の平面射影行列の差行列を算出し、該差行列を構成する各要素の二乗和であるノルムを算出し、これを統合用小領域間距離値とすることを特徴とする。
【００１２】
あるいは、前記統合用小領域間距離値算出手段は、前記基準小領域で求めた平面射影行列によって算出される対応点とその対応点に相当する、該平面射影行列を求める際に利用した基準小領域内に属する対応点との二乗距離の平均値と、参照小領域で求めた平面射影行列によって算出される対応点とその対応点に相当する、該平面射影行列を求める際に利用した参照小領域内に属する対応点との二乗距離の平均値との和を算出し、これを統合用小領域間距離値とすることを特徴とする。
【００１３】
あるいは、前記統合用小領域間距離値算出手段は、前記基準小領域で求めた平面射影行列によって算出される対応点とその対応点に相当する、参照小領域内に属する対応点との二乗距離の平均値と、参照小領域で求めた平面射影行列によって算出される対応点とその対応点に相当する、参照小領域内に属する対応点との二乗距離の平均値との和を算出し、これを統合用小領域間距離値とすることを特徴とする。
【００１４】
また、本発明に関わる平面検出方法では、画像入力手段が、撮像された１枚の画像の画素と前記画像とは異なる位置で撮像されたステレオ画像との対応点座標を入力する画像入力手順と、小領域分割手段が、該画像を複数の領域に分割し、該分割された領域である小領域毎に唯一のIDを小領域IDとして付与し出力する小領域分割手順と、統合用小領域間距離値算出手段が、全小領域について前記対応点座標から平面上に存在する点同士の関係を表現する平面射影行列を算出して空間中の平面が撮像された領域上に属する小領域を抽出し、続いて、前記小領域のうち２つを選択し、夫々基準小領域、参照小領域とし、該基準小領域、該参照小領域の両者から両小領域が空間中の同一平面に属するかどうかを判定するために利用する統合用小領域間距離値の算出処理を基準小領域、参照小領域の全組み合わせに亘って行う統合用小領域間距離値算出手順と、平面統合手段が、前記統合用小領域間距離値に基づき前記小領域を統合する平面統合手順とを備えてなることを特徴とする。
【００１５】
あるいは、前記統合用小領域間距離値算出手順は、算出された前記基準小領域と前記参照小領域の両者の平面射影行列の差行列を算出し、該差行列を構成する各要素の二乗和であるノルムを算出し、これを統合用小領域間距離値とすることを特徴とする。
【００１６】
あるいは、前記統合用小領域間距離値算出手順は、前記基準小領域で求めた平面射影行列によって算出される対応点とその対応点に相当する、該平面射影行列を求める際に利用した基準小領域内に属する対応点との二乗距離の平均値と、参照小領域で求めた平面射影行列によって算出される対応点とその対応点に相当する、該平面射影行列を求める際に利用した参照小領域内に属する対応点との二乗距離の平均値との和を算出し、これを統合用小領域間距離値とすることを特徴とする。
【００１７】
あるいは、前記統合用小領域間距離値算出手順は、前記基準小領域で求めた平面射影行列によって算出される対応点とその対応点に相当する、参照小領域内に属する対応点との二乗距離の平均値と、参照小領域で求めた平面射影行列によって算出される対応点とその対応点に相当する、参照小領域内に属する対応点との二乗距離の平均値との和を算出し、これを統合用小領域間距離値とすることを特徴とする。
【００１８】
さらに、本発明に関わる平面検出プログラムでは、平面検出方法における手順を、コンピュータに実行させるためのプログラムとしたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
以上述べたように、本発明によれば、小領域において平面射影行列を求め、これを統合するため、多平面が存在する場合や、局所的な平面が存在する場合にも平面を見落とすことなく検出することが可能となる。
【００２０】
また本発明では、画像を小領域毎に分割し、該小領域毎に平面であるかどうかを判定し、その後、隣接する小領域が同一平面に属するかどうかを、距離値を使い判定し、同一平面に属する際には順次統合していくため、画像上で平面を撮影している小領域毎に同一平面か、否かが決定される。このため、平面方程式が出力される従来技術では不可能であった画像上での平面領域の境界の抽出も可能となる。これによって、本発明では、画像上での小領域を統合して最終的な平面を検出するため、正確な平面境界を保った平面検出が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。まず、本発明における平面検出装置の構成について説明する。図１は、本発明の実施の形態による平面検出装置を説明するための構成図である。この平面検出装置は、画像入力手段１１、小領域分割手段１２、統合用小領域間距離値算出手段１３と平面統合手段１４から概略構成されている。
【００２２】
画像入力手段１１は、カメラ等の撮像装置で撮像された１枚の画像と、該画像の画素と前記画像とは異なる位置で撮像されたステレオ画像の画素との対応点座標を受信する。
【００２３】
小領域分割手段１２は、画像入力手段１１から受信した画像を分割して小領域とし、各小領域に唯一のＩＤを付与し、小領域ＩＤとして出力する。
【００２４】
統合用小領域間距離値算出手段１３では、前記小領域に分割された画像と対応点座標を受信し、２つの小領域が空間中の同一平面に属するかどうかを判定するために利用する統合用小領域間距離値を算出して出力する。
【００２５】
平面統合手段１４は、統合用小領域間距離値と小領域ＩＤ、対応点座標を受信し、小領域ＩＤの統合用小領域間距離値も用いて空間中の同一平面に属する小領域を統合し、最終的におのおのの平面に対応付けられた対応点座標を出力する。
【００２６】
続いて平面検出装置で行われる処理を詳細に説明する。平面検出装置では、まず画像入力手段１１が起動される。画像入力手段１１は起動すると、ユーザから入力される、カメラ等の撮像装置で撮像された１枚の画像と、該画像の画素と前記画像とは異なる位置で撮像されたステレオ画像の画素との対応点座標を受信し、小領域分割手段１２へと転送して処理を終了する。
【００２７】
続いて小領域分割手段１２が起動する。小領域分割手段１２は起動すると、まず、画像入力手段１１から前記画像と前記対応点座標を受信する。続いて前記画像を一定面積毎に分割して小領域とし、各小領域に唯一のＩＤを付与し小領域ＩＤとして出力する。小領域への分割とＩＤ付与は、例えば、入力された画像サイズが100×100で一定面積サイズを10×10とすると、重なりの無いような10×10個の小領域に分割でき、それらをそれぞれ{0，1，・・・，99}のようにＩＤ付けすることによって実現される。
【００２８】
続いて統合用小領域間距離値算出手段１３が起動する。ここで、統合用小領域間距離値算出手段１３で行なわれる処理を図２に示すフローチャートにより述べる。統合用小領域間距離値算出手段１３は起動すると、まず、小領域分割手段１２から前記小領域に分割され、夫々ＩＤが付与された画像と対応点座標を受信する（Ｓ１）。
【００２９】
続いて受信した全小領域につき、各小領域毎に該小領域内に属する対応点座標を用いて平面射影行列を算出する（Ｓ２）。
【００３０】
ここで、平面射影行列とは、空間中に存在する同一平面を撮影した２枚の画像間で同一平面上に存在する点の射影的関係を表す行列Ｈであり、以下に示す（式１）のように８つのパラメータ（ｈi）で表現される。（式１）のように一旦平面射影行列Ｈが求まると、一方の画像上での画素（ｘ1，ｙ1）の他方画像上での対応点（ｘ2，ｙ2）が、空間中の平面を撮像した画素に関しては全画素において算出可能となる。
【００３１】
【数１】
2006178696.tif 000003
【００３２】
少数の対応点座標から平面射影行列を算出する方法は、例えば「Hartley，R.，“In defence of the eightpoint algorithm ，”IEEE Transactions of Pattern Analysis and Machine Intelligence， Vol.19，No.6，pp580-593，1997.」に記載の技術により実現される。なお、この平面射影行列算出時に算出された平面射影行列に対する、算出に使用した対応点の当てはめ誤差が大きかった小領域は非平面として以降の処理を行なわない（Ｓ３）。
【００３３】
続いて、前記小領域のうち２つを選択し、夫々基準小領域、参照小領域とする際に、全小領域ＩＤについて、基準小領域となるＩＤの選択処理が終了したかを判定する（Ｓ４）。
【００３４】
判定の結果、「Yes」なら統合用小領域間距離値を基準、参照小領域の組み合わせＩＤに関連付けて平面統合手段１４へ出力する（Ｓ９）。
【００３５】
前記（Ｓ４）の判定で、「No」なら基準小領域として未選択の小領域ＩＤを基準小領域として選択処理し（Ｓ５）、続いて、選択基準小領域に対する参照小領域ＩＤを全小領域ＩＤについて選択処理が終了したかを判定する（Ｓ６）。
【００３６】
（Ｓ６）の判定で、「Yes」なら処理は、（Ｓ４）に戻り、「No」なら、選択基準小領域に対する参照小領域として未選択の小領域ＩＤを参照小領域として選択処理する（Ｓ７）。
【００３７】
その後、基準、参照小領域間の統合用小領域間距離値を、両領域の平面射影行列、対応点を用いて、後述する図３、図４で示すように算出処理し（Ｓ８）、（Ｓ６）の処理に戻る。
【００３８】
上記のような処理によって、前記小領域のうち２つを選択し、夫々基準小領域、参照小領域とし、該基準小領域、該参照小領域の両者から両小領域が空間中の同一平面に属するかどうかを判定するために利用する統合用小領域間距離値を算出する処理を基準小領域、参照小領域の全組み合わせに亘って行なう。ここで、統合用小領域間距離値は以下に示す（式２）〜（式４）のいずれかによって算出される。
（数２）        ＥBR＝‖ＨB−ＨR‖    （式２）
ここで、（式２）において、ＥBRは基準小領域と参照小領域間の統合用小領域間距離値を、ＨB，ＨRはそれぞれ基準小領域、参照小領域の平面射影行列を表す。また‖…‖は行列のノルムであり、例えば、行列を構成する各要素の二乗和で定義できる。
【００３９】
【数３】
2006178696.tif 000004
【００４０】
【数４】
2006178696.tif 000005
【００４１】
ここで、（式３），（式４）において、ＥBRは基準小領域と参照小領域間の統合用小領域間距離値を、ｐ，ｑはそれぞれ基準小領域、参照小領域内に属する対応点数を、ｈb，ｈrはそれぞれＨB，ＨRの行列要素を表す。
【００４２】
また、（ｘib，ｙib）は基準小領域上に属するｉ番目の点の画像座標を、（ｘjr，ｙjr）は参照小領域上に属するｊ番目の点の画像座標を示す。（ｘ’ib，ｙ’ib）は前記入力画像と異なるステレオ画像上で（ｘib，ｙib）に対応する点の画像座標をそれぞれ示し、同様に（ｘ’jr，ｙ’jr）は前記入力画像と異なるステレオ画像上で（ｘjr，ｙjr）に対応する画像座標をそれぞれ示す。
【００４３】
（式２）の統合用小領域間距離値は、基準小領域で求めた平面射影行列と参照小領域で求めた平面射影行列の各要素の数値の違いを距離としている。
【００４４】
また、（式３）の統合用小領域間距離値は、図３で示すように、基準小領域で求めた平面射影行列によって算出される対応点とその対応点に相当する、該平面射影行列を求める際に利用した基準小領域内に属する対応点との二乗距離の平均値と、参照小領域で求めた平面射影行列によって算出される対応点とその対応点に相当する、該平面射影行列を求める際に利用した参照小領域内に属する対応点との二乗距離の平均値との和を意味している。
【００４５】
また、（式４）の統合用小領域間距離値は、図４で示すように、基準小領域で求めた平面射影行列によって算出される対応点とその対応点に相当する、参照小領域内に属する対応点との二乗距離の平均値と、参照小領域で求めた平面射影行列によって算出される対応点とその対応点に相当する、基準小領域内に属する対応点との二乗距離の平均値との和を意味している。
【００４６】
なお、図３，図４では両者とも入力画像を画像Ａと表記し、算出した平面射影行列を２次元画像上での説明用に直線を当てはめた場合に置き換え、これを当てはめられたモデルとして記述している。
【００４７】
統合用小領域間距離値算出手段１３では最後に、算出した統合用小領域間距離値を基準、参照小領域の組み合わせＩＤに関連付けて（Ｓ９）、平面統合手段１４に転送し、処理を終了する。
【００４８】
続いて平面統合手段１４が起動する。平面統合手段１４は起動するとまず統合用小領域間距離値算出手段１３から基準、参照小領域の組み合わせＩＤに関連付けられた統合用小領域間距離値を受信する。
【００４９】
続いて全小領域をクラスタとし、該統合用小領域間距離値をクラスタ間距離値としてこれをクラスタリング手法により統合する。ここでクラスタリング手法としては、例えば階層的クラスタリング法により実現できる。この階層的クラスタリング法とは、はじめに与えられたＮ個のサンプルを要素数が１つのＮ個のクラスタと考え、特徴空間において、クラスタ間距離を用いて（最も類似した）２つのクラスタを融合し新たなクラスタとする処理を、距離値があらかじめ与えられた閾値もしくは所望のクラスタ数になるまで繰り返すことによってクラスタリングを行なう方法である。
【００５０】
階層的クラスタリング法では最も類似したクラスタを選択する基準として、最短距離法や最長距離法、メディアン法、重心法、群平均法やフォード法などの基準があるが、何れを用いても良い。
【００５１】
また、クラスタリング法としてK-means法を用いても良いものとする。最後に統合されたクラスタに平面ＩＤを付与し、該平面ＩＤとこれに属する小領域ＩＤを出力する、もしくは前記平面ＩＤとこれに属する小領域ＩＤに属する対応点座標を出力して処理を終了する。
【００５２】
［第一実施の形態］
次に本発明における第一の実施の形態を具体的データに即して説明する。まず、図５に示すようなステレオ画像のうちの一方の画像と、この画像の画素に他方のステレオ画像上で対応する点の座標が与えられたものとする。
【００５３】
平面検出装置では画像入力手段１１が起動し、前記画像と前記対応点座標を受信し、これを小領域分割手段１２に転送する。
【００５４】
続いて小領域分割手段１２が起動し、図５で示される画像、対応点座標を受信し、該画像を一定面積毎に分割し、該分割された小領域毎に唯一のＩＤを小領域ＩＤとして付与し出力する。この例では、図６中枠で示すように、４つの小領域に分割され、それぞれ図示のようにａ，ｂ，ｃ，ｄと小領域ＩＤが付与されたものとする。
【００５５】
続いて統合用小領域間距離値算出手段１３が起動し、ａ，ｂ，ｃ，ｄの小領域ＩＤと前記対応点座標を受信する。続いて受信した４つの小領域につき、各小領域毎に該小領域内に属する対応点座標を用いて４つの平面射影行列を算出する。続いて前記小領域のうち２つを選択し、それぞれ基準小領域、参照小領域とする。
【００５６】
この例では、まず、基準小領域としてａ，参照小領域としてｂが選択されたものとする。続いて、ａ，ｂの組み合わせの統合用小領域間距離値を算出する。この例では前述の（式３）を用いて統合用小領域間距離値を算出し、その値が「110」であったものとする。
【００５７】
この統合用小領域間距離値を算出する処理は、基準小領域、参照小領域の全組み合わせに亘って行なわれる。この例では基準小領域ａに対して参照小領域がｂ，ｃ，ｄと選択される。同様に基準小領域ｂに対して参照小領域がｃ，ｄ，基準小領域ｃに対して参照小領域がｄと選択される。
【００５８】
本実施の形態において、これら全ての組み合わせに対して統合用小領域間距離値が算出された時のそれぞれの値を基準、参照小領域の組み合わせＩＤに関連付けて表にしたものが図７である。
【００５９】
統合用小領域間距離値算出手段１３では最後にこの基準、参照小領域の組み合わせＩＤに関連付けられた統合用小領域間距離値を平面統合手段１４に転送して処理を終了する。
【００６０】
続いて平面統合手段１４が起動する。平面統合手段１４は、図７の基準、参照小領域の組み合わせＩＤに関連付けられた統合用小領域間距離値を受信する。続いて全小領域をクラスタとし、該統合用小領域間距離値をクラスタ間距離値とし、クラスタがクラスタリング手法によって統合される。
【００６１】
この例では、あらかじめ閾値として「120」が与えられ階層的クラスタリングが行なわれたとすると、平面ＩＤａ，ｂ，ｃが同一平面、ｄがその他の平面となり、平面ＩＤ１＝｛ａ，ｂ，ｃ｝，平面ＩＤ２＝｛ｄ｝が最終的に出力される。
【００６２】
［第二実施の形態］
次に本発明における第二実施の形態を具体的データに即して説明する。統合用小領域間距離値算出手段１３と平面統合手段１４以外の構成、動作は第一実施の形態と同様であるので、ここでの説明は省く。
【００６３】
本実施の形態では、統合用小領域間距離値算出手段１３において、小領域ＩＤａ，ｂ，ｃ，ｄと前記対応点座標を受信後、受信した４つの小領域につき、各小領域毎に該小領域内に属する対応点座標を用いて４つの平面射影行列を算出した際に、平面射影行列算出時に誤差が大きかった小領域ｄは非平面と判定され破棄されたものとすると、第一実施の形態で空間中の２つの平面が同一平面と誤判定されたことに対処するため、異なる２平面上に属する小領域において該領域間の距離値をより大きくする（式４）を用いて統合用小領域間距離値を算出したところが第一実施の形態と異なる。
【００６４】
本実施の形態では、まず、基準小領域としてａ，参照小領域としてｂが選択されたものとする。続いて、ａ，ｂの組み合わせの統合用小領域間距離値を算出する。この例では前述の（式４）を用いて統合用小領域間距離値を算出し、その値が「220」であったものとする。
【００６５】
この統合用小領域間距離値を算出する処理は、基準小領域、参照小領域の全組み合わせに亘って行なわれる。この例では基準小領域ａに対して参照小領域がｂ，ｃと選択される。同様に基準小領域ｂに対して参照小領域がｃと選択される。本実施の形態において、これら全ての組み合わせに対して統合用小領域間距離値が算出された時のそれぞれの値を基準、参照小領域の組み合わせＩＤに関連付けて表にしたものが図８である。統合用小領域間距離値算出手段１３では最後にこの基準、参照小領域の組み合わせＩＤに関連付けられた統合用小領域間距離値を平面統合手段１４に転送して処理を終了する。
【００６６】
続いて平面統合手段１４が起動する。平面統合手段１４は図８の基準、参照小領域の組み合わせＩＤに関連付けられた統合用小領域間距離値を受信する。続いて全小領域をクラスタとし、該統合用小領域間距離値をクラスタ間距離値とし、クラスタがクラスタリング手法によって統合される。この例では、あらかじめ閾値として「120」が与えられ階層的クラスタリングが行なわれたとすると、平面ＩＤａ，ｂが同一平面、ｃがその他の平面となり、平面ＩＤ１＝｛ａ，ｂ｝，平面ＩＤ２＝｛ｃ｝が最終的に出力される。
【００６７】
本実施の形態では、いずれも、各小領域の面積を一定としたが、各小領域の面積は必ずしも一定とする必要は無い。
【００６８】
なお、本発明の装置はコンピュータとプログラムによっても実現でき、プログラムを記録媒体に記録することも、ネットワークを通して提供することも可能である。
【００６９】
以上、本発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、上記実施の形態の説明は、本発明を説明するためのものであって、特許請求の範囲に記載の発明を限定し、或は範囲を減縮する様に解すべきではない。また、本発明の各手段構成は上記実施の形態に限らず、特許請求の範囲に記載の技術的範囲内で種々の変形が可能であることは勿論である。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】本発明による平面検出装置の構成例を説明するための図である。
【図２】本発明による平面検出装置における処理を説明するためのフローチャートである。
【図３】本発明による平面検出装置における処理を説明するための図である。
【図４】本発明による平面検出装置における処理を説明するための図である。
【図５】本発明の実施の形態による平面検出装置における処理を説明するための図である。
【図６】本発明の実施の形態による平面検出装置における処理を説明するための図である。
【図７】本発明の実施の形態による平面検出装置における処理を説明するための図である。
【図８】本発明の実施の形態による平面検出装置における処理を説明するための図である。
【符号の説明】
【００７１】
１１…画像入力手段
１２…小領域分割手段
１３…統合用小領域間距離値算出手段
１４…平面統合手段
【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】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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