(57)【要約】【課題】撮像した画像に対し、歪曲補正を含む画像処理を適切に行う方法及び装置を提供する。【解決手段】撮像手段ＶＤによって撮像した画像に対し、ＭＭＦモデルによって歪曲補正する画像処理手段ＶＡを備える。更に、表示手段ＤＳを備えた態様では、撮像手段ＶＤによって撮像した画像に対し、ＭＭＦモデルによって歪曲補正した画像を表示する。背景画像、あるいは画像中の環境状況を表す対象に対する歪曲補正後の画像を表示することとしてもよい。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像手段によって撮像した画像を処理する画像処理方法において、前記撮像手段によって撮像した画像を、ＭＭＦモデルによって歪曲補正することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記撮像手段によって撮像した画像に対し、ＭＭＦモデルによって歪曲補正した画像を表示することを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記撮像手段によって撮像した背景画像に対し、ＭＭＦモデルによって歪曲補正した画像を表示することを特徴とする請求項２記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記撮像手段によって撮像した画像中の環境状況を表す対象に対し、ＭＭＦモデルによって歪曲補正した画像を表示することを特徴とする請求項２記載の画像処理方法。
【請求項５】
撮像手段によって撮像した画像を処理する画像処理方法において、前記撮像手段を移動体に搭載し、前記撮像手段によって撮像した画像に基づき、前記移動体の移動予想軌跡を推定し、推定結果の移動予想軌跡を表す幾何学的形状に対し、ＭＭＦモデルによって歪曲補正することを特徴とする画像処理方法。
【請求項６】
前記幾何学的形状に対しＭＭＦモデルによって歪曲補正した画像を表示することを特徴とする請求項５記載の画像処理方法。
【請求項７】
撮像手段によって撮像した画像を処理する画像処理装置において、前記撮像手段によって撮像した画像に対し、ＭＭＦモデルによって歪曲補正する画像処理手段を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
前記撮像手段によって撮像した画像に対し、ＭＭＦモデルによって歪曲補正した画像を表示する表示手段を備えたことを特徴とする請求項７記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記画像処理手段が、前記撮像手段によって撮像した画像中の背景に対し、ＭＭＦモデルによって歪曲補正し、前記表示手段が、前記歪曲補正後の背景画像を表示することを特徴とする請求項８記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記画像処理手段が、前記撮像手段によって撮像した画像中の環境状況を表す対象に対し、ＭＭＦモデルによって歪曲補正し、前記表示手段が、前記歪曲補正後の対象画像を表示することを特徴とする請求項８記載の画像処理装置。
【請求項１１】
撮像手段によって撮像した画像を処理する画像処理装置において、前記撮像手段を移動体に搭載して成り、前記画像処理手段が、前記撮像手段によって撮像した画像に基づき、前記移動体の移動予想軌跡を推定する推定手段を具備し、前記画像処理手段が、前記推定手段が推定した移動予想軌跡を表す幾何学的形状に対し、ＭＭＦモデルによって歪曲補正することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１２】
前記幾何学的形状に対し、ＭＭＦモデルによって歪曲補正した後の移動予想軌跡画像を表示する表示手段を備えたことを特徴とする請求項１１記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮像手段によって撮像した画像を処理する画像処理方法及び装置に関し、特に、歪曲を伴うレンズを用いたカメラによって撮影した画像に対し、歪曲補正を含む画像処理を行う画像処理方法及び装置に係る。
【背景技術】
【０００２】
一般的に、広角レンズを用いたカメラによって撮影した画像は、広角レンズが歪曲を伴うので、撮影対象を正確に把握するには、歪曲を補正するための画像処理が必要となる。例えば、自動車の後方や側方等の視界を車室内で表示する種々の装置が提案され、市販されている。このような装置においては、表示画像を見やすくするために種々の対策が講じられているが、カメラに用いられているレンズが広角レンズである場合には、歪曲を伴うため、これに対する対策が必要となる。例えば、駐車支援装置に関し、駐車案内のために自車の走行予想軌跡を撮影画像に重畳して表示する通称バックガイドモニタが市販されている。この中には、コンピュータの計算量低減のため、表示装置上に描画する走行予想軌跡の位置及び形状を、カメラレンズの歪み特性に合わせて意図的に歪ませるように処理する装置もある。
【０００３】
このような装置に関連し、特許文献１には、車両の予想軌跡表示装置が開示されており、この特許文献１の明細書第３頁及び第４頁、並びに第１０図において、広角レンズによる歪を補正する方法が、魚眼変換として提案されている。
【０００４】
また、特許文献２には、駐車支援のための予想軌跡を補正する方法が開示されている。即ち、特許文献２には、予想軌跡を補正処理する予想軌跡補正手段を備え、補正後の予想軌跡に基づいて前記表示データを作成するようにしたこと、及び、予想軌跡補正手段は前記予想軌跡を車両の進行方向に対して所定の割合で圧縮するように楕円化して補正後の予想軌跡とする旨記載されている。また、予想軌跡補正手段は予想軌跡を車両の進行方向の後退側に平行移動させたものを補正後の予想軌跡とすることも記載されている。しかし、特許文献２には、広角レンズを使用した場合の、画面中心と放射方向の任意の点とで倍率が異なる歪曲、即ちラジアルディストーション（Radial Distortion）を補正することが考慮されていない
【０００５】
これに対し、非特許文献１には、その第７頁にレンズのラジアルディストーション（Radial Distortion）を補正するためのモデルが開示されている。また、非特許文献２の第１３頁にはレンズ歪を有するカメラのモデルが開示されている。尚、このレンズ歪のモデルについては、Slama,C.C. ed "Manual of Photgrammetry, 4th edition, American Society of Photogrammetry(1980)"によることが紹介されている。
【０００６】
非特許文献３の第３６６頁にはレンズ歪を有するカメラのモデルが開示されている。尚、レンズ歪のモデルは"Manual of Photogrammetry(1980)"に見られることが紹介されている。また、非特許文献４の第１７８頁乃至第１８２頁には歪曲補正関数としてｎ次のテイラー展開、即ち多項式近似による方法が開示されている。
【０００７】
一方、曲線モデルに関し、非特許文献５において、Morgan、Mercer及びFlodinの頭文字から成るＭＭＦモデル(Morgan-Mercer-Flodinモデル)が解説されている。
【０００８】
【特許文献１】特開昭６４−１４７００号公報
【特許文献２】特開２００１−１５８３１３号公報
【非特許文献１】Zhengyou Zhang著「A Flexible New Technique for Camera Calibration」、Microsoft Research Technical Report: MRS-TR-98-71、(USA)1998年12月発行、第７頁
【非特許文献２】Gideon P. Stein Martin著「Internal Camera Calibration Using Rotation and Geometric Shapes」、Master's thesis published as AITR-1426. Chanuka 97/98、第13頁
【非特許文献３】Roger Y. Tsai著「An Efficient and Accurate Camera Calibration Technique for 3D Machine Vision」、Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Miami Beach, FL、 (USA)1986年発行、364-374頁
【非特許文献４】Richard Hartley及びAndrew Zisserman著「Multiple View  Geometry in Computer Vision」、Cambridge University Press. (UK)2000年8月発行、178-182頁
【非特許文献５】Paul H. Morgan、L. Preston Mercer及びNestor W. Flodin著「General model for nutritional responses of higher organisms」、Proceedings of National Academy of Sciences, (USA) Vol.72, No.11、1975年11月発行、4327-4331頁
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
前掲の特許文献１においては、指数関数により広角レンズの歪特性をモデル化しようとしているが、非球面で作られたレンズ特性を精度よく補正することには言及されていない。また、前述のように、特許文献２で開示されている方法は、広角レンズを使用した場合のラジアルディストーション（Radial Distortion）を補正することが考慮されていないので、カメラ画像に予想軌跡を重畳表示したときに、実際の車両の予想軌跡からずれるおそれがある。また、上記特許文献１及び２の何れにおいても、実際のレンズの歪曲特性に対し精度よく画像の歪曲を補正する方法については、開示されていない。
【００１０】
一方、非特許文献１乃至３では、４次多項式により歪曲特性がモデル化されている。これによれば、画角が然程広くないレンズを使用するときは、実用上問題ない程度に歪曲特性を補正することが可能であるが、広角レンズを使用するときには十分な補正を行うことができない。更に、非特許文献４に記載のように、多項式による近似方法において次数を上げたとしても、必ずしも精度のよい近似が得られるとは限らない。
【００１１】
以上のように、従来は、画像の歪曲特性を２次乃至４次程度の多項式曲線で近似している例が多く見られるが、例えば駐車支援装置等に用いられている車載カメラは広角レンズが使用されているため、前記の多項式による近似では画像の周辺部が十分に補正できず、表示位置のずれが生ずる。また、広角レンズを用いて走路や障害物等、画像中の環境状況を表す対象を画像処理により検出する際においても、高精度の歪曲補正方法が求められる。更に、今後、コンピュータの計算能力の増大を考慮し、入力画像そのものの歪曲を取り除いて、自然な画像を表示し得るようにすることも考えられる。
【００１２】
そこで、本発明は、例えば歪曲を伴うレンズを用いたカメラ等の撮像手段によって撮像した画像に対し、歪曲補正を含む画像処理を適切に行う画像処理方法及び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】
【００１３】
上記の課題を達成するため、本発明は、請求項１に記載のように、撮像手段によって撮像した画像を処理する画像処理方法において、前記撮像手段によって撮像した画像を、ＭＭＦモデルによって歪曲補正することとしたものである。
【００１４】
尚、上記の「ＭＭＦモデル」とは、考案者３名Morgan、Mercer及びFlodinの頭文字から成り、Morgan-Mercer-Flodinモデルとも呼ばれ、前掲の非特許文献５をはじめ多数の文献で引用され、一般的に知られている。また、上記の「撮像手段」は、歪曲を伴うレンズを用いたカメラ、「撮像した画像」はカメラ画像を含む。例えば、歪曲を伴うレンズとしては広角レンズがあり、広角レンズ用いたカメラが撮像手段に包含される。
【００１５】
上記請求項１に記載の画像処理方法において、更に、請求項２に記載のように、前記撮像手段によって撮像した画像に対し、ＭＭＦモデルによって歪曲補正した画像を表示することとしてもよい。更に、請求項３に記載のように、前記撮像手段によって撮像した背景画像に対し、ＭＭＦモデルによって歪曲補正した画像を表示することとしてもよい。また、請求項４に記載のように、前記撮像手段によって撮像した画像中の環境状況を表す対象に対し、ＭＭＦモデルによって歪曲補正した画像を表示することとしてもよい。
【００１６】
そして、請求項５に記載のように、撮像手段によって撮像した画像を処理する画像処理方法において、前記撮像手段を移動体に搭載し、前記撮像手段によって撮像した画像に基づき、前記移動体の移動予想軌跡を推定し、推定結果の移動予想軌跡を表す幾何学的形状に対し、ＭＭＦモデルによって歪曲補正することとしてもよい。更に、請求項６に記載のように、前記幾何学的形状に対しＭＭＦモデルによって歪曲補正した画像を表示することとしてもよい。
【００１７】
前記「移動体の移動予想軌跡」とは、移動体が移動すると予想されるコース（軌跡）を意味し、「移動予想軌跡を表す幾何学的形状」とは、移動予想軌跡を表示するときに、その予想軌跡の表示位置や形状等を含む幾何学的な形状である。また、前記「環境状況を表す対象」とは、撮像手段で撮像した背景画像（シーン画像）中に映っている走路や障害物等の検出対象をいう。
【００１８】
また、本発明の画像処理装置は、請求項７に記載のように、撮像手段によって撮像した画像を処理する画像処理装置において、前記撮像手段によって撮像した画像に対し、ＭＭＦモデルによって歪曲補正する画像処理手段を備えることとしたものである。更に、請求項８に記載のように、前記撮像手段によって撮像した画像に対し、ＭＭＦモデルによって歪曲補正した画像を表示する表示手段を備えたものとしてもよい。
【００１９】
上記請求項８に記載の画像処理装置において、請求項９に記載のように、前記画像処理手段が、前記撮像手段によって撮像した画像中の背景に対し、ＭＭＦモデルによって歪曲補正し、前記表示手段が、前記歪曲補正後の背景画像を表示するように構成してもよい。更に、請求項１０に記載のように、前記画像処理手段が、前記撮像手段によって撮像した画像中の環境状況を表す対象に対し、ＭＭＦモデルによって歪曲補正し、前記表示手段が、前記歪曲補正後の対象画像を表示するように構成してもよい。
【００２０】
そして、請求項１１に記載のように、撮像手段によって撮像した画像を処理する画像処理装置において、前記撮像手段を移動体に搭載して成り、前記画像処理手段が、前記撮像手段によって撮像した画像に基づき、前記移動体の移動予想軌跡を推定する推定手段を具備し、前記画像処理手段が、前記推定手段が推定した移動予想軌跡を表す幾何学的形状に対し、ＭＭＦモデルによって歪曲補正するように構成してもよい。また、請求項１２に記載のように、前記幾何学的形状に対し、ＭＭＦモデルによって歪曲補正した後の移動予想軌跡画像を表示する表示手段を備えたものとしてもよい。
【発明の効果】
【００２１】
本発明は上述のように構成されているので以下の効果を奏する。即ち、請求項１乃至４に記載の画像処理方法においては、撮像手段によって撮像した画像を、ＭＭＦモデルによって歪曲補正することとしているので、歪曲補正を含む画像処理を適切に行うことができる。例えば撮像手段たるカメラが広角レンズを用いたものである場合でも、広角レンズによって撮影された画像に対し、適切に歪曲補正することができる。
【００２２】
特に、請求項５及び６に記載の画像処理方法によれば、移動体に搭載された撮像手段によって撮像された画像に対しても、歪曲補正を含む画像処理を適切に行うことができる。
【００２３】
また、請求項７乃至１０に記載の画像処理装置によれば、撮像手段によって撮像した画像を、ＭＭＦモデルによって歪曲補正し、画像処理を適切に行うことができる。例えば撮像手段たるカメラが広角レンズを用いたものである場合でも、広角レンズによって撮影された画像に対し、適切に歪曲補正することができる。
【００２４】
特に、請求項１１及び１２に記載の画像処理装置によれば、移動体に搭載された撮像手段によって撮像された画像に対しても、歪曲補正を含む画像処理を適切に行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
上記の構成になる本発明の画像処理方法及び装置の具体的一態様について、以下に図面を参照して説明する。図１に記載の画像処理装置は、撮像手段ＶＤによって撮像した画像に対し、ＭＭＦモデルによって歪曲補正する画像処理手段ＶＡを備えたもので、ここで撮像手段ＶＤによって撮像した画像を処理する態様と、更に、表示手段ＤＳを備えた態様を含む。表示手段ＤＳは、撮像手段ＶＤによって撮像した画像に対し、ＭＭＦモデルによって歪曲補正した画像を表示するものであるが、画像処理装置としては、表示することなくそのまま次段の処理に供するように構成してもよい。
【００２６】
また、画像処理手段ＶＡは、撮像手段ＶＤによって撮像した画像中の背景に対し、ＭＭＦモデルによって歪曲補正するように構成し、表示手段ＤＳが、歪曲補正後の背景画像を表示するように構成することができる。更に、撮像手段ＶＤによって撮像した画像中の環境状況を表す対象に対し、ＭＭＦモデルによって歪曲補正するように構成し、表示手段ＤＳが、歪曲補正後の対象画像を表示するように構成することもできる。
【００２７】
図２に記載の画像処理装置は、撮像手段ＶＤが移動体ＭＢに搭載されたもので、画像処理手段ＶＡは、撮像手段ＶＤによって撮像した画像に基づき、移動体ＭＢの移動予想軌跡を推定する推定手段ＥＳを具備している。画像処理手段ＶＡは、推定手段ＥＳが推定した移動予想軌跡を表す幾何学的形状に対し、ＭＭＦモデルによって歪曲補正し、以下に示すように、表示手段ＤＳが、歪曲補正後の移動予想軌跡画像を表示するように構成することもできる。
【００２８】
図３は、上記の画像処理装置を路面走行レーン検出装置に適用したときの実施形態を示すもので、図示しない車両の前方に、撮像手段ＶＤとして例えばＣＣＤカメラ（以下、単にカメラという）ＣＭが装着されており、路面を含む車両前方の視界が連続して撮像される。カメラＣＭの映像信号は、ビデオ入力バッファ回路ＶＢ、同期分離回路ＳＹを経てＡ／Ｄ変換されフレームメモリＦＭに格納される。このフレームメモリＦＭに格納された画像データは、画像処理部ＶＣで処理される。画像処理部ＶＣは、画像データ制御部ＶＰ、歪曲補正部ＣＰ、エッジ検出部ＥＰ、直線検出部ＳＰ及び隣接レーン境界線特定部ＬＰで構成されている。
【００２９】
画像処理部ＶＣにおいては、フレームメモリＦＭ内の画像データから、画像データ制御部ＶＰでアドレス指定されたデータが呼び出されて歪曲補正部ＣＰに送られ、ここで歪曲補正処理が行われる。このように歪曲補正された画像に対してエッジ検出部ＥＰにてSobelオペレータ等によりエッジ検出が行われ、例えば道路白線の輪郭線に相当する画像上のエッジ点座標が抽出される。このエッジ点群に対して、直線検出部ＳＰにて直線の当てはめによって直線データが検出され、この直線データに基づき、隣接レーン境界線特定部ＬＰにて、それらの間隔や自車との相対的な位置関係より、レーン境界の位置として確からしい直線が選択されて道路境界線として認識され、走行レーンの境界線が特定される。尚、走行レーンの境界線としては、所謂白線のほか、ガードレール等も包含される。
【００３０】
そして、必要に応じて、走行レーンの幅、道路の曲率、姿勢角等の検出結果と共に、隣接レーン境界線特定部ＬＰの出力がシステム制御部ＳＣ（コンピュータ）に供給され、出力インターフェース回路ＯＵを介して外部のシステム機器（図示せず）に出力される。尚、図３におけるＣＬ、ＰＷ、ＩＮは夫々クロック回路、電源回路及び入力インターフェース回路である。
【００３１】
ところで、前述のように、実際のカメラレンズ（図示せず）には画像の中心から離れるほど像が小さくなるという歪曲が生じており、この歪曲を正しく補正しておかないと、直線や曲線を正しく検出できない。そこで、本実施形態においては、図３の歪曲補正部ＣＰにて、以下のように画像の歪曲補正が行われる。
【００３２】
先ず、歪曲していない画像を図４に示し、歪曲している画像を図５に示し、これらの画像間の関係、即ち、画像の歪曲の特性は以下のように表される。即ち、光軸を原点（図４及び図５の白点）として、図６に示すように、歪曲していない画像の像高Ｄ’（白点から黒点までの距離）と、歪曲している画像の像高Ｄ（白点から点描の点までの距離）との関係を、何らかのモデル式によって表現するのが一般的である。
【００３３】
例えば、前掲の非特許文献１乃至４においては、多項式近似によって歪曲特性が補正されている。前述のように、画角が然程広くないレンズを使用するときは多項式近似によっても実用上問題ないが、広角レンズを使用するときには歪曲特性の補正は十分でない。図７及び図８は、広角レンズ設計データに対して多項式で近似した結果を示すもので、図７は４次で近似した場合、図８は１０次で近似した場合を示す。多項式近似の誤差を小さくするには多項式関数の次数を多くする必要があるが、計算量の増大を容認し、図７の４次から図８の１０次まで次数を上げたとしても、図８を拡大して示す図９から明らかなように、真値と近似曲線との残渣は依然大きく、且つ、振動しており、誤差を低減することが難しい状況にある。
【００３４】
これに対し、本実施形態の歪曲補正部ＣＰにおいては、ＭＭＦモデル（Morgan-Mercer-Flodin Model）を用いて歪曲補正を行うこととしている。尚、このＭＭＦモデルは曲線モデルとして知られており、y＝（ab+cxd)/( b+xd)で表されるが、前掲の非特許文献５等に記載されているので説明は省略し、上記と同じ広角レンズ設計データに対してＭＭＦモデルを用いて歪曲補正を行なった実験結果を、図１０、及びこれを拡大した図１１に示す。
【００３５】
而して、本実施形態の歪曲補正部ＣＰによれば、図１１から明らかなように、図８及び図９に示す１０次の多項式近似に比べ、計算量を増大させることなく、真値と近似曲線との残渣が小さく収束していくことになる。尚、予め、複数のＭＭＦモデルを設定してテーブルとしてメモリに格納しておき、適宜何れかを選択して参照するように構成するとよい。
【００３６】
また、図１２及び図１３には、既知サイズで製作した正方格子状のパターンのキャリブレーションチャート（calibration chart）を用いた実験例を示す。ここで、キャリブレーションチャートは、その格子パターンが既知の３次元寸法で作られており、各格子間の相対的な位置・寸法が分かっている。カメラで撮影した画像上に映っている格子点の座標値を検出し、それらの格子点の座標値群と、キャリブレーションチャートの３次元寸法とを入力情報として、カメラの倍率や歪曲係数等のカメラ内部パラメータを校正することができることは知られている。この校正過程の歪曲補正パラメータ推定演算において従来技術では多項式モデルを適用しているのに対し、本発明ではＭＭＦモデルを適用している。
【００３７】
キャリブレーションチャートにおける格子点上の点がカメラの光学中心に向かう光線は、実際の歪曲特性の影響を受けて画像面上を通過するが、校正されて歪曲係数が正確であればキャリブレーションチャートの格子点上の点に向かう光線は、画像面上の同じ点を通過するはずである。しかし、実際には誤差を伴うので、一般には同じ点を通過せず、ずれた位置を通過することになる。このずれを残渣と呼ぶことにしており、図１２にはＭＭＦモデル、図１３には多項式近似を適用したときの残渣の例を示している。尚、図１２及び図１３においてはその残渣を画素数で表現しているが、図の判読性の観点から、実際の値を２０倍に拡大して示している。而して、図１２及び図１３を対比すれば明らかなように、図１２に示すＭＭＦモデルを適用した例ではその残渣がかなり小さく低減できていることが分かる。
【００３８】
更に、図１４はＭＭＦモデルを適用して歪曲した入力を補正した結果、図１５は多項式近似を適用して歪曲した入力を補正した結果を示す。図面で明示することが困難であるが、図１５の多項式近似を適用した結果では、本来直線として再現されなければならない箇所が波を打ち、歪曲補正精度が悪いのに対し、図１４のＭＭＦモデルを適用した結果では歪曲補正精度が大きく改善されている。
【００３９】
以上のようにＭＭＦモデルをカメラレンズの歪曲補正係数として用いることとすれば、上記の路面走行レーン検出装置においては、道路白線を認識する際に、道路曲率の検出精度が高まり、また自車と白線との位置及び姿勢関係の検出精度も高まる。車両に適用するその他の態様として、広角レンズのカメラを用いた駐車支援装置において、自車の後退予想軌跡を画面上にスーパーインポーズする際、その表示と実際の予想軌跡とのずれが少なくなる。また、障害物を認識するシステムにおいては、障害物の位置や大きさ及び姿勢などの検出精度が高まる。
【００４０】
尚、本発明は、画像処理装置としては、上記のような車両等の移動体に搭載される装置に限定されるものではなく、広角レンズのカメラを用いた種々の装置、種々の画像処理システムに適用することができ、画像処理性能を大きく向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本発明の一実施形態に係る画像処理装置の主要構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の他の実施形態に係る画像処理装置の主要構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の画像処理を路面走行レーン装置に適用した一実施形態を示すブロック図である。
【図４】画像処理に関し、歪曲していない画像の一例を示す正面図である。
【図５】画像処理に関し、歪曲している画像の一例を示す正面図である。
【図６】画像処理に関し、歪曲していない画像の像高と歪曲している画像の像高との関係を示す説明図である。
【図７】広角カメラのレンズ設計データに対して４次の多項式で近似したときの特性の一例を示すグラフである。
【図８】広角カメラのレンズ設計データに対して１０次の多項式で近似したときの特性の一例を示すグラフである。
【図９】広角カメラのレンズ設計データに対して１０次の多項式で近似したときの残渣を示すグラフである。
【図１０】広角レンズ設計データに対してＭＭＦモデルを用いて歪曲補正を行なったときの特性の一例を示すグラフである。
【図１１】広角カメラのレンズ設計データに対してＭＭＦモデルを用いて歪曲補正を行なったときの残渣を示すグラフである。
【図１２】既知サイズで製作した正方格子状のパターンのキャリブレーションチャートにＭＭＦモデルを適用したときの一例を示すグラフである。
【図１３】既知サイズで製作した正方格子状のパターンのキャリブレーションチャートに多項式モデルを適用したときの一例を示すグラフである。
【図１４】ＭＭＦモデルを適用して歪曲した入力を補正した画像の一例を示す正面図である。
【図１５】多項式近似を適用して歪曲した入力を補正した画像の一例を示す正面図である。
【符号の説明】
【００４２】
ＶＤ  撮像手段
ＶＡ  画像処理手段
ＤＳ  表示手段
ＣＭ  カメラ
ＶＢ  ビデオ入力バッファ回路
ＳＹ  同期分離回路
ＦＭ  フレームメモリ
ＶＣ  画像処理部
【図１】
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【図２】
2006127083.tif 000004
【図３】
2006127083.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
2006127083.tif 000008
【図７】
2006127083.tif 000009
【図８】
2006127083.tif 000010
【図９】
2006127083.tif 000011
【図１０】
2006127083.tif 000012
【図１１】
2006127083.tif 000013
【図１２】
2006127083.tif 000014
【図１３】
2006127083.tif 000015
【図１４】
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【図１５】
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