(57)【要約】【課題】入力画像に写る物体の実空間上での深度又は寸法を精度良く推定することができる、深度推定装置、深度推定方法及びプログラム、又は、寸法推定装置、寸法推定方法及びプログラムを提供する。【解決手段】入力画像について、予め学習された、深度を推定するための深度推定モデルに基づいて入力画像の各画素の深度を推定し、入力画像中の、実空間上の寸法が既知な部分の寸法情報の入力を受け付け、推定された、寸法情報の部分に対応する画素の各々の深度と、寸法情報とを用いて、推定された入力画像の各画素の深度を修正するための深度修正モデルのパラメータを算出する。【選択図】図１
2018132477.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像について、予め学習された、深度を推定するための深度推定モデルに基づいて前記入力画像の各画素の深度を推定する深度推定部と、
前記入力画像中の、実空間上の寸法が既知な部分の寸法情報の入力を受け付け、前記深度推定部により推定された、前記寸法情報の部分に対応する前記画素の各々の深度と、前記寸法情報とを用いて、前記深度推定部により推定された前記入力画像の各画素の深度を修正するための深度修正モデルのパラメータを算出する深度修正パラメータ算出部と、
を含む深度推定装置。
【請求項２】
前記寸法情報は、前記入力画像中の２点間の寸法であり、
前記深度修正パラメータ算出部は、前記寸法情報の２点に対応する２つの画素の各々の深度を、前記深度修正モデルにより修正したときの、前記２つの画素間の実空間上の寸法と、前記寸法情報の寸法とが等しいことを表す方程式を解くことにより、前記深度修正モデルのパラメータを算出する
請求項１記載の深度推定装置。
【請求項３】
前記深度修正パラメータ算出部は、２つ以上の前記寸法情報の入力を受け付け、
前記寸法情報の各々に対する、前記入力画像を撮像したカメラの焦点距離を示すパラメータを含む前記方程式を解くことにより、前記焦点距離を示すパラメータ、及び前記深度修正モデルのパラメータを算出する
請求項２記載の深度推定装置。
【請求項４】
請求項１〜３の何れか１項記載の深度推定装置と、
前記入力画像中の、寸法を推定したい部分の両端の指定を受け付け、前記深度推定装置の前記深度推定部により推定された、前記寸法を推定したい部分の両端に対応する画素の各々の深度と、前記深度修正パラメータ算出部により算出された前記深度修正モデルのパラメータと、前記両端に対応する画素の各々の座標とを用いて、前記寸法を推定したい部分の両端の実空間上の寸法を推定する寸法推定部と、
を含む寸法推定装置。
【請求項５】
深度推定部、及び深度修正パラメータ算出部を有する深度推定装置における深度推定方法であって、
前記深度推定部が、入力画像について、予め学習された、深度を推定するための深度推定モデルに基づいて前記入力画像の各画素の深度を推定するステップと、
前記深度修正パラメータ算出部が、前記入力画像中の、実空間上の寸法が既知な部分の寸法情報の入力を受け付け、前記深度推定部により推定された、前記寸法情報の部分に対応する前記画素の各々の深度と、前記寸法情報とを用いて、前記深度推定部により推定された前記入力画像の各画素の深度を修正するための深度修正モデルのパラメータを算出するステップと、
を含む深度推定方法。
【請求項６】
深度推定部、及び深度修正パラメータ算出部を有する深度推定装置と、寸法推定部と、を有する寸法推定装置における寸法推定方法であって、
前記深度推定部が、入力画像について、予め学習された、深度を推定するための深度推定モデルに基づいて前記入力画像の各画素の深度を推定するステップと、
前記深度修正パラメータ算出部が、前記入力画像中の、実空間上の寸法が既知な部分の寸法情報の入力を受け付け、前記深度推定部により推定された、前記寸法情報の部分に対応する前記画素の各々の深度と、前記寸法情報とを用いて、前記深度推定部により推定された前記入力画像の各画素の深度を修正するための深度修正モデルのパラメータを算出するステップと、
前記寸法推定部が、前記入力画像中の、寸法を推定したい部分の両端の指定を受け付け、前記深度推定装置の前記深度推定部により推定された、前記寸法を推定したい部分の両端に対応する画像の各々の深度と、前記深度修正パラメータ算出部により算出された前記深度修正モデルのパラメータとを用いて、前記寸法を推定したい部分の両端の実空間上の寸法を推定するステップと、
を含む寸法推定方法。
【請求項７】
コンピュータを、請求項１〜３の何れか１項記載の深度推定装置、又は請求項４記載の寸法推定装置の各部として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力画像に写る物体の実空間上での寸法を推定するための深度推定装置、寸法推定装置、深度推定方法、寸法推定方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
１枚の入力画像から、その画像に写る物体の寸法を測定するためには、撮影条件等を整えて画像内の画素と実世界での寸法を対応付ける必要がある。また、撮影条件を予め設定することなく、任意に撮影された画像内の寸法を推定する方法としては画像内の一部分の寸法を既知の情報として与えることで、寸法が既知である箇所との関係性によって対象箇所の寸法を推定する手法が存在している。
【０００３】
上述した方法を用いると、寸法が既知である物体と対象物体とのカメラからの距離が等しければ画素値の比がそのまま実空間上の寸法の比となるため、容易に推定を行うことができる。
【０００４】
例えば非特許文献１では、画像の消失点を用いて地面等の画像に写る平面上での深度変化とそれに応じた画像上での大きさの変化をモデル化することで、推定対象物体の寸法を推定する手法が提案されている。これにより、寸法が既知の参照物体と推定対象物体とが異なる深度に存在していた場合でも、寸法を推定することができる。
【０００５】
一方、画像情報に加えて深度センサを用いた深度情報を用いることができれば対象物体の三次元形状を得ることができるため当然寸法を求めることも容易となる。
【０００６】
例えば非特許文献２では、１枚の画像のみから深度を推定する手法が提案されている。これを用いて深度情報を得ることで、深度を考慮した三次元空間上での寸法を計算することができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】A. Criminisi, I. Reid and A. Zisserman, "Single View Metrology", IJCV 2000.
【非特許文献２】D. Eigen and R. Fergus, "Predicting Depth, Surface Normals and Semantic Labels with a Common Multi-Scale Convolutional Architecture", ICCV 2015.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上記特許文献１で提案されている手法では、画像から消失点を正しく求める必要があり、また参照物体と推定対象物体が同一の平面上に存在している必要があるため、適用範囲が限られている。このような限定条件を設けることなく多様なシーンにおいて画像１枚から実空間上の寸法を推定することが望ましい。
【０００９】
また、非特許文献２で提案されている手法によって推定される深度は、実際には、撮影するシーンによって大きな誤差が発生する傾向があり、推定された深度を深度センサで得られる深度の代わりに用いることは難しい。
【００１０】
本発明は、以上のような事情に鑑みてなされたものであり、入力画像に写る物体の深度を精度良く推定することができる深度推定装置、深度推定方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【００１１】
また、入力画像に写る物体の実空間上での寸法を精度良く推定することができる寸法推定装置、寸法推定方法、及び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】
【００１２】
上記目的を達成するために、本発明の深度推定装置は、入力画像について、予め学習された、深度を推定するための深度推定モデルに基づいて前記入力画像の各画素の深度を推定する深度推定部と、前記入力画像中の、実空間上の寸法が既知な部分の寸法情報の入力を受け付け、前記深度推定部により推定された、前記寸法情報の部分に対応する前記画素の各々の深度と、前記寸法情報とを用いて、前記深度推定部により推定された前記入力画像の各画素の深度を修正するための深度修正モデルのパラメータを算出する深度修正パラメータ算出部と、を含む。
【００１３】
なお、前記寸法情報は、前記入力画像中の２点間の寸法であり、前記深度修正パラメータ算出部は、前記寸法情報の２点に対応する２つの画素の各々の深度を、前記深度修正モデルにより修正したときの、前記２つの画素間の実空間上の寸法と、前記寸法情報の寸法とが等しいことを表す方程式を解くことにより、前記深度修正モデルのパラメータを算出するようにしても良い。
【００１４】
また、前記深度修正パラメータ算出部は、２つ以上の前記寸法情報の入力を受け付け、前記寸法情報の各々に対する、前記入力画像を撮像したカメラの焦点距離を示すパラメータを含む前記方程式を解くことにより、前記焦点距離を示すパラメータ、及び前記深度修正モデルのパラメータを算出するようにしても良い。
【００１５】
上記目的を達成するために、本発明の寸法推定装置は、請求項１〜３の何れか１項記載の深度推定装置と、前記入力画像中の、寸法を推定したい部分の両端の指定を受け付け、前記深度推定装置の前記深度推定部により推定された、前記寸法を推定したい部分の両端に対応する画素の各々の深度と、前記深度修正パラメータ算出部により算出された前記深度修正モデルのパラメータと、前記両端に対応する画素の各々の座標とを用いて、前記寸法を推定したい部分の両端の実空間上の寸法を推定する寸法推定部と、を含む。
【００１６】
上記目的を達成するために、本発明の深度推定方法は、深度推定部、及び深度修正パラメータ算出部を有する深度推定装置における深度推定方法であって、前記深度推定部が、入力画像について、予め学習された、深度を推定するための深度推定モデルに基づいて前記入力画像の各画素の深度を推定するステップと、前記深度修正パラメータ算出部が、前記入力画像中の、実空間上の寸法が既知な部分の寸法情報の入力を受け付け、前記深度推定部により推定された、前記寸法情報の部分に対応する前記画素の各々の深度と、前記寸法情報とを用いて、前記深度推定部により推定された前記入力画像の各画素の深度を修正するための深度修正モデルのパラメータを算出するステップと、を含む。
【００１７】
上記目的を達成するために、本発明の寸法推定方法は、深度推定部、及び深度修正パラメータ算出部を有する深度推定装置と、寸法推定部と、を有する寸法推定装置における寸法推定方法であって、前記深度推定部が、入力画像について、予め学習された、深度を推定するための深度推定モデルに基づいて前記入力画像の各画素の深度を推定するステップと、前記深度修正パラメータ算出部が、前記入力画像中の、実空間上の寸法が既知な部分の寸法情報の入力を受け付け、前記深度推定部により推定された、前記寸法情報の部分に対応する前記画素の各々の深度と、前記寸法情報とを用いて、前記深度推定部により推定された前記入力画像の各画素の深度を修正するための深度修正モデルのパラメータを算出するステップと、前記寸法推定部が、前記入力画像中の、寸法を推定したい部分の両端の指定を受け付け、前記深度推定装置の前記深度推定部により推定された、前記寸法を推定したい部分の両端に対応する画像の各々の深度と、前記深度修正パラメータ算出部により算出された前記深度修正モデルのパラメータとを用いて、前記寸法を推定したい部分の両端の実空間上の寸法を推定するステップと、を含む。
【００１８】
上記目的を達成するために、本発明のプログラムは、コンピュータを、上記深度推定装置及び上記寸法推定装置の各部として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１９】
本発明に係る深度推定装置、深度推定方法、及びプログラムによれば、入力画像に写る物体の深度を精度良く推定することができることが可能となる。
【００２０】
本発明に係る寸法推定装置、寸法推定方法、及びプログラムによれば、入力画像に写る物体の寸法を精度良く推定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】実施形態に係る寸法推定装置の機能的な構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態に係る寸法推定装置における入力画像の一例を示す模式図である。
【図３】実施形態に係る寸法推定処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、本実施形態について図面を用いて説明する。
【００２３】
本実施形態に係る寸法推定装置は、上記非特許文献２で提案されている、画像１枚を入力として深度を推定する手法を活用して、推定された深度に基づいて、入力画像に写る物体の実空間上での寸法、又は入力画像における寸法を推定したい部分の寸法を推定する。ただし、上記非特許文献２で提案されている手法には、上述したように、撮影シーンによっては大きな誤差が発生するという欠点がある。そこで、本実施形態では、入力画像の各画素について推定された深度の誤差を修正することにより、推定された深度を実空間における深度マップに近付けると共に、修正した深度を用いて、入力画像における寸法を推定したい部分の寸法を推定することで、入力画像に対応する任意箇所の実空間における寸法を精度良く推定する。
【００２４】
まず、深度を推定するための深度推定モデルに基づいて推定された各画素の深度（誤差を含む各画素の深度）をｚとし、実空間上の各画素の深度（実際の深度）を
【数１】
2018132477.tif 000003
としたとする。この場合において、両者には、パラメータａを有する
【数２】
2018132477.tif 000004
で示されるような比例の関係が存在していることを仮定する。
【００２５】
このような比例の関係に加えて、入力画像における既知の寸法情報（実空間上の寸法情報）を用いると、パラメータａを求める方程式が得られる。
【００２６】
すなわち、入力画像における寸法を推定したい部分の寸法を求める際に必要となる、カメラの焦点距離を示すパラメータｆが未知のパラメータであることを考慮すると、入力画像における寸法を推定したい部分の寸法を求めるためには、パラメータａ及びパラメータｆの２つの未知のパラメータを求める必要がある。
【００２７】
そこで、本実施形態では、上述した比例の関係に、入力画像における２箇所の寸法情報を与えて、２つの連立方程式を作成し、これらの２つの連立方程式を解くことによって、パラメータａ、及びパラメータｆを求める。また、求めたパラメータａによって誤差が修正された各画素の深度と、推定対象物の寸法の両端に対応する各々の画素の座標を用いることで、推定対象物の実空間上での寸法を三次元的に算出する。
【００２８】
図１は、本実施形態に係る寸法推定装置１０の機能的な構成を示すブロック図である。図１に示すように、第１実施形態に係る寸法推定装置１０は、深度推定装置１１、及び、寸法推定部１８を備えている。また、深度推定装置１１は、深度推定部１２、深度推定モデル記憶部１４、及び、深度修正パラメータ算出部１６を備えている。
【００２９】
なお、本実施形態に係る寸法推定装置１０は、入力画像２０を示す画像情報、入力画像２０に対応する、実空間上の寸法が既知な部分の寸法情報２２、及び、寸法を推定したい推定対象部分の両端の位置情報２４を入力として、寸法を推定したい部分の実空間上での寸法情報２６を出力とする。
【００３０】
深度推定部１２は、上記非特許文献１で提案されている深度推定手法を用いて、入力画像２０の各画素の深度を推定する。本実施形態では、入力画像２０に対応する、深度を推定するための深度推定モデルが予め学習され、学習された深度推定モデルが深度推定モデル記憶部１４に予め記憶されている。深度推定部１２は、深度推定モデルを用いて、入力画像２０の各画素の深度を推定する。ここでは、入力画像２０の各画素の深度をｚで表し、入力画像２０の画素ｉの深度をｚｉで表す。
【００３１】
深度修正パラメータ算出部１６は、推定された深度ｚに対して、実空間上での深度に対する誤差を打ち消すような修正を行う。
【００３２】
まず、深度修正パラメータ算出部１６は、入力画像２０上で寸法が既知である２箇所の指定を受け付け、指定された２箇所の寸法の入力を受け付ける。寸法情報の入力は、一例として図２に示すように、箇所毎に、入力画像２０上の２点３０、３２を指定すると共に、２点３０、３２間の実空間上の距離を入力することで行う。
【００３３】
ここで、指定された箇所の画素の座標と、深度推定部１２により推定された各画素の深度ｚを用いると、深度ｚにおける寸法を算出することができるが、上記非特許文献１の深度推定手法によって推定される深度ｚは誤差を含むことが知られており、推定された深度ｚをそのまま用いると、指定された箇所の寸法を精度良く求めることができない。
【００３４】
そこで、本実施形態では、実際の深度
【数３】
2018132477.tif 000005
【００３５】
が、推定された深度ｚに基づく関数ｇ（ｚ）で表されると仮定し、既知の寸法情報を用いて関数ｇ（ｚ）が有するパラメータを求めることで、入力画像２０の画素ｉの深度ｚｉの誤差の修正を行う。
【００３６】
なお、関数ｇ（ｚ）としては、下記（１）式乃至（４）式に示すような、様々な関数を用いることができる。本実施形態では、下記（１）式で表現した関数ｇ（ｚ）を、深度修正モデルとして用い、推定された深度を修正する際に必要となるパラメータを、パラメータａのみとした場合について説明する。
【００３７】
＜深度修正モデルとする関数ｇ（ｚ）の例＞
【数４】
2018132477.tif 000006
…（１）
【数５】
2018132477.tif 000007
…（２）
【数６】
2018132477.tif 000008
…（３）
【数７】
2018132477.tif 000009
…（４）
なお、ｅは自然対数である。
【００３８】
また、入力画像２０上の（ｘ，ｙ）座標と、各画素の深度ｚとを用いて、実空間の三次元座標を求めるためには、カメラの焦点距離を示すパラメータｆを求める必要がある。そこで、本実施形態では、深度修正パラメータ算出部１６は、２箇所の既知の寸法情報を用いて２つの連立方程式を作成し、２つの連立方程式を解くことにより、関数ｇ（ｚ）のパラメータａ及びパラメータｆの値を求める。
【００３９】
指定された２箇所のうちの一方の箇所の両端の２点の画素をｉ、ｊとすると、２点間を結ぶ距離ｌは、パラメータａ及びパラメータｆを用いて下記（５）式のように表される。また、他方の箇所の両端の２点の画素をｉ’、ｊ’とすると、２点間を結ぶ距離ｌ’は、パラメータａ及びパラメータｆを用いて下記（６）式のように表される。このように、２箇所の既知の寸法情報を用いて、２つの画素間の実空間上の寸法と、寸法情報の寸法とが等しいことを表す２つの等式が得られる。
【００４０】
【数８】
2018132477.tif 000010
…（５）
【００４１】
【数９】
2018132477.tif 000011
…（６）
【００４２】
パラメータａ及びパラメータｆの２つの未知のパラメータに対して、２つの等式が存在するため、これらを連立させてパラメータａ及びパラメータｆを下記（７）式及び下記（８）式のように求めることができる。
【００４３】
【数１０】
2018132477.tif 000012
…（７）
【００４４】
【数１１】
2018132477.tif 000013
…（８）
【００４５】
ここで、Ａ、Ａ’、Ｂ、Ｂ’は、下記（９）式乃至下記（１２）式に示すように定められる。
【００４６】
【数１２】
2018132477.tif 000014
…（９）
【数１３】
2018132477.tif 000015
…（１０）
【数１４】
2018132477.tif 000016
…（１１）
【数１５】
2018132477.tif 000017
…（１２）
【００４７】
寸法推定部１８は、深度修正パラメータ算出部１６により算出されたパラメータａ及びパラメータｆと、入力画像２０における寸法を推定したい部分の両端に対応する画素の各々の座標と、深度推定部１２によって推定された、入力画像２０における寸法を推定したい部分の両端に対応する画素の各々の深度とを、上記（５）式に代入し、推定対象物の寸法を推定する。
【００４８】
なお、深度修正パラメータ算出部１６において、指定した値によっては必ずしもパラメータａ及びパラメータｆの値が正しく求まらない場合がある。そのような場合には、以下の場合分けによって適切な処理を行う。
【００４９】
（Ａ）Ｂ＝Ｂ’＝０の場合
【００５０】
この場合、上記（３）式によってパラメータａを求めることができないため、適切なパラメータを求めることができない。しかし、上記（５）式を用いてａ／ｆを下記（１３）式のように求めることができる。
【００５１】
【数１６】
2018132477.tif 000018
…（１３）
【００５２】
そして、寸法推定部１８で入力される推定対象物の両端の画素ｉ＊、ｊ＊が、ｚｉ＊＝ｚｊ＊を満たしている場合は、上記（５）式により、ａ／ｆと、寸法を推定したi
部分の両端に対応する画素の各々の座標と、寸法を推定したい部分の両端に対応する画素の各々の深さとを用いて、寸法を算出することができるため、算出された値を出力する。
【００５３】
一方、ｚｉ＊＝ｚｊ＊を満たさない場合は、適切な寸法を算出することができないため、利用者が既知の寸法情報を再入力する等して、パラメータ推定を行う必要がある。
【００５４】
（Ｂ）上記（Ａ）以外で上記（７）式によってａが求まらない場合
【００５５】
この場合は、入力された既知寸法情報が不適切であるために正しいパラメータを算出することができていない。そのため、利用者により正確な既知の寸法情報を入力するように促す等により、適切な寸法情報の取得を試る。
【００５６】
また、カメラの焦点距離を示すパラメータｆについては、カメラ固有のパラメータである。そのため、同一カメラで撮影された画像を用いて再度寸法推定を行う場合には、パラメータｆを使い回すことができる。その場合、既知のパラメータｆ及び上記（５）式を用いることにより、１箇所の既知寸法情報を入力とするだけで、パラメータａを求めることができる。
【００５７】
なお、本実施形態に係る寸法推定装置１０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、各種プログラムを記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）を備えたコンピュータ装置で構成される。また、寸法推定装置１０を構成するコンピュータは、ハードディスクドライブ、不揮発性メモリ等の記憶部を備えていても良い。本実施形態では、ＣＰＵがＲＯＭ、ハードディスク等の記憶部に記憶されているプログラムを読み出して実行することにより、上記のハードウェア資源とプログラムとが協働し、上述した機能が実現される。
【００５８】
本実施形態に係る寸法推定装置１０による寸法推定処理の流れを、図３に示すフローチャートを用いて説明する。本実施形態では、寸法推定装置１０に、寸法推定処理の実行を開始するための予め定めた情報が入力されたタイミングで寸法推定処理が開始されるが、寸法推定処理が開始されるタイミングはこれに限らず、例えば、入力画像が入力されたタイミングで寸法推定処理が開始されても良い。
【００５９】
ステップＳ１０１では、深度推定部１２が、入力画像２０を示す画像情報を入力することにより、入力画像２０を取得する。
【００６０】
ステップＳ１０３では、深度推定部１２が、深度推定モデル記憶部１４に記憶されている深度推定モデルを読み出すことにより、深度推定モデルを取得する。
【００６１】
ステップＳ１０４では、深度推定部１２が、深度推定モデルを用いて、入力画像２０の各画素の深度を推定する。
【００６２】
ステップＳ１０５では、深度修正パラメータ算出部１６が、入力画像２０における、実空間上の寸法が既知な部分の寸法情報の入力を促し、入力された寸法情報を取得する。
【００６３】
ステップＳ１０７では、深度修正パラメータ算出部１６が、入力された寸法情報の寸法と、推定された画素の深度と、寸法情報に対応する画素の各々の座標と、上記（５）式及び（６）式とを用いて、深度修正モデルのパラメータを算出する。本実施形態では、深度修正パラメータ算出部１６は、パラメータａ及びパラメータｆを算出する。
【００６４】
ステップＳ１０９では、寸法推定部１８が、例えば、利用者に、入力画像２０における寸法を推定したい部分の両端の座標を示す位置情報の入力を促すと共に、利用者により入力された位置を指定位置とすることにより、寸法を推定したい部分の両端の位置を取得する。
【００６５】
ステップＳ１１１では、寸法推定部１８が、入力画像２０における寸法を推定したい部分の両端の座標と、入力画像２０における寸法を推定したい部分の両端に対応する画素の各々の深度と、算出されたパラメータａ及びパラメータｆとを、上記（５）式に代入することにより、入力画像２０における寸法を推定したい部分の寸法を推定する。
【００６６】
ステップＳ１１３では、寸法推定部１８が、推定された寸法を示す寸法情報を出力し、本寸法推定処理のプログラムの実行を終了する。なお、本実施形態では、推定された寸法をディスプレイ等の表示手段に表示させたり、推定された寸法を示すデータを記憶手段に記憶させたりすることにより、寸法情報を出力する。
【００６７】
このように、本実施形態では、入力画像２０について、予め学習された、深度を推定するための深度推定モデルに基づいて入力画像２０の各画素の深度を推定する。また、入力画像２０中の、実空間上の寸法が既知な部分の寸法情報の入力を受け付け、推定された、寸法情報の部分に対応する画素の各々の深度と、寸法情報とを用いて、推定された入力画像２０の各画素の深度を修正するための深度修正モデルのパラメータを算出する。
【００６８】
また、入力画像２０中の、寸法を推定したい部分の両端の指定を受け付け、推定された、寸法を推定したい部分の両端に対応する画素の各々の深度と、算出された深度修正モデルのパラメータと、寸法を推定したい部分の両端に対応する画素の各々の座標とを用いて、寸法を推定したい部分の両端の実空間上の寸法を推定する。
【００６９】
なお、本実施形態では、図１に示す機能の構成要素の動作をプログラムとして構築し、寸法推定装置１０として利用されるコンピュータにインストールして実行させるが、これに限らず、ネットワークを介して流通させても良い。
【００７０】
また、構築されたプログラムをハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体に格納し、コンピュータにインストールしたり、配布したりしても良い。
【符号の説明】
【００７１】
１０  寸法推定装置
１１  深度推定装置
１２  深度推定部
１４  深度推定モデル記憶部
１６  深度修正パラメータ算出部
１８  寸法推定部
２０  入力画像
２２  既知の寸法情報
２４  推定対象の位置情報
２６  寸法情報
【図１】
2018132477.tif 000019
【図２】
2018132477.tif 000020
【図３】
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