(57)【要約】【課題】カラーコード化された構造によるカメラ較正のための方法及び装置（３０）が記載される。【解決手段】カメラ較正方法は、カラーコード化された構造が捕捉される画像をカメラから受信するステップ（１０）と、画像において複数の座標を決定するステップ（１１）と、座標点を用いてカメラ較正を実行するステップ（１２）とを有する。カラーコード化された構造は、異なるカラーチャネルにおける少なくとも２組のパターンを含む。【選択図】図１
2015171143.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
構造が捕捉される画像をカメラから受信するステップと、
前記画像において前記構造に関連する複数の座標点を決定するステップと、
前記座標点を用いてカメラ較正を実行するステップと
を有し、
前記捕捉される構造は、異なるカラーチャネルにおける少なくとも２組のパターンを含むカラーコード化された構造である、
カメラ較正方法。
【請求項２】
前記カラーコード化された構造の前記少なくとも２組のパターンを識別するステップと、
前記カラーコード化された構造のパターンの組ごとに座標点のサブセットを夫々決定するステップと
を更に有する、請求項１に記載のカメラ較正方法。
【請求項３】
前記カラーコード化された構造は、異なるカラーチャネルにおける２組のパターンを含み、該２組のパターンの各組は夫々、平行なストライプの束である、
請求項１に記載のカメラ較正方法。
【請求項４】
前記平行なストライプの２つの束は、直交する、
請求項３に記載のカメラ較正方法。
【請求項５】
前記カラーコード化された構造の前記２組のパターンを識別するステップと、
前記カラーコード化された構造のパターンの組ごとに座標点のサブセットを夫々決定するステップと
を更に有する、請求項３に記載のカメラ較正方法。
【請求項６】
パターンの組ごとに、前記座標点のサブセットは、前記平行なストライプの束の両側に沿って位置する、
請求項５に記載のカメラ較正方法。
【請求項７】
複数の画像を前記カメラから受信するステップと、
前記複数の画像の夫々について複数の座標点を決定するステップと
を更に有する、請求項１乃至６のうちいずれか一項に記載のカメラ較正方法。
【請求項８】
前記カラーコード化された構造に関連する前記複数の座標点の決定を精緻化するステップ
を更に有する、請求項１乃至７のうちいずれか一項に記載のカメラ較正方法。
【請求項９】
前記カラーコード化された構造は、カラーコード化されたグラフである、
請求項１乃至８のうちいずれか一項に記載のカメラ較正方法。
【請求項１０】
構造が捕捉される画像をカメラから受信するよう構成される画像受信ユニットと、
前記画像において前記構造に関連する複数の座標点を決定し、該座標点を用いてカメラ較正を実行するよう構成されるカメラ較正ユニットと
を有し、
前記捕捉される構造は、異なるカラーチャネルにおける少なくとも２組のパターンを含むカラーコード化された構造である、
カメラ較正装置。
【請求項１１】
前記カメラ較正ユニットは、前記カラーコード化された構造の前記少なくとも２組のパターンを識別し、前記カラーコード化された構造のパターンの組ごとに座標点のサブセットを夫々決定するよう構成される、
請求項１０に記載のカメラ較正装置。
【請求項１２】
前記カメラ較正ユニットは、前記カラーコード化された構造に関連する前記複数の座標点の決定を精緻化するよう構成される、
請求項１０又は１１に記載のカメラ較正装置。
【請求項１３】
コンピュータによって実行される場合に、該コンピュータに、
構造が捕捉される画像をカメラから受信させ、
前記画像において前記構造に関連する複数の座標点を決定させ、
前記座標点を用いてカメラ較正を実行させる
カメラ較正のための命令を記憶し、
前記捕捉される構造は、異なるカラーチャネルにおける少なくとも２組のパターンを含むカラーコード化された構造である、
コンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
特に、カラーコード化された構造を用いる、カメラ較正のための方法及び装置が提案される。カメラ較正と呼ばれる技術分野は、カメラの画像形成処理の記述のための数学モデルの特徴付けを目的としたアルゴリズム及びテクノロジを含む。加えて、そのような方法及び装置に適したコンピュータ可読媒体も提案される。
【背景技術】
【０００２】
カメラモデル推定、すなわち、カメラ較正（キャリブレーション）、のための１つの必須要件は、現実世界におけるある点の３Ｄ座標と、１つの較正画像又はそのような画像の組におけるそれらの投影との間のエラーのない一致の入力データセットである。入力データセットは、一般に、画像上で較正対象を捕捉してそれらから一致を取り出すことで、取得され得る［Ｉ］。文献において提案されており且つ市場において入手可能なカメラ較正アルゴリズムの大多数は、メトリック較正（metric  calibration）と呼ばれており、表記メトリックは、３Ｄ世界シーンの先験的に既知のメトリック情報の明示的な利己的利用をハイライト表示する。そのような実行のために、グリッドのようなパターンが、容易に検出可能であることから通常は利用され、単チャネルグレースケール画像の形で捕捉され得、メトリックカメラ較正に必要とされる所要のメトリック情報、すなわち、グリッド点の組及びそれらの座標、を提供することができる。
【０００３】
前述の主要な動向と並行して、一部の研究者は、較正対象から推測される非メトリック特徴のみを使用するカメラ較正のための異なるアプローチに取り組んでいる。そのようなアプローチの実施の一例は、同じ３Ｄラインから投影された画像点上の共線性制約の実施である［ＩＩ，ＩＩＩ］。そのような技術は幾つかの利点を提供する。３Ｄ世界の点座標の誤ったアライメントの好ましくない可能性は取り除かれる。すなわち、較正グリッドの３Ｄ座標の正確な再生が必要とされないほど、ロバスト性は高い。対応する推定問題の複雑性は最小限まで低減され、よって、特に、ゆがんだモデルを容易に生じさせる広角レンズを備えたカメラについて、カメラを較正することがより有効になる。
【０００４】
非メトリック較正アプローチは、基礎を成す推定問題の数式を作成する困難さのために、当該分野においてこれまでのところ大きな成功を手にしていない。加えて、関連するカメラモデル不確定性の完全な理解の欠如がある。［ＩＶ］に従って、非メトリック入力データを用いる完全ユークリッド較正は、３Ｄ座標点の共線性制約の実施のみならず、３Ｄライン束の間の直交性及び平行性をも必要とする。
【０００５】
グリッド様パターンのソースとして幅広く使用されている標準のチェッカーボードは、実際に、メトリック較正技術の必要性を満足するが、なお非メトリック較正アプローチのための最適な解決法ではない。それが、ラインの束を検出するようライン推定を目的とした低水準処理に達するとき、チェッカーボードのライン交差は、データ収集の無視できないかく乱をもたらす。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従って、本発明は、グリッド様構造のライン交差による好ましくないかく乱を排除しながら、同時に、点の共線性、ラインの平行性及び直交性といった他の要件を保持することができるカメラ較正のための改善された解決法を提案することを目的とする。具体的に、本発明は、カラーコード化された構造を用いて単一画像内のバイコンポーネント較正パターンの統合のための解決法を提案する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
一実施形態に従って、カメラ較正方法は、
異なるカラーチャネルにおける少なくとも２組のパターンを含むカラーコード化された構造が捕捉される画像をカメラから受信するステップと、
前記画像において前記カラーコード化された構造に関連する複数の座標点を決定するステップと、
前記座標点を用いてカメラ較正を実行するステップと
を有する。
【０００８】
然るに、カメラ較正装置は、
異なるカラーチャネルにおける少なくとも２組のパターンを含むカラーコード化された構造が捕捉される画像をカメラから受信するよう構成される画像受信ユニットと、
前記画像において前記カラーコード化された構造に関連する複数の座標点を決定し、該座標点を用いてカメラ較正を実行するよう構成されるカメラ較正ユニットと
を有する。
【０００９】
また、コンピュータ可読記憶媒体は、カメラ較正のための命令を記憶し、該命令は、コンピュータによって実行される場合に、該コンピュータに、
異なるカラーチャネルにおける少なくとも２組のパターンを含むカラーコード化された構造が捕捉される画像をカメラから受信させ、
前記画像において前記カラーコード化された構造に関連する複数の座標点を決定させ、
前記座標点を用いてカメラ較正を実行させる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】カメラ較正方法の１つの好適な実施形態を説明するフローチャートである。
【図２】カメラ較正方法の他の好適な実施形態を説明するフローチャートである。
【図３】カメラ較正方法の１つの好適な実施形態において使用されるカラーコード化された構造を例示する。
【図４】カメラ較正方法の１つの実例となる実施形態を表すフローチャートである。
【図５】図４に示されるカメラ較正方法の実例となる実施形態から得られる結果を示す。
【図６】図４に示されるカメラ較正方法の実例となる実施形態から得られる更なる結果を示す。
【図７】精緻化プロセスを含むカメラ較正方法の１つの好適な実施形態を説明するフローチャートである。
【図８】カラー画像及びグレースケール画像における垂直エッジとして較正データセットの検出結果を示す。
【図９】カメラ較正方法の好適な実施形態における精緻化プロセスにおいて使用される２つの実例となるエッジテンプレートを示す。
【図１０】カメラ較正方法の１つの好適な実施形態における実例となる精緻化プロセスを説明するフローチャートである。
【図１１】カメラ較正方法の好適な実施形態における精緻化プロセスにおいて利用される幾何学変換及び光度正規化技術を示す。
【図１２】精緻化プロセスの有無による提案されているカメラ較正方法の実例となる実施形態から得られる結果を示す。
【図１３】提案されているカメラ較正方法の好適な実施形態を用いる較正プロセスの改善を示す。
【図１４】カメラ較正方法の実施形態を実行するよう較正される装置の好適な実施形態を説明する概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
より良い理解のために、提案される解決法は、これより、図面を参照して以下の記載において、より詳細に説明されるべきである。解決法は、開示されている実例となる実施形態に制限されず、特定される特徴はまた、添付の特許請求の範囲で定義される提案されている解決法の適用範囲から逸脱することなしに便宜上組み合わされ及び／又は変更され得ることが理解される。
【００１２】
図１は、カメラ較正方法の好適な実施形態を概略的に説明する。カメラ較正方法は、異なるカラーチャネルによる少なくとも２組のパターンを含むカラーコード化された構造が捕捉される画像をカメラから受信するステップ１０と、画像においてカラーコード化された構造に関連する複数の座標点を決定するステップ１１と、座標点を用いてカメラ較正を実行するステップ１２とを有する。カラーコード化された構造は、異なるカラーチャネルによる少なくとも２組のパターンを含むあらゆる種類の構造であることができる。例えば、カラーコード化された構造は、カメラによって捕捉された２次元面に表示されるカラーコード化されたグラフであることができる。同様に、パターンの組は、あらゆる種類のパターン、例えば、平行なライン又は平行なストライプ、であることができる。
【００１３】
望ましくは、図２に示されるように、方法は、カラーコード化された構造の少なくとも２組のパターンを識別するステップ１３と、そしてパターンの組ごとに座標点のサブセットを夫々決定するステップ１１とを更に有する。この場合に、座標点の各サブセットは、カラーコード化された構造の対応するパターンの組と関連付けられる。
【００１４】
加えて、カメラ較正方法の１つの好適な実施形態は、カラーコード化された構造が捕捉される複数の画像をカメラから受信するステップ１０と、それらの画像の夫々について複数の座標点を決定するステップ１１とを任意に有することができる。カメラ較正の結果は、改善され得、１よりも多い画像が捕捉され使用されるときにより正確である。
【００１５】
全体として較正データセットとして表される座標点の決定及び収集は、夫々の画像内の較正対象（すなわち、この方法におけるカラーコード化された構造）の識別を目的としている。これは、画像特徴の組の検出と、それらと較正対象におけるソース特徴との間の一致の確立とを暗示する。
【００１６】
以下で、本発明の方法の一例となる好適な実施形態が詳細に記載され説明される。よく知られている機能又は構成の繰り返しの説明及び詳細な説明が本発明の主旨を不必要に不明瞭にする可能性があるとき、そのような詳細な説明は省略されることが留意されるべきである。
【００１７】
図３（ａ）は、２組のパターンを含むカラーコード化されたグラフである、好適な実施形態において使用される実例となるカラーコード化された構造を示す。２組のパターンの各組は平行なストライプの束であり、２つの束のカラーチャネルは異なる。望ましくは、平行なストライプの２つの束は相互に直交する。例えば、図３（ｂ）及び３（ｃ）に示されるように、平行なストライプの水平な束は赤色であり、垂直な束は青色である。基本的なパターンブロックを構成するためにここで使用される色、例えば、赤、青及び緑は、カメラの自動ホワイトバランスを簡単にするために選択される。提案されているカラーコード化された構造は、グレー階調の平均色を作り出す。これは、それが自動ホワイトバランスアルゴリズムの大部分の灰色仮説（gray-world  assumption）を満足し、よって、屋外及び屋内の両方の状況のために良好な較正ビューの成功した収集を可能にする場合に、有利である。この好適な実施形態において使用されるカラーコード化されたグラフに関し、ラインの束の数、各束のカラーチャネル、及びいずれか２つの束の間の相対角度は、当然ながら自由自在であり、異なる要求及び状況に応じて調整され得る。
【００１８】
カラーコード化されたグラフは、簡単に、異なる位置から及び異なる姿勢の下で較正されるべきカメラによって、スクリーン上に示され、捕捉され得る。それらの捕捉された画像は、初期較正画像データセットを提供する。画像データセットを取得することによって、画像における複数の座標点、すなわち、較正データセットは、その後のカメラ較正プロセスのために取り出され得る。
【００１９】
この好適な実施形態において、ユーザが介在する程度が低いアドホックアルゴリズムは、較正データセットの取り出しのために設計される。次数及び角度（１，０）のガウス−ラゲール（Gauss-Laguerre）円調和フィルタ（Circular  Harmonic  Filters）（ＧＬ−ＣＨＦ）による画像探査に基づく画像探査ツールが使用される。これは、高レベルの画像ノイズの存在下でさえロバストな検出器として試験されている［Ｖ］。それは、対応するＧＬ関数から導出される複素数値スティーラブルフィルタ（steerable  filter）であり、具体的に、階段状の画像特徴の検出のために合わせられる。この仲間に属するフィルタは、異なる画像特徴についてスケール−ローテーション不変性及び弁別能力を示す［ＶＩ，ＶＩＩ，ＶＩＩＩ，ＸＩ］。このアルゴリズムは、非メトリックカメラ較正のための入力データセットの収集を簡単にする。その代表的なステップは図４において表されている。
【００２０】
異なるカラーチャネルによる２組のパターンは最初に分割され（２０）、次に、各画像の赤及び青のチャネルに対してパターン検出が夫々実行される（２１，２２）。
【００２１】
図５（ａ）を参照すると、平行なストライプのパターンの各線についてのシード点の最初の取り出し２１が実行される。画像探査フィルタに対する最大応答を提供するピクセル位置は、標的ラインに位置するピクセル点であると推定される初期シード点として決定される。対応するライン方向は、ピクセル応答の位相から取り出される。次いで、平行なラインの束の共線シードの組が、図５（ｂ）に示されるようにグラフ上で探索される。検出されたシード点を経由し且つ検出されたライン方向に直交する画像スライスが検査される。フィルタ応答の大きさの全ての極大は、特定のパターンに含まれるラインの潜在的なシード点として選択される。初期シード点と同様に、夫々の選択されたシード点のライン方向は、ピクセル応答の位相から取り出される。
【００２２】
図４を参照すると、対応するラインの組の取り出し２２が、次いで、選択されたシード点の拡大によって実行される。各シード点は、当該分野における何らかの既知の技術であることができるエッジ・ウォーキング（edge-walking）技術を用いて拡大される。最後に、エッジの位置決め精度を高めるために、検出されたラインは、［ＩＸ］において提案されている面積に基づくエッジ追跡アルゴリズムを用いて、サブピクセル精度まで精緻化される。検出されたラインの夫々の選択されたエッジ点は、較正データセットとして取り出される。
【００２３】
上述され且つ図４で示されるように、較正データセットの取り出しの手順は、平行なストライプの２組のパターンに独立して夫々適用される。ラインの直交する束の２つの較正データセットは、図５（ｃ）及び５（ｄ）に示されるように、最終的に取り出される。図６は、複数の較正画像から得られる較正データセットの取り出しの更なる実例となる結果を提供する。図６（ａ）において、左の列に示されている較正画像の夫々について、ラインの直交する束の２つの較正データセットが取り出される。このとき、ラインの水平な束は中央に示され、垂直な束は右の列に示されている。図６（ｂ）は、赤−緑−青のパターンにおける検出されたグリッドラインを相応に示す。
【００２４】
この実例となる実施形態において、対象と画像点との間に確立される一致の程度は非メトリックである。言い換えると、同じ線に属する画像点は、１つのグループにまとめられるべきであり、同じパターンに属する画像ラインは同様に同じグループにまとめられるべきである。同じラインに属する点及び同じ束に属するラインのメトリック位置は無関係である。
【００２５】
提案されるカメラ較正方法に従って、新しいカラーコード化された構造が具体的に設計され、この構造は、異なるカラーチャネルの少なくとも２つの別個の組のパターン、例えば、平行なストライプの２つの束を含む。パターンの組は、高度な検出能とともにカメラ較正に必要とされる制約を同時に満足するよう、単一の較正画像において埋め込まれ得る。
【００２６】
平行なストライプの２つの束の例となる場合において、構造は、視覚コンテンツがラインセグメント交差を除くことによって有意に改善されるとして、ラインに基づく非メトリック較正技術によって必要とされる幾何制約を提供することができる。新しいパターンの特定の構造を利用すると、専用の検出器が定義され、この検出器は、局所傾斜駆動型の画像探査を用いて、極めてゆがんだビューからライン束を取り出すことができる。提案されるカメラ較正方法は、従って、エッジ検出器が入力画像データセットから高精度で交差していないラインを取り出すことを可能にし、点の共線性、ラインの平行性及びライン束の直交性の手かがりを暗黙のうちに備えている。
【００２７】
図７を参照すると、カメラ較正方法の他の好適な実施形態は、カラーコード化された構造に関連する複数の座標点の決定を精緻化するステップ（１４）を任意に有する。カラーコード化された構造の色特徴は、決定された座標点の何らかの起こり得る位置決めオフセットをもたらすことがあるので、その後のカメラ較正のためにより高い精度を達成するよう、最終の決定された較正データセットを精緻化し改善することが好ましい。
【００２８】
特に、カラーコード化された構造が、平行なストライプの２つの束を含むカラーコード化されたグラフである上記の実例となる実施形態に関し、カラーチャネルから取り出させるライン束は、図８に示されるように、対応するグレースケール画像におけるそれらの位置に対する微小変位の影響を受けることが知られる。図８（ａ）及び（ｂ）は、青チャネルに対して実行される垂直エッジの検出結果を示し、一方、図８（ｃ）及び（ｄ）は、グレースケール画像にオーバレイされている検出されたエッジ位置である。明らかなように、２つの画像における検出結果の間には、顕著な変位及び相違が存在する。
【００２９】
どちらのエッジ検出の方が信頼できるかを明らかにするために、エッジ検出の位置決め精度は、制御点としてグリッド上に一様に分布した検出可能な黒点を備えている較正対象を使用することによって、評価される。そのような有標パターンの使用によれば、パターンの組の様々な色組み合わせが解析され、検出されたエッジと基準制御点との間の平均正規距離がライン検出精度のインジケータとして測定される。表１は、幾つかの色組み合わせについての試験結果を示し、このとき、グレースケールチャネルは、より正確なエッジ位置決めを伴い、青／緑パッチは、最も位置決め精度が低いものである。
【００３０】
【表１】
2015171143.tif 000003
従って、上記の実例となる実施形態に関し、検出された較正データセット、すなわち、平行なストライプの検出された線上の選択されたエッジ点、の精緻化は、望ましくは、対応するグレースケール画像を使用することによって、特に、逆合成アルゴリズム（Inverse  Compositional  Algorithm）（ＩＣＡ）に基づき、実行される［Ｘ］。
【００３１】
ＩＣＡは、画像ステッチング及び特徴追跡のための画像アライメント、例えば、同じシーンの２つの別個の画像をアライメントする射影変換の推定、をそもそも目的としている。数式において、ＩＣＡは、次の最小化問題のための解を提供する：
【００３２】
【数１】
2015171143.tif 000004
この式で、ｍ＝ｘ（ｘ，ｙ）は、画像座標点を表し、Ｔ（ｍ）及びＩ（ｍ）は、アライメントされる２つの画像であり、Ω∈Ｒ２は、測光誤差の計算に寄与する画像ピクセルのサブセットであり、Ｗ（ｍ；ｐ）は、ベクトルｐ∈ＲＮによってパラメータ化される２次元の射影変換である。上記の式の反復最小化に関する詳細は、［Ｘ］において記載されており、ここでは明りょうさのために省略される。
【００３３】
この好適な実施形態において、検出された較正データセットの精緻化において上記のＩＣＡの式を適用するよう、テンプレートＴ（ｍ）は、画像エッジの外観の良好な近似であると考えられる２次元スムースステップ（smooth  step）関数として定義される：
【００３４】
【数２】
2015171143.tif 000005
この式で、δは、ステップ勾配を制御するパラメータである。この実施形態の実施において、５ピクセルに等しいδを有する３×１５のテンプレートが使用される。図９は、２つの実例となるテンプレートを示す。図９（ａ）では、δ＝０（ピクセル）、図９（ｂ）では、δ＝５（ピクセル）。
【００３５】
画像ラインは、カメラのレンズによって導入される歪みがどれほど深刻であるかに関わらず、直線セグメントとして局所近似され得ると考えられる。このことは、２次元剛体運動の部分空間に対する画像ワープの複雑さの低減を可能にする：
【００３６】
【数３】
2015171143.tif 000006
この式で、Ｒ（δθ）は、角度δθの２次元ローテーションである。ワープ関数（２）の関数行列式は容易に計算され、式（１）とともに、視覚的なエッジテンプレートと局所的な画像パッチとの間の最良のアライメントを提供するパラメータベクトルｐを推定するために、ＩＣＡ最適化フレームワークに当てはめられ得る。
【００３７】
図１０は、この実施形態における精緻化プロセスの詳細なステップを示す。精緻化プロセスは、望ましくは、提案される方法の先の実施形態において上記の決定ステップから検出されるエッジ点ごとに実行される。
【００３８】
較正データセットとしてその後に取り出される選択及び取得４０されたエッジ点の夫々について、原画像におけるパッチは、初期化されたエッジ位置及び方向ベクトルに従って定義される。幾何変換の初期化４１は、画像パッチを仮想テンプレートに関連付けるために実行される。エッジ点の位置及び局所エッジ方向が（ｍｉ，ｖｉ）と表される場合に、画像パッチの初期アライメントワープは、ｍｉを原点上に至らせ且つｖｉをｘ軸と平行に回転させる２次元剛体運動によって与えられる。局所エッジ方向は、カラーチャネルプロセッシングから検出されると考えられることに留意されたい。
【００３９】
初期化された幾何変換は、画像パッチを、図１１（ａ）に示されるように、テンプレートのｘ正領域及びｘ負領域に対応する２つの領域に分割するために使用される。画像パッチの光度正規化４２は、次いで、２つの領域の中間グレースケール値を夫々０及び１に変換する線形変換によって得られる。図１１（ｂ）は、光度正規化後の図１１（ａ）の同じ画像パッチを示し、仮想テンプレートの基準フレーム上にワープされる。言い換えると、図１１（ｂ）に示される幾何及び光度ワープは、最初のエッジ検出から推定されるエッジ位置決めの認識を表す。
【００４０】
その後、画像パッチは更に、式（２）の形でワープを直接に推定するＩＣＡ４３を用いて定義され、公称のテンプレートとワープされたテンプレートとの間の測光距離を最小化する。精緻化されたエッジ点は、次いで、推定されたワープを公称のテンプレートの中心点に適用して、画像面上の対応する点を計算することで、更新４４される。
【００４１】
図１２及び１３は、カラーコード化された構造に関連する座標点の決定の精緻化の実例となる結果を示す。較正データセットは、異なる姿勢をとるＧｏＰｒｏ  Ｈｅｒｏ  ３カメラによって撮影されたカラーコード化された構造の２６枚の写真から取得される。夫々の画像に埋め込まれているカラーコード化された構造のライン束は、先に提案された方法を用いて検出され、上記の精緻化プロセスによって精緻化される。図１２（ａ）及び（ｂ）は、精緻化プロセスによらないエッジライン検出結果であり、一方、図１２（ｃ）は、精緻化プロセス後のより正確なエッジ検出を示す。
【００４２】
較正データセットの検出及びその後の較正プロセスの改善は、更に、図１２に示される測定される。カメラモデルパラメータは夫々、カラーチャネルから取り出された原の較正データセットと、グレースケール画像からの精緻化された較正データセットとを用いて推定される。較正グリッドに関連する逆投影誤差は、較正画像ごとに計算される。各ビューにおける平均の逆投影誤差の低減は、精緻化された較正データセットの利用が較正精度の顕著な増大をもたらすことを示す。
【００４３】
本発明に従うカメラ較正方法を実行するよう構成される装置３０は、図１４において図式的に表されている。装置３０は、画像受信ユニット３１と、カメラ較正ユニット３２とを有する。画像受信ユニット３１は、カラーコード化された構造が捕捉される画像をカメラから受信１０するよう構成される。カラーコード化された構造は、異なるカラーチャネルによる少なくとも２組のパターンを含む。カメラ較正ユニット３２は、画像においてカラーコード化された構造に関連する複数の座標点を決定１１し、座標点を用いてカメラ較正を実行１２するよう構成される。任意に、カメラ較正ユニット３２はまた、カラーコード化された構造の少なくとも２組のパターンを識別１３し、カラーコード化された構造のパターンの組ごとに座標点のサブセットを夫々決定１１するよう構成される。加えて、カメラ較正ユニット３２は、望ましくは、カラーコード化された構造に関連する複数の座標点の決定を精緻化１４するよう構成される。
【００４４】
2015171143.tif 000007
【符号の説明】
【００４５】
３０  カメラ較正装置
３１  画像受信ユニット
３２  カメラ較正ユニット
【図１】
2015171143.tif 000008
【図２】
2015171143.tif 000009
【図４】
2015171143.tif 000010
【図５】
2015171143.tif 000011
【図６】
2015171143.tif 000012
【図７】
2015171143.tif 000013
【図８】
2015171143.tif 000014
【図９】
2015171143.tif 000015
【図１０】
2015171143.tif 000016
【図１１】
2015171143.tif 000017
【図１２】
2015171143.tif 000018
【図１３】
2015171143.tif 000019
【図１４】
2015171143.tif 000020
【図３】
2015171143.tif 000021
【外国語明細書】
2015171143000001.pdf