(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
カメラによって撮影された撮影画像から所定の形状を有するマーカを検出し、前記マーカを基にして前記カメラの第１位置姿勢を推定する第１推定部と、
３次元空間上のマップ点を前記撮影画像に投影した投影点と前記撮影画像の特徴点との対応関係を基にして前記カメラの第２位置姿勢を推定する第２推定部と、
前記第１位置姿勢の平行移動成分と前記第２位置姿勢の平行移動成分との比較結果を基にして、前記第１位置姿勢または前記第２位置姿勢を選択する選択部と
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記選択部は、前記第１位置姿勢の平行移動成分と前記第２位置姿勢の平行移動成分との差が規定値以上である場合に、第１位置姿勢を選択し、前記第１位置姿勢の平行移動成分と前記第２位置姿勢の平行移動成分との差が規定値未満である場合に、第２位置姿勢を選択することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記選択部は、前記第１位置姿勢の平行移動成分と前記第２位置姿勢の平行移動成分との差が規定値未満である場合に、前記第２位置姿勢の精度を更に評価することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記選択部は、前記第１位置姿勢の平行移動成分と前記第２位置姿勢の平行移動成分との差が規定値以上である場合または前記精度が閾値未満である場合に、前記第１位置姿勢を前記カメラの位置姿勢の初期値として前記第２推定部に通知し、前記初期値を用いて前記第２位置姿勢を再計算させることを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
コンピュータが実行する画像処理方法であって、
カメラによって撮影された撮影画像から所定の形状を有するマーカを検出し、前記マーカを基にして前記カメラの第１位置姿勢を推定し、
３次元空間上のマップ点を前記撮影画像に投影した投影点と前記撮影画像の特徴点との対応関係を基にして前記カメラの第２位置姿勢を推定し、
前記第１位置姿勢の平行移動成分と前記第２位置姿勢の平行移動成分との比較結果を基にして、前記第１位置姿勢または前記第２位置姿勢を選択する
各処理を実行することを特徴とする画像処理方法。
【請求項６】
コンピュータに、
カメラによって撮影された撮影画像から所定の形状を有するマーカを検出し、前記マーカを基にして前記カメラの第１位置姿勢を推定し、
３次元空間上のマップ点を前記撮影画像に投影した投影点と前記撮影画像の特徴点との対応関係を基にして前記カメラの第２位置姿勢を推定し、
前記第１位置姿勢の平行移動成分と前記第２位置姿勢の平行移動成分との比較結果を基にして、前記第１位置姿勢または前記第２位置姿勢を選択する
各処理を実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＰＣ（Personal  Computer）および携帯端末等に取り付けられたカメラの撮影画像を基にして、撮影画像に対するカメラの位置姿勢を求める技術がある。また、カメラの位置姿勢を用いて、ＰＣおよび携帯端末等の画面に表示された撮影画像にコンピュータグラフィックス（ＣＧ）等の付加情報を重畳表示させ、ユーザの作業支援を実現するＡＲ（Augmented  Reality）技術がある。
【０００３】
図１０は、ＡＲ技術の一例を示す図である。図１０に示すように、例えば、利用者が携帯端末１０に内蔵されたカメラを用いて、マーカ１１および点検対象１２を撮影すると、携帯端末１０の表示画面１０ａに、マーカ１１に対するオブジェクト情報１３が表示される。
【０００４】
カメラの位置姿勢を求める方法として、例えば、マーカ方式を用いる従来技術１とマーカレス方式を用いる従来技術２とがある。
【０００５】
マーカ方式を用いる従来技術１は、対象物や対象空間に予め設置した幾何学的模様のマーカをカメラで撮影し、マーカの形状からカメラの位置姿勢を算出する。マーカには、予め１辺の長さが規定されている正方形平面を用いる場合が多く、マーカの基準点からカメラの位置姿勢を算出する。カメラの３次元座標の原点には、マーカの中心位置を用いることが一般的である。
【０００６】
図１１は、マーカ方式での座標系とカメラの位置姿勢の定義の一例を示す図である。図１１に示すように、マーカ１５は、４隅に基準点１５ａ，１５ｂ，１５ｃ，１５ｄを有する。また、座標系の原点１６と、カメラ５０の３次元座標の原点とが一致している。
【０００７】
マーカレス方式を用いる従来技術２は、例えば、撮影画像に含まれる特徴点を用いてカメラの位置姿勢を算出する。従来技術２は、着目点の近くで濃淡変動が大きく、濃淡変動によって着目点の画像上の位置が一意に規定されることを基準にして特徴点を検出する。従来技術２は、予め生成しておいた特徴点の３次元座標の集合を用いる。以下では適宜、予め生成しておいた特徴点の３次元座標をマップ点と表記し、マップ点の集合を初期マップと表記する。従来技術２は、現在の撮影画像中に存在する特徴点と撮影画像上の投影したマップ点を対応付けることにより、カメラの位置姿勢を算出する。
【０００８】
図１２は、カメラの位置姿勢を求める従来技術２を説明するための図である。図１２に示す例では、マップ点Ｓ１〜Ｓ６が存在するものとする。あるマップ点Ｓｉは、世界座標系で、式（１）によって示される。撮影画像２０上には、特徴点ｘ１〜ｘ６が存在するものとする。ある特徴点ｘｉは、カメラ座標系で、式（２）によって示される。撮影画像２０上に投影したマップ点を、投影点ｘ１’〜ｘ６’とする。ある投影点ｘｉ’は、カメラ座標系で、式（３）によって示される。
【０００９】
Ｓｉ＝（ｘ，ｙ，ｚ）・・・（１）
【００１０】
ｘｉ＝（ｕ，ｖ）・・・（２）
【００１１】
ｘｉ’＝（ｕ’，ｖ’）・・・（３）
【００１２】
例えば、従来技術２では、式（４）によって算出される二乗和Ｅが最小となるようなカメラ位置姿勢行列ＲＴを算出することで、カメラの位置姿勢を求める。
【００１３】
【数１】
0006464938.tif 000002
【００１４】
続いて、初期マップを生成する従来技術２について説明する。図１３は、初期マップを生成する従来技術２を説明するための図である。例えば、従来技術２では、ステレオ撮影の原理を用いる。従来技術２は、撮影位置を変えた２枚の撮影画像中の特徴点で同じものを対応付けしていく。従来技術２は、対応付けした複数の対応点の各撮影画像中の位置関係から対応点をマップ点とした初期マップを生成する。
【００１５】
図１３に示す例では、復元されるマップ点をＳｉとし、初期のカメラの撮影位置Ｃａおよびマップ点Ｓｉを結ぶ線分と、１枚目の撮影画像２０ａとが交差する点を、特徴点ｘａｉとする。２番目のカメラの撮影位置Ｃｂおよびマップ点Ｓｉを結ぶ線分と、２枚目の撮影画像２０ｂとが交差する点を、特徴点ｘｂｉとする。そうすると対応点は、特徴点ｘａｉおよび特徴点ｘｂｉとなる。
【００１６】
初期マップの３次元座標の原点には、１枚目の撮影画像のカメラ位置・撮影方向を用いることが一般的である。図１４は、マーカレス方式での座標系とカメラの位置姿勢の定義の一例を示す図である。図１４に示すように、例えば、カメラ１０の位置（Ｔｘ、Ｔｙ、Ｔｚ）、撮影方向（Ｒｘ、Ｒｙ、Ｒｚ）を基準にして、初期マップの３次元座標の原点を定義する。
【００１７】
続いて、上述したマーカ方式とマーカレス方式の利点および欠点について説明する。マーカ方式の利点は、環境変動やカメラの動きに強く、カメラの位置姿勢を検出する際のロバスト性が高い。また、マーカ方式の利点は、カメラの位置姿勢を算出するための処理量が小さいため、位置姿勢を高速に検出できる。
【００１８】
マーカ方式の欠点は、マーカの一部を検出できなかった場合に、カメラの位置姿勢を算出できない。マーカ方式の欠点は、マーカがカメラの撮影範囲から一部分でもはみ出た場合に、カメラの位置姿勢を算出できない。マーカ方式の欠点は、マーカを真正面から撮影した場合に、算出原理上、カメラの位置姿勢の算出精度が低下する。
【００１９】
マーカレス方式の利点は、特徴点の数が多い場合に、カメラの位置姿勢を算出した場合の精度が向上する。マーカレス方式の利点は、特徴点が撮影画像中の広範囲に渡って分布している場合に、カメラの位置姿勢を算出した場合の精度が向上する。マーカレス方式の利点は、特徴点の一部が検出できない場合でも、カメラの位置姿勢を算出できる。マーカレス方式の利点は、特徴点の一部がカメラの撮影範囲からはみ出してもカメラの位置姿勢を算出できる。
【００２０】
マーカレス方式の欠点は、特徴点の検出性能やマップ点とのマッチング性能が、環境変動やカメラの動きに弱い。マーカレス方式の欠点は、特徴点の周囲に類似のパターンが存在する場合や、特徴点同士が類似している場合に、マッチングミスが発生しやすく、カメラの位置姿勢の算出精度が低下する。マーカレス方式の欠点は、特徴点の数が少ない場合に、カメラの位置姿勢の算出精度が低下する。
【００２１】
上記のような利点、欠点を相互に補うため、マーカ方式およびマーカレス方式によってカメラの位置姿勢をそれぞれ算出し、どちらか一方の算出結果を用いる従来技術３が存在する。従来技術３では、例えば、図１５に示すように、マーカ方式の座標系を、マーカレス方式の座標系に合わせて比較しやすいようにしておく。図１５は、従来技術３での座標系の定義例を示す図である。例えば、マーカ１５の原点１６と、マップ点Ｓ１〜Ｓ６の３次元座標の原点とを一致させておく。
【００２２】
従来技術３では、マーカ方式およびマーカレス方式のうち、どちらか一方のみカメラの位置姿勢の算出に成功していれば、成功した方の算出結果を用いるが、両方式で成功した場合には、どちらの結果を使用するのかを選択する基準が重要となる。
【００２３】
例えば、従来技術３では、用途に応じて、優先する方式を予め決めておく場合や、カメラの位置姿勢の誤差を個別に評価して、個別の誤差がより少ない方式により算出された位置姿勢を使用する場合がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００２４】
【特許文献１】特開２０１３−２２５２４５号公報
【特許文献２】特開２０００−２７５０１３号公報
【特許文献３】特開２０１４−９２９８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００２５】
しかしながら、上述した従来技術では、カメラの位置姿勢を精度良く特定することができないという問題がある。
【００２６】
例えば、カメラの位置姿勢の算出精度の低下する要因が、マーカ方式、マーカレス方式で異なるため、予め優先する方式を決めておくと、適切でない方式が選ばれる場合がある。また、下記に説明するように、マーカ方式、マーカレス方式によって算出された位置姿勢について誤差を評価することが難しいため、誤差を評価する技術では、適切でない方式が選ばれる場合がある。
【００２７】
カメラの位置姿勢の真値は、撮影画像だけでは求めることができないため、その誤差は何らかの形で推定することになる。
【００２８】
マーカレス方式の誤差を評価する従来技術３は、例えば、再投影誤差を用いる。この従来技術は、撮影画像内で検出された特徴点とのマッチングに成功しカメラ位置姿勢算出に用いられたマップ点を、決定したカメラ位置姿勢を用いて撮影画像上に再投影する。そして、従来技術３は、投影点とマッチングされている特徴点との画像上の２Ｄ距離を誤差として特定し、すべての特徴点の誤差を加算しその値が小さい程誤差が小さいと判断する。
【００２９】
しかし、上記従来技術３では、そもそも再投影誤差が最小となるようにカメラ位置姿勢を算出する。従来技術３は、また再投影誤差が予め定めたしきい値より大きい場合には算出失敗とする。このため、元々再投影誤差は小さくなる傾向が有る。さらに、マッチングミスが発生した場合には、カメラ位置姿勢が真値から外れていても再投影誤差は小さくなるという現象が発生することが有る。このように、誤差はその算出方法によってはカメラ位置姿勢の算出値の精度を正しく反映しない場合が発生する。
【００３０】
他方、マーカ方式の誤差を評価する従来技術３では、マーカ方式で位置姿勢を算出する場合において、特徴点検出やマッチングを行わないため、マーカレス方式と同様の再投影誤差を求めることができない。代用として、従来技術３では、マーカレス方式で行った特徴点検出とマッチングの結果を流用し，マーカ方式で決定したカメラ位置姿勢を用いて再投影して誤差を求めることができるが、この場合はマーカレス方式と同様の課題が発生する。
【００３１】
このように、上記の従来技術では、カメラの位置姿勢を精度良く特定することができないため、例えば、かかる位置姿勢の算出結果を用いて撮影画像中の所定位置にコンテンツを重畳表示する際の位置精度が低下してしまう。
【００３２】
１つの側面では、本発明は、カメラの位置姿勢を精度良く特定することができる画像処理装置、画像処理方法および画像処理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】
【００３３】
第１の案では、画像処理装置は、第１推定部と、第２推定部と、選択部とを有する。第１推定部は、カメラによって撮影された撮影画像から所定の形状を有するマーカを検出し、マーカを基にしてカメラの第１位置姿勢を推定する。第２推定部は、３次元空間上のマップ点を撮影画像に投影した投影点と撮影画像の特徴点との対応関係を基にしてカメラの第２位置姿勢を推定する。選択部は、第１位置姿勢の平行移動成分と第２位置姿勢の平行移動成分との比較結果を基にして、第１位置姿勢または第２位置姿勢を選択する。
【発明の効果】
【００３４】
カメラの位置姿勢を精度良く特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】図１は、マーカ方式／マーカレス方式によるカメラの位置姿勢の算出精度の特性を示す図である。
【図２】図２は、マーカ方式およびマーカレス方式での平行移動成分のずれの一例を示す図である。
【図３】図３は、本実施例１にかかる画像処理装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図４】図４は、初期マップ情報のデータ構造の一例を示す図である。
【図５】図５は、本実施例１にかかる画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図６】図６は、本実施例２にかかる画像処理装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図７】図７は、本実施例２にかかる画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図８】図８は、閾値ΔＴの定義例を示す図である。
【図９】図９は、画像処理プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【図１０】図１０は、ＡＲ技術の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、マーカ方式での座標系とカメラの位置姿勢の定義の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、カメラの位置姿勢を求める従来技術２を説明するための図である。
【図１３】図１３は、初期マップを生成する従来技術２を説明するための図である。
【図１４】図１４は、マーカレス方式での座標系とカメラの位置姿勢の定義の一例を示す図である。
【図１５】図１５は、従来技術３での座標系の定義例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３６】
以下に、本願の開示する画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。
【実施例１】
【００３７】
本実施例１にかかる画像処理装置は、マーカ方式／マーカレス方式のカメラの位置姿勢の検出精度の特性の違い、特にマーカ方式の並行移動成分の精度が高くなることに着目し、マーカ方式／マーカレス方式のいずれか一方の位置姿勢の推定結果を選択する。
【００３８】
まず、本実施例１で用いるカメラの位置姿勢について定義する。マーカレス方式で用いる初期マップのマップ点の３次元座標値は、式（５）によって示される。また、マップ点を撮影画像に投影した投影点の２次元座標は、式（６）によって示される。
【００３９】
【数２】
0006464938.tif 000003
【００４０】
【数３】
0006464938.tif 000004
【００４１】
ここで、マップ点の３次元座標と、投影点の２次元座標との間には、式（７）に示す関係が成り立つ。式（７）に含まれるＭは、カメラ内部パラメータであり、式（８）によって示される。式（７）に含まれるＲＴは、カメラの位置姿勢を示す行列であり、式（９）によって示される。
【００４２】
【数４】
0006464938.tif 000005
【００４３】
【数５】
0006464938.tif 000006
【００４４】
【数６】
0006464938.tif 000007
【００４５】
ＲＴのうち、「Ｒ」は、カメラの回転移動成分を示すものであり、式（１０）に示される。式（１０）に含まれるＲ（Ｒｘ）、Ｒ（Ｒｙ）、Ｒ（Ｒｚ）は、それぞれ、式（１１）、式（１２）、式（１３）によって示される。また、ＲＴのうち「Ｔ」は、カメラの平行移動成分を示すものであり、式（１４）によって示される。
【００４６】
【数７】
0006464938.tif 000008
【００４７】
【数８】
0006464938.tif 000009
【００４８】
【数９】
0006464938.tif 000010
【００４９】
【数１０】
0006464938.tif 000011
【００５０】
【数１１】
0006464938.tif 000012
【００５１】
上記に説明したように、カメラの位置姿勢は、行列で表現され、平行移動成分と回転移動成分に分けることができる。この平行移動成分および回転移動成分の算出精度は、マーカ方式／マーカレス方式の違いに応じて固有の特定を有している。
【００５２】
図１は、マーカ方式／マーカレス方式によるカメラの位置姿勢の算出精度の特性を示す図である。平行移動成分について、マーカ方式とマーカレス方式との精度を比較すると、マーカ方式の方が高精度となる。例えば、マーカレス方式では、自然特徴点近傍に類似する形状がある場合には、精度が低下することがある。
【００５３】
回転移動成分について、マーカ方式とマーカレス方式との精度を比較すると、マーカレス方式の方が高精度となる。例えば、マーカ方式では、マーカを正面から撮影した場合に、極端に精度が低下する場合がある。
【００５４】
マーカ方式は、マーカの基準点は画像処理技術で検出されやすい人為的な模様としているため、マーカ方式による撮影画像中の２Ｄ座標値の検出精度は極めて高い。これは、マーカレス方式の特徴点の２Ｄ座標値の検出精度よりもはるかに高い。平行移動成分（特にx、y成分）は基準点の重心座標が基準となるため、算出精度は高くなる。他方、回転移動成分は、基準点の撮影画像中の相対位置関係から算出するが、算出式の特性により、斜めから撮影した時より正面から撮影した時の方が、算出精度が大きく悪化する。
【００５５】
マーカレス方式は、特徴点の２Ｄ座標値の検出精度が下がるため、平行移動成分の算出精度は、マーカ方式よりも劣る。一方、回転移動成分は、マーカ方式のような撮影方向による算出精度の違いはみられない。特に、マーカレス方式では、特徴点にマッチングミスが発生した場合において、平行移動成分に真値からの大きなずれが発生する場合がある。
【００５６】
図２は、マーカ方式およびマーカレス方式での平行移動成分のずれの一例を示す図である。図２において、例えば、マーカレス方式において、特徴点ｘ１〜ｘ７と、投影点ｘ１’〜ｘ７’とをぞれそれ対応付けるべきところ、誤って、特徴点ｘ７および投影点ｘ３’、特徴点ｘ８および投影点ｘ４’が対応付けられたものとする。そうすると、マーカレス方式によって、カメラの位置姿勢の精度が低下し、平行移動成分にΔＴのズレが生じる。なお、図２の座標系３０Ａの原点１６ａは、マーカ方式によって適切に設定されたものである。座標系３０Ｂの原点１６ｂは、マーカレス方式によって、誤って特徴点と投影点とが対応付けられた場合のものであり、原点１６ａと１６ｂとは、ΔＴのズレがある。
【００５７】
図１、２で説明した特性に基づき、本実施例１にかかる画像処理装置は、マーカ方式によって推定したカメラの位置姿勢の算出値と、マーカレス方式によって推定したカメラの位置姿勢の算出値のうち、平行移動成分を比較する。以下の説明において、適宜、マーカ方式によって推定したカメラの位置姿勢を第１位置姿勢と表記し、マーカレス方式によって推定したカメラの位置姿勢を第２位置姿勢と表記する。
【００５８】
画像処理装置は、第１位置姿勢の平行移動成分と、第２位置姿勢の平行移動成分との差が閾値未満である場合には、第２位置姿勢を選択して、以降の処理を実行する。一方、画像処理装置は、第１位置姿勢の平行移動成分と、第２位置姿勢の平行移動成分との差が閾値以上である場合には、第１位置姿勢を選択して、以降の処理を実行する。
【００５９】
図３は、本実施例１にかかる画像処理装置の構成を示す機能ブロック図である。図３に示すように、この画像処理装置１００は、カメラ５０に接続される。画像処理装置１００は、画像取得部１１０と、第１記憶部１２０ａと、第２記憶部１２０ｂと、第１推定部１３０ａと、第２推定部１３０ｂと、選択部１４０とを有する。
【００６０】
カメラ５０は、画像を撮影する装置である。カメラ５０が撮影した画像を撮影画像と表記する。カメラ５０は、撮影画像の情報を、画像取得部１１０に出力する。カメラ５０は、複数の位置に移動可能であり、例えば、撮影位置Ｃａ、撮影位置Ｃｂで画像を撮影する。利用者が手動でカメラ５０の撮影位置を変更してもよいし、画像処理装置１００が自動でカメラ５０の撮影位置を変更してもよい。
【００６１】
画像取得部１１０は、カメラ５０から撮影画像の情報を取得する処理部である。画像取得部１１０は、撮影画像の情報を第１推定部１３０ａおよび第２推定部１３０ｂに出力する。
【００６２】
第１記憶部１２０ａは、マーカ方式でカメラの第１位置姿勢を算出する場合に利用する情報を保存する記憶部である。例えば、第１記憶部１２０ａは、マーカの模様、マーカの形状の情報、カメラ内部パラメータの情報を保存する。マーカの模様、マーカの形状の情報は、例えば、図１１に示したマーカ１５の模様、形状に対応するものでよい。カメラ内部パラメータは、式（８）に示すものであり、予め設定される。
【００６３】
第２記憶部１２０ｂは、マーカレス方式でカメラの第２位置姿勢を算出する場合に利用する情報を保存する記憶部である。例えば、第１記憶部１２０ａは、初期マップ情報、カメラ内部パラメータの情報を保存する。
【００６４】
図４は、初期マップ情報のデータ構造の一例を示す図である。図４に示すように、初期マップ情報は、識別番号と、３次元座標と、特徴量と、画像パターンテンプレートとを対応付ける。識別番号は、マップ点を一意に識別する番号である。特徴量は、マップ点を撮影画面上に投影した投影点の周辺の画素値を所定の順番で並べたものである。画像パターンテンプレートは、マップ点を撮影画面上に投影した投影点を含む所定範囲の画像である。
【００６５】
第１推定部１３０ａは、マーカ方式によってカメラ５０の第１位置姿勢を推定する処理部である。第１推定部１３０ａは、第１記憶部１２０ａに格納されたマーカの模様、形状を基にして、撮影画像からマーカを検出し、マーカの基準点およびカメラパラメータに基づいて、第１位置姿勢を推定する。なお、第１推定部１３０ａは、どのようなマーカ方式の従来技術に基づいて、第１位置姿勢を推定しても良い。例えば、第１推定部１３０ａは、非特許文献「加藤ら、マーカー追跡に基づく拡張現実感システムとそのキャリブレーション、日本バーチャルリアリティ学会論文誌、4(4)、pp.607-616、1999年12月」に基づいて、第１位置姿勢を推定する。
【００６６】
第１推定部１３０ａは、第１位置姿勢の情報を、選択部１４０に出力する。第１位置姿勢の情報は、カメラ５０の回転移動成分と、平行移動成分とを含む。なお、第１推定部１３０ａは、撮影画像からマーカを検出できず、第１位置姿勢を推定できない場合には、第１位置姿勢の推定に失敗した旨の情報を、選択部１４０に出力する。
【００６７】
第２推定部１３０ｂは、マーカレス方式によってカメラ５０の第２位置姿勢を推定する処理部である。例えば、第２推定部１３０ｂは、図１２で説明した処理を実行することで、第２位置姿勢を推定する。第２推定部１３０ｂは、初期マップ情報のマップ点を撮影画像に投影した投影点と、撮影画像の特徴点とを比較して、距離が最も近い投影点と特徴点とをペアにするマッチングを行う。第２推定部１３０ｂは、マッチングを行った後に、式（４）によって算出される二乗和Ｅが最小となるようなカメラ位置姿勢行列ＲＴを算出することで、カメラの位置姿勢を求める。
【００６８】
第２推定部１３０ｂは、第２位置姿勢の情報を選択部１４０に出力する。第２位置姿勢の情報は、カメラの５０の回転移動成分と、平行移動成分とを含む。なお、第２推定部１３０ｂは、例えば、マップ点に対応する投影点と特徴点とのペア数を、特徴点の数で割った値が、所定値未満である場合には、第２位置姿勢の推定に失敗した旨の情報を、選択部１４０に出力する。
【００６９】
選択部１４０は、第１位置姿勢および第２位置姿勢の情報を取得し、第１位置姿勢の平行移動成分と前記第２位置姿勢の平行移動成分との比較結果を基にして、第１位置姿勢または第２位置姿勢を選択する処理部である。選択部１４０は、選択した位置姿勢の情報を、カメラ５０の位置姿勢の情報として図示しない外部装置に出力する。外部装置は、取得したカメラ５０の位置姿勢の情報を基にして、画面に表示された撮影画像にコンピュータグラフィックス等の付加情報を重畳表示させる。
【００７０】
選択部１４０は、第１位置姿勢の平行移動成分と第２位置姿勢の平行移動成分との差が閾値ΔＴ以上である場合に、第１位置姿勢を選択する。選択部１４０は、第１位置姿勢の平行移動成分と第２位置姿勢の平行移動成分との差が閾値ΔＴ未満である場合に、第２位置姿勢を選択する。例えば、選択部１４０は、式（１５）に基づいて、第１位置姿勢の平行移動成分と第２位置姿勢の平行移動成分との差を算出しても良い。式（１５）において、（Ｔｘ１、Ｔｙ１、Ｔｚ１）は、第１位置姿勢の平行移動成分を示す。（Ｔｘ２、Ｔｙ２、Ｔｚ２）は、第２位置姿勢の平行移動成分を示す。
【００７１】
【数１２】
0006464938.tif 000013
【００７２】
なお、選択部１４０は、第１位置姿勢の推定に失敗し、第２位置姿勢の推定に成功している場合には、第２位置姿勢を選択する。選択部１４０は、第２位置姿勢の推定に失敗し、第３位置姿勢の推定に成功している場合には、第１位置姿勢を選択する。選択部１４０は、第１位置姿勢および第２位置姿勢の推定に失敗している場合には、エラーを出力する。
【００７３】
次に、本実施例１にかかる画像処理装置１００の処理手順について説明する。図５は、本実施例１にかかる画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。図５に示すように、画像処理装置１００の画像取得部１１０は、カメラ５０から撮影画像を取得する（ステップＳ１０１）。画像処理装置１００の第１推定部１３０ａは、マーカ方式でカメラ５０の第１位置姿勢を算出する（ステップＳ１０２）。画像処理装置１００の第２推定部１３０ｂは、マーカレス方式でカメラ５０の第２位置姿勢を算出する（ステップＳ１０３）。
【００７４】
画像処理装置１００の選択部１４０は、マーカ方式による位置姿勢の推定が成功した場合には（ステップＳ１０４，Ｙｅｓ）、ステップＳ１０８に移行する。選択部１４０は、マーカ方式による位置姿勢の推定が失敗した場合には（ステップＳ１０４，Ｎｏ）、ステップＳ１０５に移行する。
【００７５】
ステップＳ１０５について説明すると、選択部１４０は、マーカレス方式による位置姿勢の推定が失敗した場合には（ステップＳ１０５，Ｎｏ）、エラーを出力する（ステップＳ１０６）。選択部１４０は、マーカレス方式による位置姿勢の推定が成功した場合には（ステップＳ１０５，Ｙｅｓ）、第２位置姿勢を出力する（ステップＳ１０７）。
【００７６】
ステップＳ１０８について説明すると、選択部１４０は、マーカレス方式による位置姿勢の推定が失敗した場合には（ステップＳ１０８，Ｎｏ）、第１位置姿勢を出力する（ステップＳ１０９）。選択部１４０は、マーカレス方式による位置姿勢の推定に成功した場合には（ステップＳ１０８，Ｙｅｓ）、ステップＳ１１０に移行する。
【００７７】
選択部１４０は、第１位置姿勢および第２位置姿勢の平行移動成分を比較する（ステップＳ１１０）。選択部１４０は、平行移動成分の差が閾値未満である場合には（ステップＳ１１１，Ｙｅｓ）、第２位置姿勢を優先して出力する（ステップＳ１１２）。一方、選択部１４０は、平行移動成分の差が閾値以上である場合には（ステップＳ１１１，Ｎｏ）、第１位置姿勢を優先して出力する（ステップＳ１１３）。
【００７８】
次に、本実施例１にかかる画像処理装置１００の効果について説明する。画像処理装置１００は、第１位置姿勢の平行移動成分と、第２位置姿勢の平行移動成分との差が閾値未満である場合には、第２位置姿勢を優先的に選択する。一方、画像処理装置１００は、第１位置姿勢の平行移動成分と、第２位置姿勢の平行移動成分との差が閾値以上である場合には、第１位置姿勢を優先的に選択する。例えば、図１に示したように、平行移動成分については、マーカレス方式よりもマーカ方式の方が精度が高く、回転移動成分については、マーカ方式よりもマーカレス方式の方が精度が高い。このため、上記のように選択することで、カメラ５０の位置姿勢を精度良く特定することができる。
【実施例２】
【００７９】
本実施例２にかかる画像処理装置は、第２位置姿勢を優先して選択すると判定した場合に、再度、第２位置姿勢の精度を改めて評価し、第２位置姿勢を実際に出力するか否かを判定する。これによって、マーカレス方式で算出した第２位置姿勢の算出精度を確認することができ、高精度のＡＲ技術の実現が可能となる。
【００８０】
また、本実施例２にかかる画像処理装置は、第１位置姿勢を優先すると判定した場合や、第２位置姿勢の精度が低いと判定した場合に、第２位置姿勢の再計算を実施する。画像処理装置は、第２位置姿勢の再計算を実施する場合において、第１位置姿勢の値を、初期値に用いる。例えば、初期値の値が真値に近いほど、マーカレス方式での第２位置姿勢の算出精度が向上する可能性がある。
【００８１】
図６は、本実施例２にかかる画像処理装置の構成を示す機能ブロック図である。図６に示すように、この画像処理装置２００は、カメラ５０に接続される。画像処理装置２００は、画像取得部２１０と、第１記憶部２２０ａと、第２記憶部２２０ｂと、第１推定部２３０ａと、第２推定部２３０ｂと、精度評価部２３５と、選択部２４０とを有する。
【００８２】
カメラ５０、画像取得部２１０、第１記憶部２２０ａ、第２記憶部２２０ｂに関する説明は、図３に示した、カメラ５０、画像取得部１１０、第１記憶部１２０ａ、第２記憶部１２０ｂに関する説明と同様である。
【００８３】
第１推定部２３０ａは、マーカ方式によってカメラ５０の第１位置姿勢を推定する処理部である。第１推定部２３０ａが、第１位置姿勢を推定する処理は、図３に示した第１推定部１３０ａの処理と同様である。第１推定部２３０ａは、第１位置姿勢の情報を、選択部２４０および第２推定部２３０ｂに出力する。なお、第１推定部２３０ａは、撮影画像からマーカを検出できず、第１位置姿勢を推定できない場合には、第１位置姿勢の推定に失敗した旨の情報を、選択部２４０に出力する。
【００８４】
第２推定部２３０ｂは、マーカレス方式によってカメラ５０の第２位置姿勢を推定する処理部である。第２推定部２３０ｂが、第２位置姿勢を推定する処理は、図３に示した第２推定部１３０ｂの処理と同様である。第２推定部２３０ｂは、第２位置姿勢の情報を選択部２４０に出力する。また、第２推定部２３０ｂは、マッチングに成功したペア数および撮影画像から抽出した特徴点の数の情報を、精度評価部２３５に出力する。
【００８５】
なお、第２推定部２３０ｂは、選択部２４０から再計算要求を受け付けた場合には、マーカレス方式によってカメラ５０の第２位置姿勢を再度推定する。第２推定部２３０ｂは、第２位置姿勢を再度推定する場合に、第１推定部２３０ａから取得した第１位置姿勢を初期値として利用する。第２推定部２３０ｂは、再度推定した第２位置姿勢の情報を、選択部２４０に出力する。
【００８６】
ここでは、第２推定部２３０ｂは、第２位置姿勢を再度推定する場合に、第１位置姿勢を初期値とする場合について説明したが、これに限定されるものではない。例えば、第２推定部２３０ｂは、１つ前の撮影画像で推定した第２位置姿勢を初期値として利用してもよい。また、第１位置姿勢の情報を、選択部２４０から取得しても良い。
【００８７】
精度評価部２３５は、第２位置姿勢の精度を評価する処理部である。精度評価部２３５は、精度の評価結果を、選択部２４０に出力する。例えば、精度評価部２３５は、撮影画像から検出された特徴点の個数に対する、マッチングに成功したペア数の割合を算出する。精度評価部２３５は、割合が所定の割合以上である場合には、第２位置姿勢の精度が良いと評価する。精度判定部２３５は、割合が所定の割合未満である場合には、第２位置姿勢の精度が悪いと判定する。
【００８８】
なお、精度評価部２３５は、他の方法で第２位置姿勢の精度を評価しても良い。精度評価部２３５は、第２位置姿勢を用いて、マップ点を撮影画像上に再投影し、再投影されるマップ点の個数に対する、マッチングに成功したペアの割合を算出する。精度評価部２３５は、割合が所定の割合以上である場合には、第２位置姿勢の精度が良いと評価する。精度判定部２３５は、割合が所定の割合未満である場合には、第２位置姿勢の精度が悪いと判定する。後述する選択部２４０は、精度評価部２３５の機能を有していても良い。
【００８９】
選択部２４０は、第１位置姿勢および第２位置姿勢の情報を取得し、第１位置姿勢または第２位置姿勢を選択する処理部である。選択部２４０は、選択した位置姿勢の情報を、カメラ５０の位置姿勢の情報として図示しない外部装置に出力する。外部装置は、取得したカメラ５０の位置姿勢の情報を基にして、画面に表示された撮影画像にコンピュータグラフィックス等の付加情報を重畳表示させる。
【００９０】
選択部２４０は、第１位置姿勢の平行移動成分と第２位置姿勢の平行移動成分との差が閾値ΔＴ未満であり、かつ、第２位置姿勢の評価結果が良い場合に、第２位置姿勢を選択する。
【００９１】
これに対して、選択部２４０は、第１位置姿勢の平行移動成分と第２位置姿勢の平行移動成分との差が閾値ΔＴ以上である場合、または、第２位置姿勢の評価結果が悪い場合に、次の処理を実行する。
【００９２】
選択部２４０は、再計算要求を、第２推定部２３０ｂに出力して、再度第２位置姿勢を推定させる。選択部２４０は、第１位置姿勢および第２位置姿勢の平行移動成分の差を比較する処理を行う。選択部２４０は、第１位置姿勢の平行移動成分と再度推定された第２位置姿勢の平行移動成分との差が閾値ΔＴ未満であり、かつ、第２位置姿勢の評価結果が良い場合に、第２位置姿勢を選択する。
【００９３】
一方、選択部２４０は、第１位置姿勢の平行移動成分と再度推定された第２位置姿勢の平行移動成分との差が閾値ΔＴ以上である場合、または、再度推定された第２位置姿勢の評価結果が悪い場合に、第１位置姿勢を選択する。
【００９４】
次に、本実施例２にかかる画像処理装置２００の処理手順について説明する。図７は、本実施例２にかかる画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。図７に示すように、画像処理装置２００の選択部２４０は、カメラ５０の位置姿勢の算出値を、第１推定部２３０ａおよび第２推定部２３０ｂから取得する（ステップＳ２０１）。
【００９５】
選択部２４０は、マーカ方式およびマーカレス方式によるカメラの位置姿勢の推定に成功したか否かを判定する（ステップＳ２０２）。選択部２４０は、マーカ方式またはマーカレス方式によるカメラの位置姿勢の推定に成功していない場合には（ステップＳ２０２，Ｎｏ）、処理を終了する。
【００９６】
一方、選択部２４０は、マーカ方式およびマーカレス方式によるカメラの位置姿勢の推定に成功した場合には（ステップＳ２０２，Ｙｅｓ）、カメラの第１位置姿勢および第２位置姿勢の平行移動成分を比較する（ステップＳ２０３）。
【００９７】
選択部２４０は、平行移動成分の差が閾値未満でない場合には（ステップＳ２０４，Ｎｏ）、ステップＳ２０８に移行する。選択部２４０は、平行移動成分の差が閾値未満である場合には（ステップＳ２０４，Ｙｅｓ）、ステップＳ２０５に移行する。
【００９８】
ステップＳ２０５において、画像処理装置２００の精度評価部２３５は、マーカレス方式の第２位置姿勢の精度を評価する（ステップＳ２０５）。選択部２４０は、第２位置姿勢の精度が良い場合には（ステップＳ２０６，Ｙｅｓ）、第２位置姿勢を出力する（ステップＳ２０７）。一方、選択部２４０は、精度が良くない場合には（ステップＳ２０６，Ｎｏ）、ステップＳ２０８に移行する。
【００９９】
ステップＳ２０８において、画像処理装置２００の選択部２４０は、第２位置姿勢の再計算を一度実施済みであるか否かを判定する（ステップＳ２０８）。選択部２４０は、第２位置姿勢の再計算を一度実施済みである場合には（ステップＳ２０８，Ｙｅｓ）、第１位置姿勢を出力する（ステップＳ２０９）。
【０１００】
一方、選択部２４０は、第２位置姿勢の再計算を一度実施済みでない場合には（ステップＳ２０８，Ｎｏ）、ステップＳ２１０に移行する。画像処理装置２００の第２推定部２３０ｂは、第２位置姿勢を再度推定する際において、第１位置姿勢を初期値として設定する（ステップＳ２１０）。選択部２４０は、第２位置姿勢を再度推定し（ステップＳ２１１）、ステップＳ２０１に移行する。
【０１０１】
次に、本実施例２にかかる画像処理装置２００の効果について説明する。画像処理装置２００は、第２位置姿勢を優先して選択すると判定した場合に、再度、第２位置姿勢の精度を改めて評価し、第２位置姿勢を実際に出力するか否かを判定する。これによって、マーカレス方式で算出した第２位置姿勢の算出精度を確認することができ、高精度のＡＲ技術の実現が可能となる。
【０１０２】
また、画像処理装置２００は、第１位置姿勢を優先すると判定した場合や、第２位置姿勢の精度が低いと判定した場合に、第２位置姿勢の再計算を実施する。ここで、画像処理装置２００は、第２位置姿勢の再計算を実施する場合において、第１位置姿勢の値を、初期値を用いる。例えば、初期値の値が真値に近いほど、マーカレス方式での第２位置姿勢の算出精度が向上する可能性がある。このため、カメラ５０の位置姿勢の精度を更に向上させることができる。
【０１０３】
ところで、平行移動成分の閾値ΔＴをどの程度に設定するかは，当該用途で重畳表示するコンテンツ情報の必要とされる表示位置精度に依存する。利用者は、コンテンツの表示位置が大まかで良い場合には、閾値ΔＴを大きく設定しても良いが、高い表示位置精度を要求される場合には、閾値ΔＴを小さく設定する。
【０１０４】
図８は、閾値ΔＴの定義例を示す図である。図８では、カメラ５０の位置姿勢を世界座標系の同一位置に固定して示す。図８の座標系３０Ａの原点１６ａは、マーカ方式によって適切に設定されたものである。座標系３０Ｂの原点１６ｂは、マーカレス方式によって設定されたものである。領域６０は、許容されるコンテンツの表示範囲を示す。コンテンツ６５ａは、第１位置姿勢を用いて撮影画像上に表示したコンテンツである。コンテンツ６５ｂは、第２位置姿勢を用いて撮影画像上に表示したコンテンツである。例えば、図８に示すように、第１位置姿勢の平行移動成分と、第２位置姿勢の平行移動成分との差がΔｔとなり、閾値ΔＴ以上であると、コンテンツ６５ａが、領域６０に収まらなくなる。
【０１０５】
また、平行移動成分の比較も、カメラ位置姿勢の３次元ベクトル（Ｔｘ、Ｔｙ、Ｔｚ）を用いて行っても良いが、本来、ＡＲ技術では、コンテンツ情報のカメラ撮影画像上での表示位置の精度が大切である。このため、選択部１４０、２４０は、カメラの位置姿勢をカメラ撮影画像上に投影変換した２次元座標点（Ｔｘ２Ｄ、Ｔｙ２Ｄ）を用いて行っても良い。この場合、マーカ座標系の原点をカメラ撮影画像上に投影変換した２次元座標点（Ｔｘ２Ｄ、Ｔｙ２Ｄ）は、マーカ中の原点位置（４隅座標の重心）に来るため、視覚的・処理的にも判断が行い易くなる利点が有る。
【０１０６】
次に、上記実施例に示した画像処理装置１００，２００と同様の機能を実現する画像処理プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。図９は、画像処理プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【０１０７】
図９に示すように、コンピュータ３００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ３０１と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置３０２と、ディスプレイ３０３とを有する。また、コンピュータ３００は、記憶媒体からプログラム等を読み取る読み取り装置３０４と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行うインターフェース装置３０５と、カメラ３０６とを有する。また、コンピュータ３００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ３０７と、ハードディスク装置３０８とを有する。そして、各装置３０１〜３０８は、バス３０９に接続される。
【０１０８】
ハードディスク装置３０８は、第１推定プログラム３０８ａ、第２推定プログラム３０８ｂ、選択プログラム３０８ｃを有する。ＣＰＵ３０１は、第１推定プログラム３０８ａ、第２推定プログラム３０８ｂ、選択プログラム３０８ｃを読み出してＲＡＭ３０７に展開する。第１推定プログラム３０８ａは、第１推定プロセス３０７ａとして機能する。第２推定プログラム３０８ｂは、第２推定プロセス３０７ｂとして機能する。選択プログラム３０８ｃは、選択プロセス３０７ｃとして機能する。
【０１０９】
なお、第１推定プログラム３０８ａ、第２推定プログラム３０８ｂ、選択プログラム３０８ｃについては、必ずしも最初からハードディスク装置３０８に記憶させておかなくても良い。例えば、コンピュータ３００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００が第１推定プログラム３０８ａ、第２推定プログラム３０８ｂ、選択プログラム３０８ｃを読み出して実行するようにしてもよい。
【０１１０】
以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【０１１１】
（付記１）カメラによって撮影された撮影画像から所定の形状を有するマーカを検出し、前記マーカを基にして前記カメラの第１位置姿勢を推定する第１推定部と、
３次元空間上のマップ点を前記撮影画像に投影した投影点と前記撮影画像の特徴点との対応関係を基にして前記カメラの第２位置姿勢を推定する第２推定部と、
前記第１位置姿勢の平行移動成分と前記第２位置姿勢の平行移動成分との比較結果を基にして、前記第１位置姿勢または前記第２位置姿勢を選択する選択部と
を有することを特徴とする画像処理装置。
【０１１２】
（付記２）前記選択部は、前記第１位置姿勢の平行移動成分と前記第２位置姿勢の平行移動成分との差が規定値以上である場合に、第１位置姿勢を選択し、前記第１位置姿勢の平行移動成分と前記第２位置姿勢の平行移動成分との差が規定値未満である場合に、第２位置姿勢を選択することを特徴とする付記１に記載の画像処理装置。
【０１１３】
（付記３）前記選択部は、前記第１位置姿勢の平行移動成分と前記第２位置姿勢の平行移動成分との差が規定値未満である場合に、前記第２位置姿勢の精度を更に評価することを特徴とする付記２に記載の画像処理装置。
【０１１４】
（付記４）前記選択部は、前記第１位置姿勢の平行移動成分と前記第２位置姿勢の平行移動成分との差が規定値以上である場合または前記精度が閾値未満である場合に、前記第１位置姿勢を前記カメラの位置姿勢の初期値として前記第２推定部に通知し、前記初期値を用いて前記第２位置姿勢を再計算させることを特徴とする付記３に記載の画像処理装置。
【０１１５】
（付記５）コンピュータが実行する画像処理方法であって、
カメラによって撮影された撮影画像から所定の形状を有するマーカを検出し、前記マーカを基にして前記カメラの第１位置姿勢を推定し、
３次元空間上のマップ点を前記撮影画像に投影した投影点と前記撮影画像の特徴点との対応関係を基にして前記カメラの第２位置姿勢を推定し、
前記第１位置姿勢の平行移動成分と前記第２位置姿勢の平行移動成分との比較結果を基にして、前記第１位置姿勢または前記第２位置姿勢を選択する
各処理を実行することを特徴とする画像処理方法。
【０１１６】
（付記６）前記選択する処理は、前記第１位置姿勢の平行移動成分と前記第２位置姿勢の平行移動成分との差が規定値以上である場合に、第１位置姿勢を選択し、前記第１位置姿勢の平行移動成分と前記第２位置姿勢の平行移動成分との差が規定値未満である場合に、第２位置姿勢を選択することを特徴とする付記５に記載の画像処理方法。
【０１１７】
（付記７）前記選択する処理は、前記第１位置姿勢の平行移動成分と前記第２位置姿勢の平行移動成分との差が規定値未満である場合に、前記第２位置姿勢の精度を更に評価することを特徴とする付記６に記載の画像処理方法。
【０１１８】
（付記８）前記第２位置姿勢を推定する処理は、前記第１位置姿勢の平行移動成分と前記第２位置姿勢の平行移動成分との差が規定値以上である場合または前記精度が閾値未満である場合に、前記第１位置姿勢を初期値とし、第２位置姿勢を再計算することを特徴とする付記７に記載の画像処理方法。
【０１１９】
（付記９）コンピュータに、
カメラによって撮影された撮影画像から所定の形状を有するマーカを検出し、前記マーカを基にして前記カメラの第１位置姿勢を推定し、
３次元空間上のマップ点を前記撮影画像に投影した投影点と前記撮影画像の特徴点との対応関係を基にして前記カメラの第２位置姿勢を推定し、
前記第１位置姿勢の平行移動成分と前記第２位置姿勢の平行移動成分との比較結果を基にして、前記第１位置姿勢または前記第２位置姿勢を選択する
各処理を実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【０１２０】
（付記１０）前記選択する処理は、前記第１位置姿勢の平行移動成分と前記第２位置姿勢の平行移動成分との差が規定値以上である場合に、第１位置姿勢を選択し、前記第１位置姿勢の平行移動成分と前記第２位置姿勢の平行移動成分との差が規定値未満である場合に、第２位置姿勢を選択することを特徴とする付記９に記載の画像処理プログラム。
【０１２１】
（付記１１）前記選択する処理は、前記第１位置姿勢の平行移動成分と前記第２位置姿勢の平行移動成分との差が規定値未満である場合に、前記第２位置姿勢の精度を更に評価することを特徴とする付記１０に記載の画像処理プログラム。
【０１２２】
（付記１２）前記第２位置姿勢を推定する処理は、前記第１位置姿勢の平行移動成分と前記第２位置姿勢の平行移動成分との差が規定値以上である場合または前記精度が閾値未満である場合に、前記第１位置姿勢を初期値とし、第２位置姿勢を再計算することを特徴とする付記１１に記載の画像処理プログラム。
【符号の説明】
【０１２３】
５０    カメラ
１００，２００  画像処理装置
１３０ａ，２３０ａ  第１推定部
１３０ｂ，２３０ｂ  第２推定部
１４０，２４０  選択部
【図１】
0006464938.tif 000014
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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