(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の参照用の物体毎に、異なる複数の視点で各々撮像した登録画像の特徴量と、各登録画像の物体座標上での位置関係と、物体モデルと、当該物体モデルを地面に安定して置いた姿勢に対して相対的位置関係を規定した複数の地面モデルとを関連づけて格納するデータベースと、
認識対象物体を撮像した入力画像の特徴量と、前記データベースに格納されている各登録画像の特徴量との相関を各々算出し、相関の高い登録画像をキーフレームとして検出し、当該キーフレームに対応する前記位置関係に基づいて、前記入力画像中の物体の三次元位置・姿勢を推定する物体検出手段と、
前記データベースを参照して、前記推定した物体の姿勢に基づき、当該推定した物体の物体モデルに対応する前記複数の地面モデルの中から、その重力方向に最も低い位置にある地面モデルを選択する地面推定手段と、
前記推定した物体の三次元位置・姿勢で前記物体モデルを三次元復元し、前記選択した地面モデルを使用して地面を三次元復元する三次元復元手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記三次元復元手段は、前記入力画像中で地面領域を計算して、当該地面領域以外の領域を判定し、当該判定した地面領域以外の領域をステレオ視で三次元復元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】
複数の参照用の物体毎に、異なる複数の視点で各々撮像した登録画像の特徴量と、各登録画像の物体座標上での位置関係と、物体モデルと、当該物体モデルを地面に安定して置いた姿勢に対して相対的位置関係を規定した複数の地面モデルとを関連づけてデータベースに格納する記憶工程と、
認識対象物体を撮像した入力画像の特徴量と、前記データベースに格納されている各登録画像の特徴量との相関を各々算出し、相関の高い登録画像をキーフレームとして検出し、当該キーフレームに対応する前記位置関係に基づいて、前記入力画像中の物体の三次元位置・姿勢を推定する物体検出工程と、
前記データベースを参照して、前記推定した物体の姿勢に基づき、当該推定した物体の物体モデルに対応する前記複数の地面モデルの中から、その重力方向に最も低い位置にある地面モデルを選択する地面推定工程と、
前記推定した物体の三次元位置・姿勢で前記物体モデルを三次元復元し、前記選択した地面モデルを使用して地面を三次元復元する三次元復元工程手段と、
を含むことを特徴とする画像処理方法。 
【請求項４】
前記三次元復元工程では、前記入力画像中で地面領域を計算して、当該地面領域以外の領域を判定し、当該判定した地面領域以外の領域をステレオ視で三次元復元することを特徴とする請求項３に記載の画像処理方法。 
【請求項５】
請求項３または請求項４に記載の画像処理方法の各工程をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法、および画像処理用プログラムに関し、詳細には、三次元物体を認識する画像処理装置、画像処理方法、および画像処理用プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
三次元物体を様々な方向から撮影し、これにより得られた二次元画像に基づいて未知物体の認識を行う三次元物体認識システムが知られている。この三次元物体認識システムは、ロボットの視覚情報の取得や物体認識、車両の自動運転装置、パノラマ画像の作成、および三次元形状の計測等に広く利用されている。この種の三次元物体認識システムとしては、例えば、非特許文献２が公知である。同文献では、キャリブレーションしていない複数のカメラの画像に基づいて３次元復元する技術が開示されている。
【０００３】
【非特許文献１】Ｖｉｓｕａｌ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ  ｗｉｔｈ  ａ  ｈａｎｄ−ｈｅｌｄ  ｃａｍｅｒａ，Ｍ．Ｐｏｌｌｅｆｅｙｓ，Ｌ．Ｖａｎ  Ｇｏｏｌ，Ｍ．Ｖｅｒｇａｕｗｅｎ，Ｆ．Ｖｅｒｂｉｅｓｔ，Ｋ．Ｃｏｒｎｅｌｉｓ，Ｊ．Ｔｏｐｓ，Ｒ．Ｋｏｃｈ，Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ５９（３），２０７−２３２，２００４
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、同文献の技術では、複数のカメラで撮像した画像間の特徴点の対応を絵柄情報を用いて行っているため、絵柄が無いものや反射がある物体の三次元形状の復元ができないという問題がある。絵柄が無いものや反射がある物体の代表的なものとしてテーブル等の地面が挙げられる。地面は、絵柄が無くまた反射が大きいため、同文献の技術では地面を検出できず、三次元復元することができない。
【０００５】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、二次元画像から地面を高精度に検出して、三次元復元することが可能な画像処理装置、画像処理方法、および画像処理用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】
【０００６】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、参照用の物体の物体モデルと、前記参照用の物体が各種状態で置かれる場合のその地面モデルとを関連づけて格納するデータベースと、認識対象物体を撮像した入力画像から物体とその姿勢を検出する物体検出手段と、前記データベースを参照して、前記検出した物体の姿勢に基づきその重力方向に最も低い位置にある地面モデルを選択する地面推定手段と、前記検出した物体の物体モデルおよび前記選択した地面モデルを使用して三次元復元する三次元復元手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００７】
また、本発明の好ましい態様によれば、前記三次元復元手段は、地面および検出した物体以外の領域をステレオ視で復元することが望ましい。
【０００８】
また、発明の好ましい態様によれば、前記データベースには、前記参照用の物体を異なる複数の視点で各々撮像した登録画像の特徴量と、各登録画像の物体座標上での位置関係とが関連づけて格納されており、前記物体検出手段は、認識対象物体を撮像した入力画像の特徴量と、前記データベースに格納されている各登録画像の特徴量との相関を各々算出し、相関の高い登録画像をキーフレームとして検出し、当該キーフレームに対応する前記位置関係に基づいて、前記入力画像中の物体の三次元位置・姿勢を推定することが望ましい。
【０００９】
上記した課題を解決して、本発明の目的を達成するために、本発明は、参照用の物体の物体モデルと、前記参照用の物体が各種状態で置かれる場合のその地面モデルとを関連づけてデータベースに格納する記憶工程と、認識対象物体を撮像した入力画像から物体とその姿勢を検出する物体検出工程と、前記データベースを参照して、前記検出した物体の姿勢に基づきその重力方向に最も低い位置にある地面モデルを選択する地面推定工程と、前記検出した物体の物体モデルおよび前記選択した地面モデルを使用して三次元復元する三次元復元工程と、を含むことを特徴とする。
【００１０】
また、本発明の好ましい態様によれば、前記三次元復元工程では、地面および検出した物体以外の領域をステレオ視で復元することが望ましい。
【００１１】
また、本発明の好ましい態様によれば、前記記憶工程では、前記データベースに、前記参照用の物体を異なる複数の視点で各々撮像した登録画像の特徴量と、各登録画像の物体座標上での位置関係とを関連づけて格納し、前記物体検出工程では、前記認識対象物体を撮像した入力画像の特徴量と、前記データベースに格納されている各登録画像の特徴量との相関を各々算出し、相関の高い登録画像をキーフレームとして検出し、当該キーフレームに対応する前記位置関係に基づいて、前記入力画像中の物体の三次元位置・姿勢を推定することが望ましい。
【００１２】
また、本発明の好ましい態様によれば、本発明の画像処理方法の各工程を画像処理プログラムがコンピュータに実行させることが望ましい。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、参照用の物体の物体モデルと、前記参照用の物体が各種状態で置かれる場合のその地面モデルとを関連づけてデータベースに格納し、物体検出手段は、認識対象物体を撮像した入力画像から物体とその姿勢を検出し、地面推定手段は、前記データベースを参照して、前記検出した物体の姿勢に基づきその重力方向に最も低い位置にある地面モデルを選択し、三次元復元手段は、前記検出した物体の物体モデルおよび前記選択した地面モデルを使用して三次元復元することとしたので、物体とその姿勢を検出することで、物体が置かれている地面を検出することができ、二次元画像から地面を高精度に検出して、三次元復元することが可能な画像処理装置、画像処理方法、および画像処理用プログラムを提供することが可能になるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下に、この発明に係る画像処理方法、画像処理装置、および画像処理用プログラムについて、図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。また、下記実施の形態における構成要素には、当業者が容易に想定できるものまたは実質的に同一のものが含まれる。なお、本明細書において、「地面」とは、テーブル面、床面等の物体が置かれる各種接触面をいう。
【００１５】
（発明の実施の形態）
図１は、本発明に係る画像処理装置の構成例を示す図である。画像処理装置１は、図１に示すように、物体を撮像して画像を取得する画像取得部１０と、画像取得部１０で撮像された画像に基づいて、物体の三次元形状を検出する画像処理部２０と、レーザやカメラ等を使用して参照用の物体の三次元形状を取得する三次元形状取得部３０と、参照用の物体の登録画像の特徴量およびプリミティブモデル等を格納するデータベース登録部４０とを備えている。
【００１６】
画像取得部１０は、１または複数のデジタルカメラ（以下「カメラ」と称する）を備えており、物体を撮像して電気信号に変換して画像を取得する。撮像取得部１０は、データベースに参照用の物体の情報を登録する場合には、Ｎ（Ｎは２以上の整数）視点で、参照用の物体の周囲から全周に亘り、異なる高さ位置から撮像し、撮像したＮ個の画像をデータベース登録部４０に出力する。
【００１７】
画像取得部１０は、Ｎ（Ｎは２以上の整数）視点毎にカメラ（ステレオカメラ）を設けて、同一物体を撮像する構成、１つのカメラの位置・姿勢を変更してＮ視点で同一物体を撮像する構成、および１つのカメラを固定し、物体の位置・姿勢を変更しながらＮ視点で撮像する構成のいずれでもよい。また、画像取得部１０は、物体の位置・姿勢を変更する位置・姿勢変更手段としてロボット・アームを備えることにしてもよく、また、カメラの位置・姿勢を調整する位置・姿勢調整手段としてロボット・アームを備えることにしてもよい。
【００１８】
画像データベース登録部４０は、特徴点・特徴量抽出部４１と、特徴点の三次元位置推定部４２と、プリミティブモデル生成部４３とを備えている。データベース登録部４０には、画像取得部１０から参照用の物体をＮ視点で撮像したＮ個の画像が入力される。
【００１９】
特徴点・特徴量抽出部４１は、入力されるＮ個の画像毎に特徴量・特徴点を抽出して、データベース格納部４４に出力する。具体的には、特徴点・特徴量抽出部４１は、テクスチャ情報として、特徴量（ＳＩＦＴなど）および各特徴量を持つ点（特徴点）の物体座標での座標、および輪郭情報として、特徴量（Ｐｅｄａｌ  Ｃｕｒｖｅ）や物体の表面を構成する点またはパッチの三次元座標を検出する。
【００２０】
特徴点の三次元位置推定部４２は、物体座標とＮ個の画像の画像座標間の運動パラメータ（回転パラメータＲ、並進パラメータｔ）を算出して、データベース格納部４４に出力する。
【００２１】
プリミティブモデル生成部４３は、三次元形状取得部３０から入力される参照用の物体の三次元形状に基づいて、その物体モデル（物体のプリミティブモデル）を作成して、データベース格納部４４に出力する。図２は、各物体のプリミティブモデルの一例を示す図である。同図は、物体１（きゅうす）、物体２（マグカップ）、物体３（紙パック）の概略のプリミティブモデルＰＯ１，ＰＯ２，ＰＯ３を示している。
【００２２】
また、プリミティブモデル生成部４３は、参照用の各物体について、各物体が安定して置かれる姿勢のときの地面モデル（地面のプリミティブモデル）を作成して、データベース格納部４４に出力する。
【００２３】
図３は、各物体に対する地面モデルの一例を示す図である。物体１（きゅうす）、物体２（マグカップ）、物体３（紙パック）が安定して置かれる姿勢のときの地面モデルを示している。例えば、物体１（きゅうす）が地面に安定して置かれる姿勢は２通りあり、その置かれる地面モデルとして、ＰＳ１１、ＰＳ１２が定義されている。また、物体２（マグカップ）が地面に安定して置かれる姿勢は４通りあり、その置かれる地面モデルとして、ＰＳ２１、ＰＳ２２、ＰＳ２３、ＰＳ２４が定義されている。また、物体３（紙パック）が地面に安定して置かれる姿勢は５通りあり、その置かれる地面モデルとして、ＰＳ３１、ＰＳ３２、ＰＳ３３、ＰＳ３４、ＰＳ３５が定義されている。地面モデルは、例えば、面を表す式等で定義することができる。また、地面モデルは、物体モデルに対して相対的位置関係が定義されているため、物体の姿勢を検出できれば、その物体の姿勢に基づいて、対応する地面モデルを選択することができる。プリミティブモデルの作成は、手作業入力または自動実行のいずれでもよい。
【００２４】
データベース格納部４４は、データベースを格納する。図４はデータベースの概念図、図５はデータベースの構成例を示す図である。図４に示すように、データベースには、参照用の物体の周囲から全周に亘り、異なる高さ位置から撮像した各登録画像の特徴量（テクスチャ情報、輪郭情報）および運動パラメータ、並びに、参照用の物体のプリミティブモデルおよび地面モデルが格納される。データベース格納部４４は、参照用の物体毎に物体番号を付加し、また、各参照用の物体を撮像したＮ個の画像に登録番号を付加して、登録画像１〜登録画像Ｎとして管理する。データベース格納部４４は、図５に示すように、データベースに、参照用の物体１〜Ｍ毎に登録画像１〜登録画像Ｎ、物体モデル（物体のプリミティブモデル）、地面モデル（地面のプリミティブモデル）を格納し、また、各登録画像１〜Ｎに、テクスチャ情報（特徴量（ＳＩＦＴなど）および各特徴量を持つ点（特徴点）の物体座標での座標）、輪郭情報（特徴量（Ｐｅｄａｌ  Ｃｕｒｖｅ）および物体の表面を構成する点またはパッチの三次元座標）、並びに、物体座標と登録画像座標間の運動パラメータ（回転パラメータＲ、並進パラメータｔ）を関連づけて格納する。
【００２５】
画像処理部２０は、上記データベースを使用して、未知物体を撮像した認識対象画像から物体の検出を行うものであり、特徴点・特徴量抽出部２１と、特徴量マッチング部２２と、位置・姿勢推定部２３と、三次元復元部２４と、把持部推定部２５と、地面推定部２６とを備えている。 
【００２６】
画像処理部２０には、画像取得部１０で未知物体を撮像した認識対象画像が入力される。特徴点・特徴量抽出部２１は、認識対象画像から特徴量（テクスチャ情報および／または輪郭情報）とその特徴点を検出する。特徴量マッチング部２２は、認識対象画像の特徴点と、データベースに格納されている各物体１〜Ｍの登録画像１〜Ｎの特徴点との合致度をそれぞれ算出した後、合致度の高い順にソーティングし、合致度の高い登録画像をキーフレームとして検出する。これにより、このキーフレームに対応する参照用の物体が認識対象画像中に含まれていることを検出することができる。なお、データベースで検索対象の物体を指定可能な構成としてもよい。これにより、高速にキーフレームを検出することが可能となる。 
【００２７】
位置・姿勢推定部２３は、特徴点・特徴量抽出部２１で検出したキーフレームの運動パラメータ（回転パラメータＲ、並進パラメータｔ）に基づいて、検出した物体の三次元位置・姿勢を推定する。把持部推定部２５は、検出した物体の三次元位置・姿勢に基づいて、データベースに格納されている対応する参照用の物体のプリミティブモデルを復元して物体の把持部を推定する。地面推定部２６は、検出した物体の推定された姿勢に基づいて、データベースを参照して、検出した物体の物体モデルについて定義した複数の地面モデルの中から、推定した物体の姿勢に基づいて、重力方向に最も低い位置にある地面モデルを選択する。三次元復元部２４は、入力画像を三次元復元する。 
【００２８】
図６は、図１の画像処理装置１の物体検出・地面検出処理を説明するためのフローチャートである。図７は、画像処理装置１の物体検出・地面検出処理を説明するための説明図である。
【００２９】
図６において、画像処理部２０では、画像取得部１０から認識対象画像（以下「入力画像」と称する）が入力される。図７に示す入力画像の例では、地面（テーブル）ＯＢ４上に、きゅうすＯＢ１，紙パックＯＢ２、マグカップＯＢ３が置かれている。
【００３０】
画像処理部２０は、入力画像中の物体を検出する（ステップＳ１０）。具体的には、特徴点・特徴量抽出部２１は、入力画像から特徴量・特徴点を検出する。特徴量マッチング部２２は、入力画像の特徴点と、データベースの各物体の登録画像１〜Ｎの特徴点との合致度をそれぞれ算出した後、合致度の高い順にソーティングし、合致度の高い登録画像をキーフレームとして検出する。図７において、例えば、マグカップＯＢ３が検出されたものとする。
【００３１】
位置・姿勢推定部２３は、キーフレーム（登録画像）の運動パラメータ（回転パラメータＲ、並進パラメータｔ）に基づいて、入力画像中の物体の三次元位置・姿勢を推定する（ステップＳ１１）。図７においては、マグカップＯＢ３の三次元位置・姿勢が推定される。
【００３２】
把持部推定部２５は、推定した物体の三次元位置・姿勢に基づいて、データベースに格納されている対応する参照用の物体のプリミティブモデルを復元して物体の把持部を推定する。例えば、図２において、推定した物体（マグカップＯＢ３）の三次元位置・姿勢に基づいて、物体２（マグカップ）の物体モデルＰＯ２を復元し、把持部を推定する。
【００３３】
地面推定部２６は、検出した物体の推定された姿勢に基づいて、データベースを参照して、検出した物体の物体モデルについて定義した複数の地面モデルの中から、推定した物体の姿勢に基づいて、重力方向に最も低い位置にある地面モデルを選択する（ステップＳ１２）。例えば、図３において、物体２（マグカップ）の姿勢に基づいて、重力方向に最も低い位置にある地面モデルＰＳ２１が選択される。
【００３４】
三次元復元部２４は、入力画像中で地面領域を計算（例えば、ホモグラフィー変換を利用することができる）し（ステップＳ１３）、地面以外の領域をステレオ視で三次元復元する（ステップＳ１４）。例えば、図７において、マグカップＯＢ３は、推定された三次元位置・姿勢で物体モデルＰＯ２（図２参照）が復元される。また、地面（テーブル面）ＯＢ４は、推定された地面モデルＰＳ２１（図３参照）を使用して復元される。きゅうすＯＢ１および紙パックＯＢ２は、ステレオ視で復元される。三次元復元部２４は、データベースを使用して推定した物体および地面と、それら以外の領域の三次元結果を統合する（ステップＳ１５）。
【００３５】
以上説明したように、本実施の形態によれば、データベースに、参照用の物体の物体モデルと、参照用の物体が各種状態で置かれる場合のその地面モデルとを関連づけて格納し、認識対象物体を撮像した入力画像から物体とその姿勢を検出し、地面推定部２６は、データベースを参照して、検出した物体の姿勢に基づきその重力方向に最も低い位置にある地面モデルを選択し、三次元復元部２４は、検出した物体の物体モデルおよび選択した地面モデルを使用して三次元復元することとしたので、地面に絵柄がなく、光沢があっても物体とその姿勢を検出することにより、物体が置かれている地面を検出することができ、二次元画像から地面を高精度に検出して、三次元復元することが可能となる。
【００３６】
また、地面を検出することで、ロボットハンドなどが物体を把持する際に、地面にぶつかることなく、ハンド・アームの制御の軌跡を計算することが可能となる。また、テーブル面などの位置や高さを予め設定しておく必要がなく、環境にロバストな把持が可能となる。また、画像中から地面領域を除去できるので、ステレオ視などの画像間の対応点探索において、誤対応が低減することが可能となる。さらに、１つの物体に対して複数の地面を定義しているので、物体の向きに対してロバストに地面の抽出が可能となる。
【００３７】
また、本実施の形態では、三次元復元部２４は、地面および検出した物体以外の領域をステレオ視で復元することとしたので、検出物体および地面以外の領域を簡単に復元することが可能となる。
【００３８】
また、本実施の形態では、参照用の物体を異なる複数の視点で各々撮像した登録画像の特徴量と、各登録画像の物体座標上での位置関係とを関連づけてデータベースに格納しておき、特徴点・特徴量抽出部２１および特徴量マッチング部２２は、認識対象物体を撮像した入力画像の特徴量と、前記データベースに格納されている各登録画像の特徴量との相関を各々算出し、相関の高い登録画像をキーフレームとして検出し、位置・姿勢推定部２３は、データベースを参照して、検出されたキーフレームに対応する位置関係に基づいて、入力画像中の物体の三次元位置・姿勢を推定することとしたので、入力画像中の物体の三次元位置・姿勢を高精度に推定することが可能となる。 
【００３９】
なお、上記画像処理装置１では、データベース作成用と物体検出用で同じカメラを使用する構成であるが、異なるカメラを使用することにしてもよい。また、検出対象画像の入力は、画像取得部１０で撮像して入力する場合に限られるものではなく、外部から送信される検出対象画像を入力することにしてもよい。
【００４０】
（プログラム）
なお、本発明の目的は、上述した画像処理装置の機能を実現するソフトウエアのプログラムコードを記録した記録媒体を、システム（ロボットシステム等）または装置（例えば、ホストコンピュータ等）に供給し、そのシステムまたは装置のコンピュータ（または、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＤＳＰ）が記録媒体に格納されたプログラムコードを実行することによっても達成することが可能である。この場合、記録媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した画像処理装置の機能を実現することになり、そのプログラムコードまたはそのプログラムを記憶した記録媒体は本発明を構成することになる。プログラムコードを供給するための記録媒体としては、ＦＤ、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ、磁気テープ、不揮発性のメモリ、ＲＯＭなどの光記録媒体、磁気記録媒体、光磁気記録媒体、半導体記録媒体を使用することができる。
【００４１】
また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した画像処理装置の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した画像処理装置の機能が実現される場合も含まれること言うまでもない。
【００４２】
また、記録媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した画像処理装置の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【産業上の利用可能性】
【００４３】
以上のように、本発明に係る画像処理方法、画像処理装置、および画像処理用プログラムは、ロボットの視覚情報の取得や物体認識、車両の自動運転装置、パノラマ画像の作成、および三次元形状の計測等に広く利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】本発明に係る画像処理装置の構成例を示す図である。
【図２】各物体の物体モデルの一例を示す図である。
【図３】各物体に対する地面モデルの一例を示す図である。
【図４】データベースの概念図である。
【図５】データベースの構成例を示す図である。
【図６】画像処理装置の物体検出・地面検出処理を説明するためのフローチャートである。
【図７】画像処理装置の物体検出・地面検出処理を説明するための説明図である。
【符号の説明】
【００４５】
１  画像処理装置
１０  画像取得部
２０  画像処理部
２１  特徴点・特徴量抽出部
２２  特徴量マッチング部
２３  位置・姿勢推定部
２４  三次元復元部
２５  把持部推定部
２６  地面推定部
３０  三次元形状取得部
４０  データベース登録部
４１  特徴点・特徴量抽出部
４２  特徴点の三次元位置推定部
４３  プリミティブモデル生成部
４４  データベース格納部
【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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