(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像領域内に位置する物体の位置を測定する位置測定装置（１０）であって、
複数の撮像部が共通する撮像領域を含む領域を繰り返し撮像することで得られた複数組の撮像画像を取得する撮像画像取得手段（Ｓ１０）と、
各撮像画像を構成する画素毎に、同じ組の他の撮像画像において対応する画素を対応点として対応付ける対応付け手段（Ｓ３０）と、
物体の位置を表す位置行列および前記撮像部の運動を表すカメラパラメータ行列の積と、各組の対応点との差を表す第１偏差が最小となる際の、位置行列およびカメラパラメータ行列を演算する物体位置演算手段（Ｓ５０）と、
複数組の撮像画像についての前記位置行列および前記カメラパラメータ行列を用いて、複数組の撮像画像における各画素の輝度と、前記撮像部にて得られた撮像画像よりも高解像度な画像である超解像画像の輝度との差を表す第２偏差が最小となるように、前記複数組の撮像画像を前記超解像画像に変換するための変換行列、および前記複数の撮像部の運動に基づく運動行列、を求める超解像画像演算手段（Ｓ６０）と、
を備えたことを特徴とする位置測定装置。
【請求項２】
撮像領域内に位置する物体の位置を測定する位置測定装置（１０）であって、
複数の撮像部が共通する撮像領域を含む領域を繰り返し撮像することで得られた複数組の撮像画像を取得する撮像画像取得手段（Ｓ１０）と、
各撮像画像を構成する画素毎に、同じ組の他の撮像画像において対応する画素を対応点として対応付ける対応付け手段（Ｓ３０）と、
物体の位置を表す位置行列および前記撮像部の運動を表すカメラパラメータ行列の積と、各組の対応点との差を表す第１偏差が最小となる際の、位置行列およびカメラパラメータ行列を演算する物体位置演算手段（Ｓ５０）と、
前記複数の撮像部に振動による力が加わる際に、鉛直方向の振動を水平方向成分に変換する振動成分変換機構（４１，４２，４３）、
を備えたことを特徴とする位置測定装置。
【請求項３】
請求項１に記載の位置測定装置において、
前記物体位置演算手段による位置行列およびカメラパラメータ行列を求める演算と、前記超解像画像演算手段による変換行列および運動行列を求める演算と、を得られた運動行列に従ってカメラパラメータ行列を更新しつつ繰り返す演算制御手段（Ｓ５０〜Ｓ８０）、
を備えたことを特徴とする位置測定装置。
【請求項４】
請求項３に記載の位置測定装置において、
前記第１偏差または前記第２偏差が予め設定された閾値未満となると演算結果を出力する出力手段（Ｓ７０、Ｓ９０）、
を備えたことを特徴とする位置測定装置。
【請求項５】
請求項１〜請求項４の何れか１項に記載の位置測定装置において、
前記撮像画像取得手段は、符号化露光にて得られた撮像画像を取得すること
を特徴とする位置測定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮像領域内に位置する物体の位置を測定する位置測定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ステレオカメラとして構成された複数の撮像部を振動させつつ撮像し、得られた複数組の撮像画像を画像処理することで、撮像部によって得られる画素数を超える超解像画像を得る技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−０５３１２６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記技術では、撮像部が数画素分だけ振動することを想定しており、この想定を超える振動をしたときに対応できない虞がある。超解像画像を良好に得られれば、位置測定装置において精度よく物体の位置を測定できることになる。
【０００５】
そこで、このような問題点を鑑み、撮像領域内に位置する物体の位置を測定する位置測定装置において、より精度よく物体の位置を測定できるようにすることを本発明の目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の位置測定装置において、撮像画像取得手段は、複数の撮像部が共通する撮像領域を含む領域を繰り返し撮像することで得られた複数組の撮像画像を取得する。また、対応付け手段は、各撮像画像を構成する画素毎に、同じ組の他の撮像画像において対応する画素を対応点として対応付ける。そして、物体位置演算手段は、物体の位置を表す位置行列および撮像部の運動を表すカメラパラメータ行列の積と、各組の対応点との差を表す第１偏差が最小となる際の、位置行列およびカメラパラメータ行列を演算する。
【０００７】
このような位置測定装置によれば、物体の位置およびカメラパラメータの行列の積と、各組の対応点との差が最小となる際の物体の位置およびカメラパラメータを演算するので、撮像部の運動状態とともに物体の位置を演算することができる。よって、精度よく物体の位置を測定することができる。
【０００８】
なお、各請求項の記載は、可能な限りにおいて任意に組み合わせることができる。この際、一部構成を除外してもよい。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明が適用された距離検出装置１の概略構成を示すブロック図である。
【図２】処理部１０のＣＰＵ１１が実行する距離演算処理を示すフローチャートである。
【図３】符号化露光パターンおよび通常露光パターンの一例を示す説明図である。
【図４】符号化露光パターンおよび通常露光パターンをフーリエ変換して得られた周波数特性を示すグラフである。
【図５】撮像部の配置例を示す鳥瞰図（その１）である。
【図６】撮像部の配置例を示す鳥瞰図（その２）である。
【図７】撮像部から得られる画像および超解像画像の一例を示す説明図である。
【図８】鉛直方向の振動を水平方向の振動へ変換する機構を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に本発明にかかる実施の形態を図面と共に説明する。
［第１実施形態］
［本実施形態の構成］
本発明が適用された距離検出装置１は、複数の撮像画像に視差が生じることを利用して撮像画像中の各点（物体）までの距離を検出する装置である。特に、本実施形態の距離検出装置１では、撮影時に自然発生するカメラの揺れ（振動）を利用して画像超解像と３次元復元の高精度化を実現する。
【００１１】
詳細には、距離検出装置１は、乗用車等の車両に搭載されており、図１に示すように、処理部１０と、２つの撮像部２１，２２と、車両制御部３０とを備えている。なお、撮像部は２つに限られることなく、３以上設けられていてもよい。
【００１２】
撮像部２１，２２は、それぞれ車両の進行方向側が撮像範囲内となる周知のカメラとして構成されている。撮像部２１，２２は、ステレオカメラを構成している。これらの撮像部２１，２２は、後述する符号化露光を用いたタイミングで同期して撮像を行うよう設定されている。
【００１３】
処理部１０は、ＣＰＵ１１と、ＲＯＭ、ＲＡＭ等のメモリ１２とを備えた周知のコンピュータとして構成されている。処理部１０（ＣＰＵ１１）は、撮像部２１，２２によって撮像された撮像画像を取得する。そして、メモリ１２に格納されたプログラムに基づいて後述する距離演算処理等の各種処理を実行する。
【００１４】
車両制御部３０は、処理部１０による処理結果を利用して車両を制御する処理を行う。例えば、車両制御部３０は、撮像部２１，２２による撮像範囲内の各点（各画素）における距離の情報を処理部１０から取得し、この距離の情報に基づいて物体の位置および相対速度を認識する。そして、物体が走行に支障を来す虞がある場合、走行軌道を変更する車両制御を行う。
【００１５】
［本実施形態の処理］
このように構成された距離検出装置１において、処理部１０は、図２に示す距離演算処理を実施する。距離演算処理は、例えば距離検出装置１の電源が投入されると開始される処理であり、その後、一定周期毎に繰り返し実施される処理である。
【００１６】
この処理では、まず、符号化露光を用いて撮像された撮像画像を取得する（Ｓ１０）。ここで、符号化露光でない通常の露光では、図３に示すように、周囲の明るさに応じてシャッタの開閉が周期的に行われる。これに対して、符号化露光では、非周期的な特定のパターンに従ってシャッタの開閉を比較的高速に制御する。
【００１７】
なお、図３は、横軸を時間として符号化露光におけるシャッタの開閉の状態を示したものである。この図に示す通り、符号化露光においては、１回の撮影中において非常に細かくシャッタの開閉を制御することが分かる。図４はこの符号化露光パターンをフーリエ変換して得られた周波数特性を表すが、符号化露光は通常露光と比べてより広帯域の周波数特性を持つことがわかる。すなわち、符号化露光では撮影画像からより広帯域の情報を抽出することができる。
【００１８】
続いて、撮像画像の平行化を行い（Ｓ２０）、平行化後の同期する複数の撮像画像において対応点を探索する（Ｓ３０）。この処理では、例えば周知のＳＩＦＴ（Scale-Invariant Feature Transform）等の処理を用いる。
【００１９】
続いて、カメラパラメータを予め設定された初期値に設定する（Ｓ４０）。ここでのカメラパラメータは、撮像部２１，２２の振動による運動の位相、振幅、撮像周期、等を含むものである。
【００２０】
そして、設定されたカメラパラメータを用いて、３次元復元処理（Ｓ５０）および超解像演算（Ｓ６０）を実施する。超解像演算（Ｓ６０）では、撮像部２１，２２による撮影時に自然発生するカメラの揺れや振動を利用する。
【００２１】
ただし、自然に発生するカメラの揺れは予測不能であり、このためカメラの動きは未知である。また、カメラが揺れながら撮影を行う場合、画像中に揺れに起因するボケ（運動ボケ）が発生し、画像中の高周波成分が失われる。そこで本実施形態では、画像の高解像度化とカメラの揺れの推定と観測点の３次元距離の推定を同時に行うことで、未知の搖動を行う複数カメラ（撮像部２１，２２）の画像から高精度な３次元計測を実現する。
【００２２】
このような３次元距離計測、カメラ運動推定、画像超解像を同時に実現するには、まず、３次元点
【００２３】
【数１】
0006416646.tif 000002
【００２４】
を考え、このときのＺ座標をＸとＹの関数Ｚ（Ｘ,Ｙ）で表現する．すなわち３次元点はＸとＹの関数として、
【００２５】
【数２】
0006416646.tif 000003
【００２６】
と表せる。
また、この３次元点
【００２７】
【数３】
0006416646.tif 000004
【００２８】
（以下、３次元点Ｑ（Ｘ,Ｙ）とも表記する。）の輝度を
【００２９】
【数４】
0006416646.tif 000005
【００３０】
（以下、Ｌ（Ｑ）とも表記する。）とする。３次元点Ｑ（Ｘ,Ｙ）は次式によってカメラ画像上の点
【００３１】
【数５】
0006416646.tif 000006
【００３２】
（以下、画像点ｘとも表記する。）に投影される。
【００３３】
【数６】
0006416646.tif 000007
【００３４】
このとき、画像点ｘに入射する輝度はＬ（Ｑ）となる。なお、Ｐはカメラの投影行列を表し、λは３次元点の奥行きに関するスカラー値である。
ここで、カメラが時刻ｔに従って運動しており、その運動を回転行列Ｒ（ｔ）と並進ベクトルＴ（ｔ）で表すとすると、カメラ行列は次式のようにｔの関数として表せる。
【００３５】
【数７】
0006416646.tif 000008
【００３６】
ここで、Ａはカメラの内部パラメータ行列である。この運動するカメラによって、３次元シーンを観測すると、同一の画像点ｘに投影される３次元点は次式に従って時刻と共に変化する。
【００３７】
【数８】
0006416646.tif 000009
【００３８】
ここで、右辺においてλを含む項は疑似逆行列、Ｃはカメラ視点であり、それぞれ次式により計算される。
【００３９】
【数９】
0006416646.tif 000010
【００４０】
したがって、各撮影フレームにおけるカメラの開口時間（露光時間）をΔｔとすると、時刻ｔにおいて撮影される画像点ｘの輝度は次式によって表せる。
【００４１】
【数１０】
0006416646.tif 000011
【００４２】
（以下、Ｉ（ｘ,ｔ）とも表記する。）
すなわち、画像輝度Ｉ（ｘ,ｔ）はカメラの運動に基づく運動ボケを含んだものとなる。本処理では、この画像輝度Ｉ（ｘ,ｔ）に基づいて、３次元距離計測、カメラ運動推定、画像超解像を同時に実現する。このため、３次元点Ｑ（Ｘ,Ｙ）、この３次元点の輝度L（Ｑ）、カメラ行列Ｐ（ｔ）を次式のようなパラメトリックモデルで表現する。
【００４３】
【数１１】
0006416646.tif 000012
【００４４】
回転行列Ｒ（ｔ）は、Ｘ軸廻りの回転行列ＲＸ（θ）、Ｙ軸廻りの回転行列ＲＹ（θ）、Ｚ軸廻りの回転行列ＲＺ（θ）の積として以下のように表せる。
【００４５】
【数１２】
0006416646.tif 000013
【００４６】
θＸ（ｔ）,θＹ（ｔ）,θＺ（ｔ）はそれぞれの軸廻りの回転角であり、次式のようにパラメトリックに表現する。
【００４７】
【数１３】
0006416646.tif 000014
【００４８】
なお、カメラが搖動運動する場合にはカメラの位置が変動しないことが一般的であるため、ここではベクトルＴを一定としたが、カメラ位置の変動を伴う場合には、Ｔに関しても同様にパラメトリックに表現すればよい。また、モデルの次数Ｎ，Ｍ，Ｕ，Ｖ，Ｗは、復元する３次元物体の複雑度やカメラ運動の複雑度などに応じて決定する。
【００４９】
ここで、このパラメトリックモデルにおける各係数が決まったとすると、時刻ｔにおける画像点ｘに対応する３次元点Ｑ（Ｘ,Ｙ）は、次式を解くことにより決定できる。
【００５０】
【数１４】
0006416646.tif 000015
【００５１】
この結果、この点における輝度Ｌ（Ｑ）が決まり、これを積分することで時刻ｔにおける画像点Ｑの画像輝度Ｉ（ｘ,ｔ）が決まる。そこで、以下のコスト関数Eを最小化する各係数を推定することで、３次元復元とカメラ運動推定と画像超解像を同時に実現する。
【００５２】
【数１５】
0006416646.tif 000016
【００５３】
ここで、I（ｘｉ,ｔ）はカメラによって実際に観測された時刻ｔの画像の第i画素の輝度であり、
【００５４】
【数１６】
0006416646.tif 000017
【００５５】
は上記のパラメトリックモデルに基づいて推定したこの画素の輝度である。
また、Ｐは画素数であり、Ｓは推定に用いる時刻数（サンプル数）である。
複数のカメラにより同一シーンを観測する場合には、第jカメラの係数をＰｉｊ〜Ｖｉｊとし、以下のコストを最小化する係数ａｉ〜ｈｉ, Ｐｉｊ〜Ｖｉｊ（j＝1,■,K）を求めることで、３次元距離計測、カメラ運動推定、画像超解像を同時に実現する。
【００５６】
【数１７】
0006416646.tif 000018
【００５７】
ここで、Iｊ（ｘｉ,ｔ）は第jカメラの実際の観測画像であり、
【００５８】
【数１８】
0006416646.tif 000019
【００５９】
は上記のパラメトリックモデルに基づいて推定した第jカメラの画像である。また、Kはカメラの台数である。
以上は、一般の３次元物体においてカメラの自然搖動を用いて高精度３次元計測を実現する方法（Ｓ６０の処理）であるが、対象とする物体が平面状である場合には、画像超解像と３次元計測を逐次行うことにより、自然搖動を用いた高精度３次元計測をより簡便に実現することができる。この場合には、カメラの運動による観測点の移動を表す行列W、カメラ運動による動きボケを表す行列B、画像サンプリングを表す行列Dを用いることで、超解像画像の各画素の輝度よりなるベクトルHと低解像な観測画像の各画素の輝度よりなるベクトルLとの関係を次式のように表す。
【００６０】
【数１９】
0006416646.tif 000020
【００６１】
ここでｔはサンプリング時刻を表す。この式においてＢｔとＷｔは共にカメラ運動に依存する行列であることから、これらをまとめてＭｔと置くと上式は以下のように表せる。
【００６２】
【数２０】
0006416646.tif 000021
【００６３】
つまり、以下のコスト関数を最小化するＨとＭｔとを求めることで、画像の超解像とカメラ運動の推定を同時に実現することができる。
【００６４】
【数２１】
0006416646.tif 000022
【００６５】
なお、Ｌｔは実際の観測画像の各画素の輝度値よりなるベクトルである。
ただし、上記Ｓ６０の処理における推定においては、カメラ運動に依存する行列Ｍｔの初期値が必要である。より良好な初期値を得るために、Ｓ６０の処理の前に、Ｓ５０の処理を実施する。
【００６６】
この処理では、まず、画像から取得した対応点を基に３次元復元を行うことで、大まかな３次元計測とカメラ運動を推定する。この推定は、i番目の３次元点Ｑｉをj番目のカメラに投影して得られる投影点ｘｉｊを用い、以下のコスト関数を最小化する第jカメラの投影行列Ｐｊとi番目の３次元点Ｑｉとを同時推定することで行う。
【００６７】
【数２２】
0006416646.tif 000023
【００６８】
このようにして求めたカメラの投影行列Ｐｊからはそれぞれのカメラの運動を求めることができるため、このカメラ運動を用いて先に述べた画像超解像を行う。そしてこのようにして超解像した画像を用いて再度投影点ｘｉｊより３次元復元とカメラ運動の推定を行う。
【００６９】
続いて、コストＥと閾値とを比較する（Ｓ７０）。ここでは、Ｓ５０にて求めたコストおよびＳ６０にて求めたコストの両方について、それぞれに対して予め準備された閾値と比較する。
【００７０】
何れかのコストＥが閾値以上であれば（Ｓ７０：ＮＯ）、超解像演算（Ｓ６０の処理）にて得られたカメラ行列Ｍｔに従ってカメラパラメータ（投影行列Ｐｊ）を変更し（Ｓ８０）、Ｓ５０の処理に戻る。
【００７１】
また、それぞれのコストＥが閾値以上であれば（Ｓ７０：ＹＥＳ）、演算結果（投影点（距離を示す値）、超解像画像等の情報）を車両制御部３０に対して出力し（Ｓ９０）、距離演算処理を終了する。
【００７２】
上記のとおり、符号化露光を用いることにより、３次元計測高精度化のための画像超解像を安定化することができる。ただし、上記実施形態では自然発生する揺れを画像超解像に利用しており、揺れの方向によっては解像度の向上が３次元計測の精度向上に寄与しない場合が存在する。例えば、図５（ａ）に示すように、複数の撮像部２１，２２のエピポーラ線（ベースライン方向）と同一方向の解像度が向上すれば３次元計測の精度が向上し、逆にエピポーラ線に対して垂直方向の解像度を高めても３次元計測の精度は向上しない。一方、画像超解像の方向は、カメラの揺動方向と等しくなる。
【００７３】
このため、撮像部２１，２２の搖動方向がエピポーラ線に対して平行であれば３次元計測の精度が向上し、撮像部２１，２２の搖動方向がエピポーラ線に対して垂直である場合には、画像超解像を行っても３次元計測の精度は向上しない。しかし、撮像部２１，２２の揺動方向とエピポーラ線とが完全に平行になると、カメラ運動の推定と３次元復元とが不安定になる。
【００７４】
そこで本実施形態では、例えば、図５（ａ）に示すように、撮像部２１，２２を水平方向に対して平行ではなく、上下方向にずらして配置することによって、撮像部２１，２２の搖動方向とベースラインの方向とが垂直でも平行でもないようにしている。このようにすることで、演算が不安定になることの抑制しつつ、精度向上を図っている。
【００７５】
なお、撮像部２１，２２の配置は、図５（ａ）に示す配置には限られない。例えば、図５（ｂ）に示すように、撮像部２１，２２を斜め方向に配置し、撮像部２１，２２の搖動方向が水平方向になるよう制御してもよい。また、図６（ａ）に示すように、撮像部２１，２２を水平方向に配置し、撮像部２１，２２の揺動方向が斜めになるように制御してもよい。また、図６（ｂ）に示すように、撮像部２１，２２を垂直方向に配置し、撮像部２１，２２の揺動方向が斜めになるように制御してもよい。
【００７６】
［本実施形態による効果］
以上のように詳述した距離検出装置１において処理部１０は、複数の撮像部が共通する撮像領域を含む領域を繰り返し撮像することで得られた複数組の撮像画像を取得し（Ｓ１０）、各撮像画像を構成する画素毎に、同じ組の他の撮像画像において対応する画素を対応点として対応付ける（Ｓ３０）。そして、物体の位置を表す位置行列および撮像部の運動を表すカメラパラメータ行列の積と、各組の対応点との差を表す第１偏差が最小となる際の、位置行列およびカメラパラメータ行列を演算する（Ｓ５０）。
【００７７】
このような距離検出装置１によれば、物体の位置およびカメラパラメータの行列の積と、各組の対応点との差が最小となる際の物体の位置およびカメラパラメータを演算するので、撮像部の運動状態とともに物体の位置を演算することができる。よって、精度よく物体の位置を測定することができる。
【００７８】
例えば、図７は、撮像部２１，２２の撮像画像の例と、上記の処理により撮像部２１，２２から得られた撮像画像を超解像した結果の例である。この例では、撮像部２１，２２は斜めに配置し、揺動方向は横方向とした。また、これらの画像から３次元計測を行った結果、入力画像をそのまま用いた場合よりも平均計測誤差を小さくすることができた。
【００７９】
また、距離検出装置１において処理部１０は、複数組の撮像画像についての位置行列およびカメラパラメータ行列を用いて、複数組の撮像画像における各画素の輝度と、撮像部にて得られた撮像画像よりも高解像度な画像である超解像画像の輝度との差を表す第２偏差が最小となるように、複数組の撮像画像を高解像画像に変換するための変換行列、および複数の撮像部の運動に基づく運動行列、を求める。
【００８０】
このような距離検出装置１によれば、超解像画像と撮像部の運動とを同時に推定することができる。
また、距離検出装置１において処理部１０は、位置行列およびカメラパラメータ行列を求める演算と、変換行列および運動行列を求める演算と、を得られた運動行列に従ってカメラパラメータ行列を更新しつつ繰り返す。
【００８１】
このような距離検出装置１によれば、演算を繰り返すことで第１偏差および第２偏差が小さくすることができる。よって演算精度を向上させることができる。
また、距離検出装置１において処理部１０は、第１偏差または第２偏差が予め設定された閾値未満となると演算結果を出力する。
【００８２】
このような距離検出装置１によれば、第１偏差または第２偏差が閾値未満となると演算を終了して演算結果を出力させることができる。
また、距離検出装置１において処理部１０は、符号化露光にて得られた撮像画像を取得する。
【００８３】
このような距離検出装置１によれば、撮像画像に含まれる高周波成分に良好に対応することができる。
［第２実施形態］
次に、別形態の距離検出装置２について説明する。本実施形態（第２実施形態）では、第１実施形態の距離検出装置１と異なる箇所のみを詳述し、第１実施形態の距離検出装置１と同様の箇所については、同一の符号を付して説明を省略する。
【００８４】
第１実施形態の距離検出装置１において撮像部２１，２２は、非水平に配置されていたが、撮像部２１，２２の搖動方向がベースラインに対して非垂直になれば、撮像部２１，２２を水平に配置することもできる。例えば、距離検出装置２は、図８に示すように、土台部４１と、回転ステージ４２と、スプリング４３とを備えている。
【００８５】
撮像部２１，２２は、回転ステージ４２に載置されており、回転ステージ４２は、図示しないベアリングを介して土台部４１の上面に沿って回転するよう構成されている。この際、回転ステージ４２は、水平方向から所定の角度で回転する。
【００８６】
また、スプリング４３は、回転ステージ４２に取り付けられており、静止時に撮像部２１，２２が向けられる方向を規定する。また、スプリング４３は、撮像部２１，２２の揺動の周波数も規定する。このスプリング４３を適切なものとすることで、自然に発生する揺動におけるカメラの搖動周波数を適切に設定することができる。
【００８７】
このような機構を用いることで、超解像を安定化させることができると共に、カメラ運動（振動の周波数等）を単純化でき、推定すべきパラメータの数を削減することができる。
【００８８】
上記のように距離検出装置２においては、複数の撮像部２１，２２に振動による力が加わる際に、鉛直方向の振動を水平方向成分に変換する。
このような距離検出装置２によれば、複数の撮像部２１，２２を水平方向に並べて配置した場合においても良好に物体の位置を推定することができる。
【００８９】
［その他の実施形態］
本発明は、上記の実施形態によって何ら限定して解釈されない。また、上記の実施形態の説明で用いる符号を特許請求の範囲にも適宜使用しているが、各請求項に係る発明の理解を容易にする目的で使用しており、各請求項に係る発明の技術的範囲を限定する意図ではない。上記実施形態における１つの構成要素が有する機能を複数の構成要素として分散させたり、複数の構成要素が有する機能を１つの構成要素に統合させたりしてもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、同様の機能を有する公知の構成に置き換えてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を、課題を解決できる限りにおいて省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加又は置換してもよい。なお、特許請求の範囲に記載した文言のみによって特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本発明の実施形態である。
【００９０】
上述した距離検出装置１，２の他、当該距離検出装置１，２を構成要素とするシステム、当該距離検出装置１，２としてコンピュータを機能させるためのプログラム、このプログラムを記録した媒体、距離検出方法など、種々の形態で本発明を実現することもできる。
【００９１】
例えば、上記実施形態においては、ステレオカメラなどの複数のカメラを用いた場合における高精度３次元計測法を説明したが、ステレオカメラにおける２台のカメラの内の一方をプロジェクタ等の投光手段に置き換えてもよい。このようにすると、カメラとプロジェクタのそれぞれの自然な揺れを用いることで、プロジェクタカメラシステムにおいても全く同様に高精度３次元計測を実現することができる。
【００９２】
［実施形態の構成と本発明の手段との対応関係］
上記実施形態における処理部１０は本発明でいう位置測定装置に相当し、上記実施形態における土台部４１、回転ステージ４２、スプリング４３は本発明でいう振動成分変換機構に相当する。また、上記実施形態において処理部１０が実施する処理のうちのＳ１０の処理は本発明でいう撮像画像取得手段に相当し、上記実施形態におけるＳ３０の処理は本発明でいう対応付け手段に相当する。
【００９３】
さらに、上記実施形態におけるＳ５０の処理は本発明でいう物体位置演算手段に相当し、上記実施形態におけるＳ６０の処理は本発明でいう超解像画像演算手段に相当する。また、上記実施形態におけるＳ５０〜Ｓ８０の処理は本発明でいう演算制御手段に相当し、上記実施形態におけるＳ７０、Ｓ９０の処理は本発明でいう出力手段に相当する。
【符号の説明】
【００９４】
１，２…距離検出装置、１０…処理部、１１…ＣＰＵ、１２…メモリ、２１，２２…撮像部、３０…車両制御部、４１…土台部、４２…回転ステージ、４３…スプリング。
【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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【図８】
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