(57)【要約】【課題】  複数のカメラの中から、動物体の視点に応じた最適なカメラを選択することである。【解決手段】  本発明に係る画像処理装置１０は、視者位置が特定されると、視者位置類似性演算部１４により、視者位置Ｐとカメラの位置Ｃｋと視点Ｑとが形成する△ＣｋＰＱの面積を算出する。同時に、視者位置類似性演算部１４は、カメラＣｋの光軸中心ベクトルｅｋ⊥とベクトルＰＱとのなす角度を算出する。カメラ選択部１５は、所定の評価式Ｅ（Ｃｋ）に上記面積及び角度を代入した値が最小となるものから順にＣｋを２つ選択する。選択された２台のカメラＣｋｍｉｎ１，Ｃｋｍｉｎ２は、視点Ｑを中心として被写界Ａを撮影し、任意視点画像生成部１６に撮影画像を出力する。【選択図】  図１
2005260731.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のカメラにより撮影可能な被写界において、視者の位置を特定する特定手段と、
前記特定手段により特定された視者位置とカメラの位置と視点とが形成する三角形の面積、並びに、前記カメラの光軸中心ベクトルと、前記視者位置から前記視点へのベクトルとの為す角度を、前記複数のカメラに関して算出する算出手段と、
前記算出手段による算出結果を使用して、前記視点を中心とする撮影画像を出力するカメラを選択する選択手段と
を備えることを特徴とするカメラ選択装置。
【請求項２】
前記選択手段は、前記算出結果を使用して、前記視点を中心とする撮影画像を出力するカメラを複数選択し、
一のカメラによる撮影にオクルージョンが生じた場合には、他のカメラによる撮影画像を当該オクルージョン箇所に適用することで、提示画像を生成する生成手段を更に備えることを特徴とする請求項１に記載のカメラ選択装置。
【請求項３】
前記生成手段により提示画像を生成した結果、相互に解像度の異なる画像部分が存在する場合には、個々の画素の解像度に応じた平滑化を行う画像処理手段を更に備えることを特徴とする請求項２に記載のカメラ選択装置。
【請求項４】
前記視者の位置は、前記被写界内に指定された仮想的なユーザの位置であることを特徴とする請求項１に記載のカメラ選択装置。
【請求項５】
複数のカメラにより撮影可能な被写界において、視者の位置を特定する特定ステップと、
前記特定ステップにて特定された視者位置とカメラの位置と視点とが形成する三角形の面積、並びに、前記カメラの光軸中心ベクトルと、前記視者位置から前記視点へのベクトルとの為す角度を、前記複数のカメラに関して算出する算出ステップと、
前記算出ステップにおける算出結果を使用して、前記視点を中心とする撮影画像を出力するカメラを選択する選択ステップと
を含むことを特徴とするカメラ選択方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、異なる位置に配設された複数のカメラによって動物体を撮影する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、複数箇所に設置されたカメラを使用して、被写界に存在する動物体の撮影を行うシステムが実用化されている。例えば、特許文献１には、使用者の要望に応じて、カメラとレンズとの組合せを容易に選択できるようにした、レンズの選択装置が開示されている。当該装置では、レンズの選択に際して、カメラの画面サイズ、撮影距離、焦点距離、被写体の大きさ、絞りの方式などの撮影条件が考慮される。撮影条件に適合するレンズが検索されると、これが表示装置に表示され、使用者による選択を待って、撮影に使用されるレンズが決定する。
【特許文献１】特開平１０−２５７３６１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記従来技術は、監視を含む動物体の撮影を主な目的としたものであり、任意の視点から観た映像の提供を目的としたものではないことから、以下に示す問題点があった。すなわち、カメラの選択基準として、個々のカメラの特性は考慮されているが、カメラの視点と動物体の視点との類似度合い、あるいは、位置に応じたカメラの解像度特性といった、両者の相関性は充分に考慮されていなかった。このため、高画質な撮像をユーザに提供するという観点から、必ずしも最適なカメラが選択されるとは限らなかった。
【０００４】
そこで、本発明の課題は、複数のカメラの中から、動物体の視点に応じた最適なカメラを選択することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するために、本発明に係るカメラ選択装置は、複数のカメラにより撮影可能な被写界において、視者（動物体）の位置を特定する特定手段と、前記特定手段により特定された視者位置とカメラの位置と視点とが形成する三角形の面積、並びに、前記カメラの光軸中心ベクトルと、前記視者位置から前記視点へのベクトルとの為す角度を、前記複数のカメラに関して算出する算出手段と、前記算出手段による算出結果を使用して、前記視点を中心とする撮影画像を出力するカメラを選択する選択手段とを備える。
【０００６】
本発明に係るカメラ選択方法は、複数のカメラにより撮影可能な被写界において、視者（動物体）の位置を特定する特定ステップと、前記特定ステップにて特定された視者位置とカメラの位置と視点とが形成する三角形の面積、並びに、前記カメラの光軸中心ベクトルと、前記視者位置から前記視点へのベクトルとの為す角度を、前記複数のカメラに関して算出する算出ステップと、前記算出ステップにおける算出結果を使用して、前記視点を中心とする撮影画像を出力するカメラを選択する選択ステップとを含む。
【０００７】
これらの発明は、カメラの選択に際して、特定された視者位置とカメラの位置と視点とが形成する三角形の面積を使用するので、視者位置からの視点と類似性のより高い視点を有するカメラを選択可能とする。また、カメラの光軸中心ベクトルと、視者位置から視点に向かうベクトルとの為す角度が併せて使用するので、撮影方向に応じたカメラの解像度特性をも勘案したカメラの選択を同時に可能とする。このように選択されたカメラは、特定された視者位置からの高画質な撮影画像を出力することのできるカメラである。つまり、これらの発明によれば、複数のカメラの中から、動物体の視点に応じた最適なカメラを選択することができる。
【０００８】
本発明に係るカメラ選択装置において好ましくは、前記選択手段は、前記算出結果を使用して、前記視点を中心とする撮影画像を出力するカメラを複数選択し、一のカメラによる撮影にオクルージョンが生じた場合には、他のカメラによる撮影画像を当該オクルージョン箇所に適用することで、提示画像を生成する生成手段を更に備える。
【０００９】
被写界の形状や遮蔽体の介在によっては、被写界内であっても死角となって、一台のカメラでは撮影不能な視点が存在する可能性がある。かかる状況を想定して、本発明は、一方のカメラから死角となった画像部分を、別のカメラによる撮影画像で補完することで、オクルージョンの発生を回避する。これにより、例えば、被写界に現存するユーザからは不可視な領域に関しての撮影画像を、遠隔に位置するユーザに提示することができる。
【００１０】
本発明に係るカメラ選択装置において、より好ましくは、前記生成手段により提示画像を生成した結果、相互に解像度の異なる画像部分が存在する場合には、個々の画素の解像度に応じた平滑化を行う画像処理手段を更に備える。
【００１１】
低解像度の画素値を用いて一律に画像平滑化処理（スムージング処理）を実行すると、これに伴い、高解像度の部分の画質が劣化することが懸念される。かかる懸念は、解像度の高い撮影画像のオクルージョンを、これよりも解像度の低い画像で補って提示画像を生成した場合などに特に顕著である。本発明によれば、画像の平滑化処理は、提示画像を構成する各画素の解像度に応じて実行されるので、高解像度の画像部分の画質を維持しながら、提示画像全体の画質を高めることができる。
【００１２】
本発明に係るカメラ選択装置において、前記視者の位置は、前記被写界内に指定された仮想的なユーザの位置であってもよい。
【００１３】
本発明のように、特定された視者位置は、実存するユーザの位置であるか、仮想的なユーザの位置であるかを問わない。したがって、遠隔操作によって、仮想的な視者の位置をユーザが可変的に制御することにより、実際には被写界に存在しなくとも、任意の位置から所望の視点を中心とする画像を閲覧することができる。また、本発明は、被写界内であれば、如何なる位置からの視点をも提示できるので、実ユーザでは到達不能な高い位置や進入不能な狭い場所からの撮影画像の閲覧をユーザが所望する場合に、特に有効である。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、複数のカメラの中から、動物体の視点に応じた最適なカメラを選択することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、例示のみの為に添付された図面を参照しながら、本発明の一実施形態について説明する。まず、本実施の形態における画像処理システム１の構成について説明する。図１に示すように、画像処理システム１は、画像処理装置１０（カメラ選択装置に対応）と、被写界を同一とする５台のカメラＣ１〜Ｃ５とを備える。更に、画像処理装置１０は、機能的な構成要素として、視者情報入力部１１と、撮影環境設定部１２と、視者位置特定部１３（特定手段に対応）と、視者位置類似性演算部１４（算出手段に対応）と、カメラ選択部１５（選択手段に対応）と、任意視点画像生成部１６（生成手段に対応）と、画像平滑化部１７（画像処理手段に対応）と、キャリブレーション部１８と、動物体自動追従部１９とを備える。これら各部はバスを介して接続されている。
【００１６】
以下、画像処理システム１の各構成要素について詳細に説明する。
カメラＣ１〜Ｃ５は、各カメラに固有の撮影方向及び視野角を有し、動物体やその背景を含む被写界を撮影する。撮影された被写界の画像は、後述の任意視点画像生成部１６に出力された後、所定の処理が施された提示画像としてユーザに提供される。カメラＣ１〜Ｃ５は、魚眼カメラ、ピンホールカメラ、全方位カメラなど、その種類を限定するものではないが、一度に獲得可能な撮像範囲を広くする観点から、魚眼レンズを搭載した広角カメラを使用することが望ましい。
【００１７】
視者情報入力部１１は、被写界に存在するユーザに関する情報を設定する。ユーザに関する情報とは、例えばユーザの位置や視線方向である。視者情報入力部１１は、必要に応じて、動物体自動追従部１９により追従される動物体の位置及び移動方向を視者情報として使用する。ユーザは、実存するユーザに限らず、仮想的なユーザであってもよい。また、被写界Ａと外界との境界面に関しても、壁面に限らず、仮想面であってもよい。視者情報入力部１１をネットワーク経由で外部機器と接続することで、遠隔監視（テレモニタリング）が実現される。
【００１８】
撮影環境設定部１２は、ユーザによる指示操作に従って、撮影環境に関する情報の設定を行う。例えば、撮影環境設定部１２には、カメラＣ１〜Ｃ５の配設された位置に関する情報が登録される。また、高さＨ０における被写界Ａの断面がレイアウトマップとして定義付けされた情報が登録される。
【００１９】
本実施の形態では、図２に示すような形状の被写界Ａを想定する。図２は、ｘ軸とｙ軸とにより規定されるｘｙ平面による被写界Ａの断面図である。カメラＣ１〜Ｃ５は、被写界Ａの一部を撮影可能な位置にそれぞれ配置されており、カメラＣ１〜Ｃ５の何れによっても撮影不能な位置は被写界Ａ内に存在しないもとする。カメラＣ１の位置座標をＣ１（ｃ１ｘ，ｃ１ｙ）とし、以下同様に、カメラＣ２〜Ｃ５の位置座標をそれぞれＣ２（ｃ２ｘ，ｃ２ｙ）〜Ｃ５（ｃ５ｘ，ｃ５ｙ）とする。また、各カメラＣ１〜Ｃ５の光軸中心ベクトルをそれぞれベクトルｅ１⊥〜ｅ５⊥とする。更に、視者の位置座標をＰ（ｘ，ｙ）、視者が視点Ｑ（Ｘ，Ｙ）を見ているときの光軸中心ベクトルに対する角度をαとする。このとき、△ＣｋＰＱの面積は、式（１）により表される。
【数１】
2005260731.tif 000003
【００２０】
視者位置特定部１３は、視者情報入力部１１による設定内容を参照して、被写界Ａにおける視者の位置Ｐ（ｘ，ｙ）を特定する。
視者位置類似性演算部１４は、撮影環境設定部１２により予め登録されている各カメラＣ１〜Ｃ５の位置座標Ｃ１（ｃ１ｘ，ｃ１ｙ）〜Ｃ５（ｃ５ｘ，ｃ５ｙ）の中から、視点Ｑ（Ｘ，Ｙ）に関して、現時点における視者位置Ｐ（ｘ，ｙ）と類似性の高いカメラを２台選択する。具体的な処理内容に関しては、動作説明において後述するが、視者位置類似性演算部１４は、視者位置特定部１３により特定された視者位置Ｐとカメラの位置（例えばＣ１，Ｃ２）と視点Ｑとが形成する三角形の面積、及び、カメラの光軸中心ベクトル（例えばｅ１⊥，ｅ２⊥）とベクトルＰＱとの為す角度を算出する。
【００２１】
カメラ選択部１５は、視者位置類似性演算部１４による演算結果から、最小二乗法を用いて、視点Ｑに関する視者位置Ｐとの類似性の高い２台のカメラ（例えばＣ１，Ｃ２）を選択する。選択された２台のカメラは、視点Ｑを中心として被写界Ａを撮影し、任意視点画像生成部１６に撮影画像を出力する。
【００２２】
任意視点画像生成部１６は、提示画像の生成に際して、選択された２台のカメラによる撮影画像を個々に平面展開し、より画質の高い方のカメラによる撮影画像を優先的に使用する。画質の高い方のカメラとは、例えば、撮影画像の解像度が高いカメラである。但し、一方のカメラの視野角にオクルージョンが発生する場合には、任意視点画像生成部１６は、画質の低いカメラの撮影画像により、死角部分を補う（合成する）こともできる。
【００２３】
画像平滑化部１７は、任意視点画像生成部１６により生成された画像に平滑化処理（スムージング）を施す。このとき、対象画像が、解像度の異なる複数の撮影画像を組み合わせたものである場合には、画像平滑化部１７は、その解像度に応じた平滑化を行う。すなわち、解像度の低い画素に関しては、自画素の周辺画素（大きい画素）による平滑化を行うと共に、解像度の高い画素に関しては、当該画素の周辺画素（小さい画素）による平滑化を行う。これにより、高解像度部分の画質を劣化させることなく、画素の輪郭が消失した滑らかな提示画像を得る。
【００２４】
キャリブレーション部１８は、補正変換用行列算出部１８１と基礎行列算出部１８２とを有する。補正変換用行列算出部１８１は、カメラＣ１〜Ｃ５により撮影された画像のうち、魚眼展開画像面（ＣＣＤ（Charge-Coupled Device）面）に射影されない領域と、射影される領域との境界位置（境界特徴点）の座標を算出する。その後、当該座標から推定された、魚眼展開画像領域の輪郭の曲線係数から、補正変換用行列を算出し、この行列を用いて撮影画像のキャリブレーションを行う。基礎行列算出部１８２は、２つの魚眼カメラの視線方向を変化させて複数の境界特徴点を同時に撮影することで、同様の手法により、複数のカメラを利用したキャリブレーションを行う。
【００２５】
動物体自動追従部１９は、動物体検出部１９１と動物体撮影用データ算出部１９２とを有する。動物体検出部１９１は、ステレオペアとなる２つのカメラ間に共通の撮影領域における時間的な差分画像から連結領域を抽出し、該領域の画素値が閾値を超える場合に動物体の検出を認識する。同時に、動物体検出部１９１は、ステレオペアとなる２つのカメラ間に共通の撮影領域における参照視差画像（リファレンス画像）との差分画像から連結領域を抽出し、該領域の画素値が閾値を超える場合にも動物体の検出を認識する。つまり、動物体検出部１９１は、時間的な差分と参照画像からの差分との少なくとも一方の発生を以って、動物体の検出を認識する。
【００２６】
動物体撮影用データ算出部１９２は、各ステレオペアに対応する矩形領域の頂点とカメラの中心点とを結ぶベクトルの交点から、動物体が存在する画像領域を推定する。更に、この領域に外接する矩形領域の重心を算出することで、画像の中心に動物体を捉えることを可能とする。動物体撮影用データ算出部１９２は、上記矩形領域の重心の時間的変化を動物体の移動ベクトルとして抽出することで、これと反対方向、すなわち動物体に対峙する方向からの撮影を可能とする。
【００２７】
次に、画像処理システム１の動作を説明し、併せて、本発明に係るカメラ選択方法を構成する各ステップについて説明する。まず、図２及び図３を参照しながら、カメラ選択部１５により実行されるカメラ選択処理について説明する。
【００２８】
説明の前提として、本実施の形態におけるカメラ選択処理においては、図２に示した状況（被写界Ａ、カメラ位置Ｃ１〜Ｃ５、視者位置Ｐ、視点Ｑ）を想定し、カメラ選択部１５は、視者位置Ｐから視点Ｑに対する視線に最も近いカメラの選択を試行するものとする。
【００２９】
図３のＳ１では、撮影環境設定部１２により、カメラ情報が定義される。カメラ情報としては、位置Ｃｋ（ｃｋｘ，ｃｋｙ）と光軸中心ベクトルｅｋ⊥とが定義される。但し、本実施の形態では、被写界Ａにおいて５台のカメラの存在を仮定しているので、ｋは１〜５の整数である。
【００３０】
続いてＳ２では、撮影環境設定部１２により、高さＨ０における被写界Ａの平面図がレイアウトマップとして定義される。ここで、高さＨ０は、地面から光軸中心ベクトルｅｋ⊥までの距離であり、固定値である。このレイアウトマップは、図２に示したように、外界との境界線が直線となるように定義される。
【００３１】
Ｓ３では、視者情報入力部１１により、遠隔サイトにおける視者の仮想位置Ｐ（ｘ，ｙ）が入力される。仮想位置Ｐの視点方向水平面角をαとし、仰角をβとする。
撮影環境及び視者情報が確定すると、視者位置類似性演算部１４により、視者位置Ｐを通りｅｋ⊥に対する傾きがαの直線と、レイアウトマップの境界線との交点Ｑ（Ｘ，Ｙ）が算出される（Ｓ４）。
【００３２】
Ｓ５では、視者位置類似性演算部１４は、各カメラの位置Ｃｋに関して、下記評価式Ｅ（Ｃｋ）を算出する。なお、λは、カメラＣｋの解像度特性を表す定数であり、魚眼カメラの場合には、例えばθ若しくはｓｉｎθが使用される。
Ｅ（Ｃｋ）＝（△ＣｋＰＱの面積）２＋λ（ベクトルｅｋ⊥とベクトルＣｋＱとのなす角θ）２
【００３３】
Ｓ６では、カメラ選択部１５が、Ｓ５における演算結果を基に、Ｅ（Ｃｋ）を最小にするものから順に２つのカメラを選択する。上記想定下では、ｋｍｉｎ１＝１とｋｍｉｎ２＝２とが算出され、視者位置に最も類似性の高いカメラとしてＣ１が、二番目に類似性の高いカメラとしてＣ２が選択される。
【００３４】
カメラ選択部１５は、Ｓ２で定義されたレイアウトマップの表示制御機能を有しており、Ｓ６で選択された２台のカメラと視者情報（視点や視野角）とをレイアウトマップ上に表示させる（Ｓ７）。これにより、ユーザは、配設された５台のカメラのうち、画像の提示に使用されているカメラ、及び視者に関する情報を簡易迅速に把握することができる。
【００３５】
カメラ選択部１５は、ユーザによる終了指示を検知すると（Ｓ８；ＹＥＳ）、カメラ選択処理を終了させる。使用されるカメラや視点は、視者位置の移動に伴って経時的に変化するが、画像処理装置１０が、上述した一連のカメラ選択処理を繰り返し実行することで、常に最新の情報をユーザに提示することができる。
【００３６】
続いて、図４〜図７を参照しながら、任意視点画像生成部１６が、カメラより入力された撮影画像から提示画像を生成する処理について説明する。本任意視点画像生成処理においては、オクルージョンの発生を想定し、これを解決する手法についても併せて説明する。
【００３７】
本実施の形態では、高さＨ０における被写界Ａのｘｙ平面及びカメラＣ１〜Ｃ５の配設位置として、図４に示す状況を想定する。図４においては、視者の位置Ｐと視点Ｑとを三次元として捉え、それぞれの座標をＰ（ｘ，ｙ，０），Ｑ（ｑｘ，ｑｙ，ｑｚ）とする。また、図中水平方向にｘ軸を規定し、垂直方向にｙ軸を規定した場合に、ベクトルＰＱがｘ軸と為す水平角度をθｐとし、視者の視線水平角（ｚ軸回り）をα、視野水平角幅をΔα、視者の視線仰角（ｙ軸回り）をβ、視野仰角幅をΔβとする。このとき、θｐは、図４に示す式（２）を満たす。また、ＰＱ間の距離をｄとすると、θｐとｑｚとの間には、下記の式（３）に示す関係が成り立つ。
【数２】
2005260731.tif 000004
【００３８】
なお、ΔθＣ１は、視者の視野角に応じて決定されたカメラＣ１の視野角である。ＲＭ２，ＲＭ３は、カメラＣ２の光線と境界壁との交点である。θＣ１は、視点を点Ｑにおいた時のカメラ視線方向角である。Ｓ１〜Ｓ２は、オクルージョンの発生範囲を示す。ΔθＣ２は、オクルージョンの発生範囲に応じて決定されたカメラＣ２の視野角である。Ｓ１〜Ｓ２〜Ｓ３〜Ｓ４は、仮想的な展開画像面を示す。
【００３９】
図５のＳ１１，Ｓ１２では、撮影環境設定部１２により、カメラ選択処理と同様の手法でカメラ情報が定義される。その結果、以降のカメラ情報として、位置Ｃｋ（ｃｋｘ，ｃｋｙ）と光軸中心ベクトルｅｋ⊥とが使用され、高さＨ０における被写界Ａの平面図がレイアウトマップとして使用される。
Ｓ１３では、視者情報入力部１１により、視者の仮想位置Ｐ（ｘ，ｙ）が入力される。
【００４０】
Ｓ１４ではまず、任意視点画像生成部１６は、視者位置座標Ｐを通りｅｋ⊥に対する傾きをαとする直線と、上記レイアウトマップの境界線との、交点であるＱｖ（ｑｖｘ，ｑｖｙ，ｑｖｚ）の座標を算出する。同様に、任意視点画像生成部１６は、視者位置座標Ｐを通りｅｋ⊥に対する傾きをα±Δαとする直線と、上記レイアウトマップの境界線との、交点であるＲｓ（ｑｒｓｘ，ｑｒｓｙ，ｑｒｓｚ），Ｒｅ（ｑｒｅｘ，ｑｒｅｙ，ｑｒｅｚ）の座標をそれぞれ算出する。
【００４１】
Ｓ１５では、任意視点画像生成部１６は、Ｓ１４で算出された３つの座標とカメラ座標Ｃ１とから、直線Ｃ１Ｑ，Ｃ１Ｒｓ，Ｃ１Ｒｅを算出し、これらの直線とレイアウトマップの境界線との全ての交点Ｒｔｍｐ（図示せず）の座標を算出する。
【００４２】
Ｓ１６では、φｐの初期値が設定される。φｐは、ベクトルＰＱがｘ軸と為す仰角であり（図６参照）、φｐとＱ（ｑｘ，ｑｙ，ｑｚ）との間には、図６に示す条件式（４）が成立する。ここで設定されたφｐは、視者の視野角（β−Δβ≦φｐ≦β＋Δβ）の範囲内で、図７のＳ２４をループ端として、Δφｐの刻み幅で加算される。同様に、Ｓ１７では、上記条件式（２）及び関係式（３）を満たすθｐの初期値が設定された後、図７のＳ２５をループ端としてΔθｐ単位で加算される。θｐは、固定視野角（α−Δα≦θｐ≦α＋Δα）の範囲内で更新される。
【００４３】
Ｓ１８では、任意視点画像生成部１６は、視者位置座標Ｐを通りベクトルｅｋ⊥に対する傾きがθｐである直線と、上記レイアウトマップ上の対象となる（本実施の形態では視点側の）境界線との、交点であるＱｐ_ｔｍｐ（図示せず）の座標を算出する。更に、算出されたＱｐ_ｔｍｐとカメラ位置Ｃ１とから｜Ｃ１Ｑｐ_ｔｍｐ｜の最小値Ｑｐが算出される（Ｓ１９）。
【００４４】
図７に移り、Ｓ２０では、任意視点画像生成部１６は、Ｓ１９で算出されたＱｐから、直線Ｃ１Ｑｐと、レイアウトマップ上で対象となる境界線との交点であるＱｃ１_ｔｍｐを算出する。同様の処理により、直線Ｃ２Ｑｐと、境界線との交点であるＱｃ２_ｔｍｐが算出される。続いて、任意視点画像生成部１６は、算出されたＱｃ１_ｔｍｐとカメラ位置Ｃ１とから｜Ｃ１Ｑｃ１_ｔｍｐ｜の最小値Ｑｃ１を算出し、Ｑｃ２_ｔｍｐとカメラ位置Ｃ２とから｜Ｃ２Ｑｃ２_ｔｍｐ｜の最小値Ｑｃ２を算出する（Ｓ２１）。
【００４５】
Ｓ２２では、任意視点画像生成部１６は、Ｓ２１で算出されたＱｃ１が、Ｓ１９で算出されたＱｐと一致するか否かを判定する。当該判定の結果、Ｑｃ１＝Ｑｐである場合には（Ｓ２２；ＹＥＳ）、任意視点画像生成部１６は、魚眼展開画像上においてＱｃ１に対応する画素の値を、任意視点画像の画素値として抽出する（Ｓ２３）。Ｓ１７〜Ｓ２３の一連の処理は、θｐが上限値（α＋Δα）に達するまで各θｐに関して順次実行され、更に、Ｓ１６〜Ｓ２４の一連の処理は、φｐが上限値（β＋Δβ）に達するまで各φｐに関して順次実行される。その結果、視者位置Ｐからの視点Ｑに対する画像が得られる。
【００４６】
一方、Ｓ２２における判定の結果、Ｑｃ１＝Ｑｐでない場合には（Ｓ２２；ＮＯ）、オクルージョンが発生しているものと判断できるため、カメラＣ２による撮影画像により、カメラＣ１の撮影画像を補完することが望ましい。したがって、任意視点画像生成部１６は、Ｑｃ２とＱｐとの同一性を判定することで、Ｑｃ２に対応する画素値による撮影画像の補完が可能であるか否かの判定を行う（Ｓ２５）。判定の結果、Ｑｃ２＝Ｑｐである場合には（Ｓ２６；ＹＥＳ）、任意視点画像生成部１６は、魚眼展開画像上においてＱｃ２に対応する画素の値を、任意視点画像の画素値として抽出する（Ｓ２７）。抽出された画素値は、カメラＣ１から死角となった被写界の一部分の画像生成に使用される。その後は、上述したＳ２４以降の処理を実行する。
【００４７】
ここで、図８は、Ｓ２３，Ｓ２７において実行される処理、すなわち実空間上の点から、これに対応する魚眼展開画像面上の点を算出する手法を説明するための図である。図８に示すように、ｘｙ平面上に魚眼展開画像面が規定され、魚眼展開画像面の中心線にｚ軸が規定されている。なお、座標系の取り方と魚眼展開画像にはキャリブレーションが必要であるが、その方法に関しては後述する。図８において、魚眼レンズ上の任意の点をｑ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）とし、射影後における魚眼展開画像面上の任意の点をｐ（ｘimage，ｙimage，０）とする。ここで、ベクトルｑがｚ軸となす角度（入射角）をθとし、魚眼展開画像面上でベクトルｐがｘ軸となす角度をφとすると、θとＸ，Ｙ，Ｚとの間には式（５）が成立する。また、φとＸ，Ｙとの間には式（６）が成立する。
【００４８】
かかる条件下において焦点距離ｆを用いると、正射影方式によっては、ｐ（ｘimage，ｙimage，０）が以下の式（７）により特定される。焦点距離ｆとしては、例えば、魚眼展開画像の垂直方向の解像度を使用できる。
【数３】
2005260731.tif 000005
また、等距離射影方式によっては、ｐ（ｘimage，ｙimage，０）は以下の式（８）により特定される。
【数４】
2005260731.tif 000006
【００４９】
図７に戻り、Ｓ２６における判定の結果、Ｑｃ２＝Ｑｐでない場合には（Ｓ２６；ＮＯ）、任意視点画像生成部１６は、カメラＣ２を使用してもオクルージョンを回避できないものと判断し、オクルージョン不可避の値を任意視点映像の画素値に代入する。その後は、Ｓ２４以降の処理を実行する。
【００５０】
Ｓ１６〜Ｓ２５の一連の処理が終了すると、画像平滑化部１７による平滑化処理（スムージング）が実行される（Ｓ２９）。画像平滑化部１７は、周知慣用の画像処理技術であるＧａｕｓｓｉａｎフィルタを用いて、上記得られた画像を平滑化する。得られた画像は、部分によっては、オクルージョンを回避した結果、他の画像部分よりも解像度が低くなっている。このため、全ての画素に関して、合成部分に依存しない均一なフィルタ処理を実行すると、その結果、高解像度であった部分まで他の低い解像度の部分の画質と同一になってしまう。そこで、画像平滑化部１７は、処理の特長として、上記画像を構成する各画素の周辺画素に応じたフィルタリングを行う。換言すれば、広角カメラの撮影画像を平面展開した際の解像度特性を考慮したフィルタ形状の平滑化処理を施す。これにより、高解像度部分の画質を活かしつつ、画素間で滑らかな提示画像の生成を可能とする。
任意視点画像生成処理は、ユーザによる指示があると終了する（Ｓ３０）。
【００５１】
以上説明したように、本発明に係る画像処理装置１０は、主要な機能の１つとして、最適カメラ選択機能を有する。最適カメラ選択機能によれば、画像処理装置１０は、カメラ位置Ｃｋ（ｋは１〜５の自然数）と視者位置Ｐと視点Ｑとが形成する三角形の面積が極力小さくなるようなカメラを選択して画像生成を行う。△ＣｋＰＱの面積を小さくとることで、距離ＰＣｋが短く、かつ、∠ＣｋＰＱが狭くなり、視者の位置及び視者の視線に近いカメラが選択される。同時に、画像処理装置１０は、カメラの光軸中心ベクトルｅｋ⊥とベクトルＰＱとの為す角度が極力小さくなるようなカメラを選択して画像生成を行う。つまり視者の視線方向に近い光軸方向を有するカメラが選択される。このため、より歪みの少ない画像を得ることができる。
【００５２】
すなわち、従来のカメラ選択技術においては、生成画像との視点の近さが考慮されていたが、カメラの視点に応じた光学特性に基づく解像度特性までは考慮されていなかった。上記のようなカメラの選択基準を採ることで、かかる特性に基づく解像度特性を提示画像に反映させることができるので、魚眼カメラのような広角カメラにも対応したカメラ選択が可能となる。また、オクルージョンを補うカメラの選択に際しても同様に、視点に応じた光学特性に基づく解像度特性を考慮することができ、広角カメラへの対応が可能となる。
【００５３】
任意視点画像生成部１６は、任意視点画像の生成に際して、キャリブレーション部１８により補正された魚眼カメラの撮影画像を使用することができる。以下、図９〜図１１を参照しながら、魚眼カメラにおけるキャリブレーション処理について説明する。
【００５４】
複数のカメラＣ１〜Ｃ５の撮影画像がキャリブレーション部１８に入力されると（図９のＳ３１）、補正変換用行列の算出処理と基礎行列の算出処理とが並列に実行される。まず、補正変換用行列の算出処理を説明する。補正変換用行列算出部１８１は、魚眼展開画像面に投影されない黒色領域とそれ以外の領域との境界線上の点（境界特徴点）をエッジ位置座標として抽出する（Ｓ３２）。例えば、レンズのずれ角をφ、光軸中心とｘｙ平面との交点座標をＯ’（ｘ’，ｙ’）とする。この場合、図１０に示すように、黒色領域Ｂ１〜Ｂ４と楕円状の魚眼展開画像領域Ｄ１との境界線を形成する複数の点Ｅが抽出される。このエッジ抽出処理に関しては周知慣用の画像解析技術であるので、詳細な説明や図示（数式を含む）は省略し、好適な方法を簡略に説明する。補正変換用行列算出部１８１は、例えばソーベルフィルタを有し、取得された画像中の任意の１画素を中心とした上下左右の９（＝３×３）の画素値に、水平及び垂直方向の２つの係数行列をそれぞれ乗算する。そして、乗算結果に基づいて上記各画素値の変化量を算定し、画素値の変化量が大きい部分（境界特徴点に該当）をエッジとして検出する。画素値は例えば輝度である。
【００５５】
Ｓ３３では、任意視点画像生成部１６は、最小二乗法により、Ｓ３２で抽出されたエッジ位置座標からｃｏｎｉｃ係数（二次曲線係数）を推定する。
任意視点画像生成部１６は、推定されたｃｏｎｉｃ係数に基づいて、各魚眼カメラの補正変換用行列Ｒ（＝ＲθＴ）を算出する（Ｓ３４）。算出に際しては、まず、推定されたｃｏｎｉｃ係数が楕円の標準形のｃｏｎｉｃ係数となるような回転角を算定し、この回転角から回転行列Ｒθを求める。更に、上記楕円の中心と魚眼展開画像面（ＣＣＤ面）の中心とが一致するような平行移動量を算定し、この移動量から平行移動行列Ｔを求める。そして、回転行列Ｒθと平行移動行列Ｔとを乗算して補正変換用行列Ｒを求める。この補正変換用行列Ｒは、各魚眼カメラ（本実施の形態ではカメラＣ１〜Ｃ５）に関して算出される（Ｓ３５）。
【００５６】
Ｓ３６では、オクルージョン回避のための画像合成、あるいは、動物体の検出のために、更に他の魚眼カメラを利用するか否かが判定される。他の魚眼カメラを利用しない場合には（Ｓ３６；ＮＯ）、任意視点画像生成部１６は、魚眼カメラにより撮影された画像を展開（射影）する時に、Ｓ３４で算出された補正変換用行列Ｒ（＝ＲθＴ）からＰ’を算出する。Ｐ’は、魚眼展開画像面の座標Ｐに補正変換用行列Ｒを乗算することで算出される（Ｓ３７）。これにより、キャリブレーションが施された魚眼展開画像面が生成される。
【００５７】
続いて、基礎行列の算出処理を説明する。まず、基礎行列算出部１８２は、複数の魚眼カメラ（本実施の形態ではカメラＣ１〜Ｃ５）の中から任意の２つの魚眼カメラ（例えば、カメラＣ１，Ｃ２）を選択する（Ｓ３８）。基礎行列算出部１８２は、選択された２つの魚眼カメラの視線方向を変化させることにより複数の特徴点を同時に撮影していき（Ｓ３９）、各魚眼カメラで撮影された画像中の特徴点の位置座標を抽出する（Ｓ４０）。特徴点の抽出は、マウス等の操作による手入力で行うことができる。
【００５８】
Ｓ４１では、Ｓ３３と同様の手順で、特徴点の位置座標を入力データとして、最小二乗法に基づく基礎行列Ｆが算出される。基礎行列算出部１８２は、射影行列で一致させた画像同士の色分布が同じになるように色空間（ＲＧＢ空間）の規格化を行う（Ｓ４２）。Ｓ３９〜Ｓ４２の一連の処理は、Ｓ４３をループ端として、視線方向の可動範囲内で繰り返し実行される。更に、これら一連の処理は、Ｓ４４をループ端として、魚眼カメラの全ての組合せに関して繰り返し実行される。その結果、魚眼カメラ単位の基礎行列Ｆが視点毎に算出される（Ｓ４５）。
【００５９】
Ｓ４６は、Ｓ３６にて他の魚眼カメラを利用すると判定された場合（Ｓ３６；ＹＥＳ）に実行される処理である。任意視点画像生成部１６は、魚眼カメラにより撮影された画像を展開する時に、Ｓ３４で算出された補正変換用行列Ｒ（＝ＲθＴ）と、Ｓ４５で算出された基礎行列ＦとからＰ’を算出する。Ｐ’は、魚眼展開画像面の座標Ｐに、基礎行列Ｆと補正変換用行列Ｒとの積を乗算することで算出される（Ｓ４６）。これにより、魚眼カメラにおけるキャリブレーション処理が完了する。
【００６０】
魚眼カメラキャリブレーション処理を実行した結果、補正された魚眼展開画像領域Ｄ２の一例を図１１に示す。魚眼レンズが完全半球面であり、その屈折率が点（半球中心）対称であると仮定すると、図１０に示した魚眼展開画像領域Ｄ１は、その中心がレンズの光軸中心となり、かつ、楕円状の領域の長軸・短軸がそれぞれｘ軸・ｙ軸と平行になるように補正される。その結果、魚眼展開画像領域Ｄ２が得られる。このように、画像処理装置１０は、カメラＣ１〜Ｃ５に魚眼カメラを使用した場合であっても、適切なキャリブレーションを適用できるので、撮影画像から生成された任意視点画像、ひいては提示画像の質を向上することができる。
【００６１】
次に、図１２〜図１５を参照しながら動物体自動追従処理について説明する。図１２は、動物体自動追従機能を実現するシステム環境の概要を例示する図である。図１２に示すように、画像処理システムは、動物体自動追従型のテレモニタリングシステムとして機能すべく、遠隔サイト、映像処理サービスサイト、及びユーザサイトを形成している。これら各サイトの構成要素である装置は、有線または無線のＬＡＮ（Local Area Network）を基点として双方向に信号の伝達が可能なように接続されている。
【００６２】
遠隔サイトにおいては、カメラＣ１〜Ｃ５が被写界Ａを撮影し、これらの撮影画像を画像収集装置２０が収集する。収集された撮影画像は、ネットワークＮ経由で画像処理装置１０に送信された後、自律的なカメラワークや任意視点画像生成、あるいは動物体検出といった処理に使用される。映像処理サービスサイトでは、画像処理装置１０は、複数の撮影画像から提示画像を生成し、画像配信装置３０によりネットワークＮを介して通信端末４０にこれを配信させる。ユーザサイトにおいては、通信端末４０が提示画像を受信及び表示することで、ユーザＵによるモニタリングを可能とする。通信端末４０は、例えば、通信機能を有するパーソナルコンピュータ、携帯電話、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）である。
【００６３】
続いて、上記システムが画像処理装置１０により実行する動物体自動追従処理について説明する。
図１３のＳ５１では、撮影環境設定部１２により、カメラ情報が定義される。カメラ情報としては、位置Ｃｋ（ｃｋｘ，ｃｋｙ）と光軸中心ベクトルｅｋ⊥とが定義される。本実施の形態では、被写界Ａにおいて５台のカメラの存在を仮定しているので、ｋは１〜５の整数である。また、カメラ間情報として、射影変換行列及び共通撮影領域が定義される（Ｓ５２）。更に、光軸地上高Ｈ０における被写界Ａの平面図がレイアウトマップとして定義される（Ｓ５３）。ここで、高さＨ０は、地面から光軸中心ベクトルｅｋ⊥までの距離であり、固定値である。
【００６４】
カメラＣ１〜Ｃ５による撮影画像が任意視点画像生成部１６に入力されると（Ｓ５４）、動物体検出部１９１は、時刻ｔを初期値として設定し（Ｓ５５）、５台のカメラＣ１〜Ｃ５の中からステレオペアとなる２台のカメラを選択する（Ｓ５６）。続いて、動物体検出部１９１は、選択された２台のカメラのうち、一方の画像Ａ（ｘ，ｙ，ｔ）に射影変換行列ＨＡＢを掛け合わせることで、他方の画像Ｂ（ｘ，ｙ，ｔ）と同一の視点から見た画像Ｂ’（ｘ，ｙ，ｔ）を生成する（Ｓ５７）。
【００６５】
Ｓ５８では、上記画像Ｂ（ｘ，ｙ，ｔ）と、Ｓ５７で生成された画像Ｂ’（ｘ，ｙ，ｔ）との視差画像ＣＡＢ（ｘ，ｙ，ｔ）が算出される。更にＳ５９では、ＣＡＢ（ｘ，ｙ，ｔ）−ＣＡＢ（ｘ，ｙ，ｔ−１）を算出することにより、単位時間における視差画像の差分画像ＴｉｍｅDiff（ｘ，ｙ）が算出される。動物体検出部１９１は、上記２台のカメラ間に共通の撮影領域における時間的な差分画像ＴｉｍｅDiff（ｘ，ｙ）から連結領域ＳＴｉを抽出し（Ｓ６０）、閾値ＴｈＴを超える連結領域ＳＴｉの有無を判定することにより、被写界Ａにおける動物体の存否を確認する（図１４のＳ６１）。
【００６６】
上記判定の結果、ＳＴｉ＞閾値ＴｈＴを満たす連結領域が有る場合には（Ｓ６１；ＹＥＳ）、動物体検出部１９１は、この時点で、ｘ,ｙ両軸への射影ヒストグラムを用いて、当該連結領域に外接する矩形領域Ｒｉの抽出を行う（Ｓ６２）。一方、ＳＴｉ＞閾値ＴｈＴを満たす連結領域が無い場合には（Ｓ６１；ＮＯ）、Ｓ６３に移行し、動物体検出部１９１は、参照視差画像（リファレンス画像）との時刻ｔにおける差分画像ＲｅｆDiff（ｘ，ｙ）を、ＣＡＢ（ｘ，ｙ，ｔ）−Ｃｒｅｆ（ｘ，ｙ）により算出する。
【００６７】
更に、動物体検出部１９１は、上記２台のカメラ間に共通の撮影領域における参照視差画像との差分画像ＲｅｆDiff（ｘ，ｙ）に対して、二値化処理及び膨張縮退処理を施し、連結領域ＳＲｉを抽出する（Ｓ６４）。その後、Ｓ６１と同様の手順で、閾値ＴｈＲを超える連結領域ＳＲｉの有無を判定することにより、被写界Ａにおける動物体の存否を確認する（Ｓ６５）。上記判定の結果、ＳＲｉ＞閾値ＴｈＲを満たす連結領域が有る場合には（Ｓ６５；ＹＥＳ）、動物体検出部１９１は、当該連結領域ＳＲｉに外接する矩形領域Ｒｉの抽出を行う（Ｓ６２）。
【００６８】
このように、画像処理装置１０の動物体自動追従部１９は、背景差分情報を用いることなく、視差情報の変動を実時間で捉えることで（Ｓ５７〜Ｓ６２）、照明条件に依存することのない動物体の検出を実現する。併せて、動物体自動追従部１９は、環境固有の視差情報と、リアルタイムに検出される視差情報との差異を監視しながら動物体を抽出する（Ｓ６３〜Ｓ６５，Ｓ６２）。これにより、動物体の状態に依存することなく、換言すれば動物体が停留していも移動していても、動物体の検出が可能となる。
【００６９】
Ｓ５６〜Ｓ６６の処理は、被写界Ａを撮影するカメラＣ１〜Ｃ５のうち、全てのステレオペア（２台ずつのカメラ）に関して実行された後、図１５のＳ６７以降の処理、すなわち動物体撮影用データ算出モジュールに移行する。まずＳ６７において、動物体撮影用データ算出部１９２は、Ｓ５６で選択されたステレオペアの抽出した連結領域ＳＴｉ又はＳＲｉ毎に、矩形領域Ｒｉの各頂点とカメラの中心点とを結んだ４つの方向ベクトルを抽出する。続いて、抽出された４つの方向ベクトルの交点を算出した後、これらのベクトルで囲まれた領域を動物体の存在する領域と認識する（Ｓ６８）。
【００７０】
動物体撮影用データ算出部１９２は、Ｓ６８にて認識された領域に外接する矩形領域の重心Ｇｉ（ｔ）を算出した後（Ｓ６９）、その値を動物体の位置として抽出する。更に、時刻ｔにおけるＧｉ（ｔ）と、単位時間前の時刻ｔ−１におけるＧｉ（ｔ−１）との差分ベクトルであるDiffＧｉ（ｔ）を動物体の移動ベクトルとして抽出する（Ｓ７０）。上述したＳ５５〜Ｓ７０の一連の処理は、Ｓ７１をループ端として、終了指示があるまで繰り返し実行される。続いて、動物体撮影用データ算出部１９２は、動物体の位置Ｇｉ（ｔ）、及び、上記差分ベクトルDiffＧｉ（ｔ）の反対方向ベクトルを、任意視点画像生成部１６に出力する（Ｓ７２）。動物体は、通常、移動方向を正面として移動するので、移動方向の反対方向を撮影方向とするカメラ（動物体に対峙するカメラ）を画像生成に使用する。これにより、動物体の全貌を正面から捉えることを可能とする。
【００７１】
以上説明したように、本発明に係る画像処理装置１０は、主要な機能の１つとして、動物体追従機能を有する。画像処理装置１０は、フレーム間における時間的な差分を抽出するとともに、射影変換しても初期の視差情報（リファレンス画像）に戻らない画像部分（差分）をも抽出する。そして、１組のカメラが同時に捉えている画像から得られる視差の変動に、これら双方の差分のうち少なくとも一方を加味することで動物体を検出する。このため、更新型背景画像との差分情報を利用した従来の動物体検出方法に対しては、影などの照明条件の変動あるいは停留などの動物体の状態遷移による影響の少ない精確な動物体検出が可能となるという効果がある。また、ステレオカメラの視差情報に基づく従来の動物体検出方法に対しては、横断歩道やナンバープレートといった平面だけなく、立体形状を有する一般の場所への適用が可能となるという効果がある。
【００７２】
更に、画像処理装置１０は、被写界Ａにて検出された動物体の位置情報と移動ベクトルとを算定し、これに上記のカメラ選択基準を適用することで、自律的なカメラワークを実現する。これにより、動物体を常に正面から撮影することができるので、遠隔地からの効果的なモニタリングが可能となる。
【００７３】
なお、本発明は、本実施の形態に限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲において、適宜変形態様を採ることもできる。
例えば、上記実施の形態では、ユーザの仮想視点を１点としたが、複数の通信端末を画像処理装置１０に接続することで、複数のユーザが同時に自由な視点で遠隔モニタリングを行うことが可能となる。この態様においては、ユーザが通信端末を傾けた方向を視点方向として検出可能なように、通信端末は、３６０度視覚センサや方位センサ（例えばジャイロセンサ）を搭載することが特に効果的である。これにより、例えば、テレビ電話でコミュニケーションをとりながら、通話相手のいる環境を任意の視点でモニタリングするといった用途が可能となる。
【００７４】
また、上記実施の形態では、カメラ選択部１５の選択するカメラの台数を２台としたが、３台以上であっても勿論よい。また、視者位置Ｐからの視点Ｑにオクルージョンが発生しないことが被写界において明らかな場合には、１台のカメラであってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７５】
【図１】本発明に係る画像処理装置の機能的構成を示す図である。
【図２】カメラ、視者、視点の位置関係の一例を示す被写界のｘｙ平面図である。
【図３】カメラ選択処理を説明するためのフローチャートである。
【図４】オクルージョンの発生する視者と視点、及びカメラの位置関係の一例を示す被写界のｘｙ平面図である。
【図５】任意視点画像生成処理の前半部分を説明するためのフローチャートである。
【図６】視者位置の高さ及び視線方向の一例を示す被写界のｘｚ平面図である。
【図７】任意視点画像生成処理の後半部分を説明するためのフローチャートである。
【図８】実空間上の点を魚眼展開する手法の一例を説明するための図である。
【図９】魚眼カメラキャリブレーション処理を説明するためのフローチャートである。
【図１０】キャリブレーションによる補正前における魚眼展開画像領域の一例を示す図である。
【図１１】キャリブレーションによる補正後における魚眼展開画像領域の一例を示す図である。
【図１２】動物体自動追従型テレモニタリングを実現するシステム環境の一例を示す概略図である。
【図１３】動物体自動追従処理を構成する動物体検出モジュールの前半部分を説明するためのフローチャートである。
【図１４】動物体自動追従処理を構成する動物体検出モジュールの後半部分を説明するためのフローチャートである。
【図１５】動物体自動追従処理を構成する動物体撮影用データ算出モジュールを説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
【００７６】
１…画像処理システム、Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３〜Ｃｎ…カメラ、１０…画像処理装置、１１…視者情報入力部、１２…撮影環境設定部、１３…視者位置特定部、１４…視者位置類似性演算部、１５…カメラ選択部、１６…任意視点画像生成部、１７…画像平滑化部、１８…キャリブレーション部、１８１…補正変換用行列算出部、１８２…基礎行列算出部、１９…動物体自動追従部、１９１…動物体検出部、１９２…動物体撮影用データ算出部、２０…画像収集装置、３０…画像配信装置、４０…通信端末、Ａ…被写界、Ｍ…動物体、Ｎ…ネットワーク
【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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【図９】
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【図１０】
2005260731.tif 000016
【図１１】
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【図１２】
2005260731.tif 000018
【図１３】
2005260731.tif 000019
【図１４】
2005260731.tif 000020
【図１５】
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