(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
カメラの内部パラメータまたは外部パラメータを設定する方法において、
明るい背景領域に暗い閉領域を有する黒パターン要素と、暗い閉領域と該暗い閉領域の内部に明るい閉領域を有する黒白パターン要素とが平面上に配置された校正用パターンを、カメラで撮像することにより得られる撮像画像を取得し、
前記撮影画像を量子化することにより黒の連続領域と白の連続領域を求め、
前記求められた黒領域と白領域とを基に、前記撮影画像における黒パターン要素と黒白パターン要素とを判別し、
前記判別された黒白パターン要素の配置関係から、前記判別された黒白パターン要素の各々が前記校正パターンにおける黒白パターン要素のいずれであるかを特定し、
前記特定された黒白パターン要素の配置関係から、前記判別された黒パターン要素の各々が前記校正パターンにおける黒パターンのいずれであるかを特定し、
前記黒白パターン要素の特定および前記黒パターン要素の特定によって得られる、撮影画像上でのパターン要素の画像座標値と空間中でのパターン要素の空間座標値との対応付けに基づき、前記内部パラメータもしくは前記外部パラメータを設定する情報処理方法であり、
前記校正用パターンは、直線上に並んだ３個以上の黒白パターン要素と、前記直線と直交した位置に配置された１個の黒白パターン要素とを有することを特徴とする情報処理方法。
【請求項２】
前記黒パターン要素は黒い円領域であり、前記黒白パターン要素は黒い円領域でその内部に同心円の白い円領域を持つパターン要素であることを特徴とする請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項３】
前記黒領域と前記白領域の重心位置が大略同一の場合、黒白パターン要素と判別することを特徴とする請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項４】
カメラの内部パラメータまたは外部パラメータを設定する情報処理方法において、
暗い背景領域に明るい閉領域を有する白パターン要素と、明るい閉領域と該明るい閉領域の内部に暗い閉領域を有する白黒パターン要素とが平面上に配置された校正用パターンを、カメラで撮像することにより得られる撮像画像を取得し、
前記撮像画像を２値化することにより白の連続領域と黒の連続領域を求め、
前記求められた白領域と黒領域とを基に、前記撮影画像における白パターン要素と白黒パターン要素とを判別し、
前記判別された白黒パターン要素の配置関係から、前記判別された白黒パターン要素の各々が前記校正パターンにおける白黒パターン要素のいずれであるかを特定し、
前記特定された白黒パターン要素の配置関係から、前記判別された白パターン要素の各々が前記校正パターンにおける黒パターン要素のいずれであるかを特定し、
前記白黒パターン要素の特定および前記白パターン要素の特定によって得られる、撮影画像上でのパターン要素の画像座標値と空間中でのパターン要素の空間座標値との対応付けに基づき、前記内部パラメータもしくは前記外部パラメータを設定する情報処理方法であり、
前記校正用パターンは、直線上に並んだ３個以上の白黒パターン要素と、前記直線と直交した位置に配置された１個の白パターン要素とを有することを特徴とする情報処理方法。
【請求項５】
カメラの内部パラメータまたは外部パラメータを設定する情報処理方法において、
明るさのことなる２つの閉領域によって表される第一のパターン要素および１つの閉領域によって表される第二のパターン要素が配置された校正用パターンを、前記カメラを用いて撮像することにより得られた撮影画像を取得し、
前記撮影画像の明るさを示す信号を量子化し、該量子化結果から前記第一および前記第二のパターン要素を検出し、
前記検出された第一のパターン要素の配置関係から、前記判別された第一のパターン要素の各々が前記校正パターンにおける第一のパターン要素のいずれであるかを特定し、
前記特定された第一のパターン要素の配置関係から、前記判別された第二のパターン要素の各々が前記校正パターンにおける第二のパターン要素のいずれであるかを特定し、
前記第１のパターン要素の特定および前記第二のパターン要素の特定によって得られる、撮影画像上でのパターン要素の画像座標値と空間中でのパターン要素の空間座標値との対応付けに基づき、前記内部パラメータもしくは前記外部パラメータを設定する情報処理方法であり、
前記校正用パターンは、直線上に並んだ３個以上の第一のパターン要素と、前記直線と直交した位置に配置された１個の第一のパターン要素とを有することを特徴とする情報処理方法。
【請求項６】
請求項１乃至請求項５のいずれかに記載の情報処理方法を、コンピュータに実現させるためのプログラム。
【請求項７】
請求項１乃至請求項５のいずれかに記載の情報処理方法を、コンピュータに実現させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項８】
カメラの内部パラメータまたは外部パラメータを設定する情報処理装置において、
明るさのことなる２つの閉領域によって表される第一のパターン要素および１つの閉領域によって表される第二のパターン要素が配置され、直線上に並んだ３個以上の第一のパターン要素と、前記直線と直交した位置に配置された１個の第一のパターン要素とを有する校正用パターンと、
前記校正用パターンを、前記カメラを用いて撮像することにより得られた撮影画像を取得する取得手段と、
前記撮影画像の明るさを示す信号を量子化し、該量子化結果から前記第一および前記第二のパターン要素を検出する検出手段と、
前記検出された第一のパターン要素の配置関係から、前記判別された第一のパターン要素の各々が前記校正パターンにおける第一のパターン要素のいずれであるかを特定する第一の特定手段と、
前記特定された第一のパターン要素の配置関係から、前記判別された第二のパターン要素の各々が前記校正パターンにおける第二のパターン要素のいずれであるかを特定する第二の特定手段と、
前記第１のパターン要素の特定および前記第二のパターン要素の特定によって得られる、撮影画像上でのパターン要素の画像座標値と空間中でのパターン要素の空間座標値との対応付けに基づき、前記内部パラメータもしくは前記外部パラメータを設定する設定手段とを有することを特徴とする情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
カメラの内部パラメータまたは外部パラメータを設定するものに関する。
【０００２】
【従来の技術】
カメラの焦点距離や主点といった内部パラメータ、もしくは、カメラの位置姿勢である外部パラメータを校正するために、３次元空間座標内に置かれた座標値が既知の複数の教示点をカメラで撮像して教示点画像を生成し、各教示点の空間座標値と当該教示点の画像座標値を用いて、カメラ校正アルゴリズムに基づき推定する方法がある。
【０００３】
これには、各教示点の空間座標値と画像座標値の対応付けを行う必要があり、教示点画像から人間が判断して手動で行うか、もしくは画像処理手法により自動で行う方法がある。該カメラ校正アルゴリズムには、すべての教示点が１平面上に分布していない（３次元的に分布した）教示点を基にする方法、２次元的（平面上）に分布した教示点を基にする方法があり、教示点を空間に配置する容易さや、非線形な内部パラメータであるレンズ歪みの校正も行える方法へ発展できるなどの利点から広く一般的に利用されている。
【０００４】
これは、古くはロジャー・ツサイらにより提案されており（Ｒｏｇｅｒ  Ｙ。Ｔｓａｉ、“Ａ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｃａｍｅｒａ  ＣａｌｉｂｒａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｉｑｕｅ  ｆｏｒ  Ｈｉｇｈ−Ａｃｃｕｒａｃｙ  ３Ｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｍｅｔｒｏｌｏｇｙ  Ｕｓｉｎｇ  Ｏｆｆ−ｔｈｅ  Ｓｈｅｌｆ  ＴＶＣａｍｅｒａｓ  ａｎｄ  Ｌｅｎｓｅｓ”、ＩＩＩＥ  Ｊ。Ｒｏｂｏｔｉｃｓａｎｄ  Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ、Ｖｏｌ。ＲＡ−３、Ｎｏ。４、ｐｐ。３２３−３４４、１９８７）、その他にも特開平０６−１３７８４０や特開２００１−３２５０６９など、数多くの提案がなされている。
【０００５】
このカメラ校正方法における、各教示点の空間座標値と画像座標値の対応付けを行う方法において、教示点を特定の規則性のあるパターンとして用意し、そのパターンを画像上で認識することにより自動的に行う方法がある。用いるパターンとしては、白い背景に黒い円または楕円を格子点上に並べたパターンや、２組以上の平行な直線から構成されるパターン（例えば市松模様状のパターン（特開平５−２７４４２６、特開平７−９８２１４））が提案されている。
【０００６】
これらの方法は、パターンの全体が撮影されていることを前提にする場合や、パターンの一部しか撮影されていなくとも、パターン全体の中のどの領域が写っているかを特定する必要のない場合に利用可能である。
【０００７】
しかし、カメラの位置姿勢を推定する場合において、空間中のパターンの特定の位置を基準とした位置姿勢を求める要求があるため、パターンのうちの部分領域のみしか撮像できていないような場合や、パターンに対するカメラの視軸が全く不明であるような場合に、撮影している画像領域中に写っているパターンの部分領域が空間中のパターンの中のどの領域に対応するのかを特定できないという問題が以前から指摘されている。それを解決する方法として、パターンの要素の一部を方向性のあるものに変えることによって、パターン中の領域を特定する方法が特開平０６−１３７８４０に開示されている（従来技術Ａ）。この方法は、円状であるパターンを構成する要素の一部を、方向性のある要素のもの（例えば楕円）に置き換えることによって、その形状の違いと方向性を用いてパターン要素を区別して撮影領域を特定するという方法である。
【０００８】
また、平行な直線の組を含むパターンを用いる場合に、平行な直線で囲まれる領域、例えば、市松模様を構成するひとつひとつの長方形マスの内部に、市松模様とは異なる模様を配置しておき、その模様をパターン認識処理によって認識することで、部分領域を特定する方法があった（従来技術Ｂ）。
【０００９】
また、パターン要素の色を変えておき、色認識処理とパターンの空間的特徴認識処理とを組み合わせることで、パターンの部分領域を特定するという方法があった（従来技術Ｃ）。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
従来技術Ａでは、方向性のあるパターン要素を他のパターン要素と区別して判定する際に画像上での形状の違いによる判定を行わなければならない。これは、カメラとパターンとの位置関係の変化によって撮像画像中でのパターンの形状は変化するため、形状の認識誤りによるパターン要素の判定誤りが起こりやすいという問題があった。特に特開平０６−１３７８４０のように円と楕円を用いる場合は顕著である。
【００１１】
従来技術Ｂでは、パターンの部分領域を特定するために設けた新たな別模様が十分に大きくカメラに捕らえられている必要があるため、カメラ校正に利用するための平行直線群の密度が小さくなってしまう。カメラの校正を行うためには、画像に広く分布したできるだけ多くの教示点を用いる方が有利であるため、教示点の基となる平行直線群の密度が下がってしまうことは問題である。
【００１２】
従来技術Ｃでは、上記２つの問題は両方とも解決しているものの、色領域の抽出は明度による２値化処理に比較して一般に安定的でない。そのために、パターン要素の誤検出が起こる問題があった。
【００１３】
本発明は以上の点を鑑みてなされたものであり、校正用パターンを用いたカメラ校正において、カメラと校正用パターンとの位置関係によって生じる撮影画像におけるパターン要素の形状が変化した場合および校正用パタ−ンの部分的な領域しか撮像できていない場合でも、撮影画像において安定的にパターン要素を特定し、高精度なカメラ校正を実現できるようにすることを目的としている。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために本発明は以下の構成を有することを特徴とする。
【００１５】
本願請求項１記載の発明は、カメラの内部パラメータまたは外部パラメータを設定する方法において、明るい背景領域に暗い閉領域を有する黒パターン要素と、暗い閉領域と該暗い閉領域の内部に明るい閉領域を有する黒白パターン要素とが平面上に配置された校正用パターンを、カメラで撮像することにより得られる撮像画像を取得し、前記撮影画像を量子化することにより黒の連続領域と白の連続領域を求め、前記求められた黒領域と白領域とを基に、前記撮影画像における黒パターン要素と黒白パターン要素とを判別し、前記判別された黒白パターン要素の配置関係から、前記判別された黒白パターン要素の各々が前記校正パターンにおける黒白パターン要素のいずれであるかを特定し、前記特定された黒白パターン要素の配置関係から、前記判別された黒パターン要素の各々が前記校正パターンにおける黒パターンのいずれであるかを特定し、前記黒白パターン要素の特定および前記黒パターン要素の特定によって得られる、撮影画像上でのパターン要素の画像座標値と空間中でのパターン要素の空間座標値との対応付けに基づき、前記内部パラメータもしくは前記外部パラメータを設定する情報処理方法であり、前記校正用パターンは、直線上に並んだ３個以上の黒白パターン要素と、前記直線と直交した位置に配置された１個の黒白パターン要素とを有することを特徴とする。
【００１６】
本願請求項４記載の発明は、カメラの内部パラメータまたは外部パラメータを設定する情報処理方法において、暗い背景領域に明るい閉領域を有する白パターン要素と、明るい閉領域と該明るい閉領域の内部に暗い閉領域を有する白黒パターン要素とが平面上に配置された校正用パターンを、カメラで撮像することにより得られる撮像画像を取得し、前記撮像画像を２値化することにより白の連続領域と黒の連続領域を求め、前記求められた白領域と黒領域とを基に、前記撮影画像における白パターン要素と白黒パターン要素とを判別し、前記判別された白黒パターン要素の配置関係から、前記判別された白黒パターン要素の各々が前記校正パターンにおける白黒パターン要素のいずれであるかを特定し、前記特定された白黒パターン要素の配置関係から、前記判別された白パターン要素の各々が前記校正パターンにおける黒パターン要素のいずれであるかを特定し、前記白黒パターン要素の特定および前記白パターン要素の特定によって得られる、撮影画像上でのパターン要素の画像座標値と空間中でのパターン要素の空間座標値との対応付けに基づき、前記内部パラメータもしくは前記外部パラメータを設定する情報処理方法であり、前記校正用パターンは、直線上に並んだ３個以上の白黒パターン要素と、前記直線と直交した位置に配置された１個の白パターン要素とを有することを特徴とする。
【００１７】
本願請求項５記載の発明は、カメラの内部パラメータまたは外部パラメータを設定する情報処理方法において、明るさのことなる２つの閉領域によって表される第一のパターン要素および１つの閉領域によって表される第二のパターン要素が配置された校正用パターンを、前記カメラを用いて撮像することにより得られた撮影画像を取得し、前記撮影画像の明るさを示す信号を量子化し、該量子化結果から前記第一および前記第二のパターン要素を検出し、前記検出された第一のパターン要素の配置関係から、前記判別された第一のパターン要素の各々が前記校正パターンにおける第一のパターン要素のいずれであるかを特定し、前記特定された第一のパターン要素の配置関係から、前記判別された第二のパターン要素の各々が前記校正パターンにおける第二のパターン要素のいずれであるかを特定し、前記第１のパターン要素の特定および前記第二のパターン要素の特定によって得られる、撮影画像上でのパターン要素の画像座標値と空間中でのパターン要素の空間座標値との対応付けに基づき、前記内部パラメータもしくは前記外部パラメータを設定する情報処理方法であり、前記校正用パターンは、直線上に並んだ３個以上の第一のパターン要素と、前記直線と直交した位置に配置された１個の第一のパターン要素とを有することを特徴とする。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、添付の図面を参照して、カメラの焦点距離や主点などの内部パラメータ、もしくは、カメラの位置姿勢などの外部パラメータを校正する本発明の好適な実施形態について説明する。
【００１９】
［第一の実施形態］
第一の実施形態の概要は次のとおりである。図１は、本発明の第一実施形態を示すブロック図である。
【００２０】
１０１はカメラであり、図５に示す平面上のパターンを撮像する。この撮像画像は画像信号として、１０２の画像取り込み器に出力される。１０２は画像取り込み器であり、１０１からの画像信号を入力し、１０４のバスコントローラの調停のもと、１０７の画像バッファに画像を書き込む。１０３は、１０６に記憶された処理手順にしたがって処理を行うＣＰＵである。１０４は、１０３のＣＰＵ、１０２の画像取り込み器、１０５のメモリ間でデータの入出力・調停を行うバスコントローラである。１０５は、処理手順や画像などのデータを記憶するメモリである。１０６は、１０５のメモリ内に記憶されている処理手順を表すプログラムであり、例えば図２や図３の処理手順を実現するためのプログラムである。１０７は、１０５のメモリ内に用意された画像を保持するための画像バッファであり、１０２の画像取り込み器で得られる画像を保持し、１０３のＣＰＵによって行われる処理結果画像を保持する。
【００２１】
図１で示したブロック図で構成されるカメラ校正装置での大まかな処理手順を図２に示すフローチャートを用いて説明する。
【００２２】
ステップＳ２０１にて、カメラ１０１で図５に示したパターンを撮像し１０２の画像取り込み器により撮像画像を取り込む。
【００２３】
図５に示される本実施形態で使用されるパターンは、従来用いられていたパターンが図４のように規則的に教示点となる黒い円状のパターン要素を並べたパターンであったのに対して、黒い円状のパターン要素の一部を黒い円領域内部に同心円で白い円領域をもつようなパターン要素に置き換えたものである。
【００２４】
ステップＳ２０１にて取り込まれた画像は、１０７の画像バッファ１に蓄えられる。次にステップＳ２０２にて、該画像からパターンの認識、パターンの部位の特定を行う。この結果を用いてステップＳ２０３にて、カメラパラメータの推定を行う。カメラパラメータの推定は、画像上でのパターン要素の位置から消失点を計算し、焦点距離を求める等の方法があり、従来技術で述べたような多くの方法を適用することができる。例えば、特開平０６−１３７８４０や特開２００１−３２５０６９で述べられているカメラの位置姿勢推定を行う手順を用いることも可能である。
【００２５】
本実施形態の特徴は、ステップＳ２０２で行われる処理である、パターンに含まれるパターン要素（教示点）の空間座標値と画像上に写ったパターン要素の画像座標値との対応付けに関する処理にある。
【００２６】
以下に、このステップＳ２０２の処理手順をより詳細に図３に示したフローチャートを用いて説明する。
【００２７】
ステップＳ３０１にて、予め設定した閾値により、画像の各画素の明度による量子化処理（２値化処理）を行う。ここで、安定的に量子化が行えれば、画像のヒストグラムをとって最適な閾値を動的に決定するなどの他の方法であっても構わない。
【００２８】
得られた２値画像を１０７の画像バッファ２に蓄える。次に、ステップＳ３０２にて、白を背景領域、黒を注目領域であるとみなして、注目している画素の連続領域の検出すなわち黒領域の検出を行う。これは、画像処理では広く一般的に行われている画像のラベリング処理である。さらに、同時に重心位置を計算する。連続領域を検出する過程で個々の領域に含まれる画素を特定していくため、その連続領域の重心位置は容易に計算することができる。
【００２９】
ラベリングの結果、得られる連続領域の大きさが小さいものに関しては、画像取り込み時に発生したノイズであるとみなし、ステップＳ３０３にてその領域を削除する。
【００３０】
以上のステップＳ３０１、Ｓ３０２、Ｓ３０３の処理手順により、パターン中にある黒円パターン要素および同心円パターン要素に起因する黒領域を検出できる。
【００３１】
また、ステップＳ３０４にて、黒を背景領域、白を注目領域であるとみなして、注目している画素の連続領域の検出すなわち白領域の検出を行う。ステップＳ３０２と同様に白領域の重心位置の計算も行う。そして、ステップＳ３０３と同様に、ステップＳ３０５にて、領域の大きさが小さいものを削除する。さらに、ステップＳ３０６にて、検出された白領域の中から最大の画素数の領域を判定し、その領域を背景の白領域として削除する。この方法により、パターンの背景である白領域は他の白領域に対して極端に大きいため、容易かつロバストに背景の白領域を判別削除である。
【００３２】
以上のステップＳ３０１、Ｓ３０４、Ｓ３０５、Ｓ３０６の処理手順により、パターン中の同心円マーカ要素の中央部の白円に起因する白領域を検出できる。
【００３３】
以上により、パターンを撮像した画像から、パターン要素に起因する黒領域と白領域およびそれらの重心位置の検出ができる。この結果を用いて、同心円パターン要素と黒円パターン要素との判別をステップＳ３０７にて行う。ここで、同心円の黒領域と白領域があるとき、その２つの重心点は理想的には同一点となる。そこで、このステップＳ３０７では、すべての白領域においてその重心点に十分に近い重心点をもつ黒領域を探索することによって、同心円パターン要素中の黒領域であるか、黒円パターン要素の黒領域であるかを判定する。この判定方法は、従来の黒領域の形状に基づく判定方法から比較すると非常にロバストであり、また計算コストも非常に低い。
【００３４】
ステップＳ３０７ではさらに、この判定結果を基に、黒円パターン要素の画像上での位置を黒円パターン要素に起因する黒領域の重心位置とし、同心円パターン要素の画像上での位置を同心円パターン要素の中央部の白領域の重心位置とする。
【００３５】
なお、同心円のパターン要素の画像上での位置は、同心円パターン要素に起因する白領域と黒領域を合わせてひとつの領域とみなし、その領域の重心位置としてもよい。
【００３６】
ステップＳ３０７までの処理により、同心円パターン要素の画像上での位置と黒円パターン要素の画像上での位置が特定できた。この結果を用いて以降の手順により、パターン中の撮影領域の同定を行う。
【００３７】
図５に示すように、同心円パターン要素は中心点から一方方向に直線状に配置され、さらにその中心点にてその直線に直交し隣り合う格子点位置にも配置されている。よって、検出された同心円パターン要素は画像中においても最後の１点を除いて直線状に並んでいるはずである。そこで、ステップＳ３０８にて、ｎ個の同心円パターン要素からｎ−１個のパターン要素を選び、選んだ要素の位置の直線近似計算を行う。そして、全てのｎ−１個のパターン要素の組み合わせから最も直線への近似度の高い組み合わせを選択する。ここで、選ばれなかった同心円パターン要素の位置をＱとおく。
【００３８】
ステップＳ３０９にて、選ばれた要素をＱに近いほうから、その近似直線に沿って順番に並ぶように並び変えを行い、その結果をＰ１、Ｐ２、・・・、Ｐｎ−１とする。
【００３９】
ステップＳ３０８とＳ３０９の手順により、図５のパターン中にある同心円パターンが、撮像した画像の中のどれに相当するかを同定することができる。ただし、直線状に並んでいる同心円パターンのうち、中央付近のものが３個以上画像に捉えられている必要がある。
【００４０】
同心円パターン要素が特定できた結果を用いて、引き続き黒円パターン要素の特定をＳ３１０にて行う。このステップＳ３１０の手順は、Ｐ１をパターンの座標系の原点、Ｐ１→Ｐ２、Ｐ３、・・・、Ｐｎ−１の方向をｘ軸正方向、Ｐ１→Ｑの方向をｙ軸正方向とし、画像上でのパターン要素の隣接関係と距離を基にして黒円パターン要素の同定を行う。
【００４１】
以上のように、第一の実施形態によれば、パターンを用いたカメラ校正において、パターンの部分的な領域しか撮像できていない場合であっても、パターン中の教示点を少なくすることなく安定的にパターンの撮像領域を特定することが達成される。
【００４２】
［第二の実施形態］
パターンは白背景に黒円パターン要素と同心円パターン要素を配置したものに限らず、図６に示すような黒背景に白円パターン要素と白円内部に同心円に黒円をもつ同心円パターン要素を配置したものを用いてもよい。この場合、第一の実施形態ステップＳ３０２〜Ｓ３０７の白を黒、黒を白と読み替えた処理手順を踏めばよい。
【００４３】
［第三の実施形態］
黒円パターン要素と同心円パターン要素の配置は、第一の実施形態で示した図５のような配置でなくても、同心円パターンが黒円に対して特定の規則性をもって配置されていれば、他のどのような規則で並んでいてもよい。
【００４４】
例えば、図７で示すような配置であってもよいし、図８のような配置であってもよい。この場合、第一の実施形態で行っている手順のうち、ステップＳ３０８〜Ｓ３１０の判定方法を変更すればよい。
【００４５】
［第四の実施形態］
利用するパターンは、正方格子状にパターン要素を配置したパターンでなくても、正三角形格子状にパターン要素を配置したパターンを用いてもよい。また、黒円パターン要素を多く配置した中の一部に同心円パターン要素を少なく配置したようなパターンでなくても、同心円パターン要素を多く配置した中の一部に黒鉛パターン要素を少なく配置したようなパターンであってもよい。すなわち、図９で示すようなパターン要素を用いてもよい。
【００４６】
［第五の実施形態］
利用するパターンとして、パターン要素のすべてを実際にカメラの校正計算に用いるための教示点として利用しなくてもよい。例えば、黒円パターン要素を正方格子状に配置し、同心円パターン要素を黒円パターン要素の要素間に配置し、同心円パターン要素はパターンの撮像領域を特定するためだけに用い、カメラの校正計算には黒円パターンのみを用いる方法であってもよい。すなわち、例えば図１０に示すようなパターンを用いてもよい。
【００４７】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、校正用パターンを用いたカメラ校正において、カメラと校正用パターンとの位置関係によって生じる撮影画像におけるパターン要素の形状が変化した場合および校正用パタ−ンの部分的な領域しか撮像できていない場合でも、撮影画像において安定的にパターン要素を特定することができ、高精度なカメラ校正を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第一の実施形態によるカメラ校正装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明のカメラ構成方法の大まかな処理手順説明するフローチャートである。
【図３】本発明の第一の実施形態によるカメラ構成方法において、パターンの部分領域の認識特定方法を示すフローチャートである。
【図４】従来利用されていたパターンの例である。
【図５】本発明の第一の実施形態で用いるパターンである。
【図６】本発明の第二の実施形態で用いるパターンの例である。
【図７】本発明の第三の実施形態で用いるパターンの例のひとつである。
【図８】本発明の第三の実施形態で用いるパターンの例のひとつである。
【図９】本発明の第四の実施形態で用いるパターンの例である。
【図１０】本発明の第五の実施形態で用いるパターンの例である。
【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】
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