(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
基準点群の正確な３次元座標値を表す正確な３次元座標行列が判明している場合に、時系列画像中におけるパラメータ未定画像のカメラパラメータを推定する方法であって、
基準点群を所定の初期画像に配置する基準点群配置ステップと、
前記基準点群が移動する状態を撮影した一連の画像群中の各画像において基準点群の座標位置を画像処理により求め、これら基準点群の座標位置の移動状態を示す計測行列より、因子分解法を用いて前記基準点群の相対的３次元座標行列を求める相対的３次元座標行列計算ステップと、
前記相対的３次元座標行列を特異値分解し、分解された各々の行列の中から特異値行列を抽出する特異値行列抽出ステップと、
前記正確な３次元座標行列を特異値分解し、分解された各々の行列の中から、特異値行列の両側に位置する左行列と右行列を抽出する左右行列抽出ステップと、
前記特異値行列抽出ステップで抽出された特異値行列と前記左右行列抽出ステップで抽出された左行列と右行列を組み合わせてスケールを変換した３次元座標行列を生成する３次元座標行列生成ステップと、
前記計測行列を特異値分解してノイズを除去した行列と、前記３次元座標行列生成ステップで生成された３次元座標行列より、因子分解法を用いてカメラ運動行列を求めるカメラ運動行列算出ステップと、
前記カメラ運動行列からカメラパラメータを算出するカメラパラメータ算出ステップを有するカメラパラメータ推定方法。
【請求項２】
前記基準点群配置ステップは、パラメータ判明画像またはパラメータ補間画像のいずれか１枚の画像のカメラパラメータが正しいと仮定し、前記カメラパラメータが正しいと仮定した画像を初期画像として、基準点群の正確な３次元座標値と該カメラパラメータに基づいて、基準点群を前記初期画像に透視投影により配置する、請求項１記載のカメラパラメータ推定方法。
【請求項３】
前記基準点群配置ステップは、パラメータ判明画像またはパラメータ補間画像のいずれか１枚の画像のカメラパラメータが正しいと仮定し、前記カメラパラメータが正しいと仮定した画像を初期画像とし、基準点群の正確な３次元座標値と該カメラパラメータに基づいて、前記カメラパラメータが正しいと仮定して、基準点群を初期画像に透視投影により配置し、先に正しいと仮定したカメラパラメータに対して、求めたカメラ運動のカメラパラメータを用いて先に正しいと仮定したカメラパラメータの値を更新し、再度、更新後のカメラパラメータを使って基準点群を初期画像に透視投影により配置する、請求項１記載のカメラパラメータ推定方法。
【請求項４】
基準点群の正確な３次元座標値を表す正確な３次元座標行列が判明している場合に、時系列画像中におけるパラメータ未定画像のカメラパラメータを推定する装置であって、
基準点群を所定の初期画像に配置する基準点群配置手段と、
前記基準点群が移動する状態を撮影した一連の画像群中の各画像において基準点群の座標位置を画像処理により求め、これら基準点群の座標位置の移動状態を示す計測行列より、因子分解法を用いて前記基準点群の相対的３次元座標行列を求める相対的３次元座標行列計算手段と、
前記相対的３次元座標行列を特異値分解し、分解された各々の行列の中から、特異値行列を抽出する特異値行列抽出手段と、
前記正確な３次元座標行列を特異値分解し、分解された各々の行列の中から特異値行列の両側に位置する左行列と右行列を抽出する左右行列抽出手段と、
前記特異値行列抽出手段で抽出された特異値行列と前記左右行列抽出手段で抽出された左行列と右行列を組み合わせてスケールを変換した３次元座標行列を生成する３次元座標行列生成手段と、
前記計測行列を特異値分解してノイズを除去した行列と、前記３次元座標行列生成手段で生成された３次元座標行列より、因子分解法を用いてカメラ運動行列を求めるカメラ運動行列算出手段と、
前記カメラ運動行列からカメラパラメータを算出するカメラパラメータ算出手段を有するカメラパラメータ推定装置。
【請求項５】
前記基準点群配置手段は、パラメータ判明画像またはパラメータ補間画像のいずれか１枚の画像のカメラパラメータが正しいと仮定し、前記カメラパラメータが正しいと仮定した画像を初期画像として、基準点群の正確な３次元座標値と該カメラパラメータに基づいて、基準点群を前記初期画像に透視投影により配置する、請求項４記載のカメラパラメータ推定装置。
【請求項６】
前記基準点群配置手段は、パラメータ判明画像またはパラメータ補間画像のいずれか１枚の画像のカメラパラメータが正しいと仮定し、前記カメラパラメータが正しいと仮定した画像を初期画像とし、基準点群の正確な３次元標値と該カメラパラメータに基づいて、前記カメラパラメータが正しいと仮定して、基準点群を初期画像に透視投影により配置し、先に正しいと仮定したカメラパラメータに対して、求めたカメラ運動のカメラパラメータを用いて先に正しいと仮定したカメラパラメータの値を更新し、再度、更新後のカメラパラメータを使って基準点群を初期画像に透視投影により配置する、請求項４記載のカメラパラメータ推定装置。
【請求項７】
請求項１から３のいずれか１項に記載の方法をコンピュータに実行させるためのカメラパラメータ推定プログラム。
【請求項８】
請求項１から３のいずれか１項に記載の方法をコンピュータに実行させるためのカメラパラメータ推定プログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像入力装置等により取得した時系列画像データから、対象物の３次元形状または構造を計測または獲得、ならびに復元する際の画像入力装置の透視投影視点に関する姿勢（ピッチ，ロール，ヨー）、または回転パラメータ、特に、コンピュータビジョンにおけるカメラの姿勢推定方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
リモートセンシング技術の進展により、高精度なセンサ装置が開発されている。最近では、高精度なディファレンシャルＧＰＳ（Global Positioning System：位置測位システム）装置を複数用いて姿勢を計測する方式が実用化されており、０．１度以下の姿勢までもセンシングできるようになっている。しかし、センサ精度は向上するものの、映像との一対一の対応付けの点で言えば、画像が装置間の遅延や画像レートとの非同期などにより、画像を管理するタイムコードと一致せず、特に、空中撮影のような環境では、突風、ビル風、気象条件などにより、急激な変化が発生する場合は、画像とセンシング姿勢との不一致が見られる。図６で、センサ装置を使った計測値と画像レートでの不一致を説明する。センサ装置は位置を、ある一定間隔で計測し、そのレートで画像と計測値が、タイムコードなどにより一対一で対応付けられて記録される。しかし、一般的に、画像レートとセンサレートは異なる場合が多く、必ずしも各時系列画像を取得した姿勢をセンシングできているとは限らない。すなわち、測量において、画像レートとセンサレートを合わせるため、画像レートに対応付けられるように、線形補間などの内挿法を利用してつじつま合わせを行う。このとき、図６で白丸で表したような点は、線形補間されているため、黒丸で表した点と比べて、正確な姿勢でない場合が発生し、空間情報を映している画像上の点は、画像上の投影と異なる可能性がある。したがって、このような姿勢と画像との不一致により、画像とセンサデータを利用した３次元座標獲得手法などに精度悪化を発生させる。ここで、表現するレートとは、１秒間当たりのデータ数を指す。つまり、画像レートとは、１秒間に３０枚の周期でデータが取得されるのに対して、センサレートの場合、１秒間に１回しかデータ取得（ディファレンシャルＧＰＳの場合）ができない。本明細書では、この３０枚の静止画像／１秒と、１回測定のＧＰＳデータ／１秒をそれぞれ、レートと表現している。
【０００３】
一方、コンピュータビジョンの分野では、時系列画像データから、対象物の形状を計測、または獲得する手法として、ステレオ計測やエピポーラ解析を用いた３次元解析手法がある。また、最近では、カメラの運動と対象物の形状に関する３次元情報を同時に計測または獲得する手法の代表的な手法として、因子分解法がある。これらの手法によれば、対象物が撮影されている複数の時系列画像から、３次元の形状に関する情報ならびにカメラ視点に関する姿勢パラメータ（回転パラメータ）を獲得、復元することができる。しかし、撮影環境の影響によりカメラが振動し、得られた空撮画像は雑音が多く含んだ時系列画像であり、その空撮映像中の雑音成分の影響により、カメラ運動の姿勢推定、運動復元が困難な場合がある。
【０００４】
また、特願平１０−２５５３３８「カメラ姿勢推定方法およびその処理手順を記録した記録媒体ならびにカメラ姿勢推定装置」では、物体の標高値データ、２次元ディジタル地図、カメラ位置情報を使ったカメラ姿勢推定手法が存在する。しかし、この発明のように、複数のデータが常に、準備されている保証はなく、データ量が膨大になるという問題がある。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
一般に、画像入力装置の画像入力レートはセンサ装置のセンサレートよりも高速であるため、画像入力装置で撮影された時系列画像全てについてカメラ運動としてのカメラ姿勢、または回転パラメータ等のカメラパラメータを得ることはできない。このため、通常、撮影された時系列画像中にセンサ装置で測定された正確なカメラパラメータと対応づけられた画像（以下、パラメータ判明画像という）は所定の割合でしか存在しない。カメラパラメータが対応づけられていない画像（以下、パラメータ未定画像という）のカメラパラメータを、前記パラメータ判明画像に対応づけられたカメラパラメータから補間計算し、パラメータ未定画像のカメラパラメータとして対応づける方法もある（既知のカメラパラメータを使って補間することにより得られたカメラパラメータを対応づけられた画像を、以下では、パラメータ補間画像という）。しかし、突風、ビル風等の影響により映像シーンが揺れる空撮画像においては、カメラの撮影姿勢が微妙に、またはバースト的に変動するため、計算されて補間されたカメラパラメータは不正確になる。
【０００６】
本発明の目的は、撮影された時系列画像中に正確な３次元座標値が判明している複数の基準点（以下では、基準点群という。）が存在する場合に、パラメータ未定画像の正確なカメラパラメータを推定するカメラパラメータ推定方法および装置を提供することである。
【０００７】
本発明の他の目的は、パラメータ判明画像が存在せず、全ての時系列画像のカメラパラメータが不明な場合に、パラメータ未定画像の正確なカメラパラメータを推定するカメラパラメータ推定方法および装置を提供することである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明のカメラパラメータ推定方法は、
基準点群を所定の初期画像に配置する基準点群配置ステップと、
基準点群が移動する状態を撮影した一連の画像群中の各画像において基準点群の座標位置を画像処理により求め、これら基準点群の座標位置の移動状態を示す計測行列より、因子分解法を用いて基準点群の相対的３次元座標行列を求める相対的３次元座標行列計算ステップと、
相対的３次元座標行列を特異値分解し、分解された各々の行列の中から特異値行列を抽出する特異値行列抽出ステップと、
正確な３次元座標行列を特異値分解し、分解された各々の行列の中から、特異値行列の両側に位置する左行列と右行列を抽出する左右行列抽出ステップと、
特異値行列抽出ステップで抽出された特異値行列と左右行列抽出ステップで抽出された左行列と右行列を組み合わせてスケールを変換した３次元座標行列を生成する３次元座標行列生成ステップと、
計測行列を特異値分解してノイズを除去した行列と、３次元座標行列生成ステップで生成された３次元座標行列より、因子分解法を用いてカメラ運動行列を求めるカメラ運動行列算出ステップと、
前記カメラ運動行列からカメラパラメータを算出するカメラパラメータ算出ステップを有する。
【０００９】
本発明は、突風、ビル風等の影響により映像シーンが揺れる空撮映像において、空撮映像中の基準点群の時系列画像上での２次元的移動量と、基準点群に関する３次元位置が格納されている空間情報データベースから、該当する３次元座標値を抽出して、それを既知情報とし、各時系列画像のカメラ視点に関する運動、姿勢、回転のパラメータを獲得、ならびに復元するものである。
【００１０】
本発明の方法を利用することにより、空中撮影した時系列画像から、カメラの姿勢パラメータ、すなわち回転パラメータを高精度に獲得、復元することが可能となる。また、本発明により復元したカメラの姿勢パラメータ（回転パラメータ）は、特願平１０−２３２９７９「３次元構造獲得方法および装置ならびにその方法の記録媒体」、特願平１０−３７４０６２「３次元構造獲得・復元方法、装置、および３次元構造獲得・復元プログラムを記録した記録媒体」、特願平１１−４０２９９「構造情報復元および記録媒体ならびに構造情報復元装置」、特願平１１−２７１３８３「３次元構造獲得方法及び記録媒体並びに装置」のカメラ運動に適用することが可能であり、それらと併用して、建物形状のより高精度で、かつ安定的な獲得、復元が可能となる。
【００１１】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００１２】
図１は本発明の一実施形態のカメラパラメータ推定装置の構成図である。
【００１３】
本実施形態のカメラパラメータ推定装置は、データを入力するための、キーボード等のデータ入力部１と、データを一時的に記憶する記憶部２と、地面の形状をデジタル化したデジタル情報が格納されている空間情報データベース３と、撮影された画像が時系列に格納されている時系列画像データベース４と、推定されたカメラパラメータが出力（表示または印字）される出力部５と、カメラパラメータ推定処理を行い、推定されたカメラパラメータを出力部５に出力する処理部６で構成されている。
【００１４】
処理部６は、基準点群を所定の初期画像に配置する基準点群配置部６Ａと、基準点群が移動する状態を撮影した一連の画像群中の各画像において基準点群の座標位置を画像処理により求め、これら基準点群の座標位置の移動状態を示す計測行列より、因子分解法を用いて基準点群の相対的３次元座標行列を求める相対的３次元座標行列計算部６Ｂと、相対的３次元座標行列を特異値分解し、分解された各々の行列の中で、特異値行列を抽出する特異値行列抽出部６Ｃと、正確な３次元座標行列を特異値分解し、分解された各々の行列の中で、特異値行列の両側に位置する左行列と右行列を抽出する左右行列抽出部６Ｄと、特異値行列抽出部６Ｃで抽出された特異値行列と左右行列抽出部６Ｄで抽出された左行列と右行列を組み合わせてスケールを変換した３次元座標行列を生成する３次元座標行列生成部６Ｅと、計測行列を特異値分解してノイズを除去した行列と、３次元座標行列生成部６Ｅによって生成された３次元座標行列より、因子分解法を用いてカメラ運動行列を求めるカメラ運動行列算出部６Ｆと、カメラ運動行列からカメラ姿勢パラメータ（カメラ回転パラメータ）を算出するカメラパラメータ算出部６Ｇを含む。
【００１５】
図２は処理部６で行なわれるカメラパラメータ推定処理のフローチャートである。
【００１６】
以下では、基準面上の点群の例として、地面に位置する標本点（ＧＣＰ：Ground Control Points / Positions）を例にとり、空間情報、空間モデルの獲得、復元方法として因子分解法を用いた例について記載する。
【００１７】
まず、基準点群配置部６Ａにより、カメラ運動を復元する映像シーンにおいて、地面に位置すると認識した基準点群を映像シーンの初期画像に配置する（ステップ１１）。
【００１８】
図３により、基準点群の初期配置に関する処理の流れを説明する。まず、空間情報データベース３の中から、空間情報が存在するものだけを抽出する（ステップ２２）。または、空撮画像でも特定できるような地面上の標本点、すなわち、ＧＣＰを予め測量しておき、これら点群の空間情報を空間情報データベース３に格納し、この空間情報を抽出する。ここで、空間情報とは、基準点Ｐiの３次元座標値（Ｘi，Ｙi，Ｚi）を意味する。これに対して、時系列画像データベース４の中から、初期画像とする画像を取り出し（ステップ２３）、この画像に基準点群の空間情報を配置する（ステップ２４）。図４に、初期画像における基準点群配置の例を示す。図のように、複数の点を、偏りがない程度に配置する。なお、この基準点群は、空間情報データベース３から読み込んだ空間情報を元に、画像上に、それに該当する点群を配置したものである。例えば、パラメータ判明画像またはパラメータ補間画像のいずれか１枚の画像のカメラパラメータが正しいと仮定し、カメラパラメータが正しいと仮定した画像を初期画像として、基準点群の正確な３次元座標値と該カメラパラメータに基づいて、基準点群を前記初期画像に透視投影により配置したり、または、空間情報とそれに該当する画像サンプルが時系列画像データベース４に存在し、オペレータに対してその画像サンプルを閲覧させて（ステップ２１）、オペレータが初期画像中のどこにその点をマークすべきかを認識し、初期画像上に、逐次、基準点群を配置し、閲覧画像を見て点配置が正常かどうかを判断し（ステップ２５）、基準点群が確定する。また、空撮映像で、時系列画像の流れる方向が一定方向であるため、初期画像に、全体に基準点群を配置するのではなく、ある枚数までフレームアウト（映像中の被写体が画面から外れること）しない程度に基準点群を配置しておく。図５は、ある枚数まで画像追跡した後の基準点群の画像上での位置を示している。図２での時系列画像追跡（ステップ１３）は、基準点群がフレームアウトするまで、Ｆ枚の画像に対して行う（点群中に１つでもフレームアウトすると処理を停止する）。これにより、計測した基準点群の時系列画像での２次元座標ｐi（ｘi1，ｙi1）；ｉ＝１，２，・・・Ｐの軌跡データ［Ａgcp］（以下では、計測行列と称する）を記憶部２に保存する。このデータ形式は、以下のようなフォーマットになっている。
【００１９】
【数１】
0003759712.tif 000002
【００２０】
次に、相対的３次元座標行列計算部６Ｂにおいて、この行列［Ａgcp］から因子分解法なる手法で、基準点群の相対的３次元座標行列［ｓ］を獲得する（ステップ１４）。この手法として、
C. Tomasi and T. Kanade, "Shape and Motion from Image Streams under Orthography: a Factorization Method", IJCV, Vol.9, No.2, pp.137-154, 1992（文献１）
Conrad J. Poelman, and T. Kanade, "A Paraperspective Factorization Method for Shape and Motion Recovery", IEEE Trans. PAMI, Vol.19, No.3, March, 1997（文献２）
に記載されている手法を利用する。因子分解法は、映像中の特徴点（被写体の角点、特徴のある点群）に対して、時系列にわたり、その画像上の座標点を計測し、得られた画像座標値のデータから、時系列におけるカメラの運動（すなわち、各時系列にわたり、どのようにカメラが動いたかという情報）その特徴点の３次元座標値を同時に獲得する手法である。
【００２１】
因子分解法により獲得した基準点群の相対的３次元座標行列［ｓ］は、以下の形式となる。
【００２２】
【数２】
0003759712.tif 000003
【００２３】
一方、図２の処理フローでは、各基準点群Ｐiの空間情報（Ｘi，Ｙi，Ｚi）から、以下のようなフォーマットで基準点群の正確な３次元座標行列［Ｓ］を生成する。
【００２４】
【数３】
0003759712.tif 000004
【００２５】
特異値行列抽出部６Ｃにより式（２）と式（３）を特異値分解（ＳＶＤ：Singular Value Decomposition）する（ステップ１５）。
【００２６】
【数４】
0003759712.tif 000005
【００２７】
左右行列抽出部６Ｄにより式（５）における左側と右側の行列を抽出する。３次元座標行列抽出部６Ｅによって図２におけるステップ１６で、式（４）における特異値行列と、式（５）における左側と右側の行列を組み合わせて、以下の行列を生成し、出力データを［Ｘ］とする。
【００２８】
【数５】
0003759712.tif 000006
【００２９】
次に、カメラ運動行列抽出部６Ｆにより式（１）を特異値分解し、ランク４以上の成分をノイズと見なし、ノイズを除去することにより、［Ａgcp］≒［Ｕ1］［Ｗ1］［Ｖ1］を求め、次に、以下を満足する行列［Ｑ］を計算する（ステップ１７）。
分解した行列には、以下の行列［Ｑ］だけの不定性がある。
【００３０】
【数６】
0003759712.tif 000007
【００３１】
ここで、行列［Ｍ］はカメラ運動行列である。これを、以下の拘束条件で行列［Ｑ］を求める。
【００３２】
【数７】
0003759712.tif 000008
【００３３】
［Ｍ］は未知な行列であるため、以下が成立しなければならない。
【００３４】
【数８】
0003759712.tif 000009
【００３５】
したがって、行列［Ｑ］は、
【００３６】
【数９】
0003759712.tif 000010
【００３７】
となる。一方、ステップ１８では、次の計算式によりカメラ運動行列を復元する。
【００３８】
【数１０】
0003759712.tif 000011
【００３９】
ステップ１９で、カメラ視点の姿勢または回転パラメータを、文献（１）、（２）に記載されている手法で求める。ここで、回転パラメータとは、時系列画像に対するロール，ピッチ，ヨー角を指す。
【００４０】
ステップ１９では、まず、カメラ運動行列〔Ｍ〕が、式（９）のような成分を有し、この行列に対して、時系列画像に対するカメラ運動成分ｍf，ｎf（ｆ＝１，２・・・，Ｆ）を取り出す。
【００４１】
【数１１】
0003759712.tif 000012
【００４２】
次に、以下のベクトルをｍf，ｎf，ならびに各フレームでの基準点群から算出される重心座標値（ｘf，ｙf）を使って求める。
【００４３】
【数１２】
0003759712.tif 000013
【００４４】
上記のベクトルと重心座標値により、光軸方向のカメラ姿勢ベクトルｋfが以下の式にて算出できる。
【００４５】
【数１３】
0003759712.tif 000014
【００４６】
続いて、以下の計算で、その他のカメラ姿勢ベクトルｉf，ｊfが算出できる。
【００４７】
【数１４】
0003759712.tif 000015
【００４８】
さらに、回転パラメータαf，βf，γfは、以下の式で算出する。
【００４９】
【数１５】
0003759712.tif 000016
【００５０】
上記の回転パラメータ算出を、各フレームｆにおいて行い、時系列画像に対する回転パラメータを得る。
【００５１】
この方法で復元したカメラ視点に関する姿勢（カメラパラメータ）は、時系列画像と矛盾なく一致しており、突風、ビル風、気象条件の影響の場合でも、正確な視点、または、視線の姿勢を表現している。
【００５２】
さらに、初期画像のカメラパラメータが正しいと仮定して基準点群を初期画像に透視投影により自動配置した場合には、上記方法により算出されたカメラパラメータを用いて、再度、更新したカメラパラメータを使って基準点群を透視投影により自動配置し、上記方法を実行することにより、一層、正確なカメラパラメータを獲得復元することができる。
【００５３】
なお、処理部６はその機能を実現するためのプログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行するものであってもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、フロッピー（登録商標）ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク装置等の記憶装置を指す。さらに、コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、インターネットを介してプログラムを送信する場合のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの（伝送媒体もしくは伝送波）、その場合のサーバとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含む。
【００５４】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明は、下記のような効果がある。
１）撮影された時系列画像中に正確な３次元座標値が判明している複数の基準点（基準点群）が存在する場合に、パラメータ判明画像のカメラパラメータと時系列画像中の基準点群の移動に基づいてパラメータ未定画像の正確なカメラパラメータを推定できる。
２）パラメータ判明画像が存在せず、全ての時系列画像のカメラパラメータが不明な場合に、オペレータが基準点群を所定の画像に初期配置することにより、時系列画像中の基準点群の移動に基づいてパラメータ未定画像の正確なカメラパラメータを推定できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態のカメラパラメータ推定装置の構成図である。
【図２】カメラパラメータ推定処理のフローチャートである。
【図３】基準点群の配置方法を示すフローチャートである。
【図４】初期画像での点群配置を示す図である。
【図５】追跡中の基準点群を示す図である。
【図６】センサ計測値と画像レートの違いを示す図である。
【符号の説明】
１    入力部
２    記憶部
３    空間情報データベース
４    時系列画像データベース
５    出力部
６    処理部
６Ａ    基準点群配置部
６Ｂ    相対的３次元座標行列計算部
６Ｃ    特異点行列抽出部
６Ｄ    左右行列抽出部
６Ｅ    ３次元座標行列生成部
６Ｆ    カメラ運動行列算出部
６Ｇ    カメラパラメータ算出部
１１〜１９，２１〜２５    ステップ
【図１】
0003759712.tif 000017
【図２】
0003759712.tif 000018
【図３】
0003759712.tif 000019
【図４】
0003759712.tif 000020
【図５】
0003759712.tif 000021
【図６】
0003759712.tif 000022