(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
目印部材と複数の基準点部材とを有し、前記複数の基準点部材間の距離、前記複数の基準点部材により規定される形状、および前記目印部材の形状が既知であるターゲットを測量現場に載置し、前記測量現場を異なるカメラ姿勢で撮影した複数の撮影画像に基づいて前記測量現場の測量図を作成する写真測量システムにおいて、
前記目印部材の前記撮影画像内の位置を演算する目印検出手段と、
前記目印検出手段により求められた前記目印部材の位置と、前記目印部材と前記複数の基準点部材の相対的位置関係とに基づいて、前記複数の基準点部材を含む基準尺領域を前記撮影画像内において特定する基準尺領域特定手段と、
前記基準尺領域の中から前記基準点部材を検出する基準点検出手段とを備えることを特徴とする写真測量システム。
【請求項２】
前記ターゲットにおいて、前記目印部材は前記複数の基準点部材に囲まれるよう配設されており、
前記基準尺領域は、前記目印部材と前記複数の基準点部材とを含む領域であることを特徴とする請求項１に記載の写真測量システム。
【請求項３】
前記基準尺領域特定手段は、
前記目印部材の輪郭を検出する手段と、
前記目印部材を含み、かつ前記輪郭に接する辺部を有する補助領域を特定する手段とを有し、
前記基準尺領域の中心が前記補助領域の中心と一致するよう前記基準尺領域を特定することを特徴とする請求項２に記載の写真測量システム。
【請求項４】
目印部材と複数の基準点部材とを有し、前記複数の基準点部材間の距離、前記複数の基準点部材により規定される形状、および前記目印部材の形状が既知であるターゲットを測量現場に載置し、前記測量現場を異なるカメラ姿勢で撮影した複数の撮影画像に基づいて前記測量現場の測量図を作成する写真測量方法であって、
前記目印部材の前記撮影画像内の位置を演算する第１ステップと、
前記目印検出手段により求められた前記目印部材の位置と、前記目印部材と前記複数の基準点部材の相対的位置関係とに基づいて、前記複数の基準点部材を含む基準尺領域を前記撮影画像内において特定する第２ステップと、
前記基準尺領域の中から前記基準点部材を検出する第３ステップとを備えることを特徴とする写真測量方法。
【請求項５】
前記ターゲットにおいて、前記目印部材は前記複数の基準点部材に囲まれるよう配設されており、
前記第２ステップは、
前記目印部材の輪郭を検出する第４ステップと、
前記目印部材を含み、かつ輪郭に接する辺部を有する補助領域を特定する第５ステップとを有し、
前記基準尺領域の中心が前記補助領域の中心と一致し、かつ前記目印部材と前記複数の基準点部材とを含む領域を前記基準尺領域として特定する第６ステップとを備えることを特徴とする請求項４に記載の写真測量方法。
【請求項６】
目印部材と複数の基準点部材とを有し、前記複数の基準点部材間の距離、前記複数の基準点部材により規定される形状、および前記目印部材の形状が既知であるターゲットを測量現場に載置し、前記測量現場を異なるカメラ姿勢で撮影した複数の撮影画像に基づいて前記測量現場の測量図を作成する写真測量プログラムであって、
前記目印部材の前記撮影画像内の位置を演算する目印検出ルーチンと、
前記目印検出ルーチンにより求められた前記目印部材の位置と、前記目印部材と前記複数の基準点部材の相対的位置関係とに基づいて、前記複数の基準点部材を含む基準尺領域を前記撮影画像内において特定する基準尺領域特定ルーチンと、
前記基準尺領域の中から前記基準点部材を検出する基準点部材検出ルーチンとを備える写真測量プログラムが格納されていることを特徴とする記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、写真測量システムに関し、特にターゲットを用いたカメラ位置の算出に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、交通事故調査等の写真測量では、異なる任意の位置で撮影された画像を用いるステレオ写真測量が知られている。ステレオ写真測量では、まず、ターゲットを測量現場に載置し、異なるカメラ位置および異なるカメラ姿勢で測量現場を撮影し、複数のデジタル画像を得る。このターゲットは、複数の基準となる点を有しており、これらの基準点間の寸法、および基準点により規定される形状は既知である。
【０００３】
上述のようにして得られた複数のデジタル画像の中から適宜一対のペア画像が選出されモニタ等の表示装置に表示される。ペア画像に写し込まれたターゲットの寸法等の情報と、撮影画像中の基準点の座標値とに基づいて双方のカメラ位置および光軸の傾き等のカメラパラメータが算出される。基準点の座標値は、モニタに表示されたペア画像中の基準点を、操作者が例えばマウス等を用いて特定し、ペア画像間で対応付けることにより算出される。さらに、ペア画像間で測量の対象となる複数の測量点の対応付けを行う。カメラパラメータおよびペア画像において対応付けられた測量点の座標値に基づいて所定の演算処理が実行され、測量点の３次元データが算出される。そして、この３次元データに基づいて測量現場の俯瞰図や斜視図等が作成されモニタに表示される。
【０００４】
したがって、正確な測量図を作成するためには正確な３次元データが必要となる。上述のように、３次元データはカメラパラメータに基づいて演算され、カメラパラメータは基準点の座標値に基づいて演算される。すなわち、ステレオ写真測量の測量図の作成において基準点の座標値の果たす役割は極めて重要である。したがって、ペア画像間における基準点の対応付けは正確に行われなければならない。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
ところが、上述のように、ペア画像間における基準点の対応付けは作業者による手作業で行われる。ペア画像においてそれぞれ複数の基準点をマウスで特定するという操作は煩雑であり、その対応付けの迅速化には限界がある。また、手作業によるため、操作ミスにより基準点が正しく対応付けられない場合や、作業者の熟練の程度に左右される場合もあり、常に基準点の座標値が正確に算出されるとは限らない。基準点が正確に対応付けられなければカメラパラメータは正確に算出されず、測量図の作成に影響を及ぼすこととなる。すなわち、手作業による基準点の対応付けでは、測量図の精度に信頼性が得られない可能性がある。
【０００６】
本発明は以上の問題を解決するものであり、ステレオ写真測量においてカメラパラメータの算出を常時正確に行い、精度の高い測量図を作成することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る写真測量システムは、目印部材と複数の基準点部材とを有し、複数の基準点部材間の距離、複数の基準点部材により規定される形状、および目印部材の形状が既知であるターゲットを測量現場に載置し、測量現場を異なるカメラ姿勢で撮影した複数の撮影画像に基づいて測量現場の測量図を作成する写真測量システムであって、目印部材の撮影画像内の位置を演算する目印検出手段と、目印検出手段により求められた目印部材の位置と、目印部材と複数の基準点部材の相対的位置関係とに基づいて、複数の基準点部材を含む基準尺領域を撮影画像内において特定する基準尺領域特定手段と、基準尺領域の中から基準点部材を検出する基準点検出手段とを備えることを特徴とする。
【０００８】
好ましくは、ターゲットにおいて、目印部材は複数の基準点部材に囲まれるよう配設されており、基準尺領域は、目印部材と複数の基準点部材とを含む領域である。
【０００９】
好ましくは、基準尺領域特定手段は、目印部材の輪郭を検出する手段と、目印部材を含み、かつ目印部材の輪郭に接する辺部を有する補助領域を特定する手段とを有し、基準尺領域の中心が補助領域の中心と一致するよう基準尺領域を特定する。
【００１０】
また、本発明に係る写真測量方法は、目印部材と複数の基準点部材とを有し、複数の基準点部材間の距離、複数の基準点部材により規定される形状、および目印部材の形状が既知であるターゲットを測量現場に載置し、測量現場を異なるカメラ姿勢で撮影した複数の撮影画像に基づいて測量現場の測量図を作成する写真測量方法であって、目印部材の撮影画像内の位置を演算する第１ステップと、目印検出手段により求められた目印部材の位置と、目印部材と複数の基準点部材の相対的位置関係とに基づいて、複数の基準点部材を含む基準尺領域を撮影画像内において特定する第２ステップと、基準尺領域の中から基準点部材を検出する第３ステップとを備えることを特徴とする。
【００１１】
好ましくは、ターゲットにおいて、目印部材は複数の基準点部材に囲まれるよう配設されており、第２ステップは、目印部材の輪郭を検出する第４ステップと、目印部材を含み、かつ目印部材の輪郭に接する辺部を有する補助領域を特定する第５ステップとを有し、基準尺領域の中心が補助領域の中心と一致し、かつ目印部材と複数の基準点部材とを含む領域を基準尺領域として特定する第６ステップとを備える。
【００１２】
また、本発明に係る写真測量プログラムが格納されている記録媒体は、目印部材と複数の基準点部材とを有し、複数の基準点部材間の距離、複数の基準点部材により規定される形状、および目印部材の形状が既知であるターゲットを測量現場に載置し、測量現場を異なるカメラ姿勢で撮影した複数の撮影画像に基づいて測量現場の測量図を作成する写真測量プログラムであって、目印部材の撮影画像内の位置を演算する目印検出ルーチンと、目印検出ルーチンにより求められた目印部材の位置と、目印部材と複数の基準点部材の相対的位置関係とに基づいて、複数の基準点部材を含む基準尺領域を撮影画像内において特定する基準尺領域特定ルーチンと、基準尺領域の中から基準点部材を検出する基準点部材検出ルーチンとを備える写真測量プログラムが格納されていることを特徴とする。
【００１３】
以上のように本発明によれば、撮影画像内の目印部材の位置に基づいて基準尺領域を特定し、この基準尺領域の中から基準点部材を検出する。したがって、撮影画像の全領域を対象として基準点部材を検出する場合と比べると、基準点部材の検出が正確に行われる。例えば、基準点部材と同一形状、同一寸法の他の物体が撮影画像に写し込まれていても、それらの物体が基準点部材として認識されることが防止される。その結果、カメラ位置が正確に算出され、測量図の作成の精度が高まる。
【００１４】
【発明の実施の形態】
図１は、写真測量の測量現場の一例を示す模式図であり、測量対象であるＴ字路および白線等を鉛直上方から見た俯瞰図である。この測量現場は、道路にターゲット２０が載置された状態で、１台のカメラ１０を用いて異なる２つの撮影地点から撮影される。この２つの撮影地点はカメラ位置Ｍ１およびＭ２として定義される。各カメラ位置Ｍ１、Ｍ２はそれぞれカメラ１０の撮影光学系（図示せず）の後側主点位置に一致し、カメラ位置Ｍ１、Ｍ２からそれぞれ延びる一点鎖線は、カメラ１０の撮影光学系の光軸Ｏ１、Ｏ２を示す。
【００１５】
カメラ１０は図示しないＣＣＤ（Charge Coupled Device）を備えるデジタルカメラであり、光学像を輝度信号および色差信号を含むデジタル画素データに光電変換する。このデジタル画素データは所定のフォーマットに従ってメモリカード等の画像記録媒体に格納される。画像記録媒体には、デジタル画素データと共に、撮影条件、撮影日時等の種々のデータが格納される。
【００１６】
図２は図１の撮影現場において用いられるターゲット２０を拡大して示す平面図である。基板２１は略正三角形を呈し、各頂点に対応する角部は怪我や破損を防止するために丸み付けられている。基板２１の各角部近傍には、基準点部材２２、２３、２４がそれぞれ配設されている。基準点部材２２と２３の間には２個の基準点部材２５、２６が個配設され、基準点部材２２と２４の間には基準点部材２７が個配設されている。基準点部材２２、２５、２６、２３は基板２１の辺２１Ａに沿って等間隔に配設され、基準点部材２２、２７、２４は、基板２１の他の辺２１Ｂに沿って等間隔に配設されている。
【００１７】
基板２１の中心には目印部材２８が配設される。目印部材２８は正三角形を呈しており、各辺が基板２１の辺と平行となるよう位置付けられている。換言すれば、目印部材２８は基準点部材２２〜２７に囲まれるように配設される。
【００１８】
基板２１の表面には黒色の無反射シートが全体的に貼付され、基準点部材２２〜２７および目印部材２８の表面には白色反射シートが貼付される。したがって、撮影画像において基準点部材２２〜２７、目印部材２８に対応する画素の輝度値と、基板２１に対応する画素の輝度値に顕著な差が生じ、基準点部材２２〜２７、目印部材２８の特定を容易にする。
【００１９】
尚、ターゲット２０は上述の部材のほかに、道路面上等に載置するための支持構造や各種センサ等を備えているが、本発明の関与するところではないので説明は省略する。
【００２０】
基準点２２、２３および２４間の距離は既知の値ＬＴである。３個の基準点２２、２３および２４を結ぶことにより正三角形が形成される。この基準点２２、２３および２４により形成される正三角形の実寸データは、後述する写真測量画像処理装置に予め与えられており、写真測量画像処理装置において、所定の３次元座標系におけるカメラ位置Ｍ１およびＭ２の位置を算出する際に用いられる。
【００２１】
図３および図４は、図１の測量現場の撮影により得られた２枚の画像を概念的に示す図である。図３はカメラ位置Ｍ１において得られた撮影画像ＩＭ１を示し、図４はカメラ位置Ｍ２において得られた撮影画像ＩＭ２を示す。
【００２２】
カメラ位置Ｍ１、Ｍ２で得られた撮影画像ＩＭ１、ＩＭ２には、道路上の所定の位置におかれたターゲット２０が写し込まれている。撮影画像ＩＭ１およびＩＭ２は、同一の測量対象および同一位置のターゲット２０を含む一対のペア画像として定義される。尚、測量対象を撮影する画像は３枚以上でもよく、その中から適宜一対のペア画像が選出される。
【００２３】
撮影画像ＩＭ１、ＩＭ２には、それぞれ第１撮影画像座標、第２撮影画像座標が設定される。図３、４に示すように、第１および第２撮影画像座標は、それぞれ撮影画像の矩形の領域の４隅点のうち左上の点を原点とし、右方向へ進むにつれ横方向の座標値が増加し、下方向へ進むにつれ縦方向の座標値が増加するよう構成される。第１および第２撮影画像座標において、横方向をＸａ座標、縦方向をＹａ座標とする。
【００２４】
図３に示されるように、ターゲット２０の３個の基準点部材２３、２４、２５（基準点）の第１撮影画像座標は、ａｉ（ｘａｉ，ｙａｉ）（ｉ＝１〜３）で表される。尚、図示しないが、撮影画像ＩＭ２においても基準点は第２撮影画像座標で同様に表現される。
【００２５】
図５は、本実施形態が適用される写真測量画像処理装置のシステム構成を示すブロック図である。写真測量画像処理装置は、表示装置５０、キーボードおよびマウス等の入力装置５２、およびＣＰＵ５４を有し、これらは直接または間接的にバス５６に接続されている。ＣＰＵ５４には、入力状態管理部６０、表示状態管理部６２、演算処理部６４、およびデータ管理部６６が設けられ、ここで必要な管理、演算、処理が実行される。
【００２６】
入力装置５２には、バス５６に接続された入力装置制御装置５８が接続され、これによって入力装置５２からの入力がバス５６に転送され、また入力装置５２の入力モード等が設定される。画像記憶媒体７０はメモリカードリーダ等の記憶媒体制御装置７２に挿入され、これによって画像記憶媒体７０に格納されたデジタル画素データ等が適宜読み出される。
【００２７】
さらにバス５６には作業メモリ７４および表示メモリ７６が接続される。作業メモリ７４はＣＰＵ５４の演算、処理におけるキャッシュメモリ等に使用され、後述するカメラパラメータ算出処理に用いられる種々のデータはここに格納される。表示メモリ７６には表示装置５０で表示すべき内容が保持される。表示装置５０には、バス５６に接続された表示装置制御装置７８が接続されている。表示装置制御装置７８において、表示メモリ７６内のデジタルデータが表示装置５０のためのアナログＲＧＢ信号に変換される。
【００２８】
ＣＰＵ５４の入力状態管理部６０は入力装置５２の設定を管理し、また入力された情報、例えばマウスにより画面上を移動するマウスポインタの座標、キーボードから入力された文字等を所定のデジタルデータに変換する。表示状態管理部６２は表示装置５０に表示すべき内容を管理し、表示に関する設定の変更等があったときには表示内容を変更する。演算処理部６４は後述するカメラパラメータの算出処理、および測量点の測量処理等に使用される。データ管理部６６は画像記憶媒体７０から読み込んだ画像等のデータを管理し、またこれに基づいて作成された種々の座標データ、作図された測量図のデータ等を管理する。
【００２９】
図５に示す写真測量画像処理装置においては、まず画像記憶媒体７０から画像２枚分のデータが読み出され、これらに基づいてそれぞれカメラ位置Ｍ１、Ｍ２の３次元座標およびその光軸Ｏ１およびＯ２の傾きが算出される。このカメラ位置の３次元座標およびその光軸の傾きを、あわせてカメラパラメータと呼ぶ。
【００３０】
図６は、本実施形態が適用される写真測量システムにおいて、カメラ位置算出までの処理手順の全体的な骨格を示すフローチャートである。
ステップＳ１００において、複数の画像の中から一対のペア画像が操作者により選択される。本実施形態では、図３および４に示す撮影画像が選択されるものとする。画像記憶媒体７０に格納されているデジタル画素データの中から対応するデジタル画素データが作業メモリ７４にロードされる。
【００３１】
次いで、ステップＳ２００においてグレイスケーリングが行われる。グレイスケーリングとは、カラー画像から色成分を除去し、輝度情報のみを抽出する処理である。デジタル画像を構成する全ての画素毎に２５６階調の輝度情報が抽出され、配列形式の変数ＩＭｇに格納される。すなわち、各画素の輝度情報（輝度値）はＩＭｇ（ｊ，ｋ）で表わされる。ｊおよびｋは画素のデジタル画像における第１撮影画像座標系の座標値である。
【００３２】
次いで、ステップＳ３００へ進み、目印検出処理が実行される。目印検出処理とは、上述のターゲット２０の目印部材２８である蓋然性の高い図形領域をデジタル画像内で検出する処理である。
【００３３】
図７は、ステップＳ３００で実行される目印検出サブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。Ｓ３０２において、各画素の輝度情報について二値化処理が行われる。各画素の輝度情報（ＩＭｇ（ｊ，ｋ））を所定の閾値を比較し、その輝度情報が高く、閾値を超えていれば「１」、その輝度情報が低く、閾値以下であれば「０」を設定する。本実施形態では、二値化のための閾値は例えば「１２８」に設定される。上述のように、本実施形態で用いられるターゲット２０の基板２１の表面には黒色の無反射シートが全体的に貼付され、基準点部材２２〜２７、および目印部材２８の表面には白色反射シートが貼付されている。したがって、基準点部材２２〜２７、目印部材２８に対応する画素の二値化データは「１」となり、基板２１に対応する画素の二値化データは「０」となる。
【００３４】
次いでステップＳ３０４へ進み、ラベリングが行われる。ラベリングとは、二値化データが「１」である画素が連続する領域を１つの塊状図形として抽出する処理であり、これにより輝度値が上述の閾値より高い領域が抽出される。抽出された各図形は、その図形を構成する画素数および対応する２次元座標（ｊ，ｋ）が所定の変数に格納される。尚、構成する画素数が例えば１、２個程度の領域は処理対象から除外される。
【００３５】
ステップＳ３０６では、ラベリングにより抽出された全ての図形について、ステップＳ３０８以降の処理が実行されたかチェックされる。未処理の図形がある場合（ステップＳ３０６でＮＯ）、ステップＳ３０８へ進む。ステップＳ３０８では、輪郭線追跡処理が行われる。輪郭線追跡処理とは、塊状の図形の形状を解析するための処理である。撮影画像の左上の画素からラスタ走査を開始する。走査の方向は左から右であり、右端の画素に到達したら１つ下の行へシフトし、同様に左から右へ走査する。この走査の過程で、処理対象の図形を構成する画素のうち未処理の画素が検出されたら、その画素を追跡開始点とする。追跡開始点を中央とする周囲の８画素を例えば反時計回りにチェックし、二値化データが「１」であるか確認する。最初に二値化データが「１」であると確認された画素を追跡開始点に隣接する境界点とする。次いでこの境界点を中央とする周囲の８画素の反時計回りのチェックを行い、次の隣接境界点を検出する。以上の処理を繰り返し、隣接境界点として上述の追跡開始点が検出されたら、１本の輪郭線と認識される。輪郭線を構成する画素の２次元座標は所定の変数に格納される。
【００３６】
次いでステップＳ３１０へ進み、輪郭線折線近似処理が実行される。折線近似処理とは、輪郭線上の２画素を結ぶ線分と、その２画素の間に存在する複数の画素とのずれを検出し、そのずれの最大値を検出する。そして、その最大値が所定の許容値以内であるような、できる限り離れた２画素を結ぶ線分を直線として判定する。したがって、処理対象の図形が目印部材２８に対応していれば、その図形の輪郭は３つの頂点を有する折線として検出される。換言すれば、本ステップの処理の結果、輪郭が３つの頂点を有する折線として検出される図形は、目印部材２８である可能性が高い。
【００３７】
ステップＳ３１２では、折線近似処理が施された図形の輪郭線の頂点の数がチェックされる。上述のように、頂点の数が３の場合（ステップＳ３１２でＹＥＳ）、目印部材２８に対応する図形である可能性が高いため、ステップＳ３１４へ進み、処理対象の図形を目印部材２８の候補（目印候補）として登録する。頂点の数が３ではない場合（ステップＳ３１２でＮＯ）、処理対象の図形が目印部材２８である可能性は低いため、ステップＳ３０６へ戻り、他の図形について以降の処理を実行する。
【００３８】
ステップＳ３０６において、全ての図形についてステップＳ３０８〜Ｓ３１４の処理が実行されたことが確認されたら（ステップＳ３０６でＹＥＳ）、本ルーチンは終了し、図６のステップＳ３００へ戻る。
【００３９】
次いでステップＳ４００へ進み、基準尺領域取得処理が実行される。基準尺領域の取得とは、目印部材２８を中心とし、基準点部材２２〜２７を含む領域を切り出す処理である。図８は、基準尺領域取得サブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。ステップＳ４０２において、図７のステップＳ３１４で登録された全ての目印候補の図形についてステップＳ４０４以降の処理が行われたかチェックされる。未処理の目印候補図形がある場合（ステップＳ４０２でＮＯ）、ステップＳ４０４へ進む。
【００４０】
ステップＳ４０４では、目印候補図形の３つの頂点を通る矩形の領域が演算される。すなわち、図９に示すように、４辺のうち少なくとも３辺上に目印候補Ｍの３つの頂点が存在するような矩形領域Ｒ１を演算し、４隅点の座標値（ｊ，ｋ）を取得する。本実施形態では、この矩形領域Ｒ１を第１の矩形領域（補助領域）と呼ぶ。
【００４１】
第１の矩形領域Ｒ１が求まったらステップＳ４０６へ進み、図９に示す第２の矩形領域Ｒ２を演算する。第２の矩形領域Ｒ２とは、その中心Ｃ２が第１の矩形領域Ｒ１の中心Ｃ１に一致し、幅Ｗ２および高さＨ２がそれぞれ第１の矩形領域Ｒ１の幅Ｗ１、高さＨ１の２倍の矩形領域である。第１の矩形領域Ｒ１と同様、第２の矩形領域Ｒ２の４隅点の座標値（ｊ，ｋ）を取得する。次いでステップＳ４０８へ進み、ステップＳ４０６で算出された第２の矩形領域Ｒ２を基準尺領域として登録する。
【００４２】
ステップＳ４０８において第２の矩形領域Ｒ２が基準尺領域として登録されたら、ステップＳ４０２へ戻る。ステップＳ４０４〜Ｓ４０８の処理が全ての目印候補について実行されたら（ステップＳ４０２でＹＥＳ）、本ルーチンは終了し、図６のステップＳ４００へ戻る。
【００４３】
次いでステップＳ５００へ進み、基準点検出処理が実行される。基準点検出処理とは、基準尺領域の中から基準点（基準点部材２２〜２７）を検出する処理である。図１０は、基準点検出サブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。ステップＳ５１０において、図８のステップＳ４０８で登録された全ての基準尺領域についてステップＳ５２０以降の処理が実行されたかチェックされる。未処理の基準尺領域がある場合（ステップＳ５１０でＮＯ）、ステップＳ５２０へ進む。
【００４４】
ステップＳ５２０では、基準尺領域Ｒ２を構成する全画素の輝度値を変数ＩＭｇから抽出する。すなわち、本ルーチンで使用される画素データは、図７のステップＳ３０２で行われた二値化データではなく、配列形式の変数ＩＭｇに格納されている２５６階調の輝度情報である。基準尺領域Ｒ２を構成する全画素の輝度値は、配列形式の変数Ｓｔｄ（ｓ，ｔ）に格納される。
【００４５】
次いでステップＳ５３０において、ステップＳ５２０で抽出された基準尺領域Ｒ２の全画素の輝度値に対してモード法による二値化処理が行われる。まず、基準尺領域Ｒ２の全画素の輝度値が格納された変数Ｓｔｄ（ｓ，ｔ）について図１１に示すようなヒストグラムを作成する。このヒストグラムは輝度値に対する画素数の分布を示すグラフである。基準尺領域Ｒ２を構成するのは、基準点部材２２〜２７、目印部材２８、およびこれらの部材の周辺の基板２１の一部である。上述のように、基準点部材２２〜２７、目印部材２８の表面には白色反射シートが貼付されており、これらの部材に対応する画素の輝度値は高く、基板２１の表面には黒色の無反射シートが全体的に貼付され、この部分に対応する画素の輝度値は低い。したがって、図１１に示されるように、山ＭＴ１１、山ＭＴ１２が形成される。
【００４６】
本サブルーチンは基準点２２〜２７を抽出するのが目的であり、輝度値の高い画素を抽出しなければならない。したがって、二値化処理に用いられる閾値は山ＭＴ１１と山ＭＴ１２の間の谷の範囲内の所定値（例えばＧ１）に設定される。また、もしヒストグラムに複数の谷が存在する場合は、相対的に輝度値の高い範囲をカバーする谷の範囲内の所定値を二値化処理の閾値とする。
【００４７】
閾値Ｇ１が設定されたら、基準尺領域Ｒ２を構成する全画素の輝度値が閾値Ｇ１と比較され、輝度値が閾値Ｇ１よりも高ければ「１」、輝度値が閾値Ｇ１以下であれば「０」が、Ｓｔｄと同様の配列形式の変数Ｂｉｎに格納される。すなわち、基準尺領域Ｒ２の各画素の輝度値を二値化したデータはＢｉｎ（ｓ，ｔ）で表される。
【００４８】
次いでステップＳ５４０において、二値化データ「１」についてラベリング処理が行われる。すなわち、二値化データが「１」である画素が連続する領域を１つのグループとして抽出する。これにより、輝度値が閾値Ｇ１より高い領域が抽出される。さらに、ステップＳ５５０において、抽出された全グループの中から画素数が所定の範囲内にあるグループのみが選別され、そのグループを構成する画素数、および対応する二次元座標（ｓ，ｔ）が所定の変数に格納される。グループ選別に用いられる画素数の範囲は、撮影画像における基準点に相当する画素数を十分に含み、かつ最小の範囲となるよう設定される。これにより、画素数が１、２個程度のグループや目印部材２８に対応するグループが除去される。
【００４９】
次いでステップＳ５６０において、ステップＳ５５０で選別された全グループに対して、仮の重心座標を算出する処理が実行される。図１２は、仮の重心算出サブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。このサブルーチンでは、ステップＳ５５０において選別された、閾値Ｇ１より高輝度の画素からなる各グループについてそれぞれの重心座標が算出される。
【００５０】
まず、ステップＳ５６０２において、ステップＳ５５０で選別された全てのグループについてステップＳ５６０４以下の処理が終了したか否かがチェックされる。ステップＳ５５０において上述の条件を満たすグループが選別されなかった場合や、全グループの処理が終了した場合には、仮の重心算出サブルーチンは終了し、図１０のステップＳ５６０へ戻る。未処理のグループがある場合には、その中の１つのグループが設定されステップＳ５６０４に進む。
【００５１】
ステップＳ５６０４においては、変数ＳｕｍＸ、ＳｕｍＹおよびＳｕｍＩＭｇが初期化される。ステップＳ５６０６では、現在設定されているグループの全画素について以下のステップＳ５６０８〜Ｓ５６１２の処理が終了したか否かがチェックされ、終了した場合にはステップＳ５６１４に進み、未処理の画素があることが確認されると、ステップＳ５６０８へ進む。
【００５２】
ステップＳ５６０８において、１つのグループ内の所定の画素の輝度値ＩＭｇ (ｊ，ｋ) と、その画素のＸａ座標ｊとの積が算出される。そして、この時点で既に変数ＳｕｍＸに格納されている値に積を加算した値が新たに変数ＳｕｍＸに格納される。同様に、ステップＳ５６１０において所定画素の輝度値ＩＭｇ（ｊ，ｋ）と、その画素のＹａ座標ｋとの積が算出され、その時点で既に変数ＳｕｍＹに格納されている値に、積を加算した値が新たに変数ＳｕｍＹに格納される。さらに、ステップＳ５６１２において、所定画素の輝度値とその時点で変数ＳｕｍＩＭｇに格納されている値との和が新たに変数ＳｕｍＩＭｇに格納される。ステップＳ５６１２が終了するとステップＳ５６０６へ戻る。このように、ステップＳ５６０８〜Ｓ５６１２は１グループを構成する全画素に対して繰り返し実行される。
【００５３】
ステップＳ５６０６〜Ｓ５６１２により、変数ＳｕｍＸには１つのグループを構成する各画素の輝度値とＸａ座標との積を累積した総和、即ち各画素の輝度値をＸａ方向の座標に基づいて重み付けした総和が格納される。同様に、変数ＳｕｍＹには各画素の輝度値をＹａ方向の座標に基づいて重み付けした総和が格納される。また、変数ＳｕｍＩＭｇには各画素の輝度値の総和が格納される。
【００５４】
次にステップＳ５６１４が実行され、Ｘａ方向に重み付けされた総和ＳｕｍＸを各画素の輝度値の総和ＳｕｍＩＭｇで除算した値が、グループの仮の重心のＸａ座標として決定される。さらにステップＳ５６１６ではＹａ方向に重み付けされた総和ＳｕｍＹを各画素の輝度値の総和ＳｕｍＩＭｇで除算した値が、グループの仮の重心のＹａ座標として決定される。ステップＳ５６１６が終了すると、ステップＳ５６０２に戻る。
【００５５】
この仮の重心のＸａ座標およびＹａ座標は、厳密には真の重心に対して微少の誤差を生じるが、この仮の重心は後述の３点列−４点列検出サブルーチン（ステップＳ５７０）および組合せ登録サブルーチン（ステップＳ５８０）にのみ用いられるので、誤差は許容範囲内であり特に問題とはならない。真の重心のＸａ座標およびＹａ座標は、座標補正サブルーチン（図６のステップＳ６００）において算出される。なお、本実施形態では輝度値ＩＭｇ (ｊ，ｋ) による重み付けを行っているが、この重み付けの値を「１」とし、仮の重心の算出を簡略化して、算出時間を短縮してもよい。
【００５６】
このように、仮の重心算出サブルーチンにおいては、所定の範囲内の画素数で構成され、各画素が所定の閾値以上の輝度値を有する全てのグループについて、仮の重心座標が算出される。仮の重心座標サブルーチンが終了したら図１０のステップＳ５６０へ戻り、次いでステップＳ５７０へ進み、３点列および４点列の検出処理が実行される。
【００５７】
図１３は、３点列−４点列検出サブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。ターゲット２０上の相対的位置関係に基づき、画像ＩＭ１において、基準点２２〜２７は３点列（２２、２７、２４）と、この３点列に対して所定角度を有しかつ端点が一致する４点列（２２、２５、２６、２３）との組合せとして認識される。このサブルーチンでは仮の重心座標に基づいて３点列および４点列が抽出される。
【００５８】
ステップＳ５７０２では、まず２つのグループの全組合せについて、ステップＳ５７０４以降の処理が実行されたか否かが判定される。例えばステップＳ５４０のラベリング（図１０参照）により６グループが抽出されると、２つのグループの組合せ総数は１５である。ステップＳ５４０においてグループが抽出されなかった場合や、全組合せについて処理が終了した場合、３点列−４点列検出サブルーチンは終了し、図１０のステップＳ５７０へ戻る。終了していないと判定されると、未だ処理されていない２グループの組合せが設定され、ステップＳ５７０４に進む。
【００５９】
ステップＳ５７０４では、設定された２つのグループの仮の重心を含む線分が算出される。そして、ステップＳ５７０６において、算出された線分上に仮の重心を有するグループが検出される。このグループの検出においては、仮の重心の誤差を考慮して、所定の許容誤差範囲内であることとする。
【００６０】
ステップＳ５７０８では、線分上に仮の重心を有するグループが３であるか否か、即ち選択した２グループ以外に１つのグループが検出されたか否かが判定され、グループ数が３に一致する場合は、ステップＳ５７１０においてこれら３グループが３点列に登録される。
【００６１】
さらに、ステップＳ５７１２では、線分上に仮の重心を有するグループが４であるか否か、即ち選択した２グループ以外に２つのグループが検出されたか否かが判定され、グループ数が４に一致する場合は、ステップＳ５７１４においてこれら４つのグループが４点列に登録される。ステップＳ５７１４が終了すると、未処理の２グループの組合せに変更すべくステップＳ５７０２に戻る。なお、ステップＳ５７０８およびステップＳ５７１２において、グループ数が３または４に一致しない場合には、３点列または４点列に登録されない。
【００６２】
例えば、基準尺領域Ｒ２について閾値Ｇ１より高輝度のグループが６つ検出され、これらグループの配列が基準点部材２２〜２７の配列に一致する場合、３点列として、基準点２１、２７、２２に相当する組合せと、基準点２２、２５、２６に相当する組合せと、基準点２５、２６、２３に相当する組合せとの３組が登録され、４点列として、基準点２２、２５、２６、２３に相当する１組の組合わせが登録される。
【００６３】
３点列および４点列の登録は、具体的には作業メモリ７４の所定領域に、対応付けられたグループの名称（これはＣＰＵ５４により適宜定義付けられる）、グループを構成する画素、および対応する輝度値が格納される。
【００６４】
３点列−４点列検出サブルーチンが終了したら図１０のステップＳ５７０へ戻り、次いでステップＳ５８０へ進み、組合せ登録処理が実行される。図１４は、組合せ登録サブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。
【００６５】
ステップＳ５８０２では３点列−４点列検出サブルーチンにより登録された全ての３点列に対してステップＳ５８０４以降の処理が終了したか否かチェックされ、終了した場合、この組合せ登録サブルーチンは終了し、未だ処理されていない３点列がある場合、その中の１組の３点列が選択され、ステップＳ５８０４に進む。
【００６６】
ステップＳ５８０４では３点列−４点列検出サブルーチンにより登録された全ての４点列に対してステップＳ５８０６以降の処理が終了したか否かチェックされ、終了した場合、ステップＳ５８０２に戻り、未だ処理されていない４点列がある場合、その中の１組の４点列が選択され、ステップＳ５８０６に進む。
【００６７】
ステップＳ５８０６では、選択された３点列および４点列のそれぞれ端点に相当するグループの仮の重心座標が、互いに一致するか否かが判定される。一致する場合にはステップＳ５８０８が実行される。
【００６８】
ステップＳ５８０８では、３点列を構成するグループのうち、４点列の端点と一致する端点（一致端点）と反対側の端点に相当するグループの仮の重心座標が、基準点２４の第１撮影画像座標を示す変数ａ３（ｘａ３，ｙａ３）に格納される。一致端点に相当するグループの仮の重心座標は、基準点２２の第１撮影画像座標を示す変数ａ２（ｘａ２，ｙａ２）に格納される。さらに、４点列を構成するグループのうち一致端点と反対側の端点に相当するグループの仮の重心座標が、基準点部材２３の第１撮影画像座標を示す変数ａ１（ｘａ１，ｙａ１）に格納される。そして、点ａ２から点ａ１へ向かうベクトルに対する、点ａ２から点ａ３へ向かうベクトルの成す反時計回りの角度θが算出される。
【００６９】
なお、４点列を構成するグループのうち、端点ではなくかつ基準点２２に相当すると判定されたグループの側にあるグループの仮の重心座標が、基準点２５の第１撮影画像座標を示す変数ａ４（ｘａ４，ｙａ４）に格納され、残りのグループの仮の重心座標が、基準点２６の第１撮影画像座標を示す変数ａ５（ｘａ５，ｙａ５）に格納される。３点列の中点に相当するグループの仮の重心座標は、基準点２７の第１撮影画像座標を示す変数ａ６（ｘａ６，ｙａ６）に格納される。
【００７０】
ステップＳ５８１０では、角度θが所定角度範囲内であるか否か、即ち下限値Ｔｈ１より大きくかつ上限値Ｔｈ２より小さいか否かが判定される。これにより、選択された３点列および４点列の組合せが正しい組合せであると判断できる。なお、図２に示すターゲット２０を用いる場合には、下限値Ｔｈ１は０°であり、上限値は１８０°であるが、これらの値は経験に基づいて適宜変更可能である。範囲を狭くすれば、誤差の少ない基準点および補助点の組合せがさらに短時間で得られる。
【００７１】
ステップＳ５８１０の角度条件を満たす場合、ステップＳ５８１２において選択された３点列および４点列の組合せは、基準点部材２２〜２７の相対的位置関係を満たす組合せとして登録される。
【００７２】
ステップＳ５８１０の終了後、あるいはステップＳ５８０６において３点列および４点列の端点が一致しなかった場合には、ステップＳ５８０４に戻り、未だ選択されていない４点列が新たに選択されて、既に選択されている３点列との組合せでステップＳ５８０６以降が再実行される。選択された３点列に対していずれの４点列との組合せが正しくなかった場合、即ちステップＳ５８０４で全ての４点列に対して処理が終了したと判定されると、ステップＳ５８０２に戻り、今度は未だ選択されていない別の３点列が選択され、ステップＳ５８０４以下が再実行される。このように３点列および４点列の組合せを変えながら、ステップＳ５８０６〜Ｓ５８１２が繰り返し実行される。
【００７３】
３点列および４点列の全組合せに対して処理が終了すれば、即ちステップＳ５８０２において全ての３点列に対して処理が終了したと判定されると、組合せ登録サブルーチンは終了し、図１０のステップＳ５８０へ戻る。
【００７４】
次いで、ステップＳ５９０では、基準点２２〜２７の相対的位置関係を満たす組合せが登録されているかチェックされ、登録されている場合、基準点２２〜２７の検出が成功したと判定され、図１０の基準点検出サブルーチンは終了する。基準点部材２２〜２７の相対的位置関係を満たす組合せが登録されていない場合、ステップＳ５１０へ戻り、未処理の基準尺領域があれば以降の処理を繰り返す。
【００７５】
基準点検出サブルーチンが終了したら図６のステップＳ５００へ戻り、次いでステップＳ６００へ進み、座標補正処理が実行される。座標補正処理とは、ステップＳ５６０（図１０、図１２参照）で算出された基準点２２〜２７の仮の重心座標を補正する処理である。図１５〜図２１を参照して座標補正処理について説明する。図１５は座標補正サブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。
【００７６】
まずステップＳ６０２では、基準点検出サブルーチン（ステップＳ５００）により求められた組合せについて、基準点２２〜２７に相当する６つの画素グループそれぞれについて、ステップＳ６０４〜Ｓ６３０が実行されたか否かが判定される。終了した場合にはこの座標補正サブルーチンは終了し、図６のステップＳ６００へ戻る。終了していない場合には、画像ＩＭ１において基準点２２〜２７に相当するグループの中から未処理のグループの１つが選択され、ステップＳ６０４へ進む。以降のステップＳ６０４〜Ｓ６３０は、基準点２２に相当するグループが選択された場合について説明する。
【００７７】
ステップＳ６０４では、設定されたグループを含む領域（以下、近傍領域と呼ぶ）が画像ＩＭ１から切り出され、この近傍領域の輝度値ＩＭｇ（ｊ，ｋ）が読み出される。図１６は基準点２２に相当するグループを含む１３×１０画素の近傍領域ＫＲをマトリクス状に示す概念図であり、ハッチングの間隔が小さくなる領域ほど輝度が低いことを示す。なお近傍領域ＫＲは図１６では数段階に分かれて示されるが、実際には２５６階調を有する。
【００７８】
次いでステップＳ６０６へ進み、近傍領域ＫＲの輝度値ＩＭｇ（ｊ，ｋ）について、図１７に示すヒストグラムが生成される。この近傍領域ＫＲは、少なくとも基準点２２に相当するグループ、すなわち高輝度領域（図１６の白い領域）と、基板２１における基準点部材２２の周囲の低輝度領域を含む領域である。従って、図１７のヒストグラムでは、低輝度領域に相当する山ＭＴ２１と、高輝度領域に相当する山ＭＴ２２との２つが出現する。
【００７９】
ステップＳ６０８では低輝度領域に相当する山ＭＴ２１が検出され、ステップＳ６１０において、この山ＭＴ２１の頂点部、即ち画素数が最大値をとるときの輝度値Ｇ２が、後述するステップＳ６１４の２値化処理における閾値として取得される。この閾値Ｇ２を用いて二値化およびラベリング処理を行えば、閾値Ｇ２より高輝度の領域がグループとして抽出されるが、実際にはノイズ等により基板２１に相当する領域の画素を共に抽出してしまうことがある。このため、二値化処理の前に、近傍領域ＫＲに対してラプラシアン・フィルタ処理（ステップＳ６１２）が施される。
【００８０】
ラプラシアン・フィルタ処理では、例えば図１８に示す８近傍ラプラシアン・フィルタが用いられる。即ち、下記の式（１）によって各画素の輝度値ＩＭｇ（ｊ，ｋ）が、周囲の８個の画素の輝度値を考慮した値ＫＲ（ｊ，ｋ）に変換される。
【００８１】
【数１】
0003820157.tif 000002
【００８２】
図１９のグラフを参照して、ラプラシアン・フィルタ処理による効果を説明する。同図には、図１６のＸａ方向（図の水平方向）のラインＬＸに関して、Ｘａ座標と輝度値との関係が示されており、実線は処理前の輝度値、破線は処理後の輝度値が示される。図１９に明らかなように、輝度値が高い領域はさらに高い輝度値に変換され、境界部分に相当する領域は閾値Ｇ２より低い輝度値に変換される。
【００８３】
次に、ステップＳ６１４において近傍領域ＫＲの輝度値ＩＭｇ（ｊ，ｋ）は閾値Ｇ２で二値化され、ステップＳ６１６のラベリング処理により閾値Ｇ２より高い輝度値を有するグループが基準点２２に相当する領域として抽出される。このように、２値化処理の前にラプラシアン・フィルタ処理を施すことにより、高輝度領域と低輝度領域との境界部分の輝度差が強調され、基準点２２に相当する領域を高精度に抽出することができる。なお、図１６の場合では基準点２２に相当する１つのグループのみが抽出されるが、ノイズ等により複数のグループが抽出される場合もある。
【００８４】
ステップＳ６１６が終了すると、ステップＳ６２０において真の重心算出サブルーチンが実行される。真の重心算出サブルーチンでは、ラプラシアン・フィルタ処理が施された近傍領域ＫＲから抽出され閾値Ｇ２より高い輝度値を有するグループのそれぞれについて高精度な重心の座標が算出される。このステップＳ６２０によって求められた高精度な重心の座標を、図１０のステップＳ５６０において求められた仮の重心座標と区別するために、真の重心座標と呼ぶ。
【００８５】
図２０は真の重心算出サブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。ここでは、ステップＳ６１６において抽出された閾値Ｇ２より高輝度の各グループについて、それぞれの輝度値および閾値Ｇ２を考慮した高精度の重心座標が算出される。
【００８６】
尚、真の重心算出サブルーチンは、ステップＳ５６０で実行される仮の重心算出サブルーチン（図１２参照）とほぼ同じ処理流れであり、対応する処理はそのステップ番号の下二桁が一致している。仮の重心算出サブルーチンと同じ処理についてはここでは省略する。
【００８７】
仮の重心算出サブルーチンと異なる点は、ステップＳ６２０８〜Ｓ６２１２である。ステップＳ６２０８では、１つのグループ内の所定の画素の輝度値ＩＭｇ（ｊ，ｋ）から閾値Ｇ２を差し引いた値と、その画素のＸａ座標ｊとの積が算出される。そして、この時点で既に変数ＳｕｍＸに格納されている値に、積を加算した値が新たに変数ＳｕｍＸに格納される。同様に、ステップＳ６２１０において所定画素の輝度値ＩＭｇ（ｊ，ｋ）から閾値Ｇ２を差し引いた値と、この画素のＹａ座標ｋとの積が算出され、その時点で既に変数ＳｕｍＹに格納されている値に、積を加算した値が新たに変数ＳｕｍＹに格納される。また、ステップＳ６２１２では、所定画素の輝度値ＩＭｇ（ｊ，ｋ）から閾値Ｇ２を差し引いた値と、その時点で変数ＳｕｍＩＭｇに格納されている値との和が新たに変数ＳｕｍＩＭｇに格納される。
【００８８】
このように、変数ＳｕｍＸには１つのグループを構成する各画素の輝度値から閾値Ｇ２を差し引いた値とＸａ座標との積を累積した総和、即ち各画素の輝度値と閾値Ｇ２との差をＸａ方向の座標に基づいて重み付けをした総和が格納される。同様に、変数ＳｕｍＹには各画素の輝度値と閾値Ｇ２との差をＹａ方向の座標に基づいて重み付けをした総和が格納される。また、変数ＳｕｍＩＭｇには、各画素の輝度値から閾値Ｇ２を減算した値の総和が格納される。
【００８９】
ここで、重み付けの値として、各画素の輝度値から閾値Ｇ２を差し引いた値を用いると、ステップＳ５６０のように各画素の輝度値のみを用いる場合よりも、高精度の重心座標が算出できる。
【００９０】
ステップＳ６２１４では、グループの真の重心のＸａ座標が、Ｘａ方向に重み付けされた総和ＳｕｍＸを各画素の輝度値の総和ＳｕｍＩＭｇで除算した値に更新される。ステップＳ６２１６において、グループの真の重心のＹａ座標が、Ｙａ方向に重み付けされた総和ＳｕｍＹをＳｕｍＩＭｇで除算した値に更新される。
【００９１】
以上のように、真の重心算出サブルーチン（ステップＳ６２０）では閾値Ｇ２以上の輝度値を有する近傍領域ＫＲ内の各グループについて、輝度値ＩＭｇおよび閾値Ｇ２を考慮した真の重心座標がそれぞれ算出される。なお、この段階では基準点２２に相当するグループだけでなく、近傍領域ＫＲ内のノイズ等がグループとして抽出される可能性があり、次に実行される重心補正サブルーチン（ステップＳ６３０）により、これらノイズ等のグループが除去される。
【００９２】
続いて、ステップＳ６３０において重心補正サブルーチンが実行される。第１撮影画像座標ａ１（ｘａ１，ｙａ１）には、仮の重心算出サブルーチン（ステップＳ５６０）により求められた仮の重心座標が格納されており、ここで現在格納されている仮の重心座標と直前の真の重心算出サブルーチン（ステップＳ６２０）によって求められた全グループの真の重心座標とがそれぞれ比較され、全グループの中から最も仮の重心座標に近いグループが選択される。そして、選択されたグループの真の重心座標が仮の重心座標より高精度な重心座標として、第１撮影画像座標ａ１（ｘａ１，ｙａ１）に格納される。これにより第１撮影画像座標ａ１（ｘａ１，ｙａ１）がさらに高精度の値に補正される。
【００９３】
図２１は重心補正サブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。ステップＳ６３０２では、許容誤差を示す変数ＭｉｎＬｅｎｇｔｈが初期化される。この変数ＭｉｎＬｅｎｇｔｈの初期値は、十分大きな値、例えば画像のＸａ方向に並ぶピクセル数に設定される。
【００９４】
次にステップＳ６３０４が実行され、真の重心算出サブルーチン（ステップＳ６２０）において算出された全てグループの真の重心座標について、ステップＳ６３０６〜Ｓ６３１０の処理が終了したか否かチェックされる。処理が終了したことが確認されると、この重心補正サブルーチンは終了し、図１５のステップＳ６３０へ戻る。終了していなければ未だ処理されていない真の重心座標についてステップＳ６３０６〜Ｓ６３１０が実行される。
【００９５】
ステップＳ６３０６では、現在、第１撮影画像座標ａ１（ｘａ１，ｙａ１）に格納されている仮の重心座標と、真の重心座標との重心間距離が算出され、この重心間距離が許容誤差ＭｉｎＬｅｎｇｔｈより小さい値か否かが判定される。
【００９６】
重心間距離が許容誤差ＭｉｎＬｅｎｇｔｈ内であれば、ステップＳ６３０８に進み、許容誤差ＭｉｎＬｅｎｇｔｈはステップＳ６３０６で求められた重心間距離に更新され、ステップＳ６３１０において変数ｘａ１およびｙａ１の値はそれぞれ現在の真の重心座標のｘａ座標およびｙａ座標の値に更新される。即ち、現在の真の重心の座標が基準点２２の第１撮影画像座標ａ１（ｘａ１，ｙａ１）として定められ、ステップＳ６３０４に戻る。重心間距離が許容誤差ＭｉｎＬｅｎｇｔｈより大きければ、第１撮影画像座標ａ１（ｘａ１，ｙａ１）は補正されず、ステップＳ６３０４に戻る。
【００９７】
このようにして、全グループの真の重心座標についてステップＳ６３０６〜Ｓ６３１０が実行されることにより、重心補正サブルーチン（ステップＳ６３０）が終了した時点で、仮の重心に最も近い真の重心が基準点部材２２として定められ、真の重心座標が第１撮影画像座標ａ１（ｘａ１，ｙａ１）に格納される。即ち、第１撮影画像座標ａ１（ｘａ１，ｙａ１）は高精度な値に補正される。
【００９８】
重心補正サブルーチンが終了すると図１５のステップＳ６３０へ戻り、次いでステップＳ６０２に戻る。未処理の基準点についてその第１撮影画像座標ａｉ（ｘａｉ，ｙａｉ）（ｉ＝２〜６）を高精度な値に補正すべくステップＳ６０４〜Ｓ６３０が繰り返し実行される。全ての基準点部材について処理が終了すると座標補正サブルーチンは終了し、図６のステップＳ６００へ戻り、次いでステップＳ７００へ進む。
【００９９】
ステップＳ７００では、算出された基準点の第１撮影画像座標系の座標値に基づいて、カメラ位置Ｍ１のカメラパラメータの算出が行われる。まず、ワールド座標系、第１写真座標系、カメラ１座標系が設定される。ワールド座標系とは、測量現場に載置されたターゲット２０の基準点部材２２、２３、２４の相対的位置関係に基づいて設定される右手系の３次元直交座標系である。カメラ１座標系とは、原点がカメラ位置Ｍ１におけるカメラ１０の撮影光学系の後側主点位置に一致し、Ｚ軸がカメラ位置Ｍ１における撮影光学系の光軸Ｏ１に一致し、Ｘ軸、Ｙ軸は第１撮影画像座標のＸａ軸、Ｙａ軸に平行に設定される座標系である。第１写真座標系とは、カメラ位置Ｍ１におけるカメラ１０の焦点面の中心を原点とし、焦点面をＸＹ平面とし、Ｘ軸、Ｙ軸は第１撮影画像座標のＸａ軸、Ｙａ軸に平行であり、Ｚ軸は焦点面に直交する座標系である。第１写真座標のＺ軸成分は撮影光学系の焦点距離に固定される。すなわち、第１写真座標は、カメラ１座標系においてＺ成分が撮影光学系の焦点距離に固定される座標である。
【０１００】
ワールド座標系における基準点２２〜２４の座標値は、基準点２２〜２４間の距離（ＬＴ）、および角度に基づいて一義に定まる。また、カメラ１座標系のワールド座標系に対する相対的な位置関係は、カメラ位置Ｍ１のカメラパラメータにより表される。カメラパラメータとは、対応する座標軸の回転角度および原点の移動距離である。したがって、カメラ１座標系における基準点２２〜２４の座標値は、ワールド座標系の座標値からカメラパラメータに基づいて変換される。さらに、上述の第１写真座標とカメラ１座標の相対的関係に基づいて、基準点２２〜２４のカメラ１座標は第１写真座標に変換される。すなわち、基準点２２〜２４の第１写真座標は、既知である基準点２２〜２４間の距離、角度、カメラ位置Ｍ１のカメラパラメータに基づいてワールド座標から算出される。
【０１０１】
一方、基準点２２〜２４の第１撮影画像座標系の座標値が、上述のステップＳ１００〜Ｓ６００までの処理により算出されている。基準点２２〜２４の第１撮影画像座標は、所定の変換式に基づいて第１写真座標に変換される。
【０１０２】
カメラ位置Ｍ１のカメラパラメータは、ワールド座標系から算出される基準点２２〜２４の第１写真座標と、第１撮影画像座標から変換される第１写真座標の差分に基づいて算出される。すなわち、この差分が最小となるカメラパラメータが逐次近似解法を用いて算出される。尚、逐次近似解法による演算は公知であるので説明は省略する。
【０１０３】
カメラ位置Ｍ２のカメラパラメータについても、第１撮影画像座標と同様に撮影画像ＩＭ２に設定される第２撮影画像座標、カメラ１座標系と同様に設定されるカメラ２座標系、第２写真座標系、および上述のワールド座標系に基づいて、基準点２２〜４の各座標値が演算され、逐次近似解法により算出される。
【０１０４】
こうして算出されるカメラ位置Ｍ１、Ｍ２の各カメラパラメータに基づいて、測量点の３次元座標の算出、および測量図の作成が行われる。
【０１０５】
以上のように、本実施形態によれば、カメラパラメータの算出に用いられる基準点が使用者の手作業によらず迅速かつ正確に検出され、さらにその撮影画像座標が演算される。したがって、カメラパラメータの算出、さらには測量図の作成において精度の高さが保証される。
【０１０６】
尚、本実施形態では、目印部材２８が正三角形を呈するターゲット２０を用いて基準尺領域の特定が行われるが、これに限るものではない。例えば、目印部材の形状が他の多角形や円形であるターゲットを用いて、基準尺領域の特定を行ってもよい。
【０１０７】
また、目印部材２８が基準点部材２２〜２７に囲まれるよう配設されたターゲット２０を用いて基準尺領域を特定しているが、これに限るものではない。目印部材と基準点部材の相対的位置関係に基づいて、基準点部材が含まれるよう基準尺領域が特定されればよい。
【０１０８】
【発明の効果】
以上のように、本発明によれば、測量図作成の基本となる基準点の検出が使用者の手作業によらず迅速かつ正確に行われる。したがって、写真測量システムの信頼性が高まる。
【図面の簡単な説明】
【図１】写真測量の測量現場の一例を示す模式図であり、測量対象であるＴ字路および白線等を鉛直上方から見た俯瞰図である。
【図２】ターゲットを拡大して示す平面図である。
【図３】図１の測量現場において第１のカメラ位置で得られた撮影画像を概念的に示す図である。
【図４】図１の測量現場において第２のカメラ位置で得られた撮影画像を概念的に示す図である。
【図５】本発明に係る実施形態が適用される写真測量画像処理装置のシステム構成を示すブロック図である。
【図６】写真測量システムにおけるカメラ位置算出までの処理手順の全体的な骨格を示すフローチャートである。
【図７】撮影画像内の目印部材を検出するサブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。
【図８】基準尺領域を切り出すサブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。
【図９】基準点により規定される領域と基準尺領域の関係を示す図である。
【図１０】基準点を検出するサブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】図９に示す基準尺領域の輝度値に関する画素数のヒストグラムである。
【図１２】基準尺領域において輝度値の高い画素で構成されるグループの仮の重心を算出するサブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。
【図１３】基準尺領域において輝度値の高い画素グループで構成される３点列と４点列を検出するサブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。
【図１４】端点が一致する３点列と４点列の組合せを検出し登録するサブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。
【図１５】基準点の重心の座標値を補正するサブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。
【図１６】基準点に相当するグループを含む１３×１０画素の近傍領域をマトリクス状に示す概念図である。
【図１７】図１６に示す近傍領域の輝度値に関する画素数のヒストグラムである。
【図１８】８近傍ラプラシアン・フィルタを概念的に示す図である。
【図１９】図１６に示すラインＬＸに関して、ラプラシアン・フィルタ処理前および処理後のＸａ座標と輝度値との関係を示すグラフである。
【図２０】図１５に示す真の重心算出サブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。
【図２１】図１５に示す重心補正サブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１０  カメラ
２０  ターゲット
２２、２３、２４、２５、２６、２７  基準点部材
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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