【手続補正書】
【提出日】平成29年6月13日(2017.6.13)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】発明の名称
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の名称】画像処理装置、画像処理システム、および画像処理方法
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は、入力画像から対象物体の画像を検出する画像認識処理に用いられる辞書生成用の学習画像を生成する画像処理装置、画像処理システム、および画像処理方法に関する。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
本発明は上記問題に鑑み、実環境下で対象物体を撮影した情報に基づき、環境条件を反映して対象物体の表面輝度を近似した学習画像を、容易に生成する画像処理装置、画像処理システム、および画像処理方法を提供することを目的とする。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
上記目的を達成するための一手段として、本発明の画像処理装置は以下の構成を備える。すなわち、物体の認識において参照される辞書の生成に用いられる学習画像を生成する画像処理装置であって、
姿勢の異なる複数の前記物体を含む輝度画像から複数の領域の各々における前記物体の表面の輝度値を取得し、前記複数の領域の各々における前記物体の表面の向きに係る情報を取得する第１の取得手段と、
前記第１の取得手段により取得した前記複数の領域における前記物体の表面の向きに係る情報と各領域に対応する輝度値との関係を取得する第２の取得手段と、
前記第２の取得手段により取得した関係と前記物体のモデル情報とに基づいて、前記学習画像を生成する生成手段と
を有することを特徴とする。
【手続補正５】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
物体の認識において参照される辞書の生成に用いられる学習画像を生成する画像処理装置であって、
姿勢の異なる複数の前記物体を含む輝度画像から複数の領域の各々における前記物体の表面の輝度値を取得し、前記複数の領域の各々における前記物体の表面の向きに係る情報を取得する第１の取得手段と、
前記第１の取得手段により取得した前記複数の領域における前記物体の表面の向きに係る情報と各領域に対応する輝度値との関係を取得する第２の取得手段と、
前記第２の取得手段により取得した関係と前記物体のモデル情報とに基づいて、前記学習画像を生成する生成手段と
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記第１の取得手段は、姿勢の異なる複数の前記物体を含む輝度画像を複数枚取得し、各輝度画像から複数の領域における前記物体の表面の輝度値を取得し、前記各輝度画像に対して、前記複数の領域における前記物体の表面の向きに係る情報を取得し、
前記第２の取得手段は、前記各輝度画像に対して、前記第１の取得手段により取得した前記複数の領域における前記物体の表面の向きに係る情報と各領域に対応する輝度値との関係を取得することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記第１の取得手段は、前記輝度画像の各画素の距離情報を取得し、該取得した距離情報に基づいて前記複数の領域における前記物体の表面の向きに係る情報を取得することを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記姿勢の異なる複数の物体を含む輝度画像は、前記複数の物体がランダムに配された状態で撮影された画像であることを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記姿勢の異なる複数の物体を含む輝度画像は、前記複数の物体が山積みされた状態で撮影された画像であることを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記第２の取得手段により取得した関係に基づいて、前記物体の表面における輝度分布を推定する推定手段を更に有し、
前記生成手段は、前記推定手段により推定した輝度分布と前記物体のモデル情報とに基づいて、前記学習画像を生成することを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記生成手段は、前記物体の表面の向きに係る情報に応じた輝度値を前記輝度分布の分散から決定することを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記推定手段は、前記第２の取得手段により取得した関係と所定の輝度分布モデルとに基づいて、前記輝度分布を推定することを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記推定手段は、複数の輝度分布モデルを取得する手段と、該複数の輝度分布モデルに前記第２の取得手段により取得した関係を割り当てる割り当て手段と、前記複数の輝度分布モデルを該輝度分布モデルに割り当てられている関係に基づいて更新する更新手段と、を有することを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記割り当て手段は、前記第２の取得手段により取得した関係が示す前記物体の表面の向きに係る情報を入力して得られる輝度値が該関係により求められる輝度値に最も近い前記輝度分布モデルに対して、該関係を割り当てることを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記更新の前後における前記第２の取得手段により取得した関係の割当先が一致するまで、前記割り当て手段及び前記更新手段に処理を繰り返し行わせる手段を更に有することを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記生成手段は、前記物体の複数の姿勢に対応する射影変換を、前記物体のモデル情報に対して行い、該射影変換後の前記モデル情報によって示される前記物体の表面の向きに、該物体の表面の向きに対応する輝度値を与えて、前記姿勢ごとの前記学習画像を生成することを特徴とする請求項１乃至１１の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記モデル情報はＣＡＤデータであり、前記学習画像はＣＧ画像であることを特徴とする請求項１乃至１２の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記第１の取得手段により取得した物体の表面の向きに係る情報は、該物体の表面の法線の情報であることを特徴とする請求項１乃至１３の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
前記輝度画像と前記物体のモデル情報から距離画像を生成する距離画像生成手段を更に有することを特徴とする請求項１乃至１４の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１６】
前記距離画像は、前記物体の表面の位置を表すことを特徴とする請求項１５に記載の画像処理装置。
【請求項１７】
前記生成手段により生成された学習画像に基づいて、前記物体を認識するための識別器を生成する手段を更に有することを特徴とする請求項１乃至１６の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１８】
前記物体を含む画像を取得する手段と、
前記識別器に基づいて、前記物体を含む画像から前記物体を認識する認識手段と
を更に有することを特徴とする請求項１７に記載の画像処理装置。
【請求項１９】
前記姿勢の異なる複数の物体を含む輝度画像は、前記物体の認識と同じ照明条件で撮影された画像であることを特徴とする請求項１乃至１８の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項２０】
物体の認識において参照される辞書の生成に用いられる学習画像を生成する画像処理方法であって、
姿勢の異なる複数の前記物体を含む輝度画像から複数の領域の各々における前記物体の表面の輝度値を取得し、前記複数の領域の各々における前記物体の表面の向きに係る情報を取得する第１の取得ステップと、
前記第１の取得ステップで取得した前記複数の領域における前記物体の表面の向きに係る情報と各領域に対応する輝度値との関係を取得する第２の取得ステップと、
前記第２の取得ステップで取得した関係と前記物体のモデル情報とに基づいて、前記学習画像を生成する生成ステップと
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２１】
前記輝度画像を入力するステップを更に有し、
前記第１の取得ステップでは、前記入力された輝度画像の複数の領域の各々における前記物体の表面の輝度値を取得し、前記複数の領域の各々における前記物体の表面の向きに係る情報を取得することを特徴とする請求項２０に記載の画像処理方法。
【請求項２２】
物体の認識において参照される辞書の生成に用いられる学習画像を生成する画像処理システムであって、
姿勢の異なる複数の前記物体を含む輝度画像を撮影する撮影手段と、
前記撮影された輝度画像から複数の領域の各々における前記物体の表面の輝度値を取得し、前記複数の領域の各々における前記物体の表面の向きに係る情報を取得する第１の取得手段と、
前記第１の取得手段により取得した前記複数の領域における前記物体の表面の向きに係る情報と各領域に対応する輝度値との関係を取得する第２の取得手段と、
前記第２の取得手段により取得した関係と前記物体のモデル情報とに基づいて、前記学習画像を生成する生成手段と
を有することを特徴とする画像処理システム。
【請求項２３】
コンピュータ装置で実行されることにより、該コンピュータ装置を請求項１乃至１９の何れか１項に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。