JP2016009245A - Intermediate viewpoint image generator - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、視点の異なる複数の画像を用いて、中間視点画像を生成する中間視点画像生成装置に関する。 The present invention relates to an intermediate viewpoint image generation device that generates an intermediate viewpoint image using a plurality of images having different viewpoints.
あるシーンを複数の視点から撮影した画像を基にして、それら画像の視点の中間位置の視点からの画像(以下、中間視点画像という)を生成する手法として、Image Based Renderingの手法が知られている。この手法は、対象シーンの3次元構造が未知であっても、高品質で写実性の高い任意視点画像を生成できる特徴がある。この手法を用いることにより、実際には撮影をしていない任意の視点からの画像を生成することが可能になる(例えば、非特許文献1参照)。 Image Based Rendering is known as a method for generating an image from a viewpoint at an intermediate position of the viewpoints of the images (hereinafter referred to as an intermediate viewpoint image) based on images obtained by shooting a scene from a plurality of viewpoints. Yes. This technique has a feature that even if the three-dimensional structure of the target scene is unknown, it is possible to generate an arbitrary viewpoint image with high quality and high realism. By using this method, it is possible to generate an image from an arbitrary viewpoint that is not actually photographed (see Non-Patent Document 1, for example).
しかしながら、特許文献1に記載の中間視点画像の生成方法にあっては、視点内挿の手法を用いているため、視点内挿のための画像間の対応づけが難しく、利用可能なシーンは、特徴点の対応がつきやすいもの等の限定されたものとなっているという問題がある。 However, in the intermediate viewpoint image generation method described in Patent Document 1, since the viewpoint interpolation method is used, it is difficult to associate the images for viewpoint interpolation. There is a problem that the feature points are limited, such as those that are easy to deal with.
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、画像間の特徴点の対応づけが難しいようなシーンであっても中間視点画像を生成することができる中間視点画像生成装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of such circumstances, and provides an intermediate viewpoint image generation apparatus capable of generating an intermediate viewpoint image even in a scene where it is difficult to associate feature points between images. For the purpose.
本発明は、処理対象となる複数の画像を入力する画像入力部と、入力された2枚の前記画像それぞれの特徴点を対応づける特徴点対応付け部と、対応づけされた前記特徴点から、2枚の前記画像を撮影したカメラのカメラパラメータを算出するカメラパラメータ算出部と、入力された2枚の前記画像に対して領域分割を行う領域分割部と、分割された前記領域に含まれる対応づけされた前記特徴点から、画素の対応づけを行う画素対応付け部と、対応づけられた前記画素を用いて、指定された中間視点位置の中間視点画像を生成する中間視点画像生成部とを備えることを特徴とする。 The present invention includes an image input unit that inputs a plurality of images to be processed, a feature point association unit that associates feature points of each of the two input images, and the associated feature points. A camera parameter calculation unit that calculates camera parameters of the camera that captured the two images, a region dividing unit that performs region division on the two input images, and a correspondence included in the divided regions A pixel association unit that associates pixels from the associated feature points, and an intermediate viewpoint image generation unit that generates an intermediate viewpoint image at a designated intermediate viewpoint position using the associated pixels. It is characterized by providing.
本発明は、前記画素対応付け部は、対応づけされた前記特徴点から、分割された前記領域の対応づけを行い、対応づけされた前記領域を内包する矩形の縦横比に基づき前記画素の対応づけを行うことを特徴とする。 In the present invention, the pixel association unit associates the divided areas from the associated feature points, and associates the pixels based on an aspect ratio of a rectangle including the associated areas. It is characterized by performing attachment.
本発明によれば、画像間の特徴点の対応づけが難しいようなシーンであっても中間視点画像を生成することができ、中間視点画像が利用可能なシーンの幅を広げることができるという効果が得られる。 According to the present invention, it is possible to generate an intermediate viewpoint image even in a scene where it is difficult to associate feature points between images, and it is possible to widen the range of scenes in which the intermediate viewpoint image can be used. Is obtained.
以下、図面を参照して、本発明の一実施形態による中間視点画像生成装置を説明する。図1は同実施形態の構成を示すブロック図である。この図において、符号1は、異なる視点で撮影した画像を少なくとも2枚入力する画像入力部である。符号2は、入力した画像に対して、画像処理を施すことにより、画像間の特徴づけを行う画像処理部である。符号3は、画像処理部2の出力に基づき中間視点画像を生成して出力する画像生成部である。図1に示す中間視点画像生成装置は、コンピュータ装置によって構成されていてもよい。 Hereinafter, an intermediate viewpoint image generating device according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the embodiment. In this figure, reference numeral 1 denotes an image input unit for inputting at least two images taken from different viewpoints. Reference numeral 2 denotes an image processing unit that characterizes images by performing image processing on an input image. Reference numeral 3 denotes an image generation unit that generates and outputs an intermediate viewpoint image based on the output of the image processing unit 2. The intermediate viewpoint image generation device shown in FIG. 1 may be configured by a computer device.
次に、図2を参照して、図1に示す中間視点画像生成装置が中間視点画像を生成する処理動作を説明する。図2は、図1に示す中間視点画像生成装置が中間視点画像を生成する処理動作を示すフローチャートである。 Next, a processing operation in which the intermediate viewpoint image generation apparatus shown in FIG. 1 generates an intermediate viewpoint image will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a flowchart showing a processing operation in which the intermediate viewpoint image generation apparatus shown in FIG. 1 generates an intermediate viewpoint image.
まず、画像入力部1は、外部から少なくとも2枚の処理対象画像を入力する(ステップS1)。ここで入力する処理対象画像は、視点が異なっている必要があるとともに、中間視点画像を生成すべき被写体が写っている必要がある。画像入力部1は、入力した処理対象画像を内部に保持する。 First, the image input unit 1 inputs at least two processing target images from the outside (step S1). The processing target image input here needs to have different viewpoints, and it is necessary that the subject for which an intermediate viewpoint image is to be generated be captured. The image input unit 1 holds the input processing target image therein.
ここでは、入力された処理対象画像が2枚であるものとして説明する。画像入力部1には、図3に示す2枚の画像a、画像b(画像a、画像bは実際にはカラー画像である)が入力されて保持されたものとする。図3は、入力された画像a、画像bの一例を示す図である。 Here, a description will be given on the assumption that there are two input processing target images. It is assumed that the image input unit 1 receives and holds two images a and b (image a and image b are actually color images) shown in FIG. FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the input image a and image b.
次に、画像処理部2は、画像入力部1内に保持されている処理対象画像を読み出し、読み出した2枚の画像それぞれから、特徴点を抽出し、この特徴点の特徴量により抽出した特徴点の対応づけを行う(ステップS2)。 Next, the image processing unit 2 reads out the processing target image held in the image input unit 1, extracts feature points from each of the two read images, and extracts the feature points based on the feature amounts of the feature points. Point correspondence is performed (step S2).
特徴点の対応づけは、参考文献1に記載の方法などの公知の方法を用いることができる。ステップS2において用いる手法は、公知の手法を用いるため、ここではその詳細な説明を省略する。 For the correspondence between the feature points, a known method such as the method described in Reference 1 can be used. Since the method used in step S2 is a known method, detailed description thereof is omitted here.
参考文献1「David G. Lowe, "Distinctive image features from scale-invariant keypoints," International Journal of Computer Vision, 60, 2, pp. 91-110, 2004」 Reference 1 "David G. Lowe," Distinctive image features from scale-invariant keypoints, "International Journal of Computer Vision, 60, 2, pp. 91-110, 2004"
次に、画像処理部2は、対応づけされた特徴点それぞれから、2枚の画像を撮影したカメラのカメラパラメータを算出する(ステップS3)。ステップS3では、以下のカメラパラメータを算出する。また、このカメラパラメータの算出は、参考文献2に記載の方法などの公知の算出方法を用いることができる。ここで用いる算出手法は、公知の算出方法を用いることができるため、ここではその詳細な説明を省略する。 Next, the image processing unit 2 calculates camera parameters of a camera that has captured two images from each of the associated feature points (step S3). In step S3, the following camera parameters are calculated. The camera parameters can be calculated using a known calculation method such as the method described in Reference 2. Since the calculation method used here can use a known calculation method, detailed description thereof is omitted here.
参考文献2「Noah Snavely, Steven M. Seitz, Richard Szeliski. Photo Tourism: Exploring image collections in 3D. ACM Transactions on Graphics (Proceedings of SIGGRAPH 2006), 2006.」 Reference 2 “Noah Snavely, Steven M. Seitz, Richard Szeliski. Photo Tourism: Exploring image collections in 3D. ACM Transactions on Graphics (Proceedings of SIGGRAPH 2006), 2006.”
カメラパラメータとは、以下のものをいう。カメラパラメータには、外部パラメータ(回転、並進)と内部パラメータ(焦点距離、主点)がある。
ここで、回転Rは、世界座標におけるカメラに対する回転行列、並進tは、カメラに対する並進行列である。 Here, rotation R is a rotation matrix for the camera in world coordinates, and translation t is a translation sequence for the camera.
焦点距離fxはカメラ光軸を原点とした光軸と互いに直行するxy座標のx軸方向の焦点距離、焦点距離fyは同y軸方向の焦点距離である。 The focal length f x is the focal length of the x-axis direction in the xy coordinate mutually orthogonal to the optical axis with the origin of the camera optical axis, the focal length f y is the focal length of the y-axis direction.
主点(cx,cy)は前述の焦点距離を算出するための基準となる点の座標(カメラに搭載された複数枚のレンズを1枚のレンズとみなした場合、その仮想的なレンズの存在する位置の座標から焦点位置までが前述の焦点距離となる)を示す。 The principal point (c x , c y ) is the coordinates of the reference point for calculating the above-mentioned focal length (if a plurality of lenses mounted on the camera are regarded as one lens, its virtual lens The above-mentioned focal length is from the coordinates of the position where the light is present to the focal position.
カメラパラメータは、画像a、画像bを撮影したカメラの位置(視点)それぞれについて、Ia:画像aの内部パラメータ、Ra:画像aの外部パラメータ(回転)、Ta:画像aの外部パラメータ(並進)、Ib:画像bの内部パラメータ、Rb:画像bの外部パラメータ(回転)、Tb:画像bの外部パラメータ(並進)を算出する。 The camera parameters are as follows : I a : internal parameter of image a, R a : external parameter (rotation) of image a, and T a : external parameter of image a. (Translation), I b : internal parameter of image b, R b : external parameter (rotation) of image b, T b : external parameter (translation) of image b.
次に、画像処理部2は、読み出した2枚の処理対象画像(画像a、画像b)に対して、領域分割する処理を行う(ステップS4)。この領域分割は、図4に示すような領域に分割される。図4は、領域分割を行った後の画像a、画像bを示す図である。この領域の各々は似た特徴を持つ画素の集まる領域である。似た特徴とは、例えば、同系色や似た輝度などである。 Next, the image processing unit 2 performs region division processing on the two read processing target images (image a and image b) (step S4). This area division is divided into areas as shown in FIG. FIG. 4 is a diagram illustrating the image a and the image b after the area division. Each of these areas is an area where pixels having similar characteristics gather. Similar features include, for example, similar colors and similar brightness.
この領域の分割は、参考文献3に記載の方法などの公知の方法を用いることができる。ここで用いる方法は、公知の方法を用いることができるため、ここではその詳細な説明を省略する。 This region can be divided by a known method such as the method described in Reference 3. Since a known method can be used as the method used here, detailed description thereof is omitted here.
参考文献3「Radhakrishna Achanta, Appu Shaji, Kevin Smith, Aurelien Lucchi, Pascal Fua, and Sabine Susstrunk, SLIC Superpixels Compared to State-of-the-art Superpixel Methods, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 34, num. 11, p. 2274 - 2282, 2012.」 Reference 3 `` Radhakrishna Achanta, Appu Shaji, Kevin Smith, Aurelien Lucchi, Pascal Fua, and Sabine Susstrunk, SLIC Superpixels Compared to State-of-the-art Superpixel Methods, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 34, num. 11, p. 2274-2282, 2012. ''
次に、画像処理部2は、対応づけされた特徴点を用いて、分割された領域同士を対応づけする。そして、画像処理部2は、対応づけされた領域を内包する矩形の縦横比で、各画素を対応づける(ステップS5)。 Next, the image processing unit 2 associates the divided areas with each other using the associated feature points. Then, the image processing unit 2 associates each pixel with a rectangular aspect ratio including the associated region (step S5).
ここで、ステップS5の処理動作について、図5を参照して詳細を説明する。図5は、図2に示すステップS5の処理動作を示す説明図である。ステップS2において、画像aにおける特徴点401、画像bにおける特徴点402が対応づけられたとする。この特徴点401、特徴点402を含むステップS4において分割された領域(ここでは、画像aにおける領域403、画像bにおける領域404)を対応づける。 Here, the processing operation of step S5 will be described in detail with reference to FIG. FIG. 5 is an explanatory diagram showing the processing operation of step S5 shown in FIG. Assume that the feature point 401 in the image a and the feature point 402 in the image b are associated in step S2. The areas divided in step S4 including the feature point 401 and the feature point 402 (here, the area 403 in the image a and the area 404 in the image b) are associated with each other.
そして、この領域403、領域404を内包する矩形(ここでは、画像aにおける矩形405、画像bにおける矩形406)を算出する。このとき、この矩形405、矩形406に含まれる各画素(ここでは、画像aにおける複数の画素407、画像bにおける複数の画素408)を抽出し、その縦横比に従って、各画素を対応づけを行う。 Then, the rectangles including the regions 403 and 404 (here, the rectangle 405 in the image a and the rectangle 406 in the image b) are calculated. At this time, each pixel included in the rectangle 405 and the rectangle 406 (here, a plurality of pixels 407 in the image a and a plurality of pixels 408 in the image b) is extracted, and each pixel is associated according to the aspect ratio. .
図2に戻り、次に、画像生成部3は、画像処理部2において対応づけられた画素から、中間視点画像を生成する(ステップS6)。 Returning to FIG. 2, next, the image generation unit 3 generates an intermediate viewpoint image from the pixels associated in the image processing unit 2 (step S <b> 6).
ここで、ステップS6の処理動作について、図6を参照して詳細を説明する。図6は、図2に示すステップS6の処理動作を示す説明図である。画像生成部3は、視点Vα(画像aから内挿比α、画像bから1−αの位置の視点)における視点Vαの内部パラメータIv、視点Vαの外部パラメータ(回転)Rv、視点Vαの外部パラメータ(並進)Tvを、以下により算出する(図6参照)。 Here, the processing operation of step S6 will be described in detail with reference to FIG. FIG. 6 is an explanatory diagram showing the processing operation of step S6 shown in FIG. Image generating unit 3, the viewpoint V alpha (inner from the image a interpolation ratio alpha, the image b viewpoint position of 1-alpha) internal parameters I v viewpoint V alpha in an external parameter (rotation) of the viewpoint V alpha R v the external parameters (translation) T v viewpoint V alpha, is calculated by the following (see FIG. 6).
Iv=(1−α)×Ia+α×Ib
qv=(1−α)×qa+α×qb
Pv=(1−α)×Pa+α×Pb
但し、qは回転行列から求めたクォータニオン、PはP=−RTTで表される3次元点の座標である。
I v = (1−α) × I a + α × I b
q v = (1−α) × q a + α × q b
P v = (1−α) × P a + α × P b
Here, q is a quaternion obtained from a rotation matrix, and P is a coordinate of a three-dimensional point represented by P = −R T T.
画像aの全画素に対して、画像a上の点Pa,Pab:Paと対応する画像b上の点Pabの世界座標系における点Pa,Pabをそれぞれ算出し、この画素の世界座標系の点Pv、色I(Pv)を、以下により算出する。 For all pixels of the image a, the point P a on the image a, P ab: P a and the point P a in the world coordinate system of the point P ab on the corresponding image b, and P ab respectively calculated, the pixel The point P v and the color I (P v ) in the world coordinate system are calculated as follows.
Pv=(1−α)×Pa+α×Pab
I(Pv)=(1−α)×I(Pa)+α×I(Pab)
P v = (1-α) × P a + α × P ab
I (P v ) = (1−α) × I (P a ) + α × I (P ab )
同様に、画像bの全画素に対して、画像b上の点Pb,Pbと対応する画像a上の点Pbaの世界座標系における点Pb,Pbaをそれぞれ算出し、該画素の世界座標系の点Pv、色I(Pv)を、以下により算出する。 Similarly, for all the pixels of the image b, a point P b on the image b, P b and the point P b in the world coordinate system of the point P ba on the corresponding image a, the P ba respectively calculated, the pixel The point P v and the color I (P v ) in the world coordinate system are calculated as follows.
Pv=(1−α)×Pba+α×Pb
I(Pv)=(1−α)×I(Pba)+α×I(Pb)
P v = (1−α) × P ba + α × P b
I (P v ) = (1−α) × I (P ba ) + α × I (P b )
これらにより算出されたPvに対し、この座標に対し、色I(Pv)を割り当てることで、中間視点画像を生成する。例えば、図3に示す2枚の画像(画像a、画像b)が入力された場合、α=0.5とした際には、図7に示すような中間視点画像が生成されることになる。図7は、生成される中間視点画像の一例を示す図である。 An intermediate viewpoint image is generated by assigning the color I (P v ) to the coordinates of P v calculated as described above. For example, when two images (image a and image b) shown in FIG. 3 are input, an intermediate viewpoint image as shown in FIG. 7 is generated when α = 0.5. . FIG. 7 is a diagram illustrating an example of the generated intermediate viewpoint image.
なお、画像座標系の点(u,v)と世界座標系の点(X,Y,Z)の変換については、以下の式に従う。
以上説明したように、前述した構成によれば、視点の異なる2枚の画像から、その中間位置の視点から見た中間視点画像を生成することができる。特に、特徴点を含む領域、あるいは領域を含む矩形領域を用いて、中間視点画像を構成する画素の色を算出するために用いる処理対象画像の画素間の対応付けを行うことにより、特徴点の対応づけが難しいようなシーンに対しても対応付けが可能となる。 As described above, according to the configuration described above, an intermediate viewpoint image viewed from the viewpoint at the intermediate position can be generated from two images having different viewpoints. In particular, by using the region including the feature point or the rectangular region including the region, by associating the pixel of the processing target image used for calculating the color of the pixel constituting the intermediate viewpoint image, It is possible to associate even scenes that are difficult to associate.
前述した実施形態における中間視点画像生成装置をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、こ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、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアント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んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよく、PLD(Programmable Logic Device)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等のハードウェアを用いて実現されるものであってもよい。 The intermediate viewpoint image generation device in the above-described embodiment may be realized by a computer. In that case, a program for realizing this function may be recorded on a computer-readable recording medium, and the program recorded on this recording medium may be read into a computer system and executed. Here, the “computer system” includes an OS and hardware such as peripheral devices. The “computer-readable recording medium” refers to a storage device such as a flexible medium, a magneto-optical disk, a portable medium such as a ROM and a CD-ROM, and a hard disk incorporated in a computer system. Furthermore, the “computer-readable recording medium” dynamically holds a program for a short time like a communication line when transmitting a program via a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line. In this case, a volatile memory inside a computer system serving as a server or a client in that case may be included and a program held for a certain period of time. Further, the program may be for realizing a part of the functions described above, and may be a program capable of realizing the functions described above in combination with a program already recorded in the computer system. It may be realized using hardware such as PLD (Programmable Logic Device) or FPGA (Field Programmable Gate Array).
以上、図面を参照して本発明の実施の形態を説明してきたが、上記実施の形態は本発明の例示に過ぎず、本発明が上記実施の形態に限定されるものではないことは明らかである。したがって、本発明の技術思想及び範囲を逸脱しない範囲で構成要素の追加、省略、置換、その他の変更を行ってもよい。 As mentioned above, although embodiment of this invention has been described with reference to drawings, the said embodiment is only the illustration of this invention, and it is clear that this invention is not limited to the said embodiment. is there. Therefore, additions, omissions, substitutions, and other modifications of the components may be made without departing from the technical idea and scope of the present invention.
画像間の特徴点の対応づけが難しいようなシーンであっても中間視点画像を生成することが不可欠な用途に適用できる。 Even in a scene where it is difficult to associate feature points between images, it can be applied to applications where it is essential to generate an intermediate viewpoint image.
1・・・画像入力部、2・・・画像処理部、3・・・画像生成部 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Image input part, 2 ... Image processing part, 3 ... Image generation part
Claims (2)
入力された2枚の前記画像それぞれの特徴点を対応づける特徴点対応付け部と、
対応づけされた前記特徴点から、2枚の前記画像を撮影したカメラのカメラパラメータを算出するカメラパラメータ算出部と、
入力された2枚の前記画像に対して領域分割を行う領域分割部と、
分割された前記領域に含まれる対応づけされた前記特徴点から、画素の対応づけを行う画素対応付け部と、
対応づけられた前記画素を用いて、指定された中間視点位置の中間視点画像を生成する中間視点画像生成部と
を備えることを特徴とする中間視点画像生成装置。 An image input unit for inputting a plurality of images to be processed;
A feature point associating unit for associating feature points of each of the two input images;
A camera parameter calculation unit that calculates camera parameters of a camera that has captured the two images from the associated feature points;
A region dividing unit that performs region division on the two input images;
A pixel association unit for associating pixels from the associated feature points included in the divided region;
An intermediate viewpoint image generation device, comprising: an intermediate viewpoint image generation unit that generates an intermediate viewpoint image at a specified intermediate viewpoint position using the associated pixels.
対応づけされた前記特徴点から、分割された前記領域の対応づけを行い、対応づけされた前記領域を内包する矩形の縦横比に基づき前記画素の対応づけを行うことを特徴とする請求項1に記載の中間視点画像生成装置。 The pixel association unit includes:
2. The pixel is correlated on the basis of the aspect ratio of a rectangle that includes the associated area by associating the divided areas from the associated feature points. The intermediate viewpoint image generation device described in 1.
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