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多重フォーカスカメラと符号化開口を用いた実時間距離画像計測

多重フォーカスカメラと符号化開口を用いた実時間距離画像計測. 京都大学大学院　情報学研究科 日浦慎作*　松山隆司 （*現　大阪大学大学院　基礎工学研究科）. Depth from Focusing レンズを駆動し合焦点を探索 - 物理的駆動が介在するため実時間計測に向かない. 単一画像の解析 「ぼけを含む平面的写真」と，「立体的な被写体」の区別が付かない. Depth from Defocus ぼけ量の解析から距離を推定 - 実時間計測が可能 機械的駆動部がない. 複数画像の相対解析 被写体のテクスチャによらず解析が可能.

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多重フォーカスカメラと符号化開口を用いた実時間距離画像計測

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Presentation Transcript

  1. 多重フォーカスカメラと符号化開口を用いた実時間距離画像計測多重フォーカスカメラと符号化開口を用いた実時間距離画像計測 京都大学大学院　情報学研究科 日浦慎作*　松山隆司 （*現　大阪大学大学院　基礎工学研究科）

  2. Depth from Focusing レンズを駆動し合焦点を探索 - 物理的駆動が介在するため実時間計測に向かない 単一画像の解析 「ぼけを含む平面的写真」と，「立体的な被写体」の区別が付かない Depth from Defocus ぼけ量の解析から距離を推定 - 実時間計測が可能 機械的駆動部がない 複数画像の相対解析 被写体のテクスチャによらず解析が可能 Depth from Defocus • ぼけ量の解析から距離を求める手法 • 受動的原理 - リアルタイム計測の可能性 • 小型・計量な計測装置の実現可能性 • ２枚以上の異なるパラメータで得た画像から距離を計算 (relative blurring analysis)（小型な多重フォーカスカメラが必要）

  3. 多重フォーカスカメラの構造 • カラーCCDカメラを改造 • 各CCDを1mmづつ光軸方向に移動 • プリズムの再蒸着による分光特性の除去 • 通常の3CCDカメラと同等の寸法／重量

  4. テレセントリック光学系 • 前焦点面に開口絞りを配置 • 像面間の像の大きさ／明度が等しく，ぼけ量だけが異なる • DFD への応用：Nayar ら　（参考文献 [7]） 通常の結像光学系 テレセントリック光学系

  5. Depth from Defocus の問題点 • ぼけ現象(=LPF)により画像上の情報が欠落 • 距離計測の安定性が低く，高品質な（ノイズの少ない）画像が必要例：Nayar らは ２５６ 枚の画像を入力／加算 • テクスチャの種類や機器の調整に敏感 • ぼけ現象の性質を，解析に適するように最適化すれば，安定性が向上する可能性がある→瞳形状の構造化

  6. 構造化瞳を持つ多重フォーカスカメラの構成要素構造化瞳を持つ多重フォーカスカメラの構成要素 • ぼけカーネルは瞳形状と相似な図形 • カーネルの縮小率は被写体距離に応じて変化

  7. 構造化瞳を持つ多重フォーカスカメラ

  8. ぼけ生成の数学モデル 畳み込み 入力画像 i1(x,y) 畳み込み 入力画像 i2(x,y) 畳み込み 入力画像 i3(x,y) 合焦点 v k1倍縮小 k2倍縮小 k3倍縮小 Ｗｍ：像面の位置 ぼけの生成過程 原画像 s(x,y) 距離 u ぼけカーネル a(x,y)

  9. p, q：　空間周波数，　v：　焦点の位置 除算により共通因子（入力画像成分）が消去される フーリエ変換を用いた距離推定 • ぼけ生成過程のフーリエ変換 • 複数入力画像を用いた原画像成分の消去 • 距離推定のための評価関数 すべての入力画像の組み合わせについて， 入力画像同士を除算したもの（第１項）と， ぼけモデル（第２項）の差が最小になるような v（焦点の位置）の値を探索する

  10. 残差の最小化→距離の推定 除算による原画像成分の除去 小領域切り出し＆FFT 処理の流れ

  11. 原画像の復元 • 逆フィルタ計算 • 複数の画像から復元するため安定 • ぼけカーネルが構造化されており，原画像の情報が残存しているため復元が可能 v：合焦点の位置　Wm：vから計算した重み

  12. 開口形状に求められる性質(1) • 空間周波数特性が構造を持ち解析しやすい • ぼけが大きくても高周波ゲインが落ちない ゲイン 空間周波数

  13. 開口形状に求められる性質(2) • 通常用いられる円形開口は，必ずしも適した開口形状であるとはいえない（美しいぼけを生じさせるために円形を採用）

  14. ぼけカーネルの形状（ホール直径を無視） ぼけカーネルの１次元フーリエ変換 簡単な例：２ホール開口 • ぼけカーネルのフーリエ変換は cos 関数 • cos 関数の周期は物体距離によって変化

  15. 距離推定の安定性 • 距離値のずれに関する評価関数の変化 急峻な谷状の形状は，距離推定の安定性が高いことを示す

  16. 最後面CCD 中央CCD 最前面CCD 実験：入力画像

  17. 実験：復元された完全合焦画像

  18. 実験：復元された対象の形状 対象の三次元形状 完全合焦画像（部分）

  19. 画像の差が最小に なるような距離値を 探索する 光学的な畳込みと同じ 大きさのぼけを反対に 施すと，同一の画像が 得られる（畳込み演算 の可換性より） 通常の円形開口のような 単純な瞳形状を用いた場 合，距離の推定は困難（例：ガウスぼけを２回施す 演算は，より大きな単一の ガウスぼけと等価である） →構造化瞳の有効性 原画像にぼけカーネルが 光学的に畳み込まれる 畳み込みを利用した距離解析

  20. 距離 画像 入力画像 計測シーン 実験

  21. 瞳形状の対称性 合焦点の前後で 畳み込まれる形 状が異なる （位相の相違） • 距離の誤推定を減少することができる 原点対称ではない 瞳形状

  22. 瞳形状の対称性と計測精度 入力画像

  23. 入力画像の記録を用いた動物体計測 • ビデオディスクレコーダにRGB画像として記録 • ＹＣ変換デジタル圧縮のため，RGBチャネル間のクロストーク等の画質劣化が大きい

  24. 計測結果：指の動作 入力画像 距離画像

  25. 画像処理ハードウェアによる実時間計測 • 畳込みによる距離計測手法は，ハードウェアへの実装が容易 • 並列画像処理ハードウェア IMAP-Vision を用いて計算時間を計測 • 性能:256PE により計 10GIPS • 理論上 25frames/sec の距離計算が可能（現有ボードにRGB入力IFがないため，実測実験は行っていない）

  26. まとめ • 小型／計量な多重フォーカスカメラを製作 • Depth from Defocus に構造化瞳を導入 • 安定な距離解析が可能となった • FFT を応用した距離計測／完全合焦画像復元 • 畳込みを応用した距離計測 • 低品質な画像が利用可能なため，記録画像の利用による動物体計測が実現できた • ハードウェアにより実時間計測が可能である

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