JPH08263696A - ３次元オブジェクトモデル作成方法 - Google Patents
３次元オブジェクトモデル作成方法Info
- Publication number
- JPH08263696A JPH08263696A JP7041729A JP4172995A JPH08263696A JP H08263696 A JPH08263696 A JP H08263696A JP 7041729 A JP7041729 A JP 7041729A JP 4172995 A JP4172995 A JP 4172995A JP H08263696 A JPH08263696 A JP H08263696A
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- JP
- Japan
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- point
- dimensional
- camera
- cameras
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- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 12
- 239000013598 vector Substances 0.000 abstract description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Image Analysis (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Processing Or Creating Images (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 複数画像のマッチングを行ないしかも少ない
データ量にてモデルを作成できる３次元オブジェクトモ
デル作成方法を提供する。 【構成】 複数カメラｃ０，ｃ１の各画像とカメラパラ
メータとに基づき注目点の３次元座標を必ず計算し、オ
ブジェクト１の立体形状の指定と共にオブジェクト１の
頂点座標を算出するようにしたものである。
データ量にてモデルを作成できる３次元オブジェクトモ
デル作成方法を提供する。 【構成】 複数カメラｃ０，ｃ１の各画像とカメラパラ
メータとに基づき注目点の３次元座標を必ず計算し、オ
ブジェクト１の立体形状の指定と共にオブジェクト１の
頂点座標を算出するようにしたものである。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、複数の画像から３次元
オブジェクトモデルを作成する方法に関する。
オブジェクトモデルを作成する方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】現在、３次元ＣＡＤ等を用いて３次元オ
ブジェクトモデルを作成するに当っては、与えられた図
面から３次元座標を入力してモデルを作成しているが、
３次元座標入力に手間がかかり、また物体の位置や高さ
などの３次元情報が図面により判明しない場合にはモデ
ルを作成できないという問題を孕んでいる。このため現
在では、複数の画像（映像）から物体の頂点などの３次
元座標を計算し、３次元オブジェクトモデルを作成する
手法も提案されている。IEICETRANS IFS & SYST.,VOL.
E77-D,No.9 SEPTEMBER 1994. P966〜972 ; StructureRe
covery from Multiple Images by Directly Estimating
the Intersectionsin 3−Ｄ Space の提案例がある。
ブジェクトモデルを作成するに当っては、与えられた図
面から３次元座標を入力してモデルを作成しているが、
３次元座標入力に手間がかかり、また物体の位置や高さ
などの３次元情報が図面により判明しない場合にはモデ
ルを作成できないという問題を孕んでいる。このため現
在では、複数の画像（映像）から物体の頂点などの３次
元座標を計算し、３次元オブジェクトモデルを作成する
手法も提案されている。IEICETRANS IFS & SYST.,VOL.
E77-D,No.9 SEPTEMBER 1994. P966〜972 ; StructureRe
covery from Multiple Images by Directly Estimating
the Intersectionsin 3−Ｄ Space の提案例がある。
【０００３】一般的に画像から３次元オブジェクトモデ
ルを作成する手法は、次のような処理による。 （１）異なる視点から撮影した複数の画像を計算機に読
み込む。 （２）撮影したカメラの位置，方向を表すパラメータを
計算機へ入力するか、このパラメータを画像から算出す
る。 （３）複数の画像上においてピクセルの輝度信号をもと
にして、３次元空間中同一点を自動的に算出しマッチン
グをとる。 （４）三角測量の原理を利用して３次元座標を算出す
る。 （５）算出した３次元座標中の点を結び３次元空間での
線や面を作成する。
ルを作成する手法は、次のような処理による。 （１）異なる視点から撮影した複数の画像を計算機に読
み込む。 （２）撮影したカメラの位置，方向を表すパラメータを
計算機へ入力するか、このパラメータを画像から算出す
る。 （３）複数の画像上においてピクセルの輝度信号をもと
にして、３次元空間中同一点を自動的に算出しマッチン
グをとる。 （４）三角測量の原理を利用して３次元座標を算出す
る。 （５）算出した３次元座標中の点を結び３次元空間での
線や面を作成する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】上述の手法による３次
元オブジェクトモデルの作成に当っては、図７に示すよ
うに、殊に二つの視点が近い場合、前述のマッチングを
とるステップ（３）にてわずかの誤差の影響が奥行きを
計算する際に大きく影響し、二つの視点が離れている場
合は、画像間の輝度情報に大きな差異が生じてしまい自
動的にマッチングをとることが困難となってしまうとい
う問題がある。そして、この３次元座標の誤差はカメラ
の位置や方向を示すパラメータの誤差に起因しても生じ
得る。
元オブジェクトモデルの作成に当っては、図７に示すよ
うに、殊に二つの視点が近い場合、前述のマッチングを
とるステップ（３）にてわずかの誤差の影響が奥行きを
計算する際に大きく影響し、二つの視点が離れている場
合は、画像間の輝度情報に大きな差異が生じてしまい自
動的にマッチングをとることが困難となってしまうとい
う問題がある。そして、この３次元座標の誤差はカメラ
の位置や方向を示すパラメータの誤差に起因しても生じ
得る。
【０００５】更に、自動的にマッチングをとるに当って
は、画像処理にて必要な点（例えばオブジェクトの頂
点）と不必要な点（例えば背景）との識別を行なうこと
が非常に困難であるため、必要最小限の３次元座標のみ
を算出することができず、データ量が莫大となる。ま
た、オクルージョン（他のオブジェクトやそのオブジェ
クト自体の陰によって面や頂点が見えなくなること）に
よって必要な点のデータが欠落してしまうということも
生ずる。なお、前述の提案例による手法にあっては、前
者の問題すなわちマッチングをとることは可能である
が、極めて多くの点で３次元座標を算出することにな
り、データ量が莫大となるという後者の問題は、解決し
ていない。なお、提案例では点の情報であり面や線の情
報は含まれていない。
は、画像処理にて必要な点（例えばオブジェクトの頂
点）と不必要な点（例えば背景）との識別を行なうこと
が非常に困難であるため、必要最小限の３次元座標のみ
を算出することができず、データ量が莫大となる。ま
た、オクルージョン（他のオブジェクトやそのオブジェ
クト自体の陰によって面や頂点が見えなくなること）に
よって必要な点のデータが欠落してしまうということも
生ずる。なお、前述の提案例による手法にあっては、前
者の問題すなわちマッチングをとることは可能である
が、極めて多くの点で３次元座標を算出することにな
り、データ量が莫大となるという後者の問題は、解決し
ていない。なお、提案例では点の情報であり面や線の情
報は含まれていない。
【０００６】本発明は、上述の問題に鑑み、離れた位置
から撮影した複数の画像のマッチングをとることがで
き、また、少ない操作とデータ量にて正確なモデルを作
成できる３次元オブジェクトモデル作成方法の提供を目
的とする。
から撮影した複数の画像のマッチングをとることがで
き、また、少ない操作とデータ量にて正確なモデルを作
成できる３次元オブジェクトモデル作成方法の提供を目
的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】上述の目的を達成する本
発明は、次の構成を特徴とする。 （１）オブジェクトを複数のカメラにて撮影した画像を
上記複数のカメラの位置や向きを示すカメラパラメータ
と共にコンピュータに取り込み、上記複数のカメラでの
画像上の注目点を指定すると共に、この注目点の３次元
座標を計算し、上記オブジェクトの立体形状を指定する
と共にオブジェクトの頂点座標を算出する、ことを特徴
とする。 （２）注目点の３次元座標の計算に際しては、複数のカ
メラによる原点と画像の注目点とを結ぶ直線が最も近接
した位置を注目点としたことを特徴とする。
発明は、次の構成を特徴とする。 （１）オブジェクトを複数のカメラにて撮影した画像を
上記複数のカメラの位置や向きを示すカメラパラメータ
と共にコンピュータに取り込み、上記複数のカメラでの
画像上の注目点を指定すると共に、この注目点の３次元
座標を計算し、上記オブジェクトの立体形状を指定する
と共にオブジェクトの頂点座標を算出する、ことを特徴
とする。 （２）注目点の３次元座標の計算に際しては、複数のカ
メラによる原点と画像の注目点とを結ぶ直線が最も近接
した位置を注目点としたことを特徴とする。
【０００８】
【作用】複数のカメラの画像での注目点は直線の交差に
よらなくても近接位置にて特定することができる。ま
た、画像，カメラパラメータ，立体形状の指定による必
要最小限の頂点の３次元座標のみを求めることになり簡
単かつ少ない作業量にて必要最小限の３次元データを得
ることができる。
よらなくても近接位置にて特定することができる。ま
た、画像，カメラパラメータ，立体形状の指定による必
要最小限の頂点の３次元座標のみを求めることになり簡
単かつ少ない作業量にて必要最小限の３次元データを得
ることができる。
【０００９】
【実施例】ここで、図１〜図６を参照して本発明の実施
例を説明する。図１に示すように、まずオブジェクト１
に対してカメラｃ０，ｃ１にて異なる位置からそれぞれ
の画像を撮影する。このとき、カメラｃ０，ｃ１の３次
元位置と方向（カメラパラメータと称する）を同時に記
録しておく。このそれぞれのカメラパラメータを（ｘ
０，ｙ０，ｚ０，ω０，φ０，κ０）、（ｘ１，ｙ１，
ｚ１，ω１，φ１，κ１）とする。この場合（ｘ０，ｙ
０，ｚ０）（ｘ１，ｙ１，ｚ１）は、それぞれのカメラ
ｃ０，ｃ１の位置を示し、（ω０，φ０，κ０）（ω
１，φ１，κ１）にてカメラの方向，向きを示す。
例を説明する。図１に示すように、まずオブジェクト１
に対してカメラｃ０，ｃ１にて異なる位置からそれぞれ
の画像を撮影する。このとき、カメラｃ０，ｃ１の３次
元位置と方向（カメラパラメータと称する）を同時に記
録しておく。このそれぞれのカメラパラメータを（ｘ
０，ｙ０，ｚ０，ω０，φ０，κ０）、（ｘ１，ｙ１，
ｚ１，ω１，φ１，κ１）とする。この場合（ｘ０，ｙ
０，ｚ０）（ｘ１，ｙ１，ｚ１）は、それぞれのカメラ
ｃ０，ｃ１の位置を示し、（ω０，φ０，κ０）（ω
１，φ１，κ１）にてカメラの方向，向きを示す。
【００１０】ここで、ω，φ，κを若干説明する。図２
はカメラ回転によるパラメータを説明したものであり、
ｘ，ｙ，ｚ軸方向と一致するカメラ座標系をｕ０，ｖ
０，ｗ０とし、この座標系のｕ０軸まわりでの回転量を
ωとする。すなわち、ｖ０，ｗ０がωだけ回転して座標
系ｕ１，ｖ１，ｗ１（ｕ０＝ｕ１である）を得る。つい
で、ｕ０軸まわりの回転の結果得られた座標系ｕ１，ｖ
１，ｗ１について、今度はｖ１軸まわりの回転量をφと
すると、ｕ１，ｗ１がφだけ回転して、ｕ２，ｖ２，ｗ
２（ｖ１＝ｖ２となる）が得られる。更に、ｖ１軸まわ
りの回転の結果得られた座標系ｕ２，ｖ２，ｗ２につい
て、ｗ２軸まわりの回転量をκとするとｕ２，ｖ２がκ
だけ回転してｕ，ｖ，ｗ（ｗ２＝ｗとなる）を得る。こ
うして、基準の座標系ｘ，ｙ，ｚに対する座標系ｕ，
ｖ，ｗによって実際に撮影したときのカメラの座標系が
得られる。
はカメラ回転によるパラメータを説明したものであり、
ｘ，ｙ，ｚ軸方向と一致するカメラ座標系をｕ０，ｖ
０，ｗ０とし、この座標系のｕ０軸まわりでの回転量を
ωとする。すなわち、ｖ０，ｗ０がωだけ回転して座標
系ｕ１，ｖ１，ｗ１（ｕ０＝ｕ１である）を得る。つい
で、ｕ０軸まわりの回転の結果得られた座標系ｕ１，ｖ
１，ｗ１について、今度はｖ１軸まわりの回転量をφと
すると、ｕ１，ｗ１がφだけ回転して、ｕ２，ｖ２，ｗ
２（ｖ１＝ｖ２となる）が得られる。更に、ｖ１軸まわ
りの回転の結果得られた座標系ｕ２，ｖ２，ｗ２につい
て、ｗ２軸まわりの回転量をκとするとｕ２，ｖ２がκ
だけ回転してｕ，ｖ，ｗ（ｗ２＝ｗとなる）を得る。こ
うして、基準の座標系ｘ，ｙ，ｚに対する座標系ｕ，
ｖ，ｗによって実際に撮影したときのカメラの座標系が
得られる。
【００１１】上述の如く得られたカメラの位置と方向と
からなるカメラパラメータとカメラｃ０，ｃ１による２
枚の画像（例えば図４のｐ０，ｐ１）は、コンピュータ
に読み込まれる。
からなるカメラパラメータとカメラｃ０，ｃ１による２
枚の画像（例えば図４のｐ０，ｐ１）は、コンピュータ
に読み込まれる。
【００１２】ついで、オブジェクト１のある点の３次元
位置につき、例えば２台の別位置のカメラｃ０，ｃ１に
て撮影したカメラ画像面上の点（２台のカメラにて３次
元空間中にて一致する点：注目点と称する）を指定す
る。この注目点をカメラｃ０の画像面上にて（ＵC0，Ｖ
C0）、カメラｃ１の画像面上にて（ＵC1，ＶC1）とす
る。この場合、図３に示すように画像面はカメラ座標系
でのｕ，ｖ平面に合わせ、画像面中心をカメラ座標系ｗ
軸に合わせており、カメラの焦点距離ｆをｗ軸上にとり
カメラ原点Ｏとする。また、この場合前述したオクルー
ジョンが生ずる場合には画像面上のおおよその位置をオ
ペレータが指定する。以上のデータをもとにしてカメラ
ｃ０，ｃ１それぞれにつき、カメラ原点（中心Ｏ）から
画像面上の指定注目点への３次元方向ベクトル（ａC0，
ｂC0，ｃC0），（ａC1，ｂC1，ｃC1）を算出する。この
場合、３次元方向ベクトルは次の式［数１］にて算出で
きる。
位置につき、例えば２台の別位置のカメラｃ０，ｃ１に
て撮影したカメラ画像面上の点（２台のカメラにて３次
元空間中にて一致する点：注目点と称する）を指定す
る。この注目点をカメラｃ０の画像面上にて（ＵC0，Ｖ
C0）、カメラｃ１の画像面上にて（ＵC1，ＶC1）とす
る。この場合、図３に示すように画像面はカメラ座標系
でのｕ，ｖ平面に合わせ、画像面中心をカメラ座標系ｗ
軸に合わせており、カメラの焦点距離ｆをｗ軸上にとり
カメラ原点Ｏとする。また、この場合前述したオクルー
ジョンが生ずる場合には画像面上のおおよその位置をオ
ペレータが指定する。以上のデータをもとにしてカメラ
ｃ０，ｃ１それぞれにつき、カメラ原点（中心Ｏ）から
画像面上の指定注目点への３次元方向ベクトル（ａC0，
ｂC0，ｃC0），（ａC1，ｂC1，ｃC1）を算出する。この
場合、３次元方向ベクトルは次の式［数１］にて算出で
きる。
【００１３】
【数１】 すなわち、図３に示すＵ，Ｖ，ｆの値と、カメラの方向
を表わす回転パラメータω，φ，κとから計算される行
列式Ｒにて３次元方向ベクトル（ａ，ｂ，ｃ）が得られ
る。
を表わす回転パラメータω，φ，κとから計算される行
列式Ｒにて３次元方向ベクトル（ａ，ｂ，ｃ）が得られ
る。
【００１４】なお、前述の回転パラメータによる行列式
Ｒは次式［数２］のようにして得られる。
Ｒは次式［数２］のようにして得られる。
【数２】 この結果、方向を表わす行列式はＲ＝Ｒω・Ｒφ・Ｒκ
となり次式［数３］に示す式となる。
となり次式［数３］に示す式となる。
【数３】
【００１５】ここにおいて、オブジェクト１の座標系
（図２のＸＹＺとする）と、カメラ座標系（ｕ，ｖ，ｗ
とする）との関係は次式［数４］にて示される。この場
合（ｘ 0 ，ｙ0 ，ｚ0 ）はカメラ値を表す。
（図２のＸＹＺとする）と、カメラ座標系（ｕ，ｖ，ｗ
とする）との関係は次式［数４］にて示される。この場
合（ｘ 0 ，ｙ0 ，ｚ0 ）はカメラ値を表す。
【数４】 そして、このカメラ座標系（ｕ，ｖ，ｗ）にて２次元の
カメラ画面上の座標系（Ｕ，Ｖとする）に写像する式が
次式［数５］である。
カメラ画面上の座標系（Ｕ，Ｖとする）に写像する式が
次式［数５］である。
【００１６】
【数５】 それぞれのカメラの原点０を通り方向ベクトル（ａC0，
ｂC0，ｃC0），（ａC1，ｂC1，ｃC1）をもつ直線の方程
式は次式［数６］のようになる。
ｂC0，ｃC0），（ａC1，ｂC1，ｃC1）をもつ直線の方程
式は次式［数６］のようになる。
【数６】 したがって、２本の直線の方程式を誤差なく求められれ
ば、この２本の直線が交差する点の３次元位置が注目点
の３次元位置となる。この場合、実際上誤差の影響のた
め２本の直線が必ず交差するとは限らないので、この場
合は２本の直線相互の距離が最小となる点を算出し、こ
れを注目点の３次元座標とする。
ば、この２本の直線が交差する点の３次元位置が注目点
の３次元位置となる。この場合、実際上誤差の影響のた
め２本の直線が必ず交差するとは限らないので、この場
合は２本の直線相互の距離が最小となる点を算出し、こ
れを注目点の３次元座標とする。
【００１７】この２本の直線の最小距離を算出するに当
っては、［数６］に示す２直線の距離をＤとすると、 Ｄ2 ＝（ｘ０＋ｓａC0−ｘ１−ｔａc1)2＋（ｙ０＋ｓｂ
C0−ｙ１−ｔｂc1)2＋（ｚ０＋ｓｃC0−ｚ１−ｔｃc1)2 となる。この式を最小にするｓ，ｔを求めるべく∂Ｄ2/
∂ｓ＝0 ∂Ｄ2/∂ｔ＝０として連立方程式をとき、求め
たｓ，ｔを各方程式を代入して得られる点（x0'y0'
z0')（x1' y1' z1')とすると、２直線からの距離が最小
となる点は(x0'＋ x1'/2 ，y0' ＋ y1'/2 ，z0' ＋
z1'/２）となる。この結果、交差点に最も近似した点を
得ることができる。
っては、［数６］に示す２直線の距離をＤとすると、 Ｄ2 ＝（ｘ０＋ｓａC0−ｘ１−ｔａc1)2＋（ｙ０＋ｓｂ
C0−ｙ１−ｔｂc1)2＋（ｚ０＋ｓｃC0−ｚ１−ｔｃc1)2 となる。この式を最小にするｓ，ｔを求めるべく∂Ｄ2/
∂ｓ＝0 ∂Ｄ2/∂ｔ＝０として連立方程式をとき、求め
たｓ，ｔを各方程式を代入して得られる点（x0'y0'
z0')（x1' y1' z1')とすると、２直線からの距離が最小
となる点は(x0'＋ x1'/2 ，y0' ＋ y1'/2 ，z0' ＋
z1'/２）となる。この結果、交差点に最も近似した点を
得ることができる。
【００１８】以上、カメラパラメータの特定と、画像面
上の各カメラの注目点の特定、及び注目点の３次元座標
の決定という３次元座標指定法を、図４の如き２枚の直
方体の画像面について行なう場合、図５のような処理と
なる。すなわち、図５にて、２枚の画像ｐ０，ｐ１を撮
影し同時にカメラパラメータを記録する。ついで、コン
ピュータに画像ｐ０，ｐ１とカメラパラメータとを読み
込み、各画像での注目点０，１，２，３（図４参照）を
指定する。そして、注目点の３次元座標を計算し、求め
た注目点の３次元座標から３次元モデルの頂点座標を算
出する。この場合、モデルは直方体であるという情報を
加味して注目点以外の残りの４点の３次元座標を算出す
る。そして、この３次元座標から作成した３次元モデル
のデータを保存する。図６はこうして作成したモデルの
例を示している。なお、上述の例は直方体を示したので
あるが他の多面体，多角錐，多角柱等のモデルも同様に
作成でき、更に複雑なモデルの場合には多面体，多角
錐，多角柱等のモデルの組合せとして作成できる。更
に、本実施例では、２枚の画像面にて説明したが複数枚
の画像面でも同様な処理にてモデルを作成することがで
きる。
上の各カメラの注目点の特定、及び注目点の３次元座標
の決定という３次元座標指定法を、図４の如き２枚の直
方体の画像面について行なう場合、図５のような処理と
なる。すなわち、図５にて、２枚の画像ｐ０，ｐ１を撮
影し同時にカメラパラメータを記録する。ついで、コン
ピュータに画像ｐ０，ｐ１とカメラパラメータとを読み
込み、各画像での注目点０，１，２，３（図４参照）を
指定する。そして、注目点の３次元座標を計算し、求め
た注目点の３次元座標から３次元モデルの頂点座標を算
出する。この場合、モデルは直方体であるという情報を
加味して注目点以外の残りの４点の３次元座標を算出す
る。そして、この３次元座標から作成した３次元モデル
のデータを保存する。図６はこうして作成したモデルの
例を示している。なお、上述の例は直方体を示したので
あるが他の多面体，多角錐，多角柱等のモデルも同様に
作成でき、更に複雑なモデルの場合には多面体，多角
錐，多角柱等のモデルの組合せとして作成できる。更
に、本実施例では、２枚の画像面にて説明したが複数枚
の画像面でも同様な処理にてモデルを作成することがで
きる。
【００１９】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、カ
メラのパラメータや複数の画像面上にて注目点に誤差が
あったとしても、注目点での線の交差のみならず、離れ
た線の近似ができて、３次元座標を支障なく算出でき
る。また、オブジェクトモデルは、点の集合でなく、例
えば直方体などの形状、辺の位置や向きとしてデータを
作成し保存することができ、簡単な操作と少ない作業量
にて少ないデータ保存が可能となる。
メラのパラメータや複数の画像面上にて注目点に誤差が
あったとしても、注目点での線の交差のみならず、離れ
た線の近似ができて、３次元座標を支障なく算出でき
る。また、オブジェクトモデルは、点の集合でなく、例
えば直方体などの形状、辺の位置や向きとしてデータを
作成し保存することができ、簡単な操作と少ない作業量
にて少ないデータ保存が可能となる。
【図１】本発明の方法に係るカメラ位置の例を示す配置
図。
図。
【図２】カメラの回転パラメータの説明図。
【図３】注目点の３次元位置の説明図。
【図４】画像面を例示した図。
【図５】処理フローチャート。
【図６】実際のオブジェクトの作成例を示す図。
【図７】誤差の説明図。
ｃ０，ｃ１ カメラ ｕ0 ，ｕ1 ，ｕ2 ，ｕ，ｖ0 ，ｖ1 ，ｖ2 ，ｖ，ｗ0 ，
ｗ1 ，ｗ2 ，ｗ， カメラ回転パラメータによる座標系 ＵＶＷ カメラ座標系 ＸＹＺ オブジェクトの座標系 Ｘ0 Ｙ0 Ｚ0 Ｘ1 Ｙ1 Ｚ1 カメラ位置
ｗ1 ，ｗ2 ，ｗ， カメラ回転パラメータによる座標系 ＵＶＷ カメラ座標系 ＸＹＺ オブジェクトの座標系 Ｘ0 Ｙ0 Ｚ0 Ｘ1 Ｙ1 Ｚ1 カメラ位置
Claims (2)
- 【請求項１】 オブジェクトを複数のカメラにて撮影し
た画像を上記複数のカメラの位置や向きを示すカメラパ
ラメータと共にコンピュータに取り込み、 上記複数のカメラでの画像上の注目点を指定すると共
に、この注目点の３次元座標を計算し、 上記オブジェクトの立体形状を指定すると共にオブジェ
クトの頂点座標を算出する、 ようにした３次元オブジェクトモデル作成方法。 - 【請求項２】 注目点の３次元座標の計算に際しては、
複数のカメラによる原点と画像の注目点とを結ぶ直線が
最も近接した位置を注目点とした請求項１記載の３次元
オブジェクトモデル作成方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7041729A JPH08263696A (ja) | 1995-03-01 | 1995-03-01 | ３次元オブジェクトモデル作成方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7041729A JPH08263696A (ja) | 1995-03-01 | 1995-03-01 | ３次元オブジェクトモデル作成方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08263696A true JPH08263696A (ja) | 1996-10-11 |
Family
ID=12616522
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7041729A Withdrawn JPH08263696A (ja) | 1995-03-01 | 1995-03-01 | ３次元オブジェクトモデル作成方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH08263696A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH11183142A (ja) * | 1997-12-19 | 1999-07-09 | Fuji Xerox Co Ltd | 三次元画像撮像方法及び三次元画像撮像装置 |
| KR100584536B1 (ko) * | 1999-09-29 | 2006-05-30 | 삼성전자주식회사 | 화상 통신을 위한 화상처리장치 |
| JP2011165117A (ja) * | 2010-02-15 | 2011-08-25 | Nec System Technologies Ltd | 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム |
| JP2015087846A (ja) * | 2013-10-29 | 2015-05-07 | 山九株式会社 | 三次元モデル作成システム |
| JP2017036999A (ja) * | 2015-08-10 | 2017-02-16 | 日本電信電話株式会社 | 形状検出装置、形状検出方法、及びプログラム |
| CN110874606A (zh) * | 2018-08-31 | 2020-03-10 | 深圳中科飞测科技有限公司 | 匹配方法、三维形貌检测方法及其系统、非暂时性计算机可读介质 |
-
1995
- 1995-03-01 JP JP7041729A patent/JPH08263696A/ja not_active Withdrawn
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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