JPH0868967A - 画像処理方法及び画像処理装置 - Google Patents
画像処理方法及び画像処理装置Info
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- JPH0868967A JPH0868967A JP7014208A JP1420895A JPH0868967A JP H0868967 A JPH0868967 A JP H0868967A JP 7014208 A JP7014208 A JP 7014208A JP 1420895 A JP1420895 A JP 1420895A JP H0868967 A JPH0868967 A JP H0868967A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 ３次元物体の高速認識のために、物体の距離
画像を得て、その距離画像中に含まれる平面の傾きとそ
の近似的な面積を瞬時に検出する方法、装置。 【構成】 物体の３次元情報として、距離画像を獲得す
る距離画像獲得手段４０１と、獲得された距離画像を位
相分布として表示するための画像表示手段４０２と、画
像表示手段に表示された画像を読み出すための略平行な
コヒーレント光と、コヒーレント光によって読み出され
た画像にフーリエ変換を施すためのフーリエ変換レンズ
とからなるフーリエ変換光学系４０３と、フーリエ変換
光学系によって得られるフーリエスペクトル像を検出す
るためのフーリエ変換スペクトル検出手段４０４とから
構成され、獲得する距離画像中に含まれる平面の法線と
その近似的な面積を高速に検出する。
画像を得て、その距離画像中に含まれる平面の傾きとそ
の近似的な面積を瞬時に検出する方法、装置。 【構成】 物体の３次元情報として、距離画像を獲得す
る距離画像獲得手段４０１と、獲得された距離画像を位
相分布として表示するための画像表示手段４０２と、画
像表示手段に表示された画像を読み出すための略平行な
コヒーレント光と、コヒーレント光によって読み出され
た画像にフーリエ変換を施すためのフーリエ変換レンズ
とからなるフーリエ変換光学系４０３と、フーリエ変換
光学系によって得られるフーリエスペクトル像を検出す
るためのフーリエ変換スペクトル検出手段４０４とから
構成され、獲得する距離画像中に含まれる平面の法線と
その近似的な面積を高速に検出する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、画像処理方法及び画像
処理装置に関し、特に、３次元物体の認識に有効とされ
る情報を高速に取り出すための方法、装置及びそれらを
用いた画像処理装置に関する。
処理装置に関し、特に、３次元物体の認識に有効とされ
る情報を高速に取り出すための方法、装置及びそれらを
用いた画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】産業用ロボットの視覚処理装置や、オー
トメーションラインの製品検査等を始めとして、３次元
の物体を様々な方向から見ても認識可能な装置へのニー
ズは強く、様々な研究がなされてきた。
トメーションラインの製品検査等を始めとして、３次元
の物体を様々な方向から見ても認識可能な装置へのニー
ズは強く、様々な研究がなされてきた。
【０００３】それらの中でも、拡張ガウス像を認識に用
いる方法は、有力な方法として知られている（Horn,B.
K.P., & K.Ikeuchi(1984) "The Mechanical Manipulati
on ofRandomly Oriented Parts," Scientific America
n, Vol.251, No.2, pp.100-111, August 参照) 。拡張
ガウス像では、３次元物体の表面において、まず、その
表面は単位面積の面素で被われていると仮定し、この面
素の法線単位ベクトルを決定する。具体的に、円柱の場
合の面素と法線単位ベクトルを図１９（ａ）に示す。図
中の斜線ハッチで示したものが１つの画素であり、この
画素に対し１つの法線単位ベクトルが決定される。この
全ての法線単位ベクトルの始点を、図１９（ｂ）に示す
ように、ガウス球の原点へ平行移動する。結果として、
それらのベクトルの終点は、単位半径を持つ球面（ガウ
ス球）上に乗る。さらに、ベクトル終点の存在密度に対
応させて、そのベクトルの終点に重みを付け、ガウス球
面上にその物体特有の質量分布を持たせたものが拡張ガ
ウス像である。例えば、図１９（ａ）に対応する拡張ガ
ウス像を、ベクトルの質量をその方向に向くスパイクの
長さとして表示したものが図１９（ｃ）である。スパイ
クの長さ、つまり、このベクトルの持つ質量は単位面積
の数に対応するので、質量の総和は、物体のその方向に
法線を持つ表面の面積に対応する。
いる方法は、有力な方法として知られている（Horn,B.
K.P., & K.Ikeuchi(1984) "The Mechanical Manipulati
on ofRandomly Oriented Parts," Scientific America
n, Vol.251, No.2, pp.100-111, August 参照) 。拡張
ガウス像では、３次元物体の表面において、まず、その
表面は単位面積の面素で被われていると仮定し、この面
素の法線単位ベクトルを決定する。具体的に、円柱の場
合の面素と法線単位ベクトルを図１９（ａ）に示す。図
中の斜線ハッチで示したものが１つの画素であり、この
画素に対し１つの法線単位ベクトルが決定される。この
全ての法線単位ベクトルの始点を、図１９（ｂ）に示す
ように、ガウス球の原点へ平行移動する。結果として、
それらのベクトルの終点は、単位半径を持つ球面（ガウ
ス球）上に乗る。さらに、ベクトル終点の存在密度に対
応させて、そのベクトルの終点に重みを付け、ガウス球
面上にその物体特有の質量分布を持たせたものが拡張ガ
ウス像である。例えば、図１９（ａ）に対応する拡張ガ
ウス像を、ベクトルの質量をその方向に向くスパイクの
長さとして表示したものが図１９（ｃ）である。スパイ
クの長さ、つまり、このベクトルの持つ質量は単位面積
の数に対応するので、質量の総和は、物体のその方向に
法線を持つ表面の面積に対応する。
【０００４】このような拡張ガウス像を用いれば、例え
ば、認識対象の物体の拡張ガウス像と、予め求めておい
た様々な物体の拡張ガウス像とをコンピュータ内で数学
的に回転させて照合し、最もよく照合の取れた拡張ガウ
ス像の物体と認識対象の物体とが同一であると認識する
ことができる。この照合の際に、物体の姿勢も同時に判
る。
ば、認識対象の物体の拡張ガウス像と、予め求めておい
た様々な物体の拡張ガウス像とをコンピュータ内で数学
的に回転させて照合し、最もよく照合の取れた拡張ガウ
ス像の物体と認識対象の物体とが同一であると認識する
ことができる。この照合の際に、物体の姿勢も同時に判
る。
【０００５】実際には、図２０（ａ）に示したように、
例えば円柱９０１を観測方向９０２から観測すると、斜
線ハッチ部分のみが観測され、単位面積の画素もその傾
きによって見かけの大きさとは異なり、補正する必要が
ある。この円柱の場合、図２０（ａ）中の観測方向と逆
方向にＺ軸、さらに、図中に示すようにＸ、Ｙ軸をとれ
ば、その場合の拡張ガウス像は、図２０（ｂ）のよう
に、Ｚ＞０の部分にのみ存在することになる。つまり、
一般の観測においては、観測可能な領域は認識対象物体
９０１のおよそ半分である。したがって、認識の際に
は、様々な物体について色々な方向から観測した場合の
拡張ガウス像を予め求めておき、認識対象の拡張ガウス
像と比較することになる。この際に、拡張ガウス像で
は、拡張ガウス像を構成するベクトルとその質量の積に
よる一次のモーメントや、二次のモーメントを計算し、
その値を利用して観測物体の姿勢を大まかに決定するこ
とができ、比較する拡張ガウス像を大幅に少なくするこ
とが可能である。具体的には、図２０（ｂ）の拡張ガウ
ス像では、図２０（ａ）の観測方向９０２から観測すれ
ば、どんな姿勢で観測者が観測しても、認識対象の物体
９０１の斜線部分の可視可能な表面積と、その見えてい
る座標系（Ｘ、Ｙ、Ｚ）で、ＸＹ平面に投影されている
面積の割合、つまり、投影率は等しくなるので、投影率
の大きく異なる拡張ガウス像はそれ以上詳しく照合する
必要はない。また、画像中の二次モーメントの最小の方
向９０３は画像が回転すればそれに応じて回転するの
で、図２０（ｂ）が回転した画像と図２０（ｂ）を比較
する際には、最小モーメントの軸方向を一致させて比較
すればよい。つまり、どんな姿勢で認識対象物体９０１
を観測しようとも、その最小モーメントの方向９０３を
ある特定の軸（例えば、図２０（ｂ）のＸ軸）に一致さ
せて比較すれば、色々回転させた画像と一つ一つ比較す
る必要はない。このようにして、詳しく比較する拡張ガ
ウス像の数を大きく減らすことが可能である（池内克史
“拡張ガウス像に基づく被写体のいがぐり表現像から観
測方向決定のための一手法”電子通信学会論文誌，198
3.5.Vol.J66-D p.463〜470 参照) 。
例えば円柱９０１を観測方向９０２から観測すると、斜
線ハッチ部分のみが観測され、単位面積の画素もその傾
きによって見かけの大きさとは異なり、補正する必要が
ある。この円柱の場合、図２０（ａ）中の観測方向と逆
方向にＺ軸、さらに、図中に示すようにＸ、Ｙ軸をとれ
ば、その場合の拡張ガウス像は、図２０（ｂ）のよう
に、Ｚ＞０の部分にのみ存在することになる。つまり、
一般の観測においては、観測可能な領域は認識対象物体
９０１のおよそ半分である。したがって、認識の際に
は、様々な物体について色々な方向から観測した場合の
拡張ガウス像を予め求めておき、認識対象の拡張ガウス
像と比較することになる。この際に、拡張ガウス像で
は、拡張ガウス像を構成するベクトルとその質量の積に
よる一次のモーメントや、二次のモーメントを計算し、
その値を利用して観測物体の姿勢を大まかに決定するこ
とができ、比較する拡張ガウス像を大幅に少なくするこ
とが可能である。具体的には、図２０（ｂ）の拡張ガウ
ス像では、図２０（ａ）の観測方向９０２から観測すれ
ば、どんな姿勢で観測者が観測しても、認識対象の物体
９０１の斜線部分の可視可能な表面積と、その見えてい
る座標系（Ｘ、Ｙ、Ｚ）で、ＸＹ平面に投影されている
面積の割合、つまり、投影率は等しくなるので、投影率
の大きく異なる拡張ガウス像はそれ以上詳しく照合する
必要はない。また、画像中の二次モーメントの最小の方
向９０３は画像が回転すればそれに応じて回転するの
で、図２０（ｂ）が回転した画像と図２０（ｂ）を比較
する際には、最小モーメントの軸方向を一致させて比較
すればよい。つまり、どんな姿勢で認識対象物体９０１
を観測しようとも、その最小モーメントの方向９０３を
ある特定の軸（例えば、図２０（ｂ）のＸ軸）に一致さ
せて比較すれば、色々回転させた画像と一つ一つ比較す
る必要はない。このようにして、詳しく比較する拡張ガ
ウス像の数を大きく減らすことが可能である（池内克史
“拡張ガウス像に基づく被写体のいがぐり表現像から観
測方向決定のための一手法”電子通信学会論文誌，198
3.5.Vol.J66-D p.463〜470 参照) 。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】上述したように、拡張
ガウス像を用いることは有効な手段であるが、これを求
めるためには、認識対象物体の含まれる画像を面素に分
割して、それぞれの面素について法線ベクトルを求め、
さらにその存在密度を求めなければならない。
ガウス像を用いることは有効な手段であるが、これを求
めるためには、認識対象物体の含まれる画像を面素に分
割して、それぞれの面素について法線ベクトルを求め、
さらにその存在密度を求めなければならない。
【０００７】しかしながら、従来のように、この計算を
コンピュータ上で一つ一つ逐次的に計算して求める方法
では、膨大な時間を必要とし、高速な認識への最大の妨
げとなっている。
コンピュータ上で一つ一つ逐次的に計算して求める方法
では、膨大な時間を必要とし、高速な認識への最大の妨
げとなっている。
【０００８】本発明は従来技術のこのような課題に鑑み
てなされたものであり、その目的は、３次元物体の高速
認識のために、物体の距離画像を得て、その距離画像中
に含まれる平面の傾きとその近似的な面積を瞬時に検出
することができる方法、装置及び、それらを用いた画像
処理装置を提供することである。
てなされたものであり、その目的は、３次元物体の高速
認識のために、物体の距離画像を得て、その距離画像中
に含まれる平面の傾きとその近似的な面積を瞬時に検出
することができる方法、装置及び、それらを用いた画像
処理装置を提供することである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
の本発明の画像処理方法は、物体の３次元情報として、
距離の情報を画素の値とする距離画像を位相分布の画像
に変換し、その位相分布の画像のフーリエ変換を行い、
前記距離画像中に含まれる平面の法線とその近似的な面
積を示す画像を得ることを特徴とする方法である。
の本発明の画像処理方法は、物体の３次元情報として、
距離の情報を画素の値とする距離画像を位相分布の画像
に変換し、その位相分布の画像のフーリエ変換を行い、
前記距離画像中に含まれる平面の法線とその近似的な面
積を示す画像を得ることを特徴とする方法である。
【００１０】さらに、上記方法を実現するための本発明
の画像処理装置は、図１のブロック図に示すように、物
体の３次元情報として、距離画像を獲得する距離画像獲
得手段４０１と、獲得された距離画像を位相分布として
表示するための画像表示手段４０２と、画像表示手段４
０２に表示された画像を読み出すための略平行なコヒー
レント光と、コヒーレント光によって読み出された画像
にフーリエ変換を施すためのフーリエ変換レンズとから
なるフーリエ変換光学系４０３と、フーリエ変換光学系
４０３によって得られるフーリエスペクトル像を検出す
るためのフーリエ変換スペクトル検出手段４０４とから
構成されるものである。
の画像処理装置は、図１のブロック図に示すように、物
体の３次元情報として、距離画像を獲得する距離画像獲
得手段４０１と、獲得された距離画像を位相分布として
表示するための画像表示手段４０２と、画像表示手段４
０２に表示された画像を読み出すための略平行なコヒー
レント光と、コヒーレント光によって読み出された画像
にフーリエ変換を施すためのフーリエ変換レンズとから
なるフーリエ変換光学系４０３と、フーリエ変換光学系
４０３によって得られるフーリエスペクトル像を検出す
るためのフーリエ変換スペクトル検出手段４０４とから
構成されるものである。
【００１１】この場合、さらに、認識手段４０５を有
し、認識対象の３次元物体を高速で認識する機能を有す
ることが可能になる。
し、認識対象の３次元物体を高速で認識する機能を有す
ることが可能になる。
【００１２】また、上記方法を実現するための本発明の
別の画像処理装置は、図４のブロック図に示すように、
情報として、少なくとも距離画像を獲得する距離画像獲
得手段１４０１を有する物体情報獲得手段１４０３と、
獲得された距離画像を位相分布として表示するための第
１画像表示手段１４０２と、獲得された物体情報から領
域分割し、一部の領域を抽出する領域抽出手段１４０４
と、領域抽出手段１４０４で抽出された領域を強度情報
として表示するための第２画像表示手段１４０５と、上
記第１及び第２画像表示手段１４０２、１４０５に表示
された画像を読み出すための略平行なコヒーレント光
と、このコヒーレント光によって読み出された画像にフ
ーリエ変換を施すためのフーリエ変換手段１４０６と、
上記フーリエ変換手段１４０６によって得られるフーリ
エスペクトル像を検出するための検出手段１４０７とか
ら構成され、獲得する物体画像中に含まれる平面の法線
とその近似的な面積を高速に検出するものである。
別の画像処理装置は、図４のブロック図に示すように、
情報として、少なくとも距離画像を獲得する距離画像獲
得手段１４０１を有する物体情報獲得手段１４０３と、
獲得された距離画像を位相分布として表示するための第
１画像表示手段１４０２と、獲得された物体情報から領
域分割し、一部の領域を抽出する領域抽出手段１４０４
と、領域抽出手段１４０４で抽出された領域を強度情報
として表示するための第２画像表示手段１４０５と、上
記第１及び第２画像表示手段１４０２、１４０５に表示
された画像を読み出すための略平行なコヒーレント光
と、このコヒーレント光によって読み出された画像にフ
ーリエ変換を施すためのフーリエ変換手段１４０６と、
上記フーリエ変換手段１４０６によって得られるフーリ
エスペクトル像を検出するための検出手段１４０７とか
ら構成され、獲得する物体画像中に含まれる平面の法線
とその近似的な面積を高速に検出するものである。
【００１３】この場合、さらに、上記の検出手段１４０
７中に強度変調が可能なフィルタリングを行うフィルタ
リング手段を含むように構成することが可能である。
７中に強度変調が可能なフィルタリングを行うフィルタ
リング手段を含むように構成することが可能である。
【００１４】また、さらに、認識手段１４０８を有し、
認識対象の３次元物体を高速で認識する機能を有するこ
とが可能になる。
認識対象の３次元物体を高速で認識する機能を有するこ
とが可能になる。
【００１５】
【作用】以下、本発明の詳細について説明する。例え
ば、図２に示すように、３次元物体を構成するある平面
１が、観測者の視線方向と逆向きの方向をｚ軸とする座
標系（ｘ，ｙ，ｚ）において、ｚ（ｘ，ｙ）＝ａｘ＋ｂ
ｙ＋ｃであるとし、それが観測者の視線方向に垂直な平
面２の領域ｇ（ｘ，ｙ）に投影されたとする。本発明の
方法を用いて、この３次元の距離画像を位相分布として
表すと、ｅｘｐ（ｉｚ（ｘ，ｙ））となり、この位相分
布についてフーリエ変換を行えば、 となる。ここで、Ｇ（ξ，η）はｇ（ｘ，ｙ）のフーリ
エ変換を示す。
ば、図２に示すように、３次元物体を構成するある平面
１が、観測者の視線方向と逆向きの方向をｚ軸とする座
標系（ｘ，ｙ，ｚ）において、ｚ（ｘ，ｙ）＝ａｘ＋ｂ
ｙ＋ｃであるとし、それが観測者の視線方向に垂直な平
面２の領域ｇ（ｘ，ｙ）に投影されたとする。本発明の
方法を用いて、この３次元の距離画像を位相分布として
表すと、ｅｘｐ（ｉｚ（ｘ，ｙ））となり、この位相分
布についてフーリエ変換を行えば、 となる。ここで、Ｇ（ξ，η）はｇ（ｘ，ｙ）のフーリ
エ変換を示す。
【００１６】つまり、一定の傾きを有する領域ｇ（ｘ，
ｙ）のフーリエ変換情報が（ξ，η）＝（ａ／２π，ｂ
／２π）だけシフトした画像となる。ここで、フーリエ
変換情報の中心は、変換領域（ここでは、一定の傾きを
有する領域）の面積に対応した強いピークとなるので、
この点を検出することができる。したがって、フーリエ
変換面において、この点とその強度を検出すれば、平面
１の傾きとその近似的な面積を知ることができる。
ｙ）のフーリエ変換情報が（ξ，η）＝（ａ／２π，ｂ
／２π）だけシフトした画像となる。ここで、フーリエ
変換情報の中心は、変換領域（ここでは、一定の傾きを
有する領域）の面積に対応した強いピークとなるので、
この点を検出することができる。したがって、フーリエ
変換面において、この点とその強度を検出すれば、平面
１の傾きとその近似的な面積を知ることができる。
【００１７】このような処理を施した画像は、前述した
拡張ガウス像を構成するベクトル（ｌ，ｍ，ｎ）をＺ＝
−１の平面に投影した画像に相当する。したがって、拡
張ガウス像が持つ様々な特徴はそのまま利用することが
可能となる。
拡張ガウス像を構成するベクトル（ｌ，ｍ，ｎ）をＺ＝
−１の平面に投影した画像に相当する。したがって、拡
張ガウス像が持つ様々な特徴はそのまま利用することが
可能となる。
【００１８】さらに具体的には、距離画像獲得手段によ
り得られた距離画像データを位相分布として画像表示手
段に表示し、その画像についてのフーリエ変換をフーリ
エ変換レンズを用いて光学的に行えば、上記手法が高速
に実現できる。その際のフーリエ変換レンズの焦点距離
をｆ、使用する波長をλとし、フーリエ変換面での座標
を（ｘ’，ｙ’）とすると、ξ＝ｘ'/ｆλ，η＝ｙ'/ｆ
λと置けるため、 ｘ’＝ｆλａ／２π， ｙ’＝ｆλｂ／２π ・・・（１） の点に強いピークを持つことになる。
り得られた距離画像データを位相分布として画像表示手
段に表示し、その画像についてのフーリエ変換をフーリ
エ変換レンズを用いて光学的に行えば、上記手法が高速
に実現できる。その際のフーリエ変換レンズの焦点距離
をｆ、使用する波長をλとし、フーリエ変換面での座標
を（ｘ’，ｙ’）とすると、ξ＝ｘ'/ｆλ，η＝ｙ'/ｆ
λと置けるため、 ｘ’＝ｆλａ／２π， ｙ’＝ｆλｂ／２π ・・・（１） の点に強いピークを持つことになる。
【００１９】一例として、フーリエ変換レンズの焦点距
離ｆ＝１０００ｍｍ，再生波長λ＝６３２．８ｍｍと
し、図３（ａ）に示すように、 ｆ（ｘ，ｙ）＝−１０ｘ−１０ｙ＋２０π （ｘ≧０，ｙ≧０） −１０ｘ＋１０ｙ＋２０π （ｘ≧０，ｙ＜０） １０ｘ−１０ｙ＋２０π （ｘ＜０，ｙ≧０） １０ｘ＋１０ｙ＋２０π （ｘ＜０，ｙ＜０） の平面で構成される四角錐を含む１０ｍｍ×１０ｍｍの
位相分布の画像を、フーリエ変換光学系を用いたフーリ
エ変換のシミュレーションを行えば、そのフーリエスペ
クトル像は図３（ｂ）のような結果となる。この場合、
傾きとしては、（ａ，ｂ）＝（１０，１０），（１０，
−１０），（−１０，１０），（−１０，−１０）の４
つがあり、これらの点に対応するフーリエスペクトル面
での点は、式（１）より、それぞれ（１ｍｍ，１ｍ
ｍ），（１ｍｍ，−１ｍｍ），（−１ｍｍ，１ｍｍ），
（−１ｍｍ，−１ｍｍ）となり、それぞれの点でピーク
を生じているのが判る。さらに、これらの点でのピーク
の値は、５ｍｍ×５ｍｍの正方形の開口のフーリエ変換
を行った場合の中心でのピークとほぼ値が等しくなるの
で、画像中に５ｍｍ×５ｍｍに近い面積があることが判
る。これらの点と強度が瞬時に知り得るので、物体を構
成する平面の傾きとその近似的な面積を知ることがで
き、認識にかかる時間は大幅に減少し、高速な３次元物
体の認識が可能となる。
離ｆ＝１０００ｍｍ，再生波長λ＝６３２．８ｍｍと
し、図３（ａ）に示すように、 ｆ（ｘ，ｙ）＝−１０ｘ−１０ｙ＋２０π （ｘ≧０，ｙ≧０） −１０ｘ＋１０ｙ＋２０π （ｘ≧０，ｙ＜０） １０ｘ−１０ｙ＋２０π （ｘ＜０，ｙ≧０） １０ｘ＋１０ｙ＋２０π （ｘ＜０，ｙ＜０） の平面で構成される四角錐を含む１０ｍｍ×１０ｍｍの
位相分布の画像を、フーリエ変換光学系を用いたフーリ
エ変換のシミュレーションを行えば、そのフーリエスペ
クトル像は図３（ｂ）のような結果となる。この場合、
傾きとしては、（ａ，ｂ）＝（１０，１０），（１０，
−１０），（−１０，１０），（−１０，−１０）の４
つがあり、これらの点に対応するフーリエスペクトル面
での点は、式（１）より、それぞれ（１ｍｍ，１ｍ
ｍ），（１ｍｍ，−１ｍｍ），（−１ｍｍ，１ｍｍ），
（−１ｍｍ，−１ｍｍ）となり、それぞれの点でピーク
を生じているのが判る。さらに、これらの点でのピーク
の値は、５ｍｍ×５ｍｍの正方形の開口のフーリエ変換
を行った場合の中心でのピークとほぼ値が等しくなるの
で、画像中に５ｍｍ×５ｍｍに近い面積があることが判
る。これらの点と強度が瞬時に知り得るので、物体を構
成する平面の傾きとその近似的な面積を知ることがで
き、認識にかかる時間は大幅に減少し、高速な３次元物
体の認識が可能となる。
【００２０】ところで、上述の画像処理方法は有効な方
法であるが、得られる距離画像全体にわたってフーリエ
変換が行われているので、距離画像中に含まれる背景等
の認識対象以外の物体の情報が重ね合わさってしまい、
それらの除去等の処理が必要となる。
法であるが、得られる距離画像全体にわたってフーリエ
変換が行われているので、距離画像中に含まれる背景等
の認識対象以外の物体の情報が重ね合わさってしまい、
それらの除去等の処理が必要となる。
【００２１】また、得られる面積情報においても、測定
される光量は観測されている部分の正射影された面積で
あり、実際の表面積を求めるためには、各画素にわたっ
て得られる光量に対して補正する必要がある。実際の認
識の場合には、平面の傾きの情報だけで判断できるもの
が多いが、さらに高度な判断が必要とされる場合には、
これらの補正がなされた表面積の情報が必要である。こ
れらはソフトウエア的に補正することももちろん可能だ
が、それではこの部分において高速認識が妨げられてし
まう。
される光量は観測されている部分の正射影された面積で
あり、実際の表面積を求めるためには、各画素にわたっ
て得られる光量に対して補正する必要がある。実際の認
識の場合には、平面の傾きの情報だけで判断できるもの
が多いが、さらに高度な判断が必要とされる場合には、
これらの補正がなされた表面積の情報が必要である。こ
れらはソフトウエア的に補正することももちろん可能だ
が、それではこの部分において高速認識が妨げられてし
まう。
【００２２】そこで、別の本発明においては、得られた
距離画像中に含まれる特定の認識対象の物体を選択し、
また、それを構成する平面の傾きとその近似的な面積
を、他の情報と混在することなく、高精度で瞬時に検出
するようにする。
距離画像中に含まれる特定の認識対象の物体を選択し、
また、それを構成する平面の傾きとその近似的な面積
を、他の情報と混在することなく、高精度で瞬時に検出
するようにする。
【００２３】すなわち、図４の構成においては、距離画
像獲得手段１４０１で獲得された距離画像中に存在する
認識対象を構成する平面の傾きとその近似的な面積を、
背景や他の物体の情報を受けることなく高速に得ること
ができる。
像獲得手段１４０１で獲得された距離画像中に存在する
認識対象を構成する平面の傾きとその近似的な面積を、
背景や他の物体の情報を受けることなく高速に得ること
ができる。
【００２４】さらに、検出手段１４０７中に強度変調が
可能なフィルタリングを行うフィルタリング手段を含む
ように構成することにより、図４の装置で得られる傾き
と面積を示す画像の直前に、見え方とその実際の面積が
対応するように透過率が変化するフィルターを設けるの
で、高速な認識が可能となる。
可能なフィルタリングを行うフィルタリング手段を含む
ように構成することにより、図４の装置で得られる傾き
と面積を示す画像の直前に、見え方とその実際の面積が
対応するように透過率が変化するフィルターを設けるの
で、高速な認識が可能となる。
【００２５】具体的には、ｚ（ｘ，ｙ）＝ａｘ＋ｂｙ＋
ｃの平面が距離画像中に存在すれば、フーリエ変換レン
ズとして焦点点距離ｆのレンズを用いれば、検出面で法
線を示すベクトル成分の（ａ、ｂ）に比例した位置（ｆ
λａ／２π，ｆλｂ／２π）にピークが生じる。その際
に得られる光量は、観測している面の正射影された面積
に対応しており、これは実際の表面積の１／（ａ2 ＋ｂ
2 ＋１）1/2 倍になっている。そこで、透過率が（ａ2
＋ｂ2 ＋１）1/2 で変化するフィルター、つまり、ある
点（ｘ，ｙ）の位置に対して透過率が｛（２πｘ／ｆ
λ）2 ＋（２πｙ／ｆλ）2 ＋１｝1/2 で変化するフィ
ルターを検出面の直前に配置することで、正射影による
面積の補正を逐次計算する必要がなく、瞬時に表面積を
求めることができる。
ｃの平面が距離画像中に存在すれば、フーリエ変換レン
ズとして焦点点距離ｆのレンズを用いれば、検出面で法
線を示すベクトル成分の（ａ、ｂ）に比例した位置（ｆ
λａ／２π，ｆλｂ／２π）にピークが生じる。その際
に得られる光量は、観測している面の正射影された面積
に対応しており、これは実際の表面積の１／（ａ2 ＋ｂ
2 ＋１）1/2 倍になっている。そこで、透過率が（ａ2
＋ｂ2 ＋１）1/2 で変化するフィルター、つまり、ある
点（ｘ，ｙ）の位置に対して透過率が｛（２πｘ／ｆ
λ）2 ＋（２πｙ／ｆλ）2 ＋１｝1/2 で変化するフィ
ルターを検出面の直前に配置することで、正射影による
面積の補正を逐次計算する必要がなく、瞬時に表面積を
求めることができる。
【００２６】
【実施例】以下、本発明の画像処理方法及び画像処理装
置のいくつかの実施例について、図面を参照にして説明
する。 〔実施例１〕本発明の実施例１について、その構成を示
す図５を参照にして説明する。図１に示した距離画像獲
得手段４０１としては、レーザーレンジファインダー５
０２、レーザーレンジファイダー５０２の情報をコンピ
ュータ５０４に取り込むためのＡＤ変換器とメモリを組
み合せたものとしてフレームメモリ５０３、コンピュー
タ５０４で構成されており、表示手段４０２としては、
コンピュータ５０４の情報を伝達するためにＡＤ変換器
とメモリを組み合せたものとしてフレームメモリ５０
５、表示素子として電気アドレス型位相変調器、ここで
は具体的に、電気アドレス型位相変調液晶５０６で構成
され、検出手段４０４としては、スクリーン５０９、２
次元撮像素子として、具体的にＣＣＤカメラ５１０、フ
レームメモリ５１１、コンピュータ５１２で構成されて
いる。
置のいくつかの実施例について、図面を参照にして説明
する。 〔実施例１〕本発明の実施例１について、その構成を示
す図５を参照にして説明する。図１に示した距離画像獲
得手段４０１としては、レーザーレンジファインダー５
０２、レーザーレンジファイダー５０２の情報をコンピ
ュータ５０４に取り込むためのＡＤ変換器とメモリを組
み合せたものとしてフレームメモリ５０３、コンピュー
タ５０４で構成されており、表示手段４０２としては、
コンピュータ５０４の情報を伝達するためにＡＤ変換器
とメモリを組み合せたものとしてフレームメモリ５０
５、表示素子として電気アドレス型位相変調器、ここで
は具体的に、電気アドレス型位相変調液晶５０６で構成
され、検出手段４０４としては、スクリーン５０９、２
次元撮像素子として、具体的にＣＣＤカメラ５１０、フ
レームメモリ５１１、コンピュータ５１２で構成されて
いる。
【００２７】まず、レーザーレンジファインダー５０２
を用いて、認識対象物体５０１の距離情報を得る。さら
に、得られた距離情報をフレームメモリ５０３を通して
コンピュータ５０４で処理することで、認識対象物体５
０１の距離画像を得る。
を用いて、認識対象物体５０１の距離情報を得る。さら
に、得られた距離情報をフレームメモリ５０３を通して
コンピュータ５０４で処理することで、認識対象物体５
０１の距離画像を得る。
【００２８】次に、この得られた距離画像をフレームメ
モリ５０５を通し、電気アドレス型位相変調液晶５０６
に位相分布として表示する。この電気アドレス型変調液
晶５０６は、液晶の画素毎に入力される電気信号に応じ
て位相を変調することができ、位相の変調が簡単にでき
る装置である。つまり、コンピュータ５０４で得られる
距離画像の信号をフレームメモリ５０５を通し液晶５０
６に入力するだけで、距離の情報を−π〜πの位相とし
て表示することが可能になる。ここでは、画像中の最も
遠い距離のときに−π、最も近い距離のときにはπの位
相分布を与えるようにしている。この位相分布として表
示された画像を、レーザー発振器５２１から出射したレ
ーザー光５２２を集光レンズ５２３で集光し、その集光
レンズ５２３の後側焦点位置に置かれたピンホール５２
４を通過してきた光をコリメータレンズ５２５を用いて
形成した略平行なコヒーレント光５０７で読み出す。さ
らに、その透過光は、焦点距離ｆのフーリエ変換レンズ
５０８を経て、レンズ５０８の後側焦点の位置にフーリ
エ変換像を形成する。スクリーン５０９は、レンズ５０
８の後側焦点位置に配置されており、電気アドレス型位
相変調液晶５０６に表示されている画像のフーリエスペ
クトル像がスクリーン５０９上に形成され、この画像デ
ータをＣＣＤカメラ５１０で取り込む。
モリ５０５を通し、電気アドレス型位相変調液晶５０６
に位相分布として表示する。この電気アドレス型変調液
晶５０６は、液晶の画素毎に入力される電気信号に応じ
て位相を変調することができ、位相の変調が簡単にでき
る装置である。つまり、コンピュータ５０４で得られる
距離画像の信号をフレームメモリ５０５を通し液晶５０
６に入力するだけで、距離の情報を−π〜πの位相とし
て表示することが可能になる。ここでは、画像中の最も
遠い距離のときに−π、最も近い距離のときにはπの位
相分布を与えるようにしている。この位相分布として表
示された画像を、レーザー発振器５２１から出射したレ
ーザー光５２２を集光レンズ５２３で集光し、その集光
レンズ５２３の後側焦点位置に置かれたピンホール５２
４を通過してきた光をコリメータレンズ５２５を用いて
形成した略平行なコヒーレント光５０７で読み出す。さ
らに、その透過光は、焦点距離ｆのフーリエ変換レンズ
５０８を経て、レンズ５０８の後側焦点の位置にフーリ
エ変換像を形成する。スクリーン５０９は、レンズ５０
８の後側焦点位置に配置されており、電気アドレス型位
相変調液晶５０６に表示されている画像のフーリエスペ
クトル像がスクリーン５０９上に形成され、この画像デ
ータをＣＣＤカメラ５１０で取り込む。
【００２９】このＣＣＤカメラ５１０で得られたデータ
は、前述したように、電気アドレス型位相変調液晶５０
６に表示された位相分布ｅｘｐ（ｉｚ（ｘ，ｙ））のフ
ーリエ変換の２乗のフーリエスペクトル画像であるの
で、ｚ（ｘ，ｙ）を構成する平面の傾きを示す点に、そ
の面積に対応した強度のピークを生じる。したがって、
その位置と強度をフレームメモリ５１１を通してコンピ
ュータ５１２で検出すれば、電気アドレス型位相変調液
晶５０６に表示されている画像中の平面の方程式の傾き
とそのピーク値が判るので、距離画像中に含まれる平面
の方程式の傾きとその近似的な面積を瞬時に検出するこ
とができる。
は、前述したように、電気アドレス型位相変調液晶５０
６に表示された位相分布ｅｘｐ（ｉｚ（ｘ，ｙ））のフ
ーリエ変換の２乗のフーリエスペクトル画像であるの
で、ｚ（ｘ，ｙ）を構成する平面の傾きを示す点に、そ
の面積に対応した強度のピークを生じる。したがって、
その位置と強度をフレームメモリ５１１を通してコンピ
ュータ５１２で検出すれば、電気アドレス型位相変調液
晶５０６に表示されている画像中の平面の方程式の傾き
とそのピーク値が判るので、距離画像中に含まれる平面
の方程式の傾きとその近似的な面積を瞬時に検出するこ
とができる。
【００３０】〔実施例２〕次に、図６を参照にして、本
発明の実施例２を説明する。実施例１では、距離画像獲
得手段４０１として、高い精度の距離情報を得るため
に、特殊な装置であるレーザーレンジファインダー５０
２を用いたが、ここでは一般的な装置で実現するため
に、２つの２次元の撮像素子としてＣＣＤカメラ６０２
ａ、６０２ｂと、ＡＤ変換器とメモリを備えた装置とし
てここではフレームメモリ６０３ａ、６０３ｂと、コン
ピュータ６０４で構成する。さらに、実施例１では、装
置が簡略化できるように、画像表示手段４０２として、
フレームメモリ５０５と電気アドレス型位相変調液晶５
０６を用いたが、この実施例２では、入射する光の強度
に応じて位相を変調し、より細かな画像を表示すること
が可能な表示素子として、光アドレス型位相変調器、特
にここでは、光書き込み型位相変調液晶６０９を用い
て、フレームメモリ６０５、書き込み光６０７、透過型
液晶表示素子６０６、結像レンズ６０８で画像表示手段
４０２を構成した。検出手段４０４としては、実施例１
と同様で、スクリーン６１３、ＣＣＤカメラ６１４、フ
レームメモリ６１５、コンピュータ６１６で構成され
る。
発明の実施例２を説明する。実施例１では、距離画像獲
得手段４０１として、高い精度の距離情報を得るため
に、特殊な装置であるレーザーレンジファインダー５０
２を用いたが、ここでは一般的な装置で実現するため
に、２つの２次元の撮像素子としてＣＣＤカメラ６０２
ａ、６０２ｂと、ＡＤ変換器とメモリを備えた装置とし
てここではフレームメモリ６０３ａ、６０３ｂと、コン
ピュータ６０４で構成する。さらに、実施例１では、装
置が簡略化できるように、画像表示手段４０２として、
フレームメモリ５０５と電気アドレス型位相変調液晶５
０６を用いたが、この実施例２では、入射する光の強度
に応じて位相を変調し、より細かな画像を表示すること
が可能な表示素子として、光アドレス型位相変調器、特
にここでは、光書き込み型位相変調液晶６０９を用い
て、フレームメモリ６０５、書き込み光６０７、透過型
液晶表示素子６０６、結像レンズ６０８で画像表示手段
４０２を構成した。検出手段４０４としては、実施例１
と同様で、スクリーン６１３、ＣＣＤカメラ６１４、フ
レームメモリ６１５、コンピュータ６１６で構成され
る。
【００３１】始めに、認識対象の物体６０１を、２つの
画像間に適切な視差が生じるように、異なる位置に配置
されている２つのＣＣＤカメラ６０２ａ、６０２ｂで撮
影する。この２つのＣＣＤカメラにより撮影された２枚
の画像をフレームメモリ６０３ａ、６０４ｂを通してコ
ンピュータ６０４に入力する。このコンピュータ６０４
に入力した２枚の画像の間には視差を生じているので、
その２枚の画像の間の視差を用いて、物体６０１の奥行
きをコンピュータ６０４上でソフトウエアを用い計算
し、物体６０１に関する距離画像を得る。
画像間に適切な視差が生じるように、異なる位置に配置
されている２つのＣＣＤカメラ６０２ａ、６０２ｂで撮
影する。この２つのＣＣＤカメラにより撮影された２枚
の画像をフレームメモリ６０３ａ、６０４ｂを通してコ
ンピュータ６０４に入力する。このコンピュータ６０４
に入力した２枚の画像の間には視差を生じているので、
その２枚の画像の間の視差を用いて、物体６０１の奥行
きをコンピュータ６０４上でソフトウエアを用い計算
し、物体６０１に関する距離画像を得る。
【００３２】この獲得された距離画像データをフレーム
メモリ６０５を通して透過型液晶表示素子６０６に表示
し、この画像を書き込み光６０７で読み出し、結像レン
ズ６０８を通して光書き込み型位相変調液晶６０９に距
離画像を結像させ、光の強度として書き込む。光書き込
み型位相変調液晶６０９では、光の強度の最も強いとき
に−π、最も弱いときにπとなるように位相変調を行
う。したがって、光書き込み型位相変調器６０９に光の
強度として書き込まれた画像は、ビームスプリッター６
１０を透過してきた読み出し光６１１で位相の分布とし
て読み出される。読み出し光６１１によって読み出され
た光は、フーリエ変換レンズ６１２を通してレンズ６１
２の後側焦点面に置かれたスクリーン６１３に、読み出
された画像のフーリエスペクトル像を形成する。このフ
ーリエスペクトル像のデータをＣＣＤカメラ６１４で取
り込み、フレームメモリ６１５を介してコンピュータ６
１６で検出する。ここで検出される画像は、前述したよ
うに、光書き込み型位相変調液晶６０９に表示されてい
る画像中に含まれる平面の傾きを示す点に、その面積に
対応した強度のピークを持つので、距離画像中に含まれ
る平面の方程式の傾きを瞬時に検出することができる。
メモリ６０５を通して透過型液晶表示素子６０６に表示
し、この画像を書き込み光６０７で読み出し、結像レン
ズ６０８を通して光書き込み型位相変調液晶６０９に距
離画像を結像させ、光の強度として書き込む。光書き込
み型位相変調液晶６０９では、光の強度の最も強いとき
に−π、最も弱いときにπとなるように位相変調を行
う。したがって、光書き込み型位相変調器６０９に光の
強度として書き込まれた画像は、ビームスプリッター６
１０を透過してきた読み出し光６１１で位相の分布とし
て読み出される。読み出し光６１１によって読み出され
た光は、フーリエ変換レンズ６１２を通してレンズ６１
２の後側焦点面に置かれたスクリーン６１３に、読み出
された画像のフーリエスペクトル像を形成する。このフ
ーリエスペクトル像のデータをＣＣＤカメラ６１４で取
り込み、フレームメモリ６１５を介してコンピュータ６
１６で検出する。ここで検出される画像は、前述したよ
うに、光書き込み型位相変調液晶６０９に表示されてい
る画像中に含まれる平面の傾きを示す点に、その面積に
対応した強度のピークを持つので、距離画像中に含まれ
る平面の方程式の傾きを瞬時に検出することができる。
【００３３】また、実施例１及び２では、表示素子とし
て電気アドレス型位相変調液晶と光書込み型位相変調液
晶を示したが、これに限定されるものではなく、位相を
変調できるものなら何れでもよく、例えば、液晶やサー
モプラスチック、半導体等の素子を用いてももちろんよ
い。
て電気アドレス型位相変調液晶と光書込み型位相変調液
晶を示したが、これに限定されるものではなく、位相を
変調できるものなら何れでもよく、例えば、液晶やサー
モプラスチック、半導体等の素子を用いてももちろんよ
い。
【００３４】また、位相変調の範囲としては、現在入手
容易な位相変換素子の特性より−π〜πまでの情報に変
換したが、位相変換範囲がｎπ〜ｍπ（ｍ，ｎ：整数）
まで可能であれば、距離の変換範囲をｎπ〜ｍπの範囲
内に比例して対応するように変換しても同様の効果が得
られる。
容易な位相変換素子の特性より−π〜πまでの情報に変
換したが、位相変換範囲がｎπ〜ｍπ（ｍ，ｎ：整数）
まで可能であれば、距離の変換範囲をｎπ〜ｍπの範囲
内に比例して対応するように変換しても同様の効果が得
られる。
【００３５】さらに、例えば図７（ａ）に示すように、
距離の変換範囲がＤであり、それが０〜ｍπに対応する
と仮定する。これを、図７（ｂ）に示すように、ある小
さい距離ｄ毎に０〜２πに対応するようにすれば、位相
変換範囲が０〜２πまでの変換範囲内で、図７（ａ）と
同様の効果があるのは自明である。
距離の変換範囲がＤであり、それが０〜ｍπに対応する
と仮定する。これを、図７（ｂ）に示すように、ある小
さい距離ｄ毎に０〜２πに対応するようにすれば、位相
変換範囲が０〜２πまでの変換範囲内で、図７（ａ）と
同様の効果があるのは自明である。
【００３６】〔実施例３〕次に、図８を参照にして、本
発明の実施例３を説明する。上記実施例１、２では、画
像表示手段４０２の中の表示素子として、位相分布を表
示するために、位相変調型の液晶を用いたが、現状では
特殊な素子であるので、ここでは、より一般的に使用さ
れている強度変調型の空間光変調器、具体的に液晶用い
た例を示す。
発明の実施例３を説明する。上記実施例１、２では、画
像表示手段４０２の中の表示素子として、位相分布を表
示するために、位相変調型の液晶を用いたが、現状では
特殊な素子であるので、ここでは、より一般的に使用さ
れている強度変調型の空間光変調器、具体的に液晶用い
た例を示す。
【００３７】基本的な構成は実施例１と同じで、ここで
は、電気アドレス型位相変調型液晶５０６の代りとし
て、電気アドレス型強度変調型液晶７０６を使用する。
まず、実施例１と同様に、レーザーレンジファインダー
７０２を用いて認識対象物体７０１の距離情報を得る。
次に、その情報をフレームメモリ７０３を通して、コン
ピュータ７０４で認識対象物体７０１の距離画像を得
る。さらに、コンピュータ７０４内でこの距離画像ｚ
（ｘ，ｙ）をもとに、読み出し光７０７により読み出さ
れた光の中の１つがｅｘｐ（ｉｚ（ｘ，ｙ））となるよ
うに、計算機ホログラムを作成する。一例として、図９
に示す座標系（ｘ，ｙ，ｚ）において、ｚ＝０の平面７
３３に対して、波面Ｒ（ｘ，ｙ）７３１を仮定し、平面
７３３でその波面７３１と位相分布ｅｘｐ（ｉｚ（ｘ，
ｙ））７３２との干渉縞 Ｌ（ｘ，ｙ）＝｜ｅiz(x,y) ＋Ｒ（ｘ，ｙ）｜2 を計算して計算機ホログラムＬ（ｘ，ｙ）を求めればよ
い。この計算機ホログラムをフレームメモリ７０５を通
して電気アドレス型強度変調液晶７０６に表示する。こ
の際に、読み出し光７０７として、ここでは上記で仮定
した波面Ｒ（ｘ，ｙ）を用いて読み出す。このようにす
れば、その計算機ホログラムより読み出された光の中で
ｅｘｐ（ｉｚ（ｘ，ｙ））の波面を持つものが存在す
る。そのｅｘｐ（ｉｚ（ｘ，ｙ））の波面についてのフ
ーリエ変換をフーリエ変換レンズ７０８を用いて行い、
スクリーン７０９上に形成されるフーリエスペクトル像
をＣＣＤカメラ７１０で取り込み、フレームメモリ７１
１を介してコンピュータ７１２で検出する。このフーリ
エスペトクトル像は、前述したものと同様に、認識対象
物体７０１を構成する平面の傾きとその近似的な面積を
示す画像となり、実施例１、２と同様の効果が得られ
る。
は、電気アドレス型位相変調型液晶５０６の代りとし
て、電気アドレス型強度変調型液晶７０６を使用する。
まず、実施例１と同様に、レーザーレンジファインダー
７０２を用いて認識対象物体７０１の距離情報を得る。
次に、その情報をフレームメモリ７０３を通して、コン
ピュータ７０４で認識対象物体７０１の距離画像を得
る。さらに、コンピュータ７０４内でこの距離画像ｚ
（ｘ，ｙ）をもとに、読み出し光７０７により読み出さ
れた光の中の１つがｅｘｐ（ｉｚ（ｘ，ｙ））となるよ
うに、計算機ホログラムを作成する。一例として、図９
に示す座標系（ｘ，ｙ，ｚ）において、ｚ＝０の平面７
３３に対して、波面Ｒ（ｘ，ｙ）７３１を仮定し、平面
７３３でその波面７３１と位相分布ｅｘｐ（ｉｚ（ｘ，
ｙ））７３２との干渉縞 Ｌ（ｘ，ｙ）＝｜ｅiz(x,y) ＋Ｒ（ｘ，ｙ）｜2 を計算して計算機ホログラムＬ（ｘ，ｙ）を求めればよ
い。この計算機ホログラムをフレームメモリ７０５を通
して電気アドレス型強度変調液晶７０６に表示する。こ
の際に、読み出し光７０７として、ここでは上記で仮定
した波面Ｒ（ｘ，ｙ）を用いて読み出す。このようにす
れば、その計算機ホログラムより読み出された光の中で
ｅｘｐ（ｉｚ（ｘ，ｙ））の波面を持つものが存在す
る。そのｅｘｐ（ｉｚ（ｘ，ｙ））の波面についてのフ
ーリエ変換をフーリエ変換レンズ７０８を用いて行い、
スクリーン７０９上に形成されるフーリエスペクトル像
をＣＣＤカメラ７１０で取り込み、フレームメモリ７１
１を介してコンピュータ７１２で検出する。このフーリ
エスペトクトル像は、前述したものと同様に、認識対象
物体７０１を構成する平面の傾きとその近似的な面積を
示す画像となり、実施例１、２と同様の効果が得られ
る。
【００３８】以上では、距離画像獲得手段４０１とし
て、ＣＣＤカメラ２個を用いた場合とレーザーレンジフ
ァインダーを用いた場合を示したが、速度は遅くなる
が、ＣＣＤカメラ１個を用いて異なる位置より撮影し、
それより得られる２枚の画像より距離画像を獲得する方
法もある。また、認識対称物体が時間と共に移動してい
る場合に、固定されたＣＣＤカメラ１個であるサンプル
時間で２度撮影すれば、その２枚の画像より距離画像を
求めることもできる。
て、ＣＣＤカメラ２個を用いた場合とレーザーレンジフ
ァインダーを用いた場合を示したが、速度は遅くなる
が、ＣＣＤカメラ１個を用いて異なる位置より撮影し、
それより得られる２枚の画像より距離画像を獲得する方
法もある。また、認識対称物体が時間と共に移動してい
る場合に、固定されたＣＣＤカメラ１個であるサンプル
時間で２度撮影すれば、その２枚の画像より距離画像を
求めることもできる。
【００３９】また、実施例３では、表示素子として電気
アドレス型強度変調液晶を示したが、光書込み型強度変
調液晶や、結晶や、サーモプラスチック、半導体等の素
子を用いても同様のことが実現できる。さらに、ここま
では、２次元の撮像素子として、ＣＣＤカメラを用いた
例を示したが、撮像管を用いたものや、他の固体撮像素
子を用いてもよい。
アドレス型強度変調液晶を示したが、光書込み型強度変
調液晶や、結晶や、サーモプラスチック、半導体等の素
子を用いても同様のことが実現できる。さらに、ここま
では、２次元の撮像素子として、ＣＣＤカメラを用いた
例を示したが、撮像管を用いたものや、他の固体撮像素
子を用いてもよい。
【００４０】〔実施例４〕次に、以上のようにして得ら
れた画像を用いた認識装置についての実施例を示す。第
一に、上記手法を用いて得られた画像情報は、前述した
拡張ガウス球をＺ＝−１の平面に投影した画像に類似す
るデータとなり得るので、これまでの照合方法と同様な
方法をコンピュータ上でソフトウエアを用いて実現する
ことが可能である。
れた画像を用いた認識装置についての実施例を示す。第
一に、上記手法を用いて得られた画像情報は、前述した
拡張ガウス球をＺ＝−１の平面に投影した画像に類似す
るデータとなり得るので、これまでの照合方法と同様な
方法をコンピュータ上でソフトウエアを用いて実現する
ことが可能である。
【００４１】図１０のブロック図を用いて具体例を示
す。基本的には、参照すべき物体の情報を記録する段階
と、認識すべき物体の情報と参照物体の情報との比較の
２つの段階に分かれており、参照物体の情報を記録する
段階の情報の流れを図１０に破線で、比較する段階の情
報の流れを実線で示す。まず、記録段階として、予め参
照する色々な物体を色々な姿勢や角度から見た場合につ
いて、上記手法を用いて変換された画像１００１を求め
ておく。それらの画像をコンピュータのメモリ１００２
上に蓄えておく。次に、比較段階として、認識対称の物
体についても同様の装置により、同様の手法で距離画像
を変換する。その変換された画像１００１とメモリ１０
０２上に蓄えられた画像を比較手段１００３で、それら
の画素毎の差の２乗を計算し、その総和を計算すること
で、２つの画像間の違いを求める。もし、２つの画像が
等しいかもしくは似たものであれば、その総和は０に近
くなり、２つの画像が等しいことが判り、認識対象の物
体がどの画像であるかが判り、結果を出力する。
す。基本的には、参照すべき物体の情報を記録する段階
と、認識すべき物体の情報と参照物体の情報との比較の
２つの段階に分かれており、参照物体の情報を記録する
段階の情報の流れを図１０に破線で、比較する段階の情
報の流れを実線で示す。まず、記録段階として、予め参
照する色々な物体を色々な姿勢や角度から見た場合につ
いて、上記手法を用いて変換された画像１００１を求め
ておく。それらの画像をコンピュータのメモリ１００２
上に蓄えておく。次に、比較段階として、認識対称の物
体についても同様の装置により、同様の手法で距離画像
を変換する。その変換された画像１００１とメモリ１０
０２上に蓄えられた画像を比較手段１００３で、それら
の画素毎の差の２乗を計算し、その総和を計算すること
で、２つの画像間の違いを求める。もし、２つの画像が
等しいかもしくは似たものであれば、その総和は０に近
くなり、２つの画像が等しいことが判り、認識対象の物
体がどの画像であるかが判り、結果を出力する。
【００４２】また、比較手段１００３において、最小２
乗の和ではなく、２つの画像間の相関値を用いて比較す
る方法も可能である。もし、２つの画像が等しければ、
その相関値は他のものとの相関値より大きな値となり、
どの画像と等しいかが判る。この画像間の相関演算は、
光学的に実現することも可能で、例えばジョイントトラ
ンスフォームコリレーションと呼ばれる手法があり、フ
ーリエ変換を２度行うことで実現することができる。具
体的には、図１１に示すようなフーリエ変換光学系を用
いる。
乗の和ではなく、２つの画像間の相関値を用いて比較す
る方法も可能である。もし、２つの画像が等しければ、
その相関値は他のものとの相関値より大きな値となり、
どの画像と等しいかが判る。この画像間の相関演算は、
光学的に実現することも可能で、例えばジョイントトラ
ンスフォームコリレーションと呼ばれる手法があり、フ
ーリエ変換を２度行うことで実現することができる。具
体的には、図１１に示すようなフーリエ変換光学系を用
いる。
【００４３】まず、上記手法により得られた画像１００
１と予めメモリ１００２に蓄えておいた参照する画像と
を、コンピュータ８０１で電気アドレス型振幅変調液晶
８０４上に、それぞれ原点が（ｘ１，ｙ１），（ｘ２，
ｙ２）（ただし、ｘ１≠ｘ２，ｙ１≠ｙ２）上になるよ
うに、同時に表示できるようにし、フレームメモリ８０
２を通して電気アドレス型振幅変調液晶８０４に表示す
る。この認識対象の画像と参照する画像を同時に表示し
た画像を読み出し光８０３で読み出し、フーリエ変換レ
ンズ８０５を経ることでその後側焦点位置に配置された
スクリーン８０６上にフーリエスペクトル像を得る。次
に、その画像をＣＣＤカメラ８０７で撮影し、フレーム
メモリ８０８を経ることで、電気アドレス型位相変調液
晶８０４に得られたフーリエスペクトル画像を表示す
る。このフーリエスペクトル画像を同様な手法でさらに
フーリエ変換することで、スクリーン８０６上の（ｘ１
−ｘ２，ｙ１−ｙ２），（−ｘ１＋ｘ２，−ｙ１＋ｙ
２）を中心として２つの画像の相関演算を示す画像を得
ることが可能となる。なお、電気アドレス型振幅変調液
晶８０４に２つだけの画像でなく複数の画像を表示する
ことによって、複数の画像との相関演算を瞬時に行うこ
とができ、さらに高速な認識が可能となる。
１と予めメモリ１００２に蓄えておいた参照する画像と
を、コンピュータ８０１で電気アドレス型振幅変調液晶
８０４上に、それぞれ原点が（ｘ１，ｙ１），（ｘ２，
ｙ２）（ただし、ｘ１≠ｘ２，ｙ１≠ｙ２）上になるよ
うに、同時に表示できるようにし、フレームメモリ８０
２を通して電気アドレス型振幅変調液晶８０４に表示す
る。この認識対象の画像と参照する画像を同時に表示し
た画像を読み出し光８０３で読み出し、フーリエ変換レ
ンズ８０５を経ることでその後側焦点位置に配置された
スクリーン８０６上にフーリエスペクトル像を得る。次
に、その画像をＣＣＤカメラ８０７で撮影し、フレーム
メモリ８０８を経ることで、電気アドレス型位相変調液
晶８０４に得られたフーリエスペクトル画像を表示す
る。このフーリエスペクトル画像を同様な手法でさらに
フーリエ変換することで、スクリーン８０６上の（ｘ１
−ｘ２，ｙ１−ｙ２），（−ｘ１＋ｘ２，−ｙ１＋ｙ
２）を中心として２つの画像の相関演算を示す画像を得
ることが可能となる。なお、電気アドレス型振幅変調液
晶８０４に２つだけの画像でなく複数の画像を表示する
ことによって、複数の画像との相関演算を瞬時に行うこ
とができ、さらに高速な認識が可能となる。
【００４４】〔実施例５〕次に、図１２のブロック図を
用いて、参照する画像を大きく減らすために、拡張ガウ
ス球の特性を使った方法を示す。ここでも、参照物体の
情報を記録する段階と、認識対象物体の情報と参照物体
の情報の比較の２つの段階に分かれており、参照物体の
情報を記録する段階の情報の流れを図中に破線で、比較
する段階の情報の流れを実線で示す。まずは記録段階と
して、前述したように、参照物体について、その距離画
像に上記変換を施した画像１１０１から、従来例で示し
た一次のモーメントや二次のモーメントをモーメント検
出器１１０２で求め、二次モーメントの最小の軸を特定
した軸Ｌと一致するように、回転手段１１０８でその画
像を回転させる。その回転させた画像とその画像に関す
る一次モーメントをメモリ１１０３に対して多数記録し
ておく。
用いて、参照する画像を大きく減らすために、拡張ガウ
ス球の特性を使った方法を示す。ここでも、参照物体の
情報を記録する段階と、認識対象物体の情報と参照物体
の情報の比較の２つの段階に分かれており、参照物体の
情報を記録する段階の情報の流れを図中に破線で、比較
する段階の情報の流れを実線で示す。まずは記録段階と
して、前述したように、参照物体について、その距離画
像に上記変換を施した画像１１０１から、従来例で示し
た一次のモーメントや二次のモーメントをモーメント検
出器１１０２で求め、二次モーメントの最小の軸を特定
した軸Ｌと一致するように、回転手段１１０８でその画
像を回転させる。その回転させた画像とその画像に関す
る一次モーメントをメモリ１１０３に対して多数記録し
ておく。
【００４５】次に、比較段階として、上記手法により、
認識対象の物体の変換画像１１０１を得て、次にモーメ
ント検出器１１０２で一次のモーメントと二次のモーメ
ントを求める。次に、予めメモリ１１０３に用意してあ
る参照する画像の一次モーメントとモーメント比較手段
１１０４で比較し、その差があるしきい値以上の参照物
体についての比較対象の画像を選択手段１１０５で選択
する。さらに、モーメント検出１１０２で求めた二次モ
ーメントが最小となる軸を特定した軸Ｌと等しくなるよ
うに、画像を回転手段１１０６で回転し、その回転した
画像と比較対象としてあげられた画像とを比較する。こ
の比較は、比較手段１１０７で実施例４であげられた最
小２乗の総和や相関演算を行い、実行する。
認識対象の物体の変換画像１１０１を得て、次にモーメ
ント検出器１１０２で一次のモーメントと二次のモーメ
ントを求める。次に、予めメモリ１１０３に用意してあ
る参照する画像の一次モーメントとモーメント比較手段
１１０４で比較し、その差があるしきい値以上の参照物
体についての比較対象の画像を選択手段１１０５で選択
する。さらに、モーメント検出１１０２で求めた二次モ
ーメントが最小となる軸を特定した軸Ｌと等しくなるよ
うに、画像を回転手段１１０６で回転し、その回転した
画像と比較対象としてあげられた画像とを比較する。こ
の比較は、比較手段１１０７で実施例４であげられた最
小２乗の総和や相関演算を行い、実行する。
【００４６】〔実施例６〕次に、３層構造のバックプロ
パゲーション型のニューラルネットを用いた認識装置の
例を示す。図１３に示すように、例えば、上記手法によ
って検出手段４０４によって得られた画像の画素それぞ
れの画素値をニューラルネットの入力層１２０１への入
力値とする。このバックプロパゲーションモデルでは、
まず、学習によりニューラルネットの各層間のシナプス
荷重を決定することが必要となる。これは、参照とする
物体を上記手法を用いて変換し、その結果、検出手段４
０４で得られた画像の画素値をニューラルネットの入力
層１２０１のニューロンに順次入力し、この際、ニュー
ラルネットの出力層１２０３のニューロンの発火が認識
すべき物体に対して選択的に行われるように、逆伝播学
習則を用いて各層間のシナプス荷重を固定すればよい。
具体的には、特定の物体Ａをある方向である姿勢で観測
した場合の距離画像を入力した際に、出力層１２０３で
は特定のニューロン１２０４が発火するように、種々の
物体について逆伝播学習則を用いて学習する。次に、認
識の際には、認識すべき物体に対する傾きとその面積を
示す画像を上記手法で得て、さらにバックプロパゲーシ
ョンモデルの入力層１２０１に入力し、ニューラルネッ
トの出力層１２０３内のニューロンの発火の状態の中で
最も発火しているニューロンを検出すれば、そのニュー
ロンに対応する物体であることが判る。また、ニューラ
ルネットとしてバックプロパゲーションを用いる場合の
原理を述べたが、ホップフィールド型のニューラルネッ
トを用いても、実現可能なことは明らかである。
パゲーション型のニューラルネットを用いた認識装置の
例を示す。図１３に示すように、例えば、上記手法によ
って検出手段４０４によって得られた画像の画素それぞ
れの画素値をニューラルネットの入力層１２０１への入
力値とする。このバックプロパゲーションモデルでは、
まず、学習によりニューラルネットの各層間のシナプス
荷重を決定することが必要となる。これは、参照とする
物体を上記手法を用いて変換し、その結果、検出手段４
０４で得られた画像の画素値をニューラルネットの入力
層１２０１のニューロンに順次入力し、この際、ニュー
ラルネットの出力層１２０３のニューロンの発火が認識
すべき物体に対して選択的に行われるように、逆伝播学
習則を用いて各層間のシナプス荷重を固定すればよい。
具体的には、特定の物体Ａをある方向である姿勢で観測
した場合の距離画像を入力した際に、出力層１２０３で
は特定のニューロン１２０４が発火するように、種々の
物体について逆伝播学習則を用いて学習する。次に、認
識の際には、認識すべき物体に対する傾きとその面積を
示す画像を上記手法で得て、さらにバックプロパゲーシ
ョンモデルの入力層１２０１に入力し、ニューラルネッ
トの出力層１２０３内のニューロンの発火の状態の中で
最も発火しているニューロンを検出すれば、そのニュー
ロンに対応する物体であることが判る。また、ニューラ
ルネットとしてバックプロパゲーションを用いる場合の
原理を述べたが、ホップフィールド型のニューラルネッ
トを用いても、実現可能なことは明らかである。
【００４７】〔実施例７〕次に、別の本発明の実施例を
図１４を参照にして説明する。この実施例では、図４に
示した物体情報獲得手段１４０３は距離画像獲得手段１
４０１だけで、ここでは、レーザーレンジファインダー
１５０２、レーザーレンジファインダー１５０２の情報
をコンピュータ１５０４に取り込むためのＡＤ変換器と
メモリを組み合わせたものとしてフレームメモリ１５０
３、及び、コンピュータ１５０４で構成されており、第
１画像表示手段１４０２としては、コンピュータ１５０
４の情報を伝達するためにＡＤ変換器とメモリを組み合
わせたものとしてフレームメモリ１５０５、表示素子１
５０６として位相変調型の電気アドレス型空間光変調器
（以下、ＳＬＭと呼ぶ。））、ここでは液晶製のＳＬＭ
で構成される。また、領域抽出手段１４０４としては、
コンピュータ１５０４上でソフトウエアを用いて行い、
第２画像表示手段１４０５としては、コンピュータ１５
０４の情報を伝達するためにＡＤ変換器とメモリを組み
合わせたものとしてフレームメモリ１５０７、表示素子
とし強度変調型の電気アドレス型ＳＬＭ１５０８、ここ
では 液晶製のＳＬＭで構成される。検出手段１４０７
としては、フィルター１５２１、スクリーン１５２２、
２次元撮像素子１５３０、ここでは具体的にＣＣＤカメ
ラ、さらにフレームメモリ１５３１で構成されている。
図１４を参照にして説明する。この実施例では、図４に
示した物体情報獲得手段１４０３は距離画像獲得手段１
４０１だけで、ここでは、レーザーレンジファインダー
１５０２、レーザーレンジファインダー１５０２の情報
をコンピュータ１５０４に取り込むためのＡＤ変換器と
メモリを組み合わせたものとしてフレームメモリ１５０
３、及び、コンピュータ１５０４で構成されており、第
１画像表示手段１４０２としては、コンピュータ１５０
４の情報を伝達するためにＡＤ変換器とメモリを組み合
わせたものとしてフレームメモリ１５０５、表示素子１
５０６として位相変調型の電気アドレス型空間光変調器
（以下、ＳＬＭと呼ぶ。））、ここでは液晶製のＳＬＭ
で構成される。また、領域抽出手段１４０４としては、
コンピュータ１５０４上でソフトウエアを用いて行い、
第２画像表示手段１４０５としては、コンピュータ１５
０４の情報を伝達するためにＡＤ変換器とメモリを組み
合わせたものとしてフレームメモリ１５０７、表示素子
とし強度変調型の電気アドレス型ＳＬＭ１５０８、ここ
では 液晶製のＳＬＭで構成される。検出手段１４０７
としては、フィルター１５２１、スクリーン１５２２、
２次元撮像素子１５３０、ここでは具体的にＣＣＤカメ
ラ、さらにフレームメモリ１５３１で構成されている。
【００４８】まず、レーザーレンジファインダー１５０
２を用いて、認識対象物体１５０１の距離情報を得る。
さらに、この距離情報をフレームメモリ１５０３を通し
てコンピュータ１５０４で処理することで、認識対象物
体１５０１の距離画像を得る。
２を用いて、認識対象物体１５０１の距離情報を得る。
さらに、この距離情報をフレームメモリ１５０３を通し
てコンピュータ１５０４で処理することで、認識対象物
体１５０１の距離画像を得る。
【００４９】次に、この得られた距離画像をフレームメ
モリ１５０５を通し、ＳＬＭ１５０６に位相分布として
表示する。このＳＬＭ１５０６は、液晶製の電気アドレ
ス型位相変調器であるため、液晶の画素毎に入力される
電気信号に応じて位相を変調することができ、位相の変
調が簡単にできる装置である。つまり、コンピュータ１
５０４で得られる距離画像の信号をフレームメモリ１５
０５を通し液晶に入力するだけで、距離の情報を−π〜
πの位相として表示することが可能になる。ここでは、
画像中の最も遠い距離のときに−π、最も近い距離のと
きにはπの位相分布を与えるようにしている。
モリ１５０５を通し、ＳＬＭ１５０６に位相分布として
表示する。このＳＬＭ１５０６は、液晶製の電気アドレ
ス型位相変調器であるため、液晶の画素毎に入力される
電気信号に応じて位相を変調することができ、位相の変
調が簡単にできる装置である。つまり、コンピュータ１
５０４で得られる距離画像の信号をフレームメモリ１５
０５を通し液晶に入力するだけで、距離の情報を−π〜
πの位相として表示することが可能になる。ここでは、
画像中の最も遠い距離のときに−π、最も近い距離のと
きにはπの位相分布を与えるようにしている。
【００５０】次に、３次元情報としてレーザーレンジフ
ァインダー１５０２より得られた距離画像を用い、コン
ピュータ１５０４でまず領域分割を行う。
ァインダー１５０２より得られた距離画像を用い、コン
ピュータ１５０４でまず領域分割を行う。
【００５１】ここでは、重みテーブルとの積和演算によ
り空間フィルタリングを行い、画像のエッジを求めるこ
とで領域分割を行う。重みテーブルは、ここでは３×３
のマトリックスからなり、フィルタリングは、重みテー
ブルの成分をＷ（ｉ，ｊ）、フィルタリングを行う画像
をＰ（ｘ，ｙ）とすると、各画素に対して、 の計算を行う。ここでは、フィルターに用いる重みテー
ブルとして、図１５（ａ）に示すラプラシアンのテーブ
ルを用いる。ラプラシアンは、画像の二回微分を求める
もであるので、距離画像におけるジャンプエッジと呼ば
れる濃度値がジャンプ状に変化する領域の境界を求め
る。この領域の境界線は、認識対象物体と背景との境界
であり、このエッジに囲まれた領域が認識対象物体の存
在する領域であると言える。また、このラプラシアンの
オペレータにより得られたエッジ情報では１つの領域を
特定できない場合には、次に、図１５（ｂ）に示すソー
ベルのオペレータと呼ばれる演算を画像全体にわたって
施すことで、傾きが不連続に変化する境界も検出する。
ソーベルのオペレータは、図中に示すように、２つの重
みテーブルを作用させてそれぞれの絶対値を求め、それ
らを足し合わせるものである。ラプラシアンを用いて得
られた境界線をソーベルのオペレータで得られた境界線
を用いてつなぎ合わせることで領域分割を行い、さらに
分割された領域にりある特定の領域を定めることがで
き、その領域を抽出する。
り空間フィルタリングを行い、画像のエッジを求めるこ
とで領域分割を行う。重みテーブルは、ここでは３×３
のマトリックスからなり、フィルタリングは、重みテー
ブルの成分をＷ（ｉ，ｊ）、フィルタリングを行う画像
をＰ（ｘ，ｙ）とすると、各画素に対して、 の計算を行う。ここでは、フィルターに用いる重みテー
ブルとして、図１５（ａ）に示すラプラシアンのテーブ
ルを用いる。ラプラシアンは、画像の二回微分を求める
もであるので、距離画像におけるジャンプエッジと呼ば
れる濃度値がジャンプ状に変化する領域の境界を求め
る。この領域の境界線は、認識対象物体と背景との境界
であり、このエッジに囲まれた領域が認識対象物体の存
在する領域であると言える。また、このラプラシアンの
オペレータにより得られたエッジ情報では１つの領域を
特定できない場合には、次に、図１５（ｂ）に示すソー
ベルのオペレータと呼ばれる演算を画像全体にわたって
施すことで、傾きが不連続に変化する境界も検出する。
ソーベルのオペレータは、図中に示すように、２つの重
みテーブルを作用させてそれぞれの絶対値を求め、それ
らを足し合わせるものである。ラプラシアンを用いて得
られた境界線をソーベルのオペレータで得られた境界線
を用いてつなぎ合わせることで領域分割を行い、さらに
分割された領域にりある特定の領域を定めることがで
き、その領域を抽出する。
【００５２】この抽出された領域を開口とするパターン
をコンピュータ１５０４で作成し、フレームメモリ１５
０７を通して電気アドレス型で強度変調型の透過型のＳ
ＬＭ１５０８に表示することで、抽出された領域の開口
内は光が透過し、その他はほとんど光の透過がないよう
にする。
をコンピュータ１５０４で作成し、フレームメモリ１５
０７を通して電気アドレス型で強度変調型の透過型のＳ
ＬＭ１５０８に表示することで、抽出された領域の開口
内は光が透過し、その他はほとんど光の透過がないよう
にする。
【００５３】これらのＳＬＭ１５０８、１５０６に表示
されたパターンを、まず、コヒーレント光源として種々
のものが考えられるが、ここではヘリウムネオンレーザ
ー光源１５１０から射出したレーザー光１５１１をレン
ズ１５１２で集光し、その集光レンズ１５１２の後側焦
点位置に置かれたピンホール１５１３を通過してきた光
をコリメータレンズ１５１４を用いて形成した略平行な
コヒーレント光１５１５で読み出す。
されたパターンを、まず、コヒーレント光源として種々
のものが考えられるが、ここではヘリウムネオンレーザ
ー光源１５１０から射出したレーザー光１５１１をレン
ズ１５１２で集光し、その集光レンズ１５１２の後側焦
点位置に置かれたピンホール１５１３を通過してきた光
をコリメータレンズ１５１４を用いて形成した略平行な
コヒーレント光１５１５で読み出す。
【００５４】まず、ＳＬＭ１５０８に入射した光は、Ｓ
ＬＭ１５０８に表示してある認識対象を開口としたパタ
ーンを読み出し、認識対象が存在する領域のみの光が次
のＳＬＭ１５０６に入射される。さらに、認識対象物体
の領域を読み出した入射光は、ＳＬＭ１５０６に表示し
てある距離画像を位相分布として表現した画像の中で認
識対象が存在する領域のみを読み出し、これら２つの画
像を読み出した光は、焦点距離ｆのフーリエ変換レンズ
１５２０を経て、レンズ１５２０の後側焦点の位置に配
置されたスクリーン１５２２上に、フィルター１５２１
を通過してフーリエ変換像を形成する。スクリーン１５
２２上に形成される画像をＣＣＤカメラ１５３０で撮影
し、フレームメモリ１５３１を通してコンピュータ１５
３２で取り込む。
ＬＭ１５０８に表示してある認識対象を開口としたパタ
ーンを読み出し、認識対象が存在する領域のみの光が次
のＳＬＭ１５０６に入射される。さらに、認識対象物体
の領域を読み出した入射光は、ＳＬＭ１５０６に表示し
てある距離画像を位相分布として表現した画像の中で認
識対象が存在する領域のみを読み出し、これら２つの画
像を読み出した光は、焦点距離ｆのフーリエ変換レンズ
１５２０を経て、レンズ１５２０の後側焦点の位置に配
置されたスクリーン１５２２上に、フィルター１５２１
を通過してフーリエ変換像を形成する。スクリーン１５
２２上に形成される画像をＣＣＤカメラ１５３０で撮影
し、フレームメモリ１５３１を通してコンピュータ１５
３２で取り込む。
【００５５】このＣＣＤカメラ１５３０で得られたデー
タは、ＳＬＭ１５０８が示す開口領域内でＳＬＭ１５０
６に表示された位相分布ｅｘｐ（ｉｚ（ｘ，ｙ））のフ
ーリエ変換の２乗のフーリエスペクトル画像であるの
で、ＳＬＭ１５０８に示された認識対象物体を構成する
平面の傾きを示す点にその面積に対応したピークを生じ
る。よって、その位置と強度をフレームメモリ１５３１
を通しコンピュータ１５３２で検出すれば、認識対象物
体を構成する各平面の方程式の傾きと近似的な面積を瞬
時に検出することができる。
タは、ＳＬＭ１５０８が示す開口領域内でＳＬＭ１５０
６に表示された位相分布ｅｘｐ（ｉｚ（ｘ，ｙ））のフ
ーリエ変換の２乗のフーリエスペクトル画像であるの
で、ＳＬＭ１５０８に示された認識対象物体を構成する
平面の傾きを示す点にその面積に対応したピークを生じ
る。よって、その位置と強度をフレームメモリ１５３１
を通しコンピュータ１５３２で検出すれば、認識対象物
体を構成する各平面の方程式の傾きと近似的な面積を瞬
時に検出することができる。
【００５６】フィルター１５２１としては、前述したよ
うに、位置（ｘ，ｙ）に対して｛（２πｘ／ｆλ）2 ＋
（２πｙ／ｆλ）2 ＋１｝1/2 で透過率が変化するよう
にフィルムにパターンを書き込んで作製する。このフィ
ルター１５２１を配置しておけば、観測される見かけ上
の面積が実際の面積に対応するようにフィルタリングが
行え、実際に逐次補正することなく光量が面積と対応し
ている。
うに、位置（ｘ，ｙ）に対して｛（２πｘ／ｆλ）2 ＋
（２πｙ／ｆλ）2 ＋１｝1/2 で透過率が変化するよう
にフィルムにパターンを書き込んで作製する。このフィ
ルター１５２１を配置しておけば、観測される見かけ上
の面積が実際の面積に対応するようにフィルタリングが
行え、実際に逐次補正することなく光量が面積と対応し
ている。
【００５７】〔実施例８〕次に、図１６を参照にして別
の本発明の第２の実施例について説明する。実施例７で
は、物体情報獲得手段１４０３としての距離画像獲得手
段１４０１では、高い精度の情報を得るために特殊な装
置であるレーザーレンジファインダー１５０２を用いた
が、ここでは、一般的な装置で実現するために、２つの
２次元の撮像素子としてＣＣＤカメラ１６０１、１６０
２と、ＡＤ変換器とメモリを備えた装置としここではフ
レームメモリ１６０３、１６０４と、コンピュータ１６
０５とで構成した。さらに、実施例７では、装置が簡略
化できるように第１画像表示手段１４０２では電気アド
レス型位相変調液晶１５０６を用いたが、実施例８で
は、入射する光の強度に応じて位相を変調し、より細か
な画素を表示することが可能な表示素子として、位相変
調型の反射型の光アドレス型ＳＬＭ１６２６、特にここ
では液晶製のＳＬＭを用いるとし、フレームメモリ１６
０６、書き込み光１６２３、強度変調型の電気アドレス
型の透過型ＳＬＭ１６０８として液晶製のＳＬＭ、結像
レンズ１６２５で構成した。その他の構成は、実施例７
と基本的に同様の構成である。
の本発明の第２の実施例について説明する。実施例７で
は、物体情報獲得手段１４０３としての距離画像獲得手
段１４０１では、高い精度の情報を得るために特殊な装
置であるレーザーレンジファインダー１５０２を用いた
が、ここでは、一般的な装置で実現するために、２つの
２次元の撮像素子としてＣＣＤカメラ１６０１、１６０
２と、ＡＤ変換器とメモリを備えた装置としここではフ
レームメモリ１６０３、１６０４と、コンピュータ１６
０５とで構成した。さらに、実施例７では、装置が簡略
化できるように第１画像表示手段１４０２では電気アド
レス型位相変調液晶１５０６を用いたが、実施例８で
は、入射する光の強度に応じて位相を変調し、より細か
な画素を表示することが可能な表示素子として、位相変
調型の反射型の光アドレス型ＳＬＭ１６２６、特にここ
では液晶製のＳＬＭを用いるとし、フレームメモリ１６
０６、書き込み光１６２３、強度変調型の電気アドレス
型の透過型ＳＬＭ１６０８として液晶製のＳＬＭ、結像
レンズ１６２５で構成した。その他の構成は、実施例７
と基本的に同様の構成である。
【００５８】始めに、認識対象の物体１５０１を、２つ
の画像間に適切な視差が生じるように異なる位置に配置
されている２つのＣＣＤカメラ１６０１、１６０２で撮
影する。この２つのＣＣＤカメラにより撮影された２枚
の画像をフレームメモリ１６０３、１６０４を通してコ
ンピュータ１６０５に入力する。このコンピュータ１６
０５に入力した２枚の画像の間には視差を生じているの
で、その２枚の画像の間の視差を用いて奥行きをコンピ
ュータ１６０５上でソフトウエアを用いて計算し、物体
１５０１に関する距離画像を得る。
の画像間に適切な視差が生じるように異なる位置に配置
されている２つのＣＣＤカメラ１６０１、１６０２で撮
影する。この２つのＣＣＤカメラにより撮影された２枚
の画像をフレームメモリ１６０３、１６０４を通してコ
ンピュータ１６０５に入力する。このコンピュータ１６
０５に入力した２枚の画像の間には視差を生じているの
で、その２枚の画像の間の視差を用いて奥行きをコンピ
ュータ１６０５上でソフトウエアを用いて計算し、物体
１５０１に関する距離画像を得る。
【００５９】一方、ＣＣＤカメラ１６０１、１６０２よ
り得られた濃淡画像と、それによって得られた距離画像
より、コンピュータ１６０５上で実施例７と同様の方法
でソフトウエアを用いて領域抽出を行う。この領域抽出
で得られた抽出領域のみを開口とするパターンをフレー
ムメモリ１６０７を通して強度変調型ＳＬＭ１６０９に
表示する。
り得られた濃淡画像と、それによって得られた距離画像
より、コンピュータ１６０５上で実施例７と同様の方法
でソフトウエアを用いて領域抽出を行う。この領域抽出
で得られた抽出領域のみを開口とするパターンをフレー
ムメモリ１６０７を通して強度変調型ＳＬＭ１６０９に
表示する。
【００６０】また、獲得された距離画像データをフレー
ムメモリ１６０６を通しＳＬＭ１６０８に表示し、この
画像をインコヒーレンス光源１６２０から射出したイン
コヒーレンス光１６２１を拡散版１６２２で拡散した書
き込み光１６２３で読み出す。結像レンズ１６２５はＳ
ＬＭ１６０８の表示面とＳＬＭ１６２６の書き込み面が
結像関係となるように系を配置しておき、ＳＬＭ１６０
８に表示してある距離画像を読み出した光１６２４はＳ
ＬＭ１６２６の書き込み面に結像し、光の強度として書
き込む。
ムメモリ１６０６を通しＳＬＭ１６０８に表示し、この
画像をインコヒーレンス光源１６２０から射出したイン
コヒーレンス光１６２１を拡散版１６２２で拡散した書
き込み光１６２３で読み出す。結像レンズ１６２５はＳ
ＬＭ１６０８の表示面とＳＬＭ１６２６の書き込み面が
結像関係となるように系を配置しておき、ＳＬＭ１６０
８に表示してある距離画像を読み出した光１６２４はＳ
ＬＭ１６２６の書き込み面に結像し、光の強度として書
き込む。
【００６１】ＳＬＭ１６２６は光書き込み型の位相変調
ＳＬＭであるために、光の強度の最も強いときに−π、
最も弱いときにπとなるように、コントローラ１６２７
を用いて位相変調を行う。ＳＬＭ１６２６に光の強度と
して書き込まれた画像は、ビームスプリッター１６３１
を通過してきた略平行光１６３０で位相分布の画像とし
て読み出される。読み出し光の１６３０よって読み出さ
れた光１６３２は、次にＳＬＭ１６０９に入射する。Ｓ
ＬＭ１６０９には、上述したように、認識対象物体の領
域のみ開口としているために、認識対象物体を示す領域
のみを透過し、透過した光１６３３のみがフーリエ変換
レンズ１６３４を通してレンズ後側焦点面に置かれたス
クリーン１６４１に、フィルター１６４０を透過した後
に、読み出された画像のフーリエスペクトル像を形成す
る。ここでも、フィルター１６４０は、実施例７と同様
で、見える部分の面積と実際の表面積を補正するよう
に、その位置により透過率が変化するようにフィルムに
パターンを描いてあるフィルターである。
ＳＬＭであるために、光の強度の最も強いときに−π、
最も弱いときにπとなるように、コントローラ１６２７
を用いて位相変調を行う。ＳＬＭ１６２６に光の強度と
して書き込まれた画像は、ビームスプリッター１６３１
を通過してきた略平行光１６３０で位相分布の画像とし
て読み出される。読み出し光の１６３０よって読み出さ
れた光１６３２は、次にＳＬＭ１６０９に入射する。Ｓ
ＬＭ１６０９には、上述したように、認識対象物体の領
域のみ開口としているために、認識対象物体を示す領域
のみを透過し、透過した光１６３３のみがフーリエ変換
レンズ１６３４を通してレンズ後側焦点面に置かれたス
クリーン１６４１に、フィルター１６４０を透過した後
に、読み出された画像のフーリエスペクトル像を形成す
る。ここでも、フィルター１６４０は、実施例７と同様
で、見える部分の面積と実際の表面積を補正するよう
に、その位置により透過率が変化するようにフィルムに
パターンを描いてあるフィルターである。
【００６２】このフーリエスペクトル像の強度情報が補
正されたデータをＣＣＤカメラ１６４２で取り込み、フ
レームメモリ１６４３を介してコンピュータ１６４４で
検出する。ここで検出される画像は、実施例７と同様
で、認識対象物体を構成する表面の傾きを示す点にその
表面積に対応するピークを持つ画像なので、表面を構成
する平面の方程式の傾きとその表面積を瞬時に検出する
ことができる。
正されたデータをＣＣＤカメラ１６４２で取り込み、フ
レームメモリ１６４３を介してコンピュータ１６４４で
検出する。ここで検出される画像は、実施例７と同様
で、認識対象物体を構成する表面の傾きを示す点にその
表面積に対応するピークを持つ画像なので、表面を構成
する平面の方程式の傾きとその表面積を瞬時に検出する
ことができる。
【００６３】また、これまでは、表示素子として電気ア
ドレス型位相変調液晶と光書き込み型位相変調液晶を示
したが、結晶や、サーモプラスチック、半導体等の素子
を用いてもよい。
ドレス型位相変調液晶と光書き込み型位相変調液晶を示
したが、結晶や、サーモプラスチック、半導体等の素子
を用いてもよい。
【００６４】また、位相変調の範囲として−π〜πとし
たが、−ｎπ〜ｍπ（ｎ，ｍ：整数）にしても同様の効
果が得られる。さらに、距離情報を−ｎπ〜ｍπの位相
の範囲に変調すると仮定し、その得られた情報をさらに
−π〜πに変換すれば、空間光変調素子が−π〜πの変
調しかできなくとも、−ｎπ〜ｍπまで変調した場合と
同様の効果を得ることができる。
たが、−ｎπ〜ｍπ（ｎ，ｍ：整数）にしても同様の効
果が得られる。さらに、距離情報を−ｎπ〜ｍπの位相
の範囲に変調すると仮定し、その得られた情報をさらに
−π〜πに変換すれば、空間光変調素子が−π〜πの変
調しかできなくとも、−ｎπ〜ｍπまで変調した場合と
同様の効果を得ることができる。
【００６５】〔実施例９〕次に、図１７を参照にして別
の本発明の第３の実施例について説明する。上記実施例
７、８では、画像表示手段１４０２の中で、表示素子と
して位相分布を表示するために位相変調型のＳＬＭを用
いたが、現状では特殊な素子であるので、ここでは、よ
り一般的に使用されている強度変調型のＳＬＭ、具体的
に液晶製のＳＬＭを用いた例に示す。
の本発明の第３の実施例について説明する。上記実施例
７、８では、画像表示手段１４０２の中で、表示素子と
して位相分布を表示するために位相変調型のＳＬＭを用
いたが、現状では特殊な素子であるので、ここでは、よ
り一般的に使用されている強度変調型のＳＬＭ、具体的
に液晶製のＳＬＭを用いた例に示す。
【００６６】基本的な構成は実施例７と同じで、ここで
は、透過型の電気アドレス型位相変調型ＳＬＭ１５０６
の代わりとして、透過型の電気アドレス型強度変調型Ｓ
ＬＭ１７０６、ここでは液晶製のＳＬＭを使用し、さら
に、ピークを検出する際のフィルター１７２１の分布を
変化させてある点が異なる。
は、透過型の電気アドレス型位相変調型ＳＬＭ１５０６
の代わりとして、透過型の電気アドレス型強度変調型Ｓ
ＬＭ１７０６、ここでは液晶製のＳＬＭを使用し、さら
に、ピークを検出する際のフィルター１７２１の分布を
変化させてある点が異なる。
【００６７】まず、実施例７と同様に、物体情報手段と
してレーザーレンジファインダー１７０２を用いて認識
対象物体１５０１の形状を計測し、次に、その情報をフ
レームメモリ１７０３を通し、コンピュータ１７０４で
認識対象物体１５０１の距離画像を得る。さらに、コン
ピュータ１７０４内でこの距離画像ｚ（ｘ，ｙ）を求
め、読み出し光１７１５により読み出された光の中の１
つがｅｘｐ（ｉｚ（ｘ，ｙ））となるように計算機ホロ
グラムを作製する。
してレーザーレンジファインダー１７０２を用いて認識
対象物体１５０１の形状を計測し、次に、その情報をフ
レームメモリ１７０３を通し、コンピュータ１７０４で
認識対象物体１５０１の距離画像を得る。さらに、コン
ピュータ１７０４内でこの距離画像ｚ（ｘ，ｙ）を求
め、読み出し光１７１５により読み出された光の中の１
つがｅｘｐ（ｉｚ（ｘ，ｙ））となるように計算機ホロ
グラムを作製する。
【００６８】一例として、図９に示す座標系（ｘ，ｙ，
ｚ）において、ｚ＝０の平面７３３に対して、波面Ｒ
（ｘ，ｙ）７３１を仮定し、平面７３３でその波面７３
１と位相分布ｅｘｐ（ｉｚ（ｘ，ｙ））７３２との干渉
縞 Ｌ（ｘ，ｙ）＝｜ｅiz(x,y) ＋Ｒ（ｘ，ｙ）｜2 を計算して計算機ホログラムＬ（ｘ，ｙ）を求めればよ
い。この計算機ホログラムをフレームメモリ１７０５を
通してＳＬＭ１７０６に表示する。
ｚ）において、ｚ＝０の平面７３３に対して、波面Ｒ
（ｘ，ｙ）７３１を仮定し、平面７３３でその波面７３
１と位相分布ｅｘｐ（ｉｚ（ｘ，ｙ））７３２との干渉
縞 Ｌ（ｘ，ｙ）＝｜ｅiz(x,y) ＋Ｒ（ｘ，ｙ）｜2 を計算して計算機ホログラムＬ（ｘ，ｙ）を求めればよ
い。この計算機ホログラムをフレームメモリ１７０５を
通してＳＬＭ１７０６に表示する。
【００６９】一方、実施例７と同様に、レンジファイル
ダー１７０２で得られた距離画像を基に、領域抽出手段
１４０４としてコンピュータ１７０４のソフトウエアを
用いて行うことで、認識対象物体の領域を見出し、認識
対象物体の領域のみを光を透過させるような画像を液晶
製のＳＬＭ１７０８に表示する。
ダー１７０２で得られた距離画像を基に、領域抽出手段
１４０４としてコンピュータ１７０４のソフトウエアを
用いて行うことで、認識対象物体の領域を見出し、認識
対象物体の領域のみを光を透過させるような画像を液晶
製のＳＬＭ１７０８に表示する。
【００７０】液晶製のＳＬＭ１７０８、１７０６に表示
された画像を、読み出し光１７１５としてここでは上記
で仮定した波面Ｒ（ｘ，ｙ）を用いて読み出す。まず、
読み出し光１７１５は、液晶製のＳＬＭ１７０８を通し
認識対象物体を示す領域のみの光が透過し、その光が次
に計算機ホログラムを表示している液晶製のＳＬＭ１７
０６に入射する。このようにすれば、認識対象物体の領
域内で、計算機ホログラムより読み出された光の中でｅ
ｘｐ（ｉｚ（ｘ，ｙ））の波面を持つものが存在する。
そのｅｘｐ（ｉｚ（ｘ，ｙ））の波面についてフーリエ
変換をフーリエ変換レンズ１７２０を用いて行い、フィ
ルター１７２１を通じ、スクリーン１７２２上に形成さ
れるフーリエスペクトル像をＣＣＤカメラ１７３０で取
り込み、フレームメモリ１７３１を介しコンピュータ１
７３２で検出する。このフーリエスペクトル像は、前述
したものと同様に、認識対象物体１５０１を構成する平
面の傾きと近似的な面積を示す画像となり、実施例７、
８と同様の効果となる。
された画像を、読み出し光１７１５としてここでは上記
で仮定した波面Ｒ（ｘ，ｙ）を用いて読み出す。まず、
読み出し光１７１５は、液晶製のＳＬＭ１７０８を通し
認識対象物体を示す領域のみの光が透過し、その光が次
に計算機ホログラムを表示している液晶製のＳＬＭ１７
０６に入射する。このようにすれば、認識対象物体の領
域内で、計算機ホログラムより読み出された光の中でｅ
ｘｐ（ｉｚ（ｘ，ｙ））の波面を持つものが存在する。
そのｅｘｐ（ｉｚ（ｘ，ｙ））の波面についてフーリエ
変換をフーリエ変換レンズ１７２０を用いて行い、フィ
ルター１７２１を通じ、スクリーン１７２２上に形成さ
れるフーリエスペクトル像をＣＣＤカメラ１７３０で取
り込み、フレームメモリ１７３１を介しコンピュータ１
７３２で検出する。このフーリエスペクトル像は、前述
したものと同様に、認識対象物体１５０１を構成する平
面の傾きと近似的な面積を示す画像となり、実施例７、
８と同様の効果となる。
【００７１】フィルター１７２１は、実施例７とは異な
り、観測されている部分の見かけの面積と実際の表面積
とを補正するだけでなく、回折方向に依存する回折効率
による光量の低下も補正するようにしてある。これは、
予めＳＬＭ１７０６に一定の大きさで回折方向の異なる
ホログラムを表示し、その際の回折位置での光量を調べ
ておく。例えば、図１８に示すように、ある位置（ｘ，
ｙ）に対してその光量より効率が判れば、その効率と、
前述した見かけの面積と実際の表面積との両方を補正す
る透過率を求め、それらに対応したパターンをフィルム
に描き、フィルター１７２１とする。
り、観測されている部分の見かけの面積と実際の表面積
とを補正するだけでなく、回折方向に依存する回折効率
による光量の低下も補正するようにしてある。これは、
予めＳＬＭ１７０６に一定の大きさで回折方向の異なる
ホログラムを表示し、その際の回折位置での光量を調べ
ておく。例えば、図１８に示すように、ある位置（ｘ，
ｙ）に対してその光量より効率が判れば、その効率と、
前述した見かけの面積と実際の表面積との両方を補正す
る透過率を求め、それらに対応したパターンをフィルム
に描き、フィルター１７２１とする。
【００７２】実施例７〜９では、距離画像獲得手段１４
０１としてＣＣＤカメラ２個を用いた場合とレーザーレ
ンジファインダーを用いた場合を示したが、速度は遅く
なるが、ＣＣＤカメラ１個を異なる位置より撮影し、そ
れより得られる２枚の画像より距離画像を獲得する方法
もある。また、認識対象物体が時間と共に移動している
場合に、固定されたＣＣＤカメラ１個であるサンプル時
間で２度撮影すれば、その２枚の画像より距離画像を求
めることもできる。
０１としてＣＣＤカメラ２個を用いた場合とレーザーレ
ンジファインダーを用いた場合を示したが、速度は遅く
なるが、ＣＣＤカメラ１個を異なる位置より撮影し、そ
れより得られる２枚の画像より距離画像を獲得する方法
もある。また、認識対象物体が時間と共に移動している
場合に、固定されたＣＣＤカメラ１個であるサンプル時
間で２度撮影すれば、その２枚の画像より距離画像を求
めることもできる。
【００７３】また、実施例９では、表示素子として電気
アドレス型強度変調液晶を示したが、光書込み型強度変
調液晶や、結晶、サーモプラスチック、半導体等の素子
を用いても同様のことが実現できる。
アドレス型強度変調液晶を示したが、光書込み型強度変
調液晶や、結晶、サーモプラスチック、半導体等の素子
を用いても同様のことが実現できる。
【００７４】ここまで、２次元の撮影素子として、ＣＣ
Ｄカメラを用いたが、撮像管を用いたものや、他の固体
撮像素子を用いてもよい。
Ｄカメラを用いたが、撮像管を用いたものや、他の固体
撮像素子を用いてもよい。
【００７５】さらに、検出される光量と実際の面積を補
正するためのフィルターとして、フィルムにパターンを
描いたものを用いたが、液晶のＳＬＭ等で透過率を制御
しても同様の効果が得られる。
正するためのフィルターとして、フィルムにパターンを
描いたものを用いたが、液晶のＳＬＭ等で透過率を制御
しても同様の効果が得られる。
【００７６】また、領域抽出手段として距離画像の一回
微分や二回微分を用いる方法のみを示したが、ニューラ
ルネットワークの自己組織化や、また、距離画像だけで
なく、濃淡画像、色画像等も利用した領域分割方法も可
能である。
微分や二回微分を用いる方法のみを示したが、ニューラ
ルネットワークの自己組織化や、また、距離画像だけで
なく、濃淡画像、色画像等も利用した領域分割方法も可
能である。
【００７７】さらに、領域抽出においても、背景分離だ
けでなく、他の物体との区別が可能であることも明らか
である。
けでなく、他の物体との区別が可能であることも明らか
である。
【００７８】以上の本発明の画像処理方法及び画像処理
装置は、さらに次のように構成することができる。 （ｉ）物体の３次元情報を距離画像として獲得する距離
画像獲得手段と、獲得された距離画像の位相分布の変域
を該変域の最大値と最小値との差が２ｍπ（ｍは自然
数）とする位相変域変換手段と、前記位相変域変換手段
により変換された位相分布を表示する画像表示手段と、
前記画像表示手段に表示された画像を読み出すための略
平行なコヒーレント光と、該コヒーレント光によって読
み出される画像にフーリエ変換を施すためのフーリエ変
換レンズとを有するフーリエ変換光学系と、前記フーリ
エ変換光学系によって得られるフーリエスペクトル像を
検出するためのフーリエ変換スペクトル検出手段とを有
し、獲得する距離画像中に含まれる平面の法線とその近
似的な面積を高速に検出することができることを特徴と
する画像処理装置。
装置は、さらに次のように構成することができる。 （ｉ）物体の３次元情報を距離画像として獲得する距離
画像獲得手段と、獲得された距離画像の位相分布の変域
を該変域の最大値と最小値との差が２ｍπ（ｍは自然
数）とする位相変域変換手段と、前記位相変域変換手段
により変換された位相分布を表示する画像表示手段と、
前記画像表示手段に表示された画像を読み出すための略
平行なコヒーレント光と、該コヒーレント光によって読
み出される画像にフーリエ変換を施すためのフーリエ変
換レンズとを有するフーリエ変換光学系と、前記フーリ
エ変換光学系によって得られるフーリエスペクトル像を
検出するためのフーリエ変換スペクトル検出手段とを有
し、獲得する距離画像中に含まれる平面の法線とその近
似的な面積を高速に検出することができることを特徴と
する画像処理装置。
【００７９】（ｉｉ）画像表示手段が、位相変調機能を
有する空間光変調器を用いる請求項２記載及び（ｉ）記
載の画像処理装置。
有する空間光変調器を用いる請求項２記載及び（ｉ）記
載の画像処理装置。
【００８０】（ｉｉｉ）画像表示手段が、ホログラムを
用いる請求項２記載及び（ｉ）の画像処理装置。
用いる請求項２記載及び（ｉ）の画像処理装置。
【００８１】（ｉｖ）前記認識手段が、物体の距離画像
中に含まれる平面の法線とその近似的な面積等の参照デ
ータを蓄える参照データ記録手段と、該参照データと前
記画像表示装置により出力される獲得された距離画像中
に含まれた平面の法線とその近似的な面積等のデータと
を比較するデータ比較手段とを有する請求項３記載の画
像処理装置。
中に含まれる平面の法線とその近似的な面積等の参照デ
ータを蓄える参照データ記録手段と、該参照データと前
記画像表示装置により出力される獲得された距離画像中
に含まれた平面の法線とその近似的な面積等のデータと
を比較するデータ比較手段とを有する請求項３記載の画
像処理装置。
【００８２】（ｖ）物体の３次元情報として距離の情報
を画素の値とする距離画像を獲得する距離画像獲得ステ
ップと、獲得された距離画像の位相分布の変域を該変域
の最大値と最小値との差が２ｍπ（ｍは自然数）とする
位相変域変換ステップと、前記位相変域変換ステップに
より変換された位相分布を画像に表示する画像表示ステ
ップと、前記画像表示ステップで表示された画像にフー
リエ変換を施すステップと、前記フーリエ変換によって
得られるフーリエスペクトル像を検出するフーリエ変換
スペクトル検出ステップとを有し、獲得する距離画像中
に含まれる平面の法線とその近似的な面積を高速に検出
することができることを特徴とする画像処理方法。
を画素の値とする距離画像を獲得する距離画像獲得ステ
ップと、獲得された距離画像の位相分布の変域を該変域
の最大値と最小値との差が２ｍπ（ｍは自然数）とする
位相変域変換ステップと、前記位相変域変換ステップに
より変換された位相分布を画像に表示する画像表示ステ
ップと、前記画像表示ステップで表示された画像にフー
リエ変換を施すステップと、前記フーリエ変換によって
得られるフーリエスペクトル像を検出するフーリエ変換
スペクトル検出ステップとを有し、獲得する距離画像中
に含まれる平面の法線とその近似的な面積を高速に検出
することができることを特徴とする画像処理方法。
【００８３】
【発明の効果】以上説明したように、本発明により、拡
張ガウス像に対応する画像を高速に得ることができ、結
果として３次元画像の高速な認識が可能になる。
張ガウス像に対応する画像を高速に得ることができ、結
果として３次元画像の高速な認識が可能になる。
【図１】本発明の画像処理方法を実現するための装置の
構成を示すブロック図である。
構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の画像処理方法を説明するための関数関
係を示す図である。
係を示す図である。
【図３】本発明による変換前後の１つの実例を示すため
の図である。
の図である。
【図４】本発明のもう１つ別の画像処理装置の構成を示
すブロック図である。
すブロック図である。
【図５】実施例１の画像処理装置の構成を示す図であ
る。
る。
【図６】実施例２の画像処理装置の構成を示す図であ
る。
る。
【図７】位相変換範囲が２πより広くても２πの範囲で
同様の効果が得られることを示す図である。
同様の効果が得られることを示す図である。
【図８】実施例３の画像処理装置の構成を示す図であ
る。
る。
【図９】実施例３の計算機ホログラムの作成方法を説明
するための図である。
するための図である。
【図１０】実施例４の認識装置のブロック図である。
【図１１】実施例４の比較手段の一例である光学的ジョ
イントトランスフォームコリレーション装置の構成を示
す図である。
イントトランスフォームコリレーション装置の構成を示
す図である。
【図１２】実施例５の認識装置のブロック図である。
【図１３】実施例６の認識装置の構成を示す図である。
【図１４】実施例７の画像処理装置の構成を示す図であ
る。
る。
【図１５】実施例７において領域分割のためのフィルタ
ーに用いる重みテーブルの例を示すための図である。
ーに用いる重みテーブルの例を示すための図である。
【図１６】実施例８の画像処理装置の構成を示す図であ
る。
る。
【図１７】実施例９の画像処理装置の構成を示す図であ
る。
る。
【図１８】認識対象物体の所定位置での回折効率を模式
的に示す図である。
的に示す図である。
【図１９】拡張ガウス球を認識に用いる方法を説明する
ための図である。
ための図である。
【図２０】実際に観察可能な拡張ガウス像が制限される
様子を示す図である。
様子を示す図である。
１、２…平面 ４０１…距離画像獲得手段 ４０２…画像表示手段 ４０３…フーリエ変換光学系 ４０４…フーリエ変換スペクトル検出手段 ４０５…認識手段 ５０１…認識対象物体 ５０２…レーザーレンジファインダー ５０３、５０５、５１１…フレームメモリ ５０４、５１２…コンピュータ ５０６…電気アドレス型位相変調液晶 ５０７…コヒーレント光 ５０８…フーリエ変換レンズ ５０９…スクリーン ５１０…ＣＣＤカメラ ５２１…レーザー発振器 ５２２…レーザー光 ５２３…集光レンズ ５２４…ピンホール ５２５…コリメータレンズ ６０１…認識対象物体 ６０２ａ、６０２ｂ…ＣＣＤカメラ ６０３ａ、６０３ｂ、６０５、６１５…フレームメモリ ６０４、６１６…コンピュータ ６０６…透過型液晶表示素子 ６０７…書き込み光 ６０８…結像レンズ ６０９…光書き込み型位相変調液晶 ６１０…ビームスプリッター ６１１…読み出し光 ６１２…フーリエ変換レンズ ６１３…スクリーン ６１４…ＣＣＤカメラ ７０１…認識対象物体 ７０２…レーザーレンジファインダー ７０３、７０５、７１１…フレームメモリ ７０４、７１２…コンピュータ ７０６…電気アドレス型強度変調型液晶 ７０７…読み出し光 ７０８…フーリエ変換レンズ ７０９…スクリーン ７１０…ＣＣＤカメラ ７３１…波面 ７３２…位相分布 ７３３…平面 ８０１、８０９…コンピュータ ８０２、８０８…フレームメモリ ８０３…読み出し光 ８０５…フーリエ変換レンズ ８０４…電気アドレス型振幅変調液晶 ８０６…スクリーン ８０７…ＣＣＤカメラ １００１…変換画像 １００２…コンピュータのメモリ １００３…比較手段 １１０１…変換画像 １１０２…一次のモーメント・二次のモーメント検出器 １１０３…メモリ １１０４…一次モーメント比較手段 １１０５…選択手段 １１０６、１１０８…回転手段 １１０７…比較手段 １２０１…ニューラルネットの入力層 １２０２…ニューラルネットの中間層 １２０３…ニューラルネットの出力層 １２０４…ニューロン １４０１…距離画像獲得手段 １４０２…第１画像表示手段 １４０３…物体情報獲得手段 １４０４…領域抽出手段 １４０５…第２画像表示手段 １４０６…フーリエ変換手段 １４０７…検出手段 １４０８…認識手段 １５０１…認識対象物体 １５０２…レーザーレンジファインダー １５０３…フレームメモリ １５０４…コンピュータ １５０５…フレームメモリ １５０６…位相変調型の電気アドレス型ＳＬＭ １５０７…フレームメモリ １５０８…強度変調型の電気アドレス型ＳＬＭ １５１０…ヘリウムネオンレーザー光源 １５１１…レーザー光 １５１２…集光レンズ １５１３…ピンホール １５１４…コリメータレンズ １５１５…コヒーレント光 １５２０…フーリエ変換レンズ １５２１…フィルター １５２２…スクリーン １５３０…ＣＣＤカメラ １５３１…フレームメモリ １５３２…コンピュータ １６０１、１６０２…ＣＣＤカメラ １６０３、１６０４…フレームメモリ １６０５…コンピュータ １６０６…フレームメモリ １６０７…フレームメモリ １６０８…強度変調型の電気アドレス型の透過型ＳＬＭ １６０９…強度変調型ＳＬＭ １６２０…インコヒーレンス光源 １６２１…インコヒーレンス光 １６２３…書き込み光 １６２４…読み出した光 １６２５…結像レンズ １６２６…位相変調型の反射型の光アドレス型ＳＬＭ １６２７…コントローラ １６３０…略平行光 １６３１…ビームスプリッター １６３２…読み出された光 １６３３…透過した光 １６３４…フーリエ変換レンズ １６４０…フィルター １６４１…スクリーン １６４２…ＣＣＤカメラ １６４３…フレームメモリ １６４４…コンピュータ １７０２…レーザーレンジファインダー １７０３…フレームメモリ １７０４…コンピュータ １７０５…フレームメモリ １７０６…透過型の電気アドレス型強度変調型ＳＬＭ １７０８…液晶製のＳＬＭ １７１５…読み出し光 １７２０…フーリエ変換レンズ １７２１…フィルター １７２２…スクリーン １７３０…ＣＣＤカメラ １７３１…フレームメモリ １７３２…コンピュータ
Claims (6)
- 【請求項１】 物体の３次元情報として、距離の情報を
画素の値とする距離画像を位相分布の画像に変換し、そ
の位相分布の画像のフーリエ変換を行い、前記距離画像
中に含まれる平面の法線とその近似的な面積を示す画像
を得ることを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項２】 物体の３次元情報として、距離画像を獲
得する距離画像獲得手段と、獲得された距離画像を位相
分布として表示するための画像表示手段と、前記画像表
示手段に表示された画像を読み出すための略平行なコヒ
ーレント光と、コヒーレント光によって読み出された画
像にフーリエ変換を施すためのフーリエ変換レンズとを
有するフーリエ変換光学系と、前記フーリエ変換光学系
によって得られるフーリエスペクトル像を検出するため
のフーリエ変換スペクトル検出手段とを有し、獲得する
距離画像中に含まれる平面の法線とその近似的な面積を
高速に検出することができることを特徴とする画像処理
装置。 - 【請求項３】 請求項２において、さらに、認識手段を
有し、認識対象の３次元物体を高速で認識可能にしたこ
とを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項４】 少なくとも距離画像を獲得する距離画像
獲得手段を有する物体情報獲得手段と、獲得された距離
画像を位相分布として表示するための第１画像表示手段
と、獲得された物体情報から領域分割し、分割された領
域の一部の領域を抽出し、抽出された領域を強度情報と
して表示するための第２画像表示手段と、前記第１及び
第２画像表示手段に表示された画像を読み出すための略
平行なコヒーレント光と、コヒーレント光によって読み
出された画像にフーリエ変換を施すためのフーリエ変換
手段と、前記フーリエ変換手段によって得られるフーリ
エスペクトル像を検出するための検出手段とから構成さ
れ、獲得する物体画像中に含まれる平面の法線とその近
似的な面積を高速に検出することができることを特徴と
する画像処理装置。 - 【請求項５】 請求項４において、さらに、前記検出手
段中に強度変調が可能なフィルタリングを行うフィルタ
リング手段を含むことを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項６】 請求項４において、さらに、認識手段を
有し、認識対象の３次元物体を高速で認識可能にしたこ
とを特徴とする画像処理装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP01420895A JP3573512B2 (ja) | 1994-05-17 | 1995-01-31 | 画像処理方法及び画像処理装置 |
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|---|---|---|---|---|
| JPH1185274A (ja) * | 1997-09-10 | 1999-03-30 | Fuji Heavy Ind Ltd | 自律走行車の走行軌跡検出装置 |
| JP2002296144A (ja) * | 2001-03-30 | 2002-10-09 | Seiko Epson Corp | マークの検出方法及び装置 |
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| JP2008076971A (ja) * | 2006-09-25 | 2008-04-03 | Sony Corp | 光変調装置、光源装置、光変調素子制御回路および光源装置制御回路 |
| JP2018112478A (ja) * | 2017-01-12 | 2018-07-19 | リコーエレメックス株式会社 | 画像検査装置および画像検査方法 |
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| US6137896A (en) * | 1997-10-07 | 2000-10-24 | National Research Council Of Canada | Method of recognizing faces using range images |
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| EP1114294B1 (de) * | 1998-09-14 | 2007-02-28 | BETRIEBSFORSCHUNGSINSTITUT VDEh, INSTITUT FÜR ANGEWANDTE FORSCHUNG GmbH | Verfahren zum Messen der Geometrie und Planheit von bewegtem Metallband |
| JP2000097703A (ja) * | 1998-09-21 | 2000-04-07 | Topcon Corp | ３次元測定方法と、これを利用した測量機 |
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| RU2155981C1 (ru) * | 1999-05-26 | 2000-09-10 | Военный инженерно-космический университет им. А.Ф. Можайского | Адаптивная система формирования изображения |
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| JP3535476B2 (ja) * | 2001-05-09 | 2004-06-07 | 住友ゴム工業株式会社 | 球体の三次元姿勢測定方法および該方法を用いた球体の回転量と回転軸方向の測定方法 |
| JP3855053B2 (ja) * | 2003-01-30 | 2006-12-06 | 国立大学法人 東京大学 | 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム |
| TW200734618A (en) * | 2006-03-06 | 2007-09-16 | Benq Corp | Bulb sorting device and sorting method thereof |
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| GB0616688D0 (en) * | 2006-08-23 | 2006-10-04 | Qinetiq Ltd | Target orientation |
| US20090008955A1 (en) * | 2007-07-03 | 2009-01-08 | Sergio Desoto | System and method for automatically designing an automobile wrap |
| WO2011088497A1 (en) * | 2010-01-19 | 2011-07-28 | Richard Bruce Baxter | Object recognition method and computer system |
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| KR102833767B1 (ko) * | 2019-02-12 | 2025-07-15 | 삼성전자주식회사 | 객체를 모니터링하는 방법 및 이를 지원하는 전자 장치 |
Family Cites Families (1)
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|---|---|---|---|---|
| US5159474A (en) * | 1986-10-17 | 1992-10-27 | E. I. Du Pont De Nemours And Company | Transform optical processing system |
-
1995
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Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH1185274A (ja) * | 1997-09-10 | 1999-03-30 | Fuji Heavy Ind Ltd | 自律走行車の走行軌跡検出装置 |
| US6775396B2 (en) | 2000-03-17 | 2004-08-10 | Honda Giken Kogyo Kabushiki Kaisha | Image processing device, plane detection method, and recording medium upon which plane detection program is recorded |
| JP2002296144A (ja) * | 2001-03-30 | 2002-10-09 | Seiko Epson Corp | マークの検出方法及び装置 |
| JP2008076971A (ja) * | 2006-09-25 | 2008-04-03 | Sony Corp | 光変調装置、光源装置、光変調素子制御回路および光源装置制御回路 |
| JP2018112478A (ja) * | 2017-01-12 | 2018-07-19 | リコーエレメックス株式会社 | 画像検査装置および画像検査方法 |
| JP2020193820A (ja) * | 2019-05-24 | 2020-12-03 | キヤノン株式会社 | 計測装置、撮像装置、制御方法及びプログラム |
| US11812137B2 (en) | 2019-05-24 | 2023-11-07 | Canon Kabushiki Kaisha | Measurement apparatus, image capturing apparatus, control method, and recording medium |
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