图像处理系统技术方案

本发明专利技术涉及一种图像处理系统

【技术实现步骤摘要】
图像处理系统
[0001]分案申请的相关信息
[0002]本案是分案申请
。
该分案的母案是申请日为
2017
年8月
14
日
、
申请号为
201780093930.8、
专利技术名称为“图像处理系统
、
图像处理方法
、
及程序”的专利技术专利申请案
。


[0003]本专利技术涉及一种图像处理系统
、
图像处理方法
、
及程序
。

技术介绍

[0004]近年来，正在研究对由照相机拍摄的摄影图像进行解析，并将现实空间的情况在观测空间中再现的技术
。
例如，在非专利文献1中，记载了被称为
SLAM(Simultaneous Localization And Mapping
，同时定位与地图构建
)
的技术，基于不包含深度照相机的
RGB
照相机
(
所谓单反相机
)
的摄影图像中的特征点群的位置变化，产生包含观测空间中的特征点群的三维坐标的
3D
图
。
另外，例如，在非专利文献2中，记载了基于包含
RGB
照相机与深度照相机的
RGB
‑
D
照相机的摄影图像产生
3D
图的技术
。
[0005]现有技术文献
[0006]非专利文献
[0007]非专利文献1：
Andrew J.Davison,"Real
‑
Time Simultaneous Localization and Mapping with a Single Camera",Proceedings of the 9th IEEE International Conference on Computer Vision Volume 2,2003,pp.1403
‑
1410
[0008]非专利文献2：
Real
‑
time 3D visual SLAM with a hand
‑
held camera(N.Engelhard,F.Endres,J.Hess,J.Sturm,W.Burgard),In Proc.of the RG B
‑
D Workshop on 3D Perception in Robotics at the European Robotics Forum,2011

技术实现思路

[0009][
专利技术要解决的问题
][0010]然而，在非专利文献1的技术中，仅将从摄影图像抽出的特征点群的三维坐标表示在
3D
图，无法充分提高观测空间的信息量
。
在该方面，在非专利文献2的技术中，利用深度照相功能够测量摄影物的表面的深度，能够表现摄影物的三维形状，所以能够提高观测空间的信息量，但需要准备深度照相机，导致构成复杂化
。
[0011]本专利技术是鉴于所述问题而完成的，目的在于简化用来提高观测空间的信息量的构成
。
[0012][
解决问题的技术手段
][0013]为了解决所述问题，本专利技术的图像处理系统的特征在于包含：摄影图像获取机构，获取在现实空间能够移动的摄影机构所拍摄的摄影图像；观测空间信息获取机构，基于所述摄影图像中的特征点群的位置变化，获取包含观测空间中的所述特征点群的三维坐标的观测空间信息；机械学习机构，基于与物体特征相关的机械学习数据，获取与所述摄影图像
所示的摄影物的特征相关的附加信息；以及整合机构，将所述观测空间信息与所述附加信息整合
。
[0014]本专利技术的图像处理方法的特征在于包含如下步骤：摄影图像获取步骤，获取在现实空间能够移动的摄影机构所拍摄的摄影图像；观测空间信息获取步骤，基于所述摄影图像中的特征点群的位置变化，获取包含观测空间中的所述特征点群的三维坐标的观测空间信息；机械学习步骤，基于与物体特征相关的机械学习数据，获取与所述摄影图像所示的摄影物的特征相关的附加信息；以及整合步骤，将所述观测空间信息与所述附加信息整合
。
[0015]本专利技术的程序使计算机作为如下机构发挥功能：摄影图像获取机构，获取在现实空间能够移动的摄影机构所拍摄的摄影图像；观测空间信息获取机构，基于所述摄影图像中的特征点群的位置变化，获取包含观测空间中的所述特征点群的三维坐标的观测空间信息；机械学习机构，基于与物体特征相关的机械学习数据，获取与所述摄影图像所示的摄影物的特征相关的附加信息；以及整合机构，将所述观测空间信息与所述附加信息整合
。
[0016]在本专利技术的一态样中，其特征在于：所述附加信息是将所述摄影图像中的所述摄影物的位置及与所述摄影物相关的特征量建立关联所得的二维特征量信息，所述观测空间信息获取机构基于所述特征点群的位置变化推定所述摄影机构的位置，基于该推定结果在所述观测空间设定观测视点，所述整合机构基于表示从所述观测视点观察所述观测空间的情况的二维观测信息与所述二维特征量信息的比较结果来执行处理
。
[0017]在本专利技术的一态样中，其特征在于：所述特征量是基于所述机械学习数据推定的所述摄影物的深度，在所述二维观测信息，将二维空间中的所述特征点群的位置与所述观测空间中的所述特征点群的深度建立关联，所述整合机构基于所述二维特征量信息，在所述观测空间设定所述摄影物的网格，基于所述二维观测信息与所述二维特征量信息的比较结果，改变所述网格的尺度
。
[0018]在本专利技术的一态样中，其特征在于：所述整合机构基于所述二维观测信息与所述二维特征量信息的比较结果，改变所述网格的尺度之后，局部地改变所述网格
。
[0019]在本专利技术的一态样中，其特征在于：所述附加信息是基于所述机械学习数据推定的所述摄影物的三维形状所相关的信息
。
[0020]在本专利技术的一态样中，其特征在于：所述附加信息是与所述摄影物的网格相关的信息
。
[0021]在本专利技术的一态样中，其特征在于：所述整合机构基于所述附加信息在所述观测空间设定所述网格，基于所述观测空间信息改变该网格
。
[0022]在本专利技术的一态样中，其特征在于：所述整合机构在将所述网格中与所述观测空间信息所示的所述特征点群的三维坐标对应的网格部分改变之后，改变该网格部分的周围的网格部分
。
[0023]在本专利技术的一态样中，其特征在于：所述观测空间信息获取机构基于所述特征点群的位置变化推定所述摄影机构的位置，基于该推定结果在所述观测空间设定观测视点，所述整合机构基于相对于所述观测视点的各网格部分的方向，改变该网格部分
。
[0024]在本专利技术的一态样中，其特征在于：所述附本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种图像处理系统，其特征在于包含：摄影图像获取机构，获取在现实空间能够移动的摄影机构所拍摄的摄影图像；观测空间信息获取机构，基于所述摄影图像中的特征点群的位置变化，获取包含观测空间中的所述特征点群的三维坐标的观测空间信息；机械学习机构，基于与物体特征相关的机械学习数据，获取与所述摄影图像所示的摄影物的特征相关的附加信息；以及整合机构，将所述观测空间信息与所述附加信息整合；所述附加信息是基于所述机械学习数据推定的所述摄影物的三维形状所相关的信息，且是与所述摄影物的网格相关的信息；所述整合机构基于所述附加信息在所述观测空间...

【专利技术属性】
技术研发人员：武笠知幸，
申请(专利权)人：乐天集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：