JP2001209799A - ３次元形状データ処理装置、それを用いた３次元形状加工装置、３次元形状データ処理方法および記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 物体における段差を有する部分に対しても自
然な３次元形状データを得る。 【解決手段】 以下のような特徴を有する３次元形状モ
デルを基に入力３Ｄデータに適合するように３次元形状
データを得る。３Ｄ入力と同時に撮影されたカラー画
像を予め背景、頭髪、肌領域に領域を分割しておき、分
割されたカラー画像の領域に応じて、入力３Ｄデータに
対して頭部モデルの対応する部位を適合させる。頭部
モデルは、ａ）顔の肌および頭皮を含む皮膚部と、ｂ）
皮膚部の上に重ねられた、奥行き方向に凹凸を持った薄
い層として定義される頭髪層とから構成される。頭髪
領域と肌領域との境界に段差Ｇを許容するが、皮膚部の
奥行きはなるべく滑らかに変化し、頭髪層厚さｄがなる
べく平均的には滑らかに変化するよう頭部モデルを適合
させる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、物体に関する３
次元形状データを出力する３次元形状データ処理装置、
それを用いた３次元形状加工装置、３次元形状データ処
理方法および記録媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来から、物体に関する３次元形状デー
タを生成、出力する３次元形状データ処理装置が知られ
ている。例えば、特開平１１−１０８６３３号公報の装
置は、３次元形状を計測可能なバックボードを測定対象
物に近接させてその対象物とともに３次元形状の測定を
行い、測定３次元形状データを得る。

【０００３】しかしながら、頭髪を含む人体頭部の３次
元形状データを得る場合を例に採ると、髪領域を光学式
の３次元測定機で測定すると、測定３次元形状データの
欠落する部分が多数発生する。これは、頭髪が異方性の
反射特性を持ち、一般に反射率が低いこと、および、詳
細形状が複雑なためオクルージョン（目に到達する光が
完全もしくは部分的に遮断されること）を発生し易いと
いった事情によるものである。

【０００４】そのため、上記従来装置では、バックボー
ドに対応する背景領域と対象物との有効な３次元領域に
囲まれる３次元形状データの欠落部分を特定した後、欠
落部分の周囲の良好に測定された測定３次元形状データ
から、欠落部分を補間して３次元形状データを得てい
る。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】ところで、上記従来装
置では、例えば、測定対象物が人体頭部の場合における
髪領域と肌領域等、物体中に異なる形状的特徴を有する
複数の部分が含まれる場合、それらの領域を区別せず、
得られた全測定３次元形状データから補間を行って全体
の３次元形状データを得ている。そのため、隣接する別
の部分（人体頭部では頭髪領域と肌領域）の境界付近の
測定３次元形状データに、欠落部分がある場合であっ
て、物体におけるその境界に段差があるとき、その段差
が３次元形状データに再現されず、不自然な３次元形状
データとなっていた。

【０００６】この発明は、従来技術における上述の問題
の克服を意図しており、物体における段差を有する部分
に対しても自然な３次元形状データを得ることができる
３次元形状データ処理装置、それを用いた３次元形状加
工装置、３次元形状データ処理方法および記録媒体を提
供することを目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
め、請求項１の発明は、物体に関する３次元形状データ
を出力する３次元形状データ処理装置であって、物体を
測定することによって得られた測定３次元形状データを
その特徴により複数の特徴領域に分割する領域分割手段
と、前記複数の特徴領域のうち、互いに隣接する２つの
特徴領域に同一種類のパラメータが定義されるととも
に、前記２つの特徴領域の境界で当該パラメータの値に
ギャップを有する３次元モデルを保持し、当該３次元モ
デルに基づいて、前記測定３次元形状データに適合する
３次元形状データを生成する適合データ生成手段と、を
備えている。

【０００８】また、請求項２の発明は、請求項１に記載
の３次元形状データ処理装置であって、前記物体が人体
頭部であるとともに、前記互いに隣接する２つの特徴領
域が髪領域と肌領域であり、前記パラメータが頭髪層の
厚さを表わすものであり、当該頭髪層の厚さが肌領域に
おいては「０」であるとともに、前記髪領域における前
記肌領域との境界においては「０」より大きい有限の値
を採ることにより前記ギャップを有している。

【０００９】また、請求項３の発明は、請求項１または
請求項２に記載の３次元形状データ処理装置であって、
前記適合データ生成手段が、所定形状の複数の分割領域
のそれぞれにつき前記３次元モデルに基づいて前記３次
元形状データを生成するものである。

【００１０】また、請求項４の発明は、請求項１ないし
請求項３のいずれかに記載の３次元形状データ処理装置
であって、前記適合データ生成手段が、異なる解像度の
複数の３次元モデルを記憶する記憶手段と、前記測定３
次元形状データの解像度を、前記異なる解像度のうちの
最低の解像度まで低下させた測定低解像度形状データを
生成する低解像度化手段と、得られた前記測定低解像度
形状データの解像度に対応する前記３次元モデルを用い
て前記測定低解像度形状データに最も適合する低解像度
３次元形状データを得る低解像度適合手段と、得られた
低解像度３次元形状データの解像度を高めて高解像度３
次元形状データを生成する高解像度化手段と、前記低解
像度適合手段および前記高解像度化手段を繰り返し能動
化することにより、最終的に元の解像度の３次元形状デ
ータを得るよう制御する繰り返し制御手段と、を備え、
前記繰り返し制御手段が、前記低解像度適合手段および
前記高解像度化手段を繰り返し能動化する際には、前記
低解像度適合手段により、前記測定低解像度形状データ
に対応する解像度の前記３次元モデルを用いて、前記測
定低解像度形状データに適合する低解像度３次元形状デ
ータを求め、前記高解像度化手段により、得られた低解
像度３次元形状データの解像度を高めて高解像度３次元
形状データとし、さらに、再度、前記低解像度適合手段
を能動化する際には、得られた高解像度３次元形状デー
タを前記測定低解像度形状データとして使用している。

【００１１】また、請求項５の発明は、請求項３に記載
の３次元形状データ処理装置であって、前記適合データ
生成手段が、前記３次元形状データ生成の際に、前記測
定３次元形状データにおける測定値の数が多い前記分割
領域から優先的に前記３次元形状データを生成してい
る。

【００１２】また、請求項６の発明は、請求項２に記載
の３次元形状データ処理装置であって、前記適合データ
生成手段が、前記測定３次元形状データの測定値の数が
前記３次元形状データを生成するのに不十分な場合に
は、所定の頭髪層厚さ候補値をもとに前記３次元形状デ
ータを生成するものである。

【００１３】また、請求項７の発明は、請求項１に記載
の３次元形状データ処理装置であって、測定３次元形状
データにおける法線ベクトルを算出する法線ベクトル算
出手段と、前記適合データ生成手段が、前記３次元形状
データの生成の際に、得られた法線ベクトルをも用い
る。

【００１４】また、請求項８の発明は、人体頭部に関す
る３次元形状データを出力する３次元形状データ処理装
置であって、人体頭部を測定することによって得られた
測定３次元形状データを少なくとも髪領域と肌領域とに
分割する領域分割手段と、前記髪領域において、前記人
体頭部における頭髪層の厚さを反映するように前記３次
元形状データを求めるデータ生成手段と、を備えてい
る。

【００１５】また、請求項９の発明は、請求項８に記載
の３次元形状データ処理装置であって、前記データ生成
手段が、前記髪領域内の位置に応じて前記髪領域におけ
る頭髪層の厚さの変化を許容しつつ、前記３次元形状デ
ータを求めるものである。

【００１６】また、請求項１０の発明は、請求項９に記
載の３次元形状データ処理装置であって、前記データ生
成手段が、髪領域の測定３次元形状データの奥行き成分
から前記頭髪層の厚さを差し引いた値が、前記肌領域の
３次元形状データの奥行き成分と滑らかに連続するよう
に前記髪領域の３次元形状データを求めるものである。

【００１７】また、請求項１１の発明は、請求項８ない
し請求項１０のいずれかに記載の３次元形状データ処理
装置であって、前記データ生成手段が、前記髪領域にお
ける髪の流れを表現する流れ形状データを生成する流れ
形状生成手段と、前記流れ形状データを前記３次元形状
データに反映させる流れ反映手段と、を備え、前記流れ
形状生成手段が、前記流れ形状データを、当該流れ形状
データに対応する位置における前記頭髪層の厚さを越え
ない起伏を有するものとして求めるものである。

【００１８】また、請求項１２の発明は、請求項１ない
し請求項１１のいずれかに記載の３次元形状データ処理
装置からなる３次元形状データ処理手段と、得られた３
次元形状データをもとに加工対象物を加工する加工手段
と、を備えている。

【００１９】また、請求項１３の発明は、物体に関する
３次元形状データを出力する３次元形状データ処理方法
であって、物体を測定することによって得られた測定３
次元形状データをその特徴により複数の特徴領域に分割
する領域分割工程と、前記複数の特徴領域のうち、互い
に隣接する２つの特徴領域に同一種類のパラメータが定
義されるとともに、前記２つの特徴領域の境界で当該パ
ラメータの値にギャップを有する３次元モデルを保持
し、当該３次元モデルに基づいて、前記測定３次元形状
データに適合する３次元形状データを生成する適合デー
タ生成工程と、を備える。

【００２０】また、請求項１４の発明は、人体頭部に関
する３次元形状データを出力する３次元形状データ処理
方法であって、人体頭部を測定することによって得られ
た測定３次元形状データを少なくとも髪領域と肌領域と
に分割する領域分割工程と、前記髪領域において、前記
人体頭部における頭髪層の厚さを反映するように前記３
次元形状データを求めるデータ生成工程と、を備えてい
る。

【００２１】また、請求項１５の発明は、物体に関する
３次元形状データをコンピュータによって出力するため
のプログラムを記録した記録媒体であって、物体を測定
することによって得られた測定３次元形状データをその
特徴により複数の特徴領域に分割する領域分割機能と、
前記複数の特徴領域のうち、互いに隣接する２つの特徴
領域に同一種類のパラメータが定義されるとともに、前
記２つの特徴領域の境界で当該パラメータの値にギャッ
プを有する３次元モデルを保持し、当該３次元モデルに
基づいて、前記測定３次元形状データに適合する３次元
形状データを生成する適合データ生成機能と、を実現さ
せるプログラムを記録している。

【００２２】さらに、請求項１６の発明は、人体頭部に
関する３次元形状データをコンピュータによって出力す
るためのプログラムを記録した記録媒体であって、人体
頭部を測定することによって得られた測定３次元形状デ
ータを少なくとも髪領域と肌領域とに分割する領域分割
機能と、前記髪領域において、前記人体頭部における頭
髪層の厚さを反映するように前記３次元形状データを求
めるデータ生成機能と、を実現させるプログラムを記録
している。

【００２３】

【発明の実施の形態】以下、この発明の実施の形態につ
いて図面を参照しつつ説明する。

【００２４】＜１．第１の実施の形態＞ ＜１−１．立体模型作成システムの構成＞図１は立体模
型作成システム１の構成を示すブロック図である。立体
模型作成システム１は、人物の頭部形状を計測し、得ら
れたデータを処理してワークを切削加工するために必要
な加工用データを生成するモデリングシステム１０と、
ワークを加工するために設けられた複数の加工機２１〜
２４とから構成されている。

【００２５】モデリングシステム１０は、撮影システム
３０、データ処理装置４０、ＣＲＴや液晶ディスプレイ
等の表示装置１６、半導体メモリや磁気ディスク等の記
憶装置４３、および、キーボードやマウス等の操作入力
装置４４を備えて構成される。

【００２６】また、データ処理装置４０はコンピュータ
としての機能を有するとともに読取装置４５を介してＣ
Ｄ−ＲＯＭやメモリカード等の記録媒体９からプログラ
ムがデータ処理装置４０へと読み出されるようになって
いる。そして、読み出されたプログラムに従ってデータ
処理装置４０内のＣＰＵが演算処理を行うことにより、
データ処理装置４０によるデータ処理が実行される。な
お、データ処理装置４０の全部または一部が専用の電気
的回路として構築されていてもよい。

【００２７】撮影システム３０は、オリジナル物体であ
る利用客の外観（特に顔部分を含む頭部形状）を計測し
て、デジタルデータに変換（すなわち、データ化）する
機能を有しており、スリット光投影法で形状情報をデー
タ化して、いわゆる測定３次元形状データである３次元
の距離画像ＤＳを出力する３次元計測装置３４と、色情
報をデータ化して平面的な２次元カラー画像ＤＣを出力
する２次元撮影装置３６と、コントローラ３８とを備え
ている。なお、３次元計測法として、スリット光投影法
に代えて他の手法を用いてもよい。

【００２８】ここで、３次元の距離画像ＤＳはＸＹＺの
直交座標系における座標値として与えられる画像データ
であり、３次元計測装置３４内の計測基準点から対象物
（人物の頭部）の当該計測点までの距離情報を与えるも
のである。３次元計測装置３４は、対象物に照明光を照
射し、その反射光を受光することによって、計測点まで
の距離情報を求める装置であるが、反射光が受光できな
い場合には計測データが得られない。このため、距離画
像ＤＳには計測データが得られたか否かを示す有効フラ
グの情報も含まれる。

【００２９】他方、２次元カラー画像ＤＣの各画素の画
素値は３原色データ、すなわち、Ｒ（レッド）、Ｇ（グ
リーン）、Ｂ（ブルー）の値により構成される。

【００３０】この実施の形態では、撮影システム３０に
おいて、２次元カラー画像ＤＣと３次元の距離画像ＤＳ
とは、後述の処理により、同じ指数（座標値）を示す画
素が互いに対応付けされる。このため、一方の画像にお
いて髪、肌等の特徴により分割された特徴領域または画
素が特定されると、他方の画像においてそれに対応する
特徴領域または画素を特定することが可能になってい
る。

【００３１】なお、３次元計測と２次元撮影とをそれぞ
れ異なる視点で行ている。そして、距離画像ＤＳおよび
２次元カラー画像ＤＣにはそれぞれ視点情報が付加され
ており、かつ、３次元計測結果と２次元撮影結果との座
標の相対関係は既知であるため、距離画像ＤＳおよび２
次元カラー画像ＤＣとの対応付けを支障なく行うことが
できる。このような距離画像ＤＳおよび２次元カラー画
像ＤＣは、画像データとしてデータ処理装置４０に入力
される。なお、撮影システム３０を特開平９−１４５３
１９号公報に開示されている３次元カメラを用いて構成
するときには、３次元計測と２次元撮影とを同一視点か
ら行うことができるため、距離画像ＤＳと２次元カラー
画像ＤＣとの対応付けを極めて容易に行うことができ
る。

【００３２】また、以下の説明における画像に対する処
理は、モデリングシステム１０（特に、データ処理装置
４０）において画像データに対して演算処理が行われる
ことにより実現される処理である。

【００３３】データ処理装置４０は、距離画像ＤＳおよ
び２次元カラー画像ＤＣを取り込んで画像処理等の種々
のデータ処理を行うことにより、各加工機２１〜２４に
おいてワークを加工する際に必要となる加工用データを
生成して記憶装置４３内に所定のファイル名を付して記
憶しておくように構成されている。

【００３４】また、データ処理装置４０の内部にはコン
トローラ４２が設けられている。コントローラ４２は、
撮影システム３０内のコントローラ３８に接続され、撮
影システム３０におけるカラー画像の撮影や３次元形状
の計測のための制御信号が与えられる。また、コントロ
ーラ４２は、操作入力装置４４および表示装置１６に接
続され、操作入力装置４４からの入力に応じた動作を行
い、また、表示装置１６における表示内容を変更する。

【００３５】さらに、コントローラ４２は、複数の加工
機２１〜２４と通信可能なように接続されており、各加
工機２１〜２４に対してコマンドを送出することによっ
て各加工機２１〜２４における加工動作を指示するとと
もに、各加工機２１〜２４の状態を監視するように構成
されている。すなわち、データ処理装置４０のコントロ
ーラ４２は、立体模型作成システム１の全体的な制御お
よび管理を行うように構成されている。

【００３６】また、各加工機２１〜２４は、当該加工機
の特性データを記憶しておくための記憶装置１７１、樹
脂や金属等の材料で形成されたブロック形状やコイン形
状等のワークを切削加工する加工装置１７２、当該加工
機で加工中の加工データに対応するカラー画像や当該加
工機の状態を表示するための表示装置１７３、ワーク取
付け位置から加工位置へのワークの供給と加工品の取出
口への搬送を行う材料供給装置１７４、モデリングシス
テム１０のコントローラ４２からのコマンドに応じて当
該加工機内部の各装置を制御したり、モデリングシステ
ム１０のコントローラ４２へのステータスの返信を行う
コントローラ１７６、および、外部出力端子１７７を備
えている。

【００３７】なお、加工装置１７２には、ワークを切削
加工する際に用いるエンドミル等の工具、工具の原点位
置等を検出するためのセンサ、ワークを切削加工する際
に発生する切粉（ゴミ）を蓄積するための切粉容器等が
設けられているが、これらについては図示を省略してい
る。

【００３８】以上のように、立体模型作成システム１は
１台のモデリングシステム１０に複数の加工機２１〜２
４を接続した構成となっており、モデリングシステム１
０は各加工機２１〜２４に対してコマンドの送信と、ス
テータスの受信による各加工機２１〜２４の状態管理を
行うのみであり、各加工機２１〜２４においてワークを
加工する際の動作制御は各加工機内のコントローラ１７
６に一任するようになっている。

【００３９】すなわち、立体模型作成システム１におけ
る対象物の計測・加工用データの生成・ワークの加工と
いった一連の動作のうち、対象物の計測および加工用デ
ータの生成をモデリングシステム１０が担当し、ワーク
の加工を複数の加工機２１〜２４が担当する。これによ
り、ワークの加工と、次の計測動作やデータ処理とを並
列的に行うことができ、パイプライン処理を行うことが
可能になる。その結果、スループットの向上が図られ
る。

【００４０】なお、図１では、複数の加工機２１〜２４
がモデリングシステム１０に接続されている構成例につ
いて示しているが、加工機の台数が１台であってもモデ
リングシステム１０における計測処理やデータ処理と加
工機における加工とを並列的に行うことができるので、
並列処理を行わない場合に比べてスループットを向上さ
せることができることは勿論である。

【００４１】また、加工機２１〜２４においては、外部
出力端子１７７が設けられており、記憶装置４３から取
得する加工用データに定義されている動作シーケンスに
基づいて、外部出力端子１７７をＯＮ／ＯＦＦ制御する
ことができるように構成されている。例えば、外部出力
端子１７７にランプを接続しておくと、加工用データに
定義されている動作シーケンスに基づいて、ランプを点
灯させたり消灯させたりすることができる。

【００４２】したがって、加工用データに定義される動
作シーケンスに外部出力をＯＮ／ＯＦＦするような制御
コードを付加しておくことで、利用客等に加工動作を開
始する加工機を特定させることができる。この結果、利
用客等は、複数の加工機２１〜２４のうちのどの加工機
に対してワークを取り付ければよいのかを容易に特定す
ることが可能になる。

【００４３】＜１−２．モデリングシステムの動作＞次
に、モデリングシステム１０の全体動作について説明す
る。図２は、モデリングシステム１０の動作を示すフロ
ーチャートである。

【００４４】まず、図２に示すように、立体模型作成シ
ステム１に電源が投入されると、ステップＳ１に進み、
モデリングシステム１０のコントローラ４２は、各加工
機２１〜２４を適切に動作させるために必要な準備を行
う。具体的には、コントローラ４２は、加工装置１７２
および材料供給装置１７４の原点復帰動作等の初期動作
を行わせるためのコマンドを各加工機２１〜２４に対し
て順番に送出し、各加工機２１〜２４に対して動作準備
を行わせる。

【００４５】そして、コントローラ４２は、正常に準備
動作が終了しなかったステータスを受信すると、その加
工機の識別名称やエラーの生じた動作名等を表示装置１
６に表示して、利用客等にその内容を報知する。また、
コントローラ４２は、正常に準備動作が終了しなかった
加工機を加工動作開始のためのコマンドを送出する対象
から排除する。これにより、正常に準備動作が終了しな
かった加工機が存在する場合であっても、立体模型作成
システム１を動作可能な状態にすることができる。

【００４６】続いてステップＳ２に進み、モデリングシ
ステム１０のコントローラ４２は、接続されている各加
工機２１〜２４の状態を診断する。この診断は、モデリ
ングシステム１０による監視動作の一種であり、各加工
機２１〜２４の記憶装置１７１に格納されている特性デ
ータを取得し、その内容を解析することによって行われ
る。特性データには、工具消耗用データ、切粉容量用デ
ータ、加工機消耗用データ、および、加工機機種・識別
名称データの４種類のデータが含まれている。

【００４７】次に、ステップＳ３に進み、モデリングシ
ステム１０は人物の頭部の計測を行い、複数の加工機２
１〜２４のうちの１台に対して加工用コマンドを送信す
るための入出力処理が行われる。この入出力処理では、
メイン処理Ｓ３１と通信制御Ｓ３２と状態表示制御Ｓ３
３との３つの処理が行われ、これら３つの処理が互いに
タスクの要求を行っていくことで入出力処理（ステップ
Ｓ３）が進められる。

【００４８】メイン処理Ｓ３１では、頭部の計測、すな
わちデータの入力から加工用データの作成およびその加
工用データに基づいてワークの加工を行わせる加工機の
選択を行う。なお、このメイン処理Ｓ３１は、立体模型
作成システム１が定常的に稼働する間は繰り返し行われ
る処理であり、所定の終了操作が行われない限りはこの
メイン処理Ｓ３１が終了することはない。したがって、
例えば、ワークの連続的な加工を行う際には、このメイ
ン処理Ｓ３１は繰り返し行われる。このメイン処理Ｓ３
１の詳細については後述する。

【００４９】通信制御Ｓ３２では、複数の加工機２１〜
２４との間でコマンドの送出およびステータスの受信と
いった通信が行われる。

【００５０】状態表示制御Ｓ３３では、モデリングシス
テム１０の表示装置１６における、各加工機２１〜２４
が加工中であるか待機中であるかの表示の更新が行われ
る。

【００５１】繰り返し行われるメイン処理（Ｓ３１）の
終了が指示されると、入出力処理を抜けてステップＳ４
に進む。

【００５２】ステップＳ４では、再び各加工機２１〜２
４の診断が行われる。このステップＳ４で行われる処理
は、ステップＳ２に示した診断処理と同様である。そし
て、診断の結果、異常があるときには、モデリングシス
テム１０の表示装置１６にその内容を表示して、メンテ
ナンスを促す。

【００５３】その後、ステップＳ５に進み、終了処理と
して、データ処理装置４０における電源遮断のための準
備を行った後に、電源の切断が行われる。

【００５４】＜１−３．メイン処理の詳細＞次に、メイ
ン処理Ｓ３１の詳細について説明する。図３はモデリン
グシステム１０におけるメイン処理の動作を示すフロー
チャートである。

【００５５】図３に示すようにメイン処理Ｓ３１では、
まず、２次元画像の表示が行われる（ステップＳ１０
１）。ここでは、人物の頭部の位置決めを行うため、リ
アルタイム２次元キャプチャー画像の表示が行われる。
リアルタイム２次元キャプチャー画像は、顔等の頭部形
状のうち切削加工されるワークの形状のみが見えるよう
に画像枠が重ねられて表示される。図４は、このときの
表示画面を例示する図である。図４に示すように、表示
装置１６の画面におけるメイン表示領域ＲＡの画像枠表
示欄ＲＡ１には、ワークの外形に対応する画像枠２３１
が表示され、円形窓の内側には２次元キャプチャー画像
（図４では横顔の画像）が表示される。

【００５６】そして、ステップＳ１０２に進み、撮影操
作が行われたか否かを判断し、撮影操作が行われた場合
には、２次元撮影装置３６による２次元カラー画像ＤＣ
の撮影が行われる（ステップＳ１０３）。この結果得ら
れる２次元カラー画像ＤＣはモデリングシステム１０の
撮影システム３０からデータ処理装置４０の内部メモリ
に転送される。また、このとき、図４に示す画像枠表示
欄ＲＡ１に表示される画像枠２３１内の画像はリアルタ
イム２次元キャプチャー画像ではなくなり、撮影動作に
よって得られた２次元カラー画像ＤＣが画像枠２３１内
に表示される。

【００５７】次に、３次元計測装置３４による３次元の
距離画像ＤＳの計測が行われる（ステップＳ１０４）。
この結果得られる距離画像ＤＳについても２次元カラー
画像ＤＣの場合と同様にデータ処理装置４０の内部メモ
リに転送される。

【００５８】その後、ステップＳ１０５に進み、画像枠
位置調整、画像枠サイズ調整、背景領域の編集、肌領域
の編集等の各種の編集処理が行われる。図５はこの編集
処理の詳細を示すフローチャートである。

【００５９】図５に示すように、編集処理（ステップＳ
１０５）では、まず、確認画像の表示が行われる（ステ
ップＳ２０１）。この確認画像の表示では、例えば、距
離画像ＤＳの３次元計測が正常に行われた画素を「白」
とし、正常に行われなかった画素を「黒」とした２次元
の２値画像を作成し、これを表示装置１６に表示する。

【００６０】図６は、このときの表示画面を示す図であ
る。図６に示すように、表示装置１６の画面におけるガ
イダンス表示欄ＲＡ２に３次元計測が正常に行われたか
否かを示す確認用画像２５１が表示され、また、ガイダ
ンス表示欄ＲＡ２の右下位置には、再撮影および再計測
を行うための再撮影ボタンが２５２が表示される。

【００６１】利用客等は、確認用画像２５１を参照する
ことにより、ワークを加工する際に必要な部分が正常に
３次元計測できているか否かを判断することができる。
そして、正常に３次元計測できていないと判断したとき
には、マウス等の操作入力装置４４を操作して再撮影ボ
タン２５２を押すことで、図３に示す２次元画像の表示
（ステップＳ１０１）まで処理を戻すことができる。

【００６２】また、この確認画像の表示（ステップＳ２
０１）を行うときに、撮影および計測の対象物である利
用客等が撮影時に動いたか否かを示すようにしてもよ
い。３次元計測装置３４で距離画像ＤＳを得る際には、
光のスキャニング等のために対象物が一定時間（例え
ば、０．６秒程度）静止している必要がある。この間に
対象物が移動すると、正確な３次元形状の計測ができて
いないことになるからである。

【００６３】次に、ステップＳ２０２に進み、輪郭切取
り操作が行われる。輪郭切取り操作では、利用客等が表
示装置１６に表示される画像枠表示欄ＲＡ１の画像枠２
３１の位置調整と画像枠２３１のサイズ調整が行われ
る。

【００６４】その後、ステップＳ２０３に進み、背景領
域の表示が行われる。背景領域は、２次元カラー画像を
入力する際に人物頭部の背景側に設けられた背景幕（ブ
ルーバック）の色成分を予め測定しておくことにより特
定できる。つまり、予め測定されたブルーバックの色成
分（ＲＧＢ値）と２次元カラー画像ＤＣの各画素ごとの
色成分（ＲＧＢ値）とを比較することにより、２次元カ
ラー画像ＤＣ中から背景領域を推定することができる。

【００６５】なお、予め背景幕であると保証されている
領域（例えば、２次元カラー画像ＤＣの左右の上隅の領
域）の色から、背景領域と判断すべき領域の色を求める
ようになっていてもよい。

【００６６】そして、推定された背景領域を利用客等に
視認させるために、推定された背景領域に対して特殊処
理が施された２次元カラー画像が画像枠２３１内に表示
される。特殊処理としては、例えば、撮影システム３０
から得られた２次元カラー画像において背景領域である
と推定された画素のＲＧＢ値に対して所定のオフセット
用ＲＧＢ値を加減することが行われる。このような特殊
処理を施すのは、モデリングシステム１０が背景領域を
正確に認識しているか否かを利用客等に示すためであ
る。これにより、カラー画像のうち背景領域と認識され
た領域が、例えば、赤味を帯びたように（赤いフィルタ
をかぶせたように）表示され、利用客が抽出された背景
領域を容易に認識することが可能となる。

【００６７】このモデリングシステム１０では、オフセ
ット用ＲＧＢ値の加算、減算のいずれか一方を行うこと
ができ、表示装置１６の画面上に加算／減算を択一的に
選択可能とするラジオボタンを表示させ、利用客等にい
ずれか一方を指定させる。ただし、オフセット用ＲＧＢ
値を複数種類用意し、それぞれにラジオボタンを設定し
て択一的にオフセット用ＲＧＢ値を選択させるように構
成してもよいし、また、利用客等にオフセット用ＲＧＢ
値を直接入力させるように構成してもよい。

【００６８】このように特殊処理として、複数種類の処
理を用意するのは、対象物（人物の頭部等）がどのよう
な色分布をしているかが人物に応じて異なるためであ
る。すなわち、対象物の色分布が不定であるため、オフ
セット用ＲＧＢ値が１つだけの設定では、対象物の色分
布によっては、背景領域と推定した領域とその他の領域
との区別が難しい場合があるからである。しかし、複数
種類の特殊処理が可能なように構成しておけば、背景領
域と推定した領域とその他の領域との区別が難しい場合
には、特殊処理の態様を他のものに変更することによっ
て区別することが可能になるというメリットがある。

【００６９】以上のようにして表示装置１６に背景領域
の表示が行われると、次にステップＳ２０４に進む。

【００７０】ステップＳ２０４では、背景領域の編集操
作が行われる。図７は、このときの表示装置１６の表示
画面を示す図である。図７に示すように、ステップＳ２
０３の背景領域の表示処置が終了した時点で、画像枠２
３１の内側に背景領域に特殊処理が施されたカラー画像
が表示される。この背景領域は利用客等のマウス操作等
によってさらに追加したり、背景領域から他の領域に変
更したりすることができる。

【００７１】具体的には、マウスポインタ２３３を画像
枠２３１中の背景領域以外の位置に合わせ、所定のクリ
ック操作およびドラッグ操作を行うことによってマウス
ポインタ２３３の移動軌跡内の画素が新たに背景領域と
して指定される。また、マウスポインタ２３３を画像枠
２３１中の背景領域内の位置に合わせ、所定のクリック
操作およびドラッグ操作を行うことによってマウスポイ
ンタ２３３の移動軌跡内の画素が背景領域以外として指
定される。このとき、編集対象となる領域は、画像枠２
３１の円形窓の内部に表示された２次元カラー画像のみ
であり、画像枠２３１自体については編集対象とならな
い。

【００７２】なお、ガイダンス表示欄ＲＡ２には、マウ
スポインタ２３３のサイズを変更するための変更ボタン
２５３が設けられており、変更ボタン２５３のうちのい
ずれか一つのサイズを選択することによって画像枠２３
１内に表示されるマウスポインタ２３３のサイズが変更
される。

【００７３】また、この背景領域の編集の作業を行う際
に、奥行き方向に対して顔から大きく離れた首や肩等の
部分を加工対象外とするために、これらの部分が背景領
域として指定される。

【００７４】そして、背景領域の編集処理が終了する
と、２次元カラー画像ＤＣにおいて、画像枠領域、背景
領域、および、これら以外の領域の３つの領域が区別さ
れ、それぞれの領域に対して所定の識別データを付した
状態でデータ処理装置４０内の内部メモリに記憶され
る。

【００７５】次に、ステップＳ２０５に進み、肌領域の
表示が行われる。モデリングシステム１０では、肌領域
の抽出が自動的に行われるようになっており、その詳細
については後述する。なお、既に背景領域として確定し
ている部分については肌領域を抽出する対象から外され
る。

【００７６】そして、ステップＳ２０３の場合と同様
に、画像枠２３１内に表示されているカラー画像の肌領
域と推定された部分に、所定のオフセット用ＲＧＢ値を
加減することにより、肌領域の表示を行う。この表示に
より、カラー画像中のどの部分が肌領域として認識され
ているかを容易に把握することができる。

【００７７】次に、ステップＳ２０６に進み、肌領域の
編集操作が行われる。ここで行われる操作は、ステップ
Ｓ２０４で説明した背景領域の編集操作と同様である。
つまり、所定のマウス操作を行うことにより、肌領域以
外の領域を肌領域として指定したり、また、肌領域と推
定されている部分を肌領域以外の領域として指定するの
である。ただし、既に背景領域として確定している領域
ついては、編集の対象とはならない。

【００７８】なお、後述するようにモデリングシステム
１０のデータ処理装置４０には肌領域を適切に抽出する
ための工夫がなされているが、想定外の対象物に対して
も最終的に適切な肌領域を得るためにステップＳ２０６
が設けられている。

【００７９】肌領域の編集処理が終了すると、２次元カ
ラー画像ＤＣにおいて、画像枠領域、背景領域、肌領
域、および、これら以外の領域の４つの領域が区別さ
れ、それぞれの領域に対して所定の識別データを付した
状態でデータ処理装置４０内の内部メモリに記憶され
る。

【００８０】次に、ステップＳ２０７に進み、その他の
領域の表示が行われる。例えば、利用客等が所定のマウ
ス操作を行うことによって画像枠２３１内のカラー画像
中から髪飾り等の部分を指定する。このとき、既に背景
領域、肌領域として確定している部分については指定対
象から外される。

【００８１】モデリングシステム１０は、この指定され
た髪飾り等の部分の色成分を分析し、その色成分に類似
する画素を全て抽出することにより、髪飾り等の領域を
推定することができる。このとき、既に背景領域、肌領
域として確定している部分についてはその他の領域の推
定対象から外される。

【００８２】そして、ステップＳ２０３の場合と同様
に、画像枠２３１内に表示されているカラー画像の髪飾
り等の特徴領域と推定された部分に、所定のオフセット
用ＲＧＢ値を加減することにより、髪飾り等のその他領
域の表示を行う。この表示により、カラー画像中のどの
部分が髪飾り等のその他領域として認識されているかを
容易に把握することができる。

【００８３】次に、ステップＳ２０８に進み、髪飾り等
のその他領域の編集操作が行われる。ここで行われる操
作は、ステップＳ２０４で説明した背景領域の編集操作
と同様である。つまり、所定のマウス操作を行うことに
より、髪飾り等の領域以外の領域を髪飾り等の領域とし
て新たに指定したり、また、髪飾り等の領域と推定され
ている部分を髪飾り等の領域以外の領域として指定する
のである。ただし、既に背景領域、肌領域として確定し
ている領域ついては、編集の対象とはならない。この髪
飾り等のその他の領域の編集処理が終了すると、２次元
カラー画像ＤＣにおいて、画像枠領域、背景領域、肌領
域、髪飾り等の領域、および、これら以外の領域の５つ
の領域が区別され、それぞれの領域に対して所定の識別
データを付した状態でデータ処理装置４０内の内部メモ
リに記憶される。

【００８４】ここまでの処理が終了すると、編集処理
（ステップＳ１０５）が終了することとなり、図３に示
すステップＳ１０６に進む。

【００８５】ステップＳ１０６では、２次元頭髪データ
の抽出を行う。上記の編集処理（ステップＳ１０５）に
より、２次元カラー画像ＤＣは、画像枠領域、背景領
域、肌領域、髪飾り等のその他領域、および、これら以
外の領域の５つの特徴領域に区別されている。したがっ
て、これら以外の領域として認識されている領域は頭髪
領域と等価であると考えることができる。そこで、この
２次元頭髪データの抽出では、２次元カラー画像を構成
する画素から頭髪領域に含まれる画素を抽出し、頭髪の
流れ形状等を再現するために、所定の周波数領域でのフ
ィルタリング処理や正規化処理を行い、頭髪領域の２次
元グレイ画像を生成するのである。

【００８６】次に、ステップＳ１０７に進み、３次元頭
部形状の生成を行う。３次元頭部形状は、２次元カラー
画像において背景領域を除いた肌領域と頭髪領域と髪飾
り等のその他領域とに分けられる。

【００８７】肌領域やその他領域はその大部分が距離画
像ＤＳに有効な計測データとして含まれていると考えら
れるが、有効な計測データとして含まれていない場合に
は、他の部分の有効な計測データの部分を使って形状補
間を行う。

【００８８】一方、頭髪領域はその大部分が距離画像Ｄ
Ｓに有効な計測データとして含まれていないと考えられ
るため、演算による頭髪領域の形状データの推定が行わ
れる。すなわち、肌領域および頭髪領域の距離画像ＤＳ
から、肌領域に対して頭髪部分の盛り上がりを反映させ
た３次元頭部形状を生成する。

【００８９】一方、頭髪領域の２次元グレイ画像のグレ
イ成分を高さ方向成分（奥行き方向の成分）に変換す
る。そして、２次元グレイ画像から得られる高さ方向成
分を３次元頭部形状における頭髪領域部分に重ね合わせ
ることにより頭髪模様を形成し、頭部の３次元形状デー
タが得られる。

【００９０】次に、ステップＳ１０８に進み、スケーリ
ング処理が行われる。３次元頭部形状の生成処理（ステ
ップＳ１０７）で生成された３次元形状データは頭部と
同一のサイズとなっている。そこで、このスケーリング
処理（ステップＳ１０８）では、３次元形状データをワ
ークのサイズに適合するようにスケーリング（拡大／縮
小）を行うのである。

【００９１】まず、平面的な拡大縮小について説明す
る。上述の画像枠２３１は加工対象となるワークのサイ
ズに対応するとともに、ワークのサイズが既知であるこ
とから、３次元形状データのサイズと画像枠２３１内に
表示された２次元カラー画像とのサイズとから拡大縮小
率が決定できる。そして、その決定された拡大縮小率に
基づいて３次元形状データをスケーリングすれば、ワー
クのサイズに適合した３次元形状データを生成すること
ができる。

【００９２】一方、奥行き方向については、まず、平面
的な拡大縮小率と同一倍率の拡大縮小率を設定する。そ
して、その後は、３次元形状データの全ての画素を対象
に、一定のワークの切削深さ（奥行き寸法）に圧縮／拡
大する方法や、３次元形状データを設定された深さ（奥
行き寸法）で足切りした後に一定のワークの切削深さに
圧縮／拡大する方法の２通りの方法を選択することがで
きる。

【００９３】このようにして、３次元形状データがワー
クのサイズに適合するようにスケーリングが行われる
と、ステップＳ１０９に進み、スケーリングされた３次
元形状データから加工用データを生成する。加工用デー
タが生成されると、ファイル名を付して記憶装置４３に
格納しておく。

【００９４】次に、ステップＳ１１０に進み、加工機の
選択が行われる。このステップＳ１１０では、図２に示
したようにメイン処理Ｓ３１と通信制御Ｓ３２と状態表
示制御Ｓ３３とが機能し、メイン処理Ｓ３１は加工可能
な加工機の情報を取得し、それを表示装置１６に表示さ
せ、利用客等に加工機を選択することを促す。加工機の
選択が行われると、選択された加工機に対して加工用コ
マンドを送出するように通信制御Ｓ３２が行われる。

【００９５】これにより、選択された加工機において加
工が開始され、図７に示す加工状態表示領域ＲＢの加工
中の加工機に対応する領域に加工状態や加工対象の人物
を示すカラー画像が表示される。

【００９６】ここまでの処理が終了すると、メイン処理
Ｓ３１は操作入力装置４４から終了指示があったか否か
を判断し（ステップＳ１１１）、終了指示がない場合に
は、上記ステップＳ１０１からの処理を繰り返し行うこ
とで、次の人物の頭部の計測処理を開始する。したがっ
て、この場合には、モデリングシステム１０は、加工機
２１〜２４におけるワークの加工が終了する前に次の処
理を開始することができ、モデリングシステム１０と複
数の加工機２１〜２４との並列的処理が実現される。

【００９７】一方、ステップＳ１１１において終了指示
があった場合には、メイン処理Ｓ３１は終了し、図２に
示したステップＳ４に進む。

【００９８】＜１−４．２次元頭髪データ抽出の詳細＞
次に、図３中に示す２次元頭髪データ抽出（ステップＳ
１０６）におけるモデリングシステム１０における処理
について説明する。

【００９９】この装置では以下のようにして、ノイズに
強く、自然な流れを再現できる２次元頭髪データとして
頭髪テクスチャデータを生成している。

【０１００】図８は２次元頭髪データ抽出の処理手順を
説明するフローチャートである。以下、図８を用いて、
具体的な処理手順を説明する。

【０１０１】まず、処理領域の抽出（ステップＳ３０
１）を行う。図９は処理領域の抽出の詳細な処理を説明
するフローチャートである。

【０１０２】２次元カラー画像から、編集（ステップＳ
１０５）選択された頭髪領域内の画像である頭髪カラー
画像を得る（ステップＳ３１１）。

【０１０３】図８に戻り、つぎに、得られた頭髪カラー
画像のグレイ化（ステップＳ３０２）を行う。図１０は
頭髪カラー画像のグレイ化の詳細な処理手順を説明する
フローチャートである。

【０１０４】まず、頭髪カラー画像をグレイ化するパラ
メータを記憶装置４３内に記憶されたそのパラメータが
記述されたファイルから読み込む（ステップＳ３２
１）。

【０１０５】つぎに、次式を用いて、頭髪カラー画像を
グレイ化する。

【０１０６】

【数１】

【０１０７】ここで、Ｉはグレイ画像の輝度を表わし、
Ｉ_R，Ｉ_G，Ｉ_Bは頭髪カラー画像の赤成分、緑成分、青
成分の輝度をそれぞれ表わしている。また、Ｋ_R，Ｋ_G，
Ｋ_Bはグレイ化パラメータの赤成分、緑成分、青成分の
輝度をそれぞれ表わしている。すなわち、ここでは頭髪
カラー画像の輝度の各色成分の重み付け平均をとってい
る。

【０１０８】なお、グレイ化パラメータは、あらかじ
め、シミュレーションをして、ノイズが少なくなるよう
に選ばれている。具体的には、グレイ化パラメータの緑
成分Ｋ _Gを大きくしている。

【０１０９】図８に戻り、つぎに、バンドパスフィルタ
ーの適用（ステップＳ３０３）を行う。図１１はバンド
パスフィルターの適用の詳細な処理手順を説明するフロ
ーチャートである。具体的には、バンドパスフィルター
の適用にあたり、所定の周波数以下のデータをカットす
るための閾値に当たるパラメータである記憶装置４３に
記憶されたバンドパスフィルターパラメータをそれが記
述されたファイルから読み込む。そして、そのバンドパ
スフィルターパラメータを用いてガウス型バンドパスフ
ィルターをステップＳ３０２で得られたグレイ画像に適
用する（ステップＳ３３１）。この装置ではガウス型の
バンドパスフィルターを用いることにより自然なグレイ
画像を得ている。

【０１１０】図８に戻り、つぎに、レベル調整（ステッ
プＳ３０４）を行う。図１２はレベル調整の詳細な処理
手順を説明するフローチャートである。

【０１１１】まず、頭髪領域をモルフォロジーフィルタ
ーにより、一回り小さく収縮させる（ステップＳ３４
１）。これにより、頭髪領域のエッジ部分のデータを使
用しないようにして、データの信頼性を高めている。

【０１１２】つぎに、得られたバンドパスフィルター適
用後の画像中のステップＳ３４１で得られた収縮後の頭
髪領域の画素について、輝度の最大値、最小値を求める
（ステップＳ３４２）。

【０１１３】つぎに、レベル調整のためのルックアップ
テーブルからパラメータを読み込む。ここで、レベル調
整のためのルックアップテーブルとは、各入力値に対す
る出力値を一対一で求めたデータ変換のためのテーブル
である。このルックアップテーブルは、頭髪領域におけ
る輝度データを髪の流れを抽出するのに適したレベル値
に変換するように予め調整して設定されている。

【０１１４】最後に、ステップＳ４３２で得られた、輝
度の最大値、最小値およびルックアップテーブルから、
ステップＳ３０３で得られたバンドパスフィルター適用
後の画像のレベル補正を行う。これにより、得られた画
像データを輝度域に応じて調整し、頭髪テクスチャデー
タが生成される。

【０１１５】以上のように、この装置では、バンドパス
フィルターを適用して、頭髪テクスチャ画像データを得
ているので、所定の周波数以下のデータが除去できると
ともに、照明むらを受けにくい。また、周波数異常のデ
ータが除去できるので、ノイズを除去できる。さらに、
加工機２１〜２４の特性、すなわちどの程度までの微細
加工が可能かという微細加工限界などを考えて、加工機
２１〜２４に対して適切な周波数の頭髪の流れのみを得
ることができる。

【０１１６】＜１−５．３次元頭部形状生成の詳細＞次
に、図３中に示す３次元頭部形状生成（ステップＳ１０
７）におけるモデリングシステム１０における処理につ
いて説明する。

【０１１７】図１３は３次元頭部形状生成において使用
する３次元形状モデルを説明するための図である。この
実施の形態では、段差を有する自然な３次元形状データ
を生成するため、具体的には人体頭部における頭髪領域
と肌領域との境界に頭髪層の段差Ｇを有し、自然な頭髪
領域の形状を有する３次元形状データを生成するため、
図１３に示す、以下のような特徴を有する３次元形状モ
デルを採用している。主に以下の特徴を有する３次元形
状モデルである。

【０１１８】３次元測定と同時に撮影された２次元カ
ラー画像を予め背景、頭髪、肌領域に領域（その他領域
は無視する）を分割しておき（図３のステップＳ１０
５）、分割されたカラー画像の領域（特徴領域）に応じ
て、測定３次元形状データである距離画像データに対し
て３次元形状モデルの対応する部位を適合させる。

【０１１９】３次元形状モデルは、次の２つの部位か
ら構成される。 ａ）顔の肌および頭皮を含む皮膚部 ｂ）皮膚部の上に重ねられた、奥行き方向に凹凸を持っ
た薄い層として定義される頭髪層

【０１２０】頭髪領域と肌領域との境界に段差Ｇを許
容するが、皮膚部の奥行き（ｚ座標値ｚ）はなるべく滑
らかに変化し、頭髪層厚さｄがなるべく平均的には滑ら
かに変化するよう３次元形状モデルを適合させる。

【０１２１】さらに、このような３次元形状モデルに、
以下のような詳細な特徴を加味している。

【０１２２】上記の適合の際に皮膚部の奥行きの滑ら
かさを保証するため、３次元形状モデルの適合を行う前
に独立に距離画像データにおける皮膚部（頭髪領域にお
ける頭髪層の下の皮膚部分を含む）の各部の法線ベクト
ルｎを推定する。この法線ベクトルｎは、距離画像デー
タの欠落していない領域では入力されている距離画像デ
ータから求められ、頭髪領域と頭髪領域以外の領域との
境界にある輪郭である遮蔽輪郭部では、視点と画像面の
輪郭から求められる。また、距離画像データの欠落して
いる領域では、距離画像データ（測定３次元形状デー
タ）の欠落していない領域および遮蔽輪郭部の法線ベク
トルから補間して求められる。

【０１２３】頭髪領域に距離画像データが存在せず頭
髪層厚さｄが決定できない（計算不定の）ときには、予
め定められた方法で頭髪層厚さｄを決定する。

【０１２４】以上のような３次元形状モデルを具現化す
る手段として後述する数８の式を用いている。そして、
さらに、実際の計算においては以下のような方法を用い
ている。

【０１２５】計算を高速化するため、上記データを複
数のブロックに分け、モデル適合のための計算をブロッ
クごとに行う。

【０１２６】上記ブロックを隣合うブロック間で重な
りのあるものとし、ブロックごとの計算を行う際、計算
するのに十分なデータが存在するブロックから順に計算
することにより、計算が不定であるブロックを最小限に
抑える。

【０１２７】上記ブロックごとの計算を安定に行うた
め、それぞれの画素間対応づけが可能な解像度の異なる
複数のデータを入力データから作成し、低い解像度のデ
ータから順にモデル適合のための計算を行い、それぞれ
の解像度での処理結果を順次より高い解像度のデータに
反映させる。

【０１２８】頭髪領域と肌領域との領域判別が不正確
なとき、その境界周囲において、それぞれの領域の多く
の部分の属性と比べてどちらに近いかにより、頭髪層の
厚さを変化させる。

【０１２９】以上を踏まえて、以下、３次元頭部形状生
成（ステップＳ１０７）の詳細な処理について説明す
る。

【０１３０】図１４は３次元頭部形状生成の処理手順を
示すフローチャートであり、図１５は２次元頭髪データ
抽出（ステップＳ１０６）および３次元頭部形状生成
（ステップＳ１０７）の処理を行うデータ処理装置４０
の機能構成をデータの流れとともに示す機能ブロック図
である。なお、図１５に示す機能構成は、既述のように
記録媒体９から読み込まれたプログラムに基づいてデー
タ処理装置４０内のＣＰＵが演算処理を行うことにより
実現される機能であるが、これらの機能の全てまたは一
部が専用の電気的回路として構築されていてもよい。以
下の機能ブロック図においても同様である。

【０１３１】なお、以下の処理を各部が行うに当たり、
制御部４００が各部の制御を行う。

【０１３２】まず、データ正規化部４０１がステップＳ
１０４（図３）で得られている距離画像データを入力３
Ｄデータとして、その入力３Ｄデータに対してデータ正
規化（図１４：ステップＳ４０１）を行う。このデータ
正規化を説明するに当たり、まず、入力される入力３Ｄ
データ、ステップＳ１０４（図３）で得られている２次
元カラー画像データおよびステップＳ１０５（図３）で
得られている特徴領域データについて説明する。

【０１３３】図１６は３次元形状測定機による対象測定
の様子を示す図である。前述のように入力３Ｄデータ
（測定３次元形状データ）は、光学式の３次元形状測定
機により入力された距離画像データである。図１６に示
すように各画素値は、平面格子上に配列された光学セン
サと光学中心（視点）を結ぶ視線上の物体表面の３次元
座標が、測定機の基準となる点を原点とするワールド座
標により記述されている。

【０１３４】また、前述のように入力３Ｄデータの各画
素には、３Ｄデータが有効である（例えば「１」）か否
（例えば「０」）かを示すフラグが３次元計測装置３４
により付加されており、このフラグが無効（「０」）と
なっている画素では３Ｄデータが欠落していることを示
している。さらに、入力３Ｄデータには、光学センサ配
列、光学中心、およびワールド座標の３次元位置関係の
情報（視点情報）が付属しており、空間中の任意の点に
対応する光学センサ配列位置が計算可能である。

【０１３５】前述のように、２次元カラー画像データ
は、２次元撮影装置３６に設けられた光学式のカラーカ
メラにより入力された画像データである。各画素値は、
平面格子上に配列された光学センサＯＳと光学中心ＯＣ
（視点）を結ぶ視線上の物体表面の色を、３つの異なる
分光分布特性を持つセンサの出力値であるＲ，Ｇ，Ｂ値
として記述されている。２次元カラー画像データには、
光学センサ配列、光学中心、およびワールド座標の３次
元位置関係の情報（視点情報）が付属しており、空間中
の任意の点に対応する光学センサ配列位置が計算可能で
ある。

【０１３６】特徴領域データは２次元カラー画像データ
の各画素を、以下の３つの特徴領域に分類し、その結果
をカラー画像と同じ形式の格子上に配列したデータであ
り、前述のように少なくとも背景部、肌領域、頭髪領
域、その他の領域の４つの領域を区別するデータとなっ
ている。なお、以下の説明では「その他」の領域を肌領
域に含めて説明する。

【０１３７】図１７は入力３Ｄデータの座標系変換の様
子を示す図である。入力３Ｄデータは上記のように、ワ
ールド座標系ＣＯ１により記述されているが、以下のデ
ータ処理都合上、３次元直交座標系ＣＯ２のデータに変
換して、入力３Ｄデータを２次元カラー画像データに一
対一対応するデータにする必要がある。この座標変換が
以下に示すデータ正規化である。

【０１３８】まず、２次元カラー画像の視点情報を用い
て入力３Ｄデータを再標本化（例えば、Z-bufferアルゴ
リズムを使ってカラー画像の各画素に対応する視線上の
最も近い３Ｄ座標値を取得）することにより、２次元カ
ラー画像の各画素に１対１に対応する３Ｄデータ列を得
る。

【０１３９】つぎに、２次元カラー画像の視点情報を用
いて、カラー画像の画角内で視点方向に予め定められた
範囲の四角錐台の空間（透視投影視体積）が予め定めら
れたｘ、ｙ、ｚ軸に平行な３辺を持つ直方体の空間（標
準視体積）へ変換されるよう、入力３Ｄデータを変形す
る。このとき、入力３Ｄデータは、ｘ、ｙ座標値が格子
上に等間隔（格子のｘ，ｙ方向の間隔をｂ_x，ｂ_yとす
る）に配列され、ｚ座標値がｘｙ平面に平行な平面から
の距離を表わすデータ列となる。この変換後の入力３Ｄ
データのｚ座標値は変換前の四角錐台の底面からの距離
に比例する。以降このデータを正規化３Ｄデータと呼ぶ
ことにする。

【０１４０】なお、特徴領域データは２次元カラー画像
から作成されているので、すでにカラー画素と１対１対
応となっている。

【０１４１】つぎに、３Ｄノイズ除去部４０２が３Ｄノ
イズ除去（図１４：ステップＳ４０２）を行う。すなわ
ち、正規化３Ｄデータを重み付け平均を採って平滑化す
ることにより、異常データの座標値を修正し、不自然な
凹凸などを除去する。以降このデータを修正正規化３Ｄ
データと呼ぶ。

【０１４２】つぎに、背景除去部４０３が背景除去（図
１４：ステップＳ４０３）を行う。すなわち、修正正規
化３Ｄデータにおいて、特徴領域データ中の背景領域に
対応する部分の３Ｄデータを除去（３Ｄデータ中の対応
部分の点データすべてのフラグを無効に設定）する。以
降このデータを前景３Ｄデータと呼ぶことにする。

【０１４３】つぎに、特徴領域信頼性計算部４０４が特
徴領域信頼性計算（図１４：ステップＳ４０４）を行
う。図１８は特徴領域信頼性計算の詳細な処理手順を示
すフローチャートである。以下、図１８を参照して特徴
領域信頼性計算をより詳細に説明する。

【０１４４】まず、肌領域信頼性計算（ステップＳ４４
１）を行う。すなわち、２次元カラー画像中の肌領域Ｓ
_skinにおいて、各画素（ｉ，ｊ）のカラーベクトルｖ
_(i,j)（Ｒ，Ｇ，Ｂ成分を有するベクトル）から肌平均
カラーベクトルｍ_skinおよび肌共分散行列Ｃ_skinを次の
２式により計算する。

【０１４５】

【数２】

【０１４６】

【数３】

【０１４７】ここで、Ｎ_skinは肌領域Ｓ_skinにおける画
素数を、ｔは転置行列を示している。このようにして求
められた平均値ｍ_skinは肌領域Ｓ_skinについての色代表
を示すベクトルとなる。

【０１４８】つぎに、上記画素領域の各画素に対して、
平均カラーベクトルｍ_skinからのマハラノビス距離ｓ"
_(i,j)を次式により求める。

【０１４９】

【数４】

【０１５０】得られたマハラノビス距離ｓ"_(i,j)は記憶
装置４３に格納しておく。ここで導かれるマハラノビス
距離ｓ"_(i,j)は、カラー画像の各画素について、平均カ
ラーベクトルｍ_skinからの色差を表すものであり、いわ
ば肌らしさを示している。したがって、このマハラノビ
ス距離ｓ"_(i,j)が小さい値を示すほど当該画素が肌らし
いことを示し、大きい値を示すほど当該画素が肌らしく
ないことを示す。

【０１５１】つぎに、２次元カラー画像中の肌領域に対
応する画素が「１」、その他の画素が「０」であるよう
な肌２値画像を作成する。

【０１５２】つぎに、得られた肌２値画像に対し、収縮
処理を予め定められた回数（Ｋ_skin回）だけ繰り返し、
新しく「１」から「０」となった（肌領域から肌以外の
領域になった）画素に対し、「０」となった際の収縮回
数Ｌ_(i,j)を記憶装置３４に記録しておく。これにより
肌領域中の境界寄りの画素に関して、どれだけ境界から
離れているかを評価したこととなる。

【０１５３】つぎに、収縮処理前の２値画素値が「０」
である画素に対応する画素領域Ｓ_{sk in0}、収縮処理後の
２値画素値が「１」である画素に対応する画素領域Ｓ
_skin1、収縮により２値画素値が新しく「０」となった
画素に対応する画素領域Ｓ_skin2のそれぞれにおいて、
次式のｓ'_(i,j)で与えられる肌２値画像を作成する。

【０１５４】

【数５】

【０１５５】ここで、ａ_skinは予め定められた定数であ
り、Ｍｉｎ（ａ，ｂ）は２つの値ａ，ｂのうち小さい方
を出力する関数である。

【０１５６】図１９は各特徴領域におけるｙ方向の画素
位置とｓ'_(i,j)との関係を例示する図である。数５の式
から明らかなように、肌領域以外ではｓ'_(i,j)＝０、肌
領域中央ではｓ'_(i,j)＝１であり、その境界においてな
だらかにｓ'_(i,j)は変化している。

【０１５７】つぎに、数５の式により求めたｓ'_(i,j)を
平滑化する。具体的には各画素の周囲画素についての重
み付け平均を求める。この結果、各画素値は、その画素
が肌領域の代表色（平均カラーベクトル）からどれだけ
離れているか、および、肌領域の境界からどれだけ離れ
ているかを同時に評価していることになる。以降このデ
ータを肌領域信頼性データｓ'_(i,j)と呼ぶことにする。

【０１５８】つぎに、頭髪領域信頼性計算（ステップＳ
４４２）を行う。なお、この処理はステップＳ４４１の
肌領域信頼性計算とほぼ同様の処理である。すなわち、
２次元カラー画像中の頭髪領域に対応する領域Ｓ_hairに
おいて、各画素（ｉ，ｊ）のカラーベクトルｖ_(i,j)の
髪平均カラーベクトルｍ_hairおよび髪共分散行列Ｃ_{hai r}
を計算する。具体的には数２および数３の式における添
え字ｓｋｉｎを添え字ｈａｉｒに置き換えた式を用い
る。

【０１５９】つぎに、上記画素領域の各画素に対して、
髪平均カラーベクトルｍ_hairからのマハラノビス距離
ｈ"_(i,j)を次式により求める。

【０１６０】

【数６】

【０１６１】つぎに、２次元カラー画像中の頭髪領域に
対応する画素が「１」、その他の画素が「０」であるよ
うな髪２値画像を作成する。

【０１６２】つぎに、得られた髪２値画像に対し、収縮
処理を予め定められた回数（Ｋ_hair回）だけ繰り返し、
新しく「１」から「０」となった画素に対し、「０」と
なった際の収縮回数Ｌ_(i,j)を記録しておく。これによ
り頭髪領域中の境界寄りの画素に関して、どれだけ境界
から離れているかを評価したこととなる。

【０１６３】つぎに、収縮処理前の２値画素値が「０」
である画素に対応する画素領域Ｓ_{ha ir0}、収縮処理後の
２値画像画素値が「１」である画素に対応する画素領域
Ｓ_{hai r1}、収縮により２値画像画素値が新しく「０」と
なった画素に対応する画素領域Ｓ_hair2のそれぞれにお
いて、次式で与えられるｈ'_(i,j)からなる髪２値画像を
作成する。

【０１６４】

【数７】

【０１６５】ここで、ａ_hairは予め定められた定数であ
る。

【０１６６】つぎに、数７の式により求めた画像データ
を平滑化する。この結果、各画素値は、その画素が頭髪
領域の代表色からどれだけ離れているか、および、頭髪
領域の境界からどれだけ離れているかを同時に評価して
いることになる。以降このデータを頭髪領域信頼性デー
タｈ'_(i,j)と呼ぶことにする。

【０１６７】図１４の説明に戻る。つぎに、低解像度化
部４０５が低解像度化（図１４：ステップＳ４０５）を
行う。このステップＳ４０５では、図１４のフローチャ
ートにおける以下のステップにおいて、データ欠落部の
大まかな形状を復元する際、処理データ量を削減して処
理時間を短縮するため、前景３Ｄデータ、特徴領域デー
タ、および、頭髪領域信頼性データのデータサイズを予
め定められたサイズに変換する。

【０１６８】入力３Ｄデータにおけるデータ欠落部は、
主に頭髪領域や肌領域の境界周辺などで発生するため、
これらの部分の大まかな形状を復元する際には、肌領域
の主要部分の３Ｄデータとは同じ級密さを必要としな
い。そのためこのような低解像度化が可能となるのであ
る。こうして低解像度化されたデータをそれぞれ低解像
度３Ｄデータ、低解像度特徴領域データ、低解像度頭髪
領域信頼性データと以下では呼ぶものとする。

【０１６９】頭髪領域信頼性データの解像度の変換は、
公知の解像度変換方法を用いて行うことができ、この装
置ではキュービックコンボリューションなど、周囲の画
素との重み付き平均を用いた方法で行っている。３Ｄデ
ータに関しては、無効画素を除いた有効画素のみを使用
して、同様にして解像度変換が行える。特徴領域データ
については、新しい解像度のデータにおける各画素につ
いて、対応する元の画素が含まれる特徴領域の分類のう
ち、最も大きい面積を占める分類をその画素の特徴領域
の分類とすることにより解像度の変換を行うことができ
る。

【０１７０】つぎに、測定部・欠落部法線ベクトル推定
部４０６が、入力３Ｄデータにおけるデータ測定部およ
びデータ欠落部法線ベクトル推定（図１４：ステップＳ
４０６）を行う。図２０は、測定部および欠落部法線ベ
クトル推定の詳細な処理手順を示すフローチャートであ
る。

【０１７１】まず、低解像度３Ｄデータにおいて、低解
像度特徴領域データの前景領域（肌領域Ｓ_skin＋頭髪領
域Ｓ_hair）と背景領域との境界、すなわち、遮蔽輪郭部
上の各点の単位法線ベクトルを設定する（ステップＳ４
６１）。図２１は低解像度法線ベクトルの初期値の様子
を示す図である。図２１に示すように、遮蔽輪郭部上の
点の単位法線ベクトルｖ１は境界と視線方向に共に直交
し、前景領域から外に出る（背景領域に向かう）方向に
設定される。

【０１７２】つぎに、低解像度３Ｄデータ中の３次元測
定された各点に対し、単位法線ベクトルｖ２を設定する
（ステップＳ４６２）。それぞれ３次元測定された点の
法線ベクトルは、同一の特徴領域に属す入力３Ｄデータ
により特定される人体頭部表面内において２方向に隣り
合う点と対象点とを結んで形成される３角形により平面
が一意に特定され、その平面に対する単位法線ベクトル
を対象点の単位法線ベクトルとして求める。

【０１７３】つぎに、前景領域において単位法線ベクト
ルの設定がされていない点に、図２１に示すように視線
方向（＋ｚ方向）の単位ベクトルを、データ欠落部の単
位法線ベクトルｖ３の初期値として設定する（ステップ
Ｓ４６３）。

【０１７４】つぎに、以上により新規に設定された単位
法線ベクトルを、前景領域中の隣合う点の単位法線ベク
トルと重み付き平均した後、単位法線ベクトルに正規化
したものと置き換える（ステップＳ４６４）。

【０１７５】つぎに、所定回数の繰り返しまたは新たな
単位法線ベクトルが元の単位法線ベクトルとほぼ同じに
なったか否かを判定し（ステップＳ４６５）、両方の条
件を満たしていなければ、ステップＳ４６４に戻り、い
ずれかの条件を満たしていれば終了する。すなわち、所
定の回数だけ、または、新たに設定される単位法線ベク
トルが元の単位法線ベクトルとほぽ同じとなるまで、ス
テップＳ４６４の処理を繰り返す。

【０１７６】こうして前景領域に属する画素（ｉ，ｊ）
の系列に対して単位法線ベクトルの系列ｎ_(i,j)を求
め、後述する低解像度頭部３Ｄ形状推定および低解像度
頭髪層データ推定処理において使用する。この結果出力
されるデータを、以下、低解像度法線ベクトルと呼ぶ。
以上の説明から分かるように、測定部および欠落部法線
ベクトル推定（ステップＳ４０６）では、前景領域中に
おける法線の方向は滑らかに変化するということを仮定
している。

【０１７７】図１４の説明に戻る。つぎに、低解像度頭
部３Ｄ形状・低解像度頭髪層データ推定部４０８がそれ
ぞれ低解像度頭部３Ｄ形状推定および低解像度頭髪層デ
ータ推定（図１４：ステップＳ４０７）を行う。図２２
は、低解像度頭部３Ｄ形状推定および低解像度頭髪層デ
ータ推定の詳細な処理手順を示すフローチャートであ
る。また、図２３は矩形領域に分割した様子を示す図で
ある。

【０１７８】まず、低解像度３Ｄデータを、境界が互い
に重なり合った、同じ大きさ（Ｍ×Ｎ）の矩形のブロッ
クＢＬ（分割領域）に分割する（ステップＳ４７１）。

【０１７９】つぎに、それぞれのブロックＢＬに属し、
肌領域または頭髪領域に属する画素（ｉ，ｊ）の系列に
対して次式を作成する（ステップＳ４７２）。

【０１８０】

【数８】

【０１８１】ただし、ブロックＢＬからはみ出る画素の
データを参照する項は、数８の式から除くものとする。

【０１８２】ここで、ｗ₁，ｗ₂は予め定められた重み付
けの係数、ｎ_(i,j)は座標（ｉ，ｊ）における単位法線
ベクトルである。また、添え字ｘ，ｙ，ｚはｘ，ｙ，ｚ
成分をそれぞれ表わし、ｘ，ｙ，ｚ以外の添え字は座標
を表わしている。ただし、ｋ，ｒは任意の整数を表わし
ている。また、ｂ_x，ｂ_yは前述の格子のｘ，ｙ方向の間
隔を表わしており、したがって、ｐ_(q,r),(s,t)および
ｑ_(s,t),(u,v)はそれぞれ法線ベクトルのｘおよびｙ方
向の１次微分係数に相当する。また、図１３に示すよう
に、ｚ座標値ｚ_(i,j)および頭髪層厚さｄ_(i,j)は、それ
ぞれ低解像度３Ｄデータにおけるｚ成分（奥行き成分）
および頭髪層の厚さを表わしている。

【０１８３】数８の式は、肌領域と頭髪領域において、
与えられた単位法線ベクトルと欠落していない３Ｄデー
タのｚ座標値の系列に最適に適合するように、頭髪領域
でのみ頭髪層が重ねられた３Ｄデータのｚ座標値データ
を求めるための式であり、この式が前述の３次元形状モ
デルを表わすものである。

【０１８４】Ｊ0の項は、与えられた単位法線ベクトル
および欠落していない３Ｄデータのｚ座標値と頭髪層厚
さｄの系列に対して、最もよく当てはまる３Ｄデータの
ｚ座標値ｚと頭髪層厚さｄの系列を求めるための項であ
る。具体的には、ｚ−ｄが滑らかに連続するような３Ｄ
データを求める（推定する）ための項であり、肌領域に
おける頭髪層厚さｄは「０」としているので、肌領域と
頭髪領域との境界に段差を許容するものとなっている。
また、頭髪領域では頭髪層厚さｄは変化し得るものとな
っている。

【０１８５】Ｊ1の項は、求められる頭髪層厚さｄの系
列をなるべく滑らかにするための項である。

【０１８６】Ｊ2の項は、頭髪としての判別の信頼性の
低いところでは求められる頭髪層厚さｄを薄くするため
の補正項である。

【０１８７】また、数８の式において先に求めた肌領域
信頼性データｓ'および頭髪領域信頼性データｈ'は互い
に相関があるため、それら両方の影響における肌のみ、
髪のみの影響分を表わす係数ｓおよびｈを用いている。

【０１８８】つぎに、得られた式におけるＪの評価値を
最小にするような、各画素に対応するｚ座標値ｚ_(i,j)
および頭髪層厚さｄ_(i,j)の系列を求める（ステップＳ
４７３）。Ｊの評価値を最小にするということは、重み
付き線形最小２乗問題となり、Ｊを構成する式から欠落
した３Ｄデータのｚ座標値と頭髪層厚さの系列を一列に
並べたベクトルを未知ベクトルとし、測定３Ｄデータを
定数項として線形方程式を構成し、この方程式の最小２
乗解を求めることである。具体的には、この線形方程式
の係数行列は疎行列となり、最小２乗解は、係数行列の
疑似逆行列を方程式の両辺の左側から乗ずることによ
り、各画素に対応するｚ座標値ｚ_(i,j)および頭髪層厚
さｄ_(i,j)の系列を求めることができる。

【０１８９】この線形方程式において、例えば、頭髪領
域を含むブロックＢＬに頭髪領域の入力３Ｄデータのｚ
座標値が全く与えられていない場合などでは、この線形
方程式は不定となり、一意に解が求まらない。このた
め、最小２乗解を求める前に係数行列の階数を調べ、階
数が未知数の数より小さいブロックＢＬに関しては、計
算を実行せず、何も出力しない。

【０１９０】こうして求められたブロックＢＬごとのｚ
座標値ｚと頭髪層厚さｄは、隣接するブロックＢＬにお
いては、互いに境界が重なっているので、境界上の画素
に関してはそれぞれ各ブロックＢＬで求められたｚ座標
値ｚどうしおよび頭髪層厚さｄどうしを平均したものを
出力する。

【０１９１】こうして求めたｚ座標値ｚと頭髪層厚さｄ
の系列を、以下、それぞれ低解像度頭部３Ｄ形状デー
タ、低解像度頭髪層データと呼ぶ。

【０１９２】つぎに、所定回数だけ計算を繰り返した
か、または全ての肌領域と頭髪領域のｚ座標値データと
頭髪層厚さｄが求められたか否かを判定し（ステップＳ
４７４）、条件を満たさなければ、ステップＳ４７２に
戻り、条件を満たせば次のステップに進む。ただし、ス
テップＳ４７２に戻る場合、前回作成した方程式を用い
るのではなく、低解像度３Ｄデータの代わりにステップ
Ｓ４７３で求められた各画素に対応するｚ座標値ｚ
_(i,j)および頭髪層厚さｄ_(i,j)とを方程式に代入し、求
められているｚ座標値ｚ_(i,j)および頭髪層厚さｄ_(i,j)
を定数項として展開し、新たな方程式を作成することが
異なっている。

【０１９３】すなわち、ステップＳ４０７では、図２３
において、まず、数８の式を用いて上記のようにして入
力３Ｄデータ中のデータ測定部のブロックＢＬ１のｚ座
標値ｚ_(i,j)および頭髪層厚さｄ_(i,j)の系列を求め、さ
らに、得られたデータを用いて、数８の式を展開した式
を作成し、その式によりデータ測定部に隣接するデータ
欠落部のブロックＢＬ２におけるｚ座標値ｚ_(i,j)およ
び頭髪層厚さｄ_(i,j)を求める。そして、このような処
理を順次、入力３Ｄデータにおけるデータ欠落部に隣接
するブロックＢＬに対して行うことで、次第にデータ欠
落部のｚ座標値ｚ _(i,j)および頭髪層厚さｄ_(i,j)を求め
ていくのである。そして、最終的に全ての点でのｚ座標
値ｚ_(i,j)および頭髪層厚さｄ_(i,j)を生成することがで
きるのである。

【０１９４】つぎに、ステップＳ４７４までの処理で求
められた低解像度頭部３Ｄ形状データと低解像度頭髪層
データを平滑化する（ステップＳ４７５）。これは、ス
テップＳ４７４までの処理は分割されたブロックＢＬご
とに行われるので、隣り合うブロックＢＬの境界に不自
然な輪郭が発生することがあるので、この輪郭を目立た
なくするために行われる。

【０１９５】図１４の説明に戻る。つぎに、低解像度欠
落３Ｄ形状データ合成部４０９が低解像度欠落３Ｄ形状
データ合成（図１４：ステップＳ４０８）を行う。低解
像度で処理されたデータを前景３Ｄデータの肌領域のデ
ータと合成する。これは以下の手順で行われる。

【０１９６】図２４は、低解像度欠落３Ｄ形状データ合
成の詳細な処理手順を示すフローチャートである。

【０１９７】まず、低解像度頭部３Ｄ形状データを前景
３Ｄデータと同じ解像度に変換する（ステップＳ４８
１）。解像度の変換（高解像度化）は、周囲の画素の重
み付け平均により得られたデータを補間データとする等
の公知の補間法によって行うことができる。

【０１９８】つぎに、特徴領域データを参照しながら、
前景３Ｄデータのうち頭髪領域に含まれる画素の画素値
をステップＳ４８１において出力される高解像度化３Ｄ
データ中の対応する画素の画素値と置き換える（ステッ
プＳ４８２）。ただし、ステップＳ４８１の高解像度化
３Ｄデータ中の対応する画素が有効でない場合にはこの
置き換えは行われない。

【０１９９】つぎに、特徴領域データを参照しながら、
頭髪領域に含まれない画素のうちで有効でない画素の前
景３Ｄデータの画素値を高解像度化３Ｄデータ中の対応
する画素のデータと置き換える（ステップＳ４８３）。
ただし、高解像度化３Ｄデータ中の対応する画素が有効
でない場合にはこの置き換えは行われない。このような
変更処理により得られた３Ｄデータを以下では頭髪テク
スチャなし頭部３Ｄ形状データと呼ぶものとする。

【０２００】図１４の説明に戻る。つぎに、頭髪３Ｄテ
クスチャ付加部４１０が、頭髪３Ｄテクスチャ付加（図
１４：ステップＳ４０９）を行う。ステップＳ４０９で
は、以下に示す手順により頭髪テクスチャなし頭部３Ｄ
形状データの頭髪領域に頭髪の流れを表現する起伏を付
加する。

【０２０１】図２５は頭髪３Ｄテクスチャ付加の詳細な
処理手順を示すフローチャートである。

【０２０２】まず、低解像度頭髪層データを頭髪テクス
チャなし頭部３Ｄ形状データと同じ解像度に変換する
（ステップＳ４９１）。解像度の変換は、図２４のステ
ップＳ４８１と同様にして実行される。

【０２０３】つぎに、頭髪テクスチャなし頭部３Ｄ形状
データの頭髪領域において、各画素の３Ｄデータのｚ座
標値ｚ_(i,j)に、次式により、それぞれ頭髪の流れを表
現する頭髪テクスチャデータ（２次元グレイ画像のグレ
イ成分）を高さ方向成分δ_{(i ,j)}として付加する（ステ
ップＳ４９２）。なお、ここで用いる頭髪テクスチャデ
ータは２次元頭髪データ抽出部３０１により２次元頭髪
データ抽出（図３：ステップＳ１０６）で得られたもの
である。

【０２０４】

【数９】

【０２０５】ここで、ｚ'_(i,j)は頭髪３Ｄテクスチャ付
加後の３Ｄデータのｚ座標値であり、ｄ'_(i,j)はステッ
プＳ４９１で解像度変換された画素（ｉ，ｊ）の頭髪層
厚さの画素値である。また、ｇ_(i,j)は頭髪テクスチャ
データの画素（ｉ，ｊ）の画素値であり、ｇ_MAXは頭髪
テクスチャ画像の画素値の取り得る最大値である。ま
た、ｈは「＋１」または「−１」をとる定数であり、こ
こではｈ＝＋１としている。このようにして３次元形状
データにおけるｚ座標値に頭髪テクスチャ画像が反映さ
れるが、数９の式から分かるように、高さ方向成分δの
絶対値はｄ'の絶対値より必ず小さくなる。そのため、
頭髪領域において形成される起伏が頭髪層を越えて、頭
蓋にまで至ることがなく自然な３次元形状データをえる
ことができる。

【０２０６】こうして得られた、頭髪の流れを表現する
起伏が付加された３Ｄデータを以下では頭髪テクスチャ
付き頭部３Ｄ形状データと呼ぶものとする。

【０２０７】図１４の説明に戻る。最後に、視体積補正
部４１１により視体積補正（図１４：ステップＳ４１
０）を行う。すなわち、図１４のステップＳ４０１で行
った座標変換の逆変換を頭髪テクスチャ付き頭部３Ｄ形
状データに対して行い、得られたデータが３次元形状デ
ータとなる。以上で、３次元形状データが形成された。

【０２０８】以上説明したように、この発明の第１の実
施の形態によれば、測定された頭髪領域の３Ｄデータに
より特徴的な頭髪形状を再現するとともに、欠落した頭
髪領域の３Ｄデータをそれらの測定された頭髪領域の３
Ｄデータに滑らかに生成し、特に肌領域に近い欠落した
頭髪領域の３Ｄデータを生成する際にも、肌と頭髪との
境界部分に適切な段差を発生させることができる。

【０２０９】＜２．第２の実施の形態＞第１の実施の形
態ではステップＳ４０７において、低解像度３Ｄデータ
を分割したブロックＢＬ群の中に、頭髪領域の欠落しな
い３Ｄデータと肌領域の欠落しない３Ｄデータを含むも
のが少なくとも１つなければ、頭髪層データの計算が不
定となってしまう。欠落していない３Ｄデータを持つ肌
領域の直近に、欠落していない３Ｄデータを持つ頭髪領
域が存在しているとは限らず、この問題は頻繁に発生す
る。

【０２１０】しかし、第２の実施の形態では、装置構成
は第１の実施の形態と全く同じであるが、以下で述べる
ように、低解像度化部４０５（図１５）が各種低解像度
データをさらに低解像度化したデータを得て、それに対
して処理した結果をステップＳ４０７の処理に反映させ
ている。

【０２１１】図２６は第２の実施の形態における２重低
解像度推定の詳細な処理手順を示すフローチャートであ
る。以下、処理手順について説明する。

【０２１２】まず、低解像度化部４０５が低解像度３Ｄ
データ、低解像度特徴領域データ、低解像度肌領域信頼
性データ、低解像度頭髪領域信頼性データ、低解像度法
線ベクトルデータを、図１４のステップＳ４０５と同様
にして、さらに低解像度化することにより２重低解像度
３Ｄデータ、２重低解像度特徴領域データ、２重低解像
度肌領域信頼性データ、２重低解像度頭髪領域信頼性デ
ータ、２重低解像度法線ベクトルデータ（以下、まとめ
て「２重低解像度データ」という）を得る（ステップＳ
５０１）。

【０２１３】つぎに、低解像度頭部３Ｄ形状・低解像度
頭髪層データ推定部４０８がそれら２重低解像度データ
に対して図１４のステップＳ４０７と同様の処理である
２重低解像度データによる推定（ステップＳ５０２）を
行う。ここで、低解像度法線ベクトルデータの解像度の
変換は、他のデータと同じように周囲の単位法線ベクト
ルとの重み付き平均を行った後、単位ベクトルに正規化
することによって行うことができる。

【０２１４】つぎに、ステップＳ５０２によって得られ
た２重低解像度頭部３Ｄ形状データ、２重低解像度頭髪
層データを、低解像度欠落３Ｄ形状データ合成部４０９
が元の低解像度データと同じ解像度に変換（高解像度
化）する（ステップＳ５０３）。この処理は図１４にお
けるステップＳ４０８と同様に行う。

【０２１５】最後に、次式のようなＪ'を最小化する線
形方程式を作成し、その最小２乗解を求める（ステップ
Ｓ５０４）。

【０２１６】

【数１０】

【０２１７】ここで、Ｊには数８の式を用い、
ｚ'_(i,j)，ｄ'_(i,j)は、それぞれ、元の低解像度データ
の画素（ｉ，ｊ）に対応する、ステップＳ５０２の低解
像度頭部３Ｄ形状データ画素値、低解像度頭髪層データ
の画素値である。また、ｗ₃，ｗ₄は予め定められた重み
付けの係数である。この処理概要は図１４のステップＳ
４０７と同様に行う。

【０２１８】なお、以上の処理を実行する各部の制御も
制御部４００が行う。また、その他の構成は第１の実施
の形態と同様である。

【０２１９】以上説明したように、第２の実施の形態に
よれば、より低解像度の２重低解像度データを用いてい
るので、ブロックＢＬ群の中に、頭髪領域の欠落しない
３Ｄデータと肌領域の欠落しない３Ｄデータとを含むも
のが少なくとも１つなければ、頭髪層データの計算が不
定となってしまうという問題の発生確率を下げることが
できる。これは、より低解像度のデータでは、頭髪領域
の欠落しない３Ｄデータと肌領域の欠落しない３Ｄデー
タを含むブロックＢＬが存在する可能性が大きく、それ
により得られた結果を新たな拘束条件として方程式に付
加することにより頭髪領域と肌領域の欠落しない３Ｄデ
ータのｚ座標値が代替され、方程式の解が一意に決定で
きるからである。

【０２２０】また、大局的情報がより低解像度のデータ
からもたらされるため、方程式の解が一意に決定できる
ブロックＢＬから順次、隣接する欠落部分のデータを求
めることができるため、発生する積算誤差を軽減するこ
とができる。

【０２２１】＜３．第３の実施の形態＞第２の実施の形
態では２段階の解像度の異なるデータを使い、低い解像
度のデータから順次で処理を行ったが、もっと多くの低
解像度のデータを使用することも可能である。これは第
２の実施の形態における処理を再帰的に実行することに
より容易に実現できる。

【０２２２】図２７は第３の実施の形態における多重低
解像度推定の詳細な処理手順を示すフローチャートであ
る。以下、処理手順について説明する。なお、第３の実
施の形態の装置も装置構成は第１の実施の形態と全く同
じである。

【０２２３】まず、低解像度化部４０５が低解像度３Ｄ
データ、低解像度特徴領域データ、低解像度肌領域信頼
性データ、低解像度頭髪領域信頼性データ、低解像度法
線ベクトルデータを、図１４のステップＳ４０５と同様
の処理を低解像度化の多重度の回数だけ繰り返して、所
望程度の低解像度を有する多重低解像度３Ｄデータ、多
重低解像度特徴領域データ、多重低解像度肌領域信頼性
データ、多重低解像度頭髪領域信頼性データ、多重低解
像度法線ベクトルデータ（以下、まとめて「多重低解像
度データ」という）を得る（ステップＳ５１１）。

【０２２４】つぎに、低解像度頭部３Ｄ形状・低解像度
頭髪層データ推定部４０８が、それら多重低解像度デー
タに対して図１４のステップＳ４０７と同様の処理であ
る多重低解像度データによる推定（ステップＳ５１２）
を行う。ここで、低解像度法線ベクトルデータの解像度
の変換は、他のデータと同じように周囲の単位法線ベク
トルとの重み付き平均を行った後、単位ベクトルに正規
化することによって行うことができる。

【０２２５】つぎに、低解像度欠落３Ｄ形状データ合成
部４０９が、ステップＳ５０２によって得られた多重低
解像度頭部３Ｄ形状データ、多重低解像度頭髪層データ
を、１段高解像度化する（ステップＳ５１３）。この処
理は図１４におけるステップＳ４０５と同様に行う。

【０２２６】つぎに、数１０の式を用いてＪ'を最小化
する線形方程式を作成し、その最小２乗解を求める（ス
テップＳ５１４）。この具体的処理は図２６のステップ
Ｓ５０４と同様に行う。ただし、ここでのｚ'_(i,j)，
ｄ'_(i,j)は、それぞれ、１段階前の低解像度データの画
素（ｉ，ｊ）に対応する、ステップＳ５１２またはＳ５
１４による低解像度頭部３Ｄ形状データ画素値、低解像
度頭髪層データの画素値を用いる。

【０２２７】つぎに、元の低解像度データと同じ解像度
になったか否かについて判定を行い（ステップＳ５１
５）、同じ解像度になっていなければステップＳ５１３
に戻り、ステップＳ５１３〜Ｓ５１５の処理を繰り返
し、同じ解像度になっていれば、処理を終了する。

【０２２８】なお、その他の構成は第１の実施の形態と
同様である。

【０２２９】以上説明したように、第３の実施の形態に
よれば、多重低解像度データを用いることにより、分割
するブロックＢＬを小さくして計算量を減らして、ブロ
ック境界の不自然な輪郭の発生を抑えるとともに、より
解像度の低いデータで求められた結果を反映することに
より、測定３次元形状データが少ない場合にも、方程式
の解を一意に計算可能とすることができる。

【０２３０】＜４．第４の実施の形態＞第２の実施の形
態および第３の実施の形態は、方程式の解が不定となる
場合を減らすための工夫であるが、頭髪領域の３Ｄデー
タが全く入力されていない場合や、入力されていてもデ
ータが少なすぎて低解像度化をする際に欠落してしまう
ような場合では、やはり役に立たない。そのため第４の
実施の形態では、以下に示すようなＪ"を第２の実施の
形態のＪ'の代わりに使用することにより方程式の解を
一意に決定可能としている。

【０２３１】

【数１１】

【０２３２】ここで、Ｊ'には数１０の式を用い、頭髪
層厚さ候補値ｃ_hairおよびｗ₅は予め定められた定数で
ある。ただし、ｗ₅は非常に小さい（前出の係数ｗ₁〜ｗ
₄に対して十分小さく「０」に近い）数に設定してお
く。これにより、Ｊ'のみの評価値により構成した方程
式が不定であるような揚合では、Ｊ₅の項により頭髪の
層の厚さは頭髪層厚さ候補値ｃ_hairに設定されるが、不
定でないときには重みが非常に小さいためＪ₅の項はほ
とんど解に影響を与えず、無視される。

【０２３３】なお、装置構成およびその他の機能構成は
第１の実施の形態と同様である。

【０２３４】以上説明したように、第４の実施の形態に
よれば、数１１の式が頭髪層厚さ候補値ｃ_hairを含むＪ
₅の項を備えるため、測定値が不十分な場合にも頭髪層
厚さを求めることができる。

【０２３５】＜５．第５の実施の形態＞上記第１〜第４
の実施の形態は、髪飾りや服などのその他領域は無視し
ている。このような「その他」の領域を頭髪領域に分類
すれば、頭髪領域同様の頭髪テクスチャデータを表わす
起伏が付加され不自然となる。

【０２３６】一方、「その他」の領域を肌領域に分類す
れば、例えば、「その他」の領域である髪飾りの直近に
３Ｄデータの欠落した頭髪領域が存在するとき、髪飾り
よりも周りの頭髪領域が盛り上がってしまい不自然とな
る。

【０２３７】このような問題を解消するために、第５の
実施の形態では、第１の実施の形態の装置における３次
元頭部形状生成（ステップＳ１０７）において以下の点
が異なる。 ステップＳ４０４において、ステップＳ４４１での肌
領域や、ステップＳ４４２での頭髪領域に加えて、その
他領域についても同様にその他領域信頼性データｍ'
_(i,j)を計算する。 ステップＳ４０７において、特徴領域データに背景領
域、肌領域、頭髪領域の各領域に加えて、その他領域Ｓ
_miscを加味した線形方程式を作成する。 図１４のステップＳ４０７において、評価値Ｊの代わ
りに以下に示すＪ'''を用いて方程式を構成する。

【０２３８】

【数１２】

【０２３９】ここで、先に求めた肌領域信頼性データ
ｓ'および頭髪領域信頼性データｈ'に加え、その他領域
信頼性データｍ'にも互いに相関があるため、それらの
影響における肌領域のみ、頭髪領域のみ、その他領域の
みの影響分を表わす係数ｓ'''，ｈ'''，ｍ'''を用いて
いる。

【０２４０】低解像度頭部３Ｄ形状・低解像度頭髪層デ
ータ推定部４０８がこの数１２の式における評価値
Ｊ'''を最小にするｚ座標値ｚ_(i,j)および頭髪層厚さｄ
_(i,j)の系列を求めることによって、３次元形状データ
が求まる。

【０２４１】また、以上において、その他領域が複数個
与えられた場合についても、それぞれのその他領域に対
して独立して、上記数１２の式を作成して、評価値
Ｊ'''を最小にするｚ座標値ｚ_(i,j)および頭髪層厚さｄ
_(i,j)の系列を求めることによって、複数のその他領域
それぞれに対しても３次元形状データを容易に得ること
ができる。

【０２４２】なお、装置構成およびその他の機能構成は
第１の実施の形態と同様である。

【０２４３】以上説明したように、第５の実施の形態に
よれば、背景領域、肌領域、頭髪領域に加えて、その他
領域に対してもその他領域信頼性データｍ'_(i,j)を計算
し、それを含む評価値Ｊ'''の方程式である数１２の式
を用いてｚ座標値ｚ_(i,j)および頭髪層厚さｄ_(i,j)を求
めるので、その他領域に対しても自然な３次元形状デー
タを生成することができる。

【０２４４】＜６．第６の実施の形態＞第６の実施の形
態では、図１４のステップＳ４０６において、図２０に
おけるステップＳ４６５の判定による収束を速くするた
め、第２の実施の形態と同様に、さらに低解像度の３Ｄ
データにおいて予めステップＳ４０６を実行したものを
解像度変換し、ステップＳ４６３で設定される単位ベク
トルの初期値の代わりに、対応する法線ベクトルを用い
る。また、第３の実施の形態と同様に３段階以上の多重
低解像度化されたデータから法線ベクトルデータを解像
度の低い側から順に処理すればさらに効果が上がること
が期待される。

【０２４５】なお、その他の構成は第１の実施の形態と
同様である。

【０２４６】以上説明したように、第６の実施の形態に
よれば、多重低解像度化されたデータから法線ベクトル
データを低い解像度のデータから順に使用して法線ベク
トルを求めるので、大局的なデータから次第に精密なデ
ータを用いることにより処理時間を短縮することができ
る。

【０２４７】＜７．第７の実施の形態＞第１の実施の形
態では図１４におけるステップＳ４０７の数８の式にお
けるＪ0の項において法線の情報をｘ，ｙ方向の一次微
分の形に変換して使用している。このため、法線の方向
がｚ軸に対して大きく傾いている場所では、法線方向の
わずかな変動にも大きく影響を受けてしまう。これによ
り、例えば、前景部分の遮蔽輪郭部で顕著に影響が現
れ、その周辺の形状が歪むことが発生する。

【０２４８】この問題を解決するため、第７の実施の形
態では、第１の実施の形態におけるステップＳ４０７の
数８の式において、評価値Ｊ0を次式で表わされる評価
値Ｊ''0で置き換え、法線の方向がｚ軸に対して傾いて
いる度合いに応じて重みを減じるものとしている。

【０２４９】

【数１３】

【０２５０】なお、その他の構成は第１の実施の形態と
同様である。

【０２５１】以上説明したように、第７の実施の形態に
よれば、数１３の式を基にｚ座標値ｚ_(i,j)および頭髪
層厚さｄ_(i,j)を求めるので、遮蔽輪郭部分においても
自然な３次元形状データを生成することができる。

【０２５２】＜８．変形例＞上記実施の形態において３
次元形状データ処理装置、３次元形状加工装置、３次元
形状データ処理方法および記録媒体の例を示したが、こ
の発明はこれに限定されるものではない。

【０２５３】例えば、上記実施の形態では測定対象物を
人体頭部としたが、建造物や動植物等を測定対象物とし
てもよい。

【０２５４】

【発明の効果】以上説明したように、請求項１ないし請
求項７、請求項１２および請求項１３の発明によれば、
互いに隣接する２つの特徴領域に同一種類のパラメータ
が定義されるとともに、２つの特徴領域の境界で当該パ
ラメータの値にギャップを有する３次元モデルを保持
し、当該３次元モデルに基づいて、測定３次元形状デー
タに適合する３次元形状データを生成するため、物体に
おける段差を有する部分に対しても自然な３次元形状デ
ータを得ることができる。

【０２５５】また、特に請求項２の発明によれば、互い
に隣接する２つの特徴領域が髪領域と肌領域であり、パ
ラメータが頭髪層の厚さを表わすものであり、頭髪層の
厚さが肌領域においては「０」であるとともに、髪領域
における肌領域との境界においては「０」より大きい有
限の値を採ることによりギャップを有するため、髪領域
と肌領域の境界部分に自然な段差を有する３次元形状デ
ータを得ることができる。

【０２５６】また、特に請求項３の発明によれば、所定
形状の複数の分割領域のそれぞれにつき、３次元モデル
に基づいて３次元形状データを生成するため、一度に扱
うデータ量が少なくて済むので処理速度が向上する。

【０２５７】また、特に請求項４の発明によれば、測定
３次元形状データの解像度を、前記異なる解像度のうち
の最低の解像度まで低下させた測定低解像度形状データ
を基に、低解像度適合手段および高解像度化手段を繰り
返し能動化することにより、最終的に元の解像度の３次
元形状データを得るよう制御するため、解像度の低いデ
ータで求められた結果を反映することにより、測定３次
元形状データが少ない場合にも、それらのデータによく
適合した３次元形状データを得ることができる。

【０２５８】また、特に請求項５の発明によれば、３次
元形状データ生成の際に、測定３次元形状データにおけ
る測定値の数が多い分割領域から優先的に３次元形状デ
ータを生成するため、測定値が少ない分割領域からの結
果を測定値が多い分割領域に対する３次元形状データの
生成に使用しないので、測定３次元形状データによく適
合した３次元形状データを得ることができる。

【０２５９】また、特に請求項６の発明によれば、測定
３次元形状データの測定値の数が前記３次元形状データ
を生成するのに不十分な場合には、所定の頭髪層厚さ候
補値をもとに３次元形状データを生成するため、測定３
次元形状データの測定値が不十分な場合にも、３次元形
状データを得ることができる。

【０２６０】また、特に請求項７の発明によれば、３次
元形状データの生成の際に、得られた測定３次元形状デ
ータにおける法線ベクトルをも用いるため、測定３次元
形状データが測定されていない領域に対しても法線ベク
トルを基に３次元形状データを得ることができる。

【０２６１】また、請求項８ないし請求項１１、請求項
１４の発明によれば、髪領域において、人体頭部におけ
る頭髪層の厚さを反映するように３次元形状データを求
めるため、肌領域と髪領域の境界に段差を持たせた自然
な３次元形状データを得ることができる。

【０２６２】また、特に請求項９の発明によれば、髪領
域内の位置に応じて髪領域における頭髪層の厚さの変化
を許容しつつ３次元形状データを求めるため、髪領域に
自然な凹凸のある３次元形状データを得ることができ
る。

【０２６３】また、特に請求項１０の発明によれば、髪
領域の測定３次元形状データの奥行き成分から頭髪層の
厚さを差し引いた値が、肌領域の３次元形状データの奥
行き成分と滑らかに連続するように髪領域の３次元形状
データを求めるため、頭蓋沿った自然な髪形状を有する
３次元形状データを生成することができる。

【０２６４】また、特に請求項１１の発明によれば、流
れ形状データを、当該流れ形状データに対応する位置に
おける頭髪層の厚さを越えない起伏を有するものとして
求めるため、自然な流れ形状データを生成することがで
きる。

【０２６５】また、請求項１２の発明によれば、請求項
１ないし請求項１１のいずれかに記載の３次元形状デー
タ処理装置からなる３次元形状データ処理手段と、得ら
れた３次元形状データをもとに加工対象物を加工する加
工手段とを備えるため、物体における段差を有する部分
に対しても加工対象物を自然な３次元形状に加工するこ
とができる。

【０２６６】また、請求項１５の発明によれば、コンピ
ュータによって請求項１の各手段の機能を実現するプロ
グラムを記録しているため、そのようなプログラムをコ
ンピュータにより読み取って実行させることにより、請
求項１の発明と同様の効果を奏する。

【０２６７】さらに、請求項１６の発明によれば、コン
ピュータによって請求項８の各手段の機能を実現するプ
ログラムを記録しているため、そのようなプログラムを
コンピュータにより読み取って実行させることにより、
請求項８の発明と同様の効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【図１】立体模型作成システムの構成を示すブロック図
である。

【図２】モデリングシステムの動作を示すフローチャー
トである。

【図３】モデリングシステムにおけるメイン処理の動作
を示すフローチャートである。

【図４】このときの表示画面を例示する図である。

【図５】この編集処理の詳細を示すフローチャートであ
る。

【図６】このときの表示画面を示す図である。

【図７】このときの表示装置の表示画面を示す図であ
る。

【図８】２次元頭髪データ抽出の処理手順を説明するフ
ローチャートである。

【図９】処理領域の抽出の詳細な処理手順を説明するフ
ローチャートである。

【図１０】頭髪カラー画像のグレイ化の詳細な処理手順
を説明するフローチャートである。

【図１１】バンドパスフィルターの適用の詳細な処理手
順を説明するフローチャートである。

【図１２】レベル調整の詳細な処理手順を説明するフロ
ーチャートである。

【図１３】３次元頭髪形状生成において使用する３次元
形状モデルを説明するための図である。

【図１４】３次元頭髪形状生成の処理手順を示すフロー
チャートである。

【図１５】２次元頭髪データ抽出および３次元頭髪形状
生成の処理を行うデータ処理装置の機能構成をデータの
流れとともに示す機能ブロック図である。

【図１６】３次元形状測定機による対象測定の様子を示
す図である。

【図１７】３次元形状データの座標系変換の様子を示す
図である。

【図１８】特徴領域信頼性計算の詳細な処理手順を示す
フローチャートである。

【図１９】肌領域信頼性データと各特徴領域との関係を
例示する図である。

【図２０】測定部および欠落部法線ベクトル推定の詳細
な処理手順を示すフローチャートである。

【図２１】低解像度法線ベクトルの初期値の様子を示す
図である。

【図２２】低解像度頭部３Ｄ形状推定および低解像度頭
髪層データ推定の詳細な処理手順を示すフローチャート
である。

【図２３】ブロックに分割した様子を示す図である。

【図２４】低解像度欠落３Ｄ形状データ合成の詳細な処
理手順を示すフローチャートである。

【図２５】頭髪３Ｄテクスチャ付加の詳細な処理手順を
示すフローチャートである。

【図２６】第２の実施の形態における多重低解像度推定
の詳細な処理手順を示すフローチャートである。

【図２７】第３の実施の形態における多重低解像度推定
の詳細な処理手順を示すフローチャートである。

【符号の説明】

１ 立体模型作成システム（３次元形状加工装置） ９ 記録媒体 １０ モデリングシステム（３次元形状データ処理装
置） ２１〜２４ 加工機 ３４ ３次元計測装置 ３６ ２次元撮影装置 ３８ コントローラ ４０ データ処理装置 ４３ 記憶装置 ３０１ ２次元頭髪データ抽出部 ４００ 制御部 ４０１ データ正規化部 ４０２ ３Ｄノイズ除去部 ４０３ 背景除去部 ４０４ 特徴領域信頼性計算部 ４０５ 低解像度化部 ４０６ 測定部・欠落部法線ベクトル推定部 ４０８ 低解像度頭部３Ｄ形状・低解像度頭髪層データ
推定部 ４０９ 低解像度欠落３Ｄ形状データ合成部 ４１０ 頭髪３Ｄテクスチャ付加部 ４１１ 視体積補正部 ＢＬ，ＢＬ１，ＢＬ２ ブロック ＤＣ ２次元カラー画像 ＤＳ 距離画像 Ｇ 段差 ｎ 法線ベクトル δ 高さ方向成分

フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０６Ｆ 15/64 Ｚ ９Ａ００１ 15/70 ３３０Ｚ Ｆターム(参考） 5B046 DA02 FA04 FA06 FA18 GA00 GA01 HA05 5B047 AA07 AA30 AB04 BB06 BB10 BC04 5B050 BA09 BA12 CA07 EA13 EA28 FA02 FA13 5B057 AA20 BA02 BA15 CA01 CA12 CA13 CB13 CE08 DA07 DC16 DC22 5L096 EA02 EA12 FA08 FA46 GA55 9A001 GG01 HH29 JJ49

Claims (16)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 物体に関する３次元形状データを出力す
   る３次元形状データ処理装置であって、 物体を測定することによって得られた測定３次元形状デ
   ータをその特徴により複数の特徴領域に分割する領域分
   割手段と、 前記複数の特徴領域のうち、互いに隣接する２つの特徴
   領域に同一種類のパラメータが定義されるとともに、前
   記２つの特徴領域の境界で当該パラメータの値にギャッ
   プを有する３次元モデルを保持し、当該３次元モデルに
   基づいて、前記測定３次元形状データに適合する３次元
   形状データを生成する適合データ生成手段と、を備える
   ことを特徴とする３次元形状データ処理装置。
2. 【請求項２】 請求項１に記載の３次元形状データ処理
   装置であって、 前記物体が人体頭部であるとともに、前記互いに隣接す
   る２つの特徴領域が髪領域と肌領域であり、 前記パラメータが頭髪層の厚さを表わすものであり、当
   該頭髪層の厚さが肌領域においては「０」であるととも
   に、前記髪領域における前記肌領域との境界においては
   「０」より大きい有限の値を採ることにより前記ギャッ
   プを有することを特徴とする３次元形状データ処理装
   置。
3. 【請求項３】 請求項１または請求項２に記載の３次元
   形状データ処理装置であって、 前記適合データ生成手段が、所定形状の複数の分割領域
   のそれぞれにつき前記３次元モデルに基づいて前記３次
   元形状データを生成するものであることを特徴とする３
   次元形状データ処理装置。
4. 【請求項４】 請求項１ないし請求項３のいずれかに記
   載の３次元形状データ処理装置であって、 前記適合データ生成手段が、 異なる解像度の複数の３次元モデルを記憶する記憶手段
   と、 前記測定３次元形状データの解像度を、前記異なる解像
   度のうちの最低の解像度まで低下させた測定低解像度形
   状データを生成する低解像度化手段と、 得られた前記測定低解像度形状データの解像度に対応す
   る前記３次元モデルを用いて前記測定低解像度形状デー
   タに最も適合する低解像度３次元形状データを得る低解
   像度適合手段と、 得られた低解像度３次元形状データの解像度を高めて高
   解像度３次元形状データを生成する高解像度化手段と、 前記低解像度適合手段および前記高解像度化手段を繰り
   返し能動化することにより、最終的に元の解像度の３次
   元形状データを得るよう制御する繰り返し制御手段と、
   を備え、 前記繰り返し制御手段が、前記低解像度適合手段および
   前記高解像度化手段を繰り返し能動化する際には、 前記低解像度適合手段により、前記測定低解像度形状デ
   ータに対応する解像度の前記３次元モデルを用いて、前
   記測定低解像度形状データに適合する低解像度３次元形
   状データを求め、 前記高解像度化手段により、得られた低解像度３次元形
   状データの解像度を高めて高解像度３次元形状データと
   し、 さらに、再度、前記低解像度適合手段を能動化する際に
   は、得られた高解像度３次元形状データを前記測定低解
   像度形状データとして使用することを特徴とする３次元
   形状データ処理装置。
5. 【請求項５】 請求項３に記載の３次元形状データ処理
   装置であって、 前記適合データ生成手段が、前記３次元形状データ生成
   の際に、前記測定３次元形状データにおける測定値の数
   が多い前記分割領域から優先的に前記３次元形状データ
   を生成することを特徴とする３次元形状データ処理装
   置。
6. 【請求項６】 請求項２に記載の３次元形状データ処理
   装置であって、 前記適合データ生成手段が、前記測定３次元形状データ
   の測定値の数が前記３次元形状データを生成するのに不
   十分な場合には、所定の頭髪層厚さ候補値をもとに前記
   ３次元形状データを生成するものであることを特徴とす
   る３次元形状データ処理装置。
7. 【請求項７】 請求項１に記載の３次元形状データ処理
   装置であって、 測定３次元形状データにおける法線ベクトルを算出する
   法線ベクトル算出手段と、 前記適合データ生成手段が、前記３次元形状データの生
   成の際に、得られた法線ベクトルをも用いることを特徴
   とする３次元形状データ処理装置。
8. 【請求項８】 人体頭部に関する３次元形状データを出
   力する３次元形状データ処理装置であって、 人体頭部を測定することによって得られた測定３次元形
   状データを少なくとも髪領域と肌領域とに分割する領域
   分割手段と、 前記髪領域において、前記人体頭部における頭髪層の厚
   さを反映するように前記３次元形状データを求めるデー
   タ生成手段と、を備えることを特徴とする３次元形状デ
   ータ処理装置。
9. 【請求項９】 請求項８に記載の３次元形状データ処理
   装置であって、 前記データ生成手段が、前記髪領域内の位置に応じて前
   記髪領域における頭髪層の厚さの変化を許容しつつ、前
   記３次元形状データを求めるものであることを特徴とす
   る３次元形状データ処理装置。
10. 【請求項１０】 請求項９に記載の３次元形状データ処
    理装置であって、 前記データ生成手段が、髪領域の測定３次元形状データ
    の奥行き成分から前記頭髪層の厚さを差し引いた値が、
    前記肌領域の３次元形状データの奥行き成分と滑らかに
    連続するように前記髪領域の３次元形状データを求める
    ものであることを特徴とする３次元形状データ処理装
    置。
11. 【請求項１１】 請求項８ないし請求項１０のいずれか
    に記載の３次元形状データ処理装置であって、 前記データ生成手段が、 前記髪領域における髪の流れを表現する流れ形状データ
    を生成する流れ形状生成手段と、 前記流れ形状データを前記３次元形状データに反映させ
    る流れ反映手段と、を備え、 前記流れ形状生成手段が、前記流れ形状データを、当該
    流れ形状データに対応する位置における前記頭髪層の厚
    さを越えない起伏を有するものとして求めるものである
    ことを特徴とする３次元形状データ処理装置。
12. 【請求項１２】 請求項１ないし請求項１１のいずれか
    に記載の３次元形状データ処理装置からなる３次元形状
    データ処理手段と、 得られた３次元形状データをもとに加工対象物を加工す
    る加工手段と、を備えることを特徴とする３次元形状加
    工装置。
13. 【請求項１３】 物体に関する３次元形状データを出力
    する３次元形状データ処理方法であって、 物体を測定することによって得られた測定３次元形状デ
    ータをその特徴により複数の特徴領域に分割する領域分
    割工程と、 前記複数の特徴領域のうち、互いに隣接する２つの特徴
    領域に同一種類のパラメータが定義されるとともに、前
    記２つの特徴領域の境界で当該パラメータの値にギャッ
    プを有する３次元モデルを保持し、当該３次元モデルに
    基づいて、前記測定３次元形状データに適合する３次元
    形状データを生成する適合データ生成工程と、を備える
    ことを特徴とする３次元形状データ処理方法。
14. 【請求項１４】 人体頭部に関する３次元形状データを
    出力する３次元形状データ処理方法であって、 人体頭部を測定することによって得られた測定３次元形
    状データを少なくとも髪領域と肌領域とに分割する領域
    分割工程と、 前記髪領域において、前記人体頭部における頭髪層の厚
    さを反映するように前記３次元形状データを求めるデー
    タ生成工程と、を備えることを特徴とする３次元形状デ
    ータ処理方法。
15. 【請求項１５】 物体に関する３次元形状データをコン
    ピュータによって出力するためのプログラムを記録した
    記録媒体において、 物体を測定することによって得られた測定３次元形状デ
    ータをその特徴により複数の特徴領域に分割する領域分
    割機能と、 前記複数の特徴領域のうち、互いに隣接する２つの特徴
    領域に同一種類のパラメータが定義されるとともに、前
    記２つの特徴領域の境界で当該パラメータの値にギャッ
    プを有する３次元モデルを保持し、当該３次元モデルに
    基づいて、前記測定３次元形状データに適合する３次元
    形状データを生成する適合データ生成機能と、を実現さ
    せるプログラムを記録していることを特徴とするコンピ
    ュータ読み取り可能な記録媒体。
16. 【請求項１６】 人体頭部に関する３次元形状データを
    コンピュータによって出力するためのプログラムを記録
    した記録媒体において、 人体頭部を測定することによって得られた測定３次元形
    状データを少なくとも髪領域と肌領域とに分割する領域
    分割機能と、 前記髪領域において、前記人体頭部における頭髪層の厚
    さを反映するように前記３次元形状データを求めるデー
    タ生成機能と、を実現させるプログラムを記録している
    ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒
    体。