JP2002230572A - 映像効果方法と装置および画像補間方法と装置 - Google Patents

映像効果方法と装置および画像補間方法と装置

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JP2002230572A
JP2002230572A JP2001002070A JP2001002070A JP2002230572A JP 2002230572 A JP2002230572 A JP 2002230572A JP 2001002070 A JP2001002070 A JP 2001002070A JP 2001002070 A JP2001002070 A JP 2001002070A JP 2002230572 A JP2002230572 A JP 2002230572A
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Yoshihisa Shinagawa
嘉久 品川
Hiroki Nagashima
浩樹 永嶋
Giyouzo Akiyoshi
仰三 秋吉
Nobuo Akiyoshi
信雄 秋吉
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Monolith Co Ltd
Original Assignee
Monolith Co Ltd
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 映像効果を簡便に、高い品質で、しかも軽い
データで実現することが望まれつつ、困難な要請だっ
た。 【解決手段】 画像入力部12は第1画像と第2画像を
入力する。マッチングプロセッサ14はそれらの画像間
で画素マッチングを行い、第1画像上に取られたメッシ
ュの格子点について、その対応点を第2画像上に求め
る。その結果が対応点ファイルFとして記録される。中
間画像生成部18は、対応点ファイルFをもとに第1画
像と第2画像間の中間画像を生成する。格子点だけで対
応点ファイルを作ったので、そのデータ容量は非常に小
さくなり、簡便に各種映像効果、動画圧縮、オンライン
商品紹介、携帯機器への実装が実現する。

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、映像処理技術に
関し、とくにデジタル映像効果技術に関する。
【0002】
【従来の技術】BSデジタル放送が開始のタイミングを
迎え、また多数のユーザがPCや形態電話からインター
ネット上のサービスを享受するようになり、放送と通信
の垣根が急速に崩れつつある。ブロードバンド時代にお
いてマルチメディア文化は真の進展を遂げるであろう
し、その中でもとりわけ動画の配信はキーテクノロジー
となる。人間が外界から取得する情報の量において、映
像は音声の200倍の内容を伝達できるといわれる。映
像は娯楽用途にとどまらず、広く人間の生活と文化を支
えるソフトインフラとなる。映像がデジタル化されるに
つれ、CGや画像処理技術の適用によって映像効果技術
の活躍の場も広がる。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】従来より、いろいろな
映像効果が提案され、利用されてきた。たとえば、ウォ
ークスルー、多視点画像、特殊フィルタリング、擬似立
体視などである。今後、映像の社会における重要性がさ
らに高まるにつれ、こうした映像効果がより高い品質を
もって提供され、同時に伝送系の要請を満たすべく、高
いデータ圧縮効果を伴うことが望まれる。この発明はそ
うした要望に対してなされたものであり、その目的のひ
とつは、動画の生成を比較的軽いデータで実現する映像
効果技術の提供にある。本発明の別の目的は、映像効果
に限らず、デジタルおよびインターネット時代における
各種画像技術を実現する画像補間技術の提供にある。
【0004】
【課題を解決するための手段】本発明のある態様は、第
1画像上に設けられたメッシュの格子点に対応する第2
画像上の点を画像マッチングによって検出する工程と、
その結果をもとに、第1画像上のメッシュを構成する起
点ポリゴンに、第2画像上にて対応する終点ポリゴンを
定義する工程とを含む。
【0005】検出する工程は、第1画像と第2画像の間
で画素単位のマッチング計算を行ってもよい。この計算
は、全画素について行ってもよいし、格子点のみ、また
は格子点とそれに関連する画素について行ってもよい。
【0006】検出する工程は、第1画像について二次元
的な探索を行って検出した特異点と、第2画像について
二次元的な探索を行って検出した特異点との対応をもと
に画素単位のマッチング計算を行ってもよい。この場合
さらに、検出する工程は、第1画像と第2画像を、それ
ぞれ特異点を抽出することによって多重解像度化したう
えで、同一解像度レベル間で画像単位のマッチング計算
を行い、その結果を異なる解像度レベルにおけるマッチ
ング計算に継承しながら、最終的に最も解像度の細かい
レベルにおける画素単位の対応関係を取得してもよい。
【0007】定義する工程は、起点ポリゴンと終点ポリ
ゴンの対応関係を対応点ファイルに出力し、このファイ
ルを第1画像および第2画像と関連づけて保持してもよ
い。また本発明は、対応点ファイルを利用し、第1画像
と第2画像の中間画像をポリゴン単位の補間計算にて生
成する工程をさらに含んでもよい。
【0008】前述の特異点を用いるマッチング方法は、
本出願人が先に特許第2927350号にて提案した技
術(以下「前提技術」という)の応用であり、前記検出
する工程に好適である。ただし、前提技術は格子点また
はそれによって決まるポリゴンに関する本発明の特徴に
はいっさい触れていない。本発明でポリゴンという一種
の簡略化技術を導入したため、前記対応点ファイルのサ
イズを非常に小さくすることができる。
【0009】すなわち、第1、第2画像がそれぞれn×
m画素を有する場合、それらの画素単位の対応をそのま
ま記述すると、(n×m)という組合せが生じ、対応
点ファイルが膨大なデータ量になる。しかし、これを格
子点どうしの対応関係、または実質的に同じことである
が、格子点で決まるポリゴンどうしの対応関係を記述す
ることに改めることでデータ量が大幅に減る。
【0010】一方、第1、第2画像およびこの対応点フ
ァイルがあれば、補間計算で中間画像が生成できる。し
たがって、本発明は映像効果でいうモーフィングを実現
する。第1、第2画像をともに動画の中のフレームと考
えれば、本発明はモーフィングではなく、動画の圧縮技
術と把握できる。したがって、第1、第2画像および対
応点ファイルのみを保有すれば、動画を再現でき、動画
の伝送、ストレージ等において大きな効果を発揮する。
【0011】本発明の別の態様は、映像効果装置に関す
る。この装置は、第1画像および第2画像を取得する画
像入力部と、第1画像と第2画像のマッチングを計算す
るマッチングプロセッサとを含み、このマッチングプロ
セッサは、第1画像上のメッシュを構成する起点ポリゴ
ンに、第2画像上にて対応する終点ポリゴンを定義する
ことにより、対応点ファイルを生成する。
【0012】マッチングプロセッサは、第1画像につい
て二次元的な探索を行って検出した特異点と、第2画像
について二次元的な探索を行って検出した特異点との対
応をもとに画素単位のマッチング計算を行ってもよい。
また、第1画像と第2画像を、それぞれ前記特異点を抽
出することによって多重解像度化したうえで、同一解像
度レベル間で画像単位のマッチング計算を行い、その結
果を異なる解像度レベルにおけるマッチング計算に継承
しながら、最終的に最も解像度の細かいレベルにおける
画素単位の対応関係を取得してもよい。
【0013】この装置はさらに、第1画像、第2画像お
よびそれらの間の対応点ファイルを取得し、それらふた
つの画像の中間画像を生成する中間画像生成部を含み、
前記対応点ファイルが第1画像上にとられたメッシュの
格子点と、それに対応する第2画像上の点の位置関係を
記述していてもよい。また、中間画像、第1画像、第2
画像のタイミングを調整してそれらを表示する表示部を
さらに含んでもよい。なお、本発明は前提技術を必須と
はしない。
【0014】本発明の別のさらに態様は、画像補間方法
に関する。この方法は、第1画像上に設けられたメッシ
ュを構成する起点ポリゴンと第2画像上に設けられたメ
ッシュを構成する終点ポリゴンとの対応情報を取得する
工程と、その対応情報もとに、第1画像と第2画像の中
間画像を生成する工程と、その中間画像の生成に当た
り、電子商取引における商品プレゼンテーション機能を
提供する工程とを含む。
【0015】その機能に代えて、映像効果に関する機
能、動画像の生成に関するユーティリティ機能を提供し
てもよい。また、中間画像の表示をモバイル機器への適
用を前提とした機能のもとで行ってもよい。
【0016】商品プレゼンテーション機能は、ユーザか
らの指示にしたがって商品を回転して表示する機能を含
んでもよい。また、商品画像を二方向、例えば左右と上
下に補間して得られた中間画像を表示する機能を含んで
もよい。
【0017】映像効果に関する機能は、3以上の画像の
中から順次ふたつの画像を第1画像および第2画像とし
て選定し中間画像を連続的に表示する機能を含んでもよ
い。例えば、多数の離散的な視点画像間をつぎつぎ補間
して中間画像を生成すれば、あたかもパノラマ的な画像
が得られる。視点を時間とともに動かしたかのごとく順
に表示すれば、ウォークスルー画像が得られる。映像効
果に関する機能は、処理の対象となる画像を二方向に補
間して得られた中間画像を表示する機能を含んでもよ
い。
【0018】動画に関するユーティリティ機能は、生成
すべき中間画像の枚数を指定する機能を含んでもよい。
多数の中間画像を生成すれば、たとえば、スローモーシ
ョン画像が生成できる。枚数を指定することで、動画の
再生速度をインタラクティブに設定する途がひらかれ
る。生成すべき中間画像の枚数に関する指定はGUIを
介してユーザから取得されてもよい。
【0019】モバイル機器への適用を前提とした機能
は、第1画像または第2画像の一方のみと前記対応情報
をもとに生成された中間画像を表示する機能であっても
よい。その場合、画像をテンポラリにおくためのメモリ
の容量が少なくて済む。対応情報と第1画像のみで中間
画像を生成する場合、第1画像の各画素その他の画像要
素(以下単に画素で代表させる)を対応情報にしたがっ
て移動させればよい。すなわち、通常は対応情報で画素
の位置および画素値すなわち色の両方を補間できるが、
これを画素の位置の移動のみの処理に簡素化する。もち
ろん、対応情報自体に第2画像の画素の色情報を組み込
むことも可能であり、その場合は画素の位置と色の両方
が良好に補間できる。
【0020】第1画像または第2画像の一方のみと前記
対応情報をストリーミング処理して中間画像が生成され
てもよい。この場合も、処理に必要なメモリの容量を減
らす可能性があり、携帯電話その他の端末への実装に有
利である。
【0021】本発明のさらに別の態様は、画像を補間す
る装置であって、第1画像上に設けられたメッシュを構
成する起点ポリゴンと第2画像上に設けられたメッシュ
を構成する終点ポリゴンとの対応情報を取得し、その対
応情報もとに第1画像と第2画像の中間画像を生成する
中間画像生成部を含み、当該中間画像生成部は、中間画
像の生成に当たり、電子商取引における商品プレゼンテ
ーション機能を提供する。この他に、映像効果に関する
機能、動画像の生成に関するユーティリティ機能、モバ
イル機器への適用を前提とした機能を提供してもよい。
【0022】この装置はさらに、中間画像、第1画像、
第2画像のタイミングを調整してそれらを表示する表示
部を含んでもよい。
【0023】なお、以上の各構成、工程を任意に入れ替
えたり、方法と装置の間で表現を一部または全部入れ替
え、または追加したり、表現をコンピュータプログラ
ム、記録媒体等に変更したものもまた、本発明として有
効である。
【0024】
【発明の実施の形態】はじめに、実施の形態で利用する
多重解像度特異点フィルタ技術とそれを用いた画像マッ
チング処理を「前提技術」として詳述する。これらの技
術は本出願人がすでに特許第2927350号を得てい
る技術であり、本発明との組合せに好適である。本発明
では、画像上にメッシュを設け、その格子点によって多
数の画素を代表されるため、もともと前提技術のような
画素単位のマッチング技術に対する適用効果が高いため
である。ただし、実施の形態で採用可能な画像マッチン
グ技術はこれに限られない。
【0025】図18以降、前提技術を利用した画像補間
技術および映像効果技術を具体的に説明する。 [前提技術の背景]ふたつの画像の自動的なマッチング、
つまり画像領域や画素どうしの対応付けは、コンピュー
タビジョンやコンピュータグラフィックスにおける最も
難しくかつ重要なテーマのひとつである。例えば、ある
オブジェクトに関して異なる視点からの画像間でマッチ
ングがとれれば、他の視点からの画像を生成することが
できる。右目画像と左目画像のマッチングが計算できれ
ば、立体画像を用いた写真測量も可能である。顔の画像
のモデルと他の顔の画像のマッチングがとれたとき、
目、鼻、口といった特徴的な顔の部分を抽出することが
できる。例えば人の顔と猫の顔の画像間でマッチングが
正確にとられたとき、それらの中割画像を自動的に生成
することでモーフィングを完全自動化することができ
る。
【0026】しかし従来一般に、ふたつの画像間の対応
点は人がいちいち指定しなければならず、多大な作業工
数を要した。この問題を解消するために数多くの対応点
自動検出方法が提案されている。例えば、エピポーラ直
線を用いることによって対応点の候補の数を減らす考え
がある。しかし、その場合でも処理はきわめて複雑であ
る。複雑さを低減するために、左目画像の各点の座標は
通常右目画像でもほぼ同じ位置にあると想定される。し
かし、こうした制約を設けると、大域的特徴及び局所的
特徴を同時に満たすマッチングをとることは非常に困難
になる。
【0027】ボリュームレンダリングでは、ボクセルを
構成するために一連の断面画像が用いられる。この場
合、従来一般に、上方の断面画像における画素が下方の
断面画像の同一箇所にある画素と対応すると仮定され、
これらの画素のペアが内挿計算に用いられる。このよう
にきわめて単純な方法を用いるため、連続する断面間の
距離が遠く、オブジェクトの断面形状が大きく変化する
場合、ボリュームレンダリングで構築されたオブジェク
トは不明瞭になりがちである。
【0028】立体写真測量法など、エッジの検出を利用
するマッチングアルゴリズムも多い。しかしこの場合、
結果的に得られる対応点の数が少ないため、マッチング
のとれた対応点間のギャップを埋めるべく、ディスパリ
ティの値を内挿計算しなければならない。一般にあらゆ
るエッジ検出器は、それらが用いる局所的なウィンドウ
の中で画素の輝度が変化したとき、これが本当にエッジ
の存在を示唆するかどうかを判断することが難しい。エ
ッジ検出器は、本来的にすべてハイパスフィルタであ
り、エッジと同時にノイズも拾ってしまう。
【0029】さらに別の手法として、オプティカルフロ
ーが知られている。二枚の画像が与えられたとき、オプ
ティカルフローでは画像内のオブジェクト(剛体)の動
きを検出する。その際、オブジェクトの各画素の輝度は
変化しないと仮定する。オプティカルフローでは例えば
(u,v)のベクトル場の滑らかさといった、いくつか
の付加的な条件とともに、各画素の動きベクトル(u,
v)を計算する。しかし、オプティカルフローでは画像
間の大域的な対応関係を検出することはできない。画素
の輝度の局所的な変化に注目するのみであり、画像の変
位が大きい場合、システムの誤差は顕著になる。
【0030】画像の大域的な構造を認識するために、多
重解像度フィルタも数多く提案されてきた。それらは線
形フィルタと非線形フィルタに分類される。前者の例と
してウェーブレットがあるが、線形フィルタは一般に、
画像マッチングにはさして有用ではない。なぜなら、極
値をとる画素の輝度に関する情報がそれらの位置情報と
ともに次第に不鮮明になるためである。図1(a)と図
1(b)は顔の画像に対して平均化フィルタを適用した
結果を示している。同図のごとく、極値をとる画素の輝
度が平均化によって次第に薄れるとともに、位置も平均
化の影響でシフトしていく。その結果、目(輝度の極小
点)の輝度や位置の情報は、このような粗い解像度レベ
ルで曖昧になり、この解像度では正しいマッチングを計
算することができない。したがって、粗い解像度レベル
を設けるのが大域的なマッチングのためでありながら、
ここで得られたマッチングは画像の本当の特徴(目、つ
まり極小点)に正確に対応しない。より精細な解像度レ
ベルで目が鮮明に現れたとしても、大域的なマッチング
をとる際に混入した誤差は、もはや取り返しがつかな
い。入力画像にスムージング処理を加えることにより、
テクスチャ領域のステレオ情報が落ちてしまうこともす
でに指摘されている。
【0031】一方、最近地形学の分野で利用されはじめ
た非線形フィルタとして一次元の「ふるい(sieve)」
演算子がある。この演算子は、所定の大きさの一次元ウ
ィンドウ内の極小値(または極大値)を選択することに
より、縮尺と空間の因果関係を保存しながら画像にスム
ージング処理を加える。その結果得られる画像は元の画
像と同じ大きさであるが、小さな波の成分が取り除かれ
ているため、より単純になる。画像の情報を落とすとい
う点で、この演算子は広い意味での「多重解像度フィル
タ」に分類することはできるが、実際にはウェーブレッ
トのように画像の解像度を変えながら画像を階層化する
わけではなく(つまり狭い意味での多重解像度フィルタ
ではなく)、画像間の対応の検出には利用できない。
【0032】[前提技術が解決しようとする課題]以上を
まとめれば以下の課題が認められる。 1.画像の特徴を正確に、かつ比較的簡単な処理で把握
する画像処理方法が乏しかった。特に、特徴のある点に
関する情報、例えば画素値や位置を維持しながら特徴を
抽出できる画像処理方法に関する有効な提案が少なかっ
た。 2.画像の特徴をもとに対応点を自動検出する場合、一
般に処理が複雑であるか、ノイズ耐性が低いなどの欠点
があった。また、処理に際していろいろな制約を設ける
必要があり、大域的特徴及び局所的特徴を同時に満たす
マッチングをとることが困難だった。 3.画像の大域的な構造または特徴を認識するために多
重解像度フィルタを導入しても、そのフィルタが線形フ
ィルタの場合、画素の輝度情報と位置情報が曖昧になっ
た。その結果、対応点の把握が不正確になりやすかっ
た。非線形フィルタである一次元ふるい演算子は画像を
階層化しないため、画像間の対応点の検出には利用でき
なかった。 4.これらの結果、対応点を正しく把握しようとすれ
ば、結局人手による指定に頼るほか有効な手だてがなか
った。
【0033】前提技術はこれらの課題の解決を目的とし
てなされたものであり、画像処理の分野において、画像
の特徴の的確な把握を可能にする技術を提供するもので
ある。
【0034】[前提技術が課題を解決するための手段]こ
の目的のために前提技術のある態様は、新たな多重解像
度の画像フィルタを提案する。この多重解像度フィルタ
は画像から特異点を抽出する。したがって、特異点フィ
ルタともよばれる。特異点とは画像上特徴をもつ点をい
う。例として、ある領域において画素値(画素値とは、
色番号、輝度値など画像または画素に関する任意の数値
を指す)が最大になる極大点、最小になる極小点、ある
方向については最大だが別の方向については最小になる
ような鞍点がある。特異点は位相幾何学上の概念であっ
てもよい。ただし、その他どのような特徴を有してもよ
い。いかなる性質の点を特異点と考えるかは、前提技術
にとって本質問題ではない。
【0035】この態様では、多重解像度フィルタを用い
た画像処理が行われる。まず検出工程において、第一の
画像に対し、二次元的な探索を行って特異点が検出され
る。つぎに生成工程において、検出された特異点を抽出
して第一の画像よりも解像度の低い第二の画像が生成さ
れる。第二の画像には第一の画像のもつ特異点が引き継
がれる。第二の画像は第一の画像よりも解像度が低いた
め、画像の大域的な特徴の把握に好適である。
【0036】前提技術の別の態様は特異点フィルタを用
いた画像マッチング方法に関する。この態様では、始点
画像と終点画像間のマッチングがとられる。始点画像お
よび終点画像とは、ふたつの画像の区別のために便宜的
に与えた名称であり、本質的な違いはない。
【0037】この態様では、第一工程にて、始点画像に
特異点フィルタを施して解像度の異なる一連の始点階層
画像が生成される。第二工程では、終点画像に特異点フ
ィルタを施して解像度の異なる一連の終点階層画像が生
成される。始点階層画像、終点階層画像とは、それぞれ
始点画像、終点画像を階層化して得られる画像群をい
い、それぞれ最低2枚の画像からなる。つぎに第三工程
において、始点階層画像と終点階層画像のマッチングが
解像度レベルの階層の中で計算される。この態様によれ
ば、多重解像度フィルタによって特異点に関連する画像
の特徴が抽出され、および/または明確化されるため、
マッチングが容易になる。マッチングのための拘束条件
は特に必要としない。
【0038】前提技術のさらに別の態様も始点画像と終
点画像のマッチングに関する。この態様では、予め複数
のマッチング評価項目のそれぞれに関して評価式を設
け、それらの評価式を統合して総合評価式を定義し、そ
の総合評価式の極値付近に注目して最適マッチングを探
索する。総合評価式は、評価式の少なくもひとつに係数
パラメータを掛けたうえでそれらの評価式の総和として
定義してもよく、その場合、総合評価式またはいずれか
の評価式がほぼ極値をとる状態を検出して前記パラメー
タを決定してもよい。「極値付近」または「ほぼ極値を
とる」としたのは、多少誤差を含んでいてもよいためで
ある。多少の誤差は前提技術にはさして問題とならな
い。
【0039】極値自体も前記パラメータに依存するた
め、極値の挙動、つまり極値の変化の様子をもとに、最
適と考えられるパラメータを決定する余地が生じる。こ
の態様はその事実を利用している。この態様によれば、
元来調整の困難なパラメータの決定を自動化する途が拓
かれる。
【0040】[前提技術の実施の形態]最初に[1]で前
提技術の要素技術の詳述し、[2]で処理手順を具体的
に説明する。さらに[3]で実験の結果を報告する。
【0041】[1]要素技術の詳細 [1.1]イントロダクション 特異点フィルタと呼ばれる新たな多重解像度フィルタを
導入し、画像間のマッチングを正確に計算する。オブジ
ェクトに関する予備知識は一切不要である。画像間のマ
ッチングの計算は、解像度の階層を進む間、各解像度に
おいて計算される。その際、粗いレベルから精細なレベ
ルへと順に解像度の階層を辿っていく。計算に必要なパ
ラメータは、人間の視覚システムに似た動的計算によっ
て完全に自動設定される。画像間の対応点を人手で特定
する必要はない。
【0042】本前提技術は、例えば完全に自動的なモー
フィング、物体認識、立体写真測量、ボリュームレンダ
リング、少ないフレームからの滑らかな動画像の生成な
どに応用できる。モーフィングに用いる場合、与えられ
た画像を自動的に変形することができる。ボリュームレ
ンダリングに用いる場合、断面間の中間的な画像を正確
に再構築することができる。断面間の距離が遠く、断面
の形状が大きく変化する場合でも同様である。
【0043】[1.2]特異点フィルタの階層 前提技術に係る多重解像度特異点フィルタは、画像の解
像度を落としながら、しかも画像に含まれる各特異点の
輝度及び位置を保存することができる。ここで画像の幅
をN、高さをMとする。以下簡単のため、N=M=2
(nは自然数)と仮定する。また、区間[0,N]⊂R
をIと記述する。(i,j)における画像の画素をp
(i,j)と記述する(i,j∈I)。
【0044】ここで多重解像度の階層を導入する。階層
化された画像群は多重解像度フィルタで生成される。多
重解像度フィルタは、もとの画像に対して二次元的な探
索を行って特異点を検出し、検出された特異点を抽出し
てもとの画像よりも解像度の低い別の画像を生成する。
ここで第mレベルにおける各画像のサイズは2×2
(0≦m≦n)とする。特異点フィルタは次の4種類の
新たな階層画像をnから下がる方向で再帰的に構築す
る。
【0045】
【数1】 ただしここで、
【数2】 とする。以降これら4つの画像を副画像(サブイメー
ジ)と呼ぶ。minx≦t ≦x+1、max
x≦t≦x+1をそれぞれα及びβと記述すると、副画
像はそれぞれ以下のように記述できる。
【0046】 P(m,0)=α(x)α(y)p(m+1,0) (m,1)=α(x)β(y)p(m+1,1) (m,2)=β(x)α(y)p(m+1,2) P(m,3)=β(x)β(y)p(m+1,3) すなわち、これらはαとβのテンソル積のようなものと
考えられる。副画像はそれぞれ特異点に対応している。
これらの式から明らかなように、特異点フィルタはもと
の画像について2×2画素で構成されるブロックごとに
特異点を検出する。その際、各ブロックのふたつの方
向、つまり縦と横について、最大画素値または最小画素
値をもつ点を探索する。画素値として、前提技術では輝
度を採用するが、画像に関するいろいろな数値を採用す
ることができる。ふたつの方向の両方について最大画素
値となる画素は極大点、ふたつの方向の両方について最
小画素値となる画素は極小点、ふたつの方向の一方につ
いて最大画素値となるとともに、他方について最小画素
値となる画素は鞍点として検出される。
【0047】特異点フィルタは、各ブロックの内部で検
出された特異点の画像(ここでは1画素)でそのブロッ
クの画像(ここでは4画素)を代表させることにより、
画像の解像度を落とす。特異点の理論的な観点からすれ
ば、α(x)α(y)は極小点を保存し、β(x)β
(y)は極大点を保存し、α(x)β(y)及びβ
(x)α(y)は鞍点を保存する。
【0048】はじめに、マッチングをとるべき始点(ソ
ース)画像と終点(デスティネーション)画像に対して
別々に特異点フィルタ処理を施し、それぞれ一連の画像
群、すなわち始点階層画像と終点階層画像を生成してお
く。始点階層画像と終点階層画像は、特異点の種類に対
応してそれぞれ4種類ずつ生成される。
【0049】この後、一連の解像度レベルの中で始点階
層画像と終点階層画像のマッチングがとれらていく。ま
ずp(m,0)を用いて極小点のマッチングがとられ
る。次に、その結果に基づき、p(m,1)を用いて鞍
点のマッチングがとられ、p m,2)を用いて他の鞍
点のマッチングがとられる。そして最後にp(m,3)
を用いて極大点のマッチングがとられる。
【0050】図1(c)と図1(d)はそれぞれ図1
(a)と図1(b)の副画像p(5, 0)を示してい
る。同様に、図1(e)と図1(f)はp(5,1)
図1(g)と図1(h)はp(5,2)、図1(i)と
図1(j)はp(5,3)をそれぞれ示している。これ
らの図からわかるとおり、副画像によれば画像の特徴部
分のマッチングが容易になる。まずp(5,0)によっ
て目が明確になる。目は顔の中で輝度の極小点だからで
ある。p(5,1)によれば口が明確になる。口は横方
向で輝度が低いためである。p(5,2)によれば首の
両側の縦線が明確になる。最後に、p(5,3)によっ
て耳や頬の最も明るい点が明確になる。これらは輝度の
極大点だからである。
【0051】特異点フィルタによれば画像の特徴が抽出
できるため、例えばカメラで撮影された画像の特徴と、
予め記録しておいたいくつかのオブジェクトの特徴を比
較することにより、カメラに映った被写体を識別するこ
とができる。
【0052】[1.3]画像間の写像の計算 始点画像の位置(i,j)の画素をp(n) (i,j)
と書き、同じく終点画像の位置(k,l)の画素をq
(n) (k,l)で記述する。i,j,k,l∈Iとす
る。画像間の写像のエネルギー(後述)を定義する。こ
のエネルギーは、始点画像の画素の輝度と終点画像の対
応する画素の輝度の差、及び写像の滑らかさによって決
まる。最初に最小のエネルギーを持つp(m,0)とq
(m,0)間の写像f(m,0):p(m,0)→q
(m,0)が計算される。f(m,0 に基づき、最小
エネルギーを持つp(m,1)、q(m,1)間の写像
(m ,1)が計算される。この手続は、p(m,3)
とq(m,3)の間の写像f m,3)の計算が終了す
るまで続く。各写像f(m,i)(i=0,1,2,
…)を副写像と呼ぶことにする。f(m,i)の計算の
都合のために、iの順序は次式のように並べ替えること
ができる。並べ替えが必要な理由は後述する。
【0053】
【数3】 ここでσ(i)∈{0,1,2,3}である。
【0054】[1.3.1]全単射 始点画像と終点画像の間のマッチングを写像で表現する
場合、その写像は両画像間で全単射条件を満たすべきで
ある。両画像に概念上の優劣はなく、互いの画素が全射
かつ単射で接続されるべきだからである。しかしながら
通常の場合とは異なり、ここで構築すべき写像は全単射
のディジタル版である。前提技術では、画素は格子点に
よって特定される。
【0055】始点副画像(始点画像について設けられた
副画像)から終点副画像(終点画像について設けられた
副画像)への写像は、f(m,s):I/2n−m×I
/2 n−m→I/2n−m×I/2n−m(s=0,
1,…)によって表される。ここで、f
(m,s)(i,j)=(k,l)は、始点画像のp
(m,s) (i, j)が終点画像のq(m,s)
(k,l)に写像されることを意味する。簡単のため
に、f(i,j)=(k,l)が成り立つとき画素q
(k,l)をqf(i ,j)と記述する。
【0056】前提技術で扱う画素(格子点)のようにデ
ータが離散的な場合、全単射の定義は重要である。ここ
では以下のように定義する(i,i’,j,j’,k,
lは全て整数とする)。まず始めに、始点画像の平面に
おいてRによって表記される各正方形領域、
【数4】 を考える(i=0,…,2−1、j=0,…,2
1)。ここでRの各辺(エッジ)の方向を以下のように
定める。
【0057】
【数5】 この正方形は写像fによって終点画像平面における四辺
形に写像されなければならない。f(m,s)(R)に
よって示される四辺形、
【数6】 は、以下の全単射条件を満たす必要がある。
【0058】1.四辺形f(m,s)(R)のエッジは
互いに交差しない。 2.f(m,s)(R)のエッジの方向はRのそれらに
等しい(図2の場合、時計回り)。 3.緩和条件として収縮写像(リトラクション:retrac
tions)を許す。
【0059】何らかの緩和条件を設けないかぎり、全単
射条件を完全に満たす写像は単位写像しかないためであ
る。ここではf(m,s)(R)のひとつのエッジの長
さが0、すなわちf(m,s)(R)は三角形になって
もよい。しかし、面積が0となるような図形、すなわち
1点または1本の線分になってはならない。図2(R)
がもとの四辺形の場合、図2(A)と図2(D)は全単
射条件を満たすが、図2(B)、図2(C)、図2
(E)は満たさない。
【0060】実際のインプリメンテーションでは、写像
が全射であることを容易に保証すべく、さらに以下の条
件を課してもよい。つまり始点画像の境界上の各画素
は、終点画像において同じ位置を占める画素に写影され
るというものである。すなわち、f(i,j)=(i,
j)(ただしi=0,i=2−1,j=0,j=2
−1の4本の線上)である。この条件を以下「付加条
件」とも呼ぶ。
【0061】[1.3.2]写像のエネルギー [1.3.2.1]画素の輝度に関するコスト 写像fのエネルギーを定義する。エネルギーが最小にな
る写像を探すことが目的である。エネルギーは主に、始
点画像の画素の輝度とそれに対応する終点画像の画素の
輝度の差で決まる。すなわち、写像f(m,s)の点
(i,j)におけるエネルギーC(m,s) (i,j)
は次式によって定まる。
【0062】
【数7】 ここで、V(p(m,s) (i,j))及びV(q
(m,s) f(i,j))はそれぞれ画素p(m,s)
(i,j)及びq(m,s) f(i,j)の輝度であ
る。fのトータルのエネルギーC(m,s)は、マッチ
ングを評価するひとつの評価式であり、つぎに示すC
(m,s) (i,j)の合計で定義できる。
【0063】
【数8】 [1.3.2.2]滑らかな写像のための画素の位置に
関するコスト 滑らかな写像を得るために、写像に関する別のエネルギ
ーDfを導入する。このエネルギーは画素の輝度とは関
係なく、p(m,s) (i,j)およびq(m ,s)
f(i,j)の位置によって決まる(i=0,…,2
−1,j=0,…,2−1)。点(i,j)における
写像f(m,s)のエネルギーD(m,s (i,j)
は次式で定義される。
【0064】
【数9】 ただし、係数パラメータηは0以上の実数であり、ま
た、
【数10】
【数11】 とする。ここで、
【数12】 であり、i’<0およびj’<0に対してf(i’,
j’)は0と決める。Eは(i,j)及びf(i,
j)の距離で決まる。Eは画素があまりにも離れた画
素へ写影されることを防ぐ。ただしEは、後に別のエ
ネルギー関数で置き換える。Eは写像の滑らかさを保
証する。Eは、p(i,j)の変位とその隣接点の変
位の間の隔たりを表す。以上の考察をもとに、マッチン
グを評価する別の評価式であるエネルギーDは次式で
定まる。
【0065】
【数13】 [1.3.2.3]写像の総エネルギー 写像の総エネルギー、すなわち複数の評価式の統合に係
る総合評価式はλC m,s) +D(m,s) で定
義される。ここで係数パラメータλは0以上の実数であ
る。目的は総合評価式が極値をとる状態を検出するこ
と、すなわち次式で示す最小エネルギーを与える写像を
見いだすことである。
【0066】
【数14】 λ=0及びη=0の場合、写像は単位写像になることに
注意すべきである(すなわち、全てのi=0,…,2
−1及びj=0,…,2−1に対してf
(m ,s)(i,j)=(i,j)となる)。後述のご
とく、本前提技術では最初にλ=0及びη=0の場合を
評価するため、写像を単位写像から徐々に変形していく
ことができる。仮に総合評価式のλの位置を変えてC
(m,s) +λD(m ,s) と定義したとすれば、
λ=0及びη=0の場合に総合評価式がC(m, s)
だけになり、本来何等関連のない画素どうしが単に輝度
が近いというだけで対応づけられ、写像が無意味なもの
になる。そうした無意味な写像をもとに写像を変形して
いってもまったく意味をなさない。このため、単位写像
が評価の開始時点で最良の写像として選択されるよう係
数パラメータの与えかたが配慮されている。
【0067】オプティカルフローもこの前提技術同様、
画素の輝度の差と滑らかさを考慮する。しかし、オプテ
ィカルフローは画像の変換に用いることはできない。オ
ブジェクトの局所的な動きしか考慮しないためである。
前提技術に係る特異点フィルタを用いることによって大
域的な対応関係を検出することができる。
【0068】[1.3.3]多重解像度の導入による写
像の決定 最小エネルギーを与え、全単射条件を満足する写像f
minを多重解像度の階層を用いて求める。各解像度レ
ベルにおいて始点副画像及び終点副画像間の写像を計算
する。解像度の階層の最上位(最も粗いレベル)からス
タートし、各解像度レベルの写像を、他のレベルの写像
を考慮に入れながら決定する。各レベルにおける写像の
候補の数は、より高い、つまりより粗いレベルの写像を
用いることによって制限される。より具体的には、ある
レベルにおける写像の決定に際し、それよりひとつ粗い
レベルにおいて求められた写像が一種の拘束条件として
課される。
【0069】まず、
【数15】 が成り立つとき、p(m−1,s) (i’,j’)、q
(m−1,s) (i’, j’)をそれぞれp(m,s)
(i,j)、q(m,s) (i,j)のparentと
呼ぶことにする。[x]はxを越えない最大整数であ
る。またp(m,s (i,j)、q(m,s)
(i,j)をそれぞれ
(m−1,s) (i’,j ’)、q(m−1,s)
(i’,j’)のchildと呼ぶ。関数parent
(i,j)は次式で定義される。
【0070】
【数16】 (m,s) (i,j)とq(m,s) (k,l)の間
の写像f(m,s)は、エネルギー計算を行って最小に
なったものを見つけることで決定される。f m,s)
(i,j)=(k,l)の値はf(m−1,s)(m=
1,2,…,n)を用いることによって、以下のように
決定される。まず、q(m,s) (k, l)は次の四辺
形の内部になければならないという条件を課し、全単射
条件を満たす写像のうち現実性の高いものを絞り込む。
【0071】
【数17】 ただしここで、
【数18】 である。こうして定めた四辺形を、以下p(m,s)
(i,j)の相続(inherited)四辺形と呼ぶことにす
る。相続四辺形の内部において、エネルギーを最小にす
る画素を求める。
【0072】図3は以上の手順を示している。同図にお
いて、始点画像のA,B,C,Dの画素は、第m−1レ
ベルにおいてそれぞれ終点画像のA’,B’,C’,
D’へ写影される。画素p(m,s) (i,j)は、相
続四辺形A’B’C’D’の内部に存在する画素q
(m,s) f(m)(i,j)へ写影されなければなら
ない。以上の配慮により、第m−1レベルの写像から第
mレベルの写像への橋渡しがなされる。
【0073】先に定義したエネルギーEは、第mレベ
ルにおける副写像f(m,0)を計算するために、次式
に置き換える。
【0074】
【数19】 また、副写像f(m,s)を計算するためには次式を用
いる。
【0075】
【数20】 こうしてすべての副写像のエネルギーを低い値に保つ写
像が得られる。式20により、異なる特異点に対応する
副写像が、副写像どうしの類似度が高くなるように同一
レベル内で関連づけられる。式19は、f
(m,s)(i,j)と、第m−1レベルの画素の一部
と考えた場合の(i,j)が射影されるべき点の位置と
の距離を示している。
【0076】仮に、相続四辺形A’B’C’D’の内部
に全単射条件を満たす画素が存在しない場合は以下の措
置をとる。まず、A’B’C’D’の境界線からの距離
がL(始めはL=1)である画素を調べる。それらのう
ち、エネルギーが最小になるものが全単射条件を満たせ
ば、これをf(m,s)(i,j)の値として選択す
る。そのような点が発見されるか、またはLがその上限
のL(m)maxに到達するまで、Lを大きくしてい
く。L(m)maxは各レベルmに対して固定である。
そのような点が全く発見されない場合、全単射の第3の
条件を一時的に無視して変換先の四辺形の面積がゼロに
なるような写像も認め、f(m,s)(i,j)を決定
する。それでも条件を満たす点が見つからない場合、つ
ぎに全単射の第1及び第2条件を外す。
【0077】多重解像度を用いる近似法は、写像が画像
の細部に影響されることを回避しつつ、画像間の大域的
な対応関係を決定するために必須である。多重解像度に
よる近似法を用いなければ、距離の遠い画素間の対応関
係を見いだすことは不可能である。その場合、画像のサ
イズはきわめて小さなものに限定しなければならず、変
化の小さな画像しか扱うことができない。さらに、通常
写像に滑らかさを要求するため、そうした画素間の対応
関係を見つけにくくしている。距離のある画素から画素
への写像のエネルギーは高いためである。多重解像度を
用いた近似法によれば、そうした画素間の適切な対応関
係を見いだすことができる。それらの距離は、解像度の
階層の上位レベル(粗いレベル)において小さいためで
ある。
【0078】[1.4]最適なパレメータ値の自動決定 既存のマッチング技術の主な欠点のひとつに、パレメー
タ調整の困難さがある。大抵の場合、パラメータの調整
は人手作業によって行われ、最適な値を選択することは
きわめて難しい。前提技術に係る方法によれば、最適な
パラメータ値を完全に自動決定することができる。
【0079】前提技術に係るシステムはふたつのパレメ
ータ、λ及びηを含む。端的にいえば、λは画素の輝度
の差の重みであり、ηは写像の剛性を示している。これ
らのパラメータの値は初期値が0であり、まずη=0に
固定してλを0から徐々に増加させる。λの値を大きく
しながら、しかも総合評価式(式14)の値を最小にす
る場合、各副写像に関するC(m,s) の値は一般に
小さくなっていく。このことは基本的にふたつの画像が
よりマッチしなければならないことを意味する。しか
し、λが最適値を超えると以下の現象が発生する。
【0080】1.本来対応すべきではない画素どうし
が、単に輝度が近いというだけで誤って対応づけられ
る。 2.その結果、画素どうしの対応関係がおかしくなり、
写像がくずれはじめる。
【0081】3.その結果、式14においてD
(m,s) が急激に増加しようとする。 4.その結果、式14の値が急激に増加しようとするた
め、D(m,s) の急激な増加を抑制するようf
(m,s)が変化し、その結果C(m,s) が増加す
る。したがって、λを増加させながら式14が最小値を
とるという状態を維持しつつC(m,s) が減少から
増加に転じる閾値を検出し、そのλをη=0における最
適値とする。つぎにηを少しづつ増やしてC(m,s)
の挙動を検査し、後述の方法でηを自動決定する。そ
のηに対応してλも決まる。
【0082】この方法は、人間の視覚システムの焦点機
構の動作に似ている。人間の視覚システムでは、一方の
目を動かしながら左右両目の画像のマッチングがとられ
る。オブジェクトがはっきりと認識できるとき、その目
が固定される。
【0083】[1.4.1]λの動的決定 λは0から所定の刻み幅で増加されていき、λの値が変
わる度に副写像が評価される。式14のごとく、総エネ
ルギーはλC(m,s) +D(m,s) によって定
義される。式9のD(m,s) は滑らかさを表すもの
で、理論的には単位写像の場合に最小になり、写像が歪
むほどEもEも増加していく。Eは整数であるか
ら、D(m,s) の最小刻み幅は1である。このた
め、現在のλC(m,s) (i,j)の変化(減少量)
が1以上でなければ、写像を変化させることによって総
エネルギーを減らすことはできない。なぜなら、写像の
変化に伴ってD(m,s) は1以上増加するため、λ
(m,s) (i,j)が1以上減少しない限り総エネ
ルギーは減らないためである。
【0084】この条件のもと、λの増加に伴い、正常な
場合にC(m,s) (i,j)が減少することを示す。
(m,s) (i,j)のヒストグラムをh(l)と記
述する。h(l)はエネルギーC(m,s) (i,j)
がlである画素の数である。λl≧1が成り立つた
めに、例えばl=1/λの場合を考える。λがλ
らλまで微小量変化するとき、
【数21】 で示されるA個の画素が、
【数22】 のエネルギーを持つより安定的な状態に変化する。ここ
では仮に、これらの画素のエネルギーがすべてゼロにな
ると近似している。この式はC(m,s) の値が、
【数23】 だけ変化することを示し、その結果、
【数24】 が成立する。h(l)>0であるから、通常C
(m,s) は減少する。しかし、λが最適値を越えよ
うとするとき、上述の現象、つまりC(m,s) の増
加が発生する。この現象を検出することにより、λの最
適値を決定する。
【0085】なお、H(h>0)及びkを定数とすると
き、
【数25】 と仮定すれば、
【数26】 が成り立つ。このときk≠−3であれば、
【数27】 となる。これがC(m,s) の一般式である(Cは定
数)。
【0086】λの最適値を検出する際、さらに安全を見
て、全単射条件を破る画素の数を検査してもよい。ここ
で各画素の写像を決定する際、全単射条件を破る確率を
と仮定する。この場合、
【数28】 が成立しているため、全単射条件を破る画素の数は次式
の率で増加する。
【0087】
【数29】 従って、
【数30】 は定数である。仮にh(l)=Hlを仮定するとき、
例えば、
【数31】 は定数になる。しかしλが最適値を越えると、上の値は
急速に増加する。この現象を検出し、Bλ
3/2+k/2/2の値が異常値B0thresを越
えるかどうかを検査し、λの最適値を決定することがで
きる。同様に、Bλ3/2 +k/2/2の値が異常
値B1thresを越えるかどうかを検査することによ
り、全単射の第3の条件を破る画素の増加率Bを確認
する。ファクター2を導入する理由は後述する。この
システムはこれら2つの閾値に敏感ではない。これらの
閾値は、エネルギーC(m,s) の観察では検出し損
なった写像の過度の歪みを検出するために用いることが
できる。
【0088】なお実験では、副写像f(m,s)を計算
する際、もしλが0.1を越えたらf(m,s)の計算
は止めてf(m,s+1)の計算に移行した。λ>0.
1のとき、画素の輝度255レベル中のわずか「3」の
違いが副写像の計算に影響したためであり、λ>0.1
のとき正しい結果を得ることは困難だったためである。
【0089】[1.4.2]ヒストグラムh(l) C(m,s) の検査はヒストグラムh(l)に依存し
ない。全単射及びその第3の条件の検査の際、h(l)
に影響を受けうる。実際に(λ,C(m,s) )をプ
ロットすると、kは通常1付近にある。実験ではk=1
を用い、Bλ とBλを検査した。仮にkの本当
の値が1未満であれば、BλとBλは定数にな
らず、ファクターλ(1−k)/2に従って徐々に増加
する。h(l)が定数であれば、例えばファクターはλ
1/2である。しかし、こうした差は閾値B
0thresを正しく設定することによって吸収するこ
とができる。
【0090】ここで次式のごとく始点画像を中心が(x
,y)、半径rの円形のオブジェクトであると仮定
する。
【数32】 一方、終点画像は、次式のごとく中心(x,y)、
半径がrのオブジェクトであるとする。
【数33】 ここでc(x)はc(x)=xの形であるとする。中
心(x,y)及び(x,y)が十分遠い場合、
ヒストグラムh(l)は次式の形となる。
【数34】 k=1のとき、画像は背景に埋め込まれた鮮明な境界線
を持つオブジェクトを示す。このオブジェクトは中心が
暗く、周囲にいくに従って明るくなる。k=−1のと
き、画像は曖昧な境界線を持つオブジェクトを表す。こ
のオブジェクトは中心が最も明るく、周囲にいくに従っ
て暗くなる。一般のオブジェクトはこれらふたつのタイ
プのオブジェクトの中間にあると考えてもさして一般性
を失わない。したがって、kは−1≦k≦1として大抵
の場合をカバーでき、式27が一般に減少関数であるこ
とが保障される。
【0091】なお、式34からわかるように、rは画像
の解像度に影響されること、すなわちrは2に比例す
ることに注意すべきである。このために[1.4.1]
においてファクター2を導入した。
【0092】[1.4.3]ηの動的決定 パラメータηも同様の方法で自動決定できる。はじめに
η=0とし、最も細かい解像度における最終的な写像f
(n)及びエネルギーC(n) を計算する。つづい
て、ηをある値Δηだけ増加させ、再び最も細かい解像
度における最終写像f(n)及びエネルギーC(n)
を計算し直す。この過程を最適値が求まるまで続ける。
ηは写像の剛性を示す。次式の重みだからである。
【0093】
【数35】 ηが0のとき、D(n) は直前の副写像と無関係に決
定され、現在の副写像は弾性的に変形され、過度に歪む
ことになる。一方、ηが非常に大きな値のとき、D
(n) は直前の副写像によってほぼ完全に決まる。こ
のとき副写像は非常に剛性が高く、画素は同じ場所に射
影される。その結果、写像は単位写像になる。ηの値が
0から次第に増えるとき、後述のごとくC(n) は徐
々に減少する。しかしηの値が最適値を越えると、図4
に示すとおり、エネルギーは増加し始める。同図のX軸
はη、Y軸はCである。
【0094】この方法でC(n) を最小にする最適な
ηの値を得ることができる。しかし、λの場合に比べて
いろいろな要素が計算に影響する結果、C(n) は小
さく揺らぎながら変化する。λの場合は、入力が微小量
変化するたびに副写像を1回計算しなおすだけだが、η
の場合はすべての副写像が計算しなおされるためであ
る。このため、得られたC(n) の値が最小であるか
どうかを即座に判断することはできない。最小値の候補
が見つかれば、さらに細かい区間を設定することによっ
て真の最小値を探す必要がある。
【0095】[1.5]スーパーサンプリング 画素間の対応関係を決定する際、自由度を増やすため
に、f(m,s)の値域をR×Rに拡張することができ
る(Rは実数の集合)。この場合、終点画像の画素の輝
度が補間され、非整数点、
【数36】 における輝度を持つf(m,s)が提供される。つまり
スーパーサンプリングが行われる。実験では、f
(m,s)は整数及び半整数値をとることが許され、
【数37】 は、
【数38】 によって与えられた。
【0096】[1.6]各画像の画素の輝度の正規化 始点画像と終点画像がきわめて異なるオブジェクトを含
んでいるとき、写像の計算に元の画素の輝度がそのまま
では利用しにくい。輝度の差が大きいために輝度に関す
るエネルギーC(m,s) が大きくなりすぎ、正しい
評価がしずらいためである。
【0097】例えば、人の顔と猫の顔のマッチングをと
る場合を考える。猫の顔は毛で覆われており、非常に明
るい画素と非常に暗い画素が混じっている。この場合、
ふたつの顔の間の副写像を計算するために、まず副画像
を正規化する。すなわち、最も暗い画素の輝度を0、最
も明るいそれを255に設定し、他の画素の輝度は線形
補間によって求めておく。
【0098】[1.7]インプリメンテーション 始点画像のスキャンに従って計算がリニアに進行する帰
納的な方法を用いる。始めに、1番上の左端の画素
(i,j)=(0,0)についてf(m,s)の値を決
定する。次にiを1ずつ増やしながら各f
(m,s)(i,j)の値を決定する。iの値が画像の
幅に到達したとき、jの値を1増やし、iを0に戻す。
以降、始点画像のスキャンに伴いf(m,s)(i,
j)を決定していく。すべての点について画素の対応が
決まれば、ひとつの写像f(m,s)が決まる。
【0099】あるp(i,j)について対応点q
f(i,j)が決まれば、つぎにp(i, j+1)の対
応点qf(i,j+1)が決められる。この際、q
f(i,j+1 の位置は全単射条件を満たすために、
f(i,j)の位置によって制限される。したがっ
て、先に対応点が決まる点ほどこのシステムでは優先度
が高くなる。つねに(0,0)が最も優先される状態が
つづくと、求められる最終の写像に余計な偏向が加わ
る。本前提技術ではこの状態を回避するために、f
(m,s)を以下の方法で決めていく。
【0100】まず(s mod 4)が0の場合、(0,
0)を開始点としi及びjを徐々に増やしながら決めて
いく。(s mod 4)が1の場合、最上行の右端点を
開始点とし、iを減少、jを増加させながら決めてい
く。(s mod 4)が2のとき、最下行の右端点を開
始点とし、i及びjを減少させながら決めていく。(s
mod 4)が3の場合、最下行の左端点を開始点と
し、iを増加、jを減少させながら決めていく。解像度
が最も細かい第nレベルには副写像という概念、すなわ
ちパラメータsが存在しないため、仮にs=0及びs=
2であるとしてふたつの方向を連続的に計算した。
【0101】実際のインプリメンテーションでは、全単
射条件を破る候補に対してペナルティを与えることによ
り、候補(k,l)の中からできる限り全単射条件を満
たすf(m,s)(i,j)(m=0,…,n)の値を
選んだ。第3の条件を破る候補のエネルギーD(k、
l)にはφを掛け、一方、第1または第2の条件を破る
候補にはψを掛ける。今回はφ=2、ψ=100000
を用いた。
【0102】前述の全単射条件のチェックのために、実
際の手続として(k,l)=f(m ,s)(i,j)を
決定する際に以下のテストを行った。すなわちf
(m,s)(i,j)の相続四辺形に含まれる各格子点
(k,l)に対し、次式の外積のz成分が0以上になる
かどうかを確かめる。
【0103】
【数39】 ただしここで、
【数40】
【数41】 である(ここでベクトルは三次元ベクトルとし、z軸は
直交右手座標系において定義される)。もしWが負であ
れば、その候補についてはD(m,s) (k,l にψ
を掛けることによってペナルティを与え、できるかぎり
選択しないようにする。
【0104】図5(a)、図5(b)はこの条件を検査
する理由を示している。図5(a)はペナルティのない
候補、図5(b)はペナルティがある候補をそれぞれ表
す。隣接画素(i,j+1)に対する写像f(m,s)
(i,j+1)を決定する際、Wのz成分が負であれば
始点画像平面上において全単射条件を満足する画素は存
在しない。なぜなら、q(m,s) (k,l)は隣接す
る四辺形の境界線を越えるためである。
【0105】[1.7.1]副写像の順序 インプリメンテーションでは、解像度レベルが偶数のと
きにはσ(0)=0、σ(1)=1、σ(2)=2、σ
(3)=3、σ(4)=0を用い、奇数のときはσ
(0)=3、σ(1)=2、σ(2)=1、σ(3)=
0、σ(4)=3を用いた。このことで、副写像を適度
にシャッフルした。なお、本来副写像は4種類であり、
sは0〜3のいずれかである。しかし、実際にはs=4
に相当する処理を行った。その理由は後述する。
【0106】[1.8]補間計算 始点画像と終点画像の間の写像が決定された後、対応し
あう画素の輝度が補間される。実験では、トライリニア
補間を用いた。始点画像平面における正方形p
(i,j)(i+1,j)(i,j+1)
(i+1,j+1)が終点画像平面上の四辺形q
f(i,j)f(i+1,j)f(i,j+1)
f(i +1,j+1)に射影されると仮定する。簡単の
ため、画像間の距離を1とする。始点画像平面からの距
離がt(0≦t≦1)である中間画像の画素r(x,
y,t)(0≦x≦N−1,0≦y≦M−1)は以下の
要領で求められる。まず画素r(x,y,t)の位置
(ただしx,y,t∈R)を次式で求める。
【0107】
【数42】 つづいてr(x,y,t)における画素の輝度が次の式
を用いて決定される。
【0108】
【数43】 ここでdx及びdyはパラメータであり、0から1まで
変化する。
【0109】[1.9]拘束条件を課したときの写像 いままでは拘束条件がいっさい存在しない場合の写像の
決定を述べた。しかし、始点画像と終点画像の特定の画
素間に予め対応関係が規定されているとき、これを拘束
条件としたうえで写像を決定することができる。
【0110】基本的な考えは、まず始点画像の特定の画
素を終点画像の特定の画素に移す大まかな写像によって
始点画像を大まかに変形し、しかる後、写像fを正確に
計算する。
【0111】まず始めに、始点画像の特定の画素を終点
画像の特定の画素に射影し、始点画像の他の画素を適当
な位置に射影する大まかな写像を決める。すなわち、特
定の画素に近い画素は、その特定の画素が射影される場
所の近くに射影されるような写像である。ここで第mレ
ベルの大まかな写像をF(m)と記述する。
【0112】大まかな写像Fは以下の要領で決める。ま
ず、いくつかの画素について写像を特定する。始点画像
についてn個の画素、
【数44】 を特定するとき、以下の値を決める。
【数45】 始点画像の他の画素の変位量は、p(ih,jh)(h
=0,…,n−1)の変位に重み付けをして求められ
る平均である。すなわち画素p(i,j)は、終点画像
の以下の画素に射影される。
【0113】
【数46】 ただしここで、
【数47】
【数48】 とする。
【0114】つづいて、F(m)に近い候補写像fがよ
り少ないエネルギーを持つように、その写像fのエネル
ギーD(m,s) (i,j)を変更する。正確には、D
(m ,s) (i,j)は、
【数49】 である。ただし、
【数50】 であり、κ,ρ≧0とする。最後に、前述の写像の自動
計算プロセスにより、fを完全に決定する。
【0115】ここで、f(m,s)(i,j)がF
(m)(i,j)に十分近いとき、つまりそれらの距離
が、
【数51】 以内であるとき、E (m,s) (i,j)が0になる
ことに注意すべきである。そのように定義した理由は、
各f(m,s)(i,j)がF(m)(i,j)に十分近い限
り、終点画像において適切な位置に落ち着くよう、その
値を自動的に決めたいためである。この理由により、正
確な対応関係を詳細に特定する必要がなく、始点画像は
終点画像にマッチするように自動的にマッピングされ
る。
【0116】[2]具体的な処理手順 [1]の各要素技術による処理の流れを説明する。図6
は前提技術の全体手順を示すフローチャートである。同
図のごとく、まず多重解像度特異点フィルタを用いた処
理を行い(S1)、つづいて始点画像と終点画像のマッ
チングをとる(S2)。ただし、S2は必須ではなく、
S1で得られた画像の特徴をもとに画像認識などの処理
を行ってもよい。
【0117】図7は図6のS1の詳細を示すフローチャ
ートである。ここではS2で始点画像と終点画像のマッ
チングをとることを前提としている。そのため、まず特
異点フィルタによって始点画像の階層化を行い(S1
0)、一連の始点階層画像を得る。つづいて同様の方法
で終点画像の階層化を行い(S11)、一連の終点階層
画像を得る。ただし、S10とS11の順序は任意であ
るし、始点階層画像と終点階層画像を並行して生成して
いくこともできる。
【0118】図8は図7のS10の詳細を示すフローチ
ャートである。もとの始点画像のサイズは2×2
する。始点階層画像は解像度が細かいほうから順に作ら
れるため、処理の対象となる解像度レベルを示すパラメ
ータmをnにセットする(S100)。つづいて第mレ
ベルの画像p(m,0)、p(m,1)
(m,2 、p(m,3)から特異点フィルタを用い
て特異点を検出し(S101)、それぞれ第m−1レベ
ルの画像p(m−1,0)、p(m−1,1)、p
(m−1 ,2)、p(m−1,3)を生成する(S10
2)。ここではm=nであるため、p(m,0)=p
(m,1)=p(m,2)=p(m,3)=p(n)
あり、ひとつの始点画像から4種類の副画像が生成され
る。
【0119】図9は第mレベルの画像の一部と、第m−
1レベルの画像の一部の対応関係を示している。同図の
数値は各画素の輝度を示す。同図のp(m,s)はp
(m, 0)〜p(m,3)の4つの画像を象徴するもの
で、p(m−1,0)を生成する場合には、p
(m,s)はp(m,0)であると考える。[1.2]
で示した規則により、p(m−1,0)は例えば同図で
輝度を記入したブロックについて、そこに含まれる4画
素のうち「3」、p(m−1,1)は「8」、p
(m−1 ,2)は「6」、p(m−1,3)を「10」
をそれぞれ取得し、このブロックをそれぞれ取得したひ
とつの画素で置き換える。したがって、第m−1レベル
の副画像のサイズは2m−1×2m−1になる。
【0120】つづいてmをデクリメントし(図8のS1
03)、mが負になっていないことを確認し(S10
4)、S101に戻ってつぎに解像度の粗い副画像を生
成していく。この繰り返し処理の結果、m=0、すなわ
ち第0レベルの副画像が生成された時点でS10が終了
する。第0レベルの副画像のサイズは1×1である。
【0121】図10はS10によって生成された始点階
層画像をn=3の場合について例示している。最初の始
点画像のみが4つの系列に共通であり、以降特異点の種
類に応じてそれぞれ独立に副画像が生成されていく。な
お、図8の処理は図7のS11にも共通であり、同様の
手順を経て終点階層画像も生成される。以上で図6のS
1による処理が完了する。
【0122】前提技術では、図6のS2に進むためにマ
ッチング評価の準備をする。図11はその手順を示して
いる。同図のごとく、まず複数の評価式が設定される
(S30)。[1.3.2.1]で導入した画素に関す
るエネルギーC(m,s) と[1.3.2.2]で導
入した写像の滑らかさに関するエネルギーD(m,s)
がそれである。つぎに、これらの評価式を統合して総
合評価式を立てる(S31)。[1.3.2.3]で導
入した総エネルギーλC(m,s) +D(m, s)
がそれであり、[1.3.2.2]で導入したηを用い
れば、 ΣΣ(λC(m,s) (i,j)+ηE (m,s) (i,j)+E (m ,s) (i,j) ) (式52) となる。ただし、総和はi、jについてそれぞれ0、1
…、2−1で計算する。以上でマッチング評価の準備
が整う。
【0123】図12は図6のS2の詳細を示すフローチ
ャートである。[1]で述べたごとく、始点階層画像と
終点階層画像のマッチングは互いに同じ解像度レベルの
画像どうしでとられる。画像間の大域的なマッチングを
良好にとるために、解像度が粗いレベルから順にマッチ
ングを計算する。特異点フィルタを用いて始点階層画像
および終点階層画像を生成しているため、特異点の位置
や輝度は解像度の粗いレベルでも明確に保存されてお
り、大域的なマッチングの結果は従来に比べて非常に優
れたものになる。
【0124】図12のごとく、まず係数パラメータηを
0、レベルパラメータmを0に設定する(S20)。つ
づいて、始点階層画像中の第mレベルの4つの副画像と
終点階層画像中の第mレベルの4つの副画像のそれぞれ
の間でマッチングを計算し、それぞれ全単射条件を満た
し、かつエネルギーを最小にするような4種類の副写像
(m,s)(s=0,1,2,3)を求める(S2
1)。全単射条件は[1.3.3]で述べた相続四辺形
を用いて検査される。この際、式17、18が示すよう
に、第mレベルにおける副写像は第m−1レベルのそれ
らに拘束されるため、より解像度の粗いレベルにおける
マッチングが順次利用されていく。これは異なるレベル
間の垂直的参照である。なお、いまm=0であってそれ
より粗いレベルはないが、この例外的な処理は図13で
後述する。
【0125】一方、同一レベル内における水平的参照も
行われる。[1.3.3]の式20のごとく、f
(m,3)はf(m,2)に、f(m,2)はf
(m,1)に、f (m,1)はf(m,0)に、それぞ
れ類似するように決める。その理由は、特異点の種類が
違っても、それらがもともと同じ始点画像と終点画像に
含まれている以上、副写像がまったく異なるという状況
は不自然だからである。式20からわかるように、副写
像どうしが近いほどエネルギーは小さくなり、マッチン
グが良好とみなされる。
【0126】なお、最初に決めるべきf(m,0)につ
いては同一のレベルで参照できる副写像がないため、式
19に示すごとくひとつ粗いレベルを参照する。ただ
し、実験ではf(m,3)まで求まった後、これを拘束
条件としてf(m,0)を一回更新するという手続をと
った。これは式20にs=4を代入し、f(m,4)
新たなf(m,0)とすることに等しい。f(m,0)
とf(m,3)の関連度が低くなり過ぎる傾向を回避す
るためであり、この措置によって実験結果がより良好に
なった。この措置に加え、実験では[1.7.1]に示
す副写像のシャッフルも行った。これも本来特異点の種
類ごとに決まる副写像どうしの関連度を密接に保つ趣旨
である。また、処理の開始点に依存する偏向を回避する
ために、sの値にしたがって開始点の位置を変える点は
[1.7]で述べたとおりである。
【0127】図13は第0レベルにおいて副写像を決定
する様子を示す図である。第0レベルでは各副画像がた
だひとつの画素で構成されるため、4つの副写像
f(0,s はすべて自動的に単位写像に決まる。図1
4は第1レベルにおいて副写像を決定する様子を示す図
である。第1レベルでは副画像がそれぞれ4画素で構成
される。同図ではこれら4画素が実線で示されている。
いま、p(1,s)の点xの対応点をq(1,s)の中
で探すとき、以下の手順を踏む。
【0128】1.第1レベルの解像度で点xの左上点
a、右上点b、左下点c、右下点dを求める。 2.点a〜dがひとつ粗いレベル、つまり第0レベルに
おいて属する画素を探す。図14の場合、点a〜dはそ
れぞれ画素A〜Dに属する。ただし、画素A〜Cは本来
存在しない仮想的な画素である。 3.第0レベルですでに求まっている画素A〜Dの対応
点A’〜D’をq(1 ,s)の中にプロットする。画素
A’〜C’は仮想的な画素であり、それぞれ画素A〜C
と同じ位置にあるものとする。 4.画素Aの中の点aの対応点a’が画素A’の中にあ
るとみなし、点a’をプロットする。このとき、点aが
画素Aの中で占める位置(この場合、右下)と、点a’
が画素A’の中で占める位置が同じであると仮定する。 5.4と同様の方法で対応点b’〜d’をプロットし、
点a’〜d’で相続四辺形を作る。 6.相続四辺形の中でエネルギーが最小になるよう、点
xの対応点x’を探す。対応点x’の候補として、例え
ば画素の中心が相続四辺形に含まれるものに限定しても
よい。図14の場合、4つの画素がすべて候補になる。
【0129】以上がある点xの対応点の決定手順であ
る。同様の処理を他のすべての点について行い、副写像
を決める。第2レベル以上のレベルでは、次第に相続四
辺形の形が崩れていくと考えられるため、図3に示すよ
うに画素A’〜D’の間隔が空いていく状況が発生す
る。
【0130】こうして、ある第mレベルの4つの副写像
が決まれば、mをインクリメントし(図12のS2
2)、mがnを超えていないことを確かめて(S2
3)、S21に戻る。以下、S21に戻るたびに次第に
細かい解像度のレベルの副写像を求め、最後にS21に
戻ったときに第nレベルの写像f(n)を決める。この
写像はη=0に関して定まったものであるから、f
(n)(η=0)と書く。
【0131】つぎに異なるηに関する写像も求めるべ
く、ηをΔηだけシフトし、mをゼロクリアする(S2
4)。新たなηが所定の探索打切り値ηmaxを超えて
いないことを確認し(S25)、S21に戻り、今回の
ηに関して写像f(n)(η=Δη)を求める。この処
理を繰り返し、S21でf(n)(η=iΔη)(i=
0,1,…)を求めていく。ηがηmaxを超えたとき
S26に進み、後述の方法で最適なη=ηoptを決定
し、f(n)(η=ηopt)を最終的に写像f (n)
とする。
【0132】図15は図12のS21の詳細を示すフロ
ーチャートである。このフローチャートにより、ある定
まったηについて、第mレベルにおける副写像が決ま
る。副写像を決める際、前提技術では副写像ごとに最適
なλを独立して決める。
【0133】同図のごとく、まずsとλをゼロクリアす
る(S210)。つぎに、そのときのλについて(およ
び暗にηについて)エネルギーを最小にする副写像f
(m, s)を求め(S211)、これをf
(m,s)(λ=0)と書く。異なるλに関する写像も
求めるべく、λをΔλだけシフトし、新たなλが所定の
探索打切り値λmaxを超えていないことを確認し(S
213)、S211に戻り、以降の繰り返し処理でf
(m,s)(λ=iΔλ)(i=0,1,…)を求め
る。λがλ maxを超えたときS214に進み、最適な
λ=λoptを決定し、f(m,s (λ=λopt
を最終的に写像f(m,s)とする(S214)。
【0134】つぎに、同一レベルにおける他の副写像を
求めるべく、λをゼロクリアし、sをインクリメントす
る(S215)。sが4を超えていないことを確認し
(S216)、S211に戻る。s=4になれば上述の
ごとくf(m,3)を利用してf(m,0)を更新し、
そのレベルにおける副写像の決定を終了する。
【0135】図16は、あるmとsについてλを変えな
がら求められたf(m,s)(λ=iΔλ)(i=0,
1,…)に対応するエネルギーC(m,s) の挙動を
示す図である。[1.4]で述べたとおり、λが増加す
ると通常C(m,s) は減少する。しかし、λが最適
値を超えるとC(m,s) は増加に転じる。そこで本
前提技術ではC(m,s) が極小値をとるときのλを
λoptと決める。同図のようにλ>λoptの範囲で
再度C(m,s) が小さくなっていっても、その時点
ではすでに写像がくずれていて意味をなさないため、最
初の極小点に注目すればよい。λoptは副写像ごとに
独立して決めていき、最後にf(n)についてもひとつ
定まる。
【0136】一方、図17は、ηを変えながら求められ
たf(n)(η=iΔη)(i=0,1,…)に対応す
るエネルギーC(n) の挙動を示す図である。ここで
もηが増加すると通常C(n) は減少するが、ηが最
適値を超えるとC(n) は増加に転じる。そこでC
(n) が極小値をとるときのηをηoptと決める。
図17は図4の横軸のゼロ付近を拡大した図と考えてよ
い。ηoptが決まればf(n)を最終決定することが
できる。
【0137】以上、本前提技術によれば種々のメリット
が得られる。まずエッジを検出する必要がないため、エ
ッジ検出タイプの従来技術の課題を解消できる。また、
画像に含まれるオブジェクトに対する先験的な知識も不
要であり、対応点の自動検出が実現する。特異点フィル
タによれば、解像度の粗いレベルでも特異点の輝度や位
置を維持することができ、オブジェクト認識、特徴抽
出、画像マッチングに極めて有利である。その結果、人
手作業を大幅に軽減する画像処理システムの構築が可能
となる。
【0138】なお、本前提技術について次のような変形
技術も考えられる。 (1)前提技術では始点階層画像と終点階層画像の間で
マッチングをとる際にパラメータの自動決定を行った
が、この方法は階層画像間ではなく、通常の2枚の画像
間のマッチングをとる場合全般に利用できる。
【0139】たとえば2枚の画像間で、画素の輝度の差
に関するエネルギーEと画素の位置的なずれに関する
エネルギーEのふたつを評価式とし、これらの線形和
ot=αE+Eを総合評価式とする。この総合
評価式の極値付近に注目してαを自動決定する。つま
り、いろいろなαについてEtotが最小になるような
写像を求める。それらの写像のうち、αに関してE
極小値をとるときのαを最適パラメータと決める。その
パラメータに対応する写像を最終的に両画像間の最適マ
ッチングとみなす。
【0140】これ以外にも評価式の設定にはいろいろな
方法があり、例えば1/Eと1/Eのように、評価
結果が良好なほど大きな値をとるものを採用してもよ
い。総合評価式も必ずしも線形和である必要はなく、n
乗和(n=2、1/2、−1、−2など)、多項式、任
意の関数などを適宜選択すればよい。
【0141】パラメータも、αのみ、前提技術のごとく
ηとλのふたつの場合、それ以上の場合など、いずれで
もよい。パラメータが3以上の場合はひとつずつ変化さ
せて決めていく。
【0142】(2)本前提技術では、総合評価式の値が
最小になるよう写像を決めた後、総合評価式を構成する
ひとつの評価式であるC(m,s) が極小になる点を
検出してパラメータを決定した。しかし、こうした二段
回処理の代わりに、状況によっては単に総合評価式の最
小値が最小になるようにパラメータを決めても効果的で
ある。その場合、例えばαE+βEを総合評価式と
し、α+β=1なる拘束条件を設けて各評価式を平等に
扱うなどの措置を講じてもよい。パラメータの自動決定
の本質は、エネルギーが最小になるようにパラメータを
決めていく点にあるからである。
【0143】(3)前提技術では各解像度レベルで4種
類の特異点に関する4種類の副画像を生成した。しか
し、当然4種類のうち1、2、3種類を選択的に用いて
もよい。例えば、画像中に明るい点がひとつだけ存在す
る状態であれば、極大点に関するf(m,3)だけで階
層画像を生成しても相応の効果が得られるはずである。
その場合、同一レベルで異なる副写像は不要になるた
め、sに関する計算量が減る効果がある。
【0144】(4)本前提技術では特異点フィルタによ
ってレベルがひとつ進むと画素が1/4になった。例え
ば3×3で1ブロックとし、その中で特異点を探す構成
も可能であり、その場合、レベルがひとつ進むと画素は
1/9になる。
【0145】(5)始点画像と終点画像がカラーの場
合、それらをまず白黒画像に変換し、写像を計算する。
その結果求められた写像を用いて始点のカラー画像を変
換する。それ以外の方法として、RGBの各成分につい
て副写像を計算してもよい。
【0146】[映像効果または画像補間に関する実施の
形態]以上の前提技術を利用した実施の形態を説明す
る。実施の形態1はより原理に近いもの、実施の形態2
以降はよりアプリケーションに近いものを挙げるが、そ
れらに明確な境界線を引く必要はなく、いずれかの実施
の形態の任意の機能と他の実施の形態の任意の機能が組
み合わされてもよい。
【0147】実施の形態1 図18は、キーフレームである第1画像I1、第2画像
I2を示し、それらの間で、ある画素p(x
)とp(x,y)が対応している。これらの
対応は前提技術で求められている。
【0148】図19は、第1画像I1上にメッシュを切
り、そのメッシュを構成するポリゴンの第2画像I2上
の対応位置を示す。いま第1画像I1上で注目するポリ
ゴンR1は4個の格子点A、B、C、Dによって決まっ
ている。このポリゴンR1を「起点ポリゴン」と名付け
る。これら4個の格子点A、B、C、Dは、図18に示
したごとく、それぞれ第2画像I2上に対応する点
A’、B’、C’、D’を有し、これらの点で形成され
るポリゴンR2を「終点ポリゴン」と名付ける。起点ポ
リゴンは一般に長方形であるが、終点ポリゴンは一般に
四辺形である。いずれにせよ、この実施の形態では、画
素単位で第1画像I1と第2画像I2の対応関係を記述
せず、起点ポリゴンの格子点について、その対応画素を
記述する。その記述は対応点ファイルに書き込まれる。
格子点に注目することにより、対応点ファイルの容量を
非常に小さくすることができる。
【0149】対応点ファイルは第1画像I1と第2画像
I2の中間画像を生成するために利用される。この点は
前提技術で述べたごとく、対応点どうしの位置を補間す
ることにより、任意の時間的位置の中間画像を生成でき
る。したがって、第1画像I1、第2画像I2、および
対応点ファイルを保存しておくことで、それに2つの画
像間のモーフィングや滑らかな動画を生成することがで
きる。このため、動画の圧縮効果が得られる。
【0150】図20は対応点ファイルから格子点以外の
点に関する対応関係を計算する方法を示す。対応点ファ
イルには格子点に関する情報しかないので、ポリゴン内
部の点について対応情報を別途計算する必要がある。図
20では、図19の起点ポリゴンR1の下半分に当たる
三角形ABCと、同様に終点ポリゴンR2の下半分にあ
たる三角形A’B’C’との対応を示す。いま、起点ポ
リゴン側の三角形ABC内部の点Qが、線分ACをt:
(1−t)に内分し、その内分点と点Bの間をs:(1
−s)に内分する位置にあったとする。この点Qの終点
ポリゴン側の三角形A’B’C’における対応点Q’
は、線分A’C’をt:(1−t)に内分し、その内分
点と点B’の間をs:(1−s)に内分する位置にある
と考えればよい。すなわち、起点ポリゴンを三角形に分
割し、その三角形に関するベクトルの内分の形式にて終
点ポリゴン内部の点を求めればよい。ベクトル斜体で示
せば、 BQ=(1−s){(1−t)BA+tBC} であり、したがって、 B’Q’=(1−s){(1−t)B’A’+tB’
C’} 当然ながら、同様の処理を起点ポリゴンR1の上半分に
当たる三角形ACDと、同様に終点ポリゴンR2の上半
分にあたる三角形A’C’D’との間についてもなすと
する。
【0151】図21は、以上の処理手順を示す。まず図
19のごとく、第1画像I1上に取られた格子点に関す
るマッチング結果を取得する(S10)。このとき、前
提技術の画素単位のマッチングを実行し、その結果の中
から格子点に当たる部分を抽出すればよい。ただし、前
提技術を用いずに他のマッチング技術、例えばオプティ
カルフローやブロックマッチングをもとに格子点に関す
るマッチング結果を特定してもよい。
【0152】つづいて、図19の右側のごとく、第2画
像I2上に終点ポリゴンを定義する(S12)。以上で
対応点ファイルが生成できるので、このファイルに第1
画像I1、第2画像I2を識別するための情報を盛り込
んで出力する(S14)。ふたつの画像および対応点フ
ァイルは、任意の記録装置または媒体に保持され、また
は直接ネットワークや放送波に乗せて伝送されればよ
い。
【0153】図22は、対応点ファイルを用いて中間画
像を生成する手順を示す。まず、第1画像I1、第2画
像I2が読み込まれ(S20)、対応点ファイルが読み
込まれる(S22)。つづいて、起点ポリゴン内の点と
終点ポリゴン内の点の対応関係が図20の方法によって
算出される(S24)。この時点で、画像内のすべての
画素に関する対応関係を取得することができる。したが
って、前提技術で述べたごとく、互いに対応し合う点の
座標と色をu:(1−u)で内分すれば、第1画像I1
と第2画像I2の間を時間的に(1−u):uで内分す
る位置における中間画像を生成することができる(S2
6)。なお、内挿補間だけでなく、外挿補間をしてもよ
い。
【0154】図23は以上の処理を行う映像効果装置1
0の構成を示す。この装置10は、外部の記憶装置や撮
影カメラ等から第1画像I1、第2画像I2を取得する
画像入力部12と、それらの画像に前提技術その他の技
術によってマッチング計算を施すマッチングプロセッサ
14と、それによって生成された対応点ファイルFを格
納する対応点ファイル保持部16と、第1画像I1およ
び第2画像I2から中間画像を生成する中間画像生成部
18と、第1画像I1、第2画像I2および中間画像を
タイミング調整しながらもとの動画に近い映像として表
示する表示部20を含む。また、通信部22は、外部か
らの要望にしたがい、第1画像I1、第2画像I2およ
び対応点ファイルFをネットワークその他の伝送インフ
ラへ送出する。なお、マッチングプロセッサ14には、
メッシュの大きさや格子点の位置などを示すメッシュ情
報が入力されている。
【0155】以上の構成により、画像入力部12に入力
された第1画像I1と第2画像I2はマッチングプロセ
ッサ14へ送られる。マッチングプロセッサ14は、そ
れらの画像間で画素単位のマッチング計算を行う。マッ
チングプロセッサ14はメッシュ情報をもとに対応点フ
ァイルFを生成し、対応点ファイル保持部16へ出力す
る。
【0156】中間画像生成部18は、ユーザの求めに応
じ、またはその他の要因で対応点ファイルFを読み出
し、中間画像を生成する。この中間画像は表示部20へ
送られ、そこで画像出力の時間調整が行われ、動画また
はモーフィング画像が表示される。この動作からもわか
るとおり、中間画像生成部18と表示部20は、本装置
10とは別構成のリモート端末側にあってもよく、その
場合、その端末が第1画像I1、第2画像I2、対応点
ファイルFという比較的軽いデータを受け、自主的に動
画を再生できる。
【0157】通信部22はそのための構成であり、ここ
ではすでにリモート端末がネットワークの先で待ってい
ることを想定している。すなわち、通信部22は第1画
像I1、第2画像I2、対応点ファイルFをネットワー
クや放送波に乗せて送り出し、リモート端末側で動画の
表示が行われる。もちろんリモート端末は、表示ではな
く、ストレージを目的としてもよい。なお本装置は、ネ
ットワーク等の外部から通信部22を介して第1画像I
1、第2画像I2およびそれらの対応点ファイルを入力
し、これらを中間画像生成部18に渡して補間計算を
し、中間画像を生成する用途もある。図23にはそのた
めのデータの経路Pが記述されている。
【0158】実施の形態1の処理内容について実験を行
ったところ、第1、第2画像として、例えば256×2
56程度の大きさを採用し、格子点を縦横10〜数十画
素おき程度に設定することにより、きわめて良好なモー
フィングまたは動画圧縮効果が得られた。対応点ファイ
ルの大きさは数キロから10キロバイト程度であり、画
質の高さとデータ量の小ささが実現できることが確認で
きた。
【0159】実施の形態2 実施の形態1で実現された映像効果装置は、電子商取引
における商品プレゼンテーションに利用できる。実施の
形態2のこの装置(以下「商品提示装置」という)は、
いくつかの角度から撮影された商品の写真のうち近接し
あう2枚の画像を第1画像I1、第2画像I2とし、そ
れらの間を滑らかに補間することで商品をユーザに示
す。たとえば、10°おきに商品のまわりから撮影した
写真を順次補間することで360°滑らかな回転画像が
得られる。従来、商品の滑らかな回転画像はせいぜい
1、2°ごとに撮影が必要とされたが、実施の形態1の
技術を利用することで、この角度を10〜20°にでき
ることが判明している。
【0160】商品提示装置は、実施の形態1と異なり、
予め生成された対応点ファイルFを利用する。商品の写
真は提示前に準備できるためである。図23の構成との
相違点のみ示せば、画像入力部12は第1画像I1、第
2画像I2のほかに、対応点ファイルFを取得する。こ
れらは中間画像生成部18へ入力され、中間画像が生成
される。中間画像は表示部20で表示されたり、通信部
22を介してネットワークその他の伝送インフラへ送出
されてもよい。この実施の形態ではマッチングプロセッ
サ14と対応点ファイル保持部16は不要である。な
お、そうした構成は他の実施の形態にも有効である。
【0161】商品提示装置は、実施の形態1に加え、電
子商取引における商品プレゼンテーション機能を提供す
る。この機能が前述の商品回転機能である場合、ユーザ
からGUIを通じて入力された指示にしたがって商品を
回転させてもよい。そうした指示の方法は、たとえばC
Gの分野でいろいろと知られており、ここではそうした
技術を利用する。
【0162】機能の別の例として、商品画像を二方向に
補間して得られた中間画像を表示してもよい。たとえ
ば、商品を横方向にとびとびに撮影することにくわえ、
縦方向にもとびとびに撮影することにより、横方向だけ
でなく、縦方向にも補間することができる。この機能は
例えば下の工程を含む。 (1)第1画像、第2画像からなる画像対Aと、それら
2枚の画像間の対応点情報Aを取得する工程 (2)第3画像、第4画像からなる画像対Bと、それら
2枚の画像間の対応点情報Bを取得する工程 (3)画像対Aの2枚の画像間に時間的または空間的に
定まる軸Aと画像対Bの2枚の画像間に時間的または空
間的に定まる軸Bの位置関係、対応点情報A、および対
応点情報Bを利用して、中間画像を補間によって生成す
る工程。
【0163】(3)において、軸Aと軸Bを利用して2
軸補間(bilinear interpolation)を行ってもよい。一
例として、2つの視点p1(0,0)、p2(0,10
0)から得た画像対Aとし、別の2つの視点p3(10
0,0)、p4(100,100)から得た画像対Bと
する。点p1とp2を結ぶ直線が軸A、点p3とp4を
結ぶ直線が軸Bに当たる。
【0164】中間画像として、視点p‘=(50,5
0)から見た画像を得る場合、まず画像対Aの間の対応
点情報Aをもとに視点(0,50)からのフレームを生
成する。つぎに画像対Bの間の対応点情報Bをもとに視
点(100,50)からの別のフレームを生成する。つ
づいて、これらふたつのフレームに補間を施し、すなわ
ちこの場合1:1で内分し、所望の中間フレームが生成
される。ここで、縦横両方向の補間をするためには、一
般には、軸Aと軸Bが同一直線上にこないよう画像対A
と画像対Bを定めればよい。
【0165】なお、この例では軸A、軸Bは、それぞれ
2枚の画像間に空間的に定まるが、時間的に定まる別の
例もある。たとえば、ひとつの視点Pから時刻t=t0
とt1に得たふたつの画像を画像対Aとし、別の視点Q
から時刻t=t0とt1に得たふたつの画像を画像対B
とする。この場合、画像対Aにおいて(P,t0)で定
義される点と(P,t1)で定義される点を結ぶ直線が
軸Aとなり、同様に画像対Bにおいて(Q,t0)で定
義される点と(Q,t1)で定義される点を結ぶ直線が
軸Bとなる。したがって、中間画像を例えば点((P+
Q)/2,(t0+t1)/2)からの画像とすれば、
それぞれふたつの軸の中間的な画像を生成した後、これ
らを補間すればよい。
【0166】実施の形態3 中間画像の生成に当たり、映像効果に関する機能を提供
してもよい。実施の形態1では一般論としての映像効果
に触れたが、ここでいう映像効果は、より具体的または
プロフェッショナルに近い用途と考えてもよい。以下機
能の例である。
【0167】3以上の画像の中から隣接するふたつの画
像を第1画像および第2画像として選定し、それらの中
間画像を生成および表示する。つづいて、別の隣接する
画像を第1画像と第2画像とし、以降順に中間画像を生
成する。例えば、視点が少しずつ異なる画像S、T、U
があるとき、まず画像SとTの中間画像を作り、つぎに
画像TとUの中間画像を作ることにより、一連の画像を
連続的に表示することができる。すなわち、多数の離散
的な視点画像間をつぎつぎ補間して中間画像を生成すれ
ば、あたかもパノラマ的な画像が得られる。
【0168】これと同様の方法であるが、時間の要素を
取り入れることもできる。例えば、複数の離散的な画像
を、視点を時間とともに動かした画像と捉え、かつそれ
らの中間画像を順を追って表示すれば、いわゆるウォー
クスルー画像が得られる。
【0169】別の機能は、処理の対象となる画像を二方
向に補間して得られた中間画像を表示するものである。
この方法は実施の形態2でも述べたとおり、例えば二軸
補間で実現する。これにより、例えば二方向に連続変化
するパノラマ画像も得られる。
【0170】さらに別の機能は、ある対象物を少しずつ
廻りながら撮影し、それらの連続画像を生成する機能で
ある。実施の形態2では商品自体を回転させたが、映像
効果としては、むしろ対象物をぐるりと撮影した画像を
表示する点におもしろさがある。一部の映画では、空中
にとどまった人を一周する映像がSFX技術で生成され
ているが、実施の形態1によれば、より少ない写真画像
で容易にそうした画像を生成することができる。
【0171】これら以外にも既存の映像効果を実施の形
態に係る技術で効率化し、または高画質化することがで
きる。本実施の形態に係る装置は、いずれの映像効果を
行うかをユーザが指定するGUIを搭載し、指定内容に
相応しい前処理または後処理の機能を実装しておいても
よい。
【0172】たとえば、ウォークスルー画像を生成する
とき、予め視点の移動経路を指定してもよく、それにし
たがって順に中間画像を表示してもよい。二方向に補間
する場合は、実施の形態2同様、GUI、例えばマウス
の移動方向にしたがって移動する視点を仮定し、補間画
像を生成していもよい。マウスが右下から左上へ移動す
れば、視点も右下から左上へ移動したと想定し、二軸補
間をすればよい。
【0173】実施の形態4 実施の形態1でも触れたごとく、本発明は動画の圧縮に
も向く。少ない静止画像をもとに動画が再生できるた
め、インターネット等で動画を配信する際に有利であ
る。このため、中間画像の生成に当たり、動画像の生成
に関するユーティリティ機能を提供してもよい。
【0174】その機能の例として、生成すべき中間画像
の枚数を指定できてもよい。たとえば、第1画像と第2
画像がもともと一秒の間隔をもって撮影されたものであ
れば、通常はそれらの間に30枚程度のフレームがあ
る。ユーザがGUI等を通して「中間画像30枚」と指
定すれば、時間スケールとしては、もとの動画と同じも
のが得られる。ここで「3000枚」を指定すれば、時
間を100倍に引き延ばしたスローモーション画像が得
られる。本発明では、この枚数がいくら大きくなって
も、単に補間計算のステップ幅を変更すれば済むため、
処理にまったく困難な部分はない。現在、一秒間に30
00枚のフレームを撮影できるほどのカメラは存在せ
ず、本実施の形態によれば、任意の時間レートのスーパ
ースローモーション画像が得られる。
【0175】実施の形態5 本発明はデータ量を削減して動画を生成できるため、一
般にCPUパワー、電池寿命、メモリ容量に制約があり
がちなモバイル機器への応用にも有利である。そのた
め、中間画像の生成を、モバイル機器への適用を前提と
した機能のもとで行ってもよい。
【0176】その機能の例として、第1画像または第2
画像の一方のみと前記対応情報をもとに生成された中間
画像を表示してもよい。その場合、画像をテンポラリに
おくためのメモリの容量が少なくて済む。対応情報と第
1画像のみで中間画像を生成する場合、第1画像の各画
素やメッシュ上のポリゴンその他の画像要素(以下単に
画素で代表させる)を対応情報にしたがって移動させれ
ばよい。すなわち、通常は対応情報で画素の位置および
画素値すなわち色の両方を補間できるが、これを画素の
位置の移動のみの処理に簡素化する。
【0177】別の機能として、第1画像のみと対応情報
をストリーミング処理して中間画像を生成してもよい。
一例として、 1.t=0の画像I(0)と対応情報からt=0〜1の
中間画像を生成して表示し、画像I(0)を捨てる 2.t=1の画像I(1)と対応情報からt=1〜2の
中間画像を生成して表示し、画像I(1)を捨てる という処理を繰り返すことにより、比較的小さなメモリ
容量で動画のストリーミング表示が実現する。いずれの
場合も、中間画像は表示の瞬間だけフレームバッファに
存在すればよい。
【0178】以上、本発明をいくつかの実施の形態をも
とに説明した。これらの機能または処理は、いずれもコ
ンピュータプログラムの形で提供することができる。ま
た、以上の処理の任意の組合せや組み替えもまた、本発
明の態様として有効である。
【図面の簡単な説明】
【図1】 図1(a)とは図1(b)は、ふたりの人物
の顔に平均化フィルタを施して得られる画像、図1
(c)と図1(d)は、ふたりの人物の顔に関して前提
技術で求められるp(5,0)の画像、図1(e)と図
1(f)は、ふたりの人物の顔に関して前提技術で求め
られるp(5,1)の画像、図1(g)と図1(h)
は、ふたりの人物の顔に関して前提技術で求められるp
(5,2)の画像、図1(i)と図1(j)は、ふたり
の人物の顔に関して前提技術で求められるp(5,3)
の画像をそれぞれディスプレイ上に表示した中間調画像
の写真である。
【図2】 図2(R)はもとの四辺形を示す図、図2
(A)、図2(B)、図2(C)、図2(D)、図2
(E)はそれぞれ相続四辺形を示す図である。
【図3】 始点画像と終点画像の関係、および第mレベ
ルと第m−1レベルの関係を相続四辺形を用いて示す図
である。
【図4】 パラメータηとエネルギーCの関係を示す
図である。
【図5】 図5(a)、図5(b)は、ある点に関する
写像が全単射条件を満たすか否かを外積計算から求める
様子を示す図である。
【図6】 前提技術の全体手順を示すフローチャートで
ある。
【図7】 図6のS1の詳細を示すフローチャートであ
る。
【図8】 図7のS10の詳細を示すフローチャートで
ある。
【図9】 第mレベルの画像の一部と、第m−1レベル
の画像の一部の対応関係を示す図である。
【図10】 前提技術で生成された始点階層画像を示す
図である。
【図11】 図6のS2に進む前に、マッチング評価の
準備の手順を示す図である。
【図12】 図6のS2の詳細を示すフローチャートで
ある。
【図13】 第0レベルにおいて副写像を決定する様子
を示す図である。
【図14】 第1レベルにおいて副写像を決定する様子
を示す図である。
【図15】 図12のS21の詳細を示すフローチャー
トである。
【図16】 あるf(m,s)についてλを変えながら
求められたf(m, s)(λ=iΔλ)に対応するエネ
ルギーC(m,s) の挙動を示す図である。
【図17】 ηを変えながら求められたf(n)(η=
iΔη)(i=0,1,…)に対応するエネルギーC
(n) の挙動を示す図である。
【図18】 第1画像と第2画像間である画素の対応す
る様子を示す図である。
【図19】 第1画像上にとられた起点ポリゴンと第2
画像上にとられた終点ポリゴンの対応関係を示す図であ
る。
【図20】 起点ポリゴン内の点に対応する終点ポリゴ
ン内の点を求める手順を示す図である。
【図21】 実施の形態1で対応点ファイルを生成する
手順を示すフローチャートである。
【図22】 実施の形態1で、対応点ファイルをもとに
中間画像を生成する手順を示すフローチャートである。
【図23】 実施の形態1に係る映像効果装置の構成図
である。
【符号の説明】
10 映像効果装置 12 画像データ入力部 14 マッチングプロセッサ 16 対応点ファイル保持部 18 中間画像生成部 20 表示部 22 通信部
───────────────────────────────────────────────────── 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) H04N 5/262 H04N 5/262 (72)発明者 秋吉 信雄 東京都港区麻布十番1−7−3 株式会社 モノリス内 Fターム(参考) 5B050 AA08 BA08 BA09 EA05 EA11 EA24 EA28 FA02 5B057 AA20 BA01 CA12 CB12 CB13 CC01 CD06 CD14 CE06 CE20 CG01 CH01 CH09 CH11 DA16 DC05 DC07 5B080 AA14 BA01 GA21 5C023 AA11 AA38 AA40 BA02 BA11 CA02 CA08 DA04 DA08 EA03 5L096 AA09 BA08 EA33 FA09 FA12 FA13 GA53 GA55 HA02 JA13 JA20

Claims (44)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】 第1画像上に設けられたメッシュの格子
    点に対応する第2画像上の点を画像マッチングによって
    検出する工程と、 その結果をもとに、第1画像上のメッシュを構成する起
    点ポリゴンに、第2画像上にて対応する終点ポリゴンを
    定義する工程と、 を含むことを特徴とする映像効果方法。
  2. 【請求項2】 前記検出する工程は、第1画像と第2画
    像の間で画素単位のマッチング計算を行う請求項1に記
    載の方法。
  3. 【請求項3】 前記検出する工程は、第1画像について
    二次元的な探索を行って検出した特異点と、第2画像に
    ついて二次元的な探索を行って検出した特異点との対応
    をもとに画素単位のマッチング計算を行う請求項2に記
    載の方法。
  4. 【請求項4】 前記検出する工程は、第1画像と第2画
    像を、それぞれ前記特異点を抽出することによって多重
    解像度化したうえで、同一解像度レベル間で画像単位の
    マッチング計算を行い、その結果を異なる解像度レベル
    におけるマッチング計算に継承しながら、最終的に最も
    解像度の細かいレベルにおける画素単位の対応関係を取
    得する請求項3に記載の方法。
  5. 【請求項5】 前記定義する工程は、起点ポリゴンと終
    点ポリゴンの対応関係を対応点ファイルに出力し、この
    ファイルを第1画像および第2画像と関連づけて保持す
    る請求項1から4のいずれかに記載の方法。
  6. 【請求項6】 前記対応点ファイルを利用し、第1画像
    と第2画像の中間画像をポリゴン単位の補間計算にて生
    成する工程をさらに含む請求項5に記載の方法。
  7. 【請求項7】 前記生成する工程は、起点ポリゴン内部
    の点に対応する終点ポリゴン内部の点を導出する請求項
    6に記載の方法。
  8. 【請求項8】 起点ポリゴンを三角形に分割し、各三角
    形に関するベクトルの内分にて終点ポリゴン内部の点を
    求める請求項7に記載の方法。
  9. 【請求項9】 第1画像および第2画像を取得する画像
    入力部と、 第1画像と第2画像のマッチングを計算するマッチング
    プロセッサとを含み、 このマッチングプロセッサは、第1画像上のメッシュを
    構成する起点ポリゴンに、第2画像上にて対応する終点
    ポリゴンを定義することにより、対応点ファイルを生成
    することを特徴とする映像効果装置。
  10. 【請求項10】 前記マッチングプロセッサは、第1画
    像について二次元的な探索を行って検出した特異点と、
    第2画像について二次元的な探索を行って検出した特異
    点との対応をもとに画素単位のマッチング計算を行う請
    求項9に記載の装置。
  11. 【請求項11】 前記マッチングプロセッサは、第1画
    像と第2画像を、それぞれ前記特異点を抽出することに
    よって多重解像度化したうえで、同一解像度レベル間で
    画像単位のマッチング計算を行い、その結果を異なる解
    像度レベルにおけるマッチング計算に継承しながら、最
    終的に最も解像度の細かいレベルにおける画素単位の対
    応関係を取得する請求項10に記載の装置。
  12. 【請求項12】 前記対応点ファイルを外部へ送出する
    ための通信部をさらに含む請求項9から11のいずれか
    に記載の装置。
  13. 【請求項13】 第1画像、第2画像およびそれらの間
    の対応点ファイルを取得し、それらふたつの画像の中間
    画像を生成する中間画像生成部を含み、前記対応点ファ
    イルが第1画像上にとられたメッシュの格子点と、それ
    に対応する第2画像上の点の位置関係を記述しているこ
    とを特徴とする映像効果装置。
  14. 【請求項14】 前記中間画像、前記第1画像、前記第
    2画像のタイミングを調整してそれらを表示する表示部
    をさらに含む請求項13に記載の装置。
  15. 【請求項15】 第1画像上に設けられたメッシュの格
    子点に対応する第2画像上の点を画像マッチングによっ
    て検出する工程と、 その結果をもとに、第1画像上のメッシュを構成する起
    点ポリゴンに、第2画像上にて対応する終点ポリゴンを
    定義する工程と、 をコンピュータに実行せしめることを特徴とするコンピ
    ュータプログラム。
  16. 【請求項16】 第1画像上に設けられたメッシュを構
    成する起点ポリゴンと第2画像上に設けられたメッシュ
    を構成する終点ポリゴンとの対応情報を取得する工程
    と、 その対応情報もとに、第1画像と第2画像の中間画像を
    生成する工程と、 その中間画像の生成に当たり、電子商取引における商品
    プレゼンテーション機能を提供する工程と、 を含むことを特徴とする画像補間方法。
  17. 【請求項17】 第1画像上に設けられたメッシュを構
    成する起点ポリゴンと第2画像上に設けられたメッシュ
    を構成する終点ポリゴンとの対応情報を取得する工程
    と、 その対応情報もとに、第1画像と第2画像の中間画像を
    生成する工程と、 その中間画像の生成に当たり、映像効果に関する機能を
    提供する工程と、 を含むことを特徴とする画像補間方法。
  18. 【請求項18】 第1画像上に設けられたメッシュを構
    成する起点ポリゴンと第2画像上に設けられたメッシュ
    を構成する終点ポリゴンとの対応情報を取得する工程
    と、 その対応情報もとに、第1画像と第2画像の中間画像を
    生成する工程と、 その中間画像の生成に当たり、動画像の生成に関するユ
    ーティリティ機能を提供する工程と、 を含むことを特徴とする画像補間方法。
  19. 【請求項19】 第1画像上に設けられたメッシュを構
    成する起点ポリゴンと第2画像上に設けられたメッシュ
    を構成する終点ポリゴンとの対応情報を取得する工程
    と、 その対応情報もとに、第1画像と第2画像の中間画像を
    生成する工程と、 その中間画像の生成を、モバイル機器への適用を前提と
    した機能のもとで行う工程と、 を含むことを特徴とする画像補間方法。
  20. 【請求項20】 前記商品プレゼンテーション機能は、
    ユーザからの指示にしたがって商品を回転して表示する
    機能を含む請求項16に記載の方法。
  21. 【請求項21】 前記商品プレゼンテーション機能は、
    商品画像を二方向に補間して得られた中間画像を表示す
    る機能を含む請求項16に記載の方法。
  22. 【請求項22】 前記映像効果に関する機能は、3以上
    の画像の中から順次ふたつの画像を第1画像および第2
    画像として選定し中間画像を連続的に表示する機能を含
    む請求項17に記載の方法。
  23. 【請求項23】 前記映像効果に関する機能は、処理の
    対象となる画像を二方向に補間して得られた中間画像を
    表示する機能を含む請求項17に記載の方法。
  24. 【請求項24】 前記ユーティリティ機能は、生成すべ
    き中間画像の枚数を指定する機能を含む請求項18に記
    載の方法。
  25. 【請求項25】 前記生成すべき中間画像の枚数に関す
    る指定はGUIを介してユーザから取得される請求項2
    4に記載の方法。
  26. 【請求項26】 前記モバイル機器への適用を前提とし
    た機能は、第1画像または第2画像の一方のみと前記対
    応情報をもとに生成された中間画像を表示する機能であ
    る請求項19に記載の方法。
  27. 【請求項27】 第1画像または第2画像の一方のみと
    前記対応情報をストリーミング処理して前記中間画像が
    生成される請求項26に記載の方法。
  28. 【請求項28】 画像を補間する装置であって、 第1画像上に設けられたメッシュを構成する起点ポリゴ
    ンと第2画像上に設けられたメッシュを構成する終点ポ
    リゴンとの対応情報を取得し、その対応情報もとに第1
    画像と第2画像の中間画像を生成する中間画像生成部を
    含み、 当該中間画像生成部は、中間画像の生成に当たり、電子
    商取引における商品プレゼンテーション機能を提供する
    ことを特徴とする画像補間装置。
  29. 【請求項29】 画像を補間する装置であって、 第1画像上に設けられたメッシュを構成する起点ポリゴ
    ンと第2画像上に設けられたメッシュを構成する終点ポ
    リゴンとの対応情報を取得し、その対応情報もとに第1
    画像と第2画像の中間画像を生成する中間画像生成部を
    含み、 当該中間画像生成部は、中間画像の生成に当たり、映像
    効果に関する機能を提供することを特徴とする画像補間
    装置。
  30. 【請求項30】 画像を補間する装置であって、 第1画像上に設けられたメッシュを構成する起点ポリゴ
    ンと第2画像上に設けられたメッシュを構成する終点ポ
    リゴンとの対応情報を取得し、その対応情報もとに第1
    画像と第2画像の中間画像を生成する中間画像生成部を
    含み、 当該中間画像生成部は、中間画像の生成に当たり、動画
    像の生成に関するユーティリティ機能を提供することを
    特徴とする画像補間装置。
  31. 【請求項31】 画像を補間する装置であって、 第1画像上に設けられたメッシュを構成する起点ポリゴ
    ンと第2画像上に設けられたメッシュを構成する終点ポ
    リゴンとの対応情報を取得し、その対応情報もとに第1
    画像と第2画像の中間画像を生成する中間画像生成部を
    含み、 当該中間画像生成部は、中間画像の表示を、モバイル機
    器への適用を前提とした機能のもとで行うことを特徴と
    する画像補間装置。
  32. 【請求項32】 前記商品プレゼンテーション機能は、
    ユーザからの指示にしたがって商品を回転して表示する
    機能を含む請求項28に記載の装置。
  33. 【請求項33】 前記商品プレゼンテーション機能は、
    商品画像を二方向に補間して得られた中間画像を表示す
    る機能を含む請求項28に記載の装置。
  34. 【請求項34】 前記映像効果に関する機能は、3以上
    の画像の中から順次ふたつの画像を第1画像および第2
    画像として選定し中間画像を連続的に表示する機能を含
    む請求項29に記載の装置。
  35. 【請求項35】 前記映像効果に関する機能は、処理の
    対象となる画像を二方向に補間して得られた中間画像を
    表示する機能を含む請求項29に記載の装置。
  36. 【請求項36】 前記ユーティリティ機能は、生成すべ
    き中間画像の枚数を指定する機能を含む請求項30に記
    載の装置。
  37. 【請求項37】 前記生成すべき中間画像の枚数に関す
    る指定はGUIを介してユーザから取得される請求項3
    6に記載の装置。
  38. 【請求項38】 前記モバイル機器への適用を前提とし
    た機能は、第1画像または第2画像の一方のみと前記対
    応情報をもとに生成された中間画像を表示する機能であ
    る請求項31に記載の装置。
  39. 【請求項39】 第1画像または第2画像の一方のみと
    前記対応情報をストリーミング処理して前記中間画像が
    生成される請求項38に記載の装置。
  40. 【請求項40】 前記中間画像、前記第1画像、前記第
    2画像のタイミングを調整してそれらを表示する表示部
    をさらに含む請求項28から39のいずれかに記載の装
    置。
  41. 【請求項41】 第1画像上に設けられたメッシュを構
    成する起点ポリゴンと第2画像上に設けられたメッシュ
    を構成する終点ポリゴンとの対応情報を取得する工程
    と、 その対応情報もとに、第1画像と第2画像の中間画像を
    生成する工程と、 その中間画像の生成に当たり、電子商取引における商品
    プレゼンテーション機能を提供する工程と、 をコンピュータに実行せしめることを特徴とするコンピ
    ュータプログラム。
  42. 【請求項42】 第1画像上に設けられたメッシュを構
    成する起点ポリゴンと第2画像上に設けられたメッシュ
    を構成する終点ポリゴンとの対応情報を取得する工程
    と、 その対応情報もとに、第1画像と第2画像の中間画像を
    生成する工程と、 その中間画像の生成に当たり、映像効果に関する機能を
    提供する工程と、 をコンピュータに実行せしめることを特徴とするコンピ
    ュータプログラム。
  43. 【請求項43】 第1画像上に設けられたメッシュを構
    成する起点ポリゴンと第2画像上に設けられたメッシュ
    を構成する終点ポリゴンとの対応情報を取得する工程
    と、 その対応情報もとに、第1画像と第2画像の中間画像を
    生成する工程と、 その中間画像の生成に当たり、動画像の生成に関するユ
    ーティリティ機能を提供する工程と、 をコンピュータに実行せしめることを特徴とするコンピ
    ュータプログラム。
  44. 【請求項44】 第1画像上に設けられたメッシュを構
    成する起点ポリゴンと第2画像上に設けられたメッシュ
    を構成する終点ポリゴンとの対応情報を取得する工程
    と、 その対応情報もとに、第1画像と第2画像の中間画像を
    生成する工程と、 その中間画像の生成を、モバイル機器への適用を前提と
    した機能のもとで行う工程と、 をコンピュータに実行せしめることを特徴とするコンピ
    ュータプログラム。
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