JP2005071223A - 多重画像作成装置、多重画像作成方法、多重画像作成プログラム及びプログラム記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】少ないメモリで低性能の演算処理装置でも任意の枚数の画像を重ね合せた画像を簡単に作成可能とする。
【解決手段】記憶部１０に記憶した複数の各画像の同一位置の画素情報を読み出し（Ｓ１０２）、画素情報間の距離情報に基づいて各画素情報を複数のクラスタに分割し（Ｓ１０３）、各画素情報の各要素をクラスタ毎に平均したクラスタ平均値を求め（Ｓ１０４）、各クラスタ平均値の平均を取って多重静止画像の該同一位置の画素情報として出力する（Ｓ１０５）という処理を全ての位置の処理が終了するまで繰返す（Ｓ１０６，Ｓ１０７）。前記距離情報として、各画素値の３次元情報を例えばＬａｂ系に変換して算出しても良いし、輝度情報などに代表されるいずれかの１次元情報を生成して算出しても良い。また、各クラスタ平均値の平均ではなく、所望の色情報などにより重み付けした各クラスタ平均値の総和により多重静止画像の画素情報を出力しても良い。
【選択図】図１

Description

本発明は、多重画像作成装置、多重画像作成方法、多重画像作成プログラム及びプログラム記録媒体に関し、特に、デジタルスチルカメラ（以下デジカメと略す）やカメラ付き携帯電話機などにより撮影（連写）した複数のカメラ画像や、ムービーから切り出した複数のフレーム画像を多重合成し、１枚の静止画像を作成する多重画像作成装置、多重画像作成方法、多重画像作成プログラム及びプログラム記録媒体に関する。

従来、複数の画像を重ね合せて１枚の静止画像を作成する場合、複数の各画像の同一位置の画素値を複数画像に亘って平均を取って平均値を求め、該平均値を多重静止画像の前記同一位置の画素値として設定する手法が一般的である。また、オブジェクト追跡やエッジ追跡などにより、画像中に存在する監視対象物を認識し、監視対象物の移動を追跡するといった画像処理を用いる手法を適用している場合もある。しかし、後者のオブジェクト追跡やエッジ追跡などの画像処理技術を用いる方法は、高度な画像処理を行なうことが必要であり、高速の演算処理装置（ＣＰＵ）や専用画像処理ハードウェアが必要となり、デジカメやカメラ付き携帯電話機などの小型軽量化が必須の分野においては実現が困難である。

一方、前者の平均値を算出する場合の改良として、特許文献１に示す特開２００２−２９８１４３号公報「運動動作解析支援装置」や特許文献２に示す特開平１０−２９０４５０号公報「フレーム多重画像作成方法」などが提案されている。
前記特許文献１に記載の技術は、まず、複数の画像の平均を求めることにより基準とする基準画像を生成し、該基準画像と各処理対象画像とを比較し、両者の輝度情報の差が予め設定されている閾値以上にあって、かつ、最大の部分を、動きを伴う部分として基準画像に重ね合わせるという技術であり、稀にしか生じないような動きを伴う軌跡を示す画像部分が埋もれてしまうことを防ぐことを目的としている。

前記特許文献２に記載の技術は、複数の画像の同一画素位置における画素値の平均値及び標準偏差を算出して、重ね合せる画像枚数に応じて予め設定している重み係数を用いて、標準偏差が大きい即ち各画像間のばらつきの大なる画素には大きな重み係数を、小なる画素には小さな重み係数を与えて、それぞれに与えられた該重み係数と画素値とを掛け合せた重み付け結果を加算して、多重画像を作成するという技術であり、重ね合せた際に、動きがある部分の画素値の平均値が小さくなって見えなくなってしまうことを防止することを目的としている。

特開２００２−２９８１４３号公報 特開平１０−２９０４５０号公報

しかしながら、１枚の画面上に運動軌跡を重ねて多重静止画像として表示する場合、従来の各種の多重画像作成方法においては、前述した各特許文献に示す技術も含めて、いずれも、以下に示すような理由により、汎用的かつ簡易には重ね合せた多重静止画像を求めることができず、メモリ容量も小さく、かつ、演算処理性能も小さいデジカメやカメラ付き携帯電話機などの小型軽量化が必須の分野には適用することが不可能であった。かかる事情について図５を用いて説明する。ここに、図５は、３数の画像を重ね合せて１枚の静止画像を作成する処理例を説明するための模式図である。図５において、５０，５１，５２は元になる３枚の画像である。元画像５０，５１，５２それぞれの白地で表されている部分５４₀，５４₁，５４₂が動きのない部分（以下背景５４という）、斜線で表されている部分５５₀，５５₁，５５₂が動きのある部分（以下物体５５という）である。

５３は３枚の元画像５０，５１，５２を重ね合せて作成した多重静止画像である。多重静止画像５３においては、一般に、３枚の元画像５０，５１，５２全ての背景５４が重なる部分５６と、３枚の元画像５０，５１，５２のうちいずれか２枚の元画像の背景５４と残りの１枚の元画像の物体５５とが重なる部分５７と、３枚の元画像５０，５１，５２のうちいずれか１枚の元画像の背景５４と残りの２枚の元画像の物体５５とが重なる部分５８と、３枚の元画像５０，５１，５２全ての物体５５が重なる部分５９とが現れる。

ここで、３枚の元画像５０，５１，５２の単純な平均値を求めるような方法を適用した場合においては、例えば背景が２枚・物体が１枚重なる部分５７では物体５５の値が小さくなる。而して、合成する元画像の枚数が多くなるに従って、物体５５が見えにくくなっていくという問題がある。

また、前記特許文献１に示した特開２００２−２９８１４３号公報では、画像枚数が少ない場合においては、動きのある物体５５の部分とは逆の背景５４が選択されてしまう可能性がある。図５に示した模式図の例について言えば、背景が１枚・物体が２枚重なる部分５８では、基準画像として算出されている平均値が物体５５の色に近づいている値となっているために、基準画像である平均値との差は、物体５５よりも背景５４の方が大きくなる。従って、部分５８においては、物体５５ではなく背景５４が選択されることになる。

また、前記特許文献２に示した特開平１０−２９０４５０号公報では、合成する元画像の枚数をｋ枚としたとき、画素位置（ｉ，ｊ）毎に適用される全ての枚数ｋに亘るそれぞれの重み係数ｗ（ｉ，ｊ）の総和Σｗ（ｉ，ｊ；ｋ）は‘１’でなければならなく、かつ、ばらつき（標準偏差）が或る閾値範囲内に収まっているか否かを判定して選択する重み係数ｗ（ｉ，ｊ）の値が枚数ｋに依存して異なってしまうので、元画像の枚数ｋに依存した重み係数ｗ（ｉ，ｊ；ｋ）を設定したテーブルを予め備えていることが必要となる。従って、小型軽量化を必須とするデジカメや携帯電話機のように、あまり大きなメモリを備えていない機器に対しては適用することが困難である。

以上のごとき事情に鑑みるに、デジカメやカメラ付き携帯電話機などの携帯用機器のように、小型軽量化が必須な分野においても、複数の画像を重ね合せて１枚の多重静止画像を作成することを可能とするためには、大きなメモリを備えることができず、かつ、演算処理性能（ＣＰＵ性能）も低い機器であっても、実現可能な汎用的かつ簡易な多重画像作成装置や多重画像作成方法が必要である。

本発明は、かかる事情に鑑みてなされたものであり、複数の元画像の同一位置に位置する各画素情報を取り出して、各画素情報間の隔たりを示す距離情報や、該各画素情報から生成される輝度情報や色情報などの情報に基づいて、取り出した各画素情報をいくつかのクラスタに分割し、クラスタ毎に、各画素情報を形成する各要素に関する平均値をクラスタ平均値Ａｉとして算出し、更に、算出されたクラスタ平均値Ａｉの平均を求めることにより、あるいは、算出されたクラスタ平均値Ａｉを重み付けした総和を求めることにより、多重合成する画像の前記同一位置の画素情報を生成することを可能とし、もって、大きなメモリや高性能の演算処理装置（ＣＰＵ）を備えていない機器であっても、簡単に多重静止画像を作成することができることを目的としている。

更には、クラスタ平均値Ａｉを重み付けした総和を取る際に用いる、複数のクラスタ平均値Ａｉそれぞれを重み付けするための重み付け係数を予め設定することを可能とし、もって、ユーザが所望する画素情報（例えば、人肌を示す画素情報）をより強調した多重静止画像を作成することも可能とすることを目的としている。

第１の技術手段は、複数の画像を記憶部に記憶する記憶処理手段と、前記記憶部に記憶された各前記画像の同一位置の画素情報を読み出し、前記画素情報間の隔たりを示す距離情報に基づいて各前記画素情報を複数のクラスタに分割するクラスタ分割手段と、前記クラスタ毎に、各前記画素情報を形成する各要素の平均値をクラスタ平均値として求めるクラスタ平均値取得手段と、前記クラスタ平均値の平均を取り、多重合成する画像の前記同一位置の画素情報として生成する画像生成手段とを備えた多重画像作成装置とすることを特徴とする。

第２の技術手段は、複数の画像を記憶部に記憶する記憶処理手段と、前記記憶部に記憶された各前記画像の同一位置の画素情報を読み出し、前記画素情報に基づいて輝度情報又はいずれかの色情報に代表される１次元の任意の情報からなる１次元情報を生成する情報生成手段と、前記１次元情報に基づいて各前記画素情報を複数のクラスタに分割するクラスタ分割手段と、前記クラスタ毎に、各前記画素情報を形成する各要素の平均値をクラスタ平均値として求めるクラスタ平均値取得手段と、前記クラスタ平均値の平均を取り、多重合成する画像の前記同一位置の画素情報として生成する画像生成手段とを備えた多重画像作成装置とすることを特徴とする。

第３の技術手段は、複数の画像を記憶部に記憶する記憶処理手段と、前記記憶部に記憶された各前記画像の同一位置の画素の各色情報を読み出し、各前記色情報に基づいて各前記画素の色情報をそれぞれ複数のクラスタに分割するクラスタ分割手段と、前記クラスタ毎に、各前記画素の色情報の平均値をそれぞれクラスタ平均値として求めるクラスタ平均値取得手段と、前記クラスタ平均値それぞれの平均を取り、多重合成する画像の前記同一位置の画素の各色情報として生成する画像生成手段とを備えた多重画像作成装置とすることを特徴とする。

第４の技術手段は、複数の画像を記憶部に記憶する記憶処理手段と、前記記憶部に記憶された各前記画像の同一位置の画素情報を読み出し、前記画素情報間の隔たりを示す距離情報に基づいて各前記画素情報を複数のクラスタに分割するクラスタ分割手段と、前記クラスタ毎に、各前記画素情報を形成する各要素の平均値をクラスタ平均値として求めるクラスタ平均値取得手段と、複数の前記クラスタ平均値を重み付けした総和を取り、多重合成する画像の前記同一位置の画素情報として生成する画像生成手段とを備えた多重画像作成装置とすることを特徴とする。

第５の技術手段は、前記第４の技術手段に記載の多重画像作成装置において、前記画像生成手段が、前記クラスタ平均値を重み付けした総和を取る際に用いる、複数の前記クラスタ平均値それぞれを重み付けするための重み付け係数を、任意の値に予め設定することができる重み付け係数設定手段を備えたことを特徴とする。

第６の技術手段は、複数の画像を記憶部に記憶する記憶処理ステップと、前記記憶部に記憶された各前記画像の同一位置の画素情報を読み出し、前記画素情報間の隔たりを示す距離情報に基づいて各前記画素情報を複数のクラスタに分割するクラスタ分割ステップと、前記クラスタ毎に、各前記画素情報を形成する各要素の平均値をクラスタ平均値として求めるクラスタ平均値取得ステップと、前記クラスタ平均値の平均を取り、多重合成する画像の前記同一位置の画素情報として生成する画像生成ステップとを有する多重画像作成方法とすることを特徴とする。

第７の技術手段は、複数の画像を記憶部に記憶する記憶処理ステップと、前記記憶部に記憶された各前記画像の同一位置の画素情報を読み出し、前記画素情報に基づいて輝度情報又はいずれかの色情報に代表される１次元の任意の情報からなる１次元情報を生成する情報生成ステップと、前記１次元情報に基づいて各前記画素情報を複数のクラスタに分割するクラスタ分割ステップと、前記クラスタ毎に、各前記画素情報を形成する各要素の平均値をクラスタ平均値として求めるクラスタ平均値取得ステップと、前記クラスタ平均値の平均を取り、多重合成する画像の前記同一位置の画素情報として生成する画像生成ステップとを有する多重画像作成方法とすることを特徴とする。

第８の技術手段は、複数の画像を記憶部に記憶する記憶処理ステップと、前記記憶部に記憶された各前記画像の同一位置の画素の各色情報を読み出し、前記各色情報に基づいて各前記画素の色情報をそれぞれ複数のクラスタに分割するクラスタ分割ステップと、前記クラスタ毎に、各前記画素の色情報の平均値をそれぞれクラスタ平均値として求めるクラスタ平均値取得ステップと、前記クラスタ平均値それぞれの平均を取り、多重合成する画像の前記同一位置の画素の各色情報として生成する画像生成ステップとを有する多重画像作成方法とすることを特徴とする。

第９の技術手段は、複数の画像を記憶部に記憶する記憶処理ステップと、前記記憶部に記憶された各前記画像の同一位置の画素情報を読み出し、前記画素情報間の隔たりを示す距離情報に基づいて各前記画素情報を複数のクラスタに分割するクラスタ分割ステップと、前記クラスタ毎に、各前記画素情報を形成する各要素の平均値をクラスタ平均値として求めるクラスタ平均値取得ステップと、複数の前記クラスタ平均値を重み付けした総和を取り、多重合成する画像の前記同一位置の画素情報として生成する画像生成ステップとを有する多重画像作成方法とすることを特徴とする。

第１０の技術手段は、前記第９の技術手段に記載の多重画像作成方法において、前記画像生成ステップが、前記クラスタ平均値を重み付けした総和を取る際に用いる、複数の前記クラスタ平均値それぞれを重み付けするための重み付け係数を、任意の値に予め設定することができる重み付け係数設定ステップを有することを特徴とする。

第１１の技術手段は、前記第６乃至第１０の技術手段のいずれかに記載の多重画像作成方法をプログラム論理化して、コンピュータにより実行されるプログラムとして構成する多重画像作成プログラムとすることを特徴とする。

第１２の技術手段は、前記第１１の技術手段に記載の多重画像作成プログラムをコンピュータにより読み取り可能な記録媒体に記録するプログラム記録媒体とすることを特徴とする。

以上のごとき各技術手段により構成される本発明においては、以下のごとき効果が得られる。
即ち、本発明によれば、複数の元画像の同一位置に位置する各画素情報を取り出し、各画素情報間の隔たりを示す距離情報や、該各画素情報から生成される輝度情報や色情報などの１次元情報に基づいて、いくつかのグループ（クラスタ）に分割し、分割されたクラスタ毎に、各画素情報を形成する各要素例えばＲ，Ｇ，Ｂそれぞれの平均値をクラスタ平均値Ａｉとして算出し、算出されたクラスタ平均値Ａｉの平均を求めることにより、あるいは、算出されたクラスタ平均値Ａｉを重み付けした総和を求めることにより、多重合成する画像の前記同一位置の画素情報を生成することを可能としており、デジカメやカメラ付き携帯電話機などのように、大きなメモリや高性能の演算処理装置（ＣＰＵ）を備えていない機器であっても、多重静止画像を簡単な計算により高速に作成することができ、かつ、たとえ、元画像の枚数が増加した場合であっても、元画像の枚数に依存することなく、きれいな多重静止画像を簡単に得ることができる。

また、クラスタ平均値Ａｉを重み付けした総和を取る際に、クラスタ平均値Ａｉそれぞれを重み付けする重み付け係数を予め設定することを可能とすることにより、ユーザが所望するクラスタ平均値Ａｉ（例えば、人肌を示すクラスタ平均値Ａｉ）を有する特定のクラスタ（例えば、色）をより強調した多重静止画像を作成することも可能である。

本発明は、複数の元画像を記憶処理手段（又は記憶処理ステップ）により記憶部に記憶し、クラスタ分割手段（又はクラスタ分割ステップ）によって、記憶部に記憶された各元画像の同一位置の画素情報を読み出し、それぞれの画素情報間の隔たりを示す距離情報に基づいて、各画素情報を複数のクラスタに分割して、クラスタ平均値取得手段（又はクラスタ平均値取得ステップ）により、分割されたクラスタ毎に、各画素情報を形成する各要素例えばＲ，Ｇ，Ｂの各色情報毎の平均値をクラスタ平均値として求め、しかる後に、画像生成手段（又は画像生成ステップ）により、複数のクラスタ平均値の平均を取り、多重合成する画像の前記同一位置の画素情報として生成することを特徴としており、大きなメモリを必要とせずに、かつ、簡単な計算により、多重静止画像を作成可能とするものである。

また、クラスタ分割手段（又はクラスタ分割ステップ）は、画素情報間の隔たりを示す距離情報に基づいて各画素情報を複数のクラスタに分割する代わりに、各画素情報に基づいて情報生成手段（又は情報生成ステップ）によって生成された、輝度情報又はいずれかの色情報に代表される１次元情報により各画素情報を複数のクラスタに分割するようにして、クラスタに分割する際の計算をより簡単にするようにしても良いし、あるいは、各画素情報を構成する色情報それぞれに応じて各画素情報を複数のクラスタに分割するようにして、クラスタに分割する際の計算を更により簡単にするようにしても良い。

また、画像生成手段（又は画像生成ステップ）が、前記クラスタ平均値の平均を取ることにより多重合成する画像の画素情報を生成する代わりに、複数の前記クラスタ平均値を重み付けした総和を取ることによって、多重合成する画像の画素情報を生成するようにして、ユーザが所望するクラスタ平均値（例えば、人肌を示すクラスタ平均値）を有する特定のクラスタ（例えば、色）をより強調した多重静止画像を簡単に作成するようにしても良い。

以下、本発明に係る多重画像作成装置、多重画像作成方法、多重画像作成プログラム及びプログラム記録媒体の実施の形態について、４つの場合を例に取って、図面を参照しながら説明する。

（第１の実施の形態）
まず、第１の実施の形態について説明する。図１は、本発明に係る多重画像作成装置及び多重画像作成方法の第１の実施例を説明するための動作フローチャートである。
まず、記憶処理が起動されて、記憶処理ステップの動作により複数の元画像１０ａ₁，…，１０ａ_nが記憶部１０に記憶される（ステップＳ１１）。かかる状態において、多重画像作成処理が起動されて、記憶部１０に記憶されている所望の複数の元画像１０ａ₁，…，１０ａ_nを重ね合せた多重静止画像を作成して、出力画像１０ｂとして出力する動作が起動される。多重画像作成処理が起動されると、まず、所望の複数の元画像１０ａ₁，…，１０ａ_nの位置情報（ｉ，ｊ）の初期設定を行なう（ステップＳ１０１）。

次に、各画像情報を複数のクラスタ（グループ）に分割するクラスタ分割ステップが起動されて、まず、位置情報（ｉ，ｊ）により特定される複数の各元画像１０ａ₁，…，１０ａ_nの同一位置の画素情報Ｐ₁，…，Ｐ_nを取得する（ステップＳ１０２）。ここで、画素情報Ｐ_k（ｋ＝１，…，ｎ）を形成する各要素即ち色表現として、本発明においては、ＲＧＢ、ＹＵＶ、ＹＣＣ等如何なる表現方法であっても良いが、以下の説明においては、ＲＧＢの色表現を用いている場合として説明を行なう。

次に、取得された各元画像１０ａ₁，…，１０ａ_nの画素情報Ｐ₁，…，Ｐ_nを、各元画像それぞれの画像情報間の隔たりを示す距離情報に基づいて、適当な個数のクラスタに分割する（ステップＳ１０３）。ここで、画像情報間の距離情報に基づいてクラスタに分割するアルゴリズムについては、適切な距離関数と閾値とが与えられれば、種々のアルゴリズムを用いて実現することができ、公知技術として多くの技術が公開されている。

例えば、画素Ｐ０，Ｐ１の各画素情報間の距離情報を、色情報を数値化するカラーモデルの一つである、黒に対する白の度合いを示す明度Ｌ（Lightness）と、緑から赤の範囲の要素（a）と、青から黄の範囲の要素（b）の2つの色彩要素とによって構成されているＬａｂ系に変換して表現した場合、画素Ｐ０，Ｐ１の各画素情報間の距離関数として
色差：ΔＥ＝ｓｑｒｔ｛（Ｌ０−Ｌ１）＾２＋（ａ０−ａ１）＾２
＋（ｂ０−ｂ１）＾２｝
を用いて、クラスタリングを行なうことが考えられる。なお、この式以外にも、Ｒ，Ｇ，Ｂ情報を用いて、例えば、次のいずれかの式に基づいて、距離関数を算出してクラスタリングを行なうことも考えられる。
ΔＥ＝ｓｑｒｔ｛（Ｒ０−Ｒ１）＾２＋（Ｇ０−Ｇ１）＾２
＋（Ｂ０−Ｂ１）＾２｝
又は、
ΔＥ＝｜Ｒ０−Ｒ１｜＋｜Ｇ０−Ｇ１｜＋｜Ｂ０−Ｂ１｜

かくのごときいずれかのクラスタ分割技術を適用して得られた各クラスタについて、次に、クラスタ平均値取得ステップにより、クラスタ毎に、画素情報を形成する各要素の平均値をクラスタ平均値Ａｉとして求めるクラスタ平均値計算を行なう（ステップＳ１０４）。ここで、クラスタ平均値計算とは、前述のごとく、各画素としてＲＧＢの色表現を用いている場合、各要素ＲＧＢそれぞれの平均値を求めるものであり、クラスタＣｓのクラスタ平均値Ａｉは、当該クラスタＣｓに属する各画素の要素Ｒに関する平均、当該クラスタＣｓに属する各画素の要素Ｇに関する平均、当該クラスタＣｓに属する各画素の要素Ｂに関する平均である。

次に、多重静止画像を生成する画像生成手段が起動されて、まず、算出されているクラスタ平均値Ａｉの平均Ａｓを求めて、即ち、クラスタ毎に算出されているＲ，Ｇ，Ｂそれぞれのクラスタ平均値Ａｉに関する平均Ａｓを求めて、多重合成する多重静止画像となる出力画像１０ｂの対応位置（ｉ，ｊ）に画素情報として書き込む（ステップＳ１０５）。

最後に、全ての位置（ｉ，ｊ）について処理が終了したかチェックを行ない（ステップＳ１０６）、全ての位置（ｉ，ｊ）についてまだ処理が終了していなければ（ステップＳ１０６のＮＯ）、位置（ｉ，ｊ）に関する情報として次の位置例えば位置（ｉ＋１，ｊ）に更新して（ステップＳ１０７）、次の位置情報（ｉ＋１，ｊ）における各画像１０ａ₁，…，１０ａ_nの画素情報Ｐ₁，…，Ｐ_nを取得するためにステップＳ１０２に戻る。一方、全ての位置（ｉ，ｊ）について処理が終了していれば（ステップＳ１０６のＹＥＳ）、所望の複数の元画像１０ａ₁，…，１０ａ_nが重ね合された多重静止画像即ち出力画像１０ｂが完成しているので、多重画像作成処理を終了する。

以上の処理のうち、ステップＳ１０５におけるクラスタ平均値Ａｉの平均Ａｓの算出方法を、各画素情報を形成する一つの要素であるＲ要素を例に採って、図５の模式図に示す例を用いて説明すれば、次の通りである。
ここで、話を簡単にするため、ステップＳ１０３のクラスタ分割ステップにおいて複数のクラスタに分割する際に、図５に示すように、それぞれの元画像５０，５１，５２について背景５４₀，５４₁，５４₂と物体５５₀，５５₁，５５₂との２つのクラスタに分割するようにクラスタ分割がなされるものとし、ステップＳ１０４におけるクラスタ平均値取得ステップにおいて、例えば、各画素情報を形成する一つの要素であるＲ要素に関して背景クラスタ５４（５４₀，５４₁，５４₂のいずれか）のクラスタ平均値Ａｉをａ、物体クラスタ５５（５５₀，５５₁，５５₂のいずれか）のクラスタ平均値Ａｉをｂとする。

ステップＳ１０５における画像生成手段において、出力画像１０ｂとなる多重静止画像５３を生成する際に、背景５４が３枚重なる位置にある部分５６では、背景クラスタ５４に関するＲ要素数は‘３’、物体クラスタ５５に関するＲ要素数は‘０’であるので、出力画像１０ｂ（多重静止画像５３）における該当する位置の画素情報に関するクラスタ平均値Ａｉの平均ＡｓのＲ要素（色）は、背景クラスタ５４の平均値ａとなる。

一方、背景５４が２枚・物体５５が１枚重なる部分５７では、背景クラスタ５４に関するＲ要素数は‘２’、物体クラスタ５５のＲ要素数は‘１’であり、背景クラスタ５４の平均値ａと物体クラスタ５５の平均値ｂとの平均｛（ａ＋ｂ）／２｝が、出力画像１０ｂ（多重静止画像５３）における該当する位置の画素情報に関するクラスタ平均値Ａｉの平均ＡｓのＲ要素（色）となる。

背景５４が１枚・物体５５が２枚重なる部分５８でも、同様に、｛（ａ＋ｂ）／２｝が、出力画像１０ｂ（多重静止画像５３）における該当する位置の画素情報に関するクラスタ平均値Ａｉの平均ＡｓのＲ要素（色）となる。
また、物体５５が３枚重なる部分５９では、物体クラスタ５５の平均値ｂが、出力画像１０ｂ（多重静止画像５３）における該当する位置の画素情報に関するクラスタ平均値Ａｉの平均ＡｓのＲ要素（色）となる。

即ち、たとえ、元画像の枚数が３枚以上に増加したとしても、全ての元画像が背景５４となる位置の画像部分では、出力画像１０ｂにおけるクラスタ平均値Ａｉの平均Ａｓの色は背景クラスタ５４の平均値ａの色となり、全ての元画像が物体５５となる位置の画像部分では、出力画像１０ｂにおけるクラスタ平均値Ａｉの平均Ａｓの色は物体クラスタ５５の平均値ｂの色になり、それ以外の背景５４と物体５５とが混在する位置の画像部分では、背景クラスタ５４の平均値ａと物体クラスタ５５の平均値ｂとの平均｛（ａ＋ｂ）／２｝の色が、出力画像１０ｂにおけるクラスタ平均値Ａｉの平均Ａｓの色となり、元画像の枚数に依存することなく、簡単な計算によりきれいな多重静止画像を得ることができるようになる。

以上のごとき多重画像作成処理を行なうことにより、多重静止画像を作成すれば、大きなメモリも不要であり、かつ、高い演算処理性能も不要であり、デジカメやカメラ付き携帯電話機などのような、大きなメモリを持たず、演算処理性能（ＣＰＵ性能）が低い機器であっても、多重静止画像を容易に作成することが可能である。

（第２の実施の形態）
次に、第２の実施の形態について説明する。図２は、本発明に係る多重画像作成装置及び多重画像作成方法の第２の実施例を説明するための動作フローチャートである。
まず、記憶処理が起動されて、記憶処理ステップの動作により複数の元画像２０ａ₁，…，２０ａ_nが記憶部２０に記憶される（ステップＳ２１）。かかる状態において、多重画像作成処理が起動されて、記憶部２０に記憶されている所望の複数の元画像２０ａ₁，…，２０ａ_nを重ね合せた多重静止画像を作成して、出力画像２０ｂとして出力する動作が起動される。多重画像作製処理が起動されると、まず、所望の複数の元画像２０ａ₁，…，２０ａ_nの位置情報（ｉ，ｊ）の初期設定を行なう（ステップＳ２０１）。

次に、各画像情報を複数のクラスタ（グループ）に分割するクラスタ分割ステップが起動されて、まず、位置情報（ｉ，ｊ）により特定される複数の各元画像２０ａ₁，…，２０ａ_nの同一位置の画素情報Ｐ₁，…，Ｐ_nを取得する（ステップＳ２０２）。ここで、画素情報Ｐ_k（ｋ＝１，…，ｎ）を形成する各要素即ち色表現として、本発明においては、ＲＧＢ、ＹＵＶ、ＹＣＣ等如何なる表現方法であっても良いが、いずれの場合でも３次元情報として表現されている。以下の説明においては、ＲＧＢの色表現を用いている場合として説明を行なう。

次に、各画素情報Ｐ_K（ｋ＝１，…，ｎ）に関する１次元情報を生成する情報生成ステップにより、取得された各元画像２０ａ₁，…，２０ａ_nの画素情報Ｐ₁，…，Ｐ_nを形成している要素ＲＧＢの３次元情報に基づいて、輝度情報や緑色などいずれかの色情報により代表される予め特定した１次元の任意の情報からなる１次元情報を生成する情報生成を行なう（ステップＳ２０３）。

次に、各画像情報を複数のクラスタ（グループ）に分割するクラスタ分割ステップにより、ステップＳ２０３において生成された１次元情報の値を用いて、各元画像２０ａ₁，…，２０ａ_nの画素情報Ｐ₁，…，Ｐ_nを、適当な個数のクラスタに分割する（ステップＳ２０４）。
次いで、クラスタ平均値取得ステップにより、分割された複数のクラスタ毎に、画素情報を形成する各要素の平均値をクラスタ平均値Ａｉとして求めるクラスタ平均値計算を行なう（ステップＳ２０５）。

ここで、クラスタ平均値計算とは、前述のごとく、各画素としてＲＧＢの色表現を用いている場合、各要素ＲＧＢそれぞれの平均値を求めるものであり、クラスタＣｓのクラスタ平均値Ａｉは、第１の実施の形態における場合と同様、当該クラスタＣｓに属する各画素の要素Ｒに関する平均、当該クラスタＣｓに属する各画素の要素Ｇに関する平均、当該クラスタＣｓに属する各画素の要素Ｂに関する平均である。

次に、多重静止画像を生成する画像生成手段が起動されて、第１の実施の形態と同様の手法により、まず、算出されているクラスタ平均値Ａｉの平均Ａｓを求めて、即ち、クラスタ毎に算出されているＲ，Ｇ，Ｂそれぞれのクラスタ平均値Ａｉに関する平均Ａｓを求めて、多重合成する多重静止画像となる出力画像２０ｂの対応位置（ｉ，ｊ）に画素情報として書き込む（ステップＳ２０６）。

最後に、全ての位置（ｉ，ｊ）について処理が終了したかチェックを行ない（ステップＳ２０７）、全ての位置（ｉ，ｊ）についてまだ処理が終了していなければ（ステップＳ２０７のＮＯ）、位置（ｉ，ｊ）に関する情報として次の位置例えば位置（ｉ＋１，ｊ）に更新して（ステップＳ２０８）、次の位置情報（ｉ＋１，ｊ）における各画像２０ａ₁，…，２０ａ_nの画素情報Ｐ₁，…，Ｐ_nを取得するためにステップＳ２０２に戻る。一方、全ての位置（ｉ，ｊ）について処理が終了していれば（ステップＳ２０７のＹＥＳ）、所望の複数の元画像２０ａ₁，…，２０ａ_nが重ね合された多重静止画像即ち出力画像２０ｂが完成しているので、多重画像作成処理を終了する。

以上のごとき多重画像作成処理を行なうことにより、多重静止画像を作成すれば、第１の実施の形態と同様に、大きなメモリも不要であり、かつ、高い演算処理性能も不要であり、デジカメやカメラ付き携帯電話機などのような、大きなメモリを持たず、演算処理性能（ＣＰＵ性能）が低い機器であっても、多重静止画像を容易に作成することが可能である。
更に、複数のクラスタに分割する際の距離関数としては、ステップＳ２０３の情報生成ステップにおいて生成された１次元情報のみを用いるので、第１の実施の形態に比して、該距離関数の計算がより簡単になり、演算処理性能（ＣＰＵ性能）がより低い環境にあっても、処理の高速化を期待することができる。

（第３の実施の形態）
次に、第３の実施の形態について説明する。図３は、本発明に係る多重画像作成装置及び多重画像作成方法の第３の実施例を説明するための動作フローチャートである。
まず、記憶処理が起動されて、記憶処理ステップの動作により複数の元画像３０ａ₁，…，３０ａ_nが記憶部３０に記憶される（ステップＳ３１）。かかる状態において、多重画像作成処理が起動されて、記憶部３０に記憶されている所望の複数の元画像３０ａ₁，…，３０ａ_nを重ね合せた多重静止画像を作成して、出力画像３０ｂとして出力する動作が起動される。多重画像作製処理が起動されると、まず、所望の複数の元画像３０ａ₁，…，３０ａ_nの位置情報（ｉ，ｊ）の初期設定を行なう（ステップＳ３０１）。

次に、各画像情報を複数のクラスタ（グループ）に分割するクラスタ分割ステップが起動されて、まず、位置情報（ｉ，ｊ）により特定される複数の各元画像３０ａ₁，…，３０ａ_nの同一位置の画素情報Ｐ₁，…，Ｐ_nを取得する（ステップＳ３０２）。ここで、画素情報Ｐ_k（ｋ＝１，…，ｎ）を形成する各要素即ち色表現として、本発明においては、ＲＧＢ、ＹＵＶ、ＹＣＣ等如何なる表現方法であっても良いが、いずれの場合でも３次元情報として表現されている。以下の説明においては、ＲＧＢの色表現を用いている場合について説明を行なうものとして、画素情報Ｐ₁，…，Ｐ_nを形成する各要素Ｒ，Ｇ，Ｂの各色に対して、以下に示す各処理が、それぞれ独立に実施されるように構成されている。

次に、取得された画素情報Ｐ₁，…，Ｐ_nを形成する各要素即ち色情報Ｒ，Ｇ，Ｂのうち、いずれかの色情報を選択して、選択されたいずれかの該色情報を用いて、各元画像３０ａ₁，…，３０ａ_nの画素情報Ｐ₁，…，Ｐ_nを形成する当該色情報を、適当な個数のクラスタに分割する（ステップＳ３０３）。
次いで、クラスタ平均値取得ステップにより、分割された複数のクラスタ毎に、当該色情報に関する平均値をクラスタ平均値Ａｉとして求めるクラスタ平均値計算を行なう（ステップＳ３０４）。

次に、多重静止画像を生成する画像生成手段が起動されて、第１の実施の形態と同様の手法により、まず、クラスタ毎に算出されている当該色情報に関するクラスタ平均値Ａｉの平均Ａｓを求めて、多重合成する多重静止画像となる出力画像３０ｂの対応位置（ｉ，ｊ）に画素情報を形成する当該色情報として書き込む（ステップＳ３０５）。

次に、全ての色情報について処理を行なったか否かをチェックして（ステップＳ３０６）、まだ処理していない色情報が残っている場合は（ステップＳ３０６のＮＯ）、当該色情報を次の色情報に更新して（ステップＳ３０８）、ステップＳ３０２に戻り、前述した処理を次の色情報について繰り返す。

一方、全ての色情報について処理が終了している場合は（ステップＳ３０６のＹＥＳ）、最後に、全ての位置（ｉ，ｊ）について処理が終了したかチェックを行ない（ステップＳ３０７）、全ての位置（ｉ，ｊ）についてまだ処理が終了していなければ（ステップＳ３０７のＮＯ）、位置（ｉ，ｊ）に関する情報として次の位置例えば位置（ｉ＋１，ｊ）に更新して（ステップＳ３０９）、次の位置情報（ｉ＋１，ｊ）における各画像３０ａ₁，…，３０ａ_nの画素情報Ｐ₁，…，Ｐ_nを取得するためにステップＳ３０２に戻る。一方、全ての位置（ｉ，ｊ）について処理が終了していれば（ステップＳ３０７のＹＥＳ）、所望の複数の元画像３０ａ₁，…，３０ａ_nが重ね合された多重静止画像即ち出力画像３０ｂが完成しているので、多重画像作成処理を終了する。

以上のごとき多重画像作成処理を行なうことにより、多重静止画像を作成すれば、第１の実施の形態と同様に、大きなメモリも不要であり、かつ、高い演算処理性能も不要であり、デジカメやカメラ付き携帯電話機などのような、大きなメモリを持たず、演算処理性能（ＣＰＵ性能）が低い機器であっても、多重静止画像を容易に作成することが可能である。
更に、複数のクラスタに分割する際の距離関数としては、いずれか１つの色情報のみを用いるので、前述した第２の実施の形態の場合と同様に、第１の実施の形態に比して、該距離関数の計算がより簡単になり、演算処理性能（ＣＰＵ性能）がより低い環境にあっても、処理の高速化を期待することができる。
特に、各元画像３０ａ₁，…，３０ａ_nの位置情報（ｉ，ｊ）の対応色情報について平均値よりも大きいか小さいかに基づいて、２つのクラスタのみに分割することとすれば、より計算が簡単になり、更なる高速化が期待できる。

（第４の実施の形態）
次に、第４の実施の形態について説明する。図４は、本発明に係る多重画像作成装置及び多重画像作成方法の第４の実施例を説明するための動作フローチャートである。
まず、記憶処理が起動されて、記憶処理ステップの動作により複数の元画像４０ａ₁，…，４０ａ_nが記憶部４０に記憶される（ステップＳ４１）。かかる状態において、多重画像作成処理が起動されて、記憶部４０に記憶されている所望の複数の元画像４０ａ₁，…，４０ａ_nを重ね合せた多重静止画像を作成して、出力画像４０ｂとして出力する動作が起動される。多重画像作製処理が起動されると、まず、所望の複数の元画像４０ａ₁，…，４０ａ_nの位置情報（ｉ，ｊ）の初期設定を行なう（ステップＳ４０１）。

次に、各画像情報を複数のクラスタ（グループ）に分割するクラスタ分割ステップが起動されて、まず、位置情報（ｉ，ｊ）により特定される複数の各元画像４０ａ₁，…，４０ａ_nの同一位置の画素情報Ｐ₁，…，Ｐ_nを取得する（ステップＳ４０２）。ここで、画素情報Ｐ_k（ｋ＝１，…，ｎ）を形成する各要素即ち色表現として、本発明においては、ＲＧＢ、ＹＵＶ、ＹＣＣ等如何なる表現方法であっても良いが、以下の説明においては、ＲＧＢの色表現を用いている場合として説明を行なう。

次に、取得された各元画像４０ａ₁，…，４０ａ_nの画素情報Ｐ₁，…，Ｐ_nを、各元画像それぞれの画像情報間の隔たりを示す距離情報に基づいて、適当な個数のクラスタに分割する（ステップＳ４０３）。ここで、画像情報間の距離情報に基づいてクラスタに分割するアルゴリズムについては、適切な距離関数と閾値とが与えられれば、前述したように、種々のアルゴリズムを用いて実現することができ、公知技術として多くの技術が公開されている。

例えば、前述した第１の実施の形態の場合と同様に、画素Ｐ０，Ｐ１の各画素情報間の距離情報をＬａｂ系に変換して表現した場合、画素Ｐ０，Ｐ１の各画素情報間の距離関数として
色差：ΔＥ＝ｓｑｒｔ｛（Ｒ０−Ｒ１）＾２＋（ａ０−ａ１）＾２
＋（ｂ０−ｂ１）＾２｝
を用いて、クラスタリングを行なうことが考えられる。なお、この式以外にも、Ｒ，Ｇ，Ｂ情報を用いて、例えば、次のいずれかの式に基づいて、距離関数を算出してクラスタリングを行なうことも考えられる。
ΔＥ＝ｓｑｒｔ｛（Ｒ０−Ｒ１）＾２＋（Ｇ０−Ｇ１）＾２
＋（Ｂ０−Ｂ１）＾２｝
又は、
ΔＥ＝｜Ｒ０−Ｒ１｜＋｜Ｇ０−Ｇ１｜＋｜Ｂ０−Ｂ１｜

かくのごときいずれかのクラスタ分割技術を適用して得られた各クラスタについて、次に、クラスタ平均値取得ステップにより、クラスタ毎に、画素情報を形成する各要素の平均値をクラスタ平均値Ａｉとして求めるクラスタ平均値計算を行なう（ステップＳ４０４）。ここで、クラスタ平均値計算とは、前述のごとく、各画素としてＲＧＢの色表現を用いている場合、各要素ＲＧＢそれぞれの平均値を求めるものであり、クラスタＣｓのクラスタ平均値Ａｉは、当該クラスタＣｓに属する各画素の要素Ｒに関する平均、当該クラスタＣｓに属する各画素の要素Ｇに関する平均、当該クラスタＣｓに属する各画素の要素Ｂに関する平均である。

次に、多重静止画像を生成する画像生成手段が起動されて、第１の実施の形態に示したクラスタ平均値Ａｉの平均Ａｓを求める手法とは異なり、まず、算出されているクラスタ平均値Ａｉを、各クラスタ平均値Ａｉを構成する要素について重み付けして加算することにより重み付けした総和を求めて、多重合成する多重静止画像となる出力画像１０ｂの対応位置（ｉ，ｊ）に画素情報として書き込む（ステップＳ４０５）。

最後に、全ての位置（ｉ，ｊ）について処理が終了したかチェックを行ない（ステップＳ４０６）、全ての位置（ｉ，ｊ）についてまだ処理が終了していなければ（ステップＳ４０６のＮＯ）、位置（ｉ，ｊ）に関する情報として次の位置例えば位置（ｉ＋１，ｊ）に更新して（ステップＳ４０７）、次の位置情報（ｉ＋１，ｊ）における各画像４０ａ₁，…，４０ａ_nの画素情報Ｐ₁，…，Ｐ_nを取得するためにステップＳ４０２に戻る。一方、全ての位置（ｉ，ｊ）について処理が終了していれば（ステップＳ４０６のＹＥＳ）、所望の複数の元画像４０ａ₁，…，４０ａ_nが重ね合された多重静止画像即ち出力画像４０ｂが完成しているので、多重画像作成処理を終了する。

なお、重み付けに適用される重み付け係数としては、クラクタ平均値Ａｉを形成する各要素に関して、図４に図示していない重み付け係数設定ステップを用いて、ユーザは任意の要素について所望する任意の係数値を予め設定しておくことが可能であり、例えば、所望する色情報や輝度情報として予め設定した特定の色や輝度に近いクラスタ平均値Ａｉを持つクラスタがある場合には、当該クラスタのクラスタ平均値Ａｉの重み付け係数を大きくし、該当していない他のクラスタのクラスタ平均値Ａｉの重み付け係数を小さく予め設定することが可能である。従って、特定の色や輝度に近いクラスタ平均値Ａｉを持つクラスタが全く存在していないような場合には、各クラスタ平均値Ａｉの重み付けは、全てのクラスタに対して均等になり、前述した第１の実施の形態の場合におけるクラスタ平均値Ａｉの平均Ａｓを用いた場合と全く同様になる。ここで、複数の各クラスタ平均値Ａｉそれぞれを重み付けする重み付け係数の総和は‘１’に設定されている。

而して、例えば、人間の動きを示す複数の元画像を重複させた多重静止画像を作成するような場合には、人間の肌色（に近い色）の重み付け係数を大きく設定すべき特定の色として予め選択して、人間の肌色（に近い色）が存在するクラスタのクラスタ平均値Ａｉの重み付け係数を大きく予め設定することにより、人間の動きを強調した多重静止画像の出力画像４０ｂを生成することが可能である。

以上に説明した各実施の形態においては、動作フローチャートに基づいて多重静止画像を簡易に作成することができる多重画像作成方法について説明したが、該動作フローチャートに示した各ステップの処理内容をそれぞれ実現する専用のハードウェア手段を備えた多重画像再生装置として実現しても良いし、あるいは、かかる動作をプログラム論理化してコンピュータにより実行可能な多重画像作成プログラムとして実現しても良いし、更には、該多重画像作成プログラムをコンピュータにより読み取り可能なプログラム記録媒体に記録するようにしても良い。

本発明に係る多重画像作成装置及び多重画像作成方法の第１の実施例を説明するための動作フローチャートである。 本発明に係る多重画像作成装置及び多重画像作成方法の第２の実施例を説明するための動作フローチャートである。 本発明に係る多重画像作成装置及び多重画像作成方法の第３の実施例を説明するための動作フローチャートである。 本発明に係る多重画像作成装置及び多重画像作成方法の第４の実施例を説明するための動作フローチャートである。 ３数の画像を重ね合せて１枚の静止画像を作成する処理例を説明するための模式図である。

符号の説明

１０，２０，３０，４０…記憶部、１０ａ₁，〜，１０ａ_n，２０ａ₁，〜，２０ａ_n，３０ａ₁，〜，３０ａ_n，４０ａ₁，…，４０ａ_n…元画像、１０ｂ，２０ｂ，３０ｂ，４０ｂ…出力画像、５０…１枚目の元画像、５１…２枚目の元画像、５２…３枚目の元画像、５３…多重静止画像、５４，５４₀，５４₁，５４₂…背景（背景クラスタ）、５５，５５₀，５５₁，５５₂…物体（物体クラスタ）、５６…背景が３枚重なる部分、５７…背景が２枚・物体が１枚重なる部分、５８…背景が１枚・物体が２枚重なる部分、５９…物体が３枚重なる部分。

Claims (12)

1. 複数の画像を記憶部に記憶する記憶処理手段と、前記記憶部に記憶された各前記画像の同一位置の画素情報を読み出し、前記画素情報間の隔たりを示す距離情報に基づいて各前記画素情報を複数のクラスタに分割するクラスタ分割手段と、前記クラスタ毎に、各前記画素情報を形成する各要素の平均値をクラスタ平均値として求めるクラスタ平均値取得手段と、前記クラスタ平均値の平均を取り、多重合成する画像の前記同一位置の画素情報として生成する画像生成手段とを備えたことを特徴とする多重画像作成装置。
2. 複数の画像を記憶部に記憶する記憶処理手段と、前記記憶部に記憶された各前記画像の同一位置の画素情報を読み出し、前記画素情報に基づいて輝度情報又はいずれかの色情報に代表される１次元の任意の情報からなる１次元情報を生成する情報生成手段と、前記１次元情報に基づいて各前記画素情報を複数のクラスタに分割するクラスタ分割手段と、前記クラスタ毎に、各前記画素情報を形成する各要素の平均値をクラスタ平均値として求めるクラスタ平均値取得手段と、前記クラスタ平均値の平均を取り、多重合成する画像の前記同一位置の画素情報として生成する画像生成手段とを備えたことを特徴とする多重画像作成装置。
3. 複数の画像を記憶部に記憶する記憶処理手段と、前記記憶部に記憶された各前記画像の同一位置の画素の各色情報を読み出し、各前記色情報に基づいて各前記画素の色情報をそれぞれ複数のクラスタに分割するクラスタ分割手段と、前記クラスタ毎に、各前記画素の色情報の平均値をそれぞれクラスタ平均値として求めるクラスタ平均値取得手段と、前記クラスタ平均値それぞれの平均を取り、多重合成する画像の前記同一位置の画素の各色情報として生成する画像生成手段とを備えたことを特徴とする多重画像作成装置。
4. 複数の画像を記憶部に記憶する記憶処理手段と、前記記憶部に記憶された各前記画像の同一位置の画素情報を読み出し、前記画素情報間の隔たりを示す距離情報に基づいて各前記画素情報を複数のクラスタに分割するクラスタ分割手段と、前記クラスタ毎に、各前記画素情報を形成する各要素の平均値をクラスタ平均値として求めるクラスタ平均値取得手段と、複数の前記クラスタ平均値を重み付けした総和を取り、多重合成する画像の前記同一位置の画素情報として生成する画像生成手段とを備えたことを特徴とする多重画像作成装置。
5. 請求項４に記載の多重画像作成装置において、前記画像生成手段が、前記クラスタ平均値を重み付けした総和を取る際に用いる、複数の前記クラスタ平均値それぞれを重み付けするための重み付け係数を、任意の値に予め設定することができる重み付け係数設定手段を備えたことを特徴とする多重画像作成装置。
6. 複数の画像を記憶部に記憶する記憶処理ステップと、前記記憶部に記憶された各前記画像の同一位置の画素情報を読み出し、前記画素情報間の隔たりを示す距離情報に基づいて各前記画素情報を複数のクラスタに分割するクラスタ分割ステップと、前記クラスタ毎に、各前記画素情報を形成する各要素の平均値をクラスタ平均値として求めるクラスタ平均値取得ステップと、前記クラスタ平均値の平均を取り、多重合成する画像の前記同一位置の画素情報として生成する画像生成ステップとを有することを特徴とする多重画像作成方法。
7. 複数の画像を記憶部に記憶する記憶処理ステップと、前記記憶部に記憶された各前記画像の同一位置の画素情報を読み出し、前記画素情報に基づいて輝度情報又はいずれかの色情報に代表される１次元の任意の情報からなる１次元情報を生成する情報生成ステップと、前記１次元情報に基づいて各前記画素情報を複数のクラスタに分割するクラスタ分割ステップと、前記クラスタ毎に、各前記画素情報を形成する各要素の平均値をクラスタ平均値として求めるクラスタ平均値取得ステップと、前記クラスタ平均値の平均を取り、多重合成する画像の前記同一位置の画素情報として生成する画像生成ステップとを有することを特徴とする多重画像作成方法。
8. 複数の画像を記憶部に記憶する記憶処理ステップと、前記記憶部に記憶された各前記画像の同一位置の画素の各色情報を読み出し、前記各色情報に基づいて各前記画素の色情報をそれぞれ複数のクラスタに分割するクラスタ分割ステップと、前記クラスタ毎に、各前記画素の色情報の平均値をそれぞれクラスタ平均値として求めるクラスタ平均値取得ステップと、前記クラスタ平均値それぞれの平均を取り、多重合成する画像の前記同一位置の画素の各色情報として生成する画像生成ステップとを有することを特徴とする多重画像作成方法。
9. 複数の画像を記憶部に記憶する記憶処理ステップと、前記記憶部に記憶された各前記画像の同一位置の画素情報を読み出し、前記画素情報間の隔たりを示す距離情報に基づいて各前記画素情報を複数のクラスタに分割するクラスタ分割ステップと、前記クラスタ毎に、各前記画素情報を形成する各要素の平均値をクラスタ平均値として求めるクラスタ平均値取得ステップと、複数の前記クラスタ平均値を重み付けした総和を取り、多重合成する画像の前記同一位置の画素情報として生成する画像生成ステップとを有することを特徴とする多重画像作成方法。
10. 請求項９に記載の多重画像作成方法において、前記画像生成ステップが、前記クラスタ平均値を重み付けした総和を取る際に用いる、複数の前記クラスタ平均値それぞれを重み付けするための重み付け係数を、任意の値に予め設定することができる重み付け係数設定ステップを有することを特徴とする多重画像作成方法。
11. 請求項６乃至１０のいずれかに記載の多重画像作成方法をプログラム論理化して、コンピュータにより実行されるプログラムとして構成することを特徴とする多重画像作成プログラム。
12. 請求項１１に記載の多重画像作成プログラムをコンピュータにより読み取り可能な記録媒体に記録することを特徴とするプログラム記録媒体。

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