JP2010123007A - 画像処理装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】印刷する画像データや被印刷物の被印刷面の3次元モデルを作成、選択し、これに応じて複数の多角形の組み合わせによる仮想の多面体立体モデルを生成し、立体表面に貼付けした場合の画像の歪みを補正するための処理を行い、歪み補正された3次元曲面表面上の画像データを、仮想の多面体立体の表面に貼付け、これを複数の多角形領域に分割、分解して、2次元平面に展開された表面形状の2次元展開図を生成し、これに基づき2次元展開図形式の印刷用画像データを生成し、これを紙やフィルムなどの印刷媒体に印刷するようにする。
【選択図】 図1
Description
勿論、立方体や球、円柱、円錐、正多面体など、一般的な立体形状の場合には、これらの一覧表メニューなどから選択し、その寸法のみ入力するようにしてもよい。
一般的な立体形状の場合には、選択された立体形状の種類に応じて、予め設定された変換式により歪み補正のための変換処理を行なう。
さらに、被印刷面の立体表面に近似する多面体立体モデルを生成する際、近似の程度や粗さ、分割の細かさ、分割する多角形領域の数などを選択できるようにすると、後に、切り抜きや貼り付けなどのしやすさ、仕上りの粗さや精度などを調整することができる。
ここで、本発明を特徴づける画像処理装置は、図1に示すように、デジタルカメラ等のカメラ撮像手段1で撮影した被写体の写真画像などを、球面、曲面、凹凸のあるような自由形状をもつ3次元立体物等の被印刷物の表面などの被印刷面に、隙間無く、かつ、画像の欠落部分が無く、また曲面形状による画像の歪みが少なく画像が見やすくなるように、貼り付けできる印刷物を印刷処理するように構成されている。
1)(画像データの入力):
まず、デジタルカメラにより撮影された写真画像など、被印刷物に印刷したい画像データを入力する(S1−3等参照)。なお、PCなどに蓄積記録された画像データや書類データなどを用いても良い。
次に、被印刷物の曲面形状や立体形状の3次元モデルを作成するために、被印刷物の立体形状を、デジタルカメラなどで、複数の視点から複数枚撮影する(S7等参照)。
ここで、被印刷物の立体形状が、立方体や球、円柱、円錐、各種の正多面体、半正多面体など、所定の一般的な立体である場合には、一覧表メニューなどから、その立体形状の種類を選択する(S4−6等参照)。
異なる視点から撮影された被印刷物の複数枚の画像データを入力して、複数枚の画像データに基づいて、「視体積交差法」、または、「Lucas-Kanade法」と「因子分解法」などにより、被印刷物立体の3次元形状モデルデータを自動的に生成する(S8等参照)。
ここで、一般的な立体形状である場合には、選択された立体形状の種類に応じて、予め記録された形状モデルデータの中から、被印刷物立体表面の3次元形状モデルデータを自動的に生成する。
前記立体表面形状の3次元モデルに応じて、立体表面またはその一部を隙間無く埋めるように近似された複数の多角形の組み合わせによる仮想の多面体立体モデルを生成する(S9−10等参照)。
このとき、近似の精度や粗密の程度、分割の細かさ、分割する多角形領域の数などを選択できるようにすると、後で切り抜きや貼り付けする作業のしやすさ、仕上りの粗さや精度などを調整することができる。
生成された被印刷物の表面形状を模擬する仮想の多面体立体モデルに応じて、入力画像を画像の歪みを補正した画像データに変換する(S11−17,S18−25等参照)。印刷面の立体表面形状に応じて歪みを補正する画像変換は、自由曲面や複雑形状の場合には、「双対モデリング」などの手法を用いて変換することができる。
例えば、(立体表面に印刷や貼付けした場合の)画像の歪みを補正するために、入力された画像データを、画像処理により、所定の視点位置から仮想の多面体立体モデルの表面に所定の投影(投影変換)を行い、これを所定の視点から観察(透視変換)した場合の画像の歪みが少なくなるように、「双対モデリング」などの手法を用いて、補正変換する。
次に、歪み補正された多面体立体表面形状の3次元画像データを、仮想の多面体立体の表面に貼付け、貼付けた画像を、(多面体立体の各面を構成する)複数の多角形領域に分割する。
仮想の多面体立体の表面を構成する各面(多角形)の連結の一部を分解して、平面に展開された表面形状の2次元展開図を生成する(S31−33等参照)。そして、仮想の多面体立体表面に貼り付けられた画像も同じく、対応するそれぞれの多角形領域毎に分割する。すなわち、分割された各多角形領域の画像を、2次元展開図中の対応する各多角形の位置と向きにしたがって、それぞれ配置された2次元展開図形式の印刷用画像データを生成する(S34−35等参照)。
一般的な立体形状の場合には、それらの選択に応じて、予め設定された変換式により歪み補正のための画像変換処理を行なってもよい。
2次元展開図形式の画像データを、入力された被印刷体の大きさ寸法に応じて、縮小または拡大処理し、カラープリンタなどに出力して、紙やフィルムなど印刷媒体に印刷する(S36−37、S39−40等参照)。
また、あらかじめ裏面に接着シールを付したシール紙に印刷したり、また、柔軟性や可撓性、伸長性のある薄い樹脂フィルムなどに印刷したりするのが望ましい。
展開図の多角形の端部などでは、素材の種類や伸張度に応じて、予めその多角形の端部の形状、および、そこに対応する画像を短く縮寸して調整や補正できるようにすると、貼付け時に伸長された時にちょうどぴったり貼り付けることができるので、綺麗に仕上げることができる。
また、被印刷物に貼り付ける代りに、上記の2次元展開画像に糊代(のりしろ)部分や外形線、山折り線・谷折り線などを付加して印刷して、印刷された紙や素材を外形線に沿って切り抜き、折り線に沿って折り曲げ、糊代で張り合わせて、所望の立体形状のペーパークラフト模型などを組み立てられる(S38,S41等参照)ようにしてもよい。
すなわち、被印刷物の立体形状が、立方体や球、円柱、円錐、各種の正多面体や半正多面体など、所定の立体形状の場合には、一覧表メニューなどから、その立体形状の種類を選択して、そして選択された立体形状の種類に応じて、予め記録された形状モデルの中から、該当する立体形状表面の3次元モデルデータを読み出す。
ここで、印刷物の立体形状が自由曲面や複雑な立体形状などの場合には、デジタルカメラなどで、被印刷物を、それぞれ異なる視点から複数枚撮影する。
具体的には、まず、被印刷物の立体形状が撮影された複数枚の画像データ、望ましくは、視点や向き角度などが異なる複数枚の画像データを入力して、大きさや上下の向き、回転などを正規化した後、「Lucas-Kanade法(勾配法)」や、「Kanade-Lucas-Tomasiトラッカー」などにより、特徴点の移動や相違を追跡し、対応点を探索する(S51,52等参照)。
[画素座標、カメラ座標、画像座標]:
カメラを基準とした3次元空間座標である「カメラ(Camera)座標」と、2次元画像を表現する「画像(Image)座標」とを、カメラ座標系(X,Y,Z)の原点(0,0,0)を光軸上のカメラ中心とし、撮像画像面に平行なX軸、Y軸と光軸方向のZ軸との正規直交座標系として設定すると、カメラ座標が(X,Y,Z)Tである3次元空間の点と、その透視射影として得られる2次元画像の画像座標(x、y)Tには、次式が成り立つ。
ここで、透視射影による3次元空間の像を記述する「画像(Image)座標」と、モニター表示画面などの「画素(Pixel)座標」の間には、個々のカメラに固有の1対1の写像関係がある。
そこで、
1)(文献1にあるように)、カメラの位置や姿勢、視点方向などに関する外部情報、すなわち、カメラ運動情報を入力するか、参照マーカーを一緒に写した画像を用いるなど、人工的特徴を付加することによって、カメラ運動情報を求めやすくできる。
(文献2):特開2004-220312(独立行政法人科学技術振興機構)
(文献3):金出武雄ほか、「因子分解法による物体形状とカメラ運動の復元」、電子通信学会論文誌、J76−D−II、No.8(19930825)、pp.1497−1505、1993年。
まず、複数の画像間における点特徴(輝度や色、輪郭形状、テクスチャーなど)の対応付けを行なう。
3次元空間では遠く離れた点も、2次元画像では近くに投影されることがある。2次元画像におけるわずかな誤差が3次元空間での認識や理解に重大な影響を及ぼすので、複数の画像間における点の対応を精度良く行なう必要がある。
差分二乗和(二乗誤差)ε(d)=Σ{It(x+d)−It-1(x)}2・・・・(2)
もしくは、差分絶対値和ε(d)=Σ|It(x−d)−It-1(x)|
もしくは、相互相関
γ(d)=Σ{It(x−d)−I ̄t}{It-1(x)−I ̄t-1}/|It(x−d)−I ̄t||It-1(x)−I ̄t-1|
などを計算し、その中から、
相違度最小d=min{ε(d)}、
または、類似度(相関)最大d=max{γ(d)}・・・・(3)
となる変位dを求めれば良い。
このとき、「Lucas-Kanade法(勾配法)」では、暫定解の周りの勾配(傾き)にもとづいて、山登り(または山降り)することにより、極大値(または極小値)を効率よく求めることができる。
ε=Σ{I(x+δx,y+δy,t+δt)−I(x,y,t)}2・・・・(4)
とすると、この第1項のテーラー展開は、
I(x+δx,y+δy,t+δt)
=I(x,y,t)+δx{∂I(x,y,t)/δx}+δy{∂I(x,y,t)/δy}+δt{∂I(x,y,t)/δt}+・・・
このとき、2次以降の項を、変位が微小であるとして無視できる(x周辺で線形近似できる)とすると、
δx=dx、δy=dy、δt=1として、
ε=Σ{dxIx(x,y,t)+dyIy(x,y,t)+It(x,y,t)}2
・・・・(5)
ただし、上式で、Ix(x,y,t)=∂I(x,y,t)/δx、Iy(x,y,t)=∂I(x,y,t)/δy、It(x,y,t)=∂I(x,y,t)/δtとする。
d=minε=(ATA)-1 ATb・・・・(9)
となり、全探索しなくても、相違度最小となる変位量を求めることができる。特徴点検出と上記のような追跡法とを統合した手法は、「Kanade-Lucas-Tomasi(KLT)トラッカー」と呼ばれている。
ただし、上記の式で、ATは行列Aの転置行列、(ATA)-1は(ATA)の逆行列を表わす。
[3次元形状データの生成(1)--カメラ位置情報や参照マーカーを用いる方法]:
例えば、全周囲360度からの多視点角度から、または、周囲に配した複数台のカメラから撮影した画像データを入力して、対象物の3次元形状データを作成する場合には、予めカメラを所定の位置や角度に配して撮影し、カメラ位置情報が既知のカメラで撮影された複数枚の多視点画像を用いるか、あるいは、例えば回転台に印刷された参照マーカーと、回転台に載せた対象物体とを一緒に撮影した複数枚の画像から、撮影時のカメラ位置を自動的に計算する。
または、被印刷物形状がなだらかな曲面なら、2台のカメラを所定寸法(基線長d)だけ離して配したステレオカメラで撮影した画像データから、もしくは、1台のカメラでも、所定寸法(d)だけ視点を変えて撮影した2枚の画像データから、三角測量方式で3次元形状データを求めてもよい。
y=d・tanα1・tanα2・sinθ)/(tanα1+tanα2)、
z=d・tanα1・tanα2・sinθ)/(tanα1+tanα2)、
・・・・(10)
あるいは、複数の多視点からの画像に対して、「視体積交差法」を用いても、3次元形状モデルの生成を行なうことができる。
視体積とは、視点を頂点とし、対象物のシルエットを断面とする錐体のことで、「視体積交差法」は、全ての視点における対象物の視体積の共通部分を求めることにより、対象物の形状を復元する手法である。
1)形状を構成する3次元空間(ボクセル空間)を立方体格子に分割する。
2)各画像のシルエット(輪郭)画像を入力し、各ボクセルに対して、正射影による逆投影を行い、各ボクセル上に当該画像のシルエットが存在するか、しないかを判定する。
3)最終的に存在するボクセル集合を、3次元形状とみなす。
4)3次元形状の内部にあるボクセルを削除する。
上記のような参照マーカーやカメラ位置のキャリブレーション処理を用いずに、複数の多視点カメラ画像や連続動画像だけから3次元形状データを生成する方法として、因子分解法がある。
一般に、カメラ位置や視点方向の制限も設けずに、対象物周囲の任意の複数枚の2次元画像から、対象物の3次元形状を求めるには、膨大な計算処理が必要で、解も不安定になる。
アフィン近似射影においては、カメラ撮影による写像は、3次元空間の対象物から、2次元画像へのカメラの位置と方向によって決まるアフィン射影となる。
(計測行列)=(運動行列)×(形状行列)・・・・(11)
ここで、計測行列はMN個の画像座標を並べた(2M×N)行列、運動行列はM個のアフィン射影の表現行列を並べた(2M×3)行列、形状行列はN個の特徴点の3次元座標を並べた(3×N)行列である。
つまり、複数の2次元画像からの3次元形状を復元するには、計測行列を因子分解できればよい。
ただし、画像座標が正規直交基底による表現であるため、正しい復元解を得るには、画像座標の基底が正規直交基底となるように分解する必要がある。
対象の3次元物体のN個の特徴点{Pα}を、M枚の画像に渡って追跡撮像し、第κ(カッパ)画像におけるα(アルファ)番目の特徴点Pαの画像座標を(xκα,yκα)(κ=1,・・・,M、α=1,・・・,N)とする。
そして、その運動履歴を次の2M次元ベクトル(軌跡ベクトル)で表す。
Pα=(x1α y1α x2α y2α・・・・xMα yMα)・・・・(12)
カメラの光軸をZ軸とするカメラXYZ座標系をとり、これに相対的にシーン(被写体)が運動すると解釈する。または、静止したシーン(被写体)に対してカメラが相対的に運動すると考えても同等である。
rκα=tκ+aαiκ+bαjκ+cαkκ・・・・(13)
(xκα,yκα)T=Pκαrκα+qκ・・・・(14)
ここにPκα,qκはそれぞれ時刻κでのカメラの位置や内部パラメータによって定まる(2×3)行列および2次元ベクトルである。式(13)を代入すると、式(14)は次のように書ける。
(xκα,yκα)T=m’0κ+aαm’1κ+bαm’2κ+cαm’3κ
・・・・(15)
Pα=m0+aαm1+bαm2+cαm3・・・・(16)
ここで、mi(i=0,・・・,3)は、m’iκを時刻κ=1,・・・,Mに渡って縦に並べた2M次元ベクトルである。
上式は、すべての軌跡ベクトルPαが2M次元空間中でm0を通り、{m1,m2,m3}の張る「3次元アフィン空間」に含まれることを表している。これを「アフィン空間拘束条件」と呼ぶ。
因子分解法により、観測データ{Pα}から3次元復元する計算は、次の4ステップから成る。
(1)軌跡ベクトル{Pα}に、3次元アフィン空間を最小二乗法などにより当てはめる。
(2)当てはめた3次元アフィン空間から、ベクトルm0,m1,m2,m3を計算する。カメラモデルに依存する計量条件を用いる。
ここで、(iκ,jκ,kκ)が正規直交系であることから、これらを並べた行列R={iκ,jκ,kκ}が回転行列であるという非拘束条件を用いる。このような回転の最適当てはめ問題は、いわゆる特異解分解により解決できる。
(4)各特徴点の3次元座標(aα,bα,cα)を計算し、式(13)より、立体形状の3次元位置rκαを計算する。ここでは、
J=Σα||Pα−m0−aαm1−bαm2−cαm3||2・・・・(17)
を最小にすればよい。これは、(aα,bα,cα)の2次式であるから、線型方程式を解いて解が求まる。
(文献5):金谷 健一、菅谷 保之(岡山大学工学部)、「因子分解法の完全レシピ」、電子情報通信学会技術報告、PRMU2003-118、NC2003-49、2003年10月。
[3次元データの座標変換]:
一般に、3次元空間における回転操作や縮小、拡大、平行移動、透視変換などの座標変換処理を、繰り返し処理するには、マトリクス(行列)演算で行なうのが適している。
3次元データに変換行列{T}により座標変換した後の座標(x’,y’,z’)は、射影問題を解くときに都合が良いように、空間を表す三要素のベクトルに一要素を加えた同次座標形式を用いると、次式で表わすことができる。
同次座標では、[X Y Z H]=[x y z 1]・T
通常座標では、[x’ y’ z’ 1]=[X/H Y/H Z/H 1]
・・・・(18)
このとき、変換行列{T}の一般形は、次式で表される。
3次元形状を平面に投影する場合には、
1)例えば、平行投影(直交投影、正射影、parallel projection)の場合には、空間内にあるベクトルを考え、それに平行に物体上の一点を画像平面上の一点へ投影する。(x−y平面に平行な)z=nの面を投影面とすると、変換行列は次式となる。
x’=x{R/(R−z)}、y’=y{R/(R−z)}・・・・(21)
さらに、平面の代りに曲面に投影する場合には、同4次元座標表現を用いた各種の行列演算により行われ、ポリゴンモデル上の頂点を[x y z 1]、変換後の頂点を[x’ y’ z’ 1]とすると、一般に次式のように表わすことができる。
[x’ y’ z’ 1]=[x y z 1]・W・V・P・・・・(24)
ただし、{W}はワールド変換行列、{V}はビュー変換行列、{P}は射影変換行列。ワールド変換行列は、オブジェクト座標系からワールド座標系への変換行列であり、ビュー変換行列は、ワールド座標系からカメラ座標系への変換(透視変換)行列であり、射影変換行列は、カメラ座標系から射影空間への変換(投影変換)行列である。
次に、曲面に印刷したり、印刷物を被印刷物の曲面に貼り付けたりする場合の、印刷画像の「曲面歪み」の補正方法について説明する。
例えば、図6に、所定形状の場合の変換処理を示すように、被印刷物が球面や所定の既知の曲面形状である場合には、それに対応した変換式により補正変換や逆変換を行なうことができる。
このとき、元の画像上の点(x、y)は、次の点(x’、y’)の座標位置に変換される。
x'=r sin(xπ/2r)、
y'=r sin(yπ/2r)、(ここで、rは球面の半径)・・・・(25)
このような変換式が分かっている形状の場合には、元の画像に、予め次のような逆変換を施してから球面に貼り付ければ、球面に貼り付けたときに、ちょうど元の画像と同様に見えるので、画像の曲面歪みが補正されることになる。
y=(2r/π)sin-1(y'/r)、(ここで、rは球面の半径)・・・・(26)
例えば、プロジェクタなどで映像を曲面スクリーンなどに投影する際にも、視点やスクリーンとの相対位置、角度、スクリーンの表面形状等によって、投影された画像と観察者の眼(網膜)に写る画像とが異なってしまう「投影歪み」が生じる。
このような場合に、「双対レンダリング(Duality Rendering)」という手法が提案されている(文献6)。
(文献7):近藤大祐、木島竜吾(岐阜大学)、「双対レンダリングを用いた自由曲面ディスプレー」、日本バーチャルリアリティ学会第7回大会論文集、2002年9月。
(文献7)の解説に沿って、「双対レンダリング」による投影歪みの補正の仕組みについて、説明する。
図8に、例えば、曲面スクリーンなどに投影する際の、視点とプロジェクタの関係を示す。
s=P(q)、r=V(s)・・・・(27)
よって、
r=V(P(q))・・・・(28)
上式は、投射された映像qが、PとVの変換によって歪められた結果rが網膜像として観察されることを示す。
つまり、qは、VとPの逆変換V-1とP-1を用いて、次式で表わせる。
q=P-1(V-1(r))・・・・(29)
しかし、スクリーンが自由曲面の場合には、V、Pは非線形な変換になるので、逆変換を直接解くのは一般に困難である。このため、「双対レンダリング」という手法が提案され、これによって上記の逆変換を行なうことができる。
図中で、(a)は、観察者に提示する仮想空間である。
観察者の視点位置を計測し、その位置に仮想カメラVC1を設定してレンダリング(描画)することで、観察者から見えるべき目的画像IMG1が得られる。
網膜像がIMG1と同一になるためには、投影歪みを補正した画像を求め、プロジェクタへ入力する必要がある。図9中(b)の仮想空間2は、歪み補正処理を行なうために想定した空間である。
先に生成された画像IMG1をVP1から仮想スクリーンに投射し、仮想カメラVC2を視点としてレンダリングする。最終的に生成される画像IMG2は、IMG1を変形して歪み補正を施した画像となっている。
仮想の多面体立体を複数の面(多角形)毎に分割し、かつ、展開できる範囲で連結して、平面上に展開して、2次元展開図を作成する。また、同じく、仮想の多面体の曲面に貼り付けられた画像データも、2次元展開図上の対応する多角形の領域に、位置および向きにしたがって、再配置すれば、2次元展開図形式の画像データが得られる。
これを、外形線に沿って切り抜き、被印刷物の曲面や凹凸面に貼り付ければ、画像の歪みが補正され、かつ、曲面に沿って、隙間なく貼り付けることができる。
例えば、CG(コンピュータ・グラフィックス)分野におけるレンダリング(描画)処理では、立体物表面への2次元画像などの貼り付けは、テクスチャー・マッピング(貼り付け、texture mapping)処理として、各種の技法が知られている。
また、人物の頭部のような立体形状の被印刷物の表面に、人物の頭や顔の画像などを印刷して貼り付けるなど、印刷画像の被写体と被印刷物が略同じ形状の場合には、前述の[3次元形状データの生成]と同様の方法により、被写体を異なる視点から撮影し、複数枚の画像から被写体の3次元形状データを作成して、被写体の頭や顔の3次元形状モデルと、その各部の部分画像やテクスチャーに基づいて、被印刷物の表面形状と近似させるように模擬した多面体立体の各多角形領域に、対応する部分画像やテクスチャーを貼り合わせると、正面部分だけでなく、様々な視点から見ても、顔の各部の歪みが少なくなる立体画像が生成できる。
[多面体の2次元展開図の作成方法]:
上述のように被印刷物の多面体立体モデルが生成され、また、印刷画像の歪み変換処理がされたら、次には、これらに基づいて、多面体立体の2次元展開図を生成する。
平面に展開できる曲面は「可展面」と呼ばれるものに限られ、それ以外の曲面を展開するには、可展面の集合で近似する必要がある。一つの多面体立体の展開図は何通りも様々なパターンが考えられるが、パターンによって組み立て作業の難易度や作業効率などが異なる。
(文献8):三谷純、鈴木宏正、「集約法による多面体の展開図生成手法」、「図学研究」第39巻4号(通巻110号)、平成17年12月。
なお、展開図の組み立ての効率(組み立て易さ)などを、展開図の直線をカットするのに要する時間や、折れ線を折り曲げるのに要する時間、張り合わせるのに要する時間、または、それらの組み合わせから組み立てコストを推算して、コストが小さくなるように、つなげる面や稜線の選択を行なうこともできる。
また、立体図形を各種の多面体でモデル化するとき、そのモデルがF個の面(surFace)、V個の頂点(Vertex)、E個の辺(Edge)を持っていれば、よく知られているように、「オイラーの多面体定理」により、
(多面体立体)F+V=E+2
が成り立つ。(ただし、多角形図形としての面に穴の領域がない条件)
(例)立方体(6面体)ではF=6、V=8、E=12なので、F+V=6+8=14=E+2、
(例)正20面体ではF=20、V=12、E=30なので、F+V=20+12=32=E+2
このような平面図形では、まず面(F)が一つ減って、F+V=E+1となる。以降、連結されている辺を1つ分断する毎に、辺(E)が1つ増えるが、頂点(V)も一つ増えるので両辺は変わらない。最後まで展開されたときに、最初に切り離した面(多角形)もつなげると、面(F)が1つ増えるが、面がn角形のとき、頂点(V)が(n−2)増え、辺(E)が(n−1)増えるので、多面体立体の2次元展開図では、オイラーの定理が次式となる。
(多面体立体の展開図)F+V=E+1
図11に、球や正多面体など、所定の立体形状の2次元展開図の例を示す。
すなわち、
1)球面や自由な曲面、その他所定の3次元形状の表面に隙間なく、かつ、画像の欠落部分がなく、画像が連続するように、貼り付けられるので、また人物画像などの写真画像でも、歪みの少ない画像で観察できるので、コップや食器など平坦面や円筒状の曲面だけでなく、様々な曲面や複雑な立体形状の物体にも、デジタルカメラ撮影画像などをきれいに印刷して貼り付けることができる。
Claims (3)
- 球面、曲面、または凹凸をもつ被印刷物の被印刷面に、隙間無く、かつ、画像の欠落部分が無く、また曲面形状による画像の歪みが少なく画像が見やすくなるように、貼り付けることができる印刷物を得る画像処理装置であって、
写真画像などの画像データを入力して、または被印刷面の立体表面形状の3次元モデルを作成または選択する手段と、
立体表面形状の3次元モデルに応じて、被印刷面の立体表面またはその一部を隙間無く埋めるように近似して、複数の多角形の組み合わせによる仮想の多面体立体モデルを生成する手段と、
立体表面に印刷や貼付けした場合の画像の歪みを補正するために、入力された画像データを、画像処理により、所定の視点位置から仮想の多面体立体モデルの表面に所定の投影変換する処理を行い、それを所定の視点から観察した場合に画像の歪みが少なくなるように、3次元曲面の表面上の画像データに変換する手段と、
歪み補正された3次元曲面表面上の画像データを、仮想の多面体立体の表面に貼付け、貼付けた画像を、複数の多角形領域に分割する手段と、
仮想の多面体立体の表面を構成する各面の連結の一部を分解して、2次元平面に展開された表面形状の2次元展開図を生成する手段と、
分割された各多角形領域の画像を、2次元展開図中の対応する各多角形の位置と向きにしたがって、それぞれ配置した2次元展開図形式の印刷用画像データを生成する手段と、
上記展開図形式の印刷用画像データを、紙やフィルムなどの印刷媒体に印刷するカラープリンタなどの出力装置とを備えていることを特徴とする画像処理装置。 - 請求項1記載の画像処理装置において、
前記3次元モデル作成、選択手段は、被印刷物が一般的な立体物である場合には、予め準備したデータベースから3次元形状モデルデータを選択することを特徴とする画像処理装置。 - 請求項1記載の画像処理装置において、
前記3次元モデル作成、選択手段は、被印刷物の立体形状が自由曲面や複雑な立体形状などである場合には、被印刷物を異なる視点から見る複数枚の画像データを準備し、これらの画像データに基づいて立体形状表面の3次元モデルを作成することを特徴とする画像処理装置。
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