JP2940226B2 - 画像合成装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、構造モデルより画像情
報を抽出し、該構造モデルの有する一部分の情報を任意
の倍率で乗算を行うことで強調し、合成画像を供する画
像合成装置に関するものである。
報を抽出し、該構造モデルの有する一部分の情報を任意
の倍率で乗算を行うことで強調し、合成画像を供する画
像合成装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】図７は、例えば「顔画像からの似顔絵作
成システム」（昭和６３年電子情報通信学会春期全国大
会）で述べられている似顔絵作成処理の概念図である。
図７において、１５はカメラ等の撮像系より撮影した原
画像、１６は原画像を２値化処理後の２値画像、１７は
２値画像から抽出した頭髪部分、１８は２値画像から抽
出した構成要素、１９は２値画像から求めた構成要素の
重心位置、２０は特徴抽出及び強調処理部、２１はイラ
ストベース、２２は強調したイラスト、２３は原画像を
細線化処理した線画像、２４は入力人物の似顔絵であ
る。
成システム」（昭和６３年電子情報通信学会春期全国大
会）で述べられている似顔絵作成処理の概念図である。
図７において、１５はカメラ等の撮像系より撮影した原
画像、１６は原画像を２値化処理後の２値画像、１７は
２値画像から抽出した頭髪部分、１８は２値画像から抽
出した構成要素、１９は２値画像から求めた構成要素の
重心位置、２０は特徴抽出及び強調処理部、２１はイラ
ストベース、２２は強調したイラスト、２３は原画像を
細線化処理した線画像、２４は入力人物の似顔絵であ
る。
【０００３】次に、動作について説明する。まず、カメ
ラなどの撮像系から撮影された人物顔画像１５を２値化
処理し、黒領域を領域分割して抽出された各構成要素の
重心位置、慣性の主軸を求めることから髪１７、眉・眼
・鼻・口の構成要素１８、及びそれらの重心位置１９、
慣性の主軸を抽出する。上記抽出した構成要素を予め用
意していたイラストベース２１中の構成要素と比較し、
最も類似したイラストを選択し、その構成要素の重心位
置１９に描き強調イラスト２２を得る。また、原画像１
５を細線化処理した線画像２３に対して、上記選択した
各構成要素を合成し、入力画像の似顔絵２４を得る構成
である。
ラなどの撮像系から撮影された人物顔画像１５を２値化
処理し、黒領域を領域分割して抽出された各構成要素の
重心位置、慣性の主軸を求めることから髪１７、眉・眼
・鼻・口の構成要素１８、及びそれらの重心位置１９、
慣性の主軸を抽出する。上記抽出した構成要素を予め用
意していたイラストベース２１中の構成要素と比較し、
最も類似したイラストを選択し、その構成要素の重心位
置１９に描き強調イラスト２２を得る。また、原画像１
５を細線化処理した線画像２３に対して、上記選択した
各構成要素を合成し、入力画像の似顔絵２４を得る構成
である。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】上記のような従来の似
顔絵作成システムは、以上のように構成されているの
で、カメラなどの撮像系により撮影された人物画像に対
して、顔の構成要素に最も類似すると考えられるイラス
トを合成して、人物の似顔絵を得るものである。従っ
て、出力されるのは入力人物に対する似顔絵に限られる
という問題点があった。
顔絵作成システムは、以上のように構成されているの
で、カメラなどの撮像系により撮影された人物画像に対
して、顔の構成要素に最も類似すると考えられるイラス
トを合成して、人物の似顔絵を得るものである。従っ
て、出力されるのは入力人物に対する似顔絵に限られる
という問題点があった。
【０００５】この発明は、かかる問題点を解決するため
になされたものであり、データベースを持ち、平均構造
モデルと個人の入力情報を比較し特徴を抽出すること、
および本人また他の人物に対して強調情報を加算した合
成画像を生成することを目的としている。
になされたものであり、データベースを持ち、平均構造
モデルと個人の入力情報を比較し特徴を抽出すること、
および本人また他の人物に対して強調情報を加算した合
成画像を生成することを目的としている。
【０００６】
【課題を解決するための手段】この発明に係わる画像合
成装置は、複数の構造情報を収容した構造モデルデータ
ベースと、上記データベース中の複数の構造モデルから
平均構造モデルを生成する平均構造モデル生成部と、平
均構造モデルと個人の構造モデルとの差分構造情報を抽
出し、該差分情報を構成する各部分単位に任意倍率で乗
算し強調する構造情報強調処理部を備えた。
成装置は、複数の構造情報を収容した構造モデルデータ
ベースと、上記データベース中の複数の構造モデルから
平均構造モデルを生成する平均構造モデル生成部と、平
均構造モデルと個人の構造モデルとの差分構造情報を抽
出し、該差分情報を構成する各部分単位に任意倍率で乗
算し強調する構造情報強調処理部を備えた。
【０００７】また、対象構造モデルを任意に選べるスイ
ッチを設け、該対象構造モデルに強調処理した差分構造
情報を加算し、さらに必要に応じて濃淡情報を付与する
合成画像生成処理部を備えた。
ッチを設け、該対象構造モデルに強調処理した差分構造
情報を加算し、さらに必要に応じて濃淡情報を付与する
合成画像生成処理部を備えた。
【０００８】
【作用】この発明における画像合成装置は、平均的な構
造モデルと入力された個人情報とから頂点座標値の差分
として特徴が抽出される。また、上記差分情報を個人入
力情報に乗数倍して加算することで特徴を強調した新し
い座標点による構造強調情報出力となる。さらに、必要
に応じて濃淡情報が加えられた合成画像出力となる。
造モデルと入力された個人情報とから頂点座標値の差分
として特徴が抽出される。また、上記差分情報を個人入
力情報に乗数倍して加算することで特徴を強調した新し
い座標点による構造強調情報出力となる。さらに、必要
に応じて濃淡情報が加えられた合成画像出力となる。
【０００９】
実施例１．例として従来例と同様に人物の顔画像に適用
した例を説明する。図１は、この発明の一実施例を示す
ブロック図である。図１において、１は３次元構造モデ
ルデータベース、２は平均３次元構造モデル生成部、３
は構造情報強調処理部、４は合成画像生成処理部、５は
入力Ａ、６は入力Ｂ、７は減算器、８は加算器である。
また、１０１は複数の正規化後の３次元構造情報、１０
２は平均３次元構造情報、１０３は差分構造情報、１０
４は強調された差分構造情報、１０５は更新３次元構造
情報、１０６は入力Ａの正規化後の３次元構造情報、１
０７は入力Ａの濃淡情報、１０８は入力Ｂの正規化後の
３次元構造情報、１０９は入力Ｂの濃淡情報、１１０は
選択された入力３次元構造情報、１１１は選択された入
力濃淡情報、１１２は合成画像出力である。
した例を説明する。図１は、この発明の一実施例を示す
ブロック図である。図１において、１は３次元構造モデ
ルデータベース、２は平均３次元構造モデル生成部、３
は構造情報強調処理部、４は合成画像生成処理部、５は
入力Ａ、６は入力Ｂ、７は減算器、８は加算器である。
また、１０１は複数の正規化後の３次元構造情報、１０
２は平均３次元構造情報、１０３は差分構造情報、１０
４は強調された差分構造情報、１０５は更新３次元構造
情報、１０６は入力Ａの正規化後の３次元構造情報、１
０７は入力Ａの濃淡情報、１０８は入力Ｂの正規化後の
３次元構造情報、１０９は入力Ｂの濃淡情報、１１０は
選択された入力３次元構造情報、１１１は選択された入
力濃淡情報、１１２は合成画像出力である。
【００１０】次に動作を説明する。上記のように構成さ
れた画像合成装置において、一例として図２に示すよう
な３角形連続体として表現されたデータとして用いられ
る３次元構造モデルは、例えば瞳の位置が等しく、左右
の瞳の間が一定距離になるように正規化処理が施されて
いる。この３次元構造モデルデータベース１中から複数
の３次元構造情報１０１をとり出し、平均３次元構造モ
デル生成部２において平均３次元構造情報１０２を生成
する。３次元構造モデルデータベース１は、例えば、日
本人の男性である等、ある分布を有する人物の３次元構
造モデルの集合である。さらに、複数の分布を収容して
いる場合も、もちろんある。従って、平均３次元構造モ
デル生成部２の出力は、例えば分布の平均的な像であっ
たりする。もちろん、分布の中からある代表的な例を選
んでもよい。
れた画像合成装置において、一例として図２に示すよう
な３角形連続体として表現されたデータとして用いられ
る３次元構造モデルは、例えば瞳の位置が等しく、左右
の瞳の間が一定距離になるように正規化処理が施されて
いる。この３次元構造モデルデータベース１中から複数
の３次元構造情報１０１をとり出し、平均３次元構造モ
デル生成部２において平均３次元構造情報１０２を生成
する。３次元構造モデルデータベース１は、例えば、日
本人の男性である等、ある分布を有する人物の３次元構
造モデルの集合である。さらに、複数の分布を収容して
いる場合も、もちろんある。従って、平均３次元構造モ
デル生成部２の出力は、例えば分布の平均的な像であっ
たりする。もちろん、分布の中からある代表的な例を選
んでもよい。
【００１１】次にこうして得られた上記平均３次元構造
情報１０２と、入力Ａの人物の３次元構造情報１０６と
の差分構造情報１０３を、入力Ａの人物の個人情報とし
て検出する。こうして個人情報の平均分布の像に対して
の特徴値を抽出することが出来る。この数値的な表現は
後に述べる。さらに、この差分構造情報１０３を構造情
報強調処理部３において、任意の倍率ｋ、例えば０〜
０．８を用いて乗算を行うことで強調する。０は強調を
しないことを意味する。強調された差分構造情報１０４
を、入力Ａまたは入力Ｂの人物の一方の３次元構造情報
１１０に加えることによって特徴が強調された３次元構
造モデル１０５が得られる。さらに、必要に応じて上記
特徴が強調された３次元構造モデルに、濃淡情報Ａ１０
７または、濃淡情報Ｂ１０９の一方を濃淡値付与処理し
て合成画像１１２を出力する。
情報１０２と、入力Ａの人物の３次元構造情報１０６と
の差分構造情報１０３を、入力Ａの人物の個人情報とし
て検出する。こうして個人情報の平均分布の像に対して
の特徴値を抽出することが出来る。この数値的な表現は
後に述べる。さらに、この差分構造情報１０３を構造情
報強調処理部３において、任意の倍率ｋ、例えば０〜
０．８を用いて乗算を行うことで強調する。０は強調を
しないことを意味する。強調された差分構造情報１０４
を、入力Ａまたは入力Ｂの人物の一方の３次元構造情報
１１０に加えることによって特徴が強調された３次元構
造モデル１０５が得られる。さらに、必要に応じて上記
特徴が強調された３次元構造モデルに、濃淡情報Ａ１０
７または、濃淡情報Ｂ１０９の一方を濃淡値付与処理し
て合成画像１１２を出力する。
【００１２】ここで、３次元構造モデルのデータフォー
マットの説明をする。例えば図２のように３角形連続体
で表現した３次元構造モデルの場合に、構成要素である
３角形パッチの３頂点のｘ，ｙ，ｚ座標及び、３角形パ
ッチの接続情報は図３の形式であらわされる。図３
（ａ）は各３角形の頂点の座標値の情報の収容形式を説
明したもので、各頂点番号１００，１０１，……のｘ，
ｙ，ｚ座標値が１２５，２８３，４９１および１１８，
２００，４６６……であることをあらわしている。図３
（ｂ）は各３角形のパッチ情報の収容形式を説明したも
ので、パッチ連番をとっていって、３００，３０１，…
…のパッチ番号の３角形は、それぞれ１００，１０１，
１０２および１２５，１１８，１０３……の頂点番号を
結んだ３角形であることをあらわしている。そして、図
３（ａ）と図３（ｂ）の両方を３次元構造モデルデータ
ベースに記憶している。
マットの説明をする。例えば図２のように３角形連続体
で表現した３次元構造モデルの場合に、構成要素である
３角形パッチの３頂点のｘ，ｙ，ｚ座標及び、３角形パ
ッチの接続情報は図３の形式であらわされる。図３
（ａ）は各３角形の頂点の座標値の情報の収容形式を説
明したもので、各頂点番号１００，１０１，……のｘ，
ｙ，ｚ座標値が１２５，２８３，４９１および１１８，
２００，４６６……であることをあらわしている。図３
（ｂ）は各３角形のパッチ情報の収容形式を説明したも
ので、パッチ連番をとっていって、３００，３０１，…
…のパッチ番号の３角形は、それぞれ１００，１０１，
１０２および１２５，１１８，１０３……の頂点番号を
結んだ３角形であることをあらわしている。そして、図
３（ａ）と図３（ｂ）の両方を３次元構造モデルデータ
ベースに記憶している。
【００１３】また、入力Ａ、または入力Ｂを正規化した
出力１０６または１０８は、共に上記図３（ａ）と図３
（ｂ）の形で与えられる。また、図４は、強調処理の概
念図を示したものである。差分構造情報の抽出及び強調
処理は３次元構造モデルの構成要素である多角形体（こ
の例では３角形体）の各頂点について行う。同図におい
て３角形ＡＢＣは、強調処理を施した差分形状を加算す
る前の３次元構造モデル上のあるポリゴン（多角形体）
を示している。この３角形について、頂点Ａにおけるベ
クトルをａとし、頂点Ａにおける差分構造情報がｔで与
えられたとき、上記差分構造情報をｋ倍して強調する
と、このポリゴンは３角形ＤＢＣのように変形される。
ここで、点Ｄにおけるベクトルはｄ＝ａ＋ｋｔである。
上記の手法で平均３次元構造モデルとの差分構造情報と
倍率によって、各ポリゴンの頂点が移動して強調された
３次元構造モデルが得られる。
出力１０６または１０８は、共に上記図３（ａ）と図３
（ｂ）の形で与えられる。また、図４は、強調処理の概
念図を示したものである。差分構造情報の抽出及び強調
処理は３次元構造モデルの構成要素である多角形体（こ
の例では３角形体）の各頂点について行う。同図におい
て３角形ＡＢＣは、強調処理を施した差分形状を加算す
る前の３次元構造モデル上のあるポリゴン（多角形体）
を示している。この３角形について、頂点Ａにおけるベ
クトルをａとし、頂点Ａにおける差分構造情報がｔで与
えられたとき、上記差分構造情報をｋ倍して強調する
と、このポリゴンは３角形ＤＢＣのように変形される。
ここで、点Ｄにおけるベクトルはｄ＝ａ＋ｋｔである。
上記の手法で平均３次元構造モデルとの差分構造情報と
倍率によって、各ポリゴンの頂点が移動して強調された
３次元構造モデルが得られる。
【００１４】実施例２． 次に濃淡値付与の説明をする。濃淡を与えることは多面
形連続体における強調とは別の効果がある。即ち、入力
Ａの人物がもっている濃淡情報を、入力Ｂの人物の対応
多面形に付与することで合成像が得られる。多面形の特
徴強調と濃淡値付与とを併用することでより適切な画像
合成ができる。濃淡値付与（テキスチャマッピング）の
ためには、まず濃淡値の検出から説明する。説明を簡単
にするために図２の人物の顔画像を３角形連続体で表現
した例を考える。そしてこの人物像は図１の入力Ａから
走査により与えられるとする。その場合には、走査のド
ット単位に濃淡信号が得られる。図１の入力Ａ５、入力
Ｂ６の部分には、正確には先に述べた正規化回路と正規
化後の値記憶回路があり、さらに濃淡情報に関しては走
査したドット対応に濃淡情報記憶回路も含まれている。
形連続体における強調とは別の効果がある。即ち、入力
Ａの人物がもっている濃淡情報を、入力Ｂの人物の対応
多面形に付与することで合成像が得られる。多面形の特
徴強調と濃淡値付与とを併用することでより適切な画像
合成ができる。濃淡値付与（テキスチャマッピング）の
ためには、まず濃淡値の検出から説明する。説明を簡単
にするために図２の人物の顔画像を３角形連続体で表現
した例を考える。そしてこの人物像は図１の入力Ａから
走査により与えられるとする。その場合には、走査のド
ット単位に濃淡信号が得られる。図１の入力Ａ５、入力
Ｂ６の部分には、正確には先に述べた正規化回路と正規
化後の値記憶回路があり、さらに濃淡情報に関しては走
査したドット対応に濃淡情報記憶回路も含まれている。
【００１５】また、図５は、テキスチャマッピング処理
の概要を示したものである。３次元構造モデルの構成要
素である３角形パッチ内の画素値は、斜交座標を用い、
３角形内部の点の位置を２辺に対する長さの比率より得
ることができる。同図において、被写体画像の３次元構
造モデルの３角形パッチＤＥＦ内の任意の点Ｐは、各辺
のベクトルを用いて、次式のように表すことができる。 Ａ＝ｓＰ1＋ｔＰ2 （１） 但し、０≦ｓ≦１、０≦ｔ≦１ ここで、ベクトルＡ，Ｐ1，Ｐ2を、それぞれＡ＝
（ａ1，ａ2）、Ｐ＝（ｐ11，ｐ12）、Ｐ＝（ｐ21，
ｐ22）とおくと上式より、 ａ1 ＝ｓＰ11＋ｔＰ12 （２） ａ2 ＝ｓＰ21＋ｔＰ22 （３）
の概要を示したものである。３次元構造モデルの構成要
素である３角形パッチ内の画素値は、斜交座標を用い、
３角形内部の点の位置を２辺に対する長さの比率より得
ることができる。同図において、被写体画像の３次元構
造モデルの３角形パッチＤＥＦ内の任意の点Ｐは、各辺
のベクトルを用いて、次式のように表すことができる。 Ａ＝ｓＰ1＋ｔＰ2 （１） 但し、０≦ｓ≦１、０≦ｔ≦１ ここで、ベクトルＡ，Ｐ1，Ｐ2を、それぞれＡ＝
（ａ1，ａ2）、Ｐ＝（ｐ11，ｐ12）、Ｐ＝（ｐ21，
ｐ22）とおくと上式より、 ａ1 ＝ｓＰ11＋ｔＰ12 （２） ａ2 ＝ｓＰ21＋ｔＰ22 （３）
【００１６】以上の２式よりｓ，ｔを求め、３次元構造
モデルの対応する三角形パッチＡＢＣに適用することに
よって点Ｐの対応点Ｑを得る。従って、３角形パッチＡ
ＢＣにおける点Ｑの濃淡値をもって３角形パッチＤＥＦ
における点Ｐの濃淡値とし、３角形ＤＥＦ内のすべての
点に対して、上記の操作を同様に行えばよい。図１の合
成画像生成処理部４にも、正確には濃淡情報記憶回路が
ある。そして入力Ａ５、入力Ｂ６から送られてきた濃淡
情報は、逆にＱ点に対応するＰ点の濃淡情報として一対
一に対応した形でドット毎に記憶されている。こうして
特徴抽出後の、または特徴強調後の三角形パッチ内の濃
淡情報が与えられる。
モデルの対応する三角形パッチＡＢＣに適用することに
よって点Ｐの対応点Ｑを得る。従って、３角形パッチＡ
ＢＣにおける点Ｑの濃淡値をもって３角形パッチＤＥＦ
における点Ｐの濃淡値とし、３角形ＤＥＦ内のすべての
点に対して、上記の操作を同様に行えばよい。図１の合
成画像生成処理部４にも、正確には濃淡情報記憶回路が
ある。そして入力Ａ５、入力Ｂ６から送られてきた濃淡
情報は、逆にＱ点に対応するＰ点の濃淡情報として一対
一に対応した形でドット毎に記憶されている。こうして
特徴抽出後の、または特徴強調後の三角形パッチ内の濃
淡情報が与えられる。
【００１７】実施例３．上記実施例１では、差分構造情
報を適用する３次元構造情報を異なる人物のものとし、
特徴を移し替える例を示したが、以下の実施例では、こ
の３次元構造モデルを表情が異なる同一人物の３次元構
造情報としてもよい。このときは表情の特徴を強調した
合成画像を与えることができる。
報を適用する３次元構造情報を異なる人物のものとし、
特徴を移し替える例を示したが、以下の実施例では、こ
の３次元構造モデルを表情が異なる同一人物の３次元構
造情報としてもよい。このときは表情の特徴を強調した
合成画像を与えることができる。
【００１８】実施例４．上記実施例１では、構造情報強
調処理部において、差分構造情報を任意の値、例えば０
〜０．８の倍率ｋをすべての差分構造情報に対して乗算
をとることで強調していたが、本実施例ではこの差分情
報について例えば被写体画像を顔画像に限定した場合、
顔を構成する眉部、眼部、鼻部、口部等、各部分単位に
異なる倍率を与えることによって、部分的な強調をし、
個人情報をより効果的にみせた合成画像を得ることがで
きる。図６は、３次元構造モデルにおける顔の各部分を
構成するポリゴン群を示すものである。３次元構造モデ
ルは、その構成要素であるポリゴンの集合であり、顔の
各部分即ち眉部、眼部、鼻部、口部は、同図９〜１４の
ように複数のポリゴンの組み合わせで構成されている。
該３次元構造モデルから抽出された差分構造情報は、各
部分ごとに差分情報を検出することができ、その抽出し
た差分構造情報を各部分単位に強調処理を施すことがで
きる。
調処理部において、差分構造情報を任意の値、例えば０
〜０．８の倍率ｋをすべての差分構造情報に対して乗算
をとることで強調していたが、本実施例ではこの差分情
報について例えば被写体画像を顔画像に限定した場合、
顔を構成する眉部、眼部、鼻部、口部等、各部分単位に
異なる倍率を与えることによって、部分的な強調をし、
個人情報をより効果的にみせた合成画像を得ることがで
きる。図６は、３次元構造モデルにおける顔の各部分を
構成するポリゴン群を示すものである。３次元構造モデ
ルは、その構成要素であるポリゴンの集合であり、顔の
各部分即ち眉部、眼部、鼻部、口部は、同図９〜１４の
ように複数のポリゴンの組み合わせで構成されている。
該３次元構造モデルから抽出された差分構造情報は、各
部分ごとに差分情報を検出することができ、その抽出し
た差分構造情報を各部分単位に強調処理を施すことがで
きる。
【００１９】実施例５．実施例２では濃淡情報はドット
単位に持つことだけを述べたが、このドット毎に、Ｒ
（赤），Ｇ（緑），Ｂ（青）の３色の階調情報を持て
ば、カラー画像の強調、濃淡値付与ができる。また、実
施例２ではドット単位の濃淡情報を持つ例を説明した
が、それだと例えば１０００×５００ドットの画面では
５０万画素系の記憶が必要である。これをパッチ単位で
代表して記憶する方式とすれば、パッチ内では同一濃度
だが、記憶容量が少なく、処理時間も短かくすることが
出来る。
単位に持つことだけを述べたが、このドット毎に、Ｒ
（赤），Ｇ（緑），Ｂ（青）の３色の階調情報を持て
ば、カラー画像の強調、濃淡値付与ができる。また、実
施例２ではドット単位の濃淡情報を持つ例を説明した
が、それだと例えば１０００×５００ドットの画面では
５０万画素系の記憶が必要である。これをパッチ単位で
代表して記憶する方式とすれば、パッチ内では同一濃度
だが、記憶容量が少なく、処理時間も短かくすることが
出来る。
【００２０】
【発明の効果】以上のようにこの発明によれば、構造デ
ータベースとモデル生成部と構造情報強調部と合成画像
生成処理部とを備えた画像合成装置としたので、母集団
を指定してそれと比較しての特徴を抽出できる。また差
分としての特徴を部分でも全体でも強調して表現でき
る。さらに濃淡値付与することで特徴をより強調して表
現できる等の効果がある。
ータベースとモデル生成部と構造情報強調部と合成画像
生成処理部とを備えた画像合成装置としたので、母集団
を指定してそれと比較しての特徴を抽出できる。また差
分としての特徴を部分でも全体でも強調して表現でき
る。さらに濃淡値付与することで特徴をより強調して表
現できる等の効果がある。
【図１】この発明の一実施例を示す画像合成装置のブロ
ック図である。
ック図である。
【図２】この発明における３次元構造モデルの例を示す
図である。
図である。
【図３】この発明における３次元構造モデルのデータフ
ォーマット形式の例を示す図である。
ォーマット形式の例を示す図である。
【図４】この発明における強調処理の概念図である。
【図５】この発明における濃淡値付与（テキスチャマッ
ピング処理）の、強調処理前後の対応を説明する図であ
る。
ピング処理）の、強調処理前後の対応を説明する図であ
る。
【図６】この発明における３次元構造モデルの顔の各部
分を構成するポリゴン群の図である。
分を構成するポリゴン群の図である。
【図７】従来の似顔絵システムの概念図である。
１ ３次元構造モデルデータベース ２ 平均３次元構造モデル生成部 ３ 構造情報強調処理部 ４ 合成画像生成処理部 ５ 入力Ａ ６ 入力Ｂ ７ 減算器 ８ 加算器 １０６ 入力Ａの３次元構造情報 １０８ 入力Ｂの３次元構造情報 １１１ 選択後の入力からの濃淡情報
Claims (2)
- 【請求項１】 画像情報を複数の多角形の連続体で表現
した構造情報を収容したデータベースと、上記データベ
ースの複数の対応する構造情報の頂点の座標の平均値を
計算するか、上記データベースに収容されている構造情
報の一つを選択する平均構造モデル生成部と、任意の入
力画像に対し上記平均構造モデル生成部出力の対応頂点
座標との差を求め、得られた差分出力を任意の倍率で乗
算して差を強調した座標点出力を得る構造情報強調処理
部と、上記構造情報強調処理部出力と任意の入力である
画像情報の対応頂点座標との和を求め、新しい構造情報
を出力する合成画像生成処理部とからなる画像合成装
置。 - 【請求項２】 上記合成画像生成処理部に対し各多角形
の濃淡情報を与え、出力の構造情報に濃淡値付与して合
成画像を生成する合成画像生成処理部を設けたことを特
徴とする請求項第１項記載の画像合成装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP14867591A JP2940226B2 (ja) | 1991-06-20 | 1991-06-20 | 画像合成装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP14867591A JP2940226B2 (ja) | 1991-06-20 | 1991-06-20 | 画像合成装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
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