JP6082642B2 - 画像処理プログラム、画像処理装置、画像処理システム、および、画像処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、ＣＧ画像を生成する画像処理プログラム、画像処理装置、画像処理システム、および、画像処理方法に関する。

従来、実カメラで撮像した実空間の画像と仮想カメラで仮想オブジェクトを撮像したＣＧ画像とを重ね合わせることにより、その仮想オブジェクトがあたかも実空間に存在するかのような画像を生成して表示装置に表示する技術が存在する（例えば、特許文献１）。

特開２０１１−７６５８９号公報

しかしながら、従来の技術では、実カメラで撮像した実画像はノイズ等によりクリアでない画像となる場合がある一方で、仮想カメラで仮想オブジェクトを撮像したＣＧ画像にはノイズが含まれずクリアな画像となる。このため、２つの画像を重ね合わせた場合に、不自然な画像となるという問題があった。

それ故、本発明の目的の一つは、実画像にＣＧ画像を重ね合わせて表示する場合に、より自然な表示となる画像を生成する画像処理技術を提供することである。

本発明の一例では、上記の課題を解決するために、以下の構成を採用した。

本発明の一例では、画像処理装置のコンピュータにおいて実行される画像処理プログラムである。画像処理プログラムは、前記コンピュータを、実画像取得手段と、ＣＧ画像取得手段と、ノイズ処理手段と、合成手段として機能させる。実画像取得手段は、実カメラにより実空間を撮像した実画像を取得する。ＣＧ画像取得手段は、コンピュータグラフィクスからなるＣＧ画像を取得する。ノイズ処理手段は、前記ＣＧ画像に、実カメラにより生成される画像において発生し得るノイズを付加する。合成手段は、前記取得した実画像と前記ノイズ処理手段によりノイズが付加されたＣＧ画像とを合成する。

なお、実画像取得手段によって取得される上記実画像は、上記画像処理装置の内部において生成された画像であってもよいし、上記画像処理装置の外部で生成された画像であってもよい。同様に、ＣＧ画像取得手段によって取得される上記ＣＧ画像についても、内部において生成された画像であってもよいし、外部で生成された画像であってもよい。また、「実カメラにより生成される画像において発生し得るノイズ」とは、上記実カメラによって生成される実画像（実画像取得手段が取得した実画像）において発生し得るノイズ、および、上記実カメラとは異なる他の一般的な実カメラによって生成される画像（実画像取得手段が取得した実画像とは異なる他の画像）において発生し得るノイズの両方を含む。

上記によれば、ノイズが付加されたＣＧ画像を生成して、実画像と合成することができ、違和感のない自然な合成画像を生成することができる。

また、他の構成では、前記ノイズ処理手段は、前記ＣＧ画像における明るさの度合いに基づいて、ノイズを付加してもよい。

上記によれば、ＣＧ画像における明るさの度合いに基づいて、ノイズを付加することができる。ここで、明るさの度合いは、例えば明度であり、ＣＧ画像の一部分（所定の範囲や画素等）の明るさの度合いに基づいて、ノイズを付加してもよい。

また、他の構成では、前記ノイズ処理手段は、所定の分布に従って前記ＣＧ画像における明るさの度合いを変化させることにより、ノイズを付加してもよい。

上記によれば、所定の分布に従って明るさの度合いを変化させることでノイズを付加することができる。所定の分布は、例えばポアソン分布等の確率分布であってもよいし、予め定められたノイズを分散配置させた分布であってもよい。

また、他の構成では、前記ノイズ処理手段は、前記ＣＧ画像の所定の単位毎にノイズを付加してもよい。

上記によれば、所定の処理単位毎（例えば画素毎）にノイズを付加することができる。

また、他の構成では、前記ノイズ処理手段は、前記単位毎の明るさの度合いに基づいて、当該単位の明るさの度合いを変化させることにより、ノイズを付加してもよい。

上記によれば、上記単位毎の明るさの度合いに基づいてノイズを付加することができる。

また、他の構成では、前記ノイズ処理手段は、前記ＣＧ画像に対してランダムにノイズを付加してもよい。

上記によれば、ＣＧ画像の全体に対して一様にランダムにノイズを付加することができ、例えば現実のイメージセンサにおいて発生し得る熱ノイズをＣＧ画像において擬似的に再現することができる。

また、他の構成では、前記ノイズ処理手段は、前記ＣＧ画像の画素の色成分毎に明るさの度合いを変化させることにより、色成分毎にノイズを付加してもよい。

上記によれば、ＣＧ画像の各画素における色成分毎にノイズを付加することができる。

また、他の構成では、前記ノイズ処理手段は、前記色成分毎に所定の分布に従って明るさの度合いを変化させることにより、色成分毎にノイズを付加してもよい。

上記によれば、色成分毎に所定の分布に従ってノイズを付加することができる。

また、他の構成では、前記ノイズ処理手段は、ある色成分のノイズよりも別の色成分のノイズの方が重みが大きくなるようにして、各色成分にノイズを付加してもよい。

上記によれば、ある色成分よりも別の成分に対するノイズの方が重みが大きくなるようにノイズを付加することができる。これにより、偽色を擬似的に再現することができる。

また、他の構成では、前記ノイズ処理手段は、実カメラのイメージセンサのカラーフィルタにおける各色の比率に応じて、前記重みを設定してもよい。

上記によれば、例えば、緑成分よりも赤成分や青成分に対するノイズの方が重みが大きくなるようにノイズを付加することができる。これにより、ノイズを付加した場合に画素の色が青や赤、紫色になりやすくなり、現実のイメージセンサを用いて撮像した画像における青や赤、紫色の偽色を擬似的に再現することができる。

また、他の構成では、前記ＣＧ画像取得手段は、前記実画像よりも高い解像度の前記ＣＧ画像を取得してもよい。前記ノイズ処理手段は、前記ＣＧ画像取得手段によって取得されたＣＧ画像の各画素に対してノイズを付加して合成することにより、ノイズが付加されたＣＧ画像を生成してもよい。

上記によれば、例えば、縦横２倍の解像度のＣＧ画像を取得して、各画素に対してノイズを付加することができる。そして、各画素を合成して１つの画素を生成することで、ノイズを付加したＣＧ画像を生成することができる。

また、他の構成では、前記ノイズ処理手段は、前記ＣＧ画像の高輝度部分と低輝度部分との境界領域において所定の色成分の明るさの度合いを増加させてもよい。

上記によれば、高周波成分を有するＣＧ画像に対して電子溢れによるノイズを再現することができる。

また、他の構成では、前記ノイズ処理手段は、前記境界領域における画素の赤成分及び青成分の明るさの度合いを増加させてもよい。

上記によれば、ＣＧ画像においてパープルフリンジを擬似的に再現することができる。

また、他の構成では、前記ノイズ処理手段は、前記ＣＧ画像における明るさの度合いが所定値以下の部分において、明るさの度合いが当該所定値よりも高い光点を発生させてもよい。

上記によれば、比較的明るさの度合いが低い部分において、光点を発生させることができ、ショットノイズによる光点を再現することができる。

また、他の構成では、前記ノイズ処理手段は、前記ＣＧ画像において偽色を発生させてもよい。

上記によれば、ＣＧ画像において偽色を再現することができる。

また、他の構成では、前記実画像に基づいて、当該実画像の色及び／又は明るさに関する実画像情報を取得する実画像情報取得手段として、前記コンピュータをさらに機能させてもよい。前記ＣＧ画像取得手段は、前記実画像情報に応じたＣＧ画像を取得する。前記ノイズ処理手段は、前記実画像情報に応じたＣＧ画像にノイズを加える。

上記によれば、取得した実画像に応じたＣＧ画像を取得することができる。例えば、実画像が全体的に暗い場合は、それに応じた暗さのＣＧ画像を取得することができ、２つの画像を合成した場合により自然な画像とすることができる。

また、他の形態では、上記各手段を備える画像処理装置であってもよい。また、他の形態では、上記各手段を備える、１又は複数の装置（要素）によって構成される画像処理システムであってもよい。当該画像処理システムは、複数の装置がネットワークで接続されて実現されてもよい。

本発明の一例によれば、ＣＧ画像を実画像に重ね合わせて表示した場合に、自然な表示にすることができる。

本実施形態の画像処理装置１の機能構成を示すブロック図 画像処理装置１において行われる処理の概要を示す図 ショットノイズを擬似的に再現したショットノイズ処理の概要を示す図 光子数のポアソン分布の一例を示す図 一般的なイメージセンサ（単板方式）におけるカラーフィルタの配列を示す図 第１の方法に基づく偽色再現処理の概要を示す図 第２の方法に基づく偽色再現処理の概要を示す図 第２の方法における偽色再現処理に用いられる分布を示す図 熱ノイズを擬似的に再現する熱ノイズ処理の概要を示す図 パープルフリンジを発生させるコントラスト比の高い画素を示す図 本実施形態に係る画像処理の詳細を示すメインフローチャート 図１１のステップＳ１０５のノイズ処理の詳細を示すフローチャート 他の実施形態における画像処理の一例を示す図 他の実施形態における画像処理の流れを示すフローチャート

（画像処理装置の構成）
以下、本発明の一実施形態に係る画像処理装置について説明する。図１は、本実施形態の画像処理装置１の機能構成を示すブロック図である。

図１に示すように、画像処理装置１は、制御部１０と、ＣＧ画像取得部１１と、ノイズ処理部１２と、実画像取得部１３と、画像合成部１４と、表示制御部１５とを備える。画像処理装置１は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ハードディスクや不揮発性メモリ等の記憶装置、ＶＤＰ等のハードウェアを備える。図１に示す画像処理装置１の各部は、画像処理装置１のＣＰＵが画像処理プログラムを実行することによって実現される。また、画像処理装置１には、実カメラ１６と表示装置１７とが接続される。なお、各部と実カメラ１６及び／又は表示装置１７とが一体となって画像処理装置が構成されてもよい。また、画像処理装置は、姿勢を検出するセンサ（角速度センサや加速度センサ、磁気センサ等）を含んでもよい。

制御部１０は、仮想空間（仮想世界）を構築して当該仮想空間に仮想オブジェクトと仮想カメラとを配置する。また、制御部１０は、仮想空間に仮想光源を配置する。制御部１０は、各種情報に基づいて仮想光源を設定して、仮想カメラで仮想オブジェクトを撮像することにより、ＣＧ（コンピュータ・グラフィクス）画像を生成してＲＡＭに記憶する。

ＣＧ画像取得部１１は、制御部１０が生成したＣＧ画像を取得する。ＣＧ画像は、コンピュータを用いて作成される画像であり、制御部１０が生成した画像に限らず、例えば、画像作成ソフトを用いてユーザが作成した画像であってもよい。また、実画像取得部１３は、実カメラ１６によって撮像された実画像を取得する。

ノイズ処理部１２は、取得されたＣＧ画像に対してノイズを加えるノイズ処理を行う。例えば、ノイズ処理部１２は、ＣＧ画像に対して、実カメラ（実カメラ１６であってもよいし、他の一般の実カメラであってもよい）において発生し得るノイズを付加する。例えば、ノイズ処理部１２は、現実のイメージセンサにおいて発生するショットノイズや熱ノイズ等を擬似的に再現するノイズ処理を行う。ノイズ処理の詳細については、後述する。

画像合成部１４は、ノイズ処理部１２によってノイズが加えられたＣＧ画像と、実画像取得部１３によって取得された実画像とを重ね合わせることにより、合成画像を生成する。

表示制御部１５は、画像合成部１４によって生成された合成画像を表示装置１７に表示させる。実カメラ１６は、レンズとイメージセンサとを含み、実空間を撮像して実画像を生成する。

なお、実カメラ１６は、１つのイメージセンサを含むカメラによって構成されてもよいし、２つのイメージセンサを含む所定の間隔で配置されたステレオカメラによって構成されてもよい。実カメラ１６がステレオカメラとして構成される場合には、制御部１０は、仮想空間に仮想ステレオカメラを配置して、人間の左右の目にそれぞれ視認される左目用ＣＧ画像と右目用ＣＧ画像とを生成する。画像合成部１４は、実カメラ１６の左目用の撮像部によって撮像された左目用実画像と、ノイズが加えられた左目用ＣＧ画像とを重ね合わせて左目用合成画像を生成するとともに、実カメラ１６の右目用の撮像部によって撮像された右目用実画像と、ノイズが加えられた右目用ＣＧ画像とを重ね合わせて右目用合成画像を生成する。そして、人間の左目に左目用合成画像が視認され、右目に右目用合成画像が視認されるように、これらの合成画像が表示装置１７において表示される。これにより、合成画像が立体視画像として表示される。

（画像処理の概要）
図２は、画像処理装置１において行われる処理の概要を示す図である。図２に示すように、仮想カメラで仮想オブジェクトを撮像すると、ノイズの無いＣＧ画像が生成される。このＣＧ画像にノイズ処理が行われることによってノイズが付加されてノイズ有りのＣＧ画像が生成される。一方、実カメラ１６によって撮像された実画像にはノイズが含まれている。ノイズ有りのＣＧ画像と実画像とを重ね合わせて合成画像が生成される。このようにして生成された合成画像は、実空間には存在しない仮想オブジェクトがあたかも存在するかのような自然な画像となる。

すなわち、ノイズ処理が行われないＣＧ画像を実画像に重ね合わせると、ＣＧ画像は全くノイズが無い画像であるのに対して、実画像には本来的にノイズが含まれる。このため、合成画像は仮想オブジェクトのみが不自然に綺麗な画像となってしまう。しかしながら、本実施形態では、ＣＧ画像にノイズが付加されるため、実画像と重ね合わされた場合に自然な画像となる。

現実のイメージセンサでは、様々な原因でノイズが発生する。例えば、イメージセンサに起因するノイズとしては、ショットノイズ、熱ノイズ、高周波成分を有する画像において高輝度部分（明るい部分）と隣り合う低輝度部分（暗い部分）への電子溢れによるノイズ等があり、これらが組み合わさることにより偽色やパープルフリンジ等の現象が現れることがある。本実施形態では、ノイズ処理部１２がこれらのノイズを擬似的に再現してＣＧ画像にノイズを付加することで、合成画像をより自然な画像にする。

（ショットノイズ処理）
以下、ノイズ処理部１２によって行われるノイズ処理について説明する。図３は、ショットノイズを擬似的に再現したショットノイズ処理の概要を示す図である。

現実のイメージセンサでは、実際に検出される光子数（光量）の統計的変動によってショットノイズが発生する。ショットノイズは、明るさの度合い（明度等）が比較的低い（光子数（光量）が少ない）部分に発生し易い。

イメージセンサの素子において実際に検出される光子数は、ある時間内に検出される光子数の平均値からずれることがあり、そのずれはポアソン分布に従う。このため、イメージセンサのある素子では、ポアソン分布に従った確率で平均値よりも多い光子数を検出することがある。従って、イメージセンサで画像を撮像すると、光量の少ない部分（すなわち、黒に近い部分）においては、比較的明るい点がショットノイズとして現れることがある。

本実施形態では、このようなショットノイズを擬似的に再現するショットノイズ処理が行われる。例えば、図３に示すように、ＣＧ画像のうちの各画素にはＲＧＢ値が設定されている。ＣＧ画像は、仮想カメラで仮想オブジェクトを撮像することによって得られる。具体的には、仮想オブジェクトの色、仮想オブジェクトと仮想カメラの位置、仮想カメラの撮像方向、仮想光源の位置や光の強さが設定され、これらの設定に応じたＣＧ画像が生成される。

このようなＣＧ画像のある画素Ｐ１について、その画素のＲＧＢ値からＨＳＶモデル（Ｈｕｅ（色相），Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ（彩度）、Ｖａｌｕｅ（明度を示す値；以下、「Ｖ値」という））への変換が行われる。ＲＧＢ値からＨＳＶモデルへの変換が行われることによって、ある画素において、例えばＲ成分のみが大きな値であって他の成分が小さな値であっても、その画素のＶ値は、値の大きな成分（Ｒ成分）に応じた値となる。

このＨＳＶモデルでのＶ値から平均光子数が推測される。ここで、平均光子数は、その画素Ｐ１からの単位時間当たりの光子数であり、Ｖ値から求めることができる。Ｖ値が大きければ平均光子数は多くなり、Ｖ値が小さければ平均光子数は少なくなる。

推測された平均光子数に基づいて、ポアソン分布に従ってその画素Ｐ１の光子数を算出することができ、画素Ｐ１の光子数の平均光子数からのずれを算出することができる。画素Ｐ１のノイズは、この「光子数のずれ」に基づくものとなる。画素Ｐ１の光子数のずれが「０」の場合はノイズは無い。

図４は、光子数のポアソン分布の一例を示す図である。ある画素の単位時間当たりの光子数の平均値が与えられた場合、その平均値からのずれは図４に示すポアソン分布に従う。例えば、平均値νの場合、ν＋２個の光子が検出される確率はｐ１である。後述のとおり、画像処理装置１は、ポアソン分布に基づく特定の範囲において乱数を用いた抽選を行うことにより、ある画素におけるノイズ（平均値からのずれ）を決定することができる。

このようにして、ＣＧ画像の各画素に対して、ポアソン分布に従ってノイズが付加され、ノイズが加えられたＣＧ画像が生成される。

（ショットノイズによる偽色再現処理）
次に、現実のイメージセンサで発生するショットノイズに基づく偽色をＣＧ画像において擬似的に再現する方法について説明する。

図５は、一般的なイメージセンサ（単板方式）におけるカラーフィルタの配列を示す図である。図５に示すように、イメージセンサでは、４つの素子が縦横に並べられ、各素子に赤（Ｒ）、青（Ｂ）、緑（Ｇ１及びＧ２）のカラーフィルタが対応づけられる。各色のカラーフィルタを通過した光がこれら４つの素子によって受光される。これら４つの素子の出力を用いて演算を行うことにより、１つの画素のＲＧＢ値が求められる。ここで、赤（Ｒ）及び青（Ｂ）が１つであるのに対して、緑（Ｇ）は２つある。このため、色バランスを取るため、赤及び青に対応する素子からの出力を２倍にして（あるいは、緑の成分のみ２つの画素の平均をとって）、１つの画素のＲＧＢ値が求められる。

ここで、上述したショットノイズ等の影響（後述する熱ノイズ等の影響もある）によって、実際には存在しない光が各素子で検出される場合がある。例えば、特定の色成分に対応する素子にのみノイズが発生した場合は、実際の色とは異なる偽色が現れることがある。特に、赤や青に対応する素子からの出力は２倍にされるため、このようなノイズの影響は緑よりも大きくなる。

本実施形態では、ノイズ処理においてノイズを付加することによって、ＣＧ画像において偽色を擬似的に再現させる。本実施形態では、第１の方法に基づくノイズ処理、又は、第２の方法に基づくノイズ処理を用いて、偽色の擬似的再現を行う。

図６は、第１の方法に基づく偽色再現処理の概要を示す図である。第１の方法では、まず、仮想カメラを用いて、縦横に関して通常の解像度（実カメラ１６の解像度）の２倍の解像度で仮想オブジェクトを撮像することにより、ＣＧ画像を生成する。

図６に示すように、通常の解像度で撮像した場合は１つの画素が生成されるところ、縦横に関して２倍の解像度で撮像すると、縦横に２つ並んだ４つの画素が生成される。これら４つの画素にはそれぞれ明るさの度合いを示す値（以下では「光量値」という）が設定されている。これら縦横に並んだ４つの画素を実カメラのイメージセンサのカラーフィルタに見立てて、実カメラのカラーフィルタの配列に従って、４つの画素をそれぞれＲ、Ｇ１、Ｇ２、Ｂとして割り当てる。そして、割り当てた各色に対して、上述のようにポアソン分布に従うノイズを付加する。

例えば、Ｒに対応する画素に対して、光量値ａに基づくポアソン分布に従った確率でノイズを付加して光量値ａ’を算出する。また、Ｇ１に対応する画素、Ｇ２に対応する画素、Ｂに対応する画素についても、光量値ｂ、光量値ｃ、光量値ｄに基づくポアソン分布に従った確率で同様の処理を行うことにより、光量値ｂ’、光量値ｃ’、光量値ｄ’をそれぞれ算出する。このような処理が行われた後の各画素について、異なる重みで合成することにより、４つの画素から１つの画素を生成する。

具体的には、画像処理装置１は、以下の式に基づいて、１つの画素を生成する。
（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（ａ’，（ｂ’＋ｃ’）／２，ｄ’） （１）

４つの画素に対するこのような処理を、縦横の解像度が２倍のＣＧ画像の全体に対して行うことにより、ノイズが加えられたＣＧ画像（通常の解像度）が生成される。生成されたＣＧ画像には色毎にノイズが加えられており、赤（Ｒ）又は青（Ｂ）にノイズが付加された場合は、その影響が緑（Ｇ１又はＧ２）よりも大きくなる。すなわち、赤や青成分については、緑成分よりも大きな重みが付加されて合成される。このようにして、偽色を擬似的に再現することができる。

図７は、第２の方法に基づく偽色再現処理の概要を示す図である。第２の方法では、画像処理装置１は、まず、仮想カメラを用いて、通常の解像度（実カメラ１６の解像度）でＣＧ画像を生成する。

図７に示すように、仮想カメラによって仮想オブジェクトを撮像したＣＧ画像の１つの画素にはＲ、Ｇ、Ｂ成分の光量値（ＲＧＢ値）が設定されている。この画素のＲ成分、Ｂ成分、Ｇ成分に対してそれぞれノイズを付加する。

ここで、ポアソン分布では、ある程度平均から離れた値の出現確率は、無視しても良いほど小さい。例えば、ポアソン分布では、平均で１０回起こる事象が、３回から１７回起こる確率は、９８％を超える。このため、第２の方法では、平均を含む特定の範囲について一定の確率でノイズを付加する。

具体的には、ノイズ処理部１２は、以下の式に基づいて、ノイズ処理後の画素のＲＧＢ値を算出する。
（Ｒ’，Ｇ’，Ｂ’）＝（ｒ０，（ｒ１＋ｒ２）／２，ｒ３）＋（Ｒ，Ｇ，Ｂ） （２）

ここで、Ｒ，Ｇ，Ｂは、ノイズ処理前のＣＧ画像の画素のＲＧＢ値である。ｒ０，ｒ１，ｒ２、ｒ３は、特定の光量値を中心とする特定の範囲においてランダムに抽選を行った結果に基づく値である。すなわち、ｒ０，ｒ１，ｒ２、ｒ３は、ノイズ処理前のＲＧＢ値からＨＳＶ変換により求めた光量値に基づいて設定される特定の範囲においてランダムに決定された値から当該特定の光量値までの距離である。

図８は、第２の方法における偽色再現処理に用いられる分布を示す図である。図８に示すように、第２の方法では、特定の光量値を中心としてポアソン分布を参考にした特定の範囲が設定され、当該特定の範囲では一様な分布（一定の確率ｐ０）でノイズを発生させる。例えば、上記式（２）のｒ０の値は、当該特定の範囲においてランダムな抽選によって決定された光量値と平均光量との差である。

すなわち、第２の方法では、ＣＧ画像の画素の各色成分の光量値に基づいて、ＨＳＶ変換を行うことにより求めた光量値（Ｖ値）を設定し、この光量値（Ｖ値）を中心としてポアソン分布を参考にした特定の範囲を設定する。そして、特定の範囲においてランダムな抽選を行い、抽選結果に基づいて、上記式（２）におけるｒ０、ｒ１、ｒ２、ｒ３を算出する。ここで算出されるｒ０，ｒ１，ｒ２、ｒ３は、上記光量値（Ｖ値）から特定の範囲においてランダムに定められる値までの距離であり、正負両方の値を取り得る。このようにして生成される画素は、各色成分に対して簡易的な処理でノイズが付加された画素となる。

なお、式（２）に示すように、各色成分について求められたノイズは色成分毎に重みが異なる。すなわち、ノイズが付加された場合、赤成分や青成分に対するノイズの方が緑成分よりも重みが大きく、赤成分や青成分においてノイズが発生した場合は、緑成分にノイズが発生した場合よりも、見た目上のノイズの影響が大きくなる。式（２）を用いて各画素にノイズが加えられると、結果として赤や青、ひいては紫色の偽色が発生し易くなる。なお、結果として赤成分及び青成分に対するノイズの方が緑成分に対するものよりも重みが大きくなるようなノイズ付加方法であれば、前述の偽色再現処理方法に限らず、ＣＧ画像に対して紫色の偽色の擬似的再現を行うことはできる。例えば、ＣＧ画像の各画素の赤（Ｒ）成分及び青（Ｂ）成分のみに対してランダムで一定の光量値を付加するような偽色再現処理方法であってもよい。

（熱ノイズ処理）
次に、ノイズ処理部１２において行われる、熱ノイズを擬似的に再現する熱ノイズ処理について説明する。図９は、熱ノイズを擬似的に再現する熱ノイズ処理の概要を示す図である。

図９に示すように、仮想カメラにより生成されたＣＧ画像の全画素に対して一定の確率で熱ノイズが付加される。現実のイメージセンサで発生する熱ノイズは、イメージセンサ自体の温度に応じて、各画素においてランダムに発生する。このため、ノイズ処理部１２は、ＣＧ画像の全画素に対して、乱数を用いてノイズを付加する。

具体的には、ノイズ処理部１２は、以下の式を用いて熱ノイズ処理後の各画素のＲＧＢ値を算出する。
（Ｒ’，Ｇ’，Ｂ’）＝ｋ（ｓ０，ｓ１，ｓ２）＋（Ｒ，Ｇ，Ｂ） （３）
ここで、ｋは定数であり、ｓ０，ｓ１，ｓ２は、乱数を用いた抽選により決定された値（０〜１までの値）である。

なお、熱ノイズ処理においてもイメージセンサのカラーフィルタの配列に従って色成分毎にノイズを付加してもよい。すなわち、熱ノイズはイメージセンサの各撮像素子において同じ確率で発生するため、図５に示すような配列のカラーフィルタを用いたイメージセンサでは、緑成分に対する熱ノイズの発生頻度は赤成分及び青成分の２倍になる。このため、熱ノイズを再現する処理において、例えば、図６を用いて説明した方法と同様に、縦横２倍の解像度のＣＧ画像を用いて、Ｒ、Ｇ１、Ｇ２、Ｂ成分に対して乱数を用いて抽選を行った後に、各成分を合成してもよい。また、例えば、図７を用いて説明した方法と同様に、Ｒ成分及びＢ成分に対して乱数を用いた抽選を１回だけ行い、Ｇ成分に対して乱数を用いた抽選を２回行ってもよい。そして、式（２）と同様に、ノイズが付加された後の画素のＲＧＢ値が求められてもよい。すなわち、Ｒ成分及びＢ成分については１回の抽選結果に応じてノイズを算出し、Ｇ成分については２回の抽選結果を平均してノイズを算出し、算出結果を元の画素のＲＧＢ値に加算する。このようにして、カラーフィルタの配列に従って色成分毎にノイズを付加してもよい。

（パープルフリンジ再現処理）
実際のイメージセンサにおいて発生するノイズによる現象としてパープルフリンジがある。以下では、このパープルフリンジを擬似的に再現する方法について説明する。

パープルフリンジは、高輝度部分と低輝度部分との境界領域に紫色のフリンジが発生する現象である。パープルフリンジが発生する主要な原因は、イメージセンサの撮像素子に大量の光子が入ることによって近傍の素子に電子が溢れ出ることによる。上述のように実際のイメージセンサでは、色バランスを取るために赤及び青に対応する素子からの出力は２倍にされる。この色バランスを取るための処理は、電子溢れが発生した素子に対しても行われるため、電子溢れが発生し易い高輝度部分と低輝度部分との境界領域では、赤又は青の偽色（結果として紫色の偽色）が連続的に発生し易くなり、これによりパープルフリンジが発生する。

そこで、本実施形態では、ＣＧ画像における高輝度部分と低輝度部分との境界領域のコントラスト比の高い画素に対して、赤成分及び青成分の値を増加させる処理を行う。

図１０は、パープルフリンジを発生させるコントラスト比の高い画素を示す図である。図１０に示すように、ＣＧ画像には高輝度部分と低輝度部分とがあり、高輝度部分と低輝度部分との境界の画素に対して、赤成分及び青成分の値を増加させる処理が行われる。すなわち、ノイズ処理部１２は、仮想カメラからのＣＧ画像に対してコントラスト比の高い画素を探索して、当該コントラスト比の高い画素のＲ成分及びＢ成分の値を増加させる。

例えば、コントラスト比の高い画素（高輝度部分と低輝度部分との境界における低輝度部分側の画素）の赤成分及び青成分を所定の割合だけ増加させたり、所定の確率分布に従った計算により増加させたりしてもよい。また、コントラスト比の高い画素からの距離に応じた量で、各画素のＲ成分及びＢ成分の値を増加させてもよい。例えば、図１０の破線で囲まれた画素のＲ成分及びＢ成分の値の増加量を最大にして、その右隣の画素のＲ成分及びＢ成分の値の増加量を最大値よりも小さくしてもよい。

本実施形態では、高輝度部分と低輝度部分との境界領域に対してのみ、上述したパープルフリンジ処理が行われる。これにより、処理負荷を軽減しつつ、パープルフリンジを擬似的に再現することができる。

以上のようにして、画像処理装置１は、仮想カメラによって撮像されたＣＧ画像に対してノイズを付加するノイズ処理を行う。これにより仮想空間のオブジェクトを実カメラで撮像した実画像に重ね合わせた場合でも、違和感の無い自然な画像とすることができる。

（処理の詳細）
次に、図１１及び図１２を参照して、本実施形態に係る画像処理の詳細について説明する。図１１は、本実施形態に係る画像処理の詳細を示すメインフローチャートである。図１１に示す処理は、画像処理装置１のＣＰＵが所定の画像処理プログラムを実行することによって行われる。

まず、画像処理装置１（のＣＰＵ）は、仮想オブジェクト等を仮想空間に配置する（ステップＳ１０１）。具体的には、画像処理装置１は、仮想空間に仮想オブジェクトおよび仮想カメラを配置する。次に、画像処理装置１は、実カメラ１６から実画像を取得しＲＡＭに記憶する（ステップＳ１０２）。

続いて、画像処理装置１は、仮想空間に仮想光源を設定する（ステップＳ１０３）。例えば、画像処理装置１は、仮想光源の位置や種類、光源の色や光の強さ等（仮想光源に関する情報）を予め定められた値に設定する。あるいは、画像処理装置１は、他の情報（例えば、実空間の光量を計測するセンサ等からの出力情報等）に基づいて仮想光源に関する情報を設定する。

次に、画像処理装置１は、仮想カメラで仮想オブジェクトを撮像してＣＧ画像を生成する（ステップＳ１０４）。生成されたＣＧ画像は、ＲＡＭに一時的に記憶される。

次に、画像処理装置１は、ノイズ処理を行う（ステップＳ１０５）。以下、図１２を参照してノイズ処理の詳細について説明する。図１２は、図１１のステップＳ１０５のノイズ処理の詳細を示すフローチャートである。

ノイズ処理において、画像処理装置１は、ショットノイズ処理を行う（ステップＳ１１０）。ショットノイズ処理では、上述のように、ステップＳ１０４で生成したＣＧ画像の各画素について、ＲＧＢ値に基づいてショットノイズを付加する処理を行う。具体的には、画像処理装置１は、ある画素を取り出し、当該画素のＲＧＢ値から上記Ｖ値を求め、当該Ｖ値に基づいて、ポアソン分布に従ってノイズを算出する。そして、ノイズ処理後のＶ値を当該画素のＶ値として再定義し、ＲＡＭに記憶する。このような処理をＣＧ画像の各画素に対して行うことにより、ショットノイズ処理が行われた後のＣＧ画像がＲＡＭに記憶される。

なお、画像処理装置１は、画素のＶ値が所定の閾値以下の場合にのみ、ステップＳ１１０のショットノイズ処理を行う。すなわち、ステップＳ１０４で生成したＣＧ画像のうち、光量の少ない画素に対してのみショットノイズ処理が行われる。

ステップＳ１１０に続いて、画像処理装置１は、熱ノイズ処理を行う（ステップＳ１１１）。具体的には、画像処理装置１は、ＲＡＭに記憶したＣＧ画像（ステップＳ１１０の処理の後の画像、又は、ステップＳ１０４で生成した画像）の各画素に対して、上述のような熱ノイズ処理を行う。すなわち、画像処理装置１は、各画素に対して一定の確率でＲＧＢ値を変更する処理を行うことにより、擬似的な熱ノイズを付加したＣＧ画像を生成してＲＡＭに記憶する。

次に、画像処理装置１は、ショットノイズによる偽色再現処理を行う（ステップＳ１１２）。ここでは、上述のような第１の方法又は第２の方法等を用いたショットノイズによる偽色再現処理が行われる。

具体的には、画像処理装置１は、第１の方法を用いた偽色再現処理を行う場合には、上記ステップＳ１０４において、縦横の解像度が通常の解像度（実カメラ１６の解像度）の２倍のＣＧ画像を生成する。画像処理装置１は、ＲＡＭに保存したＣＧ画像（ステップＳ１１１の処理の後の画像、又は、ステップＳ１０４で生成した画像）に対して、色成分毎にポアソン分布に従う処理が行われる。すなわち、上述のように４つの画素に対してポアソン分布に従って光量値を算出し、上記式（１）に基づいて、１つの画素を生成する。そして、すべての画素について同様の処理を行うことにより、画像処理装置１は、偽色再現処理が行われた後のＣＧ画像を生成する。

また、画像処理装置１は、第２の方法を用いた偽色再現処理を行う場合には、上記ステップＳ１０４において、通常の解像度で（実カメラ１６の解像度と同じ解像度で）ＣＧ画像を生成する。画像処理装置１は、このＣＧ画像（ステップＳ１０４で生成した画像又はステップＳ１１１の処理の後の画像）の各画素に対して上述のような処理を行うことにより、偽色再現処理が行われた後のＣＧ画像を生成する。

ステップＳ１１２に続いて、画像処理装置１は、パープルフリンジ再現処理を行う（ステップＳ１１３）。例えば、画像処理装置１は、ＲＡＭに記憶されたＣＧ画像に対して、コントラスト比の高い画素を探索し、コントラスト比の高い画素のＲ成分及びＢ成分を所定の量だけ増加させる。これにより、パープルフリンジ再現処理を行った後のＣＧ画像が生成され、ＲＡＭに記憶される。

ステップＳ１１３の処理の後、画像処理装置１は、図１２に示す処理を終了する。

図１１に戻り、ステップＳ１０５の処理の後、画像処理装置１は、画像合成処理を行う（ステップＳ１０６）。具体的には、画像処理装置１は、ステップＳ１０２で取得した実画像とステップＳ１０５で生成したノイズ処理後のＣＧ画像とを重ね合わせる。これにより、合成画像が生成される。

次に、画像処理装置１は、合成画像を表示装置１７に表示させる表示処理を行う（ステップＳ１０７）。これにより、実カメラ１６で撮像された実画像と、仮想オブジェクトを撮像してノイズを付加したＣＧ画像とが重ね合わされた合成画像が、表示装置１７において表示される。以上で、画像処理装置１は、図１１に示す処理を終了する。

以上のように、本実施形態では、仮想カメラで仮想オブジェクトを撮像したＣＧ画像に対してノイズが付加され、実画像と合成される。これにより、本来的にノイズのある実画像とＣＧ画像とが重ね合わされても違和感の無い自然な画像となる。

なお、図１１及び図１２の処理は繰り返し行われてもよい。これにより、実カメラ１６によってリアルタイムに撮像された実画像に、ＣＧ画像が合成されてリアルタイムで表示される。

また、上記実施形態では、実カメラ１６によって撮像された実画像に所定のマーカが含まれる場合、当該マーカの位置及び姿勢に応じて、実画像のマーカ上（マーカと所定の位置関係にある位置）に仮想オブジェクトが存在するかのように表示装置１７において表示されてもよい。例えば、画像処理装置１がパターンマッチング等によりマーカを検出し、当該マーカの位置及び姿勢に基づいて、仮想空間の座標系が設定されるとともに、当該座標系における仮想カメラの位置及び姿勢が設定される。また、設定された座標系において所定の位置及び姿勢で仮想オブジェクトが配置される。そして、当該仮想オブジェクトを仮想カメラで撮像することにより、ＣＧ画像が生成される。

また、上記実施形態では、ノイズ処理においてステップＳ１１０〜ステップＳ１１３の処理が行われたが、他の実施形態では、これらの処理のうちの少なくとも何れか１つの処理が行われてもよい。例えば、ユーザによる設定に応じてこれら複数の処理から少なくとも何れか１つの処理が選択されてもよい。

また、上記実施形態では、仮想世界（２次元仮想世界であってもよいし、３次元仮想世界であってもよい）に配置された仮想オブジェクトを仮想カメラで撮像することによりＣＧ画像を生成したが、他の実施形態では、仮想カメラを用いて生成された画像に限らず、コンピュータにより生成されたＣＧ画像であれば、どのような画像であってもよい。

また、上記実施形態では、ショットノイズ処理等において、ポアソン分布に基づいてノイズが付加され、熱ノイズ処理において一様な分布に基づいてノイズが付加された。他の実施形態では、特定の分布に限らず、ポアソン分布や一様分布、予め付加するノイズを分散配置させた分布等を含む所定の分布に基づいて、ノイズを付加してもよい。

また、上記実施形態では、熱ノイズ処理において、予め定められた一定の確率でノイズを付加した。他の実施形態では、例えば、画像処理装置１が備える温度センサから温度に関する情報を取得して、当該取得した温度に関する情報に応じて、熱ノイズを付加してもよい。また、外部から温度に関する情報が取得されてもよい。

また、上記実施形態では、ＣＧ画像を生成し、当該ＣＧ画像の各画素の明るさの度合いに基づいて、ノイズを付加した。他の実施形態では、実カメラ１６から取得した実画像の情報を取得し、当該取得した情報に基づいて、ＣＧ画像の生成およびノイズ処理が行われてもよい。

例えば、実画像の明るさの度合いや実画像の色等に応じてＣＧ画像が変化するように、ＣＧ画像を生成してもよい。例えば、後述するように、実画像の明るさの度合いや実画像の色等に基づいて、仮想空間の光源を設定し、当該設定された光源を用いて仮想オブジェクトを照らし、仮想カメラで撮像してＣＧ画像を生成してもよい。そして、生成されたＣＧ画像に上述のようにノイズを付加する。

また、例えば、実画像に基づいて、実画像におけるノイズの状況を分析し、当該ノイズの状況に応じてＣＧ画像にノイズを付加してもよい。また、例えば、実カメラ１６を用いた実画像に特有の性質（レンズによる収差、上記偽色等のイメージセンサに基づくノイズ、画像処理過程（所定形式への変換のための処理や画像フィルタ処理）での画像の劣化等）に基づいて、ＣＧ画像にノイズを付加してもよい。

例えば、実カメラ１６の色収差やザイデル収差、球面収差等を考慮して、仮想カメラにおいて収差を再現してＣＧ画像を生成してもよい。また、実カメラのイメージセンサにおけるローパスフィルタによる影響を考慮して、ＣＧ画像における高周波成分をカットしてもよい。また、実カメラで撮像した実画像に対して輪郭強調処理等の画像処理を行う場合には、ＣＧ画像にも同様に輪郭強調処理等の画像処理を行ってもよい。

図１３は、他の実施形態における画像処理の一例を示す図である。図１３に示すように、他の実施形態では、画像処理装置は、実カメラ１６から取得した実画像に基づいて、色情報、及び／又は、光量情報を算出する。次に、画像処理装置は、当該色情報、及び／又は、光量情報に基づいて、仮想空間の環境を設定する。例えば、画像処理装置は、仮想空間における光源を設定する。

そして、画像処理装置は、当該設定された光源を用いて仮想オブジェクトを照らし、仮想カメラで撮像することによってＣＧ画像を生成する。次に、画像処理装置は、生成したＣＧ画像に対して上述のノイズ処理を行うことによってノイズを付加する。

なお、ノイズ処理において、上記算出した実画像の色情報、及び／又は、光量情報に基づいて、ノイズが付加されてもよい。そして、画像処理装置は、実画像とノイズを付加したＣＧ画像とを重ね合わせることにより、合成画像を生成する。

図１４は、他の実施形態における画像処理の流れを示すフローチャートである。図１４において、図１１と同様の処理については同じステップ番号を付して説明を省略する。

図１４に示すように、画像処理装置は、仮想オブジェクト等を配置して（ステップＳ１０１）、実画像を取得した後（ステップＳ１０２）、ステップＳ２０１の処理を実行する。

ステップＳ２０１において、画像処理装置は、取得した実画像において複数のサンプリングポイントを設定し、当該サンプリングポイントの画素情報を算出する。例えば、画像処理装置は、実画像において所定のマーカを検出し、当該マーカにおける複数の所定のサンプリングポイントの色情報、及び／又は、光量情報を算出する。具体的には、画像処理装置は、所定のマーカの白色部分における複数のサンプリングポイントを抽出し、これらサンプリングポイントの画素のＲＧＢ値に基づいて、色情報及び光量情報を算出してもよい。例えば、画像処理装置は、全サンプリングポイントの平均色（平均のＲＧＢ値）を算出してもよいし、平均の光量を算出してもよい。

なお、画像処理装置は、実画像において所定のマーカを検出せずに、実画像における複数の所定のサンプリングポイントに基づいて、色情報及び光量情報を算出してもよい。

ステップＳ２０１に続いて、画像処理装置は、算出結果に基づいて仮想光源を設定する（ステップＳ２０２）。具体的には、画像処理装置は、ステップＳ２０１の算出結果に基づいて、仮想空間の光源（点光源または平行光源）のパラメータを設定する。光源のパラメータは、光源の色やその明るさ等を示すパラメータであって、画面全体に均一な影響を与えるパラメータや仮想キャラクタのマテリアルと相互作用して表示に影響を与えるパラメータである。例えば、実画像（実空間）が全体的に赤みを帯びている場合には、仮想光源の色は赤みを帯びた色になる。また、例えば、実画像（実空間）が全体的に明るい場合には、仮想光源は明るくなる。

以上のようにしてステップＳ２０１及びステップＳ２０２が行われることによって、仮想光源のパラメータが設定されて、続くステップＳ１０４〜ステップＳ１０７の処理が行われる。これにより、実画像に応じたＣＧ画像（実画像（実空間）の明るさに応じた明るさのＣＧ画像、実画像（実空間）の色に応じた色のＣＧ画像）が生成されて、合成画像が表示される。

図１４の処理によって表示される合成画像は、より違和感の無い自然な画像となる。すなわち、実際に取得された実画像に基づいて、実画像の全体的な色や明るさ等を算出することができる。そして、実画像から算出された情報に基づいて、仮想空間の光源のパラメータが設定され、仮想オブジェクトが撮像される。これにより、実画像に応じたＣＧ画像が生成される。

例えば、実画像が全体的に明るい場合は、ＣＧ画像も全体的に明るくなる。また、実画像が全体的に所定の色を帯びている場合には、ＣＧ画像も全体的に当該所定の色を帯びるようになる。

実画像には本来的にノイズが含まれ、また、ＣＧ画像にもノイズ処理が行われることによってノイズが付加される。このように生成された２つの画像はより差異（全体的な色や明るさの差異、ノイズの程度の差異）が小さく、２つの画像を重ね合わせた場合により自然な画像となる。

なお、上記実施形態のフローチャートで示した処理は単なる一例であり、上記処理の一部が実行されなくてもよいし、上記処理の他の処理が付加されてもよい。また、処理の順番はどのようなものでもよい。

また、上記実施形態では単体の画像処理装置が上記処理を行うものとした。他の実施形態では、複数（又は単数）の装置によって構成されるシステムによって上記処理が行われてもよい。例えば、ネットワークに接続された複数の装置が処理を分担して実行することにより、上記処理が実行されてもよい。いわゆるクラウドコンピューティングのような分散型のネットワークシステムによって上記処理が行われてもよい。また、上記処理の一部又は全部が複数のプロセッサによって実行されてもよいし、上記処理の一部又は全部が専用回路によって行われてもよい。

また、上述した画像処理装置は、任意の情報処理装置（携帯端末、携帯電話、携帯型ゲーム装置、据置型ゲーム装置、カメラ、パーソナルコンピュータ、サーバ等）であってもよい。

１ 画像処理装置
１０ 制御部
１１ ＣＧ画像取得部
１２ ノイズ処理部
１３ 実画像取得部
１４ 画像合成部
１５ 表示制御部
１６ 実カメラ
１７ 表示装置

Claims (21)

1. 画像処理装置のコンピュータにおいて実行される画像処理プログラムであって、前記コンピュータを、
   実カメラにより実空間を撮像した実画像を取得する実画像取得手段と、
   コンピュータグラフィクスからなるＣＧ画像を取得するＣＧ画像取得手段と、
   前記ＣＧ画像に、実カメラにより生成される画像において発生し得るノイズを付加するノイズ処理手段と、
   前記取得した実画像と前記ノイズ処理手段によりノイズが付加されたＣＧ画像とを合成する合成手段として機能させ、
   前記ノイズ処理手段は、前記ＣＧ画像の画素の色成分毎にノイズの度合いを決定し、当該決定に基づいて各色成分の明るさの度合いを変化させることにより、色成分毎にノイズを付加する、画像処理プログラム。
2. 前記ノイズ処理手段は、前記ＣＧ画像における明るさの度合いに基づいて、ノイズを付加する、請求項１に記載の画像処理プログラム。
3. 前記ノイズ処理手段は、所定の分布に従って前記ＣＧ画像における明るさの度合いを変化させることにより、ノイズを付加する、請求項１又は２に記載の画像処理プログラム。
4. 前記ノイズ処理手段は、前記ＣＧ画像の所定の単位毎にノイズを付加する、請求項１から３の何れかに記載の画像処理プログラム。
5. 前記ノイズ処理手段は、前記単位毎の明るさの度合いに基づいて、当該単位の明るさの度合いを変化させることにより、ノイズを付加する、請求項４に記載の画像処理プログラム。
6. 前記ノイズ処理手段は、前記ＣＧ画像に対してランダムにノイズを付加する、請求項１から５の何れかに記載の画像処理プログラム。
7. 前記ノイズ処理手段は、前記色成分毎に所定の分布に従って明るさの度合いを変化させることにより、色成分毎にノイズを付加する、請求項１に記載の画像処理プログラム。
8. 前記ノイズ処理手段は、ある色成分のノイズよりも別の色成分のノイズの方が重みが大きくなるようにして、各色成分にノイズを付加する、請求項１から７の何れかに記載の画像処理プログラム。
9. 前記ノイズ処理手段は、実カメラのイメージセンサのカラーフィルタにおける各色の比率に応じて、前記重みを設定する、請求項８に記載の画像処理プログラム。
10. 前記ＣＧ画像取得手段は、前記実画像よりも高い解像度の前記ＣＧ画像を取得し、
    前記ノイズ処理手段は、前記ＣＧ画像取得手段によって取得されたＣＧ画像の各画素に対してノイズを付加して合成することにより、ノイズが付加されたＣＧ画像を生成する、請求項９に記載の画像処理プログラム。
11. 前記ノイズ処理手段は、前記ＣＧ画像における明るさの度合いが所定値以下の部分において、明るさの度合いが当該所定値よりも高い光点を発生させる、請求項１から１０の何れかに記載の画像処理プログラム。
12. 前記ノイズ処理手段は、前記ＣＧ画像において偽色を発生させる、請求項１から１１の何れかに記載の画像処理プログラム。
13. 前記実画像に基づいて、当該実画像の色及び／又は明るさに関する実画像情報を取得する実画像情報取得手段として、前記コンピュータをさらに機能させ、
    前記ＣＧ画像取得手段は、前記実画像情報に応じたＣＧ画像を取得し、
    前記ノイズ処理手段は、前記実画像情報に応じたＣＧ画像にノイズを加える、請求項１から１２の何れかに記載の画像処理プログラム。
14. 実カメラにより実空間を撮像した実画像を取得する実画像取得手段と、
    コンピュータグラフィクスからなるＣＧ画像を取得するＣＧ画像取得手段と、
    前記ＣＧ画像に、実カメラにより生成される画像において発生し得るノイズを付加するノイズ処理手段と、
    前記取得した実画像と前記ノイズ処理手段によりノイズが付加されたＣＧ画像とを合成する合成手段とを備え、
    前記ノイズ処理手段は、前記ＣＧ画像の画素の色成分毎にノイズの度合いを決定し、当該決定に基づいて各色成分の明るさの度合いを変化させることにより、色成分毎にノイズを付加する、画像処理装置。
15. 実カメラにより実空間を撮像した実画像を取得する実画像取得手段と、
    コンピュータグラフィクスからなるＣＧ画像を取得するＣＧ画像取得手段と、
    前記ＣＧ画像に、実カメラにより生成される画像において発生し得るノイズを付加するノイズ処理手段と、
    前記取得した実画像と前記ノイズ処理手段によりノイズが付加されたＣＧ画像とを合成する合成手段とを備え、
    前記ノイズ処理手段は、前記ＣＧ画像の画素の色成分毎にノイズの度合いを決定し、当該決定に基づいて各色成分の明るさの度合いを変化させることにより、色成分毎にノイズを付加する、画像処理システム。
16. 画像処理システムにおいて実行される画像処理方法であって、
    実カメラにより実空間を撮像した実画像を取得する実画像取得ステップと、
    コンピュータグラフィクスからなるＣＧ画像を取得するＣＧ画像取得ステップと、
    前記ＣＧ画像に、実カメラにより生成される画像において発生し得るノイズを付加するノイズ処理ステップと、
    前記取得した実画像と前記ノイズ処理手段によりノイズが付加されたＣＧ画像とを合成する合成ステップとを含み、
    前記ノイズ処理ステップでは、前記ＣＧ画像の画素の色成分毎にノイズの度合いを決定し、当該決定に基づいて各色成分の明るさの度合いを変化させることにより、色成分毎にノイズを付加する、画像処理方法。
17. 画像処理装置のコンピュータにおいて実行される画像処理プログラムであって、前記コンピュータを、
    実カメラにより実空間を撮像した実画像を取得する実画像取得手段と、
    コンピュータグラフィクスからなるＣＧ画像を取得するＣＧ画像取得手段と、
    前記ＣＧ画像に、実カメラにより生成される画像において発生し得るノイズを付加するノイズ処理手段と、
    前記取得した実画像と前記ノイズ処理手段によりノイズが付加されたＣＧ画像とを合成する合成手段として機能させ、
    前記ノイズ処理手段は、前記ＣＧ画像の高輝度部分と低輝度部分との境界領域において所定の色成分の明るさの度合いを増加させる、画像処理プログラム。
18. 前記ノイズ処理手段は、前記境界領域における画素の赤成分及び青成分の明るさの度合いを増加させる、請求項１７に記載の画像処理プログラム。
19. 実カメラにより実空間を撮像した実画像を取得する実画像取得手段と、
    コンピュータグラフィクスからなるＣＧ画像を取得するＣＧ画像取得手段と、
    前記ＣＧ画像に、実カメラにより生成される画像において発生し得るノイズを付加するノイズ処理手段と、
    前記取得した実画像と前記ノイズ処理手段によりノイズが付加されたＣＧ画像とを合成する合成手段とを備え、
    前記ノイズ処理手段は、前記ＣＧ画像の高輝度部分と低輝度部分との境界領域において所定の色成分の明るさの度合いを増加させる、画像処理装置。
20. 実カメラにより実空間を撮像した実画像を取得する実画像取得手段と、
    コンピュータグラフィクスからなるＣＧ画像を取得するＣＧ画像取得手段と、
    前記ＣＧ画像に、実カメラにより生成される画像において発生し得るノイズを付加するノイズ処理手段と、
    前記取得した実画像と前記ノイズ処理手段によりノイズが付加されたＣＧ画像とを合成する合成手段とを備え、
    前記ノイズ処理手段は、前記ＣＧ画像の高輝度部分と低輝度部分との境界領域において所定の色成分の明るさの度合いを増加させる、画像処理システム。
21. 画像処理システムにおいて実行される画像処理方法であって、
    実カメラにより実空間を撮像した実画像を取得する実画像取得ステップと、
    コンピュータグラフィクスからなるＣＧ画像を取得するＣＧ画像取得ステップと、
    前記ＣＧ画像に、実カメラにより生成される画像において発生し得るノイズを付加するノイズ処理ステップと、
    前記取得した実画像と前記ノイズ処理手段によりノイズが付加されたＣＧ画像とを合成する合成ステップとを含み、
    前記ノイズ処理ステップでは、前記ＣＧ画像の高輝度部分と低輝度部分との境界領域において所定の色成分の明るさの度合いを増加させる、画像処理方法。

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