KR100779634B1 - 가상시점 화상 생성방법 및 3차원 화상 표시방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

복수의 카메라로 촬영된 복수매의 피사체의 화상을 바탕으로, 가상시점으로부터 피사체를 보았을 때의 화상인 가상시점 화상을 생성하는 가상시점 화상 생성방법이 제공된다. 이 가상시점 화상 생성방법에 있어서, 다층구조를 갖는 투영면을 설정하고, 상기 투영면상의 각 투영점과 대응한다, 상기 각 피사체의 화상 상의 대응점을 구하고, 복수의 대응점의 색 정보에 기초하여 상기 투영점의 색 정보를 결정하고, 공간상의 어떤 기준시점으로부터 보아 겹치는 복수의 투영점에 대하여, 상기 각 투영점의 위치에 상당하는 거리에 상기 피사체가 존재할 가능성의 정도를, 상기 대응점의 상관의 정도에 기초하여 계산하고, 상기 가상시점으로부터 보아 겹치는 기준점의 색 정보에 대하여, 상기 피사체가 존재할 가능성의 정도에 따른 혼합처리를 하여, 상기 가상시점 화상에 있어서의 각 화소의 색 정보를 결정한다.

Description

가상시점 화상 생성방법 및 3차원 화상 표시방법 및 장치{VIRTUAL VISUAL POINT IMAGE GENERATING METHOD AND 3-D IMAGE DISPLAY METHOD AND DEVICE}

본 발명은 복수매의 화상으로부터 물체의 3차원 형상에 관한 정보를 추정하고, 그 정보를 사용하여 화상을 생성하는 기술에 관한 것이다. 본 발명의 기술은 예를 들면, 텔레비전 전화 등의 시각적인 커뮤니케이션을 지원하는 시스템에 적용할 수 있다.

종래부터, 컴퓨터 그래픽스(CG; Compture Graphics)나 버츄얼 리얼리티(VR; Virtual Realty)의 분야에서는, 카메라가 설치된 시점위치로부터 뿐만 아니라, 이용자가 바라는 시점위치로부터 본 피사체의 화상을 컴퓨터에 의해 생성하는 기술이 활발하게 연구되고 있다.

예를 들면, 다른 조건으로 피사체를 촬영한 복수매의 화상을 사용하여, 피사체의 3차원상을 표시하거나, 또는 피사체를 가상적인 시점으로부터 본 화상(이하, 가상시점 화상이라고 한다)을 생성하는 방법이 있다.

물체의 3차원상을 표시하는 방법에서는 예를 들면, DFD(Depth-Fused 3-D) 디스플레이와 같이, 복수매의 화상 표시면을 가지는 디스플레이를 사용하는 방법이 있다. 상기 DFD는 복수매의 화상 표시면을, 일정 간격으로 겹친 디스플레이이다( 예를 들면, 문헌 1: 특허 제3022558호를 참조). 또한, 상기 DFD에는 크게 나누어, 휘도 변조형과 투과형이 있다.

상기 DFD에 상기 물체의 화상을 표시할 때에는 예를 들면, 표시하는 물체의 2차원 화상을 각 화상 표시면에 표시한다. 이 때, 상기 DFD가 휘도 변조형이면, 상기 각 표시면상의, 미리 설정된 관찰자의 시점(기준시점)으로부터 보아 겹치는 화소의 휘도를, 상기 물체의 깊이 방향의 형상에 따른 비율로 설정하여 표시한다. 이렇게 하면, 상기 물체상의 어떤 점은, 관찰자로부터 보아 바로 앞에 있는 화상 표시면의 화소의 휘도가 커지고, 또한 다른 점은, 관찰자로부터 보아 안쪽의 표시면의 화소의 휘도가 커진다. 그 결과, 상기 DFD의 각 화상 표시면에 표시되는 화상을 관찰하는 관찰자는, 상기 물체의 입체적인 화상(3차원상)을 관찰할 수 있다.

또한, 상기 DFD가 투과형이면, 상기 각 화상 표시면상의, 미리 설정된 관찰자의 시점(기준시점)으로부터 보아 겹치는 화소의 투과도를, 상기 물체의 깊이 방향의 형상에 따른 비율로 설정하여 표시한다.

또한, 상기 물체의 3차원상을 표시하는 방법에서는 상기 DFD를 사용한 표시방법 외에, 예를 들면, 관찰자의 좌우 눈의 간격에 상당하는 시차를 갖는 2매의 화상을, 액정 디스플레이 등의 1매의 화면상에 표시하는 방법도 있다.

이러한, 물체의 3차원상을 표시하기 위한 화상이나 임의의 시점으로부터 본 상기 물체의 화상을 생성할 때에, 상기 물체의 3차원 형상이, 예를 들면, 컴퓨터·그래픽스 등으로 생성되어 있어 이미 알고 있는 경우는, 그 모델을 사용하여 상기 각 화상을 생성하면 좋다. 한편, 상기 물체의 3차원 형상이 이미 알고 있는 것이 아닌 경우는, 상기 각 화상을 생성하기 전에, 상기 물체의 3차원 형상, 즉, 기하학적인 모델을 취득하지 않으면 안 된다.

또한, 상기 복수매의 화상을 사용하여 상기 가상시점 화상을 생성할 때에도, 우선, 상기 복수매의 화상을 바탕으로 하여 상기 피사체의 기하학적인 모델을 얻을 필요가 있다. 이 때, 얻어진 상기 피사체의 기하학적인 모델은, 예를 들면, 다각형(polygon)이나 복셀(voxel)이라고 불리는 기본 도형의 집합으로서 표현된다.

상기 복수매의 화상을 바탕으로 하여 상기 피사체의 기하학적인 모델을 얻는 방법은 여러가지이며, 컴퓨터·비전의 분야에서, Shape from X로서 수많은 연구가 이루어져 있다. 상기 Shape from X에 있어서 대표적인 모델 취득 방법은, 스테레오법이다(예를 들면, 문헌 2:「Takeo Kanade et al.:"Virtualized Reality: Constructing Virtual Worlds from Real Scenes, "IEEE MultiMedia, Vol.4, No.1, pp.34-37, 1997」을 참조.).

상기 스테레오법에서는 다른 시점으로부터 피사체를 촬영한 복수매의 화상을 바탕으로 하여, 상기 피사체의 기하학적인 모델을 얻는다. 이 때, 모델을 취득하기 위한 기준시점으로부터 상기 피사체 상의 각 점까지의 거리는, 예를 들면, 대응점 매칭, 즉 각 화상 상의 점(화소)을 대응시키고, 삼각측량의 원리로 구한다. 단 이 때, 상기 스테레오법으로 즉석에서 상기 피사체의 기하학적인 모델이 얻어지는 것은 아니고, 얻어지는 것은 피사체 표면의 점군이다. 그 때문에, 상기 피사체의 기하학적인 모델을 얻기 위해서는, 상기 점군에 포함되는 각 점끼리가 어떻게 연결되고, 어떠한 면을 구성하는가라는 구조 정보를 결정할 필요가 있다(예를 들면, 문 헌 3: 「이케우치 카츠시: "화상에 의한 실물체의 모델 작성", 일본로봇 학회지, Vol.16, No.6, pp.763-766, 1998」을 참조).

즉, 상기 스테레오법을 사용하여 상기 피사체의 기하학적인 모델을 얻는 방법에서는, 화상을 생성하는 장치(계산기)에서, 상기 피사체의 형상의 적용이나 통계처리 등의 복잡한 처리를 하지 않으면 안 된다. 그 때문에, 높은 계산기 파워가 필요하게 된다.

또한, 복수매의 화상을 바탕으로 하여 상기 피사체의 기하학적인 모델을 얻는 방법으로는, 상기 스테레오법과 아울러 대표적인 모델 취득방법으로서, 복수의 시점에서 촬영한 각 화상의 피사체의 윤곽을 바탕으로 하여, 공간속에서 상기 피사체가 차지하는 영역을 정하는 Shape from Silhouette법이라고 불리는 방법(이하, Shape from Silhouette법이라고 한다)이 있다.(예를 들면, 문헌 4:「Potmesil, M: "Generating Octree Models of 3D Objects from their Silhouettes in a Sequence of Images, "CVGIP 40, pp.1-29,1987」을 참조. ).

상기 Shape from Silhouette법으로 얻어지는 상기 피사체의 기하학적인 모델은 복셀이라고 불리는 미소한 입방체의 집합으로서 표현되는 것이 많다. 그렇지만, 상기 피사체의 기하학적인 모델을 상기 복셀로 표현하는 경우, 상기 피사체의 3차원 형상을 표현하기 위해서 필요한 데이터량이 방대한 양으로 된다. 그 때문에, 상기 Shape from Silhouette법을 사용하여 상기 피사체의 기하학적인 모델을 얻기 위해서는, 높은 계산기 파워가 요구된다.

그래서 최근, 상기 스테레오법이나 상기 Shape from Silhouette법과 같이 상 기 피사체의 기하학적인 모델을 폴리곤이나 복셀 등으로 표현하는 대신에, 예를 들면, 상기 피사체의 부분적인 화상을 다층구조의 투영면에 텍스처 맵핑하고, 상기 피사체의 3차원적인 형상을 다층평면으로 표현하는 방법이 제안되어 있다(예를 들면, 문헌 5「Jonathan Shade et al.:" Layered Depth Images, " SIGGRAPH98 Conference Proceedings, pp.231-242,1998」, 문헌 6「타코, 신다, 나에무라, 하라시마: "동적 레이어 표현을 사용한 Video-Based Rendering", 3차원 화상 컨퍼런스 2001, pp.33-36,2001」을 참조.).

상기 텍스처 맵핑은 다층구조의 투영면을 설정하고, 상기 촬영한 화상으로부터 잘라낸 부분적인 화상(텍스처 화상)을, 그 텍스처 화상에 찍히고 있는 물체의 거리에 대응하는 투영면에 접합하여, 입체적인 시각 효과를 얻는 방법이다. 그 때문에, 일반적으로 보급되어 있는 퍼스널·컴퓨터에 탑재되어 있는 그래픽스·하드웨어라도, 충분하게 고속 처리를 할 수 있는 동시에, 데이터의 취급이 용이한 이점이 있다.

그러나 그 한편, 상기 텍스처 맵핑에 의한 다층평면에서 상기 피사체의 기하학적인 모델을 표현하는 경우, 상기 투영면의 설정 간격이 지나치게 넓으면, 상기 피사체의 상세한 형상을 표현할 수 없다. 그 때문에, 대략적인 형상은 투영면(평면)으로 표현하고, 미세한 형상에 대해서는 상기 텍스처 화상의 화소마다, 예를 들면, R(빨강), G(초록), B(파랑)의 색 정보에 더하여, 다른 1개의 값(깊이값)을 갖게 하는 연구가 이루어지고 있다. 상기 문헌 5에서는, 각 텍스처 화상의 화소의 위치를 상기 깊이값에 따라서 변화시키고, 상기 다층평면만으로서는 표현할 수 없 는 미세한 깊이를 표현하는 방법이 제안되어 있다. 또한, 상기 문헌 6에서는, 상기 깊이값에 따라서, 각 화소의 투명도를 설정하고, 상기 다층평면만으로서는 표현할 수 없는 미세한 깊이를 표현하는 방법이 제안되어 있다.

발명의 개시

발명이 해결하고자 하는 과제

그러나, 피사체의 기하학적인 모델을 얻는 방법 중, 상기 스테레오법을 사용하여 상기 피사체의 기하학적인 모델을 얻는 방법에서는, 상기 피사체의 형상이나 표면의 모양(텍스처), 상기 피사체 주변의 환경의 영향을 받기 쉽고, 어떠한 형상의 피사체라도, 그리고 상기 피사체상의 어떤 점에서도 신뢰성이 높은 거리정보를 얻을 수 있다고는 한정하지 않는다(예를 들면, 문헌 7: 스쿠토미 마사토시: "스테레오가 왜 어려울까 ", 일본로봇학회지, Vol.16, No.6, pp.39-43,1998」를 참조. ).

상기 피사체의 거리를 추정할 때에, 그 추정의 신뢰성이 낮으면, 잘못된 거리를 추정하여 버리는 경우가 있다. 거리 추정을 잘못한 경우, 상기 피사체의 기하학적인 모델을 사용하여 생성한 가상시점 화상은, 예를 들면, 상기 거리 추정을 잘못한 개소에 불연속인 노이즈가 나타난다. 그 때문에, 상기 가상시점 화상은 예를 들면, 도 1에 도시하는 바와 같이, 피사체(7)의 일부에 결손영역(7B)이 생기고 있는 것처럼 보인다.

또한, 상기 Shape from Silhouette법은 원리적으로, 상기 피사체가 볼록형상인 것을 가정하여 상기 피사체의 기하학적인 모델을 얻는 방법이다. 그 때문에, 상기 피사체가 전체적 또는 부분적으로 오목형상이면, 상기 피사체의 올바른 모델을 취득할 수 없다는 문제가 있다.

또한, 상기 Shape from Silhouette법은 화상 상의 배경과 상기 피사체의 윤곽을 정확하게 추출하는 것 자체가 어렵고, 정확하게 추출하는 방법에 대해서는 현재에도 컴퓨터·비전 분야에서의 주요한 연구 과제로 되어 있다. 즉, 상기 Shape from Silhouette법으로 얻어지는 상기 피사체의 기하학적인 모델은, 부정확한 윤곽으로부터 얻어지는 모델이고, 그 신뢰성은 충분히 높다고는 말할 수 없다. 그 때문에, 상기 Shape from Silhouette법으로 얻어진 상기 피사체의 기하학적인 모델로부터 생성되는 화상은, 충분히 만족할 수 있는 화질이 아니라는 문제가 있다.

또한, 상기 텍스처 맵핑과 같이 상기 피사체의 3차원적인 형상을 다층평면으로 표현하는 방법은, 각 텍스처 화소에 주는 상기 깊이값이 이미 알고 있는, 즉 상기 피사체의 형상이 정확하게 요구되고 있는 것을 전제로 하고 있다. 그 때문에, 상기 물체의 형상이 이미 알고 있는 것이 아닌 경우는, 우선, 상기 피사체의 기하학적인 모델을 취득하지 않으면 안 된다. 그 결과, 상기 피사체의 형상을 추정하였을 때에 신뢰성이 낮은 개소가 있으면, 상기 텍스처 화상을 잘못된 투영면에 접착하여 버리는 경우가 있고, 생성한 화상이 현저하게 열화되는 경우가 있는 문제가 있다.

또한, 상기 텍스처 맵핑에 의해 상기 피사체의 3차원적인 형상을 표현하는 방법에서는, 상기 다층구조의 투영면에 화상을 붙이는 처리는 고속이지만, 상기 깊이값을 구하는 처리에 있어서 상기 피사체의 형상을 정확하게 구하려고 하면, 높은 처리 능력이 필요하게 된다.

이상 설명한 바와 같이, 종래 기술에서는, 상기 피사체의 형상을 추정할 때에, 그 추정의 신뢰성이 낮은 개소가 있으면, 거리 추정을 잘못하기 쉽고, 생성한 화상 상에 불연속인 노이즈가 생겨 화질이 저하되기 쉽다는 문제가 있었다.

또한, 상기 피사체의 형상의 추정의 오류에 의한 화질 저하를 막기 위해서는 추정의 신뢰성이 높아지도록 하면 좋지만, 그것을 위해서는, 다수의 화상을 사용하여, 엄밀한 계산처리를 하고, 상기 피사체의 정확한 기하학적인 모델을 얻지 않으면 안 된다. 그러나, 그 경우, 가상시점 화상 등을 생성하는 장치에 높은 처리 성능(계산기 파워)이 필요하다. 그 때문에, 일반적으로 보급되고 있는 퍼스널·컴퓨터 등에서는, 화질의 열화가 적은 가상시점 화상을 고속으로 생성하기 어렵다는 문제도 있었다.

또한, 피사체의 기하학적인 모델의 신뢰성을 높이기 위해서는, 보다 많은 시점으로부터 촬영한 화상이 필요하게 된다. 그 때문에, 촬영장치가 대형화되어 장치 구성이 복잡화된다는 문제도 있었다.

본 발명의 목적은 복수매의 화상으로부터 피사체의 3차원적인 형상을 취득하여 피사체의 화상을 생성할 때에, 피사체의 형상의 추정의 신뢰성이 낮은 부분에서 생기는 현저한 화질의 열화를 저감시키는 것이 가능한 기술을 제공하는 것에 있다.

본 발명의 다른 목적은 복수매의 화상으로부터 피사체의 3차원적인 형상을 취득하여 피사체의 화상을 생성할 때에, 처리 성능이 낮은 장치라도, 부분적인 화질의 열화가 적고, 또한，단시간에 화상을 생성하는 것이 가능한 기술을 제공하는 것에 있다.

본 발명의 다른 목적은 피사체의 기하학적인 모델을 얻기 위해서 사용하는 화상을 촬영하는 촬영장치의 소형화하여, 장치 구성의 간소화가 가능한 기술을 제공하는 것에 있다

본 발명의 상기 및 그 밖의 목적과 신규의 특징은 본 명세서의 기술 및 첨부 도면에 의해서 분명하게 될 것이다.

상기 과제를 해결하기 위해서, 본 발명은 복수의 카메라로 촬영된 복수매의 피사체의 화상을 취득하는 스텝과, 상기 피사체를 보는 위치인 가상시점을 결정하는 스텝과, 상기 취득한 피사체의 화상을 바탕으로, 상기 시점으로부터 피사체를 보았을 때의 화상인 가상시점 화상을 생성하는 스텝을 갖는 가상시점 화상 생성방법에 있어서, 상기 가상시점 화상을 생성하는 스텝은 다층 구조를 갖는 투영면을 설정하는 스텝 1과, 상기 투영면상의 각 투영점과 대응하는, 상기 각 피사체의 화상 상의 대응점을 구하는 스텝 2와, 복수의 대응점의 색 정보 또는 휘도 정보에 기초하여 상기 투영점의 색 정보 또는 휘도 정보를 결정하는 스텝 3과, 공간상의 어떤 기준시점으로부터 보아 겹치는 복수의 투영점에 대하여, 상기 각 투영점의 위치에 상당하는 거리에 상기 피사체가 존재할 가능성의 정도를, 상기 대응점 또는 그 근방 영역의 상관의 정도에 기초하여 계산하는 스텝 4와, 상기 가상시점으로부터 보아 겹치는 기준점의 색 정보 또는 휘도 정보를, 상기 피사체가 존재할 가능성의 정도에 따른 혼합처리를 하고, 상기 가상시점 화상에 있어서의 각 화소의 색 정보 또는 휘도 정보를 결정하는 스텝 5와, 상기 가상시점 화상의 화소에 상당하는 모든 점에 대하여, 상기 스텝 1로부터 스텝 5까지를 반복하여 행하는 스텝 6을 갖는 것을 특징으로 하는 가상시점 화상 생성방법으로서 구성할 수 있다.

또한, 본 발명의 화상 생성 방법은 복수의 다른 시점으로부터 피사체를 촬영한 화상을 취득하는 스텝과, 상기 복수매의 화상으로부터 상기 피사체의 3차원 형상을 취득하는 스텝과, 취득한 상기 피사체의 3차원 형상에 기초하여, 관찰자의 시점으로부터 본 상기 피사체의 화상을 생성하는 스텝을 갖는 화상 생성 방법으로서, 상기 피사체의 3차원 형상을 취득하는 스텝은, 가상적인 3차원 공간상에 다층구조의 투영면을 설정하는 스텝과, 상기 피사체의 3차원 형상을 취득하기 위한 기준시점을 결정하는 스텝과, 상기 투영면상의 점인 투영점과 대응하는 상기 취득한 화상 상의 대응점의 색 정보 또는 휘도 정보로부터, 상기 투영점의 색 정보를 결정하는 스텝과, 상기 투영점과 대응하는 대응점간의 상관도를 산출하는 스텝과, 상기 기준시점으로부터 보아 겹치는 복수의 투영점에 대하여, 상기 각 투영점의 상관도에 기초하여, 상기 각 투영점에 물체의 표면이 존재할 확률인 존재확률을 결정하는 스텝을 갖고, 상기 상관도를 산출하는 스텝은, 상기 복수의 시점 중에서 선택한 몇 개의 시점의 조합인 카메라 세트를 복수조 준비하는 스텝과, 상기 각 카메라 세트에 포함되는 화상 상의 대응점으로부터 상관도를 구하는 스텝을 갖고, 상기 존재확률을 결정하는 스텝은, 상기 카메라 세트마다 구한 상기 각 투영점의 상관도에 기초한 존재확률을 산출하는 스텝과, 상기 카메라 세트마다 결정한 존재확률의 통합처리를 하여 상기 각 투영점의 존재확률을 결정하는 스텝을 갖는 것으로서 구성할 수도 있다.

또한, 본 발명은 초점거리를 바꾸어 피사체를 촬영한 복수매의 화상을 취득하는 스텝과, 상기 복수매의 화상에 찍히고 있는 피사체를 보는 시점인 가상시점을 설정하는 스텝과, 상기 복수매의 화상으로부터 상기 피사체의 3차원 형상을 취득하는 스텝과, 상기 취득한 피사체의 3차원 형상에 기초하여, 상기 가상시점으로부터 본 상기 피사체의 화상을 생성하는 스텝을 갖는 화상 생성 방법으로서, 상기 피사체의 3차원 형상을 취득하는 스텝은, 가상적인 3차원 공간상에 다층구조의 투영면을 설정하는 스텝과, 상기 피사체의 3차원 형상을 취득하기 위한 기준시점을 결정하는 스텝과, 상기 투영면상의 점인 투영점과 대응하는 상기 취득한 각 화상 상의 대응점의 색 정보 또는 휘도 정보로부터, 상기 투영점의 색 정보 또는 휘도 정보를 결정하는 스텝과, 상기 투영점과 대응하는 대응점의 초점도로부터 상기 투영점의 초점도를 결정하는 스텝과, 상기 기준시점으로부터 보아 겹치는 복수의 투영점에 대하여, 상기 각 투영점의 초점도에 기초하여, 상기 각 투영점의 위치에 상당하는 거리에 상기 피사체의 표면이 존재할 확률인 존재확률을 결정하는 스텝을 갖고, 상기 가상시점으로부터 본 상기 피사체의 화상을 생성하는 스텝은, 상기 가상시점으로부터 보아 겹치는 투영점의 색 정보 또는 휘도 정보를 상기 존재확률에 따른 비율로 혼합하고, 생성하는 화상 상의 각 점의 색 정보 또는 휘도 정보를 결정하는 것을 특징으로 하는 화상 생성 방법으로서 구성할 수도 있다.

또한, 본 발명은 다른 조건으로 피사체를 촬영한 복수매의 화상을 취득하는 스텝과, 상기 복수매의 화상으로부터 상기 피사체의 3차원 형상을 취득하는 스텝과, 상기 취득한 피사체의 3차원 형상에 기초하여, 상기 관찰자의 시점으로부터 본 상기 피사체의 화상을 생성하는 스텝을 갖는 화상 생성 방법으로서, 상기 피사체의 3차원 형상을 취득하는 스텝은, 가상적인 3차원 공간상에 다층구조의 투영면을 설정하는 스텝과, 상기 피사체의 3차원 형상을 취득하기 위한 기준시점을 결정하는 스텝과, 상기 투영면상의 점인 투영점과 대응하는 상기 취득한 화상 상의 대응점의 색 정보 또는 휘도 정보로부터, 상기 투영점의 색 정보 또는 휘도 정보를 결정하는 스텝과, 상기 기준시점으로부터 보아 겹치는 복수의 투영점에 대하여, 상기 각 투영점상에 피사체의 표면이 존재할 확률인 존재확률을 결정하는 스텝을 갖고, 상기 존재확률을 결정하는 스텝은, 상기 대응점의 화상정보로부터 상기 각 투영점의 평가 기준치를 산출하는 스텝과, 상기 각 투영점의 평가 기준치의 통계처리를 하는 스텝과, 상기 통계처리를 한 평가 기준치에 기초하여 상기 각 투영점의 존재확률을 산출하는 스텝을 갖는 것을 특징으로 하는 화상 생성 방법으로서 구성할 수도 있다.

또한, 본 발명은 다른 조건으로 피사체를 촬영한 복수매의 화상을 취득하는 스텝과, 상기 복수매의 화상으로부터 상기 피사체의 3차원 형상을 취득하는 스텝과, 관찰자로부터 보아 다른 깊이 위치에 있는 복수의 화상 표시면을 상기 관찰자가 보는 시점위치를 설정하는 스텝과, 상기 취득한 피사체의 3차원 형상에 기초하여 상기 각 화상 표시면에 표시하는 2차원 화상을 생성하는 스텝과, 상기 생성한 2차원 화상을 상기 각 표시면에 표시함으로써 상기 피사체의 3차원상을 제시하는 스텝을 갖는 3차원 화상 표시방법으로서, 상기 피사체의 3차원 형상을 취득하는 스텝은, 가상적인 3차원 공간상에 다층구조의 투영면을 설정하는 스텝과, 상기 피사체의 3차원 형상을 취득하기 위한 기준시점을 결정하는 스텝과, 상기 투영면상의 점인 투영점과 대응하는 상기 취득한 화상 상의 대응점의 색 정보 또는 휘도 정보로부터, 상기 투영점의 색 정보 또는 휘도 정보를 결정하는 스텝과, 상기 기준시점으로부터 보아 겹치는 복수의 투영점에 대하여, 상기 각 투영점상에 피사체의 표면이 존재할 확률인 존재확률을 결정하는 스텝을 갖고, 상기 2차원 화상을 생성하는 스텝은, 상기 투영점의 색 정보 또는 휘도 정보, 및 존재확률을, 상기 투영점이 존재하는 투영면과 대응하는 상기 화상 표시면상의 점인 표시점의 색 정보 또는 휘도 정보, 및 존재확률로 변환하여 상기 2차원 화상을 생성하고, 상기 피사체의 3차원상을 제시하는 스텝은, 상기 각 표시점의 색 정보 또는 휘도 정보를, 상기 존재확률에 따른 휘도로 표시하는 것을 특징으로 하는 3차원 화상 표시방법으로서 구성할 수도 있다.

본 발명에 따르면, 복수매의 화상으로부터 피사체의 3차원적인 형상을 취득하여 피사체의 화상을 생성할 때에, 피사체 형상의 추정의 신뢰성이 낮은 부분에서 생기는 현저한 화질의 열화를 저감시키는 것이 가능해진다. 또한, 처리 성능이 낮은 장치에서도, 부분적인 화질의 열화가 적고, 또한, 단시간에 화상을 생성하는 것이 가능해진다. 또한, 피사체의 기하학적인 모델을 얻기 위해서 사용하는 화상을 촬영하는 촬영장치를 소형화하여, 장치 구성의 간소화가 가능해진다.

도 1은 종래의 가상시점 화상의 문제점을 설명하기 위한 도면.

도 2는 제 1 실시 형태에 있어서의 가상시점 화상 생성방법의 원리를 설명하기 위한 모식도이고, 투영면군, 카메라, 기준시점, 투영점, 대응점의 일례를 도시하는 도면.

도 3은 제 1 실시 형태에 있어서의 가상시점 화상 생성방법의 원리를 설명하기 위한 모식도.

도 4는 제 1 실시 형태에 있어서의 가상시점 화상 생성방법의 원리를 설명하기 위한 모식도이고, 투영점의 투명도에 따른 혼합처리의 일례를 도시하는 도면.

도 5는 제 1 실시 형태에 있어서의 가상시점 화상 생성방법의 원리를 설명하기 위한 모식도이고, 피사체, 투영면군, 기준시점, 가상시점, 투영점의 일례를 도시하는 도면.

도 6은 실시예 1-1의 가상시점 화상 생성장치의 개략 구성을 도시하는 모식도이고, 화상 생성장치 내부의 구성을 도시하는 블록도.

도 7은 실시예 1-1의 가상시점 화상 생성장치의 개략 구성을 도시하는 모식도이고, 화상 생성장치를 사용한 시스템의 구성예를 도시하는 도면.

도 8은 실시예 1-1의 가상시점 화상 생성장치를 사용한 가상시점 화상 생성방법의 수리(數理) 모델을 설명하기 위한 모식도이고, 투영 변환의 일례를 도시하는 도면.

도 9는 실시예 1-1의 가상시점 화상 생성장치를 사용한 가상시점 화상 생성방법의 수리 모델을 설명하기 위한 모식도이고, 좌표 변환의 일례를 도시하는 도면.

도 10은 실시예 1-1의 가상시점 화상의 생성 처리 순서를 설명하기 위한 모식도이고, 생성 처리 전체의 플로우차트.

도 11은 실시예 1-1의 가상시점 화상의 생성 처리 순서를 설명하기 위한 모식도이고, 가상시점 화상을 생성하는 스텝의 구체적인 플로우차트.

도 12는 실시예 1-1의 가상시점 화상의 생성 처리 순서를 설명하기 위한 모식도이고, 투영면의 설정방법의 일례를 도시하는 도면.

도 13은 실시예 1-1의 가상시점 화상의 생성 처리 순서를 설명하기 위한 모식도이고, 투영점, 투영점열, 투영점열의 집합의 일례를 도시하는 도면.

도 14는 실시예 1-1의 가상시점 화상의 생성 처리 순서를 설명하기 위한 모식도이고, 색 정보의 혼합처리를 설명하기 위한 기준시점, 투영점, 카메라 위치에 의해 이루는 각도의 일례를 도시하는 도면.

도 15는 실시예 1-1의 가상시점 화상의 생성 처리 순서를 설명하기 위한 모식도이고, 대응점 매칭 처리의 일례를 도시하는 도면.

도 16은 실시예 1-1의 가상시점 화상의 생성 처리 순서를 설명하기 위한 모식도이고, 렌더링(rendering) 처리를 설명하기 위한 도면.

도 17은 실시예 1-1의 가상시점 화상의 생성 처리 순서를 설명하기 위한 모식도이고, 생성한 가상시점 화상의 일례를 도시하는 도면.

도 18은 실시예 1-1의 가상시점 화상 생성장치를 적용한 시스템의 응용예를 도시하는 모식도.

도 19a는 실시예 1-2의 특징이 되는 처리를 도시하는 플로우차트이고, 도 19b는 투명도 정보를 결정하는 스텝의 구체적인 처리순서의 일례를 도시하는 플로우차트.

도 20은 실시예 1-3의 가상시점 화상 생성방법을 설명하기 위한 모식도이고, 투영면군, 기준시점, 가상시점, 투영점의 일례를 도시하는 도면.

도 21은 제 2 실시 형태의 화상 생성 방법의 원리를 설명하기 위한 모식도이고, 생성방법의 개념을 설명하는 도면.

도 22는 제 2 실시 형태의 화상 생성 방법의 원리를 설명하기 위한 모식도이고, 도 21을 2차원적으로 표현한 도면.

도 23은 대응점의 상관도를 구하는 방법을 설명하는 도면.

도 24는 대응점의 상관도를 구할 때에 문제가 되는 점을 설명하는 도면.

도 25는 제 2 실시 형태의 화상 생성 방법의 원리를 설명하기 위한 모식도이고, 상관도를 구할 때의 문제를 해결하는 방법을 설명하는 도면.

도 26은 존재확률의 정밀도를 향상시키는 방법의 일례를 설명하는 도면.

도 27은 제 2 실시 형태의 화상 생성 방법의 원리를 설명하기 위한 모식도.

도 28은 제 2 실시 형태의 화상 생성 방법의 원리를 설명하기 위한 모식도.

도 29는 실시예 2-1의 화상 생성 방법을 설명하기 위한 모식도이고, 전체적인 처리순서의 일례를 도시하는 플로우차트.

도 30은 실시예 2-1의 화상 생성 방법을 설명하기 위한 모식도이고, 도 29에 있어서의 투영점의 색 정보 및 존재확률을 결정하는 스텝의 처리순서의 일례를 도시하는 플로우차트.

도 31은 실시예 2-1의 화상 생성 방법을 설명하기 위한 모식도이고, 도 30에 있어서의 존재확률을 결정하는 스텝의 일례를 도시하는 플로우차트.

도 32는 실시예 2-1의 화상 생성 방법을 설명하기 위한 모식도이고, 카메라 세트의 설정예를 도시하는 도면.

도 33은 실시예 2-1의 화상 생성 방법을 설명하기 위한 모식도이고, 투영면의 정보를 표시면의 정보로 변환하는 방법을 설명하는 도면.

도 34는 투영면의 정보를 표시면의 정보로 변환하는 방법을 설명하는 도면.

도 35는 실시예 2-1의 화상 생성 방법을 적용한 화상 생성장치의 구성예를 도시하는 블록도.

도 36은 실시예 2-1의 화상 생성 방법을 적용한 화상 생성장치를 사용한 화상 표시 시스템의 구성예를 도시하는 도면.

도 37은 실시예 2-1의 화상 생성 방법을 적용한 화상 생성장치를 사용한 화상 표시 시스템의 다른 구성예를 도시하는 도면.

도 38은 실시예 2-2의 화상 생성 방법을 설명하기 위한 모식도이고, 전체적인 처리순서의 일례를 도시하는 플로우차트.

도 39는 실시예 2-2의 화상 생성 방법을 설명하기 위한 모식도이고, 렌더링의 원리를 설명하는 도면.

도 40은 실시예 2-2의 화상 생성 방법을 설명하기 위한 모식도이고, 본 실시예 2의 화상 생성 방법에서 문제가 되는 점을 설명하는 도면.

도 41은 실시예 2-2의 화상 생성 방법을 설명하기 위한 모식도이고, 본 실시예 2의 화상 생성 방법에서 문제가 되는 점의 해결방법을 설명하는 도면.

도 42는 실시예 2-2의 화상 생성 방법을 설명하기 위한 모식도이고, 존재확률을 투명도로 변환하는 처리순서의 일례를 도시하는 플로우차트.

도 43은 제 3 실시 형태의 화상 생성 방법의 원리를 설명하기 위한 모식도이고, 투영면 및 기준시점의 설정예를 도시하는 도면.

도 44는 제 3 실시 형태의 화상 생성 방법의 원리를 설명하기 위한 모식도이고, 투영면 및 기준시점의 설정예를 도시하는 도면.

도 45는 제 3 실시 형태의 화상 생성 방법의 원리를 설명하기 위한 모식도이고, 투영점의 색 정보 및 초점도의 결정방법을 설명하는 도면.

도 46은 제 3 실시 형태의 화상 생성 방법의 원리를 설명하기 위한 모식도이고, 투영점의 존재확률의 결정방법을 설명하는 도면.

도 47은 제 3 실시 형태의 화상 생성 방법의 원리를 설명하기 위한 모식도이고, 투영점의 존재확률의 결정방법을 설명하는 도면.

도 48은 제 3 실시 형태의 화상 생성 방법의 원리를 설명하기 위한 모식도이고, 투영점의 존재확률의 결정방법을 설명하는 도면.

도 49는 제 3 실시 형태의 화상 생성 방법의 원리를 설명하기 위한 모식도이고, 가상시점으로부터 본 화상의 생성방법을 설명하는 도면.

도 50은 제 3 실시 형태의 화상 생성 방법의 원리를 설명하기 위한 모식도이고, 본 발명의 화상 생성 방법에 있어서 문제가 되는 점을 설명하는 도면.

도 51은 제 3 실시 형태의 화상 생성 방법의 원리를 설명하기 위한 모식도이고, 본 발명의 화상 생성 방법에 있어서 문제가 되는 점을 해결하는 방법을 설명하 는 도면.

도 52는 제 3 실시 형태의 화상 생성 방법의 수리 모델을 설명하기 위한 모식도이고, 투영점, 대응점, 생성하는 화상 상의 점의 관계를 도시하는 도면.

도 53은 제 3 실시 형태의 화상 생성 방법의 수리 모델을 설명하기 위한 모식도이고, 공간상의 점과 화상 상의 화소의 변환방법을 설명하는 도면.

도 54는 실시예 3-1의 화상 생성 방법을 설명하기 위한 모식도이고, 화상의 생성 순서를 도시하는 플로우차트.

도 55는 실시예 3-1의 화상 생성 방법을 설명하기 위한 모식도이고, 투영점열의 설정방법을 설명하는 도면.

도 56은 실시예 3-1의 화상 생성 방법을 설명하기 위한 모식도이고, 도 54의 스텝 10305의 처리의 구체예를 도시하는 플로우차트.

도 57은 실시예 3-1의 화상 생성 방법을 설명하기 위한 모식도이고, 렌더링방법을 설명하는 도면.

도 58은 실시예 3-1의 화상 생성 방법으로 화상을 생성하는 장치의 개략 구성을 도시하는 모식도이고, 장치의 구성을 도시하는 블록도.

도 59는 실시예 3-1에 있어서의 피사체 화상 촬영수단의 구성예를 설명하는 도면.

도 60은 실시예 3-1에 있어서의 피사체 화상 촬영수단의 구성예를 설명하는 도면.

도 61은 실시예 3-1에 있어서의 피사체 화상 촬영수단의 구성예를 설명하는 도면.

도 62는 실시예 3-1의 화상 생성장치를 사용한 화상 생성 시스템의 개략 구성을 도시하는 모식도이고, 화상 생성 시스템의 일 구성예를 도시하는 도면.

도 63은 실시예 3-1의 화상 생성장치를 사용한 화상 생성 시스템의 개략 구성을 도시하는 모식도이고, 화상 생성 시스템의 다른 구성예를 도시하는 도면.

도 64는 실시예 3-2의 가상시점 화상 생성방법의 처리를 도시하는 플로우차트.

도 65는 제 3 실시 형태의 화상 생성 방법에 있어서의, 다른 생성방법을 설명하기 위한 모식도.

도 66은 제 3 실시 형태에 따른 실시예 4-1의 화상 생성 방법을 설명하기 위한 모식도이고, 전체적인 처리순서의 일례를 도시하는 플로우차트.

도 67은 실시예 4-1의 화상 생성 방법을 설명하기 위한 모식도이고, 투영면의 설정방법의 일례를 도시하는 도면.

도 68은 실시예 4-1의 화상 생성 방법을 설명하기 위한 모식도이고, 투영면의 설정방법의 일례를 도시하는 도면이다.

도 69는 실시예 4-1의 화상 생성 방법을 설명하기 위한 모식도이고, 투영점열의 설정방법을 설명하는 도면이다.

도 70은 실시예 4-1의 화상 생성 방법을 설명하기 위한 모식도이고, 투영점의 색 정보 및 존재확률을 결정하는 스텝의 처리순서의 일례를 도시하는 플로우차트.

도 71은 실시예 4-1의 화상 생성 방법을 설명하기 위한 모식도이고, 존재확률의 결정방법을 설명하는 도면.

도 72는 실시예 4-1의 화상 생성 방법을 설명하기 위한 모식도이고, 존재확률의 결정방법을 설명하는 도면.

도 73은 실시예 4-1의 화상 생성 방법을 설명하기 위한 모식도이고, 존재확률의 결정방법을 설명하는 도면.

도 74는 실시예 4-1의 화상 생성 방법을 설명하기 위한 모식도이고, 존재확률의 결정방법을 설명하는 도면.

도 75는 실시예 4-1의 화상 생성 방법을 설명하기 위한 모식도이고, 각 화상 표시면에서 표시하는 2차원 화상의 생성방법을 설명하는 도면.

도 76은 실시예 4-1의 화상 생성 방법을 설명하기 위한 모식도이고, 각 화상 표시면에서 표시하는 2차원 화상의 생성방법을 설명하는 도면.

도 77은 실시예 4-1의 화상 생성 방법을 설명하기 위한 모식도이고, 각 화상 표시면에서 표시하는 2차원 화상의 생성방법을 설명하는 도면.

도 78은 실시예 4-2의 화상 생성 방법을 설명하기 위한 모식도이고, 투영점과 대응점의 관계를 도시하는 도면.

도 79는 실시예 4-2의 화상 생성 방법을 설명하기 위한 모식도이고, 투영점의 색 정보 및 존재확률을 결정하는 스텝의 일례를 도시하는 플로우차트.

도 80은 실시예 4-2의 화상 생성 방법을 설명하기 위한 모식도이고, 존재확률을 구하는 방법을 설명하는 도면.

도 81은 실시예 4-2의 화상 생성 방법을 설명하기 위한 모식도이고, 존재확률을 구하는 방법을 설명하는 도면.

도 82는 실시예 4-3의 임의시점 화상 생성 방법을 설명하기 위한 모식도이고, 전체적인 처리순서의 일례를 도시하는 플로우차트.

도 83은 실시예 4-3의 임의시점 화상 생성 방법을 설명하기 위한 모식도이고, 렌더링의 원리를 설명하는 도면.

도 84는 실시예 4-3에 있어서 존재확률을 투명도로 변환하는 처리순서의 일례를 도시하는 플로우차트.

도 85는 실시예 4-4의 화상 생성장치의 개략 구성을 도시하는 모식도.

도 86은 실시예 4-4의 화상 생성장치의 개략 구성을 도시하는 모식도.

도 87은 실시예 4-4의 화상 생성장치의 개략 구성을 도시하는 모식도이고, 화상 생성장치를 사용한 화상 표시 시스템의 구성예를 도시하는 도면.

도 88은 실시예 4-4의 화상 생성장치의 개략 구성을 도시하는 모식도이고, 화상 생성장치를 사용한 화상 표시 시스템의 구성예를 도시하는 도면.

도 89는 실시예 4-4의 화상 생성장치의 개략 구성을 도시하는 모식도이고, 화상 생성장치를 사용한 화상 표시 시스템의 구성예를 도시하는 도면.

도 90은 제 5 실시 형태에 따른 실시예 5-1의 3차원 화상 표시방법을 설명하기 위한 모식도이고, 전체적인 처리순서의 일례를 도시하는 플로우차트.

도 91은 실시예 5-1의 3차원 화상 표시방법을 설명하기 위한 모식도이고, 투영면의 설정방법의 일례를 도시하는 도면.

도 92는 실시예 5-1의 3차원 화상 표시방법을 설명하기 위한 모식도이고, 투영면의 설정방법의 일례를 도시하는 도면.

도 93은 실시예 5-1의 3차원 화상 표시방법을 설명하기 위한 모식도이고, 투영점의 설정방법을 설명하는 도면.

도 94는 실시예 5-1의 3차원 화상 표시방법을 설명하기 위한 모식도이고, 투영점의 색 정보 및 존재확률을 결정하는 스텝의 처리순서의 일례를 도시하는 플로우차트.

도 95는 실시예 5-1의 3차원 화상 표시방법을 설명하기 위한 모식도이고, 존재확률의 결정방법을 설명하는 도면.

도 96은 실시예 5-1의 3차원 화상 표시방법을 설명하기 위한 모식도이고, 존재확률의 결정방법을 설명하는 도면.

도 97은 실시예 5-1의 3차원 화상 표시방법을 설명하기 위한 모식도이고, 존재확률의 결정방법을 설명하는 도면.

도 98은 실시예 5-1의 3차원 화상 표시방법을 설명하기 위한 모식도이고, 각 화상 표시면에서 표시하는 2차원 화상의 생성방법을 설명하는 도면.

도 99는 실시예 5-1의 3차원 화상 표시방법을 설명하기 위한 모식도이고, 각 화상 표시면에서 표시하는 2차원 화상의 생성방법을 설명하는 도면.

도 100은 실시예 5-1의 3차원 화상 표시방법을 설명하기 위한 모식도이고, 각 화상 표시면에서 표시하는 2차원 화상의 생성방법을 설명하는 도면.

도 101은 실시예 5-2의 3차원 화상 표시방법을 설명하기 위한 모식도이고, 투영점과 대응점의 관계를 도시하는 도면.

도 102는 실시예 5-2의 3차원 화상 표시방법을 설명하기 위한 모식도이고, 투영점의 색 정보 및 존재확률을 결정하는 스텝의 일례를 도시하는 플로우차트.

도 103은 실시예 5-2의 3차원 화상 표시방법을 설명하기 위한 모식도이고, 존재확률을 구하는 방법을 설명하는 도면.

도 104는 실시예 5-2의 3차원 화상 표시방법을 설명하기 위한 모식도이고, 존재확률을 구하는 방법을 설명하는 도면.

*도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명*

(제 1 실시 형태)

1, 1A, 1B, 1C: 가상시점 화상 생성장치, 101: 가상시점 결정수단, 102: 피사체 화상 취득수단, 103: 화상 생성수단, 103a: 투영면 결정수단, 103b: 기준시점 결정수단, 103c: 텍스처 배열 확보수단, 103d: 대응점 매칭 처리수단, 103e: 색 정보 결정수단, 103f: 존재확률 정보 결정수단, 103g: 렌더링 수단, 104: 생성 화상 출력수단, 2: 시점위치 입력수단, 3: 피사체 촬영수단(카메라), 4: 화상 표시수단, 6: 가상시점 화상, 7: 피사체의 상, 7A: 화상이 열화하고 있는 부분, 7B: 화상이 결손하고 있는 부분

(제 2 실시 형태)

6, 6A, 6B, 6C: 화상 생성장치, 601: 피사체 화상 취득수단, 602: 관찰자 시점 설정수단, 603: 투영면 설정수단, 604: 투영면 정보 격납영역 확보수단, 605: 색 정보/존재확률 결정수단, 606: 투영면 정보-표시면 정보 변환수단, 607: 화상 출력수단, 7, 7A, 7B: 화상 표시수단, 8, 8A, 8B: 피사체 화상 촬영수단, 9, 9A, 9B: 기준시점 입력수단

(제 3 실시 형태)

2, 2A, 2B, 2C: 화상 생성장치, 201: 피사체 화상 취득수단, 202: 가상시점 설정수단, 203: 투영면 등설정수단, 204: 텍스처 배열 확보수단, 205: 색 정보/존재확률 결정수단, 206: 렌더링 수단, 207: 생성 화상 출력수단, 3, 3A, 3B: 피사체 화상 촬영수단, 4, 4A, 4B: 시점정보 입력수단, 5, 5A, 5B: 화상 표시수단, 6: 편광형 2치 광학계, 7, 7A, 7B: 이미지 센서, 8: 빔 스플리터, 9: 편광필터, 10: 가변 초점렌즈, 11a, 11b, 11c, 11d: 고정 초점렌즈, 12: 렌즈 호울더

(제 4 실시 형태)

2, 2A, 2B, 2C: 화상 생성장치, 201: 피사체 화상 취득수단, 202: 관찰자 시점 설정수단, 203: 투영면 등설정수단, 204: 텍스처 배열 확보수단, 205: 색 정보/존재확률 결정수단, 206: 투영면 정보-표시면 정보 변환수단, 207: 화상 출력수단, 208: 렌더링 수단, 3, 3A, 3B: 화상 표시수단, 4, 4A, 4B: 피사체 화상 촬영수단, 5, 5A, 5B: 기준시점 입력수단

(제 5 실시 형태)

2, 2A, 2B, 2C: 3차원 화상 생성장치, 201: 피사체 화상 취득수단, 202: 관찰자 시점 설정수단, 203: 투영면 등설정수단, 204: 텍스처 배열 확보수단, 205: 색 정보/존재확률 결정수단, 206: 투영면 정보-표시면 정보 변환수단, 207: 화상 출력수단, 3, 3A, 3B: 화상 표시수단, 4, 4A, 4B: 피사체 화상 촬영수단, 5, 5A, 5B: 기준시점 입력수단

이하, 발명을 실시하기 위한 최량의 형태로서, 제 1 실시 형태 내지 제 5 실시 형태에 관해서 설명한다.

[제 1 실시 형태]

우선, 본 발명의 제 1 실시 형태에 관해서 설명한다. 또, 제 1 실시 형태는, 주로 청구항 1 내지 청구항 11에 대응하는 실시 형태이다. 본 실시 형태에서는 색 정보의 표현으로서 빨강(R), 초록(G), 파랑(B)의 3원색을 사용하는 예를 도시하고 있지만, 휘도(Y) 또는 색차(U, V)를 사용한 표현을 취하는 것도 가능하고, 또한 흑백 화상의 경우에는 색 정보로서 휘도 정보만을 사용하는 것이 가능하다. 또, 제 1 실시 형태를 설명하기 위한 도면에 있어서, 동일 기능을 갖는 것은, 동일 부호를 붙인다.

제 1 실시 형태에 있어서의 각 실시예를 설명하기 전에, 우선, 제 1 실시 형태에 있어서의 가상시점 화상 생성방법의 원리에 관해서 설명한다.

도 2 내지 도 5는 본 발명에 있어서의 가상시점 화상 생성방법의 원리를 설명하기 위한 모식도이고, 도 2는 투영면군, 카메라, 기준시점, 투영점, 대응점의 일례를 도시하는 도면이고, 도 3a 및 도 3b는 대응점간의 상관도의 그래프의 일례를 도시하는 도면이고, 도 4a는 투영점의 투명도에 따른 혼합처리의 일례를 도시하는 도면이고, 도 4b는 투명도에 따른 색 정보의 혼합처리를 색공간에서 표현한 도면이고, 도 5는 피사체, 투영면군, 기준시점, 가상시점, 투영점의 일례를 도시하는 도면이다.

본 발명에 있어서의 가상시점 화상의 생성방법은 다층구조를 갖는 투영면군을 설정하는 스텝 1과, 투영면상의 각 점(투영점)에 대응하는 복수의 카메라의 촬영화상 상에서의 점(대응점)을 구하는 스텝 2와, 복수의 대응점의 색 정보를 혼합하거나 또는 그 중의 1개를 선택함으로써 투영점의 색 정보를 결정하는 스텝 3과, 공간상의 어떤 시점(기준시점)으로부터 보아 겹치는 복수의 투영점에 대하여, 각 투영점의 거리에 피사체가 존재할 가능성의 정도(존재확률 정보)를 대응점 또는 그 근방 영역의 상관의 정도를 바탕으로 계산하는 스텝 4와, 가상시점으로부터 보아 겹치는 기준점의 색 정보를 존재확률 정보에 따른 혼합처리를 하고 가상시점에 있어서의 각 화소의 색 정보를 결정하는 스텝 5와, 가상시점 화상의 화소에 상당하는 모든 점에 대하여 상기 스텝 1로부터 스텝 5를 반복하는 스텝 6을 갖는다. 즉, 종래의 수단과 같이 모든 경우 및 모든 개소에서 피사체의 정확한 기하모델을 얻고자 하는 것은 아니고, 피사체의 촬영조건이나 부위에 따라서는 거리 추정에서 충분한 신뢰성을 가지는 추정치가 얻어지지 않은 것을 전제로 하여, 신뢰성이 낮은 추정치가 얻어진 개소에 대해서는 애매하게 렌더링하여 화상 생성에 대한 기여를 낮게 하여, 극단적인 화상의 열화를 방지함과 동시에, 신뢰성이 높은 거리 데이터가 얻어진 개소에 대해서는 명료하게 렌더링하여 화상 생성에 대한 기여를 높게 한다.

여기에서 추정의 신뢰성은 촬영한 화상의 대응점의 상관의 정도(상관도)에 의해서 아래와 같이 판별된다. 예를 들면, 도 2에 도시하는 바와 같이, 기준시점 R, 카메라의 중심위치 C_i(i=1,2,…,N), 서로 평행한 투영면 L_j(j=1,2,…,M)을 설정하고, 투영점 T_j를 중심위치 C_i의 카메라로 촬영한 대응점을 G_ij로 한다.

그렇게 하면, 예를 들면, 투영면 L_m 상에 있는 투영점 T_m에 대하여 대응점의 집합{G_im｜i=1,2,…,N}이 얻어지고, 그 상관의 정도(상관도)도 계산할 수 있다.

여기에서, 기준시점 R로부터 보아 직선상에 있는 복수의 투영점 T_j(j=1,2,…,M)에 대하여 상관도를 계산하여, 횡축에 기준시점 R과 투영면의 거리l, 종축에 상관도를 잡으면, 도 3a 또는 도 3b에 도시하는 바와 같은 그래프가 얻어진다. 상관도의 구체적인 계산방법에 대해서는 나중의 실시예에서 기술하기로 하고, 여기에서는 상관도가 클수록 대응점간의 상관의 정도가 큰 것으로서 나타낸다.

상관도가 높은 거리에서는 복수의 카메라에 있어서의 대응점은 유사하여 투영점의 위치에서 피사체상의 동일한 점을 촬영하고 있을 가능성이 높다. 따라서, 그 거리에 피사체가 존재할 가능성도 높다. 그리고, 기준시점 R을 지나는 직선상에서 피사체가 존재하는 거리가 1개라고 가정하면, 도 3a 및 도 3b에 도시한 바와 같이, 가장 높은 상관도를 취하는 거리 l=l^*에 피사체가 존재한다고 추정할 수 있다.

이 때, 도 3a에 도시하는 바와 같이, 거리 l=l^*에 있어서의 대응점의 상관도가 다른 후보보다도 매우 높은 경우에는 신뢰성이 높은 추정을 할 수 있지만, 도 3b에 도시한, 거리 l=l^*와 거리 l=l'와 같이 추정치의 후보가 복수 있고, 또한 그 대응점의 상관도가 동일한 정도인 경우에는 추정의 신뢰성이 낮아진다.

도 3b에 도시한 바와 같은 경우에, 상관도가 가장 높은 거리 l=l^*에 상당하는 투영점을 1점만 렌더링하는 방법을 취하면, 추정의 오류에 의해, 실제로는 피사체가 거리 l=1'에 있는 경우, 생성 화상에 큰 노이즈가 되어 나타나버린다.

이것에 대하여, 본 발명에서는 상관도로부터 피사체의 존재할 가능성(존재확률 정보)을 계산하여, 존재확률 정보에 따른 명료함으로 복수의 투영점을 렌더링함으로써, 추정의 신뢰성이 낮은 경우에는 복수의 투영점이 애매하게 렌더링되고, 생성화상의 노이즈가 눈에 띄지 않고, 관찰자가 보기에는 보다 양호한 화상을 생성하는 효과가 있다.

한편, 추정의 신뢰성이 높은 경우에는 존재확률 정보가 높은 투영점이 명료하게 렌더링되기 때문에, 보다 양호한 화상을 생성하는 것이 가능하다.

또한, 본 발명의 렌더링수법은 컴퓨터 그래픽스의 기본적인 수법인 텍스처 맵핑에 의해 심플하게 실장할 수 있고, 보급형의 퍼스널 컴퓨터에 탑재하고 있는 3차원 그래픽스 하드웨어로 양호하게 처리할수록 계산기 부하가 가벼워지는 효과가 있다.

또한, 본 발명에 따른 가상시점 화상 생성방법에서는 투영면상의 각 기준점은 투과로부터 불투과까지의 계조(gradation)를 가지는 투명도를 갖고, 각 기준점에서의 투명도는 상기 스텝 4에서 얻어지는 존재확률 정보를 변환함으로써 계산되고, 상기 스텝 5에서 가상시점에 있어서의 각 점의 색 정보를 얻기 위한 혼합처리는 가상시점에 먼 투영점으로부터 가까운 투영점을 향하여 순차적으로 처리되어, 어떤 투영점까지의 혼합처리에서 얻어지는 색 정보는, 그 투영점에서의 색 정보와 그 이전의 투영점까지의 혼합처리에서 얻어지는 색 정보를 투명도에 따른 비율로 내분하여 얻는다. 이 때, 혼합처리에 의해 얻어지는 색 정보는 어떤 단계에서의 색 정보와 그 다음의 색 정보의 내분(internal division)이다.

여기에서, 예를 들면, 도 4a에 도시하는 바와 같이, 투영면 L_j(j=1,2,…,M), 투영점 T_j(j=1, 2,…, M), 빨강, 초록, 파랑(R, G, B)의 성분을 갖고, 투영점의 색 정보를 나타내는 벡터 K_j(j=1,2,…,M)가, 하기 수식 1로 나타나는 색공간에 설정되어 있는 경우를 생각한다.

또한, 투영점의 투명도α_j(j=1,2,…,M)는 하기 수식 2가 되도록 설정되어 있는 것으로 한다.

이 때, j=m까지의 혼합처리에서 얻어지는 색 정보 D_m은 하기 수식 3 및 수식 4와 같은 점화식으로 나타나고, 가상시점으로부터 보아 가장 앞의 j=M까지 혼합처리한 색 정보 D_M이 가상시점에 있어서의 색 정보로 된다.

이 때, 상기 수식 2 및 수식 3의 관계로부터, 색 정보 D_m은 색공간 V에서 K_m과 D_m-1의 내분점이기 때문에, 도 4b에 도시하는 바와 같이, K_m, D_m-1∈V이면 D_m∈V 이다.

그렇게 하면, 상기 수식 1 및 수식 2의 조건을 만족시키면, 가상시점에 있어서의 색 정보 D_M에 대하여, 하기 수식 5와 같아지는 것이 보증된다.

상기 수식 5와 같은 보증은 수학적 귀납법에 의해 증명되지만, 상세한 설명은 생략한다.

즉, 투영점의 색 정보 및 투명도를 상기 수식 1 및 수식 2를 만족시키도록 설정하면, 가상시점의 색 정보는 반드시 적절한 색공간 V에 들어갈 수 있다.

이상과 같은 특징에 의해, 동일한 피사체에 있어서 복수의 가상시점 화상을 생성하는 경우에, 어떤 1개의 기준시점으로부터 투영점의 색 정보와 투명도 정보를 계산하였다고 해도, 그 색 정보 및 투명도가 상기 수식 1 및 수식 2를 만족시키면, 모든 가상시점 화상으로 적절한 색 정보의 범위에서 화상을 생성할 수 있다.

여기에서, 예를 들면, 도 5에 도시하는 바와 같이, 피사체 Obj가 있고, 2개의 투영면 L₁, L₂, 기준시점 R, 가상시점 P를 설정한 경우에 있어서, 투영점 T₁, T₂, T₁', T₂'에 있어서의 색 정보가 각각 K₁, K₂, K₁', K₂', 피사체가 존재할 가능성의 정도가 β₁, β₂, β₁', β₂'인 경우를 생각한다.

상기 피사체가 존재할 가능성의 정도(존재 가능성 정보)는 기준시점 R을 지나는 직선상에서 계산되고, 동일 직선상의 투영점에서의 존재 가능성 정보의 합계는 1이 되고, 투영점 T₁' 및 T₂ 부근에 피사체의 표면이 존재하기 때문에, 이 점에서의 존재 가능성 정보는 T₁ 및 T₂'와 비교하여 높아진다. 그렇게 하면, 상기 존재 가능성 정보는 하기 수식 6 및 수식 7과 같아진다.

이 때, 가상시점 P의 화상면의 점 A에서의 색 정보 K_A는 직선 PA 상에 있는 투영점의 색 정보를 존재 가능성 정보에 따른 가중으로 가산함으로써 계산되고, 하기 수식 8과 같아진다.

또한, 상기 수식 8은 상기 수식 6 및 수식 7에 의해, 하기 수식 9와 같아진다.

가상시점 P로부터 보았을 때에, T_A'는 T_A에 의해 차폐되어 있기 때문에, 점 A에 있어서의 원래의 색 정보는 K_A=K₂이지만, 상기 수식 9에서는 K₁'의 분만큼 (R, G, B)의 각 성분의 휘도가 올라가 버린다.

또한, K_A 및 K_A'의 각 성분이 큰 휘도를 가지는 경우에는, K_A는 유효한 색공간의 범위를 넘어버린다. 그 때문에, 유효한 색 정보의 범위 내에 들어가도록 클리핑(clipping) 처리가 필요하게 된다.

그래서, 예를 들면, 나중의 실시예 1-2에서 기술하는 계산방법에 의해 존재확률 정보로부터 투명도를 구하면, 하기 수식 10 및 수식 11이 계산된다.

단, 상기 수식 10 및 수식 11에 있어서, α₁, α₂, α₁', α₂'는 각각 T₁, T₂, T₁', T₂'에 있어서의 투명도이다.

여기에서, 가상시점에 있어서의 각 점의 색 정보를 얻기 위해서, 가상시점에 먼 투영점으로부터 가까운 투영점을 향하여 순차적으로 혼합처리하여, 어떤 투영점까지의 혼합처리에서 얻어지는 색 정보는, 그 투영점에서의 색 정보와 그 이전의 투영점까지의 혼합처리에서 얻어지는 색 정보를 투명도에 따른 비율로 내분하여 얻도록 하면, K는 하기 수식 12와 같아진다.

이 때, 상기 수식 12는 상기 수식 6, 수식 7, 수식 10, 수식 11로부터 하기 수식 13과 같아지고, 원래의 색 정보가 좋은 근사가 된다.

이상에서 기술한 바와 같이, 존재확률 정보를 그대로 사용한 화상 생성에서는, 기준시점과 가상시점이 동일한 경우에는 문제없지만, 양자가 다른 경우에 피사체의 차폐 영역 부근에서 휘도의 증가가 생기는 경우가 있는 것에 대하여, 존재확률 정보를 투명도로 변환하는 화상 생성에서는, 이러한 현상을 방지하는 효과가 있다.

또한, 존재확률 정보를 그대로 사용하는 화상 생성에 있어서 기준시점과 가상시점이 다른 경우에는 나중에 제시하는 수식을 사용한 연산으로 색 정보를 계산한 경우에 유효한 색 정보의 범위 내에 들어가는 보증이 없고, 예를 들면, 보정처리가 필요한 것에 대하여, 투명도로 변환하는 화상 생성에서는, 이러한 보정은 불필요하다.

또한, 존재확률 정보를 투명도로 변환하는 화상 생성에서는, 반투과의 피사체도 효율적으로 표현할 수 있어, 현실세계에 있는 보다 많은 피사체에 대하여 본 발명을 널리 적용할 수 있는 효과가 있다.

또한, 본 발명의 가상시점 화상 생성방법에서는, 스텝 1에 있어서 카메라마다 고유의 투영면군을 설정하고, 스텝 3에 있어서 투영점의 색 정보는, 투영점이 속하는 투영면에 고유의 카메라에 의한 촬영화상의 대응점의 색 정보를 사용하고, 스텝 4에 있어서의 존재확률 정보는 투영점이 속하는 투영면에 고유의 카메라의 시점을 기준시점으로서 계산되고, 스텝 5에 있어서의 가상시점의 색 정보의 혼합처리는, 가상시점과 각 기준시점과의 위치관계에 의해 보정한다. 이렇게 하면, 카메라간의 위치관계와는 관계없이 카메라마다 고유의 투영면군을 설정하기 때문에, 카메 라의 배치가 복잡하거나 불규칙하거나, 투영면군의 설정처리가 영향을 받는 일은 없고, 일관된 처리방법에 의해 화상 생성을 할 수 있다.

또한, 상기 카메라마다 고유의 투영면군을 설정한 경우, 투영면의 색 정보에 대해서는 대응하는 카메라로 촬영한 화상간에서의 혼합처리가 필요 없다. 그 때문에, 예를 들면, 계산기(컴퓨터)로 처리할 때에 병렬 처리가 가능하고, 화상 생성의 고속화가 가능하다.

또한, 동일한 카메라에 대응되어 있는 투영면군의 색 정보는 전부 동일하기 때문에, 계산기(컴퓨터)로 처리할 때에, 색 정보를 격납하는 텍스처 메모리를 공유할 수 있다. 그 때문에, 투영면의 수만큼은 메모리를 소비하지 않고서, 화상 생성에 사용하는 장치의 부하를 저감시킬 수 있다.

또한, 어떤 투영면에 대응하는 카메라는 일의적으로 결정되어 있기 때문에, 양자의 좌표의 대응관계를 미리 설정하여 둠으로써, 렌즈의 왜곡수차의 보정 등의 캘리브레이션(calibration)을 용이하게 또한 고속으로 수행할 수 있다.

따라서, 본 발명의 제 1 실시 형태의 가상시점 화상 생성방법을 전용의 장치, 보급형의 퍼스널 컴퓨터 등에서 실행시키는 프로그램은 넓은 적용범위와 높은 범용성을 가진다.

이하, 제 1 실시 형태의 가상시점 화상 생성방법을 실행하는 장치 및 구체적인 화상 생성 방법을, 실시예를 들어 설명한다.

(실시예 1-1)

도 6 및 도 7은 본 발명에 따른 실시예 1-1의 가상시점 화상 생성장치의 개 략 구성을 도시하는 모식도이고, 도 6은 화상 생성장치 내부의 구성을 도시하는 블록도이고, 도 7은 화상 생성장치를 사용한 시스템의 구성예를 도시하는 도면이다.

도 6에 있어서, 1은 가상시점 화상 생성장치이고, 101은 가상시점 결정수단이고, 102는 피사체 화상 취득수단이고, 103은 화상 생성수단이고, 103a는 투영면 결정수단이고, 103b는 기준시점 결정수단이고, 103c는 텍스처 배열 확보수단이고, 103d는 대응점 매칭 처리수단이고, 103e는 색 정보 결정수단이고, 103f는 존재확률 정보 결정수단이고, 103g는 렌더링 수단이고, 104는 생성 화상 출력수단이고, 2는 시점위치 입력수단이고, 3은 피사체 촬영수단이고, 4는 화상 표시수단이다. 또한, 도 7에 있어서, User는 가상시점 화상 생성장치의 이용자이고, Obj는 피사체이다.

본 실시예 1-1의 가상시점 화상 생성장치(1)는 도 6 및 도 7에 도시하는 바와 같이, 이용자 User가 시점위치 입력수단(2)을 사용하여 입력한 시점(가상시점)의 파라미터를 결정하는 가상시점 결정수단(101)과, 복수의 시점위치 C_i에 있는 피사체 촬영수단(카메라; 3)에서 촬영된 피사체 Obj의 화상을 취득하는 피사체 화상 취득수단(102)과, 상기 취득한 피사체 Obj의 화상을 바탕으로, 상기 가상시점으로부터 상기 피사체 Obj를 보았을 때의 화상(가상시점 화상)을 생성하는 화상 생성수단(103)과, 상기 화상 생성수단(103)에서 생성한 가상시점 화상을 화상 표시수단(4)에 표시시키기 위한 생성 화상 출력수단(104)에 의해 구성된다.

가상시점 결정수단(101)에서는 상기 가상시점의 파라미터로서, 예를 들면, 위치, 방향, 화각을 결정한다. 또한, 상기 시점위치 입력수단(2)은 예를 들면, 도 7에 도시한 바와 같이, 마우스 등의 이용자 User가 조작하여 선택하는 디바이스라도 좋고, 키보드 등의 이용자 User가 직접 수치로서 입력하는 디바이스라도 좋고, 상기 이용자 User가 장착하는 위치·자세 검출센서라도 좋다. 또한, 다른 프로그램에 의해 주어지는 것이나, 네트워크를 통하여 주어지는 것이라도 가능하다.

또한, 상기 피사체 화상 취득수단(102)은 시시각각 변화하는 피사체의 위치·자세를 일정한 간격, 예를 들면 30Hz의 간격으로 순차적으로 취득하는 것도, 임의의 시각에서의 피사체의 정지화상을 취득하는 것도 가능하고, 미리 촬영한 피사체 화상을 기록장치로부터 판독함으로써 취득하는 것도 가능하다. 또한, 복수의 시점위치로부터의 피사체 화상은 모든 카메라간의 동기를 취함으로써 동일 시각에 촬영한 것이 바람직하지만, 피사체의 위치·자세의 변화가 충분히 느리고, 정지물이라고 볼 수 있는 경우라고만 할 수 없다.

또한, 상기 화상 생성수단(103)은 도 6에 도시한 바와 같이, 화상 생성에 사용하는 투영면의 위치·형상을 결정하는 투영면 결정수단(103a)과, 기준시점의 위치를 결정하는 기준시점 결정수단(103b)과, 투영면에 붙여 붙이는 텍스처 화상의 배열을 메모리상에 할당하는 텍스처 배열 확보수단(103c)과, 상기 피사체 화상 취득수단(102)에서 취득한 피사체의 화상에 있어서, 복수의 시점위치 사이에서 피사체의 동일한 영역이 촬영되어 있는 개소를 대응시키는 대응점 매칭 처리수단(103d)과, 상기 텍스처 배열 확보수단(103c)에서 확보한 텍스처 배열 중의 색 정보를, 취득한 복수매의 피사체의 화상의 색 정보를 혼합처리함으로써 결정하는 색 정보 결정수단(103e)과, 상기 텍스처 배열 확보수단(103c)에서 확보한 텍스처 배열 중의, 투영면상에 피사체가 존재할 가능성의 정도(존재확률 정보)를, 상기 대응점 매칭 처리수단(103d)의 결과에 기초하여 결정하는 존재확률 정보 결정수단(103f)과, 상기 색 정보 결정수단(103e)에서 결정한 색 정보 및 상기 존재확률 정보 결정수단(103f)에서 결정한 존재확률 정보를 바탕으로, 상기 가상시점으로부터 본 상기 투영면을 렌더링하는 렌더링 수단(103g)에 의해 구성된다.

상기 텍스처 배열 확보수단(103c)에서 확보하는 배열은 각 화소에 대하여 색 정보와 존재확률 정보를 보유하고, 예를 들면, 빨강(R), 초록(G), 파랑(B)의 3원색 및 상기 존재확률 정보에 대하여 각 8비트로 표현한다. 단, 본 발명은 이러한 특정한 데이터 표현형식에 의존하는 것은 아니다.

또한, 상기 화상 표시수단(4)은 예를 들면, 디스플레이 단자 등의 생성 화상 출력수단(104)에 접속된 CRT(Cathode Ray Tube), LCD(Liquid Crystal Display), PDP(Plasma Display Panel) 등의 표시장치이다. 상기 화상 표시수단(4)은 예를 들면, 2차원 평면형상의 표시장치라도 좋고, 이용자 User를 둘러싸는 곡면형상의 표시장치라도 좋다. 또한, 상기 화상 표시수단(4)으로서, 입체 표시가 가능한 표시장치를 사용하면, 상기 가상시점 결정수단(101)에서, 상기 이용자 User의 좌우 눈에 상당하는 2개의 가상시점을 결정하고, 상기 화상 생성수단(103)에서 상기 2개의 가상시점으로부터의 가상시점 화상을 생성한 후, 이용자의 좌우 눈에 독립된 화상을 제시하는 것도 가능하다. 또한, 3개 이상의 가상시점으로부터의 화상을 생성하여, 3개 이상의 시차가 있는 화상을 표시할 수 있는 3차원 디스플레이를 사용하면, 1명 이상의 이용자에 대하여 입체영상을 제시하는 것도 가능하다.

또한, 상기 가상시점 화상 생성장치(1)를 사용한 시스템은 예를 들면, 도 7에 도시한 바와 같은 구성으로 되어 있고, 이용자 User는 상기 시점위치 입력수단(2)을 통하여 가상시점 화상 생성장치(1)에 소망의 시점위치·방향·화각을 지정하면, 상기 가상시점 화상 생성장치(1)는 피사체 Obj를 상기 피사체 촬영수단(카메라; 3)에서 촬영하고, 그 화상을 취득한 후, 상기 취득한 피사체의 화상을 바탕으로 지시된 시점에 있어서의 화상(가상시점 화상)을 생성한다. 상기 생성된 가상시점 화상은 상기 화상 표시수단(4)에 의해 이용자 User에게 제시한다.

또, 도 7의 시스템 구성은 본 발명에 있어서의 화상 생성장치의 실장의 일례를 도시하는 것이고, 본 발명의 청구범위는 반드시 이러한 구성에 한정되지 않으며, 개개의 장치의 배치, 형태, 실장은 본 발명의 취지를 일탈하지 않는 범위에 있어서 임의이다.

이하, 상기 화상 생성수단(103)에 의한 화상 생성처리에 관해서 설명하지만, 그 구체적인 처리순서를 기술하기 전에, 처리의 전제가 되는 수리 모델에 관해서 설명한다.

도 8 및 도 9는 본 실시예 1-1의 가상시점 화상 생성장치를 사용한 가상시점 화상 생성방법의 수리 모델을 설명하기 위한 모식도이고, 도 8은 투영변환의 일례를 도시하는 도면이고, 도 9는 좌표 변환의 일례를 도시하는 도면이다.

본 실시예 1-1의 가상시점 화상 생성장치를 사용한 화상 생성처리에서는, 예를 들면, 도 8에 도시한 바와 같이, 카메라(3)의 중심위치 C_i(i=1,2,…,N)및 가상시 점 P, 투영면 L_j(j=1,2,…,M)이 설정되어 있다. 이하, 복수대의 카메라(3)를 구별하기 위해서, 상기 카메라의 중심위치 C_i는 카메라 자체도 나타내는 것으로 하고, 마찬가지로 P는 가상시점 자체를 나타내는 동시에 가상시점의 중심의 위치를 나타내는 것으로 한다.

또한, 도 8에서는 카메라 C_i는 가로 일렬로 배치하고 있지만, 본 발명은 이러한 배치에 한정되지 않으며, 예를 들면 2차원 격자형상이나 원호형상 등의 다양한 배치에도 적용 가능하다. 더욱이, 투영면 L_j의 배치도 반드시 평행에 한정되지 않으며, 후술하는 실시예 1-3과 같이 곡면으로 하는 것도 가능하다. 단, 본 실시예 1-1의 설명에서는 투영면 L_j는 평면이라고 한다.

본 실시 형태의 가상시점 화상 생성방법에서는, 실제로 카메라를 배치한 위치 C_i에서 취득한 피사체 0bj의 화상을 바탕으로 상기 카메라가 배치되어 있지 않은 가상시점 P의 화상을 생성하기 때문에, 기본적으로는, 카메라 C에서 촬영한 피사체의 화상의 일부를 컴퓨터 등의 가상시점 화상 생성장치(1)상에 상정한 투영면 L_j에 붙이고(텍스처 맵핑), 그 텍스처 맵핑된 투영면을 상기 가상시점 P로부터 보았을 때의 화상을 좌표 계산 처리에 의해 생성하는 순서를 거친다.

이러한 처리를 할 때, 상기 가상시점 P 및 카메라 C_i는 3차원 공간 중의 점을 각각의 화상면의 2차원의 점에 사영(射影)한다.

일반적으로, 3차원 공간상의 점(X, Y, Z)으로부터 화상면상의 점(x, y)으로 사영하는 행렬은 3행 4열의 행렬로 주어지며, 하기 수식 14 및 수식 15와 같이 나타낼 수 있다.

이 때, 예를 들면, 원점을 중심으로 한 촛점거리 f의 투시 투영 변환을 나타내는 행렬 Φ₀은 하기 수식 16으로 된다.

또한, 컴퓨터에 의해 취급하는 화상은 소위 디지털 화상이고, 메모리상의 2 차원 배열에 의해 표현되어 있다. 이 배열의 위치를 나타내는 좌표계(u, v)를 디지털 화상 좌표계라고 부르기로 한다.

이 때, 예를 들면, 640화소×480화소의 크기를 갖는 디지털 화상 위의 1점은 0으로부터 639의 정수치의 어느 하나를 취하는 변수 u와, 0으로부터 479의 정수치의 어느 하나를 취하는 변수 v에 의해 나타나고, 그 점에서의 색 정보는 그 어드레스에서의 빨강(R), 초록(G), 파랑(B) 정보를 8비트 등으로 양자화한 데이터로 나타난다.

또한 이 때, 도 9a에 도시하는 바와 같은 화상좌표(x, y)와, 도 9b에 도시하는 바와 같은 디지털 화상좌표(u, v)는 1대 1로 대응되고, 예를 들면, 하기 수식 17과 같은 관계를 갖는다.

여기에서, 도 9a에 도시한 x 축과 도 9b에 도시한 u 축은 평행하고, u 축과 v 축의 단위 길이는 (x, y) 좌표계를 기준으로 k_u, k_v, u 축과 v 축이 이루는 각도를 θ로 두었다.

또, 2차원 배열의 기록 및 판독을 할 때, 상기 디지털 화상좌표(u, v)는 이산치를 취하지만, 이하의 설명에서는 미리 언급하지 않는 한 연속치를 취하는 것으 로 하여, 배열로의 액세스 시에 적당한 이산화(離散化) 처리를 하는 것으로 한다.

단, 이 좌표변환에서 상기 수식 17의 관계에 더하여, 렌즈의 수차에 의한 화상의 일그러짐을 보정한 변환을 하는 것도 가능하다.

이하, 상기 수리 모델을 사용하여, 구체적인 가상시점 화상의 생성 처리 순서에 관해서 설명한다.

도 10 내지 도 17은 본 실시예 1-1의 가상시점 화상의 생성 처리 순서를 설명하기 위한 모식도이고, 도 10은 생성처리 전체의 플로우차트이고, 도 11은 가상시점 화상을 생성하는 스텝의 구체적인 플로우차트이고, 도 12는 투영면의 설정방법의 일례를 도시하는 도면이고, 도 13은 투영점, 투영점열, 투영점열의 집합의 일례를 도시하는 도면이고, 도 14는 색 정보의 혼합처리를 설명하기 위한 기준시점, 투영점, 카메라 위치에 의해 이루는 각도의 일례를 도시하는 도면이고, 도 15는 대응점 매칭 처리의 일례를 도시하는 도면이고, 도 16은 렌더링 처리를 설명하기 위한 도면이고, 도 17은 생성된 가상시점 화상의 일례를 도시하는 도면이다.

본 실시예 1-1의 가상시점 화상 생성장치(1)를 사용하여 가상시점 화상을 생성할 때에는, 도 1O에 도시하는 바와 같이, 우선, 이용자 User로부터의 요구에 기초하여, 상기 가상시점 결정수단에서 가상시점 P의 파라미터를 결정한다(스텝 501). 상기 스텝 501에서는 예를 들면, 가상시점 P의 위치, 방향, 화각등을 결정한다.

다음에, 상기 복수대의 카메라(3; C_i)에서 촬영한 피사체 Obj의 화상을, 상 기 피사체 화상 취득수단(102)에서 취득한다(스텝 502).

다음에, 상기 피사체 화상 취득수단(102)에서 취득한 피사체의 화상을 바탕으로, 상기 가상시점 P로부터 상기 피사체 Obj를 보았을 때의 화상(가상시점 화상)을 생성한다(스텝 503).

상기 스텝 503에서는 예를 들면, 도 11에 도시하는 바와 같은 각 스텝의 처리를 하여, 가상시점 화상을 생성한다.

상기 스텝 503의 처리에서는 우선, 상기 투영면 결정수단(103a)에 의해, 가상시점 화상의 생성에 사용하는 다층구조의 투영면 L_j(j∈J, J≡{1,2,…,M})의 위치, 형상을 결정한다(스텝 503a). 상기 스텝 503a에서 상기 투영면 L_j를 설정할 때에는, 예를 들면, 도 8에 도시한 바와 같은, 평면형상을 가지는 투영면을 등간격으로 평행하게 설치한다.

또한, 상기 카메라 C_i가 등간격으로 배치되어 있을 때에는, 그 설치 간격을 B, 카메라의 촛점거리를 F, 화상면의 1화소의 크기를 δ로 하고, 하기 수식 18에서 구해지는 거리의 계열 l_d(d=1,2,3,…)에 평면(투영면)을 배치하여도 좋다.

이러한 경우, 카메라간의 대응점 매칭의 깊이 분해능과 투영면의 설치간격이 일치한다. 즉, 도 12에 도시하는 바와 같이, 카메라 C_n 및 C_{n -1}이 간격 B로 설치되어 있고, 카메라 C_n의 화상면상의 점을 A, 카메라 C_{n -1}의 화상면상에서 C_n에 있어서의 점 A에 상당하는 점을 A₀', A₀'로부터 d 화소째의 점을 A_d'라고 하면, 점{A₀'}의 대응점은 {A₀'｜d=1,2,…}로 이루어지는 계열이 되고, 그 때에 계산되는 거리의 계열은 상기 수식 18로 주어진다

단, 상기 투영면 L_j의 설정예는 어디까지나 일례이고, 본 발명의 화상 생성법은 기본적으로 2매 이상의 다른 투영면을 설정하면 좋고, 이러한 특정한 투영면의 설정법에 한정되지 않는다.

상기 스텝 503a의 처리가 끝나면, 다음에, 상기 기준시점 결정수단(103b)에 의해, 나중의 처리에서 사용하는, 투영점상에 피사체가 존재할 가능성의 정도(존재확률 정보)를 계산할 때에 기준으로 하는 점(기준시점) R을 결정한다(스텝 503b). 상기 기준시점 R의 위치는 가상시점 P의 위치와 일치시켜도 좋고, 가상시점이 복수 있는 경우에는 그 중심위치에 있어도 좋다. 단, 본 발명은 특정한 기준시점을 취하는 방법에 의존한 방법을 제공하는 것은 아니다.

상기 스텝 503b의 처리가 끝나면, 다음에, 상기 투영면상에 다수의 투영점을 설정한다(스텝 503c). 이 때, 기준시점 R을 지나는 복수의 직선 상에 투영점이 올라가도록 설정하고, 동일한 직선 상에 있는 투영점을 투영점열로서 일괄로 취급한다. 여기에서, 예를 들면, 도 13에 도시하는 바와 같이, 기준시점 R을 지나는 어 떤 직선에 착안하여, 투영면 L_j 상에 있는 투영점을 T_j, 그것들을 모은 투영점열을 S로 두면, S={T_j｜j∈J}라고 기재할 수 있고, 또한 투영점열의 집합을 Σ로 두면 S∈Σ로 된다.

상기 스텝 503의 처리가 끝나면, 다음에, 상기 텍스처 배열 확보수단(103c)에 의해, 상기 투영면에 텍스처 맵핑하는 화상을 보유하는 배열(텍스처 배열)을, 화상 생성장치의 메모리상에 확보한다(스텝 503d). 이 때, 확보하는 배열은 상기 투영점의 위치에 대응하는 텍스처 정보를 화소마다, 색 정보(R, G, B) 및 존재확률 정보를 예를 들면 8비트씩 갖게 한다.

또한, 상기 스텝 503d에서는, 텍스처 배열의 화소의 2차원 디지털 좌표(U_j, V_j)와 투영점 T_j의 3차원 좌표(X_j, Y_j, Z_j)의 대응 관계도 설정한다. 이 때, 예를 들면, 모든 (U_j, V_j)의 값에 대하여 (X_j, Y_j, Z_j)의 값을 테이블로서 설정하여도 좋고, 대표적인 (U_j, V_j)에 대해서만 (X_j, Y_j, Z_j)의 값을 설정하고, 그 외 대응은 보완처리(예를 들면 선형보완)에 의해 구하여도 좋다.

상기 스텝 503d의 처리가 끝나면, 상기 스텝 502에서 취득한 피사체의 화상을 바탕으로, 상기 스텝 503d에서 확보한 각 투영점에 상당하는 화소의 색 정보 및 존재 가능성 정보를 결정한다. 그 때, 투영점열 S를 S∈Σ의 범위에서 차례로 주사하고, 또한 투영점 T_j를 T_j∈S의 범위에서 차례로 주사하여, 2중의 루프처리를 한다.

상기 루프처리는 우선, 조작하는 투영점열 S를 개시위치로 초기화한다(스텝 503e). 그리고 다음에, 주사하는 투영점 T_j를 투영점열 S 내에서 개시위치로 초기화하고, 예를 들면, j=1로 한다(스텝 503f).

상기 스텝 503e 및 상기 스텝 503f의 처리가 끝나면, 다음에, 투영점 T_j의 좌표(X_j ^*, Y_j ^*, Z_j ^*)를 구하고, (X_j ^*, Y_j ^*, Z_j ^*)의 위치에 있는 점을 각 카메라로 촬영하였을 때, 화상면의 상면의 각각 어떤 위치에 대응하는지를 상기 수식 14로부터 수식 17까지의 관계를 사용하여 산출한다(스텝 503g). 이 때, 상기 대응점을 계산하는 카메라의 집합 Ξ≡{C_i｜i∈I}로 둔다. 상기 카메라의 집합 Ξ은 모든 카메라라도 좋고, 가상시점 P나 기준시점 R, 투영점 T_j의 위치에 따라서 1개 또는 복수의 카메라를 임의로 선택하여도 좋다.

여기에서 구해진 각 카메라의 대응점을 G_ij(i∈I)로 두고, 그 디지털 좌표를 (u_ij ^*, v_ij ^*)(i∈I)로 둔다.

상기 스텝 503g의 처리가 끝나면, 다음에, 상기 색 정보 결정수단(103e)에 의해, 투영점 T_j에 대응하는 텍스처 배열상의 화소(U_j ^*, V_j ^*)에 있어서의 색 정보를, (u_ij ^*, v_ij ^*)(i∈I)에 있어서의 색 정보를 혼합함으로써 결정한다(스텝 503h). 상기 혼합처리는 예를 들면, 각 카메라의 대응점의 색 정보의 평균치를 취한다.

또한, 상기 혼합처리에서는 예를 들면, 카메라 C_i, 투영점 T_j, 기준시점 R에 의해 이루는 각 θ_ij에 따른 가중을 하는 것도 가능하다. 여기에서, 예를 들면, 도 14에 도시하는 바와 같이, 카메라의 집합을 Ξ={C_n, C_{n +1}, C_{n +2}}(I={n, n+1, n+2})로 한 경우를 생각한다. 이 때, 투영점 T_j와 대응점 G_ij에서의 색 정보(R, G, B)를 나타내는 벡터를 각각 K_j, K_ij로 두면, 예를 들면, 하기 수식 19와 같이 K_j를 결정하면, 기준시점 R로부터 투영점 T_j를 보는 각도와 가까운 각도로부터 촬영한 카메라일수록, 혼합 처리의 기여의 정도가 커진다.

상기 스텝 503h의 처리가 끝나면, 상기 대응점 매칭 처리수단(103d)에 의해, 투영점 T_j에 대한 각 카메라의 대응점 G_ij(i∈I)의 상관의 정도 Q_j를 계산한다(스텝 503i). 상기 상관의 정도 Q_j는 예를 들면 하기 수식 20과 같이 하면, Q_j가 양의 값을 취하고, 대응점의 상관이 높을수록 Q_j는 작은 값을 취한다.

또한, 상기 수식 20에서는 투영점과 대응점의 색 정보를 1점에서만 비교하고 있지만, 투영점과 대응점의 근방에 있는 복수의 점에서 색 정보의 비교를 할 수도 있다. 이 때, 예를 들면, 도 14에 도시하는 바와 같이, 투영면 T_j의 근방의 영역 Φ_j, 카메라 C_i에서의 대응 영역 Ψ_ij를 취하면, 이들의 영역에서의 상관의 정도 Q_j는 예를 들면, 하기 수식 21에 의해 계산된다.

여기에서 K(U_j, V_j)는 텍스처 배열의 좌표(U_j, V_j)에 있어서의 색 정보의 추정치, K(u_ij, v_ij)는 카메라 C_i에서의 촬영화상의 좌표(u_j, v_j)에 있어서의 색 정보를 나타낸다.

또, 상관의 정도를 계산하는 방법은 상기한 것에 한정되지 않으며, 본 발명은 특정한 계산방법에 의존하는 것이 아니다. 예를 들면, 도 15에 도시한 예로서는, 투영점 T_j 및 대응점에 상당하는 화소와 그 주위의 8화소로 이루어지는 영역을, 각각 근방의 영역 Φ_j, 및 그 대응영역 Ψ_ij로 하고 있다. 그러나, 근방의 영역 Φ_j, 및 그 대응영역 Ψ_ij를 정하는 방법은 이 예에 한정되지 않는다.

상기 스텝 503i의 처리가 끝나면, 다음에, 상기 투영점 T_j를 갱신하고 (스텝 503j), 투영점 T_j∈S를 전부 주사하였는지를 판별한다(스텝 503k). 여기에서 만약, 전부를 다 주사하였다면, 다음의 스텝 503l로 진행하고, 아직 다 주사하지 않았다면 상기 스텝 503g로 되돌아간다.

상기 스텝 503k에서, 전부 다 주사하였다고 판별되면, 다음에, 상기 존재확률 정보 결정수단(103f)에 의해, 상기 스텝 503i에서 계산한 상관의 정도 Q_j를 바탕으로 하여, 기준시점 R을 지나는 직선상에 있는 모든 투영점 T_j(j∈J)에 대해서, 투영점상에 피사체가 존재할 가능성의 정도(존재확률 정보) β_j를 결정한다(스텝 503l). 단, 상기 존재확률 정보 β_j는 하기 수식 22 및 수식 23의 조건을 만족시킬 필요가 있다.

또한, 투영점 T_j에 피사체가 존재할 확률이 높을수록 1에 가까운 값을 취하기 때문에, 상기 스텝 503i에서 계산한 투영점과 대응점의 상관의 정도 Q_j에 대하여, 예를 들면, 하기 수식 24 및 수식 25에서 나타나는 변환처리를 실시하여 상기 존재확률 정보 β_j(j∈J)를 얻는다.

단, 상기 존재확률 정보 β_j는 상기 수식 22 및 수식 23의 조건을 만족시키면 되기 때문에, 변환처리는 반드시 상기 수식 24 및 수식 25에서 제시하는 방법에 한정되지 않는다.

상기 스텝 503l의 처리가 끝나면, 다음에, 투영점열 S를 갱신하고(스텝 503m), 투영점열 S∈Σ를 전부 주사하였는지를 판별한다(스텝 503n). 여기에서 만약, 전부를 다 주사하였다면 다음의 스텝 503o로 진행하고, 아직 다 주사하지 않은 것이라면 스텝 503f로 되돌아간다.

상기 스텝 503n에서, 전부 다 주사하였다고 판별되면, 다음에, 상기 렌더링 수단(103g)에 의해, 다층구조를 가지는 투영면 L_j(j=1,2,…,M)를 가상시점 P로부터 본 화상을, 상기 존재확률 정보 β_j에 따라서 렌더링하여 생성한다(스텝 503o). 여기에서, 예를 들면, 도 16에 도시한 바와 같이, 가상시점 P에서의 화상면의 좌표가 (u_p, v_p)로 나타나고 있는 것으로 한다. 이 때, 화상면상의 어떤 화소 p^*(u_p ^*, v_p ^*)의 색 정보 K_p ^*은, P와 p^*를 연결하는 직선상에 있는 투영점열{T_j ^*｜j∈J}의 색 정보{K_j ^*｜j∈J}에 대응하는 존재확률 정보{β_j ^*｜j∈J}를 곱하여 가산한 것으로서 결정되고, 하기 수식 26과 같이 나타난다.

그리고, 화상면상에 있는 모든 화소에 대하여 색 정보를 결정하면, 가상시점 P에서의 화상을 얻을 수 있다.

또한, 상기 수식 26의 대신에, 하기 수식 27로서 K_p ^*를 계산하면, 기준시점 R과 가상시점 P의 위치가 다른 경우에도, K_p ^*는 반드시 유효한 색공간의 범위 내에 들어가는 것이 보증된다.

또한, 여기에서는 화상면의 화소를 주사하여 색 정보를 결정하는 순서를 나타내었지만, 이것에 한정되지 않고, 예를 들면, OpenGL이나 DirectX 등의 범용적인 그래픽스 라이브러리에 투영면의 구성, 텍스처 배열, 시점 P의 설정 등의 데이터를 주고받고, 렌더링처리를 맡겨도 좋다.

이상에서 상기 가상시점 화상의 생성처리(스텝 503)가 종료하고, 생성된 가상시점 화상은 상기 화상 표시수단(4)에 표시된다(스텝 504). 이 때, 상기 화상 표시수단(4)에 표시되는 가상시점 화상(6)은 예를 들면, 도 17에 도시하는 바와 같이, 피사체의 상(7)중, 상기 스텝 5031에서 계산한 상기 상관의 정도 Q가 낮은, 즉 추정치의 신뢰성이 낮은 개소(7A)는 애매하게 렌더링되어, 희미하게 되고 있다. 그 때문에, 예를 들면, 도 1에 도시한 바와 같은, 종래의 가상시점 화상(6)과 같이, 화상이 결손되어 있는 것처럼은 보이지 않고, 이용자의 눈에는 신경쓰이지 않을 정도의 열화로 된다.

그 후, 상기 스텝 505에서, 처리의 계속 또는 종료를 판단하고, 계속하는 것이면 최초의 스텝 501로부터 반복하고, 종료이면 종료처리를 한다.

이상 설명한 바와 같이, 본 실시예 1-1의 가상시점 화상 생성장치를 사용한 가상시점 화상 생성방법에 따르면, 종래의 수단과 같이 모든 경우 및 모든 개소에서 피사체의 정확한 기하모델을 얻고자 하는 것은 아니며, 피사체의 촬영조건이나 부위에 따라서는 거리 추정에 충분한 신뢰성을 가지는 추정치가 얻어지지 않는 것을 전제로서, 신뢰성이 낮은 추정치가 얻어진 개소에 대해서는 애매하게 렌더링하여 화상 생성에 대한 기여를 낮게 하고, 극단적인 화상의 열화를 방지함과 동시에, 신뢰성이 높은 거리 데이터가 얻어진 개소에 대해서는 명료하게 렌더링하여 화상 생성에 대한 기여를 높게 한다. 그 때문에, 추정의 신뢰성이 낮은 개소의 화상의 열화를 눈에 띄지 않게 할 수 있고, 이용자가 보기에는 열화가 적은 가상시점 화상으로 할 수 있다.

또한, 본 실시예 1-1의 가상시점 화상 생성장치(1)에서는 텍스처 맵핑을 이용하여 가상시점 화상을 생성하기 때문에, 화상 생성처리에 있어서의 장치의 부하를 작게 할 수 있고, 또한, 고속으로 가상시점 화상을 생성할 수 있다.

또한, 상기 가상시점 화상 생성장치(1)는 전용의 장치일 필요는 없고, 예를 들면, CPU, 및, 메모리, 하드디스크 등의 기억장치를 갖는 컴퓨터와 프로그램에 의해서도 실현할 수 있다. 그 경우, 도 11에 도시한 바와 같은 각 스텝을 컴퓨터에 실행시키는 것이 가능한 프로그램을 작성하고, 상기 컴퓨터에 실행시키면, 보급형의 퍼스널 컴퓨터라도, 화상의 열화가 적은 가상시점 화상을 용이하게, 또한 고속으로 생성할 수 있다. 또, 이 경우, 처리에 따른 데이터는 기억장치에 보유되고, 적절하게 판독되어 CPU에 의해 처리가 이루어진다. 상기 프로그램은 플로피 디스크나 CD-ROM 등의 기록매체에 기록하여 제공할 수도 있고, 네트워크를 통하여 제공하는 것도 가능하다.

또, 본 실시예 1-1에서 설명한 가상시점 화상 생성장치의 구성, 및 가상시점 화상의 생성방법이나 처리순서는 일례이고, 본 발명의 본 취지로 하는 것은, 다층으로 구성되는 투영면의 투명도 정보를, 복수의 다른 시점위치로부터 피사체를 촬영한 화상간의 대응영역의 신뢰성에 따라서 결정하는 것이다. 이 때문에, 이 주지를 크게 일탈하지 않는 범위에 있어서 특정한 처리방법이나 실장에 의존하는 것은 아니다.

또한, 상기 가상시점 화상 생성장치(1)를 이용한 시스템도, 도 7에 도시한 바와 같은, 일방향의 시스템에 한정되지 않으며, 쌍방향의 시스템에서도 적용할 수 있다.

도 18은 상기 실시예 1-1의 가상시점 화상 생성장치(1)를 적용한 시스템의 응용예를 도시하는 모식도이다.

상기 실시예 1-1의 가상시점 화상 생성장치(1)는 예를 들면, 텔레비전 전화나 텔레비전 회의 등의 시스템에 적합하고, 예를 들면, 도 18에 도시하는 바와 같이, 통신 네트워크를 통하여 원격지에 존재하는 이용자 UserA 및 UserB에 있어서, 양자가 이용자인 동시에 피사체라고 간주하고, 서로의 화상을 제시하여, 시각적인 커뮤니케이션을 지원하는 시스템에 적용할 수 있다. 이 때, UserA가 소망하는 시점으로부터의 UserB의 화상을 Img[A→B]로 두면, Img[A→B]는 UserB 측의 피사체 촬영수단(카메라; 3B)에 의해 촬영된 UserB의 화상을 바탕으로 생성되어 UserA측의 화상 표시수단(4A)에 제시된다. 또한, UserB가 소망하는 시점으로부터의 UserA의 화상을 Img[B→A]로 두면, Img[B→A]는 UserA측의 피사체 촬영수단(카메라; 3A)에 의해 촬영된 UserA의 화상을 바탕으로 생성되어 UserB 측의 화상 표시수단(4B)에 제시된다.

또한, 도 18에 도시한 시스템에서는 각 User의 시점위치 입력수단이, 이용자의 머리부에 장착된 위치/자세센서의 데이터 송신부(201A, 201B)와 데이터 수신부(202A, 202B)에 의해 구성되고, 이용자의 머리부 이동에 자동적으로 추종하여 소망의 가상시점을 산출하는 예를 제시하고 있다. 그러나, 상기 시점위치 입력수단은, 반드시 이러한 형태를 취할 필요는 없다. 또한, 피사체 촬영수단(3A, 3B)에 의해 촬영된 이용자의 화상을 바탕으로 머리부의 위치/자세를 추정하고, 동일한 기능을 갖게 하는 것도 가능하다.

여기에서, Img[A→B]는 UserA측의 가상시점 화상 생성장치(1A)와 UserB측의 가상시점 화상 생성장치(1B)의 어느 한쪽에서 생성하는 시스템 구성도 가능하다. 전자의 경우에는, 카메라(3B)에서 촬영된 UserB의 화상이 네트워크(8)를 통하여 UserA측의 가상시점 화상 생성장치(1A)에 전송되고, 그것을 바탕으로 상기 가상시점 화상 생성장치(1A)에서 Img[A→B]가 생성되어 화상 표시수단(4A)에서 제시된다. 또한, 후자의 경우에는 UserB측의 카메라(3B)에서 촬영된 UserB의 화상을 바탕으로 UserB측의 가상시점 화상 생성장치(1B)에서 Img[A→B]가 생성된 후, 가상시점 화상 Img[A→B]이 UserA측의 가상시점 화상 생성장치(1A)에 전송되어 화상 표시수단(4A)에서 제시된다. 또한, 설명은 생략하지만, Img[B→A]에 대해서도 동일하다.

또한, 도 6에 있어서의 화상 생성수단(103)을 구성하는 각 수단은, UserA측의 가상시점 화상 생성장치(1A) 및 UserB측의 가상시점 화상 생성장치(1B)의 어느 한쪽에서 분담하는 것도 가능하고, 예를 들면, Img[A→B]를 생성하기 위해서 UserA측에 있는 화상 생성장치(1A)에서 투영면 결정수단(103a) 및 기준시점 결정수단(103b), 및 대응점 매칭수단(103d)을 실장하고, UserB측에 있는 화상 생성처리장치(1B)에서 텍스처 배열 확보수단(103c) 및 색 정보 결정수단(103e) 및 존재확률 정보 결정수단(103f) 및 렌더링 수단(103g)을 실장할 수 있다. 또한, 설명은 생략하지만, Img[B→A]에 대해서도 동일하다.

또한, 네트워크(8)상의 임의의 장소에, UserA측 및 UserB측의 상기 가상시점 화상 생성장치(1A, 1B)와는 다른 화상 생성장치(1C)를 설치하고, 화상 생성수단의 전부 혹은 일부를 실장하는 것도 가능하다.

또, 여기에서는 UserA와 UserB의 2명의 이용자간에서의 통신에 관해서 기술하였지만, 이용자의 인원수는 이것에 한정되지 않으며, 더욱 다수의 이용자간에서도 동일하게 본 발명을 적용할 수 있다. 그 때, 이용자가 실제로 존재하는 실공간과는 별도로 커뮤니케이션에 사용하는 가상공간을 상정하여, 그 위치관계에 따른 다른 이용자의 화상을 서로 제시하면, 마치 네트워크상의 가상공간(Cyber Space)을 공유하는 것과 같은 감각을 이용자에게 제시할 수 있다.

(실시예 1-2)

도 19는 실시예 1-2의 가상시점 화상 생성방법을 설명하기 위한 모식도이고, 도 19a는 본 실시예 1-2의 특징으로 되는 처리를 도시하는 플로우차트이고, 도 19b는 투명도 정보를 결정하는 스텝의 구체적인 처리순서의 일례를 도시하는 플로우차트이다.

본 실시예 1-2에서는 상기 실시예 1-1에서 설명한 가상시점 화상의 생성처리에 있어서, 상기 스텝 503l에서 계산한 투영점의 존재확률 정보 대신에, 상기 존재확률 정보를 투명도 정보로 변환하여 화상 생성을 하는 예를 제시한다.

이 때, 상기 가상시점 화상 생성장치(1)의 구성이나, 전체적인 처리순서에 대해서는, 상기 실시예 1-1에서 설명한 예와 같은 형태를 취할 수 있기 때문에, 이하, 차이가 있는 부분만을 설명한다.

상기 실시예 1-1에서는 상기 화상을 생성하는 스텝 503에 있어서, 도 11에 도시한 바와 같이, 상기 스텝 503l에서 결정한 상기 존재확률 정보 β_j를 사용하여, 가상시점 화상을 생성하고 있었지만, 본 실시예 1-2에서는 도 19a에 도시하는 바와 같이, 상기 스텝 503l의 후, 상기 존재확률 정보를 변환하여 투명도를 결정하는 스텝 503p를 부가한다.

그 때문에, 상기 실시예 1-1의 텍스처 배열을 확보하는 스텝 503d에서는, 색 정보 및 상기 존재확률 정보를 보유하는 배열을 확보한 것에 대하여, 본 실시예 1-2의 스텝 503d에서는, 색 정보 및 상기 투명도 정보를 보유하는 배열을 확보한다.

상기 투명도 정보 α_j는 상기 존재확률 정보 β_j를 바탕으로 계산되고, 상기 실시예 1-1의 스텝 503l과 동일하고, 본 실시예 1-2에서도, 상기 스텝 503l에서 상기 존재확률 정보를 일단 계산하고, 다음의 스텝 503p에서 투명도 정보를 계산한다.

또한, 본 실시예 1-2의 렌더링 처리를 하는 스텝 503o에서는, 상기 실시예 1-1에서 설명한 상기 수식 26이나 수식 27 대신에, 상기 수식 2로부터 상기 수식 4까지에 따라서 D_j를 순차적으로 계산한다. 그 때문에, 화상면상의 어떤 화소 p^*(u_p ^*, v_p ^*)의 색 정보 K_j ^*는, 하기 수식 28과 같이 계산하게 된다.

이상이 본 실시예에 있어서의 화상 생성 방법이지만, 상기 존재확률 정보 β_j를 바탕으로 투명도 정보 α_j를 계산하는 방법의 일례를, 이하에 제시한다.

우선, 상기 수식 26과 상기 수식 28을 비교하면, 하기 수식 29와 같이 된다.

이 관계로부터, j=M,M-1,…의 순으로 α_j를 구하여 가는 순서는 아래와 같다.

우선, 도 19b에 도시하는 바와 같이, j의 초기치로서 j=M으로 한다(스텝 5031p). 다음에, 상기 수식 29로부터, α_M=β_M으로 결정한다(스텝 5032p). 다음에, j의 값을 j=j-1로 갱신한다(스텝 5033p).

다음에, α_j+1이 1인지의 여부를 판별한다(스텝 5034p). 이 때, α_j+1≠1이면, 상기 수식 29의 관계로부터, 하기 수식 30에 의해 α_j를 결정한다(스텝 5035p).

한편, α_j+1=1일 때는 하기 수식 31에 의해 α_j를 결정한다(스텝 5036p).

이 근거를 설명하면, 우선, α_j+1=1이면, 하기 수식 32와 같이 되고, 상기 수식 30에서는 분모가 O(零)으로 되기 때문에 계산할 수 없다.

그래서 상기 수식 32를 전개하면, 하기 수식 33으로 되고, 상기 수식 29를 대입하면, 수식 34와 같아진다.

상기 수식 34와 상기 수식 22 및 수식 23으로부터, 하기 수식 35가 얻어진다.

여기에서, 상기 수식 32와 상기 수식 35를, 상기 수식 29의 하변에 대입하면 0=0×α_j로 되고, α_j는 임의의 값을 취할 수 있음을 알 수 있다. 그래서, 본 실시예 1-2에서는 예를 들면, α_j=1로 설정한다.

단, 상기와 같이 α_j는 임의의 값으로 설정할 수 있고, 본 발명은 특정한 α_j의 결정법에 의존하는 것은 아니다.

다음에, j=1까지 처리하였는지를 판별하고(스텝 5037p), 모든 처리가 끝났으면 종료, 아직 끝나지 않은 것이면 상기 스텝 5033p로 되돌아간다.

이상 설명한 바와 같이, 본 실시예 1-2의 가상시점 화상 생성방법에 따르면, 상기 실시예 1-1과 마찬가지로, 부분적인 화상의 열화가 눈에 띄지 않는 가상시점 화상을 용이하고, 또한 고속으로 생성할 수 있다.

또한, 상기 실시예 1-1에서 설명한 바와 같이, 존재확률 정보를 그대로 사용한 화상 생성에서는, 기준시점과 가상시점이 다른 경우에 피사체의 차폐영역 부근에서 휘도의 증가가 생기는 경우가 있는 것에 대하여, 본 실시예 1-2와 같이, 존재확률 정보를 투명도로 변환하는 화상 생성에서는, 이 현상을 방지하는 효과가 있다. 그 때문에, 화상의 열화가 적고, 보다 실제의 피사체에 가까운 가상시점 화상을 얻을 수 있다.

또한, 상기 실시예 1-1에서 설명한 바와 같이, 존재확률 정보를 그대로 사용하는 화상 생성에서는, 기준시점과 가상시점이 다른 경우에는, 나중에 나타내는 수식을 사용한 연산에서 색 정보를 계산한 경우에 유효한 색 정보의 범위 내에 들어가는 보증이 없고, 예를 들면, 보정처리가 필요한 것에 대하여, 본 실시예 1-2와 같이, 상기 존재확률 정보를 투명도로 변환하는 화상 생성에서는, 이러한 보정은 불필요하다. 그 때문에, 화상 생성 처리를 간략화할 수 있다.

또한, 본 실시예 1-2의 가상시점 화상 생성방법과 같이, 존재확률 정보를 투명도로 변환하는 화상 생성에서는, 반투과의 피사체도 효율적으로 표현할 수 있고, 현실세계에 있는 보다 많은 피사체에 대하여 널리 본 발명을 적용할 수 있는 효과가 있다.

또, 본 실시예 1-2에서 설명한 가상시점 화상 생성방법은 일례이고, 본 실시예의 본 취지로 하는 것은, 상기 존재확률 정보를 투명도 정보로 변환하여 가상시점 화상을 생성하는 것이다. 그 때문에, 이 주지를 크게 일탈하지 않는 범위에 있어서 특정한 계산방법이나 처리순서에 의존하는 것은 아니다.

또한, 상기 색 정보란 흑백 화상의 경우에는 휘도 정보에 상당하고, 동일하게 처리하는 것이 가능하다.

(실시예 1-3)

도 20은 실시예 1-3의 가상시점 화상 생성방법을 설명하기 위한 모식도이고, 투영면군, 기준시점, 가상시점, 투영점의 일례를 도시하는 도면이다.

본 실시예 1-3에서는 복수의 카메라에서 공통의 투영면 L_j를 사용하는 것은 아니고, 카메라 C_j마다 고유의 투영면을 설정하여 화상 생성하는 방법에 대하여 설명한다. 또, 가상시점 화상 생성장치(1)의 구성이나, 전체적인 화상 생성의 처리순서는 상기 실시예 1-1에서 설명한 순서와 동일하기 때문에, 상세한 설명은 생략한다.

우선, 상기 실시예 1-1에서 설명한 바와 같이, 상기 스텝 501에서 가상시점을 결정하고, 다음의 상기 스텝 502에서 피사체의 화상을 취득한다.

본 실시예 1-3의 화상 생성 방법에서는, 다음에 행하여지는 상기 가상시점 화상을 생성하는 스텝 503의, 투영면을 결정하는 스텝 503에 있어서, 상기 카메라마다 고유의 투영면군을 설정한다.

이 때, 상기 투영면군은 예를 들면, 도 20에 도시하는 바와 같이, 카메라 C_i(i∈I, I={n-1, n, n+1, n+2})의 화상면 Img_i(i∈I)에 평행하고, 각각 고유의 투영면군 Λ_i≡{L_ij｜j∈J}를 설정한다.

상기 투영면군의 설정이 끝나면, 다음에, 상기 스텝 503b의 기준시점을 결정하는 처리에 있어서, 상기 투영면군 Λ_i에 고유의 기준시점 R_i를, 카메라의 시점 C_i와 동일한 위치에 설정한다.

상기 스텝 503b가 끝나면, 다음에, 상기 실시예 1-1에서 설명한 바와 같은 순서로 상기 스텝 503c의 처리를 한다. 그리고 그 다음의 스텝 503d에서는, 카메 라로 촬영한 디지털 화상의 각 화소를 투영면 상에 역투영하고, 투영면의 텍스처 배열의 각 화소와 대응시킨다.

여기에서, 디지털 화상의 점(u, v)과 화상면상의 점(x, y)으로의 변환은 예를 들면, 상기 수식 17로 나타나고, (x, y)로부터 3차원 공간 중의 투영면상의 점(X, Y, Z)으로의 역투영은 예를 들면 아래와 같이 수식화할 수 있다.

일반적으로, 2차원의 점(x, y)이 주어졌을 때, 상기 수식 14 및 상기 수식 15를 만족시키는 점(X, Y, Z)은 3차원 중에 무수하게 있지만, 그 중 투영면 상에 있는 점(X, Y, Z)이 역투영상이다.

투영면의 식은 일반적으로 aX+bY+cZ+d=0으로 표현되고, 이것을 벡터표현으로 고쳐 쓰면, 하기 수식 36과 같다.

여기에서 상기 수식 14 및 상기 수식 15, 및 상기 수식 36을 정리하면, 하기 수식 37이 얻어진다.

그래서, 상기 수식 37을 (X, Y, Z)에 대하여 풀면 (x, y)로부터 (X, Y, Z)로의 역투영상을 구할 수 있다. 여기에서, 예를 들면, 상기 수식 37의 4행4열의 행렬이 역행열을 가지면, s'=1/s로 두면, 상기 역투영상은 하기 수식 38에서 구해진다.

또, 상기 예는 어디까지나 일례이고, 렌즈의 수차(예를 들면 왜곡수차)를 보정하는 캘리브레이션을 행하는 것도 가능하고, 디지털 화상의 점(u, v)에 대응하는 투영면상의 점(X, Y, Z)을 테이블로서 가지는 것도 가능하다.

그 후, 상기 실시예 1-1에서 설명한 순서로 상기 스텝 503e에서 상기 스텝 503g간에서의 처리를 한다. 그리고 그 다음의 스텝 503h의 색 정보를 결정하는 처 리에서는, 상기 투영면군 Λ_i상의 투영점은 카메라 C_i에서 촬영한 화상의 색 정보만을 사용하여 결정한다.

본 실시예 1-3에서 설명한 상기 스텝 503d와 상기 스텝 503h와 같이 함으로써, 카메라로 촬영한 디지털 화상을 그대로 투영면의 텍스처 배열의 색 정보로서 사용할 수 있다.

그 후 다시, 상기 스텝 503i로부터 상기 스텝 503n까지는, 상기 실시예 1-1과 동일한 순서로 처리를 한다. 그리고 그 다음에, 상기 스텝 503o의 렌더링 수단에 있어서는, 가상시점 P로부터 보아 겹치는 모든 투영점에 대하여 색 정보의 혼합처리를 한다. 이 때, 예를 들면, 도 20에 도시한 예에서는, 투영면군 Λ_n 및 Λ_n+1상의 투영점에 대하여, 가상시점 P를 지나는 직선상에서 색 정보의 혼합처리를 하고 있다.

여기에서, 투영면 L_ij상에 있는 투영점을 T_ij, T_ij에서의 색 정보를 K_ij, 존재 가능성 정보를 β_ij로 하여, 상기 실시예 1-1에서 상기 수식 27에서 나타난 가상시점 P의 화상면의 색 정보는 예를 들면 아래와 같이 결정된다.

즉, 화상면상의 어떤 화소 p^*(u_p ^*, v_p ^*)의 색 정보 K_p ^*는 P와 p^*를 연결하는 직선상에 있는 투영점열 {T_ij ^*｜i∈I, j∈J}의 색 정보{K_ij ^*｜i∈I, j∈J}에 대응하는 존재 가능성 정보 {β_ij ^*｜i∈I, j∈J}를 계수로 한 가중 평균치로서 결정되고, 하 기 수식 39로 된다.

이상 설명한 바와 같이, 본 실시예 1-3의 가상시점 화상 생성방법에 따르면, 상기 실시예 1-1과 마찬가지로, 부분적인 화상의 열화가 눈에 띄지 않은 가상시점 화상을 용이하고, 또한 고속으로 생성할 수 있다.

또한, 본 실시예 1-3과 같이, 카메라간의 위치관계와는 관계없이 카메라마다 고유의 투영면군을 설정하면, 카메라의 배치가 복잡하거나 불규칙하기도 하고, 투영면군의 설정처리가 영향을 받는 것은 없고, 일관된 처리방법에 의해 화상 생성을 할 수 있다.

또, 본 실시예 1-3에서 설명한 가상시점 화상 생성방법은 일례이고, 본 실시예의 본 취지로 하는 것은, 상기 존재확률 정보를 투명도 정보로 변환하고 가상시점 화상을 생성하는 것이다. 그 때문에, 이 주지를 크게 일탈하지 않는 범위에 있어서 특정한 계산방법이나 처리순서에 의존하는 것이 아니다.

또한, 상기의 색 정보란 흑백 화상의 경우에는 휘도 정보에 상당하고, 동일하게 처리하는 것이 가능하다.

(제 1 실시 형태의 효과)

제 1 실시 형태에서 설명한 방법에 따르면, 종래 방법과 같이 모든 경우 및 모든 개소에서 피사체의 정확한 기하모델을 얻고자 하는 것은 아니고, 피사체의 촬영조건이나 부위에 따라서는 거리 추정에서 충분한 신뢰성을 가지는 추정치가 얻어지지 않은 것을 전제로 하고, 신뢰성이 낮은 추정치가 얻어진 개소에 대해서는 애매하게 렌더링하여 화상 생성에 대한 기여를 낮게 하여, 극단적인 화상의 열화를 방지함과 동시에, 신뢰성이 높은 거리 데이터가 얻어진 개소에 대해서는 명료하게 렌더링하여 화상 생성에 대한 기여를 높게 한다. 그 때문에, 추정의 신뢰성이 낮은 개소의 화상의 열화가 눈에 띄지 않게 된다.

또한, 기준시점과 가상시점이 다른 경우에 피사체의 차폐영역 부근에서 휘도의 증가가 생긴다는 문제를 해결할 수 있다. 또한, 기준시점과 가상시점이 다른 경우, 색 정보를 계산하였을 때에 유효한 색 정보의 범위 내에 들어가는 보증이 없기 때문에, 보정처리가 필요하게 되는 경우가 있지만, 본 실시 형태에서 설명한 방법에서는 이러한 보정은 불필요하다. 또한, 반투과의 피사체도 효율적으로 표현할 수 있고, 현실세계에 존재하는, 보다 많은 피사체에 대하여 본 발명을 넓게 적용할 수 있는 효과가 있다. 또한, 카메라간의 위치관계와는 무관계하게 카메라마다 고유의 투영면군을 설정하면, 카메라의 배치가 복잡하거나 불규칙하더라도, 투영면군의 설정처리가 영향을 받지 않고, 일관된 처리방법에 의해 화상 생성을 할 수 있다.

또한, 상기 카메라마다 고유의 투영면군을 설정한 경우, 투영면의 색 정보에 대해서는 대응하는 카메라로 촬영한 화상간에서의 혼합처리가 필요 없다. 그 때문 에, 예를 들면, 계산기(컴퓨터)로 처리할 때에 병렬처리가 가능하고, 화상 생성의 고속화가 가능하다.

또한, 동일한 카메라에 대응되어 있는 투영면군의 색 정보는 전부 동일하기 때문에, 계산기(컴퓨터)로 처리할 때에, 색 정보를 격납하는 텍스처 메모리를 공유할 수 있다. 그 때문에, 투영면의 수만큼은 메모리를 소비하지 않으며, 화상 생성에 사용하는 장치의 부하를 저감시킬 수 있다. 또한, 어떤 투영면에 대응하는 카메라는 일의적으로 결정되어 있기 때문에, 양자의 좌표의 대응관계를 미리 설정하여 둠으로써, 렌즈의 왜곡수차의 보정 등의 캘리브레이션을 용이하게 또한 고속으로 할 수 있다.

또한, 복수매의 피사체의 화상을 바탕으로 가상시점 화상을 생성하는 장치의 처리시간을 단축시키거나, 또는 장치에 걸리는 부하를 경감시킬 수 있고, 보급형의 퍼스널 컴퓨터라도 부분적인 열화가 적은 화상을 단시간에 생성시킬 수 있다.

[제 2 실시 형태]

이하, 본 발명의 제 2 실시 형태에 대하여 설명한다. 제 2 실시 형태는 주로 청구항 12 내지 청구항 21에 대응하는 실시 형태이다. 제 2 실시 형태에 있어서의 기본적인 조직(구조)은 제 1 실시 형태와 동일하지만, 제 2 실시 형태에서는 카메라 세트를 복수조 준비하여, 카메라 세트마다 구한 상관도에 기초하여 존재확률을 산출하는 점에 특징이 있다. 또, 제 2 실시 형태를 설명하기 위한 도면에 있어서, 동일 기능을 갖는 것은, 동일 부호를 붙인다.

제 2 실시 형태의 화상 생성 방법은 시점이 다른 복수매의 화상으로부터, 상기 화상에 찍히고 있는 물체의 3차원 형상을 취득하고, 상기 물체의 3차원상을 제시하는 화상, 또는 임의의 시점으로부터 상기 물체를 보았을 때의 화상을 생성하는 방법이다. 이 때, 상기 물체의 3차원 형상은 텍스처 맵핑의 수법을 사용하여, 다층구조의 투영면을 설정하고, 상기 관찰자의 시점으로부터 물체의 표면상의 각 점까지의 거리를 추정하여 구한다. 상기 물체의 표면까지의 거리를 추정할 때에는, 예를 들면, 상기 관찰자의 시점으로부터 보아 겹치는 각 투영면상의 점(이하, 투영점이라고 한다)에 대하여, 상기 투영점과 대응하는 각 화상 상의 점(이하, 대응점이라고 한다)의 상관도를 구한다. 그리고, 상기 관찰자의 시점으로부터 보아 겹치는 각 투영점의 상관도의 높이로부터, 상기 겹치는 투영점 중, 어떤 투영점의 근방에 상기 물체의 표면이 존재하는지 추정한다. 단, 본 실시 형태의 화상 생성방법에서는, 상기 관찰자의 시점으로부터 보아 겹치는 복수의 투영점 중의 투영점의 근방에 상기 물체의 표면이 존재하는가라는 것을 생각하는 것은 아니며, 상기 각 투영점의 근방에, 상기 각 투영점의 상관도의 크기에 따른 비율로 물체의 표면이 존재한다고 생각한다. 이 때, 본 발명의 화상 생성 방법에서는 상기 각 투영점에 대한 상관도로부터, 상기 각 투영점 또는 그 근방에 물체의 표면이 존재할 확률(이하, 존재확률이라고 한다)을 결정한다. 그리고, 상기 피사체의 3차원 형상에 기초하여 화상을 생성할 때에, 상기 투영점의 색 정보를 상기 생성하는 화상 상의 각 점의 색 정보에 할당할 때에, 상기 존재확률의 높이에 따른 비율로 할당한다. 이렇게 하여, 상기 투영면을 관찰하고 있는 관찰자로부터 보아, 상기 물체 표면까지의 거리 추정이 어려운 부분을 애매하게 렌더링하여, 불연속인 노이즈 등을 눈에 띄기 어렵게 한다.

또한, 상기 관찰자의 시점, 또는 물체의 3차원 형상을 취득하기 위한 기준시점으로부터 보아 겹치는 복수의 투영점에 대하여, 물체 표면의 존재확률의 확률밀도 분포를 어느 정도 상정할 수 있는 것이면, 확률 밀도 분포를 반영한 파라미터함수 p(l)를 사용하여 상기 존재확률을 구하여도 좋다. 그 경우, 촬영한 화상 상의 노이즈(잡음)의 영향에 의한 상관도의 불균일함을 저감시킬 수 있고, 존재확률의 신뢰성의 저하를 막을 수 있다.

그리고 또한, 어떤 투영점에 대한 상관도를, 모든 화상 상의 대응점을 사용하여 구하는 것은 아니고, 미리 정해져 몇 개의 시점으로부터 촬영한 화상 상의 대응점에서 구하면, 예를 들면, 차폐(occlusion)에 의해 상기 투영점 상에 물체의 표면이 있더라도 찍히지 않은 화상을 제거함으로써, 상기 상관도의 높이의 신뢰성이 향상하여, 상기 존재확률의 신뢰성도 향상된다.

도 21 내지 도 28은 본 실시 형태의 화상 표시방법의 원리를 설명하기 위한 모식도이고, 도 21은 표시하는 화상의 생성방법의 개념을 설명하는 도면이고, 도 22는 도 21을 2차원적으로 표현한 도면이고, 도 23a 및 도 23b는 대응점의 상관도를 구하는 방법을 설명하는 도면이고, 도 24a 및 도 24b는 대응점의 상관도를 구할 때에 문제가 되는 점을 설명하는 도면이고, 도 25는 상관도를 구할 때의 문제를 해결하는 방법을 설명하는 도면이고, 도 26a 및 도 26b는 존재확률의 정밀도를 향상시키는 방법의 일례를 설명하는 도면이고, 도 27a, 도 27b, 및 도 28은 본 실시 형태의 특징을 설명하는 도면이다.

본 실시 형태의 화상 표시방법에서는 표시하는 화상을 생성할 때에, 우선, 컴퓨터 등의 화상 생성장치 내에 가상적인 3차원 공간을 설정하고, 상기 3차원 공간상에, 상기 물체의 화상을 촬영한 카메라의 시점 C_i(i=1,2,…,N), 및 물체의 3차원 형상을 추정하는 다층구조의 투영면 L_j(j=1,2,…,M)을 설정한다. 이 때, 상기 카메라가 있는 1개의 직선 상에 나란히 배열하고 있다고 한다면, 상기 시점 C_i는 예를 들면, 도 21 및 도 22에 도시하는 바와 같이, X축(Z=O) 위에 설정한다. 또한, 상기 투영면 L_j는 예를 들면, 도 21 및 도 22에 도시하는 바와 같이, XY 평면에 평행한 평면을, Z=l_j(<0)에 설정한다.

이 때, 도 21 및 도 22에 도시한 바와 같이, 관찰자의 시점 P로부터 그은 직선 lp와 어떤 투영면 L_m의 교점(투영점) T_m에 물체의 표면이 있으면, 그 점은 상기 시점 C_i에 설치한 카메라로 촬영한 화상 상의 점(대응점) G_{i ,m}에 찍힐 것이다. 마찬가지로, 상기 투영점 T_m에 물체의 표면이 있으면, 그 점은 상기 시점 C_{i +1}, C_i+2에 설치한 카메라로 촬영한 화상 상에서는 각각, 대응점 G_{i +1,m}, G_{i +2,m}에 찍힐 것이다. 그 때문에, 상기 투영점 T_m에 대한 상기 각 화상 상의 대응점 G_{i ,m}, G_{i +1,m}, G_i+2,m의 상관도(유사도)를 알면, 상기 투영점 T_m 상 또는 그 근방에 물체의 표면이 존재하는지의 여부를 추정할 수 있다. 그리고, 이러한 추정을, 상기 관찰자의 시점 P로부터 그 은 직선 lp 상의 각 투영점 T_j에 대하여 행하면, 상기 관찰자의 시점 P로부터 그은 직선 lp 상에서는, 물체의 표면이 어떤 투영점 T_j(투영면 L_j)의 근방에 있는지 추정할 수 있다.

상기 관찰자의 시점 P로부터 그은 직선 lp 상에서, 물체의 표면이 어떤 투영점 T_j(투영면 L_j)의 근방에 있는지 추정할 때에는, 예를 들면, 상기 투영점 T_j와 대응하는 각 대응점 G_{i ,j}의 상관도 Q_j를 사용한다. 상기 상관도 Q_j는 예를 들면, 제 1 실시 형태와 동일하고, 하기 수식 40을 사용하여 구한다.

여기에서, I는 각 카메라의 시점 C_i(i=1,2,…,N) 중 화상면 상에 상기 투영점 T_j에 대한 대응점 G_{i ,j}를 정의할 수 있는 시점 C_i의 조합, K_ij는 각 대응점 G_{i ,j}의 색 정보, K_j는 투영점 T_j의 색 정보로 상기 각 대응점 G_{i ,j}의 색 정보 K_j의 평균치로 한다.

이 때, 설정한 투영면 L_j에, 실제의 물체의 표면형상을 겹치면, 예를 들면, 도 23a와 같이 되는 경우를 생각하여 본다. 이 때, 상기 관찰자의 시점 P로부터 그은 직선 lp 상의 투영점 T_j 중, 상기 카메라의 시점 C_i, C_{i +1}, C_{i +2}로부터 보이는 물 체 표면에 가장 가까운 투영점은 투영점 T_m이다. 그 때문에, 상기 투영점 T_m에 대한 대응점 G_{i ,m}, G_{i +1,m}, G_{i +2,m}의 각각 찍히고 있는 물체 표면 상의 점은 도 23a에 도시한 바와 같이, 매우 가까운 위치관계에 있다. 한편, 예를 들면, 투영면 T₂에 대한 대응점의 각각에 찍히고 있는 물체 표면상의 점은, 떨어진 위치관계에 있다. 그 결과, 상기 수식 40을 사용하여, 상기 직선 lp 상의 각 투영점 T_j의 상관도 Q_j를 구하면, 도 23b에 도시하는 바와 같이, 상기 투영점 T_m의 상관도 Q_m만이 매우 작은 값으로 된다. 그 때문에, 상기 관찰자의 시점 P로부터 상기 직선 lp의 방향을 보았을 때에, 물체의 표면은 상기 투영점 T_m, 즉 상기 투영면 L_m이 설정되어 있는 거리 l_m의 위치에 있다고 추정할 수 있다.

그래서, 상기 관찰자의 시점 P로부터 여러 가지 방향으로 직선 lp를 긋고, 각 직선 lp 상의 투영점 T_j에 대하여, 동일한 처리를 반복하면, 상기 화상에 찍히고 있는 물체의 표면형상을 추정할 수 있다.

단, 이러한 추정방법이 유효한, 즉 추정한 물체의 표면형상의 신뢰성이 높은 것은, 도 23a 및 도 23b에 도시한 바와 같이, 실제의 물체의 표면형상이 비교적 단순한 경우뿐이고, 물체의 형상이 복잡하거나, 복수의 물체가 관찰자의 시점 P로부터 보아 겹치고 있는 경우에는, 추정한 물체의 표면형상의 신뢰성이 낮아진다.

여기에서, 추정한 물체의 표면형상의 신뢰성이 낮아지는 예로서, 2개의 물체 가 관찰자의 시점 P로부터 보아 겹치고 있고, 설정한 투영면 L_j와, 2개의 물체의 표면형상을 겹치면, 예를 들면, 도 24a와 같이 되는 경우를 생각하여 본다. 이 때, 도 24a에 있어서 파선으로 나타내고 있는 관찰자의 시점 P로부터 그은 직선 lp 상의 투영점 T_j에 대하여 상관도 Q_j를 구하면, 예를 들면, 도 23b에 도시한 바와 같은 분포가 된다고 생각된다. 그 때문에, 상기 직선 lp의 부근에서는, 추정한 물체 A의 표면형상의 신뢰성이 높다고 생각된다.

그런데, 예를 들면, 도 24a에 있어서 실선으로 나타내고 있는 관찰자의 시점 P로부터 그은 직선 lp'상의 투영점 T'_m에 대하여 상관도 Q'_m을 구하는 경우, 시점 C_i로부터 촬영한 화상의 대응점 G'_{i ,m}에는 물체 B의 표면이 찍히고 있고, 상기 시점 C_{i +1}, C_{i +2}로부터 촬영한 화상의 대응점 G'_{i +1,m}, G'_{i +2,m}에는 물체 A의 표면이 찍히고 있다. 이러한 경우, 상기 수식 40으로부터 구한 상관도 Q'_m은 커져 버린다. 그 결과, 상기 직선 lp'상의 투영점 T'_j의 상관도 Q'_j의 분포는, 도 24b에 도시한 바와 같이 되고, 어떤 투영점 T_j의 근방에 물체의 표면이 있는지 추정하는 것이 어렵다. 이 때, 도 23b에 도시한 바와 같은 분포의 경우와 마찬가지로, 상관도 Q'_j가 가장 작은 투영점 T'_j의 근방에 물체의 표면이 있다고 추정하면, 그 추정이 오류인 경우, 표시하는 화상 상에 불연속인 노이즈로 되어 나타난다.

그래서, 본 실시 형태의 화상 표시방법에서는 예를 들면, 상기 상관도 Q_j가 가장 작은 투영점 T_j 또는 그 근방에 물체의 표면이 있다는 추정을 하지 않고, 각 투영점 T_j에, 상기 상관도 Q_j의 크기의 비율에 따른 확률로 물체의 표면이 존재한다고 생각한다. 이 때, 상기 투영점 T_j 또는 그 근방에 물체의 표면이 존재할 확률(존재확률)을 β_j로 하면, 상기 관찰자의 시점 P로부터 그은 직선 lp 상의 투영점, 즉 상기 관찰자의 시점 P로부터 보아 겹치는 투영점 T_j의 존재확률 β_j는, 하기 수식 41 및 수식 42와 같은 조건을 만족시키는 것이 필요하다.

또한, 투영점 T_j 중, 물체 표면이 존재할 확률이 높은 투영점일수록, 상기 존재확률 β_j가 1에 가까운 값을 취하도록 하기 위해서는, 상기 각 투영점 T_j의 상관도 Q_j에 대하여, 예를 들면, 하기 수식 43 및 수식 44로 나타나는 변환처리를 하여, 상기 각 투영점 T_j의 존재확률 β_j를 결정한다.

단, 상기 존재확률 β_j는 상기 수식 41 및 수식 42의 조건을 만족시키고 있으면 좋다. 그 때문에, 상기 존재확률 β_j는 상기 수식 43 및 수식 44로 나타나는 변환처리 이외 방법으로 결정하여도 좋다.

이러한 처리에 의해, 상기 각 투영점 T_j 또는 그 근방에 물체의 표면이 존재할 확률 β_j를 결정하면, 예를 들면, 도 25에 도시하는 바와 같이, 상기 관찰자의 시점 P로부터 그은 어떤 직선 lp 상의 각 투영점 T_j에 대한 색 정보 K_j 및 존재확률 β_j가 결정된다.

이렇게 하여 추정한 물체의 3차원 형상을 사용하여, 예를 들면, 휘도 변조형의 DFD에 상기 물체의 3차원상을 표시하는 경우는, 복수의 표시면 중의, 상기 각 투영점 T_j에 상당하는 화소를, 색 정보 K_j, 상기 존재확률 β_j에 따른 휘도로 표시 한다. 이렇게 하면, 상기 직선 lp 상의 각 투영점 T_j의 상관도 Q_j가, 예를 들면, 도 23b에 도시한 바와 같이, 어떤 투영점 T_m의 상관도 Q_m의 값만, 다른 상관도의 값과 현저하게 다른 경우, 그 투영점 T_m의 존재확률 β_m만이 큰 값을 취한다. 그 때문에, 상기 투영점 T_m에 상당하는 화소의 휘도만이 커지고, 상기 관찰자의 시점 P로부터 상기 투영면 L_j를 보고 있는 관찰자가 보기에 명료하게 바뀐다.

한편, 상기 직선 lp의 각 투영점 T_j의 상관도 Q_j가, 예를 들면, 도 24b에 도시한 바와 같이 되고, 어떤 투영점 T_j의 근방에 물체의 표면이 있는지 추정하는 것이 어려운 경우, 동일 정도의 존재확률로 되는 투영점이 복수개 나타난다. 그 때문에, 복수의 투영면 L_j 상의 투영점 T_j에 상당하는 화소가 동일 정도의 휘도로 표시되고, 상기 관찰자의 시점 P로부터 상기 투영면 L_j를 보고 있는 관찰자가 보기에는, 거리감이 애매하게 바뀐다. 그렇지만, 관찰자의 시점 P로부터 보아 겹치는 복수의 투영점에 물체의 표면상을 표시하기 때문에, 물체 표면까지의 거리 추정을 잘못함으로써 생기는 불연속인 노이즈로는 되지 않는다. 그 때문에, 표시하는 물체의 정확한 3차원 형상을 구하지 않더라도, 관찰자가 보기에 자연스러운 물체의 3차원상을 표시할 수 있다.

또한, 상기 순서로 추정한 물체의 3차원 형상을 사용하여, 임의의 시점으로부터 상기 물체를 보았을 때의 이차원화상(임의시점 화상)을 표시하는 경우에는, 예를 들면, 상기 관찰자의 시점 P로부터 그은 직선 lp 상의 각 투영점 T_j의 색 정보 K_j를 상기 존재확률 β_j의 비율로 혼합한 색 정보를, 상기 직선 lp로 표시하는 화상의 화상면과의 교점의 색 정보로 하면 좋다.

또한, 상기 존재확률 β_j를 결정할 때에, 물체의 표면이 존재할 확률의 확률 밀도 분포를 어느 정도 상정할 수 있는 것이면, 상기 수식 43 및 수식 44에서 결정한 상기 각 투영점 T_j의 존재확률 β_j에, 상기 물체의 형상 분포에 기초한 통계처리를 함으로써, 상기 각 시점 C_i에서 촬영한 화상의 노이즈(잡음)에 의한 추정의 오차를 저감시킬 수 있다. 여기에서, 상기 통계처리를 하기 전의 존재확률과 처리를 한 후의 존재확률을 구별하기 위해서, 상기 통계처리를 하기 전의 존재확률, 즉 상기 수식 43 및 수식 44로부터 구한 존재확률 β_j를, 평가 기준치 υ_j로 한다. 그리고, 상기 평가 기준치 υ_j에 대하여 통계처리를 한 후에 얻어지는 값을 존재확률 β_j로 한다.

상기 수식 43 및 수식 44로부터 구한 평가 기준치 υ_j에 대하여 행하는 통계처리에서는, 우선, 예를 들면, 도 26a에 도시하는 바와 같이, 상기 평가 기준치 υ_j의 분포에, 물체의 존재확률의 확률 밀도 분포를 적용시키고, 존재확률의 분포함수 p(l)를 구한다. 이 때, 상기 확률 밀도 분포가, 예를 들면, 정규분포(가우스 분포)에 따른다고 한다면, 상기 존재확률의 분포함수 p(l)은 하기 수식 45와 같이 나 타낼 수 있다.

여기에서, μ는 평균치, σ는 분산을 나타내는 파라미터이고, 상기 평가 기준치 υ_j를 사용하여, 하기 수식 46 및 수식 47과 같이 추정할 수 있다.

이렇게 하여 존재확률의 분포함수 p(l)를 구하면, 예를 들면, 하기 수식 48을 사용하여, 상기 존재확률 β_j를 결정한다.

여기에서, l^- _j 및 l_j ⁺는 도 26b에 도시하는 바와 같이, 거리 l_j에 있는 투영면 L_j에 물체의 표면이 존재한다고 간주하는 거리의 하한치 및 상한치이고, 예를 들면, 하기 수식 49 및 수식 50에서 주어진다.

상기 수식 45로부터 수식 50의 관계를 사용하여 구한 상기 존재확률 υ_j에 기초하여, 상기 DFD에 물체의 3차원상을 표시하거나, 임의의 시점으로부터 본 2차원 화상을 표시함으로써, 원래의 화상, 즉 상기 시점 C_j로부터 상기 물체를 촬영한 화상의 노이즈의 영향을 저감시킨 화상을 표시할 수 있다.

또한, 예를 들면, 도 24a 및 도 24b에 도시한 바와 같이, 물체의 차폐에 의해, 어떤 투영점 T_j에 대한 대응점 G_{i ,j} 중에, 다른 대응점과는 다른 물체가 찍히고 있는 경우, 그 대응점을 제외하고 상관도 Q_j를 구하면, 비교적 신뢰성이 높은 추정을 할 수 있다고 생각된다. 여기에서, 도 24a와 같은 경우를 생각하여 보면, 지금 까지 설명한 방법에서는, 상기 관찰자의 시점 P로부터 그은 직선 lp'상의 투영점 T'_m의 상관도 Q'_m를 구할 때에, 상기 물체 A의 표면이 아니고, 물체 B의 표면이 찍히고 있는 대응점 G_{i ,m}도 사용하여 구한다. 이 때문에, 상기 수식 40으로부터 구한 상관도 Q'_m는 크게 되고, 상기 직선 lp'에서 물체의 표면이 존재하는 거리를 추정하는 것이 어려웠다.

그래서, 예를 들면, 도 27a에 도시하는 바와 같이, 상기 물체 B의 표면이 찍히고 있는 대응점 G_{i ,m}을 제외하고 상기 투영점 T_m에 관한 상관도 Q_m을 구한다. 이 때, 도 27a에 도시한 예에서는 상기 투영점 T_m에 대한 대응점 G_{i +1,m}, G_{i +2,m}을 사용하여 상관도 Q_m를 구하게 된다. 이렇게 하면, 상기 대응점 G_{i +1,m}, G_{i +2,m}에는 상기 물체 A의 표면의 매우 가까운 점이 찍히고 있기 때문에, 상기 수식 40으로부터 상관도 Q'_j를 구하면, 도 27b에 도시하는 바와 같이, 투영점 T'_m의 상관도 Q'_m만이 다른 투영점의 상관도보다도 작은 분포로 된다. 그 때문에, 차폐의 영향을 저감하여, 실제의 물체의 표면형상에 가까운 3차원 형상을 추정할 수 있다.

또한 이 때, 상기 상관도 Q_j를 구하기 위한 대응점 G_i,j(시점 C_j)의 조합 Ξ을 몇 가지 설정하여 두고, 상기 관찰자의 시점 P로부터 그은 어떤 직선 lp 상의 각 투영점 T_j의 상관도 Q_j를, 모든 조합 Ξ의 경우에 대하여 구하고, 그 결과를 통합하여, 최종적인 존재확률을 구한다. 일반적으로, 대응점 G_i,j(시점 C_i)의 조합을 Ξ_h(h∈H)로 하고, 상기 각 조합 Ξ_h를 사용하여 구한 상기 직선 lp 상의 존재확률의 분포함수를 p_h(l), 상기 각 분포함수 p_h(l)로부터 구한 존재확률을 β_j,h라고 하면, 통합된 존재확률 β_j는 하기 수식 51로부터 구할 수 있다.

또한, 상기 투영점 T_j의 색 정보 K_j는 예를 들면, 상기 조합 Ξ_h마다 구한색 정보 K_{j ,h} 및 존재확률 β_j,h로부터, 예를 들면, 하기 수식 52를 사용하여 결정할 수 있다.

이렇게 하면, 예를 들면, 도 28에 도시하는 바와 같이, 어떤 조합 Ξ_h로 구한 물체 표면까지의 거리 추정의 신뢰성이 높고 명료한 피크가 나타나는 분포함수 p_h(l)가, 다른 조합 Ξ_h'로 구한 물체 표면까지의 거리 추정의 신뢰성이 낮은 분포 함수 p_h(l)의 영향을 받기 어렵다. 그 때문에, 전체로서 상기 관찰자의 시점으로부터 표시하는 물체상의 각 점까지의 거리 추정의 신뢰성이 향상된다.

(실시예 2-1)

도 29 내지 도 34는 본 발명에 따른 실시예 2-1의 화상 생성 방법을 설명하기 위한 모식도이고, 도 29는 전체적인 처리순서의 일례를 도시하는 플로우차트이고, 도 30은 도 29에 있어서의 투영점의 색 정보 및 존재확률을 결정하는 스텝의 처리순서의 일례를 도시하는 플로우차트이고, 도 31은 도 30에 있어서의 존재확률을 결정하는 스텝의 일례를 도시하는 플로우차트이고, 도 32는 카메라 세트의 설정예를 도시하는 도면이고, 도 33, 도 34a, 및 도 34b는 투영면의 정보를 표시면의 정보로 변환하는 방법을 설명하는 도면이다.

본 실시예 2-1의 화상 생성 방법은 복수의 시점으로부터 촬영한 화상을 사용하여, 상기 화상에 찍히고 있는 물체의 3차원 형상을 취득하고, 취득한 상기 물체의 3차원 형상에 기초하여, 예를 들면, DFD와 같이 복수의 화상 표시면을 가지는 화상 표시수단의 각 화상 표시면에 표시하는 2차원 화상을 생성하는 방법이다.

상기 화상 생성 방법은 예를 들면, 도 29에 도시하는 바와 같이, 시점 C_i로부터 촬영한 물체의 화상을 취득하는 스텝 1과, 관찰자의 시점 P를 설정하는 스텝 2와, 상기 물체의 3차원 형상을 취득하는 스텝 3과, 취득한 3차원 형상을 표현하는 투영면상의 점(투영점)의 색 정보 및 존재확률을 화상 표시면상의 점(표시점)의 색 정보 및 존재확률로 변환하여 상기 화상 표시면에 표시하는 2차원 화상을 생성하는 스텝 4와, 화상 표시면상의 표시점을 색 정보, 존재확률에 따른 휘도 또는 투명도로 표시시키는 스텝 5를 갖는다.

또한, 상기 스텝 3은, 예를 들면, 도 29에 도시하는 바와 같이, 다층구조의 투영면 L_j를 설정하는 스텝 301과, 물체의 3차원 형상을 취득하기 위한 기준시점을 결정하는 스텝 302와, 상기 기준시점으로부터 보아 겹치는 각 투영면 L_j 상의 투영점 T_j의 조(組)로 이루어지는 투영점열 및 상기 투영점열의 각 투영점 T_j에 대응하는 취득한 각 화상 상의 대응점 G_{i ,j}를 설정하는 스텝 303과, 상기 각 투영점 T_j의 상관도 Q_j를 구하기 위한 시점 C_i의 조합(이하, 카메라 세트라고 한다)Ξ_h를 결정하는 스텝 304와, 상기 투영점 T_j의 색 정보 및 존재확률을 격납하는 배열을 확보하는 스텝 305와, 상기 투영점 T_j의 색 정보 및 존재확률을 결정하는 스텝 306을 갖는다.

또한, 상기 스텝 306은 예를 들면, 도 30에 도시하는 바와 같이, 상기 투영점열을 초기화하는 스텝 30601과, 상기 카메라 세트 Ξ_h 및 투표 데이터를 초기화하는 스텝 30602와, 상기 투영점열상의 투영점 T_j를 초기화하는 스텝 30603과, 상기 투영점 T_j의 색 정보를 결정하는 스텝 30604와, 상기 투영점 T_j에 대한 대응점 G_i,j 중, 상기 카메라 세트 Ξ_h의 조합에 포함되는 대응점을 사용하여 상관도 Q_{j ,h}를 산출하는 스텝 30605와, 처리의 대상으로 되어 있는 투영점열상의 모든 투영점 T_j에 대 하여 상기 스텝 30604 및 스텝 30605의 처리를 반복하여 행하게 하는 스텝 30606과, 상기 카메라 세트 Ξ_h로 구한 각 상관도 Q_{j ,h}를 투표하는 스텝 30607과, 카메라 세트 Ξ_h를 갱신하고, 모든 카메라 세트로 상기 스텝 30604로부터 스텝 30607까지의 처리를 반복하여 행하게 하는 스텝 30608과, 상기 스텝 30607에서 투표한 상관도 Q_j,h에 기초하여 상기 각 투영점 T_j의 존재확률을 결정하는 스텝 30609와, 투영점열을 갱신하고, 모든 투영점열에 대하여 상기 스텝 30602로부터 스텝 30609까지의 처리를 반복하여 행하게 하는 스텝 30610을 갖는다.

또한, 상기 스텝 30609는 도 31에 도시하는 바와 같이, 카메라 세트 Ξ_h를 초기화하는 스텝 30609a와, 상기 카메라 세트 Ξ_h를 사용하여 구한 상관도 Q_j,h로부터 평가 기준치 υ_j,h를 산출하는 스텝 30609b와, 상기 평가 기준치 υ_j,h의 통계처리에 의해 존재확률의 분포함수 p_h(l)를 결정하는 스텝 30609c와, 상기 존재확률의 분포함수로부터, 상기 각 투영점 T_j의 존재확률 β_j,h를 결정하는 스텝 30609d와, 상기 카메라 세트 Ξ_h를 갱신하고, 상기 스텝 30609b에서 스텝 30609d까지의 처리를 반복하여 행하게 하는 스텝 30609e와, 상기 각 카메라 세트 Ξ_h에서 구한 존재확률 β_j,h를 통합하여, 상기 각 투영점 T_j의 존재확률 β_j를 결정하는 스텝 30609f를 갖는다.

본 실시예 2-1의 화상 생성 방법을 사용하여, 예를 들면, 상기 DFD의 각 화상 표시면에 표시하는 2차원 화상을 생성할 때에는, 우선, 복수의 다른 시점 C_i(i=1,2,…,N)에 설치한 카메라로 물체를 촬영한 화상을 취득한다(스텝 1). 이 때, 상기 시점 C_i는 화상을 촬영하는 카메라의 설치위치로 하고, 예를 들면, 도 21에 도시한 바와 같이, 어떤 1개의 직선상에 1차원적으로 나란히 배열하고 있다고 한다. 또한 이 때, 상기 카메라의 시점 C_i는, 어떤 1개의 직선상에 한정되지 않고, 복수의 직선상 또는 곡선상에 1차원적으로 나란히 배열하고 있어도 좋다. 또한, 1차원적이 아니며, 평면상 또는 곡면상에 2차원 격자형상으로 나란히 배열하고 있어도 좋다. 또한 이 때, 취득하는 화상은, 컬러 화상이거나, 흑백 화상이라도 좋지만, 본 실시예 2-1에서는, 화상 상의 각 점(화소)이 빨강(R), 초록(G), 파랑(B)의 3원색을 사용한 색 정보로 표현되는 컬러 화상을 취득하는 것으로서 설명한다.

다음에, 컴퓨터 등의 화상 생성장치상의 가상공간에, DFD에 표시하는 물체의 3차원상(화상)을 관찰하는 관찰자의 시점 P를 설정한다(스텝 2).

다음에, 상기 화상을 생성하기 위해서 사용하는, 물체의 3차원 형상을 취득한다(스텝 3). 상기 스텝 3에서는, 우선, 상기 가상공간상에, 상기 물체의 3차원 형상(표면형상)을 추정하기 위한 투영면 L_j를 설정한다(스텝 301). 이 때, 상기 투영면 L_j는 예를 들면, 도 21에 도시한 바와 같이 XY 평면과 평행한 평면으로서 설정한다. 또한 이 때, 상기 투영면 L_j의 설정 간격은, 예를 들면, 화상을 표시하는 DFD의 화상 표시면의 간격과 일치시켜도 좋고, 일치시키지 않아도 좋다.

다음에, 상기 물체의 3차원 형상을 취득하기 위한 기준시점을 결정한다(스텝 302). 상기 기준시점은 예를 들면, 관찰자의 시점으로 하여도 좋고, 관찰자의 시점 이외의 3차원 공간상의 임의의 점으로 결정하여도 좋다.

다음에, 상기 관찰자의 시점 P 또는 기준시점으로부터 보아 겹치는 각 투영면 L_j 상의 투영점 T_j의 조로 이루어지는 투영점열, 및 상기 각 투영점 T_j와 대응하는 상기 취득한 화상 상의 대응점 G_{i ,j}를 설정한다(스텝 303).

이 때, 상기 투영점 T_j는 상기 가상공간(3차원 공간)상의 점(X_j, Y_j, Z_j)으로 나타나고, 시점 C_i로부터 촬영한 화상의 화상면상에 2차원의 xy 좌표계를 생각하면 상기 대응점 G_{i ,j}의 좌표는 (x_i,j, y_{i ,j})로 주어진다. 이 때, 상기 대응점 G_i.j의 좌표(x_i,j, y_{i ,j})는 상기 투영점(X_j, Y_j, Z_j)을 상기 시점 C_i로부터 촬영한 화상의 화상면상에 사영하여 구한다. 이 사영은 제 1 실시 형태에서 설명한 일반적인 3행4열의 변환행렬을 사용하면 좋다.

또한, 컴퓨터와 같은 화상 생성장치를 사용하는 경우, 취급하는 화상은 소위 디지털화상이고, 장치의 메모리상의 2차원 배열로 표현되어 있다. 이하, 상기 배열의 위치를 나타내는 좌표계를 디지털 화상 좌표계라고 하고, 그 위치는 (u, v)로 나타낸다. 여기에서, 예를 들면, 가로 640화소, 세로 480화소의 디지털화상을 생각하면, 상기 디지털화상 상의 각 화소의 위치는 0으로부터 639까지의 정수치의 어느 하나를 취하는 변수 u와, 0으로부터 479까지의 정수치의 어느 것인가를 취하는 변수 v에 의해 나타난다. 그리고, 그 점의 색 정보는 그 어드레스에서의 빨강(R), 초록(G), 파랑(B)의 정보를 8비트 등으로 양자화한 데이터로 주어진다.

이 때, 3차원의 가상공간 내에서의 상기 대응점 G_{i ,j}의 좌표(x_i,j, y_{i ,j})와, 상기 디지털 화상 좌표계(u, v)는 1대 1로 대응되고, 예를 들면, 수식 53과 같은 관계를 가진다

또, 상기 수식 53은 예를 들면, 디지털 화상 좌표계의 u 축을, X축과 평행에 있어서 있는 것으로 한다. 또한 상기 수식 53에 있어서, k_u, k_v는 각각, 가상공간상의 (x, y) 좌표 UV 계를 기준으로 한 상기 디지털 화상 좌표계의 u 축과 v 축의 단위 길이, θ는 u 축과 v 축이 이루는 각이다.

그래서, 상기 스텝 303에서는 상기 투영점 T_j의 좌표(X_j, Y_j, Z_j)와 상기 디지털 화상 좌표(u_ij, v_ij)를 대응시킨다. 이러한 대응은 예를 들면 모든 (u_ij, v_ij)에 대하여 (X_j, Y_j, Z_j)의 값을 테이블로서 주어도 좋고, 대표적인 (u_ij, v_ij)에 대해서만 (X_j, Y_j, Z_j)의 값을 설정하고, 그 밖의 점은 예를 들면, 선형보완 등의 보완처리로 구하여도 좋다.

또한, 상기 디지털 화상 좌표계에서는 (u, v)는 이산치를 취하지만, 이하의 설명에서는 미리 언급이 없는 한 연속치를 취하는 것으로 하고, 상기 2차원 배열로 액세스할 때에 적당한 이산화 처리를 하는 것으로 한다.

상기 스텝 303의 처리가 끝나면, 다음에, 상관도 Q_j를 구할 때에 사용하는 카메라의 시점 C_i의 조합(카메라 세트) Ξ_h를 결정한다(스텝 304). 여기에서, 예를 들면, 시점 C_i, 즉 카메라가, 도 32에 도시하는 바와 같이, 3×3의 격자형상으로 설치되어 있다고 한다면, 상기 카메라 세트 Ξ_h는 예를 들면, Ξ₁={C₁, C₂, C₃, C ₅}, Ξ₂={C₃, C₅, C₆, C₉}, Ξ₃={C₅, C₇, C₈, C₉}, Ξ₄={C₁, C₄, C₅, C₇}의 4개로 결정한다.

또, 상기 카메라 세트 Ξ_h의 결정방법은 임의이고, 도 32에 도시한 예에서는, Ξ₁, Ξ₂, Ξ₃, Ξ₄에만 한정되지 않고, 다른 카메라 세트를 준비하여도 좋다. 또한 이 때, 상기 카메라 세트 Ξ_h는 상기 카메라(시점 C_i)의 설치 상황에 맞추어서 미리 준비해 두어도 좋고, 관찰자가 지정하여도 좋다.

상기 스텝 304의 처리가 끝나면, 다음에, 예를 들면, 상기 화상 생성장치의 메모리(기억수단)상에, 상기 투영점 T_j의 색 정보 K_j 및 물체가 존재할 확률 β_j의 정보를 격납하는 배열을 확보한다(스텝 305). 이 때, 정보를 격납하는 배열은 상기 투영점 T_j의 각 정보 K_j, β_j는 예를 들면, 빨강(R), 초록(G), 파랑(B)의 색 정보 및 물체가 존재할 확률을, 예를 들면, 8비트씩 갖게 하는 배열을 확보한다.

상기 스텝 305의 처리가 끝나면, 다음에, 상기 취득한 복수매의 화상을 사용 하여, 상기 각 투영점 T_j의 색 정보 및 물체가 존재할 확률을 결정한다(스텝 306). 상기 스텝 306에서는 예를 들면, 어떤 투영점열에 대하여, 지정한 카메라 세트 Ξ_h를 사용하여 상기 투영점열상의 각 투영점 T_j의 색 정보 K_{j ,h} 및 상관도 Q_j,h를 구하는 처리를 하고, 그 처리를 모든 카메라 세트 Ξ_h에서 반복하는 처리를 한다. 그리고, 그 처리를 모든 투영점열에 대하여 반복한다.

그래서, 상기 스텝 306에서는 우선, 도 30에 도시하는 바와 같이, 투영점열을 초기화한다(스텝 30601).

다음에, 카메라 세트 Ξ_h 및 상관도의 투표 데이터를 초기화한다(스텝 30602).

다음에, 처리의 대상으로 되어 있는 투영점열상의 투영점 T_j를 초기화하여, 예를 들면, j=1로 한다(스텝 30603).

다음에, 선택되어 있는 카메라 세트 Ξ_h에 포함되는 대응점 G_{i ,j}의 색 정보로부터, 상기 투영점 T_j의 색 정보 K_{j ,h}를 결정한다(스텝 30604). 이 때, 상기 투영점 T_j의 색 정보 K_{j ,h}는 예를 들면, 상기 카메라 세트 Ξ_h에 포함되는 대응점 G_{i ,j}의 색 정보 K_{i ,j}의 평균치로 한다

다음에, 상기 투영점 T_j와, 상기 선택되어 있는 카메라 세트 Ξ_h에 포함되는 대응점 G_{i ,j}의 상관도 Q_{j ,h}를 산출한다(30605). 이 때, 상기 상관도 Q_{j ,h}는 예를 들면, 상기 수식 40을 사용하여 산출한다.

다음에, 투영점 T_j를 갱신하여, 처리의 대상으로 되어 있는 투영점열상의 모든 투영점에서 상기 스텝 30604 및 스텝 30605의 처리를 하였는지 판정한다 (스텝 30606). 여기에서, 상기 스텝 30604 및 스텝 30605의 처리를 하고 있지 않은 투영점이 있으면, 상기 스텝 30604로 되돌아가서, 처리를 반복한다.

처리의 대상으로 되어 있는 투영점열상의 모든 투영점에서 상기 스텝 30604 및 스텝 30605의 처리를 하면, 그 결과, 즉 선택된 카메라 세트 Ξ_h에 포함되는 대응점 G_{i ,j}로부터 구한 색 정보 K_{j ,h} 및 상관도 Q_{j ,h}를 투표한다(스텝 30607)

상기 스텝 30607의 처리가 끝나면, 다음에, 상기 카메라 세트 Ξ_h를 갱신하고, 처리의 대상으로 되어 있는 투영점열에 대하여, 상기 스텝 30604로부터 스텝 30607까지의 처리를 하고 있지 않은 카메라 세트가 있는지 판정한다(스텝 30608). 여기에서, 상기 스텝 30604로부터 스텝 30607까지의 처리를 하고 있지 않은 카메라 세트가 있으면, 상기 스텝 30603으로 되돌아가서, 처리를 반복한다.

처리의 대상으로 되어 있는 투영점열에 대하여, 모든 카메라 세트 Ξ_h에서, 상기 스텝 30604로부터 스텝 30607까지의 처리를 하면, 상기 스텝 30607에서 투표한 색 정보 K_{j ,h} 및 상관도 Q_{j ,h}로부터, 투영점 T_j의 색 정보 K_j 및 존재확률 β_j를 결정한다(스텝 30609).

상기 스텝 30609에서는 예를 들면, 도 31에 도시하는 바와 같이, 우선, 카메라 세트 Ξ_h를 초기화한다(스텝 30609a).

다음에, 카메라 세트 Ξ_h를 사용하여 산출한 각 투영점 T_j의 상관도 Q_j,h로부터, 예를 들면, 평가 기준치 υ_{j ,h}를 산출한다(스텝 30609b). 상기 평가 기준치 υ_j,h는 예를 들면, 상기 수식 43 및 수식 44로 나타나는 변환처리로 구한다.

다음에, 상기 평가 기준치 υ_j,h의 통계처리를 하여, 상기 카메라 세트 Ξ_h를 사용한 경우의 존재확률의 분포함수 p_h(l)를 구한다(스텝 30609c). 상기 분포함수 p_h(l)는 예를 들면, 상기 수식 45, 수식 46, 수식 47을 사용하여 구한다.

다음에, 상기 카메라 세트 Ξ_h를 사용한 경우의 존재확률의 분포함수 p_h(l)로부터, 상기 카메라 세트 Ξ_h를 사용한 경우의 각 투영점 T_j에 물체의 표면이 존재할 확률(존재확률) β_j,h를 결정한다(스텝 30609d). 상기 존재확률 β_j,h는 예를 들면, 상기 수식 48, 수식 49, 수식 50을 사용하여 구한다.

다음에, 상기 카메라 세트 Ξ_h를 갱신하고, 처리의 대상으로 되어 있는 투영점열에 대하여, 상기 스텝 30609b에서 스텝 30609d까지의 처리를 하고 있지 않는 카메라 세트 Ξ가 있는지 판정한다(스텝 30609e). 여기에서, 상기 스텝 30609b에서 스텝 30609d까지의 처리를 하고 있지 않은 카메라 세트 Ξ가 있으면, 상기 스텝 30609b로 되돌아가고, 처리를 반복한다.

처리의 대상으로 되어 있는 투영점열에 대하여, 상기 스텝 30609b로부터 스텝 30609d까지의 처리를 하면, 그 처리결과를 통합하여, 상기 투영점 T_j의 색 정보 K_j 및 존재확률 β_j를 결정한다(스텝 30609f). 이 때, 상기 색 정보 K_j는 예를 들면, 상기 수식 52를 사용하여 구한다. 또한, 상기 존재확률 β_j는 예를 들면, 상기 수식 51을 사용하여 구한다.

상기 스텝 30609f의 처리가 종료하면, 상기 스텝 30609의 처리가 종료한다. 그리고 다음에, 투영점열을 갱신하고, 상기 스텝 30602로부터 스텝 30609까지의 처리를 하고 있지 않은 투영점열이 있는지 판정한다(스텝 30610). 여기에서, 상기 스텝 30602로부터 스텝 30609까지의 처리를 하고 있지 않은 투영점열이 있으면, 스텝 30602로 되돌아가서, 처리를 반복한다.

모든 투영점열에 대하여, 상기 스텝 30602로부터 스텝 30609까지의 처리를 하면, 상기 스텝 306(스텝 3)의 처리가 종료하여, 상기 물체의 3차원 형상을 취득할 수 있다.

상기 스텝 3의 처리가 끝나고, 상기 물체의 3차원 형상이 얻어지면, 다음에, 상기 물체의 3차원 형상에 기초하여, 상기 DFD의 각 화상 표시면상에 표시하는 2차원 화상을 생성한다. 상기 2차원 화상을 생성할 때에는, 예를 들면, 도 33에 도시하는 바와 같이, 상기 물체의 형상을 취득한 가상공간상에 상기 2차원 화상을 생성하기 위한 화상 생성면 LD_r(r=1,2,…, R)을 설정한다.

여기에서 우선, 예를 들면, 도 33에 도시하는 바와 같이, 상기 투영면 L_j의 설정매수 및 간격과 상기 화상 생성면 LD_r의 수 및 간격이 일치하는 경우를 생각한다. 이 경우, 상기 화상 생성면 LD_r의 표시점 A_r의 색 정보 KD_r 및 존재확률 γ_r은 상기 표시점 A_r과 일치하는 투영점 T_j의 색 정보 K_j 및 존재확률 β_j로 하면 좋다.

또한, 상기 투영면 L_j의 설정 간격은 상기 화상 생성면 LD_r의 설치간격과 일치시킬 필요는 없고, 상기 투영면 L_j의 설정매수와 상기 화상 생성면 LD_r의 설정매수를 일치시킬 필요도 없다. 즉, 상기 투영면 L_j의 설정의 방법에 따라서는, 예를 들면, 도 34a에 도시하는 바와 같이, 상기 투영면 L_j의 설치간격과 상기 화상 생성면 LD_r의 설치간격이 일치하지 않는 경우도 있다. 이러한 경우, 상기 관찰자의 시점 P로부터 그은 직선 lr과 상기 각 화상 생성면 LD_r의 교점(표시점) A_r의 색 정보 KD_r 및 존재확률 γ_r은, 다음과 같은 순서로 구한다.

우선, 상기 각 표시점 A_r의 색 정보 KD_r은 예를 들면, 상기 직선 lp 상의 투영점 T_j이고, 그 표시점 A_r(화상 생성면 LD_r)이 가장 가까운 표시점(화상 생성면)으로 되는 투영점 T의 색 정보 K의 평균치로 한다. 이 때, 상기 표시점 A_r의 색 정보 KD_r은 평균치 대신에, 상기 표시점 A_r로부터 가장 가까운 투영점 T의 색 정보 K로 하여도 좋다.

한편, 상기 각 표시점 A_r의 존재확률γ_r은 그 표시점 A_r(화상 생성면 LD_r)이 가장 가까운 표시점(화상 생성면)으로 되는 투영점 T의 존재확률 β를 더한 값으로 한다. 이 때, 어떤 화상 생성면 LD_r이 가장 가까운 화상 생성면으로 되는 투영면 L_j의 집합을 {L_j｜j∈R}로 두면, 상기 화상 생성면 LD_r상의 표시점 A_r의 존재확률 γ_h는 상기 각 투영면 L_j의 투영점 T_j의 존재확률 β_j를 사용하여, 하기 수식 54에서 줄 수 있다.

여기에서, 도 34a에 도시한 경우를 생각하면, 상기 화상 생성면 LD₁이 가장 가까운 화상 생성면으로 되는 것은, 투영면 L₁, L₂, L₃이다. 그 때문에, 상기 표시점 A_r의 색 정보 KD_r은 예를 들면, 투영점 T₁, T₂, T₃의 색 정보 K₁, K₂, K₃의 평균치로 한다. 또한, 상기 표시점 A_r의 존재확률 γ_r은 상기 투영점 T₁, T₂, T₃의 존재확률 β₁, β₂, β₃의 합으로 한다. 동일하게, 상기 화상 생성면 LD₂ 상의 표시점 A₂의 색 정보 KD₂는 예를 들면, 투영점 T₄, T₅의 색 정보 K₄, K₅의 평균치로 한다. 또한, 상기 표시점 A₂의 존재확률 γ₂는 상기 투영점 T₄, T₅의 존재확률 β₄, β₅의 합 으로 한다.

또한, 예를 들면, 도 34b에 도시하는 바와 같이, 상기 화상 생성면 D_r의 설치간격과 상기 투영면 L_j의 설정 간격이 다르고, 2매의 연속한 화상 생성면 LD₁, LD₂의 사이에 2매의 투영면 L₁, L₂가 설정되어 있는 경우, 상기 각 화상 생성면 LD₁, LD₂의 표시점 A₁, A₂의 존재확률 γ₁, γ₂는, 상기 각 투영면 L_j의 투영점 T_j의 존재확률 β_j를, 상기 투영점 T_j로부터 각 화상 생성면 LD₁, LD₂까지의 거리의 비에 따라서 분배하여도 좋다. 이 때, 일반적으로, 상기 화상 생성면 LD₁, LD₂의 사이에 복수매의 투영면 L_j의 집합을 {L_j｜j∈J}로 하면, 상기 화상 생성면 LD_r 상의 표시점 A_r의 존재확률 γ_r은, 상기 각 투영점 T_j의 존재확률 β_j를 사용하여, 하기 수식 55에서 줄 수 있다.

여기에서, w_{j ,r}은 투영면 L_j의 화상 생성면 LD_r에 대한 기여의 정도를 나타내는 계수이다.

여기에서, 예를 들면, 도 34b에 도시하는 바와 같이, 2매의 화상 생성면 LD₁, LD₂의 사이에, 투영면 L₁, L₂가 설정되어 있는 경우를 생각한다. 이 때, 투영 면 L₁로부터 상기 각 화상 생성면 LD₁, LD₂까지의 거리가 각각 B₁, B₂이면, 상기 투영면 L₁의 상기 각 화상 생성면 LD₁, LD₂에 대한 기여의 정도 w_{1 ,1}, w_{1 ,2}는 각각, 하기 수식 56으로 주어진다.

동일하게, 투영면 L₂로부터 상기 각 화상 생성면 LD₁, LD₂까지의 거리가 각각 B₃, B₄이면, 상기 투영면 L₂의 상기 각 화상 생성면 LD₁, LD₂에 대한 기여의 정도 w_2,1, w_{2 ,2}는 각각, 하기 수식 57에서 주어진다.

이 결과, 상기 화상 생성면 LD₁의 표시점 A₁의 존재확률 γ₁, 및 상기 화상 생성면 LD₂의 표시점 A₂의 존재확률 γ₂는 각각, 하기 수식 58과 같아진다.

이상과 같은 순서에 따라, 상기 스텝 4의 처리를 함으로써, 상기 DFD의 각 화상 표시면에 표시하는 2차원 화상이 얻어진다. 그리고, DFD의 각 화상 표시면상의 점(화소)을, 상기 각 화상 생성면 LD 상의 각 점에 할당된 색 정보 A로 표시시킨다(스텝 5). 이 때, 상기 DFD가 휘도 변조형이면, 상기 각 화상 생성면 LD_r의 각 표시점 A_r의 색 정보 KD_r을, 상기 존재확률 γ_r에 따른 휘도로 표시시키면 좋다. 또한, 상기 DFD가 투과형인 경우는 예를 들면, 각 표시점 A_r의 투과도를 상기 존재확률 γ_r에 따른 투과도로 설정하여 표시하면 좋다.

이와 같이, 도 29에 도시한 스텝 1로부터 스텝 5의 처리를 하고, 상기 DFD 물체의 3차원상을 표시한 경우, 상기 원리의 부분에서 설명한 바와 같이, 물체의 정확한 3차원 형상을 구하지 않더라도, 관찰자가 보기에 자연스러운 3차원상을 표시할 수 있다.

도 35 내지 도 37은 본 실시예 2-1의 화상 생성 방법을 적용한 장치 및 시스템의 개략 구성을 도시하는 모식도이고, 도 35는 화상 생성장치의 구성예를 도시하는 블록도이고, 도 36은 화상 생성장치를 사용한 화상 표시 시스템의 구성예를 도시하는 도면이고, 도 37은 화상 생성장치를 사용한 화상 표시 시스템의 다른 구성예를 도시하는 도면이다. 도 35에 있어서, 6은 화상 생성장치이고, 601은 피사체 화상 취득수단이고, 602는 기준시점 설정수단이고, 603은 투영면 설정수단이고, 604는 투영면 정보 격납영역 확보수단이고, 605는 색 정보/존재확률 결정수단이고, 606은 투영면 정보-표시면 정보 변환수단이고, 607은 화상 출력수단이고, 7 은 화상 표시수단(DFD)이고, 8은 피사체 화상 촬영수단이고, 9는 관찰자 시점 입력수단이다.

본 실시예 2-1의 화상 생성 방법을 적용한 화상 생성장치(6)는 예를 들면, 도 35에 도시하는 바와 같이, 촬영조건이 다른 복수매의 피사체 화상을 취득하는 피사체 화상 취득수단(601)과, 생성하는 화상을 보는 관찰자의 시점을 설정하는 관찰자 시점 설정수단(602)과, 존재확률을 결정하기 위한 투영면, 투영점열, 대응점, 카메라 세트 등을 설정하는 투영면 등설정수단(603)과, 투영면상의 점(투영점)의 색 정보 및 존재확률을 격납하는 영역을 확보하는 투영면 정보 격납영역 확보수단(604)과, 상기 투영점의 색 정보 및 상기 투영점에 물체가 존재할 확률(존재확률)을 결정하는 색 정보/존재확률 결정수단(605)과, 상기 투영점의 색 정보 및 존재확률의 정보를 표시면의 색 정보 및 존재확률로 변환하는 투영면 정보-표시면 정보 변환수단(606)과, 화상 출력수단(607)을 구비한다. 이 때, 상기 화상 출력수단(607)으로부터 출력된 화상은, 예를 들면, DFD와 같이, 복수의 겹치는 표시면을 구비하는 화상 표시수단(7)으로 표시된다.

또한, 상기 피사체 화상 취득수단(601)은 피사체 화상 촬영수단(카메라; 8)에서 촬영된 피사체(물체)의 화상을 취득한다. 또, 취득하는 화상은 상기 피사체 화상 촬영수단(8)에서 촬영한 화상을 직접 취득하여도 좋고, 상기 피사체 화상 촬영수단(8)에서 촬영한 화상이 기록된, 자기적, 전기적, 광학적인 기록매체로부터 간접적으로 취득하여도 좋다.

또한, 상기 관찰자 시점 설정수단(602)은 예를 들면, 관찰자가, 마우스나 키 보드 등의 화상조건 입력수단(9)을 사용하여 입력한 정보에 기초하여, 상기 관찰자의 시점 P로부터 상기 화상 표시수단(7)까지의 거리나 시선 등의 화상 생성면 LD_r과의 상대적인 위치관계를 설정한다. 또한, 상기 화상조건 입력수단(9)은 상기 관찰자의 자세나 시선을 검지하여, 그 자세나 시선에 따른 정보를 입력하는 수단이라도 좋다.

또한, 상기 투영면 등설정수단(603)은 예를 들면, 도 22에 도시한 바와 같이, 시점(카메라) C_i로부터의 거리가 l_j(j=1,2,…,M)가 평행한 투영면 L_j를 설정한다. 또한, 상기 투영면 등설정수단(603)에서는 상기 관찰자 시점 설정수단(602)에서 설정한 관찰자의 시점 P로부터 보아 겹치는 각 투영면 L_j 상의 투영점 T_j의 조로 이루어지는 투영점열이나, 상기 투영점 T_j에 대응하는 각 화상 상의 대응점 G_{i ,j}도 설정한다. 또한 이 때, 상기 투영면 등설정수단(603)에서는 상기 화상조건 입력수단(9)에 의해 입력된 조건에 기초한 카메라 세트 Ξ_h를 설정하여도 좋다.

또한, 상기 투영면 정보 격납영역 확보수단(604)은 각 투영면상의 각 투영점 T_j의 색 정보 K_j 및 존재확률 β_j를 격납하는 영역을, 예를 들면, 장치 내에 설치한 메모리상에 확보한다.

또한, 상기 색 정보/존재확률 결정수단(605)은 상술한 바와 같은 원리에 기초하여, 상기 투영점 T_j와 대응하는 화상 상의 대응점 G_ij의 색 정보로부터 상기 투영점 T_j의 색 정보 K_j를 결정함과 동시에, 상기 투영점 T_j에 물체의 표면이 존재할 확률 β_j를 결정한다.

또한, 상기 투영면 정보-표시면 정보 변환수단(606)에서는, 본 실시예 2-1에서 설명한 바와 같이, 상기 투영면의 색 정보 및 존재확률을 상기 화상 생성면, 즉 상기 화상 표시수단(7)의 표시면에 표시하는 화상을 생성하는 면상의 점(표시점)의 색 정보 및 휘도 분배율로 변환한다.

상기 화상 생성장치(6)는 본 실시예 2-1에서 설명한 상기 스텝 1로부터 상기 스텝 5까지의 처리를 하고, 상기 DED에 표시하는 화상을 생성한다. 즉, 상기 화상 생성장치(6)에서는 종래와 같은 물체의 정확한 3차원 형상을 구하는 처리를 하지 않아도 좋다. 그 때문에, 높은 처리능력이 없는 장치라도, 상기 DFD에 표시하는 화상을 고속으로, 또한, 용이하게 생성할 수 있다.

또한, 상기 화상 생성장치(6)는 예를 들면, 컴퓨터와 상기 컴퓨터에 실행시키는 프로그램에 의해서도 실현할 수 있다. 그 경우, 본 실시예 2-1에서 설명한 처리순서에 상당하는 명령이 기술된 프로그램을 상기 컴퓨터에 실행시키면 좋다. 또한 이 때, 상기 프로그램은 예를 들면, 자기적, 전기적, 광학적인 기록매체에 기록하여 제공하여도 좋고, 인터넷 등의 네트워크를 이용하여 제공하여도 좋다.

또한, 상기 화상 생성장치(6)를 사용한 화상 표시 시스템은 예를 들면, 도 36에 도시하는 바와 같은 구성이 생각된다. 이 때, 상기 피사체 화상 촬영수단(8)은 관찰자 User가 상기 화상 표시수단(DFD; 7)을 관찰하고 있는 공간에 가까운 장소에 설치되어 있어도 좋고, 지리적으로 원격인 장소에 설치되어 있어도 좋다. 상 기 피사체 화상 촬영수단(8)이 지리적으로 원격인 장소에 설치되어 있는 경우, 촬영한 화상은 인터넷 등의 네트워크를 이용하여, 상기 화상 생성장치(6)에 전송하면 좋다.

또한, 상기 화상 생성장치(6)를 사용한 화상 표시 시스템은 도 36에 도시한 바와 같이, 어떤 관찰자 User가, 어떤 피사체 Obj를 관찰하는 경우뿐만 아니라, 텔레비전 전화나 텔레비전 회의와 같은 쌍방향의 통신 시스템에 적용할 수도 있다. 그 경우, 예를 들면, 도 37에 도시하는 바와 같이, 각 관찰자 UserA, UserB가 있는 공간의 각각에, 화상 생성장치(6A, 6B), 화상 표시수단(DFD; 7A, 7B), 피사체 화상 촬영수단(8A, 8B), 기준시점 설정수단(9A, 9B)을 설치하면 좋다. 그리고, 예를 들면, 상기 각 관찰자 UserA, UserB가 있는 공간에 설치된 화상 생성장치(6A, 6B)를, 인터넷 등의 네트워크(10)로 접속하여 두면, 관찰자 UserA는 피사체 화상 촬영수단(8B)에서 촬영된 화상으로부터 생성한 관찰자 UserB의 3차원상을 상기 화상 표시수단(7A)에서 관찰할 수 있다. 마찬가지로, 관찰자 UserB는 피사체 화상 촬영수단(8A)에서 촬영된 화상으로부터 생성한 관찰자 UserA의 3차원상을 상기 화상 표시수단(7B)에서 관찰할 수 있다.

또한, 이러한 쌍방향의 통신 시스템에 적용하는 경우, 상기 각 화상 생성장치(6A, 6B)가, 도 35에 도시한 바와 같은 구성으로 되어 있을 필요는 없고, 상기 화상 생성장치(6A, 6B)의 어느 한쪽은, 도 35에 도시한 바와 같은 구성수단을 구비하고 있지 않은 일반적인 통신단말이라도 좋다. 또한, 도 35에 도시한 바와 같은 각 구성수단이, 상기 화상 생성장치(6A, 6B)에 할당되어 있어도 좋다.

또한, 도 37에 도시한 바와 같이, 네트워크(10)상에 다른 화상 생성장치(6C)가 설치되어 있으면, 상기 관찰자 UserA, UserB가 있는 공간에, 상기 화상 생성장치(6A, 6B)가 설치되어 있지 않더라도, 상기 네트워크(10)상의 화상 생성장치(6C)를 이용하여, 상기 화상 표시수단(DFD; 7A, 7B)에서 표시하는 물체의 3차원상을 취득할 수 있다.

또한, 도 37에 도시한 화상 생성 시스템에서는 이용자가 UserA, UserB의 2사람이 있지만, 또한 다수의 관찰자(이용자)간에서의 통신 시스템에도 적용할 수 있다.

또한, 도 36 및 도 37에서는 상기 피사체 화상 촬영수단(8)은 4개의 카메라로 이루어지는 촬영수단을 도시하고 있지만, 상기 카메라는 2개 또는 3개라도 좋고, 5개 이상이라도 좋다. 또한, 상기 카메라의 배치는 직선 또는 곡선상에 1차원적으로 배치되어 있어도 좋고, 평면 또는 곡면에 2차원 격자형상으로 배치되어 있어도 좋다.

이상 설명한 바와 같이, 본 실시예 2-1의 화상 생성 방법에 따르면, 표시하는 물체의 정확한 3차원 형상을 구하지 않더라도, 관찰자가 보기에 자연스러운 3차원상을 표시할 수 있다.

또한, 본 실시예 2-1의 화상 생성 방법에서는 상기 카메라 세트 Ξ_h, 상기 스텝 304에서 미리 설정하여 처리를 하고 있지만, 이것에 한정되지 않고, 예를 들면, 프로그램적인 처리에 의해, 표시하는 화상을 생성하는 처리를 하면서, 관찰자 가 지정한 조건에 맞는 카메라 세트를 동적으로 설정하여도 좋다. 이 때, 예를 들면, 관찰자가, 상기 화상 조건 입력수단으로부터, 상기 상관도 Q_j의 분포 혹은 임계치 등의 조건을 입력하고, 그 조건에 맞는 카메라 세트를 찾으면서 상기 스텝 306의 처리를 하면, 상기 관찰자가 바라는 화상에 가까운 3차원상을 표시할 수 있다고 생각된다.

또한, 본 실시예 2-1의 화상 생성 방법에서는 화상 상의 점(화소)이 빨강(R), 초록(G), 파랑(B)의 3원색을 사용한 색 정보로 표현된 컬러 화상을 취득하여, 상기 물체의 3차원적인 형상을 이루는 경우를 예로 들어 설명하였지만, 본 실시예 2-1의 화상 표시방법에서는 상기 컬러 화상에 한정되지 않고, 화상 상의 각 점(화소)이 휘도(Y), 색차(U, V)를 사용한 표현의 흑백 화상을 취득하고, 상기 물체의 3차원적인 형상을 취득할 수도 있다. 취득하는 화상이 상기 흑백 화상인 경우, 상기 색 정보에 상당하는 정보로서, 상기 휘도 정보(Y)를 사용하여, 본 실시예 2-1에서 설명한 바와 같은 순서로 3차원 형상을 취득하고, 상기 2차원 화상을 생성하면 좋다.

(실시예 2-2)

도 38 내지 도 42는 실시예 2-2의 임의시점 화상 생성 방법을 설명하기 위한 모식도이고, 도 38은 전체적인 처리순서의 일례를 도시하는 플로우차트이고, 도 39는 렌더링의 원리를 설명하는 도면이고, 도 40은 임의시점 화상을 생성할 때에 문제가 되는 점을 설명하는 도면이고, 도 41a, 도 41b는 임의시점 화상을 생성할 때에 문제가 되는 점을 해결하는 방법을 설명하는 도면이고, 도 42는 존재확률을 투명도로 변환하는 처리순서의 일례를 도시하는 플로우차트이다.

상기 실시예 2-1에서는 상기 스텝 3에서 취득한 상기 피사체의 3차원 형상을 사용하여, 상기 DFD와 같이 복수의 화상 표시면을 갖는 장치의 상기 각 화상 표시면에서 표시하는 2차원 화상을 생성하는 방법을 예로 들었지만, 상기 피사체의 3차원 형상 모델은, 이것에 한정되지 않고, 임의의 시점으로부터 본 상기 피사체의 2차원 화상을 생성할 때에도 사용할 수 있다. 이 때, 상기 실시예 2-1과 다른 것은, 도 38에 도시한 바와 같이, 상기 스텝 3의 후, 렌더링, 즉 상기 피사체의 3차원 형상을 상기 관찰자의 시점으로부터 본 2차원 화상으로 하는 스텝 11의 처리를 하는 점이다. 이 때, 상기 스텝 1에서 스텝 3에서 상기 피사체의 3차원 형상을 취득하는 처리는 상기 실시예 2-1에서 설명하고 있기 때문에, 상세한 설명은 생략한다.

또한, 본 실시예 2-2의 임의시점 화상 생성 방법에 있어서, 렌더링을 하는 스텝 11에서는 예를 들면, 도 39에 도시하는 바와 같이, 상기 표시하는 임의시점 화상 상의 각 점(화소)의 색 정보는 상기 관찰자의 시점 P로부터 보아, 상기 임의시점 화상 상의 점 A와 겹치는 투영점 T_j(j=1,2,…,M)의 색 정보 K_j를 혼합처리하여 결정한다. 이 때, 상기 혼합처리는 예를 들면, 상기 각 투영점 T_j의 색 정보 K_j에 상기 존재확률 β_j의 값으로 가중을 하여 혼합하고, 상기 생성하는 화상 상의 점 A의 색 정보 K_A는 예를 들면, 하기 수식 59에서 산출한다.

단, 상기 수식 59를 사용한 혼합처리의 경우, 예를 들면, 피사체의 형상이나 기준시점 R과 가상시점 P의 위치관계에 따라서는, 생성하는 화상 상의 점의 색 정보가, 실제의 물체의 표면의 색 정보와 크게 다르거나, 유효한 색공간에 들어가지 않기도 한다. 여기에서, 실제의 물체상에, 도 40에 도시하는 바와 같은 위치관계로, 2매의 투영면 L₁, L₂, 기준시점 R, 가상시점 P를 겹친 경우를 생각하여 본다. 이 때, 상기 기준시점 R로부터 보아 겹치는 투영점 T₁, T₂에 대하여 상기 실시예 2-1에서 설명한 바와 같은 방법으로 존재확률 β₁, β₂를 결정하면, β₁은 거의 0으로 되고, β₂는 거의 1로 된다. 동일하게 상기 기준시점 R로부터 보아 겹치는 투영점 T'₁, T'₂에 대하여 상기 실시예 2-1에서 설명한 바와 같은 방법으로 존재확률 β'₁,β'₂를 결정하면, β'₁은 거의 1로 되고, β'₂는 거의 0으로 된다.

이 때, 상기 가상시점 P의 화상면의 점 A에서의 색 정보 K_A는 상기 수식 59를 사용하면, 상기 가상시점 P로부터 보아 상기 화상면상의 점 A와 겹치는 투영점 T'₁, T₂의 색 정보 K'₁, K₂를, 상기 존재확률 β'₁, β₂에 따른 가중으로 가산함으로써 구한다. 그렇게 하면, 지금, β'₁, β₂ 모두 거의 1로 되기 때문에, 상기 점 A 의 색 정보 K_A는 K_A=K'₁+K₂가 된다.

그렇지만, 상기 가상시점 P로부터 상기 물체 Obj를 보았을 때에는, 투영점 T'₁은 투영점 T₂에 의해 차폐되어 있으므로, 화상면상의 점 A에서의 원래의 색 정보는 K_A=K₂이다. 즉, 생성된 화상 상의 점 A의 색 정보 K_A는, 원래의 색 정보보다도 K'₁의 분만큼 (R, G, B)의 각 성분의 휘도가 올라가 버린다.

또한 이 때, 상기 투영점 T'₁, T₂의 색 정보 K'₁, K₂의 각 성분이 큰 휘도를 가지는 경우, 점 A의 색 정보 K_A는 유효한 색공간의 범위를 넘어버린다. 그 때문에, 유효한 색 정보의 범위 내에 들어가도록 하는 클리핑(clipping) 처리가 필요하게 된다.

그래서, 이러한 문제를 해결하기 위해서, 예를 들면, 상기 투영점의 존재확률에 기초하여, 각 투영점에 투과로부터 불투과까지의 복수의 계조를 가지는 투명도를 설정한다. 이 때, 상기 생성하는 화상에 있어서의 각 점의 색 정보를 얻기 위한 혼합처리는 상기 생성하는 화상의 시점으로부터 먼 투영점으로부터 가까운 투영점을 향하여 순차적으로 처리하고, 어떤 투영점까지의 혼합처리에서 얻어지는 색 정보는 그 투영점에서의 색 정보와 그 이전의 투영점까지의 혼합처리에서 얻어지는 색 정보를 상기 투명도에 따른 비율로 내분하여 얻는다. 또한 이 때, 상기 혼합처리에 의해 얻어지는 색 정보는, 어떤 단계에서의 색 정보와 그 다음의 색 정보의 내분이다.

상기 색 정보의 혼합처리의 원리를 설명하기 위해서, 예를 들면, 색공간 V 에, 도 41a에 도시하는 바와 같이, 투영면 L_j(j=1,2,…,M), 투영점 T_j, 빨강(R), 초록(G), 파랑(B)의 성분을 갖는 투영점의 색 정보를 나타내는 벡터 K_j가 설정되어 있는 경우를 생각한다. 이 때, 상기 색공간 V는 하기 수식 60으로 나타난다.

또한, 상기 투영점 T_j의 투명도 α_j는 하기 수식 61의 조건을 만족시키도록 설정되어 있는 것으로 한다.

이 때, 변수 j=m까지의 혼합처리에서 얻어지는 색 정보 D_m은 하기 수식 62 및 수식 63과 같은 점화식으로 나타난다. 그리고, 상기 가상시점 P로부터 보아 가장 바로앞의 투영면 L_M, 즉 변수 j=M까지 혼합하였을 때의 색 정보 D_M이, 상기 생성하는 화상의 화상면상의 점 A에서의 색 정보 K_A로 된다.

또한 이 때, 상기 수식 61 및 수식 62의 관계로부터, 상기 색 정보 D_m은 도 41b에 도시하는 바와 같이, 색공간 V에 있어서 벡터 K_m과 색 정보 D_m-1의 내분점이다. 그 때문에, 상기 색 정보 D_m은 K_m∈V, D_m-1∈V이면 D_m∈V로 된다.

그렇게 하면, 제 1 실시 형태에서도 설명한 바와 같이, 상기 수식 60 및 수식 61의 조건을 만족시키면, 상기 가상시점 P에서의 색 정보 D_M에 대하여, D_M∈V가 보증된다.

즉, 상기 투영점 T_j의 색 정보 K_j 및 투명도 α_j를, 상기 수식 60 및 수식 61을 만족하도록 설정하면, 상기 생성하는 화상의 점 A의 색 정보 D_M은, 반드시 적절한 색공간 V에 넣을 수 있다.

이와 같이, 투명도 α_j를 사용한 색 정보의 혼합처리를 하면, 동일한 피사체에 있어서 복수의 가상시점으로부터 본 화상을 생성할 때에, 어떤 1개의 시점(기준시점)으로부터 투영점의 색 정보 및 투명도를 계산하였다고 해도, 그 색 정보 및 투명도가, 상기 수식 60 및 수식 61의 조건을 만족시키면, 생성하는 모든 화상을, 적절한 색 정보의 범위에서 생성할 수 있다.

그래서, 본 실시예 2-2의 임의 시점 화상의 생성방법에서는 예를 들면, 도 30에 도시한 스텝 30609의 후, 또는 상기 렌더링을 하는 스텝 11에 있어서, 상기 존재확률 β_j를 투명도 α_j로 변환하는 처리를 한다.

상기 존재확률 β_j를 투명도 α_j로 변환하는 처리는, 예를 들면, 도 42에 도시하는 바와 같이, 우선, 투영점 T_j를 초기화하여 j=M으로 한다(스텝 1101). 다음에, 상기 투영점 T_M의 투명도 α_M을 α_M=β_M으로 한다(스텝 1102).

다음에, 변수 j의 값을 j=j-1로 갱신한다(스텝 1103). 그리고, 투명도 α_j+1이 1인지의 여부를 판별한다(스텝 1104). 여기에서, 투명도 α_j+1이 α_j+1≠ 1이면, 예를 들면, 하기 수식 64로부터 상기 투명도 α_j를 구한다(스텝 1105).

또한, 상기 투명도 α_j+1이 1인 경우는 예를 들면, α_j=1로 한다(스텝 1106). 또한, 상기 스텝 1105에서 상기 투명도 α_j를 구할 때에는, 상기 수식 64에 한정되지 않고, 다른 수식을 사용하여 구하여도 좋다. 또한, 상세한 설명은 생략하지만, 상기 스텝 1106에 있어서도, 실제로는 투명도 α_j 임의의 값으로 할 수 있기 때문에, 1 이외의 값으로 하여도 좋다.

다음에, 상기 스텝 1104로부터 스텝 1106의 처리를 변수 j=1까지 행하였는지 판별한다(스텝 1107). 여기에서, 처리가 아직 끝나고 있지 않으면, 상기 스텝 1103으로 되돌아가서, 처리를 반복한다.

상기 스텝 1104로부터 스텝1106의 처리를 변수 j=1까지 행하면, 상기 관찰자시점 P로부터 보아 화상면상의 점 A와 겹치는 투영점 T_j의 상기 존재확률 β_j를 투명도 α_j로 변환하는 처리가 종료한다. 그 후, 상기 수식 62 및 수식 63을 사용한 혼합처리를 하여, 임의시점 화상 상의 점 A의 색 정보 D_M을 구한다. 그리고, 이 처리를, 상기 임의시점 화상 상의 모든 점(화소)에 대하여 행하면, 상기 관찰자의 시점 P로부터 임의시점 화상이 얻어진다.

또한, 이러한 임의 시점화상을 생성하는 화상 생성장치의 기본적인 구성은, 상기 실시예 2-1에서 설명한 화상 생성장치와 동일한 구성이고, 도 35에 도시한 투영면정보-표시면 정보 변환수단(606)에 상당하는 수단으로서, 상술한 바와 같은 혼합처리를 하는 수단을 구비하면 좋다. 그 때문에, 장치에 관한 설명은 생략한다.

이상 설명한 바와 같이, 본 실시예 2-2의 화상 생성방법에 따르면, 물체의 정확한 3차원 형상을 구하지 않더라도, 관찰자가 보기에 자연스러운 임의시점화상을 생성할 수 있다.

또한, 본 실시예 2-2의 임의시점 화상 표시방법이라도, 상기 카메라 새트 Ξ_h는 예를 들면, 프로그램적인 처리에 의해, 표시하는 화상을 생성하는 처리를 하면 서, 관찰자가 지정한 조건에 맞는 카메라 세트를 동적으로 설정하여도 좋다. 이 때, 예를 들면, 관찰자가, 상기 화상조건 입력수단으로부터, 상기 상관도 Q_j의 분포 혹은 임계치 등의 조건을 입력하고, 그 조건에 맞는 카메라 세트를 찾으면서 상기 스텝 306의 처리를 하면, 상기 관찰자가 바라는 화상에 가까운 3차원상을 표시할 수 있다고 생각된다.

또한, 본 실시예 2-2의 화상 생성 방법의 경우도, 취득하는 화상은 컬러 화상, 흑백 화상의 어느 것이나 좋고, 흑백 화상의 경우는, 상기 색 정보에 상당하는 정보로서, 휘도 정보 Y를 사용하여, 상기 실시예 2-1에서 설명한 바와 같은 처리를 하여 물체의 3차원 형상을 취득한 후, 본 실시예 2-2에서 설명한 바와 같은 순서로 가상시점 화상을 생성하면 좋다.

(제 2 실시 형태의 효과)

상기와 같이, 제 2 실시 형태의 화상 생성 방법은 상기 피사체의 3차원 형상을 취득할 때에, 복수의 투영면을 설정하고, 상기 기준시점으로부터 보아 겹치는 상기 각 투영면상의 점(투영점)에 대하여, 물체의 표면이 존재할 확률(존재확률)을 준다. 즉, 종래와 같이 상기 기준시점으로부터 보아 겹치는 각 투영점 중의 1개의 투영면상에 물체의 표면이 있는 것으로서 정확한 피사체의 3차원 형상을 취득하고자 하는 것은 아니며, 상기 물체의 표면이 상기 각 투영점상에 있는 존재확률로 존재하는 것으로서 상기 피사체의 3차원 형상을 취득한다. 이렇게 함으로써, 상기 기준시점으로부터 보아 어떤 방향의 물체의 표면의 거리를 추정할 때에, 그 추정의 신뢰성이 낮은 부분은 상기 각 투영점의 존재확률에 따른 비율로 애매하게 렌더링된다. 그 때문에, 상기 물체의 3차원 형상에 기초하여 화상을 생성하였을 때에, 종래와 같은 물체 표면의 거리 추정을 잘못하였을 때에 생기는 불연속인 노이즈를 눈에 띄기 어렵게 할 수 있어, 보기에 자연스러운 화상을 생성할 수 있다.

또한, 상술한 바와 같이, 상기 취득한 화상 중에서, 상기 카메라 세트에 포함되는 복수의 화상으로부터 존재확률을 산출하면, 예를 들면, 차폐(차폐영역)의 영향에 의해, 어떤 투영점의 근방에 있는 물체의 표면이, 어떤 영역의 시점으로부터는 보이지 않은 경우에, 그 시점으로부터 촬영한 화상을 제거한 존재확률을 산출할 수 있고, 상기 각 투영점의 존재확률의 신뢰성이 높아진다.

또한, 상기 존재확률을 결정할 때에, 상기 존재확률의 확률 밀도 분포를 어느 정도 상정할 수 있는 경우는, 상기 각 투영점의 상관도로부터 평가 기준치를 산출하고, 그 평가 기준치에 대하여 통계처리를 함으로써 얻어지는 존재확률의 분포함수에 기초하여 존재확률을 결정하여도 좋다. 이와 같이, 통계처리를 하여 존재확률을 결정하는 경우, 취득한 화상 상의 노이즈(잡음)에 의한 존재확률의 신뢰성의 저하를 막을 수 있다.

[제 3 실시 형태]

다음에 본 발명의 제 3 실시 형태에 관해서 설명한다. 제 3 실시 형태는 주로 청구항 22 내지 청구항 29에 대응하는 실시 형태이다. 제 3 실시 형태에서는 1개의 시점으로부터 초점거리(focusing distance)를 바꾸어 촬영한 복수매의 화상(다초점 화상)을 바탕으로 하여 상기 화상에 찍히고 있는 피사체의 3차원적인 형상을 취득하고, 임의의 시점(가상시점)으로부터 본 상기 피사체의 화상을 생성한다. 즉, 복수의 시점으로부터 피사체를 촬영한 복수매의 화상을 바탕으로 하여 피사체의 3차원적인 형상을 취득하는 제 1, 제 2 실시 형태에 대하여, 본 실시 형태는 1개의 시점으로부터 초점거리를 바꾸어 촬영한 복수매의 화상을 사용하는 점에 특징이 있다. 또, 본 실시 형태에서도, 상기 피사체의 3차원적인 형상은 텍스처 맵핑의 수법을 사용한 다층평면으로 표현한다. 또, 제 3 실시 형태를 설명하기 위한 도면에 있어서, 동일 기능을 갖는 것은, 동일 부호를 붙인다.

도 43 내지 도 51은 본 실시 형태의 화상 생성 방법의 원리를 설명하기 위한 모식도이고, 도 43 및 도 44는 투영면 및 기준시점의 설정예를 도시하는 도면이고, 도 45는 투영점의 색 정보 및 초점도의 결정방법을 설명하는 도면이고, 도 46 내지 도 48은 투영점의 존재확률의 결정방법을 설명하는 도면이고, 도 49는 가상시점으로부터 본 화상의 생성방법을 설명하는 도면이고, 도 50은 본 실시 형태의 화상 생성 방법에 있어서 문제로 되는 점을 설명하는 도면이고, 도 51은 본 실시 형태의 화상 생성 방법에 있어서 문제로 되는 점을 해결하는 방법을 설명하는 도면이다.

본 발명의 화상 생성 방법에서는 상술한 바와 같이, 1개의 시점으로부터 초점거리를 바꾸어 촬영한 복수매의 화상(다초점 화상)을 바탕으로 하여 상기 화상에 찍히고 있는 피사체의 3차원적인 형상을 취득하고, 임의의 시점(가상시점)으로부터 본 상기 피사체의 화상을 생성한다. 그리고 이 때, 상기 피사체의 3차원적인 형상은 텍스처 맵핑의 수법을 사용한 다층평면으로 표현한다.

상기 텍스처 맵핑의 수법을 사용하여 상기 피사체의 3차원적인 형상을 표현할 때에는, 예를 들면, 컴퓨터 등의 화상 생성장치 내에 설정한 가상적인 3차원 공간상에, 도 43에 도시하는 바와 같이, 카메라의 시점 C, 다층구조의 투영면 L_j(j=1,2,…,M), 상기 피사체의 3차원적인 형상을 취득하기 위한 기준시점 R을 정한다. 또한 이 때, N매의 초점거리가 다른 화상으로부터 상기 피사체의 형상을 취득한다고 한다면, 상기 투영면 L_j는 도 44에 도시하는 바와 같이, 상기 각 화상 Img_i(i=1,2,…,N)의 초점거리 f_i와 일치하는 거리로 설정한다.

여기에서, 도 44에 도시한 바와 같이, 상기 기준시점 R로부터 어떤 방향을 보았을 때에 겹치는 투영점 T_j(j=1,2,…,N)에 대하여 생각하면, 종래의 모델 취득방법에서는, 상기 피사체의 표면은 상기 투영점 T_j의 어느 1점에 존재한다고 생각한다. 이 때, 상기 피사체의 표면이 상기 투영점 T_j 중 어느 투영점에 존재할지는, 예를 들면, 상기 각 투영점 T_j의 초점도의 높이에 따라서 결정한다. 그래서, 우선, 상기 기준시점 R로부터 보아 겹치는 각 투영점 T_j의 색 정보 K_j 및 초점도 Q_j를 결정한다.

상기 투영점 T_j의 색 정보 K_j 및 초점도 Q_j를 결정할 때에는, 도 45에 도시하는 바와 같이, 상기 투영점 T_j과 대응하는 상기 각 화상 Img_i 상의 점(대응점) G_i의 색 정보 κ_i에 및 상기 대응점 G_i에서 초점이 맞는 정도(초점도)에 기초하여 결정한다. 이 때, 상기 투영점 T_j의 색 정보 K_j는 예를 들면, 상기 각 대응점 G_i의 색 정보 κ_i의 평균치, 혹은 공간적으로 일치하는 대응점 G_i=j의 색 정보 κ_i=j로 한다. 또한, 상기 투영점 T_j의 초점도는 화상 상의 점 또는 미소영역에서의 화상이 날카로움(sharp)이나 흐림의 정도에 의해 정해진다. 상기 초점도의 산출방법에는, Depth from Focus 이론 또는 Depth from Defocus 이론에 기초하여, 여러 가지의 방법이 있다. 또, Depth from Focus 이론 또는 Depth from Defocus 이론에 관해서는, 예를 들면 이하의 문헌을 참조하자고 한다.

문헌 8: A.P.Pentland: "A New Sense for Depth of Field, "IEEE Trans. On Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.PAMI-9, No.4, pp.523-531(1987).

문헌 9: Murali Subbarao and gopal Surya: "Depth from Defocus: A Spatial Domain Approach, "International Journal of Computer Vision, 13,3, pp.271-294, Kluwer Academic Publishers.

문헌 10: 이시하라미쯔히로, 사사끼히로미: "초점법에 의한 고속 삼차원 형상계측", 정밀공학회지, Vol. 63, No.1, pp.124-128, 정밀공학회.

문헌 11: 오오바코타라, 야마다시게루: "실시간전 초점 현미경 카메라", O plus E, Vol.22, No.12, pp.1568-1576, 2000, 신기술 커뮤니케이션즈.

상기 초점도 Q_j는 예를 들면, 상기 각 대응점 G_i의 국소 공간 주파수의 크기를 비교함으로써 구해진다.

상기 Depth from Focus 이론 또는 Depth from Defocus 이론은 초점거리가 다른 복수매의 화상을 해석하고, 상기 물체의 표면형상을 계측하는 방법이다. 이 때, 예를 들면, 상기 초점거리를 바꾸어 촬영한 화상 중, 가장 국소 공간 주파수가 높은 화상의 초점거리에 상당하는 거리에 상기 물체의 표면이 있다고 추정할 수 있다. 그래서, 상기 투영점 T_j의 초점도 Q_j는 예를 들면, 하기 수식 65로 나타나는 바와 같은 국소 공간 주파수의 평가함수를 사용하여 산출한다.

여기에서, f는 화소의 농담치, D는 정규화를 위한 정수로 평가를 하는 모든 화소수, (-Lc,-Lr)-(Lc, Lr) 및 (xi, yi)-(xf, yf)는 각각 분산평가와 평활화를 하기 위한 소영역이다.

그리고, 이러한 처리를, 상기 기준시점 R로부터 보아 겹치는 모든 투영점 T_j에 대하여 행하고, 도 46에 도시하는 바와 같이, 상기 각 투영점 T_j의 색 정보 및 초점도 Q_j를 결정하였다면, 상기 각 투영점 T_j의 초점도 Q_j의 높이에 기초하여, 상기 피사체의 표면이 존재하는 거리를 추정한다. 이 때, 상기 기준시점 R로부터 보아 겹치는 각 투영점 T_j의 초점도 Q_j가, 예를 들면, 도 47a에 도시하는 바와 같이, 어떤 투영점 T_n의 초점도 Q_n만이 매우 높은 값을 나타내고 있는 경우는, 그 투영점 T_n 상에 상기 피사체의 표면이 존재한다고 추정할 수 있고, 그 신뢰성도 대단히 높다.

그런데, 취득한 화상의 촬영조건이나, 상기 피사체의 형상, 또는 상기 피사체의 표면의 모양(텍스처)에 따라서는, 예를 들면, 도 47b에 도시하는 바와 같이, 초점도 Q가 특징적인 큰 값을 취하는 투영점 T가 없는 경우도 있다. 도 47b에 도시한 예에서는 예를 들면, 투영점 T_n, T_n ^* 초점도 Q가, 다른 투영점 T의 초점도 Q보다도 약간 높은 값이므로, 상기 투영점 T_n, T_n ^*의 어느 한쪽에 상기 피사체의 표면이 존재한다고 생각된다. 그러나, 어느 한쪽의 투영점 T_n, T_n ^*의 초점도 Q도, 특징적인 큰 값이 아니므로, 어느 한쪽의 투영점을 선택한 경우, 그 신뢰성은 낮다. 또한, 경우에 따라서는, 잘못된 투영점을 선택하여 버리는 경우도 있다. 그리고, 상기 피사체의 표면이 존재하는 투영점의 추정(선택)을 잘못하면, 생성된 화상 상에 커다란 노이즈로 되어 나타난다.

이러한 경우, 상기 피사체의 표면의 거리, 즉 어떤 투영면상에 존재하는지를 추정하였을 때의 신뢰성을 높이기 위해서는, 예를 들면, 초점거리의 간격을 미세하게 하여, 보다 많은 화상을 사용하거나, 피크위치 뿐만 아니라 그 전후의 초점도의 값을, 예를 들면, 정규분포 함수 등의 기지의 함수에 맞도록 하거나 상기 피사체 표면의 거리를 추정하는 연구가 필요하게 된다.

그렇지만, 보다 많은 화상을 사용하면, 처리시간이 길어지는, 촬영수단에 있어서의 초점거리의 조절이 어려워진다는 문제가 있다. 또한, 어떤 초점거리에 핀트를 맞춘 경우, 그 전후에 피사체 심도라고 불리는 범위가 있고, 상기 피사체 심도의 범위 내에 있는 점이라면, 상기 초점거리 상에 없어도, 촬영한 화상 상에서의 흐려짐은 실질적으로 생기지 않는다. 그 때문에, 상기 초점거리를 미세하게 구분하여 효과가 얻어지는 것은 상기 피사체 심도 정도의 간격까지로 그 이상 미세하게 하더라도 효과는 적다. 또한, 상기 피사체 표면의 텍스처의 공간주파수가 낮은, 즉 모양의 변화가 적고 똑같은 경우, 초점거리를 바꾸더라도 화상 상에서의 변화는 생기기 어렵다. 이러한 경우는, 원리적으로, 신뢰성이 높은 추정을 하는 것이 곤란하다.

이러한 사실로부터, 일반적으로는, 상기 초점도 Q의 분포가, 도 47b에 도시한 바와 같은 경우에도, 상기 초점도 Q가 최대치의 투영점 T_j에 상기 피사체의 표면이 존재하는 것으로 하고 있다. 그 때문에, 상기 피사체의 표면의 거리 추정을 잘못하여, 생성된 화상에 큰 노이즈가 나타나는 경우가 많았다.

그래서, 본 발명의 화상 생성 방법에서는 상기 피사체 표면의 거리를 어떤 1점, 즉 상기 기준시점 R로부터 보아 겹치는 투영점 T_j의 어느 1점에 특정하지 않고서, 도 48에 도시하는 바와 같이, 상기 각 투영점 T_j의 초점도 Q_j의 높이에 따른 존재확률 β_j를 준다. 이 때, 상기 존재확률 β_j는 상기 기준시점 R로부터 보아 겹치는 모든 투영점 T_j의 존재확률 β_j의 집합에 있어서, 하기 수식 66 및 수식 67의 조건을 만족시킬 필요가 있다.

그래서, 투영면 L_j가 M매 있고, 상기 기준시점 R로부터 보아 겹치는 투영점 T_j가 M개 있다고 한다면, k 번째의 투영면 L_k 상의 투영점 T_k의 존재확률 β_k는, 하기 수식 68로부터 구한다.

이렇게 하여, 상기 기준시점 R로부터 보아 겹치는 투영점 T_j에 대하여, 상기 각 투영점 T_j에 존재확률 β_j를 결정하는 처리를, 모든 방향에 대하여 행함으로써, 상기 피사체의 3차원적인 형상을 얻을 수 있다. 그리고, 상기 가상시점 P로부터 본 상기 피사체의 화상을 생성할 때에는, 예를 들면, 도 49에 도시하는 바와 같이, 상기 투영면 L_j가 설정된 공간상에 상기 가상시점 P를 설정하고, 생성하는 화상 상의 각 점의 색 정보를 결정한다. 이 때, 상기 생성하는 화상 상의 점 A의 색 정보 K_A는, 상기 가상시점 P로부터 보아 상기 점 A와 겹치는 투영점 T_j의 색 정보 K_j 및 존재확률 β_j로부터, 예를 들면, 하기 수식 69를 사용하여 결정한다.

그리고, 상기 수식 69를 사용하여, 상기 생성하는 화상 상의 모든 점의 색 정보를 결정하면, 상기 가상시점 P로부터 본 상기 피사체의 화상(가상시점 화상)이 얻어진다. 이 때, 생성된 상기 가상시점 화상 상에서, 예를 들면, 도 47a에 도시한 바와 같이, 어떤 투영점 T_n의 초점도 Q_n만이 특징적인 큰 값을 가지는 경우는, 그 투영점 T_n의 존재확률 β_n만이 커진다. 그 때문에, 상기 수식 69를 사용하여 색 정보를 혼합처리할 때에, 상기 투영점 T_n의 색 정보 K_n의, 상기 생성화상 상의 점 A의 색 정보 K_A에 대한 기여율이 높아지고, 명료하게 렌더링된다. 또한, 도 47b에 도시한 바와 같이, 상기 피사체의 표면의 거리 추정이 어려운 경우는, 각 투영점 T의 존재확률 β이 작은 값이 되기 때문에, 상기 생성 화상 상의 점 A의 색 정보 K_A에 대한 기여율은 낮아지고, 애매하게 렌더링된다. 그 결과, 거리 추정을 잘못하였을 때에 생기는 불연속으로 큰 노이즈를 저감시킬 수 있고, 관찰자가 보기에, 보다 양호한 화상을 생성할 수 있다.

또한, 본 발명의 화상 생성 방법은 컴퓨터 그래픽스의 기본적인 수법인 텍스처 맵핑에 의해 심플하게 실장할 수 있다. 그 때문에, 보급형의 퍼스널·컴퓨터에 탑재하고 있는 3차원 그래픽스·하드웨어로 양호하게 처리할수록, 계산기부하가 가벼워진다.

단, 본 발명의 화상 생성 방법은 상기 기준시점과 같이 어떤 시점으로부터 보아 겹치는 각 투영점 T_j에 대하여 초점도 Q_j를 산출하여, 상기 존재확률 β_j를 결정하고 있다. 그 때문에, 피사체의 형상이나, 상기 기준시점과 상기 가상시점의 위치관계에 따라서는, 상기 가상시점 P로부터 보아 겹치는 복수의 투영점의 속에, 존재확률이 대단히 높은 투영점이 2점 이상 포함되는 경우가 있다. 그와 같은 경우, 상기 각 투영점의 색 정보를 상기 존재확률에 따른 비율로 혼합하면, 생성하는 화상 상의 점의 색 정보가 유효한 색 정보의 범위를 넘어버리는 경우가 있다.

여기에서, 지금까지 설명한 실시 형태와 동일하게 하여, 도 50에 도시하는 바와 같이, 피사체 Obj가 있는 공간에, 2매의 투영면 L₁, L₂, 기준시점 R, 가상시점 P를 설정한 경우에 대하여 생각하여 본다. 이 때, 투영점 T₁, T₂, T'₁, T'₂에 있어서의 색 정보가 각각 K₁, K₂, K'₁, K'₂, 피사체의 존재확률이 β₁, β₂, β'₁, β'₂라고 한다.

또한, 상기 피사체의 존재확률 β₁, β₂, β'₁, β'₂는 기준시점 R을 지나는 직선상에서 결정하였다고 하면, 도 50에 도시한 예에서는, 투영점 T'₁ 및 T₂ 부근에 피사체 Obj의 표면이 존재하기 때문에, 이 투영점 T'₁ 및 T₂에서의 존재확률은 투영점 T₁ 및 T'₂와 비교하여 높아진다. 이 때, 상기 각 투영점 T₁, T₂, T'₁, T'₂의 존재확률 β₁, β₂, β'₁,β'₂는 하기 수식 70 및 수식 71과 같게 된다.

이 때, 상기 가상시점 P의 화상면상의 점 A에 있어서의 색 정보 K_A는, 상기 수식 69로부터, 상기 가상시점 P로부터 보아 상기 화상면상의 점 A와 겹치는 투영점 T'₁, T₂의 색 정보 K'₁, K₂를, 상기 존재확률 β'₁, β₂에 따른 가중으로 가산함으로써 구하고, 하기 수식 72와 같아진다.

또한, 상기 수식 72는 상기 수식 70 및 수식 71에 의해, 하기 수식 73과 같이 근사할 수 있다.

그렇지만, 상기 가상시점 P로부터 상기 물체 Obj를 보았을 때에는, 투영점 T'₁상의 물체 표면은, 투영점 T₂상의 물체 표면으로부터 차폐되어 있기 때문에, 화상면상의 점 A에 있어서의 원래의 색 정보는 K_A=K₂이다. 즉, 생성된 화상 상의 점 A의 색 정보 K_A는 상기 수식 73과 같이, 원래의 색 정보보다도 K'₁의 분만큼(R, G, B)의 각 성분의 휘도가 올라가 버린다.

또한 이 때, 상기 투영점 T'₁, T₂의 색 정보 K'₁, K₂의 각 성분이 큰 휘도를 갖는 경우, 점 A의 색 정보 K_A는 유효한 색 공간의 범위를 넘어버린다. 그 때문에, 유효한 색공간의 범위 내에 들어가도록 하는 클리핑(clipping) 처리가 필요해진다.

그래서, 본 발명의 화상 생성 방법에서는 상기 투영점의 존재확률에 기초하여, 각 투영점에 투과로부터 불투과까지의 복수의 계조를 가지는 투명도를 설정한다. 이 때, 상기 생성하는 화상에 있어서의 각 점의 색 정보를 얻기 위한 혼합처리는, 상기 생성하는 화상의 시점으로부터 멀고 투영점으로부터 가까운 투영점을 향하여 순차적으로 처리하고, 어떤 투영점까지의 혼합처리에서 얻어지는 색 정보 는, 그 투영점에 있어서의 색 정보와 그 이전의 투영점까지의 혼합처리에서 얻어지는 색 정보를 상기 투명도에 따른 비율로 내분하여 얻는다. 또한 이 때, 상기 혼합처리에 의해 얻어지는 색 정보는, 어떤 단계에서의 색 정보와 그 다음의 색 정보의 내분이다.

상기 색 정보의 혼합처리의 원리를 설명하기 위해서, 예를 들면, 색공간 V에, 도 51a에 도시하는 바와 같이, 투영면 L_j(j=1,2,…,M), 투영점 T_j, 빨강(R), 초록(G), 파랑(B)의 성분을 갖고 투영점 T_j의 색 정보를 나타내는 벡터 K_j가 설정되어 있는 경우를 생각한다. 이 때, 상기 색공간 V는 하기 수식 74에서 나타나는 것으로 한다.

또한, 상기 투영점 T_j의 투명도 α_j는 하기 수식 75의 조건을 만족시키도록 설정되어 있는 것으로 한다.

이 때, 변수 j=m까지의 혼합처리에서 얻어지는 색 정보 D_m은, 하기 수식 76 및 수식 77과 같은 점화식으로 나타난다. 그리고, 상기 가상시점 P로부터 보아 가 장 바로앞의 투영면 L_M, 즉 변수 j=M까지 혼합하였을 때의 색 정보 D_M이, 상기 생성하는 화상의 화상면상의 점 A에 있어서의 색 정보 K_A로 된다.

또한 이 때, 상기 수식 75 및 수식 76의 관계로부터, 상기 색 정보 D_m은 색공간 V에 있어서 벡터 K_m과 색 정보 D_m-1의 내분점이다. 그 때문에, 상기 색 정보 D_m은 도 51b에 도시하는 바와 같이, K_m∈V, D_m-1∈V이면 D_m∈V로 된다.

그렇게 하면, 상기 수식 74 및 수식 75의 조건을 만족시키면, 상기 가상시점 P에 있어서의 색 정보 D_M에 대하여, 상술한 바와 같이, 하기 수식 78과 같이 되는 것이 보증된다.

즉, 상기 투영점 T_j의 색 정보 K_j 및 투명도 α_j를, 상기 수식 74 및 수식 75 를 만족시키도록 설정하면, 상기 생성하는 화상의 점 A의 색 정보 D_M은 반드시 적절한 색공간 V에 넣을 수 있다.

이와 같이, 투명도 α_j를 사용한 색 정보의 혼합처리를 하면, 동일한 피사체에 있어서 복수의 가상시점으로부터 본 화상을 생성할 때에, 어떤 1개의 시점(기준시점)으로부터 투영점의 색 정보 및 투명도를 계산하였다고 해도, 그 색 정보 및 투명도가, 상기 수식 74 및 수식 75의 조건을 만족시키면, 생성하는 모든 화상을, 적절한 색 정보의 범위에서 생성할 수 있다.

그래서, 예를 들면, 도 50에 도시한 예에서, 상기 각 투영점 T₁, T₂, T'₁, T'₂의 각각, 하기 수식 79 및 수식 80에서 주어지는 투명도 α₁, α₂, α'₁,α'₂를 설정한다.

여기에서, 상기 가상시점 P에 있어서의 각 점의 색 정보를 얻기 위해서, 상기 가상시점 P로부터 보아 먼 투영점으로부터 가까운 투영점을 향하여 순차적으로 혼합처리를 하고, 어떤 투영점까지의 혼합처리에서 얻어지는 색 정보는, 그 투영점 에서의 색 정보와 그 이전의 투영점까지의 혼합처리에서 얻어지는 색 정보를, 상기 투명도에 따른 비율로 내분하여 얻도록 한다. 그렇게 하면, 가상시점 P로부터 본 화상의 점 A의 색 정보 D는, 하기 수식 81과 같아진다.

이 때, 상기 수식 81은 상기 수식 70, 수식 71, 수식 79, 수식 80으로부터 하기 수식 82와 같아지고, 원래의 색 정보가 좋은 근사로 된다.

이상에서 기술한 바와 같이, 상기 존재확률 β를 그대로 사용한 화상 생성에서는, 기준시점 R과 생성하는 화상의 시점 P가 동일한 경우에는 문제없지만, 양자가 다른 경우에 피사체의 차폐영역 부근에서 휘도의 증가가 생기는 경우가 있는 것에 대하여, 존재확률 β를 투명도 α로 변환하는 화상 생성에서는, 이 현상을 방지하는 효과가 있다.

또한, 상기 존재확률 β를 그대로 사용하는 화상 생성에 있어서 기준시점 R과 가상시점 P가 다른 경우에는, 복수의 투영점의 색 정보를 혼합처리하였을 때에, 가상시점 P로부터 본 화상 상의 점의 색 정보가, 유효한 색공간의 범위 내에 들어가는 보증이 없다. 그 때문에, 예를 들면, 보정처리가 필요하게 된다. 그것에 대 하여, 상기 존재확률 β를 투명도 α로 변환하는 화상 생성에서는, 이러한 보정은 불필요하다.

또한, 상기 존재확률 β를 투명도 α로 변환하는 화상 생성에서는, 반투과의 피사체도 효율적으로 표현할 수 있고, 현실세계에 있는 것보다 많은 피사체에 대하여 본 발명을 널리 적용할 수 있는 효과가 있다.

다음에, 본 발명의 화상 생성 방법을 사용하여 화상을 생성할 때에, 처리의 전제로 되는 수리 모델의 일례에 관해서 설명한다.

도 52 및 도 53은 본 발명의 화상 생성 방법의 수리 모델을 설명하기 위한 모식도이고, 도 52는 투영점, 대응점, 생성하는 화상 상의 점의 관계를 도시하는 도면이고, 도 53은 공간상의 점과 화상 상의 화소의 변환방법을 설명하는 도면이다.

본 발명의 화상 생성 방법을 사용하여, 상기 가상시점 P로부터 본 화상을 생성할 때에는, 예를 들면, 투시 투영 변환에 의해, 상기 가상시점으로부터 본 화상 위의 어떤 점의 색 정보 또는 휘도 정보를 구한다. 여기에서, 카메라의 시점 C, 투영면 L_j(j=1,2,…,M), 가상시점 P가, 예를 들면, 도 52에 도시하는 바와 같이 설정되어 있는 경우를 생각한다.

일반적으로, 3차원 공간상의 투영점 T_m(X, Y, Z)를 상기 가상시점 P로부터 본 화상, 즉 생성하는 화상 상의 점(x, y)으로 사영하는 행렬은, 3행 4열의 행렬로 주어진다. 이 때, 상기 사영행렬, 및 원점을 중심으로 한 촛점거리 f의 투시 투영 변환을 나타내는 행열 Φ₀은, 제 1 실시 형태 등에 있어서 설명한 대로이다.

또한, 도 53에 도시하는 바와 같은 화상좌표(x, y)와, 디지털 화상 좌표(u, v)의 관계도 제 1 실시 형태에 있어서 설명한 대로이다. 또, 2차원 배열의 기록 및 판독을 할 때, 상기 디지털 화상 좌표(u, v)는 이산치를 취하지만, 이하의 설명에서는 미리 언급이 없는 한 연속치를 취하는 것으로 하고, 배열로의 액세스시에 적당한 이산화 처리를 하는 것으로 한다. 또한, 렌즈의 수차에 의한 화상의 일그러짐을 보정한 변환을 하는 것도 가능하다.

(실시예 3-1)

도 54 내지 도 57은 본 발명에 따른 실시예 3-1의 화상 생성 방법을 설명하기 위한 모식도이고, 도 54는 화상의 생성순서를 도시하는 플로우차트이고, 도 55는 투영점열의 설정방법을 설명하는 도면이고, 도 56은 도 54의 스텝 10305의 처리의 구체예를 도시하는 플로우차트이고, 도 57은 렌더링 방법을 설명하는 도면이다.

본 실시예 3-1의 화상 생성 방법은 상술한 바와 같은 원리를 사용하여 화상을 생성하는 방법이며, 도 54에 도시하는 바와 같이, 초점거리가 다른 복수매의 화상을 취득하는 스텝 101과, 관찰자의 시점(가상시점)을 설정하는 스텝 102와, 상기 취득한 화상에 기초하여 피사체의 3차원적인 형상을 취득하는 스텝 103과, 상기 스텝 103에서 취득한 피사체의 3차원적인 형상을 상기 가상시점으로부터 본 화상을 생성(렌더링)하는 스텝 104를 갖는다.

또한, 상기 스텝 103은 다층구조의 투영면을 설정하는 스텝 1O301과, 피사체 의 3차원적인 형상을 취득하기 위한 기준시점을 결정하는 스텝 10302와, 투영점열, 대응점 등을 설정하는 스텝 10303과, 텍스처 배열, 즉 상기 투영점의 색 정보 및 존재확률을 격납하는 영역을 확보하는 스텝 10304와, 상기 투영점의 색 정보 및 존재확률을 결정하는 스텝 10305를 갖는다.

본 실시예 3-1의 화상 생성 방법에서는 예를 들면, 도 54에 도시하는 바와 같이, 우선, 초점거리를 바꾸어 피사체를 촬영한 복수매의 화상을 취득한다(스텝 101). 이 때, 취득하는 화상은 컬러 화상이거나, 흑백 화상이라도 좋지만, 본 실시예 3-1에서는, 화상 상의 각 점(화소)이 빨강(R), 초록(G), 파랑(B)의 3원색을 사용한 색 정보로 표현되는 컬러 화상을 취득하는 것으로서 설명한다.

다음에, 관찰자가 상기 피사체를 보는 위치(가상시점)를 설정한다(스텝 102). 다음에, 상기 취득한 피사체의 화상을 사용하여, 상기 피사체의 3차원적인 형상을 취득한다(스텝 103). 그리고, 상기 피사체의 3차원적인 형상을 취득하면, 상기 가상시점으로부터 상기 피사체를 보았을 때의 화상을 생성한다(스텝 104).

이 때, 상기 스텝 103에서는 예를 들면, 도 54에 도시하는 바와 같이, 우선, 다층구조의 투영면 L_j(j∈J, J≡{1,2,…,M})를 설정한다(스텝 10301). 이 때, 상기 투영면 L_j는 예를 들면, 도 43에 도시한 바와 같이, 평면형상을 가지는 투영면을 평행하게 설치한다. 또한 이 때, 상기 투영면의 설치 간격은 예를 들면, 도 44에 도시한 바와 같이, 상기 스텝 101에서 취득하는 각 화상의 초점거리와 일치시키는 것이 바람직하지만, 일치하고 있지 않아도 상관없다.

다음에, 상기 피사체의 3차원적인 형상을 취득하는 시점, 바꿔 말하면, 투영점상에 피사체의 표면이 존재할 확률을 구할 때의 기준으로 하는 점(기준시점) R을 결정한다(스텝 10302). 이 때, 상기 기준시점 R은 상기 가상시점 P와 동일한 점이라도 좋고, 다른 점이라도 좋다. 또한, 연속적으로 복수의 가상시점 P로부터 본 피사체의 화상을 생성할 때에는, 그 중심위치에 있어서도 좋다.

다음에, 상기 기준시점 R을 지나는 직선상의 투영점의 조로 이루어지는 투영점열, 상기 투영점과 대응하는 화상 상의 점(대응점) 등을 설정한다(스텝 10303). 이 때, 상기 투영점열은 예를 들면, 도 13에 도시하는 바와 같이, 상기 기준시점 R을 지나는 직선과 상기 투영면 L_j의 교점(투영점) T_j의 집합으로서 정의한다. 이 때, 투영점열 S는 S={T_j｜∈J}로 기재할 수 있고, 또한 그 집합을 σ로 두면, S∈σ로 된다.

다음에, 상기 각 투영면에 텍스처 맵핑하는 화상을 보유하는 배열(텍스처 배열)을, 예를 들면, 상기 화상을 생성하는 장치의 메모리 상에 확보한다(스텝 10304). 이 때, 확보하는 배열은 예를 들면, 상기 투영점의 위치에 대응하는 텍스처 정보를, 화소마다 색 정보(R, G, B) 및 존재확률의 정보를 8비트씩 갖게 한다.

또한, 상기 스텝 10304에서는 상기 텍스처 배열의 화소의 2차원 디지털 좌표(U_j, V_j)와 투영점 T_j의 3차원 좌표(X_j, Y_j, Z_j)의 대응관계도 설정한다. 이 때, 예를 들면 모든(U_j, V_j)의 값에 대한 (X_j, Y_j, Z_j) 값을 테이블로서 설정하여도 좋고, 대표적인 (U_j, V_j)에 대해서만 (X_j Y_j, Z_j)의 값을 설정하고, 그 밖의 좌표는 예를 들면, 선형보완 등의 보완처리에 의해 구하여도 좋다.

다음에, 상기 스텝 101에서 취득한 피사체의 화상을 바탕으로, 상기 스텝 10304에서 확보한 각 투영점 T_j에 상당하는 화소의 색 정보 K_j 및 존재확률 β_j를 결정한다(스텝 10305). 이 때, 상기 색 정보 및 존재확률은 어떤 투영점열 S 상의 투영점 T_j를 T_j∈S의 범위로 차례로 주사하고, 그것을 투영점열 S(∈σ)의 범위에서 반복하는 2중의 루프처리를 한다.

상기 스텝 10305의 처리를 할 때에는, 우선, 도 56에 도시하는 바와 같이, 주사하는 투영점열 S를 개시위치로 초기화한다(스텝 10305a). 그리고 다음에, 주사하는 투영점 T_j를 투영점열 S내에서 개시위치로 초기화하고, 예를 들면, j=1로 한다(스텝 10305b).

다음에, 상기 투영점 T_j의 좌표(X_j ^*,Y_j ^*, Z_j ^*)의 색 정보 K_j를 결정한다(스텝 10305c). 상기 스텝 10305c에서는 우선, 좌표(X_j ^*, Y_j ^*, Z_j ^*)의 위치에 있는 점을 촬영하였을 때, 화상면(이미지 센서)과의 위치에 대응하는지를 산출한다. 그리고, 상기 투영점 T_j에 대응하는 텍스처 배열상의 화소(U_j ^*, V_j ^*)에 있어서의 색 정보는 예를 들면, (u_ij ^*, v_ij ^*)(i∈I)에 있어서의 색 정보로 한다.

다음에, 상기 투영점 T_j의 초점도 Q_j를 결정한다. 이 때, 상기 초점도 Q_j는, 예를 들면, 대응점의 국소 공간 주파수의 크기에 기초하여, 상기 수식 65를 사용하여 산출한다(스텝 10305d).

상기 스텝 10305d까지의 처리가 끝나면, 다음에, 상기 투영점 T_j를 갱신하고, 투영점 T_j∈S를 전부 주사하였는지를 판별한다(스텝 10305e). 여기에서 만약, 전부를 다 주사하였다면, 다음의 스텝 10305f로 진행하고, 아직 다 주사하지 않았다면 상기 스텝 10305c로 되돌아간다.

상기 스텝 10305e에서, 전부 다 주사하였다고 판별되면, 다음에, 상기 스텝 10305d에서 산출한 각 투영점 T_j의 초점도 Q_j에 기초하여, 상기 투영점열 S상의 모든 투영점 T_j(j∈J)에 대하여, 각 투영점 상에 피사체가 존재할 확률(존재확률) β_j를 결정한다(스텝 10305f). 상기 존재확률 β_j는 예를 들면, 상기 수식 68을 사용하여 결정한다. 또, 상기 존재확률 β_j는 기본적으로는 상기 수식 66 및 수식 67의 조건을 만족시키므로, 상기 수식 68 이외의 수식을 사용하여도 좋다.

다음에, 투영점열 S를 갱신하고, 투영점열 S∈σ를 전부 주사하였는지를 판별한다(스텝 10305g). 여기에서도 만약, 전부를 다 주사하였다면 상기 스텝 103의 처리, 즉 상기 피사체의 3차원적인 형상의 취득이 종료한다. 또한, 아직 주사하고 있지 않은 투영점열이 있으면, 스텝 10305b로 되돌아간다.

상기 스텝 10305g에서, 모든 투영점열에 대하여 다 주사하였다고 판별되면, 다음에, 상기 투영면 L_j(j=1,2,…,M)를 사용하여 표현되는 피사체를, 상기 가상시점 P로부터 본 화상을, 상기 존재확률 β_j에 따라서 렌더링하여 생성한다(스텝 104). 여기에서, 예를 들면, 도 57에 도시하는 바와 같이, 가상시점 P에서의 화상면의 좌표가 u_p, v_p로 나타나고 있는 것으로 한다. 이 때, 화상면상의 어떤 화소 p^*(u_p ^*, v_p ^*)의 색 정보 K_p ^*는 가상시점 P와 화상면상의 화소 p^*를 연결하는 직선상에 있는 투영점열{T_j ^*｜j∈J}의 색 정보{K_j ^*∈J}에 대응하는 존재확률{β_j ^*｜j∈J}를 곱하여 가산한 것으로서 결정되고, 하기 수식 83과 같이 나타난다.

그리고, 화상면상에 있는 모든 화소에 대하여, 상기 수식 83을 사용하여 색 정보를 결정하면, 가상시점 P에 있어서의 화상을 얻을 수 있다.

또한, 상기 수식 83의 대신에, 하기 수식 84를 사용하여 K_p ^*를 계산하면, 기준시점 R과 가상시점 P의 위치가 다른 경우에도, K_p ^*는 반드시 유효한 색공간의 범위 내에 넣는 것이 보증된다.

또, 여기에서는 화상면의 화소를 주사하여 색 정보를 결정하는 순서를 나타내었지만, 이것에 한정되지 않고, 예를 들면, OpenGL이나 DirectX 등의 범용적인 그래픽스 라이브러리(graphics library)에 투영면 L_j의 구성, 텍스처 배열, 가상시점 P의 설정 등의 데이터를 주고받고, 렌더링처리를 맡겨도 좋다.

이상에서 본 실시예 3-1의 상기 가상시점 화상의 생성처리가 종료하고, 생성된 화상은, CRT(Cathode Ray Tube), 액정 디스플레이 등의 화상 표시수단에 출력된다. 이 때, 상기 화상 표시수단에 표시되는 화상은 예를 들면, 피사체의 상 중, 상기 스텝 10305d에서 산출한 초점도 Q가 낮은 투영점의 색 정보는, 생성된 화상 상의 점의 색 정보에 대한 기여가 작다. 그 때문에, 거리 추정의 신뢰성이 낮은 투영점에 대해서는 애매하게 렌더링된다. 그 결과, 예를 들면, 종래 방법에서 생성한 화상과 같이, 부분적으로 화상이 결손되어 있거나, 또는 화질이 극단적으로 열화되어 있는 것처럼 보이지 않고, 그 열화(deterioration)는 이용자의 눈에는 우려되지 않을 정도이다.

도 58 내지 도 61은 본 실시예 3-1의 화상 생성 방법에서 화상을 생성하는 장치의 개략 구성을 도시하는 모식도이고, 도 58은 장치의 구성을 도시하는 블록도 이고, 도 59 내지 도 61은 피사체 화상 촬영수단의 구성예를 도시하는 도면이다. 도 58에 있어서, 2는 화상 생성장치이고, 201은 다초점 화상(피사체 화상) 취득수단이고, 202는 가상시점 설정수단이고, 203은 투영면 등설정수단이고, 204는 텍스처 배열 확보수단이고, 205는 색 정보/존재확률 결정수단이고, 206은 렌더링 수단이고, 207은 생성 화상 출력수단이고, 3은 다초점 화상(피사체 화상) 촬영수단이고, 4는 시점정보 입력수단이고, 5는 화상 표시수단이다. 또한, 도 59에 있어서, 6은 편광형 2치 광학계이고, 7, 7A, 7B는 이미지 센서이고, 8은 빔 스플리터이고, ObjA, ObjB는 피사체이다. 또한, 도 60에 있어서, 9는 편향필터이다. 또한, 도 61에 있어서, 10은 가변 초점렌즈이고, 11a, 11b, 11c, 11d는 고정 초점렌즈이고, 12는 렌즈 호울더이다.

본 실시 형태의 화상 생성 방법을 사용하여 화상을 생성할 때에 사용하는 화상 생성장치(2)는, 예를 들면, 도 58에 도시하는 바와 같이, 초점거리가 다른 복수매의 화상을 취득하는 피사체 화상 취득수단(201)과, 생성하는 화상의 시점(가상시점)을 설정하는 가상시점 설정수단(202)과, 가상적인 3차원 공간상에 다층구조의 투영면을 설정하는 투영면 설정수단(203)과, 상기 투영면에 붙이는 화상(텍스처 화상)의 배열을 메모리상에 할당하는 텍스처 배열 확보수단(204)과, 상기 텍스처 배열 확보수단(204)에서 확보한 텍스처 배열을 사용하여, 상기 각 투영면상의 점(이하, 투영점이라고 한다)의 색 정보 및 존재확률을 결정하는 색 정보/존재확률 결정수단(205)과, 상기 각 투영점의 색 정보를 상기 존재확률에 따른 비율로 혼합하여, 생성하는 화상 상의 각 화소의 색 정보를 결정하는 렌더링 수단(206)과, 상기 렌더링 수단(206)에서 생성된 화상을 출력하는 생성 화상 출력수단(207)을 구비한다.

이 때, 상기 피사체 화상 취득수단(201)에서는 예를 들면, 편광형 2치 광학계(예를 들면, 문헌 12: 일본 공개특허공보 2000-258738호를 참조.)와 같이 편광성분에 따라서 초점거리가 바뀌는 렌즈를 구비하는 피사체 화상 촬영수단(3)에서 촬영한 피사체의 화상을 취득한다. 또한, 상기 편광형 2치 광학계에 한정되지 않고, 가변 초점렌즈(예를 들면, 문헌 13: 특허 제3303275호를 참조.)를 구비하는 촬영수단에서 촬영한 화상을 취득하여도 좋다. 또한, 그 외에도, 예를 들면, 복수개의 촛점거리가 다른 렌즈를 일체적으로 지지하여 두고, 개개의 렌즈를 고속으로 바꾸면서 촬영한 화상을 취득하여도 좋다. 또한 이 때, 상기 피사체 화상 취득수단(201)은 시시각각 변화하는 피사체의 위치·자세를 일정한 간격, 예를 들면, 30Hz의 간격으로 순차적으로 취득하는 것도, 임의의 시각에서의 피사체의 정지화상을 취득하는 것도 가능하다. 또한, 상기 피사체의 화상은 상기 피사체 화상 촬영수단(3)에서 촬영한 후, 자기적 또는 전기적, 또는 광학적인 기록매체(기록장치)에 기록된 화상을 취득하여도 좋다. 또, 상기 피사체의 화상은 동일시각에 촬영한 화상인 것이 바람직하지만, 피사체의 위치나 자세의 변화가 충분히 느리고, 정지물이라고 볼 수 있는 경우에는 이것만은 아니다.

또한, 상기 가상시점 설정수단(202)은 상기 생성하는 화상의 시점(가상시점)의 파라미터로서, 예를 들면, 위치, 방향, 화각을 설정한다. 이 때, 상기 가상시점은 상기 가상시점 설정수단(202)에 있어서 자동적으로 결정하여도 좋고, 이용자가 마우스나 키보드 등의 시점정보 입력수단(4)을 사용하여 입력한 정보에 기초하 여 결정하여도 좋다. 또한 이 때, 시점정보 입력수단(4)은 상기 이용자가 장착하는 위치·자세 검출센서라도 좋다. 또한, 다른 프로그램에 의해 주어지는 것이라도, 네트워크를 통하여 주어지는 것이라도 가능하다.

또한, 상기 투영면 등설정수단(203)은 예를 들면, 도 54에 도시한 스텝 10301, 스텝 10302, 스텝 10303의 처리를 한다.

또한, 상기 텍스처 배열 확보수단(204)에서는 도 54에 도시한 스텝 10304의 처리를 하고, 예를 들면, 각 화소에 대하여 색 정보와 존재확률에 관한 정보를 보유하고, 예를 들면, 빨강(R), 초록(G), 파랑(B)의 3원색 및 상기 존재확률에 대하여 각 8비트로 표현하는 텍스처 배열을 확보한다. 단, 본 발명은 이러한 특정한 데이터 표현형식에 의존하는 것은 아니다.

또한, 상기 색 정보/존재확률 결정수단(205)은 도 54에 도시한 스텝 10305의 처리를 하고, 예를 들면, 도 56에 도시한 바와 같은 스텝 10305a에서 스텝 10305g까지의 처리를 한다. 또한, 상기 렌더링 수단(206)은 상기 색 정보/존재확률 결정수단(205)의 결과를 바탕으로 하여, 도 54에 도시한 스텝 104의 처리를 하고, 상기 가상시점 P로부터 본 상기 피사체의 화상을 생성한다.

또한, 상기 렌더링 수단(206)에서 생성한 가상시점 화상은 상기 생성 화상 출력수단(207)으로부터 출력되고, CRT, LCD(Liquid Crystal Display), PDP(Plasma Display Panel) 등의 화상 표시수단(5)에서 표시된다. 이 때, 상기 화상 표시수단(5)은 예를 들면, 2차원 평면상의 표시장치라도 좋고, 이용자를 둘러싸는 곡면상의 표시장치라도 좋다. 또한, 상기 화상 표시수단(5)으로서, 입체표시가 가능한 표시 장치를 사용하면, 상기 가상시점 설정수단(202)에서, 상기 이용자의 좌우 눈에 상당하는 2개의 시점을 결정하고, 상기 2개의 시점으로부터의 입체화상을 생성한 후, 이용자의 좌우 눈에 독립된 화상을 제시하는 것도 가능하다. 또한, 3개 이상의 가상시점으로부터의 화상을 생성하고, 3개 이상의 시차가 대하여 화상을 표시할 수 있는 3차원 디스플레이를 사용하면, 1명 이상의 이용자에 대하여 입체영상을 제시하는 것도 가능하다.

또한, 상기 생성 화상 출력수단(207)은 상기 생성한 화상을 상기 화상 표시수단(5)에 출력할 뿐만 아니라, 예를 들면, 전기적, 자기적, 광학적인 기록매체에 출력하는 수단이라도 좋다.

또한 이 때, 도시는 생략하지만, 상기 화상 생성장치(2)에, 상기 생성한 화상을 축적하는 축적수단을 설치하여 상기 생성한 화상을 축적하여 두고, 이용자로부터의 지시에 따라서, 축적된 화상을 출력하여 상기 화상 표시수단(5)에서 표시하도록 하여도 좋다.

또한, 상기 촬영수단(3)으로서, 예를 들면, 편광형 2치 광학계가 장착되어 있는 카메라를 사용하면, 2가지의 초점거리에서 상기 피사체 Obj를 촬영할 수 있다. 상기 편광형 2치 광학계는 광학적인 이방성(복굴절성)을 나타내는 재질을 사용한 광학계이고, 예를 들면, 도 59a에 도시하는 바와 같이, 상기 편광형 2치 광학계(6)를 지나는 빛의 편광성분이 p 성분의 경우와, s 성분의 경우에 초점거리 f₁, f₂가 다르다. 이 때, 일반적인 촬영수단(12)과 같이, 1매의 이미지 센서(7)상에 화상을 결상하면, 상기 이미지 센서(7)로부터 얻어지는 화상에서는 상기 p 성분에 의한 이미지와 s 성분에 의한 이미지, 즉 초점거리 f₁에서 촬영한 화상과 초점거리 f₂에서 촬영한 화상이 겹친 화상으로 되어 버린다. 그 때문에, 예를 들면, 도 59b에 도시하는 바와 같이, 상기 편광형 2치 광학계(6)를 통하여 빛을 빔 스플리터(8)에서 분리하고, p 성분의 빛을 제 1 이미지 센서(7A)에 결상시켜, s 성분의 빛을 제 2 이미지 센서(7B)에 결상시키면, 초점거리가 f₁의 화상과, 초점거리가 f₂의 화상으로 분리하여 취득할 수 있다.

여기에서, 예를 들면, 도 59b에 도시한 바와 같이, 상기 초점거리 f₁의 근방에 피사체 ObjA가 있고, 초점거리 f₂의 근방에 다른 피사체 ObjB가 있다고 한다면, 상기 제 1 이미지 센서(7A)의 화상, 즉 p 성분의 빛으로 결상시킨 화상은, 도 59c에 도시한 바와 같이, 피사체 ObjA가 날카롭고, 피사체 ObjB가 희미해진 화상이 된다. 한편, 상기 제 2 이미지 센서(7B)의 화상은 반대로, 피사체 ObjA가 희미해지고, 피사체 ObjB가 날카로운 화상이 된다.

또한, 상기 편광형 2치 광학계(6)를 사용하여 촬영한 화상을 분리할 때에는, 상기 빔 스플리터(8)의 대신에, 예를 들면, 도 60a에 도시하는 바와 같이, 상기 편광형 2치 광학계(6)와 이미지 센서(7)의 사이에 편광필터(9)를 설치하여도 좋다. 이 때, 설치하는 편광필터(9)는 예를 들면, 도 60b에 도시하는 바와 같이, p 성분에 대한 필터(9A)와 s 성분에 대한 필터(9B)가, 바둑판 격자형상으로 배치된 필터를 사용한다. 이 때, 각 필터(9A, 9B)가 상기 이미지 센서(7)의 화소와 동일한 사 이즈, 또는 n×n 화소의 사이즈이면, 상기 이미지 센서(7)에서 얻어진 화상으로부터, p 성분 또는 s 성분에 상당하는 화소를 솎아냄으로써, 도 59c에 도시한 바와 같은 2매의 화상이 얻어진다.

또한, 상기 초점거리가 다른 복수매의 화상을 촬영할 때에는, 상기 편광형 2치 광학계(6)를 사용하는 대신에, 예를 들면, 도 61a에 도시하는 바와 같이, 가변 초점렌즈(10)를 사용하여도 좋다. 상기 가변 초점렌즈(10)를 사용하면, 예를 들면, 도 61a에 도시한 바와 같이, 1개의 렌즈로 4개의 초점위치 f₁, f₂, f₃, f₄의 화상을 얻을 수 있다.

그리고 또한, 상기 편광형 2치 광학계(6)나 가변 초점렌즈(10)와 같이, 렌즈의 매질의 굴절율을 변화시킴으로써 초점위치를 변화시키는 대신에, 도 61b에 도시하는 바와 같이, 초점거리가 고정되어 있고, 또한, 서로 다른 고정 초점렌즈(11a, 11b, 11c, 11d)를 렌즈 호울더(12)로 일체적으로 지지하고, 예를 들면, 렌즈 호울더(12)를 회전시켜 개개의 렌즈를 고속으로 바꾸면서 화상을 촬영하여도 좋다.

이상 설명한 바와 같이, 본 실시예 3-1의 화상 생성 방법에 따르면, 종래의 수단과 같이 모든 경우 및 모든 개소에서 피사체의 정확한 기하모델을 얻고자 하는 것은 아니고, 피사체의 촬영조건이나 부위에 따라서는 거리추정에서 충분한 신뢰성을 가지는 추정치가 얻어지지 않은 것을 전제로서, 추정의 신뢰성이 낮은 개소에 대해서는 애매하게 렌더링하여 화상 생성에 대한 기여를 낮게 하고, 극단적인 화상의 열화를 방지함과 동시에, 추정의 신뢰성이 높은 개소에 대해서는 명료하게 렌더링하여 화상 생성에 대한 기여를 높게 한다. 그 때문에, 추정의 신뢰성이 낮은 개소의 화상의 열화를 눈에 띄지 않게 할 수 있고, 이용자가 보기에는 열화가 적은 가상시점 화상으로 할 수 있다.

또한, 본 실시예 3-1의 화상 생성 방법에서는 텍스처 맵핑의 수법을 이용하여 물체의 3차원적인 형상을 취득하고, 상기 가상시점 P로부터 본 화상을 생성하기 때문에, 도 58에 도시한 바와 같은 화상 생성장치(2)에서 상기 가상시점 화상을 생성할 때의 부하를 작게 할 수 있고, 고속으로 가상시점 화상을 생성할 수 있다.

또한, 상기 화상 생성장치(2)는 전용의 장치(계산기)일 필요는 없고, 예를 들면, 컴퓨터와 프로그램에 의해서도 실현할 수 있다. 그 경우, 도 54 및 도 56에 도시한 바와 같은 각 스텝을 컴퓨터에 실행시키는 것이 가능한 프로그램을 작성하여, 상기 컴퓨터에 실행시키면, 일반적으로 보급되어 있는 퍼스널·컴퓨터라도, 화상의 열화가 적은 가상시점 화상을 용이하고, 또한 고속으로 생성할 수 있다. 또한 이 때, 상기 프로그램은, 자기적, 전기적, 또는 광학적인 기록매체에 기록하여 제공할 수도 있고, 네트워크를 통하여 제공하는 것도 가능하다.

또, 본 실시예 3-1에서 설명한 화상 생성장치의 구성, 및 화상의 생성방법이나 처리순서는 일례이고, 본 발명의 본 취지로 하는 것은, 다층으로 구성되는 투영면에 텍스처 맵핑하는 화상에 대하여 존재확률을 주고, 추정한 거리의 신뢰성이 낮은 곳은 복수의 투영면에 텍스처 맵핑하여 애매하게 렌더링하는 점이다. 그 때문에, 이러한 주지를 크게 일탈하지 않은 범위에 있어서 특정한 처리방법이나 실장에 의존하는 것이 아니다.

또한, 본 실시예 3-1의 화상 생성 방법에서는 화상 상의 점(화소)이 빨강(R), 초록(G), 파랑(B)의 3원색을 사용한 색 정보로 표현된 컬러 화상을 취득하고, 상기 가상시점 화상을 생성하는 경우를 예로 들어 설명하였지만, 본 실시예 3-1의 화상 생성 방법은 상기 컬러 화상에 한정되지 않고, 화상 상의 각 점(화소)이 휘도(Y), 색차(U, V)를 사용한 표현의 흑백 화상을 취득하고, 상기 가상시점 화상을 생성할 수도 있다. 취득하는 화상이 상기 흑백 화상인 경우, 상기 색 정보에 상당하는 정보로서, 상기 휘도 정보(Y)를 사용하여, 본 실시예 3-1에서 설명한 바와 같은 순서로 가상시점 화상을 생성하면 좋다.

도 62 및 도 63은 본 실시예 3-1의 화상 생성장치를 사용한 화상 생성 시스템의 개략 구성을 도시하는 모식도이고, 도 62는 화상 생성 시스템의 일 구성예를 도시하는 도면이고, 도 63은 화상 생성 시스템의 다른 구성예를 도시하는 도면이다.

본 실시예 3-1의 화상 생성장치(1)는 예를 들면, 도 62에 도시하는 바와 같은 화상 생성 시스템에 적용할 수 있다. 이 때, 이용자 User가 마우스 등의 상기 시점정보 입력수단(4)을 사용하여, 소망의 시점위치, 방향, 화각을 지정하면, 상기 화상 생성장치(2)는 상기 촬영수단(3)에서 촬영하고 있는 피사체 Obj의 화상을 취득한다. 그리고, 상기 피사체 Obj의 화상을 취득한 상기 화상 생성장치(1)에서는 본 실시예 3-1에서 설명한 바와 같은 순서로, 상기 이용자 User가 지정한 시점위치, 방향, 화각으로부터 상기 피사체 Obj를 보았을 때의 화상을 생성한다. 그리고, 생성한 화상을 화상 표시수단(5)에 표시하여, 이용자 User에게 제시한다.

이 때, 상기 촬영수단(3)은 상기 이용자 User가 있는 장소와 지리적으로 가까운 장소에 설치되어 있어도 좋고, 인터넷 등의 네트워크를 통하여, 지리적으로 원격의 장소에 설치되어 있어도 좋다.

또한, 본 실시예 3-1의 화상 생성장치(1)는 예를 들면, 도 62에 도시한 바와 같이, 이용자 User와 피사체 Obj의 관계가 고정되어 있는 일 방향의 화상 생성 시스템뿐만 아니라, 텔레비전 전화나 텔레비전 회의와 같은 쌍방향의 통신 시스템에 적용하는 것도 가능하다.

본 실시예 3-1의 화상 생성장치(2)를 쌍방향의 통신 시스템에 적용할 때에는, 예를 들면, 도 63에 도시하는 바와 같이, 이용자 UserA를 촬영하는 촬영수단(3A) 및 이용자 UserB를 촬영하는 촬영수단(3B)이 있으면 좋다. 이렇게 하면, 상기 이용자 UserA는 상기 촬영수단(3B)에서 촬영된 이용자 UserB의 화상을 사용하여, 소망의 시점으로부터 상기 이용자 UserB를 보았을 때의 화상을 생성하고, 화상 표시수단(4A)에 표시시킬 수 있다. 마찬가지로, 상기 이용자 UserB는 상기 촬영수단(2A)에서 촬영된 이용자 UserA의 화상을 사용하고, 소망의 시점으로부터 상기 이용자 UserB를 보았을 때의 화상을 생성하고, 화상 표시수단(4A)에 표시시킬 수 있다. 이 때, 상기 화상 생성장치(2)는 도 63에 도시한 바와 같이, 상기 각 이용자 UserA, UserB의 가까이에 설치되어 있어도 좋고, 어느 한쪽의 이용자 UserA, UserB의 가까이에만 설치되어 있어도 좋다. 또한, 인터넷이나 사내 LAN 등의 네트워크(13)상에 상기 화상 생성장치(2C)를 설치하면, 상기 각 이용자 UserA, UserB의 가까이에 상기 화상 생성장치(2)가 없더라도, 상기 가상시점으로부터 본 화상을 생성 하여, 표시할 수 있다.

또한, 도 63에서는 이용자가 두사람인 예를 도시하고 있지만, 또한 다수의 이용자간에서도, 동일한 화상 생성을 할 수 있다. 그 때문에, 이용자가 실제로 존재하는 실공간과는 달리 커뮤니케이션에 사용하는 가상공간을 상정하고, 그 위치관계에 따른 다른 이용자의 화상을 서로 제시하면, 마치 네트워크상의 가상공간(Cyber Space)을 공유하는 것과 같은 감각을 이용자에게 제시할 수 있다.

또, 도 62 및 도 63에 도시한 시스템의 구성은 본 발명에 있어서의 화상 생성장치의 일 적용예를 도시하는 것이며, 반드시 이러한 구성에 한정되지 않는다. 즉, 개개의 장치 및 수단의 배치, 형태, 실장 등은 본 발명의 취지를 일탈하지 않는 범위에 있어서 임의로 설정할 수 있다.

(실시예 3-2)

도 64는 실시예 3-2의 특징으로 되는 처리를 도시하는 플로우차트이다. 본 실시예 3-2에서는 상기 실시예 3-1에서 설명한 바와 같은 가상시점 화상의 생성처리에 있어서, 상기 스텝 10305f에서 결정한 투영점의 존재확률 대신에, 상기 존재확률을 투명도로 변환하여 화상 생성을 하는 예를 나타낸다.

이 때, 상기 화상 생성장치(1)의 구성이나, 전체적인 처리순서에 대해서는 상기 실시예 3-1에서 설명한 예와 동일한 형태를 취할 수 있기 때문에, 이하, 차이가 있는 부분만을 설명한다.

상기 실시예 3-1에서는 상기 스텝 10305f에서 결정한 상기 존재확률 β_j를 사용하고, 예를 들면, 상기 수식 69를 사용하여, 상기 가상시점 P로부터 본 화상 상의 각 점의 색 정보를 결정하고, 상기 가상시점 화상을 생성하였지만, 그 경우, 도 50을 사용하여 설명한 바와 같이, 상기 피사체의 형상이나 상기 기준시점과 가상시점의 위치관계에 따라서는, 원래의 피사체 표면의 색 정보와는 크게 다른 경우가 있다. 그래서, 본 실시예 3-2에서는 그러한 문제를 해결하는 방법으로서, 상기 존재확률을 투명도로 변환하여, 상기 각 투영점의 색 정보를 상기 투명도에 따른 비율로 혼합하는 방법에 관해서 설명한다. 이 때, 상기 존재확률을 투명도로 변환하는 스텝은 상기 스텝 103에 의한 처리에 있어서의 스텝 10305f의 후, 또는 상기 스텝 104, 또는 상기 스텝 103과 스텝 104의 사이에서 행하면 좋다. 그래서, 본 실시예 3-2에서는 도 64에 도시하는 바와 같이, 상기 존재확률을 결정하는 스텝 10305f의 직후에, 상기 존재확률을 변환하여 투명도를 결정하는 스텝 105를 부가한다.

이 경우, 상기 실시예 3-1의 텍스처 배열을 확보하는 스텝 10304에서는 색 정보 및 상기 존재확률을 유지하는 텍스처 배열을 확보한 것에 대하여, 본 실시예 3-2의 스텝 10304에서는 색 정보 및 상기 투명도를 유지하는 텍스처 배열을 확보한다.

상기 투명도 α_j는 상기 존재확률 β_j에 기초하여 계산되고, 상기 실시예 3-1의 스텝 10305f와 마찬가지로, 본 실시예 3-2에서도, 상기 스텝 10305f에서 상기 존재확률을 일단 계산하여, 다음의 스텝 105에서 투명도 α_j를 계산한다.

또한, 본 실시예 3-2의 렌더링 처리를 하는 스텝 104에서는 상기 실시예 3-1에서 설명한 상기 수식 83이나 수식 84 대신에, 상기 수식 11 내지 상기 수식 13에 따라서 D_j를 순차적으로 계산한다. 그 때문에, 화상면 상의 어떤 화소p^*(u_p ^*, v_p ^*)의 색 정보 K_j ^* 는 하기 수식 85와 같이 계산하게 된다.

이상이 본 실시예 3-2에 있어서의 화상 생성 방법이지만, 상기 존재확률 β_j를 바탕으로 투명도 α_j를 계산하는 방법은, 제 1 실시 형태에 있어서 도 19b를 참조하여 설명한 방법과 동일하다.

본 실시예 3-2의 화상 생성 방법에 따르면, 상기 실시예 3-1과 마찬가지로, 부분적인 화상의 열화가 눈에 띄지 않은 가상시점 화상을 용이하고, 또한 고속으로 생성할 수 있다.

또한, 상기 실시예 3-1에서 설명한 바와 같이, 존재확률을 그대로 사용한 화상 생성에서는 기준시점과 가상시점이 다른 경우에 피사체의 차폐영역 부근에서 휘도의 증가가 생기는 경우가 있는 것에 대하여, 본 실시예 3-2와 같이, 존재확률을 투명도로 변환하는 화상 생성에서는 이러한 현상을 방지하는 효과가 있다. 그 때문에, 화상의 열화가 적고, 보다 실제의 피사체에 가까운 가상시점 화상을 얻을 수 있다.

또한, 상기 실시예 3-1에서 설명한 바와 같이, 존재확률을 그대로 사용하는 화상 생성에서는, 기준시점과 가상시점이 다른 경우에는, 색 정보를 혼합하였을 때에 유효한 색 정보의 범위 내에 들어가는 보증이 없고, 예를 들면, 보정처리가 필요한 것에 대하여, 본 실시예 3-2와 같이, 상기 존재확률 정보를 투명도로 변환하는 화상 생성에서는, 이러한 보정은 불필요하다. 그 때문에, 화상 생성 처리를 간략화할 수 있다.

또한, 본 실시예 3-2의 가상시점 화상 생성방법과 같이, 존재확률을 투명도로 변환하는 화상 생성에서는 반투과의 피사체도 효율적으로 표현할 수 있고, 현실세계에 있는 것보다 많은 피사체에 대하여 본 발명을 널리 적용할 수 있는 효과가 있다.

또, 본 실시예 3-2에서 설명한 화상 생성 방법은 일례이고, 본 실시예 3-2의 본 취지로 하는 것은 상기 존재확률을 투명도로 변환하여 가상시점 화상을 생성하는 것이다. 그 때문에, 이 주지를 크게 일탈하지 않은 범위에 있어서 특정한 계산방법이나 처리순서에 의존하는 것이 아니다.

또한, 본 실시예 3-2의 화상 생성 방법의 경우도, 취득하는 화상은 컬러 화상, 흑백 화상의 어느 것이나 좋고, 흑백 화상의 경우는 상기 색 정보에 상당하는 정보로서, 휘도 정보(Y)를 사용하여, 본 실시예 3-2에서 설명한 바와 같은 혼합처 리를 하면 좋다.

도 65는 본 발명의 화상 생성 방법에 있어서의, 다른 생성방법을 설명하기 위한 모식도이다.

상기 실시예 3-1 및 실시예 3-2의 화상 생성 방법에서는 초점거리가 다른 복수매의 화상의 취득에 일반적인 렌즈를 사용하여, 색 정보의 투영 또는 사영을 할 때에, 핀홀 광학계에서 근사하는 것을 전제로서 설명하였다. 그렇지만, 본 발명의 화상 생성 방법과 같이, 초점거리가 다른 화상을 사용하는 경우, 예를 들면, 텔레센트릭·렌즈를 사용하여 상기 복수매의 화상을 취득하면, 색 정보의 투영 또는 사영을 할 때에, 도 65에 도시하는 바와 같이, 평행투영계를 설정할 수도 있다. 이 경우, 생성하는 화상 상의 점 A를 지나고, 화상면에 수직인 직선과 상기 투영면 L_j의 교점을 대응점 T_j로 하고, 상기 실시예에서 설명한 바와 같은 순서로 각 투영점 T_j에 피사체가 존재할 확률 β_j를 구하면 좋다. 이 때, 도 65에 도시한 바와 같이, 투영점 T₁에 텍스처 맵핑하는 대응점 G₁의 좌표의 x 성분 및 y 성분은 이미지 센서 상의 점 G의 x 성분 및 y 성분으로 된다. 그리고, 취득한 화상 Img_i상에 있어서, 상기 대응점 G₁에 찍히고 있는 부분과 동일한 부분은, 상기 이미지 센서상의 점 G를 지나서 상기 이미지 센서와 수직인 직선 상으로 되기 때문에, 이들의 점을 대응점 G_i로서 상기 투영점 T₁의 색 정보 K₁ 및 초점도 Q₁을 결정한다. 그리고, 이 처리를 동일 직선 상의 각 투영점 T_j에 대하여 행한 후, 상기 각 투영점의 초점도로부터 존재확률 β_j를 구하면 좋다.

(제 3 실시 형태의 효과)

상기한 바와 같이, 제 3 실시 형태의 화상 생성 방법은 상기 피사체의 3차원적인 형상을 얻기 위한 기준시점으로부터 보아 겹치는 복수의 투영점에 색 정보 또는 휘도 정보와 상기 피사체의 표면이 존재할 확률(존재확률)을 준다. 즉, 종래의 3차원적인 형상을 얻는 방법과 같이, 상기 피사체의 표면을, 상기 기준시점으로부터 보아 겹치는 복수의 투영점 중의 1개의 투영점상에 존재한다고 생각하는 것은 아니며, 상기 피사체의 표면은 상기 각 투영점상에 상기 존재확률로 존재한다고 생각한다. 이렇게 하면, 거리 추정의 신뢰성이 낮은 경우에도, 실제로 물체의 표면이 존재하는 투영점 상에, 어떤 확률로 물체의 표면이 존재한다. 이 때, 상기 가상시점으로부터 본 상기 피사체의 화상을 생성하면, 생성한 화상 상의 점(화소)으로, 상기 존재확률이 낮은 투영점의 색 정보를 혼합한 색 정보 또는 휘도 정보를 가지는 화소, 즉 거리 추정의 신뢰성이 낮은 피사체 상의 점은 애매하게 렌더링된다. 그 결과, 거리 추정을 잘못하였을 때에 생기는 불연속인 노이즈를 눈에 띄기 어렵게 할 수 있다.

상기 피사체의 3차원적인 형상을 얻기 위해서, 초점도가 다른 복수매의 화상을 사용한다. 이 때, 상기 기준시점으로부터 보아 겹치는 각 투영점의 존재확률은 상기 각 투영점과 대응하는 상기 각 화상 상의 점(대응점)의 초점도에 기초하여 결정한다. 그 때문에, 물체의 형상이나, 상기 기준시점과 상기 가상시점의 위치관계에 따라서는, 상기 가상시점으로부터 보아 겹치는 복수의 투영점 중에, 존재확률이 대단히 높은 투영점이 2점 이상 포함되는 경우가 있다. 그러한 경우, 예를 들면, 상기 각 투영점의 색 정보 또는 휘도 정보를 상기 존재확률에 따른 비율로 혼합하면, 생성하는 화상 상의 점의 색 정보가 유효한 색공간의 범위를 넘어 버리는 경우가 있다. 그 때문에, 상기 존재확률에 기초하여 상기 투영점에 투명도를 설정하고, 상기 투명도에 따른 비율로 색 정보를 혼합처리하여도 좋다. 이렇게 하면, 상기 가상시점으로부터 보아 겹치는 투영점 중에, 존재확률이 높은 투영점이 2점 이상 있는 경우, 상기 가상시점으로부터 보아 멀리 있는 투영점, 예를 들면, 상기 가상시점으로부터는 보이지 않은 투영점의 색 정보의, 생성화상 상의 점의 색 정보에 대한 기여를 작게 할 수 있다.

종래의 생성방법과 같이 모든 형상의 피사체, 그리고 상기 피사체 상의 모든 점에서 기하학적인 모델을 정확하게 구하는 처리는 하지 않는다. 그 때문에, 상기 화상을 생성하는 장치(계산기)에 걸리는 부하를 저감시킬 수 있다. 상기 화상을 생성하는 장치에 걸리는 부하를 저감시킬 수 있으면, 일반적으로 보급되어 있는 퍼스널·컴퓨터와 같이, 처리 성능이 낮은 장치에서도, 고속으로 화상을 생성하는 것이 가능해진다.

또한, 상기 피사체의 3차원적인 형상을 취득할 때에, 1개의 시점으로부터 초점거리를 바꾸어 촬영한 화상을 사용하는 경우, 상기 화상의 촬영에 사용하는 촬영장치는, 종래와 같은 다(多)시점으로부터 촬영하는 장치와 비교하여 소형화할 수 있고, 장치 구성도 간소화할 수 있다. 이 때, 예를 들면, 광학적인 이방성을 나타내고, 편광면에 따라서 초점거리가 다른 재질을 구비하는 편광형 2치 광학계를 사용하여 상기 피사체를 촬영하면, 1개의 시점으로부터 초점거리가 다른 2매의 화상을 촬영할 수 있다. 또한, 예를 들면, 초점거리가 다른 렌즈를 복수개 준비하고, 상기 각 렌즈를 고속으로 바꾸면서 촬영하면, 1개의 시점으로부터 초점거리가 다른 3매 이상의 화상을 촬영할 수 있다.

[제 4 실시 형태]

다음에 본 발명의 제 4 실시 형태에 관해서 설명한다. 제 4 실시 형태는 주로 청구항 30 내지 청구항 43에 대응하는 실시 형태이다. 제 4 실시 형태는 평가 기준치 υ_j에 대한 통계처리(파라미터 피팅)에 기초하여 존재확률을 구하는 점에 특히 특징이 있다. 또, 제 4 실시 형태를 설명하기 위한 도면에 있어서, 동일 기능을 갖는 것은 동일 부호를 붙인다.

제 4 실시 형태의 3차원 화상 표시방법에서는 서로 다른 촬영조건으로 피사체를 촬영한 복수매의 화상으로부터 상기 피사체의 3차원 형상을 취득하여, 취득한 상기 피사체의 3차원 형상에 기초하여, DFD와 같이 복수의 표시면을 구비하는 디스플레이에 상기 피사체의 3차원상을 표시한다. 상기 피사체의 3차원 형상을 취득할 때에는, 가상적인 3차원 공간상에 다층구조의 투영면을 설정하여, 관찰자의 시점으로부터 보아 겹치는 복수의 투영면상의 점(투영점)에 대하여, 상기 각 투영점의 색 정보 또는 휘도 정보, 및 상기 투영점상에 피사체의 표면이 존재할 확률(존재확률)을 결정한다. 그리고, 취득한 상기 피사체의 3차원 형상에 기초하여, 상기 복수의 표시면에 표시하는 2차원 화상을 생성할 때에, 상기 투영점의 색 정보 또는 휘도 정보를 할당하는 2차원 화상 상의 점에, 상기 색 정보 또는 휘도 정보, 및 존재확률을 할당하여, 상기 화상 표시면에 표시할 때에, 2차원 화상 상의 각 점을 상기 존재확률의 높이에 따른 휘도로 표시한다. 이렇게 함으로써, 상기 피사체의 표면의 거리에 관한 추정의 신뢰성이 낮은 부분을 애매하게 표시하여, 관찰자가 보기에 자연스러운 3차원상을 제시한다.

(실시예 4-1)

도 66 내지 도 77은 실시예 4-1의 화상 생성 방법을 설명하기 위한 모식도이고, 도 66은 전체적인 처리순서의 일례를 도시하는 플로우차트이고, 도 67 및 도 68은 투영면의 설정방법의 일례를 도시하는 도면이고, 도 69는 투영점열의 설정 방법을 설명하는 도면이고, 도 70은 투영점의 색 정보 및 존재확률을 결정하는 스텝의 처리순서의 일례를 도시하는 플로우차트이고, 도 71 내지 도 74는 존재확률의 결정방법을 설명하는 도면이고, 도 75 내지 도 77은 각 화상 표시면에서 표시하는 2차원 화상의 생성방법을 설명하는 도면이다.

본 실시예 4-1의 화상 생성 방법은 예를 들면, DFD와 같은 관찰자로부터 보아 깊이 방향으로 겹친 복수의 화상 표시면을 갖는 화상 표시수단에 표시하는 화상을 생성하는 방법이며, 도 66에 도시하는 바와 같이, 다른 시점으로부터 물체를 촬영한 복수매의 화상을 취득하는 스텝 101과, 표시하는 물체의 3차원상을 관찰하는 관찰자의 시점(기준시점)을 설정하는 스텝 102와, 상기 복수매의 화상으로부터 상기 물체의 3차원 형상을 취득하는 스텝 103과, 상기 스텝 103에서 취득한 상기 물 체의 3차원 형상에 기초하여, 각 화상 표시면에 표시하는 2차원 화상을 생성하는 스텝 104와, 상기 스텝 104에서 생성한 각 2차원 화상을 상기 각 화상 표시면에 표시하여 상기 물체의 3차원상을 제시하는 스텝 105를 갖는다.

본 실시예 4-1의 화상 생성 방법을 사용하여, 예를 들면, 상기 DFD에서 물체의 3차원상을 표시하기 위한 화상을 생성할 때에는, 우선, 다른 시점으로부터 상기 물체를 촬영한 화상을 취득한다(스텝 101). 이 때, 상기 취득하는 화상을 촬영하는 시점은 예를 들면, 직선상에 일렬로 나란히 배열하고 있어도 좋고, 원호상 또는 임의의 곡선상, 또는 평면 또는 곡면상에 2차원적으로 나란히 배열하여도 좋다. 또한 이 때, 취득하는 화상은 컬러 화상이거나, 흑백 화상이라도 좋지만, 본 실시예 4-1에서는 화상 상의 각 점(화소)이 빨강(R), 초록(G), 파랑(B)의 3원색을 사용한 색 정보로 표현되는 컬러 화상을 취득하는 것으로서 설명한다.

상기 스텝 1에서 화상을 취득하면, 다음에, 상기 DFD에 표시되는 물체를 관찰하는 관찰자의 시점을 설정한다(스텝 102). 이 때, 상기 관찰자의 시점은 예를 들면, 상기 복수의 화상 표시면 중의 기준으로 되는 화상 표시면으로부터의 거리 등의 상기 관찰자의 시점과 상기 화상 표시면의 상대적인 위치관계나, 시선의 방향 등을 설정한다.

상기 스텝 2에서 관찰자의 시점을 설정하면, 다음에, 상기 스텝 1에서 취득한 복수매의 화상으로부터, 상기 화상에 찍히고 있는 물체의 3차원 형상을 취득한다(스텝 103). 상기 스텝 3에서는 우선, 다층구조의 투영면 L_j(j=1,2,…,M)를 설정 한다(스텝 10301). 그리고 다음에, 상기 물체의 3차원 형상을 취득하기 위한 기준시점 R을 설정한다(스텝 10302). 이 때, 상기 투영면 L_j는 예를 들면, 도 67에 도시하는 바와 같이, 가상적인 3차원 공간상의 XY 평면과 평행한 면을 복수매 설정한다. 또한 이 때, 상기 각 투영면 L_j은 예를 들면, 도 67 및 도 68에 도시하는 바와 같이, 상기 3차원 공간상의 Z=0으로부터 음의 방향의 거리 l_j에 설정한다. 또한, 상기 기준시점 R은 상기 물체의 3차원 형상을 취득하기 위한 시점이고, 3차원 공간상의 임의의 점에 설정할 수 있다. 그래서, 상기 기준시점 R은 상기 스텝 2에서 설정한 관찰자의 시점으로 하고, 예를 들면, 상기 Z=0으로부터 가장 먼 투영면 L₁을, 상기 DFD의 관찰자로부터 보아 가장 속에 있는 화상 표시면으로서, 도 68에 도시하는 바와 같이, 상기 투영면 L₁로부터의 거리가, 상기 관찰자의 시점으로부터 상기 DFD의 가장 속에 있는 화상 표시면까지의 거리 ld로 되도록 설정한다.

상기 스텝 10301 및 스텝 10302에서 상기 투영면 L_j 및 기준시점 R을 설정하면, 다음에, 상기 투영면상의 투영점, 및 상기 각 투영점과 대응하는 상기 취득한 화상 상의 점(대응점) 등을 설정한다(스텝 10303). 이 때, 상기 투영점은 예를 들면, 도 69에 도시하는 바와 같이, 상기 기준시점 R로부터 복수의 방향으로 직선을 그어, 상기 각 직선과 상기 각 투영면 L_j의 교점에 설정한다. 또한, 상기 피사체의 표면의 거리를 추정할 때에는, 상기 동일 직선상에 있는 복수의 투영점 T_j 에 대하여, 어느 투영점 상에 존재할지 추정하기 때문에, 도 69에 도시한 바와 같이, 동일 직선 상에 있는 투영점 T_j를 투영점열 S로서 일괄로 취급한다.

또한, 상기 대응점은 도 67 및 도 68에 도시한 바와 같이, 상기 투영점 T_j로부터 상기 각 카메라의 시점 C_i를 보았을 때에, 상기 카메라의 시점과 겹치는 상기 각 카메라의 화상면상의 점 G_ij이다. 이 때, 도 67에 도시한 바와 같이, 상기 각 화상면 상에 2차원의 좌표계(xy 좌표계)를 설정하면, 상기 투영점 T_j(X_j, Y_j, Z_j)와 대응하는 대응점 G_i의 2차원 좌표(x_ij, y_ij)는, 상기 투영점 T_j를 각 화상면상의 2차원의 점에 사영함으로써 구해진다. 이 사영은 일반적인, 3차원 공간상의 점(X, Y, Z)을 2차원 평면상의 점(x, y)에 사영하는 3행4열의 사영행렬을 사용하여 행하면 좋다. 상기 가상적인 3차원 공간내에서의 상기 대응점 G_ij의 좌표(x_ij, y_ij)와, 상기 디지털 화상 좌표(u, v)의 관계는 지금까지 설명한 대로이다.

상기 스텝 10303에서는 상기 대응점 G_ij의 디지털 화상 좌표(u_ij, v_ij)와 상기 투영점 T_j의 3차원 공간좌표(X_j, Y_j, Z_j)의 대응관계를 설정한다. 이 대응관계는, 모든 (u_ij, v_ij)에 대하여 (X_j, Y_j, Z_j)의 값을 테이블로서 설정하여도 좋고, 대표적인 (u_ij, v_ij)에 대해서만 (X_j, Y_j, Z_j)의 값을 설정하고, 그 밖의 점은 예를 들면, 선형보완 등의 보완처리로 구하여도 좋다.

또한, 상기 디지털 화상 좌표계에서는 (u, v)는 이산치를 취하지만, 이하의 설명에서는 미리 언급이 없는 한 연속치를 취하는 것으로 하고, 상기 2차원 배열로 액세스할 때에 적당한 이산화 처리를 하는 것으로 한다.

상기 스텝 10303에서 상기 투영점열, 대응점 등을 결정하면, 다음에, 상기 투영면 L_j의 정보, 즉 상기 투영면 L_j에 텍스처 맵핑하는 화상을 격납하는 배열(텍스처 배열)을 확보한다.(스텝 10304). 이 때, 확보하는 배열은 상기 투영점 T_j의 위치에 대응하는 텍스처 정보로서, 화소마다 색 정보 및 존재확률의 정보를, 예를 들면, 8비트씩 갖게 한다.

상기 스텝 10304에서 상기 투영면의 정보를 격납하는 배열을 확보하면, 다음에, 각 투영점 T_j의 색 정보 및 존재확률을 결정한다(스텝 10305). 상기 스텝 10305에서는 예를 들면, 도 70에 도시하는 바와 같이, 어떤 투영점열상의 각 투영점 T_j의 색 정보 및 존재확률을 결정하는 처리를, 설정한 모든 투영점열에 대하여 반복하는 2중 루프의 처리를 한다. 그래서 우선, 상기 투영점열을 초기화한다(스텝 10305a). 그리고 다음에, 상기 투영점열 상의 투영점 T_j를 초기화하여, 예를 들면, j=1로 한다.(스텝 10305b).

다음에, 상기 투영점 T_j의 색 정보를 결정한다(스텝 10305c). 상기 스텝 10305c에서는 예를 들면, 상기 스텝 10303에서 설정한 각 대응점 G_i의 색 정보 K_j의 평균치를 상기 투영점 T_j의 색 정보 K_j에 결정한다.

다음에, 상기 투영점 T_j와 대응하는 각 대응점 G_ij(i∈I)에 찍히고 있는 물체 상의 점의 상관도 Q_j를 구한다(스텝 10305d). 이 때, 상기 상관도 Q_j는 예를 들면, 상기 투영점 T_j의 색 정보를 나타내는 벡터를 K_j, 각 대응점 G_ij의 색 정보를 나타내는 벡터 K_ij로 두면, 하기 수식 86에 의해 구해진다.

상기 수식 86을 사용하여 상관도 Q_j를 구한 경우, 상기 상관도 Q_j는 항상 양의 값을 취하고, 또한, 상관이 높을수록 값이 작아진다.

또한, 상기 수식 86은 상기 상관도 Q_j를 구하는 방법의 일례이고, 상기 수식 86 이외의 수식을 사용하여 상기 상관도 Q_j를 구하여도 좋다. 또한, 상기 상관도 Q_j를 구할 때에는, 상기 투영점 T_j와 상기 대응점 G_ij의 1점 뿐만 아니라, 상기 투영점 T_j 및 상기 대응점 G_ij의 근방에 있는 복수의 점을 포함시킨 소영역을 생각하고 구하여도 좋다.

상기 스텝 10305d에 의해, 상기 상관도 Q_j를 구하면, 상기 투영점 T_j를 갱신하고, 처리의 대상으로 되어 있는 투영점열 상의 모든 투영점에서, 상기 스텝 10305c 및 스텝 10305d의 처리를 하였는지 확인한다(스텝 10305e). 여기에서, 상기 스텝 10305c 및 스텝 10305d의 처리를 하고 있지 않는 투영점이 있으면, 상기 스텝 10305c로 되돌아가서 상기 색 정보 K_j 및 상관도 Q_j를 구한다.

처리의 대상으로 하고 있는 투영점열 상의 모든 투영점에 대하여, 상기 색 정보 및 상관도 Q_j를 구하면, 도 71에 도시하는 바와 같이, 투영점열 상의 각 투영점 T_j에 대하여 색 정보 K_j 및 상관도 Q_j가 주어진다. 이 때, 상기 각 투영점 T_j의 상관도 Q_j를 비교하면, 일반적으로는, 도 72a에 도시하는 바와 같이, 어떤 투영점 T_m의 상관도 Q_m만이 특징적인 작은 값을 취한다. 이러한 경우, 그 투영점열 투상에서는 상기 물체의 표면이 상기 투영점 T_m상에 있다고 추정할 수 있고, 그 신뢰성도 높다.

그렇지만, 물체의 형상이나 표면의 모양(텍스처), 또는 촬영조건 등에 따라서는 투영점열상의 각 투영점 T_j의 상관도 Q_j를 비교하였을 때에, 도 72b에 도시하는 바와 같이, 상관도가 특징적인 작은 값을 가지는 투영점이 없는 경우가 있다. 이러한 경우, 상기 물체의 표면이 어떤 1개의 투영점상에 있다고 추정하더라도, 그 신뢰성은 낮고, 추정을 틀리게 하고 있는 경우가 있다. 그리고, 추정을 틀리게 하고 있는 경우, 그 영향이 생성한 화상 상에 큰 노이즈로 되어 나타나고 있었다.

그래서, 상기 각 투영점 T_j의 상관도 Q_j의 높이에 기초하여 상기 투영점열상의 각 투영점 T_j에 물체의 표면이 존재할 확률 β_j를 결정한다. 이 때, 상기 존재확률 β_j는 상기 상관도 Q_j로부터 직접 구하는 것도 가능하지만, 취득한 화상 상에 노이즈가 있고, 상기 상관도 Q_j의 신뢰성이 낮으면, 상기 존재확률 β_j도 그 영향을 받아 신뢰성이 저하된다. 그래서, 본 실시예 4-1의 화상 생성 방법에서는 우선, 상기 존재확률 β_j의 기준치로서 사용하는 평가 기준치 υ_j를 구한다(스텝 10305f). 이 때, 상기 평가 기준치 υ_j는 하기 수식 87 및 수식 88을 만족시킬 필요가 있다.

또한, 상기 투영점 T_j에 물체의 표면이 존재할 확률이 높을수록 상기 평가기준치 υ_j가 1에 가까운 값을 취하도록 하면, 상기 투영점열 상의 각 투영점 T_j에 대하여 구한 상관도 Q_j에 대하여, 예를 들면, 하기 수식 89 및 수식 90으로 제시되는 변환처리를 하여 상기 평가 기준치 υ_j(j∈J)를 산출하면 좋다.

또, 상기 평가 기준치 υ_j는 기본적으로는 상기 수식 87 및 수식 88의 조건을 만족시키고 있으면 좋다. 그 때문에, 상기 변환처리는 상기 수식 89 및 수식 90 이외의 수식을 사용하여 산출하여도 좋다.

상기 수식 89 및 수식 90을 사용하여 산출한 각 투영점 T_j의 평가 기준치 υ_j는 상술한 바와 같이, 상기 물체의 표면이 존재할 확률(존재확률)로서 사용하는 것도 가능하지만, 취득한 화상 상의 노이즈의 영향에 의해, 그대로로서는 존재확률로서의 신뢰성이 불충분한 경우가 생긴다 그 때문에, 다음에, 생성하는 물체의 확률 분포 모델을 가정하여, 상기 평가 기준치 υ_j에 대한 통계처리(파라미터 피팅)를 하여, 예를 들면, 도 73a에 도시하는 바와 같은 피팅 함수 p(l)를 구한다(스텝 10305g).

여기에서, 상기 물체가 존재할 확률의 확률 밀도 분포가, 거리 l에 대하여 정규분포(가우스 분포)에 따른다고 가정하면, 상기 평가 기준치 υ_j의 피팅 함수 p(l)은 하기 수식 91과 같이 나타낼 수 있다.

여기에서, μ는 존재확률 분포의 평균치이고, σ는 존재확률 분포의 분산이고, 각각 하기 수식 92, 수식 93으로 주어진다.

상기 피팅 함수 p(l)를 구하면, 그 함수 p(l)로부터, 각 투영면 LP_l의 거리 Lp_j, 즉 상기 각 대응점 T_j에 물체가 존재할 확률 β_j를 결정한다(스텝 10305h). 이 때, 상기 존재확률 β_j는 예를 들면, 하기 수식 94를 사용하여 결정한다.

여기에서, l_j ^-, l_j ⁺는 각각, 도 73b에 도시하는 바와 같이, 투영면 L_j에 기여하는 거리의 하한 및 상한이고, 예를 들면, 하기 수식 95 및 수식 96으로 주어진다.

상기 스텝 10305c로부터 스텝 10305h의 처리를 하면, 도 74에 도시하는 바와 같이, 투영점열 상의 상기 각 투영점 T_j의 색 정보 K_j 및 존재확률 β_j가 결정된다. 그 값을 상기 스텝 10304에서 확보한 영역에 격납한다.

이와 같이, 어떤 투영점열 상에서 표시하는 물체 표면이 존재할 확률의 확률 밀도 분포를 가정할 수 있는 경우, 상기 평가기준치 υ_j의 피팅 함수 p(l)에 기초하 여 상기 존재확률 β_j를 구하면, 촬영한 화상의 노이즈의 영향을 저감시킬 수 있다.

또, 상기 수식 91은 피팅함수의 일례이고, 물체의 형상 분포에 따른 여러가지의 함수, 예를 들면, 라플라스(laplace) 분포 함수를 사용하여 파라미터 피팅을 하여도 좋다.

상기 각 투영점 T_j의 색 정보 K_j 및 존재확률 β_j를 격납하면, 상기 투영점열을 갱신하고, 상기 스텝 10303에서 결정한 모든 투영점열에서, 상기 스텝 10305c로부터 스텝 10305h까지의 처리를 하였는지 확인한다(스텝 10305i). 여기에서, 상기 스텝 10305c로부터 스텝 10305h까지의 처리를 하고 있지 않은 투영점열이 있으면, 상기 스텝 10305b로 되돌아가서 상기 스텝 10305c로부터 스텝 10305h까지의 처리를 반복한다.

이렇게 하여, 상기 스텝 10303에서 결정한 모든 투영점열에 대하여, 상기 스텝 10305c로부터 스텝 10305h까지의 처리를 하면, 상기 스텝 10305(스텝 103)의 처리가 종료하고, 상기 물체의 3차원적인 형상이 얻어진다.

상기 스텝 103의 처리를 하면, 예를 들면, 도 74에 도시하는 바와 같이, 어떤 투영점열상의 각 투영점 T_j(j=1,2,…,M)의 텍스처 배열에는 색 정보 K_j 및 존재확률 β_j가 보유되어 있다. 즉, 본 발명의 3차원 화상 표시방법으로 취득하는 물체의 3차원 형상은, 종래 방법과 같이 상기 투영점열상의 어떤 1개의 투영점에 물체의 표면이 존재하는 것은 아니고, 상기 각 투영점에 존재한다.

본 실시예 4-1의 화상 생성 방법에서는 상기 스텝 103에서 취득한 상기 피사 체의 3차원 형상에 기초하여, 상기 관찰자로부터 본 상기 피사체의 화상을 생성한다. 본 실시예 4-1에서는 생성하는 화상은 DFD와 같은 복수의 화상 표시면을 갖는 디스플레이의 상기 각 화상 표시면에 표시하는 2차원 화상의 생성방법에 관해서 설명한다. 이 경우, 상기 스텝 103의 처리가 종료하면, 도 66에 도시한 바와 같이, 상기 투영점의 색 정보 및 존재확률을, 2차원 화상 생성면상의 점의 색 정보 및 휘도 분배 계수로 변환한다(스텝 104).

상기 스텝 104에서, 상기 각 화상 표시면에 표시하는 2차원 화상을 생성할 때에는, 우선, 상기 가상적인 3차원 공간상에 관찰자의 시점, 복수매의 2차원 화상 생성면, 상기 스텝 103에서 취득한 상기 물체의 3차원 형상을 설정한다. 이 때, 상기 2차원 화상 생성면 LD_n(n=1,2,…,N)은 예를 들면, 도 75에 도시하는 바와 같이, 상기 관찰자의 시점 P로부터 보아 깊이 방향으로 겹치도록 설정한다. 또한, 상기 관찰자의 시점 P로부터 상기 각 2차원 화상 생성면 LD_n까지의 거리 ld_n은 상기 스텝 102에서 설정된 거리로 되도록 설정한다. 또한 이 때, 상기 물체의 3차원 형상을 표현하고 있는 투영면 L_j의 수 및 설정 간격이, 상기 2차원 화상 생성면 LD_n의 수 및 설정 간격과 일치하고 있다고 한다면, 상기 물체의 3차원 형상은, 예를 들면, 도 75에 도시하는 바와 같이, 상기 투영면 L_j과 상기 2차원 화상 생성면 LD_n이 일치하도록 설정한다. 이 때, 상기 2차원 화상 생성면 LD_n이, 휘도 변조형 DFD의 각 화상 표시면에 표시하는 화상을 생성하는 면이라고 하면, 관찰자의 시점 P로부 터 보아 겹치는 상기 2차원 화상 생성면 LD_n 상의 각 점(표시점) A_n에 대하여, 색 정보 KD_n 및 휘도 분배계수 γ_n을 결정할 필요가 있다. 여기에서, 도 75에 도시하는 바와 같이, 상기 물체의 3차원 형상을 표현하고 있는 투영면 L_j와 2차원 화상 생성면 LD_n이 일치하고 있는 것이면, 상기 각 표시점 A_n의 색 정보 KD_n은, 상기 각 표시점 A_n이 어떤 2차원 화상 생성면 LD_n과 겹치고 있는 투영면 L_j의 투영점 T_j의 색 정보 K_j로 한다. 또한, 상기 각 표시점 A의 휘도 분배율 γ은 상기 각 표시점 A가 어떤 2차원 화상 생성면 LD_n과 겹치고 있는 투영면 L_j의 투영점 T_j의 존재확률 β_j를 할당한다. 이렇게 하여, 상기 2차원 화상 생성면 LD_n 상의 각 표시점 A_n에 대하여 색 정보 KD 및 휘도 분배계수 γ를 결정하면, 그 2차원 화상 생성면 LD_n에 생성된 화상을 출력하여, 실제의 DFD의 화상 표시면에서 표시한다(스텝 105).

단, 상기 물체의 3차원 형상을 표현하는 투영면 L_j의 수 및 설정 간격은 상기 2차원 화상 생성면 LD_n의 수 및 설정 간격과 일치시킬 필요는 없다. 그래서 다음에, 투영면 L_j의 수 및 설정 간격과 상기 2차원 화상 생성면 LD_n의 수 및 설정 간격이 일치하지 않는 경우의 상기 2차원 화상의 생성방법에 관해서 설명한다.

이 때, 상기 관찰자의 시점 P로부터 보아 가장 바로앞의 투영면으로부터 가장 속의 투영면까지의 거리와, 가장 바로앞의 2차원 화상 생성면에서 가장 속의 2 차원 화상 생성면까지의 거리가 거의 같은 것이면, 상기 물체의 3차원 형상을 표현하는 투영면 L_j는, 예를 들면, 도 76에 도시하는 바와 같이, 상기 관찰자의 시점 P로부터 보아 가장 속의 투영면 L₁과 2차원 화상 생성면 LD₁이 겹치도록 설정한다. 이렇게 하면, 상기 관찰자의 시점 P로부터 보아 가장 속의 2차원 화상 생성면 LD₁의 각 표시점 A의 색 정보 KD 및 휘도 분배 계수 γ는 상기 관찰자의 시점 P로부터 보아 가장 속의 투영면 L₁ 상의 각 투영점 T의 색 정보 K 및 존재확률 β이다.

또한, 겹치고 있는 투영면이 없는 2차원 화상 생성면 LD 상의 각 표시점 A의 색 정보 KD 및 휘도 분배 계수 γ에 관해서는, 이하와 같은 방법으로 결정한다.

상기 겹치고 있는 투영면이 없는 2차원 화상 생성면 LD 상의 각 표시점 A의 색 정보 KD 및 휘도 분배계수 γ에 관해서는, 예를 들면, 상기 관찰자의 시점 P로부터 보아, 상기 각 표시점 A와 겹치는 상기 각 투영면 L상의 투영점 T의 색 정보 K 및 존재확률 β를, 상기 투영면 L로부터 보아 가장 가까운 2차원 화상 생성면 LD 상의 표시점 A에 할당한다. 이 때, 상기 표시점 A의 색 정보 KD는 할당된 각 투영점 T의 색 정보 K의 평균치, 또는 상기 표시점 A가 어떤 2차원 화상 생성면 LD로부터 보아 가장 가까운 투영면 L의 투영점 T의 색 정보 K로 한다. 또한, 휘도 분배계수 γ에 관해서는, 상기 할당된 각 투영점 T의 존재확률 β의 합으로 한다. 이 때, 어떤 2차원 화상 생성면 LD_n이 가장 가까운 생성면으로 되는 투영면 L_j의 집합을 {L_j｜j∈Γ_n}으로 두면, 상기 2차원 화상 생성면 LD_n 상의 표시점 A_n의 휘도 분배 율 γ_n은, 상기 각 투영면 L_j의 투영점 T_j의 존재확률 β_j를 사용하여, 하기 수식 97로 주어진다.

여기에서, 상기 투영면 L_j와 2차원 화상 생성면 LD_n이, 도 77a에 도시하는 바와 같은 위치관계에 있는 경우를 생각한다. 여기에서, 관찰자의 시점 P로부터 보아 표시점 A₁, A₂와 겹치는 투영점 T_j(j=1,2,3,4,5)의 색 정보 K_j 및 존재확률 β_j를, 상기 각 투영면으로부터 보아 가장 가까운 2차원 화상 생성면상의 표시점 A로 할당한다면, 투영점 T₁, T₂, T₃의 색 정보 및 존재확률은 상기 표시점 A₁에 할당된다. 이 때, 상기 표시점 A₁의 색 정보 KD₁은 예를 들면, 상기 각 투영점 T₁, T₂, T₃의 색 정보 K₁, K₂, K₃의 평균치라도 좋고, 상기 표시점 A₁로부터 보아 가장 가까운 투영점 T₂의 색 정보 K₂로 하여도 좋다. 또한, 상기 표시점 A₁의 휘도 분배 계수 γ₁은 상기 수식 91을 사용하여, 상기 각 투영점 T₁, T₂, T₃의 존재확률 β₁, β₂, β₃의 합으로 한다.

마찬가지로, 상기 투영점 T₄, T₅의 색 정보 및 존재확률은 2차원 화상 생성 면 LD₂에 할당되고, 표시점 A₂의 색 정보 KD₂는 상기 투영점 T₄, T₅의 색 정보 K₄, K₅의 평균치 혹은 투영점 T₅의 색 정보 K₅로 한다. 그리고, 휘도 분배계수 γ₂에 관해서는 상기 수식 91을 사용하여 상기 각 투영점 T₄, T₅의 존재확률 β₄, β₅의 합으로 한다.

또한, 상기 2차원 화상 생성면 LD_n의 설치간격과 상기 투영면 L_j의 설정 간격이 다르고, 2매의 연속한 2차원 화상 생성면 LD_n, LD_{n +1}의 사이에 있는 투영면 L_j 투영점의 색 정보 및 존재확률은, 상기 투영면 L_j와 각 2차원 화상 생성면 LD_n, LD_n+1의 거리의 비에 따라서 분배하여도 좋다. 이 때, 상기 2차원 화상 생성면 LD_n, LD_n+1의 사이에 있는 투영면 L_j의 집합을 {L_j｜j∈Γ_n}으로 두면, 상기 2차원 화상 생성면 LD_n 상의 표시점 A_n의 휘도 분포율 γ_n은 상기 각 투영점 T_j의 존재확률 β_j를 사용하여, 하기 수식 98로 줄 수 있다.

상기 수식 98에 있어서, w_{j ,n}은 투영면 L_j의 2차원 화상 생성면 LD_n에 대한 기여의 정도를 나타내는 계수이다.

여기에서, 예를 들면, 도 77b에 도시하는 바와 같이, 2매의 2차원 화상 생성면 LD₁, LD₂의 사이에, 투영면 L₁, L₂가 설정되어 있는 경우를 생각한다. 이 때, 투영면 L₁과 상기 각 표시면 LD₁, LD₂의 거리가 각각 B₁, B₂로 하면, 상기 투영면 L₁의 상기 각 2차원 화상 생성면 LD₁, LD₂에 대한 기여의 정도를 w_{1 ,1}, w_{1 ,2}는, 예를 들면, 하기 수식 99로 주어진다.

마찬가지로, 투영면 L₂와 상기 각 2차원 화상 생성면 LD₁, LD₂의 거리가 각각 B₃, B₄이면, 상기 투영면 L₂의 상기 각 2차원 화상 생성면 LD₁, LD₂에 대한 기여의 정도 w_{2 ,1}, w_{2 ,2}는, 하기 수식 100으로 주어진다.

이 결과, 상기 2차원 화상 생성면 LD₁의 표시점 A₁의 휘도 분배율 γ₁ 및 상기 표시면 LD₂의 표시점 A₂의 휘도 분배율 γ₂는 각각, 하기 수식 101과 같아진다.

이와 같이, 상기 물체의 3차원 형상을 취득할 때에, 상기 투영점열 상의 각 투영점 T_j의 상관도 Q_j로부터 상기 각 투영점 T_j에 물체의 표면이 존재할 확률(존재확률) β_j를 준 형상을 취득하고, 상기 2차원 화상 생성면 LD 상의 표시점 A의 휘도 분배계수를 상기 존재확률 β_j로 주면, 상기 투영점열상의 각 투영점 T_j에 특징적인 값의 상관도 Q_j를 가지는 투영점이 없고, 물체 표면의 거리 추정에 대한 신뢰성이 낮은 경우, 그 투영점열상에서는 상기 물체의 표면이 복수의 투영면에 애매하게 표현된다. 그리고, 상기 각 투영점 T_j의 존재확률 β로부터 상기 2차원 화상 생성면 LD 상의 점의 휘도 분배계수 γ를 결정하면, 상기 2차원 화상 생성면에 생성된 2차원 화상을 실제의 화상 표시면에 표시하고, 물체의 3차원상을 제시하였을 때에, 거리 추정에 대한 신뢰성이 낮고, 복수의 투영점에 상기 존재확률 β가 분산되어 있는 투영점열상에서는, 상기 물체의 표면이 애매하게 표시된다. 그 때문에, 상기 DFD에 표시한 3차원상 상의 노이즈가 눈에 띄기 어려워지고, 관찰자가 보기에 자연스러운 상을 표시할 수 있다.

이상 설명한 바와 같이, 본 실시예 4-1의 화상 생성 방법에 따르면, 표시하는 물체의 정확한 3차원 형상을 구하지 않더라도, 관찰자가 보기에 자연스러운 3차원상을 표시할 수 있다.

또한, 상기 존재확률 β_j를 구할 때에, 투영점열상에서 물체의 표면이 존재할 확률의 확률 밀도 분포를 가정하고, 상기 상관도 Q_j로부터 산출한 평가 기준치 υ_j의 통계처리를 하여 구함으로써, 취득한 화상 상의 노이즈에 의한 상기 존재확률 β_j의 신뢰성의 저하를 저감시킬 수 있다.

또한, 본 실시예 4-1의 화상 생성 방법에서는 화상 상의 점(화소)이 빨강(R), 초록(G), 파랑(B)의 3원색을 사용한 색 정보로 표현된 컬러 화상을 취득하고, 상기 물체의 3차원적인 형상을 이루는 경우를 예로 들어 설명하였지만, 본 실시예 4-1의 화상 표시방법에서는 상기 컬러 화상에 한정되지 않고, 화상 상의 각 점(화소)이 휘도(Y), 색차(U, V)를 사용한 표현의 흑백 화상을 취득하고, 상기 물체의 3차원적인 형상을 취득할 수도 있다. 취득하는 화상이 상기 흑백 화상인 경우, 상기 색 정보에 상당하는 정보로서, 상기 휘도 정보(Y)를 사용하여, 본 실시예 4-1에서 설명한 바와 같은 순서로 3차원 형상을 취득하고, 상기 2차원 화상을 생성하면 좋다.

(실시예 4-2)

도 78 내지 도 81은 실시예 4-2의 화상 생성 방법을 설명하기 위한 모식도이고, 도 78은 투영점과 대응점의 관계를 도시하는 도면이고, 도 79는 투영점의 색 정보 및 존재확률을 결정하는 스텝의 일례를 도시하는 플로우차트이고, 도 80 및 도 81은 존재확률을 구하는 방법을 설명하는 도면이다.

본 실시예 4-2의 화상 생성 방법은 기본적인 순서의 흐름은, 상기 실시예 4-1의 화상 생성 방법과 동일하고, 상기 DFD에서 표시하는 복수매의 2차원 화상을 생성할 때에는, 도 66에 도시한 바와 같은, 상기 스텝 101로부터 스텝 105의 처리를 한다. 본 실시예 4-2의 화상 생성 방법에 있어서, 상기 실시예 4-1의 화상 생성 방법과 다른 점은, 상기 스텝 101에서, 시점이 다른 복수매의 화상 대신에, 초점거리가 다른 복수매의 화상을 취득하고, 상기 스텝 103에 있어서, 상기 초점거리가 다른 화상을 사용하여, 상기 물체의 3차원 형상을 취득하는 점이다.

본 실시예 4-2의 화상 생성 방법을 사용하여, 예를 들면, 상기 DFD에서 물체의 3차원상을 표시하기 위한 복수매의 2차원 화상을 생성할 때에는, 우선, 어떤 시점으로부터 초점거리를 바꾸어 촬영한 복수매의 화상을 취득한다. 이 때, 상기 복수매의 화상은, 예를 들면, 편광형 2치 광학계나 가변 초점렌즈 등을 사용하여 촬영한다. 또한, 취득하는 화상은 상기 실시예 4-1과 동일하며 컬러 화상이라도 좋고, 흑백 화상이라도 좋다. 다음에, 상기 실시예 4-1에서 설명한 바와 같이, 관찰자의 시점을 설정(스텝 102)한 후, 상기 물체의 3차원 형상을 취득하는 스텝 103의 처리를 한다.

상기 스텝 103의 처리에서는 상기 실시예 4-1에서 설명한 바와 같이, 우선, 상기 투영면 L_j(j=1,2,…,M) 및 기준시점 R을 설정한다(스텝 10301, 스텝 10302). 그리고 계속하여, 상기 투영점열이나 대응점을 설정하여, 상기 투영면의 정보를 격납하는 배열(영역)을 확보한다(스텝 10303, 스텝 10304).

본 실시예 4-2의 3차원 화상 표시방법과 같이, 초점거리가 다른 복수매의 화상을 사용하여 물체의 3차원상을 표시시키는 경우, 상기 스텝 10301에서 투영면 L_j를 설정할 때에는 예를 들면, 도 78에 도시하는 바와 같이, 상기 카메라의 시점 C로부터의 거리가 상기 카메라로 촬영한 화상의 초점거리 f_i(i=1,2,…,N)와 일치하도록 설정한다. 그리고, 상기 스텝 10303에서는 상기 투영점 T_j에 대응하는 대응점 G_i는 상기 카메라의 시점 C로부터 상기 투영점 T_j를 보았을 때에 상기 투영점 T_j와 겹치는 화상 Img_i 상의 점으로 한다. 또, 투영점열의 설정방법, 상기 투영점 T_j의 좌표와 대응점 G_i의 디지털 화상 좌표의 대응에 대해서는 상기 실시예 4-1에서 설명한 것과 동일한 방법으로 대응시키면 좋기 때문에, 상세한 설명은 생략한다.

또한, 상기 스텝 10304의 투영면의 정보를 격납하는 영역을 확보하는 처리도, 상기 실시예 4-1에서 설명한 처리와 동일한 처리를 하면 좋기 때문에, 상세한 설명은 생략한다.

다음에, 상기 취득한 복수매의 화상을 사용하여, 상기 각 투영점 T_j의 색 정보 및 존재확률의 정보를 결정한다(스텝 10305). 본 실시예 4-2의 3차원 화상 표시방법에서도, 상기 스텝 10305에서는 예를 들면, 도 79에 도시하는 바와 같이, 어떤 투영점열상의 각 투영점 T_j의 색 정보 및 존재확률을 결정한다는 처리를, 설정한 모든 투영점열에 대하여 반복한다는 2중 루프의 처리를 한다. 그래서 우선, 상기 투영점열을 초기화한다(스텝 10305a). 그리고 다음에, 상기 투영점열상의 투영점 T_j를 초기화하여, 예를 들면 j=1로 한다(스텝 10305b).

다음에, 상기 투영점 T_j의 색 정보를 결정한다(스텝 10305c). 상기 스텝 10305c에서는 예를 들면, 상기 스텝 10303d에서 설정한 각 대응점 G_i의 색 정보의 평균치를 상기 투영점 T_j의 색 정보 K_j에 결정한다.

다음에, 상기 투영점 T_j와 대응하는 각 대응점 G_i에 찍히고 있는 물체상의 점의 초점이 맞는 정도(초점도)로부터, 상기 투영점 T_j의 초점도 Q_j를 구한다(스텝 10305j). 초점도는 화상 상의 점 또는 미소영역에서의 화상의 날카로움이나 흐려짐의 정도에 의해 정해진다. 상기 초점도의 산출방법에는 상술한 대로 Depth from Focus 이론 또는 Depth from Defocus 이론에 근거하여, 여러 가지의 방법이 있다. 이 때, 상기 초점도 Q_j, 예를 들면, 상기 각 대응점 G_i의 국소 공간 주파수의 크기를 비교함으로써 구해진다.

상기 Depth from Focus 이론 또는 Depth from Defocus 이론은, 초점거리가 다른 복수매의 화상을 해석하고, 상기 물체의 표면형상을 계측하는 방법이다. 이 때, 예를 들면, 상기 초점거리를 바꾸어 촬영한 화상 중, 가장 국소 공간 주파수가 높은 화상의 초점거리에 상당하는 거리에 상기 물체의 표면이 있다고 추정할 수 있다. 그래서, 상기 투영점 T_j의 초점도 Q_j는 예를 들면, 하기 수식 102에서 나타나는 바와 같은 국소 공간 주파수의 평가함수를 사용하여 산출한다.

여기에서, f는 화소의 농담치이고, D는 정규화를 위한 정수로 평가를 하는 모든 화소수, (-Lc,-Lr)-(Lc, Lr) 및 (xi, yi)-(xf, yf)는 각각 분산평가와 평활 화를 하기 위한 소영역이다.

또, 상기 수식 102는 상기 초점도 Q_j를 구하는 방법의 일례이고, 상기 수식 102 이외의 수식을 사용하여 상기 초점도 Q_j를 구하여도 좋다.

상기 스텝 10305j에 의해, 상기 초점도 Q_j를 구하면, 상기 투영점 T_j를 갱신하고, 처리의 대상으로 되어 있는 투영점열상의 모든 투영점에서, 상기 스텝 10305c 및 스텝 10305j의 처리를 하였는지 확인한다(스텝 10305e). 여기에서, 상기 스텝 10305c 및 스텝 10305j의 처리를 하고 있지 않은 투영점이 있으면, 상기 스텝 10305c로 되돌아가서 상기 색 정보 K_j 및 초점도 Q_j를 구한다.

처리의 대상으로 하고 있는 투영점열 상의 모든 투영점에 대하여, 상기 색 정보 및 초점도 Q_j를 구하면, 도 80에 도시하는 바와 같이, 투영점열상의 각 투영점 T_j에 대하여 색 정보 K_j 및 초점도Q_j가 주어진다. 이 때, 상기 각 투영점 T_j의 초점도 Q_j는 상기 실시예 4-1에서 존재확률 β를 결정할 때에 사용한 상관도에 상당하는 정도이고, 물체의 형상이나 표면의 모양(텍스처), 또는 촬영조건 등에 따라서는, 투영점열상의 각 투영점 T_j의 초점도 Q_j를 비교하였을 때에, 초점도가 특징적인 작은 값을 가지는 투영점이 없는 경우가 있다. 이러한 경우, 상기 물체의 표면의 어떤 1개의 투영점상에 있다고 추정하더라도, 그 신뢰성은 낮고, 추정을 틀리게 하는 경우가 있다. 그리고, 추정을 틀리게 하는 경우, 그 영향이 생성한 화상 상에 큰 노이즈로 되어 나타나고 있었다.

그래서, 본 발명의 3차원 화상 표시방법에서는 다음에, 도 81에 도시하는 바와 같이, 상기 투영점열상의 각 투영점 T_j에 물체의 표면이 존재할 확률(존재확률) β_j를 결정한다. 이 때, 상기 존재확률 β_j는 상기 실시예 4-1에서 설명한 바와 같이, 취득한 화상 상의 노이즈에 의한 신뢰성의 저하를 막기 위해서, 평가 기준치 υ_j에 대한 통계처리를 하고 나서 결정한다(스텝 10305f). 상기 스텝 10305f에서 평가 기준치 υ_j를 산출할 때에는, 상기 평가 기준치 υ_j가, 상기 수식 87 및 수식 88을 만족시킬 필요가 있다. 그래서, 본 실시예 4-2에서는 예를 들면, 하기 수식 103을 사용하여, 투영점 T_k의 평가 기준치 υ_j를 결정한다.

또, 상기 평가 기준치 υ_j는 기본적으로는 상기 수식 87 및 수식 88의 조건을 만족시키고 있으면 좋다. 그 때문에, 상기 평가 기준치 υ_j는 상기 수식 97 이외의 수식을 사용하여 결정하여도 좋다.

상기 스텝 10305f에서 평가 기준치 υ_j를 산출하면, 다음에, 상술한 바와 같은 순서로 파라미터 피팅을 하여, 도 81에 도시하는 바와 같이, 상기 각 투영점 T_j 의 존재확률 β_j를 결정한다(스텝 10305g, 10305h).

상기 스텝 10305h에 의해, 상기 각 투영점 T_j의 존재확률 β_j를 결정하면, 상기 각 투영점 T_j의 색 정보 K_j 및 존재확률 β_j를, 상기 스텝 10304에서 확보한 영역에 격납한다.

상기 각 투영점 T_j 색 정보 K_j 및 존재확률 β_j를 격납하면, 상기 투영점열을 갱신하고, 상기 스텝 10303에서 결정한 모든 투영점열에서, 상기 스텝 10305c로부터 스텝 10305h까지의 처리를 하였는지 확인한다(스텝 10305i). 여기에서, 상기 스텝 10305c에서 스텝 10305h까지의 처리를 하고 있지 않은 투영점열이 있으면, 상기 스텝 10305b로 되돌아가서 상기 스텝 10305c로부터 스텝 10305h까지의 처리를 반복한다.

이렇게 하여, 상기 스텝 10303에서 결정한 모든 투영점열에 대하여, 상기 스텝 10305c로부터 스텝 10305h까지의 처리를 하면, 상기 스텝 10305의 처리가 종료하고, 상기 물체의 3차원적인 형상이 얻어진다. 그리고, 상기 스텝 103의 처리에 의해 상기 물체의 3차원적인 형상을 취득하면, 상기 실시예 4-1과 동일한 순서로, 상기 취득한 물체의 3차원 형상에 기초하여, 상기 2차원 화상 생성면 LD 상의 표시점 A의 색 정보 및 휘도 분배계수 γ를 결정하여, DFD와 같은 복수의 겹친 화상 표시면에 표시하는 2차원 화상을 생성하고(스텝 104), 생성한 화상을 실제의 화상 표시면에 표시(스텝 105)하면, 상기 물체의 3차원상을 제시할 수 있다.

본 실시예 4-2의 3차원 화상 표시방법도, 상기 실시예 4-1의 3차원 화상 표시방법과 마찬가지로, 취득한 상기 물체의 3차원 형상에 있어서, 상기 투영점열상의 각 투영점 T_j에 특징적인 값의 초점도 Q_j를 가지는 투영점이 없고, 물체 표면의 거리 추정에 대한 신뢰성이 낮은 경우, 그 투영점열상에서는 상기 물체의 표면이 복수의 투영면에 애매하게 표현된다. 그리고, 상기 각 투영점 T_j의 존재확률 β로부터 상기 2차원 화상 생성면 LD 상의 점의 휘도 분배계수 γ를 결정하면, 상기 2차원 화상 생성면에 생성된 2차원 화상을 실제의 화상 표시면에 표시하여, 물체의 3차원상을 제시하였을 때에, 거리 추정에 대한 신뢰성이 낮고, 복수의 투영점에 상기 존재확률 β가 분산하고 있는 투영점열상에서는, 상기 물체의 표면이 애매하게 표시된다. 그 때문에, 상기 DFD에 표시한 3차원상 상의 노이즈가 눈에 띄기 어려워지고, 관찰자가 보기에 자연스러운 상을 표시할 수 있다.

이상 설명한 바와 같이, 본 실시예 4-2의 3차원 화상 표시방법에 따르면, 상기 실시예 4-1과 마찬가지로, 물체의 정확한 3차원 형상을 구하지 않더라도, 눈으로 보기에 자연스러운 3차원 형상을 표시할 수 있다.

또한, 본 실시예 4-2의 화상 생성 방법의 경우도, 취득하는 화상은 컬러 화상, 흑백 화상의 어느 쪽이나 좋고, 흑백 화상의 경우는, 상기 색 정보에 상당하는 정보로서, 휘도 정보(Y)를 사용하여, 본 실시예 4-2에서 설명한 바와 같은 처리를 하면 좋다.

(실시예 4-3)

도 82 내지 도 84는 본 발명에 따른 실시예 4-3의 임의시점 화상 생성 방법을 설명하기 위한 모식도이고, 도 82는 전체적인 처리순서의 일례를 도시하는 플로우차트이고, 도 83은 렌더링의 원리를 설명하는 도면이다. 도 84a 및 도 84b는 존재확률을 투명도로 변환하는 처리순서의 일례를 도시하는 플로우차트이다.

상기 실시예 4-1 및 실시예 4-2에서는 상기 스텝 103에서 취득한 상기 피사체의 3차원 형상을 사용하여, 상기 DFD와 같이 복수의 화상 표시면을 갖는 장치의 상기 각 화상 표시면에서 표시하는 2차원 화상을 생성하는 방법을 예로 들었지만, 상기 피사체의 3차원 형상모델은, 이것에 한정되지 않고, 임의의 시점으로부터 본 상기 피사체의 2차원 화상을 생성할 때에도 사용할 수 있다. 이 때, 상기 실시예 4-1 및 상기 실시예 4-2와 다른 것은, 도 82에 도시한 바와 같이, 상기 스텝 103의 후, 렌더링, 즉 상기 피사체의 3차원 형상을 상기 관찰자의 시점으로부터 본 2차원 화상으로 하는 스텝 106을 행하는 점이다. 이 때, 상기 스텝 101로부터 스텝 103에서 상기 피사체의 3차원 형상을 취득하는 처리는 상기 실시예 4-1 및 실시예 4-2에서 설명하고 있는 것과 같기 때문에, 상세한 설명은 생략한다.

또한, 본 실시예 4-3의 임의시점 화상 생성 방법에 있어서, 렌더링을 하는 스텝 106은, 예를 들면, 도 83에 도시하는 바와 같이, 상기 표시하는 임의시점 화상 상의 각 점(화소)의 색 정보는 상기 관찰자의 시점 P로부터 보아, 상기 임의시점 화상 상의 점 A와 겹치는 투영점 T_j(j=1,2,…,M)의 색 정보 K_j를 혼합처리하여 결정한다. 투명도 α_j를 사용한 색 정보의 혼합처리에 대해서는, 제 2 실시 형태에 있어서의 실시예 2-2 등에서 설명한 바와 같다.

본 실시예 4 -3의 임의시점 화상의 생성방법이라도, 예를 들면, 도 84a에 도시하는 바와 같이, 상기 존재확률 β_j를 결정하는 스텝 10305h의 후, 상기 존재확률 υ_j를 투명도 α_j로 변환하는 처리를 한다(스텝 107).

상기 존재확률 υ_j를 투명도 α_j로 변환하는 처리는, 예를 들면, 도 84b에 도시하는 바와 같이, 우선, 투영점 T_j를 초기화하여 j=M으로 한다(스텝 107a). 다음에, 상기 투영점 T_M의 투명도 α_M을 α_M=β_M으로 한다(스텝 107b).

다음에, 변수 j의 값을 j=j-1로 갱신한다(스텝 107c). 그리고, 투명도 α_j+1이 1인지의 여부를 판별한다(스텝 107d). 여기에서, 투명도 α_j+1이 α_j+1≠ 1이면, 예를 들면, 하기 수식 104로부터 상기 투명도 α_j를 구한다(스텝 107e).

또한, 상기 투명도 α_j+1이 1인 경우는, 예를 들면, α_j+1=1로 한다(스텝 1O7f). 또한, 상기 스텝 107e에서 상기 투명도 α_j를 구할 때에는, 상기 수식 104에 한정되지 않고, 다른 수식을 사용하여 구하여도 좋다. 또한, 상세한 설명은 생 략하지만, 상기 스텝 107e에서도, 실제로는, α_j를 임의의 값으로 할 수 있기 때문에, 1 이외의 값으로 하여도 좋다.

다음에, 상기 스텝 107d에서 스텝 1 O 7 f의 처리를 변수 j=1까지 행하였는지 판별한다(스텝 107g). 여기에서, 처리가 아직 끝나고 있지 않으면, 상기 스텝 107c로 되돌아가고, 처리를 반복한다.

상기 스텝 107d로부터 스텝 107f의 처리를 변수 j=1까지 행하면, 상기 관찰자시점 P로부터 보아 화상면상의 점 A와 겹치는 투영점 T_j의 상기 존재확률 υ_j를 투명도 α_j로 변환하는 처리가 종료한다. 그 후, 상기 렌더링의 스텝 104에 있어서, 상기 수식 62 및 수식 63을 사용한 혼합처리를 하여, 임의시점 화상 상의 점 A의 색 정보 D_M을 구한다. 그리고, 이 처리를, 상기 임의시점 화상 상의 모든 점(화소)에 대하여 행하면, 상기 관찰자의 시점 P에서 임의시점 화상이 얻어진다.

또한, 본 실시예 4-3의 화상 생성 방법의 경우도, 취득하는 화상은 컬러 화상, 흑백 화상의 어느 것이라도 좋고, 흑백 화상의 경우는, 상기 색 정보에 상당하는 정보로서, 휘도 정보(Y)를 사용하여, 상기 실시예 4-1에서 설명한 바와 같은 처리를 하여 물체의 3차원 형상을 취득한 후, 본 실시예 4-3에서 설명한 바와 같은 순서로 가상시점 화상을 생성하면 좋다.

(실시예 4-4)

도 85 내지 도 89는 본 발명에 따른 실시예 4-4의 화상 생성장치의 개략 구성을 도시하는 모식도이고, 도 85 및 도 86은 장치의 구성을 도시하는 블록도이고, 도 87 내지 도 88은 화상 생성장치를 사용한 화상표시 시스템의 구성예를 도시하는 도면이다.

도 85 및 도 86에 있어서, 2는 3차원 화상 생성장치이고, 201은 피사체 화상 취득수단이고, 202는 관찰자 시점 설정수단이고, 203은 투영면 등설정수단이고, 204는 텍스처 배열 확보수단이고, 205는 색 정보/존재확률 결정수단이고, 206은 투영면 정보-표시면 정보 변환수단이고, 207은 화상 출력수단이고, 208은 렌더링 수단이고, 3은 화상 표시수단이고, 4는 피사체 화상 촬영수단이고, 5는 시점정보 입력수단이다.

본 실시예 4-4의 화상 생성장치(2)는 상기 실시예 4-1 및 실시예 4-2에서 설명한 바와 같은 순서로 물체의 3차원적인 형상을 취득하고, DFD와 같은 복수가 겹친 화상 표시면을 가지는 화상 표시수단(3)의 각 화상 표시면에 표시하는 2차원 화상이나, 임의의 시점으로부터 본 상기 물체의 화상을 생성하는 장치이다. 이 때, 상기 DFD에서 표시하는 화상을 생성하는 장치의 경우, 예를 들면, 도 85에 도시하는 바와 같이, 촬영조건이 다른 복수매의 피사체 화상을 취득하는 피사체 화상 취득수단(201)과, 생성하는 화상을 보는 관찰자의 시점을 설정하는 관찰자 시점 설정수단(202)과, 존재확률을 결정하기 위한 투영면, 투영점, 대응점을 설정하는 투영면 등설정수단(203)과, 투영면상의 점(투영점)의 색 정보 및 존재확률을 격납하는 텍스처 배열을 확보하는 텍스처 배열 확보수단(204)과, 상기 투영점의 색 정보 및 상기 투영점에 물체의 표면이 존재할 확률(존재확률)을 결정하는 색 정보/존재확률 결정수단(205)과, 상기 투영점의 색 정보 및 존재확률의 정보를 상기 화상 표시면 에 표시하는 2차원 화상 상의 점의 색 정보 및 존재확률로 변환하는 투영면 정보-표시면 정보 변환수단(206)과, 화상 출력수단(207)을 구비한다. 이 때, 상기 화상 출력수단(207)으로부터 출력된 화상은, 예를 들면, DFD와 같이, 복수의 겹치는 화상 표시면을 구비하는 화상 표시수단(3)에서 표시된다.

또한, 실시예 4-3에서 설명한 바와 같이, 상기 임의의 시점으로부터 본 상기 물체의 화상을 생성하는 장치의 경우, 도 86에 도시하는 바와 같이, 상기 투영면 정보-표시면 정보 변환수단(206)의 대신에, 렌더링 수단(208)을 구비한다. 또한, 도시는 생략하지만, 상기 투영면 정보-표시면 정보 변환수단(206) 및 상기 렌더링 수단(208)의 양쪽을 구비하고, 관찰자로부터의 명령에 따라서, 어느 한쪽의 수단에서 지정된 화상을 생성하는 바와 같은 구성으로 되어 있어도 좋다.

또한, 상기 피사체 화상 취득수단(201)은 피사체 화상 촬영수단(4)에서 촬영된 피사체(물체)의 화상을 취득한다. 이 때, 상기 피사체 화상 촬영수단(4)은 예를 들면, 복수의 시점에 카메라가 설치된 촬영수단이라도 좋고, 1개의 시점으로부터 초점위치가 다른 화상을 촬영할 수 있는 촬영수단이라도 좋다. 또한 이 때, 상기 피사체 화상 촬영수단(4)에서, 1개의 시점으로부터 초점위치가 다른 화상을 촬영하는 경우는, 예를 들면, 편광형 2치 광학계(예를 들면, 문헌 12를 참조)나, 가변 초점렌즈(예를 들면, 문헌 13을 참조)를 사용하면 좋다. 또한, 그 외에도, 초점위치가 다른 복수매의 렌즈를 고속으로 바꿔 촬영하여도 좋다.

또한, 상기 관찰자 시점 설정수단(202)은 예를 들면, 관찰자가, 마우스나 키보드 등의 시점정보 입력수단(5)을 사용하여 입력한 정보에 기초하여, 상기 관찰자 의 시점으로부터 상기 화상 표시수단(3)의 화상 표시면까지의 거리 등을 설정한다. 또한, 상기 시점정보 입력수단(5)은 상기 관찰자의 자세나 시선을 검지하여, 그 자세나 시선에 따른 정보를 입력하는 수단이라도 좋다.

또한, 상기 투영면 등설정수단(203)은 상기 실시예 4-1 및 실시예 4-2에서 설명한 바와 같이, 예를 들면, 서로 평행한 투영면 L_j, 투영점열, 대응점 등을 설정한다.

또한, 상기 텍스처 배열 확보수단(204)은 상기 실시예 4-1 및 실시예 4-2에서 설명한 바와 같이, 투영면상의 투영점 T_j의 색 정보 및 존재확률 β_j를 격납하는 영역을, 예를 들면, 장치 내에 설치된 메모리상에 확보한다.

또한, 상기 색 정보/존재확률 결정수단(205)은 상기 실시예 4-1 및 실시예 4-2에서 설명한 바와 같이, 상기 투영점 T_j와 대응하는 화상 상의 대응점 G로부터 색 정보를 결정함과 동시에, 상기 투영점 T_j에 물체의 표면이 존재할 확률 β_j를 결정한다.

또한, 상기 투영면 정보-표시면 정보 변환수단(207)에서는 상기 실시예 4-1에서 설명한 바와 같이, 상기 투영면의 색 정보 및 존재확률을, 상기 화상 표시수단의 각 화상표시면에 표시하는 2차원 화상 상의 점(표시점)의 색 정보 및 휘도 분배율로 변환한다. 또한, 상기 투영면 정보-표시면 정보 변환수단(206) 대신에, 상기 렌더링 수단(208)을 구비하는 경우, 상기 실시예 4-3에서 설명한 바와 같이, 상기 수식 59, 또는 수식 62 및 수식 63의 관계에 기초하여 생성하는 화상 상의 각 점의 색 정보를 결정한다.

본 실시예 4-4의 화상 생성장치(2)는 예를 들면, 상기 실시예 4-1 및 실시예 4-2에서 설명한 바와 같은 순서로 상기 DFD에 표시하는 화상을 생성한다. 즉, 상기 3차원 화상 생성장치(2)에서는 종래와 같은 물체의 정확한 3차원 형상을 구하는 처리를 하지 않아도 좋다. 그 때문에, 높은 처리능력이 없는 장치라도, 상기 DFD에 표시하는 화상을 고속으로, 또한, 용이하게 생성할 수 있다.

또한, 본 실시예 4-4의 화상 생성장치(2)는 예를 들면, 컴퓨터와 상기 컴퓨터에 실행시키는 프로그램에 의해서도 실현할 수 있다. 그 경우, 상기 실시예 4-1에서 설명한 처리순서, 또는 상기 실시예 4-2에서 설명한 처리순서에 상당하는 명령이 기술된 프로그램을 상기 컴퓨터에 실행시키면 좋다. 또한 이 때, 상기 프로그램은 예를 들면, 자기적, 전기적, 광학적인 기록매체에 기록하여 제공하여도 좋고, 인터넷 등의 네트워크를 이용하여 제공하여도 좋다.

또한, 본 실시예 4-4의 화상 생성장치(2)를 사용한 화상표시 시스템은, 예를 들면, 도 87에 도시하는 바와 같은 구성이 생각된다. 이 때, 상기 피사체 화상 촬영수단(4)은 관찰자 User가 상기 화상 표시수단(DFD; 3)을 관찰하고 있는 공간에 가까운 장소에 설치되어 있어도 좋고, 지리적으로 원격인 장소에 설치되어 있어도 좋다. 상기 피사체 화상 촬영수단(4)이 지리적으로 원격인 장소에 설치되어 있는 경우, 촬영한 화상은 인터넷 등의 네트워크를 이용하여, 상기 3차원 화상 생성장치(2)에 전송하면 좋다.

또한, 본 실시예 4-4의 화상 생성장치(2)를 사용한 화상표시 시스템은 도 87 에 도시한 바와 같이, 어떤 관찰자 User가, 어떤 피사체 Obj를 관찰하는 경우 뿐만 아니라, 텔레비전 전화나 텔레비전 회의와 같은 한 쌍방향의 통신 시스템에 적용할 수도 있다. 그 경우, 예를 들면, 도 88에 도시하는 바와 같이, 각 관찰자 UserA, UserB가 있는 공간의 각각에, 3차원 화상 생성장치(2A, 2B), 화상 표시수단(DFD; 3A, 3B), 피사체 화상 촬영수단(4A, 4B), 기준시점 설정수단(5A, 5B)을 설치하면 좋다. 그리고, 예를 들면, 상기 각 관찰자 UserA, UserB가 있는 공간에 설치된 화상 생성장치(2A, 2B)를, 인터넷 등의 네트워크(6)로 접속하여 두면, 관찰자 UserA는 피사체 화상 촬영수단(4B)에서 촬영된 화상으로부터 생성한 관찰자 UserB의 3차원상을 상기 화상 표시수단(3A)에서 관찰할 수 있다. 마찬가지로, 관찰자 UserB는 피사체 화상 촬영수단(4A)에서 촬영된 화상으로부터 생성한 관찰자 UserA의 3차원상을 상기 화상 표시수단(3B)에서 관찰할 수 있다.

또한, 이러한 쌍방향의 통신 시스템에 적용하는 경우, 상기 각 화상 생성수단(2A, 2B)이, 도 88에 도시한 바와 같은 구성으로 되어 있을 필요는 없고, 상기 화상 생성장치(2A, 2B)의 어느 한쪽은 도 86에 도시한 바와 같은 구성수단을 구비하고 있지 않은 일반적인 통신단말이라도 좋다. 또한, 도 86에 도시된 바와 같은 각 구성수단이, 상기 화상 생성장치(2A, 2B)에 할당되어 있어도 좋다.

또한, 도 88에 도시한 바와 같이, 네트워크(6)상에 다른 화상 생성장치(2C)가 설치되어 있으면, 상기 관찰자 UserA, UserB가 있는 공간에, 상기 화상 생성장치(2A, 2B)가 설치되어 있지 않더라도, 상기 네트워크(6)상의 화상 생성장치(2C)를 이용하여, 상기 화상 표시수단(DFD; 3A, 3B)에서 표시하는 물체의 3차원상을 취득 할 수 있다.

또한, 도 87 및 도 88에서는 상기 피사체 화상 촬영수단(4)은 카메라가 복수개 설치되어 있는 시스템을 도시하고 있지만, 상기 실시예 4-2에서 설명한 바와 같이, 초점거리가 다른 화상으로부터 물체의 3차원적인 형상을 취득할 때는, 예를 들면, 도 89에 도시하는 바와 같이, 표시화상을 생성할 때에는 카메라가 1개라도 좋다.

이상, 본 발명을, 상기 실시예에 기초하여 구체적으로 설명하였지만, 본 발명은 상기 실시예에 한정되지 않으며, 그 요지를 일탈하지 않는 범위에 있어서, 여러가지 변경 가능한 것은 물론이다.

예를 들면, 상기 실시예 4-1에서는 시점이 다른 화상으로부터 물체의 3차원상을 표시하는 방법에 관해서 설명하고, 상기 실시예 4-2에서는 초점거리가 다른 화상으로부터 물체의 3차원상을 표시하는 방법에 관해서 설명하였지만, 이들의 방법을 조합하여 물체의 3차원상을 표시시켜도 좋다. 그 경우, 어떤 투영점 T_j에 대하여, 시점이 다른 화상의 대응점에서 상관도를 구하고, 어떤 시점으로부터 초점위치를 바꾼 화상의 대응점에서 국소 공간 주파수를 구하고, 그것을 조합하여 존재확률 β_j를 구한다. 이렇게 하면, 상기 존재확률 β_j의 신뢰성이 높아지고, 관찰자가 보기에 의해 자연스러운 화상을 표시할 수 있다.

(제 4 실시 형태의 효과)

제 4 실시 형태의 화상 생성 방법에서는 상기 피사체의 3차원 형상을 취득할 때에, 상술한 바와 같이, 복수의 투영면을 설정하고, 상기 기준시점으로부터 보아 겹치는 상기 각 투영면상의 점(투영점)에 대하여, 상기 각 투영점상에 상기 피사체의 표면이 존재할 확률(존재확률)을 준다. 즉, 종래의 3차원 형상을 취득하는 방법과 같이, 상기 기준시점으로부터 보아 겹치는 투영점 중의 1개의 투영점 상에 물체의 표면이 존재한다고 생각하지 않고, 상기 각 투영점 상에, 어떤 확률로 상기 피사체의 표면이 존재한다고 생각한다. 또한, 상기 존재확률을 결정할 때에, 상기 각 투영점의 상관도 또는 초점도로부터 산출한 평가 기준치를 통계처리한 후, 상기 통계처리를 한 평가 기준치로부터 상기 각 투영점의 존재확률을 생성한다. 이 때, 상기 통계처리는 상기 피사체의 확률 분포 모델을 가정하고, 상기 각 투영점의 평가 기준치의 피팅 함수를 구하고, 거기에서, 상기 각 투영점의 존재확률을 결정한다.

이렇게 하면, 상기 기준시점으로부터 어떤 방향을 보았을 때에, 피사체의 표면이 어떤 거리(투영점)에 있는지 추정할 때의 신뢰성이 낮은 경우에도, 실제로 상기 피사체의 표면이 존재하는 거리에 상당하는 투영점 상에, 어떤 확률로 상기 피사체의 표면이 존재한다. 그 때문에, 상기 순서로 취득한 피사체의 3차원 형상에 기초하여, 상기 관찰자의 시점으로부터 본 상기 피사체의 화상을 생성함으로써, 종래 방법으로 거리 추정을 잘못하였을 때에 생기는 불연속인 노이즈가 눈에 띄기 어렵게 된다. 또한, 상기 평가 기준치의 통계처리를 하여 존재확률을 결정함으로써, 상기 취득한 화상의 노이즈의 영향에 의한 상기 존재확률의 신뢰성의 저하를 저감시킬 수 있다.

또한, 본 실시 형태에 따르면, 일반적으로 보급되고 있는 퍼스널·컴퓨터와 같이, 처리 성능이 낮은 장치라도, 고속으로 상기 각 2차원 화상을 생성하는 것이 가능해진다.

[제 5 실시 형태]

다음에 본 발명의 제 5 실시 형태에 관해서 설명한다. 제 5 실시 형태는 주로 청구항 44 내지 청구항 53에 대응하는 실시 형태이다. 제 5 실시 형태에서는 서로 다른 촬영조건으로 피사체를 촬영한 복수매의 화상으로부터 상기 피사체의 3차원 형상을 취득하고, 취득한 상기 피사체의 3차원 형상에 기초하여, DFD와 같이 복수의 표시면을 구비하는 디스플레이에 상기 피사체의 3차원상을 표시한다. 또, 제 5 실시 형태에서는 제 4 실시 형태에서 설명한 파라미터 피팅의 처리는 행하고 있지 않다. 또, 제 5 실시 형태를 설명하기 위한 도면에 있어서, 동일 기능을 갖는 것은 동일 부호를 붙인다.

상기 피사체의 3차원 형상을 취득할 때에는 가상적인 3차원 공간상에 다층구조의 투영면을 설정하고, 관찰자의 시점으로부터 보아 겹치는 복수의 투영면상의 점(투영점)에 대하여, 상기 각 투영점의 색 정보 또는 휘도 정보, 및 상기 투영점상에 피사체의 표면이 존재할 확률(존재확률)을 결정한다. 그리고, 취득한 상기 피사체의 3차원 형상에 기초하여, 상기 복수의 표시면에 표시하는 2차원 화상을 생성할 때에, 상기 투영점의 색 정보 또는 휘도 정보를 할당하는 2차원 화상 상의 점에, 상기 색 정보 또는 휘도 정보, 및 존재확률을 할당하고, 상기 화상 표시면에 표시할 때에, 2차원 화상 상의 각 점을 상기 존재확률의 높이에 따른 휘도로 표시 한다. 이렇게 함으로써, 상기 피사체의 표면의 거리에 관한 추정의 신뢰성이 낮은 부분을 애매하게 표시하여, 관찰자가 보기에 자연스러운 3차원상을 제시한다.

(실시예 5-1)

도 90 내지 도 100은 본 발명에 따른 실시예 5-1의 3차원 화상 표시방법을 설명하기 위한 모식도이고, 도 90은 전체적인 처리순서의 일례를 도시하는 플로우차트이고, 도 91 및 도 92는 투영면의 설정방법의 일례를 도시하는 도면이고, 도 93은 투영점열의 설정방법을 설명하는 도면이고, 도 94는 투영점의 색 정보 및 존재확률을 결정하는 스텝의 처리순서의 일례를 도시하는 플로우차트이고, 도 95 내지 도 97은 존재확률의 결정방법을 설명하는 도면이고, 도 98 내지 도 100은 각 화상 표시면에서 표시하는 2차원 화상의 생성방법을 설명하는 도면이다.

본 실시예 5-1의 3차원 화상 표시방법은 예를 들면, 도 90에 도시하는 바와 같이, 다른 시점으로부터 물체를 촬영한 복수매의 화상을 취득하는 스텝 101과, 표시하는 물체의 3차원상을 관찰하는 관찰자의 시점(기준시점)을 설정하는 스텝 102와, 상기 복수매의 화상으로부터 상기 물체의 3차원 형상을 취득하는 스텝 103과, 상기 스텝 103에서 취득한 상기 물체의 3차원 형상에 기초하여, 각 화상 표시면에 표시하는 2차원 화상을 생성하는 스텝 104와, 상기 스텝 104에서 생성한 각 2차원 화상을 상기 각 화상 표시면에 표시하여 상기 물체의 3차원상을 제시하는 스텝 105를 갖는다.

본 실시예 5-1의 3차원 화상 표시방법을 사용하여, 상기 DFD에 물체의 3차원상을 표시할 때에는, 우선, 다른 시점으로부터 상기 물체를 촬영한 화상을 취득한 다(스텝 101). 이 때, 상기 취득하는 화상을 촬영하는 시점은 예를 들면, 직선상에 일렬로 나란히 배열되어 있어도 좋고, 원호형상 또는 임의의 곡선상, 또는 평면 또는 곡면상에 2차원적으로 나란히 배열하고 있어도 좋다. 또한 이 때, 취득하는 화상은 컬러 화상이거나, 흑백 화상이라도 좋지만, 본 실시예 5-1에서는 화상 상의 각 점(화소)이 빨강(R), 초록(G), 파랑(B)의 3원색을 사용한 색 정보로 표현되는 컬러 화상을 취득하는 것으로서 설명한다.

상기 스텝 101에서 화상을 취득한다면, 다음에, 상기 DFD에 표시되는 물체를 관찰하는 관찰자의 시점을 설정한다(스텝 102). 이 때, 상기 관찰자의 시점은 예를 들면, 상기 복수의 화상 표시면 중의 기준으로 되는 화상 표시면으로부터의 거리 등의 상기 관찰자의 시점과 상기 화상 표시면의 상대적인 위치관계나, 시선의 방향 등을 설정한다.

상기 스텝 102에서 관찰자의 시점을 설정한다면, 다음에, 상기 스텝 101에서 취득한 복수매의 화상으로부터, 상기 화상에 찍히고 있는 물체의 3차원 형상을 취득한다(스텝 103). 상기 스텝 103에서는 우선, 다층구조의 투영면 L_j(j=1,2,…,M)를 설정한다(스텝 10301). 그리고 다음에, 상기 물체의 3차원 형상을 취득하기 위한 기준시점 R을 설정한다(스텝 10302). 이 때, 상기 투영면 L_j는 예를 들면, 도 91에 도시하는 바와 같이, 가상적인 3차원 공간상의 XY 평면과 평행한 면을 복수매 설정한다. 또한 이 때, 상기 각 투영면 L_j는 예를 들면, 도 92에 도시하는 바와 같이, 상기 3차원 공간상의 Z=0으로부터 음의 방향의 거리 l_j에 설정한다. 또한, 상 기 기준시점 R은 상기 물체의 3차원 형상을 취득하기 위한 시점이고, 3차원 공간상의 임의의 점에 설정할 수 있다. 그래서, 상기 기준시점 R은 상기 스텝 102로부터 설정한 관찰자의 시점으로 하고, 예를 들면, 상기 Z=O으로부터 가장 먼 투영면 L_l을, 상기 DFD의 관찰자로부터 보아 가장 속에 있는 화상 표시면으로서, 도 92에 도시하는 바와 같이, 상기 투영면 L_l로부터의 거리가, 상기 관찰자의 시점으로부터 상기 DFD의 가장 속에 있는 화상 표시면까지의 거리 ld가 되도록 설정한다.

상기 스텝 10301 및 스텝 10302에서 상기 투영면 L_j 및 기준시점 R을 설정하였다면, 다음에, 상기 투영면상의 투영점, 및 상기 각 투영점과 대응하는 상기 취득한 화상 상의 점(대응점) 등을 설정한다(스텝 10303). 이 때, 상기 투영점은 예를 들면, 도 93에 도시하는 바와 같이, 상기 기준시점 R로부터 복수의 방향으로 직선을 그리고, 상기 각 직선과 상기 각 투영면 L_j의 교점에 설정한다. 또한, 상기 피사체의 표면의 거리를 추정할 때에는, 상기 동일 직선상에 있는 복수의 투영점 T_j에 대하여, 어떤 투영점상에 존재할지 추정하기 때문에, 도 93에 도시한 바와 같이, 동일 직선상에 있는 투영점 T_j를 투영점열 S로서 일괄로 취급한다.

또한, 상기 대응점은 도 91 및 도 92에 도시한 바와 같이, 상기 투영점 T_j로부터 상기 각 카메라의 시점 C_i를 보았을 때에, 상기 카메라의 시점과 겹치는 상기 각 카메라의 화상면상의 점 G_ij이다. 이 때, 도 91에 도시한 바와 같이, 상기 각 화상면상에 2차원의 좌표계(xy 좌표계)를 설정하면, 상기 투영점 T_j(X_j, Y_j, Z_j)와 대응하는 대응점 G_ij의 2차원 좌표(x_ij, y_ij)는 상기 투영점 T_j를 각 화상면상의 2차원의 점에 사영함으로써 구해진다. 이 사영은 일반적인, 3차원 공간상의 점(X, Y, Z)을 2차원 평면상의 점(x, y)에 사영하는 3행4열의 사영행렬을 사용하여 행하면 좋다. 또한, 가상적인 3차원 공간 내에서의 상기 대응점 G_ij의 좌표(x_ij, y_ij)와, 상기 디지털 화상 좌표(u, v)의 관계는 다른 실시 형태에서 설명한 것과 동일하다.

상기 스텝 10303에서는 상기 대응점 G_ij의 디지털 화상 좌표(u_ij, v_ij)와 상기 투영점 T_j의 3차원 공간좌표(X_j, Y_j, Z_j)의 대응관계를 설정한다. 이 대응관계는 모든 (u_ij, v_ij)에 대하여 (X_j, Y_j, Z_j)의 값을 테이블로서 설정하여도 좋고, 대표적인 (u_ij, v_ij)에 대해서만 (X_j, Y_j, Z_j)의 값을 설정하고, 그 밖의 점은 예를 들면, 선형보완 등의 보완처리로 구하여도 좋다.

또한, 상기 디지털 화상 좌표계에서는 (u, v)는 이산치를 취하지만, 이하의 설명에서는 미리 언급이 없는 한 연속치를 취하는 것으로 하고, 상기 2차원 배열로 액세스할 때에 적당한 이산화 처리를 하는 것으로 한다.

상기 스텝 10303에서 상기 투영점열, 대응점 등을 결정하면, 다음에, 상기 투영면 L_j의 정보, 즉 상기 투영면 L_j에 텍스처 맵핑하는 화상을 격납하는 배열을 확보한다.(스텝 10304). 이 때, 확보하는 배열은 상기 투영점 T_j의 위치에 대응하 는 텍스처 정보로서, 화소마다 색 정보(R, G, B) 및 존재확률의 정보를, 예를 들면, 8비트씩 갖게 한다.

상기 스텝 10304에서 상기 투영면의 정보를 격납하는 배열을 확보하면, 다음에, 각 투영점 T_j의 색 정보 및 존재확률을 결정한다(스텝 10305). 상기 스텝 10305에서, 예를 들면, 도 94에 도시하는 바와 같이, 어떤 투영점열상의 각 투영점 T_j의 색 정보 및 존재확률을 결정한다는 처리를, 설정한 모든 투영점열에 대하여 반복한다는 2중 루프의 처리를 한다. 그래서 우선, 상기 투영점열을 초기화한다(스텝 10305a). 그리고 다음에, 상기 투영점열상의 투영점 T_j를 초기화하고, 예를 들면, j=1로 한다.(스텝 10305b).

다음에, 상기 투영점 T_j의 색 정보를 결정한다(스텝 10305c). 상기 스텝 10305c에서는 예를 들면, 상기 스텝 10303에서 설정한 각 대응점 G_i의 색 정보 K_i의 평균치를 상기 투영점 T_j의 색 정보 K_j에 결정한다.

다음에, 상기 투영점 T_j와 대응하는 각 대응점 G_ij(i∈I)에 찍히고 있는 물체상의 점의 상관도 Q_j를 구한다(스텝 10305d). 이 때, 상기 상관도 Q_j는 예를 들면, 상기 투영점 T_j의 색 정보를 나타내는 벡터를 K_j, 각 대응점 G_ij의 색 정보를 나타내는 벡터를 K_ij로 두면, 제 4 실시 형태와 마찬가지로, 하기 수식 105에 의해 구한다.

상기 수식 105를 사용하여 상관도 Q_j를 구한 경우, 상기 상관도 Q_j는 항상 양의 값을 취하고, 또한, 상관이 높을수록 값이 작아진다.

또, 상기 수식 105는 상기 상관도 Q_j를 구하는 방법의 일례이고, 상기 수식 105 이외의 수식을 사용하여 상기 상관도 Q_j를 구하여도 좋다. 또한, 상기 상관도 Q_j를 구할 때에는, 상기 투영점 T_j과 상기 대응점 G_ij의 1점 뿐만 아니라, 상기 투영점 T_j 및 상기 대응점 G_ij의 근방에 있는 복수의 점을 포함시킨 소영역을 생각하고 구하여도 좋다.

상기 스텝 10305d에 의해, 상기 상관도 Q_j를 구하면, 상기 투영점 T_j 를 갱신하고, 처리의 대상으로 되어 있는 투영점열 상의 모든 투영점에서, 상기 스텝 10305c 및 스텝 10305d의 처리를 하였는지 확인한다(스텝 10305e). 여기에서, 상기 스텝 10305c 및 스텝 10305d의 처리를 하고 있지 않은 투영점이 있으면, 상기 스텝 10305c로 되돌아가서 상기 색 정보 K_j 및 상관도 Q_j를 구한다.

처리의 대상으로 하고 있는 투영점열 상의 모든 투영점에 대하여, 상기 색 정보 및 상관도 Q_j를 구하면, 도 95에 도시하는 바와 같이, 투영점열 상의 각 투영 점 T_j에 대하여 색 정보 K_j 및 상관도 Q_j가 주어진다. 이 때, 상기 각 투영점 T_j의 상관도 Q_j를 비교하면, 일반적으로는, 도 96a에 도시하는 바와 같이, 어떤 투영점 T_m의 상관도 Q_m만이 특징적인 작은 값을 취한다. 이러한 경우, 그 투영점열투상에서는 상기 물체의 표면이 상기 투영점 T_m 위에 있다고 추정할 수 있고, 그 신뢰성도 높다.

그렇지만, 지금까지의 실시 형태에 있어서도 설명한 바와 같이, 물체의 형상이나 표면의 모양(텍스처), 또는 촬영조건 등에 따라서는 투영점열 상의 각 투영점 T_j의 상관도 Q_j를 비교하였을 때에, 도 96b에 도시하는 바와 같이, 상관도가 특징적인 작은 값을 가지는 투영점이 없는 경우가 있다. 이러한 경우, 상기 물체의 표면이 어떤 1개의 투영점상에 있다고 추정하더라도, 그 신뢰성은 낮고, 추정을 틀리게 하는 경우가 있다. 그리고, 추정을 틀리게 하는 경우, 그 영향이 생성한 화상 상에 큰 노이즈로 나타나고 있다.

그래서, 본 발명의 3차원 화상 표시방법에서는 다음에, 상기 투영점열상의 각 투영점 T_j에 물체의 표면이 존재할 확률(존재확률) β_j를 결정한다(스텝 10305f). 이 때, 상기 존재확률 β_j는 하기 수식 106 및 수식 107을 만족시킬 필요가 있다.

또한,상기 투영점 T_j에 물체의 표면이 존재할 확률이 높을수록 상기 존재확률 β_j가 1에 가까운 값을 취하도록 하면, 상기 투영점열 상의 각 투영점 T_j에 대하여 구한 상관도 Q_j에 대하여, 예를 들면, 하기 수식 108 및 수식 109에서 나타나는 변환처리를 하여 상기 존재확률 β_j(j∈ J)를 결정하면 좋다.

또한, 상기 존재확률 β_j는 기본적으로는 상기 수식 106 및 수식 107의 조건 을 만족시키고 있으면 좋다. 그 때문에, 상기 변환처리는 상기 수식 108 및 수식 109 이외의 수식을 사용하여 결정하여도 좋다.

상기 스텝 10305f에 의해, 상기 각 투영점 T_j 존재확률 β_j를 결정하면, 상기 각 투영점 T_j의 색 정보 K_j 및 존재확률 β_j를, 상기 스텝 10304에서 확보한 영역에 격납한다.

상기 각 투영점 T_j의 색 정보 K_j 및 존재확률 β_j를 격납하면, 상기 투영점열을 갱신하고, 상기 스텝 10303에서 결정한 모든 투영점열에서, 상기 스텝 10305c로부터 스텝 10305f까지의 처리를 하였는지 확인한다(스텝 10305g). 여기에서, 상기 스텝 10305c로부터 스텝 10305f까지의 처리를 하고 있지 않은 투영점열이 있으면, 상기 스텝 10305b로 되돌아가서 상기 스텝 10305c로부터 스텝 10305f까지의 처리를 반복한다.

이렇게 하여, 상기 스텝 10303에서 결정한 모든 투영점열에 대하여, 상기 스텝 10305c로부터 스텝 10305f까지의 처리를 하면, 상기 스텝 10305의 처리가 종료하고, 상기 물체의 3차원적인 형상이 얻어진다.

상기 스텝 103의 처리를 하면, 예를 들면, 도 97에 도시하는 바와 같이, 어떤 투영점열상의 각 투영점 T_j(j=1,2,…,M)의 텍스처 배열에는 색 정보 K_j 및 존재확률 β_j가 보유되어 있다. 즉, 본 발명의 3차원 화상 표시방법에서 취득하는 물체의 3차원 형상은, 종래 방법과 같이 상기 투영점열상의 어떤 1개의 투영점에 물체 의 표면이 존재하는 것은 아니고, 상기 각 투영점에 존재한다. 본 발명의 3차원 화상 표시방법에서는 이러한 물체의 3차원 형상을 사용하여, 상기 복수의 화상 표시면의 각각 표시하는 2차원 화상을 생성한다(스텝 104).

상기 스텝 104에서, 상기 각 화상 표시면에 표시하는 2차원 화상을 생성할 때에는, 우선, 상기 가상적인 3차원 공간상에 관찰자의 시점, 복수매의 2차원 화상 생성면, 상기 스텝 103에서 취득한 상기 물체의 3차원 형상을 설정한다. 이 때, 상기 2차원 화상 생성면 LD_n(n=1,2,…,N)은 예를 들면, 도 98에 도시하는 바와 같이, 상기 관찰자의 시점 P로부터 보아 깊이 방향에 겹치도록 설정한다. 또한, 상기 관찰자의 시점 P로부터 상기 각 2차원 화상 생성면 LD_n까지의 거리 ld_n은 상기 스텝 102에서 설정된 거리로 되도록 설정한다. 또한 이 때, 상기 물체의 3차원 형상을 표현하고 있는 투영면 L_j의 수 및 설정 간격이, 상기 2차원 화상 생성면 LD_n의 수 및 설정 간격과 일치하고 있다고 한다면, 상기 물체의 3차원 형상은 예를 들면, 도 98에 도시하는 바와 같이, 상기 투영면 L_j와 상기 2차원 화상 생성면 LD_n이 일치하도록 설정한다. 이 때, 상기 2차원 화상 생성면 LD_n이 휘도 변조형 DFD의 각 화상 표시면에 표시하는 화상을 생성하는 면이라고 하면, 관찰자의 시점 P로부터 보아 겹치는 상기 2차원 화상 생성면 LD_j 상의 각 점(표시점) A_n에 대하여, 색 정보 KD_n 및 존재확률(휘도 분배계수) γ_n을 결정할 필요가 있다. 여기에서, 도 98에 도시하는 바와 같이, 상기 물체의 3차원 형상을 표현하고 있는 투영면 L_j와 2차원 화 상 생성면 LD_n이 일치하고 있는 것이면, 상기 각 표시점 A_n의 색 정보 KD_n은 상기 각 표시점 A_n이 어떤 2차원 화상 생성면 LD_n과 겹치고 있는 투영면 L_j의 투영점 T_j의 색 정보 K_j로 한다. 또한, 상기 각 표시점 A_n의 휘도 분배율 γ_n은 상기 각 표시점 A_n이 어떤 2차원 화상 생성면 LD_n과 겹치고 있는 투영면 L_j의 투영점 T_j의 존재확률 β_j를 할당한다. 이렇게 하여, 상기 2차원 화상 생성면 LD_n 상의 각 표시점 A에 대하여 색 정보 KD 및 휘도 분배계수 γ를 결정하면, 그 2차원 화상 생성면 LD_n에 생성된 화상을 출력하고, 실제의 DFD의 화상 표시면에서 표시한다(스텝 105).

단, 상기 물체의 3차원 형상을 표현하는 투영면 L_j의 수 및 설정 간격은 상기 2차원 화상 생성면 LD_n의 수 및 설정 간격과 일치시킬 필요는 없다. 그래서 다음에, 투영면 L_j의 수 및 설정 간격과 상기 2차원 화상 생성면 LD_n의 수 및 설정 간격이 일치하고 있지 않는 경우의 상기 2차원 화상의 생성방법에 관해서 설명한다.

이 때, 상기 관찰자의 시점 P로부터 보아 가장 바로앞의 투영면으로부터 가장 속의 투영면까지의 거리와, 가장 바로앞의 2차원 화상 생성면으로부터 가장 속의 2차원 화상 생성면까지의 거리가 거의 동일한 것이면, 상기 물체의 3차원 형상을 표현하는 투영면 L_j는 예를 들면, 도 99에 도시하는 바와 같이, 상기 관찰자의 시점 P로부터 보아 가장 속의 투영면 L_l과 2차원 화상 생성면 LD_l이 겹치도록 설정한다. 이렇게 하면, 상기 관찰자의 시점 P로부터 보아 가장 속의 2차원 화상 생성 면 LD_l의 각 표시점 A의 색 정보 KD 및 휘도 분배계수 γ는, 상기 관찰자의 시점 P로부터 보아 가장 속의 투영면 L_l 상의 각 투영점 T의 색 정보 K 및 존재확률 β이다.

또한, 겹치고 있는 투영면이 없는 2차원 화상 생성면 LD 상의 각 표시점 A의 색 정보 KD 및 휘도 분배계수 γ에 관해서는, 이하와 같은 방법으로 결정한다.

상기 겹치고 있는 투영면이 없는 2차원 화상 생성면 LD 상의 각 표시점 A의 색 정보 KD 및 휘도 분배계수 γ에 관해서는, 예를 들면, 상기 관찰자의 시점 P로부터 보아, 상기 각 표시점 A와 겹치는 상기 각 투영면 L상의 투영점 T의 색 정보 K 및 존재확률 β를, 상기 투영면 L로부터 보아 가장 가까운 2차원 화상 생성면 LD 상의 표시점 A에 할당한다. 이 때, 상기 표시점 A의 색 정보 KD는 할당된 각 투영점 T의 색 정보 K의 평균치, 또는 상기 표시점 A가 어떤 2차원 화상 생성면 LD로부터 보아 가장 가까운 투영면 L의 투영점 T의 색 정보 K로 한다. 또한, 휘도 분배계수 γ에 관해서는, 상기 할당된 각 투영점 T의 존재확률 β의 합으로 한다. 이 때, 어떤 2차원 화상 생성면 LD_n이 가장 가까운 생성면으로 되는 투영면 L_j의 집합을 {L_j｜j∈Γ_n}으로 두면, 상기 2차원 화상 생성면 LD_n 상의 표시점 A_n의 휘도 분배율 γ_n은, 상기 각 투영면 L_j의 투영점 T_j의 존재확률 β_j를 사용하여, 하기 수식 110으로 주어진다.

여기에서, 상기 투영면 L_j와 2차원 화상 생성면 LD_n가, 도 100a에 도시하는 바와 같은 위치관계에 있는 경우를 생각한다. 여기에서, 관찰자의 시점 P로부터 보고 표시점 A₁, A₂와 겹치는 각 투영점 T_j(j=1, 2, 3, 4, 5)의 색 정보 K_j 및 존재확률 β_j를, 상기 각 투영면으로부터 보아 가장 가까운 2차원 화상 생성면상의 표시점 A에 할당한다고 한다면, 투영점 T₁, T₂, T₃의 색 정보 및 존재확률은 상기 표시점 A₁에 할당된다. 이 때, 상기 표시점 A₁의 색 정보 KD₁은 예를 들면, 상기 각 투영점 T₁, T₂, T₃의 색 정보 K₁, K₂, K₃의 평균치라도 좋고, 상기 표시점 A₁로부터 보아 가장 가까운 투영점 T₂의 색 정보 K₂로 하여도 좋다. 또한, 상기 표시점 A₁의 휘도 분배계수 γ₁은 상기 수식 110을 사용하여, 상기 각 투영점 T₁, T₂, T₃의 존재확률 β₁, β₂, β₃의 합으로 한다.

마찬가지로, 상기 투영점 T₄, T₅의 색 정보 및 존재확률은, 2차원 화상 생성면 LD₂에 할당되고, 표시점 A₂의 색 정보 KD₂는 상기 투영점 T₄, T₅의 색 정보 K₄, K₅의 평균치 또는 투영점 T₅의 색 정보 K₅로 한다. 그리고, 휘도 분배계수 γ₂에 관 해서는 상기 수식 110을 사용하여 상기 각 투영점 T₄, T₅의 존재확률 β₄, β₅의 합으로 한다.

또한, 상기 2차원 화상 생성면 LD_n의 설치간격과 상기 투영면 L_j의 설정 간격이 다르고, 2매의 연속한 2차원 화상 생성면 LD_n, LD_{n +1}의 사이에 있는 투영면 L_j의 투영점의 색 정보 및 존재확률은, 상기 투영면 L_j와 각 2차원 화상 생성면 LD_n, LD_{n +1}의 거리의 비에 따라서 분배하여도 좋다. 이 때, 상기 2차원 화상 생성면 LD_n, LD_{n +1}의 사이에 있는 투영면 L_j의 집합을 {L_j｜j∈Γ_n}로 두면, 상기 2차원 화상 생성면 LD_n 상의 표시점 A_n의 휘도 분배율 γ_n은 상기 각 투영점 T_j의 존재확률 β_j를 사용하여, 하기 수식 111로 줄 수 있다

상기 수식 111에 있어서, w_{j ,n}은 투영면 L_j의 2차원 화상 생성면 LD_n에 대한 기여의 정도를 나타내는 계수이다.

여기에서, 예를 들면, 도 100b에 도시하는 바와 같이, 2매의 2차원 화상 생성면 LD₁, LD₂의 사이에, 투영면 L₁, L₂가 설정되어 있는 경우를 생각한다. 이 때, 투영면 L₁과 상기 각 표시면 LD₁, LD₂의 거리가 각각 B₁, B₂로 하면, 상기 투영면 L₁ 의 상기 각 2차원 화상 생성면 LD₁, LD₂에 대한 기여의 정도 w_{1 ,1}, w_{1 ,2}는 예를 들면, 하기 수식 112로 주어진다.

동일하게, 투영면 L₂와 상기 각 2차원 화상 생성면 LD₁, LD₂의 거리가 각각 B₃, B₄라고 하면, 상기 투영면 L₂의 상기 각 2차원 화상 생성면 LD₁, LD₂에 대한 기여의 정도 w_{2 ,1}, w_{2 ,2}는 하기 수식 113으로 주어진다.

이 결과, 상기 2차원 화상 생성면 LD₁의 표시점 A₁의 휘도 분배율 γ₁ 및 상기 표시면 LD₂의 표시점 A₂의 휘도 분배율 γ₂는 각각, 하기 수식 114와 같아진다.

이와 같이, 상기 물체의 3차원 형상을 취득할 때에, 상기 투영점열 상의 각 투영점 T_j의 상관도 Q_j로부터 상기 각 투영점 T_j에 물체의 표면이 존재할 확률(존재확률) β_j를 준 형상을 취득하고, 상기 2차원 화상 생성면 LD 상의 표시점 A의 휘도 분배 계수를 상기 존재확률 β_j로 주면, 상기 투영점열 상의 각 투영점 T_j에 특징적인 값의 상관도 Q_j를 가지는 투영점이 없고, 물체 표면의 거리 추정에 대한 신뢰성이 낮은 경우, 그 투영점열 상에서는 상기 물체의 표면이 복수의 투영면에 애매하게 표현된다. 그리고, 상기 각 투영점 T_j의 존재확률 β로부터 상기 2차원 화상 생성면 LD 상의 점의 휘도 분배계수 γ를 결정하면, 상기 2차원 화상 생성면에 생성된 2차원 화상을 실제의 화상 표시면에 표시하고, 물체의 3차원상을 제시하였을 때에, 거리 추정에 대한 신뢰성이 낮고, 복수의 투영점에 상기 존재확률 β가 분산하고 있는 투영점열상에서는, 상기 물체의 표면이 애매하게 표시된다. 그 때문에, 상기 DFD에 표시한 3차원상 위의 노이즈가 눈에 띄기 어려워지고, 관찰자가 보기에 자연스러운 상을 표시할 수 있다.

이상 설명한 바와 같이, 본 실시예 5-1의 3차원 화상 표시방법에 따르면, 표시하는 물체의 정확한 3차원 형상을 구하지 않더라도, 관찰자가 보기에 자연스러운 3차원상을 표시할 수 있다.

또, 본 실시예 5-1의 화상 표시방법에서는 화상 상의 점(화소)이 빨강(R), 초록(G), 파랑(B)의 3원색을 사용한 색 정보로 표현된 컬러 화상을 취득하고, 상기 물체의 3차원적인 형상을 이루는 경우를 예로 들어 설명하였지만, 본 실시예 5-1의 화상 표시방법에서는 상기 컬러 화상에 한정되지 않고, 화상 위의 각 점(화소)이 휘도(Y), 색차(U, V)를 사용한 표현의 흑백 화상을 취득하고, 상기 물체의 3차원적인 형상을 취득할 수도 있다. 취득하는 화상이 상기 흑백 화상인 경우, 상기 색 정보에 상당하는 정보로서, 상기 휘도 정보(Y)를 사용하여, 본 실시예 5-1에서 설명한 바와 같은 순서로 3차원 형상을 취득하고, 상기 2차원 화상을 생성하면 좋다.

(실시예 5-2)

도 101 내지 도 104는 본 발명에 따른 실시예 5-2의 3차원 화상 표시방법을 설명하기 위한 모식도이고, 도 101은 투영점과 대응점의 관계를 도시하는 도면이고, 도 102는 투영점의 색 정보 및 존재확률을 결정하는 스텝의 일례를 도시하는 플로우차트이고, 도 103 및 도 104는 존재확률을 구하는 방법을 설명하는 도면이다.

본 실시예 5-2의 3차원 화상 표시방법은 기본적인 순서의 흐름은, 상기 실시예 5-1의 3차원 화상 표시방법과 동일하고, 도 90에 도시한 바와 같은, 상기 스텝 101로부터 스텝 105의 처리를 한다. 본 실시예 5-2의 3차원 화상 표시방법에 있어서, 상기 실시예 5-1의 3차원 화상 표시방법과 다른 점은, 상기 스텝 101에서, 시점이 다른 복수매의 화상의 대신에, 초점거리가 다른 복수매의 화상을 취득하고, 상기 스텝 103에 있어서, 상기 초점거리가 다른 화상을 사용하여, 상기 물체의 3차원 형상을 취득하는 점이다.

본 실시예 5-2의 3차원 화상 표시방법을 사용하여, 상기 DFD에 물체의 3차원상을 표시할 때에는 우선, 어떤 시점으로부터 초점거리를 바꾸어 촬영한 복수매의 화상을 취득한다. 이 때, 상기 복수매의 화상은 예를 들면, 편광형 2치 광학계나 가변 초점렌즈 등을 사용하여 촬영된다. 또한, 취득하는 화상은, 상기 실시예 5-1와 동일하고 컬러 화상이라도 좋고, 흑백 화상이라도 좋다. 다음에, 상기 실시예 5-1에서 설명한 바와 같이, 관찰자의 시점을 설정(스텝 102)한 후, 상기 물체의 3차원 형상을 취득하는 스텝 103의 처리를 한다.

상기 스텝 103의 처리에서는 상기 실시예 5-1에서 설명한 바와 같이, 우선, 상기 투영면 L_j(j=1,2,…,M) 및 기준시점 R을 설정한다(스텝 10301, 스텝 10302). 그리고 계속하여, 상기 투영점열이나 대응점을 설정하고, 상기 투영면의 정보를 격납하는 배열(영역)을 확보한다(스텝 10303, 스텝 10304).

본 실시예 5-2의 3차원 화상 표시방법과 같이, 초점거리가 다른 복수매의 화상을 사용하여 물체의 3차원상을 표시시키는 경우, 상기 스텝 10301에서 투영면 L_j를 설정할 때에는, 예를 들면, 도 101에 도시하는 바와 같이, 상기 카메라의 시점 C로부터의 거리가 상기 카메라로 촬영한 화상의 초점거리 f_i(i=1,2,…,N)와 일치하도록 설정한다. 그리고, 상기 스텝 10303에서는 상기 투영점 T_j에 대응하는 대응점 G_i는 상기 카메라의 시점 C로부터 상기 투영점 T_j를 보았을 때에 상기 투영점 T_j와 겹치는 화상 Img_i상의 점으로 한다. 또, 투영점열의 설정방법, 상기 투영점 T_j의 좌표와 대응점 G_i의 디지털 화상 좌표의 대응 지음에 대해서는, 상기 실시예 5-1에서 설명한 바와 같은 방법으로 대응시키면 좋기 때문에, 상세한 설명은 생략한다.

또한, 상기 스텝 10304의 투영면의 정보를 격납하는 영역을 확보하는 처리 도, 상기 실시예 5-1에서 설명한 처리와 동일한 처리를 하면 되기 때문에, 상세한 설명은 생략한다.

다음에, 상기 취득한 복수매의 화상을 사용하여, 상기 각 투영점 T_j의 색 정보 및 존재확률의 정보를 결정한다(스텝 10305). 본 실시예 5-2의 3차원 화상 표시방법에서도, 상기 스텝 10305에서는 예를 들면, 도 102에 도시하는 바와 같이, 어떤 투영점열상의 각 투영점 T_j의 색 정보 및 존재확률을 결정하는 처리를, 설정한 모든 투영점열에 대하여 반복한다는 2중 루프의 처리를 한다. 그래서 우선, 상기 투영점열을 초기화한다(스텝 10305a). 그리고 다음에, 상기 투영점열상의 투영점 T_j를 초기화하고, 예를 들면, j=1로 한다.(스텝 10305b).

다음에, 상기 투영점 T_j의 색 정보를 결정한다(스텝 10305c). 상기 스텝 10305c에서는 예를 들면, 상기 스텝 10303에서 설정한 각 대응점 G_i의 색 정보의 평균치를 상기 투영점 T_j의 색 정보 K_j로 결정한다.

다음에, 상기 투영점 T_j와 대응하는 각 대응점 G_i에 찍히고 있는 물체상의 점의 초점이 맞는 정도(초점도)로부터, 상기 투영점 T_j의 초점도 Q_j를 구한다(스텝 1030h). 초점도는 화상 상의 점 또는 미소영역에서의 화상의 날카로움이나 흐려짐의 정도에 의해 정해진다. 상기 초점도의 산출방법에는 Depth from Focus 이론 또는 Depth from Defocus 이론에 근거하여, 여러 가지의 방법이 있다. 이 때, 상기 초점도 Q_j는 예를 들면, 상기 각 대응점 G_i의 국소 공간 주파수의 크기를 비교함으로써 구해진다.

상기 Depth from Focus 이론 또는 Depth from Defocus 이론은, 초점거리가 다른 복수매의 화상을 해석하여, 상기 물체의 표면형상을 계측하는 방법이다. 이 때, 예를 들면, 상기 초점거리를 바꾸어 촬영한 화상 중, 가장 국소 공간 주파수가 높은 화상의 초점거리에 상당하는 거리에 상기 물체의 표면이 있다고 추정할 수 있다. 그래서, 상기 투영점 T_j의 초점도 Q_j는 예를 들면, 하기 수식 115에서 나타나는 바와 같은 국소 공간 주파수의 평가함수를 사용하여 산출한다.

여기에서, f는 화소의 농담치이고, D는 정규화를 위한 정수로 평가를 하는 모든 화소수이고, (-Lc, -Lr)-(Lc, Lr) 및 (xi, yi)-(xf, yf)는 각각 분산평가와 평활화를 하기 위한 소영역이다.

또, 상기 수식 115는 상기 초점도 Q_j를 구하는 방법의 일례이고, 상기 수식 115 이외의 수식을 사용하여 상기 초점도 Q_j를 구하여도 좋다.

상기 10305h에 의해, 상기 초점도 Q_j를 구하면, 상기 투영점 T_j를 갱신하고, 처리의 대상으로 되어 있는 투영점열상의 모든 투영점에서, 상기 스텝 10305c 및 스텝 10305h의 처리를 하였는지를 확인한다(스텝 10305e). 여기에서, 상기 스텝 10305c 및 스텝 10305h의 처리를 하고 있지 않은 투영점이 있으면, 상기 스텝 10305c로 되돌아가서 상기 색 정보 K_j 및 초점도 Q_j를 구한다.

처리의 대상으로 하고 있는 투영점열상의 모든 투영점에 대하여, 상기 색 정보 및 초점도 Q_j를 구하면, 도 103에 도시하는 바와 같이, 투영점열상의 각 투영점 T_j에 대하여 색 정보 K_j 및 초점도 Q_j가 주어진다. 이 때, 상기 각 투영점 T_j의 초점도 Q_j는 상기 실시예 5-1에서 존재확률 β를 결정할 때에 사용한 상관도에 상당하는 정도이고, 물체의 형상이나 표면의 모양(텍스처), 또는 촬영조건 등에 따라서는, 투영점열상의 각 투영점 T_j의 초점도 Q_j를 비교하였을 때에, 초점도가 특징적인 작은 값을 가지는 투영점이 없는 경우가 있다. 이러한 경우, 상기 물체의 표면이 있는 1개의 투영점상에 있다고 추정하더라도, 그 신뢰성은 낮고, 추정을 틀리게 하는 경우가 있다. 그리고, 추정을 틀리게 하는경우, 그 영향이 생성한 화상 상에 큰 노이즈로 되어 나타나고 있었다.

그래서, 본 발명의 3차원 화상 표시방법에서는 다음에, 상기 투영점열상의 각 투영점 T_j에 물체의 표면이 존재할 확률(존재확률) β_j를 결정한다(스텝 10305f). 이 때, 상기 존재확률 β_j는 상기 수식 106 및 수식 107을 만족시킬 필요가 있다. 그래서, 본 실시예 5-2에서는 예를 들면, 하기 수식 116을 사용하여, 투영점 T_k의 존재확률 β_k를 결정한다.

또, 상기 존재확률 β_j는 기본적으로는 상기 수식 106 및 수식 107의 조건을 만족시키고 있으면 좋다. 그 때문에, 상기 존재확률은 상기 수식 116 이외의 수식을 사용하여 결정하여도 좋다.

상기 스텝 10305f에 의해, 도 104에 도시하는 바와 같이, 상기 각 투영점 T_j의 존재확률 β_j를 결정하면, 상기 각 투영점 T_j의 색 정보 K_j 및 존재확률 β_j를, 상기 스텝 10304에서 확보한 영역에 격납한다.

상기 각 투영점 T_j의 색 정보 K_j 및 존재확률 β_j를 격납하면, 상기 투영점열을 갱신하고, 상기 스텝 10303에서 결정한 모든 투영점열에서, 상기 스텝 10305c로부터 스텝 10305f까지의 처리를 하였는지 확인한다(스텝 10305g). 여기에서, 상기 스텝 10305c로부터 스텝 10305f까지의 처리를 하고 있지 않은 투영점열이 있으면, 상기 스텝 10305b로 되돌아가서 상기 스텝 10305c로부터 스텝 10305f까지의 처리를 반복한다.

이렇게 하여, 상기 스텝 10303에서 결정한 모든 투영점열에 대하여, 상기 스텝 10305c로부터 스텝 10305f까지의 처리를 하면, 상기 스텝 10305의 처리가 종료 하고, 상기 물체의 3차원적인 형상이 얻어진다. 그리고, 상기 스텝 103의 처리에 의해 상기 물체의 3차원적인 형상을 취득하면, 상기 실시예 5-1과 동일한 순서로, 상기 취득한 물체의 3차원 형상에 기초하여, 상기 2차원 화상 생성면 LD 상의 표시점 A의 색 정보 및 휘도 분배계수 γ를 결정하고, DFD와 같은 복수의 겹친 화상 표시면에 표시하는 2차원 화상을 생성하고(스텝 104), 생성한 화상을 실제의 화상 표시면에 표시(스텝 105)하면, 상기 물체의 3차원상을 제시할 수 있다.

본 실시예 5-2의 3차원 화상 표시방법도, 상기 실시예 5-1의 3차원 화상 표시방법과 마찬가지로, 취득한 상기 물체의 3차원 형상에 있어서, 상기 투영점열상의 각 투영점 T_j에 특징적인 값의 초점도 Q_j를 가지는 투영점이 없고, 물체 표면의 거리 추정에 대한 신뢰성이 낮은 경우, 그 투영점열상에서는 상기 물체의 표면이 복수의 투영면에 애매하게 표현된다. 그리고, 상기 각 투영점 T_j의 존재확률 β로부터 상기 2차원 화상 생성면 LD 상의 점의 휘도 분배계수 γ를 결정하면, 상기 2차원 화상 생성면에 생성된 2차원 화상을 실제의 화상 표시면에 표시하고, 물체의 3차원상을 제시하였을 때에, 거리 추정에 대한 신뢰성이 낮고, 복수의 투영점에 상기 존재확률 β가 분산되어 있는 투영점열상에서는, 상기 물체의 표면이 애매하게 표시된다. 그 때문에, 상기 DFD에 표시한 3차원상 상의 노이즈가 눈에 띄기 어렵게 되고, 관찰자가 보기에 자연스러운 상을 표시할 수 있다.

이상 설명한 바와 같이, 본 실시예 5-2의 3차원 화상 표시방법에 따르면, 상기 실시예 5-1과 마찬가지로, 물체의 정확한 3차원 형상을 구하지 않더라도, 보기 에 자연스러운 3차원 형상을 표시할 수 있다.

또한, 본 실시예 5-2의 화상 표시방법의 경우도, 취득하는 화상은 컬러 화상, 흑백 화상의 어느 것이라도 좋고, 흑백 화상의 경우는 상기 색 정보에 상당하는 정보로서, 휘도 정보(Y)를 사용하여, 본 실시예 5-2에서 설명한 바와 같은 처리를 하면 좋다.

(실시예 5-3)

본 실시 형태에 있어서도, 제 4 실시 형태에 있어서의 도 85에 도시한 구성과 동일한 3차원 화상 생성장치를 구성할 수 있다. 또한, 제 4 실시 형태에 있어서의 도 87 내지 도 89에 도시한 구성과 동일한 화상 표시 시스템을 구성할 수 있다. 단, 장치가 실행하는 처리는 실시예 5-1, 5-2에 대응하는 것이다.

이상, 본 발명을 상기 실시예에 기초하여 구체적으로 설명하였지만, 본 발명은 상기 실시예에 한정되는 것이 아니며, 그 요지를 일탈하지 않는 범위에 있어서, 여러가지 변경이 가능한 것은 물론이다.

예를 들면, 상기 실시예 5-1에서는 시점이 다른 화상으로부터 물체의 3차원상을 표시하는 방법에 관해서 설명하며, 상기 실시예 5-2에서는 초점위치가 다른 화상으로부터 물체의 3차원상을 표시하는 방법에 관해서 설명하였지만, 이들의 방법을 조합하여 물체의 3차원상을 표시시켜도 좋다. 그 경우, 어떤 투영점 T_j에 대하여, 시점이 다른 화상의 대응점에서 상관도를 구하고, 어떤 시점으로부터 초점위치를 바꾼 화상의 대응점에서 국소 공간 주파수를 구하고, 그것들을 조합하여 존재 확률 β_j를 구한다. 이렇게 하면, 상기 존재확률 β_j의 신뢰성이 높아지게 되고, 관찰자가 보기에 자연스러운 화상을 표시할 수 있다.

(제 5 실시 형태의 효과)

제 5 실시 형태에 따른 3차원 화상 표시방법에 있어서도, 기준시점으로부터 어떤 방향을 보았을 때에, 피사체의 표면이 어떤 거리(투영점)에 있는지 추정할 때의 신뢰성이 낮은 경우에도, 실제로 상기 피사체의 표면이 존재하는 거리에 상당하는 투영점상에, 어떤 확률로 상기 피사체의 표면이 존재한다. 그 때문에, 상기 화상 표시면상의 각 점을, 상기 존재확률의 높이에 따른 휘도로 표시함으로써, 종래 방법에서 거리 추정을 잘못하였을 때에 생기는 불연속인 노이즈가 눈에 띄기 어려워진다. 또한, 일반적으로 보급되고 있는 퍼스널·컴퓨터와 같이, 처리 성능이 낮은 장치에서도, 고속으로 상기 각 2차원 화상을 생성하는 것이 가능해진다.

본 발명은 상기 각 실시 형태에 한정되지 않으며, 특허청구범위 내에서 여러가지 변경·응용이 가능하다.

Claims (53)

1. 복수의 카메라로 촬영된 복수매의 피사체의 화상을 취득하는 스텝과, 상기 피사체를 보는 위치인 가상시점을 결정하는 스텝과, 상기 취득한 피사체의 화상을 바탕으로, 상기 시점으로부터 피사체를 보았을 때의 화상인 가상시점 화상을 생성하는 스텝을 갖는 가상시점 화상 생성방법에 있어서,

   상기 가상시점 화상을 생성하는 스텝은,

   다층구조를 갖는 투영면을 설정하는 스텝 1과,

   상기 투영면상의 각 투영점과 대응하는, 상기 각 피사체의 화상 상의 대응점을 구하는 스텝 2와,

   복수의 대응점의 색 정보 또는 휘도 정보에 기초하여 상기 투영점의 색 정보 또는 휘도 정보를 결정하는 스텝 3과,

   공간상의 어떤 기준시점으로부터 보아 겹치는 복수의 투영점에 대하여, 상기 각 투영점의 위치에 상당하는 거리에 상기 피사체가 존재할 가능성의 정도를, 상기 대응점 또는 그 근방 영역의 상관의 정도에 기초하여 계산하는 스텝 4와,

   상기 가상시점으로부터 보아 겹치는 기준점의 색 정보 또는 휘도 정보를, 상기 피사체가 존재할 가능성의 정도에 따른 혼합처리를 하고, 상기 가상시점 화상에 있어서의 각 화소의 색 정보 또는 휘도 정보를 결정하는 스텝 5와,

   상기 가상시점 화상의 화소에 상당하는 모든 점에 대하여, 상기 스텝 1로부터 스텝 5까지를 반복하는 스텝 6을 갖는 것을 특징으로 하는 가상시점 화상 생성 방법.
2. 제 1 항에 있어서, 상기 스텝 3은,

   상기 복수의 대응점의 색 정보 또는 휘도 정보를 혼합하거나, 또는 상기 복수의 대응점의 색 정보 또는 휘도 정보 중에서 1개의 대응점의 색 정보 또는 휘도 정보를 선택하는 것을 특징으로 하는 가상시점 화상 생성방법.
3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 상기 스텝 4 또는 상기 스텝 5는, 상기 피사체가 존재할 가능성의 정도를 변환하고, 상기 투영면상의 각 기준점에 투과로부터 불투과까지의 복수의 계조를 가지는 투명도를 설정하는 스텝을 갖고,

   상기 스텝 5는, 상기 피사체가 존재할 가능성의 정도의 대신에, 상기 투명도에 따른 혼합처리를 하는 것을 특징으로 하는 가상시점 화상 생성방법.
4. 제 3 항에 있어서, 상기 스텝 5의 혼합처리는,

   상기 가상시점에 먼 투영점으로부터 가까운 투영점을 향하여 순차적으로 처리하고,

   어떤 투영점까지의 혼합처리에서 얻어지는 색 정보 또는 휘도 정보는, 그 투영점에서의 색 정보 또는 휘도 정보와 그 이전의 투영점까지의 혼합처리에서 얻어지는 색 정보 또는 휘도 정보를, 상기 투명도에 따른 비율로 내분하여 얻는 것을 특징으로 하는 가상시점 화상 생성방법.
5. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 상기 스텝 1은, 상기 각 피사체의 화상을 촬영한 카메라마다 고유의 투영면을 설정하고,

   상기 스텝 3의 상기 투영점의 색 정보 또는 휘도 정보는, 상기 복수의 카메라에 의해 촬영된 피사체의 화상의 대응점의 색 정보 또는 휘도 정보만을 사용하여 결정하고,

   상기 스텝 4의 상기 피사체가 존재할 가능성의 정도는, 상기 투영점이 속하는 투영면에 고유의 카메라의 시점을 기준시점으로서 계산하고,

   상기 스텝 5의 상기 가상시점의 색 정보 또는 휘도 정보의 혼합처리는, 상기 가상시점과 상기 각 기준시점의 위치관계에 의해 보정하는 것을 특징으로 하는 가상시점 화상 생성방법.
6. 복수의 카메라로 촬영된 복수매의 피사체의 화상을 취득하는 피사체 화상 취득수단과, 상기 피사체를 보는 위치인 가상시점을 결정하는 가상시점 결정수단과, 상기 취득한 피사체의 화상을 바탕으로 상기 시점으로부터 피사체를 보았을 때의 화상인 가상시점 화상을 생성하는 화상 생성수단을 구비하는 가상시점 화상 생성장치에 있어서,

   상기 화상 생성수단은,

   다층구조를 갖는 투영면을 결정하는 투영면 결정수단과,

   기준시점의 위치를 결정하는 기준시점 결정수단과,

   상기 투영면에 붙이는 텍스처 화상의 배열을 확보하는 텍스처 배열 확보수단과,

   상기 복수매의 피사체의 화상간에서, 상기 피사체의 동일한 영역이 촬영되어 있는 개소의 대응을 하는 대응점 매칭 처리수단과,

   상기 복수매의 피사체의 화상을 혼합처리하여, 상기 텍스처 화상의 배열 중의 색 정보 또는 휘도 정보를 결정하는 색 정보 결정수단과,

   상기 대응점 매칭 처리수단의 처리결과에 기초하여, 상기 텍스처 화상의 배열 중의, 상기 각 투영점의 위치에 상당하는 거리에 상기 피사체가 존재할 가능성의 정도인 존재확률 정보를 결정하는 존재확률 정보 결정수단과,

   상기 색 정보 결정수단에서 결정한 색 정보 또는 휘도 정보 및 상기 존재확률 정보 결정수단에서 결정한 존재확률 정보에 기초하여, 상기 가상시점으로부터 본 상기 투영면을 렌더링하는 렌더링 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 가상시점 화상 생성장치.
7. 제 6 항에 있어서, 상기 존재확률 정보 결정수단은,

   상기 존재확률 정보를 변환하고, 상기 투영면상의 각 기준점에 투과로부터 불투과까지의 복수의 계조를 가지는 투명도를 설정하는 수단을 구비하고,

   상기 렌더링 수단은, 상기 피사체가 존재할 가능성의 정도의 대신에, 상기 투명도를 사용하여 렌더링하는 것을 특징으로 하는 가상시점 화상 생성장치.
8. 제 7 항에 있어서, 렌더링 수단은,

   상기 가상시점에 먼 투영점으로부터 가까운 투영점을 향하여 순차적으로 처리하는 수단을 구비하고,

   어떤 투영점까지의 혼합처리에서 얻어지는 색 정보 또는 휘도 정보는, 그 투영점에서의 색 정보 또는 휘도 정보와 그 이전의 투영점까지의 혼합처리에서 얻어지는 색 정보 또는 휘도 정보를, 상기 투명도에 따른 비율로 내분하여 얻는 것을 특징으로 하는 가상시점 화상 생성장치.
9. 제 6 항 내지 제 8 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 투영면 결정수단은, 상기 각 피사체의 화상을 촬영한 카메라마다 고유의 투영면을 결정하고,

   상기 색 정보 결정수단은, 상기 복수의 카메라에 의해 촬영된 피사체의 화상의 대응점의 색 정보 또는 휘도 정보만을 사용하여 결정하고,

   상기 존재확률 정보 결정수단은, 상기 투영점이 속하는 투영면에 고유의 카메라의 시점을 기준시점으로서 계산하고,

   상기 렌더링 수단은, 상기 가상시점과 상기 각 기준시점의 위치관계에 의해 보정하는 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 가상시점 화상 생성장치.
10. 삭제
11. 컴퓨터에,

    복수의 카메라로 촬영된 복수매의 피사체의 화상을 취득하는 스텝과, 상기 피사체를 보는 위치인 가상시점을 결정하는 스텝과, 상기 취득한 피사체의 화상을 바탕으로, 상기 시점으로부터 피사체를 보았을 때의 화상인 가상시점 화상을 생성하는 스텝을 실행시키는 가상시점 화상 생성 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 있어서,

    상기 가상시점 화상을 생성하는 스텝은,

    다층구조를 갖는 투영면을 설정하는 스텝 1과,

    상기 투영면상의 각 투영점과 대응하는, 상기 각 피사체의 화상 상의 대응점을 구하는 스텝 2와,

    복수의 대응점의 색 정보 또는 휘도 정보에 기초하여 상기 투영점의 색 정보 또는 휘도 정보를 결정하는 스텝 3과,

    공간상의 어떤 기준시점으로부터 보아 겹치는 복수의 투영점에 대하여, 상기 각 투영점의 위치에 상당하는 거리에 상기 피사체가 존재할 가능성의 정도를, 상기 대응점 또는 그 근방 영역의 상관의 정도에 기초하여 계산하는 스텝 4와,

    상기 가상시점으로부터 보아 겹치는 기준점의 색 정보 또는 휘도 정보를, 상기 피사체가 존재할 가능성의 정도에 따른 혼합처리를 하고, 상기 가상시점 화상에 있어서의 각 화소의 색 정보 또는 휘도 정보를 결정하는 스텝 5와,

    상기 가상시점 화상의 화소에 상당하는 모든 점에 대하여, 상기 스텝 1로부터 스텝 5까지를 반복하는 스텝 6을 갖는 것을 특징으로 하는 가상시점 화상 생성 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.
12. 복수의 다른 시점으로부터 피사체를 촬영한 화상을 취득하는 스텝과, 상기 복수매의 화상으로부터 상기 피사체의 3차원 형상을 취득하는 스텝과, 취득한 상기 피사체의 3차원 형상에 기초하여, 관찰자의 시점으로부터 본 상기 피사체의 화상을 생성하는 스텝을 갖는 화상 생성 방법으로서,

    상기 피사체의 3차원 형상을 취득하는 스텝은, 가상적인 3차원 공간상에 다층구조의 투영면을 설정하는 스텝과, 상기 피사체의 3차원 형상을 취득하기 위한 기준시점을 결정하는 스텝과, 상기 투영면상의 점인 투영점과 대응하는 상기 취득한 화상 상의 대응점의 색 정보 또는 휘도 정보로부터, 상기 투영점의 색 정보를 결정하는 스텝과, 상기 투영점과 대응하는 대응점간의 상관도를 산출하는 스텝과, 상기 기준시점으로부터 보아 겹치는 복수의 투영점에 대하여, 상기 각 투영점의 상관도에 기초하여, 상기 각 투영점에 물체의 표면이 존재할 확률인 존재확률을 결정하는 스텝을 갖고,

    상기 상관도를 산출하는 스텝은, 상기 복수의 시점 중에서 선택한 몇 개의 시점의 조합인 카메라 세트를 복수조 준비하는 스텝과, 상기 각 카메라 세트에 포함되는 화상 상의 대응점에서 상관도를 구하는 스텝을 갖고,

    상기 존재확률을 결정하는 스텝은, 상기 카메라 세트마다 구한 상기 각 투영점의 상관도에 기초한 존재확률을 산출하는 스텝과, 상기 카메라 세트마다 결정한 존재확률의 통합처리를 하여 상기 각 투영점의 존재확률을 결정하는 스텝을 갖는 것을 특징으로 하는 화상 생성 방법.
13. 제 12 항에 있어서, 상기 카메라 세트마다 구한 상기 각 투영점의 상관도에 기초한 존재확률을 산출하는 스텝은, 상기 카메라 세트마다 산출한 상기 각 투영점의 상관도로부터 평가 기준치를 산출하는 스텝과, 상기 카메라 세트마다 산출한 상기 각 투영점의 평가 기준치의 통계처리를 하여 존재확률의 분포함수를 산출하는 스텝과, 상기 존재확률의 분포함수에 기초하여 상기 각 투영점의 존재확률을 결정하는 스텝을 갖는 것을 특징으로 하는 화상 생성 방법.
14. 제 12 항 또는 제 13 항에 있어서, 상기 관찰자의 시점으로부터 본 상기 피사체의 화상을 생성하는 스텝은, 상기 관찰자의 시점으로부터 보아 겹치는 각 투영점의 색 정보 또는 휘도 정보를 상기 존재확률의 높이에 따른 비율로 혼합하고, 생성하는 화상 상의 점의 색 정보 또는 휘도 정보를 결정하고, 1매의 2차원 화상을 생성하는 것을 특징으로 하는 화상 생성 방법.
15. 제 12 항 또는 제 13 항에 있어서, 상기 관찰자의 시점으로부터 본 상기 피사체의 화상을 생성하는 스텝은, 상기 관찰자의 시점으로부터 보아 깊이가 다른 위치에, 복수매의 화상 생성면을 설정하는 스텝과, 상기 관찰자의 시점으로부터 보아 겹치는 상기 각 투영점 및 상기 각 화상 생성면상의 점의 위치관계에 기초하여, 각 투영점의 색 정보 또는 휘도 정보, 및 존재확률을 상기 각 화상 생성면상의 색 정보 또는 휘도 정보, 및 휘도 분배계수로 변환하는 스텝을 갖는 것을 특징으로 하는 화상 생성 방법.
16. 복수의 다른 시점으로부터 피사체를 촬영한 화상을 취득하는 피사체 화상 취득수단과, 상기 복수매의 화상으로부터 상기 피사체의 3차원 형상을 취득하는 3차원 형상 취득수단과, 취득한 상기 피사체의 3차원 형상에 기초하여, 관찰자의 시점으로부터 본 상기 피사체의 화상을 생성하는 피사체 화상 생성수단을 구비하는 화상 생성장치로서,

    상기 3차원 형상 취득수단은, 가상적인 3차원 공간상에 다층구조의 투영면을 설정하는 수단과, 상기 피사체의 3차원 형상을 취득하기 위한 기준시점을 결정하는 수단과, 상기 투영면상의 점인 투영점과 대응하는 상기 취득한 화상 상의 대응점의 색 정보 또는 휘도 정보로부터, 상기 투영점의 색 정보 또는 휘도 정보를 결정하는 수단과, 상기 투영점과 대응하는 대응점간의 상관도를 산출하는 수단과, 상기 기준시점으로부터 보아 겹치는 복수의 투영점에 대하여, 상기 각 투영점의 상관도에 기초하여, 상기 각 투영점에 물체의 표면이 존재할 확률인 존재확률을 결정하는 수단을 구비하고,

    상기 상관도를 산출하는 수단은, 상기 복수의 시점 중에서 선택한 몇 개의 시점의 조합인 카메라 세트를 복수조 준비하는 수단과, 상기 각 카메라 세트에 포함되는 화상 상의 대응점에서 상관도를 구하는 수단을 구비하고,

    상기 존재확률을 결정하는 수단은, 상기 카메라 세트마다 구한 상기 각 투영점의 상관도에 기초한 존재확률을 산출하는 수단과, 상기 카메라 세트마다 결정한 존재확률의 통합처리를 하여 상기 각 투영점의 존재확률을 결정하는 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 화상 생성장치.
17. 제 16 항에 있어서, 상기 카메라 세트마다 구한 상기 각 투영점의 상관도에 기초한 존재확률을 산출하는 수단은, 상기 카메라 세트마다 산출한 상기 각 투영점의 상관도로부터 평가 기준치를 산출하는 수단과, 상기 카메라 세트마다 산출한 상기 각 투영점의 평가 기준치의 통계처리를 하여 존재확률의 분포함수를 산출하는 수단과, 상기 존재확률의 분포함수에 기초하여 상기 각 투영점의 존재확률을 결정하는 수단을 갖는 것을 특징으로 하는 화상 생성장치.
18. 제 16 항 또는 제 17 항에 있어서, 상기 관찰자의 시점으로부터 본 상기 피사체의 화상을 생성하는 수단은, 상기 관찰자의 시점으로부터 보아 겹치는 각 투영점의 색 정보 또는 휘도 정보를 상기 존재확률의 높이에 따른 비율로 혼합하고, 생성하는 화상 상의 점의 색 정보 또는 휘도 정보를 결정하고, 1매의 2차원 화상을 생성하는 수단인 것을 특징으로 하는 화상 생성장치.
19. 제 16 항 또는 제 17 항에 있어서, 상기 관찰자의 시점으로부터 본 상기 피사체의 화상을 생성하는 수단은, 상기 관찰자의 시점으로부터 보아 깊이가 다른 위치에, 복수매의 화상 생성면을 설정하는 수단과, 상기 관찰자의 시점으로부터 보아 겹치는 상기 각 투영점 및 상기 각 화상 생성면상의 점의 위치관계에 기초하여, 각 투영점의 색 정보 또는 휘도 정보, 및 존재확률을 상기 각 화상 생성면상의 색 정보 또는 휘도 정보, 및 휘도 분배계수로 변환하는 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 화상 생성장치.
20. 삭제
21. 컴퓨터에,

    복수의 다른 시점으로부터 피사체를 촬영한 화상을 취득하는 스텝과, 상기 복수매의 화상으로부터 상기 피사체의 3차원 형상을 취득하는 스텝과, 취득한 상기 피사체의 3차원 형상에 기초하여, 관찰자의 시점으로부터 본 상기 피사체의 화상을 생성하는 스텝을 실행시키는 화상 생성 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체로서,

    상기 피사체의 3차원 형상을 취득하는 스텝은, 가상적인 3차원 공간상에 다층구조의 투영면을 설정하는 스텝과, 상기 피사체의 3차원 형상을 취득하기 위한 기준시점을 결정하는 스텝과, 상기 투영면상의 점인 투영점과 대응하는 상기 취득한 화상 상의 대응점의 색 정보 또는 휘도 정보로부터, 상기 투영점의 색 정보를 결정하는 스텝과, 상기 투영점과 대응하는 대응점간의 상관도를 산출하는 스텝과, 상기 기준시점으로부터 보아 겹치는 복수의 투영점에 대하여, 상기 각 투영점의 상관도에 기초하여, 상기 각 투영점에 물체의 표면이 존재할 확률인 존재확률을 결정하는 스텝을 갖고,

    상기 상관도를 산출하는 스텝은, 상기 복수의 시점 중에서 선택한 몇 개의 시점의 조합인 카메라 세트를 복수조 준비하는 스텝과, 상기 각 카메라 세트에 포함되는 화상 상의 대응점에서 상관도를 구하는 스텝을 갖고,

    상기 존재확률을 결정하는 스텝은, 상기 카메라 세트마다 구한 상기 각 투영점의 상관도에 기초한 존재확률을 산출하는 스텝과, 상기 카메라 세트마다 결정한 존재확률의 통합처리를 하고 상기 각 투영점의 존재확률을 결정하는 스텝을 갖는 것을 특징으로 하는 화상 생성 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.
22. 초점거리를 바꾸어 피사체를 촬영한 복수매의 화상을 취득하는 스텝과, 상기 복수매의 화상에 찍히고 있는 피사체를 보는 시점인 가상시점을 설정하는 스텝과, 상기 복수매의 화상으로부터 상기 피사체의 3차원 형상을 취득하는 스텝과, 상기 취득한 피사체의 3차원 형상에 기초하여, 상기 가상시점으로부터 본 상기 피사체의 화상을 생성하는 스텝을 갖는 화상 생성 방법으로서,

    상기 피사체의 3차원 형상을 취득하는 스텝은, 가상적인 3차원 공간상에 다층구조의 투영면을 설정하는 스텝과, 상기 피사체의 3차원 형상을 취득하기 위한 기준시점을 결정하는 스텝과, 상기 투영면상의 점인 투영점과 대응하는 상기 취득한 각 화상 상의 대응점의 색 정보 또는 휘도 정보로부터, 상기 투영점의 색 정보 또는 휘도 정보를 결정하는 스텝과, 상기 투영점과 대응하는 대응점의 초점도로부터 상기 투영점의 초점도를 결정하는 스텝과, 상기 기준시점으로부터 보아 겹치는 복수의 투영점에 대하여, 상기 각 투영점의 초점도에 기초하여, 상기 각 투영점의 위치에 상당하는 거리에 상기 피사체의 표면이 존재할 확률인 존재확률을 결정하는 스텝을 갖고,

    상기 가상시점으로부터 본 상기 피사체의 화상을 생성하는 스텝은, 상기 가상시점으로부터 보아 겹치는 투영점의 색 정보 또는 휘도 정보를 상기 존재확률에 따른 비율로 혼합하고, 생성하는 화상 상의 각 점의 색 정보 또는 휘도 정보를 결정하는 것을 특징으로 하는 화상 생성 방법.
23. 제 22 항에 있어서, 상기 피사체의 3차원 형상을 취득하는 스텝, 또는 상기 가상시점으로부터 본 상기 피사체의 화상을 생성하는 스텝은, 상기 기준시점 또는 상기 가상시점으로부터 보아 겹치는 복수의 투영점의 존재확률에 기초하여, 상기 각 투영점상에 투과로부터 불투과까지의 복수의 계조를 가지는 투명도를 설정하는 스텝을 갖고,

    상기 가상시점으로부터 본 상기 피사체의 화상을 생성하는 스텝은, 상기 가상시점으로부터 보아 겹치는 복수의 투영점의 색 정보 또는 휘도 정보를, 상기 존재확률에 기초하여 설정한 상기 투명도에 따른 비율로 혼합하고, 생성하는 화상 상의 각 점의 색 정보 또는 휘도 정보를 결정하는 것을 특징으로 하는 화상 생성 방법.
24. 제 23 항에 있어서, 상기 가상시점으로부터 본 상기 피사체의 화상을 생성하는 스텝은, 상기 가상시점으로부터 보아 먼 투영점으로부터 가까운 투영점을 향하 여 순차적으로 색 정보 또는 휘도 정보를 혼합하고,

    어떤 투영점까지의 색 정보 또는 휘도 정보는, 그 투영점에서의 색 정보 또는 휘도 정보와 그 이전의 투영점까지의 혼합처리에서 얻어지는 색 정보 또는 휘도 정보를, 상기 투명도에 따른 비율로 내분하여 얻는 것을 특징으로 하는 화상 생성 방법.
25. 초점거리를 바꾸어 피사체를 촬영한 복수매의 화상을 취득하는 피사체 화상취득수단과, 상기 복수매의 화상에 찍히고 있는 피사체를 보는 시점인 가상시점을 설정하는 가상시점 설정수단과, 상기 복수매의 화상으로부터 상기 피사체의 3차원 형상을 취득하는 3차원 형상 취득수단과, 상기 취득한 피사체의 3차원 형상에 기초하여, 상기 가상시점으로부터 본 상기 피사체의 화상을 생성하는 렌더링 수단을 구비하는 화상 생성장치로서,

    상기 3차원 형상 취득수단은, 가상적인 3차원 공간상에 다층구조의 투영면을 설정하는 수단과, 상기 피사체의 3차원 형상을 취득하기 위한 기준시점을 결정하는 수단과, 상기 투영면상의 점인 투영점과 대응하는 상기 취득한 각 화상 상의 대응점의 색 정보 또는 휘도 정보로부터, 상기 투영점의 색 정보 또는 휘도 정보를 결정하는 수단과, 상기 투영점과 대응하는 대응점의 초점도로부터 상기 투영점의 초점도를 결정하는 수단과, 상기 기준시점으로부터 보아 겹치는 복수의 투영점에 대하여, 상기 각 투영점의 초점도에 기초하여, 상기 각 투영점의 위치에 상당하는 거리에 상기 피사체의 표면이 존재할 확률인 존재확률을 결정하는 수단을 구비하고,

    상기 렌더링 수단은, 상기 가상시점으로부터 보아 겹치는 투영점의 색 정보 또는 휘도 정보를 상기 존재확률에 따른 비율로 혼합하고, 생성하는 화상 상의 각 점의 색 정보 또는 휘도 정보를 결정하는 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 화상 생성장치.
26. 제 25 항에 있어서, 상기 3차원 형상 취득수단, 또는 상기 렌더링 수단은, 상기 기준시점 또는 상기 가상시점으로부터 보아 겹치는 복수의 투영점의 존재확률에 기초하여, 상기 각 투영점상에 투과로부터 불투과까지의 복수의 계조를 가지는 투명도를 설정하는 수단을 구비하고,

    상기 렌더링 수단은, 상기 가상시점으로부터 보아 겹치는 복수의 투영점의 색 정보 또는 휘도 정보를, 상기 존재확률에 기초하여 설정한 상기 투명도에 따른 비율로 혼합하고, 생성하는 화상 상의 각 점의 색 정보 또는 휘도 정보를 결정하는 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 화상 생성장치.
27. 제 26 항에 있어서, 상기 렌더링 수단은, 상기 가상시점으로부터 보아 먼 투영점으로부터 가까운 투영점을 향하여 순차적으로 색 정보 또는 휘도 정보를 혼합하고, 어떤 투영점까지의 색 정보 또는 휘도 정보는, 그 투영점에서의 색 정보 또는 휘도 정보와 그 이전의 투영점까지의 혼합처리에서 얻어지는 색 정보 또는 휘도 정보를, 상기 투명도에 따른 비율로 내분하여 얻는 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 화상 생성장치.
28. 삭제
29. 컴퓨터에,

    초점거리를 바꾸어 피사체를 촬영한 복수매의 화상을 취득하는 스텝과, 상기 복수매의 화상에 찍히고 있는 피사체를 보는 시점인 가상시점을 설정하는 스텝과, 상기 복수매의 화상으로부터 상기 피사체의 3차원 형상을 취득하는 스텝과, 상기 취득한 피사체의 3차원 형상에 기초하여, 상기 가상시점으로부터 본 상기 피사체의 화상을 생성하는 스텝을 실행시키는 화상 생성 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체로서,

    상기 피사체의 3차원 형상을 취득하는 스텝은, 가상적인 3차원 공간상에 다층구조의 투영면을 설정하는 스텝과, 상기 피사체의 3차원 형상을 취득하기 위한 기준시점을 결정하는 스텝과, 상기 투영면상의 점인 투영점과 대응하는 상기 취득한 각 화상 상의 대응점의 색 정보 또는 휘도 정보로부터, 상기 투영점의 색 정보 또는 휘도 정보를 결정하는 스텝과, 상기 투영점과 대응하는 대응점의 초점도로부터 상기 투영점의 초점도를 결정하는 스텝과, 상기 기준시점으로부터 보아 겹치는 복수의 투영점에 대하여, 상기 각 투영점의 초점도에 기초하여, 상기 각 투영점의 위치에 상당하는 거리에 상기 피사체의 표면이 존재할 확률인 존재확률을 결정하는 스텝을 갖고,

    상기 가상시점으로부터 본 상기 피사체의 화상을 생성하는 스텝은, 상기 가상시점으로부터 보아 겹치는 투영점의 색 정보 또는 휘도 정보를 상기 존재확률에 따른 비율로 혼합하고, 생성하는 화상 상의 각 점의 색 정보 또는 휘도 정보를 결정하는 스텝을 갖는 것을 특징으로 하는 화상 생성 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.
30. 다른 조건으로 피사체를 촬영한 복수매의 화상을 취득하는 스텝과, 상기 복수매의 화상으로부터 상기 피사체의 3차원 형상을 취득하는 스텝과, 상기 취득한 피사체의 3차원 형상에 기초하여, 상기 관찰자의 시점으로부터 본 상기 피사체의 화상을 생성하는 스텝을 갖는 화상 생성 방법으로서,

    상기 피사체의 3차원 형상을 취득하는 스텝은, 가상적인 3차원 공간상에 다층구조의 투영면을 설정하는 스텝과, 상기 피사체의 3차원 형상을 취득하기 위한 기준시점을 결정하는 스텝과, 상기 투영면상의 점인 투영점과 대응하는 상기 취득한 화상 상의 대응점의 색 정보 또는 휘도 정보로부터, 상기 투영점의 색 정보 또는 휘도 정보를 결정하는 스텝과, 상기 기준시점으로부터 보아 겹치는 복수의 투영점에 대하여, 상기 각 투영점상에 피사체의 표면이 존재할 확률인 존재확률을 결정하는 스텝을 갖고,

    상기 존재확률을 결정하는 스텝은, 상기 대응점의 화상정보로부터 상기 각 투영점의 평가 기준치를 산출하는 스텝과, 상기 각 투영점의 평가 기준치의 통계처리를 하는 스텝과, 상기 통계처리를 한 평가 기준치에 기초하여 상기 각 투영점의 존재확률을 산출하는 스텝을 갖는 것을 특징으로 하는 화상 생성 방법.
31. 제 30 항에 있어서, 상기 복수매의 화상을 취득하는 스텝은, 복수의 다른 시점으로부터 상기 피사체를 촬영한 화상을 취득하고,

    상기 존재확률을 결정하는 스텝은, 상기 투영점과 대응하는 대응점간의 상관도를 구하는 스텝과, 상기 각 투영점의 상관도에 기초한 평가 기준치를 산출하는 스텝과, 상기 평가 기준치의 통계처리를 하는 스텝과, 상기 통계처리를 한 평가 기준치에 기초하여 상기 각 투영점의 존재확률을 산출하는 스텝을 갖는 것을 특징으로 하는 화상 생성 방법.
32. 제 30 항에 있어서, 상기 복수매의 화상을 취득하는 스텝은, 1개의 시점으로부터 초점거리를 바꾸어 상기 피사체를 촬영한 화상을 취득하고,

    상기 존재확률을 결정하는 스텝은, 상기 투영점과 대응하는 대응점의 초점도로부터 상기 투영점의 초점도를 산출하는 스텝과, 상기 각 투영점의 초점도에 기초한 평가 기준치를 산출하는 스텝과, 상기 평가 기준치의 통계처리를 하는 스텝과, 상기 통계처리를 한 평가 기준치에 기초하여 상기 각 투영점의 존재확률을 산출하는 스텝을 갖는 것을 특징으로 하는 화상 생성 방법.
33. 제 30 항에 있어서, 상기 복수매의 화상을 취득하는 스텝은, 복수의 시점으로부터 상기 피사체를 촬영한 화상, 및 상기 복수의 시점 중, 1개 이상의 시점으로부터 초점거리를 바꾸어 상기 피사체를 촬영한 화상을 취득하고,

    상기 존재확률을 결정하는 스텝은, 상기 투영점과 상기 시점이 다른 복수매의 화상 상의 대응점간의 상관도를 구하는 스텝과, 상기 각 투영점의 상관도에 기초한 제 1 평가 기준치를 산출하는 스텝과, 상기 제 1 평가 기준치의 통계처리를 하는 스텝과,

    어떤 시점으로부터 촬영한 상기 초점거리가 다른 화상 상의 대응점의 초점도로부터 상기 투영점의 초점도를 산출하는 스텝과, 상기 각 투영점의 초점도에 기초한 제 2 평가 기준치를 산출하는 스텝과, 상기 제 2 평가 기준치의 통계처리를 하는 스텝과, 상기 통계처리를 한 제 1 평가 기준치 및 제 2 평가 기준치에 기초하여 상기 각 투영점의 존재확률을 산출하는 스텝을 갖는 것을 특징으로 하는 화상 생성 방법.
34. 제 30 항 내지 제 33 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 관찰자의 시점으로부터 본 상기 피사체의 화상을 생성하는 스텝은, 상기 관찰자의 시점으로부터 보아 겹치는 각 투영점의 색 정보 또는 휘도 정보를 상기 존재확률의 높이에 따른 비율로 혼합하고, 생성하는 화상 상의 점의 색 정보 또는 휘도 정보를 결정하여, 1매의 2차원 화상을 생성하는 것을 특징으로 하는 화상 생성 방법.
35. 제 30 항 내지 제 33 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 관찰자의 시점으로부터 본 상기 피사체의 화상을 생성하는 스텝은, 상기 관찰자의 시점으로부터 보아 깊이가 다른 위치에, 복수매의 화상 생성면을 설정하는 스텝과, 상기 관찰자의 시 점으로부터 보아 겹치는 상기 각 투영점 및 상기 각 화상 생성면상의 점의 위치관계에 기초하여, 각 투영점의 색 정보 또는 휘도 정보, 및 존재확률을 상기 각 화상 생성면상의 색 정보 또는 휘도 정보, 및 휘도 분배계수로 변환하는 스텝을 갖는 것을 특징으로 하는 화상 생성 방법.
36. 다른 조건으로 피사체를 촬영한 복수매의 화상을 취득하는 피사체 화상 취득수단과, 상기 복수매의 화상으로부터 상기 피사체의 3차원 형상을 취득하는 피사체형상 취득수단과, 상기 취득한 피사체의 3차원 형상에 기초하여, 상기 관찰자의 시점으로부터 본 상기 피사체의 화상을 생성하는 피사체 화상 생성수단을 구비하는 화상 생성장치로서,

    상기 피사체형상 취득수단은, 가상적인 3차원 공간상에 다층구조의 투영면을 설정하는 수단과, 상기 피사체의 3차원 형상을 취득하기 위한 기준시점을 결정하는 수단과, 상기 투영면상의 점인 투영점과 대응하는 상기 취득한 화상 상의 대응점의 색 정보 또는 휘도 정보로부터, 상기 투영점의 색 정보 또는 휘도 정보를 결정하는 수단과, 상기 기준시점으로부터 보아 겹치는 복수의 투영점에 대하여, 상기 각 투영점상에 피사체의 표면이 존재할 확률인 존재확률을 결정하는 수단을 구비하고,

    상기 존재확률을 결정하는 수단은, 상기 대응점의 화상정보로부터 상기 각 투영점의 평가 기준치를 산출하는 수단과, 상기 각 투영점의 평가 기준치의 통계처리를 하는 수단과, 상기 통계처리를 한 평가 기준치에 기초하여 상기 각 투영점의 존재확률을 산출하는 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 화상 생성장치.
37. 제 36 항에 있어서, 상기 피사체 화상 취득수단은, 복수의 다른 시점으로부터 상기 피사체를 촬영한 화상을 취득하고,

    상기 존재확률을 결정하는 수단은, 상기 투영점과 대응하는 대응점간의 상관도를 구하는 수단과, 상기 각 투영점의 상관도에 기초한 평가 기준치를 산출하는 수단과, 상기 평가 기준치의 통계처리를 하는 수단과, 상기 통계처리를 한 평가 기준치에 기초하여 상기 각 투영점의 존재확률을 산출하는 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 화상 생성장치.
38. 제 36 항에 있어서, 상기 피사체 화상 취득수단은, 1개의 시점으로부터 초점거리를 바꾸어 상기 피사체를 촬영한 화상을 취득하고,

    상기 존재확률을 결정하는 수단은, 상기 투영점과 대응하는 대응점의 초점도로부터 상기 투영점의 초점도를 산출하는 수단과, 상기 각 투영점의 초점도에 기초한 평가 기준치를 산출하는 수단과, 상기 평가 기준치의 통계처리를 하는 수단과, 상기 통계처리를 한 평가 기준치에 기초하여 상기 각 투영점의 존재확률을 산출하는 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 화상 생성장치.
39. 제 36 항에 있어서, 상기 피사체 화상 취득수단은, 복수의 시점으로부터 상기 피사체를 촬영한 화상, 및 상기 복수의 시점 중, 1개 이상의 시점으로부터 초점거리를 바꾸어 상기 피사체를 촬영한 화상을 취득하고,

    상기 존재확률을 결정하는 수단은, 상기 투영점과 상기 시점이 다른 복수매의 화상 상의 대응점간의 상관도를 구하는 수단과, 상기 각 투영점의 상관도에 기초한 제 1 평가 기준치를 산출하는 수단과, 상기 제 1 평가 기준치의 통계처리를 하는 수단과,

    어떤 시점으로부터 촬영한 상기 초점거리가 다른 화상 상의 대응점의 초점도로부터 상기 투영점의 초점도를 산출하는 수단과, 상기 각 투영점의 초점도에 기초한 제 2 평가 기준치를 산출하는 수단과, 상기 제 2 평가 기준치의 통계처리를 하는 수단과, 상기 통계처리를 한 제 1 평가 기준치 및 제 2 평가 기준치에 기초하여 상기 각 투영점의 존재확률을 산출하는 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 화상 생성장치.
40. 제 36 항 내지 제 39 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 관찰자의 시점으로부터 본 상기 피사체의 화상을 생성하는 수단은, 상기 관찰자의 시점으로부터 보아 겹치는 각 투영점의 색 정보 또는 휘도 정보를 상기 존재확률의 높이에 따른 비율로 혼합하고, 생성하는 화상 상의 점의 색 정보 또는 휘도 정보를 결정하고, 1매의 2차원 화상을 생성하는 수단인 것을 특징으로 하는 화상 생성장치.
41. 제 36 항 내지 제 39 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 관찰자의 시점으로부터 본 상기 피사체의 화상을 생성하는 수단은, 상기 관찰자의 시점으로부터 보아 깊이가 다른 위치에 복수매의 화상 생성면을 설정하는 수단과, 상기 관찰자의 시점 으로부터 보아 겹치는 상기 각 투영점 및 상기 각 화상 생성면상의 점의 위치관계에 기초하여, 각 투영점의 색 정보 또는 휘도 정보, 및 존재확률을 상기 각 화상 생성면상의 색 정보 또는 휘도 정보, 및 휘도 분배계수로 변환하는 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 화상 생성장치.
42. 삭제
43. 컴퓨터에,

    다른 조건으로 피사체를 촬영한 복수매의 화상을 취득하는 스텝과, 상기 복수매의 화상으로부터 상기 피사체의 3차원 형상을 취득하는 스텝과, 상기 취득한 피사체의 3차원 형상에 기초하여, 상기 관찰자의 시점으로부터 본 상기 피사체의 화상을 생성하는 스텝을 실행시키는 화상 생성 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체로서,

    상기 피사체의 3차원 형상을 취득하는 스텝은, 가상적인 3차원 공간상에 다층구조의 투영면을 설정하는 스텝과, 상기 피사체의 3차원 형상을 취득하기 위한 기준시점을 결정하는 스텝과, 상기 투영면상의 점인 투영점과 대응하는 상기 취득한 화상 상의 대응점의 색 정보 또는 휘도 정보로부터, 상기 투영점의 색 정보 또는 휘도 정보를 결정하는 스텝과, 상기 기준시점으로부터 보아 겹치는 복수의 투영점에 대하여, 상기 각 투영점상에 피사체의 표면이 존재할 확률인 존재확률을 결정하는 스텝을 갖고,

    상기 존재확률을 결정하는 스텝은, 상기 대응점의 화상정보로부터 상기 각 투영점의 평가 기준치를 산출하는 스텝과, 상기 각 투영점의 평가 기준치의 통계처리를 하는 스텝과, 상기 통계처리를 한 평가 기준치에 기초하여 상기 각 투영점의 존재확률을 산출하는 스텝을 갖는 것을 특징으로 하는 화상 생성 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.
44. 다른 조건으로 피사체를 촬영한 복수매의 화상을 취득하는 스텝과, 상기 복수매의 화상으로부터 상기 피사체의 3차원 형상을 취득하는 스텝과, 관찰자로부터 보아 다른 깊이 위치에 있는 복수의 화상 표시면을 상기 관찰자가 보는 시점위치를 설정하는 스텝과, 상기 취득한 피사체의 3차원 형상에 기초하여 상기 각 화상 표시면에 표시하는 2차원 화상을 생성하는 스텝과, 상기 생성한 2차원 화상을 상기 각 표시면에 표시함으로써 상기 피사체의 3차원상을 제시하는 스텝을 갖는 3차원 화상 표시방법으로서,

    상기 피사체의 3차원 형상을 취득하는 스텝은, 가상적인 3차원 공간상에 다층구조의 투영면을 설정하는 스텝과, 상기 피사체의 3차원 형상을 취득하기 위한 기준시점을 결정하는 스텝과, 상기 투영면상의 점인 투영점과 대응하는 상기 취득한 화상 상의 대응점의 색 정보 또는 휘도 정보로부터, 상기 투영점의 색 정보 또는 휘도 정보를 결정하는 스텝과, 상기 기준시점으로부터 보아 겹치는 복수의 투영점에 대하여, 상기 각 투영점상에 피사체의 표면이 존재할 확률인 존재확률을 결정하는 스텝을 갖고,

    상기 2차원 화상을 생성하는 스텝은, 상기 투영점의 색 정보 또는 휘도 정 보, 및 존재확률을, 상기 투영점이 존재하는 투영면과 대응하는 상기 화상 표시면상의 점인 표시점의 색 정보 또는 휘도 정보, 및 존재확률로 변환하여 상기 2차원 화상을 생성하고,

    상기 피사체의 3차원상을 제시하는 스텝은, 상기 각 표시점의 색 정보 또는 휘도 정보를, 상기 존재확률에 따른 휘도로 표시하는 것을 특징으로 하는 3차원 화상 표시방법.
45. 제 44 항에 있어서, 상기 복수매의 화상을 취득하는 스텝은, 복수의 다른 시점으로부터 상기 피사체를 촬영한 화상을 취득하고,

    상기 존재확률을 결정하는 스텝은, 상기 투영점과 대응하는 대응점간의 상관도를 구하는 스텝과, 상기 기준시점으로부터 보아 겹치는 복수의 투영점에 대하여, 상기 각 투영점의 상관도의 높이에 기초하여 상기 각 투영점의 존재확률을 결정하는 스텝을 갖는 것을 특징으로 하는 3차원 화상 표시방법.
46. 제 44 항에 있어서, 상기 복수매의 화상을 취득하는 스텝은, 1개의 시점으로부터 초점거리를 바꾸어 상기 피사체를 촬영한 화상을 취득하고,

    상기 존재확률을 결정하는 스텝은, 상기 투영점과 대응하는 대응점의 초점도로부터 상기 투영점의 초점도를 산출하는 스텝과, 상기 기준시점으로부터 보아 겹치는 복수의 투영점에 대하여, 상기 각 투영점의 초점도의 높이에 기초하여 상기 각 투영점의 존재확률을 결정하는 스텝을 갖는 것을 특징으로 하는 3차원 화상 표시방법.
47. 제 44 항에 있어서, 상기 복수매의 화상을 취득하는 스텝은, 복수의 시점으로부터 상기 피사체를 촬영한 화상, 및 상기 복수의 시점 중, 1개 이상의 시점으로부터 초점거리를 바꾸어 상기 피사체를 촬영한 화상을 취득하고,

    상기 존재확률을 결정하는 스텝은, 상기 투영점과 상기 시점이 다른 화상 상의 대응점간의 상관도를 구하는 스텝과, 상기 각 시점의 초점거리가 다른 화상 상의 대응점의 초점도를 산출하는 스텝과, 상기 기준시점으로부터 보아 겹치는 복수의 투영점에 대하여, 상기 각 투영점의 상기 상관도의 높이 및 상기 초점도의 높이에 기초하여 상기 각 투영점의 존재확률을 결정하는 것을 특징으로 하는 3차원 화상 표시방법.
48. 다른 조건으로 피사체를 촬영한 복수매의 화상을 취득하는 피사체 화상 취득수단과, 상기 복수매의 화상으로부터 상기 피사체의 3차원 형상을 취득하는 3차원 형상 취득수단과, 관찰자로부터 보아 다른 깊이 위치에 있는 복수의 화상 표시면을 상기 관찰자가 보는 시점위치를 설정하는 관찰자 시점 설정수단과, 상기 취득한 피사체의 3차원 형상에 기초하여, 상기 각 화상 표시면에 표시하는 2차원 화상을 생성하는 2차원 화상 생성수단을 구비하고, 상기 생성한 2차원 화상을 상기 각 표시면에 표시시킴으로써 상기 피사체의 3차원상을 제시시키는 3차원 화상 표시장치로서,

    상기 3차원 형상 취득수단은, 가상적인 3차원 공간상에 다층구조의 투영면을 설정하는 수단과, 상기 피사체의 3차원 형상을 취득하기 위한 기준시점을 결정하는 수단과, 상기 투영면상의 점인 투영점과 대응하는 상기 취득한 화상 상의 대응점의 색 정보 또는 휘도 정보로부터, 상기 투영점의 색 정보 또는 휘도 정보를 결정하는 수단과, 상기 기준시점으로부터 보아 겹치는 복수의 투영점에 대하여, 상기 각 투영점상에 피사체의 표면이 존재할 확률인 존재확률을 결정하는 수단을 구비하고,

    상기 2차원 화상 생성수단은, 상기 투영점의 색 정보 또는 휘도 정보, 및 존재확률을 상기 투영점이 존재하는 투영면과 대응하는 상기 화상 표시면상의 점인 표시점의 색 정보 또는 휘도 정보, 및 존재확률로 변환하여 상기 2차원 화상을 생성하는 수단을 구비하고,

    상기 각 표시점의 색 정보 또는 휘도 정보를, 상기 존재확률에 따른 휘도로 표시시키는 것을 특징으로 하는 3차원 화상 표시장치.
49. 제 48 항에 있어서, 상기 피사체 화상 취득수단은, 복수의 다른 시점으로부터 상기 피사체를 촬영한 화상을 취득하는 수단이며,

    상기 존재확률을 결정하는 수단은, 상기 투영점과 대응하는 대응점간의 상관도를 구하는 수단과, 상기 기준시점으로부터 보아 겹치는 복수의 투영점에 대하여, 상기 각 투영점의 상관도의 높이에 기초하여 상기 각 투영점의 존재확률을 결정하는 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 3차원 화상 표시장치.
50. 제 48 항에 있어서, 상기 피사체 화상 취득수단은, 1개의 시점으로부터 초점거리를 바꾸어 상기 피사체를 촬영한 화상을 취득하는 수단이고,

    상기 존재확률을 결정하는 수단은, 상기 투영점과 대응하는 대응점의 초점도로부터 상기 투영점의 초점도를 산출하는 수단과, 상기 기준시점으로부터 보아 겹치는 복수의 투영점에 대하여, 상기 각 투영점의 초점도의 높이에 기초하여 상기 각 투영점의 존재확률을 결정하는 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 3차원 화상 표시장치.
51. 제 48 항에 있어서, 상기 피사체 화상 취득수단은, 복수의 시점으로부터 상기 피사체를 촬영한 화상, 및 상기 복수의 시점 중, 1개 이상의 시점으로부터 초점거리를 바꾸어 상기 피사체를 촬영한 화상을 취득하는 수단이고,

    상기 존재확률을 결정하는 수단은, 상기 투영점과 상기 시점이 다른 화상 상의 대응점간의 상관도를 구하는 수단과, 상기 각 시점의 초점거리가 다른 화상 상의 대응점의 초점도를 산출하는 스텝과, 상기 기준시점으로부터 보아 겹치는 복수의 투영점에 대하여, 상기 각 투영점의 상기 상관도의 높이 및 상기 초점도의 높이에 기초하여 상기 각 투영점의 존재확률을 결정하는 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 3차원 화상 표시장치.
52. 삭제
53. 컴퓨터에,

    다른 조건으로 피사체를 촬영한 복수매의 화상을 취득하는 스텝과, 상기 복수매의 화상으로부터 상기 피사체의 3차원 형상을 취득하는 스텝과, 관찰자로부터 보아 다른 깊이 위치에 있는 복수의 화상 표시면을 상기 관찰자가 보는 시점위치를 설정하는 스텝과, 상기 취득한 피사체의 3차원 형상에 기초하여 상기 각 화상 표시면에 표시하는 2차원 화상을 생성하는 스텝과, 상기 생성한 2차원 화상을 상기 각 표시면에 표시함으로써 상기 피사체의 3차원상을 제시하는 스텝을 실행시키는 3차원 화상 표시 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체로서,

    상기 피사체의 3차원 형상을 취득하는 스텝은, 가상적인 3차원 공간상에 다층구조의 투영면을 설정하는 스텝과, 상기 피사체의 3차원 형상을 취득하기 위한 기준시점을 결정하는 스텝과, 상기 투영면상의 점인 투영점과 대응하는 상기 취득한 화상 상의 대응점의 색 정보 또는 휘도 정보로부터, 상기 투영점의 색 정보 또는 휘도 정보를 결정하는 스텝과, 상기 기준시점으로부터 보아 겹치는 복수의 투영점에 대하여, 상기 각 투영점상에 피사체의 표면이 존재할 확률인 존재확률을 결정하다 스텝을 갖고,

    상기 2차원 화상을 생성하는 스텝은, 상기 투영점의 색 정보 또는 휘도 정보, 및 존재확률을, 상기 투영점이 존재하는 투영면과 대응하는 상기 화상 표시면상의 점인 표시점의 색 정보 또는 휘도 정보, 및 존재확률로 변환하여 상기 2차원 화상을 생성하는 스텝을 갖고,

    상기 피사체의 3차원상을 제시하는 스텝은, 상기 각 표시점의 색 정보 또는 휘도 정보를, 상기 존재확률에 따른 휘도로 표시하는 스텝을 갖는 것을 특징으로 하는 3차원 화상 생성 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.

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