WO2012056686A1 - ３次元画像補間装置、３次元撮像装置および３次元画像補間方法 - Google Patents

３次元画像補間装置、３次元撮像装置および３次元画像補間方法 Download PDF

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WO2012056686A1
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interpolation
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育規 石井
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    • H04N2213/003—Aspects relating to the "2D+depth" image format

Definitions

  • the present invention relates to a three-dimensional image interpolation apparatus for performing frame interpolation of a three-dimensional moving image, a three-dimensional imaging apparatus, and a three-dimensional image interpolation method.
  • imaging devices such as CCD image sensors (charge coupled device image sensors) or CMOS image sensors (complementary metal oxide semiconductor image sensors)
  • CCD image sensors charge coupled device image sensors
  • CMOS image sensors complementary metal oxide semiconductor image sensors
  • a thin display device such as a liquid crystal display or a plasma display enables high-resolution and high-contrast image display without taking up space.
  • the trend toward high quality images is spreading from two-dimensional images to three-dimensional images.
  • three-dimensional display devices have been developed which display high-quality three-dimensional images using polarized glasses or glasses having a high-speed shutter.
  • a three-dimensional imaging device for acquiring a high quality three-dimensional image or a three-dimensional image to be displayed on a three-dimensional display device is also in progress.
  • a simple method of acquiring a three-dimensional image and displaying it on a three-dimensional display device it is conceivable to capture an image or video with an imaging device provided with two optical systems (lens and imaging element) different in position . Images captured using each optical system are input to the three-dimensional display as an image for the left eye and an image for the right eye.
  • the three-dimensional display device switches and displays the captured left-eye image and the right-eye image at high speed, so that the user wearing glasses can perceive the image stereoscopically.
  • the depth information is calculated from multiple images taken with a single camera by changing the geometric or optical conditions of the scene such as how light hits or the conditions of the optical system of the imaging device (such as the size of the aperture).
  • Non-Patent Document 1 As a method relating to the former, there is a multi-baseline stereo method described in Non-Patent Document 1 which obtains the depth of each pixel by simultaneously using images acquired from a large number of cameras. It is known that this multi-baseline stereo method can estimate the depth of a scene with high accuracy as compared to general binocular stereo.
  • the ambiguity of the corresponding point search can be reduced by using three or more cameras, so the error of the parallax estimation is reduced.
  • a virtual camera position (a camera position for the left eye and a camera position for the right eye) is determined as a new viewpoint position using the estimated depth and the texture of the scene obtained from the imaging device. Images can be generated. This makes it possible to obtain an image at a viewpoint position different from that at the time of shooting.
  • An image of a new viewpoint position can be generated by (Equation 2).
  • each symbol is the same as (Expression 1).
  • xc be the x coordinate of the camera whose depth has been determined
  • xl and xr be the x coordinates of the camera at the newly generated viewpoint position.
  • xl and xr are the x-coordinates of the left-eye and right-eye cameras (virtual cameras), respectively.
  • tx be the distance between the virtual cameras (baseline length: baseline).
  • Non-Patent Document 3 As a method of changing the conditions related to a scene.
  • the three-dimensional position of the subject can be obtained from the three-dimensional relationship between the pixel value of the subject and the position of the illumination.
  • a Depth From Defocus method shown in Non-Patent Document 4.
  • the distance from the camera to the subject is calculated using the amount of change in blur of each pixel in a plurality of images captured with the camera focal length changed, the focal length of the camera, and the aperture size (aperture diameter) Depth) can be obtained.
  • various methods for acquiring scene depth information have been studied for a long time.
  • the Depth From Defocus method is characterized in that the imaging device can be made compact and lightweight, and no other device such as a lighting device is required.
  • the Depth From Defocus method it is possible to obtain scene depth information with a single-lens, compact system.
  • the Depth From Defocus method it is necessary to change the focal length of the camera to take two or more images. That is, at the time of photographing, in order to change the focal length of the camera, it is necessary to drive the lens (or the imaging element) back and forth. Therefore, the time required for one shooting depends largely on the driving time and the time until the vibration of the lens or the imaging device disappears after driving.
  • the Depth From Defocus method has a problem that only a few images can be taken per second. Therefore, when a moving image is captured while calculating depth information by the Depth From Defocus method, the frame rate of the moving image is low.
  • a method of generating a high frame rate moving image from a low frame rate moving image there is a method of improving temporal resolution by generating an image interpolated from two images in the time direction. This method is used, for example, as a method of increasing the time resolution to smooth the display of the display.
  • the image is interpolated for each viewpoint. There is a way to increase the time resolution.
  • Patent Document 1 a motion model of a photographed subject is defined, and interpolation of coordinate information and interpolation of motion information are performed. According to this method, not only interpolation of two-dimensional coordinate information but also interpolation of three-dimensional motion information can be performed. However, there is a problem that it is difficult to apply this method because motion is complicated and modeling is difficult in a general scene.
  • the present invention solves the above-mentioned conventional problems, and provides a three-dimensional image interpolation device, a three-dimensional imaging device, and a three-dimensional image interpolation method capable of performing frame interpolation of a three-dimensional moving image with high accuracy.
  • the purpose is
  • a three-dimensional image interpolation device is a three-dimensional image interpolation device that performs frame interpolation of a three-dimensional moving image, and the first one included in the three-dimensional moving image.
  • a distance image interpolation unit that generates at least one interpolation distance image that interpolates between a first distance image and a second distance image that respectively indicate depths of the image and the second image; and the first image and the second image Generating at least one set of interpolated parallax images having a parallax according to the depth indicated by the interpolation distance image based on the image interpolation unit that generates at least one interpolation image that interpolates between And an interpolated parallax image generation unit.
  • an interpolation parallax image is generated after performing interpolation of the two-dimensional image and interpolation of the distance image separately. Therefore, by separately performing interpolation of the left-eye image and interpolation of the right-eye image, interpolation errors in the depth direction can be suppressed more than in the case of generating an interpolated parallax image, and frame interpolation of a three-dimensional moving image It can be done with high accuracy.
  • the left-eye interpolation image and the right-eye interpolation image are generated using the same interpolation distance image and interpolation image, the user who views the frame-interpolated three-dimensional image is uncomfortable due to the interpolation. It also produces the effect of making it difficult to
  • the three-dimensional image interpolation device further includes a distance motion vector calculation unit that calculates a motion vector as a distance motion vector from the first distance image and the second distance image, and from the first image and the second image
  • An image motion vector calculation unit that calculates a motion vector as an image motion vector
  • a vector similarity calculation unit that calculates a vector similarity that is a value indicating the degree of similarity between the image motion vector and the distance motion vector
  • the interpolation parallax image generation unit further includes: an interpolation image number determination unit that determines an upper limit number of interpolations such that the number increases as the calculated vector similarity increases; Preferably, the interpolated parallax image is generated.
  • the upper limit number of interpolations can be determined according to the similarity between the distance motion vector and the image motion vector. If the similarity between the distance motion vector and the image motion vector is low, there is a high possibility that the distance motion vector or the image motion vector has not been correctly calculated. Therefore, in such a case, by reducing the upper limit number of interpolations, it is possible to suppress degradation of the image quality of the three-dimensional moving image due to the interpolated parallax image.
  • the distance motion vector calculation unit calculates the distance motion vector for each block of the first size
  • the image motion vector calculation unit calculates the image motion vector for each block of the first size
  • the vector similarity calculation unit generates a histogram of at least one of the direction and the intensity of the distance motion vector for each block of a second size larger than the first size, and for each block of the second size, A histogram of at least one of the direction and the intensity of the image motion vector is generated, and the similarity between the histogram of the distance motion vector and the direction of the image motion vector, the intensity of the distance motion vector and the intensity of the image motion vector
  • the vector similarity is calculated based on at least one of similarity between histograms. It is preferable to.
  • the vector similarity can be calculated based on the histogram of at least one of the direction and the intensity of the motion vector.
  • the degree of correlation between the possibility that the motion vector is not correctly calculated and the degree of vector similarity can be improved, and the upper limit number of interpolations can be appropriately determined.
  • the interpolation image number determination unit determines the number below the upper limit number input by the user as the interpolation number, and the interpolation parallax image generation unit generates the interpolation parallax image of the determined interpolation number. Is preferred.
  • the three-dimensional image interpolation device further acquires the first distance image based on the correlation of blur among a plurality of photographed images having different focal lengths which are included in the first photographed image group, and A distance image acquisition unit that acquires the second distance image based on the correlation of blur among a plurality of photographed images having different focal lengths and which are included in a second photographed image group temporally subsequent to the first photographed image group
  • a distance image acquisition unit that acquires the second distance image based on the correlation of blur among a plurality of photographed images having different focal lengths and which are included in a second photographed image group temporally subsequent to the first photographed image group
  • a plurality of photographed images having different focal lengths can be used as an input, which can contribute to downsizing of the imaging device.
  • the three-dimensional image interpolation device further performs restoration processing on the one captured image using blur information indicating a feature of blur of one captured image included in the first captured image group.
  • a first texture image as the first image, and restoration processing for the one captured image using blur information indicating a feature of blur of the one captured image included in the second captured image group It is preferable to provide the texture image acquisition part which acquires a 2nd texture image as said 2nd image by performing.
  • the three-dimensional image interpolation device may be configured as an integrated circuit.
  • a three-dimensional imaging device includes an imaging unit and the three-dimensional image interpolation device.
  • the present invention can not only be realized as such a three-dimensional image interpolation device, but also as a three-dimensional image interpolation method in which the operation of the characteristic components included in such a three-dimensional image interpolation device is taken as a step. It can be realized.
  • the present invention can also be realized as a program that causes a computer to execute the steps included in the three-dimensional image interpolation method. It goes without saying that such a program can be distributed via a non-temporary recording medium such as a compact disc read only memory (CD-ROM) or a transmission medium such as the Internet.
  • CD-ROM compact disc read only memory
  • frame interpolation of a three-dimensional moving image can be performed with high accuracy.
  • FIG. 1 is a diagram showing an overall configuration of a three-dimensional imaging apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of a three-dimensional image interpolation unit according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a flowchart showing the processing operation of the three-dimensional image interpolation unit in the embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a flowchart showing the processing operation of the distance image acquisition unit in the embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining an example of a motion vector calculation method according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a view showing the relationship between the blurred image, the omnifocal image, and the PSF.
  • FIG. 1 is a diagram showing an overall configuration of a three-dimensional imaging apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of a three-dimensional image interpolation unit according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a
  • FIG. 7 is a diagram showing how to determine the size of the blur kernel in the embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a flowchart showing the processing operation of the vector similarity calculation unit in the embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of an interpolation number input method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining a method of generating an interpolated distance image and an interpolated texture image according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 11 is a diagram for explaining a parallax image generation method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 12 is a block diagram showing a functional configuration of a three-dimensional image interpolation device according to an aspect of the present invention.
  • FIG. 13 is a flowchart showing the processing operation of the three-dimensional image interpolation device according to one aspect of the present invention.
  • image means a signal or information representing the luminance or color of a scene in a two-dimensional manner.
  • range image means a signal or information representing the distance (depth) of the scene from the camera in two dimensions.
  • parllax image means a plurality of images (for example, an image for the right eye and an image for the left eye) corresponding to a plurality of different viewpoint positions.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an overall configuration of a three-dimensional imaging device 10 according to an embodiment of the present invention.
  • the three-dimensional imaging device 10 of the present embodiment is a digital electronic camera, and includes an imaging unit 100, a signal processing unit 200, and a display unit 300.
  • the imaging unit 100, the signal processing unit 200, and the display unit 300 will be described in detail below.
  • the imaging unit 100 captures an image of a scene.
  • a scene means all of the things shown in the image taken by the imaging unit 100, and includes the background as well as the subject.
  • the imaging unit 100 includes an imaging element 101, an optical lens 103, a filter 104, a control unit 105, and an element driving unit 106.
  • the imaging device 101 is a solid-state imaging device such as a CCD image sensor or a CMOS image sensor, and is manufactured by a known semiconductor manufacturing technology.
  • the imaging device 101 includes a plurality of light sensing cells arranged in a matrix on the imaging surface.
  • the optical lens 103 forms an image on the imaging surface of the imaging element 101.
  • the imaging unit 100 includes one optical lens 103. However, a plurality of optical lenses may be included.
  • the filter 104 is an infrared cut filter 4 that transmits visible light and cuts near infrared light (IR). Note that the imaging unit 100 does not necessarily have to include the filter 104.
  • the control unit 105 generates a basic signal for driving the imaging device 101. Further, the control unit 105 receives an output signal from the imaging element 101 and sends it to the signal processing unit 200.
  • the element drive unit 106 drives the imaging element 101 based on the basic signal generated by the control unit 105.
  • the control unit 105 and the element drive unit 106 are configured of, for example, a large scale integration (LSI) such as a CCD driver.
  • LSI large scale integration
  • the signal processing unit 200 generates an image signal based on the signal output from the imaging unit 100. As shown in FIG. 1, the signal processing unit 200 includes a memory 201, a three-dimensional image interpolation unit 202, and an interface unit 203.
  • the three-dimensional image interpolation unit 202 performs frame interpolation of a three-dimensional moving image.
  • the three-dimensional image interpolation unit 202 can be suitably realized by a combination of hardware such as a known digital signal processor (DSP) and software for executing image processing including image signal generation processing.
  • DSP digital signal processor
  • the details of the three-dimensional image interpolation unit 202 will be described later with reference to the drawings.
  • the memory 201 is configured by, for example, a dynamic random access memory (DRAM) or the like.
  • the memory 201 records a signal obtained from the imaging unit 100 and also temporarily records image data generated by the three-dimensional image interpolation unit 202 or its compressed image data. These image data are sent to a recording medium (not shown) or the display unit 300 via the interface unit 203.
  • DRAM dynamic random access memory
  • the display unit 300 displays a photographing condition or a photographed image. Further, the display unit 300 is a touch panel of a capacitive type or a resistive film type, and also functions as an input unit that receives an input from a user. The information input from the user is reflected in the control of the signal processing unit 200 and the imaging unit 100 through the interface unit 203.
  • the three-dimensional imaging device 10 of the present embodiment may further include known components such as an electronic shutter, a view finder, a power supply (battery), a flash light, etc., the description thereof is particularly important for the understanding of the present invention. It is omitted because it is not necessary.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a configuration of the three-dimensional image interpolation unit 202 in the embodiment of the present invention.
  • the three-dimensional image interpolation unit 202 determines the distance image acquisition unit 400, the distance motion vector calculation unit 401, the image motion vector calculation unit 402, the vector similarity calculation unit 403, and the number of interpolated images.
  • a section 404, a distance image interpolation section 405, an image interpolation section 406, and an interpolated parallax image generation section 407 are provided.
  • the distance image acquisition unit 400 acquires a first distance image and a second distance image representing the depths of the first image and the second image.
  • the first image and the second image are images of the same viewpoint included in the three-dimensional moving image and are images to be subjected to frame interpolation.
  • the distance image acquisition unit 400 acquires the first distance image based on the correlation of blur among a plurality of photographed images having different focal distances, which are included in the first photographed image group. Further, the distance image acquisition unit 400 acquires a second distance image based on the correlation of blur among a plurality of photographed images having different focal lengths, which are included in the second photographed image group.
  • Each of the first captured image group and the second captured image group includes a plurality of captured images captured by the imaging unit 100 while changing the focal length. Further, the second captured image group is an image group temporally subsequent to the first captured image group.
  • the texture image acquisition unit 408 performs the restoration process on the one captured image using the blur information indicating the feature of the blur of the one captured image included in the first captured image group to obtain the first texture image. Acquire as the first image. In addition, the texture image acquisition unit 408 performs the restoration process on the one captured image using the blur information indicating the feature of the blur of the one captured image included in the second captured image group, thereby performing the second texture. An image is acquired as a second image.
  • a texture image is an image obtained by performing restoration processing on a captured image using blur information indicating a feature of blur of the captured image. That is, the texture image is an image from which blur included in the captured image has been removed. That is, the texture image is an image in which all the pixels are in focus.
  • first texture image and the second texture image do not necessarily have to be used as the first image and the second image. That is, the first image and the second image may be images having blur.
  • the three-dimensional image interpolation unit 202 may not include the texture image acquisition unit 408.
  • the distance motion vector calculation unit 401 calculates a motion vector from the first distance image and the second distance image.
  • the motion vector calculated from the first distance image and the second distance image in this manner is referred to as a distance motion vector.
  • the image motion vector calculation unit 402 calculates a motion vector from the first image and the second image.
  • the motion vector calculated from the first image and the second image in this manner is referred to as an image motion vector.
  • the vector similarity calculation unit 403 calculates vector similarity, which is a value indicating the degree of similarity between the distance motion vector and the image motion vector. Details of the method of calculating the vector similarity will be described later.
  • the interpolation image number determination unit 404 determines the upper limit number of interpolations so that the number increases as the calculated similarity degree increases.
  • the distance image interpolation unit 405 generates at least one interpolation distance image that interpolates between the first distance image and the second distance image. Specifically, the distance image interpolation unit 405 generates interpolation distance images by a number equal to or less than the upper limit number of interpolations determined by the interpolation image number determination unit 404.
  • the image interpolation unit 406 generates at least one interpolation image that interpolates between the first image and the second image.
  • the image interpolation unit 406 generates at least one interpolated texture image that interpolates between the first texture image and the second texture image.
  • the image interpolation unit 406 generates interpolation images by the number equal to or less than the upper limit number of interpolations determined by the interpolation image number determination unit 404.
  • the interpolation parallax image generation unit 407 generates, based on the interpolation image, at least one set of interpolation parallax images having parallax according to the depth indicated by the interpolation distance image. In the present embodiment, the interpolation parallax image generation unit 407 generates interpolation parallax images having a number equal to or less than the upper limit number of interpolations determined by the interpolation image number determination unit 404.
  • the three-dimensional image interpolation unit 202 performs frame interpolation of a three-dimensional moving image by generating the interpolated parallax image in this manner.
  • the three-dimensional moving image subjected to frame interpolation in this manner is output to, for example, a stereoscopic display device (not shown).
  • the stereoscopic display device displays a three-dimensional moving image by, for example, a glasses-type stereoscopic display method.
  • the glasses-type three-dimensional display method is a method of displaying an image for the left eye and an image for the right eye having parallax to a user wearing glasses (for example, liquid crystal shutter glasses or polarized glasses).
  • the stereoscopic display device does not necessarily have to display parallax images by the glasses-type stereoscopic display method, and may display parallax images by the naked-eye-type stereoscopic display method.
  • the autostereoscopic display method is a stereoscopic display method without glasses (for example, a parallax barrier method or a lenticular lens method).
  • FIG. 3 is a flowchart showing the processing operation of the three-dimensional image interpolation unit 202 in the embodiment of the present invention.
  • the first image and the second image are the first texture image and the second texture image will be described.
  • the distance image acquisition unit 400 acquires a first distance image and a second distance image (S102).
  • the distance motion vector calculation unit 401 calculates a motion vector (distance motion vector) from the first distance image and the second distance image (S104).
  • the texture image acquisition unit 408 acquires the first texture image and the second texture image (S105).
  • the image motion vector calculation unit 402 calculates a motion vector (image motion vector) from the first texture image and the second texture image (S106).
  • the vector similarity calculation unit 403 calculates the similarity between the distance motion vector and the image motion vector (S108).
  • the interpolation image number determination unit 404 determines the upper limit number of interpolations so that the number increases as the calculated similarity degree increases (S110).
  • the distance image interpolation unit 405 generates interpolation distance images having a number equal to or less than the upper limit number of interpolations to interpolate between the first distance image and the second distance image (S112).
  • the image interpolation unit 406 generates interpolation texture images having a number equal to or less than the upper limit number of interpolations to interpolate between the first texture image and the second texture image (S114).
  • the interpolation parallax image generation unit 407 generates an interpolation parallax image having a parallax according to the depth indicated by the corresponding interpolation distance image based on the interpolation texture image (S116).
  • an interpolated parallax image is generated, and frame interpolation of a three-dimensional moving image is performed.
  • the processing in steps S102 to S116 is repeated while changing the images to be interpolated (the first texture image and the second texture image).
  • the distance image acquisition unit 400 acquires a distance image indicating the distance from the camera of the scene based on the plurality of captured images obtained from the imaging unit 100.
  • a method of measuring the distance for each pixel by the Depth From Defocus method described in Patent Document 2 will be described.
  • the distance image acquisition unit 400 may acquire the distance image by another method (for example, a stereo method using a plurality of cameras, a photometric stereo, a TOF method using an active sensor, or the like).
  • the imaging unit 100 captures a plurality of images with different blurs as one image group by changing settings of a lens and an aperture.
  • the imaging unit 100 obtains a plurality of image groups by repeating imaging of the image group.
  • one image group among a plurality of image groups obtained in this manner is referred to as a first image group
  • a temporally next image group of the first image group is referred to as a second image group.
  • the distance image acquisition unit 400 acquires one distance image from one image group.
  • the distance image acquisition unit 400 calculates, for each pixel, the correlation amount of blur between a plurality of photographed images included in the first image group.
  • the distance image acquiring unit 400 acquires a distance image by referring to a reference table in which the relationship between the amount of correlation of the blur and the subject distance is previously determined.
  • FIG. 4 is a flowchart showing an example of the processing operation of the distance image acquisition unit 400 in the embodiment of the present invention. Specifically, FIG. 4 shows a distance measurement method by the Depth From Defocus method.
  • the distance image acquiring unit 400 acquires, from the imaging unit 100, two photographed images in which the same scene is photographed and which are two photographed images having mutually different focal lengths (S202). It is assumed that the two photographed images are included in the first image group.
  • the focal length can be changed by moving the position of the lens or the imaging device.
  • the distance image acquisition unit 400 sets an area including the pixel to be distance measurement target and the pixel group in the vicinity area as a DFD kernel (S204).
  • This DFD kernel is the target of ranging processing.
  • the size and shape of the DFD kernel are not particularly limited. For example, a 10 ⁇ 10 10 rectangular area centering on the distance measurement target pixel can be set as the DFD kernel.
  • the distance image acquisition unit 400 extracts an area set as a DFD kernel from two photographed images captured with different focal distances, and calculates a blur correlation amount for each pixel of the DFD kernel (S206).
  • the distance image acquiring unit 400 weights the amount of blur correlation obtained for each pixel of the DFD kernel using a weighting factor predetermined for the DFD kernel (S208).
  • the weighting factor is, for example, a factor that increases in value toward the center of the DFD kernel and decreases in value toward the end.
  • an existing weight distribution such as a Gaussian distribution may be used as a weight coefficient. This weighting process is characterized in that it is robust to the influence of noise.
  • the sum of weighted blur correlation amounts is treated as the blur correlation amount of the DFD kernel.
  • the distance image acquisition unit 400 obtains the distance from the blur correlation amount using a look-up table indicating the relationship between the distance and the blur correlation amount (S210).
  • the blur correlation amount has a linear relationship with the reciprocal of the subject distance (see non-patent document 5 for look-up table calculation processing). If the corresponding blur correlation amount is not included in the look-up table, the distance image acquisition unit 400 may obtain the subject distance by interpolation. In addition, it is preferable to change the look-up table as the optical system changes. Therefore, the distance image acquisition unit 400 may prepare a plurality of look-up tables according to the size of the aperture and the focal length. Since the setting information of these optical systems is known at the time of imaging, it is possible to obtain in advance a lookup table to be used.
  • the distance image acquisition unit 400 selects a distance measurement target pixel for which the subject distance is to be measured, and sets pixel values in the vicinity M ⁇ M rectangular area of the distance measurement target pixel in the images G1 and G2 as DFD kernels.
  • the blur correlation amount G (u, v) for each pixel at an arbitrary pixel position (u, v) in the DFD kernel is expressed by (Expression 3).
  • ⁇ represents the second derivative (Laplacian) of the pixel value.
  • the blur correlation amount for each pixel is calculated by dividing the difference between the pixel values of predetermined pixels in two images having different blurs by the average value of the second derivative of predetermined pixels of the two images. .
  • the blur correlation amount indicates the degree of correlation of blur in pixel units in the image.
  • the distance image acquisition unit 400 acquires a distance image representing the distance from the camera to the subject with respect to the group of photographed images. That is, the distance image acquisition unit 400 acquires the first distance image based on the correlation of blur among a plurality of photographed images having different focal lengths, which are included in the first photographed image group. Furthermore, the distance image acquisition unit 400 is configured to calculate a second distance based on the correlation of blur among a plurality of photographed images having different focal lengths which are included in a second photographed image group temporally later than the first photographed image group. Get an image.
  • the distance image acquisition unit 400 does not necessarily have to perform the above-described processing to acquire a distance image.
  • the distance image acquisition unit 400 may simply acquire the distance image generated by the imaging unit 100 having a distance sensor.
  • the distance motion vector calculation unit 401 calculates a motion vector from the first distance image and the second distance image.
  • the distance motion vector calculation unit 401 first obtains corresponding points for each pixel of the first distance image and the second distance image. Then, the distance motion vector calculation unit 401 calculates a vector connecting corresponding points as a motion vector.
  • the motion vector represents the movement amount and movement direction of each pixel between images. The motion vector will be described with reference to FIG.
  • FIG. 5 shows the distance image (first distance image) at time t and the distance image (second distance image) at time t + 1.
  • the pixel A and the pixel B are obtained as corresponding points by searching for a pixel corresponding to the pixel A at time t from the image at time t + 1.
  • the distance motion vector calculation unit 401 correlates the region corresponding to the pixel A with the region corresponding to a pixel included in the search region. Calculate the value.
  • the correlation value is calculated using, for example, SAD (Sum Of Absolute Difference) or SSD (Sum Of Squared Difference).
  • the search area is indicated by a dotted frame in the distance image at time t + 1 in (a) of FIG. 4, for example.
  • the size of the search area may be set large.
  • the size of the search area may be set small.
  • Equation 4 for calculating the correlation value using SAD and SSD is shown below.
  • I1 (u, v) represents the pixel value of the pixel (u, v) in the image I1 at time t.
  • I2 (u, v) represents the pixel value of the pixel (u, v) in the image I2 at time t + 1.
  • the distance motion vector calculation unit 401 uses the equation (4) to search for a region similar to the region of N ⁇ M pixels based on the pixel (i1, j1) of the image I1.
  • a correlation value is determined between an area of N ⁇ M pixels based on i1, j1) and an area of N ⁇ M pixels based on pixel (i2, j2) of the image I2.
  • corsad is a correlation value determined by SAD
  • corssd is a correlation value determined by SSD, either may be used as a correlation value. In corsad and corssd, the higher the correlation, the smaller the value.
  • the distance motion vector calculation unit 401 calculates the correlation value while changing the pixel (i2, j2) in the search area.
  • the distance motion vector calculation unit 401 determines the pixel (i2, j2) for which the minimum correlation value is calculated among the correlation values calculated in this manner as the pixel corresponding to the pixel A.
  • the method of calculating the correlation value using SAD and SDD has been described on the assumption that the variation in illumination or the variation in contrast is small between the two images.
  • the variation in illumination or the variation in contrast between the two images is large, it is preferable to calculate the correlation value using, for example, the normalized cross correlation method. This makes it possible to search for corresponding points more robustly.
  • the distance motion vector calculation unit 401 can obtain a motion vector at each pixel of two distance images by performing the above processing for all the pixels. Note that noise removal processing such as median filtering may be performed after motion vectors are determined.
  • the motion vector does not necessarily have to be calculated for each pixel.
  • the distance motion vector calculation unit 401 may calculate a distance motion vector for each block of the first size obtained by dividing an image. In this case, the load for calculating the motion vector can be reduced as compared to the case where the motion vector is calculated for each pixel.
  • the texture image acquisition unit 408 first calculates the first texture image using the first image group and the first distance image. Furthermore, the texture image acquisition unit 408 calculates a second texture image using the second image group and the second distance image.
  • the texture image acquisition unit 408 performs restoration processing on the one captured image using the blur information indicating the blur characteristic of one captured image included in the first captured image group. Acquire a first texture image. Furthermore, the texture image acquisition unit 408 performs the restoration process on the one captured image using the blur information indicating the feature of the blur of the one captured image included in the second captured image group. Get an image.
  • the texture image shown in the present embodiment is an image obtained by removing blur included in a photographed image using a distance image obtained by the Depth From Defocus method. That is, the texture image is an image in which all pixels are in focus (all-in-focus image).
  • the texture image acquisition unit 408 calculates blur information (blur kernel) indicating the magnitude of blur of each pixel using the distance image and the lens formula.
  • the texture image acquisition unit 408 generates a texture image (all-in-focus image) in which all the pixels are in focus by performing a deconvolution operation (restoration process) on each pixel of the captured image using the blur kernel. .
  • FIG. 6 is an example in which (Expression 5) is expressed by an image.
  • a blurred image i (x, y) is obtained by convolution with a circular blur function (details will be defined later).
  • This blur function is also called a blur kernel.
  • the diameter of the circle of the blur function is called kernel size.
  • Equation 6 When the image consists of M ⁇ N pixels, the above (Equation 6) can be expressed by the following (Equation 7).
  • the Fourier transform of the convolution of two functions is represented by the product of the Fourier transforms of each function. Therefore, the Fourier transforms of i (x, y), s (x, y), f (x, y) are I (u, v), S (u, v), F (u, v), respectively. If it represents, the following (Formula 8) will be derived
  • Equation 9 is the Fourier transform F (u, v) of f (x, y) which is the blur function PSF, of the Fourier transform I (u, v) of the image i (x, y) obtained by camera photography. It is shown that the function obtained by dividing by) corresponds to the Fourier transform S (u, v) of the omnifocal image s (x, y).
  • the omnifocal image s (x, y) can be obtained from the photographed image i (x, y).
  • FIG. 7 shows a schematic view of the lens.
  • B be the size of the blur kernel when photographing an object whose distance from the camera is d
  • C be the distance to the imaging plane.
  • the diameter (aperture diameter) A of the aperture and the focal length f are known from the setting conditions of the camera.
  • the relationship between the aperture diameter A and the focal length f, and the relationship between the blur kernel B and the difference between the distance C to the imaging surface and the focal length f are similar to each other, so (Equation 10) is obtained.
  • Equation 12 is obtained from the lens formula.
  • the texture image acquisition unit 408 can obtain the size B of the blur kernel by this (Equation 13). Once the size B of the blur kernel is determined, the blur function f (x, y) is obtained.
  • the blur kernel is defined by the pillbox function.
  • the pillbox function can be defined by (Equation 14).
  • the texture image acquisition unit 408 obtains the blur kernel of each pixel to obtain the blur function. Then, the texture image acquisition unit 408 generates a texture image by performing a deconvolution operation on the captured image using the blur function according to (Expression 10).
  • the texture image acquisition unit 408 calculates the texture image from each of the first captured image group captured at time t and the second captured image group captured at time t + 1 to obtain the first texture image and the second captured image. 2 Acquire the texture image.
  • the image motion vector calculation unit 402 calculates a motion vector (image motion vector) from the first texture image and the second texture image.
  • the details of the process of calculating the motion vector from the first texture image and the second texture vector are the same as the distance motion vector calculation process, and thus the description thereof is omitted.
  • the vector similarity calculation unit 403 calculates the vector similarity between the distance motion vector calculated by the distance motion vector calculation unit 401 and the image motion vector calculated by the image motion vector calculation unit 402.
  • the fact that the two motion vectors are not similar means that the subject moves differently in the distance image and the texture image. However, in the case of the same subject, it is considered that the subject performs similar motion in the distance image and the texture image.
  • the interpolation parallax image generated from the interpolation distance image and the interpolation texture image generated based on the two motion vectors does not correctly express the depth of the scene. Sex is high. As a result, even if a three-dimensional moving image frame-interpolated by such an interpolated parallax image is displayed on the three-dimensional display device, the user can not correctly view the sense of depth of the scene.
  • a scene having a sense of depth that can not be realized in reality is displayed on the three-dimensional display device.
  • a three-dimensional moving image for example, one object that is moving slowly may move violently to the front or back.
  • the expected movement of the subject and the movement of the subject visually recognized from the three-dimensional moving image are significantly different, the user is more likely to experience 3D sickness.
  • the similarity between the motion vector of the distance image and the motion vector of the texture image is used.
  • the distance image and the texture image represent different information (distance and texture) as an image, they have a feature that the motion directions of the image area generated by the motion of the object included in the scene are similar.
  • the likelihood of two motion vectors can be defined by the similarity of the two motion vectors. That is, when the motion vector of the distance image and the motion vector of the texture image are not similar, there is a high possibility that at least one of the motion vector of the distance image and the motion vector of the texture image is not correctly calculated. Therefore, there is a high possibility that motion vectors can not be used to correctly generate an interpolated texture image or an interpolated distance image. Therefore, in such a case, a three-dimensional moving image is displayed at a low frame rate on the three-dimensional display device by limiting the number of generated interpolated images. This makes it possible to suppress 3D sickness caused by a sudden change in the depth of the scene.
  • FIG. 8 is a flowchart showing the processing operation of the vector similarity calculation unit 403 in the embodiment of the present invention.
  • the vector similarity calculation unit 403 divides the distance image and the texture image into a plurality of blocks (for example, N ⁇ M rectangular regions: N and M are integers of 1 or more) (S302).
  • the size of this block is larger than the size of the block for which the motion vector is calculated. That is, when the motion vector is calculated for each block of the first size, the vector similarity calculation unit 403 divides it into blocks of the second size larger than the first size.
  • the vector similarity calculation unit 403 creates a direction histogram and an intensity histogram for each block (S304). The vector similarity calculation unit 403 calculates the similarity for each block using these histograms (S306). Finally, the vector similarity calculation unit 403 calculates the average value of the similarity obtained for each block (S308).
  • the motion vector is a vector on a two-dimensional space. Therefore, the direction dir and the intensity pow of the motion vector can be calculated by (Equation 15).
  • the range of values of the direction dir of the motion vector obtained by (Equation 15) is 0 to 359 degrees. Therefore, the vector similarity calculation unit 403 calculates, for each block, the direction dir of the motion vector of each pixel in the block using Equation (15). Then, the vector similarity calculation unit 403 generates the direction histogram of the motion vector of each block by calculating the calculated frequency of the direction dir of the motion vector of each pixel for each angle of 0 to 359 degrees.
  • the vector similarity calculation unit 403 applies Equation 16 to motion vectors of all pixels in the block.
  • the motion vector is represented as (xvec, yvec).
  • the xvec and yvec values are used to calculate the direction of the selected motion vector.
  • direction_hist is an array having 360 storage areas.
  • the initial value of all elements in this array is zero.
  • the function f shown in (Expression 16) is a function that converts a value from radian to frequency. In the function f, values after the decimal point are rounded (or rounded off). The values of 0 to 359 indicating the direction obtained by this function f are used as arguments of the direction_hist, and the values of the elements of the array corresponding to the arguments are incremented by one. Thereby, a direction histogram of motion vectors in the block is obtained.
  • the maximum value of the strength pow of the motion vector obtained by (Expression 15) is the maximum value of the length of the motion vector. That is, the maximum value of the strength pow of the motion vector matches the maximum value of the search range of the corresponding points of the image at time t and the image at time t + 1. Therefore, the maximum value of the intensity pow of the motion vector coincides with the maximum value of the distance between the pixel (i1, j1) of the image at time t and the pixel (i2, j2) of the image at time t + 1 shown in (Expression 4) .
  • the search range may be determined according to the scene to be captured, or may be determined for each imaging device. Also, the search range may be set when the user shoots. Assuming that the maximum value of the search range is powmax, the possible range of the strength of the motion vector is 0 to powmax.
  • the vector similarity calculation unit 403 generates an intensity histogram of motion vectors by applying (Expression 17) to the motion vectors of all the pixels in the block.
  • power_hist is an array having powmax + 1 storage areas. The initial value of all elements in this array is zero.
  • the strength of the selected motion vector is calculated by (Equation 15).
  • the function g shown in (Expression 17) is a function for rounding off (or rounding off) the value after the decimal point of the strength of the calculated motion vector.
  • the value of 0 to powmax indicating the strength obtained by this function g is used as an argument of power_hist, and the value of the element of the array corresponding to that argument is incremented by one. Thereby, an intensity histogram of motion vectors in the block is obtained.
  • d_direction_hist and d_power_hist be the direction histogram and the intensity histogram of the distance image, respectively.
  • the direction histogram and the intensity histogram of the texture image are t_direction_hist and t_power_hist, respectively.
  • the number of pixels in the block (the number of motion vectors) is N ⁇ M.
  • the vector similarity calculation unit 403 calculates the histogram correlation value of the direction histogram and the histogram correlation value of the intensity histogram according to (Expression 18).
  • dircor is a correlation value of the direction histogram
  • powcor is a correlation value of the intensity histogram
  • the function min is a function that returns the smaller value of the two arguments. The more similar the shapes of the histogram, the closer the correlation values (dircor and powcor) of the histogram are to one, and the different the shapes of the histogram, the closer the correlation value of the histogram to zero.
  • the vector similarity calculation unit 403 calculates the correlation value of the histogram calculated by the above method for each block. Then, the vector similarity calculation unit 403 determines the average value of the correlation values calculated for each block as the similarity. Since the histogram correlation value ranges from 0 to 1, the similarity, which is the average value thereof, also ranges from 0 to 1. Therefore, the similarity indicates the rate at which the motion vector of the distance image and the motion vector of the texture image are similar.
  • the vector similarity calculation unit 403 generates, for each block, the direction histogram and the intensity histogram of the distance motion vector. Furthermore, the vector similarity calculation unit 403 generates, for each block, a direction histogram and an intensity histogram of the image motion vector. Then, the vector similarity calculation unit 403 calculates the vector similarity based on the similarity between the distance motion vector and the orientation histogram of the image motion vector, and the similarity between the distance motion vector and the intensity histogram of the image motion vector. .
  • the vector similarity calculation unit 403 does not necessarily have to calculate the vector similarity based on the similarity of both the direction histogram and the intensity histogram. That is, the vector similarity calculation unit 403 may calculate the vector similarity based on the similarity of one of the direction histogram and the intensity histogram. In this case, the other of the direction and intensity histograms need not be generated.
  • the vector similarity calculation unit 403 does not have to calculate the vector similarity using a histogram.
  • the vector similarity calculation unit 403 may calculate the vector similarity by comparing the direction and the intensity of the average vector.
  • the interpolated image number determination unit 404 determines the upper limit number of interpolations based on the vector similarity.
  • the vector similarity is regarded as the accuracy of the motion vector
  • the upper limit number of interpolations is determined so as to reduce the number of generated interpolated parallax images when the vector similarity is low.
  • the interpolated image number determination unit 404 determines the upper limit number Num of interpolations corresponding to the vector similarity using (Expression 19).
  • F is a predetermined fixed value
  • Sim is a vector similarity. For example, when F is 30, if the vector similarity Sim is 0.5, the upper limit number of interpolated parallax images that can be interpolated between time t and time t + 1 is determined to be 15.
  • the interpolation image number determination unit 404 may determine, as the number of interpolations, a number equal to or less than the upper limit number of interpolations input by the user. For example, when the upper limit number is 15, the user may input a number in the range of 0 to 15 as the interpolation number.
  • a slide bar for receiving an input of a number in the range of 0 to 15 is displayed on the touch panel (display unit 300).
  • the user moves the slide bar displayed on the touch panel by touch operation to input a number equal to or less than the upper limit number.
  • the user can set the number of interpolations while looking at the display unit 300 on the back of the camera.
  • the user can adjust the number of interpolations while checking a three-dimensional moving image frame-interpolated by an interpolated parallax image generated by an interpolated parallax image generation process described later.
  • the user can intuitively input the number of interpolations for obtaining a three-dimensional moving image with less sickness. That is, it is possible to suppress the user from feeling uncomfortable by the frame interpolation.
  • the input of the interpolation number may be accepted by an input device other than the touch panel as illustrated.
  • the interpolation image number determination unit 404 does not necessarily determine the number input by the user as the interpolation number.
  • the interpolation image number determination unit 404 may determine the upper limit number as the interpolation number as it is.
  • Non-Patent Document 6 does not show the direct experimental result on the motion sickness of a three-dimensional moving image, it shows the experimental result on the motion sickness of the 2D moving image.
  • camera parameters etc. are set accurately so that there is no shift in the size, rotation, color, etc. of the left and right images when shooting with a camera. It is stated that
  • the number of interpolated parallax images is normally set to a small value, and the number of interpolations is adjusted by a user interface that specifies a value as shown in FIG.
  • the distance image interpolation unit 405 and the image interpolation unit 406 generate interpolation distance images and interpolation texture images by the number equal to or less than the upper limit number of interpolations determined by the interpolation image number determination unit 404 using the motion vector.
  • the motion vector of the pixel (u, v) of the image I1 at time t is (vx, vy).
  • the pixel of the image I2 corresponding to the pixel (u, v) of the image I1 is a pixel (u + vx, u + vy).
  • FIG. 9 is a diagram for explaining the interpolation method of the distance image and the texture image in the embodiment of the present invention.
  • an interpolated distance image and an interpolated texture image that interpolate between the distance image and the texture image at time t and the distance image and the texture image at time t + 1 are generated.
  • first interpolation pixels the pixels constituting the first interpolation distance image
  • second interpolation pixels are pixels of the first distance image It is an internally dividing point between (u, v) and the pixel (u + vx, v + vy) of the second distance image. Therefore, the first interpolation pixel is (u + vx / 3, v + vy / 3), and the second interpolation pixel is (u + vx * 2/3, v + vy * 2/3).
  • the pixel value of the pixel (u, v) of the first distance image is represented as Depth (u, v)
  • the pixel value of the pixel (u, v) of the second distance image is Depth ′ (u, v) Represent.
  • the pixel value of the first interpolation pixel (u + vx / 3, v + vy / 3) is Depth (u, v) * 2/3 + Depth '(u + vx, v + vy) / 3.
  • the pixel value of the second interpolation pixel is Depth (u, v) / 3 + Depth '(u + vx, v + vy) * 2/3.
  • An interpolated distance image is generated by the linear interpolation as described above.
  • an interpolation texture image is also produced
  • Equation 21 the coordinates of the pixel at time t are (u, v), the motion vector is (vx, vy), and the number of interpolations is Num. Also, j is an integer of 1 or more and Num or less. The coordinates of the pixel of the j-th interpolation image are calculated by (Equation 20).
  • Equation 21 The equation for calculating the pixel value of the j-th interpolation image is shown in (Equation 21).
  • I (u, v) is the pixel value of the pixel (u, v) at time t
  • I ′ (u, v) is the pixel value of the pixel (u, v) at time t + 1.
  • the j-th interpolation image can be generated by the equation defined above.
  • the interpolation parallax image generation unit 407 generates an interpolation parallax image (a parallax image in this case indicates two images for the left eye and the right eye) from the interpolation distance image and the interpolation texture image.
  • an interpolation parallax image (a parallax image in this case indicates two images for the left eye and the right eye) from the interpolation distance image and the interpolation texture image.
  • FIG. 11 is a diagram for explaining a method of generating an interpolated parallax image according to the embodiment of the present invention. Specifically, FIG. 11 shows the relationship between the distance to the subject and the coordinates on the image when viewed from the viewpoints of the interpolation distance image and the interpolation texture image and the left eye image to be generated. The meanings of the symbols in FIG. 11 are as follows.
  • the pixel of the left eye interpolation image corresponding to the pixel (u, v) of the interpolation texture image is known
  • the pixel value of the pixel (u, v) is copied to the corresponding pixel of the left eye interpolation image to copy the left eye image. It can be made.
  • the focal length f and the distances Z and Z 'from the camera to the subject are known.
  • the distance d is known because it can be arbitrarily set in advance when generating parallax images.
  • Equation (22) is obtained.
  • equation (23) is obtained.
  • the pixel (u, v) of the interpolation texture image corresponds to the pixel (u ⁇ X1, v) of the interpolation image for left eye. Therefore, the left-eye interpolation image is generated by copying the pixel value of the pixel (u, v) of the interpolation texture image to the pixel (u-X1, v) of the left-eye interpolation image.
  • the pixel value of the pixel (u, v) of the interpolation texture image may be copied to the pixel (u ⁇ X2, v) of the interpolation image for left eye.
  • the interpolation parallax image generation unit 407 can generate the interpolation image for the left eye by performing the above-described processing on all the pixels included in the interpolation distance image.
  • the right-eye interpolation image is generated by copying pixel values to positions opposite to the left-eye interpolation image.
  • the pixel of the interpolation image for the right eye corresponding to the pixel (u ⁇ X1, v) of the interpolation image for the left eye is a pixel (u + X1, v).
  • the interpolation parallax image generation unit 407 can generate the left eye interpolation image and the right eye interpolation image.
  • the interpolation parallax image generation unit 407 may generate a parallax image in addition to the interpolation parallax image.
  • the three-dimensional imaging apparatus when performing frame interpolation of a three-dimensional moving image, interpolation of the two-dimensional image and interpolation of the distance image are separately performed. An interpolated parallax image is generated. Therefore, by separately performing interpolation of the left-eye image and interpolation of the right-eye image, interpolation errors in the depth direction can be suppressed more than in the case of generating an interpolated parallax image, and frame interpolation of a three-dimensional moving image It can be done with high accuracy.
  • the left-eye interpolation image and the right-eye interpolation image are generated using the same interpolation distance image and interpolation image, the user who views the frame-interpolated three-dimensional image is uncomfortable due to the interpolation. It also produces the effect of making it difficult to
  • the upper limit number of interpolations can be determined according to the similarity between the distance motion vector and the image motion vector. If the similarity between the distance motion vector and the image motion vector is low, there is a high possibility that the distance motion vector or the image motion vector has not been correctly calculated. Therefore, in such a case, by reducing the upper limit number of interpolations, it is possible to suppress degradation of the image quality of the three-dimensional moving image due to the interpolated parallax image.
  • the vector similarity can be calculated based on the histogram of at least one of the direction and the intensity of the motion vector.
  • a plurality of photographed images having different focal lengths can be used as an input, which can contribute to downsizing of the imaging apparatus.
  • the present invention is not limited to these embodiments. As long as the gist of the present invention is not deviated, modes in which various modifications that those skilled in the art can think of are applied to the present embodiment are also included in the scope of the present invention.
  • the three-dimensional image interpolation unit executes various processes with a plurality of photographed images having different focal distances as inputs, but a plurality of photographed images having different focal distances does not necessarily have to be input. There is no need.
  • a three-dimensional moving image including an image for the left eye and an image for the right eye may be input.
  • the distance image acquisition unit may acquire the distance image based on the parallax between the left eye image and the right eye image.
  • the three-dimensional image interpolation unit is included in the three-dimensional imaging device, but may be realized as a three-dimensional image interpolation device independently from the three-dimensional imaging device.
  • An example of such a three-dimensional image interpolation apparatus will be described using FIG. 12 and FIG.
  • FIG. 12 is a block diagram showing a functional configuration of the three-dimensional image interpolation apparatus 500 according to an aspect of the present invention.
  • FIG. 13 is a flowchart showing the processing operation of the three-dimensional image interpolation apparatus 500 according to an aspect of the present invention.
  • the three-dimensional image interpolation apparatus 500 includes a distance image interpolation unit 501, an image interpolation unit 502, and an interpolation parallax image generation unit 503.
  • the distance image interpolation unit 501 generates at least one interpolation distance image that interpolates between the first distance image and the second distance image (S402).
  • the image interpolation unit 502 generates at least one interpolation image to interpolate between the first image and the second image (S404).
  • the interpolation parallax image generation unit 503 generates an interpolation parallax image having parallax according to the depth indicated by the interpolation distance image based on the interpolation image (S406).
  • the three-dimensional image interpolation device 500 performs frame interpolation of a three-dimensional moving image.
  • the above three-dimensional image interpolation apparatus is specifically a computer system configured of a microprocessor, ROM, RAM, hard disk unit, display unit, keyboard, mouse and the like.
  • a computer program is stored in the ROM or the hard disk unit.
  • the three-dimensional image interpolation device achieves its function by the microprocessor operating according to the computer program.
  • the computer program is configured by combining a plurality of instruction codes indicating instructions to the computer in order to achieve a predetermined function.
  • the system LSI is a super-multifunctional LSI manufactured by integrating a plurality of components on one chip, and more specifically, a computer system including a microprocessor, a ROM, a RAM, and the like. . A computer program is stored in the RAM. The system LSI achieves its functions as the microprocessor operates in accordance with the computer program.
  • Some or all of the components constituting the above three-dimensional image interpolation device may be composed of an IC card or a single module which can be detached from the three-dimensional image interpolation device.
  • the IC card or the module is a computer system including a microprocessor, a ROM, a RAM, and the like.
  • the IC card or the module may include the super multifunctional LSI described above.
  • the IC card or the module achieves its function by the microprocessor operating according to the computer program. This IC card or this module may be tamper resistant.
  • the present invention may be the method shown above. Further, the present invention may be a computer program that realizes these methods by a computer, or may be a digital signal composed of the computer program.
  • the present invention is also directed to a non-transitory recording medium that can read the computer program or the digital signal from a computer, such as a flexible disk, a hard disk, a CD-ROM, an MO, a DVD, a DVD-ROM, a DVD-RAM, a BD It may be recorded on a Blu-ray Disc (registered trademark), a semiconductor memory, or the like. Further, the present invention may be the digital signal recorded on these recording media.
  • the computer program or the digital signal may be transmitted via a telecommunication line, a wireless or wired communication line, a network represented by the Internet, data broadcasting, and the like.
  • the present invention may be a computer system comprising a microprocessor and a memory, wherein the memory stores the computer program, and the microprocessor operates according to the computer program.
  • the three-dimensional image interpolation device and the three-dimensional imaging device according to the present invention can perform frame interpolation of a three-dimensional moving image with high accuracy, and can be used as a digital video camera, a display device, computer software, or the like.
  • Reference Signs List 10 three-dimensional imaging apparatus 100 imaging unit 101 imaging device 103 optical lens 104 filter 105 control unit 106 element driver 200 signal processing unit 201 memory 202 three-dimensional image interpolation unit 203 interface unit 300 display unit 400 distance image acquisition unit 401 distance motion vector Calculation unit 402 Image motion vector calculation unit 403 Vector similarity calculation unit 404 Interpolated image number determination unit 405, 501 Distance image interpolation unit 406, 502 Image interpolation unit 407, 503 Interpolated parallax image generation unit 408 Texture image acquisition unit 500 Three-dimensional image Interpolation device

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Abstract

　３次元動画像のフレーム補間を行う３次元画像補間装置（５００）であって、３次元動画像に含まれる第１画像および第２画像の奥行きをそれぞれ表す第１距離画像と第２距離画像との間を補間する少なくとも１枚の補間距離画像を生成する距離画像補間部（５０１）と、第１画像と第２画像との間を補間する少なくとも１枚の補間画像を生成する画像補間部（５０２）と、補間画像に基づいて、補間距離画像が示す奥行きに応じた視差を有する少なくとも１組の補間視差画像を生成する補間視差画像生成部（５０３）とを備える。

Description

３次元画像補間装置、３次元撮像装置および３次元画像補間方法
　本発明は、３次元動画像のフレーム補間を行う３次元画像補間装置、３次元撮像装置および３次元画像補間方法に関する。
　近年、ＣＣＤイメージセンサ（Ｃｈａｒｇｅ　Ｃｏｕｐｌｅｄ　Ｄｅｖｉｃｅ　Ｉｍａｇｅ　Ｓｅｎｓｏｒ）あるいはＣＭＯＳイメージセンサ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ　Ｍｅｔａｌ　Ｏｘｉｄｅ　Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ　Ｉｍａｇｅ　Ｓｅｎｓｏｒ）等の固体撮像素子（以下、単に「撮像素子」と称する場合がある）を用いたデジタルスチルカメラあるいはデジタルビデオカメラの高機能化および高性能化には目を見張るものがある。特に半導体製造技術の進歩により、固体撮像素子における画素構造の微細化が進んでいる。
　その結果、固体撮像素子の画素および駆動回路の高集積化が図られてきた。このため、僅かの年数で撮像素子の画素数が１００万画素程度から１０００万画素以上へと著しく増加した。さらに、撮像によって得られる画像の質も飛躍的に向上している。
　一方、液晶ディスプレイあるいはプラズマディスプレイ等の薄型の表示装置により、場所を取らず、高解像度で高コントラストな画像の表示が可能となっている。このような画像の高品質化の流れは、２次元画像から３次元画像へと広がりつつある。昨今では、偏光メガネあるいは高速なシャッタを有するメガネを用いて、高画質な３次元画像を表示する３次元表示装置が開発され始めている。
　３次元表示装置に表示する高画質な３次元画像あるいは３次元映像を取得するための３次元撮像装置の開発も進んでいる。３次元画像を取得し、３次元表示装置で表示を行うシンプルな方法としては、位置が異なる２つの光学系（レンズと撮像素子）を備えた撮像装置で画像あるいは映像を撮影することが考えられる。各光学系用いて撮影された画像が左目用画像および右目用画像として３次元表示装置に入力される。撮影された左目用画像および右目用画像を３次元表示装置が高速に切り替えて表示することで、メガネを着用したユーザは画像を立体的に知覚することができる。
　また、複数台のカメラから構成される撮像系を用いてシーンの奥行き情報を算出し、奥行き情報とテクスチャ情報とから左目用画像および右目用画像を生成する方法がある。また、光の当たり方などシーンの幾何的あるいは光学的な条件あるいは撮像装置の光学系の条件（絞りの大きさなど）を変えて１台のカメラで撮影した複数枚の画像から奥行き情報を算出することで、左目用画像および右目用画像を生成する方法がある。
　前者に関する方法としては、多数のカメラから取得される画像を同時に利用して各画素の奥行きを求める非特許文献１に記載のマルチベースラインステレオ法がある。このマルチベースラインステレオ法は、一般的な２眼ステレオに比べて高い精度でシーンの奥行きを推定できることが知られている。
　一例として、カメラの台数が２台（２眼ステレオ）のときの左目用画像および右目用画像（視差画像）の生成方法について説明する。２眼ステレオでは、２台のカメラを利用して互いに異なる視点から２枚の画像が撮影され、撮影された各画像から特徴点が抽出され、特徴点間の対応関係を求めることにより対応点が特定される。このように特定された対応点間の距離が視差と呼ばれる。例えば、２台のカメラで撮影された２枚の画像において、対応する特徴点の座標（ｘ，ｙ）がそれぞれ（５、１０）、（１０、１０）であるとき、視差は５となる。ここでカメラが平行に配置されているとし、視差をｄ、２台のカメラの焦点距離をｆ、カメラ間の距離（基線長：ｂａｓｅｌｉｎｅ）をＢとすると、（式１）によりカメラから被写体までの距離が求められる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　２台のカメラ間の距離が長くなると、一方のカメラで観測される特徴点が他方のカメラでは観測できないことがある。そのような場合でも、マルチベースラインステレオ法では３台以上のカメラを利用することで対応点探索の曖昧性を減らすことができるため、視差推定の誤差が減る。
　奥行きが求まれば、例えば非特許文献２記載の方法のように奥行きの情報とシーンのテクスチャとを用いて左目用画像および右目用画像を生成することが可能となる。非特許文献２記載の方法によれば、推定した奥行きと撮像装置から得られるシーンのテクスチャとを用いて、仮想カメラ位置（左目用のカメラ位置と右目用のカメラ位置）を新たな視点位置とした画像が生成できる。これにより、撮影時とは異なる視点位置の画像を得ることができる。
　新たな視点位置の画像は（式２）により生成できる。ここで各記号は（式１）と同様である。奥行きを求めたカメラのｘ座標をｘｃとし、新たに生成する視点位置にあるカメラのｘ座標をｘｌ、ｘｒとする。ｘｌ、ｘｒはそれぞれ左目用および右目用のカメラ（仮想カメラ）のｘ座標である。仮想カメラ間の距離（基線長：ｂａｓｅｌｉｎｅ）をｔｘとする。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　以上により、複数台のカメラを利用して奥行きを算出すれば、左目用画像および右目用画像が生成できる。
　後者に関する奥行きの算出方法のうち、シーンに関する条件を変更する方法として非特許文献３に示すフォトメトリックステレオがある。照明の位置を変えて被写体を撮影した複数枚の画像が入力されたとき、被写体の画素値と照明の位置との３次元的な関係から被写体の３次元位置が求められる。また、撮像装置の光学条件を変える方法として、非特許文献４に示すＤｅｐｔｈ　Ｆｒｏｍ　Ｄｅｆｏｃｕｓ法がある。この方法では、カメラの焦点距離を変えて撮影した複数枚の画像における各画素のボケの変化量とカメラの焦点距離と絞りの大きさ（開口径）とを用いてカメラから被写体までの距離（奥行き）を求めることができる。このように、シーンの奥行き情報を取得する様々な方法が古くから研究されている。とりわけＤｅｐｔｈ　Ｆｒｏｍ　Ｄｅｆｏｃｕｓ法には、撮像装置を小型かつ軽量にすることができ、照明装置などの他の装置が不要であるという特徴がある。
特開平７―２６２３８２号公報 特開２０１０―１６７４３号公報
"A Multiple-baseline Stereo," IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.15, No.4, pp.353-363, 1993, M.Okutomi and T.Kanade. "Stereoscopic Image Generation Based on Depth Images for 3D TV." IEEE Trans. On Broadcasting, Vol.51, No.2, June 2005, L.Zhang and W.J.Tam. "Photometric method for determining surface orientation from multiple images." Optical Engineerings 19, I, 139-144, 1980, R.J.Woodham. "A new sense for depth of field", IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2, 4, pp.523-531 1987, A.P.Pentland. "Depth from Defocus: A Spatial Domain Approach," International Journal of Computer Vision, Vol.13, No.3, pp.271-294, 1994 M.Subbarao and G.Surya. "３ＤＣ安全ガイドライン"３Ｄコンソーシアム、２０１０年４月２０日改訂版.
　上記のようにＤｅｐｔｈ　Ｆｒｏｍ　Ｄｅｆｏｃｕｓ法を用いることで、単眼で小型のシステムによってシーンの奥行き情報を獲得することができる。しかしながら、Ｄｅｐｔｈ　Ｆｒｏｍ　Ｄｅｆｏｃｕｓ法ではカメラの焦点距離を変えて２枚以上の画像を撮影する必要がある。すなわち、撮影時に、カメラの焦点距離を変えるために、レンズ（あるいは撮像素子）を前後に駆動する必要がある。そのため、１回の撮影に必要な時間は、駆動時間、および駆動後にレンズまたは撮像素子の振動が無くなるまでの時間に大きく依存する。
　以上のことからＤｅｐｔｈ　Ｆｒｏｍ　Ｄｅｆｏｃｕｓ法では１秒間に少数の画像しか撮影できないという課題がある。したがってＤｅｐｔｈ　Ｆｒｏｍ　Ｄｅｆｏｃｕｓ法にて奥行き情報を算出しながら動画像を撮影した場合、動画像のフレームレートが低くなる。
　フレームレートの低い動画像から高フレームレートの動画像を生成する方法として、２枚の画像から時間方向に補間した画像を生成することで、時間解像度を向上させる方法がある。この方法は、例えば、ディスプレイの表示を滑らかにするために時間解像度をあげる方法として利用される。
　しかしながら、Ｄｅｐｔｈ　Ｆｒｏｍ　Ｄｅｆｏｃｕｓ法を利用するためのボケが存在する画像を用いて時間方向の補間を行うと、ボケを含む補間画像を生成できるが、そのボケは奥行き情報を考慮していない。したがってボケを含む補間画像からはＤｅｐｔｈ　Ｆｒｏｍ　Ｄｅｆｏｃｕｓ法による奥行き情報の算出をすることができない。
　また、２次元画像における時間解像度を向上させる方法の延長として、Ｄｅｐｔｈ　Ｆｒｏｍ　Ｄｅｆｏｃｕｓ法により個々の静止画に対して、左目用画像および右目用画像を生成した後、視点毎に画像の補間を行うことで、時間解像度を高める方法が考えられる。
　しかしながら、補間により生成された左目用画像および右目用画像は、左右独立に補間がされているため３次元の幾何的な位置関係が正しいという保証がない。そのため、個々の静止画として見る場合には違和感がないが、３次元表示装置で観ると違和感のある３次元動画像になるという課題がある。
　特許文献１記載の方法によれば撮影被写体の運動モデルを定義し、座標情報の補間と運動情報の補間を行う。この方法によれば２次元的な座標情報の補間のみならず３次元的な運動情報の補間を行うことができる。しかしながら、一般的なシーンでは動きが複雑でモデル化が難しいため、この方法を適用するのが難しいという課題がある。
　本発明は、上記従来の課題を解決するものであって、３次元動画像のフレーム補間を高精度に行うことができる３次元画像補間装置、３次元撮像装置および３次元画像補間方法を提供することを目的とする。
　上記目的を達成するために、本発明の一態様に係る３次元画像補間装置は、３次元動画像のフレーム補間を行う３次元画像補間装置であって、前記３次元動画像に含まれる第１画像および第２画像の奥行きをそれぞれ表す第１距離画像と第２距離画像との間を補間する少なくとも１枚の補間距離画像を生成する距離画像補間部と、前記第１画像と前記第２画像との間を補間する少なくとも１枚の補間画像を生成する画像補間部と、前記補間画像に基づいて、前記補間距離画像が示す奥行きに応じた視差を有する少なくとも１組の補間視差画像を生成する補間視差画像生成部とを備える。
　本構成によれば、３次元動画像のフレーム補間を行う場合に、２次元画像の補間と距離画像の補間とをそれぞれ別々に行なった後に、補間視差画像が生成される。したがって、左目用画像の補間と右目用画像の補間とを別々に行うことにより補間視差画像を生成する場合よりも、奥行き方向の補間エラーを抑制することができ、３次元動画像のフレーム補間を高精度に行うことができる。また、左目用補間画像と右目用補間画像とが、同一の補間距離画像および補間画像を利用して生成されるので、フレーム補間された３次元画像を見るユーザに対して補間に起因する不快感を与えにくいという効果も奏する。
　また、前記３次元画像補間装置は、さらに、前記第１距離画像および前記第２距離画像から動きベクトルを距離動きベクトルとして算出する距離動きベクトル算出部と、前記第１画像および前記第２画像から動きベクトルを画像動きベクトルとして算出する画像動きベクトル算出部と、前記画像動きベクトルと前記距離動きベクトルとの類似性の高さを示す値であるベクトル類似度を算出するベクトル類似度算出部と、算出された前記ベクトル類似度が大きいほど数が多くなるように、補間の上限数を決定する補間画像数決定部とを備え、前記補間視差画像生成部は、決定された前記上限数以下の数の前記補間視差画像を生成することが好ましい。
　この構成によれば、距離動きベクトルと画像動きベクトルとの間の類似度に応じて補間の上限数を決定することができる。距離動きベクトルと画像動きベクトルとの間の類似度が低い場合、距離動きベクトルまたは画像動きベクトルが正しく算出されていない可能性が高い。したがって、このような場合に、補間の上限数を少なくすることで、補間視差画像によって３次元動画像の画質が劣化することを抑制できる。
　また、前記距離動きベクトル算出部は、第１サイズのブロック毎に前記距離動きベクトルを算出し、前記画像動きベクトル算出部は、前記第１サイズのブロック毎に前記画像動きベクトルを算出し、前記ベクトル類似度算出部は、前記第１サイズよりも大きい第２サイズのブロック毎に、前記距離動きベクトルの方向および強度のうちの少なくとも一方のヒストグラムを生成し、前記第２サイズのブロック毎に、前記画像動きベクトルの方向および強度のうちの少なくとも一方のヒストグラムを生成し、前記距離動きベクトルおよび前記画像動きベクトルの方向のヒストグラム間の類似性と、前記距離動きベクトルおよび前記画像動きベクトルの強度のヒストグラム間の類似性とのうちの少なくとも一方に基づいて前記ベクトル類似度を算出することが好ましい。
　この構成によれば、動きベクトルの方向および強度のうちの少なくとも一方のヒストグラムに基づいて、ベクトル類似度を算出することができる。これにより、動きベクトルが正しく算出されていない可能性とベクトル類似度との相関度を向上させることができ、適切に補間の上限数を決定することが可能となる。
　また、前記補間画像数決定部は、ユーザによって入力された前記上限数以下の数を補間数と決定し、前記補間視差画像生成部は、決定された前記補間数の前記補間視差画像を生成することが好ましい。
　この構成によれば、ユーザの入力によって補間数を決定することができ、フレーム補間によってユーザに不快感を与えることを抑制することが可能となる。
　また、前記３次元画像補間装置は、さらに、第１撮影画像群に含まれる互いに焦点距離が異なる複数の撮影画像間のボケの相関性に基づいて前記第１距離画像を取得し、かつ、前記第１撮影画像群よりも時間的に後の第２撮影画像群に含まれる互いに焦点距離が異なる複数の撮影画像間のボケの相関性に基づいて前記第２距離画像を取得する距離画像取得部を備えることが好ましい。
　この構成によれば、互いに焦点距離が異なる複数の撮影画像を入力として用いることができるので、撮像装置の小型化に貢献することができる。
　また、前記３次元画像補間装置は、さらに、前記第１撮影画像群に含まれる一の撮影画像のボケの特徴を示すボケ情報を用いて当該一の撮影画像に対して復元処理を行うことにより、第１テクスチャ画像を前記第１画像として取得し、かつ、前記第２撮影画像群に含まれる一の撮影画像のボケの特徴を示すボケ情報を用いて当該一の撮影画像に対して復元処理を行うことにより、第２テクスチャ画像を前記第２画像として取得するテクスチャ画像取得部を備えることが好ましい。
　この構成によれば、テクスチャ画像に基づいて補間視差画像を生成することができる。
　また、前記３次元画像補間装置は、集積回路として構成されてもよい。
　また、本発明の一態様に係る３次元撮像装置は、撮像部と、上記３次元画像補間装置とを備える。
　これにより、上記３次元画像補間装置と同様の効果を奏することができる。
　なお、本発明は、このような３次元画像補間装置として実現することができるだけでなく、このような３次元画像補間装置が備える特徴的な構成要素の動作をステップとする３次元画像補間方法として実現することができる。また、本発明は、３次元画像補間方法に含まれる各ステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現することもできる。そして、そのようなプログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ　Ｄｉｓｃ　Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）等の非一時的な記録媒体あるいはインターネット等の伝送媒体を介して配信することができるのは言うまでもない。
　本発明によれば、３次元動画像のフレーム補間を高精度に行うことができる。
図１は、本発明の実施の形態における３次元撮像装置の全体構成を示す図である。 図２は、本発明の実施の形態における３次元画像補間部の構成を示すブロック図である。 図３は、本発明の実施の形態における３次元画像補間部の処理動作を示すフローチャートである。 図４は、本発明の実施の形態における距離画像取得部の処理動作を示すフローチャートである。 図５は、本発明の実施の形態における動きベクトル算出方法の一例を説明するための図である。 図６は、ボケ画像と全焦点画像とＰＳＦとの関係を示す図である。 図７は、本発明の実施の形態におけるボケカーネルのサイズの求め方を示す図である。 図８は、本発明の実施の形態におけるベクトル類似度算出部の処理動作を示すフローチャートである。 図９は、本発明の実施の形態における補間数の入力方法の一例を示す図である。 図１０は、本発明の実施の形態における補間距離画像および補間テクスチャ画像の生成方法を説明するための図である。 図１１は、本発明の実施の形態における視差画像生成方法を説明するための図である。 図１２は、本発明の一態様に係る３次元画像補間装置の機能構成を示すブロック図である。 図１３は、本発明の一態様に係る３次元画像補間装置の処理動作を示すフローチャートである。
　以下、図面を参照しながら本発明の実施形態を説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本発明の好ましい一具体例を示す。つまり、以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、本発明の一例であり、本発明を限定する主旨ではない。本発明は、請求の範囲の記載に基づいて特定される。したがって、以下の実施の形態における構成要素のうち、本発明の最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素は、本発明の課題を達成するために必ずしも必要ではないが、より好ましい形態を構成する構成要素として説明される。
　また、以下の説明において、「画像（ｉｍａｇｅ）」とは、シーンの輝度あるいは色などを２次元で表した信号あるいは情報を意味する。また、「距離画像（ｒａｎｇｅ　ｉｍａｇｅ）」とは、シーンのカメラからの距離（奥行き）を２次元で表した信号または情報を意味する。また、「視差画像（ｐａｒａｌｌａｘ　ｉｍａｇｅ）」とは、互いに異なる複数の視点位置に対応する複数の画像（例えば、右目用画像および左目用画像）を意味する。
　図１は、本発明の実施の形態における３次元撮像装置１０の全体構成を示すブロック図である。本実施の形態の３次元撮像装置１０は、デジタル式の電子カメラであり、撮像部１００と、信号処理部２００と、表示部３００とを備える。以下に、撮像部１００、信号処理部２００および表示部３００を詳細に説明する。
　撮像部１００は、シーンの画像を撮影する。シーンとは、撮像部１００によって撮影された画像に写っているもののすべてを意味し、被写体に加えて背景も含む。
　図１に示すように、撮像部１００は、撮像素子１０１と、光学レンズ１０３と、フィルタ１０４と、制御部１０５と、素子駆動部１０６とを備える。
　撮像素子１０１は、例えばＣＣＤイメージセンサあるいはＣＭＯＳイメージセンサ等の固体撮像素子であり、公知の半導体製造技術によって製造される。例えば、撮像素子１０１は、撮像面上に行列状に配置された複数の光感知セルを備える。
　光学レンズ１０３は、撮像素子１０１の撮像面上に像を形成する。本実施の形態では、撮像部１００は、１枚の光学レンズ１０３を備えているが、複数枚の光学レンズを備えてもよい。
　フィルタ１０４は、可視光を透過して、近赤外光（ＩＲ）をカットする赤外カットフィルタ４である。なお、撮像部１００は、必ずしもフィルタ１０４を備える必要はない。
　制御部１０５は、撮像素子１０１を駆動するための基本信号を生成する。さらに、制御部１０５は、撮像素子１０１からの出力信号を受信して信号処理部２００に送出する。
　素子駆動部１０６は、制御部１０５によって生成された基本信号に基づいて撮像素子１０１を駆動する。　なお、これらの制御部１０５および素子駆動部１０６は、例えばＣＣＤドライバなどのＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ　Ｓｃａｌｅ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）から構成されている。
　信号処理部２００は、撮像部１００から出力された信号に基づいて画像信号を生成する。図１に示すように、信号処理部２００は、メモリ２０１と、３次元画像補間部２０２と、インタフェース部２０３とを備える。
　３次元画像補間部２０２は、３次元動画像のフレーム補間を行う。この３次元画像補間部２０２は、公知のデジタル信号処理プロセッサ（ＤＳＰ）などのハードウェアと、画像信号生成処理を含む画像処理を実行するソフトウェアとの組合せによって好適に実現され得る。なお、３次元画像補間部２０２の詳細については、図面を用いて後述する。
　メモリ２０１は、例えばＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ　Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）などによって構成される。メモリ２０１には、撮像部１００から得られた信号が記録されるとともに、３次元画像補間部２０２によって生成された画像データあるいはその圧縮画像データが一時的に記録される。これらの画像データは、インタフェース部２０３を介して、不図示の記録媒体あるいは表示部３００などに送出される。
　表示部３００は、撮影条件あるいは撮影された画像などを表示する。また、表示部３００は、静電容量方式あるいは抵抗膜方式などのタッチパネルであり、ユーザからの入力を受け付ける入力部としても機能する。ユーザから入力された情報は、インタフェース部２０３を通して、信号処理部２００および撮像部１００の制御に反映される。
　なお、本実施の形態の３次元撮像装置１０は、さらに、電子シャッタ、ビューファインダ、電源（電池）、フラッシュライトなどの公知の構成要素を備え得るが、それらの説明は本発明の理解に特に必要でないため省略する。
　図２は、本発明の実施の形態における３次元画像補間部２０２の構成を示すブロック図である。図２に示すように、３次元画像補間部２０２は、距離画像取得部４００と、距離動きベクトル算出部４０１と、画像動きベクトル算出部４０２と、ベクトル類似度算出部４０３と、補間画像数決定部４０４と、距離画像補間部４０５と、画像補間部４０６と、補間視差画像生成部４０７とを備える。
　距離画像取得部４００は、第１画像および第２画像の奥行きを表す第１距離画像および第２距離画像を取得する。第１画像および第２画像は、３次元動画像に含まれる同一視点の画像であってフレーム補間の対象となる画像である。
　本実施の形態では、距離画像取得部４００は、第１撮影画像群に含まれる互いに焦点距離が異なる複数の撮影画像間のボケの相関性に基づいて第１距離画像を取得する。また、距離画像取得部４００は、第２撮影画像群に含まれる互いに焦点距離が異なる複数の撮影画像間のボケの相関性に基づいて第２距離画像を取得する。
　なお、第１撮影画像群および第２撮影画像群の各々は、撮像部１００によって焦点距離を変えながら撮影された複数の撮影画像を含む。また、第２撮影画像群は、第１撮影画像群よりも時間的に後の画像群である。
　テクスチャ画像取得部４０８は、第１撮影画像群に含まれる一の撮影画像のボケの特徴を示すボケ情報を用いて当該一の撮影画像に対して復元処理を行うことにより、第１テクスチャ画像を第１画像として取得する。また、テクスチャ画像取得部４０８は、第２撮影画像群に含まれる一の撮影画像のボケの特徴を示すボケ情報を用いて当該一の撮影画像に対して復元処理を行うことにより、第２テクスチャ画像を第２画像として取得する。
　本実施の形態において、テクスチャ画像とは、撮影画像のボケの特徴を示すボケ情報を用いて撮影画像に対して復元処理を行うことにより得られる画像である。つまり、テクスチャ画像は、撮影画像に含まれるボケを除去した画像である。すなわち、テクスチャ画像は、全ての画素で焦点が合っている画像である。
　なお、必ずしも、第１画像および第２画像として第１テクスチャ画像および第２テクスチャ画像が利用される必要はない。つまり、第１画像および第２画像は、ボケを有する画像であっても構わない。この場合、３次元画像補間部２０２は、テクスチャ画像取得部４０８を備えなくてもよい。
　距離動きベクトル算出部４０１は、第１距離画像および第２距離画像から動きベクトルを算出する。ここでは、このように第１距離画像および第２距離画像から算出された動きベクトルを距離動きベクトルと呼ぶ。
　画像動きベクトル算出部４０２は、第１画像および第２画像から動きベクトルを算出する。ここでは、このように第１画像および第２画像から算出された動きベクトルを画像動きベクトルと呼ぶ。
　ベクトル類似度算出部４０３は、距離動きベクトルと画像動きベクトルとの類似性の高さを示す値であるベクトル類似度を算出する。ベクトル類似度の算出方法の詳細は後述する。
　補間画像数決定部４０４は、算出された類似度が大きいほど数が多くなるように、補間の上限数を決定する。
　距離画像補間部４０５は、第１距離画像と第２距離画像との間を補間する少なくとも１枚の補間距離画像を生成する。具体的には、距離画像補間部４０５は、補間画像数決定部４０４によって決定された補間の上限数以下の数だけの補間距離画像を生成する。
　画像補間部４０６は、第１画像と第２画像との間を補間する少なくとも１枚の補間画像を生成する。本実施の形態では、画像補間部４０６は、第１テクスチャ画像と第２テクスチャ画像との間を補間する少なくとも１枚の補間テクスチャ画像を生成する。
　具体的には、画像補間部４０６は、補間画像数決定部４０４によって決定された補間の上限数以下の数だけ補間画像を生成する。
　補間視差画像生成部４０７は、補間画像に基づいて、補間距離画像が示す奥行きに応じた視差を有する少なくとも１組の補間視差画像を生成する。本実施の形態では、補間視差画像生成部４０７は、補間画像数決定部４０４によって決定された補間の上限数以下の数の補間視差画像を生成する。
　３次元画像補間部２０２は、このように補間視差画像を生成することにより、３次元動画像のフレーム補間を行う。なお、このようにフレーム補間された３次元動画像は、例えば、不図示の立体表示装置に出力される。立体表示装置は、例えば、メガネ式の立体表示方式により３次元動画像を表示する。メガネ式の立体表示方式とは、メガネ（例えば、液晶シャッタメガネまたは偏光メガネなど）を着用したユーザに対して、視差を有する左目用画像および右目用画像を表示する方式である。
　なお、立体表示装置は、必ずしもメガネ式の立体表示方式により視差画像を表示する必要はなく、裸眼式の立体表示方式により視差画像を表示してもよい。裸眼式の立体表示方式は、メガネを用いない立体表示方式（例えば、パララックスバリア方式あるいはレンチキュラーレンズ方式など）である。
　次に、以上のように構成された３次元画像補間部２０２の処理動作について説明する。
　図３は、本発明の実施の形態における３次元画像補間部２０２の処理動作を示すフローチャートである。以下では、第１画像および第２画像が第１テクスチャ画像および第２テクスチャ画像である場合について説明する。
　まず、距離画像取得部４００は、第１距離画像および第２距離画像を取得する（Ｓ１０２）。距離動きベクトル算出部４０１は、第１距離画像および第２距離画像から動きベクトル（距離動きベクトル）を算出する（Ｓ１０４）。テクスチャ画像取得部４０８は、第１テクスチャ画像および第２テクスチャ画像を取得する（Ｓ１０５）。画像動きベクトル算出部４０２は、第１テクスチャ画像および第２テクスチャ画像から動きベクトル（画像動きベクトル）を算出する（Ｓ１０６）。
　ベクトル類似度算出部４０３は、距離動きベクトルと画像動きベクトルとの類似度を算出する（Ｓ１０８）。補間画像数決定部４０４は、算出された類似度が大きいほど数が多くなるように補間の上限数を決定する（Ｓ１１０）。
　距離画像補間部４０５は、第１距離画像と第２距離画像との間を補間する、補間の上限数以下の数の補間距離画像を生成する（Ｓ１１２）。画像補間部４０６は、第１テクスチャ画像と第２テクスチャ画像との間を補間する、補間の上限数以下の数の補間テクスチャ画像を生成する（Ｓ１１４）。
　補間視差画像生成部４０７は、補間テクスチャ画像に基づいて、対応する補間距離画像が示す奥行きに応じた視差を有する補間視差画像を生成する（Ｓ１１６）。
　以上のように、補間視差画像が生成され、３次元動画像のフレーム補間が行われる。なお、ステップＳ１０２～Ｓ１１６の処理は、補間の対象となる画像（第１テクスチャ画像および第２テクスチャ画像）を変更しながら繰り返される。
　次に、図３に示した各ステップの処理の詳細を説明する。
　＜距離画像取得処理（Ｓ１０２）＞
　まず、ステップＳ１０２の距離画像取得処理の詳細について説明する。
　本実施の形態では、距離画像取得部４００は、撮像部１００から得られる複数の撮影画像に基づいて、シーンのカメラからの距離を示す距離画像を取得する。以下では、一例として、特許文献２に記載のＤｅｐｔｈ　Ｆｒｏｍ　Ｄｅｆｏｃｕｓ法により画素毎に距離を計測する方法について説明する。なお、距離画像取得部４００は、他の方法（例えば、複数台のカメラを用いたステレオ法、フォトメトリックステレオ、あるいはアクティブセンサを用いたＴＯＦ法など）により距離画像を取得しても構わない。
　Ｄｅｐｔｈ　Ｆｒｏｍ　Ｄｅｆｏｃｕｓ法では、まず、撮像部１００は、レンズや絞りの設定を変えることで互いにボケが異なる複数枚の画像を１つの画像群として撮影する。撮像部１００は、画像群の撮影を繰り返すことにより複数の画像群を得る。ここでは、このように得られる複数の画像群のうちの１つの画像群を第１画像群と呼び、第１画像群の時間的に次の画像群を第２画像群と呼ぶ。
　以下では一例として、距離画像取得部４００が１つの画像群から１つの距離画像を取得する処理について説明する。
　距離画像取得部４００は、第１画像群に含まれる複数枚の撮影画像間のボケの相関量を画素毎に算出する。距離画像取得部４００は、このボケの相関量と被写体距離との関係を予め定めた参照テーブルを画素毎に参照することで距離画像を取得する。
　図４は、本発明の実施の形態における距離画像取得部４００の処理動作の一例を示すフローチャートである。具体的には、図４は、Ｄｅｐｔｈ　Ｆｒｏｍ　Ｄｅｆｏｃｕｓ法による距離計測方法を示す。
　まず、距離画像取得部４００は、同一のシーンが撮影された２枚の撮影画像であって焦点距離が互いに異なる２枚の撮影画像を撮像部１００から取得する（Ｓ２０２）。この２枚の撮影画像は、第１画像群に含まれるとする。なお、焦点距離は、レンズあるいは撮像素子の位置を動かすことで変更できる。
　次に、距離画像取得部４００は、測距対象となる画素とその近傍領域の画素群とを含む領域をＤＦＤカーネルとして設定する（Ｓ２０４）。このＤＦＤカーネルが測距処理の対象となる。ＤＦＤカーネルのサイズや形は特に制限されるものではないが、例えば測距対象画素を中心とした１０ｘ１０の矩形領域などをＤＦＤカーネルとして設定することができる。
　そして、距離画像取得部４００は、焦点距離を変えて撮影された２枚の撮影画像からＤＦＤカーネルとして設定された領域を抽出し、ＤＦＤカーネルの画素毎にボケ相関量を算出する（Ｓ２０６）。
　ここで、距離画像取得部４００は、ＤＦＤカーネルに対してあらかじめ定められた重み係数を用いて、ＤＦＤカーネルの画素毎に求めたボケ相関量の重み付けを行う（Ｓ２０８）。この重み係数は、例えばＤＦＤカーネルの中心ほど値が大きく、端ほど値が小さくなる係数である。なお、ガウス分布など既存の重み分布を重み係数として利用しても構わない。この重み付け処理によりノイズの影響にロバストになるという特徴がある。重み付けされたボケ相関量の和は、ＤＦＤカーネルのボケ相関量として扱われる。
　最後に、距離画像取得部４００は、距離とボケ相関量との関係を示すルックアップテーブルを用いてボケ相関量から距離を求める（Ｓ２１０）。ルックアップテーブルでは、ボケ相関量は、被写体距離の逆数に対して線形な関係を有する（ルックアップテーブル算出処理は非特許文献５参照）。なお、対応するボケ相関量がルックアップテーブルに含まれてなければ、距離画像取得部４００は、補間によって被写体距離を求めればよい。また、光学系が変わればルックアップテーブルも変えることが好ましい。そこで、距離画像取得部４００は、絞りの大きさや焦点距離に応じて複数のルックアップテーブルを用意しておいても構わない。これらの光学系の設定情報は撮像時に既知のため、使用するルックアップテーブルは事前に求めておくことが可能である。
　次にボケ相関量算出方法について説明する。
　互いに異なる焦点距離で撮影された２枚の撮影画像を画像Ｇ１、Ｇ２とする。距離画像取得部４００は、被写体距離を測定する測距対象画素を選び、その測距対象画素の近傍Ｍ×Ｍ矩形領域の画素値をＤＦＤカーネルとして画像Ｇ１、Ｇ２にそれぞれ設定する。画像Ｇ１、Ｇ２それぞれにおけるＤＦＤカーネル内の画素値をｇ１（ｕ，ｖ）、ｇ２（ｕ，ｖ）｛ｕ，ｖ：１，２，３，・・・Ｍ｝、測距対象画素の座標を（ｃｕ，ｃｖ）とする。ＤＦＤカーネル内の任意の画素位置（ｕ，ｖ）における画素毎のボケ相関量Ｇ（ｕ，ｖ）は、（式３）で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　ここでＣは定数であり、実験的に決められる。Δは画素値の２次微分（ラプラシアン）を表す。このように、画素毎のボケ相関量は、ボケの異なる２枚の画像において所定画素の画素値の差分を２つの画像の所定画素での２次微分の平均値で除算することにより算出される。このボケ相関量は、画像内の画素単位でのボケの相関の程度を表す。
　以上までの処理によって、距離画像取得部４００は、撮影画像群に対して、カメラから被写体までの距離を表す距離画像を取得する。つまり、距離画像取得部４００は、第１撮影画像群に含まれる互いに焦点距離が異なる複数の撮影画像間のボケの相関性に基づいて第１距離画像を取得する。さらに、距離画像取得部４００は、第１撮影画像群よりも時間的に後の第２撮影画像群に含まれる互いに焦点距離が異なる複数の撮影画像間のボケの相関性に基づいて第２距離画像を取得する。
　なお、距離画像取得部４００は、必ずしも以上のような処理を行って距離画像を取得する必要はない。例えば、距離画像取得部４００は、距離センサを有する撮像部１００によって生成された距離画像を単に取得するだけでもよい。
　＜距離動きベクトル算出処理（Ｓ１０４）＞
　次に、ステップＳ１０４の距離動きベクトル算出処理の詳細を説明する。
　距離動きベクトル算出部４０１は、第１距離画像および第２距離画像から動きベクトルを算出する。
　具体的には、距離動きベクトル算出部４０１は、まず、第１距離画像および第２距離画像の画素毎に対応点を求める。そして、距離動きベクトル算出部４０１は、対応点を結ぶベクトルを動きベクトルとして算出する。動きベクトルは、画像間の画素毎の移動量と移動方向を表す。動きベクトルについて図５を用いて説明する。
　図５の（ａ）は、時刻ｔの距離画像（第１距離画像）と時刻ｔ＋１の距離画像（第２距離画像）を示す。図５の（ａ）では、時刻ｔの画素Ａに対応する画素を時刻ｔ＋１の画像から探索することにより、画素Ａと画素Ｂとが対応点として求められている。
　ここで、対応する画素の探索方法について述べる。まず、距離動きベクトル算出部４０１は、時刻ｔ＋１の距離画像において、画素Ａに対応する画素を探索するために、画素Ａに対応する領域と、探索領域に含まれる画素に対応する領域との相関値を算出する。相関値は、例えば、ＳＡＤ（Ｓｕｍ　Ｏｆ　Ａｂｓｏｌｕｔｅ　Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）あるいはＳＳＤ（Ｓｕｍ　Ｏｆ　Ｓｑｕａｒｅｄ　Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ））を用いて算出される。
　探索領域は、例えば、図４の（ａ）の時刻ｔ＋１の距離画像において点線枠で示されている。なお、シーン中の物体の動きが速い場合あるいは時刻ｔと時刻ｔ＋１の間隔が広い場合には、探索領域のサイズは大きく設定されればよい。また、シーン中の物体の動きが遅い場合あるいは時刻ｔと時刻ｔ＋１の間隔が狭い場合には、探索領域のサイズは小さい設定されればよい。
　ＳＡＤおよびＳＳＤを用いて相関値を算出するための（式４）を以下に示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　ここで、Ｉ１（ｕ，ｖ）は、時刻ｔの画像Ｉ１における画素（ｕ，ｖ）の画素値を表す。Ｉ２（ｕ，ｖ）は、時刻ｔ＋１の画像Ｉ２における画素（ｕ，ｖ）の画素値を表す。距離動きベクトル算出部４０１は、画像Ｉ１の画素（ｉ１，ｊ１）を基準とするＮ×Ｍ画素の領域に類似する領域を探索するために、（式４）を用いて、画像Ｉ１の画素（ｉ１，ｊ１）を基準とするＮ×Ｍ画素の領域と、画像Ｉ２の画素（ｉ２，ｊ２）を基準とするＮ×Ｍ画素の領域との相関値を求める。ｃｏｒｓａｄは、ＳＡＤで求めた相関値であり、ｃｏｒｓｓｄは、ＳＳＤで求めた相関値であるが、どちらが相関値として利用されても構わない。なお、ｃｏｒｓａｄおよびｃｏｒｓｓｄでは、相関性が高いほど値が小さくなる。
　距離動きベクトル算出部４０１は、探索領域内で画素（ｉ２，ｊ２）を変えながら相関値を算出する。距離動きベクトル算出部４０１は、このように算出された相関値の中で最小となる相関値が算出された画素（ｉ２，ｊ２）を画素Ａに対応する画素と決定する。
　ここでは、２枚の画像間において照明の変動あるいはコントラストの変動が小さいと仮定して、ＳＡＤ、ＳＤＤを用いて相関値を算出する方法を説明した。なお、２枚の画像間において照明の変動あるいはコントラストの変動が大きい場合には、例えば正規化相互相関法を用いて相関値を算出することが好ましい。これにより、さらにロバストに対応点を探索することが可能になる。
　距離動きベクトル算出部４０１は、以上までの処理を全ての画素について行うことにより、２枚の距離画像の各画素において動きベクトルを求めることができる。なお、動きベクトルを求めた後にメディアンフィルタなどのノイズ除去処理が行なわれても構わない。
　なお、動きベクトルは、必ずしも画素毎に算出される必要はない。例えば、距離動きベクトル算出部４０１は、画像を分割して得られる第１サイズのブロック毎に距離動きベクトルを算出しても構わない。この場合、画素毎に動きベクトルを算出する場合よりも、動きベクトルの算出するための負荷を軽減することができる。
　＜テクスチャ画像取得処理（Ｓ１０５）＞
　次に、ステップＳ１０５のテクスチャ画像取得処理の詳細を説明する。
　本実施の形態では、テクスチャ画像取得部４０８は、まず、第１画像群と第１距離画像とを用いて第１テクスチャ画像を算出する。さらに、テクスチャ画像取得部４０８は、第２画像群と第２距離画像とを用いて第２テクスチャ画像を算出する。
　具体的には、テクスチャ画像取得部４０８は、第１撮影画像群に含まれる一の撮影画像のボケの特徴を示すボケ情報を用いて当該一の撮影画像に対して復元処理を行うことにより、第１テクスチャ画像を取得する。さらに、テクスチャ画像取得部４０８は、第２撮影画像群に含まれる一の撮影画像のボケの特徴を示すボケ情報を用いて当該一の撮影画像に対して復元処理を行うことにより、第２テクスチャ画像を取得する。
　以下にこれらの処理の詳細を、図面を参照しながら説明する。
　まず、テクスチャ画像の算出方法について述べる。本実施の形態で示すテクスチャ画像とは、Ｄｅｐｔｈ　Ｆｒｏｍ　Ｄｅｆｏｃｕｓ法により得られる距離画像を用いて、撮影画像に含まれるボケを除去した画像である。つまり、テクスチャ画像は、全ての画素で焦点が合っている画像（全焦点画像）である。
　まず、撮影画像からテクスチャ画像を生成する方法について説明する。本実施の形態では、テクスチャ画像取得部４０８は、距離画像とレンズの公式とを用いて、各画素のボケの大きさを示すボケ情報（ボケカーネル）を算出する。
　テクスチャ画像取得部４０８は、撮影画像の各画素に対してボケカーネルを用いて逆畳み込み演算（復元処理）を行うことで、全ての画素で焦点が合ったテクスチャ画像（全焦点画像）を生成する。
　以上の処理を説明するために、まず画像のボケの生成過程について説明する。ボケのない全焦点画像の輝度分布をｓ（ｘ，ｙ）とし、ボケの大きさを表すボケ関数（ＰＳＦ：Ｐｏｉｎｔ　Ｓｐｒｅａｄ　Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）をｆ（ｘ，ｙ）とする。ここでは説明を簡単にするため画像全体が一様なボケ関数ｆでボケが生じていると仮定する。ノイズの影響を無視すれば以下の（式５）が成り立つ。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　ここで、記号「＊」は、畳み込み演算（コンボリューション）を示している。図６は、（式５）を画像で表現した例である。図６のように全焦点画像が点で与えられるとき、円形状のボケ関数（詳細は後で定義する）で畳み込まれることによりボケ画像ｉ（ｘ，ｙ）が得られる。このボケ関数をボケカーネルとも呼ぶ。ボケ関数の円の直径をカーネルサイズという。
　（式５）の右辺は、一般に、以下の（式６）で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
　画像が、Ｍ×Ｎ個の画素からなる場合、上記の（式６）は、以下の（式７）で表すことができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
　一般に、２つの関数の畳み込みのフーリエ変換は、各関数のフーリエ変換の積によって表される。このため、ｉ（ｘ，ｙ）、ｓ（ｘ，ｙ）、ｆ（ｘ，ｙ）のフーリエ変換を、それぞれ、Ｉ（ｕ，ｖ）、Ｓ（ｕ，ｖ）、Ｆ（ｕ，ｖ）で表すと、（式５）から、以下の（式８）が導かれる。なお、（ｕ，ｖ）は、周波数領域における座標であり、それぞれ、実画像におけるｘ方向およびｙ方向の空間周波数に対応している。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
　ここで、記号「・」は、周波数領域における関数の「積」を示している。（式８）を変形すると、以下の（式９）が得られる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
　この（式９）は、カメラ撮影によって得られた画像ｉ（ｘ，ｙ）のフーリエ変換Ｉ（ｕ，ｖ）を、ボケ関数ＰＳＦであるｆ（ｘ，ｙ）のフーリエ変換Ｆ（ｕ，ｖ）で除算して得られた関数が、全焦点画像ｓ（ｘ，ｙ）のフーリエ変換Ｓ（ｕ，ｖ）に相当することを示している。
　以上のことから、各画素のボケ関数ＰＳＦであるｆ（ｘ，ｙ）が分かれば、撮影画像ｉ（ｘ，ｙ）から全焦点画像ｓ（ｘ，ｙ）を求めることができる。
　そこで、各画素のボケ関数ＰＳＦの求め方の一例について説明する。図７にレンズの模式図を示す。カメラからの距離がｄである被写体を撮影しているときのボケカーネルのサイズをＢ、撮像面までの距離をＣとする。カメラの設定条件から絞りの直径（開口径）Ａと焦点距離ｆとは既知である。このとき、開口径Ａと焦点距離ｆとの関係、および、ボケカーネルＢと撮像面までの距離Ｃおよび焦点距離ｆの差との関係は、相似するので、（式１０）が得られる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
　（式１０）よりボケカーネルのサイズＢは（式１１）で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
　ここでレンズの公式より（式１２）が得られる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000012
　カメラから被写体までの距離ｄと焦点距離ｆは既知であるため、（式１２）を用いると（式１１）は（式１３）のように変形できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000013
　テクスチャ画像取得部４０８は、この（式１３）によりボケカーネルのサイズＢを求めることができる。ボケカーネルのサイズＢが決まればボケ関数ｆ（ｘ，ｙ）が得られる。本実施の形態では、ボケカーネルをピルボックス関数で定義する。ピルボックス関数は（式１４）で定義できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000014
　以上の方法により、テクスチャ画像取得部４０８は、各画素のボケカーネルを求めて、ボケ関数を得る。そして、テクスチャ画像取得部４０８は、（式１０）により、ボケ関数を用いて撮影画像に対して逆畳み込み演算を行うことでテクスチャ画像を生成する。
　テクスチャ画像取得部４０８は、このテクスチャ画像を、時刻ｔに撮影された第１撮影画像群と時刻ｔ＋１に撮影された第２撮影画像群とのそれぞれから算出することにより、第１テクスチャ画像と第２テクスチャ画像とを取得する。
　＜画像動きベクトル算出処理（Ｓ１０６）＞
　次に、ステップＳ１０６の画像動きベクトル算出処理について説明する。
　画像動きベクトル算出部４０２は、第１テクスチャ画像と第２テクスチャ画像とから動きベクトル（画像動きベクトル）を算出する。
　なお、第１テクスチャ画像と第２テクスチャベクトルとから動きベクトルを算出する処理の詳細は、距離動きベクトル算出処理と同様であるので説明を省略する。
　＜ベクトル類似度算出処理（Ｓ１０８）＞
　次に、ステップＳ１０８のベクトル類似度算出処理の詳細について説明する。
　ベクトル類似度算出部４０３は、距離動きベクトル算出部４０１によって算出された距離動きベクトルと、画像動きベクトル算出部４０２によって算出された画像動きベクトルとのベクトル類似度を算出する。
　まず、ベクトル類似度を算出する理由について説明する。２つの動きベクトルが類似していないということは、被写体が距離画像とテクスチャ画像とで異なる動きをすることを意味する。しかしながら、同一の被写体であれば、本来、距離画像とテクスチャ画像とにおいて被写体は類似する動きをすると考えられる。
　したがって、２つの動きベクトルが類似していなければ、２つの動きベクトルに基づいて生成される補間距離画像と補間テクスチャ画像とから生成される補間視差画像は、シーンの奥行きを正しく表現していない可能性が高い。その結果、このような補間視差画像によってフレーム補間された３次元動画像を３次元表示装置で表示しても、ユーザは、シーンの奥行き感を正しく視認することができない。
　特に、距離画像間の対応点が正しく求められずに、距離動きベクトルが正しく算出されない場合、現実にはありえない奥行き感を有するシーンが３次元表示装置で表示される。そのような３次元動画では、例えば、本来はゆっくりと移動している１つの被写体が、手前や奥に激しく移動してしまう場合がある。このとき、予想される被写体の動きと３次元動画像から視認される被写体の動きとが大きく異なるため、ユーザは、３Ｄ酔いをする可能性が高くなる。
　そこで、そのような距離画像の動きベクトル算出の失敗を検出するために、本実施の形態では、距離画像の動きベクトルとテクスチャ画像の動きベクトルとの類似度が利用される。距離画像とテクスチャ画像とは、互いに異なる情報（距離およびテクスチャ）を画像として表しているが、シーンに含まれる物体の動きによって発生する画像領域の動きの方向は類似しているという特徴を持つ。
　したがって、２つの動きベクトルの確からしさは、２つの動きベクトルの類似度によって定義することができる。すなわち、距離画像の動きベクトルとテクスチャ画像の動きベクトルとが類似していないときは、距離画像の動きベクトルとテクスチャ画像の動きベクトルとのうちの少なくとも一方が正しく算出されていない可能性が高い。したがって、動きベクトルを用いて正しく補間テクスチャ画像または補間距離画像を生成できない可能性が高い。そこで、このような場合には、生成する補間画像の数を制限することで、３次元表示装置において低いフレームレートで３次元動画像が表示される。これにより、シーンの奥行きが急激に変化することによって生じる３Ｄ酔いを抑制することができる。
　距離画像の動きベクトルとテクスチャ画像の動きベクトルとの類似度の算出方法について図８を用いて説明する。図８は、本発明の実施の形態におけるベクトル類似度算出部４０３の処理動作を示すフローチャートである。
　まず、ベクトル類似度算出部４０３は、距離画像とテクスチャ画像とをそれぞれ複数のブロック（例えば、Ｎ×Ｍの矩形領域：Ｎ、Ｍは１以上の整数）に分割する（Ｓ３０２）。このブロックのサイズは、動きベクトルが算出されるブロックのサイズよりも大きい。つまり、動きベクトルが第１サイズのブロック毎に算出されている場合、ベクトル類似度算出部４０３は、第１サイズよりも大きい第２サイズのブロックに分割する。
　次に、ベクトル類似度算出部４０３は、ブロック毎に、方向ヒストグラムと強度ヒストグラムとを作成する（Ｓ３０４）。ベクトル類似度算出部４０３は、これらのヒストグラムを用いてブロック毎に類似度を算出する（Ｓ３０６）。最後に、ベクトル類似度算出部４０３は、ブロック毎に求めた類似度の平均値を算出する（Ｓ３０８）。
　ここで、動きベクトルをヒストグラムで表記する方法について説明する。動きベクトルは、２次元空間上のベクトルである。そのため、動きベクトルの方向ｄｉｒと強度ｐｏｗは（式１５）で算出できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000015
　まず、動きベクトルの方向ヒストグラムを生成する方法について述べる。（式１５）で得られる動きベクトルの方向ｄｉｒの値の範囲は、０～３５９度である。そこで、ベクトル類似度算出部４０３は、ブロック毎に、（式１５）を用いて、当該ブロック内の各画素の動きベクトルの方向ｄｉｒを算出する。そして、ベクトル類似度算出部４０３は、算出された各画素の動きベクトルの方向ｄｉｒの頻度を、０～３５９度の角度毎に算出することにより、各ブロックの動きベクトルの方向ヒストグラムを生成する。
　具体的には、ベクトル類似度算出部４０３は、ブロック内の全ての画素の動きベクトルに対して（式１６）を適用する。ここで動きベクトルを（ｘｖｅｃ，ｙｖｅｃ）と表す。ブロック内の１つの画素の動きベクトルが選択されると、ｘｖｅｃおよびｙｖｅｃの値を用いて、選択された動きベクトルの方向が算出される。
　ここでｄｉｒｅｃｔｉｏｎ＿ｈｉｓｔは３６０個の記憶領域を持つ配列である。この配列の全ての要素の初期値は０である。（式１６）に示す関数ｆは、ラジアンから度数に値を変換する関数である。関数ｆでは、小数点以下の値は四捨五入（あるいは切り捨て）される。この関数ｆにより得られる方向を示す０から３５９までの値をｄｉｒｅｃｔｉｏｎ＿ｈｉｓｔの引数として、その引数に対応する配列の要素の値を１だけ加算する。これにより、ブロック内の動きベクトルの方向ヒストグラムが得られる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000016
　次に、動きベクトルの強度ヒストグラムを生成する方法について述べる。（式１５）により得られる動きベクトルの強度ｐｏｗの最大値は、動きベクトルの長さの最大値である。すなわち、動きベクトルの強度ｐｏｗの最大値は、時刻ｔの画像と時刻ｔ＋１の画像との対応点の探索範囲の最大値と一致する。したがって、動きベクトルの強度ｐｏｗの最大値は、（式４）に示す時刻ｔの画像の画素（ｉ１，ｊ１）と時刻ｔ＋１の画像の画素（ｉ２，ｊ２）との距離の最大値と一致する。
　この探索範囲は、撮影するシーンに応じて決定されてもよいし、撮像装置毎に決定されてもよい。また、ユーザが撮影する際に探索範囲を設定してもよい。探索範囲の最大値をｐｏｗｍａｘとすると、動きベクトルの強度が取りうる範囲は０～ｐｏｗｍａｘとなる。
　ベクトル類似度算出部４０３は、ブロック内の全ての画素の動きベクトルに対して（式１７）を適用することで、動きベクトルの強度ヒストグラムを生成する。ここでｐｏｗｅｒ＿ｈｉｓｔはｐｏｗｍａｘ＋１個の記憶領域を持つ配列である。この配列の全ての要素の初期値は０である。
　ブロック内の１つの画素の動きベクトルが選択されると、（式１５）により、選択された動きベクトルの強度が算出される。（式１７）に示す関数ｇは、算出した動きベクトルの強度の小数点以下の値を四捨五入（あるいは切り捨て）するための関数である。この関数ｇにより得られる強度を示す０からｐｏｗｍａｘまでの値をｐｏｗｅｒ＿ｈｉｓｔの引数として、その引数に対応する配列の要素の値を１だけ加算する。これにより、ブロック内の動きベクトルの強度ヒストグラムが得られる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000017
　次に、以上により得られる動きベクトルの方向ヒストグラムと強度ヒストグラムとからブロックの類似度を求める方法を示す。距離画像の方向ヒストグラムと強度ヒストグラムとをそれぞれｄ＿ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ＿ｈｉｓｔ、ｄ＿ｐｏｗｅｒ＿ｈｉｓｔとする。同様に、テクスチャ画像の方向ヒストグラムと強度ヒストグラムとをそれぞれｔ＿ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ＿ｈｉｓｔ、ｔ＿ｐｏｗｅｒ＿ｈｉｓｔとする。ブロック内の画素数（動きベクトルの数）をＮ×Ｍとする。このとき、ベクトル類似度算出部４０３は、方向ヒストグラムのヒストグラム相関値と強度ヒストグラムのヒストグラム相関値とを（式１８）に従って算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000018
　（式１８）においてｄｉｒｃｏｒは方向ヒストグラムの相関値、ｐｏｗｃｏｒは強度ヒストグラムの相関値であり、関数ｍｉｎは２つの引数のうち小さい値を返す関数である。ヒストグラムの形状が類似するほど、ヒストグラムの相関値（ｄｉｒｃｏｒとｐｏｗｃｏｒ）が１に近くなり、ヒストグラムの形状が異なるほどヒストグラムの相関値が０に近くなる。
　ベクトル類似度算出部４０３は、以上の方法で算出されるヒストグラムの相関値をブロック毎に算出する。そして、ベクトル類似度算出部４０３は、ブロック毎に算出された相関値の平均値を類似度と決定する。ヒストグラム相関値は０～１までの範囲をとっているため、その平均値である類似度も０～１の範囲をとる。したがって、類似度が、距離画像の動きベクトルとテクスチャ画像の動きベクトルとが類似している割合を示す。
　以上のように、ベクトル類似度算出部４０３は、ブロック毎に、距離動きベクトルの方向ヒストグラムおよび強度ヒストグラムを生成する。さらに、ベクトル類似度算出部４０３は、ブロック毎に、画像動きベクトルの方向ヒストグラムおよび強度ヒストグラムを生成する。そして、ベクトル類似度算出部４０３は、距離動きベクトルおよび画像動きベクトルの方向ヒストグラム間の類似性と、距離動きベクトルおよび画像動きベクトルの強度ヒストグラム間の類似性とに基づいてベクトル類似度を算出する。
　なお、ベクトル類似度算出部４０３は、必ずしも方向ヒストグラムおよび強度ヒストグラムの両方の類似度に基づいてベクトル類似度を算出する必要はない。つまり、ベクトル類似度算出部４０３は、方向ヒストグラムおよび強度ヒストグラムのうちの一方の類似度に基づいてベクトル類似度を算出してもよい。この場合、方向ヒストグラムおよび強度ヒストグラムのうちの他方は生成される必要はない。
　また、ベクトル類似度算出部４０３は、ヒストグラムを用いてベクトル類似度を算出する必要はない。例えば、ベクトル類似度算出部４０３は、平均ベクトルの方向および強度を比較することによりベクトル類似度を算出してもよい。
　＜補間画像数決定処理（Ｓ１１０）＞
　次に、ステップＳ１１０の補間画像数決定処理について説明する。
　補間画像数決定部４０４は、ベクトル類似度に基づいて、補間の上限数を決定する。上述したように、動きベクトルが正しく算出されていない場合、補間視差画像が多ければ、３次元動画像の画質が劣化するだけでなく、ユーザに３Ｄ酔いを引き起こすなどの問題がある。そこで、本実施の形態では、ベクトル類似度を動きベクトルの精度とみなし、ベクトル類似度が低い場合に補間視差画像の生成数を少なくなるように補間の上限数を決定する。これにより、動きベクトルが正しく算出できていない場合であっても、フレーム補間された３次元動画像を見た人に与える悪影響（例えば３Ｄ酔い等）を抑制することができる。
　以下に、動きベクトルの類似度に基づいた補間の上限数の決定方法について説明する。補間画像数決定部４０４は、ベクトル類似度に対応する補間の上限数Ｎｕｍを、（式１９）を用いて決定する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000019
　ここで、Ｆは予め定められた固定値であり、Ｓｉｍはベクトル類似度である。例えば、Ｆが３０の場合に、ベクトル類似度Ｓｉｍが０．５であれば、時刻ｔと時刻ｔ＋１との間に補間可能な補間視差画像の上限数は１５と決定される。
　また、補間画像数決定部４０４は、ユーザによって入力された、補間の上限数以下の数を、補間数と決定してもよい。例えば上限数が１５の場合、ユーザは、０から１５の範囲の数を補間数として入力すればよい。
　例えば、図９に示すように、タッチパネル（表示部３００）上に、０から１５の範囲の数の入力を受け付けるためのスライドバーが表示される。ユーザは、タッチパネル上に表示されたスライドバーをタッチ操作により移動させることで、上限数以下の数を入力する。
　つまり、ユーザは、カメラ背面の表示部３００を見ながら補間数を設定することができる。このような構成にすることで、ユーザは、後述する補間視差画像生成処理によって生成される補間視差画像によってフレーム補間された３次元動画像を確認しながら補間数を調整することができる。
　したがって、ユーザは、直感的に酔いの少ない３次元動画像を得るための補間数を入力することができる。つまり、フレーム補間によってユーザに不快感を与えることを抑制することが可能となる。なお、例示したようなタッチパネルでなく、それ以外の入力装置により補間数の入力が受け付けられても構わない。
　なお、補間画像数決定部４０４は、必ずしもユーザによって入力された数を補間数と決定する必要はない。例えば、補間画像数決定部４０４は、上限数をそのまま補間数と決定してもよい。
　なお、非特許文献６には、３次元動画像の酔いに関する直接の実験結果は示されていないが、２Ｄ動画像の酔いに関する実験結果が示されている。また、非特許文献６には、映像酔いあるいは眼の疲れに影響を及ぼすため、カメラの撮影について左右の像の大きさ、回転、色などのずれがないように正確にカメラのパラメータなどを設定する旨が記載されている。
　そして、立体視の得意な人、苦手な人が存在しており、疲れる人などの個人差があることも記載されている。このことから補間視差画像のエラーによる３Ｄ酔いが必ず発生しないように補間数を決定することは難しい。そこで、補間視差画像の数は標準では小さな値にしておき、図９に示すような値を指定するユーザインターフェースによって補間数が調整されることが望ましい。
　＜補間距離画像生成処理（Ｓ１１２）、補間テクスチャ画像生成処理（Ｓ１１４）＞
　次に、ステップＳ１１２の補間距離画像生成処理と、ステップＳ１１４の補間テクスチャ画像生成処理とについて詳細に説明する。
　距離画像補間部４０５と画像補間部４０６は、動きベクトルを用いて、補間画像数決定部４０４で決定された補間の上限数以下の数だけ補間距離画像および補間テクスチャ画像を生成する。
　ここで、時刻ｔの画像Ｉ１の画素（ｕ，ｖ）の動きベクトルが（ｖｘ，ｖｙ）であるとする。このとき画像Ｉ１の画素（ｕ，ｖ）に対応する、画像Ｉ２の画素は、画素（ｕ＋ｖｘ，ｕ＋ｖｙ）である。
　以下に、補間数をＮｕｍとした場合の線形補間による距離画像およびテクスチャ画像の補間方法について説明する。
　図９は、本発明の実施の形態における距離画像およびテクスチャ画像の補間方法説明するための図である。図９では、時刻ｔの距離画像およびテクスチャ画像と時刻ｔ＋１の距離画像およびテクスチャ画像との間を補間する補間距離画像および補間テクスチャ画像が生成される。
　補間数Ｎｕｍ＝２の場合、図９の（ａ）に示すように、時刻ｔと時刻ｔ＋１の間は３分割され、時刻ｔ＋１／３の第１補間距離画像と時刻ｔ＋２／３の第２補間距離画像が生成される。第１補間距離画像を構成する画素（以下、「第１補間画素」という）と第２補間距離画像を構成する画素（以下、「第２補間画素」という）とは、第１距離画像の画素（ｕ，ｖ）と第２距離画像の画素（ｕ＋ｖｘ，ｖ＋ｖｙ）との内分点となる。したがって、第１補間画素は（ｕ＋ｖｘ／３，ｖ＋ｖｙ／３）となり、第２補間画素は（ｕ＋ｖｘ＊２／３，ｖ＋ｖｙ＊２／３）となる。
　ここで、第１距離画像の画素（ｕ，ｖ）の画素値をＤｅｐｔｈ（ｕ，ｖ）と表し、第２距離画像の画素（ｕ，ｖ）の画素値をＤｅｐｔｈ’（ｕ，ｖ）と表す。このとき、第１補間画素（ｕ＋ｖｘ／３，ｖ＋ｖｙ／３）の画素値は、Ｄｅｐｔｈ（ｕ，ｖ）＊２／３＋Ｄｅｐｔｈ’（ｕ＋ｖｘ，ｖ＋ｖｙ）／３となる。また、第２補間画素の画素値はＤｅｐｔｈ（ｕ，ｖ）／３＋Ｄｅｐｔｈ’（ｕ＋ｖｘ，ｖ＋ｖｙ）＊２／３となる。
　以上のような線形補間によって、補間距離画像が生成される。なお、上記と同様の方法で補間テクスチャ画像も生成されるので、説明を省略する。
　以上の処理を一般化すると（式２０）、（式２１）になる。ここで時刻ｔの画素の座標を（ｕ，ｖ）とし、動きベクトルを（ｖｘ，ｖｙ）、補間数をＮｕｍとする。また、ｊは１以上Ｎｕｍ以下の整数である。ｊ番目の補間画像の画素の座標は（式２０）で算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000020
　ｊ番目の補間画像の画素値の算出式を（式２１）に示す。ここでＩ（ｕ，ｖ）は時刻ｔの画素（ｕ，ｖ）の画素値であり、Ｉ’（ｕ，ｖ）は時刻ｔ＋１の画素（ｕ，ｖ）の画素値である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000021
　以上により定義される式によりｊ番目の補間画像を生成することができる。
　＜補間視差画像生成処理（Ｓ１１６）＞
　最後に、ステップＳ１１６の補間視差画像生成処理の詳細について説明する。
　補間視差画像生成部４０７は、補間距離画像と補間テクスチャ画像とから補間視差画像（ここでいう視差画像とは左目用と右目用の２枚の画像を指す）を生成する。ここでは、補間テクスチャ画像と補間距離画像とから左目用の補間画像を生成する方法について説明する。
　図１１は、本発明の実施の形態における補間視差画像の生成方法を説明するための図である。具体的には、図１１は、補間距離画像と補間テクスチャ画像の視点と生成する左目用画像の視点から見たときの被写体までの距離と画像上の座標との関係を示す。図１１内の記号の意味は以下の通りである。
　Ａ：距離計測位置
　Ｂ：左視差位置
　Ｃ、Ｄ：被写体
　Ｅ：左視差位置の光軸
　Ｇ、Ｉ：被写体Ｃ、Ｄの左目用カメラでの撮影位置
　ｆ：距離計測位置の焦点距離
　ｄ：ＡとＢの距離
　Ｚ、Ｚ’：Ｃ、Ｄまでの距離
　Ｘ１、Ｘ２：撮影画像上の座標
　補間テクスチャ画像の画素（ｕ，ｖ）に対応する左目用補間画像の画素がわかれば、画素（ｕ，ｖ）の画素値を左目用補間画像の対応する画素にコピーすることで左目用画像を作ることができる。図１１において焦点距離ｆとカメラから被写体までの距離Ｚ、Ｚ’は既知である。また距離ｄはあらかじめ視差画像を生成する際に任意に設定可能な値なので既知である。ここで、三角形ＡＢＣと三角形ＥＩＢ、及び、三角形ＡＢＤとＥＧＢがそれぞれ相似しているので、（式２２）が得られる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000022
　（式２２）を式変形をすると、（式２３）が得られる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000023
　このことから、補間距離画像が示す距離がＺのときは補間テクスチャ画像の画素（ｕ，ｖ）は左目用補間画像の画素（ｕ－Ｘ１，ｖ）に対応する。そこで、補間テクスチャ画像の画素（ｕ，ｖ）の画素値を左目用補間画像の画素（ｕ－Ｘ１，ｖ）にコピーすることで、左目用補間画像が生成される。同様に、補間距離画像が示す距離がＺ’の場合は、補間テクスチャ画像の画素（ｕ，ｖ）の画素値を左目用補間画像の画素（ｕ－Ｘ２，ｖ）にコピーすればよい。
　補間視差画像生成部４０７は、以上の処理を補間距離画像に含まれる全ての画素に対して行うことで、左目用補間画像を生成できる。右目用補間画像は、左目用補間画像と左右反対の位置に画素値をコピーすることで生成される。先程の例で説明すると、左目用補間画像の画素（ｕ－Ｘ１，ｖ）に対応する右目用補間画像の画素は、画素（ｕ＋Ｘ１，ｖ）となる。以上により、補間視差画像生成部４０７は、左目用補間画像と右目用補間画像とを生成することができる。なお、補間視差画像生成部４０７は、補間視差画像に加えて視差画像を生成してもよい。
　以上のように、本実施の形態に係る３次元撮像装置によれば、３次元動画像のフレーム補間を行う場合に、２次元画像の補間と距離画像の補間とをそれぞれ別々に行なった後に、補間視差画像が生成される。したがって、左目用画像の補間と右目用画像の補間とを別々に行うことにより補間視差画像を生成する場合よりも、奥行き方向の補間エラーを抑制することができ、３次元動画像のフレーム補間を高精度に行うことができる。また、左目用補間画像と右目用補間画像とが、同一の補間距離画像および補間画像を利用して生成されるので、フレーム補間された３次元画像を見るユーザに対して補間に起因する不快感を与えにくいという効果も奏する。
　また、本実施の形態に係る３次元撮像装置によれば、距離動きベクトルと画像動きベクトルとの間の類似度に応じて補間の上限数を決定することができる。距離動きベクトルと画像動きベクトルとの間の類似度が低い場合、距離動きベクトルまたは画像動きベクトルが正しく算出されていない可能性が高い。したがって、このような場合に、補間の上限数を少なくすることで、補間視差画像によって３次元動画像の画質が劣化することを抑制できる。
　また、本実施の形態に係る３次元撮像装置によれば、動きベクトルの方向および強度のうちの少なくとも一方のヒストグラムに基づいて、ベクトル類似度を算出することができる。これにより、動きベクトルが正しく算出されていない可能性とベクトル類似度との相関度を向上させることができ、適切に補間の上限数を決定することが可能となる。
　また、本実施の形態に係る３次元撮像装置によれば、互いに焦点距離が異なる複数の撮影画像を入力として用いることができるので、撮像装置の小型化に貢献することができる。
　以上、本発明の一態様に係る３次元撮像装置について、実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、これらの実施の形態に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施した形態も、本発明の範囲内に含まれる。
　例えば、上記実施の形態において、３次元画像補間部は、互いに焦点距離が異なる複数の撮影画像を入力として各種処理を実行していたが、必ずしも互いに焦点距離が異なる複数の撮影画像が入力である必要はない。例えば、左目用画像および右目用画像を含む３次元動画像が入力であっても構わない。この場合、距離画像取得部は、左目用画像および右目用画像間の視差に基づいて距離画像を取得すればよい。
　また、上記実施の形態において、３次元画像補間部は、３次元撮像装置に含まれていたが、３次元撮像装置から独立して３次元画像補間装置として実現されてもよい。このような３次元画像補間装置の一例を図１２および図１３を用いて説明する。
　図１２は、本発明の一態様に係る３次元画像補間装置５００の機能構成を示すブロック図である。また、図１３は、本発明の一態様に係る３次元画像補間装置５００の処理動作を示すフローチャートである。図１２に示すように、３次元画像補間装置５００は、距離画像補間部５０１と、画像補間部５０２と、補間視差画像生成部５０３とを備える。
　図１３に示すように、まず、距離画像補間部５０１は、第１距離画像と第２距離画像との間を補間する少なくとも１枚の補間距離画像を生成する（Ｓ４０２）。続いて、画像補間部５０２は、第１画像と第２画像との間を補間する少なくとも１枚の補間画像を生成する（Ｓ４０４）。最後に、補間視差画像生成部５０３は、補間画像に基づいて、補間距離画像が示す奥行きに応じた視差を有する補間視差画像を生成する（Ｓ４０６）。このように、３次元画像補間装置５００は、３次元動画像のフレーム補間を行う。
　（その他変形例）
　なお、以下のような場合も本発明に含まれる。
　（１）上記の３次元画像補間装置は、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクユニット、ディスプレイユニット、キーボード、マウスなどから構成されるコンピュータシステムである。前記ＲＯＭまたはハードディスクユニットには、コンピュータプログラムが記憶されている。前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、３次元画像補間装置は、その機能を達成する。ここでコンピュータプログラムは、所定の機能を達成するために、コンピュータに対する指令を示す命令コードが複数個組み合わされて構成されたものである。
　（２）上記の３次元画像補間装置を構成する構成要素の一部または全部は、１個のシステムＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ　Ｓｃａｌｅ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ：大規模集積回路）から構成されているとしてもよい。システムＬＳＩは、複数の構成部を１個のチップ上に集積して製造された超多機能ＬＳＩであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。前記ＲＡＭには、コンピュータプログラムが記憶されている。前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。
　（３）上記の３次元画像補間装置を構成する構成要素の一部または全部は、３次元画像補間装置に脱着可能なＩＣカードまたは単体のモジュールから構成されているとしてもよい。前記ＩＣカードまたは前記モジュールは、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどから構成されるコンピュータシステムである。前記ＩＣカードまたは前記モジュールは、上記の超多機能ＬＳＩを含むとしてもよい。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、前記ＩＣカードまたは前記モジュールは、その機能を達成する。このＩＣカードまたはこのモジュールは、耐タンパ性を有するとしてもよい。
　（４）本発明は、上記に示す方法であるとしてもよい。また、これらの方法をコンピュータにより実現するコンピュータプログラムであるとしてもよいし、前記コンピュータプログラムからなるデジタル信号であるとしてもよい。
　また、本発明は、前記コンピュータプログラムまたは前記デジタル信号をコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＡＭ、ＢＤ（Ｂｌｕ－ｒａｙ　Ｄｉｓｃ（登録商標））、半導体メモリなどに記録したものとしてもよい。また、これらの記録媒体に記録されている前記デジタル信号であるとしてもよい。
　また、本発明は、前記コンピュータプログラムまたは前記デジタル信号を、電気通信回線、無線または有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク、データ放送等を経由して伝送するものとしてもよい。
　また、本発明は、マイクロプロセッサとメモリを備えたコンピュータシステムであって、前記メモリは、上記コンピュータプログラムを記憶しており、前記マイクロプロセッサは、前記コンピュータプログラムにしたがって動作するとしてもよい。
　また、前記プログラムまたは前記デジタル信号を前記記録媒体に記録して移送することにより、または前記プログラムまたは前記デジタル信号を前記ネットワーク等を経由して移送することにより、独立した他のコンピュータシステムにより実施するとしてもよい。
　（５）上記実施の形態及び上記変形例をそれぞれ組み合わせるとしてもよい。
　本発明に係る３次元画像補間装置および３次元撮像装置は、３次元動画像のフレーム補間を高精度に行うことができ、デジタルビデオカメラ、表示装置あるいはコンピュータソフトウェアなどとして利用することができる。
　　１０　　３次元撮像装置
　１００　　撮像部
　１０１　　撮像素子
　１０３　　光学レンズ
　１０４　　フィルタ
　１０５　　制御部
　１０６　　素子駆動部
　２００　　信号処理部
　２０１　　メモリ
　２０２　　３次元画像補間部
　２０３　　インタフェース部
　３００　　表示部
　４００　　距離画像取得部
　４０１　　距離動きベクトル算出部
　４０２　　画像動きベクトル算出部
　４０３　　ベクトル類似度算出部
　４０４　　補間画像数決定部
　４０５、５０１　　距離画像補間部
　４０６、５０２　　画像補間部
　４０７、５０３　　補間視差画像生成部
　４０８　　テクスチャ画像取得部
　５００　　３次元画像補間装置

Claims (10)

  1. 　３次元動画像のフレーム補間を行う３次元画像補間装置であって、
    　前記３次元動画像に含まれる第１画像および第２画像の奥行きをそれぞれ表す第１距離画像と第２距離画像との間を補間する少なくとも１枚の補間距離画像を生成する距離画像補間部と、
    　前記第１画像と前記第２画像との間を補間する少なくとも１枚の補間画像を生成する画像補間部と、
    　前記補間画像に基づいて、前記補間距離画像が示す奥行きに応じた視差を有する少なくとも１組の補間視差画像を生成する補間視差画像生成部とを備える
    　３次元画像補間装置。
  2. 　前記３次元画像補間装置は、さらに、
    　前記第１距離画像および前記第２距離画像から動きベクトルを距離動きベクトルとして算出する距離動きベクトル算出部と、
    　前記第１画像および前記第２画像から動きベクトルを画像動きベクトルとして算出する画像動きベクトル算出部と、
    　前記画像動きベクトルと前記距離動きベクトルとの類似性の高さを示す値であるベクトル類似度を算出するベクトル類似度算出部と、
    　算出された前記ベクトル類似度が大きいほど数が多くなるように、補間の上限数を決定する補間画像数決定部とを備え、
    　前記補間視差画像生成部は、決定された前記上限数以下の数の前記補間視差画像を生成する
    　請求項１に記載の３次元画像補間装置。
  3. 　前記距離動きベクトル算出部は、第１サイズのブロック毎に前記距離動きベクトルを算出し、
    　前記画像動きベクトル算出部は、前記第１サイズのブロック毎に前記画像動きベクトルを算出し、
    　前記ベクトル類似度算出部は、
    　前記第１サイズよりも大きい第２サイズのブロック毎に、前記距離動きベクトルの方向および強度のうちの少なくとも一方のヒストグラムを生成し、
    　前記第２サイズのブロック毎に、前記画像動きベクトルの方向および強度のうちの少なくとも一方のヒストグラムを生成し、
    　前記距離動きベクトルおよび前記画像動きベクトルの方向のヒストグラム間の類似性と、前記距離動きベクトルおよび前記画像動きベクトルの強度のヒストグラム間の類似性とのうちの少なくとも一方に基づいて前記ベクトル類似度を算出する
    　請求項２に記載の３次元画像補間装置。
  4. 　前記補間画像数決定部は、ユーザによって入力された前記上限数以下の数を補間数と決定し、
    　前記補間視差画像生成部は、決定された前記補間数の前記補間視差画像を生成する
    　請求項２または３に記載の３次元画像補間装置。
  5. 　前記３次元画像補間装置は、さらに、
    　第１撮影画像群に含まれる互いに焦点距離が異なる複数の撮影画像間のボケの相関性に基づいて前記第１距離画像を取得し、かつ、前記第１撮影画像群よりも時間的に後の第２撮影画像群に含まれる互いに焦点距離が異なる複数の撮影画像間のボケの相関性に基づいて前記第２距離画像を取得する距離画像取得部を備える
    　請求項１～４のいずれか１項に記載の３次元画像補間装置。
  6. 　前記３次元画像補間装置は、さらに、
    　前記第１撮影画像群に含まれる一の撮影画像のボケの特徴を示すボケ情報を用いて当該一の撮影画像に対して復元処理を行うことにより、第１テクスチャ画像を前記第１画像として取得し、かつ、前記第２撮影画像群に含まれる一の撮影画像のボケの特徴を示すボケ情報を用いて当該一の撮影画像に対して復元処理を行うことにより、第２テクスチャ画像を前記第２画像として取得するテクスチャ画像取得部を備える
    　請求項５に記載の３次元画像補間装置。
  7. 　前記３次元画像補間装置は、集積回路として構成されている
    　請求項１～６のいずれか１項に記載の３次元画像補間装置。
  8. 　撮像部と、
    　請求項１～７のいずれか１項に記載の３次元画像補間装置とを備える
    　３次元撮像装置。
  9. 　３次元動画像のフレーム補間を行う３次元画像補間方法であって、
    　前記３次元動画像に含まれる第１画像および第２画像の奥行きをそれぞれ表す第１距離画像と第２距離画像との間を補間する少なくとも１枚の補間距離画像を生成する距離画像補間ステップと、
    　前記第１画像と前記第２画像との間を補間する少なくとも１枚の補間画像を生成する画像補間ステップと、
    　前記補間画像に基づいて、前記補間距離画像が示す奥行きに応じた視差を有する少なくとも１組の補間視差画像を生成する補間視差画像生成ステップとを含む
    　３次元画像補間方法。
  10. 　請求項９に記載の３次元画像補間方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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