WO2015040917A1 - マルチカメラ撮影画像合成装置およびマルチカメラ撮影画像の合成方法 - Google Patents

Abstract

被写体の表面状態にかかわらず、隣接する撮影画像で共通するマーカ像を検出可能とするため、マルチカメラ撮影画像合成装置（１）は、隣接して重なり合う複数の撮影範囲（６－１，６－２）を撮影するカメラ（２－１，２－２）と、撮影範囲（６－１，６－２）が重なり合う共通範囲（６Ｃ－１）に複数のマーカを付与するレーザ装置（３－１）と、複数マーカが面状に広がるように付与されて撮影された第１撮影画像と第２撮影画像とを取得する撮影制御部（４）と、共通範囲（６Ｃ－１）を撮影した各共通領域から共通するマーカにより基準となる位置をそれぞれ特定する共通マーカ特定部（５３）と、特定した位置の情報によって第１撮影画像と第２撮影画像とを繋ぎ合わせる画像間補正値を導出する画像間補正値導出部（５５）と、画像間補正値に基づいて、第１撮影画像と第２撮影画像とを合成した合成画像を生成する画像合成処理部（５６）とを備える。

Description

マルチカメラ撮影画像合成装置およびマルチカメラ撮影画像の合成方法

　本発明は、広大な被写体を複数のカメラで撮影し、その撮影画像を合成するマルチカメラ撮影画像合成装置およびマルチカメラ撮影画像の合成方法に関する。

　近年、高度経済成長期に建築された橋梁やトンネルなどの構造物が耐用年数に達し始めたため、これら構造物の損傷状態を点検し、修復や補修を行うか否かを判定することが重要視されている。従来の構造物の損傷状態の点検において、点検作業員は、路上から構造物を点検できない場合には、足場を組んで目視観察していた。しかし、最近では、足場を組む費用の削減と点検作業員の安全性確保のため、カメラ撮影による観察技術が導入されつつある。
　構造物の損傷状態の点検では、点検範囲の面積は広く、点検すべき亀裂は細かい。そのため、単一の撮影画像では解像度が不足するか全体像が捉えられないことになる。そこで、カメラ撮影による観察技術として、複数のカメラ（マルチカメラ）で撮影した画像を合成して高解像度画像を生成する方法が考えられている。

　複数のカメラで撮影した画像を高解像度画像に合成するには、隣接するカメラで撮影した２つの画像について、傾斜角・倍率・位置の３つのパラメータを変化させながら輝度分布の相関値を算出して隣接する撮影画像から共通の対象物を検索し、画像間の補正値を求める方法がある。
　しかし、分解能が高く、かつ、高解像度の撮影画像では、高速な処理装置を用いても、傾斜角・倍率・位置の３つのパラメータを変化させて輝度分布の相関値を算出する際に多大な処理時間を必要とした。また、被写体の表面が均質な場合には、両撮影画像中に共通の対象物が見つからず、画像合わせができない場合もあった。

　特許文献１には、隣接したカメラで撮影した画像を結合して合成する方法が示されている。特許文献１の段落００１１には「ＣＣＤカメラ１の撮影視野内の対象物２にレーザビームを照射して、同ＣＣＤカメラ１により対象物２を撮影すること」と記載され、段落００１２には「２台以上のＣＣＤカメラ１の各撮影視野内の少なくとも共通撮影部分を含む対象物２にレーザビームを照射して、これらＣＣＤカメラ１により対象物２を撮影すること」と記載されている。段落００１８には、「レーザ装置３から出射されるレーザビームが複数のスポットビームであること」と記載され、段落００１９には、「レーザ装置３から出射されるレーザビームが２以上のラインビームを交差させたものであること」と記載されている。特許文献１の段落００４９には、「前記カメラ１の視野の設定やレーザ装置３のレーザ照射方向は前記台車１０の位置ズレを想定して余裕をもって設定することが望まれる。」と記載されている。このように、特許文献１には、レーザビームを照射して、それを共通マーカとして隣接画像のサイズと位置の補正に使うことが記載されている。

特開平９－１６１０６８号公報

　コンクリートなどで構成された構造物の表面は、レーザビームの照射とマーカ像の撮影に適した理想的かつ均質な状態ばかりではない。構造物の実際の表面は、穴、継ぎ目の溝、大小のひび割れ、構造物の加工による凹凸、コンクリートの劣化による荒れ、傾斜、表面の材質のばらつき、汚れ、人為的な書き込みなどを含んでいることが多い。これらの構造物の表面に、レーザビームを照射すると、マーカ像の輝度が著しく劣化したり、マーカ像が消失したり、マーカ像が著しく変形する虞がある。
　特許文献１に記載の技術は、その図３に示すように、複数のレーザマーカの並びは一列である。また、特許文献１の図４に示す十字型のビームは、縦方向の１線と横方向の１線で構成される。これらの場合、レーザビームが構造物の継ぎ目の溝に重なると、マーカ像が消失し、必要数のマーカが得られなくなり、画像合わせができなくなる虞がある。特許文献１に記載の技術によれば、構造物の表面状態が悪い場合には、レーザビームのマーカが撮影できなくなる虞がある。

　そこで、本発明は、被写体の表面状態にかかわらず、隣接する撮影画像を合成可能とするマルチカメラ撮影画像合成装置およびマルチカメラ撮影画像の合成方法を提供することを課題とする。

　前記した課題を解決するため、請求項１に記載のマルチカメラ撮影画像合成装置の発明は、隣接して重なり合う複数の撮影範囲を撮影するカメラと、各前記撮影範囲が重なり合う各共通範囲に、それぞれ複数のマーカを面状に広がるように付与する１または複数のマーカ付与部と、前記カメラおよび前記マーカ付与部を制御して、前記共通範囲に複数マーカが付与されて撮影されたマーカ付与画像群、または、マーカ無しで撮影されたマーカ無し画像群を取得する撮影制御部と、前記マーカ付与画像群のうち、隣接する第１撮影画像と第２撮影画像において、前記共通範囲を撮影した各共通領域から共通するマーカにより基準となる位置をそれぞれ特定する共通マーカ特定部と、前記共通マーカ特定部が特定した位置の情報によって、隣接する前記第１撮影画像と前記第２撮影画像とを繋ぎ合わせる画像間補正値を導出する画像間補正値導出部と、前記画像間補正値導出部が導出した画像間補正値に基づいて、前記マーカ付与画像群または前記マーカ無し画像群を合成した合成画像を生成する画像合成処理部とを備える。

　請求項１６に記載のマルチカメラ撮影画像の合成方法の発明は、隣接して重なり合う複数の撮影範囲を撮影するカメラと、各前記撮影範囲が重なり合う各共通範囲に、それぞれ複数のマーカを面状に広がるように付与する１または複数のマーカ付与部と、前記カメラおよび前記マーカ付与部を制御する撮影制御部と、複数の撮影画像に共通するマーカを特定する共通マーカ特定部と、画像間補正値導出部と、合成画像を生成する画像合成処理部と、を備えたマルチカメラ撮影画像合成装置が実行する。前記撮影制御部は、前記共通範囲に複数マーカが付与されて撮影されたマーカ付与画像群を取得し、前記共通マーカ特定部は、前記マーカ付与画像群うち隣接する第１撮影画像と第２撮影画像において前記共通範囲を撮影した共通領域から、共通するマーカにより基準となる位置をそれぞれ特定し、前記画像間補正値導出部は、前記共通マーカ特定部が特定した位置の情報によって、隣接する前記第１撮影画像と前記第２撮影画像とを繋ぎ合わせる画像間補正値を導出し、前記画像合成処理部は、前記画像間補正値導出部が導出した画像間補正値に基づいて、前記マーカ付与画像群、または、マーカ無しで撮影されたマーカ無し画像群を合成した合成画像を生成する。

　本発明によれば、例えば、老朽化したコンクリートなど構造物の表面状態を撮影するに当たり、その被写体の表面に、小さな表面の穴やコンクリートの継ぎ目、大小のひび割れ、あるいは構造物の加工上の凹凸、荒れ、傾斜、材質のばらつき、汚れ、意図的な書き込みなどがあっても、隣接する撮影範囲の共通範囲に面状に広がるように複数のマーカを照射することにより、隣接する第１撮影画像と第２撮影画像の共通領域から共通のマーカ像を特定して、両撮影画像を合成することが可能である。
　その他の手段については、発明を実施するための形態のなかで説明する。

　本発明によれば、被写体の表面状態にかかわらず、隣接する撮影画像を合成可能とするマルチカメラ撮影画像合成装置およびマルチカメラ撮影画像の合成方法を提供することが可能となる。

第１の実施形態におけるマルチカメラ撮影画像合成装置を示す概略の構成図である。 第１の実施形態におけるマルチカメラ撮影画像合成処理の説明図である。 第１の実施形態における被写体上の共通撮影範囲の点状マーカを示す図である。 第１の実施形態における両撮影画像の共通領域の点状マーカ像を示す図である。 第１の実施形態において撮影した点状マーカ画素像の例を示す図である。 画像合成処理を示すフローチャートである。 第１の実施形態における共通マーカ特定処理を示すフローチャートである。 第２の実施形態における被写体上の共通撮影範囲の線状マーカを示す図である。 第２の実施形態における両撮影画像の共通領域の線状マーカ像を示す図である。 第２の実施形態における第１領域の共通マーカ特定処理を示すフローチャート（その１）である。 第２の実施形態における第１領域の共通マーカ特定処理を示すフローチャート（その２）である。 第２の実施形態における第１領域の共通マーカ特定処理を示すフローチャート（その３）である。 第３の実施形態における両撮影画像の共通領域のマーカ像を示す図である。 第３の実施形態の変形例のマーカ像を示す図である。 第３の実施形態における第１領域の共通マーカ特定処理を示すフローチャートである。 第４の実施形態における被写体上の線マーカを示す図である。 第４の実施形態における両撮影画像の共通領域の線状マーカ像を示す図である。 第４の実施形態における第１領域の共通マーカ特定処理を示すフローチャート（その１）である。 第４の実施形態における第１領域の共通マーカ特定処理を示すフローチャート（その２）である。 第５の実施形態における両撮影画像の共通領域の点状マーカ像を示す図である。 第５の実施形態における第１領域の共通マーカ特定処理を示すフローチャート（その１）である。 第５の実施形態における第１領域の共通マーカ特定処理を示すフローチャート（その２）である。 第６の実施形態における被写体上の共通撮影範囲の点状マーカを示す図である。 第６の実施形態における第１領域の共通マーカ特定処理を示すフローチャート（その１）である。 第６の実施形態における第１領域の共通マーカ特定処理を示すフローチャート（その２）である。 第７の実施形態における被写体上の共通撮影範囲の点状マーカと線状マーカを示す図である。 第７の実施形態における第１領域の共通マーカ特定処理を示すフローチャート（その１）である。 第７の実施形態における第１領域の共通マーカ特定処理を示すフローチャート（その２）である。 第８の実施形態における撮影画像の共通領域の点状マーカ像を示す図である。 第８の実施形態における第１領域の共通マーカ特定処理を示すフローチャートである。

　以降、本発明を実施するための形態を、各図を参照して詳細に説明する。各実施形態では、例として、コンクリート橋の底面の亀裂などを被写体として撮影する場合を示している。

（第１の実施形態）
　図１は、第１の実施形態におけるマルチカメラ撮影画像合成装置を示す概略の構成図である。
　マルチカメラ撮影画像合成装置１は、カメラ２－１～２－ｎと、レーザ装置３－１，３－２，…と、これらに接続された撮影制御部４と、画像信号入力部５１と、マーカ像分離部５２と、共通マーカ特定部５３と、共通特徴選択部５４と、画像間補正値導出部５５と、画像合成処理部５６とを備えている。

　カメラ２－１～２－ｎは、直線上にそれぞれ所定間隔で固定されて、被写体９の同一方向（上方向）の撮影範囲６－１～６－ｎを可視光で撮影するものである。被写体９の表面には、欠損部位９５が存在している。
　隣接する撮影範囲６－１と撮影範囲６－２とは、共通範囲６Ｃ－１で重なり合っている。共通範囲６Ｃ－１の図１における上側は、第１範囲６Ｕ－１であり、図１における下側は第２範囲６Ｌ－１である。第１範囲６Ｕ－１は、共通範囲６Ｃ－１のうち、隣接する撮影範囲６－１と撮影範囲６－２とが並ぶ方向に対する垂直方向の一端寄りに位置している。第２範囲６Ｌ－１は、この垂直方向の他端寄に位置している。同様に、隣接する撮影範囲６－２と撮影範囲６－３とは、共通範囲６Ｃ－２で重なり合っている。共通範囲６Ｃ－２の図１における上側は、第１範囲６Ｕ－２であり、図１における下側は第２範囲６Ｌ－２である。

　レーザ装置３－１（マーカ付与部の一例）は、レーザ発振器と光分散レンズを備え、隣接する撮影範囲６－１，６－２が重なり合う共通範囲６Ｃ－１の外側の一端である第１範囲６Ｕ－１およびその他端である第２範囲６Ｌ－１に、複数の可視光のマーカを照射（付与）する。以下、レーザ装置３－２は、レーザ装置３－１と同様に、対応する共通範囲６Ｃ－２に、複数の可視光のマーカを照射（付与）する。なお、共通範囲６Ｃ－２の外側の一端には、第１範囲６Ｕ－２が存在する。共通範囲６Ｃ－２の外側の他端には、第２範囲６Ｌ－２が存在する。
　レーザ装置３－１，３－２，…は、各カメラ２－１，２－２，…の撮影時における位置ズレを考慮し、その位置ズレよりも広い間隔でマトリクス状に広がる複数の点状マーカを、第１範囲６Ｕ－１，６Ｕ－２，…および第２範囲６Ｌ－１，６Ｌ－２，…に照射（付与）する。

　撮影制御部４は、各カメラ２－１～２－ｎおよび各レーザ装置３－１，３－２，…を制御して、各撮影範囲６－１～６－ｎの各共通範囲６Ｃ－１，６Ｃ－２，…にマーカを付与した各撮影画像と、各撮影範囲６－１～６－ｎの各共通範囲にマーカが無い各撮影画像とを取得する。
　画像信号入力部５１は、撮影制御部４から各撮影画像を取得し、撮影画像にマーカが付与されたものをマーカ像分離部５２に振り分けて、撮影画像にマーカが無いものを画像合成処理部５６に振り分ける。
　マーカ像分離部５２は、マーカが付与された撮影画像群から、マーカ像のみを分離するものである。マーカ像分離部５２は、例えば、各画素の輝度を二値化することにより、マーカ像を分離する。

　共通マーカ特定部５３は、マーカが付与された撮影画像群のうち隣接する第１撮影画像と第２撮影画像において、共通範囲に係る撮影画像の各共通領域から、共通するマーカの基準位置を特定するものである。共通マーカ特定部５３は、隣接する第１撮影画像と第２撮影画像において、第１範囲６Ｕ－１を撮影した第１領域から共通するマーカにより基準となる位置を特定すると共に、第２範囲６Ｌ－１を撮影した第２領域から共通するマーカにより基準となる位置を特定する。
　共通特徴選択部５４は、マーカが付与された撮影画像群のうち隣接する第１撮影画像と第２撮影画像において、共通領域から共通の特徴を特定するものである。共通特徴選択部５４は、共通マーカ特定部５３が共通するマーカを特定できなかった場合には、所定画素ブロックの画像の輝度分布を求める。共通特徴選択部５４は、画素の輝度要素が均質でないと判定したならば、この画素ブロックを基準として、共通領域の傾斜角・倍率・位置の相関値を調べ、相関値が所定の値になったならば、そのときの傾斜角・倍率・位置を画像間補正値とする。

　画像間補正値導出部５５は、共通マーカ特定部５３が特定した２個の基準位置によって、隣接する第１撮影画像と第２撮影画像とを繋ぎ合わせる補正値を導出する。
　画像合成処理部５６は、画像間補正値導出部５５や共通特徴選択部５４が導出した画像間補正値に基づいて、各撮影画像を合成（結合）する。

（マルチカメラ撮影画像の合成方法）
　以下、マルチカメラ撮影画像合成装置１によるマーカパターンの構成方法と、その画像処理方法について示す。
　図２（ａ）～（ｆ）は、第１の実施形態におけるマルチカメラ撮影画像合成処理の説明図である。
　図２（ａ）は、点状マーカが付与された撮影画像群を示す図である。
　マーカが付与された撮影画像７－１～７－３は、マーカを付与した被写体９をカメラ２－１～２－３で撮影して撮影制御部４が取得したものである。撮影画像７－１は、図１に示す撮影範囲６－１に対応している。撮影画像７－２は、図１に示す撮影範囲６－２に対応している。

　隣接する撮影画像７－１と撮影画像７－２とは、予め決められた共通領域７Ｒ－１と共通領域７Ｌ－２とで重なるように設定される。共通領域７Ｒ－１は、一方の外側である第１領域７ＲＵ－１、および、他方の外側である第２領域７ＲＬ－１を含んでいる。共通領域７Ｌ－２は、一方の外側である第１領域７ＬＵ－２、および、他方の外側である第２領域７ＬＬ－２を含んでいる。
　撮影画像７－１の第１領域７ＲＵ－１と、撮影画像７－２の第１領域７ＬＵ－２とは、共通するマーカ像を含んでいる。撮影画像７－１の第２領域７ＲＬ－１と、撮影画像７－２の第２領域７ＬＬ－２とは、共通するマーカ像を含んでいる。
　同様に、撮影画像７－２の第１領域７ＲＵ－２と、撮影画像７－３の第１領域７ＬＵ－３とは、共通するマーカ像を含んでいる。撮影画像７－２の第２領域７ＲＬ－２と、撮影画像７－３の第２領域７ＬＬ－３とは同様に、共通するマーカ像を含んでいる。

　図２（ｂ）は、マーカ像を分離した画像群を示す図である。
　画像７ａ－１～７ａ－３は、撮影画像７－１～７－３を、例えば二値化などにより、マーカ像を分離したものである。各マーカ像は、レーザ装置３－１，３－２，…が照射したレーザパターンを撮影したものなので、被写体９の像よりも輝度が高い。よって、マーカ像分離部５２は、撮影画像７－１～７－３の輝度に閾値を設けて二値化することにより、マーカ像を分離できる。なお、マーカが付与された撮影画像７－１～７－３から輝度によってマーカ像を分離できない場合、更にマーカを付与しない撮影画像７ｄ－１～７ｄ－３（図２（ｅ）参照）を得て、撮影画像７－１～７－３に撮影画像７ｄ－１～７ｄ－３の輝度反転像を重ね合わせてもよい。これにより、被写体９の像を打ち消して、マーカ像を分離することができる。
　画像７ａ－１～７ａ－３のマーカ像は、被写体９の溝や穴や材質変化などにより消失または変形したり、被写体９の凹みなどにより位置がずれる。

　図２（ｃ）は、特定した共通マーカを示す図である。
　画像７ｂ－１～７ｂ－３は、マーカ像を分離した画像７ａ－１～７ａ－３のうち、隣接する両撮影画像に共通する２個のマーカを特定したものである。画像間補正値導出部５５は、これら特定した２個のマーカの基準位置により、隣接する両撮影画像を合成する画像間補正値を導出可能である。

　図２（ｄ）は、導出した画像間補正値によって画像が合成されることを示す図である。
　合成画像７ｃは、撮影画像７－１～７－３を、隣接する両撮影画像に共通する２個の基準位置から傾斜角・倍率・位置の画像間補正値を導出し、この画像間補正値によって合成（結合）したものである。このように、隣接する両撮影画像から２個の基準位置を決定することにより、両撮影画像を合成するための画像間補正値を算出することができる。

　図２（ｅ）は、マーカ無し撮影画像群を示す図である。
　マーカが無い撮影画像７ｄ－１～７ｄ－３は、マーカを付与（照射）しない被写体９をカメラ２－１～２－３で撮影して撮影制御部４が取得したものである。撮影画像７ｄ－１～７ｄ－３は更に、マーカが付与された撮影画像７－１～７－３と同一の画角で被写体９を撮影している。これにより、撮影画像７ｄ－１～７ｄ－３は、マーカが付与された撮影画像７－１～７－３の画像間補正値により合成可能である。

　図２（ｆ）は、マーカが付与されない合成画像７ｅを示す図である。
　合成画像７ｅは、マーカ無し撮影画像７ｄ－１～７ｄ－３を、マーカが付与された撮影画像７－１～７－３のうち隣接する両撮影画像に共通する２個の基準位置から求めた補正値によって、それぞれ合成（結合）したものである。
　このようにすることで、マルチカメラ撮影画像合成装置１は、カメラ２－１，２－２，…で撮影した各画像を合成した高解像度の合成画像７ｅを生成可能である。

　図３は、第１の実施形態における被写体上の共通撮影範囲の点状マーカを示す図である。
　第１範囲６Ｕ－１は、撮影範囲６－１の右上側であり、撮影範囲６－２の左上側である。第１範囲６Ｕ－１は、マーカ領域８１－１と、ほぼ一致している。マーカ領域８１－１には、点状マーカ８２が面状に広がるように６行４列のマトリクス状に照射される。
　被写体９（図１参照）の上には、表面の欠損である凹み９１と、穴９２と、溝９３と、材質変化９４とが形成されている。点状マーカ８２のうち、凹み９１に重なる部位は、被写体９の奥行き方向のずれにより、撮影時の相対的な位置ズレが発生する。点状マーカ８２のうち、穴９２、溝９３、および、材質変化９４と重なるものは、その全部または一部が消失する。しかし、点状マーカ８２のうち、これら表面の欠損と重ならないものは、位置ズレや消失など無しに撮影することができる。

　よって、共通マーカ特定部５３（図１参照）は、面状に広がった６行４列のマトリクス状の点状マーカ８２により、被写体９の表面状態にかかわらず、隣接する撮影画像で共通するマーカ像を検出可能である。これにより、隣接する撮影画像７－１，７－２（図２（ａ）参照）を合成することができる。
　複数の点状マーカ８２の間隔は、撮影範囲６－１と撮影範囲６－２との相対位置の誤差と、各点状マーカの付与位置の誤差との和よりも広く設定されている。これにより、共通マーカ特定部５３（図１参照）は、両撮影画像に共通する点状マーカ像を取り違えることなく特定することができる。

　点状マーカをマトリクス状に照射するレーザ装置は、広く普及しており廉価である。このようなレーザ装置３－１，３－２，…を、様々な構造物の表面の撮影画像の位置合わせ用のマーカ付与部として使えるので、マルチカメラ撮影画像合成装置１の製造コストを抑制することができる。

　図４（ａ），（ｂ）は、第１の実施形態における両撮影画像の共通領域の点状マーカ像を示す図である。
　図４（ａ）は、撮影画像７－１の第１領域７ＲＵ－１の点状マーカ像を示している。
　マーカ領域８１－１における各点状マーカ像８２１は、６行４列のマトリクス状であり、その各行をＰ～Ｕで示し、各列をＡ～Ｄで示している。マトリクス状の点状マーカ像８２１は、Ｓ行のすべてが欠損している。Ｑ行Ｂ列の点状マーカ像８２１は、その位置がずれ、かつ、輝度が低下している。Ｑ行Ｃ列とＵ行Ｃ列の点状マーカ像８２１は、その輝度が著しく劣化している。

　Ｐ行Ａ列の検出許容領域７１は、第１領域７ＲＵ－１内の所定領域である。Ｐ行Ａ列の点状マーカ像８２１は、対応するＰ行Ａ列の検出許容領域７１内の右上に存在する。よって、このＰ行Ａ列の点状マーカ像８２１は、この第１領域７ＲＵ－１のマーカとして識別可能である。他に存在する点状マーカ像８２１も同様であり、対応する行と列の検出許容領域７１内に存在するので、この第１領域７ＲＵ－１のマーカとして識別可能である。各検出許容領域７１は、円形である。各検出許容領域７１の直径は、各マーカの間隔よりも短く設定され、隣接する撮影範囲６－１と撮影範囲６－２との相対位置の誤差と、マーカ付与位置の誤差との和よりも広く設定される。よって、各マーカの間隔は、隣接する撮影範囲６－１と撮影範囲６－２との相対位置の誤差と、マーカ付与位置の誤差との和よりも広く設定される。

　図４（ｂ）は、撮影画像７－２の第１領域７ＬＵ－２の点状マーカ像８２１を示している。
　撮影画像７－２の第１領域７ＬＵ－２の点状マーカ像８２１は、撮影画像７－１の第１領域７ＲＵ－１の点状マーカ像８２１と共通している。マーカ領域８１－１の点状マーカ像８２１は、第１領域７ＲＵ－１に存在している。
　Ｐ行Ａ列の点状マーカ像８２１は、対応する検出許容領域７１内の左下に存在する。よって、点状マーカ像８２１は、この第１領域７ＬＵ－２のマーカとして識別可能である。

　図５は、第１の実施形態において撮影した点状マーカ画素像の例を示す図である。
　画像７ａ－１は、撮影画像７－１から点状マーカ像８２１ｑａ，８２１ｑｂ，８２１ｑｃを分離したものである。
　点状マーカ像８２１ｑａの大きさは、縦４画素かつ横５画素である。点状マーカ像８２１ｑｂの大きさは、縦５画素かつ横５画素である。点状マーカ像８２１ｑａの形状と点状マーカ像８２１ｑｂの形状は、ほぼ円状であり、許容範囲内の適切な形状である。
　これに対して点状マーカ像８２１ｑｃの形状は、被写体９の表面の欠損によって不定形となっており、これは許容範囲から外れた不適切な形状である。
　第１の実施形態のマーカ像分離部５２（図１参照）は、輝度によって画素を二値に分離し、閾値以上の輝度を有する画素群から、許容範囲での欠陥を含めた連続する画素集合体を検出し、その画素集合体の形状を判定することにより、適正であるか否かを判断する。
　マーカ像分離部５２（図１参照）は、画素集合体の形状判定において、各画素集合体のＸ軸端の座標とＹ軸端の座標とから中心座標を求め、その中心座標から所定半径の円内に画素集合体が過不足なく含まれれば適正な形状と判断し、その円から画素集合体が逸脱したり、その円内に画素集合体以外の部分が多く含まれていれば不適切な形状と判断する。このようにして、マーカ像分離部５２は、適正な形状と判断をした画素集合体の中心座標を取得する。

　図６は、画像合成処理を示すフローチャートである。図６のフローチャートは、第１～第６と第８の実施形態における画像合成処理の全部の共通部分であり、第７の実施形態の一部の共通部分である。
　マルチカメラ撮影画像合成装置１（図１参照）は、操作者から被写体９の撮影を指示されると、図６の画像合成処理を開始する。
　ステップＳ１０において、マルチカメラ撮影画像合成装置１の撮影制御部４は、各レーザ装置３－１，３－２などによって、被写体９の各撮影範囲６－１，６－２などの共通範囲６Ｃ－１，６Ｃ－２などに、複数の点状マーカ８２（図３参照）を照射する。ここでレーザ装置３－１が点状マーカ８２を照射するのは、マーカ領域８１－１などである。
　ステップＳ１１において、撮影制御部４は、各カメラ２－１，２－２，…によって、被写体９の各撮影範囲６－１，６－２，…とマーカ領域８１－１，…とを撮影する。

　ステップＳ１２において、マーカ像分離部５２は、各被写体９の撮影画像７－１，７－２，…からマーカ像を分離して、画像７ａ－１，７ａ－２、…を生成する。
　ステップＳ１３において、共通マーカ特定部５３は、第１領域７ＲＵ－１および第１領域７ＬＵ－２などの共通マーカ判定処理を行う。
　ステップＳ１４において、共通マーカ特定部５３は、特定したマーカが適切であるか否かを判断する。共通マーカ特定部５３は、当該判断条件が成立したならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ１５の処理を行い、当該判断条件が成立しなかったならば（Ｎｏ）、ステップＳ２０の処理を行う。

　ステップＳ１５において、共通マーカ特定部５３は、適切な最も外側のマーカから第１基準位置を取得する。以下のステップＳ１６の処理は、ノードＦを介する場合も実行される。
　ステップＳ１６において、共通マーカ特定部５３は、第２領域７ＲＬ－１および第２領域７ＬＬ－２などの共通マーカ判定処理を行う。
　ステップＳ１７において、共通マーカ特定部５３は、特定したマーカが適切であるか否かを判断する。共通マーカ特定部５３は、当該判断条件が成立したならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ１８の処理を行い、当該判断条件が成立しなかったならば（Ｎｏ）、ステップＳ２０の処理を行う。

　ステップＳ１８において、共通マーカ特定部５３は、適切な最も外側のマーカから第２基準位置を取得する。以下のステップＳ１９の処理は、ノードＨを介する場合も実行される。
　ステップＳ１９において、画像間補正値導出部５５は、隣接する撮影画像の第１基準位置と第２基準位置とから、アフィン変換の係数などを求めることにより、隣接する画像間補正値を算出し、ステップＳ２４の処理を行う。

　ステップＳ２０以降の処理は、隣接する撮影画像で共通するマーカが適切に検出できないと判断された場合の、隣接する両撮影画像の画像間補正値に関する処理である。このステップＳ２０の処理は、ノードＥを介する場合も実行される。
　ステップＳ２０において、共通特徴選択部５４は、隣接する両撮影画像の第１領域７ＲＵ－１と第１領域７ＬＵ－２および第２領域７ＲＬ－１および第２領域７ＬＬ－２から共通の特徴を選択（検出）する。共通特徴選択部５４は、共通特徴選択処理において、両撮影画像の共通領域の輝度分布を求める。共通特徴選択部５４は、両撮影画像の輝度分布が均質でないと判定したならば、画素ブロックを基準として、共通領域の傾斜角・倍率・位置の組合せについて、両撮影画像の相関値を調べる。
　共通特徴選択部５４は、両撮影画像に共通するマーカ像が特定できないほど表面に欠損が存在する場合に限り処理を行う。このとき、表面の欠損が輝度変化として現れることが多いため、両撮影画像の輝度分布に基づいて、共通領域の傾斜角・倍率・位置の組合せの相関値を短時間で算出できると思われる。よって、被写体の表面状態にかかわらず、高速な画像合成処理が行うことができる。
　ステップＳ２１において、共通特徴選択部５４は、共通の特徴を検出したか否かを判断する。共通特徴選択部５４は、共通領域の傾斜角・倍率・位置の組合せに関する両撮影画像の相関値が所定値を超えたならば、共通の特徴を検出したと判断する。共通特徴選択部５４は、当該判断条件が成立したならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ２２の処理を行い、当該判断条件が成立しなかったならば（Ｎｏ）、ステップＳ２３の処理を行う。

　ステップＳ２２において、共通特徴選択部５４は、判定した傾斜角・倍率・位置の組合せを画像間補正値として、ステップＳ２４の処理を行う。これにより、共通特徴選択部５４は、共通するマーカが特定できない場合でも、撮影画像を合成することができる。
　ステップＳ２３において、共通特徴選択部５４は、過去に算出した画像間補正値を、今回の画像間補正値として流用し、ステップＳ２４の処理を行う。これにより、共通特徴選択部５４は、共通するマーカが特定できず、被写体からも共通の特徴を検出できなかった場合でも、撮影画像を合成することができる。
　ステップＳ２４において、撮影制御部４は、各レーザ装置３－１，３－２などを制御して、点状マーカ８２（図３参照）をオフする。

　ステップＳ２５において、撮影制御部４は、各カメラ２－１，２－２，…によって、被写体９の各撮影範囲６－１，６－２，…とマーカ領域８１－１，…とを撮影する。これにより、撮影制御部４は、各カメラ２－１，２－２，…から、マーカが付与されていない撮影画像７ｄ－１，７ｄ－２，…を取得する。
　ステップＳ２６において、画像合成処理部５６は、マーカが付与されていない撮影画像７ｄ－１，７ｄ－２，…を合成する。ステップＳ２６の処理が終了すると、マルチカメラ撮影画像合成装置１は、図６に示す画像合成処理を終了する。

　図７は、第１の実施形態における共通マーカ特定処理を示すフローチャートである。図７に示す共通マーカ特定処理は、図６のステップＳ１０～Ｓ１８の処理に対応している。
　第１の実施形態のマルチカメラ撮影画像合成装置１は、操作者から被写体９の撮影を指示されると、図７の共通マーカ特定処理を開始する。
　ステップＳ４０～Ｓ４２の処理は、図６に示すステップＳ１０～Ｓ１２の処理と同様である。
　ステップＳ４３～Ｓ４８において、共通マーカ特定部５３は、第１領域７ＲＵ－１および第１領域７ＬＵ－２などの各検出許容領域７１につき、外側から処理を繰り返す。ここで外側とは、図７に示す各検出許容領域７１のうち、Ｐ行のものであり、例えば共通範囲６Ｃ－１の中で撮影範囲６－１と撮影範囲６－２とが並ぶ方向に対する垂直方向である。

　ステップＳ４４において、共通マーカ特定部５３は、この検出許容領域７１の撮影画像７－１（第１撮影画像）などにおけるマーカ像を判定する。ここで第１撮影画像とは、隣接する両撮影領域を撮影した画像のうちの一方のことをいう。
　ステップＳ４５において、共通マーカ特定部５３は、適切な形状のマーカが存在するか否かを判定する。共通マーカ特定部５３は、当該判定条件が成立したならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ４６の処理を行い、当該判定条件が成立しなかったならば（Ｎｏ）、ステップＳ４８の処理を行う。

　ステップＳ４６において、共通マーカ特定部５３は、この検出許容領域７１の撮影画像７－２（第２撮影画像）などにおけるマーカ像を判定する。ここで第２撮影画像とは、隣接する両撮影領域を撮影した画像のうちの他方のことをいう。
　ステップＳ４７において、共通マーカ特定部５３は、適切な形状のマーカが存在するか否かを判定する。共通マーカ特定部５３は、当該判定条件が成立したならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ４９の処理を行い、当該判定条件が成立しなかったならば（Ｎｏ）、ステップＳ４８の処理を行う。

　ステップＳ４８において、共通マーカ特定部５３は、第１領域７ＲＵ－１および第１領域７ＬＵ－２などの各検出許容領域７１につき、外側から処理をすべて繰り返したか否かを判断する。共通マーカ特定部５３は、当該判断条件が成立したならば（Ｙｅｓ）、ノードＥを介して図６のステップＳ２０の処理を行い、当該判断条件が成立しなかったならば（Ｎｏ）、ステップＳ４３の処理に戻る。
　ステップＳ４９において、共通マーカ特定部５３は、判定したマーカから第１基準位置を取得する。ここで共通マーカ特定部５３は、第１領域７ＲＵ－１および第１領域７ＬＵ－２の点状マーカ像８２１である画素集合体の中心位置をそれぞれ算出し、これを第１基準位置とする。

　ステップＳ５０～Ｓ５５の処理は、第２領域７ＲＬ－１および第２領域７ＬＬ－２などの各検出許容領域７１について処理を繰り返す他は、上記したステップＳ４３～Ｓ４７の処理と同様である。
　ステップＳ５０～Ｓ５５において、共通マーカ特定部５３は、第２領域７ＲＬ－１および第２領域７ＬＬ－２などの各検出許容領域７１につき、外側から処理を繰り返す。
　ステップＳ５１において、共通マーカ特定部５３は、この検出許容領域７１の撮影画像７－１（第１撮影画像）などにおける点状マーカ像８２１を判定する。
　ステップＳ５２において、共通マーカ特定部５３は、適切な形状のマーカ像が存在するか否かを判定する。共通マーカ特定部５３は、当該判定条件が成立したならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ５３の処理を行い、当該判定条件が成立しなかったならば（Ｎｏ）、ステップＳ５５の処理を行う。

　ステップＳ５３において、共通マーカ特定部５３は、この検出許容領域７１の撮影画像７－２（第２撮影画像）などにおける点状マーカ像８２１を判定する。
　ステップＳ５４において、共通マーカ特定部５３は、適切な形状のマーカが存在するか否かを判定する。共通マーカ特定部５３は、当該判定条件が成立したならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ５６の処理を行い、当該判定条件が成立しなかったならば（Ｎｏ）、ステップＳ５５の処理を行う。
　ステップＳ５５において、共通マーカ特定部５３は、第２領域７ＲＬ－１および第２領域７ＬＬ－２などの各検出許容領域７１につき、外側から処理をすべて繰り返したか否かを判断する。共通マーカ特定部５３は、当該判断条件が成立したならば（Ｙｅｓ）、ノードＥを介して図６のステップＳ２０の処理を行い、当該判断条件が成立しなかったならば（Ｎｏ）、ステップＳ５０の処理に戻る。

　ステップＳ５６において、共通マーカ特定部５３は、判定したマーカから第２基準位置を取得する。ここで共通マーカ特定部５３は、第２領域７ＲＬ－１および第２領域７ＬＬ－２の点状マーカの画素集合体の中心位置をそれぞれ算出し、これを第２基準位置とする。共通マーカ特定部５３は、ステップＳ５６の処理が終了すると、ノードＥを介して図６のステップＳ２０の処理を行う。

　第１の実施形態の共通マーカ特定部５３は、点状マーカ像８２１が適切な形状であるか否かを判定している。しかし、これに限られず、共通マーカ特定部５３は、適切な形状の複数の点状マーカ像８２１について更に、各点状マーカ像８２１の相互間隔が適切であるか否かを判定してもよい。図３に示すように、点状マーカ８２が凹み９１の上に照射されると、撮影画像において、この点状マーカ８２を撮影した点状マーカ像８２１の位置がずれる。このとき、共通マーカ特定部５３は、点状マーカ像８２１の相互間隔により、凹み９１上に照射された点状マーカ８２に係る点状マーカ像８２１の位置ずれを判定してこれを排除し、凹み９１による位置のずれを防ぐことができる。

（第２の実施形態）
　第２の実施形態のマルチカメラ撮影画像合成装置１は、被写体の各撮影範囲が重なる各共通領域に、隣接する撮影範囲の位置ズレを考慮して、その位置ズレよりも広い相対間隔の格子状の複数の線状マーカを付与している。第２の実施形態の共通マーカ特定部５３は、第１の実施形態とは異なり、各マーカ像の中心座標ではなく、各線状マーカの交点を基準となる位置としている。

　図８は、第２の実施形態における被写体上の共通撮影範囲の線状マーカを示す図である。図３に示す第１の実施形態の被写体上の共通撮影範囲と同一の要素には同一の符号を付与している。
　第１範囲６Ｕ－１は、撮影範囲６－１の右上側であり、撮影範囲６－２の左上側である。第１範囲６Ｕ－１は、マーカ領域８１－１と、ほぼ一致している。マーカ領域８１－１には、４本の線状マーカ８３ａ～８３ｄ、および、６本の線状マーカ８３ｐ～８３ｕが面状に広がるように格子状に照射される。

　被写体９（図１参照）の上には、表面の欠損である凹み９１と、穴９２と、溝９３と、材質変化９４とが形成される。線状マーカ８３ｂ，８３ｑは、凹み９１に重なる部分の奥行き方向のずれにより、撮影像の相対的な位置ズレが発生する。線状マーカ８３ｃ，８３ｑのうち、穴９２と重なる部位が消失する。線状マーカ８３ｓのうち、溝９３と重なる部位が消失する。線状マーカ８３ａ～８３ｄのうち、溝９３と重なる部位が消失する。線状マーカ８３ｃ，８３ｕのうち、材質変化９４と重なる部位が消失する。しかし、線状マーカ８３ａ～８３ｄや線状マーカ８３ｐ～８３ｒ，８３ｔ，８３ｕのうち、これら表面の欠損と重ならない部位は、位置ズレや消失など無しに撮影することができる。

　よって、格子状に照射された線状マーカ８３ａ～８３ｄおよび線状マーカ８３ｐ～８３ｕにより、共通マーカ特定部５３は、被写体９の表面状態にかかわらず、隣接する撮影画像７－１，７－２で共通する線状マーカを検出して交点を検出可能である。これにより、隣接する撮影画像７－１，７－２を合成することができる。
　線状マーカ８３ａ～８３ｄの間隔および線状マーカ８３ｐ～８３ｕの間隔は、撮影範囲６－１と撮影範囲６－２との相対位置の誤差と、各点状マーカの付与位置の誤差との和よりも広く設定されている。これにより、共通マーカ特定部５３（図１参照）は、両撮影画像に共通する線状マーカ像を取り違えることなく特定することができる。

　線状マーカを格子状に照射するレーザ装置は、広く普及しており廉価である。このようなレーザ装置３－１，３－２，…を、様々な構造物の表面の撮影画像の位置合わせ用のマーカの付与部として使えるので、マルチカメラ撮影画像合成装置１の製造コストを抑えることができる。

　図９（ａ），（ｂ）は、第２の実施形態における両撮影画像の共通領域の線状マーカ像を示す図である。
　図９（ａ）は、撮影画像７－１の第１領域７ＲＵ－１の線状マーカ像を示している。
　マーカ領域８１－１における線状マーカ像８３１ａ～８３１ｄや線状マーカ像８３１ｐ～８３１ｒ，８３１ｔ，８３１ｕは、格子状であり、その各行をＰ～Ｕで示し、各列をＡ～Ｄで示している。Ｓ行のすべての線状マーカは欠損している。
　線状マーカ像８３１ａと線状マーカ像８３１ｐの交点は、対応するＰ行Ａ列の枠７３内の右上に存在する。よって、この交点は、この第１領域７ＲＵ－１のマーカとして識別可能である。他に存在する線状マーカ像の交点も同様であり、対応する行と列の枠７３内に存在するので、この第１領域７ＲＵ－１のマーカとして識別可能である。各枠７３は、正方形である。各枠７３の一辺は、各マーカの間隔よりも短く設定され、隣接する撮影範囲６－１と撮影範囲６－２との相対位置の誤差と、マーカ付与位置の誤差との和よりも広く設定される。よって、各マーカの間隔は、隣接する撮影範囲６－１と撮影範囲６－２との相対位置の誤差と、マーカ付与位置の誤差との和よりも広く設定される。

　図９（ｂ）は、撮影画像７－２の第１領域７ＬＵ－２の線状マーカ像を示している。
　撮影画像７－２の第１領域７ＬＵ－２の線状マーカ８３ａ～８３ｄは、撮影画像７－１の第１領域７ＲＵ－１の線状マーカ８３ａ～８３ｄと共通している。線状マーカ像８３１ａ～８３１ｄや線状マーカ像８３１ｐ～８３１ｒ，８３１ｔ，８３１ｕは、マーカ領域８１－１に照射される。
　線状マーカ像８３１ａと線状マーカ像８３１ｐの交点は、対応するＰ行Ａ列の枠７３内の左下に存在する。よって、この交点は、この第１領域７ＬＵ－２のマーカとして識別可能である。

　図１０～図１２は、第２の実施形態における第１領域の共通マーカ特定処理を示すフローチャートである。図１０～図１２に示す共通マーカ特定処理は、図６のステップＳ１０～Ｓ１５の処理に対応している。
　第２の実施形態のマルチカメラ撮影画像合成装置１は、操作者から被写体９の撮影を指示されると、図１０の共通マーカ特定処理を開始する。
　ステップＳ６０において、マルチカメラ撮影画像合成装置１の撮影制御部４は、各レーザ装置３－１，３－２などによって、被写体９の各撮影範囲６－１，６－２などの共通範囲６Ｃ－１，６Ｃ－２などに、複数の線状マーカを照射する。ここでレーザ装置３－１が複数の線状マーカを照射するのは、マーカ領域８１－１などである。
　ステップＳ６１，Ｓ６２の処理は、図６に示すステップＳ１１，Ｓ１２の処理と同様である。

　ステップＳ６３～Ｓ７０において、共通マーカ特定部５３は、第１撮影画像と第２撮影画像とについて、それぞれ処理を繰り返す。両撮影画像には、それぞれ線状マーカが格子状に付与されている。
　ステップＳ６４～Ｓ６９において、共通マーカ特定部５３は、この撮影画像の各枠について処理を繰り返す。ここで各枠とは、図９（ａ），（ｂ）に示したＰ行Ａ列における枠７３から、Ｕ行Ｄ列における枠７３までをいう。
　ステップＳ６５において、共通マーカ特定部５３は、各枠のなかに存在する横線の画素集合体を得る。枠線のなかの画素集合体が、縦方向に所定画素の幅を有し、横方向に連続する長さが所定値以上ならば、これを横線の画素集合体として判断する。
　ステップＳ６６において、共通マーカ特定部５３は、横線の画素集合体から、この枠内の横線の一次関数を求める。

　ステップＳ６７において、共通マーカ特定部５３は、各枠のなかに存在する縦線の画素集合体を得る。枠線のなかの画素集合体が、横方向に所定画素の幅を有し、縦方向に連続する長さが所定値以上ならば、これを縦線の画素集合体として判断する。
　ステップＳ６８において、共通マーカ特定部５３は、縦線の画素集合体から、この枠内の縦線の一次関数を求める。
　ステップＳ６９において、共通マーカ特定部５３は、この撮影画像のすべての枠について処理を繰り返したか否かを判断する。共通マーカ特定部５３は、当該判断条件が成立しなかったならば、ステップＳ６４の処理に戻り、当該判断条件が成立したならば、ステップＳ７０の処理を行う。
　ステップＳ７０において、共通マーカ特定部５３は、第１撮影画像と第２撮影画像とについて、すべての処理を繰り返したか否かを判断する。共通マーカ特定部５３は、当該判断条件が成立しなかったならば、ステップＳ６３の処理に戻り、当該判断条件が成立したならば、ノードＪを介してステップＳ７１（図１１参照）の処理を行う。

　図１１は、第２の実施形態における第１領域の共通マーカ特定処理を示すフローチャート（その２）である。
　ステップＳ７１～Ｓ７８において、共通マーカ特定部５３は、第１領域の縦一群の枠集合について、それぞれ処理を繰り返す。
　ステップＳ７２において、共通マーカ特定部５３は、第１撮影画像における、この枠集合の縦線を適切なものに絞り込む。共通マーカ特定部５３は、各枠集合の縦線の一次関数により、この縦線の相互間隔が所定値よりも離れているものがあれば、これを不適切な縦線として除外する。
　ステップＳ７３において、共通マーカ特定部５３は、この縦一群の枠集合について、適切な縦線が存在するか否かを判断する。共通マーカ特定部５３は、当該判断条件が成立したならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ７４の処理を行い、当該判断条件が成立しなかったならば（Ｎｏ）、ステップＳ７８の処理を行う。
　ステップＳ７４において、共通マーカ特定部５３は、最小二乗法により、第１撮影画像における、この枠集合の縦線の一次関数を求める。

　ステップＳ７５において、共通マーカ特定部５３は、第２撮影画像における、この枠集合の縦線を適切なものに絞り込む。共通マーカ特定部５３は、各枠集合の縦線の一次関数により、この縦線の相互間隔が所定値よりも離れているものがあれば、これを不適切な縦線として除外する。
　ステップＳ７６において、共通マーカ特定部５３は、この縦一群の枠集合について、適切な縦線が存在するか否かを判断する。共通マーカ特定部５３は、当該判断条件が成立したならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ７７の処理を行い、当該判断条件が成立しなかったならば（Ｎｏ）、ステップＳ７８の処理を行う。
　ステップＳ７７において、共通マーカ特定部５３は、最小二乗法により、第２撮影画像における、この枠集合の縦線の一次関数を高い精度で求める。

　ステップＳ７８において、共通マーカ特定部５３は、第１領域の縦一群のすべての枠集合について処理を繰り返したか否かを判断する。
　ステップＳ７９において、共通マーカ特定部５３は、適切な共通縦線が存在するか否かを判断する。共通マーカ特定部５３は、当該判断条件が成立したならば（Ｙｅｓ）、ノードＫを介してステップＳ８０（図１２参照）の処理を行い、当該判断条件が成立しなかったならば（Ｎｏ）、ノードＥを介してステップＳ２０（図６参照）の処理を行う。

　図１２は、第２の実施形態における第１領域の共通マーカ特定処理を示すフローチャート（その３）である。
　ステップＳ８０～Ｓ８７において、共通マーカ特定部５３は、第１領域の横一群の枠集合について、それぞれ処理を繰り返す。なお、このステップＳ８０～Ｓ８７の処理は、ステップＳ７１～Ｓ７８の処理の縦一群の枠集合の処理の繰り返しと同様である。
　ステップＳ８１において、共通マーカ特定部５３は、第１撮影画像における、この横一群の枠集合の横線を適切なものに絞り込む。共通マーカ特定部５３は、各枠集合の横線の一次関数により、この横線の相互間隔が所定値よりも離れているものがあれば、これを不適切な横線として除外する。

　ステップＳ８２において、共通マーカ特定部５３は、この横一群の枠集合について、適切な横線が存在するか否かを判断する。共通マーカ特定部５３は、当該判断条件が成立したならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ８３の処理を行い、当該判断条件が成立しなかったならば（Ｎｏ）、ステップＳ８７の処理を行う。
　ステップＳ８３において、共通マーカ特定部５３は、最小二乗法により、第１撮影画像の横線の一次関数を高い精度で求める。共通マーカ特定部５３は更に、この横線に、枠集合の値の識別子を付与する。
　ステップＳ８４において、共通マーカ特定部５３は、第２撮影画像における、この横一群の枠集合の横線を適切なものに絞り込む。共通マーカ特定部５３は、各枠集合の横線の一次関数により、この横線の相互間隔が所定値よりも離れているものがあれば、これを不適切な横線として除外する。

　ステップＳ８５において、共通マーカ特定部５３は、この横一群の枠集合について、適切な横線が存在するか否かを判断する。共通マーカ特定部５３は、当該判断条件が成立したならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ８６の処理を行い、当該判断条件が成立しなかったならば（Ｎｏ）、ステップＳ８７の処理を行う。
　ステップＳ８６において、共通マーカ特定部５３は、最小二乗法により、第２撮影画像の横線の一次関数を高い精度で求める。共通マーカ特定部５３は更に、この横線に、枠集合の値の識別子を付与する。
　ステップＳ８７において、共通マーカ特定部５３は、第１領域の横一群のすべての枠集合について処理を繰り返したか否かを判断する。共通マーカ特定部５３は、当該判断条件が成立したならば、ステップＳ８８の処理を行い、当該判断条件が成立しなかったならば、ステップＳ８０の処理に戻る。

　ステップＳ８８において、共通マーカ特定部５３は、適切な共通横線が存在するか否かを判断する。共通マーカ特定部５３は、当該判断条件が成立したならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ８９の処理を行い、当該判断条件が成立しなかったならば（Ｎｏ）、ノードＥを介してステップＳ２０（図６参照）の処理を行う。
　ステップＳ８９において、共通マーカ特定部５３は、共通縦線と共通横線との交点位置を求める。
　ステップＳ９０において、共通マーカ特定部５３は、最も外側の交点位置から、第１撮影画像および第２撮影画像に共通する第１基準位置をそれぞれ取得する。共通マーカ特定部５３は、ステップＳ９０の処理が終了すると、ノードＦを介してステップＳ１６（図６参照）の処理を行う。
　以下同様にして、共通マーカ特定部５３は、第１撮影画像および第２撮影画像に共通する第２基準位置をそれぞれ取得する。これにより、画像間補正値導出部５５は、第１撮影画像および第２撮影画像の傾斜角・倍率・位置の３つのパラメータである画像間補正値を導出することができる。

（第３の実施形態）
　第３の実施形態のマーカは、３個以上の各マーカに係るスカラ量を相関が強いパターンとして、各マーカのスカラ量の相関値を調べることで、基準位置を特定するものである。
　第３実施形態においてスカラ量とは、面状マーカにおける面積、または、線状マーカとして扱う場合における長さである。このようにすることで、共通マーカ特定部５３は、各マーカの検出を簡易化することができる。

　図１３（ａ），（ｂ）は、第３の実施形態における両撮影画像の共通領域のマーカ像を示す図である。
　図１３（ａ）は、撮影画像７－１の第１領域７ＲＵ－１の面状マーカ像群８４５を示している。
　撮影画像７－１には、表面の欠損である凹み９１と、穴９２と、溝９３と、材質変化９４とが撮影されている。これら表面の欠損により、各マーカ像の消失や位置ズレが起こる。この図１３（ａ）において、マーカ領域８１－１は、第１領域７ＲＵ－１に対して右上側に位置している。
　マーカ領域８１－１における面状マーカ像群８４５（第１マーカ）は、全体として面状に広がっており、横方向に５個の面状マーカ像８４５ａ～８４５ｅが並んで撮影されている。マーカ領域８１－１には、複数の面状マーカ像群８４５（第１マーカ）が縦方向に所定間隔で並んでいる。

　隣接する３個の面状マーカ像８４５ａ～８４５ｃは、中心の面状マーカ像８４５ｂの面積が他の面状マーカ像８４５ａ，８４５ｃの面積よりも小さい。隣接する３個の面状マーカ像８４５ｂ～８４５ｄは、中心の面状マーカ像８４５ｃの面積が他の面状マーカ像８４５ｂ，８４５ｄの面積よりも小さい。隣接する３個の面状マーカ像８４５ｃ～８４５ｅは、この順番で面積が次第に大きくなる。面状マーカ像８４５ａ～８４５ｅは、それぞれ連続する３個のマーカ像の面積において、相関性が強いパターンとして設定されている。これにより、面状マーカ像８４５ａ～８４５ｅのうち、連続する３個のマーカ像の組合せをのうち共通するものを特定することにより、基準となる概略の位置を決定することができる。

　各面状マーカ像８４５ａ～８４５ｅ（第１マーカ）の間には、基準となる詳細な位置を特定するための点状マーカ像８４１（第２マーカ）が付与されている。
　面状マーカ像８４５ａ～８４５ｅは、表面の欠損によって影響を受けた場合にはその一部のみが消失し、特定される位置に誤差が生じる。よって、面状マーカ像８４５ａ～８４５ｅは、基準とする詳細な位置を特定するのに向いていない。
　それに対して点状マーカ像８４１は、表面の欠損による影響を受けた場合、点状マーカ像８４１全体が消失する。点状マーカ像８４１が検出できている場合、この点状マーカ像８４１は、表面の欠損による影響を受けていないので、基準となる詳細な位置を特定するのに向いている。

　図１３（ｂ）は、撮影画像７－２の第１領域７ＬＵ－２の面状マーカ像群８４５を示している。
　この図１３（ａ）において、マーカ領域８１－１は、第１領域７ＲＵ－１に対して左下側に位置している。各面状マーカ像８４５ａ～８４５ｅは、撮影画像７－１の第１領域７ＲＵ－１に比べて左下に位置している。
　共通マーカ特定部５３は、撮影画像７－１の第１領域７ＲＵ－１上の各面状マーカ像群８４５のうち３個の面積と、撮影画像７－２の第１領域７ＬＵ－２の面状マーカ像群８４５のうち３個の面積との正規化相関値を算出する。算出した正規化相関値が所定値以上であったならば、これらの組合せを、共通するマーカ像の組合せとして特定する。

　各マーカ像の正規化相関値を計算するスカラ量は、マーカ像の面積に限られず、各面状マーカ像群８４５の長手方向の長さや短手方向の長さ（太さ）であってもよい。スカラ量は更に、点状マーカとその他の２点の点状マーカとが成す角度、線状マーカにおける長さ、点状マーカまたは線状マーカにおける相互間隔、線状マーカと他の線状マーカとの交角であってもよい。

　図１４（ａ）～（ｃ）は、第３の実施形態の変形例のマーカを示す図である。
　図１４（ａ）は、面状マーカ群８４４を示す図である。
　面状マーカ像群８４４は、横方向に配列する４個の面状マーカ像８４４ａ～８４４ｄと、それらの間に位置する点状マーカ像８４１と、両端に位置する点状像マーカ８４２とで構成される。以下、面状マーカ像８４４ａの面積をＡ、面状マーカ像８４４ｂの面積をＢ、面状マーカ像８４４ｃの面積をＣ、面状マーカ像８４４ｄの面積をＤとして説明する。
　図１４（ａ）に示す面状マーカ像群８４４のマーカ構成は、以下の（ａ１）である。その他の望ましいマーカ構成は、（ａ２）であるが、（ａ３）～（ａ６）であってもよい。第１撮影画像の横方向に連続する３つの面状マーカ像の面積と、第２撮影画像の横方向に連続する３つの面状マーカ像の面積との相関値を計算することで、両撮影画像に共通する面状マーカ像を特定することができる。

（ａ１）　山型と谷型のマーカ構成（Ａ＜Ｂ＞Ｃ，Ｂ＞Ｃ＜Ｄ）
　面状マーカ像８４４ａ～８４４ｃは、その中心の面状マーカ像８４４ｂの面積が最も大きい。かつ、面状マーカ像８４４ｂ～８４４ｄは、その中心の面状マーカ像８４４ｃの面積が最も小さい。

（ａ２）　谷型と山型のマーカ構成（Ａ＞Ｂ＜Ｃ，Ｂ＜Ｃ＞Ｄ）
　面状マーカ像８４４ａ～８４４ｃは、その中心の面状マーカ像８４４ｂの面積が最も小さい。かつ、面状マーカ像８４４ｂ～８４４ｄは、その中心の面状マーカ像８４４ｃの面積が最も大きい。

（ａ３）　山型と単調減少のマーカ構成（Ａ＜Ｂ＞Ｃ，Ｂ＞Ｃ＞Ｄ）
　面状マーカ像８４４ａ～８４４ｃは、その中心の面状マーカ像８４４ｂの面積が最も大きい。かつ、面状マーカ像８４４ｂ～８４４ｄは、この順番で面積が次第に小さくなる。

（ａ４）　単調増加と山型のマーカ構成（Ａ＜Ｂ＜Ｃ，Ｂ＜Ｃ＞Ｄ）
　面状マーカ像８４４ａ～８４４ｃは、この順番で面積が次第に大きくなる。かつ、面状マーカ像８４４ｂ～８４４ｄは、その中心の面状マーカ像８４４ｃの面積が最も大きい。

（ａ５）　単調減少と谷型のマーカ構成（Ａ＞Ｂ＞Ｃ，Ｂ＞Ｃ＜Ｄ）
　面状マーカ像８４４ａ～８４４ｃは、この順番で面積が次第に小さくなる。かつ、面状マーカ像８４４ｂ～８４４ｄは、その中心の面状マーカ像８４４ｃの面積が最も小さい。

（ａ６）　谷型と単調増加のマーカ構成（Ａ＞Ｂ＜Ｃ，Ｂ＜Ｃ＜Ｄ）
　面状マーカ像８４４ａ～８４４ｃは、その中心の面状マーカ像８４４ｂの面積が最も小さい。かつ、面状マーカ像８４４ｂ～８４４ｄは、この順番で面積が次第に大きくなる。

　図１４（ｂ）は、面状マーカ像群８４５を示す図である。
　面状マーカ像群８４５は、横方向に配列する５個の面状マーカ像８４５ａ～８４５ｅと、それらの間に位置する点状マーカ像８４１と、両端に位置する点状マーカ像８４２とで構成される。以下、面状マーカ像８４５ａの面積をＡ、面状マーカ像８４５ｂの面積をＢ、面状マーカ像８４５ｃの面積をＣ、面状マーカ像８４５ｄの面積をＤ、面状マーカ像８４５ｅの面積をＥとして説明する。
　図１４（ｂ）に示す面状マーカ像群８４５のマーカ構成は、以下の（ｂ１）である。しかし、これに限られず、面状マーカ像群８４５のマーカ構成は、（ｂ２）～（ｂ６）であってもよい。第１撮影画像の横方向に連続する３つのマーカ像の面積と、第２撮影画像の横方向に連続する３つのマーカ像の面積との相関値を計算することで、両撮影画像に共通するマーカ像を特定することができる。

（ｂ１）　山型と谷型と単調増加のマーカ構成（Ａ＜Ｂ＞Ｃ，Ｂ＞Ｃ＜Ｄ，Ｃ＜Ｄ＜Ｅ）
　面状マーカ像８４５ａ～８４５ｃは、その中心の面状マーカ像８４５ｂの面積が最も大きい。面状マーカ像８４５ｂ～８４５ｄは、その中心の面状マーカ像８４５ｃの面積が最も小さい。面状マーカ像８４５ｃ～８４５ｅは、この順番で面積が次第に大きくなる。

（ｂ２）　単調増加と山型と谷型のマーカ構成（Ａ＜Ｂ＜Ｃ，Ｂ＜Ｃ＞Ｄ，Ｃ＞Ｄ＜Ｅ）
　面状マーカ像８４５ａ～８４５ｃは、この順番で面積が次第に大きくなる。面状マーカ像８４５ｂ～８４５ｄは、その中心の面状マーカ像８４５ｃの面積が最も大きい。面状マーカ像８４５ｃ～８４５ｅは、その中心の面状マーカ像８４５ｄの面積が最も小さい。

（ｂ３）　谷型と単調増加と山型のマーカ構成（Ａ＞Ｂ＜Ｃ，Ｂ＜Ｃ＜Ｄ，Ｃ＜Ｄ＞Ｅ）
　面状マーカ像８４５ａ～８４５ｃは、その中心の面状マーカ像８４５ｂの面積が最も小さい。面状マーカ像８４５ｂ～８４５ｄは、この順番で面積が次第に大きくなる。面状マーカ像８４５ｃ～８４５ｅは、その中心の面状マーカ像８４５ｄの面積が最も大きい。

（ｂ４）　山型と単調減少と谷型のマーカ構成（Ａ＜Ｂ＞Ｃ，Ｂ＞Ｃ＞Ｄ，Ｃ＞Ｄ＜Ｅ）
　面状マーカ像８４５ａ～８４５ｃは、その中心の面状マーカ像８４５ｂの面積が最も大きい。面状マーカ像８４５ｂ～８４５ｄは、この順番で面積が次第に小さくなる。面状マーカ像８４５ｃ～８４５ｅは、その中心の面状マーカ像８４５ｄの面積が最も小さい。

（ｂ５）　単調減少と谷型と山型のマーカ構成（Ａ＞Ｂ＞Ｃ，Ｂ＞Ｃ＜Ｄ，Ｃ＜Ｄ＞Ｅ）
　面状マーカ像８４５ａ～８４５ｃは、この順番で面積が次第に小さくなる。面状マーカ像８４５ｂ～８４５ｄは、その中心の面状マーカ像８４５ｃの面積が最も小さい。面状マーカ像８４５ｃ～８４５ｅは、その中心の面状マーカ像８４５ｄの面積が最も大きい。

（ｂ６）　谷型と山型と単調減少のマーカ構成（Ａ＞Ｂ＜Ｃ，Ｂ＜Ｃ＞Ｄ，Ｃ＞Ｄ＞Ｅ）
　面状マーカ像８４５ａ～８４５ｃは、その中心の面状マーカ像８４５ｂの面積が最も小さい。面状マーカ像８４５ｂ～８４５ｄは、その中心の面状マーカ像８４５ｃの面積が最も大きい。面状マーカ像８４５ｃ～８４５ｅは、この順番で面積が次第に小さくなる。

　図１４（ｃ）は、面状マーカ像群８４６を示す図である。
　面状マーカ像群８４６は、横方向に配列する６個の面状マーカ像８４６ａ～８４６ｆと、それらの間に位置する点状マーカ像８４１と、両端に位置する点状マーカ像８４２とで構成される。以下、面状マーカ像８４６ａの面積をＡ、面状マーカ像８４６ｂの面積をＢ、面状マーカ像８４６ｃの面積をＣ、面状マーカ像８４６ｄの面積をＤ、面状マーカ像８４６ｅの面積をＥ、面状マーカ像８４６ｆの面積をＦとして説明する。
　図１４（ｃ）に示す面状マーカ像群８４６のマーカ構成は、以下の（ｃ１）であるが、（ｃ２）～（ｃ４）であってもよい。第１撮影画像の横方向に連続する３個の面状マーカ像の面積と、第２撮影画像の横方向に連続する３個の面状マーカ像の面積との相関値を計算することで、両撮影画像に共通する面状マーカ像を特定することができる。

（ｃ１）　単調増加と山型と単調減少と谷型のマーカ構成（Ａ＜Ｂ＜Ｃ，Ｂ＜Ｃ＞Ｄ，Ｃ＞Ｄ＞Ｅ，Ｄ＞Ｅ＜Ｆ）
　面状マーカ像８４６ａ～８４６ｃは、この順番で面積が次第に大きくなる。面状マーカ像８４６ｂ～８４６ｄは、その中心の面状マーカ像８４６ｃの面積が最も大きい。面状マーカ像８４６ｃ～８４６ｅは、この順番で面積が次第に小さくなる。面状マーカ像８４６ｄ～８４６ｆは、その中心の面状マーカ像８４６ｅの面積が最も小さい。

（ｃ２）　山型と単調減少と谷型と単調増加のマーカ構成（Ａ＜Ｂ＞Ｃ，Ｂ＞Ｃ＞Ｄ，Ｃ＞Ｄ＜Ｅ，Ｄ＜Ｅ＜Ｆ）
　面状マーカ像８４６ａ～８４６ｃは、その中心の面状マーカ像８４６ｂの面積が最も大きい。面状マーカ像８４６ｂ～８４６ｄは、この順番で面積が次第に小さくなる。面状マーカ像８４６ｃ～８４６ｅは、その中心の面状マーカ像８４６ｄの面積が最も小さい。面状マーカ像８４６ｄ～８４６ｆは、この順番で面積が次第に大きくなる。

（ｃ３）　谷型と単調増加と山型と単調減少のマーカ構成（Ａ＞Ｂ＜Ｃ，Ｂ＜Ｃ＜Ｄ，Ｃ＜Ｄ＞Ｅ，Ｄ＞Ｅ＞Ｆ）
　面状マーカ像８４６ａ～８４６ｃは、その中心の面状マーカ像８４６ｂの面積が最も小さい。面状マーカ像８４６ｂ～８４６ｄは、この順番で面積が次第に大きくなる。面状マーカ像８４６ｃ～８４６ｅは、その中心の面状マーカ像８４６ｄの面積が最も大きい。面状マーカ像８４６ｄ～８４６ｆは、この順番で面積が次第に小さくなる。

（ｃ４）　単調減少と谷型と単調増加と山型のマーカ構成（Ａ＞Ｂ＞Ｃ，Ｂ＞Ｃ＜Ｄ，Ｃ＜Ｄ＜Ｅ，Ｄ＜Ｅ＞Ｆ）
　面状マーカ像８４６ａ～８４６ｃは、この順番で面積が次第に小さくなる。面状マーカ像８４６ｂ～８４６ｄは、その中心の面状マーカ像８４６ｃの面積が最も小さい。面状マーカ像８４６ｃ～８４６ｅは、この順番で面積が次第に大きくなる。面状マーカ像８４６ｄ～８４６ｆは、その中心の面状マーカ像８４６ｅの面積が最も大きい。

　（ａ１）～（ａ６）と、（ｂ１）～（ｂ６）と、（ｃ１）～（ｃ４）に示すように、これら３個以上のマーカ構成は、隣接する３個のマーカのうち中心のマーカのスカラ量を、他の２個のマーカのスカラ量よりも大きくなるような設定を１つ含むか、または、中心のマーカのスカラ量を、他の２個のマーカのスカラ量と比べて小さくなるような設定を１つ含んでいる。
　図１４（ａ）～（ｃ）に示した各マーカに係るスカラ量は、強い相関性を有している。これにより、被写体９の表面状態によりマーカ像に多少の欠陥が生じても、両撮影画像に係るマーカ群の各面積の正規化相関値を算出することにより、両撮影画像に共通するマーカを取り違えることなく特定できる。
　なお、スカラ量は、面状マーカに係る面積に限られず、面状マーカまたは線状マーカにおける長さ、面状マーカにおける太さ、点状マーカとその他の２点の点状マーカとが成す角度、点状マーカまたは線状マーカにおける相互間隔、線状マーカと他の線状マーカとの交角のうち、いずれであってもよい。

　３個のマーカ構成において、以下の（ｄ１），（ｄ２）の関係であってもよい。
（ｄ１）　単調増加と単調減少のマーカ構成（Ａ＜Ｂ，Ｂ＞Ｃ）
　連続する第１マーカと第２マーカとは、この順番でスカラ量が次第に大きくなる。連続する第２マーカと第３マーカとは、この順番でスカラ量が次第に小さくなる。
（ｄ２）　単調減少と単調増加のマーカ構成（Ａ＞Ｂ，Ｂ＜Ｃ）
　連続する第１マーカと第２マーカとは、この順番でスカラ量が次第に小さくなる。連続する第２マーカと第３マーカとは、この順番でスカラ量が次第に大きくなる。

　３個以上のマーカ構成は、隣接する３個のマーカのうち中心のマーカのスカラ量が、他の２個のマーカのスカラ量よりも大きい場合に、他の２個のマーカのスカラ量と３個のスカラ量の平均との差が負となるような組合せを１つ含むか、または、中心のマーカのスカラ量が、他の２個のマーカのスカラ量と比べて小さくなる場合に、他の２個のマーカのスカラ量と３個のスカラ量の平均との差が負となるような組合せを１つ含む。これにより、後述するように、自己相関の関係にある場合は規格化相関値がほぼ１で正となり、それ以外の規格化相関値が負になるため、両者の規格化相関値の符号が異なる望ましい形となる。
　しかし、他の２個のマーカのスカラ量と平均スカラ量との差の符号が、中心のマーカのスカラ量と平均スカラ量との差の符号と逆にならず、片方のマーカスカラ量と平均スカラ量との差の符号が、中心のマーカのスカラ量と平均スカラ量との差の符号と同じになる場合においても、両者の値が大きく異なれば、自己相関以外の関係における規格化相関値は１よりも明らかに小さい値となる。よって、規格化相関値を計算することで、両撮影画像に共通するマーカとそうでないものを識別可能である。
　５個以上のマーカ構成においては更に、隣接する３個のマーカのスカラ量が連続して大きくなる組合せを１つ含むか、または、隣接する３個のマーカのスカラ量が連続して小さくなる組合せを１つ含む。

　更に、５個以上のマーカ構成において、連続する４個のマーカの組合せにおけるスカラ量の自己の相関を強いものとしてもよい。連続する４個のマーカの組合せで、スカラ量の自己の相関が強いものとは、例えば、単調増加・単調減少・第２マーカのスカラ量が最大となる山型・第３マーカのスカラ量が最大となる山型・第２マーカのスカラ量が最小となる谷型・第３マーカのスカラ量が最小となる谷型・第１マーカおよび第３マーカのスカラ量よりも第２マーカおよび第４マーカのスカラ量が小さいジグザグ型・第２マーカおよび第４マーカのスカラ量よりも第１マーカおよび第３マーカのスカラ量が小さいジグザグ型である。これらの組合せは、正規化相関値を算出することで、明確に区別することができる。
　マーカ構成は、連続する所定個数のマーカの組合せにおいて、スカラ量の自己の相関を強いものにすることにより、両撮影画像に共通するマーカを明確に特定することができる。

（正規化相関値の計算方法）
　最初に、４個のマーカ構成であって、（ａ１）で示した山型と谷型のパターンを例として、スカラ量の正規化相関値の計算方法を以下に示す。
　第１撮影画像の面状マーカ像８４４ａの面積をＡ₁、面状マーカ像８４４ｂの面積をＢ₁、面状マーカ像８４４ｃの面積をＣ₁、面状マーカ像８４４ｄの面積をＤ₁とする。
　第１撮影画像の連続する３個の面状マーカ像８４４ａ～８４４ｃの面積の平均値基準は、以下の式（１）で算出する。

　第２撮影画像の面状マーカ像８４４ａの面積をＡ₂、面状マーカ像８４４ｂの面積をＢ₂、面状マーカ像８４４ｃの面積をＣ₂、面状マーカ像８４４ｄの面積をＤ₂とする。
　第２撮影画像の連続する３個の面状マーカ像８４４ｂ～８４４ｄの面積の平均値基準は、以下の式（２）で算出する。

　以下の式（３）に示すように、第１撮影画像の面状マーカ像８４４ａ～８４４ｃの面積と、第２撮影画像の面状マーカ像８４４ａ～８４４ｃの面積との正規化相関値を計算すると、およそ１となる。

　第１撮影画像の連続する３個の面状マーカ像８４４ｂ～８４４ｄの面積の平均値基準は、以下の式（４）で算出する。

　第２撮影画像の連続する３個の面状マーカ像８４４ｂ～８４４ｄの平均値基準を、以下の式（５）で算出する。

　以下の式（６）に示すように、第１撮影画像の面状マーカ像８４４ｂ～８４４ｄの面積と、第２撮影画像の面状マーカ像８４４ｂ～８４４ｄの面積との正規化相関値を計算すると、およそ１となる。

　以下の式（７）に示すように、第１撮影画像の面状マーカ像８４４ａ～８４４ｃの面積と、第２撮影画像の面状マーカ像８４４ｂ～８４４ｄの面積との正規化相関値を計算すると、負の値となる。

　以下の式（８）に示すように、第１撮影画像の面状マーカ像８４４ｂ～８４４ｄの面積と、第２撮影画像の面状マーカ像８４４ａ～８４４ｃの面積との正規化相関値を計算すると、負の値となる。

　次に４個のマーカ構成であって、（ａ３）で示した山型と単調減少のパターンを例として、スカラ量の正規化相関値の計算方法を以下に示す。
　第１撮影画像の面状マーカ像８４４ａの面積をＡ₁、面状マーカ像８４４ｂの面積をＢ₁、面状マーカ像８４４ｃの面積をＣ₁、面状マーカ像８４４ｄの面積をＤ₁とする。第１撮影画像の連続する個の面状マーカ像８４４ａ～８４４ｃの面積の平均値基準は、式（１）で算出する。
　第２撮影画像の面状マーカ像８４４ａの面積をＡ₂、面状マーカ像８４４ｂの面積をＢ₂、面状マーカ像８４４ｃの面積をＣ₂、面状マーカ像８４４ｄの面積をＤ₂とする。第２撮影画像の連続する３個の面状マーカ像８４４ｂ～８４４ｄの面積の平均値基準は、式（２）で算出する。
　式（３）に示すように、第１撮影画像の面状マーカ像８４４ａ～８４４ｃの面積と、第２撮影画像の面状マーカ像８４４ａ～８４４ｃの面積との正規化相関値を計算すると、およそ１となる。
　第１撮影画像の連続する３個の面状マーカ像８４４ｂ～８４４ｄの面積の平均値基準は、以下の式（９）で算出する。

　第２撮影画像の連続する３個の面状マーカ像８４４ｂ～８４４ｄの平均値基準を、以下の式（１０）で算出する。

　以下の式（１１）に示すように、第１撮影画像の面状マーカ像８４４ｂ～８４４ｄの面積と、第２撮影画像の面状マーカ像８４４ｂ～８４４ｄの面積との正規化相関値を計算すると、およそ１となる。

　以下の式（１２）に示すように、第１撮影画像の面状マーカ像８４４ａ～８４４ｃの面積と、第２撮影画像の面状マーカ像８４４ｂ～８４４ｄの面積との正規化相関値を計算すると、明確に１よりも小さな値となる。

　以下の式（１３）に示すように、第１撮影画像の面状マーカ像８４４ｂ～８４４ｄの面積と、第２撮影画像の面状マーカ像８４４ａ～８４４ｃの面積との正規化相関値を計算すると、明確に１よりも小さな値となる。

　このように、両撮影画像からそれぞれ選択した３個のマーカが共通ならば、各マーカに係るスカラ量の正規化相関値は、ほぼ１になる。両撮影画像からそれぞれ選択した３個のマーカが異なるならば、各マーカに係るスカラ量の正規化相関値は、明確に１よりも小さな値となる。
　一方の撮影画像の３個のマーカのスカラ量が山形で、他方の撮影画像の３個のマーカのスカラ量が谷型ならば、それらの正規化相関値は負となる。
　このように、一方の撮影画像の３個のマーカのスカラ量が山形または谷型で、他方の撮影画像の３個のマーカのスカラ量が単調減少または単調増加ならば、それらの正規化相関値は負にならない。
　ここで、例えば、式（１４）に示すように、一方の撮影画像の正規化基準を設定する。

　式（１５）に示すように、他方の撮影画像の正規化基準を設定する。

　式（１４）と式（１５）の正規化基準を、式（１３）に代入すると、以下の式（１６）に示すように、正規化相関値が算出できる。

　これと逆の組み合わせは式（１２）であり、同様の傾向を示す。
　式（１６）の分子の第一項と第三項とは、符号が逆となるために打ち消しあう。式（１６）の分子の第二項は、式（９）で定義されているように、θ₁の値は０の近傍となる。これは本質的であり、β₁、θ₁、δ₁の値が多少ずれても、共通する３点の正規化相関値の１よりも、明確に小さな値である。つまり、マーカ像の変形などにより、そのスカラ量がずれても、正規化相関値が大きく変わることはない。よって、正規化相関値の閾値を、例えば０．５のように設定することで、両画像に共通するマーカと異なるマーカとを安定して識別可能である。
　ここでは、山型パターンと単調減少パターンの正規化相関値について説明したが、山型パターンと単調増加パターン・谷型パターンと単調増加パターン・単調減少パターンと谷型パターンの正規化相関値も、同様に１よりも明確に小さな値である。
　また、単調増加パターンと単調減少パターンでは、式（１３）の分子の第一項と第三項とが負になり、式（１３）の分子の第二項は０の近傍となる。よって、単調増加パターンと単調減少パターンの正規化相関値は、負の値となる。

　正規化相関値は、平均値基準に基づいて計算すると共に、正規化しているので、両撮影画像間の倍率に依存しない。ここでは４～６個のマーカ構成の中で連続する３個のマーカのスカラ量のパターンを、山型パターン・谷型パターン・単調増加パターン・単調減少パターンの４つに分類している。これにより、各マーカのスカラ量の検出誤差があったとしても、これらのスカラ量のパターンが崩れない限り、共通するマーカと相違するマーカとを区別することができる。よって、４～６個のマーカ構成から、共通する３個のマーカの特定が可能になる。これにより、マーカ領域８１－１と、撮影範囲６－１（共通範囲６Ｃ－１）との位置ズレに関わらず、両撮影画像に共通するマーカを取り違えることなく特定できる。更に、第１撮影画像の３個のマーカのスカラ量と、第２撮影画像の３個のマーカのスカラ量との相関演算なので、計算量が少なく、短時間で共通するマーカを特定できる。
　また、３個のマーカ構成の中で連続する２個のマーカのスカラ量のパターンを単調増加と単調減少のマーカ構成（Ａ＜Ｂ，Ｂ＞Ｃ）とした（ｄ１）について式（１）～式（８）を用いて説明する。式（１）～（８）において－ｃ₁、－ｃ₂、δ₁，δ₂の変数を削除すると、（ｄ１）に示すマーカ構成における相関値を表すことができる。自己相関に相当する正規化相関値の式（３）と式（６）の値は≒１、相互相関に相当する正規化相関値の式（７）と式（８）の値は負となる。また、３個のマーカ構成の中で連続する２個のマーカのスカラ量のパターンを単調減少と単調増加のマーカ構成（Ａ＞Ｂ，Ｂ＜Ｃ）とした（ｄ２）についても、（ｄ１）のマーカ構成と同様である。

　図１５は、第３の実施形態における第１領域の共通マーカ特定処理を示すフローチャートである。図１５に示す共通マーカ特定処理は、図６のステップＳ１０～Ｓ１５の処理に対応している。
　第３の実施形態のマルチカメラ撮影画像合成装置１は、操作者から被写体９の撮影を指示されると、図１５の共通マーカ特定処理を開始する。
　ステップＳ１００において、マルチカメラ撮影画像合成装置１の撮影制御部４（図１参照）は、各レーザ装置３－１，３－２などによって、被写体９の各撮影範囲６－１，６－２などの共通範囲６Ｃ－１，６Ｃ－２などに、複数の面状マーカを照射する。ここでレーザ装置３－１が面状マーカを照射するのは、マーカ領域８１－１（図１３参照）などである。

　ステップＳ１０１，Ｓ１０２の処理は、図６に示すステップＳ１１，Ｓ１２の処理と同様である。
　ステップＳ１０３において、マーカ像分離部５２は、両撮影画像の第１領域の面状の画素集合体と、その面積とを取得する。

　ステップＳ１０４～Ｓ１１１において、共通マーカ特定部５３は、第１撮影画像の連続する３個の面状の画素集合体について繰り返す。
　ステップＳ１０５～Ｓ１１０において、共通マーカ特定部５３は、第２撮影画像の連続する３個の面状の画素集合体について繰り返す。
　ステップＳ１０６において、共通マーカ特定部５３は、第１撮影画像の連続する３個の面状の画素集合体の面積と、第２撮影画像の連続する３個の面状の画素集合体の面積との正規化相関値を算出する。

　ステップＳ１０７において、共通マーカ特定部５３は、算出した正規化相関値が所定値以上であるか否かを判断する。共通マーカ特定部５３は、当該判断条件が成立したならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ１０８の処理を行い、当該判断条件が成立しなかったならば（Ｎｏ）、ステップＳ１１０の処理を行う。
　ステップＳ１０８において、共通マーカ特定部５３は、この面状の画素集合体間の、両撮影画像に共通の点状の画素集合体を取得する。

　ステップＳ１０９において、共通マーカ特定部５３は、適切な形状であるか否かを判断する。共通マーカ特定部５３は、当該判断条件が成立したならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ１１２の処理を行い、当該判断条件が成立しなかったならば（Ｎｏ）、ステップＳ１１０の処理を行う。
　ステップＳ１１０において、共通マーカ特定部５３は、第２撮影画像の連続する３集合体について、すべて繰り返したか否かを判断する。共通マーカ特定部５３は、当該判断条件が成立したならば、ステップＳ１１１の処理を行い、当該判断条件が成立しなかったならば、ステップＳ１０５の処理に戻る。

　ステップＳ１１１において、共通マーカ特定部５３は、第１撮影画像の連続する３集合体について、すべて繰り返したか否かを判断する。共通マーカ特定部５３は、当該判断条件が成立したならば、ノードＥを介してステップＳ２０（図１参照）の処理を行い、当該判断条件が成立しなかったならば、ステップＳ１０４の処理に戻る。

　ステップＳ１１２において、共通マーカ特定部５３は、特定した点状の画素集合体から第１基準位置を取得する。ここで共通マーカ特定部５３は、例えば、点状の画素集合体の中心座標を第１基準位置として取得する。共通マーカ特定部５３は、ステップＳ１１２の処理が終了すると、ノードＦを介してステップＳ１６（図１参照）の処理を行う。

（第４の実施形態）
　第４の実施形態のレーザ装置は、複数の線状マーカを照射し、これら線状マーカの各交点における交角が、それぞれ異なる数値となるようにしている。両撮影画像において傾斜角・倍率・位置が変化しても、各交点の交角は、同一である。よって、共通マーカ特定部５３は、この交角に基づいて、基準となる位置を特定することができる。

　図１６は、第４の実施形態における被写体上の線マーカを示す図である。
　第１範囲６Ｕ－１は、マーカ領域８１－１と、ほぼ一致している。マーカ領域８１－１には、６本の線状マーカ８５ａ～８５ｆが、点８５２を中心として放射状かつ面状に広がるように照射される。マーカ領域８１－１には、８本の線状マーカ８５ｐ～８５ｗが、点８５３を中心として放射状かつ面状に広がるように照射される。線状マーカ８５ａ～８５ｆと線状マーカ８５ｐ～８５ｗとは、レーザ装置３－１が共通範囲６Ｃ－１に照射したものである。
　線状マーカ８５ａ～８５ｆの傾斜角は、＋４５度以上または－４５度以下である。線状マーカ８５ｐ～８５ｗの傾斜角は、－４５度を超えており、かつ＋４５度未満である。これにより、共通マーカ特定部５３は、両線状マーカを容易に区別することができる。
　被写体９（図１参照）の上には、表面の欠損である凹み９１と、穴９２と、溝９３と、材質変化９４とが形成される。線状マーカ８５ｃ，８５ｖは、凹み９１に重なる部分の奥行き方向のずれにより、撮影像の相対的な位置ズレが発生する。線状マーカ８５ｂ，８５ｕは、穴９２と重なる部位が消失する。線状マーカ８５ｓは、溝９３と重なる部位が消失する。線状マーカ８５ａ～８５ｅは、溝９３と重なる部位が消失する。線状マーカ８５ｃ～８５ｅは、材質変化９４と重なる部位が消失する。しかし、線状マーカ８５ａ～８５ｆや線状マーカ８５ｐ～８５ｗのうち、これら表面の欠損と重ならない部位は、位置ズレや消失など無しに撮影することができる。
　よって、放射状に照射される線状マーカ８５ａ～８５ｆおよび線状マーカ８５ｐ～８５ｗにより、被写体９の表面状態にかかわらず、隣接する撮影画像７－１，７－２で共通する線状マーカを検出して交点を検出可能である。これにより、隣接する撮影画像７－１，７－２を合成することができる。

　図１７（ａ），（ｂ）は、第４の実施形態における両撮影画像の共通領域の線状マーカ像を示す図である。
　図１７（ａ）は、撮影画像７－１の第１領域７ＲＵ－１の線状マーカ像を示している。
　マーカ領域８１－１における線状マーカ像８５１ｂ～８５１ｆは、放射状である。線状マーカ像８５１ｐ～８５１ｗは、点８５３を中心とする放射状である。
　線状マーカ像８５１ｒは、線状マーカ像８５１ｂとの交角が６９°、線状マーカ像８５１ｃとの交角が６１°、線状マーカ像８５１ｄとの交角が５３°である。線状マーカ像８５１ｔは、線状マーカ像８５１ｂとの交角が９５°、線状マーカ像８５１ｃとの交角が８７°、線状マーカ像８５１ｄとの交角が７９°である。線状マーカ像８５１ｕは、線状マーカ像８５１ｂとの交角が１０８°、線状マーカ像８５１ｃとの交角が１００°、線状マーカ像８５１ｄとの交角が９２°である。
　線状マーカ像８５１ｂ～８５１ｆや線状マーカ像８５１ｐ～８５１ｗは、第１領域７ＲＵ－１のマーカとして識別可能である。線状マーカ像８５１ｂ～８５１ｆのうちの１つと、線状マーカ像８５１ｐ～８５１ｗのうちの１つとを分離することにより、それらの交角と交点とを求めることができる。

　図１７（ｂ）は、撮影画像７－２の第１領域７ＬＵ－２の線状マーカ像を示している。
　撮影画像７－２の第１領域７ＬＵ－２の線状マーカ像８５１ｂ～８５１ｆと、線状マーカ像８５１ｐ～８５１ｗとは、撮影画像７－１の第１領域７ＲＵ－１の線状マーカ像８５１ｂ～８５１ｆと、線状マーカ像８５１ｐ～８５１ｗと共通しており、更に線状マーカ像８５１ａを含んでいる。
　線状マーカ像８５１ｒは、線状マーカ像８５１ａとの交角が７７°、線状マーカ像８５１ｂとの交角が６９°、線状マーカ像８５１ｃとの交角が６１°、線状マーカ像８５１ｄとの交角が５３°である。
　線状マーカ像８５１ｔは、線状マーカ像８５１ａとの交角が１０３°、線状マーカ像８５１ｂとの交角が９５°、線状マーカ像８５１ｃとの交角が８７°、線状マーカ像８５１ｄとの交角が７９°である。
　線状マーカ像８５１ｕは、線状マーカ像８５１ａとの交角が１１６°、線状マーカ像８５１ｂとの交角が１０８°、線状マーカ像８５１ｃとの交角が１００°、線状マーカ像８５１ｄとの交角が９２°である。
　撮影画像７－２の第１領域７ＬＵ－２における、線状マーカ像の各交点における交角は、撮影画像７－１の第１領域７ＲＵ－１の対応する各交点における交角と一致している。線状マーカ像の各交点における交角は、撮影画像７－１，７－２間の傾斜角・倍率・位置によらず共通である。
　更に、線状マーカ像の各交点における交角は、相互に取り違える可能性のある範囲において、それぞれ異なっている。ここで、相互に取り違える可能性のある範囲とは、例えば、隣接する両撮影領域の相対位置の誤差と、マーカ付与位置の誤差との和で示される範囲である。
　よって、共通マーカ特定部５３は、撮影画像７－１と撮影画像７－２との線状マーカ像の各交点について、その交角が一致するものを、共通する交点として特定し、その交点の位置を基準となる位置として特定することができる。

　図１８、図１９は、第４の実施形態における第１領域の共通マーカ特定処理を示すフローチャートである。図１８、図１９に示す共通マーカ特定処理は、図６のステップＳ１０～Ｓ１５の処理に対応している。
　マルチカメラ撮影画像合成装置１は、操作者から被写体９の撮影を指示されると、図１８の共通マーカ特定処理を開始する。
　ステップＳ１２０において、マルチカメラ撮影画像合成装置１の撮影制御部４は、各レーザ装置３－１，３－２などによって、被写体９の各撮影範囲６－１，６－２などの共通範囲６Ｃ－１，６Ｃ－２などに、複数の線状マーカを放射状に照射する。ここでレーザ装置３－１が複数の線状マーカを照射するのは、マーカ領域８１－１などである。
　ステップＳ１２１，Ｓ１２２の処理は、図６に示すステップＳ１１，Ｓ１２の処理と同様である。

　ステップＳ１２３～Ｓ１３３において、共通マーカ特定部５３は、両撮影画像について処理を繰り返す。すなわち、共通マーカ特定部５３は、第１撮影画像についての処理を行ったのちに、第２撮影画像についての処理を行う。
　ステップＳ１２４において、共通マーカ特定部５３は、この撮影画像について、所定範囲での欠損を考慮した画素集合体を新たに取得する。
　ステップＳ１２５において、共通マーカ特定部５３は、画素集合体が存在する範囲を算出する。

　ステップＳ１２６において、共通マーカ特定部５３は、画素集合体の幅と長さとを判断する。
　ステップＳ１２７において、共通マーカ特定部５３は、画素集合体が線として適正であるか否かを判断する。共通マーカ特定部５３は、当該判断条件が成立したならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ１２８の処理を行い、当該判断条件が成立しなかったならば（Ｎｏ）、ステップＳ１３２の処理を行う。
　ステップＳ１２８において、共通マーカ特定部５３は、最小二乗法により線の一次関数を求める。

　ステップＳ１２９において、共通マーカ特定部５３は、傾斜角は－４５度を超え、かつ＋４５度未満であるか否かを判断する。共通マーカ特定部５３は、当該判断条件が成立したならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ１３０の処理を行い、当該判断条件が成立しなかったならば（Ｎｏ）、ステップＳ１３１の処理を行う。
　ステップＳ１３０において、共通マーカ特定部５３は、この画素集合体に横線の識別子を付与し、ステップＳ１３２の処理を行う。

　ステップＳ１３１において、共通マーカ特定部５３は、この画素集合体に縦線の識別子を付与する。
　ステップＳ１３２において、共通マーカ特定部５３は、すべての画像集合体の取得が終了したか否かを判断する。共通マーカ特定部５３は、当該判断条件が成立したならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ１３３の処理を行い、当該判断条件が成立しなかったならば（Ｎｏ）、ステップＳ１２４の処理に戻る。
　ステップＳ１３３において、共通マーカ特定部５３は、両撮影画像について処理を繰り返したか否かを判断する。共通マーカ特定部５３は、当該判断条件が成立したならば、ノードＬを介してステップＳ１３４（図１９参照）の処理を行い、当該判断条件が成立しなかったならば、ステップＳ１２３の処理に戻る。

　図１９は、第４の実施形態における第１領域の共通マーカ特定処理を示すフローチャート（その２）である。
　ステップＳ１３４～Ｓ１４１において、共通マーカ特定部５３は、第１撮影画像の第１領域の縦線と横線の組合せについて繰り返す。
　ステップＳ１３５において、共通マーカ特定部５３は、第１撮影画像の当該組合せに係る縦線と横線の交角を求める。

　ステップＳ１３６～Ｓ１４０において、共通マーカ特定部５３は、第２撮影画像の第１領域の縦線と横線の組合せについて繰り返す。
　ステップＳ１３７において、共通マーカ特定部５３は、第２撮影画像の当該組合せに係る縦線と横線の交角を求める。
　ステップＳ１３８において、共通マーカ特定部５３は、両撮影画像において、これら縦線と横線の交角が一致するか否かを判断する。共通マーカ特定部５３は、当該判断条件が成立したならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ１３９の処理を行い、当該判断条件が成立しなかったならば（Ｎｏ）、ステップＳ１４０の処理を行う。

　ステップＳ１３９において、共通マーカ特定部５３は、当該組合せに係る縦線と横線の交点を記録する。
　ステップＳ１４０において、共通マーカ特定部５３は、第２撮影画像の第１領域のすべての縦線と横線の組合せについて繰り返したか否かを判断する。共通マーカ特定部５３は、当該判断条件が成立したならば、ステップＳ１４１の処理を行い、当該判断条件が成立しなかったならば、ステップＳ１３６の処理に戻る。

　ステップＳ１４１において、共通マーカ特定部５３は、第１撮影画像の第１領域のすべての縦線と横線の組合せについて繰り返したか否かを判断する。共通マーカ特定部５３は、当該判断条件が成立したならば、ステップＳ１４２の処理を行い、当該判断条件が成立しなかったならば、ステップＳ１３４の処理に戻る。

　ステップＳ１４２において、共通マーカ特定部５３は、縦線と横線の交点の記録が存在するか否かを判断する。共通マーカ特定部５３は、当該判断条件が成立したならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ１４３の処理を行い、当該判断条件が成立しなかったならば（Ｎｏ）、ノードＥを介してステップＳ２０（図６参照）の処理を行う。
　ステップＳ１４３において、共通マーカ特定部５３は、最も外側の交点を第１基準位置として取得し、ノードＦを介してステップＳ１６（図６参照）の処理を行う。

　線状マーカの交角は、両撮影画像の傾斜角・倍率・位置によらず共通である。よって、線状マーカの各交点のうち、交角が一致するものを検出することにより、共通する交点（位置）を特定することができる。
　なお、ここでは線状マーカの交点で構成した識別性の高い交角の配置について示したが、この交角の配置を第５の実施形態にあるように点状マーカとそれに近接する他の２点の点状マーカとが成す角度に置き換えてもよい。

（第５の実施形態）
　第５の実施形態は、各マーカのスカラ量の相関値を調べることで、基準位置を特定するものである。第５の実施形態においてスカラ量とは、点状マーカとその他の２点の点状マーカとが成す角度である。

　図２０（ａ），（ｂ）は、第５の実施形態における両撮影画像の共通領域の点状マーカ像を示す図である。
　図２０（ａ）は、撮影画像７－１の第１領域７ＲＵ－１の点状マーカ像８６１を示している。
　マーカ領域８１－１における各点状マーカ像８６１は、面状に広がっており、位置がランダムである。このように、レーザ装置３－１，３－２，…は、ランダムに配置した３個以上の点状マーカを第１範囲６Ｕ－１，６Ｕ－２，…と第２範囲６Ｌ－１，６Ｌ－２，…に照射することにより、様々な被写体９の形状に対応し、被写体９の表面状態の劣化による変化に対応することができる。
　撮影画像７－１の第１領域７ＲＵ－１には、表面の欠損である凹み９１と、穴９２と、溝９３と、材質変化９４とが撮影されている。これら表面の欠損により、一部の点状マーカ像８６１が消失している。
　点状マーカ像８６１ａの近傍には、点状マーカ像８６１ｂ，８６１ｃが存在する。点状マーカ像８６１ａと点状マーカ像８６１ｂとを結ぶ線と、点状マーカ像８６１ａと点状マーカ像８６１ｃとを結ぶ線の交角は、角度θである。すなわち、点状マーカ像８６１ａが点状マーカ像８６１ｂ，８６１ｃと成す角度は、角度θである。

　図２０（ｂ）は、撮影画像７－２の第１領域７ＬＵ－２の点状マーカ像８６１を示している。
　撮影画像７－２の第１領域７ＬＵ－２の点状マーカ像８６１ａ，８６１ｂ，８６１ｃは、撮影画像７－１の第１領域７ＲＵ－１の点状マーカ像８６１ａ，８６１ｂ，８６１ｃと共通している。
　撮影画像７－２においても、撮影画像７－１と同様に、点状マーカ像８６１ａが、点状マーカ像８６１ｂ，８６１ｃとは、角度θを成している。そして、各点状マーカ像８６１はランダムに配置されているので、各点状マーカ像８６１が近傍の２点の点状マーカ像８６１と成す角度が、それぞれが同じになる確率は非常に低い。撮影画像７－１，７－２において各点状マーカ像８６１が近傍の２点の点状マーカ像８６１と成す角度を調べることにより、共通する点状マーカ像８６１を特定することができる。複数の各点状マーカ８６１において、近傍の２点と成す角度を求めることにより、共通する点状マーカ像８６１の特定精度を更に高めることができる。

　図２１、図２２は、第５の実施形態における第１領域の共通マーカ特定処理を示すフローチャートである。図２１、図２２に示す共通マーカ特定処理は、図６のステップＳ１０～Ｓ１５の処理に対応している。
　第５の実施形態のマルチカメラ撮影画像合成装置１は、操作者から被写体９の撮影を指示されると、図２１の共通マーカ特定処理を開始する。
　ステップＳ１５０において、マルチカメラ撮影画像合成装置１の撮影制御部４（図１参照）は、各レーザ装置３－１，３－２などによって、被写体９の各撮影範囲６－１，６－２などの共通範囲６Ｃ－１，６Ｃ－２などに、ランダムな位置に複数の点状マーカを照射する。

　ステップＳ１５１，Ｓ１５２の処理は、図６に示すステップＳ１１，Ｓ１２の処理と同様である。
　ステップＳ１５３～Ｓ１５９において、共通マーカ特定部５３は、両撮影画像について処理を繰り返す。すなわち、共通マーカ特定部５３は、第１撮影画像についての処理を行ったのちに、第２撮影画像についての処理を行う。
　ステップＳ１５４において、共通マーカ特定部５３は、第１領域から、マーカ像の画素集合体を新たに取得する。

　ステップＳ１５５において、共通マーカ特定部５３は、この画素集合体の形状を判定する。共通マーカ特定部５３は、形状が点状ならば、ステップＳ１５６の処理を行い、形状がその他のものであったならば、ステップＳ１５８の処理を行う。
　ステップＳ１５６において、共通マーカ特定部５３は、この画素集合体の中心位置を求める。
　ステップＳ１５７において、共通マーカ特定部５３は、この画素集合体に識別子を付与する。

　ステップＳ１５８において、共通マーカ特定部５３は、第１領域について、すべての画像集合体の取得が終了したか否かを判断する。共通マーカ特定部５３は、当該判断条件が成立したならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ１５９の処理を行い、当該判断条件が成立しなかったならば（Ｎｏ）、ステップＳ１５４の処理に戻る。
　ステップＳ１５９において、共通マーカ特定部５３は、両撮影画像について処理を繰り返したか否かを判断する。共通マーカ特定部５３は、当該判断条件が成立したならば、ノードＭを介してステップＳ１６０（図２２参照）の処理を行い、当該判断条件が成立しなかったならば、ステップＳ１５３の処理に戻る。

　図２２は、第５の実施形態における第１領域の共通マーカ特定処理を示すフローチャート（その２）である。
　ステップＳ１６０において、共通マーカ特定部５３は、両撮影画像の第１領域の各画素集合体について、その最寄りの２点の画素集合体と成す角度を求める。
　ステップＳ１６１～Ｓ１６６において、共通マーカ特定部５３は、第１撮影画像の第１領域の全画素集合体について繰り返す。

　ステップＳ１６２～Ｓ１６５において、共通マーカ特定部５３は、第２撮影画像の第１領域の全画素集合体について繰り返す。
　ステップＳ１６３において、共通マーカ特定部５３は、第１撮影画像の画素集合体に係る角度と、第２撮影画像の画素集合体に係る角度とが一致するか否かを判断する。共通マーカ特定部５３は、当該判断条件が成立したならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ１６４の処理を行い、当該判断条件が成立しなかったならば（Ｎｏ）、ステップＳ１６５の処理を行う。
　ステップＳ１６４において、共通マーカ特定部５３は、第１撮影画像の画素集合体と第２撮影画像の画素集合体との組合せを記録する。この組合せは、共通するマーカ像に係るものである。

　ステップＳ１６５において、共通マーカ特定部５３は、第２撮影画像の第１領域の全集合体について繰り返したか否かを判断する。共通マーカ特定部５３は、当該判断条件が成立したならば、ステップＳ１６６の処理を行い、当該判断条件が成立しなかったならば、ステップＳ１６２の処理に戻る。
　ステップＳ１６６において、共通マーカ特定部５３は、第１撮影画像の第１領域の全集合体について繰り返したか否かを判断する。共通マーカ特定部５３は、当該判断条件が成立したならば、ステップＳ１６７の処理を行い、当該判断条件が成立しなかったならば、ステップＳ１６１の処理に戻る。

　ステップＳ１６７において、共通マーカ特定部５３は、角度が一致する集合体の組合せが存在するか否かを判断する。共通マーカ特定部５３は、当該判断条件が成立したならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ１６８の処理を行い、当該判断条件が成立しなかったならば（Ｎｏ）、ノードＥを介してステップＳ２０（図６参照）の処理を行う。
　ステップＳ１６８において、共通マーカ特定部５３は、記録した画素集合体の組合せを基準に、両撮影画像の各画素集合体の位置を補正する。
　ステップＳ１６９において、共通マーカ特定部５３は、記録した画素集合体組合せの、両撮影画像における正規化相関値を算出する。

　ステップＳ１７０において、共通マーカ特定部５３は、画素集合体組合せの、両撮影画像における正規化相関値が、強い相関を示しているか否かを判断する。共通マーカ特定部５３は、当該判断条件が成立したならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ１７１の処理を行い、当該判断条件が成立しなかったならば（Ｎｏ）、ノードＥを介してステップＳ２０（図６参照）の処理を行う。
　ステップＳ１７１において、共通マーカ特定部５３は、最も外側の画素集合体の位置の組合せを、第１基準位置として取得し、ノードＦを介してステップＳ１６（図６参照）の処理を行う。
　なお、第５の実施形態では、マーカ像として点状のものを付与して、このマーカ像に係るスカラ量として、点状マーカとその近傍２点とが成す角度を用いている。しかし、これに限られず、マーカ像とそのスカラ量は、ランダムなスカラ量として線状マーカにおける長さ、点状マーカまたは線状マーカにおける相互間隔、線状マーカと他の線状マーカとの交角であってもよい。
　また、ランダムに配置された点状マーカでは、交角というスカラ量だけでなく、点状マーカの位置情報（座標）の関係について、傾斜角・倍率・位置のパラメータを振って第１撮影画像と第２撮影画像の共通領域における相関値を求めることで、画像間補正値を導出することも可能である。この方法は、限られた数のランダムな点状マーカの位置の相関値を求めるだけであるため、両撮影画像の輝度分布の相関値を算出して画像間の補正値を求める方法と比較して、格段に計算量を減らすことができる。

（第６の実施形態）
　第６の実施形態のレーザ装置３－１，３－２，…は、第５の実施形態と同様に、ランダムに配置された３個以上の点状マーカを照射し、更に１本以上の線状マーカを照射する。

　図２３は、第６の実施形態における被写体９上の共通撮影範囲の点状マーカを示す図である。
　第１範囲６Ｕ－１は、撮影範囲６－１の右上側であり、撮影範囲６－２の左上側である。第１範囲６Ｕ－１は、マーカ領域８１－１と、ほぼ一致している。マーカ領域８１－１には、ランダムに配置された複数の点状マーカ８６が照射され、更に３本の線状マーカ８７ａ，８７ｂ，８７ｃが照射される。
　被写体９（図１参照）の上には、表面の欠損である凹み９１と、穴９２と、溝９３と、材質変化９４とが形成される。点状マーカ８６や線状マーカ８７ａ，８８ｂのうち凹み９１に重なる部分は、被写体９の奥行き方向のずれにより、撮影時の相対的な位置ズレが発生する。点状マーカ８６や、線状マーカ８７ａ～８７ｃのうち、穴９２、溝９３、および、材質変化９４と重なる部位は消失する。しかし、点状マーカ８６や線状マーカ８７ａ～８７ｃのうち、これら表面の欠損と重ならない部位は、位置ズレや消失など無しに撮影することができる。
　よって、ランダムに配置された点状マーカ８６により、被写体９の表面状態にかかわらず、隣接する両撮影画像で共通するマーカ像を検出可能である。更に線状マーカ８７ａ，８７ｃにより、両撮影画像の傾斜角を検出可能である。これにより、隣接する撮影画像７－１，７－２を合成することができる。
　共通基準方向８９は、線状マーカ８７ａ，８７ｂ，８７ｃのうちいずれかで特定した基準となる方向である。例えば、点状マーカ８６ｂと、その最寄りの点状マーカ８６ｃとは、共通基準方向８９に対して角度φの線上に位置している。

　図２４、図２５は、第６の実施形態における第１領域の共通マーカ特定処理を示すフローチャートである。図２１、図２２に示す第５の実施形態の共通マーカ特定処理と同一の要素には同一の符号を付与している。図２４、図２５に示す共通マーカ特定処理は、図６のステップＳ１０～Ｓ１５の処理に対応している。
　第６の実施形態のマルチカメラ撮影画像合成装置１は、操作者から被写体９の撮影を指示されると、図２４の共通マーカ特定処理を開始する。
　ステップＳ１５０において、マルチカメラ撮影画像合成装置１の撮影制御部４（図１参照）は、各レーザ装置３－１，３－２などによって、被写体９の各撮影範囲６－１，６－２などの共通範囲６Ｃ－１，６Ｃ－２などに、ランダムな位置に複数の点状マーカ８６を照射し、更に線状マーカ８７ａ～８７ｃを照射する。
　ステップＳ１５１～Ｓ１５５の処理は、図２１のステップＳ１５１～Ｓ１５５の処理と同様である。

　ステップＳ１５５において、共通マーカ特定部５３は、この画素集合体の形状を判定する。共通マーカ特定部５３は、形状が点状ならば、ステップＳ１５６の処理を行い、形状が線状ならば、ステップＳ１５６Ｅの処理を行い、形状がその他のものであったならば、ステップＳ１５８の処理を行う。
　ステップＳ１５６Ｅにおいて、共通マーカ特定部５３は、この画素集合体が示す線の一次関数を求め、ステップＳ１５７Ｅの処理を行う。
　ステップＳ１５７Ｅにおいて、共通マーカ特定部５３は、この画素集合体が示す線の傾斜角を記録し、ステップＳ１５８の処理を行う。
　ステップＳ１５６～Ｓ１５９の処理は、図２１のステップＳ１５６～Ｓ１５９の処理と同様である。共通マーカ特定部５３は、ステップＳ１５９のループの判断条件（終了条件）が成立したならば、ステップＳ１８０の処理を行う。

　ステップＳ１８０において、共通マーカ特定部５３は、両撮影画像の傾斜角の記録が存在するか否かを判断する。共通マーカ特定部５３は、当該判断条件が成立したならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ１８１の処理を行い、当該判断条件が成立しなかったならば（Ｎｏ）、ノードＭ２を介してステップＳ１６０の処理を行う。
　ステップＳ１８１において、共通マーカ特定部５３は、両撮影画像の傾斜角を取得し、ノードＭ２を介してステップＳ１６０（図２５参照）の処理を行う。

　図２５は、第６の実施形態における第１領域の共通マーカ特定処理を示すフローチャート（その２）である。
　ステップＳ１６０Ｅにおいて、共通マーカ特定部５３は、両撮影画像の第１領域の各集合体と、その最寄りの１点の集合体とが成す線と、両撮影画像間の傾斜角を補正した共通基準方向８９とが成す角度を求める。
　ステップＳ１６１～Ｓ１６７の処理は、図２２のステップＳ１６１～Ｓ１６７の処理と同様である。
　ステップＳ１６８Ｅにおいて、共通マーカ特定部５３は、両撮影画像の傾斜角と、記録した画素集合体の組合せを基準に、両撮影画像の各画素集合体の位置を補正し、ステップＳ１６９の処理を行う。
　ステップＳ１６９～Ｓ１７１の処理は、図２２のステップＳ１６９～Ｓ１７１の処理と同様である。

　第６の実施形態では、ランダムに配置された点状マーカに線状マーカを追加することにより、両撮影画像の傾斜角を容易に特定可能である。各点状マーカの最寄りの２点を検出してその３点からなる２つの組の線の角度差を求める処理よりも、各点状マーカの最寄りの１点を検出して共通基準方向８９に対する角度φを求める処理の方が計算量が少ない。
　また、ランダムに配置された点状マーカの両撮影画像の関係について、傾斜角・倍率・位置のパラメータを振って第１撮影画像と第２撮影画像の共通領域のマーカ像群の位置関係を調べて補正値を求める方法において、線分から得た傾斜角の補正値を適用することで特定すべきパラメータが倍率と位置パラメータのみに限定されるので、計算量を減らすことができる。

（第７の実施形態）
　第７の実施形態のレーザ装置３－１，３－２，…は、第５の実施形態と同様に、ランダムに配置された３個以上の点状マーカを照射し、更に１組以上の平行な線状マーカの組合せを照射する。

　図２６は、第７の実施形態における被写体上の共通撮影範囲の点状マーカと線状マーカを示す図である。図２３に示す第６の実施形態における被写体上の共通撮影範囲と同一の要素には同一の符号を付与している。
　第１範囲６Ｕ－１は、撮影範囲６－１の右上側であり、撮影範囲６－２の左上側である。第１範囲６Ｕ－１は、マーカ領域８１－１と、ほぼ一致している。マーカ領域８１－１には、ランダムに配置された複数の点状マーカ８６が照射され、平行な線状マーカ８７ａ～８７ｃの組合せが照射され、更に平行な線状マーカ８８ａ～８８ｄの組合せとが照射される。

　被写体９（図１参照）の上には、表面の欠損である凹み９１と、穴９２と、溝９３と、材質変化９４とが形成される。点状マーカ８６や線状マーカ８７ａ，８８ｂのうち凹み９１に重なる部分は、被写体９の奥行き方向のずれにより、撮影像の相対的な位置ズレが発生する。点状マーカ８６や、線状マーカ８７ａ～８７ｃや、線状マーカ８８ａ～８８ｄのうち、穴９２、溝９３、および、材質変化９４と重なる部位は消失する。しかし、点状マーカ８６や線状マーカ８７ａ～８７ｃや線状マーカ８８ａ～８８ｄのうち、これら表面の欠損と重ならない部位は、位置ズレや消失など無しに撮影することができる。

　よって、ランダムに配置された点状マーカ８６により、被写体の表面状態にかかわらず、隣接する撮影画像で共通するマーカ像を検出可能である。更に線状マーカ８７ａ，８７ｃにより、両撮影画像の傾斜角を検出可能である。更に平行な線状マーカ８８ｂ，８８ｃの組合せを検出して、これらの相互間隔ｄを検出することにより、両撮影画像の倍率を検知することができる。これにより、隣接する撮影画像７－１，７－２を合成することができる。

　図２７、図２８は、第７の実施形態における第１領域の共通マーカ特定処理を示すフローチャートである。図２１、図２２に示す第５の実施形態の共通マーカ特定処理と同一の要素には同一の符号を付与している。図２７、図２７に示す共通マーカ特定処理は、図６のステップＳ１０～Ｓ１５の処理に対応している。
　第７の実施形態のマルチカメラ撮影画像合成装置１は、操作者から被写体９の撮影を指示されると、図２７の共通マーカ特定処理を開始する。
　ステップＳ１５０Ｆにおいて、マルチカメラ撮影画像合成装置１の撮影制御部４（図１参照）は、各レーザ装置３－１，３－２などによって、被写体９の各撮影範囲６－１，６－２などの共通範囲６Ｃ－１，６Ｃ－２などに、ランダムな位置に複数の点状マーカ８６を照射し、更に線状マーカ８７ａ～８７ｃと線状マーカ８８ａ～８８ｄとを照射する。

　ステップＳ１５１～Ｓ１５５の処理は、図２１のステップＳ１５１～Ｓ１５５の処理と同様である。
　ステップＳ１５５において、共通マーカ特定部５３は、この画素集合体の形状を判定する。共通マーカ特定部５３は、形状が点状ならば、ステップＳ１５６の処理を行い、形状が線状ならば、ステップＳ１５６Ｅの処理を行い、形状がその他のものであったならば、ステップＳ１５８の処理を行う。
　ステップＳ１５６Ｅにおいて、共通マーカ特定部５３は、この画素集合体が示す線の一次関数を求め、ステップＳ１５７Ｅの処理を行う。

　ステップＳ１５７Ｅにおいて、共通マーカ特定部５３は、この画素集合体が示す線の傾斜角を記録し、ステップＳ１５８の処理を行う。
　ステップＳ１５６～Ｓ１５９の処理は、図２１のステップＳ１５６～Ｓ１５９の処理と同様である。共通マーカ特定部５３は、ステップＳ１５９のループの判断条件（終了条件）が成立したならば、ステップＳ１８０の処理を行う。
　ステップＳ１８０において、共通マーカ特定部５３は、両撮影画像の傾斜角の記録が存在するか否かを判断する。共通マーカ特定部５３は、当該判断条件が成立したならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ１８１の処理を行い、当該判断条件が成立しなかったならば（Ｎｏ）、ステップＳ１８２の処理を行う。
　ステップＳ１８１において、共通マーカ特定部５３は、両撮影画像の傾斜角を取得する。

　ステップＳ１８２において、共通マーカ特定部５３は、両撮影画像とも共通する平行線を１組以上検出したか否かを判断する。共通マーカ特定部５３は、当該判断条件が成立したならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ１８３の処理を行い、当該判断条件が成立しなかったならば（Ｎｏ）、ノードＭ３を介してステップＳ１６０（図２８参照）の処理を行う。
　ステップＳ１８３において、共通マーカ特定部５３は、平行線の間隔から、両撮影画像の倍率を算出し、ノードＭ３を介してステップＳ２００（図２８参照）の処理を行う。

　図２８は、第７の実施形態における第１領域の共通マーカ特定処理を示すフローチャート（その２）である。
　ステップＳ２００において、共通マーカ特定部５３は、両撮影画像の傾斜角および倍率により両撮影画像の各画素集合体の位置を補正して、それらの中心座標を求める。
　ステップＳ２０１～Ｓ２０７において、共通マーカ特定部５３は、第１撮影画像の第１領域の全画素集合体について繰り返す。
　ステップＳ２０２において、共通マーカ特定部５３は、第１撮影画像の第１領域の処理ループにおける、現在の処理対象の画素集合体の中心座標を選択する。

　ステップＳ２０３～Ｓ２０６において、共通マーカ特定部５３は、第２撮影画像の第１領域の全画素集合体について繰り返す。
　ステップＳ２０４において、共通マーカ特定部５３は、第２撮影画像の第１領域の処理ループにおける現在の処理対象の画素集合体の中心座標と、選択した中心座標が重なるように、位置オフセットを求める。
　ステップＳ２０５において、共通マーカ特定部５３は、第２撮影画像の第１領域の集合体の中心座標を位置オフセットだけシフトさせた中心座標群と、第１撮影画像の集合体の中心座標群との正規化相関値を算出する。
　ステップＳ２０６において、共通マーカ特定部５３は、第２撮影画像の中心座標群と第１撮影画像の中心座標群とが強い相関を有しているか否かを判断する。共通マーカ特定部５３は、第２撮影画像の中心座標群と第１撮影画像の中心座標群との正規化相関値が所定値以上であるか否かによって、両中心座標群の相関を判断する。共通マーカ特定部５３は、当該判断条件が成立したならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ２１１の処理を行い、当該判断条件が成立しなかったならば（Ｎｏ）、ステップＳ２０７の処理を行う。

　ステップＳ２０７において、共通マーカ特定部５３は、第２撮影画像の第１領域の全集合体について繰り返したか否かを判断する。共通マーカ特定部５３は、当該判断条件が成立したならば、ステップＳ２０８の処理を行い、当該判断条件が成立しなかったならば、ステップＳ２０１の処理に戻る。
　ステップＳ２０８において、共通マーカ特定部５３は、第１撮影画像の第１領域の全集合体について繰り返したか否かを判断する。共通マーカ特定部５３は、当該判断条件が成立したならば、ステップＳ２０９の処理を行い、当該判断条件が成立しなかったならば、ステップＳ２０３の処理に戻る。

　ステップＳ２０９において、共通マーカ特定部５３は、第２領域の相関判定処理を行う。第２領域の相関判定処理において、共通マーカ特定部５３は、ステップＳ２０１～Ｓ２０８と同様な処理を両撮影画像の第２領域について行う。
　ステップＳ２１０において、共通マーカ特定部５３は、両撮影画像の第２領域の正規化相関値に強い相関が有るか否かを判断する。共通マーカ特定部５３は、当該判断条件が成立したならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ２１１の処理を行い、当該判断条件が成立しなかったならば（Ｎｏ）、ノードＥを介してステップＳ２０（図６参照）の処理を行う。
　ステップＳ２１１において、共通マーカ特定部５３は、位置オフセットを、既に求めた傾斜角・倍率と共に画像間補正値として記録する。
　ステップＳ２１１において、共通マーカ特定部５３は、画像間補正値に基づき、撮影画像群を合成し、図２８の処理を終了する。

　第７の実施形態では、平行な線状マーカを追加することにより、両撮影画像の傾斜角と倍率とが容易に特定可能である。このため、ランダムに配置された点状マーカの両撮影画像の関係について、傾斜角・倍率・位置のパラメータを振って第１撮影画像と第２撮影画像の共通領域における相関値を求める方法において、線状マーカから得た傾斜角と倍率の補正値を適用する。これにより、点状マーカによって特定すべきパラメータが位置のみに限定され、大幅に計算量を減らすことができる。

（第８の実施形態）
　第１～第７の実施形態の共通マーカ特定部５３は、第１の撮影画像と第２の撮影画像を直接比較することにより、両撮影画像に共通するマーカを特定する。
　それに対して、第８の実施形態の共通マーカ特定部５３は、予め共通領域に付与するマーカ像のテンプレートを記憶し、両撮影画像のマーカ像とテンプレートのマーカ像との相関処理により共通するマーカ像を特定する。共通マーカ特定部５３は更に、第１の撮影画像およびテンプレートで共通するマーカ像と、第２の撮影画像およびテンプレートで共通するマーカ像とで共通するものを特定して、基準となる位置を得る。これにより、共通マーカ特定部５３は、位置ズレしたマーカ像を排除して、基準となる正しい位置を得ることができる。

　図２９（ａ），（ｂ）は、第８の実施形態における撮影画像の共通領域の点状マーカ像を示す図である。
　図２９（ａ）は、撮影画像７－１上の点状マーカ像８６１を示している。
　マーカ領域８１－１における各点状マーカ像８６１は、ランダムに位置している。これらランダムな複数の点状マーカ像８６１は、各テンプレート７４の範囲に含まれている。
　テンプレート７４は、レーザ装置３－１が照射したランダムな複数の点状マーカの原図である。各点状マーカ像８６１とテンプレート７４上での位置との相関を確認することで、点状マーカ像８６１の位置ズレを検出して、これを除外することができる。
　ここで、テンプレート７４は、複数の点状マーカ像８６１の位置の情報と、検出許容領域の情報とを含んでおり、マルチカメラ撮影画像合成装置１が備える不図示の記憶部に記憶されている。

　図２９（ａ）は、撮影画像７－１上の点状マーカ像８２１を示している。
　マーカ領域８１－１における各点状マーカ像８２１は、マトリクス状に位置している。このマトリクスは、Ｐ行～Ｕ行と、Ａ列～Ｄ列の組合せで構成されている。これらマトリクス状の点状マーカ像８２１は、各テンプレート７５の範囲に含まれている。
　テンプレート７５は、テンプレート７４と同様に、レーザ装置３－１が照射したマトリクス状の複数の点状マーカの原図である。点状マーカ像８２１は、このテンプレート７５上での位置との相関により、位置ズレしているか否かを判断可能であり、基準となる位置を特定する上で不適切な点状マーカ像８２１を除外することができる。
　ここで、テンプレート７５は、テンプレート７４と同様に、複数の点状マーカ像８２１の位置の情報と、検出許容領域の情報とを含んでおり、マルチカメラ撮影画像合成装置１が備える不図示の記憶部に記憶されている。

　図３０は、第８の実施形態における第１領域の共通マーカ特定処理を示すフローチャートである。図３０に示す共通マーカ特定処理は、図６のステップＳ１０～Ｓ１５の処理に対応している。
　第８の実施形態のマルチカメラ撮影画像合成装置１は、操作者から被写体９の撮影を指示されると、図３０の共通マーカ特定処理を開始する。
　ステップＳ１９０～Ｓ１９２の処理は、図６に示すステップＳ１０～Ｓ１２の処理と同様である。
　ステップＳ１９３において、共通マーカ特定部５３は、両撮影画像の第１領域から、すべての画素集合体を取得する。
　ステップＳ１９４において、共通マーカ特定部５３は、各画素集合体の中心位置を求める。
　ステップＳ１９５において、共通マーカ特定部５３は、第１撮影画像の第１領域の各画素集合体の中心位置と、テンプレート位置との相関処理により、共通するマーカ像を特定する。

　ステップＳ１９６において、共通マーカ特定部５３は、第２撮影画像の第１領域の各集合体の中心位置と、テンプレート位置との相関処理により、共通するマーカ像を特定する。これらステップＳ１９５，Ｓ１９６の処理により、位置ズレしたマーカ像を排除して、基準となる正しい位置を得ることができる。
　ステップＳ１９７において、共通マーカ特定部５３は、特定した第１撮影画像のマーカ像と第２撮影画像のマーカ像とが共通するか判定する。
　ステップＳ１９８において、共通マーカ特定部５３は、共通するマーカが存在するか否かを判断する。共通マーカ特定部５３は、当該判断条件が成立したならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ１９９の処理を行い、当該判断条件が成立しなかったならば（Ｎｏ）、ノードＥ３を介してステップＳ２０（図６参照）の処理を行う。
　ステップＳ１９９において、共通マーカ特定部５３は、最も外側のマーカを第１基準位置として取得し、ノードＦを介してステップＳ１６（図６参照）の処理を行う。

（変形例）
　本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。上記した実施形態は、本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明したすべての構成を備えるものに限定されるものではない。
　ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることも可能である。
　本発明の変形例として、例えば、次の（ａ）～（ｉ）のようなものがある。

（ａ）　上記実施形態では、マーカ付与範囲を重複する撮影範囲に限定しているが、これに限られず、マーカ付与範囲は、もっと余裕をもった広い範囲であってもよい。
（ｂ）　上記実施形態のマーカ付与範囲は、各撮影領域のうち隣接する撮影領域との共通領域の上部および下部としている。しかし、これに限られず、マーカ付与範囲は、共通領域の中央部を含んでもよい。

（ｃ）　画像合成処理部５６は、マーカ無し画像に限られず、マーカが付与された画像を結合して、高解像度画像を生成してもよい。
（ｄ）　点状マーカ像の画素集合体の中心に対する輪郭の分布が、基準となる輪郭の分布から外れているか否かによって、点状マーカ像の形状が適切か否かを判断してもよい。

（ｅ）　両撮影画像の共通領域を構成する第１領域と第２領域のうち、一方の共通するマーカ像が特定できず、かつ、他方の共通マーカが特定できる場合には、被写体から共通する特徴部分を特定して、共通する特徴部分により２個の基準となる位置をそれぞれ特定して、画像間補正値を導出してもよい。

（ｆ）　マーカ付与手段に非可視光レーザを照射するレーザ装置を用いて、可視光と非可視光とを同時に撮影するカメラで被写体とマーカ領域とを同時に撮影し、可視光による合成画像を生成してもよい。非可視光とは、例えば赤外線や紫外線などである。これにより、マーカ付与画像とマーカ無し画像とを、タイムラグなしに同時に撮影することができるので、位置合わせ誤差が発生しなくなる。

（ｇ）　マーカ付与手段に可視光レーザを照射するレーザ装置を用いて、可視光と非可視光とを同時に撮影するカメラで被写体とマーカ領域とを同時に撮影し、非可視光による合成画像を生成してもよい。非可視光とは、例えば赤外線や紫外線などである。これにより、非可視光による撮影画像を合成（結合）することができる。

（ｈ）　複数のカメラに代えて、単一のカメラで複数の撮影領域を順次撮影し、これら複数の撮影領域で隣り合う撮影領域の共通範囲にマーカを付与し、隣接する各撮影画像を合成（結合）してもよい。
（ｉ）　上記実施形態では、マーカの付与と撮影とを行いながら画像合成の処理している。しかし、これに限られず、被写体のマーカ付与と撮影とを行って撮影画像データを記録し、記録した撮影画像データに対して画像合成処理を行ってもよい。

１　マルチカメラ撮影画像合成装置
２－１～２－ｎ　カメラ
３－１，３－２，…　レーザ装置　（マーカ付与部）
４　撮影制御部
５１　画像信号入力部
５２　マーカ像分離部
５３　共通マーカ特定部
５４　共通特徴選択部
５５　画像間補正値導出部
５６　画像合成処理部
６－１～６－ｎ　撮影範囲
６Ｃ－１，６Ｃ－２，…　共通範囲
６Ｕ－１，６Ｕ－２，…　第１範囲
６Ｌ－１，６Ｌ－２，…　第２範囲
７－１，７－２，７－３　撮影画像
７Ｒ－１，７Ｌ－２　共通領域
７ＲＵ－１，７ＬＵ－２，７ＲＵ－２，７ＬＵ－３　第１領域
７ＲＬ－１，７ＬＬ－２，７ＲＬ－２，７ＬＬ－３　第２領域
７ａ－１～７ａ－３　画像
７ｂ－１～７ｂ－３　画像
７ｃ　合成画像
７ｄ－１～７ｄ－３　撮影画像
７ｅ　合成画像
７１　検出許容領域
７３　枠
７４，７５　テンプレート
８１－１，…　マーカ領域
８２　点状マーカ
８２１，８２１ｑａ～８２１ｑｃ　点状マーカ像
８３ａ～８３ｄ，８３ｐ～８３ｕ　線状マーカ
８３１ａ～８３１ｄ，８３１ｐ～８３１ｕ　線状マーカ像
８４１，８４２　点状マーカ像
８４４～８４６　面状マーカ像群
８４４ａ～８４４ｄ，８４５ａ～８４５ｅ，８４６ａ～８４６ｆ　面状マーカ像
８５ａ～８５ｆ，８５ｐ～８５ｗ　線状マーカ
８５１ａ～８５１ｆ，８５１ｐ～８５１ｗ　線状マーカ像
８５２，８５３　点
８６　点状マーカ
８６１，８６１ａ～８６１ｃ　点状マーカ像
８７ａ～８７ｃ，８８ａ～８８ｄ　線状マーカ
８８　共通基準方向
９　被写体
９１　凹み
９２　穴
９３　溝
９４　材質変化
９５　欠損部位

Claims (17)

1. 　隣接して重なり合う複数の撮影範囲を撮影するカメラと、
   　各前記撮影範囲が重なり合う各共通範囲に、それぞれ複数のマーカを付与する１または複数のマーカ付与部と、
   　前記カメラおよび前記マーカ付与部を制御して、前記共通範囲に複数マーカが面状に広がるように付与されて撮影されたマーカ付与画像群、または、マーカ無しで撮影されたマーカ無し画像群を取得する撮影制御部と、
   　前記マーカ付与画像群のうち、隣接する第１撮影画像と第２撮影画像において、前記共通範囲を撮影した各共通領域から共通するマーカにより基準となる位置をそれぞれ特定する共通マーカ特定部と、
   　前記共通マーカ特定部が特定した位置の情報によって、隣接する前記第１撮影画像と前記第２撮影画像とを繋ぎ合わせる画像間補正値を導出する画像間補正値導出部と、
   　前記画像間補正値導出部が導出した画像間補正値に基づいて、前記マーカ付与画像群または前記マーカ無し画像群を合成した合成画像を生成する画像合成処理部と、
   　を備えることを特徴とするマルチカメラ撮影画像合成装置。
2. 　前記共通マーカ特定部は、
   　前記第１撮影画像と前記第２撮影画像において、それぞれ基準となる位置を２個特定する、
   　ことを特徴とする請求項１に記載のマルチカメラ撮影画像合成装置。
3. 　前記マーカ付与部は、
   　各マーカの間隔が、前記第１撮影画像の撮影領域と前記第２撮影画像の撮影領域との相対位置の誤差と、マーカ付与位置の誤差との和よりも広くなるように、前記共通範囲に、それぞれ複数のマーカを付与する、
   　ことを特徴とする請求項１に記載のマルチカメラ撮影画像合成装置。
4. 　前記マーカ付与部は、
   　各前記共通範囲に、それぞれスカラ量の相関が強い３個以上の第１マーカを付与し、
   　前記共通マーカ特定部は、
   　連続する所定個数の前記第１マーカの組合せにおける前記スカラ量の相関の強さによって、前記第１撮影画像と前記第２撮影画像とに共通するマーカを特定する、
   　ことを特徴とする請求項１に記載のマルチカメラ撮影画像合成装置。
5. 　前記マーカ付与部は更に、
   　各前記共通範囲に、基準となる位置を特定するための第２マーカを付与する、
   　ことを特徴とする請求項４に記載のマルチカメラ撮影画像合成装置。
6. 　前記スカラ量とは、
   　点状マーカとその他の２点の点状マーカとが成す角度、
   　線状マーカまたは面状マーカにおける長さ、
   　面状マーカにおける太さ、
   　点状マーカまたは線状マーカにおける相互間隔、
   　線状マーカと他の線状マーカとの交角、
   　面状マーカにおける面積、
   　のうちいずれかである、
   　ことを特徴とする請求項４に記載のマルチカメラ撮影画像合成装置。
7. 　前記マーカ付与部が付与するマーカは、
   　３個以上のマーカ構成において、隣接する３個のマーカのうち中心のマーカのスカラ量を、他の２個のマーカのスカラ量よりも大きくなるような組合せを１つ含むか、または、中心のマーカのスカラ量を、他の２個のマーカのスカラ量と比べて小さくなるような組合せを１つ含む、
   　ことを特徴とする請求項４に記載のマルチカメラ撮影画像合成装置。
8. 　前記マーカ付与部が付与するマーカは、
   　３個以上のマーカ構成において、隣接する３個のマーカのうち中心のマーカのスカラ量が、他の２個のマーカのスカラ量よりも大きい場合に、他の２個のマーカのスカラ量と３個のスカラ量の平均との差が負となるような組合せを１つ含むか、または、中心のマーカのスカラ量が、他の２個のマーカのスカラ量と比べて小さくなる場合に、他の２個のマーカのスカラ量と３個のスカラ量の平均との差が負となるような組合せを１つ含み、
   　５個以上のマーカ構成においては更に、隣接する３個のマーカのスカラ量が連続して大きくなる組合せを１つ含むか、または、隣接する３個のマーカのスカラ量が連続して小さくなる組合せを１つ含む、
   　ことを特徴とする請求項７に記載のマルチカメラ撮影画像合成装置。
9. 　前記マーカ付与部は、各前記共通範囲の中で、隣接する第１撮影範囲と第２撮影範囲とが並ぶ方向に対する垂直方向の一端寄りである第１範囲と、当該垂直方向の他端寄りである第２範囲とに、それぞれ複数のマーカを付与し、
   　前記共通マーカ特定部は、
   　隣接する前記第１撮影画像と前記第２撮影画像において、前記第１範囲を撮影した各第１領域から共通するマーカにより基準となる位置を特定すると共に、
   　隣接する前記第１撮影画像と前記第２撮影画像において、前記第２範囲を撮影した各第２領域から共通するマーカにより基準となる位置を特定する、
   　ことを特徴とする請求項２に記載のマルチカメラ撮影画像合成装置。
10. 　前記マーカ付与部は、各前記共通範囲に複数の線状マーカを付与し、
    　当該マーカ付与部が付与する複数の線状マーカの各交点の角度は、少なくとも相互に取り違える可能性のある範囲において、それぞれ異なる、
    　ことを特徴とする請求項１に記載のマルチカメラ撮影画像合成装置。
11. 　前記マーカ付与部は、
    　各前記共通範囲に、ランダムに配置した３個以上の点状マーカを付与する、
    　ことを特徴とする請求項１に記載のマルチカメラ撮影画像合成装置。
12. 　前記マーカ付与部は更に、
    　１本以上の線状マーカ、または、１組以上の平行な線状マーカの組合せを付与する、
    　ことを特徴とする請求項１１に記載のマルチカメラ撮影画像合成装置。
13. 　前記共通マーカ特定部は、
    　前記マーカ付与画像群から、それぞれ隣接する前記撮影範囲に共通するマーカの位置を、前記マーカ付与部が付与した各マーカの原図であるテンプレート上での位置との相関を確認することで、前記撮影範囲に共通するマーカを前記テンプレート上のマーカとして識別し、
    　前記テンプレート上でのマーカ位置と、前記第１撮影画像と前記第２撮影画像とに共通するマーカの位置とから、前記共通領域の２個の基準となる位置を求める、
    　ことを特徴とする請求項１に記載のマルチカメラ撮影画像合成装置。
14. 　前記共通マーカ特定部は、
    　各撮影画像のマーカ像のうち形状が適正なものを選別し、選別したマーカのうち、隣接する前記第１撮影画像と前記第２撮影画像とに共通すると判断した各マーカについて、前記第１撮影画像における各マーカの位置および前記第２撮影画像における各マーカの位置を、前記画像間補正値導出部が導出した画像間補正値によってそれぞれ変換し、変換した位置の相関値を算出し、算出した相関値が所定値以上ならば、共通するマーカとして特定する、
    　ことを特徴とする請求項１に記載のマルチカメラ撮影画像合成装置。
15. 　前記共通マーカ特定部が、前記第１撮影画像と前記第２撮影画像とに共通するマーカを特定できなかった場合には、前記第１撮影画像と前記第２撮影画像の輝度分布に共通する特徴に基づいた画像間補正値を特定し、更に共通する特徴が特定できなかったならば過去において適用した画像間補正値を流用する共通特徴選択部、
    　を更に備えることを特徴とする請求項１に記載のマルチカメラ撮影画像合成装置。
16. 　隣接して重なり合う複数の撮影範囲を撮影するカメラと、
    　各前記撮影範囲が重なり合う各共通範囲に、それぞれ複数のマーカを面状に広がるように付与する１または複数のマーカ付与部と、
    　前記カメラおよび前記マーカ付与部を制御する撮影制御部と、
    　複数の撮影画像に共通するマーカを特定する共通マーカ特定部と、
    　画像間補正値導出部と、
    　合成画像を生成する画像合成処理部と、
    　を備えたマルチカメラ撮影画像合成装置が実行するマルチカメラ撮影画像の合成方法であって、
    　前記撮影制御部は、前記共通範囲に複数マーカが付与されて撮影されたマーカ付与画像群を取得し、
    　前記共通マーカ特定部は、前記マーカ付与画像群うち隣接する第１撮影画像と第２撮影画像において前記共通範囲を撮影した共通領域から、共通するマーカにより基準となる位置をそれぞれ特定し、
    　前記画像間補正値導出部は、前記共通マーカ特定部が特定した位置の情報によって、隣接する前記第１撮影画像と前記第２撮影画像とを繋ぎ合わせる画像間補正値を導出し、
    　前記画像合成処理部は、前記画像間補正値導出部が導出した画像間補正値に基づいて、前記マーカ付与画像群、または、マーカ無しで撮影されたマーカ無し画像群を合成した合成画像を生成する、
    　ことを特徴とするマルチカメラ撮影画像の合成方法。
17. 　前記共通マーカ特定部は、
    　前記第１撮影画像と前記第２撮影画像において、それぞれ基準となる位置を２個特定する、
    　ことを特徴とする請求項１６に記載のマルチカメラ撮影画像の合成方法。

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