JP2000306079A - 画像処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 ２つの画像の合成を行う際に、抽出した各重
複領域の大きさが異なっている場合でも、間違いなく最
も類似した最適な重複領域を選択する。 【解決手段】 重複領域の評価に情報量基準としてのＭ
ＤＬ基準値を用いる。即ち、重複領域算出手段１，重複
領域抽出手段２によりそれぞれ画像バッファ３，４に記
憶されている２つの画像の重複領域を可変しつつ、ＭＤ
Ｌ基準値算出手段５は、その重複領域のＭＤＬ基準値を
算出し、ＭＤＬ基準値用バッファ６に記憶する。最適重
複領域選択手段７は、この中から最小のＭＤＬ基準値を
有する重複領域を最適重複領域として選択する。画像合
成処理手段８は、この最適重複状態で２つの画像を合成
する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、２つの画像を合成
して撮影範囲の広い単一画像を作成することができる画
像処理装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、例えばデジタルカメラなどで
撮影した複数枚の画像を合成して１枚の大きな画像を作
成する画像処理装置が知られている（第４回画像センシ
ングシンポジウム講演論文集第２０３頁〜２０８頁「特
徴追跡に基づく画像間の位置合わせ−イメージモザイキ
ングによるパノラマ画像合成−」）。

【０００３】画像合成を行うには、画像のどの部分が両
画像に共通に撮影された部分なのかを正確に判断するこ
とが必要である。このような重複領域の探索は、一般的
には、一方の画像を固定して、もう一方の画像を固定し
た画像に重ね、重ねた画像をずらしながら、各重複領域
を評価することにより行われる。そして、もっとも類似
している重複領域を最適重複領域と判断して２つの画像
を合成する。

【０００４】従来の画像処理装置では、この重複領域の
評価基準にＳＳＤ（Sum of SquareDifference）値を用
いている。このＳＳＤ値は次式（１）によって算出され
る。 ＳＳＤ＝Σ(d1-d2)²/N ・・・・・・・・・（１） 但し、d1：画像１の所定の画素の値（例えば画素濃度
値） d2：画像２の対応する画素の値 N ：重複領域内の画素数

【０００５】この式（１）に示すように、ＳＳＤ値は、
２つの画像の対応画素の画素の値の差分を算出し、各差
分の２乗平均として演算され、最も小さいＳＳＤ値を有
する重複領域を最適重複領域と判断して２つの画像を合
成する。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
画像処理装置では、ＳＳＤ値を用いて重複領域の評価を
行っているので、大きさが異なる重複領域を比較するこ
とは難しい。

【０００７】即ち、固定画像に重ねた画像をずらしなが
ら、各重複領域を評価する場合、各重複状態における重
複領域の大きさは異なってくる。このような重複領域の
大きさが異なる重複状態では、ＳＳＤ値が同じ値になる
場合もあり、このような場合にどちらが最適な重複状態
であるかの判断を別途行わなくてはならず、これが誤っ
た判断にもつながる。

【０００８】従って、正確な画像合成を行うには、各重
複状態における重複領域の大きさが異なっている場合で
も、間違いなく最適重複領域を選択できるようにするこ
とが必要となってくる。

【０００９】

【課題を解決するための手段】本発明は以上の点を解決
するため次の構成を採用する。 〈構成１〉請求項１の発明にかかる画像処理装置は、２
つの画像の重複領域を複数設定する重複領域設定手段
と、当該設定された各重複領域の評価基準に情報量基準
を用い、各重複領域毎にその情報量基準値を演算する情
報量基準値演算手段と、前記重複領域設定手段により設
定された重複領域の中から、該情報量基準値演算手段に
より演算された情報量基準値が最も小さな重複領域を最
適重複領域として選択する最適重複領域選択手段と、選
択された最適重複領域で２つの画像の合成して１つの画
像を作成する画像合成処理手段と、を備えたものであ
る。

【００１０】〈構成２〉請求項２の発明にかかる画像処
理装置では、前記情報量基準値演算手段が、情報量基準
としてＭＤＬ基準を用いるように構成されている。

【００１１】〈構成３〉請求項３の発明にかかる画像処
理装置では、前記情報量基準値演算手段が、情報量基準
としてＷＭＤＬ基準を用いるように構成されたことを特
徴とする請求項１に記載の画像処理装置。

【００１２】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を具体
例を用いて説明する。 〈具体例１〉具体例１は、重複領域の評価に情報量基準
としてのＭＤＬ(Minimum Description Length)基準値を
用い、２つの画像を合成するようにしたものである。

【００１３】ここで情報量基準について説明する。偶然
を伴う現象は、ある確率分布に従う確率変数の実現値で
あると考えることができる。従って、この確率分布を近
似するモデルを考え、このモデルが真の確率分布に近似
していれば、データにこのモデルをあてはめることが、
データから真の確率分布を推定しているとみなすことに
なる。情報量基準は、このモデルを評価するときに用い
られる定式化された基準である。

【００１４】ここで、真の離散分布ｐ＝｛p(1)，p(2),
・・・,p(m)｝と離散分布モデルｑ＝｛q(1),q(2),・・
・,q(m)｝があるときに事象ｗ(i)が起こった場合、logp
(i)/q(i)という値をとる確率変数logp/qの期待値は次式
（２）によって表される。 I(p;q)＝Σp(i)×（logp/q） ＝Σ(p(i)×logp)−Σ(p(i)×logq) ・・・・・・（２） 但し、Σ(p(i)×logp)：(p(i)×logp)の積算値（i=1〜
m） Σ(p(i)×logq)：(p(i)×logq)の積算値（i=1〜m） log：自然対数 この期待値はモデルＱに関する真の分布ＰのKullback-L
eibler情報量（以後、「Ｋ−Ｌ情報量」と記す。）と呼
ばれるものである。

【００１５】右辺の第１項の値は、真の確率分布Ｐだけ
に依存した定数である。従って、右辺第２項の値が大き
くなるほどＫ−Ｌ情報量I(p;q)は小さくなる。このよう
に、本質的に第２項の値を推定すれば、Ｋ−Ｌ情報量の
大小を比較することができる。

【００１６】この情報量基準の１つにＭＤＬ基準があ
る。ＭＤＬ基準は、観測シンボル系列全体に対する最適
なモデルを選択するための基準であって、主にデータの
符号化に用いられる。

【００１７】ＭＤＬ原理は、モデルに関する記述長をデ
ータの記述長に加えた合計の記述長を最小にするモデル
を選択し、情報源の確率分布パラメータが未知の場合で
もこのようなモデルを推定してデータを復号化しようと
する原理である。

【００１８】このＭＤＬ基準値は次式（３）によって算
出される。 ＭＤＬ＝(−ΣlogQ＋(1/2)×k×logn)/n ・・・・・・・・・（３） 但し、ＭＤＬ：ＭＤＬ基準値 k ：パラメータ数 n ：観測シンボル数 Q ：k次元パラメータによって表されるモデルの確率分
布 Σ：logQの積算値（1〜n）

【００１９】２つの画像を合成する際の一方を固定画
像、もう一方を移動画像として式（３）の括弧内第２項
目を固定画像の重複領域の画素集合、第１項目を移動画
像の重複領域におけるモデル化された画素集合の確率分
布と考えれば、このＭＤＬ原理を最適重複領域の探索に
利用することが可能となる。

【００２０】図１は、具体例１の構成を示すブロック図
である。画像処理装置は、重複領域算出手段１と、重複
領域抽出手段２と、画像バッファ３，４と、情報量基準
としてのＭＤＬ基準値算出手段５と、最適重複領域選択
手段７と、ＭＤＬ基準値用バッファ６と、画像合成処理
手段８と、を備えて構成されている。

【００２１】画像バッファ３は、２つの画像のうち、一
方の固定画像を記憶し、画像バッファ４は、もう一方の
移動画像を記憶する。重複領域算出手段１は、固定画像
及び移動画像の重複領域の範囲を設定する手段であり、
最初に重複状態初期値が入力されて重複領域の初期状態
を設定し、また、ＭＤＬ基準値算出手段５から重複状態
値として横移動フラグ信号、縦移動フラグ信号が入力さ
れて次の重複領域を設定する。

【００２２】重複領域抽出手段２は、それぞれ画像バッ
ファ３，４に記憶された固定画像、移動画像から、重複
領域算出手段１により設定された重複領域の画素集合を
抽出する手段である。尚、重複領域算出手段１と重複領
域抽出手段２とが重複領域設定手段に相当する。

【００２３】ＭＤＬ基準値算出手段５は、重複領域抽出
手段２によって抽出された重複領域のＭＤＬ基準値を算
出する情報量基準値演算手段である。ＭＤＬ基準値用バ
ッファ６は、ＭＤＬ基準値算出手段５によって算出され
たＭＤＬ基準値及びそのときの重複状態値を記憶するバ
ッファである。

【００２４】最適重複領域選択手段７は、最適重複領域
として、ＭＤＬ基準値用バッファ６に記憶されたＭＤＬ
基準値のうち、最小のＭＤＬ基準値を有する重複領域を
選択する手段である。画像合成処理手段８は、最適重複
領域選択手段７により選択された最適重複領域に基づい
て２つの画像を合成し、１つの画像を作成する手段であ
る。

【００２５】〈動作〉次に具体例１の動作を説明する。
図２は具体例１の重複領域の探索方法を説明するための
説明図である。２つの画像を重ね合わせたときに最も類
似している重複領域を探索するには、この図２に示すよ
うに一方の画像を固定画像１１、もう一方の画像を移動
画像１２として固定画像１１上に重ね、この移動画像１
２を固定画像１１の左上端から右下端まで移動させる。
そして固定画像１１と移動画像１２との重複領域の類似
性を評価する。

【００２６】図３は、その重複状態を規定するため、具
体例１の初期状態での重複領域における座標設定例を示
す説明図である。初期状態では、固定画像の左上隅に移
動画像１２の右下隅を重ねる。重複領域は、最初、固定
画像１１の大きさの例えば１０％程度に設定される。

【００２７】１０％程度に設定するのは、この程度であ
れば、通常は重複領域に特徴が含まれ、対応関係を誤る
ことがないと考えられるからである。但し、この重複状
態は重ね合わせる画像によっても異なり、この初期状態
に限られるものではない。

【００２８】この移動画像１２の右下端を重複基準点Ｐ
とし、この重複基準点Ｐの初期値を以下のように設定す
る。 Ｐ（ｘ，ｙ）＝（ｘ0,ｙ0） 破線で示す範囲Ａは、この重複基準点Ｐが位置し得る範
囲である。この範囲Ａの大きさは固定画像の縦横２倍で
あり、範囲Ａの右上端、左下端、右下端の座標を、それ
ぞれ（ｘn,ｙ0）、（ｘ0,ｙn）、（ｘn,ｙn）とする。

【００２９】図４はその動作を示すフローチャートであ
る。ステップ（図中、ステップを「Ｓ」と記す。）１で
は、重複基準点Ｐの初期値（ｘ0,ｙ0）を入力して重複
状態を初期化する。ステップ２では、この重複基準点Ｐ
に基づいてこの重複領域内の座標を設定する。尚、ステ
ップ１，２及び後述するステップ５〜８は重複領域算出
手段１によって実行される。

【００３０】ステップ３では、それぞれ画像バッファ
３，４に記憶されている固定画像１１、移動画像１２の
重複領域を抽出する。このステップ３は重複領域抽出手
段２によって実行される。

【００３１】図５は、具体例１の画素集合の抽出動作を
示す説明図であり、図５（Ｂ）は、固定画像１１と移動
画像１２とが図５（Ａ）に示すように重なっているとき
の重複領域における対応画素を示す。この場合、重複領
域における画素の数は３×４（＝１２）個であり、画素
ａ１〜ａ１２が固定画像１１の各画素、画素ｂ１〜ｂ１
２が移動画像１２の画素である。そして、画素ａ１とｂ
１、画素ａ２とｂ２、・・・、画素ａ１２とｂ１２がそ
れぞれ対応している。

【００３２】ステップ４では、抽出した重複領域におけ
るＭＤＬ基準値を算出する。具体例１のＭＤＬ基準値
は、次式（４）によって算出される。 ＭＤＬ＝(−Σlogq(i,j)+(1/2)×K×logN)/N ・・・・・・・・・（４） 但し、ＭＤＬ：ＭＤＬ基準値 Ｋ：定数（例えば３） Ｎ：重複領域内の画素集合（画素数） Σ：logq(i,j) の積算値（重複領域内の全画素の値） i,j：重複領域内の座標 ｑ(i,j)：モデルqの確率分布

【００３３】尚、モデルｑの確率分布は次式（５）によ
って表される。 q＝1/(2πσ²)^(1/2)×exp(-(εt) ²/(2×σ²)) ・・・（５） 但し、εt：対応する固定画像１１及び移動画像１２の
画素の値の差分 σ ：分散 この算出式の｛ ｝内の第１項(−Σlogq(i,j))は、モ
デルの確率分布の対数尤度を示し、第２項((1/2)×K×l
ogN)は、画素集合Ｎのときに１つのパラメータを記述す
るのに必要な情報量を示し、重複領域の大きさを表すこ
とになる。尚、ＭＤＬ基準値は画素集合Ｎによって正規
化されている。

【００３４】この算出されたＭＤＬ基準値及びこのとき
の重複基準点Ｐの座標値はＭＤＬ基準値用バッファ６に
記憶される。尚、このステップ４はＭＤＬ基準値算出手
段５によって実行され、ＭＤＬ基準値を算出する毎に、
横移動フラグ信号及び縦移動フラグ信号がＭＤＬ基準値
算出手段５から重複領域算出手段１に出力される。

【００３５】ステップ５では、横移動フラグ信号に基づ
いてｘ方向の探索ラインの終端（ｘn,ｙ0）までの処理
を行ったか否かを判定し、処理が行われていないとき
は、ステップ６に進み、重複基準点Ｐの座標ｘの値を１
つインクリメントしてステップ２に戻る。

【００３６】重複基準点Ｐの座標ｘの値を１つインクリ
メントすることにより、重複基準点Ｐが右に移動し、固
定画像１１と移動画像１２との重複領域が大きくなる。
そして、その重複領域に対してステップ２〜４が実行さ
れる。

【００３７】このようにして重複基準点Ｐが探索ライン
の終端（ｘn,ｙ0）まで移動してその処理が終了したと
きは、横移動フラグ信号をリセットしてステップ７に進
む。ステップ７では、縦移動フラグ信号に基づいて最終
の探索ライン（ｘ0,ｙn）〜（ｘn,ｙn）まで処理を行っ
たか否かを判定する。

【００３８】処理が最終の探索ライン（ｘ0,ｙn）〜
（ｘn,ｙn）まで行われていないときは、ステップ８に
進み、重複基準点Ｐの座標ｙの値を１つインクリメント
して次に探索ラインに移動させてステップ２に戻る。重
複基準点Ｐの座標ｙの値を１つインクリメントすること
により、重複基準点Ｐが下に下がる。そして、その探索
ラインに対してステップ２〜５が実行される。

【００３９】重複基準点Ｐが座標（ｘn,ｙn）まで移動
してその処理が終了したときは、ステップ９に進む。ス
テップ９では、ＭＤＬ基準値用バッファ６に記憶された
ＭＤＬ基準値のうち、最小の値を調べ、その最小値を有
する重複領域を最適重複領域として選択する。このステ
ップ９は、最適重複領域選択手段７によって実行され
る。

【００４０】ステップ１０では、選択された最適重複状
態で画像の合成処理を行う。具体例１では、画像境界か
らの距離に基づいて合成比率を算出し、この合成比率に
基づいて画像の合成処理を行う。

【００４１】図６はその画像合成処理の動作を示すフロ
ーチャートである。ステップ１１では、重複領域内の画
素位置を初期化する。ステップ１２では、各画像から画
素までの距離を求める。具体例１では、各画像の境界か
らの水平距離、垂直距離のうち、最小値を各画像から画
素までの距離とする。

【００４２】図７は、その距離算出方法の説明図であ
る。この図７に示すように、固定画像１１の境界をＬh
1、Ｌv1、移動画像１２の境界をＬh2、Ｌv2とし、画素
の座標を(i,j)すると、その距離は、それぞれ次式
（６）、（７）によって算出される。 R1(i,j)＝min(Rx1(i),Ry1(j)) ・・・・・・・・・（６） 但し、R1(i,j)：固定画像１１の境界Ｌh1、Ｌv1からの
距離 Rx1(i) ：境界Ｌv1からの水平距離 Ry1(j) ：境界Ｌh1からの垂直距離 R2(i,j)＝min(Rx2(i),Ry2(j)) ・・・・・・・・・（７） 但し、R2(i,j)：移動画像１２の境界Ｌh2、Ｌv2からの
距離 Rx2(i) ：境界Ｌv2からの水平距離 Ry2(j) ：境界Ｌh2からの垂直距離

【００４３】ステップ１３では、合成比率を求める。具
体例１では、合成比率を、画像の境界からの距離が大き
くなるほど小さくなるように設定される。合成比率は、
それぞれ次式（８）、（９）によって算出される。 a1＝R2(i,j)/(R1(i,j)+ R2(i,j)) ・・・・・・・・・（８） a2＝R1(i,j)/(R1(i,j)+ R2(i,j)) ・・・・・・・・・（９） 但し、a1：固定画像１１の合成比率 a2：移動画像１２の合成比率

【００４４】ステップ１４では、合成後の画素値を算出
する。合成後の画素値は次式（１０）によって算出され
る。 D(i,j)＝D1(i,j)×a1+D2(i,j)×a2 ・・・・・・・・・（１０ ） 但し、D(i,j) ：合成後の画素値 D1(i,j)：固定画像の画素値 D2(i,j)：移動画像の画素値

【００４５】ステップ１５では、重複領域内の最後の画
素かどうかを判定する。最後の画素ではないときは、ま
だ算出すべきものがあるので、ステップ１６に進み、画
素位置の更新を行ってから、ステップ１２に戻る。

【００４６】そして、ステップ１２〜１４を実行し、最
後の画素についての算出が終了したときは、画像合成の
処理を終了する。尚、このステップ１０（ステップ１１
〜１５）は画像合成処理手段８によって実行される。

【００４７】〈具体例１の効果〉以上、説明したように
具体例１によれば、ＭＤＬ基準値を用いて重複領域の類
似性を評価するようにしたので、各重複状態における重
複領域の大きさが異なっている場合でも各重複領域を比
較することができ、最適重複領域の探索を精度よく行う
ことができる。従って、パノラマ合成処理も精度よく行
うことができる。

【００４８】特に、例えばデジタルカメラ等で撮影する
場合のように、低解像度で重複部分を有するように小さ
い画像を複数枚撮影し、これらの画像を合成して高解像
度の大きい画像を生成するような場合に有効である。

【００４９】尚、具体例１では、画像合成を行うのに、
画像境界からの距離に基づいて合成比率を算出するよう
にしたが、画像の合成処理は、このような方法に限られ
るものではない。例えば、重複領域内の各画素の値を２
枚の画像の画素平均値とする方法、各画像からの距離に
よって合成する比率を制御する方法等を用いることもで
きる。

【００５０】〈具体例２〉具体例２は、２つの画像のレ
ンズ歪みに対する信頼性も考慮して情報量基準として、
観測系を一般化したＷＭＤＬ(Weighted Minimum Descri
ption Length)基準値を用い、ＷＭＤＬ基準値に基づい
て重複領域の類似性を判定して２つの画像を合成するよ
うにしたものである。

【００５１】ここでＷＭＤＬ基準について説明する。Ｗ
ＭＤＬ基準は、ＭＤＬ基準がその出発点としているモデ
ルの確率分布の対数尤度の代わりに、観測シンボル系列
の局所性を考慮するための重み付き対数尤度を用いた基
準であり、ＷＭＤＬ基準値は次式（１１）によって演算
される。 WMDL＝min[−Σ(wt×logQ)＋(1/2)×k×logW] ・・・・・・（１１ ） 但し、WMDL：WMDL基準値 k ：パラメータ数 n ：観測シンボル数 Q ：k次元パラメータによって表されるモデルの確率分
布 Σ： (wt×logQ)の積算値（t=1〜n） wt：重み係数 ｗ：重み係数wtの積算値（t=1〜n） このＷＭＤＬ基準を利用して２つの画像のレンズ歪みに
対する信頼性に対する重み付けを行えば、レンズ歪みに
対する信頼性も考慮した最適重複領域の選択が可能とな
る。

【００５２】図８は、具体例２の構成を示すブロック図
である。信頼値用バッファ２１，２２は、それぞれ固定
画像１１、移動画像１２の各画素毎に算出された信頼値
を記憶したバッファである。

【００５３】重み係数算出手段２３は、レンズ歪みモデ
ルの画素位置の信頼度に基づいて重複領域内の画素の重
み係数を算出する手段である。ＷＭＤＬ基準値算出手段
２５は、重複領域抽出手段２によって抽出された画素集
合及び重み係数算出手段２３によって算出された重み係
数に基づいて重複領域内のＷＭＤＬ基準値を算出する情
報量基準値演算手段である。尚、具体例１と同一要素に
ついては同一符号を付して説明を省略する。

【００５４】〈動作〉次に具体例２の動作を説明する。
図９は具体例２の動作を示すフローチャートである。ス
テップ２０では、固定画像１１及び移動画像１２のレン
ズ歪みに対する信頼値を設定する。このステップ２０
は、重み係数算出手段２３によって実行される。

【００５５】具体例２では、予め固定画像１１及び移動
画像１２のレンズ歪みを距離の二乗に反比例する関数と
してモデル化し、このレンズ歪みモデルに基づいて全画
素分の信頼値を画素毎に設定する。但し、モデル化はこ
のようなものに限られるものではなく、画素位置の信頼
値を画像の中心からの距離に基づいて関数化したもので
あれば他のモデルを用いることもできる。

【００５６】図１０は、具体例２のレンズ歪みモデルの
説明図である。図１０に示すように、そのレンズ歪みは
レンズの中心から離れるに従って大きくなる。従って、
画像の中心からの距離が大きくなるほどその画素位置の
信頼性は低くなる。特に広角レンズにおけるレンズ歪み
は、他のレンズに比べて大きい。また、同じカメラで撮
影した画像であっても、画像は一般的に長方形であるた
め、縦方向、横方向の歪みにも差が出てくる。このた
め、横長に移した場合と縦長に移した場合では、レンズ
歪みモデルも異なってくる。

【００５７】この各画素のレンズ歪みに対する信頼値を
次式（１２）、（１３）によって算出する。 w1(m1,n1)＝f(R1) ・・・・・・・・・（１２ ） 但し、m1 ：固定画像１１の座標（m1＝0〜M1） n1 ：固定画像１１の座標（n1＝0〜N1） w1(m1,n1)：固定画像１１の座標(m1,n1)における信頼値 R1 ：固定画像１１の画像中心からの距離 f(R1) ：固定画像１１の歪み関数 w2(m2,n2)＝f(R2) ・・・・・・・・・（１３ ） 但し、m1 ：移動画像１２の座標（m2＝0〜M2） n1 ：移動画像１２の座標（n2＝0〜N2） w2(m2,n2)：移動画像１２の座標(m2,n2)における信頼値 R2 ：移動画像１２の画像中心からの距離 f(R2) ：移動画像１２の歪み関数

【００５８】そして、具体例１の図３に示すステップ１
〜３と同様に、重複状態を初期化し（ステップ２１）、
重複領域の範囲を設定し（ステップ２２）、それぞれ画
像バッファ３，４から、固定画像、移動画像の画素集合
を抽出する（ステップ２３）。

【００５９】ステップ２４では、画素に対する重み付け
係数を設定し、ＷＭＤＬ基準値を算出する。このステッ
プ２４はＷＭＤＬ基準値算出手段２５によって実行され
る。画素に対する重み付け係数は次式（１４）に従って
設定される。 w(i,j)＝w1(i1,j1)×w2(i2,j2) ・・・・・・・・・（１４） 但し、w(i,j)：固定画像及び移動画像の各画素のレンズ
歪みに対する信頼値の重み係数 即ち、各画素の重み付けは、重複領域内において、対応
する固定画像１１、移動画像１２の各画素でのレンズ歪
みに対する信頼値の積によって表される。

【００６０】具体例２のＷＭＤＬ基準値は次式（１５）
によって算出される。 WMDL＝{-Σ(w(i,j)×logq(i,j))＋(1/2)×K×log(Σw(i,j))}/Σw(i,j) ・・・（１５） 但し、Σ{w(i,j)×logq(i,j)}：{w(i,j)×logq(i,j)}の
重複領域内の積算値 Σ(w(i,j))： w(i,j)の重複領域内の積算値 尚、モデルｑの確率分布は前述の式（５）によって算出
される。

【００６１】そして、具体例１と同様に、重複基準点Ｐ
を範囲Ａの中でずらしながらそのＷＭＤＬ基準値を算出
し（ステップ２２〜２７）、算出されたＷＭＤＬ基準値
の中から最適重複状態としての重複領域を選択し（ステ
ップ２８）、この最適重複状態で画像の合成処理を行う
（ステップ３０）。

【００６２】〈具体例２の効果〉以上、説明したように
具体例２によれば、情報量基準であるＷＭＤＬ基準値を
重複領域の評価基準に用い、重複領域内の各画素の値に
レンズ歪みに基づく重み付けをするようにしたので、具
体例１の効果に加え、レンズ歪みの影響を抑制すること
ができる。従って、レンズ歪みの大きなレンズを用いた
場合でも、精度よく重複領域の探索を行うことができ、
パノラマ合成処理を精度よく行うことができる。

【００６３】また、レンズ歪みを距離の二乗に反比例す
る関数を用いてモデル化したので、算出された信頼値の
精度が向上する。尚、具体例２では、画素位置の信頼値
の設定方法として、画素毎に値を与えて全画素分の信頼
値を設定するようにしたが、これに限られるものではな
く、画素位置からその都度計算するようにしてもよい。

【図面の簡単な説明】

【図１】具体例１の構成を示すブロック図である。

【図２】具体例１の重複領域の探索方法を説明するため
の説明図である。

【図３】具体例１の初期状態での重複領域における座標
設定例を示す説明図である。

【図４】具体例１の動作を示すフローチャートである。

【図５】具体例１の画素集合の抽出動作を示す説明図で
ある。

【図６】具体例１の画像合成処理の動作を示すフローチ
ャートである。

【図７】具体例１の各画像から画素までの距離算出方法
の説明図である。

【図８】具体例２の構成を示すブロック図である。

【図９】具体例２の動作を示すフローチャートである。

【図１０】具体例２のレンズ歪みモデルの説明図であ
る。

【符号の説明】

１ 重複領域算出手段 ２ 重複領域抽出手段 ３，４ 画像バッファ ５ ＭＤＬ基準値算出手段 ６ ＭＤＬ基準値用バッファ ７ 最適重複領域選択手段 ８ 画像合成処理手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B057 AA20 BA02 CA08 CA12 CA16 CD12 CE08 CE10 DA07 DB02 DB09 5C023 AA11 AA14 AA37 BA01 BA02 BA11 BA12 CA01 CA03 CA08 DA04 DA08 5C076 AA19 CA10 5L096 AA06 BA08 CA02 CA14 FA39 GA08 GA30 HA01 JA03

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 共通に撮影した領域を一部に有する２つ
   の画像から、最も類似した最適な重複領域を探索し、該
   最適重複領域で２つの画像を合成して１つの画像を作成
   する画像処理装置において、 ２つの画像の重複領域を複数設定する重複領域設定手段
   と、 当該設定された各重複領域の評価基準に情報量基準を用
   い、各重複領域毎にその情報量基準値を演算する情報量
   基準値演算手段と、 前記重複領域設定手段により設定された重複領域の中か
   ら、該情報量基準値演算手段により演算された情報量基
   準値が最も小さな重複領域を最適重複領域として選択す
   る最適重複領域選択手段と、 選択された最適重複領域で２つの画像の合成して１つの
   画像を作成する画像合成処理手段と、を備えたことを特
   徴とする画像処理装置。
2. 【請求項２】 前記情報量基準値演算手段は、情報量基
   準としてＭＤＬ基準を用いるように構成されたことを特
   徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 【請求項３】 前記情報量基準値演算手段は、情報量基
   準としてＷＭＤＬ基準を用いるように構成されたことを
   特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。