(57)【要約】【課題】天候変化に耐性のある消失点推定装置、消失点推定方法及び消失点推定プログラムを提供することを課題とする。【解決手段】消失点推定部１４が、時間微分をゼロとする停留点を特異点として計算する線形システム方程式に、速度ベクトル推定部１３で推定された速度ベクトルを代入して、その線形システム方程式のパラメータを推定する推定式を導出し、導出した推定式を非線形システム方程式に適用して上記パラメータを求め、求めたパラメータを先の線形システム方程式に代入して計算された特異点を消失点として推定する。【選択図】図１
2010266963.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体及び／又はカメラの移動中に撮影された画像の歪みによって消失した消失点を推定する消失点推定装置において、
時系列画像を入力する画像入力手段と、
入力された前記時系列画像を記憶する画像記憶手段と、
前記時系列画像のうち２枚の画像を前記画像記憶手段から読み出して、各画素の速度ベクトルを推定する速度ベクトル推定手段と、
時間微分をゼロとする停留点を特異点として計算する線形システム方程式に前記速度ベクトルを代入して、当該線形システム方程式のパラメータを推定する推定式を導出し、当該推定式を非線形システム方程式に適用して前記パラメータを求め、求めたパラメータを前記線形システム方程式に代入して計算された前記特異点を消失点として推定する消失点推定手段と、
を有することを特徴とする消失点推定装置。
【請求項２】
前記推定式は、以下のｚで表現され、
前記非線形システム方程式は、以下のＥ（ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆ）で表現されることを特徴とする請求項１に記載の消失点推定装置。
【数２１】
2010266963.tif 000023
【数２２】
2010266963.tif 000024
【請求項３】
求めた前記パラメータを線形システム方程式に代入して各画素の速度ベクトルを再度推定する速度ベクトル再推定手段と、
再推定された速度ベクトルから前記被写体及び／又は前記カメラの動きを推定する動き推定手段と、
推定された前記被写体の動きを表示する表示手段と、
を更に有することを特徴とする請求項１又は２に記載の消失点推定装置。
【請求項４】
前記速度ベクトル推定手段は、
相互相関法又はオプティカルフロー法を用いて、各画素の速度ベクトルを推定することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の消失点推定装置。
【請求項５】
被写体及び／又はカメラの移動中に撮影された画像の歪みによって消失した消失点を推定する消失点推定装置により、
時系列画像を入力する第１のステップと、
入力された前記時系列画像を画像記憶手段に記憶する第２のステップと、
前記時系列画像のうち２枚の画像を前記画像記憶手段から読み出して、各画素の速度ベクトルを推定する第３のステップと、
時間微分をゼロとする停留点を特異点として計算する線形システム方程式に前記速度ベクトルを代入して、当該線形システム方程式のパラメータを推定する推定式を導出し、当該推定式を非線形システム方程式に適用して前記パラメータを求め、求めたパラメータを前記線形システム方程式に代入して計算された前記特異点を消失点として推定する第４のステップと、
を有することを特徴とする消失点推定方法。
【請求項６】
前記推定式は、以下のｚで表現され、
前記非線形システム方程式は、以下のＥ（ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆ）で表現されることを特徴とする請求項５に記載の消失点推定方法。
【数２３】
2010266963.tif 000025
【数２４】
2010266963.tif 000026
【請求項７】
求めた前記パラメータを線形システム方程式に代入して各画素の速度ベクトルを再度推定するステップと、
再推定された速度ベクトルから前記被写体及び／又は前記カメラの動きを推定するステップと、
推定された前記被写体の動きを表示するステップと、
を更に有することを特徴とする請求項５又は６に記載の消失点推定方法。
【請求項８】
前記第３のステップは、
相互相関法又はオプティカルフロー法を用いて、各画素の速度ベクトルを推定することを特徴とする請求項５乃至７のいずれか１項に記載の消失点推定方法。
【請求項９】
請求項５乃至８のいずれか１つに記載した各ステップをコンピュータに実行させることを特徴とする消失点推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮影画像の消失点を推定する消失点推定装置、消失点推定方法及び消失点推定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
被写体及び／又はカメラの移動中に撮影された画像は、カメラレンズの収差によって引き起こされる幾何学的な歪みが静止時よりも顕著に発生し、奥行方向のある１点に向かう放射状の歪みが生じることが知られている。
【０００３】
現在では、その撮影画像を用いて、歪みによって消失した消失点を検出する様々な方法が存在している。具体的には、消失点周辺の画像構造を把握し、消失点に向かう直線線分の交錯点を消失点として推定する方法や、被写体やカメラの移動方向や移動量から消失点を推定する方法が用いられている（非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】皆川明洋、外１名、“時間変動を有する消失点系列の逐次的検出法”、電子情報通信学会論文誌  D-II、Vol. J86-D-II、No. 6、2003年６月、p.856-868
【非特許文献２】“Lucas-Kanade Optical Flow Method”、[online]、[平成21年5月11日検索]、インターネット<http://en.wikipedia.org/wiki/Lucas_Kanade_method>
【非特許文献３】Chiao-Fe Shu and Ramesh C. Jain、”Vector field analsys for oriented patterns”、IEEE Trans. PAMI、vol.16、no.9、1994年、p.946-950
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、視野が不明瞭で濃淡値の変化が乏しい状況で撮影された場合には、画像中の構造物や道路等について被写体の特徴を検出することが不安定となるため、消失点の推定が難しいという問題があった。具体的には、低コントラスト、降雪、大雨の悪天候下で撮影した場合には、消失点の検出が阻害されやすくなる。また、潜水艦で海中潜行撮影を行った場合には、マリンスノーと呼ばれる微生物や浮遊物が降雨のように発散状にカメラの前を流れ去っていくため、消失点の検出は非常に困難であり、これまで海中撮影での消失点の検出は殆ど行われていない。
【０００６】
また、非特許文献１に開示された方法では、消失点の推定精度を高めるには数十枚以上の画像を必要とするため、急峻に変化する消失点を適時に推定することは困難であるという問題もあった。
【０００７】
本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、天候変化に耐性のある消失点推定装置、消失点推定方法及び消失点推定プログラムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
請求項１に記載の本発明は、被写体及び／又はカメラの移動中に撮影された画像の歪みによって消失した消失点を推定する消失点推定装置において、時系列画像を入力する画像入力手段と、入力された前記時系列画像を記憶する画像記憶手段と、前記時系列画像のうち時間的に連続する２枚の画像を前記画像記憶手段から読み出して、各画素の速度ベクトルを推定する速度ベクトル推定手段と、時間微分をゼロとする停留点を特異点として計算する線形システム方程式に前記速度ベクトルを代入して、当該線形システム方程式のパラメータを推定する推定式を導出し、当該推定式を非線形システム方程式に適用して前記パラメータを求め、求めたパラメータを前記線形システム方程式に代入して計算された前記特異点を消失点として推定する消失点推定手段と、を有することを特徴とする。
【０００９】
請求項２に記載の本発明は、前記推定式が、以下のｚで表現され、前記非線形システム方程式は、以下のＥ（ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆ）で表現されることを特徴とする。
【数１】
2010266963.tif 000003
【数２】
2010266963.tif 000004
【００１０】
請求項３に記載の本発明は、求めた前記パラメータを線形システム方程式に代入して各画素の速度ベクトルを再度推定する速度ベクトル再推定手段と、再推定された速度ベクトルから前記被写体及び／又は前記カメラの動きを推定する動き推定手段と、推定された前記被写体の動きを表示する表示手段と、を更に有することを特徴とする。
【００１１】
請求項４に記載の本発明は、前記速度ベクトル推定手段が、相互相関法又はオプティカルフロー法を用いて、各画素の速度ベクトルを推定することを特徴とする。
【００１２】
請求項５に記載の本発明は、被写体及び／又はカメラの移動中に撮影された画像の歪みによって消失した消失点を推定する消失点推定装置により、時系列画像を入力する第１のステップと、入力された前記時系列画像を画像記憶手段に記憶する第２のステップと、前記時系列画像のうち時間的に連続する２枚の画像を前記画像記憶手段から読み出して、各画素の速度ベクトルを推定する第３のステップと、時間微分をゼロとする停留点を特異点として計算する線形システム方程式に前記速度ベクトルを代入して、当該線形システム方程式のパラメータを推定する推定式を導出し、当該推定式を非線形システム方程式に適用して前記パラメータを求め、求めたパラメータを前記線形システム方程式に代入して計算された前記特異点を消失点として推定する第４のステップと、を有することを特徴とする。
【００１３】
請求項６に記載の本発明は、前記推定式は、以下のｚで表現され、前記非線形システム方程式は、以下のＥ（ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆ）で表現されることを特徴とする。
【数３】
2010266963.tif 000005
【数４】
2010266963.tif 000006
【００１４】
請求項７に記載の本発明は、求めた前記パラメータを線形システム方程式に代入して各画素の速度ベクトルを再度推定するステップと、再推定された速度ベクトルから前記被写体及び／又は前記カメラの動きを推定するステップと、推定された前記被写体の動きを表示するステップと、を更に有することを特徴とする。
【００１５】
請求項８に記載の本発明は、前記第３のステップが、相互相関法又はオプティカルフロー法を用いて、各画素の速度ベクトルを推定することを特徴とする。
【００１６】
請求項９に記載の本発明は、請求項５乃至８のいずれか１つに記載した各ステップをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、天候変化に耐性のある消失点推定装置、消失点推定方法及び消失点推定プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】一実施の形態に係る消失点推定装置の機能構成を示す図である。
【図２】マリンスノー、降雪、大雨の実環境下で移動するカメラにより撮影したときの様子（一画面）、及び動き速度場の推定結果を示す図である。
【図３】被写体やカメラの移動速度を推定する方法を説明する図である。
【図４】再推定された速度ベクトルについて説明する図である。
【図５】カメラが回転しながら移動しているときの消失点の推定例である。
【図６】降雪、大雨、マリンスノーの悪天候下において移動するカメラが得た消失点の推定例である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
＜消失点推定装置の機能構成について＞
図１は、一実施の形態に係る消失点推定装置の機能構成を示す図である。本消失点推定装置１は、画像入力部１１と、画像記憶部１２と、速度ベクトル推定部１３と、消失点推定部１４と、速度ベクトル再推定部１５と、動き推定部１６と、表示部１７とを備えている。この消失点推定装置１は、ＣＰＵ等の演算処理装置やメモリ等の記憶装置を備えたコンピュータにより構成可能であって、各機能部の処理はプログラムによって実行される。また、このプログラムは記憶装置に記憶されており、記録媒体に記録することも、ネットワークを通して提供することも可能である。以下、各部における機能及び処理について詳細に説明する。
【００２０】
画像入力部１１は、時間的に連続する複数の画像からなる時系列画像を入力する機能を有し、画像記憶部１２は、入力された時系列画像を記憶する機能を有する。この時系列画像は、被写体及び／又はカメラの移動中に撮影された画像である。海中で撮影された場合を一例に説明すれば、カメラを固定した状態で流れる海流を撮影した画像であり、海流が流れていない状態でカメラを移動させながら撮影した画像でもよく、更にカメラと海流の両者が移動している際に撮影された画像であってもよい。
【００２１】
速度ベクトル推定部１３は、画像記憶部１２に記憶された時系列画像から時間的に連続する２枚の画像を読み出して、その画像に撮影されている被写体の動き速度場（即ち、各画素の速度ベクトル）を推定する機能を有する。具体的な推定計算については後述する。
【００２２】
消失点推定部１４は、時間微分をゼロとする停留点を特異点として計算する線形システム方程式に、速度ベクトル推定部１３で推定された速度ベクトルを代入して、その線形システム方程式のパラメータを推定する推定式を導出し、導出した推定式を非線形システム方程式に適用して上記パラメータを求め、求めたパラメータを先の線形システム方程式に代入して計算された特異点を消失点として推定する機能を有する。具体的な推定計算については後述する。
【００２３】
速度ベクトル再推定部１５は、消失点推定部１４で求めたパラメータを線形システム方程式に代入して各画素の速度ベクトルを再度推定する機能を有する。
【００２４】
動き推定部１６は、速度ベクトル再推定部１５で再推定された速度ベクトルから被写体及び／又はカメラの動きを推定する機能を有する。
【００２５】
表示部１７は、動き推定部１６で推定された被写体の動きを表示する機能を有する。
【００２６】
＜速度ベクトル推定部の処理について＞
速度ベクトル推定部１３の推定計算方法について説明する。図２（ａ）は、マリンスノー、降雪、大雨の実環境下で移動するカメラにより撮影したときの様子（一画面）を示す図である。図２（ａ）には、降雪や大雨等が発散状に横切っている状態が示されている。
【００２７】
速度ベクトル推定部１３は、撮影された時系列画像のうち時間的に連続する２枚の画像から、相互相関法やオプティカルフロー法（非特許文献２参照）を用いて、画像に撮影されている被写体の大まかな動き（速度ベクトル）を推定する。例えば、オプティカルフロー法を用いて推定する場合には、以下の式（１）を、速度ベクトルを推定計算する目的関数として用いる。なお、Ｉｘ，Ｉｙは、画像の画像輝度をＩとした場合におけるｘ，ｙについての空間一次微分であり、Ｉｔは、時間一次微分である。また、ｕ，ｖは、推定される速度ベクトルである。
【数５】
2010266963.tif 000007
【００２８】
式（１）を、未知数（ｕ，ｖ）についての最小化問題として解くことにより、被写体の動きを画素の速度ベクトルとして計算することができ、図２（ｂ）に示すような動き速度場の推定結果を得ることが可能となる。なお、式（１）を計算する際における最小化の必要条件は、（∂Ｅ／∂ｕ）＝（∂Ｅ／∂ｖ）＝０である。この場合、線形の連立方程式になるため、画素数に応じた数の方程式が立つことになる。
【００２９】
＜消失点推定部の処理について＞
次に、消失点推定部１４の推定計算方法について説明する。消失点推定部１４は、線形システム方程式を用いて消失点を推定するが、消失点の推定過程において副次的に推定される線形システム方程式のパラメータを非線形システム方程式を用いて計算する。従来、このパラメータを推定する場合にも線形システム方程式を用いて計算していたが、本消失点推定部１４は、非線形システム方程式を用いて計算するため、パラメータを計算する速度を高めることができ、天候変化が急峻な場合であっても、より正確に消失点を推定することが可能となる。
【００３０】
まず、求める特異点を（ｘ，ｙ）とし、特異点ｘの一次微分ｘ＾（ｘの上にドット“・”）についての時変システムをＰ、特異点ｙの一次微分ｙ＾（ｙの上にドット“・”）についての時変システムをＱとする（式（２）及び式（３）参照）。
【数６】
2010266963.tif 000008
【００３１】
消失点に相当する理論上の特異点は停留点を計算すればよいので、式（４）及び式（５）に示すように、Ｐ，Ｑの時間変化をゼロとする。
【数７】
2010266963.tif 000009
【００３２】
ここで、式（２）及び式（３）を、式（６）及び式（７）のような線形モデルとする。なお、Ｖｘ，Ｖｙは、ｘ，ｙ成分の速度であり、速度ベクトル推定部１３で推定された速度ベクトル（ｕ，ｖ）に対応する。また、ｘ０，ｙ０は、平衡点であり、ａ，ｂ，ｃ，ｄ（及び、後述するｅ，ｆ）は、パラメータである。
【数８】
2010266963.tif 000010
【００３３】
更に、式（６）及び式（７）を、ｅ，ｆのパラメータを用いて、式（８）及び式（９）のように展開する。なお、Ｆ（ｘ，ｙ），Ｇ（ｘ，ｙ）は、系全体を線形システムとした場合の関数を示す。
【数９】
2010266963.tif 000011
【００３４】
ここで、（ｘ，ｙ）点におけるベクトルの角度をθとし、そのベクトルの大きさをｍとする場合に、角度θ及び大きさｍは、式（８）及び式（９）から、式（１０）及び式（１１）で表現することができる。
【数１０】
2010266963.tif 000012
【００３５】
また、式（１０）を式（１２）のように展開する。なお、ζは実数値であり、式（６）及び式（７）に示された（Ｖｘ，Ｖｙ）＝（ｕ，ｖ）の関係から、速度ベクトル推定部１３で推定された速度ベクトルのｙ成分をｘ成分で除算することにより計算することができる。
【数１１】
2010266963.tif 000013
【００３６】
その後、式（１２）を用いて、式（２）〜式（１２）に示された線形システム方程式のパラメータ（ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆ）を推定する推定式を、式（１３）に示すように導出する。
【数１２】
2010266963.tif 000014
【００３７】
そして、式（１３）を、式（１４）で示す目的関数と、式（１５）で示すローレンツ型ロバスト関数とを用いて評価計算することにより、６つのパラメータを推定する。なお、ｎは画素数であり、μはａ，ｂ，ｃ，ｄのパラメータに対する拘束条件であり、σは分散値である。
【数１３】
2010266963.tif 000015
【００３８】
なお、式（１４）の目的関数は非線形関数となるため、式（１６）に示すように必要条件を課し、式（１７）に示すように最急降下法を用いて６つのパラメータについて反復計算する。πは、ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆのいずれかのパラメータであるため、式（１７）は各パラメータにそれぞれ対応する６つの式となる。各パラメータの初期値については、例えば０を与えることができる。ηは調整係数であり、例えば０．０００１を与えることができる。ｐは、反復回数である。
【数１４】
2010266963.tif 000016
【数１５】
2010266963.tif 000017
【００３９】
その後、推定されたパラメータを式（８）及び式（９）に代入し、（ｘ＾，ｙ＾）＝（０，０）とすることにより、停留点における特異点（ｘ，ｙ）についての連立一次方程式が得らることができる。消失点推定部１４は、この連立一次方程式を解くことにより求められた特異点を消失点とする。
【００４０】
なお、パラメータを推定することにより、Ｎｏｄｅ（ａ）〜Ｓｐｉｒａｌ（ｆ）についての条件下で、それをもつ渦度ｃｕｒｌ、発散度ｄｉｖ、行列式ｄｅｆを計算することが可能となる。Ｖｅは、速度ベクトルである。
【数１６】
2010266963.tif 000018
【００４１】
以上が非線形システム方程式を用いてパラメータを推定し、その推定結果に基づいて消失点を推定する方法であるが、式（１３）〜式（１７）に代えて、従来の線形システム方程式を用いてパラメータを推定する方法について説明する。まず、式（１２）を式（１８）の形式に変形する。
【数１７】
2010266963.tif 000019
【００４２】
そして、式（１９）を用いて、最小二乗法によりパラメータを推定する。なお、式（１９）の拘束条件は、式（１４）の右辺の第２項に相当している。
【数１８】
2010266963.tif 000020
【００４３】
ここで、式（１９）の解法としては、式（２１）〜式（２３）に示すように、パラメータを含む２つのベクトルＬ２，Ｌ４とλ（ラグランジュ乗数）とに関して、式（２０）に示す目的関数Γを最小化するための必要条件を課して式を整理することにより得られる連立方程式を用いて、パラメータを計算することができる。なお、λは経験係数であり、例えば０．００１を与えることができる。また、Ψは行列である。
【数１９】
2010266963.tif 000021
【数２０】
2010266963.tif 000022
【００４４】
以上が従来の線形システム方程式を用いてパラメータを推定する方法であるが、式（２０）に示すように、目的関数Γを計算する際に行列を計算する必要がある。その行列を構成している成分数は多く複雑で、計算結果を得るのにかなりの時間を必要とすることが容易に把握できる。一方、本消失点推定部１４は、消失点を推定する際に必要となるパラメータを推定する際において、従来法のように式（１９）〜式（２３）の線形システム方程式よりも簡易的な式（１４）〜式（１７）の非線形システム方程式を用いるので、従来よりも高速かつ精度の高いパラメータを推定することができ、結果的には、より正確に消失点を推定することが可能となる。また、速度ベクトル推定部１３で推定された速度ベクトルのバラツキが大きい場合には、従来の最小二乗法ではハズレ値の影響によりパラメータへの信頼性が大幅に低下することが知られているが（非特許文献３参照）、本消失点推定部１４は最小二乗法を用いていないため、推定されたパラメータへの信頼性の低下を防止することができる。
【００４５】
＜動き推定部の処理について＞
続いて、動き推定部１６の動きの推定計算方法について説明する。図３は、被写体やカメラの動き（移動速度）を推定する方法を説明する図である。既に説明したように、連続した２枚の画像から消失点が推定され、同時に、線形システム方程式のパラメータが推定されている。また、速度ベクトル再推定部１５により、それを用いて速度場を再構成することができる。ここで、再構成された速度場のうち１つの速度ベクトルを図３に示す。このとき、消失点付近においては、再構成された速度ベクトルの結果は左右上下で対称形となる。このことを利用して、一つの速度ベクトルがｘ軸となす角度を計算する。カメラの移動速度が大きいほど、隣接する角度は小さくなる傾向にあるため、計算した角度の大きさからカメラの移動速度を推定することができる。実際は、被写体も移動していることがあるため、被写体とカメラ運動との相対的な速度として推定することができる。
【００４６】
また、カメラが静止した場合には発散状のオプティカルフローにはならないが、発散しているか発散していないかの判別は、Ｎｏｄｅ（ａ）〜Ｓｐｉｒａｌ（ｆ）についての条件に基づいて判別することができる。
【００４７】
なお、映像がカメラ視線と垂直に平行移動する場合には消失点は存在しない。この場合は、速度ベクトルをそのまま用いればカメラの移動を推定することができる。
【００４８】
＜再推定された速度ベクトル等について＞
最後に、速度ベクトル再推定部１５により再度推定された速度ベクトルについて説明する。図４（ａ）は、シミュレーションにより生成した速度場を示す図である。図４（ｂ）は、図４（ａ）に対して人為的にノイズを加えた後の速度場を示す図である。図４（ｂ）に示された速度場から、式（１４）〜式（１７）の非線形システム方程式を用いて１組のパラメータ（ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆ）を推定し、この組を式（８）及び式（９）に画素毎に代入することにより、各画素上のベクトルが再構成される。図４（ｃ）は、再構成された速度場を示す図である。図４（ａ）と図４（ｃ）とを比較すると、速度場の誤差は０．００１％となり、シミュレーションにより生成した速度場と略同じ速度場を再構成することが可能となった。
【００４９】
図５は、カメラが回転しながら移動しているときの消失点の推定例である。カメラが移動している場合には渦場が得られるが、このような複雑にカメラが移動する場合であっても、安定に消失点を推定することができる。
【００５０】
図６は、降雪、大雨、マリンスノーの悪天候下において移動するカメラが得た消失点の推定例である。オプティカルフローは、ノイズや環境外乱の影響により乱れているが、消失点は、画像の中心付近に良好に得られているのがわかる。
【００５１】
なお、本消失点推定装置１は、マルチメディア分野、符号化分野、通信分野、カメラ分野、映像分野において、景観シーン解析を必要とする産業分野に幅広く用いることが可能である。
【００５２】
本実施の形態によれば、消失点推定部１４が、時間微分をゼロとする停留点を特異点として計算する線形システム方程式に、速度ベクトル推定部１３で推定された速度ベクトルを代入して、その線形システム方程式のパラメータを推定する推定式を導出し、導出した推定式を非線形システム方程式に適用して上記パラメータを求め、求めたパラメータを先の線形システム方程式に代入して計算された特異点を消失点として推定するので、消失点の推定過程において副次的に推定されるパラメータを高速かつロバストに推定することができ、急峻な天候変化のある画像であっても耐性のある消失点推定装置を提供することができる。また、推定された速度ベクトルが不完全であっても固有値問題として消失点を計算するため、消失点の推定精度を高めることができる。
【符号の説明】
【００５３】
１…消失点推定装置
１１…画像入力部
１２…画像記憶部
１３…速度ベクトル推定部
１４…消失点推定部
１５…速度ベクトル再推定部
１６…動き推定部
１７…表示部
【図１】
2010266963.tif 000027
【図２】
2010266963.tif 000028
【図３】
2010266963.tif 000029
【図４】
2010266963.tif 000030
【図５】
2010266963.tif 000031
【図６】
2010266963.tif 000032