(57)【要約】【課題】  安価な撮像装置を用いて任意の生育環境における植物の生育指標を精度良く数値化して保存すること。【解決手段】  同一の対象植物を略同一時刻に撮影した１枚または複数枚の色情報マップに対し、各ピクセルにおける空間座標マップを計算する空間座標変換手段と、色情報マップと空間座標マップをピクセル毎に結合した色空間合成マップに対し、対象植物の占めるピクセル領域を抽出する対象領域抽出手段と、抽出されたピクセル領域から対象植物の生育指標を演算する生育指標演算手段とを備える。【選択図】      図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
同一の対象植物を同一時刻に撮影した１枚または複数枚の色情報マップに対し、各ピクセルにおける空間座標マップを計算する空間座標変換手段と、
色情報マップと空間座標マップをピクセル毎に結合した色空間合成マップに対し、対象植物の占めるピクセル領域を抽出する対象領域抽出手段と、
抽出されたピクセル領域から対象植物の生育指標を演算する生育指標演算手段と、
を備えたことを特徴とする本発明に係る植物生育指標測定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、植物画像の解析技術に係り、詳しくは、植物画像から対象とする植物のピクセルを抽出し、植物の高さなど植物の生育指標を数値として取得する植物生育指標測定装置、方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、農業の近代化による生産性の向上等を目的とした農業ビッグデータの構築が重要視されている。特に圃場の環境データは、従来勘と経験によって行われていた栽培技術を「見える化」し、技術継承の体系化を進める上で重要な情報である。圃場の環境データの蓄積は各種センサー（温度、湿度、日射量等）の設置によって実現が可能であるが、それらのデータが植物の生育にどのように寄与しているのかを知るためには、植物の生育状態を数値として継続的に取得する必要がある。
【０００３】
このため、従来から植物を撮影した画像から対象とする植物の生育指標を測定する技術が提案されている。
【０００４】
例えば、特許文献１には、容器内の植物を撮影した画像から、対象植物の特徴量データを、画像処理を用いて数値化し、記憶する手段が開示されている。特許文献２には、畝に植立された農作物を撮影した画像から、対象農作物の高さを算出する手段が開示されている。特許文献３には、植物の上方から撮影した距離画像から、対象植物の高さを検出する手段が開示されている。また特許文献４には、画像スキャナで取り込んだ画像から植物の特徴量を抽出して、画像に含まれる植物の性質や状態を評価する装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１１−１０３８７０号公報
【特許文献２】特開２０１２−１９８６８８号公報
【特許文献３】特開２０１６−０５２２９３号公報
【特許文献４】特開２０１７−１１２９１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、農業ビッグデータの収集という目的においては、温室内や路地など、様々な生育環境において、対象とする植物の生育指標を精度良く数値化する技術が望まれている。
【０００７】
本発明は、上述のかかる要求に鑑みて、安価な撮像装置を用いて任意の生育環境における植物の生育指標を精度良く数値化して保存することを可能とする植物生育指標測定装置、方法およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するため、本発明に係る植物生育指標測定装置は、同一の対象植物を略同一時刻に撮影した１枚または複数枚の色情報マップに対し、各ピクセルにおける空間座標マップを計算する空間座標変換手段と、色情報マップと空間座標マップをピクセル毎に結合した色空間合成マップに対し、対象植物の占めるピクセル領域を抽出する対象領域抽出手段と、抽出されたピクセル領域から対象植物の生育指標を演算する生育指標演算手段とを備えたことを特徴とする。
【０００９】
ここで、生育指標とは、生育度合いを把握可能なデータを意味し、例えば植物の高さ、縦・横方向のサイズや面積、あるいは形状などの情報を含む趣旨である。
【００１０】
本発明では、対象植物の持つ色と３次元実空間上の位置情報（空間座標）を用いることで、色情報や実空間情報単体では識別困難な撮影環境においても、高い精度で対象植物のピクセル領域を抽出することが可能となる。また空間座標マップの各ピクセルの値として独立した３次元座標を採用することで、実空間上での対象植物の生育指標を容易に得ることができる。
【００１１】
上記植物生育指標測定装置へ入力される色情報マップは、同一の対象植物が色情報と距離情報を取得できる１台の撮像装置または色情報を取得できる複数台の撮像装置によって撮影されたものである。
【００１２】
上記複数の撮像装置は撮影時刻における各撮像装置間の相対位置と相対角度が既知であるか、撮影時刻における各撮像装置間の外部パラメータ（例えば、回転行列と並進ベクトル）が既知である。このことにより、上記空間座標変換手段が空間座標マップを計算する際に、実空間内における相対座標を校正することが可能となる。
【００１３】
上記空間座標変換手段は、複数枚の色情報マップにおける視差マップを基に、上記相対位置と相対角度の両方か、または上記外部パラメータを使用した校正により１枚の上記空間座標マップを得ることができる。あるいは上記空間座標変換手段は類似環境において撮影された色情報マップを教師データとした機械学習的な手法によって訓練された手法を用いても良い。
【００１４】
植物生育指標測定装置は、色情報マップや空間情報マップ、あるいは色空間合成マップの各ピクセルの特徴量に対して表現方法変換手段を用いるようにしても良い。これによって、より効率的に対象植物の占めるピクセル領域を抽出することが可能となる。
【００１５】
上記表現方法変換手段としては、たとえば式［数１］で示すRGB表色系からCIE L*a*b*表色系への変換を用いても良い。このことによって、色情報の類似度を単純なユークリッド距離にて測定することが可能となる。
【数１】
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【００１６】
上記表現方法変換手段としては、たとえば図７や式［数２］で示す直交座標系の変換か、式［数３］で示す直交座標系と極座標系の相互変換を用いても良い。このことによって、対象植物の分布に応じた適切な空間座標を利用した対象領域の抽出が可能となる。
【数２】
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【数３】
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【００１７】
また上記対象領域抽出手段は、入力とする色空間合成マップの各ピクセルの値を特徴量として、各ピクセルをサンプルとした特徴量空間におけるノルムを指標としたクラスタリング手法を用いても良い。このことにより、単一条件の撮影画像から、対象植物を代表する特徴量が属するクラスタを選び出すことで、対象植物の占めるピクセル領域を抽出することが可能となる。
【００１８】
上記対象領域抽出手段は、入力とする色空間合成マップの各ピクセルの値を特徴量として、各ピクセルをサンプルとした特徴量空間において、予め機械学習的な手法によって訓練された分類手法によって、各サンプルが対象植物の占めるピクセル領域に属するか否かを判断しても良い。このことにより、類似環境において撮影された色情報マップから得られた対象植物の特徴量空間に占めるパターンを利用することで、高精度かつ高速に対象植物の占めるピクセル領域を抽出することが可能となる。
【００１９】
上記植物生育指標測定装置における生育指標演算手段は、色空間合成マップから抽出された対象領域について、たとえば当該対象領域の各ピクセルの特徴量のうち、実空間における鉛直上向き座標の最大値を対象植物の高さとして取得することができる。
【００２０】
本発明に係る植物生育指標測定方法は、通信ネットワークを介して送られてくる同一の対象植物を略同一時刻に撮影した複数枚の色情報マップから視差マップを生成する段階と、当該視差マップをもとに各ピクセルにおける空間座標マップを生成する段階と、色情報マップと前記空間座標マップをピクセル毎に結合した色空間合成マップを生成する段階と、当該色空間合成マップにおいて対象植物の占めるピクセル領域を抽出する段階と、抽出されたピクセル領域から対象植物の生育指標を演算する段階と、を含むことを特徴とする。
【００２１】
本発明に係るプログラムは、上記植物生育指標演算装置で動作するコンピュータ実行可能なプログラムであって、同一の対象植物を略同一時刻に撮影した複数枚の色情報マップから視差マップを生成する視差マップ取得処理と、当該視差マップをもとに各ピクセルにおける空間座標マップを計算する空間座標変換処理と、色情報マップと前記空間座標マップをピクセル毎に結合した色空間合成マップに対し、対象植物の占めるピクセル領域を抽出する対象領域抽出処理と、を実行することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２２】
以上のごとく、本発明によれば、安価な撮像装置によって一般的なカラー画像として撮影された対象植物について、任意の生育指標情報を実空間の座標系に基づいて精度良く取得することが可能となる。
【００２３】
さらに、色情報と実空間情報との合成情報に基づいて対象植物のピクセル領域を抽出するため、植物の生育環境やカメラの設置方法についての制約が大幅に軽減される。
【００２４】
上記手法により、例えば農作業の見える化において困難とされていた、農作物の生育情報の数値データの蓄積の自動化が容易となり、農業ビッグデータを活用したサービスの展開に向けた大いなる貢献が見込まれる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明の実施の形態による植物生育指標測定システムのハードウェア構成図である。
【図２】図１の演算装置の機能説明図である。
【図３】本発明の実施の形態による各マップのピクセル配置図である。
【図４】図２の対象領域抽出手段による対象領域か否かの２値分類の概念を示す図である。
【図５】図１の植物生育指標測定システムで実行される概略手順を示すフローチャートである。
【図６】図２の各マップ４１〜４５のデータ例である。
【図７】直交座標系の変換前後の概念を示す図である。
【図８】本発明の実施例によるハードウェア及びソフトウェアの説明図である。
【図９】本発明の実施例による色情報マップ（図９（ａ））と抽出された対象領域のピクセルマップ（図９（ｂ））による画像の一例である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下に、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
図１は、植物生育指標測定システムのハードウェア構成図である。この図において、植物生育指標測定システム１は、観察対象の植物側に設置される情報取得装置１０と、この情報取得装置１０から通信ネットワーク５を介して送られてくるデータを処理するデータ処理サーバー（植物生育指標測定装置）２０から構成される。
【００２７】
情報取得装置１０は、対象植物を撮影するための一又は二以上の撮像装置１４（１４ａ，１４ｂ，・・）と、撮影した色情報マップのデータを記録する記憶装置１３と、保存されている色情報マップのデータを無線または有線の通信ネットワーク５を介してデータ処理サーバー２０へ送信する通信装置１２と、上記撮像装置１４と記憶装置１３と通信装置１２を制御するための制御装置１１を備えている。データ処理サーバー２０は情報取得装置１０から色情報マップのデータを受信する通信装置２２と、受信した色情報マップのデータや処理結果を記録する記憶装置２３と、この色情報マップのデータを用いて演算処理を行う演算装置２１を備えている。
【００２８】
次に、上記の構成を有する植物生育指標測定システム１の各装置について詳述する。
（カメラ）
情報取得装置１０の撮像装置１４は１個または複数個のWebカメラ等の色画像をデジタル情報として撮影可能な装置で、制御装置１１の指令によって任意のタイミングで撮影を行う。
【００２９】
（ローカルストレージ）
情報取得装置１０の記憶装置１３はハードディスクやフラッシュメモリーなどのデジタル情報の記憶装置で、撮像装置１４の撮影した色情報マップや、制御装置１１が実行するプログラム等を保存する。
【００３０】
（ローカル通信機）
情報取得装置１０の通信装置１２は通信ネットワーク５を介してデータ処理サーバー２０へ色情報マップ４１を送信する。
【００３１】
（ローカルCPU）
情報取得装置１０の制御装置１１はCPUなどの演算処理装置で、撮像装置１４への撮影指令や通信装置１２への送受信命令などを行う。
【００３２】
（サーバー通信機）
データ処理サーバー２０の通信装置２２は通信ネットワーク５を介して情報取得装置１０から送られてくる色情報マップ４１を受信する。
【００３３】
（サーバーストレージ）
データ処理サーバー２０の記憶装置２３はハードディスクやフラッシュメモリーなどのデジタル情報の記憶装置で、解析対象の色情報マップ４１や、演算途中のデータや演算結果、演算装置２１が実行するプログラム等を保存する。なお、情報取得装置１０の制御装置１１のプログラムをダウンロード可能に記憶装置２３に保存しておいても良い。
【００３４】
（サーバーCPU）
データ処理サーバー２０の演算装置２１はCPUやGPUなどの演算処理装置で、生育指標測定のための種々の手段（プログラム）を実行する。
【００３５】
次に、上記構成における植物生育指標測定システム１の動作の流れを説明する。なお、概略手順を図５に示す。
【００３６】
１．初期設定（内部パラメータ、外部パラメータ）
はじめに、撮像装置１４の各々の歪みなどを補正する内部パラメータと、複数の撮像装置１４間の相対的な座標系を校正する外部パラメータを取得し、データ処理サーバー２０の記憶装置２３に記録する。内部パラメータと外部パラメータが既知でない場合は、パラメータ校正用被写体を１枚または複数枚同時に撮影し、内部パラメータと外部パラメータを推定演算する。
【００３７】
パラメータ校正用被写体は、例えば等間隔の市松模様が印刷された板を使用する。実空間座標と図３に示すマップのピクセル配置との対応関係を表す内部パラメータと外部パラメータの推定値は、例えば式［数４］に示す式で求めることができる。
【数４】
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ここで、Ｘ，Ｙ，Ｚは、実空間座標を表す。t1，t2，t3は、並進ベクトルを表す。
ｒij（i=1〜3, j=1〜3）は、回転ベクトルを表す。
ｃｘ，ｃｙは、レンズの主点座標を表す。ｆｘ、ｆｙは、レンズの焦点座標を表す。
ｃ，ｒは、画像のピクセル座標を表す。
【００３８】
２．座標系校正（実世界とカメラのxyz）
次に、撮像装置１４を中心とした座標系と、対象とする環境を中心とした座標系との変換行列を取得する。その際、座標系の変換行列が既知で無い場合は、対象とする環境設置した座標系校正用被写体を撮影し、式［数４］に示す座標系の変換行列を推定する。
【００３９】
座標系校正用被写体は、例えば市松模様のような既知のパターンが印刷された板を使用する。座標系の変換行列の推定は、例えば撮像装置１４によって撮影された上記座標系校正被写体のピクセル上の位置と回転角から算出する。
【００４０】
３．データ取得（写真を撮ってサーバーにアップする）
次に、情報取得装置１０は撮像装置１４によって対象植物を撮影し、得られた色情報マップ４１（４１ａ，４１ｂ，・・・）を記憶装置１３へ記録する。そして、上記記録された色情報マップ４１の複製データは制御装置１１の命令によって、通信装置１２を介してデータ処理サーバー２０へ送信される。
【００４１】
４．データ処理（メインアルゴリズム）
データ処理サーバー２０は通信装置２２を介して色情報マップ４１を取得し、前記取得した色情報マップ４１を記憶装置２３へ記録する。演算装置２１はこの色情報マップ４１を入力して、対象植物の生育指標情報を出力する。
【００４２】
以下に、演算装置２１の行う生育指標情報の演算方法の手順を図２の機能説明図に基づいて述べる。この図において、演算装置２１は、同一の対象植物を同一時刻に撮影した複数枚の色情報マップから視差マップを生成する視差マップ取得手段３１、当該視差マップをもとに各ピクセルにおける空間座標マップを計算する空間座標変換手段３２、色情報マップを別の表色系の色情報マップに変換する色情報変換手段３３、変換後の色情報マップと前記空間座標マップをピクセル毎に結合した色空間合成マップに対し、対象植物の占めるピクセル領域を抽出する対象領域抽出手段３４、及び対象領域抽出手段３４によって抽出されたピクセル領域について所定の生育指標を求める生育指標演算手段３５を備えている。各手段３１〜３５はコンピュータの機能としてプログラムによって実現可能である。
【００４３】
（１）視差マップ取得処理
はじめに、視差マップ取得手段３１は、複数の色情報マップ４１（４１ａ，４１ｂ，・・・）間における視差マップ４２を出力する。なお視差マップ取得の前に、上記内部パラメータ及び外部パラメータを利用した画像の校正を行っても良い。この画像の校正は、データ処理サーバー２０側で行なっても良いし、情報取得装置１０側で行って構成済みの画像（色情報マップ）をデータ処理サーバー２０へ送信するようにしても良い。
【００４４】
視差マップ４２として、複数の色情報マップ４１のうち基準となる色情報マップ４１に対して、それ以外の色情報マップについて、実空間における同一部分を示すピクセル同士のユークリッド距離を利用してもよい。また、同一部分の検出には、基準ピクセル付近の２次元領域について、パターンマッチングを利用してもよい。
【００４５】
（２）空間座標取得処理
次に、３次元実空間の空間座標変換手段３２は、上記出力された視差マップ４２と外部パラメータ及び座標系の変換行列を用いて、基準となる色情報マップ４１の各ピクセルにおける空間座標マップ４３を出力する。空間座標マップ４３の各ピクセルはそれぞれ、撮影対象の存在する実空間の座標系における３次元座標情報を保有する。こうすることで、対象植物の占める空間領域とそれ以外の空間領域を容易に分割することができる。
【００４６】
（３）色情報変換処理
一方、色情報変換手段３３は、基準となる色情報マップ４１の各ピクセルにおける色表現を、任意の色空間へと変換した色情報マップ４４を出力する。例えば色情報マップがRGB表色系で表現されていた場合、式［数１］によってCIE L*a*b*表色系へと変換しても良い。その他にも、HSV表色系への変換や恒等変換などを用いても良い。このようにすることで、対象植物の占める色領域とそれ以外の色領域を容易に分割することができる。
【００４７】
（４）植物領域抽出処理
次に、対象領域抽出手段３４は、色情報マップ４４と空間座標マップ４３の対応する各ピクセルの色情報及び実空間座標情報から生成された色空間合成マップ４５に基づいて、各ピクセルが対象植物を示しているかどうかの判定を行う。図６は、各マップ４１〜４５のデータ例である。丸括弧内の符合は、図２の符合に対応している。
【００４８】
対象領域抽出手段３４は当該判定の結果、対象領域４６の情報として、対象植物を示していると判定したピクセルのピクセル番号，このピクセルに対応する色情報及び実空間座標情報を出力する。
【００４９】
対象植物を示しているかどうかの判定手法は、各ピクセルを独立したサンプルとして、色情報及び実空間座標情報を特徴量とした２値分類問題であるため、サポートベクターマシンやニューラルネットワークなどの教師あり学習器や、クラスタリングなどの教師なし学習器を用いることができる。図４に対象領域か否かの２値分類の概念を示す。特徴量空間において破線で示した決定平面（分離超平面）を境に、丸印で示した対象領域と、×印で示した非対象領域が分離される。
【００５０】
教師あり学習器を利用する場合は、あらかじめ同一条件で撮影され、対象領域とそれ以外の領域のラベルが存在する画像を教師データとして、教師データとの差異が小さくなるように教師あり学習器のパラメータを、勾配降下法などを用いて最適化する。
【００５１】
教師なし学習器として、たとえばクラスタリングを利用する場合、k-means法などの手法によって各ピクセルを任意の数のクラスタとして分離し、ユーザーによって与えられた対象植物の代表的な色情報及び実空間情報を参照特徴量とし、参照特徴量とのユークリッド距離が最小となるクラスタ中心を持つクラスタに属するピクセルを対象領域として取得する。
【００５２】
上述した判定手法は、各ピクセルの特徴量の全ての元を使う必要は無く、また、元同士の組み合わせによって新しい元を生成しても良い。
【００５３】
（５）生育指標演算処理
生育指標演算手段３５は、対象領域の各ピクセルにおける実空間情報の分布から、対象植物に関する目的とする生育指標を取得する。生育指標は、例えば実空間情報のうち鉛直上向き方向の最大値を、対象植物の高さ情報として取得することができる。生育指標としては、これに限らず、例えば対象領域の幅や面積、あるいは特定の形状とすることができる。
【００５４】
以上説明したように、本実施の形態では、カメラで撮影した農作物の色情報を、当該色情報とは異なる色空間へと変換して植物の育成指標を数値化する。特に、撮影画像の色情報と実空間情報を利用して葉領域ピクセルを抽出すること、ピクセルのRGB情報をCIE L*a*b*空間などに色の表現を変換すること、ピクセルの抽出のために色情報と空間情報を使ったクラスタリングを採用すること、生育指標の演算方法として例えば抽出した葉領域ピクセルの鉛直上向きの空間座標の最大値を作物の高さとすること、ピクセル領域抽出のために学習的な分類機を使うことなどを特徴としている。また、複数のカメラを用いる場合は、複数カメラで同期撮影した画像から３次元空間情報を計算すること、複数カメラの相対位置を固定し、内部パラメータと外部パラメータを取得すること、複数画像の視差マップを求め、各ピクセルの３次元空間情報を計算することなどを特徴としている。
【００５５】
本実施の形態によれば、植物の生育環境やカメラの設置方法について制約が軽減され、これにより、農作業の見える化において困難とされていた、農作物の生育指標の数値データの蓄積の自動化が容易となる。また、各種環境データと作物の生長度を同時に取得・記録することが可能となり、従来のデータでは困難であった環境と成長との因果関係の解析への有用な情報が蓄積されることが期待できる。
【実施例１】
【００５６】
２値分類手法として教師なし学習であるクラスタリングを利用し、実際の圃場を撮影した画像に対して実施した。本実施例では、図１に示す構成において、２台のＷｅｂカメラから得られた視差画像からピクセルの空間座標を取得し、色情報と合わせた特徴量とすることで、各ピクセルを対象植物かどうかの２値分類によって対象ピクセルのみを抽出した。
【００５７】
図８に、本実施例によるハードウェアおよびソフトウェア構成を示す。以下、この図に基づいて、本実施例による植物生育指標測定システムの動作を説明する。
【００５８】
まず、２台のｗｅｂカメラ１４ａ，１４ｂで、対象の植物を同時に撮影し、それぞれの撮影画像（色情報マップ）４１ａ，４１ｂを得る。
【００５９】
次に、視差マップ取得手段３１により、この２枚の撮影画像４１ａ，４１ｂの対応するサブピクセルについて、Semiglobal matchingアルゴリズムを用いて、視差マップ（視差画像）４２を生成する。
【００６０】
続いて、空間座標変換手段３２により、この視差マップ４２から各ピクセルｉについて空間座標 （xi yi zi）Tを求め、空間座標マップ４３を生成する。
【００６１】
そして、上記各ピクセルの空間座標に加えて、色情報変換手段３３によってRGB表色系からCIE L*a*b*表色系へと変換された各ピクセルの色情報（Li ai bi）と合わせて、対象ピクセルの特徴量ベクトルvi＝（Li ai bi xi yi zi）Tを生成し、この特徴量ベクトルviに基づいて各ピクセルを対象植物か否かの２値分類をk-means法を用いた非階層クラスタリングを利用して行う。
【００６２】
このk-means法では、はじめに対象植物の代表的な色と空間座標を任意に設定し、代表特徴量vtとする。そして、k-means法によってｋ個のクラスタに分類された各ピクセルについて、クラスタ中心の座標が代表特徴量vtに最も近いクラスタに属するピクセルを、対象領域のピクセルとして抽出する。
【００６３】
上記処理によりって抽出された対象領域４６のデータは対象植物の占める空間座標の情報を保有しているため、生育指標演算手段３５により、その鉛直上向き最大値を対象植物の成長高さ（生育指標）として取得する。
【００６４】
図９（ａ）（ｂ）に本実施例による色情報マップと抽出された対象領域のピクセルマップとを夫々示す。本実施例によれば、この抽出されたピクセルマップの空間高さの最大値として、対象植物の成長高さ（生育指標）を求めるので、従来に比べて簡便にかつ精度良く生育指標を取得することができる。
【００６５】
本発明は、上述の実施の形態に限定されることなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実現することができる。例えば、視差マップ取得手段を対象植物側の情報取得装置に備え、情報取得装置からデータ処理サーバーへ色情報マップと共に、あるいは色情報マップに代えて、視差マップを送信するようにしても良い。他の手段についても同様である。
【符号の説明】
【００６６】
１    植物生育指標測定システム
５    通信ネットワーク
１０    情報取得装置
１１    制御装置
１２，２２    通信装置
１３，２３    記憶装置
１４（１４ａ，１４ｂ）    撮像装置（カメラ）
２０    データ処理サーバー（植物生育指標測定装置）
２１    演算装置
３１    視差マップ取得手段
３２    空間座標変換手段
３３    色情報変換手段（表現方法変換手段）
３４    対象領域抽出手段
３５    生育指標演算手段
４１（４１ａ，４１ｂ）    色情報マップ（撮影画像）
４２    視差マップ
４３    空間座標マップ
４４    色情報マップ
４５    色空間合成マップ
４６    対象領域
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2019165658.tif 000013
【図８】
2019165658.tif 000014
【図９】
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