(57)【要約】【課題】  ＣＧを用いてより適切に被写体および被写体への写り込みを再現する。【解決手段】  光線追跡法を用いてオブジェクトを有する仮想空間に基づいてＣＧ画像を生成する画像処理装置であって、視点と第１のオブジェクトとの距離を第１の距離として取得する第１の取得手段と、視点から放出した光線が第１のオブジェクト上を反射した後の経路上にある第２のオブジェクトと第１のオブジェクトとの距離を第２の距離として取得する第２の取得手段と、ローパスフィルタによるフィルタ処理を用いて算出し、ＣＧ画像を出力する処理手段とを有し、前記処理手段は、第１の距離に応じたローパスフィルタにより第１のオブジェクトを示す画像に対して第一のフィルタ処理した結果と、第２の距離に応じたローパスフィルタにより第２のオブジェクトを示す画像に対して第二のフィルタ処理した結果とに基づいて、前記画素値を算出することを特徴とする画像処理装置。【選択図】  図２
2015072565.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
光線追跡法を用いて、オブジェクトを有する仮想空間に基づいてＣＧ画像を生成する画像処理装置であって、
前記仮想空間における視点と前記仮想空間における第１のオブジェクトとの距離を第１の距離として取得する第１の取得手段と、
前記仮想空間において、前記視点から放出した光線が前記第１のオブジェクト上を反射した後の経路上にある第２のオブジェクトと前記第１のオブジェクトとの距離を第２の距離として取得する第２の取得手段と、
ＣＧ画像における画素値を、ローパスフィルタによるフィルタ処理を用いて算出し、ＣＧ画像を出力する処理手段とを有し、
前記処理手段は、前記第１の距離に応じたローパスフィルタにより前記第１のオブジェクトを示す画像に対して第一のフィルタ処理した結果と、前記第２の距離に応じたローパスフィルタにより前記第２のオブジェクトを示す画像に対して第二のフィルタ処理した結果とに基づいて、前記画素値を算出することを
特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記第一のフィルタ処理は、前記第一の距離とピント距離との差が大きいほどローパス特性が強くなることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記第二のフィルタ処理は、前記第１の距離と前記第二の距離との合計と、ピント距離との差が大きいほどローパス特性が強くなることを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
さらに、前記仮想空間における全てのオブジェクトに対する前記視点からの距離を示す被写体距離マップを保持する保持手段を有し、
前記第１の取得手段は、前記被写体距離マップから前記第１の距離を取得することを特徴とする請求項１乃至３の何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
さらに、前記第１のオブジェクトの中心から放出した光線が交差する前記仮想空間におけるオブジェクトと前記視点との距離を示す環境距離マップを保持する保持手段を有し、
前記第２の取得手段は、前記環境距離マップから前記第２の距離を取得することを特徴とする請求項１乃至４の何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
コンピュータに読み込み込ませ実行させることで、前記コンピュータを請求項１乃至５の何れか一項に記載された画像処理装置として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項７】
光線追跡法を用いて、オブジェクトを有する仮想空間に基づいてＣＧ画像を生成する画像処理方法であって、
前記仮想空間における視点と前記仮想空間における第１のオブジェクトとの距離を第１の距離として取得し、
前記仮想空間において、前記視点から放出した光線が前記第１のオブジェクト上を反射した後の経路上にある第２のオブジェクトと前記第１のオブジェクトとの距離を第２の距離として取得し、
ＣＧ画像における画素値を、ローパスフィルタによるフィルタ処理を用いて算出し、ＣＧ画像を出力し、
前記ＣＧ画像は、前記第１の距離に応じたローパスフィルタにより前記第１のオブジェクトを示す画像に対して第一のフィルタ処理した結果と、前記第２の距離に応じたローパスフィルタにより前記第２のオブジェクトを示す画像に対して第二のフィルタ処理した結果とに基づいて、算出された画素値から生成されることを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータグラフィックス（以下、ＣＧ）を用いて被写体と被写体に写り込む周辺環境を表した画像を生成する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＣＧ画像において被写体への周辺環境が写り込んでいる様子を再現する技術がある。特に、記録媒体上への印刷物の仕上がりを再現してモニタに表示するソフトプルーフでは、ＣＧを用いて印刷物への写り込みを再現する技術が必要とされている。例えば特許文献１には、印刷メディアそのものの光沢成分を制御することにより、印刷メディア面に照明が写り込む様子をシミュレーションする手法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−２７２７０５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
実際には、カメラや人の目で見た場合には被写界深度があり、焦点位置よりも手前や奥の被写体はぼけて見える。しかしながら特許文献１に記載された方法によれば、ＣＧ画像においてどの被写界深度でも、被写体上の写り込みがくっきりと再現されているため、不自然な画像となる場合がある。そこで本発明は、ＣＧを用いてより適切に被写体および被写体への写り込みを再現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するため本発明は、光線追跡法を用いて、オブジェクトを有する仮想空間に基づいてＣＧ画像を生成する画像処理装置であって、前記仮想空間における視点と前記仮想空間における第１のオブジェクトとの距離を第１の距離として取得する第１の取得手段と、前記仮想空間において、前記視点から放出した光線が前記第１のオブジェクト上を反射した後の経路上にある第２のオブジェクトと前記第１のオブジェクトとの距離を第２の距離として取得する第２の取得手段と、ＣＧ画像における画素値を、ローパスフィルタによるフィルタ処理を用いて算出し、ＣＧ画像を出力する処理手段とを有し、前記処理手段は、前記第１の距離に応じたローパスフィルタにより前記第１のオブジェクトを示す画像に対して第一のフィルタ処理した結果と、前記第２の距離に応じたローパスフィルタにより前記第２のオブジェクトを示す画像に対して第二のフィルタ処理した結果とに基づいて、前記画素値を算出することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、ＣＧを用いてより適切に被写体および被写体への写り込みを再現することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本実施形態に適用可能な不ハードウェアの構成を示す図
【図２】第１実施形態における機能構成を示すブロック図
【図３】第１実施形態における処理全体のフローチャート
【図４】被写体画像生成処理のフローチャート
【図５】光線追跡処理のフローチャート
【図６】出力画像生成処理のフローチャート
【図７】仮想空間における光源と被写体を示す図
【図８】被写体画像、被写体距離マップ、環境画像、および環境距離マップを示す図
【図９】光線追跡を説明するための図
【図１０】生成したＣＧ画像と仮想空間を示す図
【図１１】パラメータを設定するために用いる関数を示す図
【図１２】本実施形態による効果を示す図
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、添付図面を参照し、本発明の好適な実施形態について説明する。なお、以下の実施例において示す構成は一例にすぎず、本発明は図示された構成に限定されるものではない。
【０００９】
＜第１実施形態＞
図１は、第１実施形態に適用可能な画像処理装置１１０のハードウェア構成の一例を示す図である。入力装置１０１は、ユーザーからの指示の受け付けや、データを入力する装置である。例えば、キーボードやマウスなどのポインティングシステムである。表示装置１０２は、ＧＵＩなどを表示する装置で、通常はＣＲＴや液晶ディスプレイなどのモニタを表す。蓄積装置１０３は、画像データ、プログラムを蓄積する装置である。通常蓄積装置１０３には、ハードディスクが用いられる。ＣＰＵ１０４は、上述した各構成における処理を制御する。ＲＡＭ１０５は、各構成における処理に必要なプログラム、データ、作業領域などを保持している。ＣＰＵ１０４はＲＡＭ１０５からプログラム等を受け取り、実行することにより各構成を制御する。また、後述するフローチャートの処理に必要なプログラムは、蓄積装置１０３に格納されているものとし、一旦ＲＡＭ１０５に読み込まれてからＣＰＵ１０４により実行される。なお、システム構成については、上記以外にも、様々な構成要素が存在するが、本発明の主眼ではないので、その説明は省略する。
【００１０】
図２は、第１実施形態に適用可能な画像処理装置１１２の機能構成を示す図である。図２に示される構成は、画像処理アプリケーションソフトウェアとして実現される。すなわち、ＣＰＵ１０４により蓄積装置１０３に格納された各種ソフトウェア（コンピュータプログラム）を動作させることで実現される。
【００１１】
画像処理装置１１２は、仮想空間における被写体をＣＧ画像に再現する。図７は仮想空間の一例を示しており、被写体７０１、照明７０２、視点７０３が含まれる。このとき、被写体７０１には被写体７０１以外のオブジェクトである照明７０２が写り込んでいる。本実施形態では、視点７０３から被写体７０１を見た画像をＣＧ画像として生成する。特に、被写体７０１に写り込む照明７０２をＣＧ画像上に再現し、自然な画像出力する。
【００１２】
パラメータ取得部２０１は、ＣＧ画像生成に必要な仮想空間における各種パラメータを蓄積装置１０３もしくは入力装置１０１から取得する。ここではパラメータ取得部２０１は、被写体情報と照明情報と視点情報を取得する。被写体情報とは、仮想空間に設置された被写体７０１および仮想空間を構成する物、例えば周辺環境の壁や天井に関する形状データとマテリアルデータを含む。形状データは、被写体の形状を１つの点が三次元座標で示される点群を立体形状として三角形で結んだ面として面要素化したデータである。（式１参照）
ＰＮ＝｛ｐ１，ｐ２，…，ｐｎ｝
ｐｉ＝（ｘｉ，ｙｉ，ｚｉ）            （ｉ＝１，２，…，ｎ）            式１
マテリアルデータは、被写体の色、反射／透過特性を示す式もしくはテクスチャ画像である。詳細は後述する。また、照明情報は仮想空間を照明する光源の位置、角度毎の放射輝度を含む。視点情報は、視点位置の三次元座標、視点方向のベクトル値、フォーカスを合わせるピント距離、被写界深度の厚みを距離で表した被写界深度距離を含む。パラメータ取得部２０１は、取得した被写体情報、視点情報、照明情報を被写体画像生成部２０２および環境画像生成部２０３に出力する。また、視点情報はパラメータ取得部２０１により出力画像生成部２０４にも送られる。
【００１３】
被写体画像生成部２０２は、被写体情報と視点情報と照明情報とに基づいて、被写体画像と被写体距離マップを生成する。図８（ａ）は図７の仮想空間において生成される被写体画像である。視点７０３から見える光景をＲＧＢに対応する画素値で表すカラー画像である。被写体距離マップは、視点７０３と被写体との距離を画素値として示した画像である。図８（ｂ）は、図８（ａ）に対応する被写体距離マップである。被写体画像生成部２０２０は、生成した被写体画像および被写体距離マップを出力画像生成部２０４に出力する。
【００１４】
環境画像生成部２０３は、被写体情報と視点情報と照明情報に基づいて、環境画像と環境距離画像を生成する。環境画像とは、被写体を中心とした仮想空間全周囲の光景をＲＧＢに対応する画素値で表すカラー画像である。図８（ｃ）は図７が示す仮想空間において生成される環境画像である。環境距離マップは、被写体を中心とした仮想空間全周囲の距離を画素値で表した画像である。図８（ｄ）は、図８（ｃ）に対応する環境距離マップである。環境画像生成部２０３は、環境画像と環境距離マップを出力画像生成部２０４に出力する。
【００１５】
出力画像生成部２０４は、被写体画像、被写体距離マップ、環境画像、環境距離マップ、視点情報に基づいて出力画像を生成する。出力画像生成部２０４は、環境距離マップに応じて環境マップに対してフィルタ処理を行うことにより、仮想空間における視点からの被写界深度を再現する。出力画像生成部２０４から出力されたＣＧ画像は、表示装置１０２もしくは蓄積装置１０３に出力される。
【００１６】
図３は、画像処理装置１１２において実行される画像処理の全体の流れを示すフローチャートである。実際には、以下に示す手順を記述したコンピュータ実行可能なプログラムを蓄積装置１０３等からＲＡＭ１０５上に読み込んだ後に、ＣＰＵ１０４によって該プログラムを実行することによって当該処理が実行される。
【００１７】
ステップＳ３０１においてパラメータ取得部２０１は、仮想環境における被写体情報、照明情報、視点情報を取得する。次にステップＳ３０２において被写体画像生成部２０２は、被写体画像および被写体距離マップを生成する。詳細な生成方法については後述する。ステップＳ３０３において環境画像生成部２０３は、環境画像および環境距離マップを生成する。ステップＳ３０４において出力画像生成部２０４は、出力画像を生成する。ステップＳ３０５において出力画像生成部２０４は、生成した出力画像を表示装置１０２もしくは蓄積装置１０３に出力し、処理を終了する。
【００１８】
ここでステップＳ３０２における被写体画像および被写体距離マップの生成処理について、その詳細を説明する。本実施形態ではレイトレーシング手法を用いる方法を説明するが、これに限らずスキャンライン手法でも良い。図４は、被写体画像生成処理のフローチャートを示す。
【００１９】
ステップＳ４０１において被写体画像生成部２０２は、被写体情報、視点情報、照明情報を読み込む。ステップＳ４０２において、視点７０３から放出する光線の方向を決定する。光線を放出する方向は、ステップＳ４０１で取得した視点情報に含まれる視点位置の三次元座標、視点方向のベクトル値から決定する。
【００２０】
ステップＳ４０３では、ステップＳ４０２において決定された方向に光線を飛ばし光線追跡処理を行うことにより、被写体画像における１画素分のＲＧＢ値と被写体距離マップにおける１画素分の画素値を算出する。光線追跡処理詳細はさらに後述する。
【００２１】
ステップＳ４０４では、全画素の処理が終了したかを判定し、終了していなければステップＳ４０２に戻り、終了していれば処理を終了する。
【００２２】
図５は、図４におけるステップＳ４０３の光線追跡処理を説明したフローチャートである。光線追跡処理では、以下で説明するフローを再帰的に呼び出し、光線ごとに算出した放射輝度の平均を求めることで、各画素の画素を算出する。
【００２３】
ステップＳ５００において、視点７０３から放出された光線が仮想空間における何らかの物体と交差する点（以下、交差点）を探索する。ここでいうオブジェクトとは、被写体７０１や照明７０２など仮想空間内に存在するあらゆる物体である可能性を含む。追跡の開始点は、光線放出の始点である視点７０３、もしくは交差点の探索が、光線が既に１回以上オブジェクトに交差している場合は光線と仮想空間内に存在するオブジェクトとの交差点である。
【００２４】
ステップＳ５０１において、ステップＳ５００における探索が視点７０３を始点としているかどうかを判定する。視点７０３が始点である場合はステップＳ５０２に進み、視点７０３以外が始点である場合はステップＳ５０３に進む。
【００２５】
ステップＳ５０２において、ステップＳ５００において探索された光線と被写体７０１との交差点と視点７０３との距離を算出する。この距離を示す値が被写体距離マップの画素値になる。
【００２６】
ステップＳ５０３において、ステップＳ５００において探索された交差点が、光源である照明７０２かその他のオブジェクトかを判定する。光源との交差点である場合はステップＳ５０８に移行し、光源以外のオブジェクトとの交差点である場合はステップＳ５０４に移行する。
【００２７】
ステップＳ５０４では、光線が交差したオブジェクトの反射特性を取得する。
【００２８】
以下、生成した光線の数だけ下記ステップＳ５０５及びステップＳ５０６をループする。
【００２９】
ステップＳ５０５において、光線と光源以外のオブジェクトとの交差点から反射光の方向と強度を算出する。光線の方向は均等に分布すればよく、反射光の強度Ｐｒ（λγ）は式２、透過光の強度Ｐｔ（λｔ）は式３により算出する。Ｐ０（λｉ）はオブジェクトと交差する直前の光線の強度である。ｆｒはオブジェクトの反射特性、ｆｔはオブジェクトの透過特性である。オブジェクトの反射特性ｆｒおよび透過特性ｆｔは、オブジェクト上の位置ｘにおいて、方向ωｉから入射する光の波長λｉと方向ωγに反射する光の波長λｔによって表される。反射特性ｆｒおよび透過特性ｆｔはステップＳ４０１で取得した被写体情報に含まれるマテリアルデータを参照して得られる。
【００３０】
Ｐｒ（λｔ）＝Ｐ０（λｉ）＊ｆγ（ｘ，ωｉ，λγ，ωγ）            式２
Ｐｔ（λｔ）＝Ｐ０（λｉ）＊ｆｔ（ｘ，ωｉ，λｔ，ωｔ）            式３
ステップＳ５０６において、図５で示す光線追跡処理を再帰的に呼び出す。
【００３１】
ステップＳ５０７において、全発射光線に対しての計算が完了したかどうかを判定する。完了していれば処理を終了し、していなければ、次の光線の追跡処理を行う。
【００３２】
ステップＳ５０８において、光線の強度と交差した光源の光源特性データとから、光線の放射輝度を算出する。ここで、光源特性データとは、光源からの光線の射出方向と光線の強度の関係を表したものであり、取得した照明情報を参照する。
【００３３】
以上説明した光線追跡処理を用いた被写体画像生成処理により、被写体画像と被写体距離マップを生成する。
【００３４】
次に、ステップ３０３において実行される環境画像生成処理について説明する。環境画像および環境距離マップは、被写体７０１への写り込み画像を導出するために用いられる。光線追跡法によれば、視点７０３から放出された光が被写体に交差した後、さらにその光線の経路上にあるオブジェクトが、視点７０３から被写体７０１を見たときに被写体に写り込む画像である。そこで環境画像生成処理では、被写体７０１の中心からの仮想空間の全周囲の画像を示す環境画像を生成する。図９は環境画像生成処理を説明する図である。環境画像生成処理では、被写体７０１の中心９０１から放射状かつ等間隔に光線を放出する。被写体７０１から放出した光線がオブジェクト（図９では仮想空間の壁）との交差した点９０２におけるＲＧＢ値をオブジェクトのマテリアルデータから参照し、環境画像の画素値とする。つまり、被写体７０１から放出した光線の経路上に存在する被写体７０１以外のオブジェクトの画素値が環境画像の画素値となる。また、その際の交差した点９０２と被写体中心９０１との距離を算出し、環境距離マップの画素値とする。
【００３５】
次にステップＳ３０４において実行される出力画像生成処理の詳細を説明する。図６は、出力画像生成処理のフローチャートを示す。ステップＳ６０１において出力画像生成処理部２０４は、被写体画像生成部２０２から被写体画像と被写体距離マップを取得し、環境画像生成部２０３から環境画像と環境距離マップを取得する。出力画像生成処理部２０４はさらに、パラメータ取得部２０から視点情報を取得する。
【００３６】
ステップ６０２において、処理対象とする画素［ｘ，ｙ］を被写体画像から選択する。例えば、図１０（ａ）は被写体画像であり、画素１００１を選択した画素とする。
【００３７】
ステップＳ６０３において、ステップＳ６０２において選択した処理対象とする画素の画素位置に対応する被写体位置へ写り込む環境画像の座標［ｘ’，ｙ’］を算出する。図１０（ｂ）は仮想空間の構成を示している。画素１００１に対応する被写体位置は交差点１００２であるとすると、交差点１００２に写り込む環境画像の画素位置を算出する。図１０（ｂ）において、交差点１００２に写り込む環境画像の画素位置は、被写体７０１上で反射した光線が壁と交差する交差点１００３の位置である。算出方法は、視点７０３から交差点１００２に光線を放出し、交差点１００２において正反射をする方向の３次元ベクトルを取得する。この３次元ベクトルと周辺環境との交差する点を探索することにより、環境画像における交差点１００３の座標位置を算出する。
【００３８】
ステップＳ６０４において、第１ローパスフィルタのパラメータを決定する。第１ローパスフィルタは被写体画像に対して実行するフィルタ処理に用いられる。第１ローパスフィルタによるフィルタ処理により、被写体画像のぼけ具合を調整する。ここでは、第１ローパスフィルタのパラメータはフィルタサイズとして説明する。なお、実装上第１ローパスフィルタのフィルタサイズが固定の場合には、フィルタの重み係数を制御することにより同様の処理が可能である。第１ローパスフィルタのパラメータであるフィルタサイズδは、式４により決められる。ピント距離Ｌは視点情報に含まれるピント距離から得られる。視点７０３から被写体７０１までの距離Ｄは、ステップＳ６０１で取得した被写体距離マップの画素値を参照し、被写界深度の深さＤｅｐｔｈは視点情報に含まれる被写界深度距離を参照する。関数ｆＢは図１１に示されるようにＸと共に値が増加する傾向の関数である。つまり第１ローパスフィルタのパラメータは、被写体距離とピント距離Ｌとの差が大きいほどｒ１は大きい値となる。
【００３９】
【数１】
2015072565.tif 000003
【００４０】
ステップＳ６０５において、第２ローパスフィルタのパラメータを決定する。第２ローパスフィルタは、環境画像を対象とするフィルタ処理に用いられる。第２ローパスフィルタを用いたフィルタ処理により、被写体に写り込む周辺環境のぼけ具体を調整する。第２ローパスフィルタのパラメータは式５によって算出される。距離Ｄｓは、被写体７０１と被写体７０１へ写り込む周辺環境との距離であり、環境距離マップの画素値を参照する。第２ローパスフィルタのパラメータは、被写体距離Ｄと距離Ｄｓとの合計とピント距離との差分が大きいほど大きい値となる。
【００４１】
【数２】
2015072565.tif 000004
【００４２】
ステップＳ６０６において、出力画像生成部２０４は、式６に基づいて出力画像を構成する処理対象画素の画素値を算出する。式６の第１項は被写体画像に対する第１のローパスフィルタを用いたフィルタ処理である。また第２項は、被写体７０１に写り込む環境画像に対する第２のローパスフィルタを用いたフィルタ処理である。出力画像における画素値は、２つのフィルタ処理結果の値を加算した結果である。加算の重みづけ係数αは、被写体表面の反射率に従って定められる定数であり、被写体情報に含まれるマテリアルデータを参照する。
【００４３】
ＩｍａｇｅＯＵＴ［ｘ，ｙ］＝（１−α）×ＬＰＦ（ｒ１，ＩｍａｇｅＯｂｊ［ｘ，ｙ］）＋α×ＬＰＦ（ｒ２，Ｉｍａｇｅｓｕｒｒｏｕｎｄ［ｘ′，ｙ′］）
ｒ１：ステップ６０４で算出した第１ローパスフィルタのパラメータ
ｒ２：ステップ６０４で算出した第１ローパスフィルタのパラメータ
ＩｍａｇｅＯｂｊ：被写体画像
Ｉｍａｇｅｓｕｒｒｏｕｎｄ：環境画像
式６
ステップＳ６０７では、全画素の処理が終了したかを判定し、終了していなければステップＳ６０２に進み、終了していれば出力画像生成処理を終了する。
【００４４】
図１２は、本実施形態による処理の効果を説明する図である。図１２（ｃ）および（ｄ）は、従来手法による出力画像を模擬している。従来手法では、視点から被写体までの距離のみに応じて被写体画像のみに対してフィルタ処理を行うことにより、視点からの距離に応じた見えを再現する手法が用いられてきた。その結果、被写体と写り込みにそれぞれに対して同じフィルタ処理が施される。そのため、図１２（ｃ）が示すようピントが被写体位置であっても写り込みにもピントが合ったり、図１２（ｄ）示すようにピントが写り込み環境の位置であっても写り込んだ環境画像にはピントが合わない画像となる。
【００４５】
図１２（ａ）および図１２（ｂ）は、本実施形態によって得られる出力画像を示す。ピントが被写体に合うように設定された場合、ピント距離Ｌと被写体距離Ｄとの差分は小さくなる。その結果、第１ローパスフィルタのパラメータｒ１の方が、第２ローパスフィルタのパラメータｒ２よりも小さい値となる。つまり、第２ローパスフィルタの方が、第１ローパスフィルタよりもローパス特性が強いフィルタとなる。被写体に写り込む画像ぼやけた画像となり、被写体画像はクッキリした画像となる。これにより、被写体にピントが合い写りこみにはピントが合っていない状態を表現することができる。またピントが写り込み環境の方に合うように設定されると、写り込む環境画像に対する第２ローパスフィルタのパラメータｒ２は小さく設定され、写り込む画像がクッキリした画像となる。一方被写体画像に対する第１ローパスフィルタのパラメータｒ１は大きく設定されるため、被写体はぼけた画像となる。その結果、被写体はボケていて、写り込みにはピントが合っている状態を再現することができる。
【００４６】
ＣＧ画像は一般に、被写体画像ＩｍａｇｅＯｂｊと環境画像Ｉｍａｇｅｓｕｒｒｏｕｎｄが加算された状態で生成されるため、生成済みのＣＧ画像からそれらを分離する事ができず、式６の演算が出来ない。本実施形態では、ＣＧを利用した出力画像を生成する時に被写体画像ＩｍａｇｅＯｂｊと環境画像Ｉｍａｇｅｓｕｒｒｏｕｎｄおよびそれぞれに対応する距離マップを保持しておくことによって式６の演算が可能となり、被写体深度を自然に表現した画像を生成することが出来る。
【００４７】
以上の処理により、被写体に周辺環境が写り込んでいる状態をＣＧで再現する際に被写界深度に応じた自然な画像を生成することが出来、より実物に近い画像を得ることが可能となる。
【００４８】
本発明は、上述した実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システム或いは装置に供給することによっても実現できる。この場合、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）がコンピュータが読み取り可能に記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することにより、上述した実施例の機能を実現する。
【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】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図８】
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【図１２】
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