(57)【要約】 【課題】一の視差画像の対象物領域に対応する他の視差画像の領域を高精度に探索する。【解決手段】実施形態の画像処理装置は、取得部と第１算出部と第２算出部と選択部とを備える。取得部は、第１の撮像方向から対象物を撮像した第１画像、および、第１の撮像方向とは異なる第２撮像方向から対象物を撮像した第２画像を取得する。第１算出部は、画像の特徴を表す特徴情報に基づいて、第１画像および第２画像の各々に含まれる複数の画素ごとに、対象物の領域に含まれる確率を示す尤度を算出する。第２算出部は、第１画像における注目領域の尤度と、第２画像のうち注目領域の対応領域の候補である候補領域の尤度との差分に対して、注目領域の尤度に基づく重み付けを行い、その重み付けの結果を用いて、尤度の類似度に関する第１コストを算出する。選択部は、第１コストに基づいて、対応領域となる候補領域を選択する。【選択図】図１
2015201044.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の撮像方向から対象物を撮像して得られる第１画像、および、前記第１の撮像方向とは異なる第２の撮像方向から前記対象物を撮像して得られる第２画像を取得する取得部と、
画像の特徴を表す特徴情報に基づいて、前記第１画像および前記第２画像の各々に含まれる複数の画素ごとに、前記対象物の領域に含まれる確率を示す尤度を算出する第１算出部と、
前記第１画像における注目領域の前記尤度と、前記第２画像のうち前記注目領域に対応する対応領域の候補である候補領域の前記尤度との差分に対して、前記注目領域の前記尤度に基づく重み付けを行い、その重み付けの結果を用いて、前記尤度の類似度に関する第１コストを算出する第２算出部と、
前記第１コストに基づいて、前記対応領域となる前記候補領域を選択する選択部と、を備える、
画像処理装置。
【請求項２】
前記第２算出部は、前記注目領域の前記尤度が大きいほど、前記注目領域の前記尤度と前記候補領域の前記尤度との差分に乗算される重みが大きくなるように重み付けを行う、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記第２算出部は、前記第１画像に含まれる複数の前記注目領域ごとに、前記注目領域の前記尤度と前記候補領域の前記尤度との差分に対して、前記注目領域の前記尤度に応じた重みを乗算して第１単位コストを算出するとともに、各前記注目領域に対応する前記第１単位コストの総和を前記第１コストとして算出し、
前記選択部は、前記第１コストが最小となるように、複数の前記注目領域ごとに一の前記候補領域を選択する、
請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記第２算出部は、
前記候補領域の前記尤度と、前記第２画像のうち前記候補領域に隣接する領域を示す隣接候補領域の前記尤度との差分に対して、前記候補領域に対応する前記注目領域の前記尤度に基づく重み付けを行った結果から得られる、前記尤度の連続性に関する第２コスト、
前記注目領域の画像特徴と、前記候補領域の画像特徴との差分に対して、前記注目領域の前記尤度に基づく重み付けを行った結果から得られる、画像特徴の類似度に関する第３コスト、
前記注目領域の視差と、前記第１画像のうち前記注目領域に隣接する領域を示す隣接領域の視差との差分に対して、前記注目領域および前記隣接領域の各々の前記尤度に基づく重み付けを行った結果から得られる、視差の連続性に関する第４コストのうちの少なくとも１つを算出する、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記第２算出部は、
前記第１コストの算出において、前記注目領域の前記尤度が大きいほど、前記注目領域の前記尤度と前記候補領域の前記尤度との差分に乗算される重みが大きくなるように重み付けを行い、
前記第２コストの算出において、前記候補領域に対応する前記注目領域の前記尤度が大きいほど、前記候補領域の前記尤度と、前記隣接候補領域の前記尤度との差分に乗算される重みが大きくなるように重み付けを行い、
前記第３コストの算出において、前記注目領域の前記尤度が大きいほど、前記注目領域の画像特徴と前記候補領域の画像特徴との差分に乗算される重みが大きくなるように重み付けを行い、
前記第４コストの算出において、前記注目領域および前記隣接領域の各々の前記尤度が大きいほど、前記注目領域の視差と前記隣接領域の視差との差分に乗算される重みが大きくなるように重み付けを行う、
請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記第２算出部は、
前記第１コストを算出する場合、前記第１画像に含まれる複数の前記注目領域ごとに、前記注目領域の前記尤度と前記候補領域の前記尤度との差分に対して、前記注目領域の前記尤度に応じた重みを乗算して第１単位コストを算出するとともに、各前記注目領域に対応する前記第１単位コストの総和を前記第１コストとして算出し、
前記第２コストを算出する場合、前記注目領域ごとに、前記注目領域に対応する前記候補領域の前記尤度と、複数の前記隣接候補領域の各々の前記尤度との差分の中の最小値に対して、前記注目領域の前記尤度に応じた重みを乗算して第２単位コストを算出するとともに、各前記注目領域に対応する前記第２単位コストの総和を前記第２コストとして算出し、
前記第３コストを算出する場合、前記注目領域ごとに、前記注目領域の画像特徴と、前記候補領域の画像特徴との差分に対して、前記注目領域の前記尤度に応じた重みを乗算して第３単位コストを算出するとともに、各前記注目領域に対応する前記第３単位コストの総和を前記第３コストとして算出し、
前記第４コストを算出する場合、前記注目領域ごとに、前記注目領域の視差と、前記隣接領域の視差との差分に対して、前記注目領域および前記隣接領域の各々の前記尤度に応じた重みを乗算して第４単位コストを算出するとともに、各前記注目領域に対応する前記第４単位コストの総和を前記第４コストとして算出する、
請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記第２算出部は、前記第２コスト、前記第３コストおよび前記第４コストのうちの少なくとも１つと、前記第１コストとを重み付き加算して第５コストを算出し、
前記選択部は、前記第５コストが最小となるように、複数の前記注目領域ごとに一の前記候補領域を選択する、
請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記注目領域と、前記選択部により選択された前記候補領域である前記対応領域との位置の差に基づいて、前記注目領域の３次元位置を算出する第３算出部と、
前記第１の撮像方向に対応する第１の視点位置、および、前記第２の撮像方向に対応する第２の視点位置とは異なる第３の視点位置の撮像角度を少なくとも含む撮像情報を設定する設定部と、
前記３次元位置と前記撮像情報とに基づいて、前記第３の視点位置に対応する第３の撮像方向から前記対象物を撮像して得られる第３画像を生成する生成部と、をさらに備える、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項９】
第１の撮像方向から対象物を撮像して得られる第１画像、および、前記第１の撮像方向とは異なる第２の撮像方向から前記対象物を撮像して得られる第２画像を取得する取得ステップと、
画像の特徴を表す特徴情報に基づいて、前記第１画像および前記第２画像の各々に含まれる複数の画素ごとに、前記対象物の領域に含まれる確率を示す尤度を算出する第１算出ステップと、
前記第１画像における注目領域の前記尤度と、前記第２画像のうち前記注目領域に対応する対応領域の候補である候補領域の前記尤度との差分に対して、前記注目領域の前記尤度に基づく重み付けを行い、その重み付けの結果を用いて、前記尤度の類似度に関する第１コストを算出する第２算出ステップと、
前記第１コストに基づいて、前記対応領域となる前記候補領域を選択する選択ステップと、を含む、
画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、画像処理装置および画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、複数の異なる位置に設けられた撮像装置を用いて同一の対象物を撮像し、取得した複数の画像に基づいて各々の画像における対象物の対応点を探索する手法（ステレオマッチング）が提案されている。基準となる一の撮像装置により撮像された画像を基準画像、その他の撮像装置で撮像された画像を参照画像と称すると、ステレオマッチングは、基準画像の注目領域（少なくとも１つの画素を含む領域）に対応する参照画像の領域を探索することを意味する。
【０００３】
一般的なステレオマッチングでは、画像特徴の類似度と視差の連続性を画像全体で最適化して注目領域に対応する参照画像の領域を探索する。すなわち、参照画像において注目領域と画像特徴が似ている領域を候補領域として探索し（類似度の最適化）、候補領域のうち、基準画像における注目領域と隣接する画素（隣接画素）との視差が連続になるような候補領域を、注目領域に対応する領域として選択する（連続性の最適化）。画像特徴としては、一般的に画素値、ＳＳＤ（Sum  Of  Square  Distance）、ＳＡＤ（Sum  Of  Absolute  Distance）などが用いられる。
【０００４】
従来技術として、上位階層（複数の画素を含むブロックの階層）および下位階層（画素の階層）の２つの階層のそれぞれで、ステレオ画像間の類似度を示すデータ項と、視差の連続性を示すスムーズ項とを含むエネルギーを最小化する信頼度伝搬法によって視差情報を推定し、上位階層および下位階層の各々の推定結果を統合して対応点探索を行う技術が知られている（従来技術１）。この従来技術１では、上位階層では画像全体のおおまかな視差を推定し、下位階層では被写体の輪郭を重視して視差を推定するので、下位階層におけるデータ項の重み付けを、上位階層におけるデータ項の重み付けよりも大きくしている。また、別の従来技術として、対象物の境界をまたいで視差の連続性が評価されないように、エッジ強度が高い領域では視差の連続性を評価しない方法が知られている（従来技術２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１１−１８０６７５号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Jaesik  Park,  Hyeongwoo  Kim,  Yu-Wing  Tai，  Michael S.  Brown  and  Inso  Kweon："High  Quality  Depth  Map  Upsampling  for  3D  TOF  Cameras",  Computer  Vision(ICCV),  2011  IEEE  International  Conference,  page.1623-1630,  2011.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記従来技術１および２は、画像全体で対応点位置を最適化する方法であるため、画像中の対象物の領域（対象物領域）が小さい場合には、対象物領域よりも大きな面積を占める背景領域に生じた誤差（ノイズ等による誤差）の影響を受け易い。これにより、対象物領域の対応点位置が正しく求められない場合がある。
【０００８】
本発明が解決しようとする課題は、一の視差画像の対象物領域に対応する他の視差画像の領域（対応領域）を高精度に探索可能な画像処理装置および画像処理方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
実施形態の画像処理装置は、取得部と第１算出部と第２算出部と選択部とを備える。取得部は、第１の撮像方向から対象物を撮像した第１画像、および、第１の撮像方向とは異なる第２撮像方向から対象物を撮像した第２画像を取得する。第１算出部は、画像の特徴を表す特徴情報に基づいて、第１画像および第２画像の各々に含まれる複数の画素ごとに、対象物の領域に含まれる確率を示す尤度を算出する。第２算出部は、第１画像における注目領域の尤度と、第２画像のうち注目領域の対応領域の候補である候補領域の尤度との差分に対して、注目領域の尤度に基づく重み付けを行い、その重み付けの結果を用いて、尤度の類似度に関する第１コストを算出する。選択部は、第１コストに基づいて、対応領域となる候補領域を選択する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第１実施形態の画像処理装置の構成の一例を示す図。
【図２】第１実施形態の第１算出部の詳細な構成の一例を示す図。
【図３】第１実施形態の画素値と尤度との関係の一例を示す図。
【図４】第１実施形態の第２算出部の詳細な構成の一例を示す図。
【図５】第１実施形態の注目領域と候補領域との関係を示す図。
【図６】第１実施形態の第１コストを説明するための図。
【図７】第１実施形態の第２コストを説明するための図。
【図８】第１実施形態の第３コストを説明するための図。
【図９】第１実施形態の第４コストを説明するための図。
【図１０】第１実施形態の画像処理装置の動作例を示すフローチャート。
【図１１】変形例の第２算出部の詳細な構成の一例を示す図。
【図１２】第２実施形態の画像処理装置の構成の一例を示す図。
【図１３】第２実施形態の画像処理装置の動作例を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、添付図面を参照しながら、本発明に係る画像処理装置および画像処理装置の実施形態を詳細に説明する。
【００１２】
（第１実施形態）
図１は、本実施形態に係る画像処理装置１００の構成の一例を示す図である。画像処理装置１００は、複数の撮像方向から同一の対象物を撮像して得られる複数の画像において、一の画像の注目領域に対応する他の画像の領域を探索する装置である。以下の説明では、第１の撮像方向から対象物を撮像して得られる基準画像を一の画像、第１の撮像方向とは異なる第２の撮像方向から当該対象物を撮像して得られる参照画像を他の画像とし、基準画像の注目領域に対応する参照画像の領域（対応領域）を探索する場合を例に挙げて説明する。
【００１３】
この例では、基準画像は請求項の「第１画像」に対応し、参照画像は請求項の「第２画像」に対応していると考えることができる。なお、本明細書において、「撮像」とは、レンズなどの光学系により結像された被写体（撮像対象）の像を、電気信号に変換することを指す。また、以下の説明では、注目領域は、１つの画素で構成される場合を例に挙げて説明するが、これに限られるものではない。
【００１４】
画像処理装置１００の具体的な内容を説明する前に、エネルギー最小化による一般的な対応点探索について説明する。一般的な対応点探索は、画像特徴の類似度に関するコストと視差の連続性に関するコストの和によって定義されたエネルギー関数を画像全体で最小化して各注目領域の対応点位置（対応領域）を探索する。画像特徴の類似度に関するコストとは、注目領域の画像特徴と、候補領域（参照画像のうち当該注目領域に対応する対応領域の候補を示す領域）の画像特徴との差で定義され、画像特徴としては画素値などが用いられる。また、注目領域の位置と、対応領域の位置との差は視差と呼ばれ、視差の連続性に関するコストとは、注目領域の視差と、基準画像のうち注目領域に隣接する隣接領域の視差との差で定義される。したがって、上記エネルギー関数Ｅは、以下の式１のように定義される。
【数１】
2015201044.tif 000003
【００１５】
上記式１の右辺の第１項は、画像特徴の類似度に関するコストを表し、第２項は、視差の連続性に関するコストを表す。上記式１において、ｐは基準画像における注目領域、ｐ’は、参照画像のうち注目領域の対応領域の候補を示す候補領域、Ｐは、基準画像中の注目領域の全体集合、Ｎ（ｐ）は注目領域に隣接する領域（隣接領域）の全体集合、ＴＢ（ｐ）は注目領域の画素値、ＴＲ（ｐ’）は候補領域の画素値、Ｄ（ｐ）は注目領域の視差、Ｄ（ｑ）は注目領域に隣接する領域の視差をそれぞれ示している。また、上記式１において、ωは、エネルギー関数Ｅにおける画像特徴の類似度に関するコストの重みを示しており、ωを大きく設定するとエネルギー関数Ｅにおける画像特徴の類似度に関するコストの割合が大きくなる。例えば背景領域と対象物領域の画素値の差が大きい場合には、ωを小さく設定することで、画像特徴の類似度に関するコストと視差の連続性に関するコストの割合を均等に評価することができる。ωは、画像に応じて可変に設定可能である。
【００１６】
上記式１によって表されるエネルギー関数Ｅでは、各注目領域における画像特徴の類似度（当該注目領域の画像特徴と、候補領域の画像特徴との差）と視差の連続性（当該注目領域の視差と、当該注目領域に隣接する領域の視差との差）がすべて等しく評価されている。よって、画像に含まれる対象物の領域（以下の説明では、「対象物領域」と称する場合がある）が小さい場合には、対象物領域よりも大きな面積を示す背景領域に生じた誤差の影響を受けやすく、対象物領域の対応点位置が正確に求まらない場合がある。
【００１７】
そこで、本実施形態の画像処理装置１００では、対象物領域に含まれる確率を示す尤度の類似度に関する第１コストと、尤度の連続性に関する第２コストと、画像特徴の類似度に関する第３コストと、視差の連続性に関する第４コストとを重み付き加算したエネルギー関数Ｅを定義し（式２）、尤度に応じて各コストを評価することによって、対象物領域が小さい場合でも対応点探索を高精度に行うことを実現している。
【数２】
2015201044.tif 000004
【数３】
2015201044.tif 000005
【数４】
2015201044.tif 000006
【００１８】
上記式２の右辺の第１項は第１コストを示し、第２項は第２コストを示し、第３項は第３コストを示し、第４項は第４コストを示す。上記式２において、ＷＢ（ｐ）は、注目領域の尤度（注目領域が対象物領域に含まれる確率）を示し、ＷＲ（ｐ’）は、候補領域の尤度（候補領域が対象物領域に含まれる確率）を示す。また、上記式２におけるαｐは、上記式３に示すように、注目領域の尤度ＷＢ（ｐ）を示す。
【００１９】
第１コストは、注目領域の尤度と候補領域の尤度との絶対値差に対して、注目領域の尤度に基づく重み付けを行って得られる値である。より具体的な内容については後述する。注目領域が対象物領域に含まれる確率が高く、かつ、候補領域が背景領域に含まれる確率が高い場合（つまり、注目領域と候補領域の尤度差が大きい場合）に、第１コストは大きな値を示す。
【００２０】
第２コストは、候補領域と、参照画像のうち候補領域に隣接する領域（以下の説明では「隣接候補領域」と称する場合がある）の尤度の絶対値差の最小値に対して、当該候補領域に対応する注目領域の尤度に基づく重み付けを行って得られる値である。より具体的な内容については後述する。上記式２において、ｐｎ’は隣接候補領域を示す。注目領域の尤度が大きく、かつ、当該注目領域に対応する候補領域の尤度に近い（類似する）尤度を有する隣接候補領域が存在しない場合に、第２コストは大きな値を示す。
【００２１】
第３コストは、注目領域と候補領域の画素値（画像特徴の一例）の絶対値差に対して、注目領域の尤度に基づく重み付けを行って得られる値である。より具体的な内容については後述する。注目領域の尤度が大きく、注目領域と候補領域の画素値が異なる場合に、第３コストは大きな値を示す。
【００２２】
第４コストは、注目領域の視差と、基準画像のうち注目領域に隣接する領域（以下の説明では、「隣接領域」と称する場合がある）の視差との絶対値差に対して、注目領域および隣接領域の各々の尤度に基づく重み付けを行って得られる値である。より具体的な内容については後述する。上記式４において、βｐｑは、注目領域の尤度と隣接領域の尤度に基づいた重みであり、注目領域および隣接領域の各々の尤度が大きい場合に、第４コストは大きな値を示す。よって、第４コストは、注目領域と候補領域がどちらも対象物領域の場合の視差の差を示すものであると考えることもできる。上記式２において、ω１〜ω３は、エネルギー関数Ｅにおける各コストの重みを示し、画像に応じて可変に設定される。
【００２３】
以下、本実施形態に係る画像処理装置１００の具体的な内容を説明する。図１に示す画像処理装置１００へは複数の撮像方向から同一の対象物を撮像して得られる複数の画像が、不図示の外部装置（例えばＸ線画像撮影装置、カメラ、記録媒体、ネットワークデバイスなど）から入力される。ここでは、画像処理装置１００へは、上述の基準画像と参照画像が外部装置から入力される場合を例に挙げて説明する。
【００２４】
図１に示すように、画像処理装置１００は、取得部１０１と、第１算出部１０２と、第２算出部１０３と、選択部１０４とを備える。取得部１０１は、基準画像と参照画像を取得する。上述したように、基準画像とは、第１の撮像方向から対象物を撮像して得られる画像であり、参照画像とは、第１の撮像方向とは異なる第２の撮像方向から対象物を撮像して得られる画像である。また、取得部１０１は、後述のエピポーラ線を特定するための情報（例えば第１の撮像方向に対応する第１の視点位置と、第２の撮像方向に対応する第２の視点位置との位置関係を示す情報など）を外部装置から取得することもできる。取得部１０１により取得された基準画像および参照画像は、後述の第１算出部１０２および第２算出部１０３の各々に入力される。また、この例では、取得部１０１により取得された、エピポーラ線を特定するための情報は、第２算出部１０３に入力される。
【００２５】
第１算出部１０２は、画像の特徴を表す特徴情報に基づいて、基準画像および参照画像の各々に含まれる複数の画素ごとに、対象物領域に含まれる確率を示す尤度を算出する。そして、第１算出部１０２は、基準画像および参照画像の各々に含まれるすべての画素の尤度を特定可能な尤度マップを作成する。より具体的には以下のとおりである。
【００２６】
図２は、第１算出部１０２の詳細な構成の一例を示す図である。図２に示すように、第１算出部１０２は、尤度算出部２０１と記憶部２０２とを有する。尤度算出部２０１は、基準画像および参照画像の各々に含まれる複数の画素ごとに、当該画素の画素値（上記特徴情報の一例）に基づいて、当該画素の尤度を算出する。
【００２７】
記憶部２０２は、画素値に対する尤度を予め記憶している。この例では、尤度は、０から１の範囲の連続的な値であり、対象物領域に含まれる確率が高い画素値に対しては大きな値の尤度が設定される。
【００２８】
図３は、画素値と尤度との関係の一例を説明するための図である。図３の（ａ）は、画素値の頻度を示す図である。実線４０１は、対象物領域に含まれる画素の画素値の頻度を示し、破線４０２は、背景領域に含まれる画素の画素値の頻度を示す。図３の（ｂ）は、画素値と尤度との関係を示す尤度関数４０３の一例を示す図であり、対象物領域の画素値の頻度が最大となる画素値（ｐｅａｋ）以上で尤度が１になるように設定されている。また、対象物領域の画素値分布の標準偏差をσとすると、ｐｅａｋ−３σ以下となる画素値では尤度が０になるように設定され、ｐｅａｋ−３σとｐｅａｋの間の画素値に対する尤度は、以下の式５に示すｐｅａｋ−３σとｐｅａｋとを結ぶ１次関数により求めることができる。
【数５】
2015201044.tif 000007
【００２９】
この例では、記憶部２０２には、上記尤度関数４０３が予め記憶されており、第１算出部１０２は、上記尤度関数４０３に基づいて、基準画像および参照画像の各々に含まれる複数の画素ごとに、当該画素の尤度を求める。このようにして、第１算出部１０２は、基準画像および参照画像の各々に含まれる各画素の尤度を算出し、基準画像を構成する複数の画素の各々の尤度を特定可能な基準画像の尤度マップと、参照画像を構成する複数の画素の各々の尤度を特定可能な参照画像の尤度マップとを作成する。
【００３０】
なお、以上においては、尤度算出部２０１は、画素値に基づいて尤度を算出すると述べたが、これに限らず、例えば階調値や輝度値などの画像の特徴を表す特徴情報に基づいて尤度を算出してもよい。また、例えばカテーテルやガイドワイヤなどの血管に挿入される器具が対象物である場合は、画像中の血管が含まれる領域が対象物領域である可能性が高いと考えることができるので、例えば画像中の各画素が属するオブジェクトを特定する情報（例えば血管情報など）に基づいて尤度を算出することもできる。この場合、血管情報などの情報が請求項の「特徴情報」に対応すると捉えることができる。また、例えば「人物」が対象物である場合は、画像に含まれる顔特徴情報（例えば顔に含まれる眼や鼻などの各特徴点を示す情報、顔の輪郭を示す情報、肌色を示す情報など）などに基づいて尤度を算出することもできる。この場合、例えば顔特徴情報が請求項の「特徴情報」に対応すると捉えることができる。さらに、例えば画像のうち、ユーザが対象物領域として指定した領域を示すユーザ情報に基づいて尤度を算出することもできる。この場合、上記ユーザ情報が請求項の「特徴情報」に対応すると捉えることができる。
【００３１】
図１に戻って説明を続ける。第２算出部１０３に対しては、取得部１０１より基準画像と参照画像が入力され、第１算出部１０２より上述の尤度マップが入力される。また、この例では、第２算出部１０３に対しては、取得部１０１より後述のエピポーラ線を特定するための情報も入力される。
【００３２】
第２算出部１０３は、基準画像における注目領域の尤度と、参照画像のうち注目領域に対応する対応領域の候補である候補領域の尤度との差分に対して、注目領域の尤度に基づく重み付けを行い、その重み付けの結果を用いて、尤度の類似度に関する第１コストを算出する。
【００３３】
また、本実施形態では、第２算出部１０３は、候補領域の尤度と、参照画像のうち当該候補領域に隣接する領域を示す隣接候補領域の尤度との差分に対して、当該候補領域に対応する注目領域の尤度に基づく重み付けを行い、その重み付けの結果を用いて、尤度の連続性に関する第２コストを算出する。また、第２算出部１０３は、注目領域の画素値（画像特徴の一例）と、候補領域の画素値との差分に対して、注目領域の尤度に基づく重み付けを行い、その重み付けの結果を用いて、画像特徴の類似度に関する第３コストを算出する。さらに、第２算出部１０３は、注目領域の視差と、基準画像のうち当該注目領域に隣接する領域を示す隣接領域の視差との差分に対して、当該注目領域および当該隣接領域の各々の尤度に基づく重み付けを行い、その重み付けの結果を用いて、視差の連続性に関する第４コストを算出する。そして、第２算出部１０３は、第１コストと、第２コストと、第３コストと、第４コストとを重み付き加算して第５コスト（上記式２で定義されるエネルギー関数Ｅの値であると捉えることもできる）を算出する。以下、詳細な内容について説明する。
【００３４】
図４は、第２算出部１０３の詳細な構成の一例を示す図である。図４に示すように、第２算出部１０３は、第１指定部３０１と、第２指定部３０２と、第１コスト算出部３０３と、第２コスト算出部３０４と、第３コスト算出部３０５と、第４コスト算出部３０６と、第５コスト算出部３０７と、記憶部３０８とを備える。
【００３５】
第１指定部３０１は、取得部１０１により入力された基準画像において、少なくとも１つの画素からなる注目領域を指定する。より具体的には、第１指定部３０１は、基準画像に含まれる複数の注目領域を指定する。上述したように、この例では、基準画像を構成する複数の画素の各々が注目領域に相当し、第１指定部３０１は、基準画像を構成する複数の各々を、注目領域として順番に（例えば左上の画素からラスタースキャンの順番に）指定する。
【００３６】
第２指定部３０２は、参照画像のうち、基準画像における注目領域の位置に基づいて決まるエピポーラ線上に存在する複数の領域を、当該注目領域に対応する複数の候補領域として指定する。例えば上記エピポーラ線は、上述の第１の視点と第２の視点との位置関係、および、基準画像における注目領域の位置に基づいて決定することができる。以上のようにして、第２指定部３０２は、第１指定部３０１により指定された注目領域ごとに、当該注目領域に対応する複数の候補領域を指定する。以下、一の注目領域に対応する複数の候補領域の求め方について具体的に説明する。
【００３７】
図５は、注目領域と候補領域の関係を示した図である。第１指定部３０１により画素ｐが注目領域として指定されると、画素ｐに対応する候補領域ｐ’は破線５０１に示すようなエピポーラ線上に求まる。この例では、第２指定部３０２は、エピポーラ線５０１上のすべての画素を、画素ｐに対応する候補領域として指定する。
【００３８】
図４に戻って説明を続ける。第１コスト算出部３０３に対しては、第１算出部１０２より基準画像と参照画像の尤度マップが入力され、第２指定部３０２より注目領域と候補領域が入力される。第１コスト算出部３０３は、注目領域の尤度と、候補領域の尤度との差分に対して、当該注目領域の尤度に基づく重み付けを行い、その重み付けの結果を用いて、第１コストを算出する。より具体的には、第１コスト算出部３０３は、注目領域の尤度が大きいほど、当該注目領域の尤度と候補領域の尤度との差分に乗算される重みが大きくなるように重み付けを行う。そして、第１コスト算出部３０３は、基準画像に含まれる複数の注目領域ごとに、当該注目領域の尤度と候補領域の尤度との差分に対して、当該注目領域の尤度に応じた重みを乗算して第１単位コストを算出する。そして、各注目領域に対応する第１単位コストの総和を第１コストとして算出する。第１コストは、例えば以下の式６により算出することができる。
【数６】
2015201044.tif 000008
【００３９】
上記式６において、ｐは注目領域、ｐ’は候補領域、Ｐは基準画像中の注目領域の全体集合、ＷＢ（ｐ）は注目領域の尤度、ＷＲ（ｐ’）は候補領域の尤度、ω１は、エネルギー関数Ｅにおける第１コストの重みを示す。また、上記式６において、|ＷＢ（ｐ）−ＷＲ（ｐ’）|は、注目領域と候補領域の尤度の差の絶対値を表している。
【００４０】
第１コスト（第１単位コスト）は、注目領域の尤度が大きく、かつ、候補領域の尤度が小さい（候補領域が背景領域に含まれる確率が大きい）場合に大きな値となる。図６は、第１コストを説明するための図である。図６において、ｐ１，ｐ２は、それぞれ注目領域を示し、ｐ１’はｐ１に対応する候補領域を示し、ｐ２’はｐ２に対応する候補領域を示す。破線６０１はｐ１の位置に基づいて決まるエピポーラ線を表し、破線６０２はｐ２の位置に基づいて決まるエピポーラ線を表している。図６の例では、ｐ１は対象物領域に含まれるので、ｐ１’が背景領域に含まれる場合はｐ１とｐ１’の尤度差が大きくなり、注目領域ｐ１に対応する第１単位コストは大きくなる。一方、ｐ１’が対象物領域に含まれる場合はｐ１とｐ１’の尤度差が小さくなり、注目領域ｐ１に対応する第１単位コストは小さくなる。また、図６の例では、ｐ２は背景領域に含まれるので（注目領域ｐ２の尤度は殆ど０なので）、ｐ２’が対象物領域に含まれるか否かを問わずに、注目領域ｐ２に対応する第１単位コストは、上述の式２によって示されるエネルギー関数Ｅに与える影響度を無視できるくらいに小さくなる。
【００４１】
本実施形態では、尤度が大きい注目領域については、当該注目領域の尤度と候補領域の尤度との差分を、優先的にエネルギー関数Ｅに加味する（エネルギー関数Ｅに対する影響度を高める）ことにより、対象物領域の対応点探索を高精度に行うことができる。前述したように、尤度は、０から１の連続的な値であるため、第１単位コストも０から１の連続的な値となる。
【００４２】
図４に戻って説明を続ける。第２コスト算出部３０４に対しては、第１算出部１０２より基準画像および参照画像の各々の尤度マップが入力され、第２指定部３０２より注目領域と候補領域が入力される。そして、第２コスト算出部３０４は、候補領域の尤度と、参照画像のうち当該候補領域に隣接する領域を示す隣接候補領域の尤度との差分に対して、当該候補領域に対応する注目領域の尤度に基づく重み付けを行い、その重み付けの結果を用いて第２コストを算出する。より具体的には、第２コスト算出部３０４は、候補領域に対応する注目領域の尤度が大きいほど、当該候補領域の尤度と、参照画像のうち当該候補領域に隣接する隣接候補領域の尤度との差分に乗算される重みが大きくなるように重み付けを行う。そして、第２コスト算出部３０４は、基準画像に含まれる複数の注目領域ごとに、当該注目領域に対応する候補領域の尤度と、参照画像のうち当該候補領域に隣接する複数の隣接候補領域の各々の尤度との差分の中の最小値に対して、当該注目領域の尤度に応じた重みを乗算して第２単位コストを算出する。そして、各注目領域に対応する第２単位コストの総和を第２コストとして算出する。第２コストは、例えば以下の式７により算出することができる。
【数７】
2015201044.tif 000009
【００４３】
上記式７において、ｐｎ’は隣接候補領域、ω２は、エネルギー関数Ｅにおける第２コストの重みを示す。
【００４４】
第２コスト（第２単位コスト）は、注目領域の尤度が大きく、かつ、当該注目領域に対応する候補領域の尤度に近い尤度を有する隣接候補領域が存在しない場合に大きな値を示す。図７は、第２コストを説明するための図である。図７において、破線７０１は、注目領域ｐの位置に基づいて決まるエピポーラ線を表す。また、図７の例では、注目領域ｐは対象物領域に含まれる。ここで、図７に示すように、注目領域ｐに対応する１つの候補領域ｐ１’が対象物領域に含まれる場合、参照画像のうち、候補領域ｐ１’に隣接する複数の隣接候補領域の中には、候補領域ｐ１’の尤度に近い尤度を有する領域（この例では画素単位の領域）が少なくとも１つは存在するので、候補領域ｐ１’の尤度と、複数の隣接候補領域の各々の尤度との差分の中の最小値は小さい値となり、注目領域ｐに対応する第２単位コストは小さくなる。
【００４５】
一方、注目領域ｐに対応する他の候補領域ｐ２’が背景領域に含まれるノイズである場合、参照画像のうち、当該候補領域ｐ２’と隣接する複数の隣接候補領域の中には、候補領域ｐ２’の尤度に近い尤度を有する領域（画素）は存在しないので、候補領域ｐ２’の尤度と、複数の隣接候補領域の各々の尤度との差分の中の最小値は大きい値となり、注目領域ｐに対応する第２単位コストは大きくなる。
【００４６】
以上より、各注目領域に対応する第２単位コストは、当該注目領域の尤度が大きく、かつ、当該注目領域に対応する候補領域の尤度が小さい場合に大きくなる一方、注目領域および候補領域の各々の尤度が大きい場合に小さくなる。また、注目領域が背景領域に含まれる場合（注目領域の尤度が殆ど０の場合）は、候補領域が対象物領域に含まれるか否かを問わずに、当該注目領域に対応する第２単位コストは、上述の式２によって定義されるエネルギー関数Ｅに与える影響度を無視できるくらいに小さくなる。
【００４７】
図４に戻って説明を続ける。第３コスト算出部３０５に対しては、第１算出部１０２より基準画像および参照画像の各々の尤度マップが入力され、第２指定部３０２より注目領域と候補領域が入力される。第３コスト算出部３０５は、注目領域の画素値（画像特徴の一例）と、候補領域の画素値との差分に対して、注目領域の尤度に基づく重み付けを行い、その重み付けの結果を用いて第３コストを算出する。より具体的には、第３コスト算出部３０５は、注目領域の尤度が大きいほど、注目領域の画素値と候補領域の画素値との差分に乗算される重みが大きくなるように重み付けを行う。そして、第３コスト算出部３０５は、基準画像に含まれる複数の注目領域ごとに、当該注目領域の画素値と、当該注目領域に対応する候補領域の画素値との差分に対して、当該注目領域の尤度に応じた重みを乗算して第３単位コストを算出する。そして、各注目領域に対応する第３単位コストの総和を第３コストとして算出する。第３コストは、例えば以下の式８により算出することができる。
【数８】
2015201044.tif 000010
【００４８】
上記式８において、ＩＢ（ｐ）は注目領域の画素値、ＩＲ（ｐ’）は候補領域の画素値、ω３は、エネルギー関数Ｅにおける第３コストの重みを示す。
【００４９】
第３コスト（第３単位コスト）は、注目領域の尤度が大きく、かつ、注目領域の画素値と候補領域の画素値とが大きく異なる場合に大きな値を示す。図８は、第３コストを説明するための図である。図８において、ｐ１，ｐ２は、それぞれ注目領域を示し、ｐ１’はｐ１に対応する候補領域を示し、ｐ２’はｐ２に対応する候補領域を示す。破線８０１はｐ１の位置に基づいて決まるエピポーラ線を表し、破線８０２はｐ２の位置に基づいて決まるエピポーラ線を表している。図８の例では、注目領域ｐ１は、対象物領域に含まれるので、当該注目領域ｐ１の画素値と候補領域ｐ１’の画素値とが大きく異なる場合に、当該注目領域ｐ１に対応する第３単位コストは大きくなる。一方、注目領域ｐ１の画素値と候補領域ｐ１’の画素値が近い（類似している）場合に、当該注目領域ｐ１に対応する第３単位コストは小さくなる。また、図８の例では、注目領域ｐ２は背景領域に含まれるので（注目領域ｐ２の尤度は殆ど０なので）、候補領域ｐ２’が対象物領域に含まれるか否かを問わずに、注目領域ｐ２に対応する第３単位コストは、上述の式２によって示されるエネルギー関数Ｅに与える影響度を無視できるくらいに小さくなる。
【００５０】
図４に戻って説明を続ける。第４コスト算出部３０６に対しては、第１指定部３０１より注目領域が入力され、第１算出部１０２より基準画像の尤度マップが入力され、記憶部３０８より、第１指定部３０１より指定された注目領域に対応する候補領域、および、基準画像のうち注目領域に隣接する領域を示す隣接領域に対応する候補領域を示す情報が入力される。この例では、記憶部３０８は、基準画像に含まれる各画素（注目領域）に対応する候補領域を示す情報を記憶しており、第１指定部３０１より指定された注目領域の位置に応じて、当該注目領域に対応する候補領域を示す情報（見方を変えれば、当該注目領域の視差を特定するための情報）と、当該注目領域に隣接する隣接領域に対応する候補領域を示す情報（見方を変えれば、当該隣接領域の視差を特定するための情報）とを出力する。
【００５１】
第４コスト算出部３０６は、注目領域の視差と、隣接領域の視差との差分に対して、当該注目領域および当該隣接領域の各々の尤度に基づく重み付けを行い、その重み付けの結果を用いて第４コストを算出する。より具体的には、第４コスト算出部３０６は、注目領域および隣接領域の各々の尤度が大きいほど、注目領域の視差と隣接領域の視差との差分に乗算される重みが大きくなるように重み付けを行う。そして、第４コスト算出部３０６は、基準画像に含まれる複数の注目領域ごとに、当該注目領域の視差と、基準画像のうち当該注目領域に隣接する隣接領域の視差との差分に対して、当該注目領域および当該隣接領域の各々の尤度に応じた重みを乗算して第４単位コストを算出する。そして、各注目領域に対応する第４単位コストの総和を第４コストとして算出する。第４コストは、例えば以下の式９により算出することができる。
【数９】
2015201044.tif 000011
【００５２】
図９は、第４コスト（第４単位コスト）を説明するための図である。図９に示すように、注目領域ｐおよび隣接領域ｑの各々が対象物領域に含まれる場合は、注目領域ｐの尤度ＷＢ（ｐ）と隣接領域の尤度ＷＢ（ｑ）との乗算に基づく重み√ＷＢ（ｐ）×ＷＢ（ｑ）が大きくなるので、当該注目領域ｐに対応する第４単位コスト（より詳述すれば、当該注目領域ｐと、対象物領域に含まれる隣接領域ｑとの組み合わせに対応する第４単位コスト）がエネルギー関数Ｅに与える影響度も大きくなる。一方、隣接領域ｑが背景領域に含まれる場合は、当該隣接領域ｑの尤度は殆ど０になるので、注目領域ｐの尤度ＷＢ（ｐ）と当該隣接領域の尤度ＷＢ（ｑ）との乗算に基づく重み√ＷＢ（ｐ）×ＷＢ（ｑ）も殆ど０になり、当該注目領域ｐに対応する第４単位コスト（より詳述すれば、当該注目領域ｐと、背景領域に含まれる隣接領域ｑとの組み合わせに対応する第４単位コスト）がエネルギー関数Ｅに与える影響度は無視できるくらいに小さくなる。
【００５３】
図４に戻って説明を続ける。第５コスト算出部３０７に対しては、第１コスト算出部３０３より第１コストが入力され、第２コスト算出部３０４より第２コストが入力され、第３コスト算出部３０５より第３コストが入力され、第４コスト算出部３０６より第４コストが入力される。第５コスト算出部３０７は、第１コストと第２コストと第３コストと第４コストとを重み付き加算して第５コストを算出する。第５コストは、例えば以下の式１０により算出することができる。ここでは、基準画像に含まれる各注目領域と候補領域との組み合わせの数に応じた数の第５コストが算出されることになる。
【数１０】
2015201044.tif 000012
【００５４】
図１に戻って説明を続ける。選択部１０４は、上述の第５コストが最小となるように、複数の注目領域ごとに一の候補領域を選択する。このとき、注目領域ごとに選択された候補領域が当該注目領域の対応領域として決定される。本実施形態では、選択部１０４は、第５コスト算出部３０７により最小の第５コストが算出されたときの各注目領域に対応する候補領域を、当該注目領域の対応領域として選択する。
【００５５】
なお、本実施形態の画像処理装置１００は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＲＯＭ、ＲＡＭ、および、通信Ｉ／Ｆ装置などを含んだハードウェア構成となっている。上述した画像処理装置１００の各部の機能（取得部１０１、第１算出部１０２、第２算出部１０３および選択部１０４）は、ＣＰＵがＲＯＭに格納されたプログラムをＲＡＭ上で展開して実行することにより実現される。また、これに限らず、上述の画像処理装置１００の各部の機能のうちの少なくとも一部を専用のハードウェア回路（例えば半導体集積回路等）で実現することもできる。
【００５６】
図１０は、画像処理装置１００の動作例を示すフローチャートである。図１０に示すように、取得部１０１は、基準画像および参照画像を取得する（ステップＳ１）。次に、第１算出部１０２は、基準画像および参照画像の各々の尤度マップを算出する（ステップＳ２）。次に、第２算出部１０３は、上述の第１コスト、第２コスト、第３コストおよび第４コストを算出する（ステップＳ３）。具体的な内容は上述したとおりである。次に、第２算出部１０３は、ステップＳ３で算出した第１コストと第２コストと第３コストと第４コストとを重み付き加算して第５コストを算出する（ステップＳ４）。次に、選択部１０４は、第５コストが最小となるように、複数の注目領域ごとに一の候補領域を対応領域として選択する（ステップＳ５）。
【００５７】
以上に説明したように、本実施形態では、各注目領域の尤度に基づいて、当該注目領域に対応する第１単位コスト（尤度の類似度に関するコスト）、第２単位コスト（尤度の連続性に関するコスト）、第３単位コスト（画像特徴の類似度に関するコスト）、および、第４単位コスト（視差の連続性に関するコスト）の各々を決定する。
【００５８】
例えば上述の第１単位コストを決定する場合、尤度が大きい注目領域については、当該注目領域の尤度と候補領域の尤度との差分を優先的にエネルギー関数Ｅ（第５コスト）に加味する（エネルギー関数Ｅに対する影響度を高める）ようにして、当該注目領域に対応する第１単位コストを決定する。また、例えば上述の第２単位コストを決定する場合、尤度が大きい注目領域については、当該注目領域に対応する候補領域の尤度と隣接候補領域の尤度との差分を優先的にエネルギー関数Ｅに加味するようにして、当該注目領域に対応する第２単位コストを決定する。また、例えば上述の第３単位コストを決定する場合、尤度が大きい注目領域については、当該注目領域の画像特徴と候補領域の画像特徴との差分を優先的にエネルギー関数Ｅに加味するようにして、当該注目領域に対応する第３単位コストを決定する。さらに、第４単位コストを決定する場合、自身の尤度が大きく、かつ、隣接領域の尤度が大きい注目領域については、当該注目領域の視差と当該隣接領域の視差との差分を優先的にエネルギー関数Ｅに加味するようにして、当該注目領域に対応する第４単位コストを決定する。
【００５９】
そして、各注目領域に対応する第１単位コストの総和を示す第１コストと、各注目領域に対応する第２単位コストの総和を示す第２コストと、各注目領域に対応する第３単位コストの総和を示す第３コストと、各注目領域に対応する第４単位コストの総和を示す第４コストとを重み付き加算した第５コストが最小となるように、複数の注目領域ごとに一の候補領域を対応領域として選択する。これにより、対象物領域の対応点探索を高精度に行うことができる。
【００６０】
（第１実施形態の変形例）
例えば図１１に示すように、第２算出部１０３０は、上述の第２コスト算出部３０４、第３コスト算出部３０５、第４コスト算出部３０６を有していない形態であってもよい。図１１の例では、第５コスト算出部３０７０に対しては、第１コスト算出部３０３より第１コストが入力される。そして、第５コスト算出部３０７０は、入力された第１コストに基づいて第５コストを算出する。この例では、第５コスト算出部３０７０は、入力された第１コストを、そのまま第５コストとして算出している。すなわち、この例では、選択部１０４（図１１では不図示）は、第５コストに相当する第１コストが最小となるように、複数の注目領域ごとに一の候補領域を選択する。この構成であっても、上述の第１実施形態と同様に、尤度が大きい注目領域については、当該注目領域の尤度と、候補領域の尤度との差分を、優先的にエネルギー関数Ｅに加味することにより、対象物領域の対応点探索を高精度に行うことができる。
【００６１】
要するに、第２算出部（１０３、１０３０）は、少なくとも第１コストを算出する機能を有し、選択部１０４は、第１コストに基づいて、対応領域となる候補領域を選択する機能を有する形態であればよい。
【００６２】
また、図１１の例では、第２算出部１０３０が、上述の第２コスト算出部３０４、第３コスト算出部３０５および第４コスト算出部３０６を有していない場合を例に挙げて説明したが、これに限らず、例えば第２算出部１０３０は、上述の第２コスト算出部３０４、第３コスト算出部３０５および第４コスト算出部３０６のうちの何れか１つのみ、または、何れか２つのみを有していない形態であってもよい。要するに、第２算出部（１０３、１０３０）は、上述の第１コストの他、上述の第２コスト、第３コストおよび第４コストのうちの少なくとも１つを算出する機能を有する形態とすることもできる。
【００６３】
（第２実施形態）
次に、第２実施形態について説明する。第２実施形態の画像処理装置１１００は、上述の第１実施形態で説明した機能に加えて、第１の撮像方向及び第２の撮像方向とは異なる所望の撮像方向（以下、「第３の撮像方向」と称する場合がある）から対象物を撮像した画像（以下、「第３画像」と称する場合がある）を生成する機能を有する。以下、具体的な内容を説明する。なお、上述の第１実施形態と共通する部分については適宜に説明を省略する。
【００６４】
図１２は、第２実施形態に係る画像処理装置１１００の構成の一例を示す図である。図１２に示すように、画像処理装置１１００は、第３算出部１１０１、設定部１１０２および生成部１１０３をさらに備える点で上述の第１実施形態と相違する。
【００６５】
第３算出部１１０１は、注目領域と、選択部１０４により選択された候補領域である対応領域との位置の差に基づいて、注目領域の３次元位置を算出する。一般的なテレビジョンによって、視点の異なる画像から３次元情報を復元することができる。
【００６６】
設定部１１０２は、上述の第３の撮像方向に対応する視点位置（以下の説明では「第３の視点位置」と称する場合がある）の撮影情報を取得する。撮影情報とは、撮像角度、撮像距離、画角などであり、ここでは、第３の視点位置の撮像角度を少なくとも含む。
【００６７】
生成部１１０３は、第３算出部１１０１により算出された３次元位置と、設定部１１０２により設定された撮像情報とに基づいて、第３の撮像方向から対象物を撮像した第３画像を生成する。より具体的には、生成部１１０３は、３次元位置と撮像情報とに基づき、全ての注目領域に関して、第３の視点位置から観察した画像（第３画像）における画像座標を算出し、第３画像を生成する。
【００６８】
図１３は、第２実施形態に係る画像処理装置１１００の動作例を示すフローチャートである。図１３に示すステップＳ１１〜ステップＳ１５の処理内容は、図１０に示すステップＳ１〜ステップＳ５の処理内容と同様であるので、詳細な説明は省略する。ステップＳ１５の次のステップＳ１６において、第３算出部１１０１は、注目領域と、ステップＳ１５で選択された対応領域との位置の差に基づいて、当該注目領域の３次元位置を算出する（ステップＳ１６）。次に、設定部１１０２は、第３の視点位置の撮像情報を設定する（ステップＳ１７）。次に、生成部１１０３は、ステップＳ１６により算出された３次元位置と、ステップＳ１７により設定された撮像情報とに基づいて、第３画像を生成する（ステップＳ１８）。
【００６９】
以上、本発明の実施形態を説明したが、上述の各実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら新規な実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【００７０】
なお、以上の各実施形態および変形例は、任意に組み合わせることが可能である。
【００７１】
（プログラム）
上述の画像処理装置（１００、１１００）で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するようにしてもよい。また、上述の画像処理装置で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワーク経由で提供または配布するようにしてもよい。さらに、上述の画像処理装置で実行されるプログラムを、ＲＯＭ等の不揮発性の記録媒体に予め組み込んで提供するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００７２】
１００  画像処理装置
１０１  取得部
１０２  第１算出部
１０３  第２算出部
１０４  選択部
２０１  尤度算出部
２０２  記憶部
３０１  第１指定部
３０２  第２指定部
３０３  第１コスト算出部
３０４  第２コスト算出部
３０５  第３コスト算出部
３０６  第４コスト算出部
３０７  第５コスト算出部
３０８  記憶部
１１０１  第３算出部
１１０２  設定部
１１０３  生成部
【図１】
2015201044.tif 000013
【図２】
2015201044.tif 000014
【図３】
2015201044.tif 000015
【図４】
2015201044.tif 000016
【図５】
2015201044.tif 000017
【図６】
2015201044.tif 000018
【図７】
2015201044.tif 000019
【図８】
2015201044.tif 000020
【図９】
2015201044.tif 000021
【図１０】
2015201044.tif 000022
【図１１】
2015201044.tif 000023
【図１２】
2015201044.tif 000024
【図１３】
2015201044.tif 000025