(57)【要約】【課題】校正用パターン画像が投影された被投影物の撮影画像から校正用パターン画像の特徴点を効果的に抽出することが可能な抽出方法、プログラム、抽出装置および画像投影装置を提供すること。【解決手段】本発明の抽出方法は、校正用パターン画像が投影された被投影物の撮影画像を加工して特徴点を抽出する第１の抽出ステップと、第１の抽出ステップで特徴点を抽出できなかった欠損領域を特定するステップと、欠損領域に加工処理を施して特徴点を抽出する第２の抽出ステップとを含む。【選択図】  図３
2015080190.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
パターン画像の特徴点を抽出する装置が実行する抽出方法であって、前記抽出方法は、前記装置が
パターン画像が投影された被投影物の撮影画像を加工して特徴点を抽出する第１の抽出ステップと、
前記第１の抽出ステップで特徴点を抽出できなかった欠損領域を特定するステップと、
前記欠損領域に加工処理を施して特徴点を抽出する第２の抽出ステップと
を実行する、抽出方法。
【請求項２】
前記第１の抽出ステップは、前記撮影画像を二値化して特徴点を抽出するステップを含み、
前記第２の抽出ステップは、前記第１の抽出ステップで実行される二値化とは異なる方法で前記欠損領域を二値化して特徴点を抽出するステップを含む、請求項１に記載の抽出方法。
【請求項３】
前記第２の抽出ステップは、前記欠損領域のコントラストを強調して特徴点を抽出するステップを含む、請求項１または２に記載の抽出方法。
【請求項４】
前記抽出方法は、
欠損領域内の未抽出の特徴点を補間対象とし、前記未抽出の特徴点の近傍の特徴点を使用して、前記未抽出の特徴点を補間するステップをさらに含む、請求項１〜３のいずれか１項に記載の抽出方法。
【請求項５】
前記撮影画像を二値化して特徴点を抽出するステップは、
二値化した撮影画像から特徴点近似形状を算出するステップと、
前記特徴点近似形状の中心を特徴点の位置として決定するステップと
を含む、請求項２〜４のいずれか１項に記載の抽出方法。
【請求項６】
前記欠損領域を二値化して特徴点を抽出するステップは、
二値化した欠損領域から特徴点近似形状を算出するステップと、
前記特徴点近似形状の中心を特徴点の位置として決定するステップと
を含む、請求項２〜５のいずれか１項に記載の抽出方法。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか１項に記載の抽出方法を装置に実行させるための装置実行可能なプログラム。
【請求項８】
パターン画像の特徴点を抽出する抽出装置であって、
パターン画像が投影された被投影物の撮影画像を加工して特徴点を抽出する第１の抽出手段と、
前記第１の抽出手段が特徴点を抽出できなかった欠損領域を特定する特定手段と、
前記欠損領域に加工処理を施して特徴点を抽出する第２の抽出手段と
を備える抽出装置。
【請求項９】
前記第１の抽出手段は、前記撮影画像を二値化して特徴点を抽出し、
前記第２の抽出手段は、前記第１の抽出手段が実行する二値化とは異なる方法で前記欠損領域を二値化して特徴点を抽出することを特徴とする、請求項８に記載の抽出装置。
【請求項１０】
前記第２の抽出手段は、前記欠損領域のコントラストを強調して特徴点を抽出することを特徴とする、請求項８または９に記載の抽出装置。
【請求項１１】
前記抽出装置は、
欠損領域内の未抽出の特徴点を補間対象とし、前記未抽出の特徴点の近傍の特徴点を使用して、前記未抽出の特徴点を補間する補間手段をさらに含む、請求項８〜１０のいずれか１項に記載の抽出装置。
【請求項１２】
前記第１の抽出手段は、二値化した撮影画像から特徴点近似形状を算出し、前記特徴点近似形状の中心を特徴点の位置として決定することを特徴とする請求項９〜１１のいずれか１項に記載の抽出装置。
【請求項１３】
前記第２の抽出手段は、二値化した欠損領域から特徴点近似形状を算出し、前記特徴点近似形状の中心を特徴点の位置として決定することを特徴とする請求項９〜１２のいずれか１項に記載の抽出装置。
【請求項１４】
請求項８〜１３のいずれか１項に記載の抽出装置を備える画像投影装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、投影画像の歪み補正に関し、より詳細には、スクリーン等の被投影物に投影された校正用パターン画像に含まれる特徴点を抽出する抽出方法、プログラム、抽出装置および画像投影装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、プロジェクタ等の投影装置からスクリーンに画像を投影する場合、投影装置とスクリーンの相対的な位置関係によって投影画像が台形に歪む台形歪みが生じることがある。また、スクリーン面の局所的な凹凸や捻じれによって、投影画像に非線形の歪みが生じることがある。
【０００３】
このような歪みを補正するために、特定の図形配列で形成される校正用パターン画像を投影したスクリーンを撮影装置で撮影し、実際に撮影画像で抽出した特徴点の位置と、当該特徴点の理想的な位置とのずれから歪みの程度を算出し、歪みを解消するように画像を補正する技術が存在する。
【０００４】
このような従来技術の一例として、特許文献１は、等間隔に配列された特徴点パターンをスクリーンに投影して撮影し、撮影画像に含まれる特徴点の座標を使用して投影による歪み量を算出し、歪み量に応じて投影画像を補正する画像補正装置を開示する。
【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、特許文献１が開示する画像補正装置では、外光がスクリーンに照射した状態で、当該スクリーンに投影された特徴点パターンを撮影すると、外光が照射した部分の撮影画像の画質が劣化し、総ての特徴点を抽出することができない。このため、特徴点が欠損した箇所では歪み量を算出することができず、画像補正を適切に行うことができないという問題があった。
【０００６】
この場合、欠損した特徴点の近傍の特徴点を利用して、欠損した特徴点を補間する方法も考えられるが、近傍の特徴点で補間すると、補間した特徴点の座標位置の精度が低くなり、画像補正の精度が低下する虞がある。
【０００７】
本発明は、上記従来技術の問題に鑑みてなされたものであり、校正用パターン画像が投影された被投影物の撮影画像から校正用パターン画像の特徴点を効果的に抽出することが可能な抽出方法、プログラム、抽出装置および画像投影装置を提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明の抽出方法は、校正用パターン画像が投影された被投影物の撮影画像を加工して特徴点を抽出する第１の抽出ステップと、第１の抽出ステップで特徴点を抽出できなかった欠損領域を特定するステップと、欠損領域に加工処理を施して特徴点を抽出する第２の抽出ステップとを含む。
【発明の効果】
【０００９】
本発明は、校正用パターン画像が投影された被投影物の撮影画像から校正用パターン画像の特徴点を効果的に抽出することができ、画像補正の精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の画像投影システムの一実施形態を示す図。
【図２】本発明の抽出方法を実行する情報処理装置のハードウェア構成を示す図。
【図３】画像投影装置１２０のハードウェア構成および機能構成と、情報処理装置１１０の機能構成の一実施形態を示す図。
【図４】本発明の情報処理装置が実行する処理の一実施形態を示すフローチャート。
【図５】本発明が採用する補正係数の算出方法を示す概念図。
【図６】本発明の情報処理装置が実行する処理の別の実施形態と、本発明の画像投影装置が実行する処理の一実施形態とを示すフローチャート。
【図７】図４のＳ４０２に示す対応点抽出処理を示すフローチャート。
【図８】欠損領域から特徴点を抽出する方法を示す概念図。
【図９】γ補正による撮影画像の明度分散の変化を示す図。
【図１０】特徴点の補間処理の一実施形態を示すフローチャート。
【図１１】本発明が採用するステータス値の一実施形態を示す図。
【図１２】本発明が採用する外挿補間を示す概念図。
【図１３】本発明の画像投影システムの別の実施形態を示す図。
【図１４】図１３に示す画像投影装置のハードウェア構成および機能構成を示す図。
【図１５】３次元形状計測を利用する実施形態を示す図。
【図１６】投影対象の原画像を補正する方法を示す図。
【図１７】特徴点抽出部の別の機能構成を示す図。
【図１８】図１７に示す特徴点抽出部１７００が実行する処理の一実施形態を示す図。
【図１９】輪郭画素を用いて特徴点近似形状を算出し、特徴点の位置を算出する処理を示す概念図。
【図２０】数式６のパラメータを示す図。
【図２１】円形状の校正用パターンを含む校正用パターン画像を投影して得られた撮影画像に含まれる特徴点の一実施形態を示す図。
【図２２】図１７に示す特徴点抽出部１７００が実行する処理の別の実施形態を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明について実施形態をもって説明するが、本発明は、後述する実施形態に限定されるものではない。図１は、本発明の画像投影システムの一実施形態を示す図である。画像投影システム１００は、情報処理装置１１０と、画像投影装置１２０と、スクリーン１４０とを含んで構成される。
【００１２】
情報処理装置１１０は、画像投影装置１２０に画像を投影させる情報処理装置である。図１では、情報処理装置１１０としてタブレット型ＰＣを示しているが、デスクトップ型ＰＣやノート型ＰＣ等の種々のコンピュータを情報処理装置１１０として採用することができる。
【００１３】
画像投影装置１２０は、種々の画像をスクリーン１４０等の被投影物に投影する装置である。図１に示す実施形態では、画像投影装置１２０としてプロジェクタを採用する。
【００１４】
情報処理装置１１０は、ユーザが所望する投影対象の画像を画像投影装置１２０に投影させる前の準備処理として、校正用パターン（図形）を含む校正用パターン画像１３０を画像投影装置１２０に投影させる。画像投影装置１２０がスクリーン１４０に投影した投影画像１５０は、図１に示すように、スクリーン１４０の状態によって歪みが生じることがある。このため、情報処理装置１１０は、スクリーン１４０に投影された投影画像１５０を撮影し、その歪みを補正する補正係数を算出する。
【００１５】
そして、情報処理装置１１０は、この補正係数を用いて投影対象の画像を補正し、補正画像を画像投影装置１２０に投影させる。これにより、スクリーン１４０に映し出される画像の歪みを解消することができる。
【００１６】
図２は、本発明の抽出方法を実行する情報処理装置のハードウェア構成を示す図である。情報処理装置１１０は、プロセッサ２００と、ＲＯＭ２０１と、ＲＡＭ２０２と、ＳＳＤ２０３と、撮影装置２０４と、無線ＬＡＮアダプタ２０５とを含んで構成される。
【００１７】
プロセッサ２００は、本発明のプログラムを実行する演算装置である。ＲＯＭ２０１は、ブートプログラムなどが保存される不揮発性メモリである。ＲＡＭ２０２は、情報処理装置１１０が実行するプログラムの実行空間を提供する不揮発性メモリである。ＳＳＤ２０３は、本発明のプログラムや校正用パターン画像などの様々なデータが保存される不揮発性メモリである。
【００１８】
プロセッサ２００は、ＳＳＤ２０３から本発明のプログラムを読み出し、ＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標）シリーズ、Ｍａｃ（登録商標）ＯＳ、ＵＮＩＸ（登録商標）、ＬＩＮＵＸ（登録商標）などの種々のＯＳの管理下で、本発明のプログラムをＲＡＭ２０２に展開して実行することにより、後述する各機能手段を情報処理装置１１０上に実現する。
【００１９】
撮影装置２０４は、ＣＣＤやＣＭＯＳ等の撮影素子を含んで構成される撮影装置である。撮影装置２０４は、スクリーン１４０等の被投影物を撮影素子で撮影して撮影画像を生成する。
【００２０】
無線ＬＡＮアダプタ２０５は、外部装置との間で無線通信を行うインタフェースである。情報処理装置１１０は、無線ＬＡＮアダプタ２０５を介して、スクリーン１４０等の被投影物に投影すべき画像を画像投影装置１２０に送信する。
【００２１】
図３は、画像投影装置１２０のハードウェア構成および機能構成と、情報処理装置１１０の機能構成の一実施形態を示す図である。
【００２２】
画像投影装置１２０は、通信部３００と、投影制御部３０１と、記憶部３０２と、光源３０３と、ＤＭＤ（Digital Mirror Device）３０４と、カラーホイール３０５と、投影用レンズ３０６とを備えている。
【００２３】
通信部３００は、情報処理装置１１０との間でデータ通信を行う手段である。本実施形態では、通信部３００は、情報処理装置１１０と無線通信を行う。通信部３００は、情報処理装置１１０から投影対象の画像を受信すると、記憶手段である記憶部３０２に保存する。
【００２４】
投影制御部３０１は、画像投影装置１２０による画像投影を制御する手段である。投影制御部３０１は、記憶部３０２に投影対象の画像が保存されると、当該画像を取得し、光源３０３、ＤＭＤ３０４およびカラーホイール３０５を制御して当該画像を投影する。
【００２５】
情報処理装置１１０は、通信部３０７と、撮影制御部３０８と、対応点抽出部３０９と、二値化部３１０と、特徴点抽出部３１１と、欠損領域特定部３１２と、特徴点補間部３１３と、補正係数算出部３１４と、画像補正部３１５と、投影処理部３１６と、記憶部３１７とを含んで構成される。
【００２６】
通信部３０７は、無線ＬＡＮアダプタ２０５を制御する手段である。通信部３０７は、無線ＬＡＮアダプタ２０５を制御して情報処理装置１１０と種々のデータを通信する。撮影制御部３０８は、撮影装置２０４を制御する手段である。撮影制御部３０８は、撮影装置２０４に撮影を実行させ、撮影画像を生成する。
【００２７】
対応点抽出部３０９は、オリジナルの校正用パターン画像の特徴点と、当該特徴点に対応する撮影画像の校正用パターン画像の特徴点とを抽出する対応点抽出処理を実行する手段である。対応点抽出部３０９は、二値化部３１０、特徴点抽出部３１１、欠損領域特定部３１２および特徴点補間部３１３を制御して、対応点抽出処理を実行して、対応する特徴点を抽出する。
【００２８】
二値化部３１０は、撮影画像を取得して二値化し、二値化画像を生成する手段である。二値化部３１０は、撮影画像の全画素の明度と所定の閾値とを比較し、画素を区別して二値化する方法や、大津の二値化（判別分析法）などの種々の二値化の手法を採用することができる。
【００２９】
特徴点抽出部３１１は、撮影画像の特徴点を抽出する手段である。特徴点抽出部３１１は、二値化部３１０が生成した二値化画像から複数の黒画素で構成される連結成分を抽出し、当該黒画素の連結成分から特徴点を抽出する。
【００３０】
本実施形態では、特徴点抽出部３１１は、当該連結成分の面積や長さを算出し、スクリーン１４０と撮影装置２０４との距離、校正用パターン画像の投影サイズおよび撮影画素数によって規定される校正用パターン画像の特徴点の面積や長さと近似する黒画素の連結成分を、校正用パターン画像の特徴点として抽出する。なお、撮影装置２０４とスクリーン１４０との距離、投影サイズ、撮影画素数は既知とする。
【００３１】
黒画素の連結成分の長さを基準に特徴点を識別して抽出する場合、スクリーンの歪みの程度により、校正用パターンの形状が大きく変形する場合がある。例えば、円形の校正用パターンが楕円に変形する可能性がある。このため、特徴点抽出部３１１は、黒画素の連結成分の縦方向または横方向の長さの閾値を緩和して特徴点を識別する。これにより、微細なノイズを誤って抽出することなく、形状が大きく変形した特徴点も漏れなく抽出することができる。
【００３２】
欠損領域特定部３１２は、欠損した特徴点を含む領域（以下、「欠損領域」とする。）を特定する手段である。欠損領域特定部３１２は、特徴点抽出部３１１が抽出できなかった特徴点を含む近傍の領域を、欠損領域として特定する。本実施形態では、欠損領域には欠損した特徴点のみが含まれており、既に抽出された特徴点は含まれないものとする。
【００３３】
特徴点補間部３１３は、未抽出の特徴点を、当該特徴点の近傍の特徴点を用いて補間する手段である。特徴点の補間方法については、図１０〜図１２を参照して詳述する。
【００３４】
補正係数算出部３１４は、投影対象の原画像を補正してスクリーン１４０の撓みによる歪みを相殺する補正係数を算出する手段である。補正係数算出部３１４は、対応点抽出処理で抽出された特徴点を使用して補正係数を算出する。本実施形態では、非特許文献１が開示する射影変換行列Ｈを補正係数として採用する。補正係数の算出方法については、図５を参照して詳述する。
【００３５】
画像補正部３１５は、投影対象の原画像を補正して補正画像を生成する手段である。画像補正部３１５は、補正係数算出部３１４が算出した補正係数を用いて投影対象の原画像を補正する。本実施形態では、画像補正部３１５は、非特許文献１が開示する幾何補正手法および補正係数を用いて、投影対象の原画像を変換し、補正画像を生成する。
【００３６】
投影処理部３１６は、投影対象の画像を画像投影装置１２０に提供する手段である。投影処理部３１６は、画像補正部３１５を制御して投影対象の原画像を補正し、補正画像を画像投影装置１２０に提供する。本実施形態では、投影対象の原画像は、情報処理装置１１０のディスプレイに表示されている画像や動画などの種々の画像である。
【００３７】
記憶部３１７は、情報処理装置１１０が処理する種々データが保存される記憶手段であり、ＲＯＭ２０１やＲＡＭ２０２、ＳＳＤ２０３によって実現される。記憶部３１７には、校正用のパターン画像や撮影画像、投影対象の原画像、補正係数などが保存される。
【００３８】
また、記憶部３１７は、座標データバッファと、ステータスバッファとが含まれる。座標データバッファには、撮影画像から得られる校正用パターン画像の特徴点の座標情報である座標値が保存される。ステータスバッファには、撮影画像から得られる校正用パターン画像の特徴点のステータス情報が保存される。
【００３９】
図４は、本発明の情報処理装置が実行する処理の一実施形態を示すフローチャートである。以下、図４を参照して、情報処理装置１１０が、校正用パターン画像を画像投影装置１２０に投影させた後、ユーザの所望する投影対象の画像を画像投影装置１２０に投影させる前に実行する準備処理について説明する。
【００４０】
図４に示す処理は、ステップＳ４００でスクリーン１４０に投影された校正用パターン画像の撮影するユーザ指示を受け付けることにより開始する。ステップＳ４０１では、撮影制御部３０８が撮影装置２０４を制御して、スクリーン１４０に投影された校正用パターン画像を撮影し、撮影画像を生成して記憶部３１７に保存する。
【００４１】
ステップＳ４０２では、対応点抽出部３０９が、図７を参照して説明する対応点抽出処理を実行し、オリジナルの校正用パターン画像内の特徴点と、当該特徴点に対応する撮影画像に含まれる校正用パターン画像内の特徴点とを抽出する。ステップＳ４０３では、補正係数算出部３１４が、これらの特徴点の座標値を使用して補正係数を算出し、記憶部３１７に保存し、ステップＳ４０４で処理が終了する。
【００４２】
図５は、本発明が採用する補正係数の算出方法を示す概念図である。以下、図５を参照して、投影対象の原画像を補正する補正係数の算出方法について説明する。
【００４３】
図５に示す実施形態では、対応点抽出処理によってオリジナルの校正用パターン画像５００に含まれる特徴点５０１，５０２，５０３，５０４と、撮影画像に含まれる校正用パターン画像５１０に含まれる特徴点５１１，５１２，５１３，５１４とが抽出されている。校正用パターン画像５００の特徴点５０１，５０２，５０３，５０４と、校正用パターン画像５１０の特徴点５１１，５１２，５１３，５１４とがそれぞれ対応する。
【００４４】
補正係数算出部３１４は、これらの特徴点、すなわち、対応点で規定される四角形領域５０５，５１５の４頂点を用いて、非特許文献１が開示する射影変換行列Ｈである補正係数を導出する。補正係数算出部３１４は、校正用パターン画像の対応点で規定される総ての四角形領域について補正係数を算出し、記憶部３１７に保存する。
【００４５】
図６は、本発明の情報処理装置が実行する処理の別の実施形態と、本発明の画像投影装置が実行する処理の一実施形態とを示すフローチャートである。以下、図６を参照して、ユーザの所望する投影対象の画像を投影する際に、情報処理装置１１０および画像投影装置１２０が実行する処理について説明する。
【００４６】
ステップＳ６００〜ステップＳ６０６に示す処理は、情報処理装置１１０が実行する処理であり、ステップＳ６００で、ユーザが投影対象の画像の投影を指示することにより開始する。ステップＳ６０１では、投影処理部３１６が、記憶部３１７から補正係数を取得する。ステップＳ６０２では、投影処理部３１６は、記憶部３１７に保存されている投影対象の原画像を取得する。
【００４７】
ステップＳ６０３では、投影処理部３１６は画像補正部３１５を呼び出し、画像補正部３１５が、補正係数を用いて投影対象の原画像を補正する。ステップＳ６０４では、投影処理部３１６は、通信部３０７を介して補正画像を画像投影装置１２０に送信する。
【００４８】
ステップＳ６０５では、投影処理部３１６は、ユーザから投影の停止命令を受け付けたか否か判断する。投影の停止命令を受け付けていない場合には（ｎｏ）、ステップＳ６０２に処理を戻し、次に投影すべき投影対象の画像に対して、上述した処理を実行する。一方、投影の停止命令を受け付けた場合には（ｙｅｓ）、ステップＳ６０６で処理が終了する。
【００４９】
ステップＳ６０７〜ステップＳ６０９に示す処理は、画像投影装置１２０が実行する処理であり、ステップＳ６０７で画像投影装置１２０の通信部３００が情報処理装置１１０から補正画像を受信することにより開始する。ステップＳ６０８では、投影制御部３０１が、光源３０３、ＤＭＤ３０４およびカラーホイール３０５を制御して補正画像を投影し、ステップＳ６０９で処理が終了する。画像投影装置１２０は、情報処理装置１１０から補正画像を受信する度、上述した処理を実行する。
【００５０】
図７は、図４のＳ４０２に示す対応点抽出処理を示すフローチャートである。図７に示す処理は、ステップＳ７００から開始し、ステップＳ７０１では、二値化部３１０が、記憶部３１７から撮影画像を取得して二値化し、二値化画像を生成する。ステップＳ７０２では、特徴点抽出部３１１が、二値化画像の中から複数の黒画素で形成される連結成分を抽出する。
【００５１】
ステップＳ７０３では、特徴点抽出部３１１は、黒画素の連結成分の中から校正用パターン画像の特徴点に対応する特徴点を識別して抽出する。ステップＳ７０４では、欠損領域特定部３１２が、ステップＳ７０３で抽出した撮影画像の特徴点と、校正用パターン画像の特徴点とを照合し、特徴点の欠損領域を特定する。
【００５２】
ステップＳ７０５では、二値化部３１０が、撮影画像の欠損領域のみを二値化して二値化画像を生成する。この二値化処理では、ステップＳ７０２で使用した二値化方法とは別の二値化方法を採用することが好適である。本実施形態では、大津の二値化（判別分析法）を使用する。
【００５３】
ステップＳ７０６では、特徴点抽出部３１１が、ステップＳ７０５で生成した二値化画像の中から黒画素の連結成分を抽出する。ステップＳ７０７では、特徴点抽出部３１１は、ステップＳ７０６で抽出した黒画素の連結成分の中から校正用パターン画像の特徴点に対応する特徴点を抽出する。
【００５４】
ステップＳ７０８では、対応点抽出部３０９が、ステップＳ７０４で特定した総ての欠損領域について、ステップＳ７０５〜ステップＳ７０７の処理を実行したか否か判断する。総ての欠損領域について当該処理を実行していない場合には（ｎｏ）、ステップＳ７０５に処理が戻り、別の欠損領域について当該処理を実行する。一方、総ての欠損領域について当該処理を実行した場合には（ｙｅｓ）、ステップＳ７０９に処理が分岐する。
【００５５】
ステップＳ７０９では、対応点抽出部３０９は、撮影画像から校正用パターン画像の特徴点に対応する総ての特徴点を抽出できたか否か判断する。総ての特徴点を抽出できた場合には（ｙｅｓ）、ステップＳ７１１で処理が終了する。一方、総ての特徴点を抽出できていない場合には（ｎｏ）、ステップＳ７１０に処理が分岐する。ステップＳ７１０では、特徴点補間部３１３が、特徴点補間処理を実行して、未抽出の特徴点を近傍の特徴点から補間し、ステップＳ７１１で処理が終了する。
【００５６】
図８は、本発明が採用する欠損領域から特徴点を抽出する方法を示す概念図である。図８に示す実施形態では、撮影画像８００には、特徴点である９つの円パターンが含まれている。撮影画像８００の円パターン８０２の近傍領域は、外光が照射されており、当該領域のコントラストが低下している。
【００５７】
まず、対応点抽出部３０９は、撮影画像８００全体を二値化して撮影画像全体の二値化画像８１０を生成し、二値化画像８１０から特徴点を抽出する。二値化画像８１０には、特徴点である円パターン８０２を抽出できない欠損領域が存在するため、対応点抽出部３０９は、当該欠損領域を再び二値化する。この二値化処理により、欠損領域の二値化画像８２０のように円パターン８０２が現れた場合、対応点抽出部３０９は、当該円パターン８０２を特徴点として抽出し、当該特徴点の位置を特定する。
【００５８】
上述した実施形態では、欠損領域に対して大津の二値化等の二値化処理を施して特徴点を抽出するが、別の実施形態では、欠損領域に二値化処理を施す代わりに、撮影画像の欠損領域のコントラストを強調して特徴点を抽出してもよい。さらに他の実施形態では、撮影画像の欠損領域のコントラストを強調した後、当該欠損領域に二値化処理を施して特徴点を抽出してもよい。
【００５９】
具体的には、対応点抽出部３０９は、撮影画像の欠損領域に対してγ補正を施し、図９に示すように、欠損部分の明度分散を増大させる。これにより、外光の照射によってコントラストが低下した場合でも、明度の近似する各画素の明度をγ補正によって分散させ、欠損領域内の特徴点を有意に抽出することができる。
【００６０】
図１０は、図７のＳ７１０に示す特徴点補間処理を示すフローチャートである。以下、図１０を参照して、欠損した特徴点を近傍の特徴点を用いて補間する処理について説明する。
【００６１】
図１０の処理は、ステップＳ１０００から開始し、ステップＳ１００１で特徴点補間部３１３が、記憶部３１７の座標データバッファおよびステータスバッファに保存されている特徴点の座標およびステータス値を初期化する。
【００６２】
具体的には、特徴点補間部３１３は、数式１に示すように、図７のステップＳ７０９の処理で抽出できていないと判断した特徴点、すなわち、未抽出の特徴点の座標およびステータス値と、その他の抽出済の特徴点の座標およびステータス値を初期化する。
【００６３】
【数１】
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【００６４】
本実施形態のステータス値は、図１１に示す値を取り得る。ステータス値「０」は、特徴点が補間されておらず未確定であることを示す。ステータス値「１」は、初期状態から特徴点が存在し確定していることを示す。ステータス値「２」は、特徴点が補間されたことを示す。
【００６５】
ステップＳ１００２では、特徴点補間部３１３は、ステータスバッファを参照し、未確定の特徴点（すなわち、Ｓ［ｉ，ｊ］＝０である特徴点）を抽出する。ステップＳ１００３では、特徴点補間部３１３が、ステップＳ１００２で抽出した未確定の特徴点の座標を算出する。
【００６６】
本実施形態では、図１２に示すように、補間対象である１の特徴点（Ｐ０）について、当該特徴点の近傍の８つの特徴点（Ｐ１〜Ｐ８）をグループ化し、各グループの外挿補間座標を算出する。そして、当該外挿補間の有意性を考慮し、外挿補間座標から補間対象の特徴点（Ｐ０）の座標値を導出することにより、未確定の特徴点を補間する。
【００６７】
より詳細には、特徴点補間部３１３は、数式２に示すように、特徴点Ｐ１、Ｐ２およびＰ４で構成されるグループａの外挿補間座標（ｘａ，ｙａ）と、特徴点Ｐ２、Ｐ３およびＰ５で構成されるグループｂの外挿補間座標（ｘｂ，ｙｂ）と、特徴点Ｐ４、Ｐ６およびＰ７で構成されるグループｃの外挿補間座標（ｘｃ，ｙｃ）と、特徴点Ｐ５、Ｐ７およびＰ８で構成されるグループｄの外挿補間座標（ｘｄ，ｙｄ）と、外挿補間の有意性を示す情報であるフラグＦａ，Ｆｂ，Ｆｃ，Ｆｄとを算出する。
【００６８】
【数２】
2015080190.tif 000004
ここで、（ｘ１，ｙ１），（ｘ２，ｙ２），（ｘ３，ｙ３），（ｘ４，ｙ４），（ｘ５，ｙ５），（ｘ６，ｙ６），（ｘ７，ｙ７），（ｘ８，ｙ８）は、特徴点Ｐ１〜Ｐ８の座標である。補間対象の特徴点の近傍に特徴点が存在し、これらの特徴点のステータスが未確定でない場合、すなわち、外挿補間が有意である場合には、フラグＦａ，Ｆｂ，Ｆｃ，Ｆｄに「１」が設定される。一方、補間対象の特徴点の近傍に特徴点が存在しない場合、例えば、補間対象の特徴点がグリッドの最上段や最下段等の撮影画像の端部に位置する場合には、フラグＦａ，Ｆｂ，Ｆｃ，Ｆｄに「０」が設定される。
【００６９】
そして、特徴点補間部３１３は、数式３を用いて、補間対象の特徴点（Ｐ０）の補間座標を導出することができる。
【００７０】
【数３】
2015080190.tif 000005
なお、総ての外挿補間が有意でない場合（すなわち、Ｆａ＝Ｆｂ＝Ｆｃ＝Ｆｄ＝０）には、補間対象の特徴点（Ｐ０）の補間座標は算出しないものとする。
【００７１】
次に、ステップＳ１００４では、特徴点補間部３１３は、直前のステップＳ１００３で補間した特徴点のステータス値を、特徴点が補間されたことを示す値に変更する（Ｓ［ｉ，ｊ］＝２）。
【００７２】
ステップＳ１００５では、特徴点補間部３１３が、ステータスバッファに保存された特徴点のステータス値を参照し、未確定の特徴点が存在するか否か判断する。未確定の特徴点が存在する場合には（ｙｅｓ）、処理をステップＳ１００２に戻し、未確定の特徴点が存在しなくなるまで、ステップＳ１００２〜ステップＳ１００５の処理を反復して実行する。
【００７３】
一方、未確定の特徴点が存在しない場合には（ｎｏ）、ステップＳ１００６に処理が分岐して終了する。
【００７４】
図１３は、本発明の画像投影システムの別の実施形態を示す図である。以下、図１に示す実施形態との相違点を中心に説明する。
【００７５】
画像投影システム１３００は、画像投影装置１３１０と、スクリーン１４０とを含んで構成される。画像投影装置１３１０は撮影装置を備えており、情報処理装置１１０と同様に、スクリーン１４０に投影した校正用パターン画像を撮影し、対応点抽出処理を実行して補正係数を算出する。そして、画像投影装置１３１０は、当該補正係数を用いて投影対象の原画像を補正し、補正画像を投影する。画像投影装置１３１０は、外部装置（図示せず）が提供する画像や画像投影装置１３１０に接続された外部記憶装置に保存されている画像を投影する。
【００７６】
図１４は、画像投影装置１３１０のハードウェア構成および機能構成を示す図である。以下、図１４を参照して、画像投影装置１３１０のハードウェア構成および機能構成について、画像投影装置１２０との相違点を中心に説明する。
【００７７】
画像投影装置１３１０は、画像投影装置１２０と同様に、投影制御部３０１と、光源３０３と、ＤＭＤ３０４と、カラーホイール３０５と、投影用レンズ３０６とを備えている。
【００７８】
また、画像投影装置１３１０は、画像投影装置１２０と同様に、撮影制御部３０８と、対応点抽出部３０９と、二値化部３１０と、特徴点抽出部３１１と、欠損領域特定部３１２と、特徴点補間部３１３と、補正係数算出部３１４と、画像補正部３１５と、投影処理部３１６と、記憶部３１７とを備えている。本実施形態では、記憶部３１７には、図３に示す記憶部３１７に保存されるデータに加え、記憶部３０２に保存されるデータが保存される。
【００７９】
さらに、画像投影装置１３１０は、撮影装置１４００と、３次元形状計測部１４０１とを備えている。本実施形態では、上述した機能部をＡＳＩＣ等の半導体装置として画像投影装置１３１０に実装することができる。
【００８０】
撮影装置１４００は、ＣＣＤやＣＭＯＳ等の撮影素子を含んで構成される撮影装置である。撮影装置１４００は、撮影制御部３０８の制御下で、校正用パターン画像が投影されたスクリーン１４０を撮影し、撮影画像を生成する。
【００８１】
３次元形状計測部１４０１は、非特許文献１に示すように、対応点抽出処理で抽出した対応点を用いて３次元座標Ｍを導出する。そして、３次元形状計測部１４０１は、図１５に示すように、撮影装置１４００を仮想位置に移動したときの透視投影行列Ｐを用いて、各３次元点を仮想的な撮影画像上の点に変換する。図１５に示す実施形態では、ユーザは、ＤＭＤ３０４および撮影装置１４００の中間点１５００とスクリーン１４０とを結ぶ線の延長線上に居るものとする。
【００８２】
そして、補正係数算出部３１４は、図５を参照して説明したように、仮想的な撮影画像上の特徴点と、オリジナルの校正用パターン画像の特徴点とで規定される四角形領域の４頂点を用いて、射影変換行列Ｈである補正係数を導出する。そして、画像補正部３１５が、投影処理部３１６の制御下で、非特許文献１（４節）に記載の手法などで投影可能領域を求めた上で当該補正係数を使用して投影対象の原画像を補正する。
【００８３】
より詳細には、図１６に示すように、補正画像上の点（Ａ）の画素値を導出する場合、点（Ａ）における射影変換行列Ｈ（すなわち、（ｘ’ｐ，ｙ’ｐ）を（ｘ０，ｙ０）に写像する変換式）を用いて、点（Ａ）ｃの位置を算出する。そして、撮影画像内の投影領域（原点（ｘ０，ｙ０，））における点（Ａ）ｃの位置を算出する。そして、原画像の幅（Ｗｐ）と投影画像の幅（Ｗｃ）の比率による比例計算を用いて、原画像における当該相対位置を算出することにより、点（Ａ）に対応する原画像上の点（Ａ）ｐ（ｘｐ，ｙｐ）を算出することができる。ここで、原画像と投影画像のアスペクト比は同じであるため、点（Ａ）ｐと点（Ａ）ｃの各領域における相対位置も同じである。
【００８４】
そして、投影制御部３０１が、補正画像をスクリーン１４０に投影する。これにより、ユーザが撮影装置１４００と異なる位置に居る場合でも、ユーザの位置に応じた歪み補正を行うことができ、投影対象の画像の歪み補正の精度を向上させることができる。
【００８５】
図１７は、上述した特徴点抽出部の別の機能構成を示す図である。以下、図１７を参照して、特徴点抽出部１７００の機能構成について説明する。
【００８６】
特徴点抽出部１７００は、特徴点候補抽出部１７０１と、近似形状算出部１７０２と、特徴点近似形状判断部１７０７と、特徴点位置算出部１７０８とを有する。
【００８７】
特徴点候補抽出部１７０１は、二値化された撮影画像から特徴点の候補となる画素（以下、「特徴点候補」とする。）を抽出する手段である。本実施形態では、特徴点候補抽出部１７０１は、黒画素の連結成分を特徴点候補として抽出する。
【００８８】
近似形状算出部１７０２は、撮影画像に含まれるノイズや欠けの無い校正用パターンに近似する形状（以下、「特徴点近似形状」とする。）を算出する手段である。近似形状算出部１７０２は、輪郭画素抽出部１７０３と、近似形状式算出部１７０４と、距離算出部１７０５と、輪郭画素削除部１７０６とを有する。
【００８９】
輪郭画素抽出部１７０３は、撮影画像内の特徴点の輪郭を形成する輪郭画素を特徴点候補から抽出する手段である。本実施形態では、輪郭画素抽出部１７０３は、輪郭画素として、黒画素の連結成分のうち白画素に隣接する画素を抽出する。
【００９０】
近似形状式算出部１７０４は、特徴点近似形状を規定する数式である近似形状式を算出する手段である。近似形状式算出部１７０４は、輪郭画素抽出部１７０３が抽出した輪郭画素の座標値を用いて、近似形状規定式を算出する。より詳細には、特徴点近似形状が楕円である場合、近似形状式算出部１７０４は、数式４に示す楕円方法式を使用する。
【００９１】
【数４】
2015080190.tif 000006
ここで、係数ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅは、数式５に各輪郭画素の座標値を代入することによって算出することができる。
【００９２】
【数５】
2015080190.tif 000007
ここで、ｎは、輪郭画素の数であり、５以上の整数である。
【００９３】
他の実施形態では、近似形状式算出部１７０４は、数式６に示す楕円方程式を使用してもよい。この場合、数式６の楕円方程式を数式４のようにｘ，ｙについて整理し、整理された方程式の係数に、数式５で算出した係数を代入することにより、定数Ａ，Ｂ，ｘ0，ｙ0，θを求めることができる。
【００９４】
【数６】
2015080190.tif 000008
ここで、定数Ａ，Ｂは、図２０に示すように、楕円の軸長であり、ｘ0，ｙ0は、楕円中心の座標値である。θは、楕円の長軸とｘ軸との成す角である。
【００９５】
距離算出部１７０５は、各輪郭画素と、当該輪郭画素に対応する特徴点近似形状の点との距離を算出する手段である。特徴点近似形状が楕円である場合、距離算出部１７０５は、数式７を用いて、当該距離を算出することができる。
【００９６】
【数７】
2015080190.tif 000009
ここで、ｄｉｓｔ（ｘｉ，ｙｉ）は、輪郭座標（ｘｉ，ｙｉ）と楕円中心との距離を示す。
【００９７】
輪郭画素削除部１７０６は、近似形状規定式の算出に不要な輪郭画素を削除する手段である。輪郭画素削除部１７０６は、特徴点近似形状の輪郭部から離れた輪郭画素、すなわち、距離算出部１７０５の算出した距離が所定の閾値以上となる輪郭画素を削除する。
【００９８】
特徴点近似形状判断部１７０７は、近似形状式算出部１７０４が算出した近似形状式によって規定される特徴点近似形状が、撮影画像内の欠けやノイズの無い状態の校正用パターンの形状に近似するか否か判断する手段である。
【００９９】
特徴点位置算出部１７０８は、撮影画像内の特徴点の位置を算出する手段である。特徴点位置算出部１７０８は、特徴点近似形状の中心の座標値を特徴点の位置として算出する。
【０１００】
図１８は、図１７に示す特徴点抽出部１７００が実行する処理の一実施形態を示す図である。以下、図１８および図１９を参照して、図７に示すステップＳ７０３の処理の代わりに特徴点抽出部１７００が実行する処理について説明する。
【０１０１】
図１８に示す処理は、ステップＳ１８００から開始し、ステップＳ１８０１で近似形状算出部１７０２の輪郭画素抽出部１７０３が、ステップＳ７０２で特徴点候補抽出部１７０１が抽出した特徴点候補である黒画素の連結成分から１の連結成分を選択し、図１９に示すように、当該連結成分から輪郭画素を抽出する。
【０１０２】
ステップＳ１８０２では、近似形状式算出部１７０４が、輪郭画素の座標値を用いて近似形状規定式を算出する。本実施形態では、近似形状式として、楕円を規定する楕円方程式を算出する。ステップＳ１８０３では、距離算出部１７０５が、各輪郭画素と当該輪郭画素に対応する楕円の円周上の点との距離を算出する。
【０１０３】
ステップＳ１８０４では、特徴点近似形状判断部１７０７が、ステップＳ１８０３で算出した距離の最大値が、所定の閾値以上であるか否か判断する。本実施形態では、輪郭座標が近似形状の円周上の点とは認められない距離を所定の閾値とするのが好適である。
【０１０４】
距離の最大値が閾値以上である場合（ｙｅｓ）、ステップＳ１８０５に処理が分岐する。ステップＳ１８０５では、輪郭画素削除部１７０６が、当該距離が最大値となる輪郭画素を削除する。
【０１０５】
ステップＳ１８０６では、特徴点近似形状判断部１７０７が、輪郭画素が所定数以上残っているか否か判断する。楕円方程式を算出する実施形態では、楕円方程式の係数を算出可能な５以上の整数を所定数とすることが好適である。
【０１０６】
輪郭画素が所定数以上残っている場合は（ｙｅｓ）、ステップＳ１８０２に処理を戻し、残りの輪郭画素を用いてステップＳ１８０２〜１８０４の処理を実行する。これにより、図１９に示すように、真正の輪郭画素を用いて近似形状式を算出することができ、特徴点近似形状を校正用パターンの形状に近似させることができる。
【０１０７】
一方、輪郭画素が所定数以上残っていない場合は（ｎｏ）、ステップＳ１８０７に処理が分岐する。ステップＳ１８０７では、特徴点近似形状判断部１７０７が、当該輪郭画素を含む特徴点候補がノイズと判断し、ステップＳ１８１１に処理が移行する。
【０１０８】
ステップＳ１８０４で距離の最大値が閾値よりも小さいと判断した場合（ｎｏ）、ステップＳ１８０８に処理が分岐する。ステップＳ１８０８では、特徴点位置算出部１７０８が、特徴点近似形状である楕円の２つの軸の長さを算出する。ステップＳ１８０９では、特徴点位置算出部１７０８は、ステップＳ１８０２で算出した楕円方程式で規定される楕円の軸長を用いて、特徴点近似形状が、ノイズや欠損の無い校正用パターンに近似するか否か判断する。
【０１０９】
投影対象として円形状の校正用パターンを使用する実施形態では、例えば、長軸が短軸に対して極端に長い場合、当該長軸および短軸によって形成される楕円は、極端に扁平な形状となるため、校正用パターンに近似しないと判断する。
【０１１０】
また、長軸および短軸の長さが、予測される撮影画像内の校正用パターンの大きさに比べて極端に大きい場合は、当該長軸および短軸によって形成される楕円のサイズが極端に大きいため、校正用パターンに近似しないと判断する。
【０１１１】
さらに、長軸および短軸の長さが、予測される撮影画像内の校正用パターンの大きさに比べて極端に小さい場合は、当該長軸および短軸によって形成される楕円のサイズが極端に小さいため、校正用パターンに近似しないと判断する。
【０１１２】
特徴点近似形状が校正用パターンに近似しない場合（ｎｏ）、ステップＳ１８０７に処理が分岐する。一方、特徴点近似形状が校正用パターンに近似する場合（ｙｅｓ）、ステップＳ１８１０に処理が分岐する。ステップＳ１８１０では、特徴点位置算出部１７０８が、特徴点近似形状である楕円の中心の座標値を算出する。
【０１１３】
ステップＳ１８１１では、特徴点位置算出部１７０８は、総ての特徴点候補について、ステップＳ１８０１〜ステップＳ１８１０の処理を実行したか否か判断する。総ての特徴点候補について当該処理を実行していない場合は（ｎｏ）、ステップＳ１８０１に処理を戻す。一方、総ての特徴点候補について当該処理を実行した場合は（ｙｅｓ）、ステップＳ１８１２に処理が分岐する。
【０１１４】
ステップＳ１８１２では、特徴点位置算出部１７０８は、ステップＳ１８１０で算出した楕円中心の座標値を特徴点の位置として決定し、ステップＳ１８１３で処理が終了する。次いで、図７に示すステップＳ７０４の処理が実行される。本実施形態では、ステップＳ７０４の処理で、欠損領域特定部３１２が、当該特徴点の位置と、校正用パターン画像の特徴点の位置とを照合し、特徴点の欠損領域を特定する。
【０１１５】
図２１は、円形状の校正用パターンを含む校正用パターン画像を投影して得られた撮影画像に含まれる特徴点の一実施形態を示す図である。図２１には、投影対象の校正用パターン画像に含まれる校正用パターン２１００と、当該校正用パターンをスクリーンに投影して得られた撮影画像に含まれる特徴点２１１０，２１２０，２１３０とが示される。
【０１１６】
特徴点２１１０は、スクリーンの歪みによって円形状の校正用パターンが楕円状に歪んだ特徴点である。特徴点２１２０は、特徴点２１１０の一部が欠損した状態の特徴点である。特徴点２１３０は、特徴点２１１０に対してノイズが付加した状態の特徴点である。これらの特徴点の特徴点近似形状は、特徴点２１１０と同一形状の楕円である。
【０１１７】
楕円状に歪んだ特徴点２１１０では、当該特徴点の重心と、長軸および短軸の交点とが、校正用パターンの中心点と一致する。一方、一部が欠損した特徴点２１２０やノイズが付加した特徴点２１３０では、当該特徴点の重心が長軸および短軸の交点からずれる。このため、特徴点の位置として特徴点の重心を採用する方法では、特徴点の位置の検出精度が低くなる。
【０１１８】
図１７〜図２０を参照して説明した実施形態では、特徴点２１１０と同一形状の特徴点近似形状を算出し、当該特徴点近似形状の中心位置を特徴点の位置とするため、特徴点の一部が欠損した場合や特徴点にノイズが付加した場合でも、特徴点の位置の検出精度を高く維持することができる。
【０１１９】
上述した実施形態では、特徴点近似形状が楕円であるため、楕円近似を用いて特徴点近似形状を算出するが、特徴点近似形状が円である場合は、円近似を用いて特徴点近似形状を算出してもよい。また、特徴点形状が円形や楕円以外の図形である場合も同様に、特徴点近似形状を算出することができる。なお、上述した実施形態では、特徴点近似形状を算出する方法として線形最小二乗法を用いるが、他の実施形態では、ニュートン法等の別の手法を採用してもよい。
【０１２０】
図２２は、図１７に示す特徴点抽出部１７００が実行する処理の別の実施形態を示す図である。以下、図２２を参照して、図７に示すステップＳ７０７の処理の代わりに特徴点抽出部１７００が実行する処理について説明する。
【０１２１】
図２２に示す処理は、ステップＳ２２００から開始し、ステップＳ２２０１で近似形状算出部１７０２の輪郭画素抽出部１７０３が、ステップＳ７０６で特徴点候補抽出部１７０１が抽出した特徴点候補である黒画素の連結成分から１の連結成分を選択し、当該連結成分から輪郭画素を抽出する。
【０１２２】
ステップＳ２２０２では、近似形状式算出部１７０４が、輪郭画素の座標値を用いて近似形状規定式を算出する。本実施形態では、近似形状式として、楕円を規定する楕円方程式を算出する。ステップＳ２２０３では、距離算出部１７０５が、各輪郭画素と当該輪郭画素に対応する楕円の円周上の点との距離を算出する。
【０１２３】
ステップＳ２２０４では、特徴点近似形状判断部１７０７が、ステップＳ２２０３で算出した距離の最大値が、所定の閾値以上であるか否か判断する。距離の最大値が閾値以上である場合（ｙｅｓ）、ステップＳ２２０５に処理が分岐する。ステップＳ２２０５では、輪郭画素削除部１７０６が、当該距離が最大値となる輪郭画素を削除する。
【０１２４】
ステップＳ２２０６では、特徴点近似形状判断部１７０７が、輪郭画素が所定数以上残っているか否か判断する。輪郭画素が所定数以上残っている場合は（ｙｅｓ）、ステップＳ２２０２に処理を戻し、残りの輪郭画素を用いてステップＳ２２０２〜２２０４の処理を実行する。
【０１２５】
一方、輪郭画素が所定数以上残っていない場合は（ｎｏ）、ステップＳ２２０７に処理が分岐する。ステップＳ２２０７では、特徴点近似形状判断部１７０７が、当該輪郭画素を含む特徴点候補がノイズと判断し、ステップＳ２２１２で処理が終了する。次いで、図７に示すステップＳ７０８の処理が実行される。
【０１２６】
ステップＳ２２０４で距離の最大値が閾値よりも小さいと判断した場合（ｎｏ）、ステップＳ２２０８に処理が分岐する。ステップＳ２２０８では、特徴点位置算出部１７０８が、特徴点近似形状である楕円の２つの軸の長さを算出する。ステップＳ２２０９では、特徴点位置算出部１７０８は、ステップＳ２２０２で算出した楕円方程式で規定される楕円の軸長を用いて、特徴点近似形状が、ノイズや欠損の無い校正用パターンに近似するか否か判断する。
【０１２７】
特徴点近似形状が校正用パターンに近似しない場合（ｎｏ）、ステップＳ２２０７に処理が分岐する。一方、特徴点近似形状が校正用パターンに近似する場合（ｙｅｓ）、ステップＳ２２１０に処理が分岐する。
【０１２８】
ステップＳ２２１０では、特徴点位置算出部１７０８が、特徴点近似形状である楕円の中心の座標値を算出する。ステップＳ２２１１は、特徴点位置算出部１７０８は、ステップＳ２２１０で算出した楕円中心の座標値を特徴点の位置として決定し、ステップＳ２２１２で処理が終了する。次いで、図７に示すステップＳ７０８の処理が実行される。
【０１２９】
これまで本実施形態につき説明してきたが、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、本実施形態の構成要件を変更または削除し、または他の構成要件を付加するなど、当業者が想到することができる範囲内で変更することができる。いずれの態様においても本発明の作用・効果を奏する限り、本発明の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【０１３０】
１００…画像投影システム、１１０…情報処理装置、１２０…画像投影装置、１３０…校正用パターン画像、１４０…スクリーン、１５０…投影画像
【先行技術文献】
【特許文献】
【０１３１】
【特許文献１】特開２０１０−０２８４１１号公報
【特許文献２】特願２０１３−０５２９７６号公報
【非特許文献１】高橋徹他、「投影画像の幾何補正に関する実験的検討」、計測自動制御学会東北支部第２３５回研究集会（２００７．５．１８）、資料番号２３５−５
【図１】
2015080190.tif 000010
【図２】
2015080190.tif 000011
【図３】
2015080190.tif 000012
【図４】
2015080190.tif 000013
【図５】
2015080190.tif 000014
【図６】
2015080190.tif 000015
【図７】
2015080190.tif 000016
【図８】
2015080190.tif 000017
【図９】
2015080190.tif 000018
【図１０】
2015080190.tif 000019
【図１１】
2015080190.tif 000020
【図１２】
2015080190.tif 000021
【図１３】
2015080190.tif 000022
【図１４】
2015080190.tif 000023
【図１５】
2015080190.tif 000024
【図１６】
2015080190.tif 000025
【図１７】
2015080190.tif 000026
【図１８】
2015080190.tif 000027
【図１９】
2015080190.tif 000028
【図２０】
2015080190.tif 000029
【図２１】
2015080190.tif 000030
【図２２】
2015080190.tif 000031