(57)【要約】【課題】シーンの深度マップを生成する方法及び装置を提供すること。【解決手段】本方法は、均一な密度の構造化光パターンをシーンに投影し、第１の深度マップを取得し；第１の深度マップによる深度情報に基づいて、シーンを少なくとも１つの領域に区分けし；構造化光パターンの密度を、シーンの少なくとも１つの領域に適合させることにより、不均一な密度の構造化光パターンをシーンに投影し、シーンの第２の深度マップを取得するステップを有する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
シーンの深度マップを生成する方法であって、
第１の密度の構造化光パターンを前記シーンに投影し、第１の深度マップを取得するステップと、
前記第１の深度マップによる深度情報に基づいて、前記シーンを少なくとも１つの領域に区分けするステップと、
構造化光パターンの密度を、前記シーンの前記少なくとも１つの領域に適合させることにより、第２の密度の構造化光パターンを前記シーンに投影し、前記シーンの第２の深度マップを取得するステップと
を有する方法。
【請求項２】
前記第１の密度は均一な密度であり、前記第２の密度は不均一な密度である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記深度情報は、前記シーン内の１点に関する深度値である、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記区分けするステップにおいて、前記シーン内の点をクラスタにグループ化し、クラスタの各々は同一又は類似する深度値を有する、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記グループ化は、前記シーンの深度値の点同士の間のユークリッド距離に基づいている、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記構造化光パターンの密度は、前記少なくとも１つの領域の平均的な深度値の関数として設定される、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記構造化光パターンの密度は、人物の場合に増やされる、或いは
前記構造化光パターンの密度は、前記シーンの中で視点から最も遠い最大平均深度値を有する領域を除く少なくとも１つの領域の場合に増やされる、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記構造化光パターンの密度は、前記シーンの中で視点に最も近い最小平均深度値を有する少なくとも１つの領域の場合に限って増やされる、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記構造化光パターンの密度は、前記シーンの中で視点から最も遠い最大平均深度値を有する少なくとも１つの領域の場合に増やされ、前記シーンの中で視点に最も近い最小平均深度値を有する少なくとも１つの領域の場合に減らされる、請求項６に記載の方法。
【請求項１０】
前記シーンは、四角形の境界形状により境界を限定した領域に区分けされる、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記区分けされた領域の数は、前記シーンの複雑さに応じて設定される、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記シーンの複雑さは、前記シーン内のオブジェクトの数及びサイズと、オブジェクト間の距離の差分とに依存している、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
シーンの深度マップを生成する装置であって、
構造化光パターンをシーンに投影するパターン投影部と、
投影された前記構造化光パターンが照射された前記シーンの画像を捕捉する画像センサと、
投影された前記構造化光パターンと前記画像センサにより捕捉された光パターンとの間の相違を測定し、前記シーンの深度マップを生成することにより、前記シーンの深度情報を取得する深度情報処理部と、
前記シーンの領域各々に対して、投影された前記構造化光パターンの密度を、該領域の平均深度の関数として調整する制御部と
を有する装置。
【請求項１４】
前記制御部による制御の下で、
前記パターン投影部が、均一な密度の構造化光パターンを前記シーンに投影し、第１の深度マップを取得し、
前記画像センサが、投影された前記構造化光パターンが照射された前記シーンの画像を捕捉し、
前記深度情報処理部が、前記シーンの前記深度情報を取得し、前記シーンの第１の深度マップを生成し、
前記制御部が、前記第１の深度マップによる前記深度情報に基づいて、前記シーンを少なくとも１つの領域に区分けし、前記シーンの前記少なくとも１つの領域に対して、前記構造化光パターンの密度を深度値の関数として調整し、
前記パターン投影部が、調整後の密度の構造化光パターンを前記シーンに投影し、
前記画像センサが、調整された前記構造化光パターンが照射された前記シーンの画像を捕捉し、
前記深度情報処理部が、前記シーンの前記深度情報を取得し、前記シーンの第２の深度マップを生成する、請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
前記パターン投影部が赤外線プロジェクタであり、前記画像センサが赤外線カメラである、請求項１３に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は一般に3Dコンピュータグラフィクス等に関連する。特に、本発明はシーンの深度マップを生成するための方法及び装置等に関連する。
【背景技術】
【０００２】
3Dコンピュータグラフィクスにおいて、深度マップは、視点からシーン内のオブジェクト表面までの距離に関連する深度情報を含む画像である。「深度マップ」は「デプスマップ」等と言及されてもよい。「オブジェクト」は「対象」、「対象物」、「被写体」等と言及されてもよい。深度マップは、通常、距離に対応する画素値を有する2D画像であり、例えば、より強い光の値は近距離を意味し、より弱い光の値は遠距離を意味する。
【０００３】
深度マップに含まれている深度情報はいくつかの用途を有する。例えば、霧、靄、煙、スモーク等のようなシーン内の一様な密度の半透明媒体の影響をシミュレーションするために使用可能である。「シーン」は「場面」等と言及されてもよい。
【０００４】
マイクロソフト(登録商標)社のキネクト(Kinect)システムは、シーンの深度マップを構築するために、構造化光を利用することを提案している。「構造化光」(structured  light)は、「構造化された光」、「構造化ライト」等と言及されてもよい。構造化光方式は、既知の画素パターン(しばしば、グリッド又は水平の横線(群))をシーンに投影する処理を意味する。光パターンがシーンの表面に当たることによる変形の仕方は、表示システムが、シーン内の点/オブジェクトの深度情報を計算できるようにする。
【０００５】
具体的には、キネクトシステムの構造化光方式の場合、特別に設計された2Dパターンをシーンに投影する光源が存在する。通常、IR(赤外線)点投影がキネクトシステムで使用される。投影は、単なる擬似的にランダムな点の配置であってもよく、シーンの各々の領域が特定の点のレイアウトパターンにより照明される。図1はシーンに照明されるIR点投影のパターンを示す図である。照明されるシーンは、画像センサにより捕捉される。上記のIR点投影が光源として使用される場合、画像センサはIR捕捉センサ(例えば、IRカメラ)であってもよい。シーン領域内の深度変化に起因する変動があったとしても、IR捕捉センサの画像により、固有のパターン各々がそれぞれ特定される。その後、三角法の原理により、投影されたパターンと捕捉されたパターンとの間のズレにより、深度情報が測定される。「ズレ」は「シフト」、「相違」等と言及されてもよい。キネクトシステムのIR点投影の例の場合、プレイヤが存在するシーンに不可視のIR光が放射される。この放射の一部分が、影響を受ける全ての面で反射される。反射したIR光の量は(IRカメラの場合)オブジェクトまでの距離に依存する。遠くにあるオブジェクトの場合、反射される赤外光の量は少なくなる。逆に、近くにあるオブジェクトの場合、反射される赤外光の量は多くなる。従ってIRカメラは強度に基づいてオブジェクトまでの距離を測定する。
【０００６】
構造化光方式は、現在、広く使用されており、特に映画の業界で使用されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
シーンの深度マップを生成するための従来の構造化光方式では、均一な密度(homogeneous  density)の構造化光がシーンに照射される。「均一」は「一様」等と言及されてもよい。例えば、シーンの奥のオブジェクト及びシーンの手前のオブジェクトは、同じ密度のパターンで投影される。そして、上述したように、測定される変位は深度マップの計算を可能にする。
【０００８】
しかしながら、従来の構造化光方式の場合、均一な密度の構造化光パターンがシーンに投影される。これは、オブジェクトの視点までの距離によらず、同じ光パターンがシーンの全ての点/オブジェクトに使用されていることを意味するが、その密度は所与のシーンの点/オブジェクトの数に関連する可能性がある。そのような構造化光方式に関する問題の1つは、最も遠くにあるオブジェクトが不明確又は不正確になってしまうことである。均一な密度で投影する場合、最も遠いオブジェクトの鮮明さは、最も近いオブジェクトの鮮明さよりも劣化してしまうことが懸念される。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
一実施形態による方法は、
シーンの深度マップを生成する方法であって、
第１の密度の構造化光パターンを前記シーンに投影し、第１の深度マップを取得するステップと、
前記第１の深度マップによる深度情報に基づいて、前記シーンを少なくとも１つの領域に区分けするステップと、
構造化光パターンの密度を、前記シーンの前記少なくとも１つの領域に適合させることにより、第２の密度の構造化光パターンを前記シーンに投影し、前記シーンの第２の深度マップを取得するステップと
を有する方法である。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】シーンに照明されたIR点投影パターンを例示的に示す図。
【図２】シーンの深度マップを生成する本発明の実施形態による方法を示すフローチャート。
【図３】均一な密度の構造化光パターンを例示的に示す図。
【図４】四角い境界枠の深度区分けの出力例を示す図。
【図５】適応的に異なる密度の光パターンを例示的に示す図。
【図６（ａ）】特定のシーンの深度マップを生成するプロセス例を説明するための図。
【図６（ｂ）】特定のシーンの深度マップを生成するプロセス例を説明するための図。
【図６（ｃ）】特定のシーンの深度マップを生成するプロセス例を説明するための図。
【図７】シーンの深度マップを生成する本発明の実施形態による装置を示すブロック図。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
＜実施の形態の概要＞
従来の技術に関する上記の問題に関し、本発明は、シーンの深度マップを生成するための方法及び装置を提供し、これらは不均一な密度(heterogeneous  density)の構造化光パターンを用いてシーンを投影する。光パターンの密度は、少なくとも1つの領域の深度値の関数として、深度細分化により分割されたシーンの少なくとも1つの領域に動的に適合させられる。「細分化」は「分割」、「区分」、「セグメント化」又は「セグメンテーション」等と言及されてもよい。本発明は、予想される深度精度に応じて制御可能なパターン投影の機能を提供し、シーンの深度マップを生成する過程において、より詳細な分析を可能にする。
【００１２】
本発明の一実施形態により提供される方法は、
シーンの深度マップを生成する方法であって、
第１の密度の構造化光パターンを前記シーンに投影し、第１の深度マップを取得するステップと、
前記第１の深度マップによる深度情報に基づいて、前記シーンを少なくとも１つの領域に区分けするステップと、
構造化光パターンの密度を、前記シーンの前記少なくとも１つの領域に適合させることにより、第２の密度の構造化光パターンを前記シーンに投影し、前記シーンの第２の深度マップを取得するステップと
を有する方法である。
【００１３】
本発明の一実施形態により提供される装置は、
シーンの深度マップを生成する装置であって、
構造化光パターンをシーンに投影するパターン投影部と、
投影された前記構造化光パターンが照射された前記シーンの画像を捕捉する画像センサと、
投影された前記構造化光パターンと前記画像センサにより捕捉された光パターンとの間の相違を測定し、前記シーンの深度マップを生成することにより、前記シーンの深度情報を取得する深度情報処理部と、
前記シーンの領域各々に対して、投影された前記構造化光パターンの密度を、該領域の平均深度の関数として調整する制御部と
を有する装置である。
【００１４】
本発明に関する以下の詳細な説明により、本発明に関する更に多くの実施形態及び利点を享受できることが理解されるべきである。
【００１５】
＜実施の形態の詳細な説明＞
添付図面は、本発明の原理を説明するためになされる記述とともに、本発明の実施形態の更なる理解を促すために使用される。ただし、本発明はそれらの実施形態に限定されない。
【００１６】
以下、本発明の実施形態を添付図面を参照しながら詳細に説明する。以下の説明において、既存の機能や構造についての詳細な説明は簡明さ等の観点から省略されている。
【００１７】
図2はシーンの深度マップを生成する本発明の実施形態による方法を示すフローチャートである。
【００１８】
ステップ201における処理は、均一な密度の構造化光パターンをシーンに投影し、第1の深度マップを取得する。
【００１９】
このステップにおいて、パターン投影部(又はパターンプロジェクタ)が、シーンの方向に構造化光パターンを投影するために使用されてもよい。適切な任意の照明源がパターン投影部に使用可能であり、例えば、上記のIRプロジェクタ等が使用されてもよいが、これに限定されない。その場合、パターン投影部からの入射光は赤外線(IR)であることが認められるであろう。投影されるパターンは、上述したように、点の配列とすることが可能である。図3はステップ201で使用可能な均一な密度の構造化光パターンを例示的に示す図である。ただし、パターンは他の所定の形状を有してもよいことが認められるであろう。
【００２０】
シーンの反射面に光が当たる場合の投影された構造化光の歪みは、画像取得部により測定されることが可能である。画像取得部は、例えばカメラのような画像センサとすることが可能である。その場合、IR捕捉センサが使用される。シーンの深度情報は、投影された構造化光パターンと画像取得部により捕捉されたパターンとの間の変位/歪み/ズレ/シフトを側定位することにより算出可能である。第1の深度マップは、算出された深度情報に従って生成されることが可能である。算出された変位に応じて深度情報を算出する既存の三角法アルゴリズムが使用可能であることが、理解されるであろう。この点についての詳細な説明は省略する。
【００２１】
ステップ202における処理は、第1の深度マップによる深度情報に基づいて、シーンを少なくとも1つの領域に区分けする。
【００２２】
深度情報は、シーンの中の点の深度値とすることが可能である。この場合において、ステップ202(以下、「深度区分け」(depth  segmentation)と言及される場合がある)は、第1の深度マップにより与えられるシーン内の点の深度値に従って、シーン内の点を複数のクラスタにグループ化することで実行されてもよい。同一又は類似する深度値を有する一群の点は、1つのクラスタに(所属するように)グループ化される。「点」は「ポイント」等と言及されてもよい。
【００２３】
シーン内の点同士の間のユークリッド距離が、グループ化の目的に使用可能であり、シーン内の点のうち同一又は類似する深度値の点をクラスタにグループ化してもよい。ユークリッド距離の判断基準は、最も近い距離(di±delta)を有する点とともに構築されるクラスタを構築するために使用される。このプロセスは、近隣に限定して均一クラスタを取得することが可能である。ユークリッド距離以外の基準を利用してシーン内の点をクラスタリングしてもよいことが認められるであろう。
【００２４】
区分けされる領域の個数は、シーンの複雑さ(complexity)に応じて決定されることが可能である。「複雑さ」は「複雑度」、「複雑性」等と言及されてもよい。シーンの複雑さに関連するパラメータは、ユーザにより設定されることが可能である。シーンの複雑さは、シーン内のオブジェクトの個数やサイズ、及び、それらのオブジェクト間の距離の差分などに関連していてもよい。例えば、様々な距離に多数のオブジェクトが存在するシーンは複雑であると判断されてもよいし、小さなオブジェクトが存在するシーンも複雑であると判断されてもよい。複雑であるシーンは、より多くの個数の領域に区分けされることが可能である。
【００２５】
例えば、深度値に基づくシーンの基本的な区分けは、シーンのバックグランドの領域及びフォアグランドの領域であることが、理解できるであろう。バックグランドは、背景、後面、奥の面等と言及されてもよい。フォアグランドは、前景、前面、手前の面等と言及されてもよい。
【００２６】
図4は四角い境界枠の深度区分けを行った結果の一例を示す。図4に示されているように、シーンは、第1の深度マップにより提供される深度情報に従って、3つの領域に区分けされており、3つの領域は、フォアグランド面、バックグランド面及び中間の面として示されている。区分けは、第1の深度マップにより提供されるこれらの点の深度値に従って、シーン内の点をクラスタ化することにより実行されることが可能である。同一又は類似する深度値を有する点は1つのクラスタにグループ化され、すなわち、フォアグランド面、バックグランド面及び中間の面のうちの何れかに分類される。図4では、シーンは四角形(又は矩形)の境界枠(又は輪郭)により規定される領域に区分けされている。四角形の境界枠の形状は、深度区分けに使用する観点からは簡易な境界ボックスである。しかしながら、他の形状の境界枠も使用可能であることが当業者に認められるであろう。
【００２７】
境界(縁、端、ボーダー)の領域を管理するため、結果として得られるフォアグランド領域は安全マージン(又は余白マージン)を有するように拡大され、ばたつきを回避できるようにする。
【００２８】
例えば、四角形の境界枠は、区分けされたブロブ(又は塊又はぼやけた点群)(blob)の周囲に構築されることが可能であり、或いは、区分けされた深度画像の形状の乱れ(morphological  erosion)が利用されてもよい。
【００２９】
ステップ203における処理は、構造化光パターンの密度を、シーンの少なくとも1つの領域に適合させることにより、均一な密度の構造化光パターンをシーンに投影し、シーンの第2の深度マップを取得する。
【００３０】
深度マップの精度は光パターンの密度に依存することが理解できるであろう。高密度パターンは、低密度パターン(まばらなパターン)よりも高い精度をもたらす。
【００３１】
本発明の実施形態では、投影される光パターンの密度は、領域の深度値に応じて、シーンの区分けされた領域各々に局所的に調整されることが可能である。その適合化の深度値は、領域に属する点の全部又は一部の平均値とすることが可能である。
【００３２】
図5は、図4に示す区分けされた領域に適応した密度を有する光パターンを示す。図5に示されているように、投影される光パターンの密度は、第1の深度マップによる領域の平均深度値に応じて区分けされた領域に合わせられている(この場合、区分けされた領域は、フォアグランド面、バックグランド面、及び中間の面である)。
【００３３】
より小さな平均深度値のシーンの領域に属するオブジェクトは、より大きな平均深度値のシーンの領域に属するオブジェクトよりも高い精度を必要とすることが、理解できるであろう。更に、シーンのバックグランドの領域は最大の平均深度値を有することになり、シーンのフォアグランドの領域は最小の平均深度値を有することになる。従って、本発明の実施形態では、小さな平均深度値で区分けされた領域の人や物に関し(そのような領域は、視点に近いと考えられる)、投影される光パターンの密度は、バックグランドの領域よりも増やされることが可能である。より特殊な実施形態では、投影される光パターンの密度は、最小の平均深度値で区分けされた領域に限って増やされることが可能である(そのような領域は、地点に最も近いと考えられる)。
【００３４】
図5に示されているように、フォアグランド面及び中間の面は、より小さな平均深度値を有するので(すなわち、視点に近いので)、これら2つの領域に関し、投影される光パターンの密度はそれぞれ増やされている。バックグランド面についての投影される光パターンの密度は、初期の光パターンの密度から変更されないままにすることが可能である。図5は密度の適応制御の一例を示しているに過ぎないことが、理解されるであろう。他の適応制御が行われてもよい。例えば、最も近いフォアグランド面に関し、投影される光パターンの密度を増やすだけにすることも可能である。
【００３５】
場合によっては、シーンの均一なスキャンを行う必要があるかもしれない。そのような場合、密度の調整は、上記の例と順逆双方向に(reciprocally)実行されてもよい。具体的には、フォアグランドの領域よりも大きな平均深度値で区分けされた領域(これらの領域は、視点から遠いと考えられる)の人物又は物の各々に関し、投影される光パターンの密度が増やされ、バックグランドの領域よりも小さな平均深度値で区分けされた領域(これらの領域は、視点に近いと考えられる)の人物又は物の各々に関し、投影される光パターンの密度が減らされる。より具体的に言えば、図4に示されている深度の区分けの結果の場合、投影される光パターンの密度は、バックグランド面については増やされ、フォアグランド面については減らされる。そのような密度を設定すると、バックグランド及びフォアグランドにおいて(装置の限度内で)、同様な精度を達成することが可能になる。
【００３６】
本発明の実施形態による方法において、深度区分けの処理を行うステップ202はフレーム毎に更新されることが可能であり、光パターンの密度はそれに応じて合わせられてもよい。
【００３７】
シーンの中で動くオブジェクトの場合、区分けされる領域の場所は、追跡プロセスにより可変に設定されることが可能である。
【００３８】
新たに要素が捕捉領域に出入りする可能性がある。そのような場合、不一致又は変化が検出され、点のクラスタリングの仕方がそれに応じて更新され、所望の密度を維持するように光パターンの密度が再計算される。
【００３９】
次に、図6(a)、図6(b)、図6(c)を参照しながら、例示的なシーンの深度マップを生成するプロセスを説明する。
【００４０】
図6(a)は、深度マップが生成される対象のシーンの一例を示す。このシーンはリビングルーム又は居間の一部を示し、フロアランプ、ソファ及びコーヒーテーブルが壁の前に置かれている。壁にはピンで留められた額縁に入った絵画もある。
【００４１】
上記の本発明の実施形態の方法によれば、先ず、均一な密度の構造化光パターンをシーンに投影することにより、シーンの第1の深度マップが生成される。次に、シーンは、第1の深度マップの深度情報に基づいて、いくつかの領域に区分けされる。図6(b)はシーンの深度区分けの例を示す。図6(b)に示されているように、例えば、シーンに属する点を、第1の深度マップから利用可能な各自の深度値の関数としてクラスタリングすることにより、シーンは4つの領域に区分けされ、4つの領域は基本的にはそれぞれフロアランプ、ソファ、コーヒーテーブル及びバックグランド(背景)に対応する。壁に掛かっている額縁の絵画は、壁の深度と同様な深度を有するので、更なる領域は区分けされず、それら(壁及び絵画)は何れもバックグランド面に区分けされている。
【００４２】
シーン内の4つの区分けされた領域に光パターンの密度を合わせることにより、均一な密度の構造化光パターンがシーンに投影され、それによりシーンの第2の深度マップが取得される。図6(c)は、シーンの区分けされた領域に、光パターンの密度を合わせる様子を示す。図6(c)に示されているように、投影される光パターンの密度は、シーン内の4つの区分けされた領域にローカルに(局所的に)合わせられる。上記の例で説明したように、より小さな平均深度値で区分けされる領域(バックグランド領域を除く領域)の人又は物に関し、投影される光パターンの密度601、602、603が増やされ、深度マップの高精度化を図ることができる。或いは、バックグランド領域に関して投影される光パターンの密度604が増やされ、フォアグランド領域(コーヒーテーブル)に関する密度601が減らされ、シーン内のバックグランド及びフォアグランドにおいて同等な精度を達成してもよい。
【００４３】
本発明の実施形態の方法によれば、近くのオブジェクトに対する深度マップの精度を増やすことが可能であり、代替的に、シーン全体に対する深度の精度を均一化することも可能である。更に、高密度パターンを用いるに過ぎない従来方式と比較した場合、実施形態による深度マップの計算は簡易であり、計算時間を短縮する観点から好ましい。
【００４４】
図7はシーンの深度マップを生成する本発明の実施形態による方法を実行する装置のブロック図を示す。
【００４５】
図7に示されているように、装置700は、シーンの方向に構造化光パターンを投影するパターン投影部701を有する。上述したように、パターン投影部は、適切な任意の光を照明することができてよく、そのような光は例えば赤外光(IR光)であるがこれに限定されない。
【００４６】
装置700は、投影された構造化光パターンが照明されている状態で、シーンの画像を取得する画像センサ702を有する。「画像」は「映像」、「イメージ」等と言及されてもよい。
【００４７】
装置700は、投影された構造化光パターンと画像センサにより捕捉された光パターンとの間の相違を測定し、シーンの深度マップを生成することにより、シーンの深度情報を取得する深度情報処理部703を有する。
【００４８】
図7に示されているように、装置700は上記の本発明の実施形態による方法を実行するための制御部704を有し、シーンの領域各々に対して、投影された構造化光パターンの密度を、その領域の深度値の関数として調整する。具体的には、制御部704による制御の下で、パターン投影部701は、先ず、均一な密度の構造化光パターンをシーンに投影する。投影された構造化光パターンと画像センサ702により捕捉された光パターンとの間の相違を測定することにより、第1の深度マップが深度情報処理部703により生成される。制御部704は、第1の深度マップの深度情報に基づいて、シーンを少なくとも1つの領域に区分けし、不均一な密度の構造化光パターンをシーンに投影することをパターン投影部701に命令し、その不均一な密度は、深度値の関数として、シーンの少なくとも1つの領域に適合している。深度情報処理部703は、新たに投影された構造化光パターンと、画像センサ702により捕捉された光パターンとの間の相違を測定することにより、第2の深度マップを生成する。
【００４９】
本発明は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、特定用途プロセッサ又はそれらの組み合わせによる様々な形式で実施されてよく、例えば、システムの中で及び/又は別個のサーバ又はワークステーションとともに、複数の3Dディスプレイ装置又は各自の駆動装置のうちの1つ以上において実現されてよいことが、理解されるべきである。更に、ソフトウェアはプログラム記憶装置で具現化されるアプリケーションプログラムとして実現されることが好ましい。アプリケーションプログラムは、適切な任意のアーキテクチャを有する装置(マシン)にアップロードされ実行されてもよい。好ましくは、そのような装置はハードウェアを有するコンピュータプラットフォームで実現され、ハードウェアは例えば1つ以上の中央処理装置(CPU)、ランダムアクセスメモリ(RAM)、入力/出力(I/O)インタフェース等である。コンピュータプラットフォームはオペレーティングシステム及びマイクロ命令コードも含む。本がで説明される様々な処理及び機能は、マイクロ命令コードの一部分であってもよいし、或いはアプリケーションプログラム(又はそれらの組み合わせ)の一部分であってもよく、オペレーティングシステムにより実行される。更に、追加的なデータストレージ装置及びプリンタ装置等のような他の様々な周辺装置がコンピュータプラットフォームに接続されていてもよい。
【００５０】
添付図面に示されているシステム構成要素及び方法ステップの一部はソフトウェアで実現されることが好ましいので、システム構成要素間の実際の接続関係(又はプロセスステップ間の相互関係)は、本発明をプログラムする形式に応じて異なるかもしれないことが、理解されるべきである。本願の教示内容により、当業者は、本発明に関する上記の及び類似する手段又は構造を把握することが可能である。
【符号の説明】
【００５１】
７０１：パターン投影部
７０２：画像センサ
７０３：深度情報処理部
７０４：制御部
【図１】
2015087393.tif 000003
【図２】
2015087393.tif 000004
【図３】
2015087393.tif 000005
【図４】
2015087393.tif 000006
【図５】
2015087393.tif 000007
【図６（ａ）】
2015087393.tif 000008
【図６（ｂ）】
2015087393.tif 000009
【図６（ｃ）】
2015087393.tif 000010
【図７】
2015087393.tif 000011
【外国語明細書】
2015087393000001.pdf