(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１方向から測定対象者及び非測定対象者の第１距離画像を取得する第１距離画像センサと、
前記第１方向とは異なる第２方向から前記測定対象者及び前記非測定対象者の第２距離画像を取得する第２距離画像センサと、
前記第１距離画像における前記非測定対象者の距離情報を、前記第２距離画像に基づいて除去する除去処理を行う除去処理部とを含む、測定装置。
【請求項２】
前記除去処理部は、前記第２距離画像に基づいて、前記第１距離画像センサから視たときの前記非測定対象者に係る距離画像を第３距離画像として生成し、生成した第３距離画像に基づいて、前記除去処理を行う、請求項１に記載の測定装置。
【請求項３】
前記第２距離画像に基づいて、前記非測定対象者に係る複数の点を含む第１点群の各３次元座標を算出する第１点群座標算出部を更に含み、
前記除去処理部は、
前記第１点群座標算出部により算出された前記第１点群の各３次元座標を、前記第１距離画像センサから視た座標系に変換する座標変換処理部と、
前記座標変換処理部により変換された前記第１点群の各３次元座標に基づいて、前記非測定対象者に係る複数の点を含む第２点群であって、前記第１点群とは異なる第２点群の各３次元座標を算出する第２点群座標算出部と、
前記第１点群の各３次元座標及び第２点群の各３次元座標に基づいて、前記第３距離画像を生成する第３距離画像生成部と、
前記第１距離画像における前記非測定対象者の距離情報を、前記第３距離画像に基づいて取り除いた第４距離画像を生成する第４距離画像生成部と、を含む、請求項２に記載の測定装置。
【請求項４】
前記第２点群座標算出部は、前記非測定対象者の中心を通る平面を算出し、前記座標変換処理部により変換された前記第１点群の各３次元座標の、前記平面に関して対称な点群の各３次元座標を、前記第２点群の各３次元座標として算出する、請求項３に記載の測定装置。
【請求項５】
前記第２距離画像に基づいて、前記非測定対象者の複数の関節の位置の各３次元座標を算出する非測定対象者関節位置算出部を更に含み、
前記座標変換処理部は、更に、前記非測定対象者関節位置算出部により算出された前記複数の関節の位置の各３次元座標を、前記第１距離画像センサから視た座標系に変換し、
前記第２点群座標算出部は、前記座標変換処理部により変換された前記複数の関節の位置の各３次元座標に基づいて、前記平面を算出する、請求項４に記載の測定装置。
【請求項６】
前記第４距離画像生成部は、前記第１距離画像における画素の距離情報と、前記第３距離画像における対応する画素の距離情報との差が所定閾値以下である場合に、前記第１距離画像における前記画素の距離情報を除去する、請求項３項に記載の測定装置。
【請求項７】
前記除去処理を受けた前記第１距離画像に基づいて、前記測定対象者の関節の位置を算出する被験者関節位置算出部を更に含む、請求項１〜６のうちのいずれか１項に記載の測定装置。
【請求項８】
第１距離画像センサが、第１方向から測定対象者及び非測定対象者の第１距離画像を取得し、
第２距離画像センサが、前記第１方向とは異なる第２方向から前記測定対象者及び前記非測定対象者の第２距離画像を取得し、
処理装置が、前記第１距離画像における前記非測定対象者の距離情報を、前記第２距離画像に基づいて除去することを含む、測定方法。
【請求項９】
第１方向から測定対象者及び非測定対象者の第１距離画像を第１距離画像センサから入力し、
前記第１方向とは異なる第２方向から前記測定対象者及び前記非測定対象者の第２距離画像を第２距離画像センサから入力し、
前記第１距離画像における前記非測定対象者の距離情報を、前記第２距離画像に基づいて除去する、
処理をコンピューターに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、測定装置、測定方法及び測定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
マーカがそれぞれ取り付けられた複数の身体部位の位置を測定し、測定した各位置から対応する関節の角度を求め、求めた関節角度から関節の可動域を求める関節可動域検査訓練システムが知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開2002-000584号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
近年、能動型のアクティブステレオ方式／Time-of-Flight(TOF)方式を用いた距離画像センサによって空間全体の距離情報を取得し、距離情報から機械学習を用いた３次元身体部位位置推定手法により関節位置を求める手法が実用化されている。かかる手法によれば、距離画像センサのみで被験者にマーカを貼りつけることなく容易に関節位置の取得が可能となる。
【０００５】
しかしながら、測定対象者に接触する非測定対象者が存在する場合、測定対象者に係る距離情報のみを持つ距離画像を取得することは困難であり、距離画像には、測定対象者及び非測定対象者の双方の距離情報が含まれることになる。かかる距離画像においては、非測定対象者における測定対象者との接触個所付近の距離情報は、測定対象者における被接触個所の距離情報と同等となる。この場合、距離画像において非測定対象者と測定対象者との切り分けが困難となり、距離画像における非測定対象者の距離情報を除去することが難しくなる。
【０００６】
そこで、１つの側面では、測定対象者及び非測定対象者の距離画像における非測定対象者の距離情報を効果的に除去できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
一局面によれば、第１方向から測定対象者及び非測定対象者の第１距離画像を取得する第１距離画像センサと、
前記第１方向とは異なる第２方向から前記測定対象者及び前記非測定対象者の第２距離画像を取得する第２距離画像センサと、
前記第１距離画像における前記非測定対象者の距離情報を、前記第２距離画像に基づいて除去する除去処理を行う除去処理部とを含む、測定装置が提供される。
【発明の効果】
【０００８】
測定対象者及び非測定対象者の距離画像における非測定対象者の距離情報を効果的に除去できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】可動範囲測定装置の概略構成を模式的に示す図である。
【図２】処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図３】処理装置の機能ブロック図である。
【図４】第１関節位置算出部の機能ブロック図である。
【図５】第２関節位置算出部の機能ブロック図である。
【図６】第１関節位置算出部により実行される処理の一例を示すフローチャートである。
【図７】キャリブレーション方法の説明図である。
【図８】関節位置変換処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】点群変換処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】ステップＳ６１０の処理の一例を示すフローチャートである。
【図１１】上半身平面の説明図である。
【図１２】ステップＳ１００２の処理の説明図である。
【図１３】補助者全身の点群を模式的に示す図である。
【図１４】疑似下方向距離画像の模式図である。
【図１５】図１０のステップＳ１０１０の処理の一例を示すフローチャートである。
【図１６Ａ】外転／内転の説明図である。
【図１６Ｂ】外旋／内旋の説明図である。
【図１７】背景除去処理後の下方向距離画像の一例を示す図である。
【図１８】背景除去処理後の下方向距離画像に基づく関節位置の算出結果の一例を示す図である。
【図１９】補助者除去処理後の下方向距離画像（補助者除去距離画像）の一例を示す図である。
【図２０】フィルタ処理後の補助者除去距離画像の一例を示す図である。
【図２１】実施例２による可動範囲測定装置に含まれる処理装置の機能ブロック図である。
【図２２】実施例２による第１関節位置算出部の機能ブロック図である。
【図２３】実施例２による第１関節位置算出部により実行される処理の一例を示すフローチャートである。
【図２４】図２３のステップＳ６１０Ａの処理（補助者領域除去処理）の一例を示すフローチャートである。
【図２５】図２４のステップＳ１０１０Ａの処理の一例を示すフローチャートである。
【図２６】第１マスクデータの一例を示す図である。
【図２７】フィルタ処理前の第２マスクデータの一例を示す図である。
【図２８】フィルタ処理後の第２マスクデータの一例を示す図である。
【図２９】他の適用例を示す図である。
【図３０】図２９の適用例を示す上面図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、添付図面を参照しながら各実施例について詳細に説明する。
【００１１】
［実施例１］
図１は、一例による可動範囲測定装置１の概略構成を模式的に示す図である。図１には、説明用に、ベッド上に仰向けで横たわった状態の被験者Ｓ（測定対象者の一例）と、被験者Ｓの動きを補助する補助者Ｓ２（非測定対象者の一例）とが示されている。以下では、説明の都合上、水平面をＸＹ平面とし、被験者Ｓの足が伸びる方向をＹ方向、左右方向をＸ方向とし、上下方向をＺ方向とする。
【００１２】
可動範囲測定装置１は、下向きの距離画像センサ（以下、「下方向距離画像センサ」と称する）２１及び２２と、横向きの距離画像センサ（以下、「横方向距離画像センサ」と称する）２４と、処理装置１００とを含む。
【００１３】
下方向距離画像センサ２１は、被験者Ｓにとって右上方に設けられ、斜め下向きで被験者Ｓに向くように設けられる。下方向距離画像センサ２１は、ＸＹ平面に対して方向Ｒ１（斜め下向きの方向、第１方向の一例）から被験者Ｓの距離情報を含む距離画像（第１距離画像の一例）を取得する。下方向距離画像センサ２１は、３次元画像センサであり、空間全体のセンシングを行って距離を計測し、デジタル画像のように画素毎に距離情報を持つ距離画像を取得する。距離情報の取得方式は任意である。例えば、距離情報の取得方式は、特定のパターンを対象に投影してそれをイメージセンサで読み取り、投影パターンの幾何学的な歪みから三角測量の方式により距離を取得するアクティブステレオ方式であってもよい。また、レーザー光を照射してイメージセンサで反射光を読み取り、その位相のずれから距離を計測するTOF方式であってもよい。
【００１４】
下方向距離画像センサ２２は、被験者Ｓにとって左上方に設けられ、斜め下向きで被験者Ｓに向くように設けられる。下方向距離画像センサ２２は、ＸＹ平面に対して方向Ｒ２（第１方向の一例）から被験者Ｓの距離情報を含む距離画像（第１距離画像の一例）を取得する。下方向距離画像センサ２２のセンサ構成自体は下方向距離画像センサ２１と同様であってよい。尚、以下では、下方向距離画像センサ２１又は２２により取得される距離画像を、「下方向距離画像」とも称する。図１に示すような状況下では、下方向距離画像には、被験者Ｓの距離情報に加えて、補助者Ｓ２の距離情報が含まれることになる。
【００１５】
横方向距離画像センサ２４は、図１に示すように、被験者Ｓにとって左右方向の一方側（図１に示す例では左方向）に設けられ、横向きで設けられる。横方向距離画像センサ２４は、横方向Ｒ４（第２方向の一例）から被験者Ｓの距離情報を含む距離画像を取得する。横方向距離画像センサ２４は、図１に示すように、補助者Ｓ２の背後から被験者Ｓの距離画像（第２距離画像の一例）を取得する。従って、横方向距離画像センサ２４が取得する距離画像には、少なくとも補助者Ｓ２の距離情報が含まれる。尚、以下では、横方向距離画像センサ２４により取得される距離画像を、「横方向距離画像」とも称する。
【００１６】
図２は、処理装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。
【００１７】
図２に示す例では、処理装置１００は、制御部１０１、主記憶部１０２、補助記憶部１０３、ドライブ装置１０４、ネットワークＩ／Ｆ部１０６、入力部１０７を含む。
【００１８】
制御部１０１は、主記憶部１０２や補助記憶部１０３に記憶されたプログラムを実行する演算装置であり、入力部１０７や記憶装置からデータを受け取り、演算、加工した上で、記憶装置などに出力する。
【００１９】
主記憶部１０２は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）などであり、制御部１０１が実行する基本ソフトウェアであるＯＳやアプリケーションソフトウェアなどのプログラムやデータを記憶又は一時保存する記憶装置である。
【００２０】
補助記憶部１０３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などであり、アプリケーションソフトウェアなどに関連するデータを記憶する記憶装置である。
【００２１】
ドライブ装置１０４は、記録媒体１０５、例えばフレキシブルディスクからプログラムを読み出し、記憶装置にインストールする。
【００２２】
記録媒体１０５は、所定のプログラムを格納する。この記録媒体１０５に格納されたプログラムは、ドライブ装置１０４を介して処理装置１００にインストールされる。インストールされた所定のプログラムは、処理装置１００により実行可能となる。
【００２３】
ネットワークＩ／Ｆ部１０６は、有線及び／又は無線回線などのデータ伝送路により構築されたネットワークを介して接続された通信機能を有する周辺機器と処理装置１００とのインターフェースである。
【００２４】
入力部１０７は、カーソルキー、数字入力及び各種機能キー等を備えたキーボード、マウスやスライスパット等を有する。入力部１０７は、音声入力やジェスチャー等の他の入力方法に対応してもよい。
【００２５】
尚、図２に示す例において、以下で説明する各種処理等は、プログラムを処理装置１００に実行させることで実現することができる。また、プログラムを記録媒体１０５に記録し、このプログラムが記録された記録媒体１０５を処理装置１００に読み取らせて、以下で説明する各種処理等を実現させることも可能である。なお、記録媒体１０５は、様々なタイプの記録媒体を用いることができる。例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等の様に情報を光学的，電気的或いは磁気的に記録する記録媒体、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の様に情報を電気的に記録する半導体メモリ等であってよい。なお、記録媒体１０５には、搬送波は含まれない。
【００２６】
図３は、処理装置１００の機能ブロック図である。図３には、処理装置１００に各種距離画像を入力する下方向距離画像センサ２１、２２及び横方向距離画像センサ２４が併せて図示されている。
【００２７】
図３に示す例では、処理装置１００は、第１関節位置算出部１１０と、第２関節位置算出部１２０と、関節角度算出部１３２と、可動域算出部１３６と、出力部１３８とを含む。第１関節位置算出部１１０、第２関節位置算出部１２０、関節角度算出部１３２、可動域算出部１３６、及び出力部１３８は、図２に示す制御部１０１が主記憶部１０２に記憶された１つ以上のプログラムを実行することで実現できる。
【００２８】
第１関節位置算出部１１０には、下方向距離画像センサ２１及び２２のうちのいずれか一方からの下方向距離画像が入力される。尚、下方向距離画像センサ２１及び２２は、いずれか一方のみが選択的に用いられる。下方向距離画像センサ２１及び２２の切り替え方法は任意である。下方向距離画像センサ２１及び２２のうちのいずれの下方向距離画像が入力される場合であっても、処理装置１００の処理自体は同様である。従って、以下では、一例として、下方向距離画像センサ２１の下方向距離画像が入力される場合について代表して説明する。従って、以下で「下方向距離画像」とは、特に言及しない限り、下方向距離画像センサ２１の下方向距離画像である。
【００２９】
第１関節位置算出部１１０には、更に、第２関節位置算出部１２０から補助者情報（後述）が入力される。第１関節位置算出部１１０は、下方向距離画像と、補助者情報と基づいて、被験者Ｓの関節位置（座標）を算出する。第１関節位置算出部１１０は、算出した被験者Ｓの関節位置を表す被験者関節位置情報を関節角度算出部１３２に入力する。第１関節位置算出部１１０の更なる詳細は後述する。
【００３０】
第２関節位置算出部１２０には、横方向距離画像センサ２４からの横方向距離画像が入力される。第２関節位置算出部１２０は、横方向距離画像に基づいて、補助者Ｓ２の関節位置（座標）を算出する。第２関節位置算出部１２０は、算出した補助者Ｓ２の関節位置等を表す補助者情報を第１関節位置算出部１１０に入力する。第２関節位置算出部１２０の更なる詳細は後述する。
【００３１】
関節角度算出部１３２は、第１関節位置算出部１１０から得られる被験者関節位置情報に基づいて、被験者Ｓの関節角度を算出する。例えば、関節角度算出部１３２は、測定項目毎に予め用意された関節角度算出式を用いて、被験者Ｓの関節角度を算出できる。
【００３２】
可動域算出部１３６は、関節角度算出部１３２に算出された関節角度に基づいて関節の可動域（図１６Ａ及び図１６Ｂ参照）を算出する。可動域算出部１３６は、関節の可動域に関する条件を満たす範囲内の関節の可動域を算出する。関節の可動域に関する条件は、例えばＸＹ平面内で動く等の条件であってよい。例えば、可動域算出部１３６は、ある測定項目に関して算出した関節角度の最大値を、その測定項目に係る関節の可動域（可動範囲）とする。
【００３３】
出力部１３８は、可動域算出部１３６により算出された関節の可動域を表す情報を表示部（図示せず）に出力する。尚、表示部は、ＣＲＴ（Cathode-Ray Tube）ディスプレイや液晶ディスプレイ等の表示装置により実現されてよい。
【００３４】
図４は、第１関節位置算出部１１０の機能ブロック図である。
【００３５】
第１関節位置算出部１１０は、背景除去処理部１１１と、補助者除去処理部（除去処理部の一例）１１２と、被験者関節位置算出処理部１１５とを含む。
【００３６】
背景除去処理部１１１は、下方向距離画像に対して背景除去処理を行う。背景除去処理は、下方向距離画像における被験者Ｓに係る距離画像部分だけを抽出し、それ以外の距離画像部分を背景として除去する処理である。背景除去処理の方法は、通常的な方法が利用される。例えば、背景除去処理は、下方向距離画像に対して輪郭抽出処理を行い、囲まれた領域のおおまかな形状、サイズ等から下方向距離画像内の被験者Ｓの領域を判定し、それ以外の領域をマスクすることによって実現できる。尚、輪郭抽出処理によれば、被験者Ｓの輪郭を境界として下方向距離画像の距離情報が大きく変化することを利用して、被験者Ｓの輪郭を精度良く抽出できる。但し、以下で詳説するが、背景除去処理だけでは、補助者Ｓ２に係る距離画像部分をマスクすることは難しい。これは、特に補助者Ｓ２が被験者Ｓに接触しているときに当てはまる。かかる場合は、被験者Ｓのみの輪郭を抽出するのが難しいためである。
【００３７】
補助者除去処理部１１２は、第２関節位置算出部１２０からの補助者情報（後述）に基づいて、背景除去処理後の下方向距離画像に対して補助者除去処理を行う。補助者除去処理は、下方向距離画像における被験者Ｓに係る距離画像部分だけを抽出し、それ以外の距離画像部分を背景として除去（マスク）する処理である。補助者除去処理は、上記の背景除去処理に対して、第２関節位置算出部１２０からの補助者情報を用いる点が異なる（その結果、後述のように、除去できる対象が異なる）。補助者除去処理部１１２は、座標変換処理部１１３と、補助者領域除去処理部１１４とを含む。補助者領域除去処理部１１４は、第２点群座標算出部１１４１と、疑似下方向距離画像生成部１１４２（第３距離画像生成部の一例）と、補助者除去距離画像生成部１１４３（第４距離画像生成部の一例）とを含む。補助者除去処理部１１２の詳細は後述する。
【００３８】
被験者関節位置算出処理部１１５は、補助者除去処理後の下方向距離画像（補助者除去距離画像）に基づいて、被験者Ｓに係る関節位置算出処理を行う。被験者Ｓに係る関節位置算出処理は、下方向距離画像における被験者Ｓに係る関節を認識し、その位置を算出する処理である。被験者Ｓに係る関節位置認識処理の方法は、通常的な方法が利用される。例えば、距離情報から機械学習を用いた３次元身体部位位置推定手法により関節位置を求める手法が用いられる。尚、被験者Ｓに係る各関節の各３次元座標は、下方向距離画像センサ２１の座標系で算出される。
【００３９】
図５は、第２関節位置算出部１２０の機能ブロック図である。
【００４０】
第２関節位置算出部１２０は、背景除去処理部１２１と、第１点群座標算出部１２２と、補助者関節位置算出処理部１２３と、補助者情報生成処理部１２４とを含む。
【００４１】
背景除去処理部１２１は、横方向距離画像に対して背景除去処理を行う。背景除去処理は、横方向距離画像における補助者Ｓ２に係る距離画像部分だけを抽出し、それ以外の距離画像部分を背景として除去する処理である。背景除去処理の方法は、上述した背景除去処理と同様であってよい。例えば、背景除去処理は、横方向距離画像に対して輪郭抽出処理を行い、囲まれた領域のおおまかな形状、サイズ等から横方向距離画像内の補助者Ｓ２の領域を判定し、それ以外の領域をマスクすることによって実現できる。
【００４２】
第１点群座標算出部１２２は、背景除去処理部１２１による背景除去処理後の横方向距離画像に基づいて、横方向距離画像における補助者Ｓ２の領域内の各画素に係る各像の、実空間内の各３次元座標（横方向距離画像センサ２４の座標系）を算出する。横方向距離画像における補助者Ｓ２に係る各像の各３次元座標は、横方向距離画像センサ２４の座標系で算出される。横方向距離画像における補助者Ｓ２の領域（その輪郭）は、背景除去処理部１２１による背景除去処理によって特定できる。補助者Ｓ２の領域内のある画素に係る像の３次元座標は、その距離情報と横方向距離画像センサ２４の取り付け位置及び方向とに基づいて算出できる。以下では、横方向距離画像における補助者Ｓ２の領域内の各画素に対応する補助者Ｓ２上の各位置（各点）を、単に「補助者Ｓ２に係る点群」と称する。尚、横方向距離画像センサ２４は上述のように補助者Ｓ２の背後に設けられるので、補助者Ｓ２に係る点群は、被験者Ｓの背面に係る点群となる。
【００４３】
補助者関節位置算出処理部１２３は、背景除去処理部１２１による背景除去処理後の横方向距離画像に基づいて、補助者Ｓ２に係る関節位置算出処理を行う。補助者Ｓ２に係る関節位置算出処理は、横方向距離画像における補助者Ｓ２に係る関節を認識し、その位置を算出する処理である。補助者Ｓ２に係る関節位置認識処理の方法は、上述した被験者Ｓに係る関節位置認識処理の方法と同様であってよい。尚、補助者Ｓ２に係る各関節の各３次元座標は、横方向距離画像センサ２４の座標系で算出される。
【００４４】
補助者情報生成処理部１２４は、第１点群座標算出部１２２及び補助者関節位置算出処理部１２３の各処理結果に基づいて、補助者情報を生成する。補助者情報は、補助者Ｓ２に係る点群の各３次元座標を表す情報と、補助者Ｓ２に係る関節位置（各３次元座標）を表す情報とを含む。
【００４５】
図６は、第１関節位置算出部１１０により実行される処理の一例を示すフローチャートである。図６に示す処理は、下方向距離画像センサ２１の下方向距離画像の入力周期毎に実行される。尚、横方向距離画像センサ２４の横方向距離画像は、下方向距離画像センサ２１の下方向距離画像と同期して処理され、横方向距離画像の処理結果として補助者情報が第１関節位置算出部１１０に入力される。従って、以下の説明において、補助者情報を導出するために用いる横方向距離画像と、該補助者情報を用いて補助者除去処理等が行われる下方向距離画像とは、同一時点に取得された画像である。
【００４６】
ステップＳ６００では、背景除去処理部１１１は、下方向距離画像センサ２１から下方向距離画像を取得する。
【００４７】
ステップＳ６０２では、背景除去処理部１１１は、下方向距離画像に対して背景除去処理を行う。
【００４８】
ステップＳ６０４では、補助者除去処理部１１２は、第２関節位置算出部１２０からの補助者情報を取得する。
【００４９】
ステップＳ６０６では、補助者除去処理部１１２の座標変換処理部１１３は、ステップＳ６０４で得た補助者情報に基づいて、補助者Ｓ２に係る関節位置（３次元座標）を、下方向距離画像センサ２１の座標系に変換する。例えば、座標変換処理部１１３は、以下のような変換行列を用いて、横方向距離画像センサ２４の座標系から下方向距離画像センサ２１の座標系への座標変換を実現する。この処理について後に詳説する。
【００５０】
【数１】
0006512034.tif 000002
数１において、（ｘ１，ｙ１、ｚ１）は、横方向距離画像センサ２４の座標系での座標値（変換前の座標値）を表し、（ｘ２，ｙ２、ｚ２）は、下方向距離画像センサ２１の座標系での座標値（変換後の座標値）を表す。また、右辺の３×３の行列は、回転を表し、（ｔ２，ｔ２、ｔ２）は、平行移動を表す。回転を表す行列の各値ｒ１〜ｒ９、及び平行移動を表す行列の各値ｒ１〜ｒ３は、下方向距離画像センサ２１及び横方向距離画像センサ２４との間の位置関係に応じて決まる。従って、各値ｒ１〜ｒ９、及びｒ１〜ｒ３は、下方向距離画像センサ２１及び横方向距離画像センサ２４の設置時に予めキャリブレーションを行うことで求めておくことができる。例えば、図７に示すように、チェッカーボード９０等を用いて下方向距離画像センサ２１と横方向距離画像センサ２４の座標系変換用の行列を求めることができる。この場合、設置時に下方向距離画像センサ２１及び横方向距離画像センサ２４を固定した際、下方向距離画像センサ２１及び横方向距離画像センサ２４の双方から見える位置にチェッカーボード９０等の位置合わせの基準となるようなパターンを配置する。そして、下方向距離画像センサ２１及び横方向距離画像センサ２４で取得したそれぞれの距離画像に対し、どの方向にどの程度回転及び移動すればパターンが一致するかを算出することで、変換式を求めることができる。
【００５１】
ステップＳ６０８では、補助者除去処理部１１２の座標変換処理部１１３は、ステップＳ６０４で得た補助者情報に基づいて、補助者Ｓ２に係る点群（３次元座標）を、下方向距離画像センサ２１の座標系に変換する。座標変換方法自体は、ステップＳ６０６と同一であってよく、数１に示すような座標変換行列が用いられてよい。この処理について後に詳説する。
【００５２】
ステップＳ６１０では、補助者除去処理部１１２の補助者領域除去処理部１１４は、上記のステップＳ６０６及びステップＳ６０８で得られる各座標値に基づいて、ステップＳ６０２で得た背景除去処理後の下方向距離画像に対して補助者領域除去処理を行う。この処理について後に詳説する。
【００５３】
ステップＳ６１２では、被験者関節位置算出処理部１１５は、補助者除去処理後の下方向距離画像に基づいて、被験者Ｓに係る関節位置算出処理を行う。
【００５４】
図８は、図６のステップＳ６０６の処理（関節位置変換処理）の一例を示すフローチャートである。
【００５５】
ステップＳ８００では、座標変換処理部１１３は、ステップＳ６０４で得た補助者情報に基づいて、補助者Ｓ２に係る関節位置（３次元座標）を読み出す。このとき、補助者Ｓ２に係る関節位置は、Ｎ個読み出される。Ｎ個の関節位置は、例えば、ある一時点に係る横方向距離画像から認識された関節位置の全数である。以下の説明では、補助者Ｓ２の上半身及び下半身の各関節位置が認識されるものとする。
【００５６】
ステップＳ８０２では、座標変換処理部１１３は、読み出したＮ個の関節位置のうちから所定の順に１つを選択し、選択した関節位置を座標変換行列（数１参照）により、下方向距離画像センサ２１の座標系に変換する。
【００５７】
ステップＳ８０４では、座標変換処理部１１３は、読み出したＮ個の関節位置の全てに対する座標変換が終了したか否かを判定する。判定結果が"ＹＥＳ"の場合は、終了し、それ以外の場合は、ステップＳ８０２に戻る。このようにして、座標変換処理部１１３は、読み出したＮ個の関節位置の全てに対する座標変換を行う。この結果、下方向距離画像センサ２１の座標系の同関節位置（３次元座標）を得ることができる。以下では、このようにして得られた補助者Ｓ２に係る関節位置の座標（下方向距離画像センサ２１の座標系の座標）を、「補助者関節座標」と称する。
【００５８】
図９は、図６のステップＳ６０８の処理（点群変換処理）の一例を示すフローチャートである。
【００５９】
ステップＳ９００では、座標変換処理部１１３は、ステップＳ６０４で得た補助者情報に基づいて、補助者Ｓ２に係る第１点群（３次元座標）を読み出す。このとき、補助者Ｓ２に係る第１点群は、Ｍ個の点を有する。Ｍ個の点の第１点群は、例えば、ある一時点に係る横方向距離画像から得られる全点を含む点群である。
【００６０】
ステップＳ９０２では、座標変換処理部１１３は、読み出した第１点群のＭ個の全点のうちから所定の順に１つを選択し、選択した１点を座標変換行列（数１参照）により、下方向距離画像センサ２１の座標系に変換する。
【００６１】
ステップＳ９０４では、座標変換処理部１１３は、読み出した第１点群のＭ個の全点に対する座標変換が終了したか否かを判定する。判定結果が"ＹＥＳ"の場合は、終了し、それ以外の場合は、ステップＳ９０２に戻る。このようにして、座標変換処理部１１３は、読み出した第１点群のＭ個の全点に対する座標変換を行う。この結果、下方向距離画像センサ２１の座標系の同第１点群（３次元座標）を得ることができる。以下では、このようにして得られた補助者Ｓ２に係る第１点群の各座標（下方向距離画像センサ２１の座標系の座標）を、「補助者背面の点群の各座標」と称する。
【００６２】
図１０は、図６のステップＳ６１０の処理（補助者領域除去処理）の一例を示すフローチャートである。
【００６３】
図１０に示す補助者領域除去処理は、第１処理、第２処理及び第３処理の３種類の処理を含む。第１処理は、補助者関節座標及び補助者背面の点群の各座標から補助者全身の点群の各座標を求める処理であり、第２点群座標算出部１１４１により実行されるステップＳ１０００〜１００２の各処理に対応する。第２処理は、補助者全身の点群の各座標に基づいて疑似下方向距離画像を生成する処理であり、疑似下方向距離画像生成部１１４２により実行されるステップＳ１００４〜１００８の各処理に対応する。第３処理は、疑似下方向距離画像と下方向距離画像と基づいて、下方向距離画像における補助者に係る領域をマスクする補助者除去距離画像を生成する処理であり、補助者除去距離画像生成部１１４３により実行されるステップＳ１０１０〜１０１２の各処理に対応する。
【００６４】
ステップＳ１０００では、第２点群座標算出部１１４１は、補助者関節座標に基づいて、補助者Ｓ２の上半身に平行な平面（以下、「上半身平面」と称する）及び下半身に平行な平面（以下、「下半身平面」と称する）を算出する。例えば、第２点群座標算出部１１４１は、図１１に示すように、補助者Ｓ２の両肩の座標と背骨のような体の中心を通る関節の一つを用いた３点Ｐ１〜Ｐ３で決定される平面を上半身平面として算出する。また、同様に、第２点群座標算出部１１４１は、補助者Ｓ２の両ひざ関節と左右股関節の中点の３点で決定される平面を下半身平面として算出する。
【００６５】
ステップＳ１００２では、第２点群座標算出部１１４１は、補助者背面の点群の各座標について、ステップＳ１０００で得た上半身平面に関して対称な第２点群の各座標を算出すると共に、ステップＳ１０００で得た下半身平面に関して対称な第２点群の各座標を算出する。第２点群の各座標は、補助者前面の点群の各座標を形成する。補助者背面の点群の各座標と、補助者前面の点群の各座標（第２点群の各座標）との集合は、補助者Ｓ２の上半身及び下半身全体の点群の各座標を表す。従って、以下では、補助者背面の点群の各座標と、補助者前面の点群の各座標との集合を、「補助者全身の点群の各座標」と称する。図１２は、ステップＳ１００２の処理の説明図である。図１２に示す例では、上半身平面及び下半身平面は、同一であり、符号８００で模式的に示されている。また、補助者背面の点群に係る領域が符号８０１で模式的に示され、また、補助者前面の点群に係る領域が符号８０２で模式的に示されている。補助者背面の点群の各座標について、上半身平面及び下半身平面８００に関して対称な各座標を算出することで、補助者前面の点群の各座標が得られる。補助者背面の点群の各座標及び補助者前面の点群の各座標は、補助者全身の点群の各座標として機能する。尚、図１３は、図１２とは異なる角度から視た（下方向距離画像センサ２１から視た）補助者全身の点群を模式的に示す図である。図１３に示すように、このようにして得られる補助者全身の点群は、あたかも下方向距離画像センサ２１で補助者Ｓ２のみを補足して得られる補助者全身の点群であるかのような情報を持つ。尚、上述のように、補助者全身の点群は、下方向距離画像センサ２１の座標系で処理される。
【００６６】
ステップＳ１００４では、疑似下方向距離画像生成部１１４２は、ステップＳ１００２で得た補助者全身の点群を形成するそれぞれの点について、下方向距離画像センサ２１からの距離を算出する。補助者全身の点群を形成するそれぞれの点は、下方向距離画像センサ２１の座標系の３次元座標値を持つ。従って、点群を形成するそれぞれの点の距離は、それぞれの点の座標に基づいて算出できる。
【００６７】
ステップＳ１００６では、疑似下方向距離画像生成部１１４２は、ステップＳ１００２で得た補助者全身の点群を形成するそれぞれの点について、下方向距離画像センサ２１で捕捉された場合の下方向距離画像内の画素座標を求める。即ち、ある点が、下方向距離画像センサ２１で捕捉された場合に、そのときの下方向距離画像のどの画素座標に、該点が位置するかを、疑似下方向距離画像生成部１１４２が算出する。補助者全身の点群を形成するそれぞれの点は、下方向距離画像センサ２１の座標系の３次元座標値を持つ。従って、点群を形成するそれぞれの点の、下方向距離画像内の画素座標は、それぞれの点の３次元座標に基づいて算出できる。尚、下方向距離画像センサ２１の座標系の３次元座標と下方向距離画像内の画素位置との間の変換式（対応関係）については、ライブラリとして提供される変換式が用いることができる。
【００６８】
ステップＳ１００８では、疑似下方向距離画像生成部１１４２は、ステップＳ１００４で得た距離情報と、ステップＳ１００６で得た画素座標情報とに基づいて、疑似下方向距離画像を生成する。ここで、"疑似下方向距離画像"における"疑似"とは、下方向距離画像センサ２１が実際に取得した下方向距離画像とは異なることを意味する。即ち、疑似下方向距離画像は、横方向距離画像センサ２４が実際に取得した横方向距離画像から疑似的に作成された下方向距離画像であることを意味する。
【００６９】
具体的には、疑似下方向距離画像生成部１１４２は、ステップＳ１００４で得た距離情報とステップＳ１００６で得た画素座標情報とに基づいて、画素座標情報が示す画素に、対応する距離情報を付与することで、疑似下方向距離画像を生成する。即ち、疑似下方向距離画像生成部１１４２は、補助者全身の点群を形成するそれぞれの点について、点の画素座標に、該点の距離情報を付与することで、疑似下方向距離画像を生成する。このとき、同じ画素座標に複数の点が存在する場合は、疑似下方向距離画像生成部１１４２は、距離が小さい方の点を採用する。即ち、疑似下方向距離画像生成部１１４２は、同じ画素座標に複数の点が存在する場合は、その画素座標には、小さい方の距離情報を付与する。このようにして、横方向距離画像センサ２４が実際に取得した横方向距離画像から疑似的に作成された"疑似下方向距離画像"が得られる。図１４は、疑似下方向距離画像の模式図である。図１４に示すように、疑似下方向距離画像は、補助者全身の点群に対応する領域だけが有意な距離情報を持ち、他の領域（黒で図示）は有意な距離情報を持たない。以下では、一例として、疑似下方向距離画像における他の領域（補助者全身の点群に対応する領域以外の領域）の距離情報は、値"０"を有するものとする。
【００７０】
ステップＳ１０１０では、補助者除去距離画像生成部１１４３は、下方向距離画像における補助者Ｓ２に係る領域をマスク（無効化）する補助者除去距離画像を生成する。この処理の詳細は、後述する。
【００７１】
ステップＳ１０１２では、補助者除去距離画像生成部１１４３は、ステップＳ１０１０で得た補助者除去距離画像に対してフィルタ処理を行ってノイズを除去する。尚、ノイズが発生する原因は、補助者Ｓ２を背後からセンシングして求めた第１点群を座標変換の際に回転しているため、疑似下方向距離画像の各画素と下方向距離画像の各画素とが１対１で対応できず、隙間（ノイズ）が空きやすくなるためである（後述の図１９及び図２０参照）。
【００７２】
図１５は、図１０のステップＳ１０１０の処理の一例を示すフローチャートである。
【００７３】
ステップＳ１５００では、補助者除去距離画像生成部１１４３は、下方向距離画像（背景除去処理後の下方向距離画像）のうちの有意な距離情報を持つ全ての画素のうちから、順に１画素を選択する。
【００７４】
ステップＳ１５０２では、補助者除去距離画像生成部１１４３は、疑似下方向距離画像内の画素であって、ステップＳ１５００で選択した１画素の画素座標を持つ画素を選択する。
【００７５】
ステップＳ１５０４では、補助者除去距離画像生成部１１４３は、ステップＳ１５００で選択した画素の距離情報（値）とステップＳ１５０２で選択した画素の距離情報とを比較し、距離情報（値）の差が所定閾値Ｔｈ１以下であるか否かを判定する。ステップＳ１５００で選択した画素が、補助者Ｓ２の領域に係る画素である場合、その距離情報とステップＳ１５０２で選択した画素の距離情報との差は、比較的小さくなる傾向となる。これは、それぞれの画素の距離情報は、同じ補助者Ｓ２の近接する部位の距離を表しているはずであるためである。
【００７６】
所定閾値Ｔｈ１は、補助者Ｓ２の領域に係る画素であるか否かを判定するための閾値である。所定閾値Ｔｈ１は、下方向距離画像及び疑似下方向距離画像のそれぞれの対応する２画素が補助者Ｓ２の部位の距離を表すときに該２画素に係る距離情報の差が取り得る範囲を試験等により導出することで、適合されてよい。尚、所定閾値Ｔｈ１は、疑似下方向距離画像が上述のように実際の下方向距離画像でないこと（変換処理を経て導出された画像であること）を考慮して比較的穏やかな値が用いられる。ステップＳ１５０４の判定結果が"ＹＥＳ"の場合は、ステップＳ１５０６に進み、それ以外の場合は、ステップＳ１５０８に進む。
【００７７】
ステップＳ１５０６では、補助者除去距離画像生成部１１４３は、ステップＳ１５００で選択した画素の距離情報を背景値（背景と同じ値）に変更する。即ち、補助者除去距離画像生成部１１４３は、距離情報の差が所定閾値Ｔｈ１以下の画素を、補助者Ｓ２の領域内の画素と判断し、その距離情報を背景値に変更する。
【００７８】
このようにして、補助者除去距離画像生成部１１４３は、下方向距離画像及び疑似下方向距離画像のそれぞれの対応する画素同士の距離情報の差が所定閾値Ｔｈ１以下の場合は、下方向距離画像の画素の距離情報を背景値に変更する。他方、下方向距離画像及び疑似下方向距離画像のそれぞれの対応する画素同士の距離情報の差が所定閾値Ｔｈ１より大きい場合、補助者除去距離画像生成部１１４３は、ステップＳ１５００で選択した画素の距離情報をそのまま維持する（即ち変更しない）。これは、ステップＳ１５００で選択した画素は、補助者Ｓ２よりも下方向距離画像センサ２１に近い物体（補助者Ｓ２より隠れている部分）に係る画素や、背景に係る画素である可能性が高いためである。補助者Ｓ２よりも下方向距離画像センサ２１に近い物体としては、被験者Ｓが横たわるベッドなどである。例えば、ベッドは、疑似下方向距離画像において距離情報を持つ補助者Ｓ２の下半身（下方向距離画像センサ２１から視てベッドで隠れた補助者Ｓ２の部分）よりも、下方向距離画像センサ２１に近くなる。このような物体に係る画素の場合、疑似下方向距離画像の距離より下方向距離画像の距離の方が小さくなる傾向となる。また、下方向距離画像における背景に係る画素は、被験者Ｓや補助者Ｓ２に係る画素の距離情報よりも大きな距離情報を持つ傾向となる。
【００７９】
ステップＳ１５０８では、補助者除去距離画像生成部１１４３は、下方向距離画像のうちの有意な距離情報を持つ全ての画素について処理を完了したか否かを判定する。判定結果が"ＹＥＳ"の場合は、終了し、それ以外の場合は、ステップＳ１５００に戻る。このようにして、全ての画素について処理を完了したときに得られる下方向距離画像を、「補助者除去距離画像」と称する。補助者除去距離画像は、上述のように、補助者に係る領域における距離情報が背景値に変更されることでマスクされる。
【００８０】
このようにして図１５に示す処理によれば、下方向距離画像及び疑似下方向距離画像に基づいて、補助者に係る領域における距離情報が背景値に変更された補助者除去距離画像（補助者除去処理後の下方向距離画像）を得ることができる。
【００８１】
図１７は、背景除去処理後の下方向距離画像の一例を示す図である。図１７に示す例では、被験者Ｓが補助者Ｓ２の補助の下、関節の可動域（可動範囲）を測定するための検査を行っている。図１７に示す下方向距離画像は、このような状態で取得されている。尚、関節の可動域の測定には、例えば、右股関節の外転／内転および左股関節の外旋／内旋がある。外転／内転では、図１６Ａに示すように、右足を伸ばした状態で左右に開く角度が関節の可動域として測定される。外旋／内旋では、図１６Ｂに示すように、右膝より先の部分を左右に動かした際の角度が関節の可動域として測定される。外旋／内旋に係る測定項目は、左足と右足のそれぞれ別である。測定項目は、日本整形外科学会および日本リハビリテーション医学会により示された「関節可動域表示ならびに測定法」内の測定項目として示されている。
【００８２】
背景除去処理後の下方向距離画像は、図１７に示すように、補助者Ｓ２の距離情報が残存する。これは、補助者Ｓ２は被験者Ｓの膝などを持つなどすることで被験者Ｓと接触しているためである。補助者Ｓ２が被験者Ｓに接触している場合、接触部分を介して補助者Ｓ２と被験者Ｓとの距離情報が連続してしまい（輪郭を抽出できず）、背景除去処理によって補助者Ｓ２の距離情報を除去できないためである。
【００８３】
図１８は、背景除去処理後の下方向距離画像に基づく関節位置の算出結果の一例を示す図である。図１８には、算出された被験者Ｓの関節位置ａ１〜ａ１７が模式的に示されている。ここで、背景除去処理後の下方向距離画像は、上述のように、補助者Ｓ２の距離情報を含む。従って、図１８に示すように、補助者Ｓ２が接触する個所に近い被験者Ｓの関節位置ａ１６の算出結果の精度が悪くなる可能性がある。図１８に示す例では、被験者Ｓの関節位置ａ１６は、実際の被験者Ｓの左膝の関節位置とは異なる位置に算出されている。このように、背景除去処理だけでは下方向距離画像から補助者Ｓ２の距離情報を取り除けないため、関節位置の算出精度が悪くなる虞がある。
【００８４】
図１９は、補助者除去処理後の下方向距離画像（補助者除去距離画像）の一例を示す図である。図２０は、フィルタ処理後の補助者除去距離画像の一例を示す図である。図１９に示す補助者除去距離画像は、図１７に示した背景除去処理後の下方向距離画像に対して補助者除去処理を行うことで得られる。
【００８５】
補助者除去処理後の下方向距離画像は、図１９及び図２０に示すように、補助者Ｓ２の大部分の距離情報が除去されている。具体的には、補助者除去処理後の下方向距離画像に残存する補助者Ｓ２の距離情報は、実質的に、被験者Ｓに接触している補助者Ｓ２の手の部分の距離情報だけである。また、図２０に示すように、フィルタ処理後の補助者除去距離画像では、補助者除去処理後の下方向距離画像に残存するノイズが除去されている。
【００８６】
このように、本実施例１によれば、下方向距離画像に対して補助者除去処理を行うことで、背景除去処理で除去できない補助者Ｓ２の距離情報（被験者Ｓの背景の距離情報）を効果的に除去できる。この結果、本実施例１によれば、補助者Ｓ２の距離情報が除去された補助者除去距離画像に基づいて、被験者Ｓの関節位置を算出できるので、被験者Ｓの関節位置の算出精度が向上する。従って、本実施例１によれば、被験者Ｓの関節の可動域（可動範囲）を精度良く測定できる。
【００８７】
［実施例２］
次に、実施例２について説明する。
【００８８】
図２１は、実施例２による可動範囲測定装置１Ａに含まれる処理装置１００Ａの機能ブロック図である。実施例２による可動範囲測定装置１Ａは、上述した実施例１による可動範囲測定装置１に対して、上述した実施例１による処理装置１００が処理装置１００Ａで置換された点が異なる。上述した実施例１と同様である構成については、同様の参照符号を符号を付して説明を省略する。
【００８９】
処理装置１００Ａは、上述した実施例１による処理装置１００に対して、第１関節位置算出部１１０が第１関節位置算出部１１０Ａで置換された点が異なる。尚、処理装置１００Ａのハードウェア構成は、処理装置１００と同一である。
【００９０】
図２２は、第１関節位置算出部１１０Ａの機能ブロック図である。
【００９１】
第１関節位置算出部１１０Ａは、上述した実施例１による第１関節位置算出部１１０に対して、補助者除去処理部１１２が補助者除去処理部１１２Ａで置換された点が異なる。補助者除去処理部１１２Ａは、上述した実施例１による補助者除去処理部１１２に対して、補助者領域除去処理部１１４が補助者領域除去処理部１１４Ａで置換された点が異なる。補助者領域除去処理部１１４Ａは、上述した実施例１による補助者領域除去処理部１１４に対して、補助者除去距離画像生成部１１４３が補助者除去距離画像生成部１１４３Ａで置換され、マスクデータ生成部１１４６が追加された点が異なる。マスクデータ生成部１１４６は、制御部１０１が主記憶部１０２に記憶された１つ以上のプログラムを実行することで実現できる。補助者除去距離画像生成部１１４３Ａ、及びマスクデータ生成部１１４６の各機能は、以下で説明する。
【００９２】
図２３は、第１関節位置算出部１１０Ａにより実行される処理の一例を示すフローチャートである。図２３に示す処理は、図６に示した処理に対して、ステップＳ６１０がステップＳ６１０Ａで置換された点が異なる。
【００９３】
ステップＳ６１０Ａでは、補助者除去処理部１１２Ａの補助者領域除去処理部１１４Ａは、ステップＳ６０６及びステップＳ６０８で得られる各座標値等に基づいて、ステップＳ６０２で得た背景除去処理後の下方向距離画像に対して補助者領域除去処理を行う。この処理について後に詳説する。
【００９４】
図２４は、図２３のステップＳ６１０Ａの処理（補助者領域除去処理）の一例を示すフローチャートである。
【００９５】
図２４に示す処理は、図１０に示した処理に対して、ステップＳ１０１０及びステップＳ１０１２がステップＳ１０１０Ａ及びステップＳ１０１２Ａでそれぞれ置換され、且つ、ステップＳ１０１４が追加された点が異なる。
【００９６】
ステップＳ１０１０Ａでは、マスクデータ生成部１１４６は、補助者除去処理用のマスクデータを生成する。補助者除去処理用のマスクデータは、下方向距離画像の補助者除去処理（切り出し）を行うためのデータであり、下方向距離画像の各画素に対応する、その画素が有効か無効か（補助者除去処理時に残すか残さないか）を示す情報を持つ。即ち、補助者除去処理用のマスクデータは、下方向距離画像の各画素に対応付けて、二値（例えば有効を表す"１"、無効を表す"０"）が与えられたデータに対応する。この処理について後に詳説する。以下では、補助者除去処理用のマスクデータを、後述の第１マスタデータとの区別のため、「第２マスタデータ」と称する。
【００９７】
ステップＳ１０１２Ａでは、マスクデータ生成部１１４６は、ステップＳ１０１０Ａで得た第２マスタデータに対してフィルタ処理を行ってノイズを除去する。フィルタ処理自体は、ステップＳ１０１２のフィルタ処理と同様である。
【００９８】
ステップＳ１０１４では、補助者除去距離画像生成部１１４３Ａは、ステップＳ６０２で得られる背景除去処理後の下方向距離画像と、ステップＳ１０１２Ａで得られるフィルタ処理後の第２マスタデータと基づいて、補助者除去処理を行う。この結果、補助者除去処理後の距離画像が生成される。補助者除去処理後の距離画像は、上述した実施例１におけるフィルタ処理後の補助者除去距離画像と同等の画像である。具体的には、補助者除去距離画像生成部１１４３Ａは、下方向距離画像の各画素のうち、対応する第２マスタデータの値が有効値である画素の距離情報をそのままにし、他の画素（マスクデータの値が無効値の画素）の距離情報を背景値に変更する。
【００９９】
図２５は、図２４のステップＳ１０１０Ａの処理の一例を示すフローチャートである。
【０１００】
ステップＳ２５００では、マスクデータ生成部１１４６は、背景除去処理時に得られるマスクデータを取得する。以下、上述の第２マスクデータとの区別のため、背景除去処理時に得られるマスクデータを、「第１マスクデータ」と称する。第１マスクデータは、背景除去処理前の下方向距離画像に対し、輪郭抽出等の処理を行った際に生成される。第１マスクデータは、第２マスクデータと同様、下方向距離画像の各画素に対応して、各画素が有効か無効かを示す情報を持つ。即ち、第２マスクデータは、背景除去処理後の下方向距離画像の各画素に対応付けて、二値（例えば有効を表す"１"、無効を表す"０"）が与えられたデータに対応する。
【０１０１】
ステップＳ２５０１では、マスクデータ生成部１１４６は、第１マスクデータにおける有効な値（本例では"１"）のうちから、順に１画素に係る値を選択する。
【０１０２】
ステップＳ２５０２では、マスクデータ生成部１１４６は、ステップＳ２５０１で選択した値の画素に対応する、疑似下方向距離画像内の画素及び背景除去処理後の下方向距離画像の画素をそれぞれ特定する。
【０１０３】
ステップＳ２５０４では、マスクデータ生成部１１４６は、ステップＳ２５０４で特定した２画素の距離情報（値）を比較し、距離情報（値）の差が所定閾値Ｔｈ１以下であるか否かを判定する。所定閾値Ｔｈ１は、上述の通りであってよい。ステップＳ２５０４の判定結果が"ＹＥＳ"の場合は、ステップＳ２５０６に進み、それ以外の場合は、ステップＳ２５０８に進む。
【０１０４】
ステップＳ２５０６では、マスクデータ生成部１１４６は、ステップＳ２５００で選択した第１マスクデータの値を、無効を表す値（本例では"０"）に変更する。
【０１０５】
ステップＳ２５０８では、マスクデータ生成部１１４６は、第１マスクデータの有効な値の全てについて処理を完了したか否かを判定する。判定結果が"ＹＥＳ"の場合は、終了し、それ以外の場合は、ステップＳ２５０１に戻る。このようにして、第１マスクデータの全ての有効な値について処理を完了したときに、第２マスクデータが得られる。
【０１０６】
次に、図２６乃至図２８を参照しつつ、図２５の処理を説明する。図２６乃至図２８は、各マスクデータをの一例を示す図であり、上述した図１７等に示すシーン（補助者Ｓ２が被験者Ｓに接触している状態）に対応する。図２６乃至図２８では、各マスクデータは画像データとして示され、有効値"１"を持つ画素が"白色"で、無効値"０"を持つ画素が"黒色"で示される。
【０１０７】
図２６には、第１マスクデータの一例が模式的に示される。図２６では、上述した図１７の背景除去処理後の下方向距離画像と同様、補助者Ｓ２の画素に対応する値が有効値"１"として残存する。
【０１０８】
図２７には、第２マスクデータの一例が模式的に示される。図２７では、上述した図１９の補助者除去距離画像（フィルタ処理前）と同様、補助者Ｓ２の大部分の画素に対応する値が無効値"１"に変更されている。
【０１０９】
図２８には、フィルタ処理後の第２マスクデータの一例が模式的に示される。図２８では、上述した図２０の補助者除去距離画像（フィルタ処理後）と同様、残存するノイズに対応する値が無効値"１"に変更されている。
【０１１０】
このように、本実施例２によれば、上述した本実施例１と同様、下方向距離画像に対して補助者除去処理を行うことで、背景除去処理で除去できない補助者Ｓ２の距離情報（被験者Ｓの背景の距離情報）を効果的に除去できる。この結果、本実施例２によれば、補助者Ｓ２の距離情報が除去された補助者除去距離画像に基づいて、被験者Ｓの関節位置を算出できるので、被験者Ｓの関節位置の算出精度が向上する。従って、本実施例２によれば、被験者Ｓの関節の可動域（可動範囲）を精度良く測定できる。
【０１１１】
以上、各実施例について詳述したが、特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範囲内において、種々の変形及び変更が可能である。また、前述した実施例の構成要素を全部又は複数を組み合わせることも可能である。
【０１１２】
例えば、上述した実施例では、補助者全身の点群の各座標を求める際に、上半身と下半身で分けて別々の平面を用いているが、全身で１つの平面を用いてもよい。また、補助者全身を３つ以上のより細かいセクションに分けて、それぞれのセクションに係る平面を用いてもよい。
【０１１３】
また、上述した実施例１，２では、補助者除去処理において、補助者Ｓ２の領域内の画素と判定した画素の距離情報を背景値に変更しているが、他の値に変更してもよい。かかる値は、被験者Ｓの関節位置の算出時に該値が補助者Ｓ２に係る距離情報としてマスクされる（利用されない）限りに任意の値であってよい。例えば、かかる値は、補助者Ｓ２に重ならない十分遠い位置を示す距離値、または距離情報が無効であることを示す値であってよい。
【０１１４】
また、上述した実施例１，２では、横方向距離画像センサ２４は、補助者Ｓ２の背後から横方向に向けられているが、横方向距離画像センサ２４の向き・位置は、これに限られない。横方向距離画像センサ２４の向き・位置は、補助者Ｓ２の距離情報を取得でき且つ補助者Ｓ２と被験者Ｓとの接触部分の距離情報を含まないように、決定されればよい。
【０１１５】
また、上述した実施例１，２では、横方向距離画像センサ２４は、被験者Ｓにとって左右方向の一方側（図１に示す例では左方向）に設けられているが、補助者Ｓ２が逆側から被験者Ｓを補助する場合は逆側に設けられてもよい。また、測定項目に応じて補助者Ｓ２の存在する側が変化する場合は、横方向距離画像センサ２４は、被験者Ｓにとって左右方向の両側にそれぞれ設けられてもよい。両側に設けられる場合は、２つの横方向距離画像センサ２４は、測定項目に応じて（被験者Ｓにとって左右方向のうちの、補助者Ｓ２が存在する側の横方向距離画像センサが使用されるように）切り替えて使用されてよい。
【０１１６】
また、上述した実施例１，２では、ＸＹ平面は水平面であるが、測定対象によっては、ＸＹ平面は、他の面（例えば鉛直面や斜めの面）であってもよい。
【０１１７】
また、上述した実施例１，２では、関節の可動範囲を測定しているが、他の可動範囲を測定することとしてもよい。例えば、単に腕、足などの可動部位の可動範囲が、関節位置情報に基づいて測定されてもよい。また、測定対象は、可動範囲に限られず、測定対象は、例えば単に腕、足などの可動部位の位置や速度等であってもよい。
【０１１８】
また、上述した実施例１，２は、被験者Ｓの関節の可動域を測定するための適用例であったが、他の適用も可能である。例えば、ゴルフ等のスポーツトレーニングを行う施設において、フォームが正しいかどうかを距離画像センサで取得した関節位置や角度等を用いて判断するシステムが考えられる。コーチ等の補助者Ｓ２（非測定対象者の一例）が指導の際に被指導者Ｓ３（測定対象者の一例）の体を支える場合、関節可動域の測定時と同様の課題が発生する（図１８参照）。このとき、図２９及び図３０に示すように、被指導者Ｓ３に対してＺ方向の距離画像を取得する距離画像センサ２５に加えて、コーチ等の補助者Ｓ２の背後に横方向距離画像センサ２６を配置することで、上述の実施例と同様の効果を得ることができる。この場合、距離画像センサ２５は、下方向距離画像センサ２１と同様の機能を果たし、横方向距離画像センサ２６は、横方向距離画像センサ２４と同様の機能を果たす。尚、図２９には、算出された被指導者Ｓ３の関節位置ａ１〜ａ１７が模式的に示されている。
【０１１９】
なお、以上の実施例に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
第１方向から測定対象者及び非測定対象者の第１距離画像を取得する第１距離画像センサと、
前記第１方向とは異なる第２方向から前記測定対象者及び前記非測定対象者の第２距離画像を取得する第２距離画像センサと、
前記第１距離画像における前記非測定対象者の距離情報を、前記第２距離画像に基づいて除去する除去処理を行う除去処理部とを含む、測定装置。
（付記２）
前記除去処理部は、前記第２距離画像に基づいて、前記第１距離画像センサから視たときの前記非測定対象者に係る距離画像を第３距離画像として生成し、生成した第３距離画像に基づいて、前記除去処理を行う、付記１に記載の測定装置。
（付記３）
前記第２距離画像に基づいて、前記非測定対象者に係る複数の点を含む第１点群の各３次元座標を算出する第１点群座標算出部を更に含み、
前記除去処理部は、
前記第１点群座標算出部により算出された前記第１点群の各３次元座標を、前記第１距離画像センサから視た座標系に変換する座標変換処理部と、
前記座標変換処理部により変換された前記第１点群の各３次元座標に基づいて、前記非測定対象者に係る複数の点を含む第２点群であって、前記第１点群とは異なる第２点群の各３次元座標を算出する第２点群座標算出部と、
前記第１点群の各３次元座標及び第２点群の各３次元座標に基づいて、前記第３距離画像を生成する第３距離画像生成部と、
前記第１距離画像における前記非測定対象者の距離情報を、前記第３距離画像に基づいて取り除いた第４距離画像を生成する第４距離画像生成部と、を含む、付記２に記載の測定装置。
（付記４）
前記第２点群座標算出部は、前記非測定対象者の中心を通る平面を算出し、前記座標変換処理部により変換された前記第１点群の各３次元座標の、前記平面に関して対称な点群の各３次元座標を、前記第２点群の各３次元座標として算出する、付記３に記載の測定装置。
（付記５）
前記第２距離画像に基づいて、前記非測定対象者の複数の関節の位置の各３次元座標を算出する非測定対象者関節位置算出部を更に含み、
前記座標変換処理部は、更に、前記非測定対象者関節位置算出部により算出された前記複数の関節の位置の各３次元座標を、前記第１距離画像センサから視た座標系に変換し、
前記第２点群座標算出部は、前記座標変換処理部により変換された前記複数の関節の位置の各３次元座標に基づいて、前記平面を算出する、付記４に記載の測定装置。
（付記６）
前記第４距離画像生成部は、前記第１距離画像における画素の距離情報と、前記第３距離画像における対応する画素の距離情報との差が所定閾値以下である場合に、前記第１距離画像における前記画素の距離情報を除去する、付記３項に記載の測定装置。
（付記７）
前記第４距離画像生成部は、前記差が所定閾値より大きい場合に、前記第１距離画像における前記画素の距離情報を維持する、付記６項に記載の測定装置。
（付記８）
前記除去処理を受けた前記第１距離画像に基づいて、前記測定対象者の関節の位置を算出する被験者関節位置算出部を更に含む、付記１〜７のうちのいずれか１項に記載の測定装置。
（付記９）
前記被験者関節位置算出部により算出される前記測定対象者の関節の位置に基づいて、前記測定対象者の関節の可動範囲を算出する付記８項に記載の測定装置。
（付記１０）
前記測定対象者は、被験者であり、前記非測定対象者は、前記被験者の動きを補助する補助者である、付記１〜９のうちのいずれか１項に記載の測定装置。
（付記１１）
前記第２距離画像センサは、前記補助者の背後から前記第２距離画像を取得する、付記１０項に記載の測定装置。
（付記１２）
第１距離画像センサが、第１方向から測定対象者及び非測定対象者の第１距離画像を取得し、
第２距離画像センサが、前記第１方向とは異なる第２方向から前記測定対象者及び前記非測定対象者の第２距離画像を取得し、
処理装置が、前記第１距離画像における前記非測定対象者の距離情報を、前記第２距離画像に基づいて除去することを含む、測定方法。
（付記１３）
第１方向から測定対象者及び非測定対象者の第１距離画像を第１距離画像センサから入力し、
前記第１方向とは異なる第２方向から前記測定対象者及び前記非測定対象者の第２距離画像を第２距離画像センサから入力し、
前記第１距離画像における前記非測定対象者の距離情報を、前記第２距離画像に基づいて除去する、
処理をコンピューターに実行させるプログラム。
【符号の説明】
【０１２０】
１  可動範囲測定装置  
２１、２２  下方向距離画像センサ  
２４  横方向距離画像センサ  
１００  処理装置
１１０  第１関節位置算出部
１１１  背景除去処理部
１１２  補助者除去処理部
１１３  座標変換処理部
１１４  補助者領域除去処理部
１１４１  第２点群座標算出部
１１４２  疑似下方向距離画像生成部
１１４３  補助者除去距離画像生成部
１１５  被験者関節位置算出処理部
１２０  第２関節位置算出部
１２１  背景除去処理部
１２２  第１点群座標算出部
１２３  補助者関節位置算出処理部
１２４  補助者情報生成処理部
１３２  関節角度算出部
１３６  可動域算出部
１３８  出力部
【図１】
0006512034.tif 000003
【図２】
0006512034.tif 000004
【図３】
0006512034.tif 000005
【図４】
0006512034.tif 000006
【図５】
0006512034.tif 000007
【図６】
0006512034.tif 000008
【図７】
0006512034.tif 000009
【図８】
0006512034.tif 000010
【図９】
0006512034.tif 000011
【図１０】
0006512034.tif 000012
【図１１】
0006512034.tif 000013
【図１２】
0006512034.tif 000014
【図１３】
0006512034.tif 000015
【図１４】
0006512034.tif 000016
【図１５】
0006512034.tif 000017
【図１６Ａ】
0006512034.tif 000018
【図１６Ｂ】
0006512034.tif 000019
【図１７】
0006512034.tif 000020
【図１８】
0006512034.tif 000021
【図１９】
0006512034.tif 000022
【図２０】
0006512034.tif 000023
【図２１】
0006512034.tif 000024
【図２２】
0006512034.tif 000025
【図２３】
0006512034.tif 000026
【図２４】
0006512034.tif 000027
【図２５】
0006512034.tif 000028
【図２６】
0006512034.tif 000029
【図２７】
0006512034.tif 000030
【図２８】
0006512034.tif 000031
【図２９】
0006512034.tif 000032
【図３０】
0006512034.tif 000033