【手続補正書】
【提出日】平成25年7月11日(2013.7.11)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
シーンを表す立体画像対を受信するステップと、
前記立体画像対に関連付けられた距離情報を識別するステップであって、前記距離情報は、前記シーン内のピクセルの基準位置からの距離を含む、ステップと、
少なくともクラスタリングアルゴリズムを使用する前記距離情報に基づいたクラスタマップを生成するステップであって、前記クラスタマップは、視点からの距離により前記立体画像のピクセルをグループ化する、ステップと、
少なくとも前記クラスタマップおよび前記立体画像対の分析に基づいて前記立体画像内の被写体および背景を識別するステップであって、
前記クラスタマップおよび前記立体画像対の分析は、前記立体画像対におけるエッジを識別すること、および、
前記識別されたエッジをピクセルグループの境界と比較し、かつ、前記ピクセルグループから前記識別されたエッジの外側にあるピクセルを除去することによって、前記クラスタマップにおける前記ピクセルグループを精緻化すること、
を含む、ステップと、
前記立体画像対における前記識別された被写体または背景の少なくとも一方に対する遠近感および視差を調整することにより新規の立体画像対を生成するステップであって、前記調整は、少なくとも前記距離情報に基づいて行われる、ステップと、
前記新規の立体画像対をプロセッサによりアクセス可能なメモリシステムに保存するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
前記遠近感および視差の調整は、ユーザー嗜好入力に対応している、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記遠近感および視差の調整は、視点位置からの前記被写体の距離に反応している、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記視点位置は、前記基準位置である、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記クラスタマップの前記分析は、前記クラスタマップからノイズを削減すること、を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記クラスタマップからの前記ノイズの削減は、小さい穴を埋めて、前記クラスタマップから小さいクラスタ領域を除去する、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記方法は、さらに
前記識別されたエッジを前記ピクセルグループの境界と比較する前に、重要でないエッジを除去するように前記識別されたエッジをフィルタリングするステップ、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記距離情報は、少なくとも前記立体画像対の分析から識別される、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
命令が保管された固定のコンピューターで読み取り可能な媒体であって、コンピューター装置によって実行されると、前記コンピューター装置が、
シーンを表す立体画像対を受信するステップと、
前記立体画像対に関連付けられた距離情報を識別するステップであって、前記距離情報は、前記シーン内のピクセルの基準位置からの距離を含む、ステップと、
少なくともクラスタリングアルゴリズムを使用する前記距離情報に基づいたクラスタマップを生成するステップであって、前記クラスタマップは、視点からの距離により前記立体画像のピクセルをグループ化する、ステップと、
少なくとも前記クラスタマップおよび前記立体画像対の分析に基づいて前記立体画像内の被写体および背景を識別するステップであって、
前記クラスタマップおよび前記立体画像対の分析は、前記立体画像対におけるエッジを識別すること、および、
前記識別されたエッジをピクセルグループの境界と比較し、かつ、前記ピクセルグループから前記識別されたエッジの外側にあるピクセルを除去することによって、前記クラスタマップにおける前記ピクセルグループを精緻化すること、
を含む、ステップと、
前記立体画像対における前記識別された被写体または背景の少なくとも一方に対する遠近感および視差を調整することにより新規の立体画像対を生成するステップであって、前記調整は、少なくとも前記距離情報に基づいて行われる、ステップと、
前記新規の立体画像対をプロセッサによりアクセス可能なメモリシステムに保存するステップと、
を含む方法を実施する、コンピューターで読み取り可能な媒体。
【請求項１０】
データ処理システムと、
前記データ処理システムに通信可能に接続されたメモリシステムであって、前記データ処理システムに立体画像対における遠近感および視差を調整するための方法を実施させるように構成された命令を保管しているメモリシステムと、を含み、
前記命令は、
シーンを表す立体画像対を受信する命令と、
前記立体画像対に関連付けられた距離情報を識別する命令であって、前記距離情報は、前記シーン内のピクセルの基準位置からの距離を含む、命令と、
少なくともクラスタリングアルゴリズムを使用する前記距離情報に基づいたクラスタマップを生成する命令であって、前記クラスタマップは、視点からの距離により前記立体画像のピクセルをグループ化する、命令と、
少なくとも前記クラスタマップおよび前記立体画像対の分析に基づいて前記立体画像内の被写体および背景を識別する命令であって、
前記クラスタマップおよび前記立体画像対の分析は、前記立体画像対におけるエッジを識別すること、および、
前記識別されたエッジをピクセルグループの境界と比較し、かつ、前記ピクセルグループから前記識別されたエッジの外側にあるピクセルを除去することによって、前記クラスタマップにおける前記ピクセルグループを精緻化すること、
を含む、命令と、
前記立体画像対における前記識別された被写体または背景の少なくとも一方に対する遠近感および視差を調整することにより新規の立体画像対を生成する命令であって、前記調整は、少なくとも前記距離情報に基づいて行われる、命令と、
前記新規の立体画像対をプロセッサによりアクセス可能なメモリシステムに保存する命令と、を含む、システム。
【請求項１１】
前記立体画像対は、立体画像撮像装置から受信される、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記距離情報は、少なくとも前記立体画像対の分析から識別される、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記データ処理システムは、少なくとも前記立体画像撮像装置の一部分を含む、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１４】
前記立体画像撮像装置は、パラレルカメラ、マルチビューカメラ、一眼カメラ、またはハイブリッド立体画像カメラ、を含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記遠近感および視差の調整の程度は、視点位置からの前記対象物の距離に対応している、請求項９に記載の固定のコンピューターで読み取り可能な媒体。
【請求項１６】
前記視点位置は、前記基準位置である、請求項１５に記載のコンピューターで読み取り可能な媒体。
【請求項１７】
前記遠近感および視差の調整は、ユーザー嗜好入力に対応している、請求項９に記載のコンピューターで読み取り可能な媒体。
【請求項１８】
前記立体画像対における被写体と背景を識別するための前記命令は、前記クラスタマップからノイズを削減する命令を含む、請求項９に記載のコンピューターで読み取り可能な媒体。
【請求項１９】
前記クラスタマップからの前記ノイズの削減は、小さい穴を埋めて、前記クラスタマップから小さいクラスタ領域を除去する、請求項１８に記載のコンピューターで読み取り可能な媒体。
【請求項２０】
前記メモリシステムは、さらに
前記識別されたエッジを前記ピクセルグループの境界と比較する前に、重要でないエッジを除去するように前記識別されたエッジをフィルタリングする命令、を含む、
請求項９に記載のコンピューターで読み取り可能な媒体。