(57)【要約】【課題】画像の配信条件に応じて適切に課金処理を行う技術を提供する。【解決手段】画像配信サーバは、ユーザ端末から画像の配信要求を受け付けると（Ｓ１００）、要求に応じて、キーフレームの枚数、解像度、圧縮率、対応点ファイルの精度などの配信条件を設定し（Ｓ１０２）、配信条件に応じたファイルをユーザに配信する（Ｓ１０４）。画像配信サーバは、配信条件に応じて適切な課金額を決定し（Ｓ１０６）、その額をユーザに対して課金する処理を行う（Ｓ１０８）。【選択図】　　　　図２０
2004056599.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを配信する画像配信装置を含み、
前記画像配信装置は、
ユーザから、キーフレームを格納した画像ファイルと、キーフレーム間のマッチング計算により得られた対応点ファイルとを含む画像データの配信要求を受け付ける配信要求受付部と、
前記配信要求に応じて配信すべきファイルを設定する設定部と、
配信すべきファイルを含む画像データを前記ユーザに送信する送信部と、
前記画像データの配信条件に応じて課金額を決定し、課金処理を行う課金部と、
を含むことを特徴とする画像配信システム。
【請求項２】
画像データを配信する画像配信装置と、画像の配信に伴う課金処理を行う課金装置とを含み、
前記画像配信装置は、
ユーザから、キーフレームを格納した画像ファイルと、キーフレーム間のマッチング計算により得られた対応点ファイルとを含む画像データの配信要求を受け付ける配信要求受付部と、
前記配信要求に応じて配信すべきファイルを設定する設定部と、
配信すべきファイルを含む画像データを前記ユーザに送信する送信部と、
前記ユーザを特定するための識別情報と、前記ユーザに対して課金すべき金額を特定するための課金情報とを対応づけて前記課金装置に通知する通知部と、を含み、
前記課金装置は、
前記課金情報を受け付ける課金情報受付部と、
前記課金情報に基づいて前記ユーザに対する課金額を決定し、課金処理を行う課金部と、
を含むことを特徴とする画像配信システム。
【請求項３】
前記課金部は、ユーザが所有するビュアの種類に応じて課金額を決定することを特徴とする請求項１または２に記載の画像配信システム。
【請求項４】
前記課金部は、ユーザに配信するキーフレームの枚数に応じて課金額を決定することを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の画像配信システム。
【請求項５】
前記課金部は、ユーザに配信するキーフレームの解像度に応じて課金額を決定することを特徴とする請求項１から４のいずれかに記載の画像配信システム。
【請求項６】
前記送信部は、前記キーフレームを送信する際に、そのキーフレームを圧縮したデータをユーザに送信し、
前記課金部は、ユーザに配信するキーフレームの圧縮率に応じて課金額を決定することを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載の画像配信システム。
【請求項７】
前記課金部は、ユーザに対応点ファイルを配信するか否かに応じて課金額を決定することを特徴とする請求項１から６のいずれかに記載の画像配信システム。
【請求項８】
前記課金部は、ユーザに配信する対応点ファイルの精度に応じて課金額を決定することを特徴とする請求項１から７のいずれかに記載の画像配信システム。
【請求項９】
前記課金部は、ユーザに画像データを配信する通信経路の状況に応じて課金額を決定することを特徴とする請求項１から８のいずれかに記載の画像配信システム。
【請求項１０】
前記キーフレームと前記対応点ファイルとを、それぞれ異なる経路にて配信することを特徴とする請求項１から９のいずれかに記載の画像配信システム。
【請求項１１】
前記画像配信装置は、ユーザから予め受け付けた配信条件を格納するユーザデータベースをさらに含むことを特徴とする請求項１から１０のいずれかに記載の画像配信システム。
【請求項１２】
配信条件と課金額とを対応づけて格納した課金額テーブルをさらに含み、
前記課金部は、前記課金額テーブルを参照して課金額を決定することを特徴とする請求項１から１１のいずれかに記載の画像配信システム。
【請求項１３】
前記課金額テーブルは、配信するコンテンツごとに、配信条件に応じた課金額を格納することを特徴とする請求項１２に記載の画像配信システム。
【請求項１４】
前記課金額テーブルは、配信するファイルごとに、配信条件に応じた課金額を格納することを特徴とする請求項１２に記載の画像配信システム。
【請求項１５】
キーフレームを格納した画像ファイルと、キーフレーム間のマッチング計算により得られた対応点ファイルとを、ネットワークを介してユーザに配信する際に、配信条件と課金額とを対応づけて格納したテーブルを参照して、そのユーザに対する課金額を決定することを特徴とする課金方法。
【請求項１６】
キーフレームを格納した画像ファイルと、キーフレーム間のマッチング計算により得られた対応点ファイルとを、ネットワークを介してユーザに配信する際に、配信条件と課金額とを対応づけて格納したテーブルを参照して、そのユーザに対する課金額を決定する機能を、コンピュータに実行せしめることを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、課金技術に関し、とくにキーフレームとキーフレーム間の対応点情報を含む画像データの配信に伴う課金処理を行う技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
コンピュータの処理能力の向上、ネットワークや放送などのデータ伝送技術の発達などにより、従来アナログ信号として処理されていた音声や映像などの情報が、ディジタル信号として処理されるようになった。映像の記録、伝送、表示は、フィルム、ＮＴＳＣ方式、ＰＡＬ方式などのアナログベースの映像処理から、ＭＰＥＧ（Ｍｏｔｉｏｎ　Ｐｉｃｔｕｒｅ　Ｅｘｐｅｒｔ　Ｇｒｏｕｐ）などのディジタルベースの処理に移行しつつある。
【０００３】
このような映像処理技術においては、複数の静止画（以下「フレーム」という）を所定の間隔で切り替え、目の残像効果を利用してあたかも動画であるかのごとく映像を表示している。例えば、ＮＴＳＣ方式においては、１秒間に３０枚のフレームが一定の間隔で表示される。従来は、動画をユーザに配信する場合、フレームのデータを圧縮するなどしてデータ量を削減する努力はなされているが、基本的には全てのフレームを配信する方式がとられている。
【０００４】
通信技術の進歩に伴い、単位時間に伝送可能なデータ量が飛躍的に向上しているとはいえ、通信費の削減、伝送媒体の有効利用などの観点からは、動画の質を維持しつつ、さらにデータ量を削減する努力が望まれる。本出願人は、特許第２９２７３５０号において、多重解像度特異点フィルタ技術とそれを用いた画像マッチング処理技術を提案し、これらの技術により、少ないデータ量で質の高い動画が得られることを実証した。すなわち、フレームの中から選定されたキーフレームと、キーフレーム間のマッチング結果を記述する対応点ファイルとから、キーフレーム間に存在すべき中間フレームを補間により生成する。この技術を利用することにより、全てのフレームを配信する必要がなくなり、少ないデータ量で高画質の動画を配信することができる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上記の方式によれば、ユーザの希望や環境に応じて、キーフレームの枚数、解像度、圧縮率、対応点ファイルの精度などの配信条件を適宜調整することにより、非常に柔軟性の高い画像配信サービスを実現することができるが、このとき、配信条件に応じて適切に課金額を設定し、ユーザに対する課金処理を管理する技術が重要となる。
【０００６】
本発明は、そうした状況に鑑みてなされたものであり、その目的は、多様な画像配信形態に適切に対応可能な課金技術の提供にある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明のある態様は、画像配信システムに関する。この画像配信システムは、画像データを配信する画像配信装置を含み、前記画像配信装置は、ユーザから、キーフレームを格納した画像ファイルと、キーフレーム間のマッチング計算により得られた対応点ファイルとを含む画像データの配信要求を受け付ける配信要求受付部と、前記配信要求に応じて配信すべきファイルを設定する設定部と、配信すべきファイルを含む画像データを前記ユーザに送信する送信部と、前記画像データの配信条件に応じて課金額を決定し、課金処理を行う課金部と、を含む。これにより、配信条件に応じて適切に課金処理を行うことができる。
【０００８】
本発明の別の態様も、画像配信システムに関する。この画像配信システムは、画像データを配信する画像配信装置と、画像の配信に伴う課金処理を行う課金装置とを含み、前記画像配信装置は、ユーザから、キーフレームを格納した画像ファイルと、キーフレーム間のマッチング計算により得られた対応点ファイルとを含む画像データの配信要求を受け付ける配信要求受付部と、前記配信要求に応じて配信すべきファイルを設定する設定部と、配信すべきファイルを含む画像データを前記ユーザに送信する送信部と、前記ユーザを特定するための識別情報と、前記ユーザに対して課金すべき金額を特定するための課金情報とを対応づけて前記課金装置に通知する通知部と、を含み、前記課金装置は、前記課金情報を受け付ける課金情報受付部と、前記課金情報に基づいて前記ユーザに対する課金額を決定し、課金処理を行う課金部と、を含む。この構成によっても、配信条件に応じて適切に課金処理を行うことができる。また、画像配信装置と課金装置とを別に設けることにより、処理負荷を分散することができる。
【０００９】
前記課金部は、ユーザが所有するビュアの種類に応じて課金額を決定してもよい。たとえば、キーフレームと対応点ファイルとから中間フレームを生成して表示することが可能なビュアを所有しているか否かにより、課金額を変えてもよい。
【００１０】
前記課金部は、ユーザに配信するキーフレームの枚数に応じて課金額を決定してもよい。前記課金部は、ユーザに配信するキーフレームの解像度に応じて課金額を決定してもよい。前記送信部は、前記キーフレームを送信する際に、そのキーフレームを圧縮したデータをユーザに送信し、前記課金部は、ユーザに配信するキーフレームの圧縮率に応じて課金額を決定してもよい。前記課金部は、ユーザに対応点ファイルを配信するか否かに応じて課金額を決定してもよい。前記課金部は、ユーザに配信する対応点ファイルの精度に応じて課金額を決定してもよい。このように、ユーザに配信するファイルの種別に応じて課金額を決定してもよい。
【００１１】
前記課金部は、ユーザに画像データを配信する通信経路の状況に応じて課金額を決定してもよい。たとえば、通信経路のトラフィック、通信速度、通信のためのハードウェアの種別などに応じて課金額を決定してもよい。前記キーフレームと前記対応点ファイルとを、それぞれ異なる経路にて配信してもよい。これにより、対価を支払っていないユーザに対して誤ってキーフレーム又は対応点ファイルが配信されたとしても、それぞれが異なる経路により配信されるため、キーフレームと対応点ファイルの双方が取得されて動画を再生表示される可能性を大幅に軽減することができる。
【００１２】
前記画像配信装置は、ユーザから予め受け付けた配信条件を格納するユーザデータベースをさらに含んでもよい。配信条件と課金額とを対応づけて格納した課金額テーブルをさらに含み、前記課金部は、前記課金額テーブルを参照して課金額を決定してもよい。前記課金額テーブルは、配信するコンテンツごとに、配信条件に応じた課金額を格納してもよい。コンテンツごとに複数の配信形態に対応した画像データを用意しておき、その画像データの単価を定めておいてもよい。前記課金額テーブルは、配信するファイルごとに、配信条件に応じた課金額を格納してもよい。配信条件に応じてユーザに配信すべきファイルを用意しておき、そのファイルの単価を定めておいてもよい。
【００１３】
本発明のさらに別の態様は、課金方法に関する。この方法は、キーフレームを格納した画像ファイルと、キーフレーム間のマッチング計算により得られた対応点ファイルとを、ネットワークを介してユーザに配信する際に、配信条件と課金額とを対応づけて格納したテーブルを参照して、そのユーザに対する課金額を決定する。
【００１４】
対応点ファイルは、キーフレーム間の画素の対応を示す情報であってもよく、さらにその画素の色、すなわち輝度または彩度などの変化量を示す情報を含んでもよい。対応点ファイルは、全ての画素の対応を示すものであってもよいし、たとえばメッシュごとにその格子点の対応を示すものであってもよい。対応点ファイルは、隣接するキーフレームについて二次元的な探索を行って検出した特異点同士の対応をもとに画素単位のマッチング計算を行うことにより生成されてもよい。対応点ファイルは、隣接するキーフレームを、それぞれ前記特異点を抽出することによって多重解像度化したうえで、同一解像度レベル間で画素単位のマッチング計算を行い、その結果を異なる解像度レベルに継承しながら、最終的に最も解像度の細かいレベルにおける画素単位の対応関係を取得することにより生成されてもよい。これらの技術には、後述する前提技術を適用することができる。
【００１５】
以上の各構成を任意に入れ替えたり、方法と装置の間で表現を一部または全部入れ替え、または追加したり、表現をコンピュータプログラム、記録媒体等に変更したものもまた、本発明として有効である。
【００１６】
【発明の実施の形態】
はじめに、実施の形態で中間フレームの生成に利用する多重解像度特異点フィルタ技術とそれを用いた画像マッチング処理を「前提技術」として詳述する。これらの技術は本出願人がすでに特許第２９２７３５０号を得ている技術であり、本発明との組合せに最適である。ただし、実施の形態で採用可能な画像マッチング技術はこれに限られない。図１９以降、前提技術を利用した画像配信システムおよび課金方法を具体的に説明する。
【００１７】
［前提技術の実施の形態］
最初に［１］で前提技術の要素技術を詳述し、［２］で処理手順を具体的に説明する。さらに［３］で前提技術に基づき改良を施した点について述べる。
【００１８】
［１］要素技術の詳細
［１．１］イントロダクション
特異点フィルタと呼ばれる新たな多重解像度フィルタを導入し、画像間のマッチングを正確に計算する。オブジェクトに関する予備知識は一切不要である。画像間のマッチングの計算は、解像度の階層を進む間、各解像度において計算される。その際、粗いレベルから精細なレベルへと順に解像度の階層を辿っていく。計算に必要なパラメータは、人間の視覚システムに似た動的計算によって完全に自動設定される。画像間の対応点を人手で特定する必要はない。
【００１９】
本前提技術は、例えば完全に自動的なモーフィング、物体認識、立体写真測量、ボリュームレンダリング、少ないフレームからの滑らかな動画像の生成などに応用できる。モーフィングに用いる場合、与えられた画像を自動的に変形することができる。ボリュームレンダリングに用いる場合、断面間の中間的な画像を正確に再構築することができる。断面間の距離が遠く、断面の形状が大きく変化する場合でも同様である。
【００２０】
［１．２］特異点フィルタの階層
前提技術に係る多重解像度特異点フィルタは、画像の解像度を落としながら、しかも画像に含まれる各特異点の輝度及び位置を保存することができる。ここで画像の幅をＮ、高さをＭとする。以下簡単のため、Ｎ＝Ｍ＝２ｎ（ｎは自然数）と仮定する。また、区間［０，Ｎ］⊂ＲをＩと記述する。（ｉ，ｊ）における画像の画素をｐ（ｉ，ｊ）と記述する（ｉ，ｊ∈Ｉ）。
【００２１】
ここで多重解像度の階層を導入する。階層化された画像群は多重解像度フィルタで生成される。多重解像度フィルタは、もとの画像に対して二次元的な探索を行って特異点を検出し、検出された特異点を抽出してもとの画像よりも解像度の低い別の画像を生成する。ここで第ｍレベルにおける各画像のサイズは２ｍ×２ｍ（０≦ｍ≦ｎ）とする。特異点フィルタは次の４種類の新たな階層画像をｎから下がる方向で再帰的に構築する。
【００２２】
【数１】
2004056599.tif 000003
ただしここで、
【数２】
2004056599.tif 000004
とする。以降これら４つの画像を副画像（サブイメージ）と呼ぶ。ｍｉｎｘ≦ｔ≦ｘ＋１、ｍａｘｘ≦ｔ≦ｘ＋１をそれぞれα及びβと記述すると、副画像はそれぞれ以下のように記述できる。
【００２３】
Ｐ（ｍ，０）＝α（ｘ）α（ｙ）ｐ（ｍ＋１，０）
Ｐ（ｍ，１）＝α（ｘ）β（ｙ）ｐ（ｍ＋１，１）
Ｐ（ｍ，２）＝β（ｘ）α（ｙ）ｐ（ｍ＋１，２）
Ｐ（ｍ，３）＝β（ｘ）β（ｙ）ｐ（ｍ＋１，３）
すなわち、これらはαとβのテンソル積のようなものと考えられる。副画像はそれぞれ特異点に対応している。これらの式から明らかなように、特異点フィルタはもとの画像について２×２画素で構成されるブロックごとに特異点を検出する。その際、各ブロックのふたつの方向、つまり縦と横について、最大画素値または最小画素値をもつ点を探索する。画素値として、前提技術では輝度を採用するが、画像に関するいろいろな数値を採用することができる。ふたつの方向の両方について最大画素値となる画素は極大点、ふたつの方向の両方について最小画素値となる画素は極小点、ふたつの方向の一方について最大画素値となるとともに、他方について最小画素値となる画素は鞍点として検出される。
【００２４】
特異点フィルタは、各ブロックの内部で検出された特異点の画像（ここでは１画素）でそのブロックの画像（ここでは４画素）を代表させることにより、画像の解像度を落とす。特異点の理論的な観点からすれば、α（ｘ）α（ｙ）は極小点を保存し、β（ｘ）β（ｙ）は極大点を保存し、α（ｘ）β（ｙ）及びβ（ｘ）α（ｙ）は鞍点を保存する。
【００２５】
はじめに、マッチングをとるべき始点（ソース）画像と終点（デスティネーション）画像に対して別々に特異点フィルタ処理を施し、それぞれ一連の画像群、すなわち始点階層画像と終点階層画像を生成しておく。始点階層画像と終点階層画像は、特異点の種類に対応してそれぞれ４種類ずつ生成される。
【００２６】
この後、一連の解像度レベルの中で始点階層画像と終点階層画像のマッチングがとれらていく。まずｐ（ｍ，０）を用いて極小点のマッチングがとられる。次に、その結果に基づき、ｐ（ｍ，１）を用いて鞍点のマッチングがとられ、ｐ（ｍ，２）を用いて他の鞍点のマッチングがとられる。そして最後にｐ（ｍ，３）を用いて極大点のマッチングがとられる。
【００２７】
図１（ｃ）と図１（ｄ）はそれぞれ図１（ａ）と図１（ｂ）の副画像ｐ（５，０）を示している。同様に、図１（ｅ）と図１（ｆ）はｐ（５，１）、図１（ｇ）と図１（ｈ）はｐ（５，２）、図１（ｉ）と図１（ｊ）はｐ（５，３）をそれぞれ示している。これらの図からわかるとおり、副画像によれば画像の特徴部分のマッチングが容易になる。まずｐ（５，０）によって目が明確になる。目は顔の中で輝度の極小点だからである。ｐ（５，１）によれば口が明確になる。口は横方向で輝度が低いためである。ｐ（５，２）によれば首の両側の縦線が明確になる。最後に、ｐ（５，３）によって耳や頬の最も明るい点が明確になる。これらは輝度の極大点だからである。
【００２８】
特異点フィルタによれば画像の特徴が抽出できるため、例えばカメラで撮影された画像の特徴と、予め記録しておいたいくつかのオブジェクトの特徴を比較することにより、カメラに映った被写体を識別することができる。
【００２９】
［１．３］画像間の写像の計算
始点画像の位置（ｉ，ｊ）の画素をｐ（ｎ）（ｉ，ｊ）と書き、同じく終点画像の位置（ｋ，ｌ）の画素をｑ（ｎ）（ｋ，ｌ）で記述する。ｉ，ｊ，ｋ，ｌ∈Ｉとする。画像間の写像のエネルギー（後述）を定義する。このエネルギーは、始点画像の画素の輝度と終点画像の対応する画素の輝度の差、及び写像の滑らかさによって決まる。最初に最小のエネルギーを持つｐ（ｍ，０）とｑ（ｍ，０）間の写像ｆ（ｍ，０）：ｐ（ｍ，０）→ｑ（ｍ，０）が計算される。ｆ（ｍ，０）に基づき、最小エネルギーを持つｐ（ｍ，１）、ｑ（ｍ，１）間の写像ｆ（ｍ，１）が計算される。この手続は、ｐ（ｍ，３）とｑ（ｍ，３）の間の写像ｆ（ｍ，３）の計算が終了するまで続く。各写像ｆ（ｍ，ｉ）（ｉ＝０，１，２，…）を副写像と呼ぶことにする。ｆ（ｍ，ｉ）の計算の都合のために、ｉの順序は次式のように並べ替えることができる。並べ替えが必要な理由は後述する。
【００３０】
【数３】
2004056599.tif 000005
ここでσ（ｉ）∈｛０，１，２，３｝である。
【００３１】
［１．３．１］全単射
始点画像と終点画像の間のマッチングを写像で表現する場合、その写像は両画像間で全単射条件を満たすべきである。両画像に概念上の優劣はなく、互いの画素が全射かつ単射で接続されるべきだからである。しかしながら通常の場合とは異なり、ここで構築すべき写像は全単射のディジタル版である。前提技術では、画素は格子点によって特定される。
【００３２】
始点副画像（始点画像について設けられた副画像）から終点副画像（終点画像について設けられた副画像）への写像は、ｆ（ｍ，ｓ）：Ｉ／２ｎ−ｍ×Ｉ／２ｎ−ｍ→Ｉ／２ｎ−ｍ×Ｉ／２ｎ−ｍ（ｓ＝０，１，…）によって表される。ここで、ｆ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）＝（ｋ，ｌ）は、始点画像のｐ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）が終点画像のｑ（ｍ，ｓ）（ｋ，ｌ）に写像されることを意味する。簡単のために、ｆ（ｉ，ｊ）＝（ｋ，ｌ）が成り立つとき画素ｑ（ｋ，ｌ）をｑｆ（ｉ，ｊ）と記述する。
【００３３】
前提技術で扱う画素（格子点）のようにデータが離散的な場合、全単射の定義は重要である。ここでは以下のように定義する（ｉ，ｉ’，ｊ，ｊ’，ｋ，ｌは全て整数とする）。まず始めに、始点画像の平面においてＲによって表記される各正方形領域、
【００３４】
【数４】
2004056599.tif 000006
を考える（ｉ＝０，…，２ｍ−１、ｊ＝０，…，２ｍ−１）。ここでＲの各辺（エッジ）の方向を以下のように定める。
【００３５】
【数５】
2004056599.tif 000007
この正方形は写像ｆによって終点画像平面における四辺形に写像されなければならない。ｆ（ｍ，ｓ）（Ｒ）によって示される四辺形、
【００３６】
【数６】
2004056599.tif 000008
は、以下の全単射条件を満たす必要がある。
【００３７】
１．四辺形ｆ（ｍ，ｓ）（Ｒ）のエッジは互いに交差しない。
【００３８】
２．ｆ（ｍ，ｓ）（Ｒ）のエッジの方向はＲのそれらに等しい（図２の場合、時計回り）。
【００３９】
３．緩和条件として収縮写像（リトラクション：ｒｅｔｒａｃｔｉｏｎｓ）を許す。
【００４０】
何らかの緩和条件を設けないかぎり、全単射条件を完全に満たす写像は単位写像しかないためである。ここではｆ（ｍ，ｓ）（Ｒ）のひとつのエッジの長さが０、すなわちｆ（ｍ，ｓ）（Ｒ）は三角形になってもよい。しかし、面積が０となるような図形、すなわち１点または１本の線分になってはならない。図２（Ｒ）がもとの四辺形の場合、図２（Ａ）と図２（Ｄ）は全単射条件を満たすが、図２（Ｂ）、図２（Ｃ）、図２（Ｅ）は満たさない。
【００４１】
実際のインプリメンテーションでは、写像が全射であることを容易に保証すべく、さらに以下の条件を課してもよい。つまり始点画像の境界上の各画素は、終点画像において同じ位置を占める画素に写影されるというものである。すなわち、ｆ（ｉ，ｊ）＝（ｉ，ｊ）（ただしｉ＝０，ｉ＝２ｍ−１，ｊ＝０，ｊ＝２ｍ−１の４本の線上）である。この条件を以下「付加条件」とも呼ぶ。
【００４２】
［１．３．２］写像のエネルギー
［１．３．２．１］画素の輝度に関するコスト
写像ｆのエネルギーを定義する。エネルギーが最小になる写像を探すことが目的である。エネルギーは主に、始点画像の画素の輝度とそれに対応する終点画像の画素の輝度の差で決まる。すなわち、写像ｆ（ｍ，ｓ）の点（ｉ，ｊ）におけるエネルギーＣ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）は次式によって定まる。
【００４３】
【数７】
2004056599.tif 000009
ここで、Ｖ（ｐ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ））及びＶ（ｑ（ｍ，ｓ）ｆ（ｉ，ｊ））はそれぞれ画素ｐ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）及びｑ（ｍ，ｓ）ｆ（ｉ，ｊ）の輝度である。ｆのトータルのエネルギーＣ（ｍ，ｓ）は、マッチングを評価するひとつの評価式であり、つぎに示すＣ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）の合計で定義できる。
【００４４】
【数８】
2004056599.tif 000010
［１．３．２．２］滑らかな写像のための画素の位置に関するコスト
滑らかな写像を得るために、写像に関する別のエネルギーＤｆを導入する。このエネルギーは画素の輝度とは関係なく、ｐ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）およびｑ（ｍ，ｓ）ｆ（ｉ，ｊ）の位置によって決まる（ｉ＝０，…，２ｍ−１，ｊ＝０，…，２ｍ−１）。点（ｉ，ｊ）における写像ｆ（ｍ，ｓ）のエネルギーＤ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）は次式で定義される。
【００４５】
【数９】
2004056599.tif 000011
ただし、係数パラメータηは０以上の実数であり、また、
【数１０】
2004056599.tif 000012
【数１１】
2004056599.tif 000013
とする。ここで、
【００４６】
【数１２】
2004056599.tif 000014
であり、ｉ’＜０およびｊ’＜０に対してｆ（ｉ’，ｊ’）は０と決める。Ｅ０は（ｉ，ｊ）及びｆ（ｉ，ｊ）の距離で決まる。Ｅ０は画素があまりにも離れた画素へ写影されることを防ぐ。ただしＥ０は、後に別のエネルギー関数で置き換える。Ｅ１は写像の滑らかさを保証する。Ｅ１は、ｐ（ｉ，ｊ）の変位とその隣接点の変位の間の隔たりを表す。以上の考察をもとに、マッチングを評価する別の評価式であるエネルギーＤｆは次式で定まる。
【００４７】
【数１３】
2004056599.tif 000015
［１．３．２．３］写像の総エネルギー
写像の総エネルギー、すなわち複数の評価式の統合に係る総合評価式はλＣ（ｍ，ｓ）ｆ＋Ｄ（ｍ，ｓ）ｆで定義される。ここで係数パラメータλは０以上の実数である。目的は総合評価式が極値をとる状態を検出すること、すなわち次式で示す最小エネルギーを与える写像を見いだすことである。
【００４８】
【数１４】
2004056599.tif 000016
λ＝０及びη＝０の場合、写像は単位写像になることに注意すべきである（すなわち、全てのｉ＝０，…，２ｍ−１及びｊ＝０，…，２ｍ−１に対してｆ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）＝（ｉ，ｊ）となる）。後述のごとく、本前提技術では最初にλ＝０及びη＝０の場合を評価するため、写像を単位写像から徐々に変形していくことができる。仮に総合評価式のλの位置を変えてＣ（ｍ，ｓ）ｆ＋λＤ（ｍ，ｓ）ｆと定義したとすれば、λ＝０及びη＝０の場合に総合評価式がＣ（ｍ，ｓ）ｆだけになり、本来何等関連のない画素どうしが単に輝度が近いというだけで対応づけられ、写像が無意味なものになる。そうした無意味な写像をもとに写像を変形していってもまったく意味をなさない。このため、単位写像が評価の開始時点で最良の写像として選択されるよう係数パラメータの与えかたが配慮されている。
【００４９】
オプティカルフローもこの前提技術同様、画素の輝度の差と滑らかさを考慮する。しかし、オプティカルフローは画像の変換に用いることはできない。オブジェクトの局所的な動きしか考慮しないためである。前提技術に係る特異点フィルタを用いることによって大域的な対応関係を検出することができる。
【００５０】
［１．３．３］多重解像度の導入による写像の決定
最小エネルギーを与え、全単射条件を満足する写像ｆｍｉｎを多重解像度の階層を用いて求める。各解像度レベルにおいて始点副画像及び終点副画像間の写像を計算する。解像度の階層の最上位（最も粗いレベル）からスタートし、各解像度レベルの写像を、他のレベルの写像を考慮に入れながら決定する。各レベルにおける写像の候補の数は、より高い、つまりより粗いレベルの写像を用いることによって制限される。より具体的には、あるレベルにおける写像の決定に際し、それよりひとつ粗いレベルにおいて求められた写像が一種の拘束条件として課される。
【００５１】
まず、
【数１５】
2004056599.tif 000017
が成り立つとき、ｐ（ｍ−１，ｓ）（ｉ’，ｊ’）、ｑ（ｍ−１，ｓ）（ｉ’，ｊ’）をそれぞれｐ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）、ｑ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）のｐａｒｅｎｔと呼ぶことにする。［ｘ］はｘを越えない最大整数である。またｐ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）、ｑ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）をそれぞれｐ（ｍ−１，ｓ）（ｉ’，ｊ’）、ｑ（ｍ−１，ｓ）（ｉ’，ｊ’）のｃｈｉｌｄと呼ぶ。関数ｐａｒｅｎｔ（ｉ，ｊ）は次式で定義される。
【００５２】
【数１６】
2004056599.tif 000018
ｐ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）とｑ（ｍ，ｓ）（ｋ，ｌ）の間の写像ｆ（ｍ，ｓ）は、エネルギー計算を行って最小になったものを見つけることで決定される。ｆ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）＝（ｋ，ｌ）の値はｆ（ｍ−１，ｓ）（ｍ＝１，２，…，ｎ）を用いることによって、以下のように決定される。まず、ｑ（ｍ，ｓ）（ｋ，ｌ）は次の四辺形の内部になければならないという条件を課し、全単射条件を満たす写像のうち現実性の高いものを絞り込む。
【００５３】
【数１７】
2004056599.tif 000019
ただしここで、
【数１８】
2004056599.tif 000020
である。こうして定めた四辺形を、以下ｐ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）の相続（ｉｎｈｅｒｉｔｅｄ）四辺形と呼ぶことにする。相続四辺形の内部において、エネルギーを最小にする画素を求める。
【００５４】
図３は以上の手順を示している。同図において、始点画像のＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄの画素は、第ｍ−１レベルにおいてそれぞれ終点画像のＡ’，Ｂ’，Ｃ’，Ｄ’へ写影される。画素ｐ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）は、相続四辺形Ａ’Ｂ’Ｃ’Ｄ’の内部に存在する画素ｑ（ｍ，ｓ）ｆ（ｍ）（ｉ，ｊ）へ写影されなければならない。以上の配慮により、第ｍ−１レベルの写像から第ｍレベルの写像への橋渡しがなされる。
【００５５】
先に定義したエネルギーＥ０は、第ｍレベルにおける副写像ｆ（ｍ，０）を計算するために、次式に置き換える。
【００５６】
【数１９】
2004056599.tif 000021
また、副写像ｆ（ｍ，ｓ）を計算するためには次式を用いる。
【００５７】
【数２０】
2004056599.tif 000022
こうしてすべての副写像のエネルギーを低い値に保つ写像が得られる。式２０により、異なる特異点に対応する副写像が、副写像どうしの類似度が高くなるように同一レベル内で関連づけられる。式１９は、ｆ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）と、第ｍ−１レベルの画素の一部と考えた場合の（ｉ，ｊ）が射影されるべき点の位置との距離を示している。
【００５８】
仮に、相続四辺形Ａ’Ｂ’Ｃ’Ｄ’の内部に全単射条件を満たす画素が存在しない場合は以下の措置をとる。まず、Ａ’Ｂ’Ｃ’Ｄ’の境界線からの距離がＬ（始めはＬ＝１）である画素を調べる。それらのうち、エネルギーが最小になるものが全単射条件を満たせば、これをｆ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）の値として選択する。そのような点が発見されるか、またはＬがその上限のＬ（ｍ）ｍａｘに到達するまで、Ｌを大きくしていく。Ｌ（ｍ）ｍａｘは各レベルｍに対して固定である。そのような点が全く発見されない場合、全単射の第３の条件を一時的に無視して変換先の四辺形の面積がゼロになるような写像も認め、ｆ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）を決定する。それでも条件を満たす点が見つからない場合、つぎに全単射の第１及び第２条件を外す。
【００５９】
多重解像度を用いる近似法は、写像が画像の細部に影響されることを回避しつつ、画像間の大域的な対応関係を決定するために必須である。多重解像度による近似法を用いなければ、距離の遠い画素間の対応関係を見いだすことは不可能である。その場合、画像のサイズはきわめて小さなものに限定しなければならず、変化の小さな画像しか扱うことができない。さらに、通常写像に滑らかさを要求するため、そうした画素間の対応関係を見つけにくくしている。距離のある画素から画素への写像のエネルギーは高いためである。多重解像度を用いた近似法によれば、そうした画素間の適切な対応関係を見いだすことができる。それらの距離は、解像度の階層の上位レベル（粗いレベル）において小さいためである。
【００６０】
［１．４］最適なパレメータ値の自動決定
既存のマッチング技術の主な欠点のひとつに、パレメータ調整の困難さがある。大抵の場合、パラメータの調整は人手作業によって行われ、最適な値を選択することはきわめて難しい。前提技術に係る方法によれば、最適なパラメータ値を完全に自動決定することができる。
【００６１】
前提技術に係るシステムはふたつのパレメータ、λ及びηを含む。端的にいえば、λは画素の輝度の差の重みであり、ηは写像の剛性を示している。これらのパラメータの値は初期値が０であり、まずη＝０に固定してλを０から徐々に増加させる。λの値を大きくしながら、しかも総合評価式（式１４）の値を最小にする場合、各副写像に関するＣ（ｍ，ｓ）ｆの値は一般に小さくなっていく。このことは基本的にふたつの画像がよりマッチしなければならないことを意味する。しかし、λが最適値を超えると以下の現象が発生する。
【００６２】
１．本来対応すべきではない画素どうしが、単に輝度が近いというだけで誤って対応づけられる。
【００６３】
２．その結果、画素どうしの対応関係がおかしくなり、写像がくずれはじめる。
【００６４】
３．その結果、式１４においてＤ（ｍ，ｓ）ｆが急激に増加しようとする。
【００６５】
４．その結果、式１４の値が急激に増加しようとするため、Ｄ（ｍ，ｓ）ｆの急激な増加を抑制するようｆ（ｍ，ｓ）が変化し、その結果Ｃ（ｍ，ｓ）ｆが増加する。
【００６６】
したがって、λを増加させながら式１４が最小値をとるという状態を維持しつつＣ（ｍ，ｓ）ｆが減少から増加に転じる閾値を検出し、そのλをη＝０における最適値とする。つぎにηを少しづつ増やしてＣ（ｍ，ｓ）ｆの挙動を検査し、後述の方法でηを自動決定する。そのηに対応してλも決まる。
【００６７】
この方法は、人間の視覚システムの焦点機構の動作に似ている。人間の視覚システムでは、一方の目を動かしながら左右両目の画像のマッチングがとられる。オブジェクトがはっきりと認識できるとき、その目が固定される。
【００６８】
［１．４．１］λの動的決定
λは０から所定の刻み幅で増加されていき、λの値が変わる度に副写像が評価される。式１４のごとく、総エネルギーはλＣ（ｍ，ｓ）ｆ＋Ｄ（ｍ，ｓ）ｆによって定義される。式９のＤ（ｍ，ｓ）ｆは滑らかさを表すもので、理論的には単位写像の場合に最小になり、写像が歪むほどＥ０もＥ１も増加していく。Ｅ１は整数であるから、Ｄ（ｍ，ｓ）ｆの最小刻み幅は１である。このため、現在のλＣ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）の変化（減少量）が１以上でなければ、写像を変化させることによって総エネルギーを減らすことはできない。なぜなら、写像の変化に伴ってＤ（ｍ，ｓ）ｆは１以上増加するため、λＣ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）が１以上減少しない限り総エネルギーは減らないためである。
【００６９】
この条件のもと、λの増加に伴い、正常な場合にＣ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）が減少することを示す。Ｃ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）のヒストグラムをｈ（ｌ）と記述する。ｈ（ｌ）はエネルギーＣ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）がｌ２である画素の数である。λｌ２≧１が成り立つために、例えばｌ２＝１／λの場合を考える。λがλ１からλ２まで微小量変化するとき、
【００７０】
【数２１】
2004056599.tif 000023
で示されるＡ個の画素が、
【数２２】
2004056599.tif 000024
のエネルギーを持つより安定的な状態に変化する。ここでは仮に、これらの画素のエネルギーがすべてゼロになると近似している。この式はＣ（ｍ，ｓ）ｆの値が、
【００７１】
【数２３】
2004056599.tif 000025
だけ変化することを示し、その結果、
【数２４】
2004056599.tif 000026
が成立する。ｈ（ｌ）＞０であるから、通常Ｃ（ｍ，ｓ）ｆは減少する。しかし、λが最適値を越えようとするとき、上述の現象、つまりＣ（ｍ，ｓ）ｆの増加が発生する。この現象を検出することにより、λの最適値を決定する。
【００７２】
なお、Ｈ（ｈ＞０）及びｋを定数とするとき、
【数２５】
2004056599.tif 000027
と仮定すれば、
【数２６】
2004056599.tif 000028
が成り立つ。このときｋ≠−３であれば、
【００７３】
【数２７】
2004056599.tif 000029
となる。これがＣ（ｍ，ｓ）ｆの一般式である（Ｃは定数）。
【００７４】
λの最適値を検出する際、さらに安全を見て、全単射条件を破る画素の数を検査してもよい。ここで各画素の写像を決定する際、全単射条件を破る確率をｐ０と仮定する。この場合、
【００７５】
【数２８】
2004056599.tif 000030
が成立しているため、全単射条件を破る画素の数は次式の率で増加する。
【００７６】
【数２９】
2004056599.tif 000031
従って、
【数３０】
2004056599.tif 000032
は定数である。仮にｈ（ｌ）＝Ｈｌｋを仮定するとき、例えば、
【００７７】
【数３１】
2004056599.tif 000033
は定数になる。しかしλが最適値を越えると、上の値は急速に増加する。この現象を検出し、Ｂ０λ３／２＋ｋ／２／２ｍの値が異常値Ｂ０ｔｈｒｅｓを越えるかどうかを検査し、λの最適値を決定することができる。同様に、Ｂ１λ３／２＋ｋ／２／２ｍの値が異常値Ｂ１ｔｈｒｅｓを越えるかどうかを検査することにより、全単射の第３の条件を破る画素の増加率Ｂ１を確認する。ファクター２ｍを導入する理由は後述する。このシステムはこれら２つの閾値に敏感ではない。これらの閾値は、エネルギーＣ（ｍ，ｓ）ｆの観察では検出し損なった写像の過度の歪みを検出するために用いることができる。
【００７８】
なお実験では、副写像ｆ（ｍ，ｓ）を計算する際、もしλが０．１を越えたらｆ（ｍ，ｓ）の計算は止めてｆ（ｍ，ｓ＋１）の計算に移行した。λ＞０．１のとき、画素の輝度２５５レベル中のわずか「３」の違いが副写像の計算に影響したためであり、λ＞０．１のとき正しい結果を得ることは困難だったためである。
【００７９】
［１．４．２］ヒストグラムｈ（ｌ）
Ｃ（ｍ，ｓ）ｆの検査はヒストグラムｈ（ｌ）に依存しない。全単射及びその第３の条件の検査の際、ｈ（ｌ）に影響を受けうる。実際に（λ，Ｃ（ｍ，ｓ）ｆ）をプロットすると、ｋは通常１付近にある。実験ではｋ＝１を用い、Ｂ０λ２とＢ１λ２を検査した。仮にｋの本当の値が１未満であれば、Ｂ０λ２とＢ１λ２は定数にならず、ファクターλ（１−ｋ）／２に従って徐々に増加する。ｈ（ｌ）が定数であれば、例えばファクターはλ１／２である。しかし、こうした差は閾値Ｂ０ｔｈｒｅｓを正しく設定することによって吸収することができる。
【００８０】
ここで次式のごとく始点画像を中心が（ｘ０，ｙ０）、半径ｒの円形のオブジェクトであると仮定する。
【００８１】
【数３２】
2004056599.tif 000034
一方、終点画像は、次式のごとく中心（ｘ１，ｙ１）、半径がｒのオブジェクトであるとする。
【００８２】
【数３３】
2004056599.tif 000035
ここでｃ（ｘ）はｃ（ｘ）＝ｘｋの形であるとする。中心（ｘ０，ｙ０）及び（ｘ１，ｙ１）が十分遠い場合、ヒストグラムｈ（ｌ）は次式の形となる。
【００８３】
【数３４】
2004056599.tif 000036
ｋ＝１のとき、画像は背景に埋め込まれた鮮明な境界線を持つオブジェクトを示す。このオブジェクトは中心が暗く、周囲にいくに従って明るくなる。ｋ＝−１のとき、画像は曖昧な境界線を持つオブジェクトを表す。このオブジェクトは中心が最も明るく、周囲にいくに従って暗くなる。一般のオブジェクトはこれらふたつのタイプのオブジェクトの中間にあると考えてもさして一般性を失わない。したがって、ｋは−１≦ｋ≦１として大抵の場合をカバーでき、式２７が一般に減少関数であることが保障される。
【００８４】
なお、式３４からわかるように、ｒは画像の解像度に影響されること、すなわちｒは２ｍに比例することに注意すべきである。このために［１．４．１］においてファクター２ｍを導入した。
【００８５】
［１．４．３］ηの動的決定
パラメータηも同様の方法で自動決定できる。はじめにη＝０とし、最も細かい解像度における最終的な写像ｆ（ｎ）及びエネルギーＣ（ｎ）ｆを計算する。つづいて、ηをある値Δηだけ増加させ、再び最も細かい解像度における最終写像ｆ（ｎ）及びエネルギーＣ（ｎ）ｆを計算し直す。この過程を最適値が求まるまで続ける。ηは写像の剛性を示す。次式の重みだからである。
【００８６】
【数３５】
2004056599.tif 000037
ηが０のとき、Ｄ（ｎ）ｆは直前の副写像と無関係に決定され、現在の副写像は弾性的に変形され、過度に歪むことになる。一方、ηが非常に大きな値のとき、Ｄ（ｎ）ｆは直前の副写像によってほぼ完全に決まる。このとき副写像は非常に剛性が高く、画素は同じ場所に射影される。その結果、写像は単位写像になる。ηの値が０から次第に増えるとき、後述のごとくＣ（ｎ）ｆは徐々に減少する。しかしηの値が最適値を越えると、図４に示すとおり、エネルギーは増加し始める。同図のＸ軸はη、Ｙ軸はＣｆである。
【００８７】
この方法でＣ（ｎ）ｆを最小にする最適なηの値を得ることができる。しかし、λの場合に比べていろいろな要素が計算に影響する結果、Ｃ（ｎ）ｆは小さく揺らぎながら変化する。λの場合は、入力が微小量変化するたびに副写像を１回計算しなおすだけだが、ηの場合はすべての副写像が計算しなおされるためである。このため、得られたＣ（ｎ）ｆの値が最小であるかどうかを即座に判断することはできない。最小値の候補が見つかれば、さらに細かい区間を設定することによって真の最小値を探す必要がある。
【００８８】
［１．５］スーパーサンプリング
画素間の対応関係を決定する際、自由度を増やすために、ｆ（ｍ，ｓ）の値域をＲ×Ｒに拡張することができる（Ｒは実数の集合）。この場合、終点画像の画素の輝度が補間され、非整数点、
【００８９】
【数３６】
2004056599.tif 000038
における輝度を持つｆ（ｍ，ｓ）が提供される。つまりスーパーサンプリングが行われる。実験では、ｆ（ｍ，ｓ）は整数及び半整数値をとることが許され、
【００９０】
【数３７】
2004056599.tif 000039
は、
【数３８】
2004056599.tif 000040
によって与えられた。
【００９１】
［１．６］各画像の画素の輝度の正規化
始点画像と終点画像がきわめて異なるオブジェクトを含んでいるとき、写像の計算に元の画素の輝度がそのままでは利用しにくい。輝度の差が大きいために輝度に関するエネルギーＣ（ｍ，ｓ）ｆが大きくなりすぎ、正しい評価がしずらいためである。
【００９２】
例えば、人の顔と猫の顔のマッチングをとる場合を考える。猫の顔は毛で覆われており、非常に明るい画素と非常に暗い画素が混じっている。この場合、ふたつの顔の間の副写像を計算するために、まず副画像を正規化する。すなわち、最も暗い画素の輝度を０、最も明るいそれを２５５に設定し、他の画素の輝度は線形補間によって求めておく。
【００９３】
［１．７］インプリメンテーション
始点画像のスキャンに従って計算がリニアに進行する帰納的な方法を用いる。始めに、１番上の左端の画素（ｉ，ｊ）＝（０，０）についてｆ（ｍ，ｓ）の値を決定する。次にｉを１ずつ増やしながら各ｆ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）の値を決定する。ｉの値が画像の幅に到達したとき、ｊの値を１増やし、ｉを０に戻す。以降、始点画像のスキャンに伴いｆ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）を決定していく。すべての点について画素の対応が決まれば、ひとつの写像ｆ（ｍ，ｓ）が決まる。
【００９４】
あるｐ（ｉ，ｊ）について対応点ｑｆ（ｉ，ｊ）が決まれば、つぎにｐ（ｉ，ｊ＋１）の対応点ｑｆ（ｉ，ｊ＋１）が決められる。この際、ｑｆ（ｉ，ｊ＋１）の位置は全単射条件を満たすために、ｑｆ（ｉ，ｊ）の位置によって制限される。したがって、先に対応点が決まる点ほどこのシステムでは優先度が高くなる。つねに（０，０）が最も優先される状態がつづくと、求められる最終の写像に余計な偏向が加わる。本前提技術ではこの状態を回避するために、ｆ（ｍ，ｓ）を以下の方法で決めていく。
【００９５】
まず（ｓ　ｍｏｄ　４）が０の場合、（０，０）を開始点としｉ及びｊを徐々に増やしながら決めていく。（ｓ　ｍｏｄ　４）が１の場合、最上行の右端点を開始点とし、ｉを減少、ｊを増加させながら決めていく。（ｓ　ｍｏｄ　４）が２のとき、最下行の右端点を開始点とし、ｉ及びｊを減少させながら決めていく。（ｓ　ｍｏｄ　４）が３の場合、最下行の左端点を開始点とし、ｉを増加、ｊを減少させながら決めていく。解像度が最も細かい第ｎレベルには副写像という概念、すなわちパラメータｓが存在しないため、仮にｓ＝０及びｓ＝２であるとしてふたつの方向を連続的に計算した。
【００９６】
実際のインプリメンテーションでは、全単射条件を破る候補に対してペナルティを与えることにより、候補（ｋ，ｌ）の中からできる限り全単射条件を満たすｆ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）（ｍ＝０，…，ｎ）の値を選んだ。第３の条件を破る候補のエネルギーＤ（ｋ、ｌ）にはφを掛け、一方、第１または第２の条件を破る候補にはψを掛ける。今回はφ＝２、ψ＝１０００００を用いた。
【００９７】
前述の全単射条件のチェックのために、実際の手続として（ｋ，ｌ）＝ｆ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）を決定する際に以下のテストを行った。すなわちｆ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）の相続四辺形に含まれる各格子点（ｋ，ｌ）に対し、次式の外積のｚ成分が０以上になるかどうかを確かめる。
【００９８】
【数３９】
2004056599.tif 000041
ただしここで、
【数４０】
2004056599.tif 000042
【数４１】
2004056599.tif 000043
である（ここでベクトルは三次元ベクトルとし、ｚ軸は直交右手座標系において定義される）。もしＷが負であれば、その候補についてはＤ（ｍ，ｓ）（ｋ，ｌ）にψを掛けることによってペナルティを与え、できるかぎり選択しないようにする。
【００９９】
図５（ａ）、図５（ｂ）はこの条件を検査する理由を示している。図５（ａ）はペナルティのない候補、図５（ｂ）はペナルティがある候補をそれぞれ表す。隣接画素（ｉ，ｊ＋１）に対する写像ｆ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ＋１）を決定する際、Ｗのｚ成分が負であれば始点画像平面上において全単射条件を満足する画素は存在しない。なぜなら、ｑ（ｍ，ｓ）（ｋ，ｌ）は隣接する四辺形の境界線を越えるためである。
【０１００】
［１．７．１］副写像の順序
インプリメンテーションでは、解像度レベルが偶数のときにはσ（０）＝０、σ（１）＝１、σ（２）＝２、σ（３）＝３、σ（４）＝０を用い、奇数のときはσ（０）＝３、σ（１）＝２、σ（２）＝１、σ（３）＝０、σ（４）＝３を用いた。このことで、副写像を適度にシャッフルした。なお、本来副写像は４種類であり、ｓは０〜３のいずれかである。しかし、実際にはｓ＝４に相当する処理を行った。その理由は後述する。
【０１０１】
［１．８］補間計算
始点画像と終点画像の間の写像が決定された後、対応しあう画素の輝度が補間される。実験では、トライリニア補間を用いた。始点画像平面における正方形ｐ（ｉ，ｊ）ｐ（ｉ＋１，ｊ）ｐ（ｉ，ｊ＋１）ｐ（ｉ＋１，ｊ＋１）が終点画像平面上の四辺形ｑｆ（ｉ，ｊ）ｑｆ（ｉ＋１，ｊ）ｑｆ（ｉ，ｊ＋１）ｑｆ（ｉ＋１，ｊ＋１）に射影されると仮定する。簡単のため、画像間の距離を１とする。始点画像平面からの距離がｔ（０≦ｔ≦１）である中間画像の画素ｒ（ｘ，ｙ，ｔ）（０≦ｘ≦Ｎ−１，０≦ｙ≦Ｍ−１）は以下の要領で求められる。まず画素ｒ（ｘ，ｙ，ｔ）の位置（ただしｘ，ｙ，ｔ∈Ｒ）を次式で求める。
【０１０２】
【数４２】
2004056599.tif 000044
つづいてｒ（ｘ，ｙ，ｔ）における画素の輝度が次の式を用いて決定される。
【０１０３】
【数４３】
2004056599.tif 000045
ここでｄｘ及びｄｙはパラメータであり、０から１まで変化する。
【０１０４】
［１．９］拘束条件を課したときの写像
いままでは拘束条件がいっさい存在しない場合の写像の決定を述べた。しかし、始点画像と終点画像の特定の画素間に予め対応関係が規定されているとき、これを拘束条件としたうえで写像を決定することができる。
【０１０５】
基本的な考えは、まず始点画像の特定の画素を終点画像の特定の画素に移す大まかな写像によって始点画像を大まかに変形し、しかる後、写像ｆを正確に計算する。
【０１０６】
まず始めに、始点画像の特定の画素を終点画像の特定の画素に射影し、始点画像の他の画素を適当な位置に射影する大まかな写像を決める。すなわち、特定の画素に近い画素は、その特定の画素が射影される場所の近くに射影されるような写像である。ここで第ｍレベルの大まかな写像をＦ（ｍ）と記述する。
【０１０７】
大まかな写像Ｆは以下の要領で決める。まず、いくつかの画素について写像を特定する。始点画像についてｎｓ個の画素、
【０１０８】
【数４４】
2004056599.tif 000046
を特定するとき、以下の値を決める。
【０１０９】
【数４５】
2004056599.tif 000047
始点画像の他の画素の変位量は、ｐ（ｉｈ，ｊｈ）（ｈ＝０，…，ｎｓ−１）の変位に重み付けをして求められる平均である。すなわち画素ｐ（ｉ，ｊ）は、終点画像の以下の画素に射影される。
【０１１０】
【数４６】
2004056599.tif 000048
ただしここで、
【数４７】
2004056599.tif 000049
【数４８】
2004056599.tif 000050
とする。
【０１１１】
つづいて、Ｆ（ｍ）に近い候補写像ｆがより少ないエネルギーを持つように、その写像ｆのエネルギーＤ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）を変更する。正確には、Ｄ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）は、
【０１１２】
【数４９】
2004056599.tif 000051
である。ただし、
【０１１３】
【数５０】
2004056599.tif 000052
であり、κ，ρ≧０とする。最後に、前述の写像の自動計算プロセスにより、ｆを完全に決定する。
【０１１４】
ここで、ｆ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）がＦ（ｍ）（ｉ，ｊ）に十分近いとき、つまりそれらの距離が、
【数５１】
2004056599.tif 000053
以内であるとき、Ｅ２（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）が０になることに注意すべきである。そのように定義した理由は、各ｆ（ｍ，ｓ）（ｉ，ｊ）がＦ（ｍ）（ｉ，ｊ）に十分近い限り、終点画像において適切な位置に落ち着くよう、その値を自動的に決めたいためである。この理由により、正確な対応関係を詳細に特定する必要がなく、始点画像は終点画像にマッチするように自動的にマッピングされる。
【０１１５】
［２］具体的な処理手順
［１］の各要素技術による処理の流れを説明する。
【０１１６】
図６は前提技術の全体手順を示すフローチャートである。同図のごとく、まず多重解像度特異点フィルタを用いた処理を行い（Ｓ１）、つづいて始点画像と終点画像のマッチングをとる（Ｓ２）。ただし、Ｓ２は必須ではなく、Ｓ１で得られた画像の特徴をもとに画像認識などの処理を行ってもよい。
【０１１７】
図７は図６のＳ１の詳細を示すフローチャートである。ここではＳ２で始点画像と終点画像のマッチングをとることを前提としている。そのため、まず特異点フィルタによって始点画像の階層化を行い（Ｓ１０）、一連の始点階層画像を得る。つづいて同様の方法で終点画像の階層化を行い（Ｓ１１）、一連の終点階層画像を得る。ただし、Ｓ１０とＳ１１の順序は任意であるし、始点階層画像と終点階層画像を並行して生成していくこともできる。
【０１１８】
図８は図７のＳ１０の詳細を示すフローチャートである。もとの始点画像のサイズは２ｎ×２ｎとする。始点階層画像は解像度が細かいほうから順に作られるため、処理の対象となる解像度レベルを示すパラメータｍをｎにセットする（Ｓ１００）。つづいて第ｍレベルの画像ｐ（ｍ，０）、ｐ（ｍ，１）、ｐ（ｍ，２）、ｐ（ｍ，３）から特異点フィルタを用いて特異点を検出し（Ｓ１０１）、それぞれ第ｍ−１レベルの画像ｐ（ｍ−１，０）、ｐ（ｍ−１，１）、ｐ（ｍ−１，２）、ｐ（ｍ−１，３）を生成する（Ｓ１０２）。ここではｍ＝ｎであるため、ｐ（ｍ，０）＝ｐ（ｍ，１）＝ｐ（ｍ，２）＝ｐ（ｍ，３）＝ｐ（ｎ）であり、ひとつの始点画像から４種類の副画像が生成される。
【０１１９】
図９は第ｍレベルの画像の一部と、第ｍ−１レベルの画像の一部の対応関係を示している。同図の数値は各画素の輝度を示す。同図のｐ（ｍ，ｓ）はｐ（ｍ，０）〜ｐ（ｍ，３）の４つの画像を象徴するもので、ｐ（ｍ−１，０）を生成する場合には、ｐ（ｍ，ｓ）はｐ（ｍ，０）であると考える。［１．２］で示した規則により、ｐ（ｍ−１，０）は例えば同図で輝度を記入したブロックについて、そこに含まれる４画素のうち「３」、ｐ（ｍ−１，１）は「８」、ｐ（ｍ−１，２）は「６」、ｐ（ｍ−１，３）を「１０」をそれぞれ取得し、このブロックをそれぞれ取得したひとつの画素で置き換える。したがって、第ｍ−１レベルの副画像のサイズは２ｍ−１×２ｍ−１になる。
【０１２０】
つづいてｍをデクリメントし（図８のＳ１０３）、ｍが負になっていないことを確認し（Ｓ１０４）、Ｓ１０１に戻ってつぎに解像度の粗い副画像を生成していく。この繰り返し処理の結果、ｍ＝０、すなわち第０レベルの副画像が生成された時点でＳ１０が終了する。第０レベルの副画像のサイズは１×１である。
【０１２１】
図１０はＳ１０によって生成された始点階層画像をｎ＝３の場合について例示している。最初の始点画像のみが４つの系列に共通であり、以降特異点の種類に応じてそれぞれ独立に副画像が生成されていく。なお、図８の処理は図７のＳ１１にも共通であり、同様の手順を経て終点階層画像も生成される。以上で図６のＳ１による処理が完了する。
【０１２２】
前提技術では、図６のＳ２に進むためにマッチング評価の準備をする。図１１はその手順を示している。同図のごとく、まず複数の評価式が設定される（Ｓ３０）。［１．３．２．１］で導入した画素に関するエネルギーＣ（ｍ，ｓ）ｆと［１．３．２．２］で導入した写像の滑らかさに関するエネルギーＤ（ｍ，ｓ）ｆがそれである。つぎに、これらの評価式を統合して総合評価式を立てる（Ｓ３１）。［１．３．２．３］で導入した総エネルギーλＣ（ｍ，ｓ）ｆ＋Ｄ（ｍ，ｓ）ｆがそれであり、［１．３．２．２］で導入したηを用いれば、
【０１２３】
【数５２】
2004056599.tif 000054
となる。ただし、総和はｉ、ｊについてそれぞれ０、１…、２ｍ−１で計算する。以上でマッチング評価の準備が整う。
【０１２４】
図１２は図６のＳ２の詳細を示すフローチャートである。［１］で述べたごとく、始点階層画像と終点階層画像のマッチングは互いに同じ解像度レベルの画像どうしでとられる。画像間の大域的なマッチングを良好にとるために、解像度が粗いレベルから順にマッチングを計算する。特異点フィルタを用いて始点階層画像および終点階層画像を生成しているため、特異点の位置や輝度は解像度の粗いレベルでも明確に保存されており、大域的なマッチングの結果は従来に比べて非常に優れたものになる。
【０１２５】
図１２のごとく、まず係数パラメータηを０、レベルパラメータｍを０に設定する（Ｓ２０）。つづいて、始点階層画像中の第ｍレベルの４つの副画像と終点階層画像中の第ｍレベルの４つの副画像のそれぞれの間でマッチングを計算し、それぞれ全単射条件を満たし、かつエネルギーを最小にするような４種類の副写像ｆ（ｍ，ｓ）（ｓ＝０，１，２，３）を求める（Ｓ２１）。全単射条件は［１．３．３］で述べた相続四辺形を用いて検査される。この際、式１７、１８が示すように、第ｍレベルにおける副写像は第ｍ−１レベルのそれらに拘束されるため、より解像度の粗いレベルにおけるマッチングが順次利用されていく。これは異なるレベル間の垂直的参照である。なお、いまｍ＝０であってそれより粗いレベルはないが、この例外的な処理は図１３で後述する。
【０１２６】
一方、同一レベル内における水平的参照も行われる。［１．３．３］の式２０のごとく、ｆ（ｍ，３）はｆ（ｍ，２）に、ｆ（ｍ，２）はｆ（ｍ，１）に、ｆ（ｍ，１）はｆ（ｍ，０）に、それぞれ類似するように決める。その理由は、特異点の種類が違っても、それらがもともと同じ始点画像と終点画像に含まれている以上、副写像がまったく異なるという状況は不自然だからである。式２０からわかるように、副写像どうしが近いほどエネルギーは小さくなり、マッチングが良好とみなされる。
【０１２７】
なお、最初に決めるべきｆ（ｍ，０）については同一のレベルで参照できる副写像がないため、式１９に示すごとくひとつ粗いレベルを参照する。ただし、実験ではｆ（ｍ，３）まで求まった後、これを拘束条件としてｆ（ｍ，０）を一回更新するという手続をとった。これは式２０にｓ＝４を代入し、ｆ（ｍ，４）を新たなｆ（ｍ，０）とすることに等しい。ｆ（ｍ，０）とｆ（ｍ，３）の関連度が低くなり過ぎる傾向を回避するためであり、この措置によって実験結果がより良好になった。この措置に加え、実験では［１．７．１］に示す副写像のシャッフルも行った。これも本来特異点の種類ごとに決まる副写像どうしの関連度を密接に保つ趣旨である。また、処理の開始点に依存する偏向を回避するために、ｓの値にしたがって開始点の位置を変える点は［１．７］で述べたとおりである。
【０１２８】
図１３は第０レベルにおいて副写像を決定する様子を示す図である。第０レベルでは各副画像がただひとつの画素で構成されるため、４つの副写像ｆ（０，ｓ）はすべて自動的に単位写像に決まる。図１４は第１レベルにおいて副写像を決定する様子を示す図である。第１レベルでは副画像がそれぞれ４画素で構成される。同図ではこれら４画素が実線で示されている。いま、ｐ（１，ｓ）の点ｘの対応点をｑ（１，ｓ）の中で探すとき、以下の手順を踏む。
【０１２９】
１．第１レベルの解像度で点ｘの左上点ａ、右上点ｂ、左下点ｃ、右下点ｄを求める。
【０１３０】
２．点ａ〜ｄがひとつ粗いレベル、つまり第０レベルにおいて属する画素を探す。図１４の場合、点ａ〜ｄはそれぞれ画素Ａ〜Ｄに属する。ただし、画素Ａ〜Ｃは本来存在しない仮想的な画素である。
【０１３１】
３．第０レベルですでに求まっている画素Ａ〜Ｄの対応点Ａ’〜Ｄ’をｑ（１，ｓ）の中にプロットする。画素Ａ’〜Ｃ’は仮想的な画素であり、それぞれ画素Ａ〜Ｃと同じ位置にあるものとする。
【０１３２】
４．画素Ａの中の点ａの対応点ａ’が画素Ａ’の中にあるとみなし、点ａ’をプロットする。このとき、点ａが画素Ａの中で占める位置（この場合、右下）と、点ａ’が画素Ａ’の中で占める位置が同じであると仮定する。
【０１３３】
５．４と同様の方法で対応点ｂ’〜ｄ’をプロットし、点ａ’〜ｄ’で相続四辺形を作る。
【０１３４】
６．相続四辺形の中でエネルギーが最小になるよう、点ｘの対応点ｘ’を探す。対応点ｘ’の候補として、例えば画素の中心が相続四辺形に含まれるものに限定してもよい。図１４の場合、４つの画素がすべて候補になる。
【０１３５】
以上がある点ｘの対応点の決定手順である。同様の処理を他のすべての点について行い、副写像を決める。第２レベル以上のレベルでは、次第に相続四辺形の形が崩れていくと考えられるため、図３に示すように画素Ａ’〜Ｄ’の間隔が空いていく状況が発生する。
【０１３６】
こうして、ある第ｍレベルの４つの副写像が決まれば、ｍをインクリメントし（図１２のＳ２２）、ｍがｎを超えていないことを確かめて（Ｓ２３）、Ｓ２１に戻る。以下、Ｓ２１に戻るたびに次第に細かい解像度のレベルの副写像を求め、最後にＳ２１に戻ったときに第ｎレベルの写像ｆ（ｎ）を決める。この写像はη＝０に関して定まったものであるから、ｆ（ｎ）（η＝０）と書く。
【０１３７】
つぎに異なるηに関する写像も求めるべく、ηをΔηだけシフトし、ｍをゼロクリアする（Ｓ２４）。新たなηが所定の探索打切り値ηｍａｘを超えていないことを確認し（Ｓ２５）、Ｓ２１に戻り、今回のηに関して写像ｆ（ｎ）（η＝Δη）を求める。この処理を繰り返し、Ｓ２１でｆ（ｎ）（η＝ｉΔη）（ｉ＝０，１，…）を求めていく。ηがηｍａｘを超えたときＳ２６に進み、後述の方法で最適なη＝ηｏｐｔを決定し、ｆ（ｎ）（η＝ηｏｐｔ）を最終的に写像ｆ（ｎ）とする。
【０１３８】
図１５は図１２のＳ２１の詳細を示すフローチャートである。このフローチャートにより、ある定まったηについて、第ｍレベルにおける副写像が決まる。副写像を決める際、前提技術では副写像ごとに最適なλを独立して決める。
【０１３９】
同図のごとく、まずｓとλをゼロクリアする（Ｓ２１０）。つぎに、そのときのλについて（および暗にηについて）エネルギーを最小にする副写像ｆ（ｍ，ｓ）を求め（Ｓ２１１）、これをｆ（ｍ，ｓ）（λ＝０）と書く。異なるλに関する写像も求めるべく、λをΔλだけシフトし、新たなλが所定の探索打切り値λｍａｘを超えていないことを確認し（Ｓ２１３）、Ｓ２１１に戻り、以降の繰り返し処理でｆ（ｍ，ｓ）（λ＝ｉΔλ）（ｉ＝０，１，…）を求める。λがλｍａｘを超えたときＳ２１４に進み、最適なλ＝λｏｐｔを決定し、ｆ（ｍ，ｓ）（λ＝λｏｐｔ）を最終的に写像ｆ（ｍ，ｓ）とする（Ｓ２１４）。
【０１４０】
つぎに、同一レベルにおける他の副写像を求めるべく、λをゼロクリアし、ｓをインクリメントする（Ｓ２１５）。ｓが４を超えていないことを確認し（Ｓ２１６）、Ｓ２１１に戻る。ｓ＝４になれば上述のごとくｆ（ｍ，３）を利用してｆ（ｍ，０）を更新し、そのレベルにおける副写像の決定を終了する。
【０１４１】
図１６は、あるｍとｓについてλを変えながら求められたｆ（ｍ，ｓ）（λ＝ｉΔλ）（ｉ＝０，１，…）に対応するエネルギーＣ（ｍ，ｓ）ｆの挙動を示す図である。［１．４］で述べたとおり、λが増加すると通常Ｃ（ｍ，ｓ）ｆは減少する。しかし、λが最適値を超えるとＣ（ｍ，ｓ）ｆは増加に転じる。そこで本前提技術ではＣ（ｍ，ｓ）ｆが極小値をとるときのλをλｏｐｔと決める。同図のようにλ＞λｏｐｔの範囲で再度Ｃ（ｍ，ｓ）ｆが小さくなっていっても、その時点ではすでに写像がくずれていて意味をなさないため、最初の極小点に注目すればよい。λｏｐｔは副写像ごとに独立して決めていき、最後にｆ（ｎ）についてもひとつ定まる。
【０１４２】
一方、図１７は、ηを変えながら求められたｆ（ｎ）（η＝ｉΔη）（ｉ＝０，１，…）に対応するエネルギーＣ（ｎ）ｆの挙動を示す図である。ここでもηが増加すると通常Ｃ（ｎ）ｆは減少するが、ηが最適値を超えるとＣ（ｎ）ｆは増加に転じる。そこでＣ（ｎ）ｆが極小値をとるときのηをηｏｐｔと決める。図１７は図４の横軸のゼロ付近を拡大した図と考えてよい。ηｏｐｔが決まればｆ（ｎ）を最終決定することができる。
【０１４３】
以上、本前提技術によれば種々のメリットが得られる。まずエッジを検出する必要がないため、エッジ検出タイプの従来技術の課題を解消できる。また、画像に含まれるオブジェクトに対する先験的な知識も不要であり、対応点の自動検出が実現する。特異点フィルタによれば、解像度の粗いレベルでも特異点の輝度や位置を維持することができ、オブジェクト認識、特徴抽出、画像マッチングに極めて有利である。その結果、人手作業を大幅に軽減する画像処理システムの構築が可能となる。
【０１４４】
なお、本前提技術について次のような変形技術も考えられる。
【０１４５】
（１）前提技術では始点階層画像と終点階層画像の間でマッチングをとる際にパラメータの自動決定を行ったが、この方法は階層画像間ではなく、通常の２枚の画像間のマッチングをとる場合全般に利用できる。
【０１４６】
たとえば２枚の画像間で、画素の輝度の差に関するエネルギーＥ０と画素の位置的なずれに関するエネルギーＥ１のふたつを評価式とし、これらの線形和Ｅｔｏｔ＝αＥ０＋Ｅ１を総合評価式とする。この総合評価式の極値付近に注目してαを自動決定する。つまり、いろいろなαについてＥｔｏｔが最小になるような写像を求める。それらの写像のうち、αに関してＥ１が極小値をとるときのαを最適パラメータと決める。そのパラメータに対応する写像を最終的に両画像間の最適マッチングとみなす。
【０１４７】
これ以外にも評価式の設定にはいろいろな方法があり、例えば１／Ｅ１と１／Ｅ２のように、評価結果が良好なほど大きな値をとるものを採用してもよい。総合評価式も必ずしも線形和である必要はなく、ｎ乗和（ｎ＝２、１／２、−１、−２など）、多項式、任意の関数などを適宜選択すればよい。
【０１４８】
パラメータも、αのみ、前提技術のごとくηとλのふたつの場合、それ以上の場合など、いずれでもよい。パラメータが３以上の場合はひとつずつ変化させて決めていく。
【０１４９】
（２）本前提技術では、総合評価式の値が最小になるよう写像を決めた後、総合評価式を構成するひとつの評価式であるＣ（ｍ，ｓ）ｆが極小になる点を検出してパラメータを決定した。しかし、こうした二段回処理の代わりに、状況によっては単に総合評価式の最小値が最小になるようにパラメータを決めても効果的である。その場合、例えばαＥ０＋βＥ１を総合評価式とし、α＋β＝１なる拘束条件を設けて各評価式を平等に扱うなどの措置を講じてもよい。パラメータの自動決定の本質は、エネルギーが最小になるようにパラメータを決めていく点にあるからである。
【０１５０】
（３）前提技術では各解像度レベルで４種類の特異点に関する４種類の副画像を生成した。しかし、当然４種類のうち１、２、３種類を選択的に用いてもよい。例えば、画像中に明るい点がひとつだけ存在する状態であれば、極大点に関するｆ（ｍ，３）だけで階層画像を生成しても相応の効果が得られるはずである。その場合、同一レベルで異なる副写像は不要になるため、ｓに関する計算量が減る効果がある。
【０１５１】
（４）本前提技術では特異点フィルタによってレベルがひとつ進むと画素が１／４になった。例えば３×３で１ブロックとし、その中で特異点を探す構成も可能であり、その場合、レベルがひとつ進むと画素は１／９になる。
【０１５２】
（５）始点画像と終点画像がカラーの場合、それらをまず白黒画像に変換し、写像を計算する。その結果求められた写像を用いて始点のカラー画像を変換する。それ以外の方法として、ＲＧＢの各成分について副写像を計算してもよい。
【０１５３】
［３］前提技術の改良点
以上の前提技術を基本とし、マッチング精度を向上させるためのいくつかの改良がなされている。ここではその改良点を述べる。
【０１５４】
［３．１］色情報を考慮に入れた特異点フィルタおよび副画像
画像の色情報を有効に用いるために、特異点フィルタを以下のように変更した。まず色空間としては、人間の直感に最も合致するといわれているＨＩＳを用い、色を輝度に変換する式には、人間の目の感度に最も近いといわれているものを選んだ。
【０１５５】
【数５３】
2004056599.tif 000055
ここで画素ａにおけるＹ（輝度）をＹ（ａ）として、次のような記号を定義する。
【０１５６】
【数５４】
2004056599.tif 000056
上の定義を用いて以下のような５つのフィルタを用意する。
【０１５７】
【数５５】
2004056599.tif 000057
このうち上から４つのフィルタは改良前の前提技術におけるフィルタとほぼ同じで、輝度の特異点を色情報も残しながら保存する。最後のフィルタは色の彩度の特異点をこちらも色情報を残しながら保存する。
【０１５８】
これらのフィルタによって、各レベルにつき５種類の副画像（サブイメージ）が生成される。なお、最も高いレベルの副画像は元画像に一致する。
【０１５９】
【数５６】
2004056599.tif 000058
［３．２］エッジ画像およびその副画像
輝度微分（エッジ）の情報をマッチングに利用するため、一次微分エッジ検出フィルタを用いる。このフィルタはあるオペレータＨとの畳み込み積分で実現できる。
【０１６０】
【数５７】
2004056599.tif 000059
ここでＨは演算スピードなども考慮し、以下のようなオペレータを用いた。
【０１６１】
【数５８】
2004056599.tif 000060
次にこの画像を多重解像度化する。フィルタにより０を中心とした輝度をもつ画像が生成されるため、次のような平均値画像が副画像としては最も適切である。
【０１６２】
【数５９】
2004056599.tif 000061
式５９の画像は後述するＦｏｒｗａｒｄ　Ｓｔａｇｅ、すなわち初回副写像導出ステージの計算の際、エネルギー関数に用いられる。
【０１６３】
エッジの大きさ、すなわち絶対値も計算に必要である。
【０１６４】
【数６０】
2004056599.tif 000062
この値は常に正であるため、多重解像度化には最大値フィルタを用いる。
【０１６５】
【数６１】
2004056599.tif 000063
式６１の画像は後述するＦｏｒｗａｒｄ　Ｓｔａｇｅの計算の際、計算する順序を決定するのに用いられる。
【０１６６】
［３．３］計算処理手順
計算は最も粗い解像度の副画像から順に行う。副画像は５つあるため、各レベルの解像度において計算は複数回行われる。これをターンと呼び、最大計算回数をｔで表すことにする。各ターンは前記Ｆｏｒｗａｒｄ　Ｓｔａｇｅと、副写像再計算ステージであるＲｅｆｉｎｅｍｅｎｔ　Ｓｔａｇｅという二つのエネルギー最小化計算から構成される。図１８は第ｍレベルにおける副写像を決める計算のうち改良点に係るフローチャートである。
【０１６７】
同図のごとく、ｓをゼロクリアする（Ｓ４０）。つぎにＦｏｒｗａｒｄ　Ｓｔａｇｅ（Ｓ４１）において始点画像ｐから終点画像ｑへの写像ｆ（ｍ，ｓ）をエネルギー最小化によって求める。ここで最小化するエネルギーは、対応する画素値によるエネルギーＣと、写像の滑らかさによるエネルギーＤの線形和である。
【０１６８】
エネルギーＣは、輝度の差によるエネルギーＣＩ（前記改良前の前提技術におけるエネルギーＣと等価）と、色相、彩度によるエネルギーＣＣ、輝度微分（エッジ）の差によるエネルギーＣＥで構成され、それぞれ次のように表される。
【０１６９】
【数６２】
2004056599.tif 000064
エネルギーＤは前記改良前の前提技術と同じものを用いる。ただし前記改良前の前提技術において、写像の滑らかさを保証するエネルギーＥ１を導出する際、隣接する画素のみを考慮していたが、周囲の何画素を考慮するかをパラメータｄで指定できるように改良した。
【０１７０】
【数６３】
2004056599.tif 000065
次のＲｅｆｉｎｅｍｅｎｔ　Ｓｔａｇｅに備えて、このステージでは終点画像ｑから始点画像ｐへの写像ｇ（ｍ，ｓ）も同様に計算する。
【０１７１】
Ｒｅｆｉｎｅｍｅｎｔ　Ｓｔａｇｅ（Ｓ４２）ではＦｏｒｗａｒｄ　Ｓｔａｇｅにおいて求めた双方向の写像ｆ（ｍ，ｓ）およびｇ（ｍ，ｓ）を基に、より妥当な写像ｆ’（ｍ，ｓ）を求める。ここでは新たに定義されるエネルギーＭについてエネルギー最小化計算を行う。エネルギーＭは終点画像から始点画像への写像ｇとの整合度Ｍ０と、もとの写像との差Ｍ１より構成される。
【０１７２】
【数６４】
2004056599.tif 000066
対称性を損なわないように、終点画像ｑから始点画像ｐへの写像ｇ’（ｍ，ｓ）も同様の方法で求めておく。
【０１７３】
その後、ｓをインクリメントし（Ｓ４３）、ｓがｔを超えていないことを確認し（Ｓ４４）、次のターンのＦｏｒｗａｒｄ　Ｓｔａｇｅ（Ｓ４１）に進む。その際前記Ｅ０を次のように置き換えてエネルギー最小化計算を行う。
【０１７４】
【数６５】
2004056599.tif 000067
［３．４］写像の計算順序
写像の滑らかさを表すエネルギーＥ１を計算する際、周囲の点の写像を用いるため、それらの点がすでに計算されているかどうかがエネルギーに影響を与える。すなわち、どの点から順番に計算するかによって、全体の写像の精度が大きく変化する。そこでエッジの絶対値画像を用いる。エッジの部分は情報量を多く含むため、エッジの絶対値が大きいところから先に写像計算を行う。このことによって、特に二値画像のような画像に対して非常に精度の高い写像を求めることができるようになった。
【０１７５】
［画像配信に伴う課金処理に関する実施の形態］
前提技術を利用することで、第１のキーフレームから第２のキーフレームに遷移する過程における、任意の時間タイミングで中間フレームを生成できる。したがって、前提技術を動画再生手段として利用できる。また、中間フレームのデータを伝送する必要がないので、優れた動画圧縮手段としても利用できる。現実に実験ではＭＰＥＧを超える画質と圧縮率の両立が確認されはじめている。
【０１７６】
このように、キーフレームと、キーフレーム間の対応点情報とを、ユーザに提供することにより、データ量が少なく、かつ画質の高い動画の提供サービスが実現される。このとき、動画の配信に用いられるネットワークの伝送性能、ユーザが動画の再生に用いるビュアの精度、画質や料金などに対するユーザの希望などに応じて、柔軟に配信条件を設定することが可能である。たとえば、ネットワークの伝送能力が劣っている場合、ユーザが低料金の動画配信を所望している場合など、動画のデータ量を抑えたい場合には、キーフレーム間の間隔を広くとって動画を構成するキーフレームの数を削減する、キーフレーム自体を圧縮する、キーフレームの解像度を落とす、対応点情報の精度を低くする、などの措置をとればよい。キーフレームの枚数、キーフレームの解像度または圧縮率、対応点情報の精度または圧縮率などの値を調節することで、データ量や画質を任意に調整することが可能であるから、配信環境やユーザの希望に応じて、柔軟かつ適切に配信条件を設定することができる。
【０１７７】
また、ユーザが、キーフレームと対応点情報から中間フレームを生成して動画を再生することが可能なビュアを有していない場合に、キーフレームのみを配信してもよい。キーフレーム自体は、ＪＰＥＧなど既知のフォーマットの画像であってよいから、ユーザは特別なビュアを有していなくてもキーフレームを表示して、動画の一部を離散的にコマ送り再生させることができる。これにより、正規のビュアを有しないユーザにも本サービスを体験させることができ、本サービスへの加入を促す効果が期待できる。正規のビュアを有するユーザに対しても、まずキーフレームのみをサンプルとして配信し、ユーザがそのキーフレームを見て動画の配信を希望すれば、さらに対応点情報を配信するという配信形態をとりうる。
【０１７８】
上述のように、本実施の形態の画像配信技術によれば、ユーザの希望や環境に応じて非常に柔軟性の高い画像配信サービスを実現することができるが、このとき、配信条件に応じて適切に課金額を設定し、ユーザに対する課金処理を管理する技術が重要となる。以下、動画配信に伴う課金処理を行う技術について説明する。
【０１７９】
（第１の実施の形態）
図１９は、第１の実施の形態に係る画像配信システム１００の全体構成を示す。画像配信システム１００において、動画を配信する画像配信サーバ１０、および動画の配信サービスを受けるユーザ端末４０は、それぞれインターネット９０に接続されている。画像配信サーバ１０は、画像配信装置の一例であり、インターネット９０を介してユーザ端末４０に動画を配信し、それに伴う課金処理を行う。
【０１８０】
図２０は、本実施の形態の画像配信システム１００における画像配信手順を概略的に示すシーケンス図である。画像配信サーバ１０は、ユーザ端末４０から画像の配信要求を受け付けると（Ｓ１００）、ユーザが所望する配信条件をユーザから受け付けて、または予め登録されていた配信条件を読み出して設定する（Ｓ１０２）。そして、その配信条件に応じて必要なファイルを用意し、インターネット９０を介してユーザ端末４０に配信する（Ｓ１０４）。画像配信サーバ１０は、配信条件に応じてユーザに課すべき対価を決定し（Ｓ１０６）、その金額をユーザに課金する処理を行う（Ｓ１０８）。
【０１８１】
図２１は、本実施の形態に係る画像配信サーバ１０の内部構成を示す。通信制御部２８は、インターネット９０を介したユーザ端末４０との通信を制御する。通信制御部２８は、モデムなどの通信に必要なハードウェアと、そのハードウェアを制御するドライバなどの構成を含む。フレーム保存部２０は、動画ストリームを構成するフレームＦｉを外部から取得してコンテンツごとに保持する。配信要求受付部２２は、ユーザから動画の配信要求を受け付ける。配信要求受付部２２は、たとえばユーザから配信要求を受け付けるためのウェブページなどを提供し、そのウェブページを介して配信要求を受け付けてもよい。その場合、画像配信サーバ１０は、ウェブサーバとしての機能を実現するための構成を備える。配信条件設定部２４は、ユーザに対する動画の配信条件を設定する。配信条件は、たとえば、キーフレームの間隔、枚数、解像度、圧縮率、対応点ファイルの配信の有無、精度、キーフレーム及び対応点ファイルの配信経路などであり、配信要求受付部２２を介してユーザから受け付けてもよいし、予め受け付けた配信条件をユーザデータベース３０に保持しておき、それを読み出して設定してもよい。また、ユーザの通信環境に応じて配信条件を設定してもよい。
【０１８２】
キーフレーム選定部１２は、配信条件設定部２４により設定された配信条件に応じて、必要なキーフレームを選定してフレーム保存部２０から読み出す。マッチングプロセッサ１４は、キーフレーム間で前提技術を用いたマッチングを計算し、対応点ファイルを生成する。このとき、フレームを複数のメッシュに分割し、メッシュごとに対応情報を生成してもよい。マッチングプロセッサ１４は、配信条件設定部２４により設定された条件に応じて、メッシュの大きさを変化させるなどして、生成する対応点ファイルの精度を調整してもよい。ストリーム生成部１６は、キーフレームおよび対応点ファイルを含む符号化データストリームＣＢＳ（Ｃｏｄｅｄ　Ｂｉｔ　Ｓｔｒｅａｍ：以下単に「データストリーム」という）を生成する。ストリーム保存部１８は、ストリーム生成部１６にて生成されたデータストリームを保持する。ストリーム配信部１９は、データストリームをユーザ端末４０に配信する。
【０１８３】
課金部２６は、配信条件設定部２４により設定された配信条件をもとに、配信条件と課金額とを対応づけて格納した課金額テーブル３２を参照して、ユーザに対する課金額を決定し、課金処理を行う。課金部２６は、決定した課金額を課金データベース３４に記録する。課金データベース３４に記録された課金額は、任意のタイミングでユーザに通知され、オンラインまたはオフラインにて決済される。
【０１８４】
図２２は、ユーザデータベース３０の内部データの例を示す。ユーザデータベース３０には、ユーザＩＤ欄２００、ビュアタイプ欄２０２、通信条件欄２０４、および配信条件欄２０６が設けられている。これらの情報は、本システムが提供するサービスにユーザが入会するときに、図示しないユーザ登録部にて予め受け付けてもよい。ビュアタイプ欄２０２は、ユーザが所有するビュアのタイプを格納する。ビュアは、ユーザが本サービスに登録したときに、ユーザに対して配信されてもよい。このとき、ユーザ登録料またはビュアの配信料金をユーザに対して課金してもよい。ビュアのタイプとして、たとえば、キーフレームと対応点ファイルから中間フレームを生成して動画を再生することが可能なＣＰＦビュア、キーフレームのみを再生可能なＫＦビュアなどがある。ＣＰＦビュアには、そのビュアを搭載する装置の種類に応じて、たとえばＰＣ版、携帯機器版などが用意されてもよい。ビュアの配信料金は、そのビュアのタイプに応じて決定されてもよい。
【０１８５】
通信条件欄２０４は、ユーザが動画の配信を受けるときに利用する通信の環境を格納する。通信条件欄２０４には、たとえば、通信経路、転送レート、通信機器の種別、ユーザ端末の種別などを格納してもよい。配信条件欄２０６は、たとえば、「画質を優先する」、「料金が安いことを優先する」など、ユーザが希望する条件を格納する。配信条件設定部２４は、これらの情報を参照し、ユーザが所有するビュアの種別、ユーザの通信環境などに基づいて、そのユーザに対する配信条件を設定してもよい。ユーザデータベース３０には、その他、ユーザの氏名、住所、連絡先、決済方法、嗜好情報などを格納してもよい。
【０１８６】
図２３は、課金額テーブル３２の内部データの例を示す。課金額テーブル３２には、コンテンツＩＤ欄２１０と、複数の配信タイプ欄２１２とが設けられており、それぞれの配信タイプ欄２１２には、キーフレーム間隔欄２１４、解像度欄２１６、圧縮率欄２１８、精度欄２２０、および課金額欄２２２が設けられている。図２３の例では、１つの動画コンテンツにつき複数の配信形式が用意されており、それぞれの配信形式について配信条件と課金額とが設定されている。
【０１８７】
キーフレーム間隔欄２１４は、動画ストリームを構成するフレームのうち、ユーザに配信すべきキーフレームの間隔を格納する。キーフレーム選定部１２は、この情報に基づいてキーフレームを選択するが、必ずしもこの間隔に縛られる必要はなく、たとえばシーンチェンジがあったときなどは、指定された間隔に関係なく、シーンチェンジの直後のフレームをキーフレームとして選択してもよい。解像度欄２１６は、キーフレームの解像度を格納する。フレーム保存部２０に複数の解像度のフレームを用意しておき、キーフレーム選定部１２が、その中から指定された解像度のフレームをキーフレームとして選択してもよい。圧縮率欄２１８は、キーフレームの圧縮率を格納する。フレーム保存部２０に複数の圧縮率にて圧縮されたフレームを用意しておいてもよいし、図示しない圧縮部により指定された圧縮率にてキーフレームを圧縮してもよい。圧縮の方式は、ＪＰＥＧその他任意の方式であってもよい。精度欄２２０は、対応点ファイルの精度を格納する。マッチングプロセッサ１４は、この情報に基づいて生成する対応点ファイルの精度を決定する。課金額欄２２２は、コンテンツを指定された配信条件で配信したときの課金額を格納する。課金部２６は、この課金額をユーザに対して課金する。図２３に示した例では、配信条件と課金額とを対応づけて格納しているので、予め課金額テーブル３２に設定されていた配信条件で動画コンテンツを配信する形態に適している。たとえば、１つの動画コンテンツについて、複数の配信条件により用意された動画ストリームを予めストリーム保存部１８に格納しておき、ユーザが配信を希望したときにそれを読み出して配信する形態をとる場合は、この例のように、コンテンツごとに配信条件に応じた課金額を設定しておくとよい。
【０１８８】
図２４は、課金額テーブル３２の他の例を示す。図２４に示した例では、課金額テーブル３２には、コンテンツＩＤ欄２５０、キーフレーム欄２５２、および対応点ファイル欄２５４が設けられており、配信条件に応じてキーフレームおよび対応点ファイルの単価が定められている。たとえば、コンテンツＩＤが「０００１」のコンテンツについて、解像度が「６００ドット×４８０ドット」で圧縮率が「高」のキーフレームを配信した場合、キーフレーム１枚につき「０．１円」を課金する。図２４に示した例では、配信条件に応じてキーフレームおよび対応点ファイルの単価を設定しているので、より柔軟な配信形態に対応することができる。たとえば、ユーザ端末４０においてリアルタイムに再生表示される動画を配信するときに、刻々と変動する通信環境に応じて、配信するデータ量をリアルタイムに変化させる場合などに適している。すなわち、通信環境の変動に追随するように、キーフレーム間隔や対応点ファイルの精度などを適宜調整しながら符号化してユーザに配信する場合、配信したファイルの種別と数量を記録しておき、課金額を決定すればよい。
【０１８９】
図２５は、課金データベース３４の内部データの例を示す。課金データベース３４には、ユーザＩＤ欄２３０、ユーザへの配信履歴を格納する複数の配信履歴欄２３２、および合計課金額欄２３４が設けられている。それぞれの配信履歴欄２３２には、コンテンツＩＤ欄２３６、配信日時欄２３８、および課金額欄２４０が設けられている。課金部２６は、ユーザに動画コンテンツを配信したとき、そのユーザのユーザＩＤに対応するレコードのコンテンツＩＤ欄２３６に配信したコンテンツのコンテンツＩＤを記録し、配信日時欄２３８に配信日時を記録し、課金額欄２４０に課金額を記録するとともに、合計課金額欄２３４に課金額を加算する。課金データベース３４は、その他、決済方法、決済履歴などを格納してもよい。
【０１９０】
図２６は、本実施の形態に係るユーザ端末４０の内部構成を示す。通信制御部５６は、インターネット９０を介した画像配信サーバ１０との通信を制御する。ストリーム入力部４２は、画像配信サーバ１０から配信されたデータストリームＣＢＳを取得して復号し、キーフレームＫＦと対応点ファイルＣｉ，ｊを取得する。中間画像生成部４４は、キーフレーム間に挿入される中間フレームとして、隣接するキーフレーム間の補間計算により補間画像ＶＩＦを生成する。表示部５０は、キーフレームＫＦ間に補間画像ＶＩＦを挿入して所定の間隔で連続的に表示装置に表示させ、動画を再生表示する。ユーザ端末４０は、符号化ストリームをダウンロードしながらリアルタイムで動画を再生表示してもよいし、いったん全てのファイルをダウンロードしてから再生表示してもよい。
【０１９１】
図２７は、配信要求受付部２２がユーザ端末４０に提供する動画配信受付画面の例を示す。動画配信受付画面３００は、ユーザ端末４０の図示しないウェブブラウザにより表示装置に表示される。動画配信受付画面３００には、複数の動画コンテンツについて、配信条件と課金額とが表示されている。これらの情報は、課金額テーブル３２から読み出されて表示される。ユーザがダウンロードボタンをクリックすると、配信条件設定部２４は、ユーザが希望した配信条件を設定する。このとき、ユーザデータベース３０に格納されたユーザの情報をさらに考慮して配信条件を設定してもよい。たとえば、解像度など表示状態に直接寄与するパラメータについてはユーザにその都度指定させ、キーフレーム間隔、キーフレームの圧縮率、対応点ファイルの精度などのパラメータについては、通信環境や価格に対する希望などを考慮して微調整してもよい。
【０１９２】
（第２の実施の形態）
図２８は、第２の実施の形態に係る画像配信システム１００の全体構成を示す。第１の実施の形態では、画像配信サーバ１０が画像の配信と課金処理の双方を行っていたが、本実施の形態では、画像配信サーバ１０が画像の配信を行い、課金サーバ６０が課金処理を行う。図２８に示した例では、画像配信サーバ１０、課金サーバ６０、およびユーザ端末４０は、それぞれインターネット９０に接続されているが、画像配信サーバ１０と課金サーバ６０は専用線またはＬＡＮなどにより接続されていてもよい。
【０１９３】
図２９は、本実施の形態に係る画像配信サーバ１０の内部構成を示す。本実施の形態の画像配信サーバ１０は、図２１に示した第１の実施の形態の画像配信サーバ１０に比べて、通知部３６が新たに設けられており、課金部２６、課金額テーブル３２、および課金データベース３４が省かれている。図２１に示した構成と同様な構成には同一の符号を付している。以下、第１の実施の形態と異なる点を中心に説明する。
【０１９４】
通知部３６は、画像配信サーバ１０がユーザに対して動画コンテンツを配信したとき、そのユーザを特定するための識別情報と、そのユーザに対して課金すべき金額を特定するための課金情報とを対応づけて課金サーバ６０装置に通知する。課金情報は、たとえば、配信したファイルの種別や数量、通信環境、その他課金に必要な情報を含む。画像配信サーバ１０に課金額テーブル３２を備えておき、動画コンテンツの配信に伴う課金額を決定し、その課金額を課金サーバ６０に通知してもよい。その他の構成および動作は、第１の実施の形態と同様である。
【０１９５】
図３０は、本実施の形態に係る課金サーバ６０の内部構成を示す。課金サーバ６０は、通信制御部６２、課金情報受付部６４、課金部２６、課金額テーブル３２、および課金データベース３４を含む。課金情報受付部６４は、画像配信サーバ１０から課金情報を受け付ける。課金部２６は、課金情報受付部６４が受け付けた課金情報をもとに、課金すべきユーザと課金額を特定し、課金データベース３４を更新して課金処理を行う。課金額テーブル３２と課金データベース３４の構成は、第１の実施の形態と同様である。
【０１９６】
以上、本発明を実施の形態をもとに説明した。実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。こうした変形例として以下のものがある。
【０１９７】
実施の形態では、画像配信サーバ１０は、動画ストリームを取得して符号化を行いデータストリームを生成する画像符号化装置としての機能を有していたが、別の例では、画像配信サーバ１０はこれらの構成を有していなくてもよく、その場合、既に生成されたデータストリームを取得してストリーム保存部１８に保持し、ユーザから配信要求を受け付けたときに、ストリーム保存部１８から要求されたコンテンツを読み出してユーザへ配信すればよい。
【０１９８】
【発明の効果】
本発明によれば、画像の配信条件に応じて適切に課金処理を行う技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１（ａ）と図１（ｂ）は、ふたりの人物の顔に平均化フィルタを施して得られる画像、図１（ｃ）と図１（ｄ）は、ふたりの人物の顔に関して前提技術で求められるｐ（５，０）の画像、図１（ｅ）と図１（ｆ）は、ふたりの人物の顔に関して前提技術で求められるｐ（５，１）の画像、図１（ｇ）と図１（ｈ）は、ふたりの人物の顔に関して前提技術で求められるｐ（５，２）の画像、図１（ｉ）と図１（ｊ）は、ふたりの人物の顔に関して前提技術で求められるｐ（５，３）の画像をそれぞれディスプレイ上に表示した中間調画像の写真である。
【図２】図２（Ｒ）はもとの四辺形を示す図、図２（Ａ）、図２（Ｂ）、図２（Ｃ）、図２（Ｄ）、図２（Ｅ）はそれぞれ相続四辺形を示す図である。
【図３】始点画像と終点画像の関係、および第ｍレベルと第ｍ−１レベルの関係を相続四辺形を用いて示す図である。
【図４】パラメータηとエネルギーＣｆの関係を示す図である。
【図５】図５（ａ）、図５（ｂ）は、ある点に関する写像が全単射条件を満たすか否かを外積計算から求める様子を示す図である。
【図６】前提技術の全体手順を示すフローチャートである。
【図７】図６のＳ１の詳細を示すフローチャートである。
【図８】図７のＳ１０の詳細を示すフローチャートである。
【図９】第ｍレベルの画像の一部と、第ｍ−１レベルの画像の一部の対応関係を示す図である。
【図１０】前提技術で生成された始点階層画像を示す図である。
【図１１】図６のＳ２に進む前に、マッチング評価の準備の手順を示す図である。
【図１２】図６のＳ２の詳細を示すフローチャートである。
【図１３】第０レベルにおいて副写像を決定する様子を示す図である。
【図１４】第１レベルにおいて副写像を決定する様子を示す図である。
【図１５】図１２のＳ２１の詳細を示すフローチャートである。
【図１６】あるｆ（ｍ，ｓ）についてλを変えながら求められたｆ（ｍ，ｓ）（λ＝ｉΔλ）に対応するエネルギーＣ（ｍ，ｓ）ｆの挙動を示す図である。
【図１７】ηを変えながら求められたｆ（ｎ）（η＝ｉΔη）（ｉ＝０，１，…）に対応するエネルギーＣ（ｎ）ｆの挙動を示す図である。
【図１８】改良後の前提技術において第ｍレベルにおける副写像を求めるフローチャートである。
【図１９】第１の実施の形態に係る画像配信システムの全体構成を示す図である。
【図２０】第１の実施の形態に係る画像配信システムにおける画像配信手順を概略的に示す図である。
【図２１】第１の実施の形態に係る画像配信サーバの内部構成図である。
【図２２】ユーザデータベースの内部データを示す図である。
【図２３】課金額テーブルの内部データを示す図である。
【図２４】課金額テーブルの他の例の内部データを示す図である。
【図２５】課金データベースの内部データを示す図である。
【図２６】第１の実施の形態に係るユーザ端末の内部構成図である。
【図２７】ユーザ端末に表示される動画配信受付画面の例を示す図である。
【図２８】第２の実施の形態に係る画像配信システムの全体構成を示す図である。
【図２９】第２の実施の形態に係る画像配信サーバの内部構成図である。
【図３０】第２の実施の形態に係る課金サーバの内部構成図である。
【符号の説明】
１０　画像配信サーバ、　１２　キーフレーム選定部、　１４　マッチングプロセッサ、　１６　ストリーム生成部、　１８　ストリーム保存部、　１９　ストリーム配信部、　２０　フレーム保存部、　２２　配信要求受付部、　２４　配信条件設定部、　２６　課金部、　３０　ユーザデータベース、　３２　課金額テーブル、　３４　課金データベース、　３６　通知部、　４０　ユーザ端末、　６０　課金サーバ、　６４　課金情報受付部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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