(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
表示装置に接続され、光源環境が変化する被写体を前記表示装置に表示するための目的画像を生成する画像生成装置であって、
複数の光源環境を表す光源に対応するスペクトルの時系列情報を計測する光源環境計測手段と、
予め定められる計測に関する感度特性に基づいて光源スペクトル推定行列を推定する光源スペクトル推定手段と、
前記光源環境計測手段により生成されたスペクトルの時系列情報と、前記光源スペクトル推定手段により推定された光源スペクトル推定行列とを記憶する光源スペクトル情報記憶手段と、
少なくとも、前記光源スペクトル情報記憶手段に記憶されている、前記スペクトルの時系列情報と、前記光源スペクトル推定行列とに基づいて、ある光源環境下における前記被写体の前記目的画像を生成し、生成した前記目的画像を前記表示装置に出力する表示画像生成手段と
を具備することを特徴とする画像生成装置。
【請求項２】
被写体の反射率および各光源の強度分布関数を用いて、ある光源下における被写体表面の反射強度に関する反射情報を算出するレンダリング処理手段を具備し、
前記表示画像生成手段は、
前記光源スペクトル情報記憶手段に記憶されている、前記スペクトルの時系列情報と、前記光源スペクトル推定行列と、前記レンダリング処理手段により算出された前記反射強度に関する情報とに基づいて、ある光源環境下における前記被写体の前記目的画像を生成することを特徴とする請求項１記載の画像生成装置。
【請求項３】
前記光源環境計測手段は、
各時刻における複数の光源環境を表す光源に対応するスペクトルを撮影するマルチスペクトル動画カメラを備え、
前記光源スペクトル推定手段は、前記マルチスペクトル動画カメラの感度特性に基づいて光源スペクトル推定行列を推定する
ことを特徴とする請求項１または２記載の画像生成装置。
【請求項４】
表示装置に接続され、光源環境が変化する被写体を前記表示装置に表示するための目的画像を生成する画像生成装置における画像生成方法であって、
複数の光源環境を表す光源に対応するスペクトルの時系列情報を計測するステップと、
予め定められる計測に関する感度特性に基づいて光源スペクトル推定行列を推定するステップと、
前記スペクトルの時系列情報と、前記推定された光源スペクトル推定行列とを記憶するステップと、
少なくとも、前記スペクトルの時系列情報と、前記光源スペクトル推定行列とに基づいて、ある光源環境下における前記被写体の前記目的画像を生成するステップと、
生成した前記目的画像を前記表示装置に出力するステップと
を有することを特徴とする画像生成方法。
【請求項５】
表示装置に接続され、光源環境が変化する被写体を前記表示装置に表示するための目的画像を生成する画像生成装置のコンピュータに、
複数の光源環境を表す光源に対応するスペクトルの時系列情報を計測するステップと、
予め定められる計測に関する感度特性に基づいて光源スペクトル推定行列を推定するステップと、
前記スペクトルの時系列情報と、前記推定された光源スペクトル推定行列とを記憶するステップと、
少なくとも、前記スペクトルの時系列情報と、前記光源スペクトル推定行列とに基づいて、ある光源環境下における前記被写体の前記目的画像を生成するステップと、
生成した前記目的画像を前記表示装置に出力するステップと
を実行させるための画像生成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、忠実な色再現、質感再現のための画像生成装置に係り、特に、光源環境が変化しても、効率的に画像を生成する画像生成装置、画像生成方法および画像生成プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
物体の見え方は、光源環境の変動に伴って大きく変わるので、現実世界の忠実な再現（シミュレーション）のためには、実世界の光源環境を取得し、その光源環境に基づいて画像・映像を生成することが重要である。しかし、光源環境の変動に対して画像を生成する際、相互反射などを考慮すると、計算コストが大きくなる問題がある。
【０００３】
このような問題に対して、従来、仮想物体を違和感なく現実世界に融合するための技術を提案している（例えば、特許文献１参照）。該従来技術では、光源環境を半球面上の多数の光源によって表し、各光源毎（光源のＲＧＢ値は単位輝度とする）に、予め計算コストが掛かる相互反射も考慮した元画像を生成しておき、すべての光源環境を考慮した画像を生成するときは、これらの線形和を取る。
【０００４】
光源の変動は、光源毎に生成された元画像のＲＧＢ値を、実際に計測した（あるいは仮想的に設定した）光源環境のＲＧＢ値に基づいて修正することで対応する。この考え方を使えば、計算コストが掛かる相互反射を考慮した画像生成のやり直しが不要となり、短時間で光源変動に対応した画像を生成することができる。なお、照明環境の計測方法としては、魚眼レンズを付けたＲＧＢカメラによる方法がある。
【０００５】
上述した従来技術による仮想物体の再現をより詳細に説明する。従来技術では、光源、レンダリング、表示信号作成、すべての色再現処理の過程においてＲＧＢ値（または三刺激値）に基づく色再現を行っている。光源スペクトルの変動に対して正確な色再現を行うためには、原理的に分光色再現が必要であり、色再現のレベルが異なる。以下、図４を参照して説明する。
【０００６】
光源環境計測装置１のＲＧＢカメラにより、各時刻ｔにおける光源環境を撮影する。光源環境を複数の光源（ｊ＝１、…、ｎ）で代表するため、カメラ信号から各光源に対応する重み付き関数により量子化したＲＧＢ値Ｌ’ｊを取得し、光源ＲＧＢ値記憶部２に保存する。
【０００７】
物体・シーンモデル記憶部３には、物体・シーンモデルデータ、被写体のＲＧＢベースの反射率情報Ｒ（θｉ、φｉ、θｅ、φｅ、λ）（λ＝Ｒ，Ｇ，Ｂ）、各光源の強度分布関数Ｄｊ（θｉ、φｉ）、および各光源Ｌｊ（ｊ＝１、…、ｎ）のＲＧＢ値（Ｌｊ（Ｒ）、Ｌｊ（Ｇ）、Ｌｊ（Ｂ））が保存されているとする。強度分布関数は、時間と波長に対し一定とする。
【０００８】
レンダリング処理部４において、物体・シーンモデル記憶部３の情報を用いてレンダリング処理を行う。ある光源ｊ下において、視点（θｅ、φｅ）から見たある物体表面の波長λ（λ＝Ｒ、Ｇ、Ｂ）（Ｒ，Ｇ，Ｂに対応）での明るさＰｊ（λ）｛λ＝Ｒ、Ｇ、Ｂ｝を、
【０００９】
【数１】
0004615430.tif 000002
【００１０】
により算出し、レンダリング記憶部５へ保存する。
【００１１】
表示信号生成部６では、光源ＲＧＢ値記憶部２に保存した各光源のＲＧＢ値Ｌ’ｊとレンダリング記憶部５のレンダリング結果より、トータルのＲＧＢ値を、
【００１２】
【数２】
0004615430.tif 000003
【００１３】
により算出して表示装置７に出力する。但し、算出したＲＧＢ値は相対的な値であり、最大値が表示信号の最大値になるよう適当な係数を乗算するものとする。
【００１４】
また、他の従来技術としては、スペクトルに基づいた正確な色再現技術が示されており、光源スペクトルと被写体の分光反射率とを用いて画像を生成することにより、忠実な色再現が可能なＣＧ作成方法が提案されている（非特許文献１）。
【００１５】
また、他の従来技術として、マルチスペクトルカメラを使った分光反射率推定技術を用い、カメラ信号空間で画像生成を行う方法が知られている（非特許文献２）。この技術は、現実的な次元数によりスペクトルに基づいた色再現を可能にし、計算コストが掛かる相互反射を考慮した画像生成を一度実施すれば良く、照明スペクトルの変化があった場合にも再計算が不要である。
【特許文献１】特開２００２−１１７４１３号公報
【非特許文献１】Yinlong Sun, F.David Fracchia, Mark S.Drew, Thomas W.Calvert “A spectarlly based framework for realistic image synthesis”, The Visual Computer pp.429-444 (2001), Published online 2 October 2001.
【非特許文献２】M.Tsuchida, H.Arai, M.Nishiko, Y.Sakaguchi,T.Uchiyama, H.Haneishi, M.Yamaguchi,N.Ohyama” Development of BRDF and BTF Measurement and Computer-aided Design Systems Based on Multispectral Imaging”"AIC Colour 05"予稿集  pp.129-132 (2005).
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
上述した特許文献１による従来技術は、元画像を生成および修正する場合、いずれも光源のＲＧＢ値に基づいている。光源が変化する状況において正確な色を再現するためには、光源スペクトルと被写体の分光反射率情報とを考慮する必要がある。しかしながら、光源のＲＧＢ値（あるいはＸＹＺ  ３刺激値）は、完全拡散反射物体のＲＧＢ値であり、このＲＧＢ値から任意の反射率物体のＲＧＢ値の変化を正確に予測することはできない。
【００１７】
ＣＧ画像生成の際、一般的に、照明を考慮した後にＸＹＺあるいはＲＧＢ  ３刺激値の空間で画像生成が行われる。しかしながら、３刺激値になった時点で、光源スペクトルと被写体の分光反射率とが分離不可能になり、３刺激値の画像から光源スペクトルの変動に対応して忠実な画像を生成することは困難である。
【００１８】
また、非特許文献１による従来技術では、スペクトルに基づいた正確な色再現技術が示されているが、スペクトル空間で画像を生成するため、スペクトルを表す次元数が多いと、計算量が膨大となる問題がある。
【００１９】
また、非特許文献２による従来技術では、現実的な次元数によりスペクトルに基づいた色再現を可能にし、計算コストが掛かる相互反射を考慮した画像生成を一度実施すれば良く、照明スペクトルの変化があった場合にも再計算が不要である。しかしながら、半球面上に広がってリアルタイムに変動する光源環境をスペクトル的に取得することができず、それを利用した色再現および画像生成を行うことは困難である。
【００２０】
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、その目的は、光源環境が変動する場合であっても、正確な色再現を実現することができ、計算コストを低減化することができる画像生成装置、画像生成方法および画像生成プログラム方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２１】
上述した課題を解決するために、本発明は、表示装置に接続され、光源環境が変化する被写体を前記表示装置に表示するための目的画像を生成する画像生成装置であって、複数の光源環境を表す光源に対応するスペクトルの時系列情報を計測する光源環境計測手段と、予め定められる計測に関する感度特性に基づいて光源スペクトル推定行列を推定する光源スペクトル推定手段と、前記光源環境計測手段により生成されたスペクトルの時系列情報と、前記光源スペクトル推定手段により推定された光源スペクトル推定行列とを記憶する光源スペクトル情報記憶手段と、少なくとも、前記光源スペクトル情報記憶手段に記憶されている、前記スペクトルの時系列情報と、前記光源スペクトル推定行列とに基づいて、ある光源環境下における前記被写体の前記目的画像を生成し、生成した前記目的画像を前記表示装置に出力する表示画像生成手段とを具備することを特徴とする。
【００２２】
本発明は、上記の発明において、被写体の反射率および各光源の強度分布関数を用いて、ある光源下における被写体表面の反射強度に関する反射情報を算出するレンダリング処理手段を具備し、前記表示画像生成手段は、前記光源スペクトル情報記憶手段に記憶されている、前記スペクトルの時系列情報と、前記光源スペクトル推定行列と、前記レンダリング処理手段により算出された前記反射強度に関する情報とに基づいて、ある光源環境下における前記被写体の前記目的画像を生成することを特徴とする。
【００２３】
本発明は、上記の発明において、前記光源環境計測手段は、各時刻における複数の光源環境を表す光源に対応するスペクトルを撮影するマルチスペクトル動画カメラを備え、前記光源スペクトル推定手段は、前記マルチスペクトル動画カメラの感度特性に基づいて光源スペクトル推定行列を推定することを特徴とする。
【００２４】
また、上述した課題を解決するために、本発明は、表示装置に接続され、光源環境が変化する被写体を前記表示装置に表示するための目的画像を生成する画像生成装置における画像生成方法であって、複数の光源環境を表す光源に対応するスペクトルの時系列情報を計測するステップと、予め定められる計測に関する感度特性に基づいて光源スペクトル推定行列を推定するステップと、前記スペクトルの時系列情報と、前記推定された光源スペクトル推定行列とを記憶するステップと、少なくとも、前記スペクトルの時系列情報と、前記光源スペクトル推定行列とに基づいて、ある光源環境下における前記被写体の前記目的画像を生成するステップと、生成した前記目的画像を前記表示装置に出力するステップとを有することを特徴とする画像生成方法である。
【００２５】
また、上述した課題を解決するために、本発明は、表示装置に接続され、光源環境が変化する被写体を前記表示装置に表示するための目的画像を生成する画像生成装置のコンピュータに、複数の光源環境を表す光源に対応するスペクトルの時系列情報を計測するステップと、予め定められる計測に関する感度特性に基づいて光源スペクトル推定行列を推定するステップと、前記スペクトルの時系列情報と、前記推定された光源スペクトル推定行列とを記憶するステップと、少なくとも、前記スペクトルの時系列情報と、前記光源スペクトル推定行列とに基づいて、ある光源環境下における前記被写体の前記目的画像を生成するステップと、生成した前記目的画像を前記表示装置に出力するステップとを実行させるための画像生成プログラムである。
【発明の効果】
【００２６】
この発明によれば、画像生成装置は、複数の光源環境を表す光源に対応するスペクトルの時系列情報を計測し、予め定められる計測に関する感度特性に基づいて光源スペクトル推定行列を推定し、スペクトルの時系列情報と、光源スペクトル推定行列とを光源スペクトル情報記憶手段に記憶しておく。また、少なくとも、記憶されたスペクトルの時系列情報と、光源スペクトル推定行列とに基づいて、ある光源環境下における被写体の目的画像を生成し、生成した目的画像を前記表示装置に出力する。これにより、光源環境が変動する場合であっても、正確な色再現を実現することができ、画像生成処理を行う際には、スペクトル情報を維持しているので、すべての処理をやり直すことなく実施することができ、計算コストを低減化することができる。
【００２７】
また、本発明によれば、画像生成装置は、被写体の反射率および各光源の強度分布関数を用いて、光源毎に、ある光源下における被写体表面の反射強度に関する反射情報を算出し、記憶されているスペクトルの時系列情報と光源スペクトル推定行列と上記反射強度に関する情報とに基づいて、ある光源環境下における前記被写体の目的画像を生成する。これにより、光源環境が変動する場合であっても、正確な色再現を実現することができ、画像生成処理を行う際には、スペクトル情報を維持しているので、すべての処理をやり直すことなく実施することができ、計算コストを低減化することができる。
【００２８】
また、本発明によれば、画像生成装置は、マルチスペクトル動画カメラによって、各時刻における複数の光源環境を表す光源に対応するスペクトルを撮影し、該マルチスペクトル動画カメラの感度特性に基づいて光源スペクトル推定行列を推定することで、スペクトルの時系列情報を計測する。これにより、光源環境が変動する場合であっても、正確な色再現を実現することができ、画像生成処理を行う際には、スペクトル情報を維持しているので、すべての処理をやり直すことなく実施することができ、計算コストを低減化することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下、本発明の一実施形態による画像形成装置を、図面を参照して説明する。
図１は、本発明の実施形態による画像形成装置の構成を示すブロック図である。図において、光源環境計測装置１０は、光源環境を表す各光源に対応するスペクトルの時系列情報（これを時系列光源環境と呼ぶ）を生成するマルチスペクトル動画カメラ（例えば、魚眼レンズを備えるカメラ）を備えている。光源環境計測装置１０は、マルチスペクトル動画カメラで光源を撮影したカメラ信号から各光源に対応する重み付き関数により量子化し、光源スペクトル情報記憶部１３に供給する。
【００３０】
光源計測装置分光特性データ記憶部１１は、光源環境計測装置１０のマルチスペクトル動画カメラのカメラ感度（分光特性データ）を記憶している。光源スペクトル推定部１２は、光源計測装置分光特性データ記憶部１１に記憶されているカメラ感度から光源スペクトル推定行列を算出し、光源スペクトル情報記憶部１３に供給する。光源スペクトル情報記憶部１３は、光源環境計測装置１０からの量子化されたカメラ信号と、光源スペクトル推定部１２により推定された光源スペクトル推定行列とを記憶する。
【００３１】
物体・シーンモデル（ＢＲＤＦ）記憶部１４は、物体・シーンモデルデータ、被写体の反射率（双方向性反射分布関数）、各光源の強度分布関数を記憶している。ここで、被写体の反射率は、反射率を計測するマルチスペクトルカメラにより予め得られているものである。以下、反射率を計測するマルチスペクトルカメラを反射率計測用マルチスペクトルカメラと記載する。レンダリング処理部１５は、物体・シーンモデル記憶部１４に記憶されている情報（被写体の反射率（双方向性反射分布関数）、各光源の強度分布関数）を用いて、光源毎に、光源下における、視点から見たある物体表面の反射強度に関する情報を算出する（レンダリング処理）。レンダリング結果記憶部１６は、レンダリング処理部１５によって算出された、光源毎の物体表面の反射強度に関する情報（レンダリング結果）を保存する。
【００３２】
表示装置分光特性データ記憶部１７は、後述する表示装置１９の分光特性を示す分光特性データを記憶している。表示信号生成部１８は、光源スペクトル情報記憶部１３に記憶されているカメラ信号および光源スペクトル推定行列と、レンダリング結果記憶部１６に記憶されているレンダリング結果と、表示装置分光特性データ記憶部１７に記憶されている表示装置分光特性データとから表示信号を生成し、表示装置１９へ出力する。表示装置１９は、例えば、ＲＧＢ表示装置、多原色表示装置あるいは、プリンタなどが適用され、表示信号生成部１８から出力される画像データを表示あるいは印刷する。
【００３３】
本実施形態においては、従来技術で、光源、レンダリング、表示信号作成、すべての色再現処理の過程においてＲＧＢ値（または三刺激値）に基づく色再現を行っているのに対して、同過程で分光的な色再現（分光色再現）を実現する方法である点が異なる。以下に、本実施形態による画像形成方法の原理について説明する。
【００３４】
ここで、図２は、被写体表面のある一点に角度（θｉ、φｉ）から照明光が入射し、当該一点から角度（θｅ，φｅ）で反射される反射光を撮影する場合の位置関係を示した図である。図示するように、当該一点から見て光源方向を（θｉ、φｉ）、視線方向を（θｅ、φｅ）で表すこととする。また、光源環境を半球面上の多数の光源（点光源，面光源）（ｊ=１、…、ｎ）によって表す。
【００３５】
まず、各光源毎にすべての波長において強度が等しい光源（Ｅ光源）下における仮想物体の元画像を別々に生成する。なお、生成の詳細（式など）については後述する。
【００３６】
変動する光源環境をスペクトル的に取得するために、光源環境計測装置１０に備えられているマルチスペクトル動画カメラで光源を撮影し、上記光源環境を表す各光源（ｊ）に対応するスペクトルの時系列情報（これを時系列光源環境と呼ぶ）を生成する。例えば、魚眼レンズなどを使えば、半球面の光源情報を取得することができる。光源位置が無限遠にあるとの設定が難しい場合には、複数のカメラにより計測を行ったり、光源までの距離を別手段によって取得し、光源の３次元空間的な位置情報を得ることとする。以下の説明では、光源位置が無限遠にあるとする。
【００３７】
時間軸をｔとして表し、光源環境計測装置１０に備えられているマルチスペクトル動画カメラの感度をＳＬ、各光源のスペクトルをＬｊ（ｔ）、カメラ信号をｖＬｊ（ｔ）とすると、
【００３８】
【数３】
0004615430.tif 000004
【００３９】
と表せる。カメラ信号ｖＬｊ（ｔ）からＷｉｅｎｅｒ推定などにより光源の分光スペクトルＬｊ（ｔ）が推定でき、
【００４０】
【数４】
0004615430.tif 000005
【００４１】
と表すことができる。ここで、ＧＬは、スペクトル推定行列である。また、計測によらず仮想的に時系列光源環境を生成することも可能である。各光源（ｊ）において分光スペクトルは一定であると仮定し、照明Ｌｊは、スペクトル分布関数Ｌ（λ）と照明の形状や照射特性などから決まる強度関数Ｄ（θｉ、φｉ）により、
【００４２】
【数５】
0004615430.tif 000006
【００４３】
と表すことができるとする。ここで、θｉ、φｉは光の入射角度を表す。
【００４４】
次に、スペクトル的な光源環境を反映して忠実な色再現を実現し、画像生成処理を行う際には、スペクトル情報を維持すると共に、すべての処理をやり直すことなく実施することができるようにする方法を示す。
【００４５】
ここでは、双方向性反射特性を反射率計測用マルチスペクトルカメラで計測した場合を想定する。なお、分光計で計測したスペクトル情報も、仮想カメラ感度により、マルチスペクトル信号へ変換すれば、同様の処理が可能である。また、ＢＴＦ（Bidirectional Texture Function）を考慮する場合には、反射率に画像の座標情報（ｘ、ｙ）を付加すれば同様の処理が可能である。
【００４６】
ある時刻の物体表面の１点におけるレンダリングを考える。物体表面の特性が、双方向性反射分布関数ＢＲＤＦ（Bidirectional Reflectance Distribution Function）により、Ｒ（θｉ、φｉ、θｅ、φｅ）と表せるとする。ここで、θｅ、φｅは視線方向である。物体表面に分光特性がＬ０の照明を照射し、分光特性Ｓの反射率計測用マルチスペクトルカメラで撮影した場合、カメラ信号ｖは、
【００４７】
【数６】
0004615430.tif 000007
【００４８】
と表せる。カメラ信号ｖからＷｉｅｎｅｒ推定などにより反射率を、
【００４９】
【数７】
0004615430.tif 000008
【００５０】
と推定できる。ここで、Ｇは反射率推定行列である。光源環境全体から得られるスペクトルｓは、各光源より得られる照度と双方向性反射分布関数ＢＲＤＦとにより、次式のように表すことができる。
【００５１】
【数８】
0004615430.tif 000009
【００５２】
そのため、実世界の光源環境下の仮想物体画像生成は、各光源を点光源の集合に分解した上で、各点光源について物体の明るさ画像を撮像蓄積することにより実現できる。ここで、数式（５）により、
【００５３】
【数９】
0004615430.tif 000010
【００５４】
と表せる。さらに、数式（７）によりＲ（θｉ、φｉ、θｅ、φｅ）＝Ｇｖ（θｉ、φｉ、θｅ、φｅ）であるから、
【００５５】
【数１０】
0004615430.tif 000011
【００５６】
と表せる。Kは反射率計測用マルチスペクトルカメラのバンド数を表す。Ｇ（λ、ｋ）が積分について定数であることから、
【００５７】
【数１１】
0004615430.tif 000012
【００５８】
と変形できる。ここで、
【００５９】
【数１２】
0004615430.tif 000013
【００６０】
と置き、すべての波長λに渡って考慮すると、
【００６１】
【数１３】
0004615430.tif 000014
【００６２】
と表せる。この数式（１３）におけるＬｊは、対角行列で分光スペクトルを表している。
【００６３】
以上から、各光源環境の強度関数Ｄｊ（θｉ、φｉ）により、数式（１２）に相当する計算を一度実施しておけば、スペクトル変化も含めた光源環境に基づくスペクトル計算が可能となる。数式（１２）をすべての画像座標に対して行ったものが、各光源の元画像である。実際の計算においては、各画素毎に元画像からスペクトル計算を経て３刺激値や表示装置の信号値へ変換することになり、スペクトル計算結果を変数に格納したり、画像として出力したりする必要はない。
【００６４】
次に、上述した本実施形態の動作について説明する。ここで、図３は、本実施形態による画像形成装置の動作を説明するためのフローチャートである。本実施形態では、光源、物体モデルの反射率のいずれも、反射率計測用マルチスペクトルカメラのバンド値とスペクトル推定行列（正確には分光放射輝度推定行列と分光反射率推定行列）とによって表される分光情報を用い、分光色再現を実現する。以下、図３を参照して説明する。
【００６５】
光源環境計測装置１０により、各時刻ｔにおける光源環境を、光源環境計測装置１０に備えられているマルチスペクトル動画カメラにより撮影する（Ｓ１）。光源環境を複数の光源（ｊ＝１、…、ｎ）で代表するため、カメラ信号から各光源に対応する重み付き関数により量子化したカメラ信号ｖＬｊを取得し、光源スペクトル情報記憶部１３に保存する（Ｓ２）。
【００６６】
光源スペクトル推定部１２においては、光源計測装置分光特性データ記憶部１１のカメラ感度ＳＬから、光源スペクトル推定行列ＧＬを算出して光源スペクトル情報記憶部１３へ保存する（Ｓ３）。算出式の例は、以下の通りある。
【００６７】
【数１４】
0004615430.tif 000015
【００６８】
【数１５】
0004615430.tif 000016
【００６９】
ここで、ρ＝０．９９９、Ｍはスペクトルを表現する次元数である。
【００７０】
物体・シーンモデル記憶部１４には、物体・シーンモデルデータ、被写体の反射率（双方向性反射分布関数）Ｒ（θｉ、φｉ、θｅ、φｅ、λ）、各光源の強度分布関数Ｄｊ（θｉ、φｉ）が保存されているとする。反射率Ｒ（θｉ、φｉ、θｅ、φｅ、λ）（λ＝１、…、Ｍ）は、マルチスペクトルカメラ信号ｖ（θｉ、φｉ、θｅ、φｅ、ｋ）（ｋ＝１、…、Ｋ）と反射率推定行列Ｇとにより、
【００７１】
【数１６】
0004615430.tif 000017
【００７２】
と表せるとする。ここで、ｋ（ｋ＝１、…、Ｋ）は、反射率計測用マルチスペクトルカメラのバンド、Ｋはバンド数を表す。なお、行列（ベクトル）表現では、各要素を表すｋ、λ等を示していない。
【００７３】
レンダリング処理部１５においては、物体・シーンモデル記憶部１４の情報を用いてレンダリング処理を行う。ある光源ｊ下における、視点（θｅ、φｅ）から見たある物体表面の反射強度に関する情報として、
【００７４】
【数１７】
0004615430.tif 000018
【００７５】
を算出する。これを各光源毎に計算してレンダリング結果記憶部１６に保存する（Ｓ４）。
【００７６】
表示信号生成部１８では、光源スペクトル情報記憶部１３に保存したカメラ信号ｖＬ（ｔ）と光源スペクトル推定行列ＧＬ、レンダリング結果記憶部１６のレンダリング結果ｖ’（ｋ、ｊ）と、表示装置分光特性データ記憶部１７の表示装置分光特性データとを入力として、表示信号αを生成し、表示装置１９へ出力する（Ｓ５）。スペクトル信号ｓは、
【００７７】
【数１８】
0004615430.tif 000019
【００７８】
【数１９】
0004615430.tif 000020
【００７９】
により算出できる。このスペクトル信号から表示信号αを算出する式を以下に示す。表示装置分光特性データとして、以下の例を考える。バイアスが無視できてトーンカーブがリニアな表示装置であり、その原色スペクトルがＰ（Ｍ×Ｎ行列）で、等色関数ＣＭＦがＸ（３×Ｍ 行列）で表されるとする。ここで、Ｎは原色数である。このとき、三刺激値の一致条件より、
【００８０】
【数２０】
0004615430.tif 000021
【００８１】
なお、Ｐは表示装置分光特性データ記憶部１７に記憶されている表示装置１９の分光特性データであり、Ｘは表示信号生成部１８に予め設定されている値である。
【００８２】
【数２１】
0004615430.tif 000022
【００８３】
である。原色数Ｎが３の場合には、
【００８４】
【数２２】
0004615430.tif 000023
【００８５】
により表示信号αが算出できる。原色数が４以上の場合もいくつかアルゴリズムが提案されている。これら一連の式より表示信号αを算出する。実際の計算では、スペクトルｓを中間生成物として算出する必要はなく、数式の上で代入を行う。したがって、計算における次元数は、入力信号と表示信号の次元数で決まる。
【００８６】
上述した実施形態によれば、光源環境が変動する場合であっても、正確な色再現を実現することができ、画像生成処理を行う際には、スペクトル情報を維持しているので、すべての処理をやり直すことなく実施することができる。
【００８７】
なお、上述した実施形態においては、上述した光源スペクトル推定部１２、レンダリング処理部１５、表示信号生成部１８などによる一連の処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。すなわち、光源スペクトル推定部１２、レンダリング処理部１５、表示信号生成部１８などにおける、各処理手段、処理部は、ＣＰＵ等の中央演算処理装置がＲＯＭやＲＡＭ等の主記憶装置に上記プログラムを読み出して、情報の加工・演算処理を実行することにより、実現されるものである。
【００８８】
ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。
【図面の簡単な説明】
【００８９】
【図１】本発明の実施形態による画像形成装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本実施形態においける被写体と照明光源と撮影装置との位置関係を説明するための概念図である。
【図３】本実施形態による画像生成処理を説明するためのフローチャートである。
【図４】従来技術による画像形成装置の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００９０】
１０  光源環境計測装置（光源環境計測手段、マルチスペクトル動画カメラ）
１１  光源計測装置分光特性データ記憶部
１２  光源スペクトル推定部（光源スペクトル推定手段）
１３  光源スペクトル情報記憶部（光源スペクトル情報記憶手段）
１４  物体・シーンモデル記憶部
１５  レンダリング処理部（レンダリング処理手段）
１６  レンダリング結果記憶部
１７  表示装置分光特性データ記憶部
１８  表示信号生成部（表示画像生成手段）
１９  表示装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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