(57)【要約】【課題】高品質な立体視用画像の生成を可能にする画像生成方法、立体視用印刷物、プログラム及び情報記憶媒体の提供。【解決手段】  左眼用画像を左眼用通過成分画像と左眼用補色成分画像に色分離し、右眼用画像を右眼用通過成分画像と右眼用補色成分画像に色分離する。左眼用補色成分画像と左眼用通過成分画像に第１の画像処理を行って第１の補正用補色成分画像と第１の補正用通過成分画像を生成し、右眼用補色成分画像と右眼用通過成分画像に第２の画像処理を行って第２の補正用補色成分画像と第２の補正用通過成分画像を生成する。第１の補正用補色成分画像と第１の補正用通過成分画像に基づき左眼用通過成分画像に第１の補正処理を行って左眼用最終画像を生成し、第２の補正用補色成分画像と第２の補正用通過成分画像に基づき右眼用通過成分画像に第２の補正処理を行って右眼用最終画像を生成し、左眼用最終画像と右眼用最終画像を合成して立体視用画像を生成する。【選択図】      図６
2005275791.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
左眼用画像を、左眼用フィルタを通過する左眼用通過成分画像と、左眼用フィルタを通過しない左眼用補色成分画像に色分離し、
右眼用画像を、右眼用フィルタを通過する右眼用通過成分画像と、右眼用フィルタを通過しない右眼用補色成分画像に色分離し、
前記左眼用補色成分画像と前記左眼用通過成分画像に対してそれぞれ第１の画像処理を行って、第１の補正用補色成分画像と第１の補正用通過成分画像を生成し、
前記右眼用補色成分画像と前記右眼用通過成分画像に対してそれぞれ第２の画像処理を行って、第２の補正用補色成分画像と第２の補正用通過成分画像を生成し、
前記第１の補正用補色成分画像と前記第１の補正用通過成分画像に基づいて前記左眼用通過成分画像に対して第１の補正処理を行って、左眼用最終画像を生成し、
前記第２の補正用補色成分画像と前記第２の補正用通過成分画像に基づいて前記右眼用通過成分画像に対して第２の補正処理を行って、右眼用最終画像を生成し、
前記左眼用最終画像と前記右眼用最終画像を合成して、立体視用画像を生成することを特徴とする画像生成方法。
【請求項２】
請求項１において、
前記第１の画像処理では、
前記左眼用補色成分画像から前記第１の補正用補色成分画像として左眼用補色成分輪郭画像を抽出すると共に、前記左眼用通過成分画像から前記第１の補正用通過成分画像として左眼用通過成分輪郭画像を抽出する処理を行い、
前記第２の画像処理では、
前記右眼用補色成分画像から前記第２の補正用補色成分画像として右眼用補色成分輪郭画像を抽出すると共に、前記右眼用通過成分画像から前記第２の補正用通過成分画像として右眼用通過成分輪郭画像を抽出する処理を行うことを特徴とする画像生成方法。
【請求項３】
請求項２において、
前記第１の補正処理では、
前記左眼用補色成分輪郭画像と前記左眼用通過成分輪郭画像に基づき、所与の第１の計算式に従って、第１の補正値を決定し、決定された前記第１の補正値を前記左眼用通過成分画像に対して画素毎に加算又は減算する処理を行って、左眼用最終画像を生成し、
前記第２の補正処理では、
前記右眼用補色成分輪郭画像と前記右眼用通過成分輪郭画像とに基づき、所与の第２の計算式に従って、第２の補正値を決定し、決定された前記第２の補正値を前記右眼用通過成分画像に対して画素毎に加算又は減算する処理を行って、右眼用最終画像を生成することを特徴とする画像生成方法。
【請求項４】
請求項３において、
前記第１の補正処理では、
前記左眼用補色成分輪郭画像の輪郭強度から前記左眼用通過成分輪郭画像の輪郭強度を画素毎に減算する処理を行い、減算処理により得られた減算値に基づき、前記第１の計算式に従って、前記第１の補正値を決定し、
前記第２の補正処理では、
前記右眼用補色成分輪郭画像の輪郭強度から前記右眼用通過成分輪郭画像の輪郭強度を画素毎に減算する処理を行い、減算処理により得られた減算値に基づき、前記第２の計算式に従って、前記第２の補正値を決定することを特徴とする画像生成方法。
【請求項５】
請求項３又は４において、
前記左眼用補色成分画像又は前記右眼用補色成分画像が２つの色成分画像を有する場合に、２つの色成分画像から抽出された２つの輪郭画像の輪郭強度を画素毎に比較し、大きい方の輪郭強度に基づいて、前記第１又は第２の補正値を決定することを特徴とする画像生成方法。
【請求項６】
請求項３又は４において、
前記左眼用補色成分画像又は前記右眼用補色成分画像が２つの色成分画像を有する場合に、２つの色成分画像から抽出された２つの輪郭画像の輪郭強度について画素毎の平均化処理を行い、平均化処理により得られた輪郭強度に基づいて、前記第１又は第２の補正値を決定することを特徴とする画像生成方法。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれかの画像生成方法で生成された立体視用画像が印刷されたことを特徴とする立体視用印刷物。
【請求項８】
左眼用画像を、左眼用フィルタを通過する左眼用通過成分画像と、左眼用フィルタを通過しない左眼用補色成分画像に色分離し、
右眼用画像を、右眼用フィルタを通過する右眼用通過成分画像と、右眼用フィルタを通過しない右眼用補色成分画像に色分離し、
前記左眼用補色成分画像と前記左眼用通過成分画像に対してそれぞれ第１の画像処理を行って、第１の補正用補色成分画像と第１の補正用通過成分画像を生成し、
前記右眼用補色成分画像と前記右眼用通過成分画像に対してそれぞれ第２の画像処理を行って、第２の補正用補色成分画像と第２の補正用通過成分画像を生成し、
前記第１の補正用補色成分画像と前記第１の補正用通過成分画像に基づいて前記左眼用通過成分画像に対して第１の補正処理を行って、左眼用最終画像を生成し、
前記第２の補正用補色成分画像と前記第２の補正用通過成分画像に基づいて前記右眼用通過成分画像に対して第２の補正処理を行って、右眼用最終画像を生成し、
前記左眼用最終画像と前記右眼用最終画像を合成して、立体視用画像を生成する手順を、
コンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項９】
コンピュータ読み取り可能な情報記憶媒体であって、請求項８のプログラムを記憶したことを特徴とする情報記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像生成方法、立体視用印刷物、プログラム及び情報記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、いわゆるカラーアナグリフ（color anaglyph)により立体視用画像を生成する方法が知られている。この従来の立体視用画像生成方法では、左眼に相当するカメラで撮った左眼用の画像から、左眼用フィルタ（例えば赤）を通過する左眼用通過成分（Ｒ成分）の画像を色分離する。また右眼に相当するカメラで撮った右眼用の画像から、右眼用フィルタ（例えば赤と補色関係にあるシアン）を通過する右眼用通過成分（Ｇ、Ｂ成分）の画像を色分離する。そしてこれらの左眼用通過成分画像と右眼用通過成分画像を合成（加法混色）して、立体視用印刷物に印刷される立体視用画像を生成する。
【０００３】
しかしながら、従来の立体視用画像生成方法では、左右のフィルタのいずれかの色に近い表示物については、片方の目にはハッキリとみえるのに、他方の目には、背景と等色化してほとんど見えなくなり、その結果、立体視が困難になってしまうという課題がある。
【特許文献１】特開２０００−５６４１１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、以上のような課題に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、より高品質な立体視用画像の生成を可能にする画像生成方法、立体視用印刷物、プログラム及び情報記憶媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、左眼用画像を、左眼用フィルタを通過する左眼用通過成分画像と、左眼用フィルタを通過しない左眼用補色成分画像に色分離し、右眼用画像を、右眼用フィルタを通過する右眼用通過成分画像と、右眼用フィルタを通過しない右眼用補色成分画像に色分離し、前記左眼用補色成分画像と前記左眼用通過成分画像に対してそれぞれ第１の画像処理を行って、第１の補正用補色成分画像と第１の補正用通過成分画像を生成し、前記右眼用補色成分画像と前記右眼用通過成分画像に対してそれぞれ第２の画像処理を行って、第２の補正用補色成分画像と第２の補正用通過成分画像を生成し、前記第１の補正用補色成分画像と前記第１の補正用通過成分画像に基づいて前記左眼用通過成分画像に対して第１の補正処理を行って、左眼用最終画像を生成し、前記第２の補正用補色成分画像と前記第２の補正用通過成分画像に基づいて前記右眼用通過成分画像に対して第２の補正処理を行って、右眼用最終画像を生成し、前記左眼用最終画像と前記右眼用最終画像を合成して、立体視用画像を生成する画像生成方法に関係する。また本発明は、上記手順をコンピュータに実行させるプログラムに関係する。また本発明は、コンピュータ読み取り可能な情報記憶媒体であって、上記プログラムを記憶（記録）した情報記憶媒体に関係する。
【０００６】
本発明によれば、左眼用補色成分画像、左眼用通過成分画像、右眼用補色成分画像、右眼用通過成分画像から、各々、第１の補正用補色成分画像、第１の補正用通過成分画像、第２の補正用補色成分画像、第２の補正用通過成分画像が生成される。そしてこれらの第１の補正用補色成分画像、第１の補正用通過成分画像に基づいて、左眼用通過成分画像に対して第１の補正処理が行われて、左眼用最終画像が生成される。また第２の補正用補色成分画像、第２の補正用通過成分画像に基づいて、右眼用通過成分画像に対して第２の補正処理が行われて、右眼用最終画像が生成される。このように本発明では、左眼用補色成分画像、右眼用補色成分画像が破棄されずに、第１、第２の補正用補色成分画像として有効活用されて、第１、第２の補正処理が行われる。従って左眼用通過成分画像や右眼用通過成分画像において消失した情報を、これらの第１、第２の補正用画像を利用して復活させることが可能になる。更に本発明によれば、左眼用通過成分画像、右眼用通過成分画像から生成された第１、第２の補正用通過成分画像をも利用して、第１、第２の補正処理が行われる。従って、領域によっては不必要な輪郭情報の強調処理等が行われる事態も防止でき、より高品質な立体視用画像を生成できる。
【０００７】
なお左眼用補色成分画像に対する第１の画像処理と、左眼用通過成分画像に対する第１の画像処理は、異なる画像処理であっても構わない。同様に、右眼用補色成分画像に対する第２の画像処理と、右眼用補色成分画像に対する第２の画像処理は、異なる画像処理であっても構わない。
【０００８】
また本発明では、前記第１の画像処理では、前記左眼用補色成分画像から前記第１の補正用補色成分画像として左眼用補色成分輪郭画像を抽出すると共に、前記左眼用通過成分画像から前記第１の補正用通過成分画像として左眼用通過成分輪郭画像を抽出する処理を行い、前記第２の画像処理では、前記右眼用補色成分画像から前記第２の補正用補色成分画像として右眼用補色成分輪郭画像を抽出すると共に、前記右眼用通過成分画像から前記第２の補正用通過成分画像として右眼用通過成分輪郭画像を抽出する処理を行うようにしてもよい。
【０００９】
このようにすれば、第１の補正用補色成分画像、第１の補正用通過成分画像として抽出された左眼用補色成分輪郭画像、左眼用通過成分輪郭画像や、第２の補正用補色成分画像、第２の補正用通過成分画像として抽出された右眼用補色成分輪郭画像、右眼用通過成分輪郭画像を有効活用して、第１、第２の補正処理を行うことが可能になり、高品質な立体視用画像を生成できる。
【００１０】
また本発明では、前記第１の補正処理では、前記左眼用補色成分輪郭画像と前記左眼用通過成分輪郭画像に基づき、所与の第１の計算式に従って、第１の補正値を決定し、決定された前記第１の補正値を前記左眼用通過成分画像に対して画素毎に加算又は減算する処理を行って、左眼用最終画像を生成し、前記第２の補正処理では、前記右眼用補色成分輪郭画像と前記右眼用通過成分輪郭画像とに基づき、所与の第２の計算式に従って、第２の補正値を決定し、決定された前記第２の補正値を前記右眼用通過成分画像に対して画素毎に加算又は減算する処理を行って、右眼用最終画像を生成するようにしてもよい。
【００１１】
このようにすれば、左眼用補色成分輪郭画像や右眼用補色成分輪郭画像を有効活用して、左眼用通過成分画像や右眼用通過成分画像において消失した輪郭情報を復活させることが可能になる。更に、左眼用通過成分輪郭画像や右眼用通過成分輪郭画像を有効活用することで、領域によって不必要に輪郭情報が強調されてしまう事態を防止でき、高品質な立体視用画像を生成できる。
【００１２】
また本発明では、前記第１の補正処理では、前記左眼用補色成分輪郭画像の輪郭強度から前記左眼用通過成分輪郭画像の輪郭強度を画素毎に減算する処理を行い、減算処理により得られた減算値に基づき、前記第１の計算式に従って、前記第１の補正値を決定し、前記第２の補正処理では、前記右眼用補色成分輪郭画像の輪郭強度から前記右眼用通過成分輪郭画像の輪郭強度を画素毎に減算する処理を行い、減算処理により得られた減算値に基づき、前記第２の計算式に従って、前記第２の補正値を決定するようにしてもよい。
【００１３】
この場合の減算処理は、単純に補色成分輪郭画像の輪郭強度から通過成分輪郭画像の輪郭強度を減算する処理のみならず、減算後の値が負であった場合にはその値を０にクランプする処理なども含めることができる。
【００１４】
また本発明では、前記左眼用補色成分画像又は前記右眼用補色成分画像が２つの色成分画像を有する場合に、２つの色成分画像から抽出された２つの輪郭画像の輪郭強度を画素毎に比較し、大きい方の輪郭強度に基づいて、前記第１又は第２の補正値を決定するようにしてもよい。
【００１５】
このようにすれば、例えば左眼用補色成分画像が２つの色成分画像を有する場合には、大きい方の輪郭強度に基づいて、第１の補正値を決定できる。また右眼用補色成分画像が２つの色成分画像を有する場合には、大きい方の輪郭強度に基づいて、第２の補正値を決定できる。なお左眼用補色成分画像、右眼用補色成分画像の一方のみが２つの色成分画像を有してもよいし、両方が２つの色成分画像を有してもよい。
【００１６】
また本発明では、前記左眼用補色成分画像又は前記右眼用補色成分画像が２つの色成分画像を有する場合に、２つの色成分画像から抽出された２つの輪郭画像の輪郭強度について画素毎の平均化処理を行い、平均化処理により得られた輪郭強度に基づいて、前記第１又は第２の補正値を決定するようにしてもよい。
【００１７】
このようにすれば、例えば左眼用補色成分画像が２つの色成分画像を有する場合には、平均化処理により得られた輪郭強度に基づいて、第１の補正値を決定できる。また右眼用補色成分画像が２つの色成分画像を有する場合には、平均化処理により得られた輪郭強度に基づいて、第２の補正値を決定できる。なお左眼用補色成分画像、右眼用補色成分画像の一方のみが２つの色成分画像を有してもよいし、両方が２つの色成分画像を有してもよい。
【００１８】
また本発明は、上記のいずれかの画像生成方法で生成された立体視用画像が印刷された立体視用印刷物に関係する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、本実施形態について図面を用いて説明する。なお、以下に説明する本実施形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また本実施形態で説明される構成の全てが、本発明の必須構成要件であるとは限らない。
【００２０】
１．カラーアナグリフ
初めに、図１を用いて一般的なカラーアナグリフについて説明する。まず図２（Ａ）に示すような左眼用画像と、図２（Ｂ）に示すような右眼用画像を用意する。具体的には、観者（viewer）の左眼、右眼の位置として想定される位置にカメラを配置して撮影することで、これらの左眼用画像、右眼用画像を得る。或いは、ＣＧ（コンピュータグラフィックス）画像やゲーム画像（リアルタイム動画像）を生成する画像生成システムを利用する場合には、観者の左眼、右眼の位置として想定される位置に仮想カメラを配置してオブジェクト空間において見える画像を生成することで、これらの左眼用画像、右眼用画像を得る。
【００２１】
次に、図２（Ａ）の左眼用画像から、左眼用フィルタを通過する左眼用通過成分の画像を色分離する。また図２（Ｂ）の右眼用画像から、右眼用フィルタを通過する右眼用通過成分の画像を色分離する。例えば左眼用フィルタの色が赤である場合には、左眼用通過成分画像は左眼用画像のＲ成分になる。また右眼用フィルタの色がシアンである場合には、右眼用通過成分画像は右眼用画像のＧ、Ｂ成分になる。なお左眼用フィルタの色と右眼用フィルタの色は補色の関係にあればよく、これらの赤やシアンに限定されない。
【００２２】
そして得られた、左眼用通過成分画像と右眼用通過成分画像を合成（加法混色）することで、図２（Ｃ）に示すような立体視用画像（最終画像）が生成される。そして、この立体視用画像を、インクジェット方式やレーザプリンタ方式などのカラープリンタ（広義には印刷機）を用いて、印刷媒体に印刷することで、立体視用印刷物を作成できる。この立体視用印刷物を用いることで、視線角度のずれによる両眼視差を利用した立体視を実現できる。なお、カラープリンタ（印刷機）により印刷された原盤となる立体視用印刷物を複製することで、立体視用印刷物を作成してもよい。
【００２３】
図３に、一般的なアナグリフの詳細な処理のフロー図を示す。
【００２４】
まず左眼用画像画像をＲＧＢ分離（色分離）し（ステップＳ１）、左眼用フィルタ（赤）を通過しない補色成分であるＧ、Ｂ成分の画像Ｌｇ、Ｌｂについては破棄する。そして左眼用フィルタ（赤）を通過する成分であるＲ成分の画像Ｌｒを、左眼用最終画像Ｌ’として用いる。
【００２５】
また右眼用画像画像をＲＧＢ分離し（ステップＳ３）、右眼用フィルタ（シアン）を通過しない補色成分であるＲ成分の画像Ｒｒについては破棄する。そして右眼用フィルタ（シアン）を通過する成分であるＧ、Ｂ成分の画像Ｒｇ、Ｒｂを加法混色し（ステップＳ４）、得られた画像を右眼用最終画像Ｒ’として用いる。
【００２６】
最後に、Ｒ成分だけの左眼用最終画像Ｌ’とＧ、Ｂ成分だけの右眼用最終画像Ｒ’を加法混色することで、最終的な立体視用画像を生成する（ステップＳ５）。なお、図３の手順は、左眼用最終画像と右眼用最終画像が途中で生成されるようにした模式的なものであるが、図１８に示すように、Ｌｒ、Ｒｇ、Ｒｂを一度に加法混色することで、立体視用画像を生成するようにしてもよい。
【００２７】
以上の一般的なカラーアナグリフの画像生成方法には次のような問題点がある。
【００２８】
例えば左眼用画像や右眼用画像である原画像が図４（Ａ）のような画像であったとする。この原画像に例えば図３のステップＳ１の処理を行い、左眼用の画像を作成すると、図４（Ｂ）のような画像になる。これはまた、完成立体視用画像を左眼用フィルタを介して見たときのイメージでもある。赤の左眼用フィルタではＲ成分のみが通過し、赤の補色成分であるＧ、Ｂ成分は通過しない（Ｇ、Ｂ成分が破棄される）。このため、図４（Ｂ）のＡ１では、シアン色であった表示物が背景と同色の黒になる。従って、黒の背景とＡ１に示す表示物との境界が消失してしまう。また図４（Ｂ）のＡ２では、表示物の色が、左眼用フィルタを通して赤に見える背景と同色になる。従って、背景とＡ２に示す表示物との境界が消失してしまう。
【００２９】
また図４（Ａ）の原画像に例えば図３のステップＳ３、Ｓ４の処理を行い、右眼用の画像を作成すると、図４（Ｃ）のような画像になる。これはまた、完成立体視用画像を右眼用フィルタを介して見たときのイメージでもある。シアン色の右眼用フィルタでは、Ｇ、Ｂ成分のみが通過し、シアン色の補色成分であるＲ成分は通過しない（Ｒ成分が破棄される）。このため、図４（Ｃ）のＡ３では、赤であった表示物が、背景と同色の黒になる。従って、黒の背景とＡ３に示す表示物との境界が消失してしまう。また図４（Ｃ）のＡ４では、表示物の色が、右眼用フィルタを通してシアンに見える背景と同色になる。従って、背景とＡ４に示す表示物との境界が消失してしまう。
【００３０】
図４（Ｂ）のＡ１、Ａ２や図４（Ｃ）のＡ３、Ａ４のように表示物と背景との境界が消失してしまうと、表示物の輪郭が無くなってしまうため立体視が困難になる。これを解決する手法として、原画像の色味を変更する手法が考えられる。具体的には図５（Ａ）に示すように、原画像に対して灰色を加え、原画像の彩度を落とす処理を行う。このようにすれば図５（Ｂ）のＢ１、Ｂ２や図５（Ｃ）のＢ３、Ｂ４に示す表示物では、加えられた灰色による補色成分が残るため、背景と同色になることが回避される。従って、表示物と背景との境界が完全に消失してしまうという事態をある程度防止できる。
【００３１】
しかしながら、図５（Ａ）の手法では、色味が変更されてしまうため、表現できる色に制限が加えられてしまう。そのうえ、少しの色味の変更だけでは、背景と表示物の等色化を回避する手法としてあまり効果的ではないという欠点がある。即ち、この手法で効果を得るためには、かなり灰色に近いところまで彩度を落とさなければならず、高品質な立体視用画像の生成が困難になるという問題がある。
【００３２】
また他の手法として、左眼用通過成分画像と右眼用通過成分画像についてそれぞれ輪郭強調処理を行ってから、両者を合成して立体視用画像を得る手法も考えられる。
【００３３】
しかしながら、この手法では、「左眼用画像における、赤成分の変化が０で、シアン成分の変化が大きい部分」や、「右眼用画像における、シアン成分の変化が０で、赤成分の変化が大きい部分」については、良い効果を得ることができない。これは、「左眼用画像における、赤成分の変化が０で、シアン成分の変化が大きい部分」においては、そもそもカラーフィルタを通過する赤成分の輪郭が存在せず、存在しないものを強調することはできないからである。更に、この手法では、強調する必要のない輪郭情報ほど過度に強調してしまう傾向にあるという問題点もある。
【００３４】
また更に他の手法として、従来の手法では破棄されていた原画像の補色成分（カラーフィルタを通過しない成分）を有効活用する手法も考えられる。しかしながら、この手法においても、強調する必要のない輪郭情報をも過度に強調してしまうという問題点については解決することが難しい。
【００３５】
２．本実施形態の手法
以上のような問題を解決するために、本実施形態では、左眼用画像や右眼用画像の補色成分画像と通過成分画像の両方に対して輪郭抽出などの画像処理を行って補正用画像を生成する。そして生成された補正用画像に基づいて輪郭強調などの補正処理を行う手法を採用している。このような手法を採用すれば、左眼用フィルタや右眼用フィルタなどのカラーフィルタを介して見た時に消失してしまう表示物の輪郭情報を復活させることができる。また、強調する必要のない輪郭情報をも過度に強調してしまうという問題点も解決できる。これにより、従来の手法では左右画像の融合が困難であった色の輪郭情報についても、その融合が容易になり、高品質な立体視用画像を生成できる。より具体的には本実施形態の手法では、図６に示すような処理を行う。
【００３６】
まず図６に示すように、左眼用画像（図２（Ａ）参照）を、左眼用フィルタを通過する左眼用通過成分画像（左眼用画像の例えばＲ成分）と、左眼用フィルタを通過しない左眼用補色成分画像（左眼用画像の例えばＧ、Ｂ成分）に色分離する。また右眼用画像（図２（Ｂ）参照）を、右眼用フィルタを通過する右眼用通過成分画像（右眼用画像の例えばＧ、Ｂ成分）と、右眼用フィルタを通過しない右眼用補色成分画像（右眼用画像の例えばＲ成分）に色分離する。
【００３７】
なお本実施形態における左眼用画像、右眼用画像は、現実世界のカメラやオブジェクト空間での仮想カメラで撮ることで生成された左眼用、右眼用の原画像であってもよいし、これらの左眼用、右眼用の原画像に加工処理を施した画像であってもよい。例えば左眼用の原画像の基準面（机の面、水平面）での画像のパースペクティブを無くすための補正（加工）処理を左眼用の原画像に対して施し、得られた画像を左眼用画像として使用してもよい。また右眼用の原画像の基準面（机の面、水平面）での画像のパースペクティブを無くすための補正（加工）処理を右眼用の原画像に対して施し、得られた画像を右眼用画像として使用してもよい。このようにすれば、机の面等の基準面に立体視用印刷物を置いて見ることで、より自然で実在感のある立体視を実現できる。
【００３８】
また以下では、左眼用フィルタの色が赤であり、右眼用フィルタの色がシアンである場合について説明する。即ち左眼用通過成分画像がＲ成分であり、左眼用補色成分画像がＧ、Ｂ成分であり、右眼用通過成分画像がＧ、Ｂ成分であり、右眼用補色成分画像がＲ成分である場合について説明する。但し本実施形態はこれに限定されない。例えば左眼用フィルタの色がシアンであり、右眼用フィルタの色が赤であってもよい。即ち左眼用通過成分画像がＧ、Ｂ成分であり、左眼用補色成分画像がＲ成分であり、右眼用通過成分画像がＲ成分であり、右眼用補色成分画像がＧ、Ｂ成分であってもよい。また、左眼用フィルタの色と右眼用フィルタの色は補色関係であれば十分であり、赤とシアンのカラーフィルタには限定されない。例えば左眼用フィルタの色と右眼用フィルタの色は黄色（Ｒ、Ｇ成分を通過）と青色（Ｂ成分を通過）であってもよいし、補色関係にある他の色の組み合わせであってもよい。
【００３９】
次に図６に示すように、左眼用補色成分画像と左眼用通過成分画像に対して輪郭抽出処理（広義には第１の画像処理）を行って、左眼用補色成分輪郭画像（広義には第１の補正用補色成分画像）と左眼用通過成分輪郭画像（広義には第１の補正用通過成分画像）を生成する。
【００４０】
図７（Ａ）（Ｂ）に左眼用通過成分輪郭画像、左眼用補色成分輪郭画像の例を示す。これらの画像は図２（Ａ）の左眼用画像に対応するものである。
【００４１】
次に、右眼用補色成分画像と右眼用通過成分画像に対して輪郭抽出処理（広義には第２の画像処理）を行って、右眼用補色成分輪郭画像（広義には第２の補正用補色成分画像）と右眼用通過成分輪郭画像（広義には第２の補正用通過成分画像）を生成する。
【００４２】
図８（Ａ）（Ｂ）に右眼用補色成分輪郭画像、右眼用通過成分輪郭画像の例を示す。これらの画像は図２（Ｂ）の右眼用画像に対応するものである。
【００４３】
次に、左眼用補色成分輪郭画像（第１の補正用補色成分画像）と左眼用通過成分輪郭画像（第１の補正用通過成分画像）に基づいて、左眼用通過成分画像に対して輪郭強調処理（広義には第１の補正処理）を行って、左眼用最終画像を生成する。具体的には、左眼用補色成分輪郭画像と左眼用通過成分輪郭画像に基づき、第１の計算式（補正式、加算式）に従って、第１の補正値（加算値、補正値画像）を決定し、決定された第１の補正値を左眼用通過成分画像（各画素データ）に対して加算（又は減算）する処理を行う。更に具体的には、左眼用補色成分輪郭画像の輪郭強度から左眼用通過成分輪郭画像の輪郭強度を減算する処理を行う。そして減算処理により得られた減算値に基づき、第１の計算式に従って、第１の補正値を決定する。そして、この第１の補正値に基づいて左眼用最終画像が生成される。
【００４４】
また、右眼用補色成分輪郭画像（第２の補正用補色成分画像）と右眼用通過成分輪郭画像（第２の補正用通過成分画像）に基づいて、右眼用通過成分画像に対して輪郭強調処理（広義には第２の補正処理）を行って、右眼用最終画像を生成する。具体的には、右眼用補色成分輪郭画像と右眼用通過成分輪郭画像に基づき、第２の計算式（補正式、加算式）に従って、第２の補正値（加算値、補正値画像）を決定し、決定された第２の補正値を右眼用通過成分画像（各画素データ）に対して加算（又は減算）する処理を行う。更に具体的には、右眼用補色成分輪郭画像の輪郭強度から右眼用通過成分輪郭画像の輪郭強度を減算する処理を行う。そして、減算処理により得られた減算値に基づき、第２の計算式に従って、第２の補正値を決定する。そして、この第２の補正値に基づいて右眼用最終画像が生成される。
【００４５】
最後に、生成された左眼用最終画像と右眼用最終画像を合成（加法混色）して立体視用画像を生成する。
【００４６】
なお、補色成分輪郭画像の輪郭強度を｜Δｃ｜とし、通過成分輪郭画像の輪郭強度を｜Δm｜とすると、通過成分画像に加算される補正値（第１、第２の補正値、輪郭情報）Δｅは、例えば下式のように求めることができる。
【００４７】
｜Δｃ｜≦｜Δm｜のとき、Δｅ＝０
｜Δｃ｜＞｜Δm｜かつΔｃ＞０のとき、Δｅ＝＋（｜Δｃ｜−｜Δｍ｜）
｜Δｃ｜＞｜Δm｜かつΔｃ＜０のとき、Δｅ＝−（｜Δｃ｜−｜Δｍ｜）
上式では、補正値Δｅは、補色成分輪郭画像の輪郭強度｜Δｃ｜から通過成分輪郭画像の輪郭強度｜Δm｜を減算する処理を行うことで決定される。そして｜Δｃ｜≦｜Δm｜の時にはΔｅは０になる。このようにのすることで、強調する必要のない輪郭が強調されてしまう事態を効果的に防止できる。
【００４８】
また上式では、｜Δｃ｜＞｜Δm｜の時には、補正値Δｅの符号が、Δｃの符号に基づき決定される。即ちΔｃ（補色成分輪郭画像の輪郭画像データ）が正の値である場合には、補正値Δｅも正の値になり、Δｃが負の値である場合には、補正値Δｅも負の値になる。
【００４９】
図９（Ａ）（Ｂ）（Ｃ）（Ｄ）（Ｅ）に、２次微分フィルタを利用した輪郭抽出手法の例を示す。図９（Ａ）の原画像では、黒の背景に赤の表示物が描かれている。この原画像の例えばＬ１のラインに沿った各画素のＲ成分の画像データは、図９（Ｂ）のようになる。図９（Ｂ）の画像データに対して１次微分（偏微分）を行うと、図９（Ｃ）のような画像データが得られる。なお具体的にはデジタル画像なので「差分」を取ることで得られるが、本明細書ではこの「差分」を「微分」と表現する。また図９（Ｃ）の画像データに対して更に１次微分（偏微分）を行うと図９（Ｄ）のような画像データが得られる。これの正負を逆転させると図９（Ｅ）のような画像データが得られ、この画像データが、輪郭画像のデータになる。この輪郭画像のデータは、Ｂ５、Ｂ６に示すような正の値（正極性）の画像データと、Ｂ７、Ｂ８に示すような負の値（負極性）の画像データがある。そして正の値の画像データが原画像に加算されると、原画像に明るい輪郭画像（白に近い輪郭画像）が付加されるようになる。一方、負の値の画像データが原画像に加算されると、原画像に暗い輪郭画像（黒に近い輪郭画像）が付加されるようになる。また図９（Ｅ）の輪郭画像データの絶対値が輪郭強度に相当し、絶対値が大きいほど輪郭強度が高いことを意味する。
【００５０】
なお、本実施形態における輪郭抽出（強調）手法は図８（Ａ）（Ｂ）（Ｃ）（Ｄ）（Ｅ）の２次微分フィルタを利用した手法に限定されない。例えば本実施形態では、差分型エッジ検出オペレータ手法（RobertsやPrewittやSobelのエッジ検出オペレータ）や、テンプレート型エッジ検出オペレータ手法（RobinsonやPrewittやKirschのエッジ検出オペレータ）や、２次微分フィルタとガウシアンフィルタを組み合わせたHarr-Hildrethオペレータ（或いはdifference of Gaussianオペレータ）や、パーセンタイルフィルタ手法などの種々の手法を採用できる。また、離散的フーリエ変換による高域通過フィルタ（ハイパスフィルタ）等も用いることができる。
【００５１】
図６等で説明した本実施形態の手法によれば、表示物の輪郭が強調されて表示されるようになる。従って、表示物と背景との境界において、赤成分の変化とシアン成分の変化のどちらかがほとんどない場合であっても、背景と表示物との境界が消失してしまう事態を効果的に防止できる。更に、強調する必要のない輪郭情報をも過度に強調してしまうという従来の問題点も解決できる。これにより立体視が容易になり、高品質な立体視用画像を生成できる。
【００５２】
例えば図１０のＣ１に示す左眼用画像では、灰色が少し混ざったシアン色の表示物が、黒の背景に描かれている。本実施形態では、この左眼用画像が、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４に示すようにＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分の画像に色分離される。ここでＣ２に示すＲ成分画像は、赤の左眼用フィルタを通過する通過成分画像であり、Ｃ３、Ｃ４に示すＧ、Ｂ成分画像は、赤の左眼用フィルタを通過しない補色成分画像である。
【００５３】
そして図１０では表示物の色は灰色が少し混ざったシアン色であるため、Ｃ２に示す通過成分画像では、表示物の輪郭がぼやけており、ほとんど消失している。一方、シアン色の表示物ではＧ、Ｂ成分の値が大きいため、Ｃ３、Ｃ４に示す補色成分画像では、表示物の輪郭がハッキリしている。
【００５４】
また図１１のＤ１に示す右眼用画像では、灰色が少し混ざった赤の表示物が、黒の背景に描かれている。本実施形態では、この右眼用画像が、Ｄ２、Ｄ３、Ｄ４に示すようにＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分の画像に色分離される。ここでＤ３、Ｄ４に示すＧ、Ｂ成分画像は、シアン色の右眼用フィルタを通過する通過成分画像であり、Ｄ２に示すＲ成分画像は、シアン色の右眼用フィルタを通過しない補色成分画像である。
【００５５】
そして図１１では表示物の色は灰色が少し混ざった赤であるため、Ｄ３、Ｄ４に示す通過成分画像では、表示物の輪郭がぼやけており、ほとんど消失している。一方、赤の表示物ではＲ成分の値が大きいため、Ｄ２に示す補色成分画像では、表示物の輪郭がハッキリしている。
【００５６】
従来の手法では、図１０のＣ２に示す通過成分画像だけを用いて左眼用最終画像を生成しており、Ｃ３、Ｃ４に示す補色成分画像は破棄していた。また図１１のＤ３、Ｄ４に示す通過成分画像だけを用いて右眼用最終画像を生成しており、Ｄ２に示す補色成分画像は破棄していた。従って左眼用画像や右眼用画像が図１０のＣ１や図１１のＤ１に示すような画像であった場合に、図４（Ｂ）のＡ１や図４（Ｃ）のＡ３に示すように、背景と表示物の境界が消失してしまい、立体視が困難になるという問題があった。
【００５７】
これに対して本実施形態では、図１０のＣ３、Ｃ４や図１１のＤ２に示す補色成分画像を破棄せずに有効活用している。
【００５８】
例えば図１０では、Ｃ３、Ｃ４に示す補色成分画像から、Ｃ５、Ｃ６に示すように２次微分フィルタなどを用いて輪郭画像を抽出する。そして抽出されたＣ５、Ｃ６の輪郭画像などに基づいて補正値を決定し、決定された補正値をＣ２の通過成分画像に加算する。また図１１では、Ｄ２に示す補色成分画像から、Ｄ５に示すように２次微分フィルタなどを用いて輪郭画像を抽出する。そして抽出されたＤ５の輪郭画像などに基づいて補正値を決定し、決定された補正値をＤ３、Ｄ４の通過成分画像に加算する。なお、計算量を減らす目的で、２次微分値の正負の逆転（図９（Ｅ）参照）を行わずにそのまま輪郭値として（図９（Ｄ）参照）計算を行い、最後に加算する代わりに減算するという方法を採用しても構わない。
【００５９】
以上のようにすれば、図１０のＣ２の通過成分画像では消失していた表示物の輪郭情報を、Ｃ３、Ｃ４の補色成分画像を有効活用して復活させることができる。また図１１のＤ３、Ｄ４の通過成分画像では消失していた表示物の輪郭情報を、Ｄ２の補色成分画像を有効活用して復活させることができる。
【００６０】
更に本実施形態では、補色成分画像から抽出された輪郭画像のみならず、通過成分画像から抽出された輪郭画像をも考慮して補正値を決定している。
【００６１】
例えば図１２のＥ１に示す左眼用画像では、灰色の表示物が、黒の背景に描かれている。灰色の表示物ではＲ、Ｇ、Ｂ成分の値がほぼ同一になる。従って、Ｅ３、Ｅ４に示す補色成分画像のみならず、Ｅ２に示す通過成分画像でも、表示物の輪郭は消失せず、ある程度ハッキリした輪郭になる。
【００６２】
この場合に、Ｅ６、Ｅ７に示す補色成分の輪郭画像のみに基づいて補正値を決定し、この補正値を通過成分画像に加算してしまうと、不必要に輪郭が強調されてしまう。即ちＥ２に示す通過成分画像の輪郭はある程度ハッキリしているのに、この輪郭が更に強調されてしまい、不自然な画像が生成されてしまう。
【００６３】
この点、本実施形態の手法では、補色成分の輪郭画像のみならず通過成分の輪郭画像も考慮して補正値を決定しているため、このような事態を防止できる。具体的には、本実施形態では、補色成分輪郭画像の輪郭強度から通過成分輪郭画像の輪郭強度を減算し、得られた減算値に基づいて補正値を決定し、この補正値を通過成分画像に加算している。従って例えば図１２では、Ｅ６、Ｅ７に示す輪郭画像の輪郭強度からＥ５に示す輪郭画像の輪郭強度が減算されるため、補正値はほぼ０になる。従って、通過成分画像には０の値の補正値が加算されるようになり、不必要に輪郭が強調されてしまう事態を防止できる。従って、背景と表示物の境界が消失してしまう事態と、輪郭が不必要に強調されてしまう事態の両方を防止でき、容易な立体視を可能にする高品質な立体視用画像を生成できる。
【００６４】
なお本実施形態では、第１、第２の画像処理が、左眼用、右眼用の補色成分輪郭画像と通過成分輪郭画像を抽出する処理である場合について説明した。また、第１、第２の補正処理が、左眼用、右眼用の補色成分輪郭画像と通過成分輪郭画像により得られる補正値を、左眼用、右眼用の通過成分画像に対して加算する処理（輪郭強調処理）である場合について説明した。しかしながら、本発明の第１、第２の画像処理や第１、第２の補正処理は、このような輪郭抽出処理や加算（輪郭強調）処理に限定されない。即ち、第１、第２の画像処理や第１、第２の補正処理は、従来は破棄していた補色成分画像を有効活用すると共に通過成分画像の情報をも考慮することで、立体視用画像の高品質化を図れる処理であれば十分である。
【００６５】
３．詳細例
次に、本実施形態の手法の詳細例について図１３〜図１６（Ｃ）のフロー図を用いて説明する。
【００６６】
図１３は左眼用最終画像の処理のフロー図である。まず、左眼用画像を、通過成分画像Ｌｒと、補色成分画像Ｌｇ、ＬｂにＲＧＢ分離する（ステップＳ４１）。
【００６７】
次に、通過成分画像Ｌｒから通過成分輪郭画像Ｌｒｅを輪郭抽出する（ステップＳ４２）。そして、通過成分輪郭画像Ｌｒｅの輪郭強度｜Ｌｒｅ｜を求める（ステップＳ４３）。即ち図１２で言えばＥ５の輪郭画像データの絶対値を求める。
【００６８】
また、補色成分画像Ｌｇから補色成分輪郭画像Ｌｇｅを輪郭抽出する（ステップＳ４４）。そして、補色成分輪郭画像Ｌｇｅの輪郭強度｜Ｌｇｅ｜を求める（ステップＳ４５）。即ち図１２で言えばＥ６の輪郭画像データの絶対値を求める。
【００６９】
また、補色成分画像Ｌｂから補色成分輪郭画像Ｌｂｅを輪郭抽出する（ステップＳ４６）。そして、補色成分輪郭画像Ｌｂｅの輪郭強度｜Ｌｂｅ｜を求める（ステップＳ４７）。即ち図１２で言えばＥ７の輪郭画像データの絶対値を求める。
【００７０】
次に、輪郭強度｜Ｌｇｅ｜、｜Ｌｂｅ｜を画素毎に比較し、大きい方を採用する（ステップＳ４８）。具体的にはｍａｘ（｜Ｌｇｅ｜，｜Ｌｂｅ｜）を求める。ここでｍａｘ（Ｘ，Ｙ）は、「Ｘ」、「Ｙ」のうち大きい方の値を返す関数である。
【００７１】
次に、補色成分の輪郭強度｜Ｌｇｅ｜、｜Ｌｂｅ｜の大きい方から、通過成分の輪郭強度｜Ｌｒｅ｜を減算する輪郭成分減算処理を行う（ステップＳ４９）。但し減算の結果が０未満であれば０にクランプする。具体的には、ｍａｘ（ｍａｘ（｜Ｌｇｅ｜，｜Ｌｂｅ｜）−｜Ｌｒｅ｜，０）を求める。
【００７２】
また補正（加算）方向ｓｒを決定する（ステップＳ５０）。そして補正値Δｒ＝ｓｒ×ｍａｘ（ｍａｘ（｜Ｌｇｅ｜，｜Ｌｂｅ｜）−｜Ｌｒｅ｜，０）を決定する（ステップＳ５１）。このΔｒ＝ｓｒ×ｍａｘ（ｍａｘ（｜Ｌｇｅ｜，｜Ｌｂｅ｜）−｜Ｌｒｅ｜，０）は第１の計算式に相当する。一般的には第１の計算式は、補正方向ｓｒを係数とし、輪郭強度｜Ｌｇｅ｜、｜Ｌｂｅ｜、｜Ｌｒｅ｜をパラメータとする式である。なお、補正方向ｓｒに更に補正率（加算率）ｐｒを乗じたものを係数にしてもよい。具体的には、Δｒ＝ｓｒ×ｐｒ×ｍａｘ（ｍａｘ（｜Ｌｇｅ｜，｜Ｌｂｅ｜）−｜Ｌｒｅ｜，０）としてもよい。この補正率ｐｒは、「１」を基準値として、０＜ｐｒの範囲でその値を適当に決定でき、補正率ｐｒが大きいほど輪郭が強く強調されるようになる。この補正率ｐｒは、画像全域で一律に決定しも良いし、対象画素の周辺の平均輝度等に応じて、画素毎に決定してもよい。
【００７３】
次に、補正値Δｒを通過成分画像Ｌｒに加算して、左眼用最終画像Ｌ’＝Ｌｒ＋Δｒを生成する（ステップＳ５２）。なお加算処理は、通過成分画像Ｌｒの各画素の画像データに各画素の補正値Δｒを加算することで実現できる。
【００７４】
以上のように本実施形態では、左眼用補色成分の輪郭画像Ｌｇｅ、Ｌｂｅと左眼用通過成分の輪郭画像Ｌｒｅに基づき、第１の計算式Δｒ＝ｓｒ×ｍａｘ（ｍａｘ（｜Ｌｇｅ｜，｜Ｌｂｅ｜）−｜Ｌｒｅ｜，０）に従って、補正値Δｒ（第１の補正値）を決定する。そして決定された補正値Δｒを左眼用通過成分画像Ｌｒに対して加算する処理を行って、左眼用最終画像Ｌ’を生成している。
【００７５】
また図１３では、左眼用の補色成分画像が２つの色成分画像Ｌｇ、Ｌｂを有している。この場合に本実施形態では、２つの色成分画像Ｌｇ、Ｌｂから抽出された２つの輪郭画像Ｌｇｅ、Ｌｂｅの輪郭強度｜Ｌｇｅ｜、｜Ｌｂｅ｜を画素毎に比較する。そしてｍａｘ（｜Ｌｇｅ｜，｜Ｌｂｅ｜）の関数を利用して、どちらの輪郭強度が大きいのかを求める。そして大きい方の輪郭強度に基づいて、補正値（第１の補正値）であるΔｒ＝ｓｒ×ｍａｘ（ｍａｘ（｜Ｌｇｅ｜，｜Ｌｂｅ｜）−｜Ｌｒｅ｜，０）を決定する。例えば｜Ｌｇｅ｜の方が大きければ、｜Ｌｇｅ｜の方が採用され、補正値はΔｒ＝ｓｒ×ｍａｘ（｜Ｌｇｅ｜−｜Ｌｒｅ｜，０）になる。一方、｜Ｌｂｅ｜の方が大きければ、｜Ｌｂｅ｜の方が採用され、補正値はΔｒ＝ｓｒ×ｍａｘ（｜Ｌｂｅ｜−｜Ｌｒｅ｜，０）になる。
【００７６】
なお、左眼用の補色成分画像が２つの色成分画像Ｌｇ、Ｌｂを有している場合に、２つの色成分画像Ｌｇ、Ｌｂから抽出された２つの輪郭画像Ｌｇｅ、Ｌｂｅの輪郭強度｜Ｌｇｅ｜、｜Ｌｂｅ｜の平均化処理を行い、平均化処理により得られた輪郭強度に基づいて、補正値Δｒを決定してもよい。例えば平均化処理により、平均値｜ＡＶ｜＝（｜Ｌｇｅ｜＋｜Ｌｂｅ｜）／２を求める。そして補正値Δｒ＝ｓｒ×ｍａｘ（｜ＡＶ｜−｜Ｌｒｅ｜，０）を決定する。
【００７７】
また以上では、左眼用の補色成分画像が２つの色成分画像を有している場合について説明した。しかしながら、右眼用の補色成分画像が２つの色成分画像を有している場合にも、２つの色成分画像から抽出され２つの輪郭画像の輪郭強度の比較処理や平均化処理を行って、補正値（第２の補正値）を決定すればよい。
【００７８】
図１４は右眼用最終画像の処理のフロー図である。まず右眼用画像を、通過成分画像Ｒｇ、Ｒｂと、補色成分画像ＲｒにＲＧＢ分離する（ステップＳ６１）。
【００７９】
次に、補色成分画像Ｒｒから補色成分輪郭画像Ｒｒｅを輪郭抽出する（ステップＳ６２）。そして、補色成分輪郭画像Ｒｒｅの輪郭強度｜Ｒｒｅ｜を求める（ステップＳ６３）。
【００８０】
また、通過成分画像Ｒｇから通過成分輪郭画像Ｒｇｅを輪郭抽出する（ステップＳ６４）。そして、通過成分輪郭画像Ｒｇｅの輪郭強度｜Ｒｇｅ｜を求める（ステップＳ６５）。
【００８１】
また、通過成分画像Ｒｂから通過成分輪郭画像Ｒｂｅを輪郭抽出する（ステップＳ６６）。そして、通過成分輪郭画像Ｒｂｅの輪郭強度｜Ｒｂｅ｜を求める（ステップＳ６７）。
【００８２】
次に、補色成分の輪郭強度｜Ｒｒｅ｜から、通過成分の輪郭強度｜Ｒｇｅ｜を減算する輪郭成分減算処理を行う（ステップＳ６８）。具体的には、｜Ｒｒｅ｜−｜Ｒｇｅ｜を求める。但し、減算の結果が０未満であれば０にクランプする。そして補正方向ｓｇを決定する（ステップＳ６９）。そして補正値Δｇ＝ｓｇ×ｍａｘ（｜Ｒｒｅ｜−｜Ｒｇｅ｜，０）を決定する（ステップＳ７０）。このΔｇ＝ｓｇ×ｍａｘ（｜Ｒｒｅ｜−｜Ｒｇｅ｜，０）は第２の計算式に相当する。一般的には第２の計算式は、補正方向ｓｇを係数とし、輪郭強度｜Ｒｒｅ｜、｜Ｒｇｅ｜をパラメータとする式である。なお、補正方向ｓｇに更に補正率（加算率）ｐｇを乗じたものを係数にしてもよい。具体的には、Δｇ＝ｓｇ×ｐｇ×ｍａｘ（｜Ｒｒｅ｜−｜Ｒｇｅ｜，０）としてもよい。この補正率ｐｇは、「１」を基準値として、０＜ｐｇの範囲でその値を適当に決定でき、補正率ｐｇが大きいほど輪郭が強く強調されるようになる。この補正率ｐｇは、画像全域で一律に決定しも良いし、対象画素の周辺の平均輝度等に応じて、画素毎に決定しても良い。
【００８３】
次に、補正値Δｇを通過成分画像Ｒｇに加算して、加算結果Ｒｇ＋Δｇを得る（ステップＳ７１）。
【００８４】
また、補色成分の輪郭強度｜Ｒｒｅ｜から、通過成分の輪郭強度｜Ｒｂｅ｜を減算する輪郭成分減算処理を行う（ステップＳ７２）。具体的には、｜Ｒｒｅ｜−｜Ｒｂｅ｜を求める。但し、減算の結果が０未満であれば０にクランプする。そして補正方向ｓｂを決定する（ステップＳ７３）。そして補正値Δｂ＝ｓｂ×ｍａｘ（｜Ｒｒｅ｜−｜Ｒｂｅ｜，０）を決定する（ステップＳ７４）。このΔｂ＝ｓｂ×ｍａｘ（｜Ｒｒｅ｜−｜Ｒｂｅ｜，０）は第２の計算式に相当する。一般的には第２の計算式は、補正方向ｓｂを係数とし、輪郭強度｜Ｒｒｅ｜、｜Ｒｂｅ｜をパラメータとする式である。なお、補正方向ｓｂに更に補正率（加算率）ｐｂを乗じたものを係数にしてもよい。具体的には、Δｂ＝ｓｂ×ｐｂ×ｍａｘ（｜Ｒｒｅ｜−｜Ｒｂｅ｜，０）としてもよい。この補正率ｐｂは、「１」を基準値として、０＜ｐｂの範囲でその値を適当に決定でき、補正率ｐｂが大きいほど輪郭が強く強調されるようになる。この補正率ｐｂは、画像全域で一律に決定しも良いし、対象画素の周辺の平均輝度等に応じて、画素毎に決定しても良い。
【００８５】
次に、補正値Δｂを通過成分画像Ｒｂに加算して、加算結果Ｒｂ＋Δｂを得る（ステップＳ７５）。
【００８６】
そしてステップＳ７１、Ｓ７５での加算結果であるＲｇ＋ΔｇとＲｂ＋Δｂを加法混色して、右眼用最終画像Ｒ’を生成する（ステップＳ７６）。
【００８７】
最後に図１５に示すように、図１３の処理で生成された左眼用最終画像Ｌ’と、図１４の処理で生成された右眼用最終画像Ｒ’とを加法混色して、立体視用画像を生成する（ステップＳ８１）。
【００８８】
以上のように本実施形態では、右眼用補色成分の輪郭画像Ｒｒｅと右眼用通過成分の輪郭画像Ｒｇｅ、Ｒｂｅに基づき、第２の計算式Δｇ＝ｓｇ×ｍａｘ（｜Ｒｒｅ｜−｜Ｒｇｅ｜，０）、Δｂ＝ｓｂ×ｍａｘ（｜Ｒｒｅ｜−｜Ｒｂｅ｜，０）に従って、補正値Δｇ、Δｂ（第２の補正値）を決定する。そして決定された補正値Δｇ、Δｂを右眼用通過成分画像Ｒｇ、Ｒｂに対して加算する処理を行って、右眼用最終画像Ｒ’を生成している。
【００８９】
図１６（Ａ）は、図１３のステップＳ５０の補正方向（輪郭強調方向）ｓｒの決定処理の例である。まずＬｒｅが０でないかどうかを判断する（ステップＳ１０１）。そして、Ｌｒｅが０でない場合には、補正方向をｓｒ＝ｓｇｎ（Ｌｒｅ）に設定する（ステップＳ１０２）。一方、０である場合には、｜Ｌｇｅ｜が｜Ｌｂｅ｜よりも大きいか否かを判断する（ステップＳ１０３）。そして大きい場合には、ｓｒ＝ｓｇｎ（Ｌｇｅ）に設定する（ステップ１０４）。一方、大きくない場合には、ｓｒ＝ｓｇｎ（Ｌｂｅ）に設定する（ステップ１０５）。なおｓｇｎ（Ｘ）は、「Ｘ」の符号を返す関数である。例えば「Ｘ」の符号が正である場合には「＋１」を返し、負である場合には「−１」を返し、零である場合には「０」を返す。
【００９０】
例えばＬｒｅが０でない場合には、ｓｒ＝ｓｇｎ（Ｌｒｅ）になる。従って、図１３のステップＳ５２で加算される補正値Δｒの符号は、Ｌｒｅの符号と同じになる。例えばＬｒｅが正の値のデータである場合には、正の値の補正値Δｒが加算され、Ｌｒｅが負の値のデータである場合には、負の値の補正値Δｒが加算される。
【００９１】
これに対して、Ｌｒｅが０である場合には、ＬｇｅあるいはＬｂｅに基づいて補正方向が決定される。そして｜Ｌｇｅ｜＞｜Ｌｂｅ｜である場合には、図１３のステップＳ４８で、｜Ｌｇｅ｜の方が採用されるが、このとき、図１６（Ａ）のステップＳ１０４に示すように、補正方向もＬｇｅに基づいてｓｒ＝ｓｇｎ（Ｌｇｅ）と決定される。。従って、図１３のステップＳ５２で加算される補正値Δｒの符号は、Ｌｇｅの符号と同じになる。例えばＬｇｅが正の値のデータである場合には、正の値の補正値Δｒが加算され、Ｌｇｅが負の値のデータである場合には、負の値の補正値Δｒが加算される。一方、｜Ｌｇｅ｜＜｜Ｌｂｅ｜である場合には、図１３のステップＳ４８で｜Ｌｂｅ｜の方が採用されるが、このとき、図１６（Ａ）のステップＳ１０５に示すように補正方向もＬｂｅに基づいてｓｒ＝ｓｇｎ（Ｌｂｅ）と決定される。従って、図１３のステップＳ５２で加算される補正値Δｒの符号は、Ｌｂｅの符号と同じになる。例えばＬｂｅが正の値のデータである場合には、正の値の補正値Δｒが加算され、Ｌｂｅが負の値のデータである場合には、負の値の補正値Δｒが加算される。なお｜Ｌｇｅ｜＝｜Ｌｂｅ｜の場合、特に｜Ｌｇｅ｜＝｜Ｌｂｅ｜であり、且つ、ＬｇｅとＬｂｅが等しくない場合（すなわちＬｇｅ＝−Ｌｂｅの場合）には、補正方向ｓｒを、ＬｇｅとＬｂｅのどちらに基づいて決定するかは難しいが、図１６（Ａ）では、｜Ｌｇｅ｜＜｜Ｌｂｅ｜の場合に含め、Ｌｂｅに基づいて決定することにしている。
【００９２】
図１６（Ｂ）は、図１４のステップＳ６９の補正方向（輪郭強調方向）ｓｇの決定処理の例である。まずＲｇｅが０でないかどうかを判断する（ステップＳ１１１）。そして、Ｒｇｅが０でない場合には、補正方向をｓｇ＝ｓｇｎ（Ｒｇｅ）に設定する（ステップＳ１１２）。一方、０である場合には、Ｒｂｅが０でないかどうかを判断する（ステップＳ１１３）。そしてＲｂｅが０でない場合には、ｓｇ＝ｓｇｎ（Ｒｂｅ）に設定する（ステップ１１４）。一方、０である場合には、ｓｇ＝ｓｇｎ（Ｒｒｅ）に設定する（ステップ１１５）。
【００９３】
図１６（Ｃ）は、図１４のステップＳ７３の補正方向（輪郭強調方向）ｓｂの決定処理の例である。まずＲｂｅが０でないかどうかを判断する（ステップＳ１２１）。そして、Ｒｂｅが０でない場合には、補正方向をｓｂ＝ｓｇｎ（Ｒｂｅ）に設定する（ステップＳ１２２）。一方、０である場合には、Ｒｇｅが０でないかどうかを判断する（ステップＳ１２３）。そしてＲｇｅが０でない場合には、ｓｂ＝ｓｇｎ（Ｒｇｅ）に設定する（ステップ１２４）。一方、０である場合には、ｓｂ＝ｓｇｎ（Ｒｒｅ）に設定する（ステップ１２５）。
【００９４】
なお、輪郭強調方向ｓｒ、ｓｇ、ｓｂの決定に当たっては、目的に応じて他の方法を採用してもよい。また、補正値の設定にあたっては、計算量を減らす目的で、２次微分値の正負の逆転（図９（Ｅ）参照）を行わずに、そのまま輪郭値として（図９（Ｄ）参照）計算を行い、補正値を加算するステップ（Ｓ５２、Ｓ７１、Ｓ７５）で、加算する代わりに減算する、という方法を採用しても構わない。
【００９５】
また市販の画像処理ソフトウェアを用いるような場合には、ＲＧＢ分離の前に輪郭抽出、或いは、輪郭強調の作業をオペレータが行うようにしてもよい。このような場合にも、内部処理的には（少なくとも画素単位のレベルでは）ＲＧＢ分離が行われている。すなわち、ＲＧＢ分離を行ってからそれぞれについて輪郭抽出（或いは輪郭強調）を行っても、輪郭抽出（或いは輪郭強調）を行ってからＲＧＢ分離を行っても、結果は同じになるが、オペレータ側から見ると、この内部的なＲＧＢ分離を意識せずに作業を行うことができ、作業量を軽減できる場合がある。
【００９６】
また市販の画像処理ソフトウェアには、正負まで含めた輪郭抽出（図９（Ｅ）参照）はできす、輪郭の絶対値だけが求められるものも多い。しかし、このような場合にも、画質は多少落ちるものの、本実施形態の手法を応用した画像処理を行うことができる。この場合の処理のフローを図１９に示す。
【００９７】
図１９では左眼用画像ＬをＬｒ、Ｌｇ、ＬｂにＲＧＢ分離し（ステップＳ２２１）、Ｌｒ、Ｌｇ、Ｌｂから輪郭抽出を行い輪郭の絶対値｜Ｌｒｅ｜、｜Ｌｇｅ｜、｜Ｌｂｅ｜を求める（ステップＳ２２２、Ｓ２２３、Ｓ２２４）。そして｜Ｌｇｅ｜、｜Ｌｂｅ｜を平均化し、得られた（｜Ｌｇｅ｜＋｜Ｌｂｅ｜）／２から｜Ｌｒｅ｜を減算する処理を行う（ステップＳ２２５、Ｓ２２６）。但し減算の結果が０未満であれば０にクランプする。そして減算結果をＬｒに加算（或いは減算）する処理を行いＬｒ’を求める（ステップＳ２２７）。なお平均化の代わりに、大きい方の値（ｍａｘ｜Ｌｇｅ｜、｜Ｌｂｅ｜）を採用したり、｜Ｌｇｅ｜、｜Ｌｂｅ｜から任意の処理手順により求められた値を採用してもよい。
【００９８】
次に右眼用画像ＲをＲｒ、Ｒｇ、ＲｂにＲＧＢ分離し（ステップＳ２３１）、Ｒｒ、Ｒｇ、Ｒｂから輪郭抽出を行い輪郭の絶対値｜Ｒｒｅ｜、｜Ｒｇｅ｜、｜Ｒｂｅ｜を求める（ステップＳ２３２、Ｓ２３３、Ｓ２３４）。そして｜Ｒｒｅ｜から｜Ｒｇｅ｜を減算する処理を行う（ステップＳ２３５）。但し減算の結果が０未満であれば０にクランプする。そして減算結果をＲｇに加算（或いは減算）する処理を行ってＲｇ’を得る（ステップＳ２３６）。また｜Ｒｒｅ｜から｜Ｒｂｅ｜を減算する処理を行う（ステップＳ２３７）。但し減算の結果が０未満であれば０にクランプする。そして減算結果をＲｂに加算（或いは減算）する処理を行ってＲｂ’を得る（ステップＳ２３８）。
【００９９】
最後にＬｒ’、Ｒｇ’、Ｒｂ’を加色混合して立体視用画像を生成する（ステップＳ２３９）。
【０１００】
４．画像生成システム
図１７に、本実施形態の画像生成方法等を実現できる画像生成システムの例を示す。なお、画像生成システムは、図１７の構成要素（各部）を全て含む必要はなく、その一部を省略した構成としてもよい。この図１７の画像生成システムは、立体視用画像を生成する画像生成ツール（パーソナルコンピュータやワークステーション）として用いることもできるし、ゲーム画像を生成するゲームシステムとしても用いることができる。
【０１０１】
操作部１６０は、キーボードやマウス、タッチパネルなどのハードウェアにより実現できる。或いは画像生成システムがゲームシステムとして用いられる場合には、操作部１６０は、レバー、ボタンなどのハードウェアにより実現できる。
【０１０２】
記憶部１７０は、処理部１００や通信部１９６などのワーク領域となるもので、その機能はＲＡＭなどのハードウェアにより実現できる。
【０１０３】
情報記憶媒体１８０（コンピュータにより読み取り可能な媒体）は、プログラムやデータなどを格納するものであり、その機能は、光ディスク（ＣＤ、ＤＶＤ）、光磁気ディスク（ＭＯ）、磁気ディスク、ハードディスク、磁気テープ、或いはメモリ（ＲＯＭ）などのハードウェアにより実現できる。処理部１００は、この情報記憶媒体１８０に格納されるプログラム（データ）に基づいて本実施形態の種々の処理を行う。即ち情報記憶媒体１８０には、本実施形態の各部としてコンピュータを機能させるためのプログラム（本実施形態の各手順をコンピュータに実行させるためのプログラム）が記憶される。
【０１０４】
表示部１９０は、本実施形態により生成された画像を出力するものであり、その機能は、ＣＲＴ、或いはＬＣＤなどのハードウェアにより実現できる。
【０１０５】
音出力部１９２は、本実施形態により生成された音を出力するものであり、その機能は、スピーカ、或いはヘッドフォンなどのハードウェアにより実現できる。
【０１０６】
携帯型情報記憶装置１９４は、個人データやセーブデータなどが記憶されるものであり、この携帯型情報記憶装置１９４としては、メモリカードや携帯型ゲーム装置などがある。
【０１０７】
通信部１９６は、外部（例えばホスト装置や他の画像生成システム）との間で通信を行うための各種の制御を行うものであり、その機能は、各種プロセッサ又は通信用ＡＳＩＣなどのハードウェアや、プログラムなどにより実現できる。この通信部１９６を用いて、カメラで撮影された画像を画像生成システムに取り込んだり、作成された立体視用画像をプリンタに出力することが可能になる。
【０１０８】
なお本実施形態の各部としてコンピュータを機能させるためのプログラム（データ）は、ホスト装置（サーバー）が有する情報記憶媒体からネットワーク及び通信部１９６を介して情報記憶媒体１８０（記憶部１７０）に配信するようにしてもよい。このようなホスト装置（サーバー）の情報記憶媒体の使用も本発明の範囲内に含まれる。
【０１０９】
処理部１００（プロセッサ）は、操作部１６０からの操作データやプログラムなどに基づいて、ゲーム処理、画像生成処理、或いは音生成処理などの各種の処理を行う。この場合、処理部１００は、記憶部１７０をワーク領域として使用して、各種の処理を行う。この処理部１００の機能は、各種プロセッサ（ＣＰＵ、ＤＳＰ等）又はＡＳＩＣ（ゲートアレイ等）などのハードウェアや、プログラム（ゲームプログラム）により実現できる。
【０１１０】
処理部１００は、ゲーム処理部１１０、画像生成部１２０、音生成部１３０を含む。なお画像生成システムを、ゲームシステムとしてではなく画像生成ツールとして用いる場合には、ゲーム処理部１１０を省略できる。
【０１１１】
ゲーム処理部１１０は、操作部１６０（ゲームコントローラ）からの操作データに基づいて、ゲーム画像を生成するための種々のゲーム処理を行う。このゲーム処理としては、ゲーム開始条件に基づいてゲームを開始する処理、ゲームを進行させる処理、ゲームに登場するオブジェクト（表示物）を配置する処理、オブジェクトの移動情報（位置、速度、加速度）や動作情報（モーション情報）を求める処理、オブジェクトを表示するための処理、ゲーム結果を演算する処理、或いはゲーム終了条件が満たされた場合にゲームを終了させる処理などがある。
【０１１２】
画像生成部１２０は、処理部１００で行われる種々の処理の結果に基づいて、描画領域１７２への描画処理を行い、これにより画像を生成し、表示部１９０に出力する。
【０１１３】
音生成部１３０は、処理部１００で行われる種々の処理の結果に基づいて音処理を行い、ＢＧＭ、効果音、又は音声などの音を生成し、音出力部１９２に出力する。
【０１１４】
画像生成部１２０は立体視用画像生成部１２２を含む。この立体視用画像生成部１２２は、図６〜図１６（Ｃ）で説明した本実施形態の画像生成方法により立体視用画像を生成する。具体的には左眼用画像を左眼用通過成分画像と左眼用補色成分画像に色分離し、右眼用画像を右眼用通過成分画像と右眼用補色成分画像に色分離する。次に、左眼用補色成分画像と左眼用通過成分画像に対してそれぞれ第１の画像処理を行って、第１の補正用補色成分画像と第１の補正用通過成分画像を生成する。また、右眼用補色成分画像と右眼用通過成分画像に対してそれぞれ第２の画像処理を行って、第２の補正用補色成分画像と第２の補正用通過成分画像を生成する。次に、第１の補正用補色成分画像と第１の補正用通過成分画像に基づいて左眼用通過成分画像に対して第１の補正処理を行って、左眼用最終画像を生成する。また第２の補正用補色成分画像と第２の補正用通過成分画像に基づいて右眼用通過成分画像に対して第２の補正処理を行って、右眼用最終画像を生成する。そして左眼用最終画像と前記右眼用最終画像を合成して、立体視用画像を生成する。
【０１１５】
なお本発明は、上記実施形態で説明したものに限らず、種々の変形実施が可能である。
【０１１６】
例えば、明細書又は図面中の記載において広義な用語（第１、第２の画像処理、第１、第２の補正処理、第１、第２の補正用補色成分画像、第１、第２の補正用通過成分画像、第１〜第３の成分等）として引用された用語（輪郭抽出処理、輪郭強調処理、補色成分輪郭画像、通過成分輪郭画像、Ｒ、Ｇ、Ｂ成分等）は、明細書又は図面中の他の記載においても広義な用語に置き換えることができる。
【０１１７】
また第１、第２の画像処理や第１、第２の補正処理も、本実施形態で説明した輪郭抽出処理や輪郭強調処理に限定されず、種々の変形実施が可能である。
【０１１８】
また本発明の手法で生成された立体視用画像を、立体視用印刷物やゲーム画像以外の用途に用いることも可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１１９】
【図１】一般的なカラーアナグリフ処理の説明図。
【図２】図２（Ａ）（Ｂ）（Ｃ）は左眼用画像、右眼用画像、立体視用画像の例。
【図３】一般的なカラーアナグリフの処理の詳細なフロー図。
【図４】図４（Ａ）（Ｂ）（Ｃ）はカラーアナグリフの問題点を説明する図。
【図５】図５（Ａ）（Ｂ）（Ｃ）は原画像の彩度を落とす手法の説明図。
【図６】本実施形態の処理の説明図。
【図７】図７（Ａ）（Ｂ）は左眼用通過成分輪郭画像、左眼用補色成分輪郭画像の例。
【図８】図８（Ａ）（Ｂ）は右眼用補色成分輪郭画像、右眼用通過成分輪郭画像の例。
【図９】図９（Ａ）〜（Ｅ）は２次微分フィルタを用いた輪郭抽出処理の説明図。
【図１０】左眼用画像についての本実施形態の処理の説明図。
【図１１】右眼用画像についての本実施形態の処理の説明図。
【図１２】左眼用画像についての本実施形態の処理の説明図。
【図１３】本実施形態の処理の詳細なフロー図。
【図１４】本実施形態の処理の詳細なフロー図。
【図１５】本実施形態の処理の詳細なフロー図。
【図１６】図１６（Ａ）（Ｂ）（Ｃ）は補正方向の決定処理の詳細なフロー図。
【図１７】画像生成システムの構成例。
【図１８】一般的なカラーアナグリフ処理における別の処理例の説明図。
【図１９】本実施形態の手法を用いた別の処理例の詳細なフロー図。
【符号の説明】
【０１２０】
１００  処理部、１１０  ゲーム処理部、１２０  画像生成部、
１２２  立体視用画像生成部、１３０  音生成部、１６０  操作部、
１７０  記憶部、１７２  描画領域、１８０  情報記憶媒体、１９０  表示部
１９２  音出力部、１９４  携帯型情報記憶装置、１９６  通信部
【図１】
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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２】
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【図７】
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【図８】
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