(57)【要約】  【課題】質感再現に必要な画像情報のデータサイズを小さくし、画像処理時間を短縮し、簡単に質感再現画像を得る。  【解決手段】被写体を撮影して被写体画像を取得する際、前記被写体の質感を表す質感情報データを取得し、前記質感情報データの特徴量に基づいて、前記被写体画像を、前記特徴量が略同一の値を有する各構成要素に分離し、前記分離された各構成要素に、前記各構成要素における前記特徴量の代表値を対応させることにより、前記質感情報データを圧縮するようする。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体を撮影して被写体画像を取得する際、前記被写体の質感を表す質感情報データを取得し、
前記質感情報データの特徴量に基づいて、前記被写体画像を、前記特徴量が略同一の値を有する各構成要素に分離し、
前記分離された各構成要素に、前記各構成要素における前記特徴量の代表値を対応させることにより、前記質感情報データを圧縮するようにしたことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記質感情報データの特徴量として、前記被写体の表面上の各点における２次元的な距離情報と、偏角分光情報を用いる請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記被写体の偏角分光情報を、偏角情報と分光情報に分解して、前記特徴量として用いる請求項２に記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記被写体の２次元的な距離情報から前記被写体表面上の各点の法線ベクトル方向を算出して、前記特徴量として用いる請求項２または３に記載の画像処理方法。
【請求項５】
被写体を撮影して被写体画像を取得する際、前記被写体の質感を表す質感情報データを取得する手段と、
前記質感情報データの特徴量に基づいて、前記被写体画像を、前記特徴量が略同一の値を有する各構成要素に分離する手段と、
前記分離された各構成要素に、前記各構成要素における前記特徴量の代表値を対応させる手段と、
を有し、前記質感情報データを圧縮するようにしたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
前記被写体の質感を表す質感情報データを取得する手段は、前記被写体の表面上の各点における２次元的な距離情報を取得する距離情報取得手段及び前記被写体の表面上の各点における偏角分光情報を取得する偏角分光情報取得手段である請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
請求項６に記載の画像処理装置であって、さらに、前記被写体の偏角分光情報を、偏角情報と分光情報に分解する手段を有する画像処理装置。
【請求項８】
請求項６または７に記載の画像処理装置であって、さらに、前記被写体の２次元的な距距離情報から前記被写体表面上の各点の法線ベクトル方向を算出する手段を有する画像処理装置。
【請求項９】
請求項１〜４のいずれかに記載の画像処理方法を実行するためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理方法および装置に係り、特に、物体の質感を忠実に再現するための質感画像データを処理する際の負荷を軽減し、質感を重視した画像を容易に再現する画像処理方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
今日、光学機器および画像処理技術の進歩により、被写体をカメラで撮影し、あるいは被写体をスキャナで読み取って、高画質の画像を得ることができるようになってきたが、被写体の光沢感や被写体の表面の細かな凹凸等の質感を再現することは難しく、被写体の質感をよりリアルに再現することが望まれている。
【０００３】
現実の被写体は、通常３次元の物体であり、被写体の撮影には被写体を照明する光源が必要である。被写体に照明をあてると、被写体表面の明るさが場所によって変化する。その明るさは、被写体表面における反射のしかたによって異なり、反射のしかたは、被写体表面の材質によって異なる。
被写体表面における光の反射には、一般に、物体の色を表す拡散（内部）反射と光沢を表す鏡面（表面）反射とがある。
【０００４】
拡散反射光は、表面から入射した光が物質内で多重散乱した後、表面に出た光であり、あらゆる方向に同じ強さで反射するものである。拡散反射は石膏や白墨（チョーク）のように表面がざらざらしたものに多く見られる。
また、鏡面反射光は、被写体表面での直接反射によって生じる。鏡面反射は、金属やよく磨かれた陶器などが照明された場合に、その表面の一部にハイライトを生じさせる。鏡面反射光は、入射面と反射面が等しい正反射の方向に光が最も強く反射される。一般に、被写体を照明すると拡散反射光と鏡面反射光の両方が生じる。
そこで、被写体をリアルに再現した画像を得るためには、その被写体表面の材質の違いによる反射光の変化を忠実に再現する必要がある。
【０００５】
物体の質感を再現するための情報を含む質感画像データは、偏角（変角）情報、分光情報、距離情報等の情報を保持したデータであり、それらを組み合わせ、予測画像を計算することで、忠実に質感再現を達成した画像を生成し、表示することが可能となる。
【０００６】
例えば、自動車の外装等の塗装色をデザインする際の色再現方法として、外板色塗板の変角分光反射率を測定し、測定した変角分光反射率から変角に関する特徴量と波長に関する特徴量を抽出し、これらを用いて変角分光反射率を再構成することにより塗装色の画像を表示する色再現方法が知られている（例えば、特許文献１等参照）。
【特許文献１】特開平９−３３３４７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、前述したような従来の質感画像再現方法では、質感再現に必要な質感画像データの情報量が非常に膨大であり、画像の伝送や記録をも含めた画像の処理における負荷が大きく、処理時間も長くかかってしまうという問題がある。
【０００８】
本発明は、前記従来の問題に鑑みてなされたものであり、質感再現に必要な画像情報のデータサイズを小さくし、画像処理時間を短縮し、簡単に質感再現画像を得ることのできる画像処理方法および装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
前記課題を解決するために、本発明の第１の態様は、被写体を撮影して被写体画像を取得する際、前記被写体の質感を表す質感情報データを取得し、前記質感情報データの特徴量に基づいて、前記被写体画像を、前記特徴量が略同一の値を有する各構成要素に分離し、前記分離された各構成要素に、前記各構成要素における前記特徴量の代表値を対応させることにより、前記質感情報データを圧縮するようにしたことを特徴とする画像処理方法を提供する。
【００１０】
また、前記質感情報データの特徴量として、前記被写体の表面上の各点における２次元的な距離情報と、偏角分光情報を用いることが好ましい。
【００１１】
また、前記被写体の偏角分光情報を、偏角情報と分光情報に分解して、前記特微量として用いることが好ましい。
【００１２】
また、前記被写体の２次元的な距離情報から前記被写体表面上の各点の法線ベクトル方向を算出して、前記特徴量として用いることが好ましい。
【００１３】
また、同様に前記課題を解決するために、本発明の第２の態様は、被写体を撮影して被写体画像を取得する際、前記被写体の質感を表す質感情報データを取得する手段と、前記質感情報データの特徴量に基づいて、前記被写体画像を、前記特徴量が略同一の値を有する各構成要素に分離する手段と、前記分離された各構成要素に、前記各構成要素における前記特徴量の代表値を対応させる手段と、を有し、前記質感情報データを圧縮するようにしたことを特徴とする画像処理装置を提供する。
【００１４】
また、前記被写体の質感を表す質感情報データを取得する手段は、前記被写体の表面上の各点における２次元的な距離情報を取得する距離情報取得手段及び前記被写体の表面上の各点における偏角分光情報を取得する偏角分光情報取得手段であることが好ましい。
【００１５】
また、前記画像処理装置において、さらに、前記被写体の偏角分光情報を、偏角情報と分光情報に分解する手段を有することが好ましい。
【００１６】
また、前記画像処理装置において、さらに、前記被写体の２次元的な距離情報から前記被写体表面上の各点の法線ベクトル方向を算出する手段を有することが好ましい。
【００１７】
また、同様に前記課題を解決するために、本発明の第３の態様は、画像処理方法を実行するためのプログラムを提供する。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、被写体画像を、質感が同じ（一様な）各構成要素に分離し、各構成要素毎にその質感を表す質感情報データを１つの代表点で代表させることにより、質感画像データ量を圧縮し、データを記憶、保持する際の記憶容量の節約およびデータ伝送時のトラフィック、時間軽減を図ることができ、簡単に質感を忠実に再現した画像を得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、本発明の画像処理方法および装置について、添付の図面に示される好適実施形態を基に詳細に説明する。
【００２０】
図１は、本発明に係る画像処理方法を実行する画像処理装置の一実施形態の概略構成を示すブロック図である。
本実施形態の画像処理装置は、被写体を撮影するとともに、被写体の質感を再現するために必要な質感情報データを取得して、画像中の被写体を、質感情報データの特徴量が略同一の値を有する構成要素に分離し、各構成要素に、その構成要素における特徴量の代表値を対応させることにより質感情報データを圧縮（データ量を縮小）して、その後の質感を再現するための画像処理を容易にすることを特徴とするものである。
【００２１】
図１に示すように、本実施形態の画像処理装置は、被写体１０を撮影して被写体画像を取得する際、被写体１０の質感を表す質感情報データを取得する手段１２、質感情報データの特徴量に基づいて、被写体画像をそれぞれ同じ質感を有する各構成要素に分離する構成要素分離手段１４、各構成要素に質感情報データの特徴量の代表値を対応させる代表値対応手段１６及び各構成要素ごとにその質感に応じた画像処理を施す画像処理手段１８を有している。
被写体１０の質感を表す質感情報データを取得する質感情報取得手段１２は、偏角分光情報取得手段２０及び距離情報取得手段２２を含んで構成される。
【００２２】
また、本実施形態の画像処理装置は、光学属性データとして、偏角分光情報取得手段２０が取得した偏角分光情報を偏角情報と分光情報に分解するための偏角情報取得手段２４と分光情報取得手段２６を有している。また、画像処理装置は、さらに、被写体表面の各点における法線ベクトルの方向を算出し、法線方向データを取得する法線ベクトル方向算出手段２８を有している。
【００２３】
偏角分光情報取得手段２０は、被写体１０の偏角（変角）分光情報、すなわち、被写体１０を照明する光源の位置（角度）及び被写体１０からの反射光を受光する受光角を変化させた変角毎の分光反射率を取得するものである。
これは、具体的には、特には限定はされないが、例えば、複数チャンネルで複数のスペクトル画像を撮影可能なマルチバンドカメラを用いることができる。すなわち、マルチバンドカメラを用いて、被写体１０に対する光源の角度を変化させて被写体１０を複数の方向から撮影し、複数のスペクトル画像を得るようにしてもよい。
あるいは、例えば村上色彩技術研究所製ＧＣＭＳ−３等の変角分光光度計を用いて各変角毎の分光分布を測定するようにしてもよい。この場合には別途画像を撮影して画像データを取得する必要がある。
【００２４】
距離情報取得手段２２は、被写体１０の表面上の各点の撮影距離を測定するものである。すなわち、被写体１０上の各点について、距離情報取得手段２２から前記各点までの距離を測定して、各点毎のいわば２次元的な距離情報を得るものである。またこの距離情報は被写体１０の表面形状を表す情報であると言うこともできる。距離情報取得手段２２は、特に限定されるものではなく、例えば、光ビームを用いた距離センサでもよく、光三角測量法の原理に基づいて計測対象までの距離を求める３次元画像計測手法を用いるものでもよい。
【００２５】
偏角情報取得手段２４は、偏角分光情報から被写体１０の偏角情報として、拡散反射成分を推定するものである。偏角情報取得手段２４は、被写体画像の各画素毎に、上記偏角分光情報取得手段２０が取得した偏角分光画像の強度が最低値となるものを抽出し、それを拡散反射成分とするものである。
このとき、被写体１０の距離情報（表面形状情報）と光源の方向の情報から被写体１０において影の部分となる領域がわかるが、この影領域はあまり拡散反射成分を含んでおらず強度も弱いので、これは除いて上記被写体１０の拡散反射成分の推定を行うようにしている。
【００２６】
分光情報取得手段２６は、被写体１０の分光反射モデルとしてＰｈｏｎｇのモデルを仮定して、光源方向（入射角）及び観察方向（受光角）が変化した際の、被写体１０の分光反射率を推定するために、上記Ｐｈｏｎｇのモデルにおけるパラメータα及びｎを算出するものである。
ここでＰｈｏｎｇのモデルについて説明する。
【００２７】
図２は、Ｐｈｏｎｇのモデルを説明するための図であり、光源３０から射出された光は、表面３２上で反射され、観察（受光）される。
このとき、表面３２の法線方向の単位ベクトルをＮ、入射角をθi 、受光角をθr 、光源方向の単位ベクトルをＬ、観察方向の単位ベクトルをＶ、受光点の鏡面反射方向を表す単位ベクトルをＲv 、光源スペクトルをＥ（λ）、被写体（表面５２）の拡散反射率をＳd （λ）、とするとＰｈｏｎｇのモデルによれば、観察される反射率Ｙ（λ）は、α及びｎを被写体の材質に依存するパラメータとして、次の式（１）によって表される。なお、式（１）中において（Ａ，Ｂ）は、ベクトルＡとＢの内積を表す。
Ｙ（λ）＝  α（Ｒv ・Ｌ）n Ｅ（λ）＋（Ｎ・Ｌ）Ｓd （λ）Ｅ（λ）
・・・（１）
【００２８】
上記式（１）に示すように、Ｐｈｏｎｇのモデルは、観察方向の鏡面反射方向からのずれによる鏡面反射成分の減少の割合を、そのずれ角（θr −θi ）のｃｏｓ（これは上記内積（Ｒv ・Ｌ）に等しい）のｎ乗によって近似するものである。
上記モデル式（１）中における未定のパラメータα及びｎは、偏角測定を２種類以上の角度で収録することによって一意に決定することができる。ただし、実際には、多くの偏角測定データにより最適値を計算することが望ましい。
【００２９】
法線ベクトル方向算出手段２８は、距離情報取得手段２２から受け取った距離情報（表面形状情報）より、被写体１０表面上の各点における外向き法線ベクトルの方向を計算するものである。
この外向き法線ベクトル方向は、被写体１０表面上の各点における距離情報をＸ、Ｙ、Ｚ方向（すなわち、縦、横、奥行き方向）にそれぞれ微分した値と同等である。
【００３０】
構成要素分離手段１４は、被写体１０の色や光沢等を表す光学属性データである偏角分光情報（詳しくは、偏角情報である拡散反射率データと分光情報であるＰｈｏｎｇのモデルのパラメータα、ｎ）と、被写体１０の表面形状を表す距離情報（詳しくは、距離情報を３次元方向に微分して得られる被写体１０上の各点の法線ベクトル方向）に基づいて、被写体画像を、大雑把に言って、その質感が同じである構成要素に分離するものである。
この構成要素への分離は、質感が同じ構成要素はその光学属性データ及び法線方向データが同じであると考えられるため、拡散反射率及びパラメータα、ｎあるいは法線ベクトル方向が略同じ値となるような点からなる領域を、同一の質感を有する構成要素として分離することによって行う。
【００３１】
特徴量代表値対応手段１６は、同じ質感を有する領域として分離された各構成要素に対し、例えば、その構成要素の各点における拡散反射率、Ｐｈｏｎｇのモデルのパラメータα、ｎあるいは法線ベクトル方向の平均値を、各特徴量の代表値、すなわち各構成要素の代表点のデータとして対応させるものである。
このとき、その特徴量の値そのものを対応させるのではなく、その値に一意に対応する符号等を対応させるようにしてもよい。これにより、質感情報データのデータ量を大きく圧縮することが可能となる。
【００３２】
画像処理手段１８は、分離された各構成要素毎に、その質感に応じた画像処理を施して、質感を忠実に再現した画像を形成するものである。
すなわち、各構成要素に対応させられたその代表点のデータと、光源のスペクトルデータ、光源の方向の位置データ、観察位置データをＰｈｏｎｇのモデルに適用して、各点毎の観察方向への分光反射率データを計算して、各構成要素毎の質感再現画像データを作成し、これらの各構成要素毎のデータを組み合わせることによって質感再現画像を作成するものである。
【００３３】
以下、本実施形態の作用として、本発明に係る画像処理方法について説明する。本発明の画像処理方法は、被写体を質感が同じ（一様）と見なせる構成要素に分離し、各構成要素の代表点にその質感を表すデータを対応させることにより、質感情報データのデータ量を圧縮して質感再現画像の作成を容易にしたものである。図３に、本実施形態の画像処理方法の処理の流れをフローチャートで示す。以下、図３のフローチャートに沿って説明する。
【００３４】
まず、図３のステップ１００において、被写体１０の画像を撮影する。本実施形態では、被写体１０として、図４に示すような金属でできた三角錐４０を用いることとする。三角錐４０は、全体が金属で一様にできており、左面４２も右面４４も同じ材質で、同じ色であるとする。しかし、左面４２と右面４４とはその法線方向が異なっており、再現画像においては、その左面４２と右面４４との違いが表現できることが望ましい。
【００３５】
また、ステップ１１０において、上記撮影とともに被写体１０（三角錐４０）の質感情報データを取得する。ここで、質感情報データとしては、偏角分光情報及び距離情報を用いることとする。偏角分光情報の取得方法は、特に限定されるものではなく、例えば、光源位置及びカメラの撮影位置の少なくとも一方を移動しながら三角錐４０をマルチバンドカメラで撮影して、複数のスペクトル画像を得て、これから偏角分光情報を得るようにし、前述したように、市販の偏角分光光度計を用いて直接測定するようにしてもよい。また、距離情報取得手段２２によって、距離情報取得手段２２から三角錐４０上の各点までの距離を測定し距離情報を取得する。
【００３６】
次にステップ１２０において、偏角情報取得手段２４により、偏角分光情報から偏角情報を取得する。偏角情報は被写体１０の色を表す拡散反射成分であり、例えば、被写体１０（三角錐４０）の各画素毎に偏角分光画像の強度が最低値となるものを抽出することによって得られる。
また、ステップ１３０において、分光情報取得手段２６において偏角分光情報から分光情報を取得する。すなわち、被写体１０（三角錐４０）の偏角分光画像から前述したｐｈｏｎｇのモデルにおける２つのパラメータα及びｎを算出する。本実施形態の場合、被写体１０は全体が金属でできた三角錐４０であり、左面４２においても右面４４においてもＰｈｏｎｇのモデルのパラメータα及びｎは近い値を持ち、かつ色情報を示す拡散反射成分も近い値が得られた。これにより、被写体１０（三角錐４０）は、実際に両面とも共通の材質でできていると判断することができる。
【００３７】
次にステップ１４０において、法線ベクトル方向算出手段２８において、距離情報から被写体１０（三角錐４０）上の各点の外向き法線ベクトルの方向を算出する。外向き法線ベクトル方向は、各点における距離情報をＸ、Ｙ、Ｚ方向（縦、横、奥行き方向）に微分することによって得られる。
本実施形態における被写体１０である三角錐４０についてこの外向き法線ベクトル方向を計算すると、左面４２では、約（（１／３）1/2 ，（１／３）1/2 ，（１／３）1/2 ）、右面４４では、約（−（１／３）1/2 ，（１／３）1/2 ，（１／３）1/2 ）という値が得られた。
【００３８】
次にステップ１５０において、構成要素分離手段１４において、光学属性データすなわち偏角情報と分光情報、及び法線方向データすなわち外向き法線ベクトル方向によって、被写体１０を、質感が同じ（一様）と考えられる各構成要素に分離する。
構成要素分離手段１４は、上で得られた被写体１０上の拡散反射スペクトル、Ｐｈｏｎｇのパラメータ（α、ｎ）及び法線ベクトル方向を用いて、これらの質感を表現する特徴量が略同一の値を有する点は同じ構成要素に属するとして、被写体１０を各構成要素に分離する。このとき、拡散反射スペクトルが同じであれば、同じ色を示し、Ｐｈｏｎｇのパラメータ（α、ｎ）が同じであれば同じ鏡面反射特性（光沢）を有し、また、法線べクトル方向が同じであれば、同一平面上にあると考えられる。そこで、これらを適宜組み合わせることによって被写体１０の構成要素への分離が行われる。
【００３９】
今回、被写体１０として用いた三角錐４０の場合、材質および色は同じであり、拡散反射スペクトルおよびＰｈｏｎｇのパラメータ（α、ｎ）は、左面４２、右面４４とも略同じ値となった。また、前述したように、外向き法線ベクトル方向は左面４２では約（（１／３）1/2 ，（１／３）1/2 ，（１／３）1/2 ）、右面４４では、約（−（１／３）1/2 ，（１／３）1/2 ，（１／３）1/2 ）という値が得られた。
そこで、三角錐４０においては、左面４２と右面４４は、色、材質は同じであるが、その形状により別の構成要素として分離される。
【００４０】
次にステップ１６０において、特徴量代表値対応手段１６により、上で分離した各構成要素に特徴量の代表値を対応させる。
三角錐４０の場合、全体が同じ材質であると判断されるため、Ｐｈｏｎｇのパラメータ（α、ｎ）は各点毎に保持するのではなく、一組のパラメータ（α、ｎ）で代表させる。この代表点の決め方は、各点のパラメータ（α、ｎ）を各々平均して決定する。また、拡散反射成分も各々平均し一つの拡散反射スペクトルで代表させることにより、共通化する。このように、代表点のみを保持することにより、保持するデータ量を縮小することができる。
【００４１】
また、法線ベクトル方向については、左面４２の全ての点で法線ベクトル方向は（（１／３）1/2 ，（１／３）1/2 ，（１／３）1/2 ）で代表させ、右面４４の全ての点で法線ベクトル方向は（−（１／３）1/2 ，（１／３）1/2 ，（１／３）1/2 ）で代表させる。
この時、一般的には、法線ベクトル方向を共通化する際、まず何度以内の法線方向の変化であれば共通化するのかを決定する。例えば、Ｘ、Ｙ、Ｚ各方向で数度（例えば５度）以内のデータを共通化するようにする。次に、共通化された法線ベクトル方向の平均値を計算して、代表値を決定する。
【００４２】
次に、三角錐４０の場合、左面４２の代表値である法線ベクトルデータ（（１／３）1/2 ，（１／３）1/2 ，（１／３）1/2 ）に番号１を付与し、右面４４の代表値である法線ベクトルデータ（−（１／３）1/2 ，（１／３）1/2 ，（１／３）1/2 ）に番号２を付与する。そして、各点毎に、法線ベクトルデータを持つ代わりに、上で付与した番号１または２を持たせるようにする。
すなわち、左面４２の各点では法線ベクトルデータは１、右面４４の各点では法線ベクトルデータは２、となる。また別途、各番号１および２とそれぞれが表す法線ベクトルデータとの対応を保持するようにする。これにより、各点毎に法線ベクトルデータを保持する場合に比べ、データ量を約１／３に縮小することができる。
【００４３】
このように、被写体を各構成要素に分離して、各構成要素において、拡散反射率データとＰｈｏｎｇのモデルのパラメータ（α、ｎ）を１つの代表点により共通化して保持し、また、法線ベクトルデータについても、１つの値で代表させて保持することにより、質感を再現するためのデータである質感情報データを大幅に縮小することができる。
【００４４】
また、上で説明したように、圧縮して保持された質感情報データを利用して、画像処理を行い、質感を再現した画像を作成する場合には、以下のようにして行う。
まずステップ１７０において、分離された各構成要素毎に質感再現画像データを作成する。上記圧縮して保持された質感情報データと、光源のスペクトルデータ、光源の位置データ、観察位置データをＰｈｏｎｇのモデルに適用することで、各点毎の観察位置への分光反射率データが計算できる。
すなわち、被写体の位置情報より計算される法線ベクトル、光源の位置情報、観察位置情報にＰｈｏｎｇのモデルのパラメータ、拡散反射率データを掛け合わせることで、観察方向での被写体の分光分布値を計算し、質感再現画像データを作成する。
【００４５】
次にステップ１８０において、各構成要素毎に作成された質感再現画像データを組み合わせることにより被写体の質感再現性を重視した、質感再現画像を作成する。
このように、本実施形態においては、偏角情報（拡散反射率データ）、分光情報（Ｐｈｏｎｇのモデルのパラメータ）、距離情報（法線ベクトル方向）という質感情報データとしての特徴量を用いて、被写体画像を、質感が同じ（一様な）各構成要素に分離し、各構成要素毎にその質感を表す質感情報データを１つの代表点で代表させることにより、質感画像データ量を圧縮し、データを記憶、保持する際の記憶容量の節約およびデータ伝送時のトラフィック、時間軽減を図ることができる。
【００４６】
また、以上説明した画像処理方法を実行するプログラムを組んで所定の記録媒体に記憶し、これから読み込んで、あるいは、ネットワーク等を通じてダウンロードすることにより任意のコンピュータで本発明の画像処理方法を実行することができ、簡単に質感を忠実に再現した画像を得ることが可能となる。
【００４７】
以上、本発明の画像処理方法および装置について、詳細に説明したが、本発明は、以上の実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、各種の改良や変更を行ってもよいのはもちろんである。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明に係る画像処理方法を実行する画像処理装置の一実施形態の概略構成を示すブロック図である。
【図２】Ｐｈｏｎｇのモデルを説明するための図である。
【図３】本実施形態の画像処理方法の処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】本実施形態において被写体として用いる三角錐を表す斜視図である。
【符号の説明】
【００４９】
１０  被写体
１２  質感情報データ取得手段
１４  構成要素分離手段
１６  特徴量代表値対応手段
１８  画像処理手段
２０  偏角分光情報取得手段
２２  距離情報取得手段
２４  偏角情報取得手段
２６  分光情報取得手段
２８  法線ベクトル方向算出手段
３０  光源
３２  表面
４０  三角錐
４２  左面
４４  右面
【図１】
2005149390.tif 000003
【図２】
2005149390.tif 000004
【図３】
2005149390.tif 000005
【図４】
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