(57)【要約】【課題】顔の特徴点を３次元形状情報と対応付けることで合成した画像を生成することを画像処理装置を提供する。【解決手段】顔モデルを表わす３次元形状情報を保持する３次元形状情報記憶部と、第１の画像と第２の画像が入力する画像入力部１２と、第１の画像から複数の特徴点を検出する特徴点検出部１４と、検出された特徴点と３次元形状情報との対応関係を算出する対応付け算出部１６と、第２の画像から３次元形状情報との対応付けにより生成された正規化画像生成部１８と、第１の画像と正規化画像とを合成して合成画像を生成する合成画像生成部２０とを有する。【選択図】      図１
2009211513.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物が写った第１の画像と、第２の画像とを合成して合成画像を生成する画像処理装置において、
前記対象物のモデルの３次元形状と、前記モデルの複数の特徴点の３次元位置を含む３次元形状情報を保持する記憶部と、
前記第１の画像が入力する入力部と、
前記第１の画像から複数の特徴点を検出する特徴点検出部と、
前記第１の画像の複数の特徴点と、前記３次元形状情報の複数の特徴点とから、前記対象物と３次元形状の前記モデルの対応関係を示す第１の運動行列を算出する対応付け算出部と、
前記第２の画像と前記３次元形状情報とを対応付けて、前記第２の画像を正規化して正規化画像を生成する正規化画像生成部と、
前記第１の画像と前記正規化画像とを、前記第１の運動行列に基づいて、前記第１の画像の各画素と前記正規化画像の各画素との間の対応付けを行い、前記第１の画像の前記対象物に前記正規化画像を合成して合成画像を生成する合成画像生成部と、
を備える画像処理装置。
【請求項２】
前記合成画像生成部は、
前記正規化画像に対応して任意の合成領域のみを処理対象とするマスク画像を備え、
前記正規化画像と前記マスク画像とを対応させて、前記任意の合成領域のみに対応する前記正規化画像を前記第１の画像に合成する、
請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記合成領域が、前記対象物の内部領域、外部領域、または、部分領域である、
請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記正規化画像生成部は、前記正規化画像を複数生成し、
前記合成画像生成部は、前記複数の正規化画像を任意の割合で混合して、前記第１の画像に合成して前記合成画像を生成する、
請求項１記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記対象物は人物の顔であり、
前記正規化画像は化粧、または、装飾物のテクスチャを含む、
請求項１記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記画像入力部には、前記第２の画像が入力し、
前記特徴点検出部は、前記第２の画像から複数の特徴点を検出し、
前記対応付け算出部は、前記第２の画像の複数の特徴点と、前記３次元形状情報の複数の特徴点とから、前記第２の画像と３次元形状の前記モデルの対応関係を示す第２の運動行列を算出し、
前記正規化画像生成部は、前記第２の運動行列に基づいて、前記第２の画像を正規化して正規化画像を生成する、
請求項１記載の画像処理装置。
【請求項７】
対象物が写った第１の画像と、第２の画像とを合成して合成画像を生成する画像処理方法において、
前記対象物のモデルの３次元形状と、前記モデルの複数の特徴点の３次元位置を含む３次元形状情報を保持する記憶ステップと、
前記第１の画像が入力する入力ステップと、
前記第１の画像から複数の特徴点を検出する特徴点検出ステップと、
前記第１の画像の複数の特徴点と、前記３次元形状情報の複数の特徴点とから、前記対象物と３次元形状の前記モデルの対応関係を示す第１の運動行列を算出する対応付け算出ステップと、
前記第２の画像と前記３次元形状情報とを対応付けて、前記第２の画像を正規化して正規化画像を生成する正規化画像生成ステップと、
前記第１の画像と前記正規化画像とを、前記第１の運動行列に基づいて、前記第１の画像の各画素と前記正規化画像の各画素との間の対応付けを行い、前記第１の画像の前記対象物に前記正規化画像を合成して合成画像を生成する合成画像生成ステップと、
を備える画像処理方法。
【請求項８】
対象物が写った第１の画像と、第２の画像とを合成して合成画像を生成する画像処理プログラムにおいて、
前記対象物のモデルの３次元形状と、前記モデルの複数の特徴点の３次元位置を含む３次元形状情報を保持する記憶機能と、
前記第１の画像が入力する入力機能と、
前記第１の画像から複数の特徴点を検出する特徴点検出機能と、
前記第１の画像の複数の特徴点と、前記３次元形状情報の複数の特徴点とから、前記対象物と３次元形状の前記モデルの対応関係を示す第１の運動行列を算出する対応付け算出機能と、
前記第２の画像と前記３次元形状情報とを対応付けて、前記第２の画像を正規化して正規化画像を生成する正規化画像生成機能と、
前記第１の画像と前記正規化画像とを、前記第１の運動行列に基づいて、前記第１の画像の各画素と前記正規化画像の各画素との間の対応付けを行い、前記第１の画像の前記対象物に前記正規化画像を合成して合成画像を生成する合成画像生成機能と、
をコンピュータによって実現する画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、異なる人物などの顔を混合した合成画像を生成する画像処理装置及びその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の顔画像を合成する画像処理装置には、特許文献１に開示されているように、異なる顔画像の特徴点の座標を対応付けてモーフィング画像を合成するものがある。しかし、２次元上で対応付けを行なうため、顔の向きが異なる場合などには自然な合成画像を生成することはできないという問題点があった。
【０００３】
特許文献２に開示されているような顔の３次元モデルを使って映像中の顔画像を置き換えるものがある。しかし、重ね合わせる顔のモデルを生成する必要があるため、元画像が一枚の場合には対応できず、また、モデルの生成には時間がかかるという問題点があった。
【０００４】
特許文献３に開示されているように、対象とする顔の向きを求めて、向きに応じて化粧などの描画範囲を変更するものがある。しかし、顔同士の合成を行なうことはできず、また、顔の角度を明示的に求める必要があるという問題点があった。
【特許文献１】特開２００４−５２６５公報
【特許文献２】特開２００２−２３２７８３公報
【特許文献３】特許第３９８４１９１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述したように、従来技術には顔画像を合成するときに、顔の角度が異なる場合に自然に合成することができないという問題点があった。
【０００６】
また、対象の３次元モデルを生成しなければならないという問題点があった。
【０００７】
また、明示的に対象物の向きを求めなくてはならないという問題点があった。
【０００８】
そこで本発明は、上記従来技術の問題点を解決するためになされたものであって、標準３次元形状モデルにより、異なる向きの画像を自然に合成する合成画像の生成を可能とする画像処理装置及びその方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、対象物が写った第１の画像と、第２の画像とを合成して合成画像を生成する画像処理装置において、前記対象物のモデルの３次元形状と、前記モデルの複数の特徴点の３次元位置を含む３次元形状情報を保持する記憶部と、前記第１の画像が入力する入力部と、前記第１の画像から複数の特徴点を検出する特徴点検出部と、前記第１の画像の複数の特徴点と、前記３次元形状情報の複数の特徴点とから、前記対象物と３次元形状の前記モデルの対応関係を示す第１の運動行列を算出する対応付け算出部と、前記第２の画像と前記３次元形状情報とを対応付けて、前記第２の画像を正規化して正規化画像を生成する正規化画像生成部と、前記第１の画像と前記正規化画像とを、前記第１の運動行列に基づいて、前記第１の画像の各画素と前記正規化画像の各画素との間の対応付けを行い、前記第１の画像の前記対象物に前記正規化画像を合成して合成画像を生成する合成画像生成部と、を備える画像処理装置である。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、特徴点とモデルの３次元形状情報との対応付けにより、異なる向きの対象物の画像を自然に合成することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、本発明の一実施形態の画像処理装置１０について図面に基づいて説明する。
【００１２】
（第１の実施形態）
本発明の第１の実施形態の画像処理装置１０について図１〜図５に基づいて説明する。本実施形態では、１枚の静止画像中の人物Ａの顔に対して、もう１枚の静止画像中の人物Ｂの顔を合成する例を示す。
【００１３】
（１）画像処理装置１０の構成
図１は、本実施形態に係わる画像処理装置１０を示すブロック図である。
【００１４】
画像処理装置１０は、画像入力部１２と、複数個の特徴点を検出する特徴点検出部１４と、検出された特徴点と前記３次元形状情報との対応関係を算出する対応付け算出部１６と、前記第１の画像と異なる第２の画像から前記３次元形状情報との対応付けにより生成された正規化画像生成部１８と、前記入力画像と前記正規化画像の合成画像を３次元形状情報との対応関係に基づき画素間の対応付けを行なうことにより生成する合成画像生成部２０と、対象物の一般形状であるモデルを表わす３次元形状情報記憶部２２とを備えている。
【００１５】
なお、この画像処理装置１０は、例えば、汎用のコンピュータ装置を基本ハードウェアとして用いることでも実現することが可能である。すなわち、画像入力部１２、特徴点検出部１４、対応付け算出部１６、正規化画像生成部１８及び合成画像生成部２０は、上記のコンピュータ装置に搭載されたプロセッサにプログラムを実行させることにより実現することができる。このとき、画像処理装置１０は、上記のプログラムをコンピュータ装置に予めインストールすることで実現してもよいし、ＣＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体に記憶して、あるいはネットワークを介して上記のプログラムを配布して、このプログラムをコンピュータ装置に適宜インストールすることで実現してもよい。また、３次元形状情報記憶部は、上記のコンピュータ装置に内蔵あるいは外付けされたメモリ、ハードディスクもしくはＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−Ｒなどの記憶媒体などを適宜利用して実現することができる。
【００１６】
（２）画像処理装置１０の動作
次に、図２を用いて、画像処理装置１０の動作について説明する。なお、図２は、画像処理装置１０の動作を示すフローチャートである。
【００１７】
（２−１）ステップ１
まず、画像入力部１２は、人物Ａの顔を含む第１の画像を入力する。画像の入力方法は、例えばデジタルカメラなどで撮影する。
【００１８】
（２−２）ステップ２
次に、特徴点検出部１４は、第１の画像から人物Ａの複数個の顔特徴点を図３に示すように検出する。
【００１９】
例えば、特許第３２７９９１３号公報に開示されているように、分離度フィルタにより特徴点候補を検出し、それらを組み合わせたときの特徴点配置の評価により特徴点組を選択し、顔の部分領域のテンプレート照合を行なうという方法を用いる。特徴点の種類としては、例えば図３に示すような１４点を用いる。
【００２０】
（２−３）ステップ３
次に、対応付け算出部１６は、特徴点検出部１４において検出された複数個の顔特徴点の座標と、３次元形状情報記憶部２２に格納されている３次元形状情報中の対応する顔特徴点座標との対応関係を算出する。
【００２１】
この算出は以下のように行なう。但し、３次元形状情報記憶部２２において予め標準的な顔のモデルの３次元形状情報を保持しておく。また、この３次元形状情報には顔特徴点に対応する位置情報が含まれているものとする。
【００２２】
まず、特開２００３−１４１５５２に開示されている因子分解法を用いた方法により、顔の３次元形状情報上の基準特徴点位置を並べた形状行列Ｓと、第１の画像上の基準特徴点位置を並べた観測行列Ｗから、対応付けを表す運動行列Ｍを計算する。
【００２３】
得られた運動行列Ｍは、顔の３次元形状情報上の特徴点を画像上に射影した場合、画像上の特徴点との誤差が最小となるような射影行列とみなすことができる。この射影関係に基づいて、顔の３次元形状情報上の座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を第１の画像上に射影した座標（ｘ，ｙ，ｚ）は運動行列Ｍにより、式（１）で求められる。但し、座標点は予め重心位置を基準にしたものとする。
【数１】
2009211513.tif 000003
【００２４】
図４は顔の３次元形状情報上の特徴点を運動行列Ｍにより射影する様子を示したものである。
【００２５】
（２−４）ステップ４
ここからは第２の画像に関する処理を行なう。第２の画像の処理は第１の画像とは並行して行なうこともできるし、第２の画像が変化しない場合には、予め前もって計算しておいてもよい。
【００２６】
まず、画像入力部１２は人物Ｂの顔を含む第２の画像を入力する。第１の画像と同様にデジタルカメラなどで撮影してもよいし、予め記憶装置に保持された画像を用いてもよい。
【００２７】
（２−５）ステップ５
次に、特徴点検出部１４は、第２の画像から人物Ｂの複数個の顔特徴点を検出する。特徴点の検出は第１の画像の場合と同様である。
【００２８】
（２−６）ステップ６
次に、対応付け算出部１６は、特徴点検出部１４において検出された複数個の顔特徴点の座標と、３次元形状情報中の対応する顔特徴点座標との対応関係を算出する。方法は第１の画像と同様である。この結果、顔の３次元形状情報上の座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を第１の画像上に射影した座標（ｘ’，ｙ’，ｚ’）は運動行列Ｍにより、式（２）の対応関係が得られる。
【数２】
2009211513.tif 000004
【００２９】
（２−７）ステップ７
次に、正規化画像生成部１８は第２の画像から式（２）の対応関係に基づき正規化画像を生成する。
【００３０】
正規化画像中の座標（ｓ，ｔ）に対応する第２の画像上の座標はｓ＝Ｘ，ｔ＝Ｙとすると、３次元形状情報に基づきＺが決まるため、式（２）の対応関係により、第２の画像中の対応する座標（ｘ’，ｙ’）を得ることができる。
【００３１】
よって正規化画像中の座標（ｓ，ｔ）に対応する画素値Ｉｎｏｒｍ（ｓ，ｔ）＝Ｉ’（ｘ’，ｙ’）を得ることができる。
【００３２】
これを所定のサイズの正規化画像内で計算することにより、正規化画像を生成することができる。
【００３３】
これにより元画像の大きさや顔向きにかかわらず、３次元形状情報に対応した一定の大きさと顔向きを持つ正規化画像を得ることができる。
【００３４】
（２−８）ステップ８
合成画像生成部２０では、第１の画像と、正規化画像と、式（１）で示された第１の画像と３次元形状情報との対応関係を用いて第１の画像の人物Ａの顔の部分に対して、第２の画像の人物Ｂの顔の部分を重ね合わせた合成画像を生成する。
【００３５】
（３）合成画像の生成
合成画像の生成方法について説明する。
【００３６】
上記した正規化画像は、３次元形状情報と対応付けられたものであるため、式（１）で示された対応関係により、第１の画像と正規化画像を対応付けることができる。合成画像を生成するためには、第１の画像中の座標（ｘ，ｙ）に対応する正規化画像上の点（ｓ，ｔ）での画素値Ｉｎｏｒｍ（ｓ，ｔ）が必要となる。
【００３７】
式（１）で示された対応関係では、ｓ＝Ｘ，ｔ＝Ｙとしたときの第１の画像中の対応する座標（ｘ，ｙ）を求めることができる。しかし、その逆はできないため、正規化画像内の座標（ｓ，ｔ）を変化させて、各点に対応する（ｘ（ｓ，ｔ），ｙ（ｓ，ｔ））を求めておく。
【００３８】
次に、第１の画像中の合成画像の対象範囲（通常は人物Ａの顔の領域）内の（ｘ，ｙ）についてｘ＝ｘ（ｓ，ｔ），ｙ＝ｙ（ｓ，ｔ）となる（ｓ，ｔ）を求める。
【００３９】
対応する（ｓ，ｔ）が存在しない場合には最も近いｘ（ｓ，ｔ），ｙ（ｓ，ｔ）を採用するか、近傍の点から補間して求めればよい。
【００４０】
各（ｘ，ｙ）と対応する（ｓ，ｔ）が求められたとき、以下の式（３）で合成画像を生成する。
【数３】
2009211513.tif 000005
【００４１】
但し、Ｉｂｌｅｎｄ（ｘ，ｙ）は合成画像の画素値、Ｉ（ｘ，ｙ）は第１の画像中の画素値、Ｉｎｏｒｍ（ｓ，ｔ）は正規化画像の画素値である。また、αは以下の式で表わされるブレンドの割合である。
【数４】
2009211513.tif 000006
【００４２】
ここで、αｂｌｅｎｄは、第１の画像と第２の画像をどれくらいの割合でブレンドするかによって決まる値であり、例えば二つの画像の中間にしたければ、αｂｌｅｎｄ＝０．５とすればよい。
【００４３】
また、第１の画像を第２の画像で置き換える場合には、αｂｌｅｎｄ＝１とすればよい。
【００４４】
また、αｍａｓｋは、処理を行なう合成領域を設定するためのパラメータであって、正規化画像中の座標によって決まる値であり、顔を対象とする場合には顔の内部領域を合成領域とするときはαｍａｓｋ＝1、外部領域はαｍａｓｋ＝０になるように設定する。その境界は３次元形状情報における顔の輪郭に対応し、境界部分はαｍａｓｋが滑らかに変化するように設定するのが望ましい。例えばガウス関数のようなものを使用して境界をぼかしておく。これにより、合成画像の境界部分が自然に元画像とつながり、より自然な合成画像とすることができる。αｍａｓｋは例えば図５のように、正規化画像と同サイズのマスク画像を準備すれば実現できる。
【００４５】
ここまで画素値が１つとして説明したが、例えばその画素の色がＲＧＢの３値で表わされる場合には、ＲＧＢのそれぞれについて同様の計算をすればよい。
【００４６】
（４）効果
このように第１の実施形態に係わる画像処理装置１０によれば、特徴点と３次元形状情報との対応付けにより、異なる向きの対象物の画像を自然に合成することが可能となる。こうして合成された画像はいわゆるモーフィング画像と同様の効果が得られ、２人の人物の中間的な顔画像を得ることができる。さらに、ただ対応する特徴点間を補間しただけのモーフィング画像と比較すると、顔の向きや大きさが違う場合でも自然な合成画像が得られるという効果がある。
【００４７】
（第２の実施形態）
本発明の第１の実施形態の画像処理装置１０について図１、図６、図７に基づいて説明する。本実施形態に係わる画像処理装置１０の構成は、第１の実施形態と同様である。本実施形態では動画像が撮影できるビデオカメラなどから入力した画像から２人の人物の顔を検出し、互いに入れ替えてブレンドした画像を生成して表示する例を示す。
【００４８】
（１）画像処理装置１０の動作
本実施形態に係わる画像処理装置１０の動作について図６、図７に基づいて説明する。なお、図６は、画像処理装置１０の動作を示すフローチャートである。図７は、動作の一連の処理のようすを示している。
【００４９】
（１−１）ステップ１
まず、画像入力部１２は、動画像の中の一枚の画像を入力する。
【００５０】
（１−２）ステップ２、５
次に、特徴点検出部１４は入力された画像から２人の人物Ａ，Ｂの顔特徴点をそれぞれ検出する。特徴点の検出方法は第１の実施形態の場合と同様である。
【００５１】
（１−２）ステップ３、６
次に、対応付け算出部１６は、特徴点検出部１４において検出された人物Ａ、Ｂのそれぞれの複数個の顔特徴点の座標と、３次元形状情報中の対応する顔特徴点座標との対応関係を算出する。算出方法は第１の実施形態の場合と同様である。
【００５２】
（１−３）ステップ４、７
次に、正規化画像生成部１８は人物Ａに関する第１の正規化画像と、人物Ｂに関する第２の正規化画像を生成する。正規化画像の生成方法は第１の実施形態の場合と同様である。
【００５３】
（１−４）ステップ８
合成画像生成部２０は、第１の正規化画像と第２の正規化画像と入力画像から人物Ａの部分に人物Ｂの第２の正規化画像を合成し、人物Ｂの部分に人物Ａの第１の正規化画像を合成する処理を行なう。
【００５４】
このようなステップ１〜８の処理を動画像の各画像の入力毎に繰り返し、合成画像を動画として表示する。
【００５５】
（２）効果
このように第２の実施形態に係わる画像処理装置１０によれば、入力画像中の２人の人物の顔を互いに合成することでリアルタイムに顔をブレンドしたような画像を生成することが可能となる。
【００５６】
（第３の実施形態）
本発明の第３の実施形態の画像処理装置１０について図１と図９に基づいて説明する。本実施形態に係る画像処理装置１０は、人の顔に対して仮想的に化粧をした合成画像を生成する。
【００５７】
本実施形態の画像処理装置１０の構成は、図１の第１の実施形態と同様である。
【００５８】
但し、正規化画像は化粧を施した状態のテクスチャを予め準備しておく。例えば、図９は頬紅のテクスチャの例である。画像入力、特徴点検出、対応付け算出等は第１、２の実施形態と同様に行なう。正規化画像として様々な化粧（口紅、アイシャドウなど）を準備しておき、それらを組み合わせることで、複雑な画像を生成することもできる。
【００５９】
このように第３の実施形態に係る画像処理装置１０によれば、化粧を施した自然な合成画像を生成することが可能となる。
【００６０】
（第４の実施形態）
本発明の第４の実施形態の画像処理装置１０について説明する。
【００６１】
本実施形態に係る画像処理装置１０は、人の顔に対して仮想的にメガネなどの装飾物を装着した合成画像を生成する。処理はほぼ第３の実施形態と同様である。
【００６２】
但し、メガネの場合には、顔にぴったり張り付く状態になってしまうと不自然であるため、３次元形状情報として顔以外に、メガネに相当するものも準備し、合成画像生成の際に、式（１）の対応関係の代わりに、Ｚを装飾物の奥行、Ｚｍを用いたもので置き換えたものを使用する。これによりメガネが顔に張り付くことなく、自然な合成画像が得られる。
【００６３】
このように、第４の実施形態に係る画像処理装置１０によれば、メガネなどの装飾物を装着した自然な合成画像を生成することが可能となる。
【００６４】
（変更例）
本発明は上記各実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【００６５】
以下、その変更例を例示する。
【００６６】
（１）変更例１
第１〜４の実施形態においては、特徴点を自動的に検出する例について述べたが、これに限るものではない。
【００６７】
特徴点は手動で入力するインターフェースを準備し、それにより入力してもよいし、予め定めたものを使ってもよい。
【００６８】
また、人物の顔の特徴点を使う例を述べたが、必ずしも人物の顔である必要はなく、任意の画像でよい、その場合にも人物の顔の特徴点に対応する点を任意に定めておけばよい。
【００６９】
（２）変更例２
第１〜４の実施形態においては、マスク画像を３次元形状情報と対応した正規化画像上で準備したが、これに限るものではない。
【００７０】
正規化画像中でマスクを設定するのではなく、画像中の人物Ａの顔の輪郭を抽出し、それにもとづいてαｍａｓｋを決めてもよい。
【００７１】
（３）変更例３
第１〜４の実施形態においては、マスク画像として顔の領域を取り出すものを用いたが、これに限るものではない。
【００７２】
例えば、図８に示したような目の周辺領域のみなどのマスクを用いることで、部分領域のみをブレンドすることができる。
【００７３】
また、そういったマスクを組み合わせることで、部分ごとに違った人物の一部を組み合わせたモンタージュ画像のようなものを生成することもできる。
【００７４】
（４）変更例４
上記各実施形態では、人物の顔で説明したが、これに代えて、身体を含む人物全体、自動車などの乗り物などにも適用できる。
【図面の簡単な説明】
【００７５】
【図１】本発明の第１の実施形態に係わる画像処理装置１０の構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態の動作を示すフローチャートである。
【図３】顔特徴点の例を表わす図である。
【図４】顔の３次元形状情報上の特徴点を運動行列Ｍにより射影する様子を表わす図である。
【図５】第１の実施形態に係わる全体の処理の模式図である。
【図６】第２の実施形態の動作を示すフローチャートである。
【図７】第２の実施形態に係わる全体の処理の模式図である。
【図８】変更例３の部分的なマスクの例を表わす図である。
【図９】第３の実施形態の頬紅のテクスチャの例を表わす図である。
【符号の説明】
【００７６】
１０    画像処理装置
１２    画像入力部
１４    特徴点検出部
１６    対応付け算出部
１８    正規化画像生成部
２０    合成画像生成部
２２    ３次元形状情報記憶部
【図１】
2009211513.tif 000007
【図２】
2009211513.tif 000008
【図６】
2009211513.tif 000009
【図９】
2009211513.tif 000010
【図３】
2009211513.tif 000011
【図４】
2009211513.tif 000012
【図５】
2009211513.tif 000013
【図７】
2009211513.tif 000014
【図８】
2009211513.tif 000015