レーザスポットを識別するとともに、該レーザスポットの座標の位置決めを行う装置において、撮像装置により撮像された撮像画像から、該撮像画像の前景画像を算出する前景演算部と、前記装置の初期化段階に、前記前景演算部により算出された前記前景画像に基づき、前記前景画像における画素の輝度、飽和度及び色調の閾値を自動予測する閾値予測部と、前記装置の処理段階に、前記前景演算部により算出された前記前景画像、及び前記画素の輝度、飽和度及び色調の閾値に基づき、レーザスポットを検出するレーザスポット検出部と、前記レーザスポット検出部により検出されたレーザスポットにより、前記レーザスポットの前記撮像画像内での座標を算出する位置決め部と、を有する装置。請求項1に記載の装置において、前記前景演算部が、先ず撮像画像の背景画像を算出し、撮像画像から前記背景画像を減算することで、前記前景画像を算出することを特徴とする装置。請求項1に記載の装置において、閾値予測部が、前記前景画像の分析を行い、前記前景画像における画素の輝度、飽和度及び色調値の統計を行うことにより、前記前景画像における画素の輝度、飽和度及び色調の閾値を予測する装置。請求項1に記載の装置において、レーザスポット検出部が、前記撮像画像における画素の輝度、飽和度及び色調値により、前記画素の分類を行うとともに、該分類の結果に応じて、レーザスポットの検出を行い、pを前記画素とし、Bpを前記画素の輝度値とし、T1bを画素の輝度の第1閾値とし、Spを前記画素の飽和度値とし、T1sを画素の飽和度の第1閾値とした場合、前記画素が、Bp>T1b、Sp<T1sの関係を満足すると、該画素を第1画素に分類し、Hpを前記画素の色調値とし、Thを画素の色調値の閾値範囲とし、T2bを画素の輝度の第2閾値とし、T2sを画素の飽和度の第2閾値とした場合、前記画素が、Hp∈Th、Bp>T2b、Sp>T2sの関係を満足すると、該画素を第2画素に分類し、残りの画素を第3画素に分類する、装置。請求項4に記載の装置において、レーザスポット検出部が、第1画素及び第2画素を有する連通領域RAとRBをそれぞれ算出するとともに、全ての第3画素を排除し、かつ画素数が所定画素数を超える第1画素領域RAを排除し、距離が所定閾値未満の残りの第1画素領域RAを統合して画素領域MAを生成し、第2画素領域RBに隣接しない全ての画素領域MAを排除し、画素領域MAに隣接する第2画素領域RBを統合して画素領域MBを生成し、画素領域MAと画素領域MBの重畳度合いを判断するとともに、重畳度合いが所定重畳閾値未満の画素領域MAと画素領域MBを排除し、残りの画素領域MAの外形を判断し、残りの画素領域MAの外形が円形に近いと、前記画素領域MAをレーザスポットと判断する、装置。請求項1に記載の装置において、前記位置決め部が、レーザスポットの中心の座標を算出することで、前記レーザスポットの座標を生成する、装置。レーザスポットの識別及び該レーザスポットの座標の位置決めを行う方法において、撮像装置により撮像された撮像画像から、該撮像画像の前景画像を算出するステップと、初期化段階において、前記前景演算部により算出された前記前景画像から、前記前景画像における画素の輝度、飽和度及び色調の閾値を自動予測するステップと、処理段階において、前記前景画像、及び前記画素の輝度、飽和度及び色調の閾値により、レーザスポットを検出するステップと、前記レーザスポット検出部により検出されたレーザスポットから、前記レーザスポットの前記撮像画像内での座標を算出するステップと、を含む方法。請求項7に記載の方法において、レーザスポットを検出するステップが、前記撮像画像における画素の輝度、飽和度及び色調値により、前記画素の分類を行うとともに、該分類の結果に応じて、レーザスポットの検出を行い、pを前記画素とし、Bpを前記画素の輝度値とし、T1bを画素の輝度の第1閾値とし、Spを前記画素の飽和度値とし、T1sを画素の飽和度の第1閾値とした場合、前記画素が、Bp>T1b、Sp<T1sの関係を満足すると、該画素を第1画素に分類し、Hpを前記画素の色調値とし、Thを画素の色調値の閾値範囲とし、T2bを画素の輝度の第2閾値とし、T2sを画素の飽和度の第2閾値とした場合、前記画素が、Hp∈Th、Bp>T2b、Sp>T2sの関係を満足すると、該画素を第2画素に分類し、残りの画素を第3画素に分類する、方法。請求項8に記載の方法において、第1画素及び第2画素を有する連通領域RAとRBをそれぞれ算出するとともに、全ての第3画素を排除し、画素数が所定画素数を超える第1画素領域RAを排除し、距離が所定閾値未満の残りの第1画素領域RAを統合して画素領域MAを生成し、第2画素領域RBに隣接しない全ての画素領域MAを排除し、画素領域MAに隣接する第2画素領域RBを統合して画素領域MBを生成し、画素領域MAと画素領域MBの重畳度合いを判断するとともに、重畳度合いが所定閾値未満の画素領域MAと画素領域MBを排除し、残りの画素領域MAの外形を判断し、残りの画素領域MAの外形が円形に近いと、前記画素領域MAをレーザスポットと判断する、方法。スクリーン上に可視像を投影する投影装置と、レーザビームを前記スクリーン上に投射するレーザポインターと、スクリーン上に投影する画像を撮像する撮像装置と、レーザスポットを識別して該レーザスポットの座標の位置決めを行う装置を備えた仮想ホワイトボードシステムにおいて、該レーザスポットを識別して該レーザスポットの座標の位置決めを行う装置が、撮像装置により撮像された撮像画像から、該撮像画像の前景画像を算出する前景演算部と、前記装置の初期化段階に、前記前景演算部により算出された前記前景画像に基づき、前記前景画像における画素の輝度、飽和度及び色調の閾値を自動予測する閾値予測部と、前記装置の処理段階に、前記前景演算部により算出された前記前景画像、及び前記画素の輝度、飽和度及び色調の閾値により、レーザスポットを検出するレーザスポット検出部と、前記レーザスポット検出部により検出されたレーザスポットから、前記レーザスポットの前記撮像画像内での座標を算出する位置決め部と、を有する、仮想ホワイトボードシステム。レーザスポットの識別及び該レーザスポットの座標の位置決めを行うためのプログラムであって、コンピュータに、撮像装置により撮像された撮像画像から、該撮像画像の前景画像を算出するステップと、初期化段階において、前記前景演算部により算出された前記前景画像から、前記前景画像における画素の輝度、飽和度及び色調の閾値を自動予測するステップと、処理段階において、前記前景画像、及び前記画素の輝度、飽和度及び色調の閾値により、レーザスポットを検出するステップと、前記レーザスポット検出部により検出されたレーザスポットから、前記レーザスポットの前記撮像画像内での座標を算出するステップと、を実行させるプログラム。本発明は、従来技術における各種問題を解決するためになされたもので、特定の放射部や特定の撮像装置等の特定のハードウェアに依存することなく、露光条件への要求を減らすとともに、正確にレーザスポットや領域を識別可能な装置、方法及びシステムを提供する。本発明の一態様によると、レーザスポットを識別するとともに、該レーザスポットの座標の位置決めを行う装置において、撮像装置により撮像された撮像画像から、該撮像画像の前景画像を算出する前景演算部と、前記装置の初期化段階に、前記前景演算部により算出される前記前景画像に基づいて、前記前景画像における画素の輝度、飽和度及び色調の閾値を自動予測する閾値予測部と、前記装置の処理段階に、前記前景演算部により算出される前記前景画像、及び前記画素の輝度、飽和度及び色調の閾値に基づき、レーザスポットを検出するレーザスポット検出部と、前記レーザスポット検出部により検出されたレーザスポットにより、前記レーザスポットの前記撮像画像内での座標を算出する位置決め部と、を有する装置が提供される。また、本発明の一実施形態によると、前記前景演算部が、先ず撮像画像の背景画像を算出し、撮像画像から前記背景画像を減算することで、前記前景画像を算出するようにした。また、本発明の一実施形態によると、閾値予測部が、前記前景画像の分析を行い、前記前景画像における画素の輝度、飽和度及び色調値により、前記前景画像における画素の輝度、飽和度及び色調の閾値を予測するようにした。また、本発明の一実施形態によると、レーザスポット検出部が、前記撮像画像における画素の輝度、飽和度及び色調値から、前記画素の分類を行うとともに、該分類の結果により、レーザスポットの検出を行い、pを前記画素とし、Bpを前記画素の輝度値とし、T1bを画素の輝度の第1閾値とし、Spを前記画素の飽和度値とし、T1sを画素の飽和度の第1閾値とした場合、前記画素が、Bp>T1b、Sp<T1sの関係を満足すると、該画素を第1画素に分類し、Hpを前記画素の色調値とし、Thを画素の色調値の閾値範囲とし、T2bを画素の輝度の第2閾値とし、T2sを画素の飽和度の第2閾値とした場合、前記画素が、Hp∈Th、Bp>T2b、Sp>T2sの関係を満足すると、該画素を第2画素に分類し、残りの画素を第3画素に分類するようにした。また、本発明の一実施形態によると、レーザスポット検出部が、第1画素及び第2画素を有する連通領域RAとRBをそれぞれ算出するとともに、全ての第3画素を排除し、かつ画素数が所定画素数を超える第1画素領域RAを排除し、所定距離閾値未満の距離の残りの第1画素領域RAを統合して画素領域MAを生成し、第2画素領域RBに隣接しない全ての画素領域MAを排除し、画素領域MAに隣接する第2画素領域RBを統合して画素領域MBを生成し、画素領域MAと画素領域MBの重畳度合いを判断するとともに、重畳度合いが所定重畳閾値未満の画素領域MAと画素領域MBを排除し、残りの画素領域MAの外形を判断し、レーザスポット検出装置が、残りの画素領域MAの外形が円形に近いと、前記画素領域MAをレーザスポットと判断するようにした。また、本発明の一実施形態によると、前記位置決め部が、レーザスポットの中心の座標を算出することで、前記レーザスポットの座標を生成するようにした。なお、本発明の他の一態様によると、レーザスポットの識別及び該レーザスポットの座標の位置決めを行う方法において、撮像装置により撮像された撮像画像から、該撮像画像の前景画像を算出するステップと、初期化段階において、前記前景演算部により算出される前記前景画像から、前記前景画像における画素の輝度、飽和度及び色調の閾値を自動予測するステップと、処理段階において、前記前景画像、及び前記画素の輝度、飽和度及び色調の閾値により、レーザスポットを検出するステップと、前記レーザスポット検出部により検出されたレーザスポットから、前記レーザスポットの前記撮像画像内での座標を算出するステップと、を含む方法が提供される。また、本発明の一実施形態によると、前記前景演算部が、先ず撮像画像の背景画像を算出し、撮像画像から前記背景画像を減算することで、前記前景画像を算出するようにした。また、本発明の一実施形態によると、閾値予測部が、前記前景画像の分析を行い、前記前景画像における画素の輝度、飽和度及び色調値により、前記前景画像における画素の輝度、飽和度及び色調の閾値を予測するようにした。また、本発明の一実施形態によると、レーザスポットを検出するステップが、前記撮像画像における画素の輝度、飽和度及び色調値から、前記画素の分類を行うとともに、該分類の結果により、レーザスポットの検出を行い、pを前記画素とし、Bpを前記画素の輝度値とし、T1bを画素の輝度の第1閾値とし、Spを前記画素の飽和度値とし、T1sを画素の飽和度の第1閾値とした場合、前記画素が、Bp>T1b、Sp<T1sの関係を満足すると、該画素を第1画素に分類し、Hpを前記画素の色調値とし、Thを画素の色調値の閾値範囲とし、T2bを画素の輝度の第2閾値とし、T2sを画素の飽和度の第2閾値とした場合、前記画素が、Hp∈Th、Bp>T2b、Sp>T2sの関係を満足すると、該画素を第2画素に分類し、残りの画素を第3画素に分類するようにした。また、本発明の一実施形態によると、第1画素及び第2画素を有する連通領域RAとRBをそれぞれ算出するとともに、全ての第3画素を排除し、画素数が所定画素数を超える第1画素領域RAを排除し、所定距離閾値未満の距離の残りの第1画素領域RAを統合して画素領域MAを生成し、第2画素領域RBに隣接しない全ての画素領域MAを排除し、画素領域MAに隣接する第2画素領域RBを統合して画素領域MBを生成し、画素領域MAと画素領域MBの重畳度合いを判断するとともに、重畳度合いが所定閾値未満の画素領域MAと画素領域MBを排除し、残りの画素領域MAの外形を判断し、残りの画素領域MAの外形が円形に近いと、前記画素領域MAをレーザスポットと判断するようにした。また、本発明の一実施形態によると、レーザスポット検出部が、前記撮像画像における画素の輝度、飽和度及び色調値から、前記画素の分類を行うとともに、該分類の結果により、レーザスポットの検出を行い、pを前記画素とし、Bpを前記画素の輝度値とし、T1bを画素の輝度の第1閾値とし、Spを前記画素の飽和度値とし、T1sを画素の飽和度の第1閾値とした場合、前記画素が、Bp>T1b、Sp<T1sの関係を満足すると、該画素を第1画素に分類し、Hpを前記画素の色調値とし、Thを画素の色調値の閾値範囲とし、T2bを画素の輝度の第2閾値とし、T2sを画素の飽和度の第2閾値とした場合、前記画素が、Hp∈Th、Bp>T2b、Sp>T2sの関係を満足すると、該画素を第2画素に分類し、残りの画素を第3画素に分類するようにした。また、本発明の一実施形態によると、レーザスポット検出部が、第1画素及び第2画素を有する連通領域RAとRBをそれぞれ算出するとともに、全ての第3画素を排除し、かつ画素数が所定画素数を超える第1画素領域RAを排除し、所定距離閾値未満の距離の残りの第1画素領域RAを統合して画素領域MAを生成し、第2画素領域RBに隣接しない全ての画素領域MAを排除し、画素領域MAに隣接する第2画素領域RBを統合して画素領域MBを生成し、画素領域MAと画素領域MBの重畳度合いを判断するとともに、重畳度合いが所定重畳閾値未満の画素領域MAと画素領域MBを排除し、残りの画素領域MAの外形を判断し、レーザスポット検出装置が、残りの画素領域MAの外形が円形に近いと、前記画素領域MAをレーザスポットと判断するようにした。また、本発明の一実施形態によると、前記位置決め部が、レーザスポットの中心の座標を算出することで、前記レーザスポットの座標を生成するようにした。なお、本発明のさらに他の一態様によると、投影装置と、レーザポインターと、撮像装置と、レーザスポットを識別して該レーザスポットの座標の位置決めを行う装置を備えた仮想ホワイトボードシステムにおいて、該レーザスポットを識別して該レーザスポットの座標の位置決めを行う装置が、撮像装置により撮像された撮像画像から、該撮像画像の前景画像を算出する前景演算部と、前記装置の初期化段階に、前記前景演算部により算出される前記前景画像に基づいて、前記前景画像における画素の輝度、飽和度及び色調の閾値を自動予測する閾値予測部と、前記装置の処理段階に、前記前景演算部により算出される前記前景画像、及び前記画素の輝度、飽和度及び色調の閾値に基づき、レーザスポットを検出するレーザスポット検出部と、前記レーザスポット検出部により検出されたレーザスポットにより、前記レーザスポットの前記撮像画像内での座標を算出する位置決め部とを有する、仮想ホワイトボードシステムが提供される。本発明のレーザスポットの識別及び該レーザスポット座標の位置決め装置、方法及びシステムによると、特殊なハードウェアを用いることなく、レーザスポットの位置を正確に認識することにより、仮想ホワイトボードシステムや講演システムの性能を向上するとともに、システムのコストダウンを実現することができる。以下、図面を参照して本発明の実施形態について詳細に説明する。ここで、図面全体を通して、同一または同様の構成部分には同一の参照符号を付し、不要な重複説明は省略する。以下、本発明の実施例による仮想ホワイトボードについて説明する。図1は、ホワイトボードシステム1の構成図である。図1に示されているように、本発明の仮想ホワイトボードシステム1には、投影装置10と、レーザペンのようなレーザポインター20と、撮像装置30たとえば、カメラ、ビデオカメラや撮像ヘッドと、レーザスポット識別装置40と、情報処理装置50等が含まれている。撮像装置10は、コンピュータ、サーバや、移動端末装置のような情報処理装置50から生成される可視像を受け取るとともに、受け取った可視像をスクリーンたとえば、壁面や、帆用の布上に投影する。レーザポインター20は、ユーザによる操作で、レーザビームをスクリーン上に投射する。たとえば、ユーザは、該レーザポインター20により、書き込み、選択、描画などの各種操作を行うことができる。撮像装置30は、スクリーン上に投影する画像の撮像を行い、レーザスポット識別装置40へ撮像した画像を入力画像として送信する。レーザスポット識別装置40は撮像装置30に接続されており、撮像装置30からの入力画像を受信しレーザスポットを識別するとともに、該レーザスポットの入力画像における座標位置を算出し、生成されたレーザスポットの座標に関する情報を情報処理装置50へ送信することにより、所定のプログラムとレーザスポットの位置による、たとえば、書き込み、選択、描画のようなマウス機能同様の各種動作を行うことができる。ここで、撮像装置30は、有線方式又は無線方式のいずれでレーザスポット識別装置40に接続されていてもよい。なお、レーザスポット識別装置40は、コンピュータ、サーバ、移動端末等の装置から構成されてもよく、たとえば、コンピュータ等の端末装置へソフトウェアをインストールする方式で、情報処理装置50と統合されてもよい。なお、情報処理装置50は、ローカルエリアネットワークやインターネットのようなネットワークを介して、他の情報処理装置50に接続し、レーザスポットの位置に関する情報をネットワーク上の他の情報処理装置50に送信してリモート講演システムやリモート仮想ホワイトシステムのようなシステムを構成してもよい。ここで、図2を参照して、本発明の実施例におけるレーザスポット識別装置40の構成について簡単に説明する。図2に示されているように、レーザスポット識別装置40は、前景演算部401と、閾値予測部402と、レーザスポット検出部403と、位置決め部404を備えている。前景演算部401は、撮像装置から入力画像を受け取り、該画像の前景画像を算出する。閾値予測部402は、レーザスポット識別装置40の初期化段階に、前景演算部401から前景画像を受け取り、前景演算部401により算出された前景画像を分析し、前景画像における画素の輝度、飽和度及び色調の閾値を生成する。画素の輝度、飽和度及び色調に関する閾値の生成後、処理段階において、レーザスポット検出部403は、前景画像における各画素の画素値及び前記閾値により、レーザスポットを識別詳細は後述するし、識別結果即ち、検出処理により検出されたレーザスポットを位置決め部404へ送信する。次に、位置決め部404は、識別結果に応じて、撮像装置30からの入力画像内での前記レーザスポットの座標を算出する。次に、図3を参照して本発明の一実施形態に係るレーザスポット識別装置40による処理フローを詳細に説明する。レーザスポット識別装置40を含む仮想ホワイトボードシステム1の初期化段階においては、ステップS301で、仮想ホワイトボードシステム1の投影装置10が起動し、所定の画面をスクリーン上に投影する。ここで、撮像装置30を起動して投影装置10からの投影画像を撮像し、撮像装置30により撮像された画像をレーザスポット識別装置40へ送信する。ここで、たとえば、本発明の一実施例においては、仮想ホワイトボードシステム1の初期化段階に、情報処理装置50やレーザスポット識別装置40上に設けられた表示装置図示せずに投影装置10からの投影画像を表示し、ユーザが撮像装置30の位置を調整し投影装置10から投影された画像の全体を捕捉できるようにする。次に、閾値設定及びレーザスポット識別処理を開始する。ホワイトボードシステム1の初期化段階において、ユーザは、所定期間たとえば、10秒内にレーザポインター20を用いてレーザスポットをスクリーン上に投射し、スクリーン領域内で任意に動かすことができる。この期間、ステップS302で、レーザスポット識別装置40の前景演算部401が、撮像装置30からの撮像画像の各フレームを受け取り、受け取った画像から背景画像を生成することで、受け取った画像から該画像の前景画像を生成する。具体的には、本発明の一実施例においては、ガウス背景モデルにより背景画像を算出する。ガウス背景モデルにより、所定の画像における任意の点px、yが下記式1を満足すると、該点px、yは背景画素と見なされる。ここで、Bpは、該画素の輝度値であり、uは、入力画像の画素群の平均輝度値であり、dは、平方差である。なお、Tの値又は範囲は、具体的な状況に応じて、任意に設定してもよく、通常は、経験値を採用する。前述のように、ガウスモデルを用いて、各フレーム画像における全ての背景画素を算出し背景画像を形成する。前記入力画像から背景画像を生成する処理は、当業者に周知であるため、ここでは、その更なる詳細説明は割愛する。なお、本発明はこれに限るものではなく、背景画像を生成可能ないずれの技術を用いてもよい。次に、前景演算部401は、撮像装置30からの撮像画像から、該撮像画像から算出された背景画像を減算し、前景画像を生成する。具体的には、本発明の一実施例において、画像の減算処理は、2つの画像たとえば、撮像装置30により撮像された画像と、該画像の背景画像における対応位置の画素p1x、yとp2x、y2つの画像の同一位置x、yにおける画素を示すの各チャネルR、G、Bに対してそれぞれ減算処理を行う。下記式2により、2つの画像M1及びM2たとえば、撮像された画像と、該画像の背景画像の減算処理を行うことができる。ここで、Rp1、Gp1、Bp1及びRp2、Gp2、Bp2は、対応画素p1x、yとp2x、yのレッド、グリーン、ブルーチャネルをそれぞれ示している。前記減算処理により前景画像が生成される。前景画像において、殆ど背景に属する物体は消去されその輝度が比較的低いため、識別すべきレーザスポット及びその周囲領域は、前景画像に保持されるその相対輝度が比較的高いため。図4のaからcは、前景画像の演算例を示している。図4aは、撮像装置30により撮像された画像例を示し、図4bは、算出された背景画像例を示し、図4cは、減算処理により生成された前景画像例を示している。図4a~cに示されているように、前景演算部401は、撮像装置30からの撮像画像から背景画像を生成し、撮像装置30からの撮像画像からその背景画像を減算しており、殆どの背景物体は消去され、レーザスポットのような高輝度領域は前景画像に保持されている。次に、ステップS303において、閾値予測部402は、仮想ホワイトボードシステム1の初期化段階に、前景演算部401から、各フレーム画像から算出された前景画像を受信し、これらの前景画像の分析を行い、前景画像の画素の各閾値を予測する。具体的には、本発明の一実施例においては、画素の輝度、飽和度及び色調値の各々を前景画像における画素の各閾値とする。ここで、撮像装置30からの撮像画像のフォーマットは、通常RGBフォーマットであるため、撮像画像のフォーマットがRGB画像である場合は、下記式3により、HSVフォーマットに変換する。ここで、Sは画素の飽和度で、Vは画素の輝度で、Hは画素の色調である。このフォーマット変換は、当業者に周知であるため、ここではRGBフォーマットのHSVフォーマットへの変換の詳細な説明は割愛する。本発明の一実施例においては、具体的な状況に応じて、輝度の閾値を任意に設定することができ、該輝度閾値は、経験値によって直接的に設定してもよい。たとえば、レーザスポット中心領域の輝度値は、通常、[230、255]範囲内であるが、レーザスポットの外郭領域の輝度値は、通常、[160、230]範囲であるため、閾値予測部402は、[230、255]範囲内を第1輝度閾値T1bとし、[160、230]範囲内を第2輝度閾値T2bとし得る。なお、閾値予測部402は、前景画像における輝度値[230、255]範囲内の画素の飽和度の平均値を統計するとともに、輝度値[160、230]範囲内の画素の飽和度の平均値を統計する。各フレーム前景画像における前記2つの輝度範囲内の画素の平均飽和度値の算出完了後、閾値予測部402は、さらに所定期間たとえば、10秒内の全ての前景画像の前記輝度範囲内の画素の平均飽和度値を統計する。たとえば、撮像装置30の平均フレームレートが20fpsと仮定すると、該気管内に200フレーム前後の画像を得ることができる。この場合、200フレーム画像全ての前景画像の前記2つの輝度範囲内たとえば、[230、255]及び[160、230]の画素飽和度の平均値を最終的な第1及び第2の飽和度閾値T1s及びT2sと算出することができる。なお、色調の閾値については、HSVモデルにおける各色とも、それぞれの範囲を有しており、全ての色調閾値は、既知であるため、特に設定する必要はない。この場合、たとえば、閾値予測部402は、赤レーザスポットの検出が必要な場合は、検出したレーザスポットの色やユーザの入力たとえば、赤などに応じて、対応の赤色調の範囲を色調閾値とし、緑レーザスポットの検出が必要な場合は、緑色調の範囲を色調閾値と設定することができる。ここで、閾値予測部402の、HSVモデルによるマルチフレームの前景画像への閾値予測について説明したが、本発明はこれに限らず、輝度、飽和度S及び色調H閾値が得られるいずれのモデルを用いてもよい。さらに、閾値予測部402は、特定フレームの前景画像から算出した輝度、飽和度S及び色調H閾値を用いることができ、たとえば、記憶モジュール図示せずにより、過去に使用した閾値情報を記憶しておき、ユーザが同様の環境下で直接的に履歴閾値情報を取り出すことで、動作の簡略化が実現可能となる。閾値予測部402による、前景画像における画素の各閾値の予測処理後、ステップS304に進む。ステップS304において、仮想ホワイトボードシステム1は、システム処理段階に入り、即ち、ユーザのレーザポインターによる仮想ホワイトボードシステム1の各種動作が行われ、レーザスポット識別装置40によるレーザスポットの検出識別処理が開始される。レーザスポット識別装置40は、ステップS304でのレーザスポットの検出識別処理開始後、ステップS305に進む。ステップS305において、レーザスポット識別装置40は、撮像装置30から、撮像装置30により撮像された新たな画像フレームが受信されているか否かを検知し、新たな画像フレームが検知されている場合はステップS306に進み、新たな画像フレームの入力が検知されていない場合は処理を終了する。レーザスポット識別装置40が新たな画像フレームを検出すると、ステップS306に進む。ステップS306において、レーザスポット識別装置40の前景演算部401は、撮像装置30により撮像された各フレーム画像からその背景画像を算出し、撮像画像からその背景画像を減算して前景画像を生成する。この工程は、ステップS302で詳細な説明がなされているため、ここでは、前景画像生成の詳細な説明は割愛する。前景演算部401は、撮像装置30により撮像された画像からその前景画像を算出後、ステップS307に進み、画素分類処理を行う。ステップS307において、レーザスポット検出部403は、前景演算部401から算出された該画像の前景画像を受信し、受信した前景画像及び閾値予測部から生成された閾値により、該前景画像内の画素の分類を行う。ここで、画素の分類処理の詳細な説明の前に、先ず、スクリーン上に投射されるレーザのレーザスポットの特性について簡単に説明する。通常、スクリーン上に投射されたレーザスポットの輝度と飽和度値の分布は、規則変化を呈している。たとえば、レーザスポットの中心が最も明るく、周囲へ向かうほど減衰していく。通常、レーザスポットのコア部分中心は、最強のパワー輝度を有し、その高すぎる輝度により、色情報の喪失たとえば、見た目は白点が発生する。一方、輝度の減衰により、レーザスポットの周囲領域の輝度は、レーザスポットの輝度よりは低いが、レーザスポットの周囲領域には、レーザの色たとえば、赤、緑が保持されており、レーザスポットの周囲領域の飽和度は、比較的に高くなっている。以下、レーザスポット検出部403により行われる画素分類動作について詳細に説明する。たとえば、レーザスポット検出部403は、閾値予測部により算出された画素の各閾値に応じて、前景画像内の各画素を3種類の画素に分類する。具体的には、レーザスポット検出部403は、前景画像内の画素が、下記式4を満足すると、該画素をA類画素に分類する。Bp>T1b、Sp<T1s4ここで、pは前景画像におけるいずれかの画素であり、Bpは該画素の輝度値であり、Spは該画素の飽和度値であり、T1bは前記閾値予測ステップで算出された第1輝度閾値であり、T1sは前記閾値予測ステップで算出された第1飽和度閾値である。前記式4により分類されたA類画素は、前景画像における最も明るい類かつ飽和度の低い類の画素を表している。前述のように、レーザスポットの輝度は非常に高く画像では殆ど白領域である、かつ色差情報が無くなり飽和度が低いため、式4より分類されたA類画素は、通常、レーザスポットの中心部分である。なお、レーザスポット検出部403は、前景画像における画素が、下記式5を満たさないと、該画素をB類画素に分類する。Hp∈Th、Bp>T2bSp>T2s5ここで、Thは画素の色調値の閾値範囲であり、Hpは該画素の色調値であり、T2bは、前記閾値予測ステップで算出された第2輝度閾値であり、T2sは、前記閾値予測ステップで算出された第2飽和度閾値である。本発明の一実施例においては、画素の色調閾値範囲Thは、どの種類のレーザビーム赤レーザビームや緑レーザビームの検出が必要かに応じて設定がなされている。たとえば、HSVモデルにおいて、赤レーザビームの検出が必要である場合、該色調閾値は0~30と330~360の間に設定される。ここで、HSVモデルにおける色調閾値は決められているため、閾値決定処理において特定色に対応する色調閾値を選択するだけでよい。前記式5より分類されたB類画素は、通常、前景画像における最もハイライトの画素ではないが、該画素の色は、特定の色に属しているため、該画素の飽和度は比較的に高くなっている。前述のように、輝度の減衰により、レーザスポットの周囲領域の画素輝度は最高ではないが、これらの画素におけるレーザスポットの色は依然として保持されているため、飽和度は通常高くなっている。これにより、式5により分類されたB類画素は、通常、レーザスポットの周囲領域である。レーザスポット検出部403は、画素が式4の条件も、式5の条件も満たさないと、これらの残りの画素をC類画素に分類する。C類画素は、通常、レーザスポット及びその周囲領域とは関係ない画素を示しているため、レーザスポットの検出処理時に、不要なノイズを減らすように、これらのC類画素を削除する必要がある。図5に画素分類処理の結果が示されており、図5aが撮像装置30から撮像された画像レーザスポットを含むを示し、図5bがA類画素を示し、図5cがB類画素を示し、図5dがA類画素とB類画素の組み合わせを示している。図5に示されているように、前述の画素分類の結果から、ほぼ正確にレーザスポットを識別することができる。レーザスポット検出部403の画素分類により、レーザスポットはほぼ識別できるが、多くの場合、撮像装置30により撮像された画像には、たとえば、図6aに示されるようなノイズが存在している。図6aに示されるように、カメラにより撮像された画像には、複数のノイズたとえば、画像内のハイライトの文字部や、手の反射があり、この場合、画素分類のみで得られた画素点での識別結果は好ましいとはいえない。このため、レーザスポット検出部403は、前景画像の画素分類処理後に、ステップS308に進み、さらに画素分類結果に応じてレーザスポットの識別を行う。ステップS308において、レーザスポット検出部403は、レーザスポットの検出処理を行う。具体的には、レーザスポット検出部403は、全てのA類画素とB類画素に対し、A類画素とB類画素の連通領域RAとRBを算出するとともに、全てのC類画素を除去する。たとえば、連通領域RAとRBの算出法としては、画像における任意の画素pとqに対し、qが画素pの8-隣接領域集合N8pにあると、該2つの画素は隣接しており、ここで、px、yの8-隣接領域集合N8pは、集合{px-1、y-1、px、y-1、px1、y-1、px-1、y、px1、y、px-1、y1、px、y1、px1、y1}と定義される。8-隣接関係を満たす全ての画素を検出すると、これらの画素からなる領域が連通領域となる。この連通領域の算出方法は、当業者に周知であるため、ここではその更なる説明は割愛する。レーザスポット検出部403は、連通領域RAとRBの算出後、レーザスポット自体のサイズは非常に小さいことに基づいて、所定の画素数閾値により画素数が多すぎる連通領域RA前景画像内のライトスポットのような他のハイライトノイズ領域を示すを排除する。ここで、所定の画素数閾値は、特定の状況たとえば、用いるレーザポインターのサイズなどに応じて異なる値に設定してもよい。本発明の一実施例においては、レーザスポットの画素数閾値は10に設定され、含有する画素数が10を超える連通領域RAは排除される。レーザスポット検出部403は、過大な連通領域RAの排除後、互いの距離が比較的近い残りの連通領域RA領域を統合して新たな領域MAを生成する。ここで、連通領域RA間の距離は、2つの連通領域RAの内部の任意の2点の最小距離たとえば、1~2画素の距離である。この統合処理により、レーザスポットの領域内にノイズが存在していても、レーザスポットの領域を正確に合成することができる。その後、レーザスポット検出部403は、該領域MAがいずれかの連通領域RBとつながっているか否かを判断する。領域MAがいずれの連通領域RBともつながっていないと、該MA領域は、孤立したライトスポットを表しているため、該領域MAは排除することができる。次に、領域MAの処理と同様に、レーザスポット検出部403は、残った領域MAとつながっている連通領域RBを統合して領域MBを生成し、領域MBの生成により、レーザスポットに位置する外郭部分色情報を有するを含む領域を生成することができる。次に、レーザスポット検出部403は、領域MAと領域MBの外形をそれぞれ算出後、所定の重畳閾値具体的な状況に応じて任意に設定可能で、本実施例では経験値を取っているにより、領域MAと領域MBの外形の重畳度合いを算出して正確にレーザスポットを識別する。ここで、外形の算出及び2つの領域の重畳の算出は、当業者に周知であるため、いずれの外形算出及び領域重畳度の演算法を用いてもよく、ここでは、その詳細な説明は割愛する。この場合、レーザスポット検出部403は、領域MAの外形がほぼ円形で、領域MAと領域MBの外形重畳度合いが所定の重畳閾値を超えると判定されると、該領域MAをレーザスポットと判断するとともに、前記条件を満さない他のMA領域とMB領域は全て排除する。図6bは、レーザスポットの検出結果の例を示している。図6bに示されているように、図中の左上部分におけるMA領域とMB領域は重畳しないため、排除され、図面の中部の2つのMB領域も、いずれのMA領域とも重畳しないため、排除されることで、図中の右上部分のMA領域をレーザスポットと正確に識別することができる。このため、本実施例によるレーザスポット識別装置40によると、撮像装置30からの撮像画像に複数のノイズが存在していても、正確にレーザスポットを識別検出することが可能になる。レーザスポット検出部403の前記レーザスポット検出処理によるレーザスポットの検出識別後、ステップS309に進み、レーザスポットの座標を算出する。ステップS309において、位置決め部404は、前記ステップで検出されたレーザスポットにより、レーザスポットの位置座標を算出する。前記ステップから得られた検出結果は、1つの領域たとえば、MAであり、しかも、領域MAには通常、複数の画素が含まれているため、本発明の一実施例においては、位置決め部404がこれらの画素の中心座標を算出して検出したレーザスポットの座標としている。具体的には、検出したレーザスポットの領域において、その中心点をcx0、y0とすると、下記式6により、レーザスポットの領域の中心点が算出される。ここで、該領域内のいずれかの画素点px、yにおいて、xとyは、該領域内のいずれかの画素点のX軸座標とY軸座標であり、Nxは、領域A内のX軸座標がxとなる全ての画素点の数であり、Nyは、該領域内のY軸座標がyとなる全ての画素点の数である。前述のように、位置決め部404は、式6により、cx0、y0の座標を算出し、検出したレーザスポット座標とする。次に、位置決め部404による、検出したレーザスポットの座標算出後、ステップS305に戻り、撮像装置30から新たな撮像画像が入力されているか否かの検知を行い、新たな撮像画像が存在していると、ステップS306からS309の処理を繰り返し、新たな撮像画像が存在しなければ、処理を終了する。前述のように、前記レーザスポット検出処理により、撮像装置30からの撮像画像にノイズが存在しても、正確にレーザスポットを識別するとともに、該レーザスポットの位置を算出することができるため、情報処理装置50が、該レーザスポットの位置と所定のプログラムから、所定の動作たとえば、マウスやキーボード入力と同様の動作を行うことが可能となる。このため、本発明の一実施形態に係る仮想ホワイトボードシステム1においては、正確にレーザスポットの位置決めを行うことができ、仮想ホワイトボードシステム1の使用容易性及び安定性を向上することができる。ここで、本発明の複数の実施例について説明してきたが、本発明の実施例は、専らハードウェアによる実施方法や、専らソフトウェアによる実施方法、或いはハードウェアとソフトウェアの組み合わせによる実施方法を用いることができる。一部の実施例においては、ファームウェア、内蔵ソフトウェアや、マイクロコード等ただし、これに限るものではないのソフトウェアを共有目的のパソコン、サーバ、デジタル端末等の情報処理装置上にインストールして本発明の実施例を実現することができる。なお、本発明は、コンピュータや、任意のコマンド実行システムを用いることで、本発明の実施例による処理方法を実行可能なコンピュータプログラム製品の形式を用いており、前記コンピュータプログラム製品は、コンピュータ読取可能な記録媒体に記録されている。コンピュータ読取可能な記録媒体の実例として、半導体すなわちソリッドステートメモリ、磁気テープ、アンインストール可能なコンピュータ磁気ディスク、RAM、ROM、ハードディスク、光ディスク等があげられる。以上のように、本発明の実施例について具体的に説明してきたが、本発明がこれに限定されることはない。当業者は、設計ニーズや他の要素に応じて、様々な変更や、組み合わせや、部分的な組み合わせや、代替を行うことができ、これらは、本発明の請求範囲及び同等物の範囲内のものである。