"現実空間に配された物体を撮像した画像を入力する画像入力手段と、前記画像から前記物体の色を示す領域を抽出する領域抽出手段と、前記画像の領域から輪郭線を取得する輪郭線取得手段と、前記取得した輪郭線を、当該輪郭線を平滑化した平滑化輪郭線に置き換える平滑化手段と、前記平滑化輪郭線に基づいて、前記現実空間における前記物体の配置を算出する物体配置算出手段とを有し、前記平滑化手段が、前記輪郭線上に第1の点と第2の点とを設定する端点設定手段と、前記輪郭線上において前記第1の点と前記第2の点との間に第3の点を設定する中点設定手段とを有し、前記端点設定手段が、前記第3の点を、前記第1の点若しくは第2の点として再帰的に設定し、前記端点設定手段および前記中点設定手段で設定された点群のうち前記輪郭線上で隣り合う点を結ぶ線分群を前記平滑化輪郭線として生成する生成手段とを有することを特徴とする情報処理装置。前記平滑化手段が、前記第1の点もしくは前記第2の点と、前記第3の点との距離が所定値未満になるまで、前記端点設定手段および前記中点設定手段による設定を繰り返すことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。前記所定値は、前記画像上の4ピクセルに相当する距離であることを特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。前記中点設定手段が、前記輪郭線上における前記第1の点と前記第2の点との中間に、第3の点を設定することを特徴とする請求項1乃至3の何れか1項に記載の情報処理装置。前記画像入力手段が、複数の視点の各々で前記物体を撮像した複数の画像を入力し、前記領域抽出手段が、前記複数の画像の各々から、前記物体の色を示す領域を抽出し、前記輪郭線取得手段が、前記複数の画像の各々で前記領域の輪郭線を取得し、前記平滑化手段が、前記取得した輪郭線を、当該輪郭線を平滑化した平滑化輪郭線に置き換え、前記複数の画像のそれぞれで対応する複数の走査線と、前記平滑化輪郭線との交点を検出する交点検出手段と、前記複数の走査線の各々に沿って前記交点のそれぞれを通過する平滑化輪郭線を輪郭とした領域が当該走査線の走査方向に対して何れの側にあるかを示す属性を判定する属性判定手段と、前記対応する走査線上の各交点の属性に基づいて、前記交点のうち前記複数の画像の間で対応関係にある対応点を検出する対応点検出手段とを有し、前記物体配置算出手段が、前記平滑化輪郭線のうち前記対応点を通過する平滑化輪郭線を用いて、現実空間における前記物体の配置を算出し、前記対応点検出手段が、前記対応する走査線のそれぞれにおける前記交点の属性の比較を行うことにより、該走査線の第1の一致度を算出する第1の一致度算出手段と、前記第1の一致度に基づいて、前記検出された交点のうち該複数の画像の間で対応関係にある対応点を判定する第1の対応点判定手段と、前記第1の対応点判定手段で対応点と判定されなかった前記交点のうち、前記対応点と判定された交点を通過する平滑化輪郭線の上の他の交点を対応点として判定する第2の対応点判定手段とを有することを特徴とする請求項1乃至4の何れか1項に記載の情報処理装置。前記対応点検出手段が、前記複数の走査線の各々を、前記第1の対応点判定手段または前記第2の対応点判定手段で対応すると判定された対応点の位置で分割して複数の分割走査線を生成する走査線分割手段と、前記複数の分割走査線ごとに前記複数の画像の間で前記交点の属性の比較を行うことにより、該複数の画像の間での該分割走査線の第2の一致度を算出する第2の一致度算出手段と、前記第2の一致度に基づいて、前記交点のうち該複数の画像の間で対応関係にある対応点を判定する第3の対応点判定手段とを更に有することを特徴とする請求項5に記載の情報処理装置。前記走査線は、エピポーラ線であることを特徴とする請求項5又は6の何れか1項に記載の情報処理装置。情報処理装置が行う情報処理方法であって、前記情報処理装置の画像入力手段が、現実空間に配された物体を撮像した画像を入力する画像入力工程と、前記情報処理装置の領域抽出手段が、前記画像から前記物体の色を示す領域を抽出する領域抽出工程と、前記情報処理装置の輪郭線取得手段が、前記画像の領域から輪郭線を取得する輪郭線取得工程と、前記情報処理装置の平滑化手段が、前記取得した輪郭線を、当該輪郭線を平滑化した平滑化輪郭線に置き換える平滑化工程と、前記情報処理装置の物体配置算出手段が、前記平滑化輪郭線に基づいて、前記現実空間における前記物体の配置を算出する物体配置算出工程とを有し、前記平滑化工程では、前記平滑化手段の端点設定手段が、前記輪郭線上に第1の点と第2の点とを設定する端点設定工程と、前記平滑化手段の中点設定手段が、前記輪郭線上において前記第1の点と前記第2の点との間に第3の点を設定する中点設定工程とを有し、前記端点設定工程では、前記第3の点を、前記第1の点若しくは第2の点として再帰的に設定し、前記平滑化手段の生成手段が、前記端点設定工程および前記中点設定工程で設定された点群のうち前記輪郭線上で隣り合う点を結ぶ線分群を前記平滑化輪郭線として生成する生成工程とを有することを特徴とする情報処理方法。請求項8に記載の情報処理方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラム。非特許文献4では、仮想物体の描画領域のみでステレオマッチングを行っているため処理を削減できるが、計測精度の影響を受け、仮想物体と現実物体との境界が正しく表示できず、複合現実感においてユーザーに違和感を与える問題があった。非特許文献5では、キーフレームとの差分によって物体領域を検出して、物体領域の境界線のステレオマッチングを行っており、仮想物体と現実物体との境界での計測精度が向上し、ユーザーに与える違和感は改善された。しかし、フレーム間で背景差分領域が変化することによるノイズに関しては考慮されておらず、生成される奥行き値のフレーム間のばらつきが大きい。このばらつきの大きさにより、体験者の没入感を阻害する可能性があった。本発明は、以上の課題を鑑みてなされたものであり、対象物体の3次元配置を高速かつ安定的に計測することができる3次元位置配置装置を提供することを目的とする。上記目的は、以下の装置によって達成される。現実空間に配された物体を撮像した画像を入力する画像入力手段と、前記画像から前記物体の色を示す領域を抽出する領域抽出手段と、前記画像の領域から輪郭線を取得する輪郭線取得手段と、前記取得した輪郭線を、当該輪郭線を平滑化した平滑化輪郭線に置き換える平滑化手段と、前記平滑化輪郭線に基づいて、前記現実空間における前記物体の配置を算出する物体配置算出手段とを有し、前記平滑化手段が、前記輪郭線上に第1の点と第2の点とを設定する端点設定手段と、前記輪郭線上において前記第1の点と前記第2の点との間に第3の点を設定する中点設定手段とを有し、前記端点設定手段が、前記第3の点を、前記第1の点若しくは第2の点として再帰的に設定し、前記端点設定手段および前記中点設定手段で設定された点群のうち前記輪郭線上で隣り合う点を結ぶ線分群を前記平滑化輪郭線として生成する生成手段とを有することを特徴とする情報処理装置。本発明によれば、カメラノイズや照明ノイズ等のノイズによる影響を軽減し、対象物体の3次元位置計測を比較的安定して実施できる。また安定化処理の実行時に生成される中間情報を3次元計測処理の情報に流用することにより、高速に3次元計測を実施できる。第1の実施形態本実施形態では、光軸を水平に固定した2台の撮像装置で撮像した画像に基づいて、撮像装置に対する現実物体の3次元位置を計測するための情報処理装置について説明する。本実施形態では、現実物体として人間の手の3次元位置を計測する。構成例図1は、本実施形態における現実物体の3次元位置を計測する情報処理装置200の機能構成を示すブロック図である。図1に示すように、本実施形態に係る情報処理装置は、撮像装置100及び撮像装置110、画像入力部1000、基準点検出部2000、対応点検出部3000、物体位置算出部4000、保持部5000によって構成される。撮像装置100及び撮像装置110によって撮像された画像に基づいて現実物体の3次元位置を計測し、3次元位置情報を出力する。まず、撮像装置100及び撮像装置110は、ビデオカメラであり、異なる複数の視点から、現実物体150が存在するシーンを同時に撮像する。本実施形態では、撮像装置100の焦点距離やレンズ歪み係数等のカメラ内部パラメータは予め求めておき、既知であるとする。また、撮像装置100及び撮像装置110は、撮像装置間の相対位置姿勢のカメラ外部パラメータが既知であるとする。撮像装置100及び撮像装置110の具体例として、ヘッドマウントディスプレイなどの同じ筺体に装着された2つのカメラなどが挙げられる。画像入力部1000は、撮像装置100及び撮像装置110によって撮像された画像をコンピュータ内に取り込む。画像入力部1000は、例えば、PCに設置されたビデオキャプチャカード画像取り込み機502である。また、本実施形態では、取得した画像に対してレンズ歪み補正を行うことで、画像の歪みはないものとして扱う。コンピュータ内に取り込んだ画像データは、画像取り込み機502を介してRAM505上の保持部5000に出力する基準点検出部2000は、撮像装置100及び撮像装置110によって撮像された画像間の対応を比較判定するための基準点の点群となる画像座標群を検出する。図2に示すように、基準点検出部2000は、領域抽出部2010、領域区別設定部2020、交点検出部2060、輪郭線分割部2040、平滑化部2050から構成される。領域抽出部2010は、画像入力部1000によって取得された画像を保持部5000から入力し、色情報に基づいて領域抽出を行う。なお、ここでは、現実物体150の色情報を予め設定しておき、現実物体150の色情報に含まれる領域とそれ以外の領域とに分類する。領域抽出部2010は、抽出した領域を1、それ以外の領域を0とする2値画像を生成する。また、2値画像から抽出領域の輪郭線を算出し、輪郭線情報として保持部5000に出力する。このとき、例えば、輪郭線は輪郭線が囲む領域が1である場合は、時計回り、囲む領域が0である場合は、反時計回りになるように方向を決定しておく。本実施形態において輪郭線情報は、例えば、8連結の画像座標リストとして保持する。ただし、本実施形態は輪郭線情報に、方向性を持つ8連結の画像座標リストで保持することに限定されるものではなく、輪郭線と内部領域の値を適切に表現するデータであれば適用可能である。例えば、輪郭線情報として4連結の画像座標リストと輪郭線が囲む内部の値を持つ変数を対応付けて保持してもよい。領域区別設定部2020は、領域抽出部2010にて抽出した抽出領域にラベル付けを行うことで領域を区別する。ここでは、領域の面積の大きい順にラベルを付け、閾値以下の面積の領域はノイズとして除去する。ノイズ除去を行い、残った領域の輪郭線情報とラベル情報を対応付けて保持部5000へ出力する。輪郭線取得部2030は、抽出領域の輪郭線を取得する。輪郭線分割部2040は、保持部5000から、輪郭線情報を取得し、入力された対象物体の外形の特徴を残して、輪郭線を分割する。本実施形態においては、分割の処理は再帰的に実施するため、最初の分割が終わった時点で、分割点により分割された輪郭線の距離の長さから、分割した輪郭線が分割点を結ぶ真っすぐ線分に近似されたか否かを判定する。線分に近似できない輪郭をさらに分割する。輪郭線分割部2040は、最終的に得られた輪郭線の分割点の画像座標を保持部5000に出力する。輪郭線分割の再帰的処理の詳細については後述する。なお、本実施形態においては輪郭線の分割に再帰的な分割アルゴリズムを利用することに限定されるものではなく、最終的に対象物体の特徴を残して平滑化できる輪郭線分割アルゴリズムであれば適用可能である。例えば、輪郭線の曲率が閾値よりも大きい場合は分割点を追加するという方法でも適用可能である。平滑化部2050は、輪郭線分割部2040で出力された分割点を線分で結ぶことで、元の輪郭線を平滑化した平滑化輪郭線の輪郭線情報を生成する。平滑化した輪郭線情報は保持部5000に出力され、輪郭線取得部2030で取得された元の情報と置き換えられる。以降、置き換えられた輪郭線情報が取得された輪郭線情報であるとする。交点検出部2060は、検出処理の前に、撮像装置100と撮像装置110によって撮像した各画像に走査線を予め設定しておく。この走査線は、各画像間で、現実空間における同じ位置を通過しているとみなした線である。走査線を設定する例として、撮像装置100と撮像装置110との相対位置があらかじめ分かっていれば、画像上においてどの位置を通過しているかを想定して設定することができる。例えば、ヘッドマウントディスプレイの同じ高さの左右に水平で配置されていれば、撮像装置100で撮像された画像と撮像装置110で撮像された画像との各々の同じ高さに水平線を引けばよい。これは、後述するエピポーラ線の一種に含まれる。他にも、走査線を設定する例として、撮像装置100と撮像装置110とが撮像する現実空間に視覚レーザーをライン状に照射すれば、撮像装置100と撮像装置110との両方で撮像されたレーザーラインの延長線を走査線として用いることができる。本実施形態では、走査線として、一般的にエピポーラ線と呼ばれる線を設定する。エピポーラ線について簡単に説明する。2台の撮像装置の視点をそれぞれC,C’とし、3次元空間中のある点をPとすると、このC,C’,Pの3点は空間中に一つの平面Σを定義できる。この平面をエピポーラ平面と呼び、エピポーラ平面と画像面が交差してできる直線をエピポーラ線と呼ぶ。本実施形態では、撮像装置100の画像の画像中心を通り、垂直方向に10ピクセル単位で区切る点群Pnと、撮像装置100の視点Cと撮像装置110の視点C’とからエピポーラ平面群Lnを算出する。そして、撮像装置100と撮像装置110の各投影面におけるエピポーラ線群En必要に応じて走査線300と言い換えるを配置する。このように、あらかじめエピポーラ線群を用意しておくことで、左右の画像で抽出領域の輪郭線マッチングを高速に行うことができる。そして、交点検出部2060は、平滑化部2050で算出した輪郭線情報と走査線情報300を入力して、平滑化した輪郭線と走査線の交点を検出する。さらに、交点の近傍における属性を記録する。この属性は、交点が、走査線の走査方向に対して、抽出領域の左側なのか、右側なのかを判定するための特徴である。図8に示すように、走査線上を左から右に探索して、交点上で抽出領域が0から1に変化する場合には正の符号を与え、1から0に変化する場合には負の符号を与える。本実施形態では、例えば輪郭線の方向によって判断する。すなわち、交点における輪郭線の次のピクセルの方向が上、右上、右、左上のいずれかを指している場合は、抽出領域の左側と判断する。逆に、交点における輪郭線の次のピクセルの方向が下、左下、左、右下のいずれかを指している場合は、抽出領域の右側と判断する。交点を領域の左側と判断した場合は、属性に1を設定し、領域の右側と判断した場合は属性に-1を設定する。この属性は、対応点検出部3000の対応付けに利用する。得られた交点の画像座標と属性は、交点情報として保持部5000へ出力する。保持部5000は、以下の管理する情報のデータを保持する。カメラ映像撮像部100、110から得られた映像輪郭線情報ラベルと画像座標の連結リストを要素として持つ輪郭線の分割点情報輪郭線平滑化のために生成した分割点の画像座標リスト交点情報輪郭線とエピポーラ線の交点を表わす画像座標のリストと、交点の領域における左側か右側かを判断する属性リストを要素として持つ対応点情報対応付け部3000の処理によって出力される左右画像の交点の対応情報保持部5000は、管理する情報を対応点検出部3000に出力する。なお、本実施形態においては、保持部5000に上記のデータ種を保存することに限定されるものではなく、物体配置算出部4000の処理に流用可能な、対象物体の特徴を残した輪郭線の分割点情報を含んでいればよい。対応点検出部3000は、基準点検出部2000で検出された交点情報に基づいて、撮像装置100と撮像装置110とで撮像した画像間の対応関係となる対応点を検出する。図3は、対応点検出部3000の構成を示すブロック図である。対応点検出部3000は、属性判定部3010、第1の一致度算出部3020、第1の対応点判定部3030、領域対応付け部3040、第2の対応点判定部3050、走査線分割部3060、第3の対応点判定部3080から構成される。属性判定部3010は、保持部5000から交点情報と輪郭線情報を入力して、走査線300上における交点の属性をリスト化する。具体的には、走査線上の交点が、走査線の走査方向に対して、抽出領域の左側なのか、右側なのかを判定した属性を走査線ごとにリスト化する。第1の一致度算出部3020は、第1の撮像装置100で撮像した画像における交点属性リストと、第2の撮像装置110で撮像した画像における交点属性リストの比較を行い、一致度Pを算出する。算出した一致度Pを第1の対応点判定部3030へ出力する。第1の対応点判定部3030は、第1の一致度算出部3020から交点属性リストの一致度Pを入力し、交点属性リストの一致度に基づいて、画像間で対応関係となる対応点の判定を行う。対応点の画像座標の組を対応点情報として領域対応付け部3040へ出力する。領域対応付け部3040は、第1の対応点判定部3030から対応点情報を入力する。対応点が存在する平滑化された輪郭線と、その輪郭線が境界となる抽出領域のラベルとを対応付け、抽出領域のラベルを平滑化された輪郭線の対応情報として第2の対応点判定部3050へ出力する。第2の対応点判定部3050は、領域対応付け部3040で判定された領域の対応付けから、第1の対応点判定部3030で判定された対応点を通過した輪郭線が通過する他の交点も同様に対応点とする。新たな対応点情報を走査線分割部3060へ出力する。走査線分割部3060は、第2の対応点判定部3050から対応点情報を入力し、対応点に基づいて交点属性リストを分割する。具体的には、対応点の位置で走査線を分割した分割走査線を用意する。交点属性リスト内で、対応点の位置にあった属性以外の属性は、分割走査線の何れかの属性となる。分割した交点属性リストを第3の第2の一致度算出部3070へ出力する。第2の一致度算出部3070は、第1の撮像装置100で撮像した画像における分割した交点属性リストと、第2の撮像装置110で撮像した画像における分割した交点属性リストの比較を行い、一致度Qを算出する。算出した一致度Qを第3の対応点判定部3080へ出力する。第3の対応点判定部3080は、走査線分割部3060から分割した交点属性リストを入力する。分割した交点属性リストの一致度Qに基づいて、対応点を判定し、対応点情報を保持部5000に出力する。物体配置算出部4000は、交点情報と対応点情報に基づいて、対象物体の3次元配置を算出する。ここでの3次元配置とは、3次元の位置、姿勢、もしくは位置姿勢を示す。図16は、物体配置算出部4000のブロック図である。物体配置算出部4000は、交点奥行き算出部4010、輪郭線奥行き補間部4020、3次元配置生成部4030から構成される。交点奥行き算出部4010は、保持部5000から交点情報と対応点情報を入力し、2つの画像において対応付けられた交点の撮像装置に対する奥行きを算出する。算出した交点の奥行き値は、撮像装置100、撮像装置110の夫々の画像における交点情報にそれぞれ対応付ける。検出した対応点情報と奥行き値を輪郭線奥行き補間部4020に出力する。輪郭線奥行き補間部4020は、輪郭線上に算出された複数の交点の奥行き値から線形補間することにより輪郭線のピクセル全体に奥行き値設定する。奥行き値付きの輪郭線情報は、3次元配置生成部4030に出力する。3次元配置生成部4030は、保持部5000の輪郭線分割情報を入力し、分割点の画像座標と、分割点における輪郭線の奥行き値とから、対象物体の3次元配置情報を生成する。従来は、3次元配置生成部4030において、対象物体の形状の特徴を残した頂点情報を算出する必要がある。しかし、輪郭線分割部2040において、平滑化処理のために、あらかじめ生成した分割点を流用することにより、頂点情報算出処理の時間を省略することができる。基準点検出フロー次に、基準点検出部2000の処理の詳細について述べる。図4に、基準点検出部2000の処理の流れを示す。ステップS2011では、予め登録しておいた、被写体となる物体色情報を入力する。ステップS2012では、撮像装置100、及び撮像装置110によって撮像した画像の各画素の色と、物体色情報が示す色とを比較する。ステップS2013では、画像の各画素について色情報と被写体の色情報とを比較し、入力した物体色情報に含まれるならば1、それ以外なら0とする。ステップS2014では、色情報の比較結果に基づいて2値画像を生成する。ここでは、入力した物体色情報に含まれるならば白、それ以外の領域を黒とする。ステップS2015では、2値画像のラベリングを行う。ステップS2016では、ラベリング後の画像から、設定した閾値よりも面積の小さい領域をノイズとして除去する。すなわち、ノイズと見なした領域内の0と1とを白と黒とを反転させる。上記の方法では、物体領域を検出するために色情報によって領域抽出している。そのため、影になる部分や、同系色の領域がある場合には、ステップS2016で行うノイズ処理では、誤検出やノイズを完全に取り除くことができない。図5は、そのようなノイズを含んだ領域抽出結果の2値画像を示す。領域抽出で用いられる色情報は、多次元色空間における座標値として記述できる。例えば、RGB、YIQ、YCbCr、YUV、HSV、Luv、Labなど様々な種類がある。対象とする被写体の色彩特性に合わせて適当なものを任意に用いてよい。また、領域を分割する方法は上記に限るものではなく、色情報を用いる何れの方法で行ってもよい。ステップS2017では、輪郭線分割部2040、および平滑化部2050が抽出された領域の輪郭線を平滑化する。平滑化の処理の詳細は後述する。ステップS2018では、交点検出部2060が、平滑化された輪郭線と走査線との交点を検出し、画像座標を求める。図6に抽出領域の2値画像に走査線300を重ねて表示した図を示す。本実施形態では、走査線300に前述したエピポーラ線Enを用いるため、撮像装置100で検出された対象物体の画像座標は、撮像装置110で撮像された画像の走査線上で検出されるという性質を持つ。一方で、撮像装置110で検出された対象物体の画像座標は、撮像装置100で撮像された画像の走査線上で検出される。走査線300と平滑化された輪郭線が交わる点を交点情報として保持部5000に保存する。ここで保存された交点情報は、対応点検出部3000の処理によって撮像装置100の画像の交点と撮像装置110の画像における交点が対応付けられる。さらに、交点検出部2060は、交点の画像座標における輪郭線の次のピクセルへの方向を参照し、抽出領域が交点において、右側か左側か走査線の始点側か終点側かを判断して属性に保存する。この属性は交点座標と対応付けられて交点情報の一要素として記録される。ステップS2019では、交点情報保持手段2040が交点情報と抽出領域の輪郭線情報を対応点検出部3000へ出力する。輪郭線の分割処理の詳細フローここで、ステップS2017における輪郭線を分割することで、平滑化を行う処理の詳細を図13に示すフローチャートと図20、図21に示す模式図を用いて説明する。ステップS1301では、端点設定を行う。具体的には、輪郭線分割部2040が、輪郭線上にある画素群の画像座標の連結リストを参照し、リストの始点1801A第1の点と終点1801B第2の点との2つの端点を設定する。そして、中点設定を行う。具体的には、2つの端点の中間となる中点C1802第3の点を決定する図20参照。例えば、輪郭線の連結リストが200ピクセルで構成されている場合は、100ピクセル目の画像座標を中点C1802と設定する。ステップS1302では、輪郭線分割部2040が、始点1801A、終点1801B、分割した中点C1802の画像座標を保持部5000の輪郭線の分割点情報として記録する。なお、重複する分割点が存在する場合には記録しない。ステップS1303では、輪郭線分割部2040が、始点1801Aと中点C1802との直線距離L1803と、始点1801Aと中点C1802の2点を通過する輪郭線1804例えば、元の輪郭線の左半分の画像座標系における長さNを算出する。画像座標系におけるピクセルに相当する長さNは、上下左右に隣接するピクセル間の長さを1とし、8連結リストで斜め方向に配置された長さはルート2として算出する。ただし、本実施形態では、前述の輪郭線分割方法に限定されるものではなく、輪郭線の特徴的な形状を保ちながら平滑化できる算出方法であれば対応可能である。ステップS1304では、輪郭線分割部2040が、ステップS1303で算出した輪郭線の長さNが予め設定された所定値以上であるかどうか判定する。本実施形態においては、例えば4ピクセルを設定する。輪郭線の長さNが4ピクセル以上であれば、ステップS1305に移行し、4ピクセル未満の場合は、ステップS1307に処理を移す。4ピクセル未満のときに分割を終了して次の輪郭線に処理を移すのは、輪郭線を細かくした線分群を生成しても平滑化の効果が期待できないためである。ステップS1305では、輪郭線分割部2040が、Nの二乗とLの二乗との差を算出し、予め設定された所定値以上であるかどうかを判定する。本実施形態においては、例えば50を設定する。本実施形態では、直線の判定にNとLを用いた式を用いることに限定されるものではなく、輪郭線の特徴的な形状を残して平滑化できる輪郭線分割方法であれば適用可能である。所定値を超える場合は、まだ直線に近似できないと判断してステップS1306に処理を移す。例えば、図20において、始点1801Aと中点C1802における直線距離Lと輪郭線の区間1804の長さNを算出する。この事例では、所定値を超えるため、ステップS1306に処理を移す。始点Aを変えずに分割点である中点Cを終点Bに置き換えるため、始点Aから始まる線分が直線に近似できるまで輪郭線を細分化する。所定値を下回るまで再帰的に輪郭線が分割された場合は、次の輪郭線の区間に処理を移すため、ステップS1307に移行する。ステップS1306では、中点C1802を終点1801Bに置き換えて、ステップS1301に処理を移す。すなわち、処理する点を入れ替て再帰的に処理を実行する。次の処理では、図21Aの中点1821を分割点とする。ステップS1307では、輪郭線分割部2040が現在設定されている始点1801Aと終点1801Bの間の輪郭線が直線に近似されたと判定し、始点1801Aと終点1801Bの画像座標を保持部5000の輪郭線の分割点情報として記録する。さらに、輪郭線分割部2040が、保持部5000を参照し、現在処理している輪郭線のうち、処理が完了していない輪郭線の区間がないかどうかを判定する。すべての輪郭線の区間が処理されており、輪郭線の分割点情報に分割点が記録されている場合は処理を終了する。輪郭線の区間のなかで輪郭線が直線に近似できていない場合は、ステップS1308に処理を移す。ステップS1308では、輪郭線分割部2040が、現在選択されている輪郭線の区間以外で分割処理が完了していない輪郭線の区間を選択し、現状の始点Aと終点Bを選択した輪郭線の区間の始点と終点に置き換える。ステップS1306では、始点を変えずに再帰的に分割処理を実行した。一方でステップS1308では、始点と終点をまだ処理が終了していない区間に移して処理を継続し、輪郭線の全区間において、分割処理ができるようにする。このように、設定された点群のうち輪郭線上で隣り合う点を互いに結ぶ線分群を生成することで、平滑化輪郭線を生成した。すなわち、輪郭線上の2点の距離が、所定値未満になるまで、繰り返し分割し、所定値未満の長さの真っ直ぐの線分群に置き換えを行う。ここで本実施形態において、撮像部100から図20の映像が出力された時の事例を示す。輪郭線を分割する処理を初めて、ステップS1305の判定が所定値を超えなくなるまで輪郭線を細分化したときの分割点の配置例を図21のAからDの模式図に示している。図のように、始点1801Aを始点とする輪郭線を再帰的に求めている。このように平滑化処理を進めると、最終的に図14のような結果となる。ノイズ軽減次に、この処理により、カメラノイズや照明ノイズ等のノイズを軽減する効果を説明する。図17はノイズがない状態における撮像部100と撮像部110の画像において、対象物体の輪郭線付近を抜き出した図を示している。図18はカメラノイズや照明ノイズ等で交点と対応点との距離が変化する現象を示す模式図である。図19は、平滑化をすることでノイズの影響を軽減する効果があることを説明する模式図である。図17Aは左に配置された撮像部100の画像、図17Bは右に配置された撮像部110の画像を示す。図17の点線で表示されている線1702Lと1702Rが対象物体150の理想の輪郭線を示している。図17では、ステップS2013で領域抽出部2010が抽出した領域に模様を付けて示した。すなわち、模様が付いているピクセルが1、ついていないピクセルが0を表わしている。さらに、ステップS2015でラベリングにより輪郭線を求めた結果を輪郭線1703Lと1703Rに示している。この状態で、ステップS2018により走査線と抽出領域輪郭線との交点を求めた結果が図17の太枠で表示した交点1701Lと1701Rとする。さらに、図17Aの交点1701Lを図17Bの画像の同じ位置に投影した点を対応点1705として提示している。すなわち、ノイズのない理想的な状態では、交点1701Rと対応点1705交点1701Lは2ピクセル分の距離があることを示している。対象物体と撮像部が静止していれば、理想的にはこの2ピクセルの距離から変化しない。しかし、実際には、カメラノイズや照明ノイズ等でこの距離が変化してしまう。すなわち、対象物体の理想的な輪郭線に対して、図18Bのように、正常に領域を検出できず、輪郭線の形状が理想とは大幅に異なっている。このときに抽出領域の輪郭線と走査線との交点は理想的な状態からずれが生じる。その結果、交点1701Rと対応点1705交点1701Lの距離が3ピクセルとして出力される。すなわち、距離が変化したため、理想的な奥行き値に対して誤差が生じてしまう。さらに図18Aと図18Bの次のフレームにおける処理結果を示しているのが図18Cと図18Dである。次のフレームもノイズの影響により、領域が正しく抽出されず、さらに前のフレームとも形状が異なっている。図18Dにおいては、交点1701Rと対応点1705の距離は1となる。すなわち、A、BとC、Dの2フレーム間で距離が大幅に異なる結果となるため、奥行き値に関しても安定しない。一方で、本実施形態で示す平滑化を図18A~Dに適用した図が図19A~Dである。ノイズにより対象物体の理想的な輪郭線に対して、算出された輪郭線が異なっていることは変らない。しかし、平滑化によって、図19A、Bと図19C、Dの交点1701Rと対応点1705との距離は両フレームとも2であり、安定化の効果があることがわかる。対応付け処理フロー次に、対応点検出部3000の処理の詳細について述べる。図7に、対応点検出部3000の処理の流れを示す。ステップS3011では、属性判定部3010が、保持部5000から、交点情報と輪郭線情報を入力する。ステップS3013では、属性判定部3010が、交点情報と輪郭線情報から、走査線上における交点近傍の属性をリスト化する。図9には、交点近傍の属性を抽出領域に表示した図を示す。ここで、図9において、○は正の符号を表し、△は負の符号を表す。ステップS3014では、第1の一致度算出部3020が、撮像装置100及び撮像装置110で撮像した夫々の画像での属性リストの一致度Pを算出する。属性リストの属性を左側から順にスキャンし、属性の総数をそれぞれS100、S110とし、一致した属性の総数をCとすると、一致度Pは、次のように求める。P=C/S110S100<=S110のときP=C/S100S110<S100一致度の算出方法は、求めた属性に基づいて算出するものであれば、これに限るものではない。図10は、抽出領域の輪郭線と走査線の交点を示した図から、走査線Jを取り出した模式図である。ステップS3015では、第1の判定部3030が、一致度Pを読み出し、閾値T以上の一致度であれば、画像間で対応関係にある対応点であると判定する。例えば、図10における走査線J以外例えば走査線Jの2、3本、上方にある走査線での属性リストが一致した場合、その交点は対応点であると判定できる。ステップS3016では、領域対応判定部3040が、対応点であると判定された交点を通過する輪郭線を輪郭とする抽出領域のラベルを、撮像装置100及び撮像装置110で撮像した夫々の画像で対応付ける。ステップS3017では、第2の対応点判定部3050が、ステップS3016で対応付けられた領域の輪郭線と走査線との交点で、かつまだ対応点と判定されていない交点を対応点として判定する。すなわち、S3015で対応が取れた交点を通過する輪郭線上の他の交点も、同様に対応がとれているものとみなし、対応点として判定する。例えば、図10のC1、C2、及びC1’、C2’は、対応付けできると判定された対応点である。これは、S3015で得た対応点を通過する、S3016で対応すると判定された領域の輪郭線上に存在するため、対応点として判定することができる。ステップS3018では、走査線分割部3060が、走査線上の交点近傍の属性をリスト化した交点属性リストを、ステップS3017で対応付けた対応点の位置で分割する。例えば、図10における、走査線J上の交点近傍の属性をリスト化した交点属性リストを、対応点C1及びC2の位置で分割する。これにより撮像装置100で撮像した画像においてJ1、J2、J3、撮像装置100で撮像した画像においてJ1’、J2’、J3’のように夫々3つの分割走査線に分割できる。さらにステップS3018では、走査線分割部3060が、ステップS3017で、分割走査線ごとに、分割した交点属性リストの夫々の一致度を算出する。例えば、図10におけるJ1とJ1’、J2とJ2’、J3とJ3’、の一致度を、第1の一致度算出部3020と同様の処理を行うことで算出する。ステップS3019では、第3の対応点判定部3080が、ステップS3018で算出した一致度に基づいて、まだ対応点であると判定されていない交点を新たな対応点として判定する。図11は、走査線上で対応点を求める方法を説明するための模式図である。図11では、J1とJ1’の部分の交点が一致するため、対応点として判定する。ステップS3010では、第3の対応点判定部3080が、撮像装置100で撮像された画像における対応点Cnn=1,2,,,Nと、撮像装置110で撮像された画像における対応点C’nn=1,2,,,Nとの画像座標の組を対応点情報とする。対応点情報は、保持部5000へ出力する。ここでNは、対応点の組の総数である。3次元配置算出フロー次に、物体配置算出部4000の処理の詳細について説明する。図12は、対象物体の3次元配置を算出するフローを示す図である。ステップS4010では、交点奥行き算出部4010が、保持部5000から対応点情報を取得して3次元配置を計測する。本実施形態では、エピポーラ線を利用して3次元配置を算出する。エピポーラ線は、エピポーラ方程式より求めることができる。エピポーラ方程式について説明する。撮像装置の位置を3×1ベクトルT=Tx,Ty,Tz、回転を3×3行列Rで表す。いま行列Eを次式のように置く。ここで、[T]xは、次式のように表す。2台の撮像装置で撮像した画像上の対応点を同次座標でそれぞれx=[x,y,1]T、x’=[x’,y’,1]Tと表すと、エピポーラ方程式は、次式のように表せる。したがって、2つの画像上で対応する点xとx’の関係を表す式となり、エピポーラ線を求めることができる。このようにエピポーラ線は、2台の撮像装置間の相対位置姿勢から求めることが可能である。また、2台の撮像装置間の相対位置姿勢は、カメラキャリブレーションの技術により求めることができる。カメラキャリブレーションについての詳細な説明は省略する。次に、光軸の方向と視点の高さをそろえていない2台の撮像装置を用いた3次元配置算出方法について述べる。焦点距離や主点位置などの内部パラメータは既知であり、また撮像装置の相対位置姿勢の外部パラメータも既知であるとする。撮像装置の内部パラメータと外部パラメータを合成した行列Pを次式のように表すことができる。撮像装置100で撮像された画像から検出された対応点の座標をCn=[un,vn]とする。求める3次元空間の点の位置をX=[Xn,Yn,Zn]と表すと、次式のように表せる。λは、式5の第3行目より決まる実数である。式3を展開してX、Y、Zに関してまとめると、次式のように表せる。本実施形態では、撮像装置の内部パラメータと外部パラメータは、既知であるのでPは既知のパラメータである。ひとつの撮像装置で撮像した画像から2つの拘束式が得られる。撮像装置110の撮像装置のパラメータをP’とし、撮像された画像から検出された対応点の座標をC’n=[un’,vn’]とすると、次のように4つの拘束式が得られる。式5は、未知数3に対して4つの拘束式が得られる。式5を次式のようにおくと、Xの最小二乗階は、次式のように求めることができる。これを、すべての対応点に対して計算することで、物体配置算出部4000は、物体領域の輪郭線上の点である対応点の3次元座標を計測することができる。交点奥行き算出部4010は、撮像装置100を基準にして求めた物体領域の3次元座標のZ座標奥行き値を輪郭線上の奥行き補間部4020に出力する。ステップS4020では、輪郭線上の奥行き補間部4020が、ステップS4010で得た奥行き値を保持部5000の輪郭線情報の画像座標と対応点情報とに基づいて、輪郭線に沿って線形補間する。ステップS4030では、線形補間された輪郭線から、仮想物体のポリゴンを作成する。ステップS4040では、撮像装置100および撮像装置110で撮像された各画像に、作成されたポリゴンを仮想画像として重畳描画し、重畳された画像を不図示の表示装置へと出力する。MR技術への適用本実施形態に係る情報処理装置を、MRにおける撮像装置を備えるヘッドマウンテッドディスプレイやハンドヘルドディスプレイに適用すれば、現実物体と仮想物体との3次元配置情報を比較し、画像や仮想物体を手前に描画することができる。ここで、ヘッドマウンテッドディスプレイとは、頭部に装着するディスプレイのことであり、また、ハンドヘルドディスプレイとは、手持ちのディスプレイである。これらは、複合現実感システムを構築する際に一般的によく利用される。なお、ヘッドマウンテッドディスプレイやハンドヘルドディスプレイに撮像装置を装着する場合には、ディスプレイの光軸と、撮像装置の光軸を一致させることが望ましい。このようにヘッドマウントディスプレイ等の表示装置と組み合わせて手などの物体領域の奥行きを計測することで、現実物体と仮想物体の前後関係を正しく表現することができ、正しく知覚することができる。また、手などの現実物体の3次元配置情報を取得できることにより、現実物体と3Dモデルとの干渉判定が実施可能となる。すなわち、製品設計において、試作品ができる前に工具等の現実物体と3DCADモデルの干渉判定の検証ができるようになり、試作コストを低減できる可能性がある。また、サイバーグローブのような入力装置なしで3Dモデルに直接手で触れて操作することができるようになる。上記で説明したように、本実施形態に係る情報処理装置は、画像から検出した物体領域にノイズが含まれる場合であっても、MR技術おける幾何的整合性を向上させ、比較的安定して現実物体の3次元配置を計測することができる。また、安定化のための領域抽出処理の中間情報を、干渉判定を行うための3次元ポリゴンの基本情報として流用できるように設計されているため、より高速に処理可能となり、遅延を軽減することができる。さらに、計測した現実物体の3次元配置情報と仮想物体の3次元配置情報を比較して、画像または仮想物体を手前に描画することができる。すなわち、現実物体と仮想物体の前後関係を正しく表現することができ、MR技術おける幾何的整合性を向上させ、違和感の少ないMR体験をユーザーに提供することができる。変形例1本実施形態では、2台の撮像装置で3次元配置を計測したが、本実施形態では2台の撮像装置を利用することに限定されるものではなく、3台以上の撮像装置を組み合わせて利用してもよい。例えば、3台の撮像装置を利用して3次元配置を算出する場合は、第1の実施形態における構成に撮像装置120を追加する。撮像装置120からの画像は基準点検出部2000の保持部5000に格納される。本実施形態における処理は、第1の実施形態における夫々の処理において、撮像装置120の映像も追加で処理すればよい。ただし、対応点検出部3000の処理では、まず撮像装置100と撮像装置110の関連情報を入力して処理し、次に撮像装置100と撮像装置120の関連情報を入力して2組の対応点を生成する。さらに3次元配置を算出するステップS4010では、撮像装置100と撮像装置110の対応点情報で求めた3次元配置と、撮像装置100と撮像装置120の対応点情報で求めた3次元配置とを、平均して3次元配置を算出すればよい。なお4台以上であっても同様に、ペアとなる撮像装置の計算結果を組み合わせて処理すれば実現可能である。変形例2本実施形態では、現実物体150の手の色情報のみを抽出して3次元配置を求めた。しかし、本実施形態では、1つの現実物体の色情報のみを扱うことに限定されるものではなく、複数の異なる色の現実物体を検出して3次元配置を求めてもよい。複数の異なる色の現実物体の3次元配置を検出する場合、基準点検出部2000で1つの現実物体の色を抽出し、対応点検出部3000と物体配置算出部4000とで3次元配置を求め、次の現実物体の色を抽出して夫々の処理を順次に実行すればよい。その他の実施形態図15は、本実施形態における撮像装置の位置及び姿勢計測装置200のハードウェア構成例を示すブロック図である。図15に示したハードウェア構成は通常のパーソナルコンピュータの構成と同等である。さらに画像取り込み器502、カメラ503が接続されている。画像取り込み器502は撮像装置100及び110で撮像された画像をコンピュータ内に取り込むものであり、画像入力部1000に対応する。画像取り込み器502は例えばビデオキャプチャボードである。カメラで撮像した画像をコンピュータ内に取り込むものであれば何でもよい。CPU501は、記憶媒体503またはROM504またはRAM505、不図示の外部記憶装置等に保存されているプログラムを実行する。それにより、基準点検出部2000、対応付け部処理部3000、物体配置算出部4000として機能する。また夫々の処理部は、記憶媒体503に情報を保存、もしくは情報の読み出しを行う。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は前述した実施形態を構成することになる。また、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているオペレーティングシステムOSなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。さらに、記憶媒体503から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張カードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれる。その後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに備わるCPU501などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。"