"明るさに関連する値を表わす第1の要素と,色相に関連する値を表わす第2の要素を含む色空間を用いて,二次元表面を持つ媒体に表わされるマーカであり,上記マーカは上記第1の要素の値が基礎値である境界を持つマーカ領域を有し,少なくとも2つの独立した位置セグメントが上記マーカ領域内の所定位置に配置され,上記位置セグメントは中心位置を有し,この中心位置を通るすべての方向において,上記第1の要素の値が,上記中心位置でピークを示しかつこのピークの値と基礎値との間で単一周波数で変化するものであり,上記位置セグメントの上記第2の要素が特定の色相を表わす値を持つ,ことを特徴とするモノスペクトルマーカ。上記マーカ領域内にさらに上記位置セグメントから離れてIDセグメントが配置され,上記IDセグメントの上記第2の要素は上記位置セグメントの第2の要素の値とは異なる値を持つことを特徴とする請求項1に記載のモノスペクトルマーカ。請求項1に記載のモノスペクトルマーカを含むシーンを撮像して得られる画像データを上記色空間の画像データに変換して,画素ごとに,少なくとも上記第1の要素の値と上記第2の要素の値とを取得し,上記第1の要素の値に対して,上記単一周波数に相当する周波数を含む通過帯域を持つバンドパスフィルタでフィルタリングしてこのバンドパスフィルタを通過する画素を特定し,上記第1の要素の値について上記マーカ領域を抽出し,上記第2の要素の値が上記特定の色相を表わす範囲内の値であるかどうかを判定し,上記第1の要素の値が上記バンドパスフィルタを通過し,かつ上記第2の要素の値が上記特定の色相を表わす範囲内にある画素の中で,上記第1の要素の値がピークを示す画素を特定して上記位置セグメントの中心位置候補を決定し,上記決定した中心位置候補のうち上記抽出したマーカ領域内に存在する中心位置候補の数があらかじめ定められた数と一致することによりモノスペクトルマーカであると同定する,ことを特徴とするモノスペクトルマーカの検出方法。請求項2に記載のモノスペクトルマーカを含むシーンを撮像して得られる画像データを上記色空間の画像データに変換して,画素ごとに,少なくとも上記第1の要素の値と上記第2の要素の値とを取得し,上記第1の要素の値に対して,上記単一周波数に相当する周波数を含む通過帯域を持つバンドパスフィルタでフィルタリングしてこのバンドパスフィルタを通過する画素を特定し,上記第1の要素の値について上記マーカ領域を抽出し,上記第2の要素の値が上記特定の色相を表わす範囲内の値であるかどうかを判定し,上記第1の要素の値が上記バンドパスフィルタを通過し,かつ上記第2の要素の値が上記特定の色相を表わす範囲内にある画素の中で,上記第1の要素の値がピークを示す画素を特定して上記位置セグメントの中心位置候補を決定し,上記抽出されたマーカ領域内に存在する中心位置候補の数があらかじめ定められた数と一致する場合に,その中心位置候補を上記位置セグメントの中心位置としてこの中心位置に基づいて上記IDセグメントの少なくとも中心位置を求め,求めた中心位置の上記第2の要素の値が所定の範囲内にあるかどうかにより,特定のモノスペクトルマーカかどうかを判定する,ことを特徴とするモノスペクトルマーカの検出方法。撮像装置からモノスペクトルマーカまでの距離に応じて異なる通過帯域を持つ複数のバンドパスフィルタを用いて上記第1の要素の値をそれぞれフィルタリングしていずれかのバンドパスフィルタを通過する画素を特定する,請求項3または4に記載のモノスペクトルマーカの検出方法。請求項1に記載のモノスペクトルマーカを含むシーンを撮像して得られる画像データを上記色空間の画像データに変換して,画素ごとに,少なくとも上記第1の要素の値と上記第2の要素の値とを取得する画像変換手段,上記単一周波数に相当する周波数を含む通過帯域を持つバンドパスフィルタを備え,このバンドパスフィルタで上記第1の要素の値をフィルタリングして該バンドパスフィルタを通過する画素を特定するフィルタリング手段,上記第1の要素の値について上記マーカ領域を抽出するマーカ領域抽出手段,上記第2の要素の値が上記特定の色相を表わす範囲内の値であるかどうかを判定する第2要素判定手段,上記フィルタリング手段により特定された画素であって,かつ上記第2要素判定手段により上記第2の要素の値が上記特定の色相を表わす範囲内にある画素の中で,上記第1の要素の値がピークを示す画素を特定して上記位置セグメントの中心位置候補を決定する中心位置候補決定手段,および上記中心位置候補決定手段により決定された中心位置候補のうち上記マーカ領域抽出手段により抽出されたマーカ領域内に存在する中心位置候補の数があらかじめ定められた数と一致することによりモノスペクトルマーカであると同定するマーカ同定手段,を備えるモノスペクトルマーカの検出装置。請求項2に記載のモノスペクトルマーカを含むシーンを撮像して得られる画像データを上記色空間の画像データに変換して,画素ごとに,少なくとも上記第1の要素の値と上記第2の要素の値とを取得する画像変換手段,上記単一周波数に相当する周波数を含む通過帯域を持つバンドパスフィルタを備え,このバンドパスフィルタで上記第1の要素の値をフィルタリングして該バンドパスフィルタを通過する画素を特定するフィルタリング手段,上記第1の要素の値について上記マーカ領域を抽出するマーカ領域抽出手段,上記第2の要素の値が上記特定の色相を表わす範囲内の値であるかどうかを判定する第2要素判定手段,上記フィルタリング手段により特定された画素であって,かつ上記第2要素判定手段により上記第2の要素の値が上記特定の色相を表わす範囲内にある画素の中で,上記第1の要素の値がピークを示す画素を特定して上記位置セグメントの中心位置候補を決定する中心位置候補決定手段,および上記マーカ領域抽出手段により抽出されたマーカ領域内に存在する中心位置候補の数があらかじめ定められた数と一致する場合に,その中心位置候補を上記位置セグメントの中心位置としてこの中心位置に基づいて上記IDセグメントの少なくとも中心位置を求め,求めた中心位置の上記第2の要素の値が所定の範囲内にあるかどうかにより,特定のモノスペクトルマーカかどうかを判定するマーカ識別手段,を備えるモノスペクトルマーカの検出装置。上記フィルタリング手段は,撮像装置からモノスペクトルマーカまでの距離に応じて異なる通過帯域を持つ複数のバンドパスフィルタを備え,上記第1の要素の値を上記複数のバンドパスフィルタによりそれぞれフィルタリングしていずれかのバンドパスフィルタを通過する画素を特定するものである,請求項6または7に記載のモノスペクトルマーカの検出装置。上記シーンを撮像する撮像装置をさらに備える請求項6から8のいずれか一項に記載のモノスペクトルマーカの検出装置。まずモノスペクトルマーカの構成について説明する。この実施例のモノスペクトルマーカはHSV色空間HSV表色系により表現される。HSV色空間は色相Hue,彩度SaturationChromaおよび明度BrightnessLightnessValueの三つの成分からなるHSB色空間ともいわれる。明度Vを第1の要素とし明るさに関連する値を表わす,その値を0~100で表わす。色相Hを第2の要素とし色に関連する値を表わす,その値を0~360°で表わす。彩度Sを第3の要素とし鮮やかさに関連する値を表わす,その値を0~100で表わす。図1および図2はこの発明の実施例によるモノスペクトルマーカの一例を示している符号MK1で示す。図1と図2は全く同じモノスペクトルマーカを示す線L1,L2の引いてある位置のみが異なる。モノスペクトルマーカMK1は正方形の境界を持つ。この境界の内側に幅の狭い正方形の枠状の境界領域連結領域BDを有している。境界領域BDは黒の領域であるV=0,H=0,S=0。境界領域BDおよびその内部がマーカ領域である。境界領域BDはマーカ領域の周囲を囲んでいる閉じた領域である。境界領域BDにより囲まれたマーカ領域の内部には,合計9個のセグメントが配置されている。正方形の四隅の位置に配置されている4つのセグメントを位置セグメントといい,それぞれSp1,Sp2,Sp3,Sp4で表わす。これらの位置セグメントの中間およびマーカ領域内の中央に配置されているのがIDセグメントSd1,Sd2,Sd3,Sd4,Sd5であるID=Identification。図1,,に,図1の最上段の3個のセグメントSp1,Sd1,Sp2の中心を通る線L1に沿う明度V,色相H,彩度Sの値の変化を示す。同様に,図2,,に,図2の中段の3個のセグメントSd2,Sd3,Sd4の中心を通る線L2に沿う明度V,色相H,彩度Sの値の変化を示す。図1において,明度Vは,左端の境界領域BDの値0最小値,基礎値から線L1に沿って正弦波余弦波状に滑らかに変化し,それぞれセグメントSp1,Sd1,Sp2の中心でピークを示し,これらのセグメントの中間で最小値を示し,右端の境界領域BDに至っている。すなわち,明度Vの値の変化は線L1に沿って単一周波数単一の空間周波数によって表わされる。これがモノスペクトルマーカの意義である。この明度Vの変化の周波数スペクトルを図3に示す。マーカMK1は充分に視認できる程度の大きさのものであるから,明度Vの変化は空間的に比較的緩やかであり単一周波数スペクトルは,相対的に低周波領域に現れる。図1の色相についてみると,位置セグメントSp1,Sp2の色相の値は60°黄色であり,中央のIDセグメントSd1の色相の値は0°赤色である。図1の彩度Sについてみると,境界領域BDを除くマーカ領域の内部では均一に最大値100を示す。彩度Sは必ずしも最大値になくてもよいが,できるだけ高い値が好ましい。図2において,モノスペクトルマーカMK1の2段目の線L2に沿う明度Vもまた単一周波数を描く変化を示し,その周波数の値は図1に示すものと同じである。図2において,IDセグメントSd2,Sd3,Sd4の色相Hは,それぞれ,120°緑,180°青,0°赤である。図2において彩度Sは最大値を示す。モノスペクトルマーカMK1の最下段のセグメントSp3,Sd5,Sp4についても,その中心を通る線に沿う明度Vの変化は図1,図2に示すものと同じ周波数の正弦波状である。これらのセグメントSp3,Sd5,Sp4の色相はそれぞれ60°黄,180°青,60°黄である。彩度Sは最大値を示す。モノスペクトルマーカMK1の各セグメントの縦方向の並びSp1,Sd2,Sp3の並び,Sd1,Sd3,Sd5の並び,Sp2,Sd4,Sp4の並びに沿う明度Vの変化も正弦波状に単一周波数を持ち,この単一周波数の周波数値は図1,図2に示すものと同一である。対角線方向のセグメントの並びSp1,Sd3,Sp4の並び,Sp2,Sd3,Sp3の並びに沿う明度Vの変化も単一周波数で正弦波状であるが,周波数は図1,図2に示す周波数の1/√2である。モノスペクトルマーカMK1の各セグメントSp1~Sp4,Sd1~Sd5においては,横方向線L1,L2の方向および縦方向線L1,L2に直交する方向の2方向各セグメントの中心において直交する2方向において,明度Vの値は同じ周波数値の単一周波数で変化する。各セグメントの中心を通るすべての方向において,明度Vの値は単一周波数で変化するが,その周波数は上記の直交する2方向から角度方向に離れるにしたがって低下し,回転した方向において上述のように上記直交する2方向の周波数の1/√2となる。このように,各セグメントはその明度Vが各セグメントの中心を通るすべての方向について単一周波数で変化し,周波数は角度が異なると連続的に変化するがその周波数変化の幅は比較的狭い。すべてのセグメントSp1~Sp4,Sd1~Sd5は相互に独立している離れている,または重ならない。すなわち,各セグメント間において,セグメントの明度Vの値が0となる少なくとも1画素が存在する。IDセグメントSd1~Sd5についても明度Vの値の変化を単一周波数をもつものとしているが,後に例を示すように図8,IDセグメントについては明度Vは必ずしも単一周波数を持つ必要はなく,方形波のように不連続に変化するものでもよい。このようなモノスペクトルマーカMK1は二次元表面を持つ媒体の表面上に表わされるか,または観測物体の表面上に直接に表わされる。媒体には,紙,プラスチック等のシートもしくは板状体,壁等の平面,表示画面を含む。図4はモノスペクトルマーカの他の例を示すものである。このモノスペクトルマーカMK2は,上述したモノスペクトルマーカMK1の最下段の3つのセグメントSp3,Sd5,Sp4を取り出して幅のきわめて狭い長方形枠状の境界領域内に配置したものである。図5は正三角形枠状の境界領域を有し,この境界領域内の正三角形の頂点に近い位置に3つの位置セグメントSp7,Sp8,Sp9色相はいずれも黄を配置し,位置セグメントの間にIDセグメントSd7青,Sd8赤,Sd9青を配置したものである。すべてのセグメントにおいて,その明度は,各セグメントの中心を通るすべての方向において,単一周波数の変化を示す。明度のピーク値は各セグメントの中心であり,中心を通るすべての方向において単一周波数の周波数値は等しい。図6はさらに他のモノスペクトルマーカの例を示すものである。このモノスペクトルマーカMK4は2つの位置セグメントSp11とSp12のみを含む。各位置セグメントSp11,Sp12の明度Vの値はそれらの中心においてピーク値を示し,360°の全方向においてすべて同じ単一周波数で変化し,最外周において明度の値が0となっている。この明度の値が0となっている部分が境界領域である。位置セグメントSp11とSp12の色相Hの値は60°黄,彩度Sの値は100である。このように,モノスペクトルマーカはIDセグメントを備えず,位置セグメントのみで構成してもよい。図7はさらに他のモノスペクトルマーカの例を示す。このモノスペクトルマーカMK5は,長方形枠の境界領域連結領域BDと,この境界領域BD内にこの境界領域から離れて設けられた2つの位置セグメントSp13,Sp14とから構成される。位置セグメントSp13,Sp14の明度Vの値は,いずれも,直交する方向に同じ単一周波数で変化し中心にピークがある,これらの方向から回転するにしたがい上記単一周波数よりも小さい単一周波数で変化する45°回転した位置で1/√2倍に小さくなるものである。位置セグメントSp13,Sp14の色相Hの値は60°黄,彩度Sの値は100である。このように,境界領域BDと位置セグメントSp13,Sp14とは離れていてもよい。図8に示すモノスペクトルマーカMK6では2つの位置セグメントSp13とSp14の間に,2つのIDセグメントSd11,Sd12が設けられている。これらのIDセグメントSd11,Sd12の明度Vの値は正弦波状に単一周波数で変化するものではなく,方形波状に不連続に変化するもので,100一定である。IDセグメントSd11の色相Hの値は0°赤,IDセグメントSd12の色相Hの値は180°青である。またこれらのIDセグメントSd11,Sd12の彩度Sの値は100である。2つのIDセグメントSd11,Sd12の位置セグメントSp13,Sp14に対する相対的な位置はあらかじめ定められている既知である。図10は上述したモノスペクトルマーカを含むシーン背景,風景,情景,場を撮像し,これにより得られる画像データを解析してモノスペクトルマーカを検出するシステム全体を示すものである。このシステムは基本的にはデジタルカメラ70と,マーカ検出装置10とから構成される。マーカ検出装置10は一般的にはコンピュータシステムパーソナルコンピュータPC,その他のコンピュータ装置により実現される。図10にはこのコンピュータシステムが果たす機能処理がブロックの形で表現されている。すなわち,画像変換処理手段21,直流成分除去処理手段22,n個のバンドパスフィルタ処理手段31,32,...,3n以下,BFP1,2,...,nと略す,マーカ抽出処理手段60はすべてコンピュータを動作させるソフトウェアによって実現されるものである。また,Vメモリ23,Vメモリ41,42,...,4n以下,Vメモリ1,2,...,nと略す,Hメモリ51,Sメモリ52も機能的に分けて記載しているにすぎず,これらのメモリは実現的には一個ないしは数個のメモリにより実現されるものである。図9はデジタルカメラ70が撮像したシーンの画像の例を示すものである。このシーンは机80の上に電話機81,本82,コーヒーカップ83等が置かれ,さらに2つのモノスペクトルマーカMK11,MK12が置かれているものである。デジタルカメラ70から図9に示されるような画像を表わすRGB画像データが出力され,マーカ検出装置10に与えられる。マーカ検出装置10において,画像変換処理21により,デジタルカメラ70から入力する1画像分のRGB画像データがHSV色空間のV明度,H色相,S彩度のデータに変換される。このうちの明度Vの画像データに関しては,直流成分除去処理22により直流成分を除去し,直流成分除去後の明度VのデータをVメモリ23に記憶する。後述するようにBPFによるフィルタリングの前後の明度データを比較する処理において,直流成分の存在による影響を事前に取り除くためである。色相Hおよび彩度Sの画像データはそれぞれHメモリ51,Sメモリ52に記憶される。複数の異なる通過帯域が設定されているBPF1~nが用意されている。これは次の理由による。モノスペクトルマーカの大きさは一定であるが,撮像画像上に写るモノスペクトルマーカの大きさは,モノスペクトルマーカとカメラ70との間の距離に応じ変わる。上述のようにモノスペクトルマーカの少なくとも位置セグメントの明度Vの値は単一周波数の空間周波数を有しているが,撮像画像上においてはモノスペクトルマーカの画像の大きさによってその画像の単一周波数は変わる。撮像画像上のモノスペクトルマーカの画像の大きさは予め分らないことが多いので,モノスペクトルマーカの種々の画像の大きさに対応できるようにするために,複数の異なる通過帯域を持つBPFが用意されている訳である。撮像画像上のモノスペクトルマーカの画像の大きさが一定でかつあらかじめ分っている場合には,BPFは1つでもよい。モノスペクトルマーカの少なくとも位置セグメントにおいても,その明度Vの値の変化を表わす単一周波数の値は方向によって異なり,一つのモノスペクトルマーカのもつ単一周波数は一定の幅帯域を持っている。そこでモノスペクトルマーカの持つ単一周波数の帯域に対応させて各BPF1,2,...,nには,図11に示すように,一定幅の通過帯域を持たせる。一つのモノスペクトルマーカの単一周波数は,図1,図2に示されるモノスペクトルマーカの場合には,上述のように異なる2方向の単一周波数からその1/√2まで変化する。シーンモノスペクトルマーカを斜めに撮影したり,モノスペクトルマーカが画像XY平面内で斜めに傾いている場合等を考慮すると,BPFの通過帯域の最小周波数f1と最大周波数f3とは,大体の目安としては,その比が1対2程度となろう。BPFによるフィルタリングはウィンドウWD図9参照をV画像データ上をスキャニングしながら行うことになる。このBPFのウィンドウの大きさウィンドウサイズ一辺の大きさは,図11,に示すようにBPFの通過帯域の最小周波数f1空間領域の一周期M1が対応と最大周波数f3空間領域の一周期M3が対応との平均値f2の一周期M2とする。Vメモリ23のVデータは複数のBPF1~nによってそれぞれフィルタリングされ,そのフィルタリング結果はVメモリ1~nにそれぞれ記憶される。これらのVメモリ1~n,Hメモリ51,Sメモリ52に記憶されたデータを用いて,マーカ抽出処理60により,モノスペクトルマーカが次のようにして抽出される。図12を参照して,上述のように,複数の異なる通過帯域をもつBPF1~nによりVデータにフィルタリングをかけるステップS11,フィルタリング手段。その結果は,一画面一画像分のすべての画素についてVメモリ1~nに記憶される。これらのVメモリ1~nに記憶されたすべてのデータを用いて,モノスペクトルマーカの位置セグメントの候補第1の候補の画素を抽出するステップS12。この処理を図13を用いて詳しく説明する。BPF1によるフィルタリングを行う前のVデータVメモリ23に記憶されているとBPF1によるフィルタリング後のVデータVメモリ1に記憶されているとの差を算出し,その差分画像を得るこれを差分画像1とし,ある画素の差分画像データをd1i,jとする。同じように,BPF2,...,nによるフィルタリングを行う前のVデータとBPF2,...,nによるフィルタリング後のVデータVメモリ2,...,nに記憶されているとの差を算出し,その差分画像をそれぞれ得るこれらを差分画像2,...,nとし,ある画素の差分画像データをd2i,j,...,dni,jとする。差分画像1~nの特定の画素i,jに着目し,それらの差分データのうちの最小のものを求める。そして,この最小の差分データを所定の閾値できるだけ小さい値とすると比較し,所定の閾値よりも小さいものを明度Vに関して位置セグメントの候補第1の候補の画素とする。この処理は,一画像撮像画像のすべての画素について行なう。BPFによるフィルタリングの前後のVデータの差が小さいということは,その画素のVデータはBPFを通過したということを意味する。上述したように,撮像画像上のモノスペクトルマーカの種々のサイズに応じた通過帯域をもつ複数のBPFが用意されている。各画素ごとに,いずれかのBPFを通過した画素かどうかが判定されることになる。位置セグメントは上述のように単一周波数で変化する明度Vの値を持っているので,位置セグメントを表わす画素のVデータであればいずれかのBPFを通過することになる。これにより,位置セグメントに属する可能性の高い画素が抽出されることになる。これは,動きぶれや焦点ぼけがあっても影響を受けることは殆どない。位置セグメントは上述のように特定の色相の値上記の例ではH=60°黄を持っている。位置セグメントに属する可能性のある第1候補の画素について,そのHデータHメモリ51内に記憶されているが所定の許容範囲内にあるかどうかがチェックされるステップS13,第2要素判定手段。Hデータがあらかじめ定めたHの値の所定範囲内にあればその画素を位置セグメントに属する可能性のある候補第2の候補とする。このチェックにより,背景画像内に含まれるモノスペクトルマーカ以外の画像の部分が殆ど排除される。さらに彩度Sの値を用いて位置セグメントに属する画素かどうかのチェックが行なわれる。位置セグメントの画素の彩度は上述のように最大値,100に設定される。そこで,第2候補の画素のSデータが所定の閾値100に近い値を超えているかどうかがチェックされ,超えている画素を位置セグメントに属する候補第3の候補とするステップS14。これにより背景中に存在する位置セグメントに似た性質をもつ画像部分が排除される。このステップS14の処理は必ずしも行なわなくてもよい。このようにして,位置セグメントに属する画素の集合ある範囲に集っているが見い出されるので第3の候補,この第3の候補の画素のVデータの中で近傍の画素のVの値よりも大きいもの,すなわちピークに相当する画素を見つけるステップS15,位置セグメント中心位置候補決定手段。上述のように,位置セグメントの明度Vの値は正弦波状に変化しており,位置セグメントの中心においてVの値が最も高い。ステップS15の処理により,位置セグメントの中心位置が求まる。因みに水玉模様のように,明度Vの値が一定で変化しない領域をもつ画像部分ではピーク検出は失敗に終わるピークが検出できない。境界領域は黒で表わされている。したがって,明度Vを黒に近い閾値で弁別し,この閾値よりも低い値のVデータを持つ画素を黒領域として抽出する。そして黒領域として抽出された画素が相互に連結連続し,かつ閉じた領域閉ループを形成していれば,それはモノスペクトルマーカの境界領域の可能性が高い。このようにして,境界領域を抽出するステップS16,マーカ領域境界領域抽出手段。ステップS16で抽出した境界領域の中に,ステップS15で判定した位置セグメントの中心位置候補の画素が存在するかどうかを判定し,存在する場合にはその個数を数える。図1,図2に示すモノスペクトルマーカの場合には境界領域の中に4個の位置セグメントがある。そこで,上で数えた個数がモノスペクトルマーカの位置セグメントの数と一致するかどうかを確認し,一致すれば,上記の中心位置候補の画素を位置セグメントの中心位置とする。この位置セグメントの中心位置は,図14に示す処理において,IDセグメントの中心位置を求めるために用いられる。また,抽出した境界領域に存在する位置セグメントの中心位置の数が既知のモノスペクトルマーカの位置セグメントの数と一致するということはその境界領域と位置セグメントはモノスペクトルマーカのものであると判定できることを意味するステップS17,マーカ同定手段。このようにして,位置セグメントと境界領域の抽出のみで撮像画像の中からモノスペクトルマーカを同定特定することができる。マーカ検出装置10からは,同定したモノスペクトルマーカの位置を表わすデータ等が出力される。図14は,位置セグメントに加えて,IDセグメントを利用してモノスペクトルマーカを識別する処理の例を示している。図12に示す処理は位置セグメントのみを用いてモノスペクトルマーカを同定シーンの画像中にモノスペクトルマーカが存在することを判定しかつその画像上の位置を特定することしている。この処理ではモノスペクトルマーカにおける位置セグメントの中心の位置中心画素の位置が求められる。モノスペクトルマーカの境界領域内に存在する位置セグメントの数によりモノスペクトルマーカであると同定しているので,位置セグメントの数が等しい2つのモノスペクトルマーカを識別することはできない。もっとも,2つのモノスペクトルマーカにおける位置セグメントの色相の値が異なれば,色相の値により識別することは可能である。図14に示す処理では,図12による処理の結果に基づき,さらにIDセグメントを利用することにより,モノスペクトルマーカであることを一層高精度に同定するとともに,2以上のモノスペクトルマーカが存在する場合に,それらの位置セグメントの位置と数が同じでもIDセグメントの位置,数または色相の値Hが異なれば,これらの2つ以上のモノスペクトルマーカを相互に識別することができる。図1または図2に示されるモノスペクトルマーカMK1を例にとると,このモノスペクトルマーカMK1では正方形の境界領域内の四隅に相当する位置に位置セグメントが配置され,これらの4つの位置セグメントの中間の位置に5つのIDセグメントが配置されている。図12における処理により4つの位置セグメントの中心位置座標データが求められたので,これに基づいて,位置セグメントとの相対的位置関係を利用してIDセグメントの位置を求めることができるステップS21。たとえば図15に示すようにモノスペクトルマーカが画像上で傾いている場合であっても撮影角度によりモノスペクトルマーカが平行四辺形,菱形,台形等のような形に多少変形していても,4つの位置セグメントSp1,Sp2,Sp3,Sp4の中心位置を[0,1],[1,1],[0,0][1,0]とする座標系においては,IDセグメントSd1,Sd2,Sd3,Sd4,Sd5の中心位置の座標は,それぞれ,[05,1],[0,05],[05,05],[1,05],[05,0]で表わされるから,図12の処理により検出した4つの位置セグメントの画像上の中心位置に基づき,上記座標系による変換を通してIDセグメントの画像上の中心位置画素を求めることができる。IDセグメントの中心位置の画像上の位置が得られれば,Hメモリ51に記憶した色相Hデータから,IDセグメントの中心位置の色相Hの値を求めることができるステップS22。この色相Hの値のすべてが,あらかじめ定めた色相Hの値IDセグメントSd2緑ならH=120,IDセグメントSd3青ならH=180などを中心とした許容範囲内にあればHのパターン照合,それは所定のモノスペクトルマーカであると判定されるステップS23,マーカ識別手段。もちろん,5つのIDセグメントの1つでもその色相Hが既知の範囲内になければそれはモノスペクトルマーカであるとは判定されない。位置セグメントの中心位置は同じでも,IDセグメントの位置や色相のパターンが異なる2種類以上のモノスペクトルマーカの相互の識別も可能となる。マーカ検出装置10からは,識別したモノスペクトルマーカを表わすデータや,その位置を表わすデータ等が出力される。モノスペクトルマーカはHSV色空間以外にも,YUV色空間,Lab色空間等を用いても表現可能である。YUV色空間の場合には第1の要素として輝度Yを,第2の要素として色差UまたはVを用いる。Lab色空間の場合には,第1の要素として明度Lを,第2の要素として赤の強さaまたは黄の強さbを用いる。この発明によるモノスペクトルマーカおよびその検出方法,装置は多くの分野で応用可能である一例としては,拡張現実マーカとして利用可能であり,この場合には,特に物体が移動する場合の拡張現実感実現で真価を発揮するたとえば手術ナビゲーション,プラント保守,ロボット位置推定,各種ゲーム。"