原画像に複数の領域を設定する領域設定ステップと、前記原画像を構成する各画素の特徴情報を取得する特徴情報取得ステップと、前記複数の領域ごとに、前記特徴情報に基づいて前記各画素に奥行き情報を生成する奥行き情報生成ステップと、前記奥行き情報に基づいて、前記各画素の位置を変更した立体視画像を生成する立体視画像生成ステップと、を有することを特徴とする、立体視画像生成方法。前記領域設定ステップでは、前記原画像に含まれる被写体ごとに前記領域を設定することを特徴とする、請求項1に記載の立体視画像生成方法。前記立体視画像生成ステップは、前記複数の領域ごとに、前記画素の位置を変更した個別立体視画像を生成する個別画像生成ステップと、前記複数の領域ごとに生成された複数の前記個別立体視画像を合成して前記立体視画像を生成する立体視画像合成ステップと、を有することを特徴とする、請求項1又は2に記載の立体視画像生成方法。前記立体視画像合成ステップでは、複数の前記個別立体視画像の前後関係に基づいて、前面側の前記個別立体視画像に対して、背面側の前記個別立体視画像が透過するように合成することを特徴とする、請求項3に記載の立体視画像生成方法。前記立体視画像合成ステップは、前記複数の領域ごとに生成された前記奥行き情報を合成する奥行き情報合成ステップを有しており、前記合成された前記奥行き情報から前記立体視画像を生成することを特徴とする、請求項1又は2に記載の立体視画像生成方法。前記領域設定ステップは、前面側の前記領域と背面側の前記領域が重なり合う前記画素に対して、背面側の前記領域の前記画素の色値を推測する背面色値推測ステップを有することを特徴とする、請求項1乃至5のいずれかに記載の立体視画像生成方法。新設前記奥行き情報生成ステップは、前記領域ごとに生成した奥行き情報を、複数の前記領域の相対的な前後関係に基づいて調整する奥行き相関調整ステップを有することを特徴とする、請求項1乃至6のいずれかに記載の立体視画像生成方法。前記奥行き情報生成ステップは、前記原画像から抽出された一対の前記画素の間にエッジを設定するエッジ設定ステップと、前記特徴情報に基づいて前記エッジに重み情報を設定する重み情報設定ステップと、前記各画素の中からスタート画素を選択するスタート画素選択ステップと、前記スタート画素から前記各画素までの前記重み情報についての経路を算出し、前記各画素に経路情報を設定する経路情報設定ステップと、前記経路情報に基づいて前記各画素に前記奥行き情報を設定する奥行き確定ステップと、を有することを特徴とする、請求項1乃至7のいずれかに記載の立体視画像生成方法。前記スタート画素選択ステップでは、前記複数の領域のそれぞれにおける最奥部を示す領域、または最前部を示す領域に含まれる前記画素を前記スタート画素に選択することを特徴とする、請求項8に記載の立体視画像生成方法。前記スタート画素選択ステップでは、前記スタート画素を複数選択することを特徴とする、請求項8または9に記載の立体視画像生成方法。電子計算機によって構成され、原画像に複数の領域を設定する領域設定手段と、前記原画像を構成する各画素の特徴情報を取得する特徴情報取得手段と、前記複数の領域ごとに、前記特徴情報に基づいて前記各画素に奥行き情報を生成する奥行き情報生成手段と、前記奥行き情報に基づいて、前記各画素の位置を変更した立体視画像を生成する立体視画像生成手段と、を有することを特徴とする、立体視画像生成システム。しかしながら、通常の原画像から立体視画像を生成する従来の手法では、例えば被写体である人物等と背景の境界においては奥行き情報の値が変化することとなり、奥行きの断絶不連続が生じるという問題があった。このような奥行きの断絶が生じている場合、人物等と背景の間の遠近のみが強調されて人物等が平面的に感じられる、いわゆる描き割り効果等の不自然な立体感として知覚されることとなる。また、右眼用画像および左眼用画像において各画素の位置を変更する際に、人物等に含まれる画素と背景に含まれる画素の移動量が大きく異なることから、原画像において人物等に遮蔽されていた背景に大きなギャップ欠損が生じることとなる。従来の手法においては、このようなギャップを回避するために、境界部分に対するぼかし処理や、人物等または背景の画像を拡大または変形させる処理を施すようにしたものもあるが、このような境界処理を行うと境界部分には視差が付与されないため、境界部分に関してかえって看者に違和感を与える場合があった。また、この種の境界処理は、立体視画像の画質を劣化させるという問題もあった。また、これらのぼかし処理や、拡大変形処理には、ソフトウエア上で立体視画像を加工するオペレータの作業負担を増大させる。従って、多眼式や多眼視差式の立体視画像を、原画像から立体視画像を生成しようとすると、オペレータの加工作業が膨大となってしまうという問題があった。また、従来の手法では、一般的に原画像を構成する各画素の色相、彩度または明度上記特許文献1では、彩度の値をそのまま各画素の奥行き情報としているため、例えば被写体である人物等と背景の境界で奥行き情報が大きく変化する。結果、奥行きの断絶が強調されやすいという問題があった。更に、原画像には、制作者の意図意志やストーリー性などの要素も含まれる。この場合、看者にしっかりと見て欲しい重要な被写体を強調したり、原画像中でフォーカスが当たっている場所を強調したり、反対に、重要でない部分やぼけている部分を強調させないように調整したりすることが重要になる。しかし、従来の手法では、原画像の全体から奥行き情報を機械的に算出して、そのまま利用するため、制作者の意図を立体感に反映させることが困難であるという問題があった。本発明は、斯かる実情に鑑み、看者に自然な立体感を知覚させる立体視画像を原画像から生成することが可能な立体視画像生成方法および立体視画像生成システムを提供しようとするものである。上記目的を達成する本発明は、原画像に複数の領域を設定する領域設定ステップと、前記原画像を構成する各画素の特徴情報を取得する特徴情報取得ステップと、前記複数の領域ごとに、前記特徴情報に基づいて前記各画素に奥行き情報を生成する奥行き情報生成ステップと、前記奥行き情報に基づいて、前記各画素の位置を変更した立体視画像を生成する立体視画像生成ステップと、を有することを特徴とする、立体視画像生成方法である。上記目的を達成する立体視画像生成方法において、上記発明の前記領域設定ステップでは、前記原画像に含まれる被写体ごとに前記領域を設定することを特徴とする。上記目的を達成する立体視画像生成方法において、上記発明の前記立体視画像生成ステップは、前記複数の領域ごとに、前記画素の位置を変更した個別立体視画像を生成する個別画像生成ステップと、前記複数の領域ごとに生成された複数の前記個別立体視画像を合成して前記立体視画像を生成する立体視画像合成ステップと、を有することを特徴とする。上記目的を達成する立体視画像生成方法において、上記発明の前記立体視画像合成ステップでは、複数の前記個別立体視画像の前後関係に基づいて、前面側の前記個別立体視画像に対して、背面側の前記個別立体視画像が透過するように合成することを特徴とする。上記目的を達成する立体視画像生成方法において、上記発明の前記立体視画像合成ステップは、前記複数の領域ごとに生成された前記奥行き情報を合成する奥行き情報合成ステップを有しており、前記合成された前記奥行き情報から前記立体視画像を生成することを特徴とする。上記目的を達成する立体視画像生成方法において、上記発明の前記領域設定ステップは、前面側の前記領域と背面側の前記領域が重なり合う前記画素に対して、背面側の前記領域の前記画素の色値を推測する背面色値推測ステップを有することを特徴とする。上記目的を達成する立体視画像生成方法において、上記発明の前記奥行き情報生成ステップは、前記領域ごとに生成した奥行き情報を、複数の前記領域の相対的な前後関係に基づいて調整する奥行き相関調整ステップを有することを特徴とする。上記目的を達成する立体視画像生成方法において、上記発明の前記奥行き情報生成ステップは、前記原画像から抽出された一対の前記画素の間にエッジを設定するエッジ設定ステップと、前記特徴情報に基づいて前記エッジに重み情報を設定する重み情報設定ステップと、前記各画素の中からスタート画素を選択するスタート画素選択ステップと、前記スタート画素から前記各画素までの前記重み情報についての経路を算出し、前記各画素に経路情報を設定する経路情報設定ステップと、前記経路情報に基づいて前記各画素に前記奥行き情報を設定する奥行き確定ステップと、を有することを特徴とする。上記目的を達成する立体視画像生成方法において、上記発明の前記スタート画素選択ステップでは、前記複数の領域のそれぞれにおける最奥部を示す領域、または最前部を示す領域に含まれる前記画素を前記スタート画素に選択することを特徴とする。上記目的を達成する立体視画像生成方法において、上記発明の前記スタート画素選択ステップでは、前記スタート画素を複数選択することを特徴とする。上記目的を達成する本発明は、電子計算機によって構成され、原画像に複数の領域を設定する領域設定手段と、前記原画像を構成する各画素の特徴情報を取得する特徴情報取得手段と、前記複数の領域ごとに、前記特徴情報に基づいて前記各画素に奥行き情報を生成する奥行き情報生成手段と、前記奥行き情報に基づいて、前記各画素の位置を変更した立体視画像を生成する立体視画像生成手段と、を有することを特徴とする立体視画像生成システムである。本発明によれば、看者に自然な立体感を知覚させる立体視画像を原画像から生成することができるという優れた効果を奏し得る。以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態について詳細に説明する。図1には、第1実施形態に係る立体視画像生成システム1を構成するコンピュータ10の内部構成が示されている。このコンピュータ10は、CPU12、第1記憶媒体14、第2記憶媒体16、第3記憶媒体18、入力装置20、表示装置22、入出力インタフェース24、バス26を備えて構成される。CPU12はいわゆる中央演算処理装置であり、各種プログラムが実行されてこの立体視画像生成システム1の各種機能を実現する。第1記憶媒体14はいわゆるRAMランダムアクセスメモリであり、CPU12の作業領域として使用されるメモリである。第2記憶媒体16はいわゆるROMリードオンリーメモリであり、CPU12で実行される基本的なプログラムを記憶するためのメモリである。第3記憶媒体18は、磁気ディスクを内蔵したハードディスク装置、CDやDVDやBDを収容するディスク装置、不揮発性の半導体フラッシュメモリ装置などで構成されており、この立体視画像生成システム1の全体的な基本動作を実現するOSオペレーティングシステムプログラムや、立体視画像を生成する際にCPU12で実行される立体視画像生成プログラムや、この立体視画像生成プログラムで利用されるデプスマップや立体視画像などの各種データなどを記憶する。入力装置20はキーボードやマウスであり、作業者によって立体視画像生成システム1に適宜情報を入力する装置である。表示装置22はディスプレイであって、作業者に対して視覚的なインタフェースを提供する。入出力インタフェース24は、立体視画像生成プログラムで必要となる原画像データを入力したり、同立体視画像生成プログラムで生成されたデプスマップや立体視画像を外部に出力したりするためのインタフェースである。バス26は、CPU12、第1記憶媒体14、第2記憶媒体16、第3記憶媒体18、入力装置20、表示装置22、入出力インタフェース24などを一体的に接続して通信を行うための配線となる。図2には、第3記憶媒体18に記憶されている立体視画像生成プログラムのプログラム構成と、この立体視画像生成プログラムがCPU12で実行されることにより実現されることによって立体視画像生成システム1が実現する機能構成が示されている。また、図3~図5には、この立体視画像生成システム1によって実行される立体視画像生成手法が概念的に示されている。なお、この立体視画像生成システム1では、立体視画像生成プログラムの構成とその機能構成は対応関係にあることから、ここでは立体視画像生成システム1の機能構成の説明を行うことで、プログラムの説明は省略する。この立体視画像生成システム1は、領域選択プログラムによって実現される領域選択部110、特徴情報取得プログラムによって実現される特徴情報取得部140、奥行き情報生成プログラムによって実現される奥行き情報生成部160、立体視画像生成プログラムによって実現される立体視画像生成部180を備えて構成される。領域選択部110は、原画像200に複数の領域を選択する。特に本実施形態では、領域選択部110が、原画像200に含まれる被写体を主要単位として複数の領域202A~202Eを選択しており、更に、その領域202A~202E同士は互いに重なり合うようになっている。具体的に図3に示されるように、第1領域202Aは、原画像202の上側を占めており、山を含んだ最も背面側に位置する。第2領域202B及び第3領域202Cは、第1領域202Aよりも前面側に位置しており、中央の道の両脇に沿って左右両脇を占めている。第4領域202Dは、原画像202の下側を占める中央の道路であって、この第2、第3領域202B、202Cと同程度の奥行きに位置している。第5領域202Eは、第3領域202C及び第4領域202Dと重なった状態で最も前面側に位置しており、女性の輪郭と一致している。従って、図4Aに示されるように、原画像200から、領域202A~202E毎に分離させた個別原画像201A~201Eを得る際、第3領域202C及び第4領域202Dの個別原画像201C、201Dにおいて、第5領域202Eの個別原画像201Eと重なり合う重複領域Xは、その画素の色値が欠落した状態となっている。この色値の欠落を補うために、本実施形態では、領域選択部110が背面色値推測部112を備える。この背面色値推測部112は、前面側の領域と背面側の領域が重なり合う重複領域Xの画素に対して、背面側の領域の画素の色値を推測する。図5に示されるように、例えば、この原画像200が、他のフレームの原画像201A~201Cを含む動画である場合、第3領域202Cの個別原画像201Cにおける重複領域Xの画素Tの色値は、他の原画像200A~200Cにおける同じ位置の画素TA~TCを参照して推測する。ここでは、原画像200Cにおける画素TCは、前面側の女性が左側に移動しているので、並木の色値を認識することができる。この原画像200Cの画素TCの色値を、原画像200の画素Tの色値に適用する。このようにして、重複領域Xに含まれる全画素204の色値、即ち領域全体の被写体の映像を完成させていく。以上の結果、図4Bに示されるように、原画像200に対して、重複領域Xにおける色値の欠落が解消された修正後個別原画像203A~203Eが得られる。なお、本実施形態では、動画における他のフレームの原画像200A~200Cから色値を推測する場合を例示したが、本発明はこれに限定されない。例えば原画像200における重複領域Xの色値を、その周囲の画素204の色値から推測することも可能である。また、重複領域Xの全ての画素204の推測を行う必要は無く、特に重複領域Xの輪郭周縁近傍の画素204を中心に推測を行うようにしても良い。特徴情報取得部140は、図6及び図7に示されるように、原画像200を構成する各画素204の特徴情報240を取得する。特に本実施形態では修正後個別原画像203A~203Eの各画素204に対して特徴情報240を取得する。この特徴情報240は、例えば、各画素204の色相、明度、彩度、色空間などのように、各画素204が単独で有している特徴的な情報の他、対象画素204の周囲の画素204の関係から導かれる特徴的な情報や、複数フレームを有する動画の場合は、各画素204の時間的な変化前後のフレームの同じ位置の画素との関係から導かれる特徴的な情報などを利用することも可能である。奥行き情報生成部160は、各画素204で取得される特徴情報240に基づいて、領域202A~202Eを単位として、各画素204に奥行き情報270を設定する。ここでは具体的に、修正後個別原画像203A~203Eの各画素204に対して奥行き情報270を設定する。結果、修正後個別原画像203A~203Eに対応した奥行き情報270の集合として、個別デプスマップ265A~265Eが生成される。図2に戻って、この奥行き情報生成部160は、更に詳細に、エッジ設定部162、重み情報設定部164、スタート画素選択部166、経路情報設定部168、奥行き確定部170、奥行き相関調整部172を備える。図8に示されるように、エッジ設定部162は、原画像200から抽出される一対の画素204間にエッジ262を設定する。このエッジ262とは、概念として、一対の画素204間を結ぶ線又は両者を結ぶ経路を意味している。グラフ理論で考えると、一対の画素204が節点又は頂点となり、エッジ262が枝又は辺となる。本実施形態は、各画素204に対して、上下左右に隣接する合計4つの画素204に対するエッジ262を設定する。なお、本発明は、各画素204から上下左右に隣接する画素204に対してエッジ262を設定する場合に限定されるものではなく、右斜め上、左斜め上、右斜め下、左斜め下の隣接する画素204に対してエッジ262を設定したり、これらと上下左右を組み合わせた合計8画素204に対してエッジ262を設定することもできる。また、必ずしも隣り合う画素204間にエッジ262を設定する場合に限られず、途中の画素を飛ばすことで一定の距離を有する一対の画素204、即ち、間引き作業を行った画素204に対してエッジ262を設定することも可能である。勿論、飛び地のように遠く離れた場所にある一対の画素204の間にエッジ262を設定することも可能である。重み情報設定部164は、エッジ262を結ぶ一対の特徴情報240に基づいて、このエッジ262に重み情報264を設定する。この重み情報264は、本実施形態ではエッジ262間を結ぶ一対の画素204の特徴情報240の差を利用する。差が大きいほど重み情報264が大きくなり、差が小さい程、重み情報264が小さくなる。なお、この重み情報264は、エッジ262両端の一対の特徴情報240の差に限定されるものではなく、この一対の特徴情報240を利用して重み情報を算出する各種関数などを利用して、重み情報264を設定することも可能である。スタート画素選択部166は、原画像200における各画素204の中から、スタート画素266を選択する。このスタート画素266は、後述する最短経路情報268を設定する際のスタート地点となる。ここでは、領域選択部110によって、原画像200が複数の修正後個別原画像203A~203Eに分離されているので、スタート画素選択部166では、修正後個別原画像203A~203Eごとにスタート画素266A~266Eを選択する。なおこのスタート画素266A~266Eは、修正後個別原画像203A~203Eの中の画素204から自由に選択することが可能であるが、例えば図7に示されるように、各修正後個別原画像203A~203Eにおいて最も奥側に位置する最奥エリア200Aの中に存在する画素群、又は、最も前側に位置する最前エリア200Bの中に存在する画素群から選択することが好ましい。また更に、図7の修正後個別原画像203Aに示されるように、所定のエリア200Cに含まれる全ての複数画素204を、まとめて一つのスタート画素266として領域選択することも可能である。なお本実施形態では、修正後個別原画像203A~203Eにおける奥側エリア200Aの中から一つの画素をスタート画素266A~266Eとして選択する。経路情報設定部168は、複数の領域202A~202Eごと、即ち、修正後個別原画像203A~203Eごとに、スタート画素266A~266Eから各画素204までの経路エッジ262の重み情報264を利用して、その最短経路を算出し、修正後個別原画像203A~203E内の各画素204に最短経路情報268を設定する。この具体的な例を図9を利用して説明する。説明を簡略化するために、ここでは原画像200が3行×3列の9つの画素204A~204Iから構成されると仮定し、左上の画素204Aが、最も奥側に位置する画素であることから、スタート画素266として設定する場合を考える。画素204A~204I間を結合する12個のエッジ2621~26212には、各画素204A~204Iが保有する特徴情報図示省略の相対差を利用して、1~10までの重み情報264が予め設定されている。ここで中央上段の画素204Dの経路を考えると、スタート画素204Aと画素204Dを結ぶ経路として、例えば、スタート画素204Aと画素204Dを直接結ぶエッジ2623のみの第1経路R1と、スタート画素204A、画素204B、画素204E、画素204Dを結ぶ3つのエッジ2621、2624、2626からなる第2経路R2を有している。第1経路R1の重み情報264の総和は1、第2経路R2の重み情報264の総和は、325の10となる。このように、スタート画素204Aと画素204Dの間において取り得る全経路について同様に重み情報264の総和を算出し、最も小さい値となるのが最短経路である。ここでは、上記第1経路R1が最短経路となり、結果、この画素204Dには、最短経路情報268として、最短経路上の重み情報264の総和である1が設定される。経路情報設定部168は、各画素204A~204Iまでの全てに対して、上記手法によって最短経路情報268を設定する。結果として、画素204Aは0、画素204Bは3、画素204Cは11、画素204Dは1、画素204Eは5、画素204Fは10、画素204Gは5、画素204Hは12、画素204Iは12の最短経路情報268が設定される。奥行き確定部170は、最短経路情報268に基づいて各画素204に奥行き情報270を設定する。なお、本実施形態では、奥行き確定部170は、この最短経路情報268を奥行き情報270としてそのまま用いる。特にここでは、原画像200に設定された領域202A~202E毎に独立して奥行き情報270を確定できる。例えば、本実施形態のように、原画像200において、中央の女性や、左右の並木、中央の道路、背景側の空が部分的に存在しており、これらの被写体の間で明らかに立体的な連続性を確保すべきでない場合、このように各被写体を領域202A~202Eで選択することで、奥行き情報270を独自に設定することが可能となっている。結果、領域202A~202E内では、最適なスタート画素266A~266Eを選定して最短経路手法によって奥行き情報270が算出されるので、奥行き情報270が連続的且つ極めて繊細化される。なお、各画素204に設定される奥行き情報270を視覚的にマップ化したものが個別デプスマップ265A~265Eとなる。なお、必要に応じてこの最短経路情報268を補正した値を、奥行き情報270として用いることも可能である。例えば、原画像200が野外の風景を写した画像であるか、屋内空間を写した画像であるかによって異なる補正用関数を用意しておき、この最短経路情報268に対して、原画像200の内容に応じて選択された補正関数を適用して、奥行き情報270を算出することも可能である。また、修正後個別原画像203A~203Eごとに、被写体の種類に合わせて異なる補正関数を適用して、奥行き情報270を算出することも可能である。特に、本実施形態のように領域202A~202E毎にスタート画素266A~266Eを設定する場合、各スタート画素266A~266Eは、最短経路情報268がゼロとなる。従って、これをそのまま奥行き情報270として採用すると、複数の個別デプスマップ265A~265E間で相対的な奥行き感がずれてしまう可能性がある。従って、奥行き確定部170では、個別デプスマップ265A~265E毎に、最短経路情報268を全体的に補正してから奥行き情報270を確定することが好ましい。例えば、背景側の第1領域202Aの第1個別デプスマップ265Aと比較して、前面側の第5領域202Eの第5個別デプスマップ265Eの全画素204には、最短経路情報268に対して一定の前側シフト用の補正値を付加してから、これを奥行き情報270とする。このように、個別デプスマップ265A~265E単位で奥行き感を補正することで、領域202A~202E内では繊細且つ滑らかな立体感を出しつつ、複数の個別デプスマップ265A~265E同士では、最適な距離差でクッキリとした鮮明な立体感を付与することができる。最も遠い距離を0とし、最も近い距離を1と定義した場合の個別デプスマップ265A~265Eの奥行き情報270の例を説明する。図10は、この原画像200をカメラCで撮影した実際の場面を、上方から眺めた場合を模式的に示している。図10A及び図11Aに示されるように、原画像200における第1領域202Aは空Sと山Mが被写体となっており、この第1領域202Aに対応する個別デプスマップ265Aの奥行き情報270は、最も遠い0から最も近い1まで設定される。また、第2領域202B及び第3領域202Cは並木Tが被写体となっており、これらに対応する個別デプスマップ265B、265Cの奥行き情報270は最も遠い0から最も近い1まで設定される。第4領域202Dは道路Lが被写体となっており、この第4領域202Dに対応する個別デプスマップ265Dの奥行き情報270は最も遠い0から最も近い1まで設定されている。第5領域202Eは女性Hが被写体となっており、この第5領域202Eに対応する個別デプスマップ265Eの奥行き情報270は最も遠い0から最も近い1まで設定されている。即ち、奥行き確定部170では、領域202A~202E毎に独立して奥行き情報270を確定していることから、相対的な尺度が異なっている。結果、この個別デプスマップ265A~265Eをそのまま用いると、領域202A~202E同士の相対的な奥行き関係に誤差が生じる可能性がある。そこで奥行き相関調整部172は、領域202A~202E毎に確定した奥行き情報270を、これらの領域202A~202Eの相対的な前後関係に基づいて調整補正する。奥行き相関調整部172における具体的な補正事例を図10B及び図11Bに示す。第1領域202Aに対応する個別デプスマップ265Aの奥行き情報270は、最も遠い場所を0とし、最も近い場所を0.1と補正する。即ち、第1領域202Aは最も奥側に位置しながらも、その奥行き感奥行きの幅は0.1に設定され、殆ど立体感を感じさせないように設定する。実際に人間の目でも、極めて遠くにある山や雲は、3次元的な立体感を認識できない。第2領域202B及び第3領域202Cに対応する個別デプスマップ265B、265Cの奥行き情報270は、最も遠い場所を0.3とし、最も近い場所を0.7と補正する。第4領域202Dに対応する個別デプスマップ265Dの奥行き情報270は、最も遠い場所を0とし、最も近い場所を1と補正する。本来の位置関係であれば、被写体の道路Lは全体的な奥行きの一部であることから、0~1のように全体の奥行きを占めることは無い。しかしここでは、原画像200における制作者の意図から、この道路Lの奥行き感を強調することが重要であると判断して、奥行き幅を強調している。なお、第5領域202Eに対応する個別デプスマップ265Eの奥行き情報270は、最も遠い場所を0.7とし、最も近い場所を0.9としている。なお、この奥行き相関調整部172による相関調整は、表示装置22に図11Aで示した個別デプスマップ265A~265Eを表示させ、その最も奥の値と最も手前の値に対して、補正すべき数値や尺度の入力を促すようにすることが好ましい。また例えば、図12で示されるように、個別デプスマップ265A~265E毎の奥行き情報270を意味するバーチャートを表示装置22に表示させ、そのバーチャートの設定範囲を画面上で移動させることで、相関調整を行うようにしても良い。以降は、この調整後の個別デプスマップ265A~265Eを利用して立体視画像を生成する。立体視画像生成部180は、複数の領域202A~202Eごとに生成された複数の個別デプスマップ265A~265Eに基づいて、各画素204の位置を変更した右眼用画像280Aおよび左眼用画像280Bから構成される立体視画像280を生成する。より詳細に、本実施形態の立体視画像生成部180は、個別画像生成部182と立体視画像合成部184を備える。この個別画像生成部182は、図13に示されるように、個別デプスマップ265A~265Eに基づいて、修正後個別原画像203A~203Eの各画素204の位置を変更した個別立体視画像282A~282E右眼用個別画像および左眼用個別画像を生成する。個別立体視画像282A~282Eの生成を、全ての原画像200動画における全フレームに適用していくことで、個別立体視画像282A~282Eの完成具合をオペレータが領域202A~202E単位で確認する。更に詳細に、個別立体視画像282A~282Eは、個別デプスマップ265A~265Eの奥行き情報270を利用して、修正後個別原画像203A~203Eにおける奥側に位置する画素204に関しては水平方向の変位量シフト量を小さくし、手前側に位置する画素204に関しては水平方向の変位量を大きくする。結果、個別立体視画像282A~282Eに視差を含めることができる。その後、立体視画像合成部184は、図14に示されるように、これら個別立体視画像282A~282Eを合成して立体視画像280右眼用画像280A及び左眼用画像280Bを生成する。この合成は、各個別立体視画像282A~282Eにおける右眼用個別画像を合成して、右眼用画像280Aを生成し、各個別立体視画像282A~282Eにおける左眼用個別画像を合成して、左眼用画像280Bを生成する。また本実施形態では、立体視画像合成部184は、複数の個別立体視画像282A~282Eの前後関係に基づいて、前面側の個別立体視画像282A~282Eに対して、背面側の個別立体視画像282A~282Eを透過させる。例えば図15に誇張して示されるように、第3個別立体視画像282Cと第5個別立体視画像282Eを合成する際に、透過合成例えばアルファチャンネル合成を用いることによって、本来、背面側に位置して隠れることになる第3個別立体視画像282Cの並木が、第5個別立体視画像282Eの女性を透過して視認できるようにする。なお、ここでは説明の便宜上、背面側の並木被写体の全部を透過させているが、この透過合成処理は、前面側の第5個別立体視画像282Eの領域202Eの一部となる輪郭周縁を強調的に透過させる。このようにすると、合成された立体視画像280において、前面側の第5個別立体視画像282Eの立体感と、背面側の第3個別立体視画像282Cの立体感が、重なり合う境界近辺でそのまま重なり合って残存する。結果、前後に離れた被写体の境界において、奥行きの断絶やギャップが自動的に抑制されることになる。以上の工程を経て生成された立体視画像280に関して、画像を見る者看者の右眼に、右眼用画像280Aを見せると共に、左眼に左眼用画像280Bを見せることで、これに含まれる視差が脳内で処理されて立体感を知覚させる。次に図16を参照して、立体視画像生成システム1による立体視画像の生成手順を説明する。まず、ステップ300において、立体視画像生成システム1の入出力インタフェース24を介して、複数の原画像フレーム200によって構成される動画像を第3記憶媒体18に登録する。次にステップ301では、この原画像200に複数の領域202を設定し、更に、この領域202単位で構成される個別原画像201に対して、重複領域Xに色値の修正を加えて修正後個別原画像203を取得する領域設定ステップ。その後、ステップ302では、特徴情報処理部140が、この動画像から最初の原画像フレーム200を抽出し、これを構成する修正後個別原画像203の各画素204の特徴情報240を取得する特徴情報取得ステップ。次いで、ステップ310では、この特徴情報240に基づいて各画素204に奥行き情報270を設定した個別デプスマップ265を生成する奥行き情報生成ステップ。この奥行き情報生成ステップ310は、詳細にステップ312~ステップ320に分かれる。まず、ステップ312では、接近する2つの画素204間にエッジ262を設定するエッジ設定ステップ。その後、ステップ314では、各画素204に設定済みの特徴情報240に基づいて、エッジ262に重み情報264を設定する重み情報設定ステップ。次に、ステップ316では、修正後個別原画像203の各画素204の中からスタート画素266を選択しスタート画素選択ステップ、更に、ステップ318に進んで、スタート画素266から各画素204までの経路上の重み情報264の累積値が最小となるような最短経路を算出し、最短経路が算出された各画素204に対して、重み情報264の最小の累積値となる最短経路情報268を設定する経路情報設定ステップ。その後、ステップ320では、最短経路情報268を利用して、各画素204に奥行き情報270を設定し、この奥行き情報270を集合化して画素群に対する個別デプスマップ265を生成する奥行き確定ステップ。最後に、ステップ322において、領域202毎に生成される個別デプスマップ265の奥行き情報270を、複数の領域の相対的な前後関係に基づいて調整を行う奥行き相関調整ステップ。以上の奥行き情報生成ステップ310が完了したら、次に、ステップ330に進んで、確定した奥行き情報270個別デプスマップ265に基づいて、各画素204の位置をシフトさせた右眼用画像280Aおよび左眼用画像280Bからなる立体視画像を生成する立体視画像生成ステップ。この立体視画像生成ステップ330は、詳細に個別画像生成ステップ332と立体視画像合成ステップ334に分かれる。個別画像生成ステップ332では、領域202ごとに設定される修正後個別原画像203及び個別デプスマップ265を利用して、画素204の位置を変更した個別立体視画像282を生成する。次に、立体視画像合成ステップ334では、これらの個別立体視画像282を透過合成して、立体視画像280を生成する。なお、ここでは奥行き情報270を集合化して個別デプスマップ265を生成し、この個別デプスマップ265を利用して個別立体視画像282を生成する場合を例示しているが、本発明はこれに限定されない。デプスマップ化することなく、奥行き情報270をそのまま利用して個別立体視画像282を生成することが可能である。また、修正後個別原画像203単位で全ての奥行き情報270が生成されるまで、立体視画像生成ステップ330を待機させる必要は無く、画素204単位で設定される奥行き情報270を、逐次、立体視画像生成ステップ330に適用していき、画素204単位で個別立体視画像282及び立体視画像280を順次生成していくことも可能である。勿論、本実施形態で示すように、必要に応じて奥行き情報270を個別デプスマップ265によって画像化又は可視化することも好ましく、本立体視画像生成システム1のオペレータが奥行き情報270の設定状況を視覚的に確認する際に便利である。以上の手順で原画像200から立体視画像280の生成が完了したら、ステップ340に進んで、今回の原画像200が動画像の中で最後のフレームか否かを判断し、最後のフレームで無い場合は、ステップ302に戻って、次の原画像フレーム200を抽出して、上記と同じステップを繰り返す。一方、立体視画像280を生成した原画像200が動画中の最後のフレームとなる場合は、この立体視画像生成手順を終了させる。以上、本実施形態の立体視画像生成システム1によれば、原画像200に対して複数の領域202を設定し、この領域202単位で奥行き情報270を確定するようにしている。結果、領域202内で奥行き情報270をきめ細かく設定することが可能となるので、立体視画像280の立体感を高精度に設定できる。特に本実施形態では、領域202ごとに個別立体視画像282を生成してから、これらを合成して立体視画像280を完成させている。このようにすると、領域202A~202E単位で立体感を詳細に調整確認し、個別立体視画像282A~282Eの完成度を高めてから、その立体感を損なわせることなく、そのまま合成して最終的な立体視画像280右眼用画像280A、左眼用画像280Bを生成できる。結果、より違和感の少ない立体視画像280を得ることが出来る。また、個別立体視画像282の生成時間は、全体の立体視画像280をまとめて生成する時間と比較して大幅に短縮できる。従って、オペレータは、領域202単位で立体感を効率的に確認しながら作業を進めることができる。特に本立体視画像生成システム1によれば、領域202毎に設定された奥行き情報270を、これらの複数の領域202間の前後関係に基づいて調整する。結果、全体的な立体感を自在に調整することが可能となり、原画像200の制作者の意図意志を、その立体感に反映させることができる。例えば、原画像200において、フォーカスがあたっている被写体を含む領域202については、奥行き差を大きく設定することで、実際よりも強い立体感を生じさせることができる。また、フォーカスがずれている被写体を含む領域202については、奥行き差を小さく設定して立体感を弱めたりすることが可能である。同様に、強調したい領域202は、実際よりも前面側に配置したり、強調したくない領域202は実際よりも奥側に配置したりして、奥行き情報を調整することも可能となる。更に本立体視画像生成システム1では、個別立体視画像282を合成する際に、複数の領域202同士が重なり合う部分については、前面側の個別立体視画像282に対して背面側の個別立体視画像282を透過させている。このようにすると、立体感も重なって表現されるので、あたかも背面側の被写体の一部が、前面側の被写体の背面側に回り込んでいるような自然な奥行き感を演出できる。特にここでは、前面側の領域202と背面側の領域202が重なり合う画素204に対して、本来は隠れている背面側の色値を推測できるので、一つの画素204の色値を、奥行き方向に多重化することができる。結果、多重化した色値に対して、個々に立体感を付与して透過させることで、上述の回り込み効果をより強調することができる。更に本実施形態によれば、立体視画像280を生成する際の立体感の根拠となる奥行き情報270を、複数の画素204間の最短経路に沿った重み情報264の累積値から算出される最短経路情報268を利用して生成する。この結果、エッジ262によって結ばれている画素204の集合に関して、この奥行き情報270に連続性を持たせることが可能となる。この奥行き情報270を利用して生成される立体視画像280に対して、自然な奥行き感を付与されることになる。とりわけ、従来のように、前面側の人物と奥側の背景の境界において、奥行き情報が極端に変化することで生じる立体視画像内の断絶不連続現象を抑制することが可能となり、看者にとって違和感の少ない立体感を立体視画像280に付与出来る。更に、この断絶現象が抑制されることに伴って、生成後の立体視画像280に対してギャップの発生を抑えることが可能となり、ギャップを埋めるための画像補整ぼかしや画像変形も低減され、画像品質の劣化が抑制される。更にこの立体視画像生成システム1では、原画像200修正後個別原画像203における最奥部を示す領域200A、または最前部を示す領域200Bの中からスタート画素266を選択している。このスタート画素266は、他の画素204の最短経路情報268を算出する際の基準点ゼロ点となる。このスタート画素266を最奥又は最前の画素204から選択することで、違和感のない奥行き情報270を生成することができる。なお、このスタート画素266の選択は、表示装置ディスプレイ22に原画像200を表示させて、立体視画像生成システム1のオペレータに対して最奥又は最前と考えられるスタート画素266の選択を促すようにしても良い。また、立体視画像生成システム1が原画像200を解析することによって、最奥又は最前であろう領域200A、200Bを推測し、その中から自動的にスタート画素266を選択するようにしても良い。以上の結果、殆ど自動的に全ての奥行き情報270を算出することができるので、立体視画像生成システム1のオペレータの作業負担が大幅に軽減される。なお、従来のシステムでは、立体視画像を確認しながら、奥行き情報270に補正を加えるような複雑な作業が要求されている。更に本実施形態によれば、奥行き感を算出する基準値となるスタート画素266を、領域202毎に複数選択しているので、これらを自由に組み合わせて用いることにより、領域202単位でより柔軟に奥行き情報270を確定することが可能となる。即ち、原画像200のシーンや、各領域202に含まれる被写体を考慮して、各領域202にとって最適なスタート画素266を選択できるので、より自然な立体感を演出することが可能となる。なお、本実施形態では、スタート画素選択ステップ316において、スタート画素266として1つの画素を選択する場合を例示したが、本発明はこれに限定されない。例えば、図7で例示したように、原画像200中の所定の領域200Cに含まれる複数の画素204を、一つのスタート画素266として選択することもできる。これを最短経路手法で考えると、これらの領域200Cに含まれる全画素204のエッジの重み情報と最短経路情報を予めゼロ又は固定値基準値に設定することを意味している。このようにすることで、この領域内に映像的なノイズが含まれている場合であっても、ノイズの影響をカットすることが可能となる。また、雲一つ無い晴天の空のように、奥行き感に差を付ける必要が無い領域の計算を省略することができるので、最短経路を算出する情報処理時間を大幅に削減することができる。また、ここではスタート画素266を一定の領域で指定する場合に限られず、スタート画素以外の他の画素についても、一定の領域として一体化することが可能である。例えばこの領域設定は、複数の隣接する画素で構成される一定の面積範囲の奥行き情報を共通化しても良いようなシンプルな被写体に好適である。この場合、一体化される領域では、これらの画素群を仮想的に1画素と見なすようにオペレータが領域指示を加える。結果、最短経路を算出する情報処理時間を大幅に削減することができる。更に本実施形態では、立体視画像生成ステップ330において、個別デプスマップ265を利用して個別立体視画像282を生成し、この個別立体視画像282を透過合成して立体視画像280を生成する場合を例示したが、本発明はこれに限定されない。例えば図17及び図18に示されるように、立体視画像生成部180は、個別画像生成部182及び立体視画像合成部184に代えて、奥行き情報合成部186を備えることも好ましい。この奥行き情報合成部186は、奥行き情報生成部160によって領域202A~202E毎に生成される複数の個別デプスマップ265A~265Eを合成して、一つの奥行き情報結合デプスマップ267を生成する。結果、オペレータは、この結合デプスマップ267を利用して全体的な立体感を視覚的に確認することができる。立体視画像生成部180は、この結合デプスマップ267を利用して、右眼用画像280Aおよび左眼用画像280Bを生成する。なお、オペレータが結合デプスマップ267を必要としない場合は、この奥行き情報合成部186を用いなくても良い。即ち、奥行き情報生成部160において領域202A~202E毎に設定される奥行き情報270を、立体視画像生成部180が画素204単位で適用すれば、結果として、立体視映像280を生成することが可能となる。なお、本実施形態では、選定された領域202A~202Eの範囲内の画素204から、スタート画素266A~266Eを選択する場合を例示したが、本発明はこれに限定されない。例えば図19に示されるように、スタート画素選択部166では、原画像200を領域202に依存することなく、原画像200の全体からスタート画素266A~266Cを複数選択し、経路情報設定部168では、原画像200の全画素204を対象に、この複数のスタート画素266A~266Cごとに最短経路を算出して、各画素に複数の最短経路情報268A~268Cを設定することができる。奥行き確定部170では、領域202を単位として、各画素204に設定される複数の最短経路情報268A~268Cの中から、いずれか一つの最短経路情報を選択して、奥行き情報270を確定する。この際、奥行き確定部170は、各画素204に設定される複数の最短経路情報268A~268Cを利用して奥行き情報270を確定することもできる。この複数の最短経路情報268A~268Cから一つの最短経路情報を選択したり、複数の最短経路情報268A~268Cを利用したりする判断は、領域202単位で共通化させることが好ましい。この手法を図20を参照して別の観点から説明する。奥行き情報生成部160は、各スタート画素266A~266Cに対応した仮デプスマップ263A~263Cを複数生成する。そして、奥行き確定部170は、スタート画素266単位で複数生成された仮デプスマップ263A~263Cの中からどれか一つを用いるか、又は、仮デプスマップ263A~263Cからいずれか複数を重ねて用いるかを判定する。この際、原画像200から選択される複数の領域202A~202E単位で判断すれば、領域202A~202Eに対応した個別デプスマップ265A~265Eが生成される。以上のようにすると、奥行き情報270を確定する際の選択肢を増やすことができる。この選択肢とは、スタート画素266A~266Cを意味している。このように領域202A~202Eの範囲の外側を含めた広範囲からスタート画素266A~266Cを選択することで、より望ましいスタート画素266を選定できる。なお、ここでは3つのスタート画素を選択する場合を例示したが、このスタート画素266の数を増やすほど、より柔軟に奥行き情報270を確定できるようになる。既に説明したように、これらの最短経路情報268A~268C仮デプスマップ263A~263Cから複数を選択し、これらを利用して、奥行き情報270を確定することも好ましい。このようにすると、最短経路情報268A~268C仮デプスマップ263A~263C中の一つでは、正確な奥行き情報が得られないエラー部分を含有していても、残りの他の最短経路情報268A~268C仮デプスマップ263A~263Cで正確な奥行き情報が得られていれば、一緒に利用することで、そのエラー部分を自動的に補うことが可能となる。結果、ノイズがキャンセルされた一層滑らかな奥行き情報270を得ることが可能となる。なお、複数の最短経路情報268A~268Cを利用して奥行き情報270を確定する際は、これらの総和や平均値など、各種計算手法を適用することができる。更に本実施形態では、経路情報設定ステップ318において、スタート画素266から各画素204までの経路上の重み情報264の累積値が最小となるような最短経路を算出する場合を例示したが、本発明はこれに限定されない。例えば、プリム法などを利用して、全画素204を含む辺の部分集合で構成される経路のうち、その辺の集合の重みの総和が最小となるような経路を求めるようにしてもよい。即ち、本発明では、画素間の各種経路を利用して何らかの重み値を特定できれば、そのアルゴリズムの種類は問わない。なお、上記実施形態では、右眼用画像と左眼用画像の2眼視差式の立体視画像を生成する場合に限って例示したが、本発明はこれに限定されない。例えば、この奥行き情報を利用して多眼式の立体視映像を生成するようにしても良く、更には、多眼視差式の立体視映像を生成することも可能である。即ち、本発明では、奥行き情報を利用した立体視映像であれば、その種類は問わない。