"実画像を取得する実画像取得手段と、前記実画像と同時に奥行き情報を含む3次元情報を取得する3次元情報取得手段と、前記実画像と前記3次元情報とから輪郭画像をそれぞれ抽出する輪郭抽出手段と、前記3次元情報の輪郭を前記実画像の輪郭に整合させるように前記3次元情報を補正する補正手段と、を備えることを特徴とする画像作成装置。請求項1に記載の画像作成装置において、前記実画像に含まれる物体の反射率を特定し特定した反射率を、前記補正手段により補正をした後の前記3次元情報に設定する反射率設定手段と、任意の光源情報を入力する光源情報入力手段と、前記光源情報に基づいて陰影情報を作成するシェーディング手段と、前記実画像と前記陰影情報とを合成するブレンディング手段と、を備えることを特徴とする画像作成装置。請求項1又は2に記載の画像作成装置において、前記補正手段の代わりに、前記実画像と前記3次元情報との輪郭画像に対してクラスタリング処理をそれぞれ施して領域を分割するクラスタリング手段と、前記双方の分割領域を対応付けする領域対応付け手段と、対応付けされた領域毎に3次元情報の輪郭を実画像の輪郭に整合させるように3次元情報を補正する補正手段と、を備えたことを特徴とする画像作成装置。実画像を取得する実画像取得工程と、前記実画像と同時に奥行き情報を含む3次元情報を取得する3次元情報取得工程と、前記実画像と前記3次元情報とから輪郭画像をそれぞれ抽出する輪郭抽出工程と、前記3次元情報の輪郭を前記実画像の輪郭に整合させるように前記3次元情報を補正する補正工程と、をコンピュータに実行させるための画像作成プログラム。請求項4に記載の画像作成プログラムにおいて、前記実画像に含まれる物体の反射率を特定し特定した物体の反射率を、前記補正工程により補正をした後の前記3次元情報に設定する反射率設定工程と、任意の光源情報を入力する光源情報入力工程と、前記光源情報に基づいて陰影情報を作成するシェーディング工程と、前記実画像と前記陰影情報とを合成するブレンディング工程と、をコンピュータに実行させるための画像作成プログラム。請求項4又は5に記載の画像作成プログラムにおいて、前記補正工程の代わりに、前記実画像と前記3次元情報との輪郭画像に対してクラスタリング処理をそれぞれ施して領域を分割するクラスタリング工程と、前記双方の分割領域を対応付けする領域対応付け工程と、対応付けされた領域毎に3次元情報の輪郭を実画像の輪郭に整合させるように3次元情報を補正する補正工程と、を含むことを特徴とする、コンピュータに実行させるための画像作成プログラム。請求項4から6のいずれか1項に記載の画像作成プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。一般的なIBRの技術を用いると任意光源下での実モデルの画像イメージの作成が可能になるものの、通常の撮影時に異なる光源での複数の画像を撮影するのは極めて非現実的である。本発明は、上記問題に鑑み、一回の撮影から得られる画像から、任意の照明条件の仮想画像を作成する画像作成装置、画像作成プログラム、及び記録媒体を提供することを目的とする。本発明を例示する画像作成装置の一態様は、実画像を取得する実画像取得手段と、前記実画像と同時に奥行き情報を含む3次元情報を取得する3次元情報取手段と、前記実画像と前記3次元情報とから輪郭画像をそれぞれ抽出する輪郭抽出手段と、前記3次元情報の輪郭を前記実画像の輪郭に整合させるように前記3次元情報を補正する補正手段と、を備えたものである。具体的な1つの例として、上記画像処理装置および方法において、深度マップと実画像のそれぞれにハイパスフィルタを適用し、実画像から得られた輪郭画像を基に、深度マップから得られた輪郭画像の補正を行う。また、他の例として、深度マップと実画像から対象物体のクラスタリングを行い、実画像と深度マップの領域の対応付けを行って、各領域に深度マップの補正を行う。本発明によれば、実画像に対応して取得した深度マップから得られる3次元情報を用い、任意光源をユーザーが配置することで、実画像に対するシェーディングが可能になる。この時、実画像に合わせて、深度マップを適切に補正することで、陰影情報と実画像の自然な対応づけがなされ、より効果的な画像を生成することが可能になる。[実施例1]画像作成装置10は、図1に示すように、実画像取得部11、深度マップ取得部12、深度マップ補正部13、3次元モデル推定部14、シェーディング処理部15、ブレンディング部16、物体推定部17、物体反射率対応部18、反射率設定部19、及び仮想光源設定部20を備える。実画像取得部11は、実画像情報以下、実画像と称すを取得するための公知の撮像装置であり、取得した実画像を格納するメモリ11aを備える。深度マップ取得部12は、奥行き情報である深度マップ、又はそれを含む3次元情報以下、深度マップと称すを、実画像と同時に、同じ撮像範囲となるように取得するものであり、取得した深度マップを格納するメモリ12aを備える。なお、深度マップ取得部12は、周知のステレオカメラによる深度マップの生成手法、赤外光を利用したTOFTimeofFlight手法、赤外光の反射パターンを利用した手法、又は動きベクトルからの深度マップの生成手法等の何れかの技術を利用して取得するものであり、ここでは詳しい説明を省略する。深度マップは、例えばある基準位置を基に深さが深いピクセルの場合にはそのピクセルの輝度を高くする等、各ピクセルにおける深度に応じた輝度を求めたグレースケールの画像である。深度マップ補正部13は、輪郭抽出部13aと補正部13bとを備える。輪郭抽出部13aは、深度マップと実画像とを入力として、ハイパスフィルタ処理等実行して深度マップと実画像とで輪郭を各々強調して輪郭を抽出する。補正部13bは、実画像の輪郭に合わせて深度マップの輪郭を補正する。深度マップと実画像とでは、特に輪郭部で不整合が存在し、シェーディング時の陰影が実画像の輪郭からずれる。これを防止するために、実画像で抽出した輪郭に基づいて深度マップから抽出した輪郭の補正を行うことで、シェーディング時の輪郭部での不整合を減少させる。3次元モデル推定部14では、輪郭補正がなされた深度マップが入力され、座標変換、及び形状推定を行う。3次元モデル推定部14は、深度マップのうち物体に隠れて深度情報が得られていない領域、すなわちオクル―ジョン部の形状推定を行うオクルージョン処理部14a、シェーディング処理部15へ入力するための座標系に変換する座標変換部14b、及び反射率設定部19から入力される反射率の情報を基に3次元モデルに対する反射率の設定を行う反射率設定処理部14cを有する。深度マップでは、手前の物体に遮られて奥の物体が見えなくなっている領域の3次元情報を取得するのは難しい。この状態は、一般的にオクルージョンと呼ばれている。このため、オクルージョン処理部14aに入力される深度マップは、3次元情報の一部オクルージョン部に欠損が生じている。オクルージョン処理部14aでは、深度マップを用いてオクルージョン部の形状推定を行い、3次元情報を補完する。また、座標変換部14bでは、深度マップ取得部12で取得した深度マップの座標系からシェーディング処理を施すための座標系に変換する。反射率設定処理部14cは、深度マップに含まれる物体の反射率を設定する。シェーディング処理部15では、補間した深度マップと、仮想光源設定部20から入力される仮想的に設定された光源情報とを入力として、陰影情報を生成する。このシェーディング処理部15においては、レイトレーシング法、又はラディオシティ法等の周知の技術を用い、グレースケールで表現される陰影情報を生成する。ブレンディング部16は、上記陰影情報と、実画像取得部11で取得した実画像とを入力として、これら2つの画像をブレンドする。なお、ブレンド処理としては、周知のαブレンディングの技術を使用してもよい。物体推定部17では、実画像、及び深度マップから得られる色、及び形状に基づいて、実画像に含まれる物体の推定を行う。物体推定には、領域分割して領域毎に特徴量を抽出する手法や、領域の画像とテンプレートとを比較するテンプレートマッチング法を用いて特定してもよい。このような物体推定の手法は、制約のない実世界シーンの画像に対して計算機がその中に含まれる物体を一般的な名称で認識する一般物体認識の技術として周知の技術を使用することができる。物体反射率対応部18では、物体と反射率とを予め対応づけたDBデータベース18aを有しており、物体推定部17で推定された物体に対する反射率を求める。反射率設定部19は、推定された物体に対応する反射率を3次元モデル推定部14に出力する。なお、ユーザーが選択した物体の反射率を任意に設定することがきる設定操作部を設け、設定操作部から入力される反射率を3次元モデル推定部14に出力するように構成してもよい。仮想光源設定部20では、ユーザーが設定した任意の光源情報光源の位置、照射方向等をシェーディング処理部15へ出力する。次に、本実施形態の作用を、図2を参照しながら説明する。まず、実画像取得部11は、例えば図3に示す実画像を取得するS-1。取得した実画像は、メモリ11aに記憶される。実画像は、その後、メモリ11aから読み出されて深度マップ補正部13に送られる。深度マップ補正部13では、実画像に対してハイパスフィルタ処理を施して輪郭抽出を行うS-2。抽出した輪郭画像は、図4に示すように、輪郭がハイライトで強調された画像となる。次に、深度マップ取得部12は、実画像に対応する深度マップを取得するS-3。深度マップは、例えば図5に示すように、ある基準位置からの深度が浅いピクセル程、ハイライトの輝度で得られるのに対し、輪郭がぼやけた画像となる。取得した深度マップは、メモリ12aに格納される。なお、深度マップは、撮像範囲、及び被写体画像が略同じであれば実画像と同時に取得しなくてもよい。次に、得られた深度マップは、メモリ12aから読み出されて深度マップ補正部13に送られる。深度マップ補正部13は、深度マップに対してハイパスフィルタ処理を施して輪郭抽出を行うS-4。輪郭を抽出した画像は、図6に示すように、輪郭がハイライトで強調された画像となるが、図4で説明した実画像の輪郭と比較して輪郭が階段状にギザギザした画像となっている。その後、深度マップ補正部13は、実画像と深度マップとの位置合わせを行い、深度マップの輪郭を実画像に整合するように補正するS-5。この深度マップの輪郭補正を詳しく説明する。図7に示すように、実画像から抽出した輪郭画像30の左上からラスタスキャンを行い、実画像の輪郭の点をサンプリングする。輪郭画像は、通常グレースケール画像になり、ラスタスキャン時に閾値を超える点を輪郭の点としてサンプリングする。このようにすることで、実画像の輪郭の点を、ラスタスキャンのサンプリングレートにより取得することができる。なお、輪郭画像30としては、前述した閾値処理の代わりに、ラベリング処理による領域抽出やエッジ検出処理により抽出してもよい。その後、同様な処理により、図8に示すように、深度マップから輪郭画像31を抽出する。実画像で取得された輪郭の各点に対して、深度マップの輪郭と対応づけを行う。これは、実画像の輪郭の各点に対して、深度マップ中で最近傍にある輪郭の点を、同様の輪郭の点として対応つける。例えば、画像に含まれる物体のうちのサイコロの輪郭に対しては、実画像の位置x,yにある輪郭の点Aが、深度マップの輪郭のうちの前記位置x、yの近傍である位置x1,y1にある点A‘として対応付けされる。上記の方法で、実画像の輪郭の各点と深度マップの輪郭の各点との対応つけを行い、図9Aに示す深度マップの輪郭32の各点を、対応する実画像の輪郭点の位置に移動して、同図Bに示すように、深度マップの輪郭を補正する。この補正には、周知のレンズのゆがみ補正やキャリブレーションで用いられる座標変換等の技術を使用することができる。補正された深度マップは、3次元モデル推定部14に送られる。3次元モデル推定部14のオクルージョン処理部14aは、深度マップに含まれるオクルージョン部の形状推定を行って深度マップを補間するS-6。補間された深度マップは、座標変換部14bにより深度マップの座標系からシェーディング処理をするためのワールド座標系に変換されるS-7。座標変換された深度マップは、反射率設定処理部14cに送られる。反射率設定処理部14cには、深度マップに含まれる物体毎の反射率情報が反射率設定部19から入力されているS-8。反射率設定部19には、物体推定部17で推定した物体の情報が入力されているS-9。反射率設定部19は、特定した物体に基づいてDB18aを参照して反射率を特定する。反射率設定処理部14cは、物体毎の反射率の情報に基づいて深度マップに含まれる物体の表面に反射率を設定するS-10。反射率を設定した深度マップは、シェーディング処理部15に送られる。シェーディング処理部15には、仮想光源設定部20から仮想的に設定された光源情報が入力されているS-11。シェーディング処理部15は、反射率が設定された深度マップに対して、入力された光源情報を設定しS-12、光源情報に基づいてシェーディング処理を施してS-13、図10に示すように、物体に対して光源33とは逆側に陰影34が付される陰影情報35を生成する。ブレンディング部16は、上記陰影情報と、実画像取得部11で取得した実画像とを入力として、これら2つの画像をブレンドして、図11に示すように、実画像を元にした任意光源環境下における物体の陰影画像を生成するS-14。これにより、実画像2D画像に基づいて、光源の変化に伴う物体の見えの変動を簡便に表現することができる。[実施例2]次に、深度マップ補正部の別の実施形態について説明する。この実施形態では、深度マップと実画像とのそれぞれに対してクラスタリング処理を行って領域分割を行い、分割した領域毎に深度マップと実画像との関連付けを行う。そして、実画像から得られる領域の輪郭に基づいて深度マップから得られる領域の輪郭を補正する。この実施形態では、単に輪郭のみに注目するのでなく、予めクラスタリング処理を施して分割した面閉じた領域間での輪郭を対応させることで、実画像の輪郭に則した自然な深度マップの輪郭補正が行える。詳しくは、図12に示すように、まず、深度マップの深度値に基づいて深度マップのクラスタリング処理を行い、深度値が近い点のクラスタリングを行うS-15。これにより、深度マップ上に、領域同一面毎の分割を行うことができる。次に、実画像からハイパスフィルタにより輪郭情報を抽出しS-16、抽出した輪郭情報に基づいてクラスタリング処理を行い、領域同一面毎の分割を行うS-17。輪郭から形成される面を分類することで、深度マップ上での同一面の分類に似たような面を得られることができる。深度マップと実画像とのそれぞれで得られた分類された面間の対応付けを行うS-18。これは、例えば領域輪郭から特徴点を探索し、同一面の特徴点同士を照合することにより領域の対応付けを行えばよい。対応付け後には、深度マップの分割された面の輪郭を、対応する実画像の輪郭に等しくなるように引き伸ばし押し縮め等の処理を行い、深度マップの輪郭補正を行うS-19。この深度マップの領域の輪郭補正としては、実画像の法線ベクトルを用いて、図13に示すように、深度マップ40の輪郭41を法線ベクトル42の方向に移動させ、実画像43の輪郭44に合うように補正すればよい。以上、本発明を好適な実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は上記のものに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種種変更可能であることは言うまでもない。また、本発明としては、画像作成方法としてもよい。さらに本発明は、画像作成方法をコンピュータに実行させるためのプログラム、並びにそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体の発明としてもよい。"