"地面に形成された基準パターンと地上面とが撮影された映像を、車両に設置された複数の広角カメラから入力を受けて出力する映像入出力部と、前記映像入出力部で入力された映像の基準パターンから特徴点を抽出し、抽出された特徴点の既知の物理的位置情報を用いて各カメラの相対的位置と設置角を推定するイメージ整列推定部と、前記撮影された映像を用いて、レンズ歪み補正のためのレンズの光中心を含む光学パラメータを獲得し、獲得された光中心を用いて各映像をガウス球Gaussiansphereの表面にマッピングする球マッピング部と、前記イメージ整列推定部で推定されたカメラの相対的位置と設置角を用いて、前記ガウス球を、実際の基準パターンと一致するように角度と距離を変更して3次元仮想空間に配列する仮想空間配列部と、前記3次元仮想空間に配列された各映像を、一つの大きい球に該当する3次元球の内面にそれぞれマッピングして3次元単一映像を獲得する単一映像獲得部と、を含む、車両周辺視覚化のための3次元映像合成装置。前記イメージ整列推定部は、推定された各カメラの相対的位置と設置角に対する情報を設定することを特徴とする、請求項1に記載の車両周辺視覚化のための3次元映像合成装置。前記光学パラメータは、光中心、アスペクト比、イメージセンサー、投影類型および焦点距離の少なくとも一つを含むことを特徴とする、請求項1に記載の車両周辺視覚化のための3次元映像合成装置。前記仮想空間配列部は、ガウス球の回転角度と移動距離を変更するときに変更パラメータの推定のための最適化アルゴリズムを用いることを特徴とする、請求項1に記載の車両周辺視覚化のための3次元映像合成装置。前記最適化アルゴリズムは、PSOParticleSwarmOptimization、GDGradientdescent、またはLMSELeastmeansquareestimation方式のいずれか一つであることを特徴とする、請求項4に記載の車両周辺視覚化のための3次元映像合成装置。前記単一映像獲得部は、各映像の中心部に該当するイメージをマッピングするために、3次元球の表面をカメラの個数に分けて分割し、最も隣接したカメラの映像のみをマッピングすることを特徴とする、請求項1に記載の車両周辺視覚化のための3次元映像合成装置。前記単一映像獲得部は、3次元球の内面をカメラの個数を基準として経度別に分け、経度別に分けられた3次元球の一面を地平面と地上面に分けて緯度別にマッピングすることを特徴とする、請求項1に記載の車両周辺視覚化のための3次元映像合成装置。前記3次元球において、地平面と地上面のマッピング方式が互いに異なることを特徴とする、請求項7に記載の車両周辺視覚化のための3次元映像合成装置。車両に設置された複数の広角カメラから、地面上の基準パターンを撮影した複数の映像をそれぞれ入力される段階と、撮影された前記基準パターンから特徴点を抽出し、抽出された特徴点の既知の物理的位置情報を用いて各カメラの相対的位置と設置角を推定する段階と、撮影された前記映像を用いて、レンズ歪み補正のためのレンズの光中心を含む光学パラメータを獲得し、獲得された光中心を用いて各映像をガウス球の表面にマッピングする段階と、推定された前記カメラの相対的位置と設置角を用いて、前記ガウス球を、実際の基準パターンと一致するように角度と距離を変更して3次元仮想空間に配列する段階と、前記3次元仮想空間に配列された各映像を、一つの大きい球に該当する3次元球の内面にそれぞれマッピングして3次元単一映像を獲得する段階と、を含むことを特徴とする、車両周辺視覚化のための3次元映像合成方法。前記3次元仮想空間に配列する段階において、前記ガウス球の回転角度と移動距離を変更するとき、変更パラメータの推定のためにPSOParticleSwarmOptimization、GDGradientdescent、またはLMSELeastmeansquareestimationのいずれか一つのアルゴリズムを用いることを特徴とする、請求項9に記載の車両周辺視覚化のための3次元映像合成方法。前記3次元仮想空間に配列する段階において、数式1によって実際の基準パターンとマッチングすることを特徴とする、請求項9に記載の車両周辺視覚化のための3次元映像合成方法。式中、XYpは球の内面の一点の座標であり、XYcはガウス球の中心を原点とするときに球内面の一点の直交座標であり、Scは球の半径を拡大/縮小するための乗数であり、fpcは3次元の座標を平面の一点にマッピングする関数であり、Rφ、RθおよびRψは3次元座標の回転行列、φはx軸を中心に回転した角、θはy軸を中心に回転した角、ψはz軸を中心に回転した角をそれぞれ示す。前記3次元単一映像を獲得する段階では、前記3次元仮想空間に配列された各映像が3次元球の中心から3次元球の最も隣接した内側面にそれぞれマッピングされることを特徴とする、請求項9に記載の車両周辺視覚化のための3次元映像合成方法。前記3次元単一映像を獲得する段階は、各映像の中心部に該当するイメージをマッピングするために、3次元球の内面をカメラの個数に基づいて経度別に分割する段階と、前記経度別に分割された3次元球の内面を、地平面に該当する緯度を基準として地平面と地上面に分ける段階と、前記3次元仮想空間に配列された各映像を、地平面と地上面に分けて3次元球の該当内面にそれぞれマッピングする段階とを含むことを特徴とする、請求項9に記載の車両周辺視覚化のための3次元映像合成方法。前記マッピングする段階で、前記各映像を3次元球の地平面と地上面にマッピングされる方式は互いに異なることを特徴とする、請求項13に記載の車両周辺視覚化のための3次元映像合成方法。前記マッピングする段階で、前記3次元球の地平面にマッピングするとき、3次元球の一点xp,yp,zpは、数式2のTを演算した後、x、y、zを求める方法で、最も隣接したガウス球の一点から持ってきてマッピングすることを特徴とする、請求項13に記載の車両周辺視覚化のための3次元映像合成方法。式中、x,y,zは地平面の一点xs,ys,zsにマッピングされるガウス球の表面にある点の座標であり、xc,yc,zcはガウス球の中心を示し、Rはガウス球の半径を示す。前記マッピングする段階で、前記3次元球の地上面をマッピングするとき、3次元球の一点xp,yp,zpは、数式3のTを演算した後、x、y、zを求める方法で、最も隣接したガウス球の一点から持ってきてマッピングすることを特徴とする、請求項13に記載の車両周辺視覚化のための3次元映像合成方法。式中、x,y,zは地上面の一点の座標、xp,yp,zpにマッピングされるガウス球の表面にある点の座標であり、xc,yc,zcはガウス球の中心を示し、Rはガウス球の半径を示す。本発明の目的は、車両補助システムのうち、複数のカメラで撮影された車両周辺映像を3次元で視角化するために、カメラの公差を補正して3次元イメージを合成する、車両周辺視角化のための3次元映像合成装置およびその方法を提供することにある。本発明の他の目的は、複数のカメラで撮影された地平面groundplaneと地上面non-groundplaneの物体を全て合成し、車両周辺情報に対する視角化映像が実際と類似した現実感を持つように実現する、車両周辺視角化のための3次元映像合成装置およびその方法を提供することにある。本発明が解決しようとする技術的課題は上述した技術的課題に限定されない。上記目的を達成するための本発明の3次元映像合成装置は、地面に形成された基準パターンと地上面が撮影された映像を、車両に設置された複数の広角カメラから入力を受けて出力する映像入出力部と、前記映像入出力部で入力された映像の基準パターンから特徴点を抽出し、抽出された特徴点の既知の物理的位置情報を用いて各カメラの相対的位置と設置角を推定するイメージ整列推定部と、上記で撮影された映像を用いてレンズ歪み補正のためのレンズの光中心を含む光学パラメータを獲得し、獲得された光中心を用いて各映像をガウス球Gaussiansphereの表面にマッピングする球マッピング部と、前記イメージ整列推定部で推定されたカメラの相対的位置と設置角を用いて、前記ガウス球を、実際の基準パターンと一致するように角度と距離を変更して3次元仮想空間に配列する仮想空間配列部と、前記3次元仮想空間に配列された各映像を、一つの大きい球に該当する3次元球の内面にそれぞれマッピングして3次元単一映像を獲得する単一映像獲得部とを含むことができる。前記イメージ整列推定部は、推定された各カメラの相対的位置と設置角に対する情報を設定することができる。前記仮想空間配列部は、ガウス球の回転角度と移動距離を変更するとき、変更パラメータの推定のための最適化アルゴリズムを用いることができる。最適化アルゴリズムはPSOParticleSwarmOptimization、GDGradientdescent、LMSELeastmeansquareestimationなどの最適化アルゴリズムが使用できる。前記単一映像獲得部は、各映像の中心部に該当するイメージをマッピングするために、3次元球の表面をカメラの個数に分けて分割し、最も隣接したカメラの映像のみをマッピングすることができる。前記単一映像獲得部は、3次元球の内面をカメラの個数を基準として経度別に分け、経度別に分けられた3次元球の一面を地平面と地上面に分けて緯度別にマッピングすることができる。上記目的を達成するための本発明の3次元映像合成方法は、車両に設置された複数の広角カメラが地面上の基準パターンを撮影した複数の映像をそれぞれ入力される段階と、上記で撮影された基準パターンから特徴点を抽出し、抽出された特徴点の既知の物理的位置情報を用いて各カメラの相対的位置と設置角を推定する段階と、上記で撮影された映像を用いてレンズ歪み補正のためのレンズの光中心を含む光学パラメータを獲得し、獲得された光中心を用いて各映像をガウス球の表面にマッピングする段階と、上記で推定されたカメラの相対的位置と設置角を用いて、前記ガウス球を、実際の基準パターンと一致するように角度と位置を変更して3次元仮想空間に配列する段階と、前記3次元仮想空間に配列された各映像を、一つの大きい球に該当する3次元球の内面にそれぞれマッピングして3次元単一映像を獲得する段階とを含むことができる。前記3次元仮想空間に配列する段階で、前記ガウス球の回転角度と相対的移動距離を変更するとき、変更パラメータの推定のためにPSOParticleSwarmOptimization、GDGradientdescent、LMSELeastmeansquareestimationなどの最適化アルゴリズムが使用できる。前記3次元単一映像を獲得する段階は、前記3次元仮想空間に配列された各映像が3次元球の中心から3次元球の最も隣接した内側面にそれぞれマッピングできる。前記3次元単一映像を獲得する段階は、各映像の中心部に該当するイメージをマッピングするために、3次元球の内面をカメラの個数に基づいて経度別に分割する段階と、前記硬度別に分割された3次元球の内面を、地平面に該当する緯度を基準として地平面と地上面に分ける段階と、前記3次元仮想空間に配列された各映像を、地平面と地上面に分けて3次元球の該当内面にそれぞれマッピングする段階とを含むことができる。前記マッピングする段階で、前記3次元球の地平面と地上面に映像がマッピングされる方式は互いに異なる。上述したように、本発明は、車両周辺情報を3次元で視角化する3次元映像合成方法および3次元映像合成装置に関するものであって、車両周辺の地平面だけでなく、地上面に位置した物体を全て3次元映像として表現することにより車両周辺の物体に対する視認性を高めることができ、車両周辺の物体を歪みの少ない3次元映像として表現することにより物体認識の正確性を向上させることができる。また、本発明は、ホモグラフィーの性能が補正calibrationに使用されるパターンの選択正確性に依存して不安定であるという既存の合成方法の限界から外れて、3軸phi、theta、psi回転変数の調整のみでも、ホモグラフィーが行った一連の過程を代替することができるという点から、システム駆動の安定性を確保することができる。本発明の3次元映像合成装置を用いて出荷前の作業車両或いは修理および補修中の作業車両に対して作業者が合成を試みる場合、3軸変数の調整のみでも所望の映像を合成することができる。また、作業者が一定の条件を満足する基準パターンのない空間で補正作業を試みる場合にも、3軸変数の調整のみでも合成映像を補正することができるため、運用上の便利性および拡張性に優れるという利点がある。また、車両周辺3次元空間をモデリングすることにより、その間問題となった死角blind-zoneに対する多様な視野角を提供することができる。以下、添付図面を参照して本発明の好適な実施例を詳細に説明する。図面において、同一の構成要素は出来る限り何処でも同一の符号で示す。また、本発明の要旨を不明瞭にするおそれのある公知の機能および構成についての詳細な説明は省略する。図1は、本発明の実施例に係る広角カメラおよび3次元映像合成装置を示すもので、複数の広角カメラ10、3次元映像出力装置50および3次元映像合成装置100を含んでなる。広角カメラ10は、車両の前/後/左/右の任意の位置にそれぞれ設置され、少なくとも4個から構成される。図2のように地面に形成された基準パターン1と地上面をそれぞれ撮影し、これを電気的信号に変換して3次元映像出力装置50の映像入出力部51へ伝送する。ここで、広角カメラ10が例えば4個の場合、隣接した広角カメラ10の間で撮影領域が一部分重なり合うように配置されることが好ましい。広角カメラ10は、単純な光学機器だけでなく、光学信号を電気的信号に変換するイメージセンサーなどの電気的装置を含む概念である。例えば、対象物体が車両の場合、広角カメラ10は車両の前/後/左/右やコーナーなどにそれぞれ配置でき、各カメラ11、12、13、14はその撮影領域が隣接カメラの間で少なくとも一部分重なり合うように配置される。広角カメラ10は、視野角の確保のために超広角レンズを使用する。基準パターン1は、既知のパターンであって、各カメラで視野が確保される地面に設置される。基準パターン1の特徴点の物理的位置情報は、予め知っていると仮定する。基準パターン1の視認性を確保するために、各パターンは地面の背景とは明度差の大きい色を選択することが好ましい。3次元映像出力装置50の映像入出力部51は、地面に形成された基準パターン1と地上面が撮影された映像を、車両に設置された複数の広角カメラ10から入力を受け、入力された複数の入力映像を3次元映像合成装置100へ伝送する。必要な場合、映像入出力部51ではフィルターなどによって映像前処理過程を行うこともできる。映像入出力部51は、車両に取り付けられた3次元映像出力装置50の一部であって、複数の広角カメラ10から入力された映像を3次元映像合成装置100へ伝送する。3次元映像合成装置100は、複数の映像を補正および3次元で合成するためのアルゴリズムが格納されている。3次元映像合成装置100は、図示の如く、イメージ整列推定部110、球マッピング部120、仮想空間配列部130、単一映像獲得部140、歪み補正部150、およびLUT生成部160を含むことができる。イメージ整列推定部110は、複数の広角カメラ10で撮影された基準パターン1から特徴点を抽出し、抽出された特徴点の既知の物理的位置情報を用いて各カメラの相対的位置と設置角を推定する。イメージ整列推定部110は、推定された各カメラの相対的位置と設置角に対する情報を格納する。すなわち、イメージ整列推定部110は、地面上の基準パターン1に基づいて、各カメラの置かれた相対的位置と各カメラの傾斜角度のみを推定する。球マッピング部120は、広角カメラ10で撮影された映像を用いて、レンズ歪み補正のためのレンズの光中心を含む光学パラメータを獲得し、獲得された光中心を用いて各映像をガウス球の表面にマッピングする。ここで、光学パラメータは、光中心opticalcenter、アスペクト比aspectratio、イメージセンサーimagesensor、投影類型および焦点距離focallengthの少なくとも一つを含むことができる。前記イメージセンサー、アスペクト比および焦点距離は、センサーのデータシートから得ることができ、光中心は、撮影された映像のレンズサークルまたは楕円の中心から把握することができる。放射状歪みを補正することは、レンズの屈折を無くす意味でピンホール投影Pin-holeprojectionと同じであると考えられる。投影方程式Projectionequationは下記の等距離投影quidistantprojection、直交投影Orthographicprojection、等立体角投影Equisolidangleprojection、ステレオ投影Stereographicprojectionなどの4つが主に使用できる。このようにレンズ歪み補正のために使用する主要なパラメータを把握した場合、獲得した情報を用いてガウス球に獲得映像をマッピングする。仮想空間配列部130は、イメージ整列推定部110で推定されたカメラの相対的位置と設置角を用いて、上記ガウス球を、実際の基準パターン1と一致するように角度と距離を変更して3次元仮想空間に配列する。仮想空間配列部130は、ガウス球の回転角度と移動距離を変更するとき、変更パラメータの推定のための最適化アルゴリズムを用いることができる。最適化アルゴリズムには、PSOParticleSwarmOptimization、GDGradientdescent、LMSELeastmeansquareestimationなどの最適化アルゴリズムが使用できる。単一映像獲得部140は、3次元仮想空間に配列された各映像を、一つの大きい球に該当する3次元球の内面にそれぞれマッピングして3次元単一映像を獲得する。単一映像獲得部140は、各映像の中心部に該当するイメージをマッピングするために、3次元球の表面をカメラの個数に分けて分割し、最も隣接したカメラの映像のみをマッピングする。すなわち、単一映像獲得部140は、3次元球の内面をカメラの個数を基準として経度別に分け、経度別に分けられた3次元球の一面を地平面と地上面に分けて緯度別にマッピングする。ここで、3次元球における地平面と地上面のマッピング方式は互いに異なってもよい。歪み補正部150は、単一映像獲得部140で獲得された映像において、映像の中央部である地平面が放射状に歪められたものを直線形状に補正する。LUT生成部160は、合成映像の各画素を入力映像の各画素と対応させてルックアップテーブルを生成する。すなわち、LUT生成部160は、複数の広角カメラ10から獲得される複数の入力映像を構成するそれぞれの画素の原座標に対して合成映像の画素の最終座標で対応させた関係を規定するマッピングテーブルを生成する。次に、上述したように構成された3次元映像合成装置の動作過程を添付図面に基づいて具体的に説明する。図3は本発明の実施例に係る3次元映像合成過程を示す順序図である。まず、既知の基準パターン1を図2のように地面に設置する。基準パターン1において、各パターンの特徴点パターンの交差点の位置と特徴点間の距離などは3次元映像合成装置100で既知であると仮定する。3次元映像出力装置50は、車両に設置された複数の広角カメラ10が地面上の基準パターン1を撮影した複数の映像をそれぞれ受け、3次元映像合成装置100へ伝達するS11。次いで、3次元映像合成装置100は、図4に示すように撮影された映像から基準パターン1の特徴点をそれぞれ抽出し、抽出された特徴点の既知の物理的位置情報を用いて各カメラの相対的位置と設置角を推定するS12、S13。ここで、3次元映像合成装置100は、推定された各カメラの相対的位置と設置角に対する情報を格納する。すなわち、3次元映像合成装置100は、地面上の基準パターン1に基づいて、各カメラの置かれた相対的な位置と各カメラの傾斜角度のみを推定する。各カメラの相対的位置と設置角を推定した後、3次元映像合成装置100は、撮影された映像を用いて、レンズ歪み補正のためのレンズの光中心を含む光学パラメータを獲得し、これを用いて各映像をガウス球Gaussiansphereの表面にマッピングするS14、S15。ここで、光学パラメータは光中心opticalcenter、アスペクト比aspectratio、イメージセンサーimagesensor、投影類型および焦点距離focallengthの少なくとも一つを含むことができる。放射状歪みを補正することは、レンズの屈折を無くす意味でピンホール投影pin-holeprojectionと同一であると考えられる。投影方程式Projectionequationは下記数式1の等距離投影Equidistantprojection、直交投影Orthographicprojection、等立体角投影Equisolidangleprojection、ステレオ投影Stereographicprojectionなどの4つが主に使用できる。この際、Rfはimageplaneにおける投影距離projecteddistanceであり、fは焦点距離、φは入射線incidentrayの入射角を示す。この他にも、多様な数式が利用できる。カメラ歪み補正のための主要パラメータであるイメージセンサーのアスペクト比は、イメージセンサーのデータシートdatasheetから求めることができる。他の方法としては、図5のように撮影された映像のレンズサークルlenscircleの形状である楕円形態を推定して円形に変換する過程でアスペクト比を求めて使用することができる。光中心は、撮影された映像のレンズサークルまたは楕円の中心から把握することができる。焦点距離は、レンズ製造の際に与えられる値と、イメージセンサーのデータシートとを参考して求めることができる。他の方法としては、焦点距離は投影方程式に従って映像の歪みを除去したときに直線が歪みなく表示されるときの焦点距離値で定義できるため、これを推定して焦点距離を獲得することができる。このようにレンズ歪み補正のために使用する主要なパラメータを把握した場合、獲得した情報を用いて図6のようにガウス球に映像をマッピングする。図6は投影類型による多様な方式のガウス球マッピングを示した。他の種類の線は多様な投影方法を区別するために使用された。上述のように各映像をガウス球にマッピングした後、3次元映像合成装置100は、推定されたカメラの相対的位置と設置角を用いて、ガウス球を、実際の基準パターン1と一致するように角度と距離を変更して3次元仮想空間に配列するS16。この際、ガウス球の回転角度と移動距離を変更するとき、変更パラメータの推定のための最適化アルゴリズムを用いることができる。最適化アルゴリズムは、PSOParticleSwarmOptimization、GDGradientdescent、LMSELeastmeansquareestimationなどの最適化アルゴリズムが使用できる。このように3次元仮想空間に配列する過程は、各カメラを象徴するガウス球が地面上の基準パターン1に基づいていずれの位置にどのように傾いた状態で置かれているかを推定した後、推定された値に基づいて仮想空間に配列することである。ガウス球は、仮想の3次元空間上に配列され、実際車両に設置されたカメラを描写する。推定過程は、ガウス球を回転および移動させた後、ガウス球にマッピングされている映像をさらに地面にマッピングしたとき、実際の基準パターン1との一致程度を高める方向に回転角度と移動距離を変えることにより行う。ガウス球は下記数式2によって実際の基準パターン1とマッピングできる。ここで、XYcは、ガウス球の中心を原点とするときに球の表面にある一点の直交座標であって、Xc、Yc、Zcのように表わすことができ、XYpは、XYcを地面にマッピングした点の2次元座標である。Scはガウス球の半径を拡大/縮小するための乗数multiplierであり、fpcは3次元の座標を平面の一点にマッピングする関数であり、Rφ、RθおよびRψは下記数式3のように3次元座標の回転行列で表わすことができる。カメラが眺める時点をy軸、その直交方向をx軸、車両の垂直方向をz軸とそれぞれ定義したとき、前記φはx軸を中心として回転した角、θはy軸を中心として回転した角、ψはz軸を中心として回転した角をそれぞれ意味する。3数式2と数式3をすべて展開すると、下記数式4のとおりである。この際、Xpdはガウス球がx軸方向に移動した距離を示し、Ypdはガウス球がy軸方向に移動した距離を示す。4数式2~4を用いてパターンマッチングを行った後、回転角度と移動距離を変えていく方法でPSOParticleSwarmOptimizationアルゴリズムを適用することができる。ガウス球を3次元仮想空間に配列した後、3次元映像合成装置100は、3次元仮想空間に配列された各映像を、一つの大きい球に該当する3次元球の内面にそれぞれマッピングして3次元単一映像を獲得するS17。3次元球の内面にマッピングするとき、3次元仮想空間に配列された各ガウス球の映像が3次元球の中心から3次元球の最も隣接した内側面にそれぞれマッピングできる。3次元映像合成装置100は、各映像の中心部に該当するイメージをマッピングするために、3次元球の内面をカメラの個数に基づいて図7のように経度別に分割する。もし広角カメラ10が4つの場合、3次元球の内面は経度別に4区域に分けられる。図7において、3次元球の内部にある長方形は車両を意味し、長方形の前/後/左/右に位置した小さい円はカメラを意味する。ここで、一点鎖線は各広角カメラ10の視野角FOVを示し、点線は隣接カメラ間の境界線を意味するシームラインseamlineを示す。すなわち、各カメラの映像は経度別に分けられた3次元球から最も近い区域にマッピングされる。このように3次元球を経度別に分割する理由は、映像の外郭部分における歪み率が大きいため、各広角カメラ10の中心部に該当する映像のみマッピングしようとする意図もある。経度別に分割された3次元球の内面を、3次元映像合成装置100は、地平面に該当する緯度を基準として、図8のように地平面と地上面に分ける。図8において、下端の長方形板斜線表示は地平面を示し、上端の長方形板ドット表示はガウス球の中心部を連結した面を示す。上端の長方形板の上方の半球には、地上面を示す映像をマッピングする。上記3次元仮想空間に配列された各映像を、地平面と地上面に分けて3次元球の該当内面にそれぞれマッピングする。ここで、3次元球の地平面と地上面に映像がマッピングされる方式は3次元映像の実現のために互いに異なってもよい。地上面に対するマッピング方式で全体の3次元領域を配列する場合、実際の車両近距離周辺の映像も円形に近く表現されるため、使用者が直観的に周辺を理解するのにむしろ障害となる。よって、車両近距離周辺に対してはトップビュー形態で映像をマッピングすることにより、より効果的な車両周辺視覚化を行うことができる。このような理由で近距離と仮定した地平面、および遠距離と仮定した地上面のマッピングを異ならしめて進行する。たとえば、図9に示すように3次元球の地平面をマッピングするとき、3次元球の一点xp,yp,zpは、下記数式5のTを演算した後、x、y、zを求める方法によって、最も隣接したガウス球の一点から持ってきて3次元球にマッピングすることができる。図9において、右側のガウス球は地平面のマッピングを説明するための球であり、左側のガウス球は地上面のマッピングを説明するための球である。この際、x,y,zは地平面の一点であるxs,ys,zsにマッピングされるガウス球の表面にある点の座標であり、xc,yc,zcはガウス球の中心を示す。Rはガウス球の半径を示す。そして、3次元球の地上面をマッピングするとき、3次元球の一点xp,yp,zpは、下記数式6のTを演算した後、x、y、zを求める方法によって、最も隣接したガウス球の一点から持ってきて3次元球にマッピングすることができる。ここで、x,y,zは地上面の一点xp,yp,zpにマッピングされるガウス球の表面にある点の座標であり、xc,yc,zcはガウス球の中心を示し、Rはガウス球の半径を示す。上述したような過程を経ると、図10のような3次元単一映像が得られる。このように生成された3次元単一映像に対して、3次元映像合成装置100は、映像の中央部である地平面が放射状に歪んでいるものを図11のように直線形状に補正するS19。3次元単一映像は、図10に示すように、地平面である基準パターンが曲線形状に示されている。これを基準として直線に補正する必要がある。歪み補正は、一般に、ピンホールカメラではなく広角レンズを用いるカメラにおけるレンズの曲率を逆演算し、これに基づいて入射点を光中心に均一化させることにより、曲率の差から発生するレンズの歪み現象を除去することを目的とする。よって、歪み補正過程では、レンズの曲率に対する模型式投影式が与えられる場合、これに基づいて歪み程度を把握し、補正段階を経て映像内の遠近歪みのみを残す。上述のように3次元映像の歪みを補正した後、3次元映像合成装置100は、各映像の画素に対するカメラと原座標を追跡してルックアップテーブルを生成するS20。ルックアップテーブルは、複数の広角カメラ10から獲得される複数の入力映像を構成するそれぞれの画素が合成映像の画素に対応する関係についての映像マッピングデータを格納する手段であって、例えば図12のような形態で構成できる。図12を参照すると、ルックアップテーブルは、複数の広角カメラ10から獲得される複数の入力映像を構成するそれぞれの画素の原座標x,yに対して合成映像の画素の最終座標T11,T12,,Tmnで対応させた関係を規定する1種のマッピングテーブルとしてみなすことができる。合成映像の最終座標T11,T12,...,Tmnそれぞれは複数の入力映像に対応できる。これは、前述したように、広角カメラ10によって獲得される映像は広い視野角を有する歪み映像であるので、これを平面化された映像に対応させるときに各映像の画素が1:1ではなくN:1の関係で対応する場合があるためである。例えば、最終座標T11は3箇所の入力原座標x1,y2、x3,y5、x4,y6にも対応できる。このようなルックアップテーブルは、広角カメラ10から獲得される入力映像の個数、すなわちカメラ10の個数だけ備え、それぞれの入力映像別に対応する合成映像の座標値を含むようにする。このようなルックアップテーブルを生成する過程において、ルックアップテーブルを生成するためには、サンプル合成映像のそれぞれの画素に対して出力を得るために必要な演算の逆演算inverseoperationを行うと、合成映像の各画素に対応する入力映像の各画素の座標を求めることができる。このようなルックアップテーブルの生成過程では、例えば3次元合成映像を構成する画素のうちいずれか一つの画素を選択する。前記画素は座標を基準として選択され、前記座標は合成映像の最終座標となる。前記画素が選択されると、選択された画素が複数の広角カメラ10のいずれから生成されたかを把握する。これは合成化過程の逆過程として考えられる。選択された画素が合成化過程でどのカメラから生成されたかを把握するためには、複数の広角カメラ10から生成される入力映像に対して、カメラを識別することが可能な識別子identifierを追加しておき、追って、このような識別子を確認する方法で行うのが簡便である。このような過程を行うと、選択された画素の最終座標から、カメラによって獲得される入力映像における原座標がどこであるかを知ることができる。よって、特定の画素の最終座標に対応する原座標を獲得して記録しておく。このような過程を合成映像の全ての画素に対して順次行い、任意の画素の最終座標に対応する原座標を獲得することができる。このような方法で獲得された原座標を該当画素の最終座標とマッピングさせて図12のようなルックアップテーブルLUTを生成することができる。ここで、入力映像の全ての画素が合成映像の最終座標とマッピングされるのではない。これは、入力映像中の不要な画素は最終座標に対応せずに捨てられることを意味する。一般に、入力映像の一定の領域にある画素のみ、すなわち20~50程度の画素のみ合成映像に変換される。したがって、ルックアップテーブルを参照して合成映像に変換される入力映像の画素に対してのみマッピング過程を行うので、その分だけ映像処理時の負荷および時間を減らすことができる。3次元映像合成装置100は、図12のようなルックアップテーブルを生成した後、生成されたルックアップテーブルを、車両に設置された3次元映像出力装置50へ伝送して格納部55に設置する。その後、車両では、実際の駐車または走行の際に複数の広角カメラ10を介して入力された図4のような映像に対して本発明のような合成過程を実施せず、格納部55に格納されたルックアップテーブルを参照して入力映像の画素を最終合成映像に直ちにマッピングさせることにより、簡単かつ迅速に図11のような3次元周辺映像を生成および表示することができる。したがって、本発明では、多数のカメラを仮想の単一カメラに投影させる過程中に生成される3次元立体情報を用いて、既存の空間変換方法spatialtransformationであるホモグラフィー時点変換アルゴリズムを使用することなく、3次元立体に対する3次元回転のみを用いて時点変換が可能である。車両周辺空間に対する3次元立体モデリングに基づいて映像合成を行うことにより、地平面と地上面の情報を同時に合成することができるという特徴を持つ。上述したような3次元映像合成装置および方法は、前述した実施例の構成および作動方式に限定されるものではない。これらの実施例は各実施例の全部または一部を選択的に組み合わせて多様な変形を加えることもできる。"