2次元画像をダウンスケールして、1つ以上のダウンスケール画像を生成するダウンスケール部と、前記ダウンスケール画像から特徴情報を抽出して特徴マップを生成し、前記特徴マップは複数のオブジェクトを含む特徴マップ生成部と、前記複数のオブジェクトを分割するオブジェクト分割部と、前記複数のオブジェクトの奥行き順序を決めて、前記複数のオブジェクトのうちの浅い奥行きを有するオブジェクトに第1加重値を付与するオブジェクト順序決定部と、前記特徴マップの視覚的関心度に基づいて、ローレベル関心マップを生成する視覚的関心計算部とを有することを特徴とする画像変換装置。前記オブジェクト順序決定部、前記複数のオブジェクトの境界を抽出する境界抽出部と、前記境界周辺でのブロック積率またはブロックセイリエンシに基づいて、前記複数のオブジェクトの奥行き順序を判断するブロック比較部と、前記第1加重値を付与する加重部と、を含むことを特徴とする、請求項1に記載の画像変換装置。前記複数のオブジェクトのうちの浅い奥行きを有するオブジェクトのブロックセイリエンシに前記第1加重値を付与することを特徴とする、請求項2に記載の画像変換装置。前記オブジェクト順序決定部は、前記境界の個数をカウントする境界個数部をさらに含むことを特徴とする、請求項2に記載の画像変換装置。前記ブロック比較部は、前記境界の個数が偶数であるかまたは奇数であるがに基づいて、前記複数のオブジェクトのうちの重畳するオブジェクトを判別することを特徴とする、請求項4に記載の画像変換装置。前記複数のオブジェクトのうちの深い奥行きを有するオブジェクトは第2加重値が加えられ、前記第2加重値は前記第1加重値より小さいことを特徴とする、請求項2に記載の画像変換装置。前記深い奥行きを有するオブジェクトのブロックセイリエンシに前記第2加重値を付与することを特徴とする、請求項6に記載の画像変換装置。前記ローレベル関心マップは複数存在し、前記複数のローレベル関心マップを結合するイメージ結合部をさらに含み、前記結合された複数のローレベル関心マップから視覚的関心マップが生成されることを特徴とする、請求項1に記載の画像変換装置。前記結合された複数のローレベル関心マップをフィルタリングするイメージフィルタリング部をさらに含むことを特徴とする、請求項8に記載の画像変換装置。前記特徴マップは中央領域と周辺領域を含み、前記視覚的関心度は、前記中央領域のヒストグラムと前記周辺領域のヒストグレムとの差に基づいて決定されることを特徴とする、請求項9に記載の画像変換装置。前記特徴マップは中央領域と周辺領域を含み、前記周辺領域と前記中央領域は1つ以上の単位ブロックを含み、前記視覚的関心度は、ブロック積率、ブロックセイリエンシ、またはこれら全てに基づいて決定されることを特徴とする、請求項9に記載の画像変換装置。前記ローレベル関心マップをフィルタリングするイメージフィルタリング部をさらに含むことを特徴とする、請求項1に記載の画像変換装置。前記視覚的関心マップと前記2次元画像に基づいて視差情報を生成する視差情報生成部と、前記視差情報と前記2次元画像に基づいて3次元画像を生成する3次元画像レンダリング部とをさらに含むことを特徴とする、請求項1に記載の画像変換装置。複数の画素を含む表示パネルと、2次元画像を3次元画像に変換する画像変換装置とを含み、前記画像変換装置は、2次元画像をダウンスケールして1つ以上のダウンスケール画像を生成するダウンスケール部と、前記ダウンスケール画像から特徴情報を抽出して特徴マップを生成し、前記特徴マップは複数のオブジェクトを含む特徴マップ生成部と、前記複数のオブジェクトを分割するオブジェクト分割部と、前記複数のオブジェクトの奥行き順序を決めて、前記複数のオブジェクトのうちの浅い奥行きを有するオブジェクトに第1加重値を付与するオブジェクト順序決定部と、前記特徴マップの視覚的関心度に基づいてローレベル関心マップを生成する視覚的関心計算部とを有することを特徴とする立体画像表示装置。本発明は上記問題点に鑑みてなされたものであって、本発明による一実施形態は、重畳する物体を分離して、その物体間の配置順序を明確にすることにより、奥行き情報を有するイメージの品質を改善することを目的とする。また、本発明による一実施形態は、データ演算量を減らし、メモリ資源memoryresourceを節約することを目的とする。上記課題以外にも、具体的に言及されない他の課題を達成するのに用いることができる。上記目的を達成するためになされた本発明による画像変換装置は、2次元画像をダウンスケールして1つ以上のダウンスケール画像を生成するダウンスケール部と、前記ダウンスケール画像から特徴情報を抽出して特徴マップを生成し、前記特徴マップは複数のオブジェクトを含む特徴マップ生成部と、前記複数のオブジェクトを分割するオブジェクト分割部と、前記複数のオブジェクトの奥行き順序を決めて、前記複数のオブジェクトのうちの浅い奥行きを有するオブジェクトに第1加重値を付与するオブジェクト順序決定部と、前記特徴マップの視覚的関心度に基づいてローレベル関心マップを生成する視覚的関心計算部とを有することを特徴とする。前記複数のオブジェクトのうちの浅い奥行きを有するオブジェクトのブロックセイリエンシに前記第1加重値を付与することができる。前記オブジェクト順序決定部は、前記複数のオブジェクトの境界を抽出する境界抽出部と、前記境界周辺でのブロック積率またはブロックセイリエンシに基づいて前記複数のオブジェクトの奥行き順序を判断するブロック比較部と、前記第1加重値を付与する加重部とを含むことができる。前記オブジェクト順序決定部は、前記境界の個数をカウントする境界個数部をさらに含むことができる。前記ブロック比較部は、前記境界の個数が偶数であるかまたは奇数であるかに基づいて、前記複数のオブジェクトのうちの重畳するオブジェクトを判別することができる。前記複数のオブジェクトのうちの深い奥行きを有するオブジェクトは、第2加重値が付与されるか、または加えられなくてもよく、前記第2加重値は前記第1加重値より小さいことができる。前記深い奥行きを有するオブジェクトのブロックセイリエンシに前記第2加重値を付与することができる。前記ローレベル関心マップは複数存在することができ、前記複数のローレベル関心マップを結合するイメージ結合部をさらに含むことができ、前記結合された複数のローレベル関心マップから視覚的関心マップが生成されることができる。前記画像変換装置は、前記結合された複数のローレベル関心マップをフィルタリングするイメージフィルタリング部をさらに含むことができる。前記特徴マップは中央領域と周辺領域を含むことができ、前記視覚的関心度は、前記中央領域のヒストグラムと前記周辺領域のヒストグラムとの差に基づいて決定される。前記特徴マップは中央領域と周辺領域を含むことができ、前記周辺領域と前記中央領域は1つ以上の単位ブロックを含むことができ、前記視覚的関心度は、ブロック積率、ブロックセイリエンシまたはこれら全てに基づいて決定される。前記画像変換装置は、前記ローレベル関心マップをフィルタリングするイメージフィルタリング部をさらに含むことができる。前記画像変換装置は、前記視覚的関心マップと前記2次元画像に基づいて視差情報を生成する視差情報生成部と、前記視差情報と前記2次元画像に基づいて3次元画像を生成する3次元画像レンダリング部とをさらに含むことができる。また、上記目的を達成するためになされた本発明による画像変換方法は、2次元画像をダウンスケールして1つ以上のダウンスケール画像を生成する段階と、前記ダウンスケール画像から特徴情報を抽出して特徴マップを生成する段階と、前記特徴マップは複数のオブジェクトを含み、前記複数のオブジェクトを分割する段階と、前記複数のオブジェクトの奥行き順序を決める段階と、前記複数のオブジェクトのうちの浅い奥行きを有するオブジェクトに第1加重値を付与する段階と、前記特徴マップの視覚的関心度に基づいてローレベル関心マップを生成する段階と、を有することを特徴とする。前記画像変換方法は前記複数のオブジェクトの境界を抽出する段階をさらに含むことができ、前記境界周辺でのブロック積率またはブロックセイリエンシに基づいて前記複数のオブジェクトの奥行き順序を判断することができる。前記画像変換方法は前記境界の個数をカウントする段階をさらに含むことができる。前記画像変換方法は、前記境界の個数が偶数であるかまたは奇数であるかに基づいて、前記複数のオブジェクトのうちの重畳するオブジェクトを判別する段階をさらに含むことができる。前記複数のオブジェクトのうちの深い奥行きを有するオブジェクトは、第2加重値が付与されるか、または加えられなくてもよく、前記第2加重値は前記第1加重値より小さいことができる。前記画像変換方法は、前記ローレベル関心マップは複数存在し、前記複数のローレベル関心マップを結合する段階をさらに含むことができ、前記結合された複数のローレベル関心マップから視覚的関心マップが生成されることができる。前記画像変換方法は、前記結合された複数のローレベル関心マップをフィルタリングする段階をさらに含むことができる。前記ダウンスケール画像は、前記2次元画像が横方向、縦方向、または横方向及び縦方向にダウンスケールされることができる。前記ダウンスケール画像は複数存在することができ、前記複数のダウンスケール画像は1つのフレームで処理できる。前記画像変換方法は、前記視覚的関心マップと前記2次元画像に基づいて視差情報を生成する段階と、前記視差情報と前記2次元画像に基づいて3次元画像を生成する段階とをさらに含むことができる。また、上記目的を達成するためになされた本発明による立体画像装置は、複数の画素を含む表示パネルと、2次元画像を3次元画像に変換する画像変換装置とを有することを特徴とする。前記画像変換装置は、2次元画像をダウンスケールして1つ以上のダウンスケール画像を生成するダウンスケール部と、前記ダウンスケール画像から特徴情報を抽出して特徴マップを生成し、前記特徴マップは複数のオブジェクトを含む特徴マップ生成部と、前記複数のオブジェクトを分割するオブジェクト分割部と、前記複数のオブジェクトの奥行き順序を決めて、前記複数のオブジェクトのうちの浅い奥行きを有するオブジェクトに第1加重値を付与するオブジェクト順序決定部と、前記特徴マップの視覚的関心度に基づいてローレベル関心マップを生成する視覚的関心計算部とを含むことができる。本発明による一実施形態は、重畳するオブジェクトを分離でき、それらオブジェクト間の配置順序を明確にすることができ、奥行き情報を有するイメージの品質を改善でき、データ演算量を減らせ、メモリ資源を節約できる。添付した図面を参照して、本発明の実施形態について本発明が属する技術分野における通常の知識を有する者が容易に実施できるように詳細に説明する。本発明は種々の異なる形態に実現でき、ここで説明する実施形態に限られない。図面において、本発明を明確に説明するために説明上不必要な部分は省略し、明細書の全体にわたって同一または類似する構成要素に対しては同一の図面符号を付けた。また、広く知られている公知技術の場合、その具体的な説明は省略する。以下、本発明の実施形態に係る立体画像表示装置について、図1乃至図8を参照して詳細に説明する。ここで、立体画像表示装置は、シャッターガラス、偏光眼鏡などの眼鏡を利用する眼鏡式立体画像表示装置、レンチキュラーレンズ、パララックスバリアなどを利用する非眼鏡式立体画像表示装置などを全て含むことができる。立体画像表示装置は複数の画素を含む表示パネルを含む。図1は、本発明の一実施形態に係る画像変換装置を概略的に示すブロック図である。ここで、画像変換装置は、立体画像表示装置に組み込むembeddedことができる。その他にも、画像変換装置は、地上波放送チューナー、衛星放送受信端末器、ケーブルテレビ受信コンバータ、VCR、DVDプレーヤ、HDTV放送受信機、プルレイディスクプレーヤ、ゲームコンソールなど多様な画像受信及び再生装備に組み込むことができる。図1を参照すると、画像変換装置は、ダウンスケール部downscalingunit10、特徴マップ生成部featuremapgeneratingunit20、視覚的関心計算部visualattentioncalculatingunit30、画像結合部imagecombinationunit40、画像拡張部imageexpansionunit50、画像フィルタリング部imagefilteringunit60、視差情報生成部parallaxinformationgeneratingunit70、3次元画像レンダリング部3Dimagerenderingunit80、オブジェクト分割部objectsegmentationunit90、及びオブジェクト順序決定部objectorderdeterminationunit100を含む。画像変換装置はメモリを含むか、または外部メモリに連結できる。画像変換装置はメモリを利用して後述する多様な種類の演算を遂行する。画像変換装置は、2次元画像2Dimageを3次元画像3Dimageに変換する。ここで、2次元画像とは、単一時点を有する典型的な2次元画像を意味し、3次元画像とは、ステレオ時点stereo-view等の多重時点multi-viewを有する2次元画像を意味する。例えば、3次元画像は、左眼画像、右眼画像またはこれら全てを意味し、左眼画像と右眼画像それぞれは2次元平面上に表示される画像である。また、左眼画像と右眼画像は同時に2次元平面上に出力でき後に偏光フィルタまたはカラーフィルタなどのフィルタを利用して左眼画像と右眼画像が分離できる、左眼画像と右眼画像が順次に2次元平面上に出力されることも可能である。画像変換装置に入力された2次元画像は、奥行き情報を有する視覚的関心マップvisualattentionmapに変換され、視覚的関心マップと入力された2次元画像に基づいて視差情報生成部70が視差情報parallaxinformationを生成する。ここで、視差情報は、イメージの各画素別に、または複数の画素を含む画素グループ別に生成されうる。3次元画像レンダリング部80は、原本2次元画像と視差情報に基づいて3次元画像を生成する。例えば、3次元画像レンダリング部80は、入力された2次元画像と視差情報に基づいて左眼画像と右眼画像を生成する。視覚的関心度visualattentionは、人間の脳と認知システムが一般に画像の特定領域に視覚を集中させるということを意味し、これは多様な分野で立証されている。視覚的関心度は、生理学physiology、心理学psychology、神経系学neuralsystems、コンピュータビジョンcomputervision等の分野で長期にわたって研究が行われている主題である。同時に、視覚的関心度はコンピュータビジョンの関連分野である物体認識、追跡、発見などの分野で特に高い関心を集めている。視覚的関心マップとは、2次元画像に対する視覚的関心度を計算することによって生成されるイメージであり、2次元画像におけるオブジェクトobjectの重要度に関する情報を含むことができる。例えば、視覚的に興味深い領域を観察者に近く配置し、視覚的に興味深くない領域を観察者から遠く配置することができる。即ち、視覚的に興味深い領域は観察者に近く配置するために、明るく即ち、グレー値を大きく示すことができ、視覚的に興味深くない領域を観察者から遠く配置するために、暗く即ち、グレー値を小さく示すことができる。オブジェクトと背景を含んでいるイメージにおいて、オブジェクトは明るく示し、背景は暗く示すことができ、これにより、オブジェクトが背景から突出しているように示せる。原本2次元画像と視覚的関心マップの大きさは、それぞれ960×1080とすることができる。以下、2次元画像から視覚的関心マップを生成する過程について詳細に説明する。図1を参照すると、ダウンスケール部10は、2次元画像をダウンスケールして1つ以上のダウンスケール画像を生成する。例えば、2次元画像を横にm回、縦にn回ダウンスケールして、長方形画像のピラミッドrectangularpyramidを生成することができる。ダウンスケール部10は横ダウンスケール部及び縦ダウンスケール部を含むことができる。横ダウンスケール部は2次元画像を横方向にダウンスケールして、1つ以上のダウンスケール画像を生成でき、縦ダウンスケール部は2次元画像を縦方向にダウンスケールして、1つ以上のダウンスケール画像を生成することができる。図4を参照すると、横方向に2回、縦方向に2回それぞれダウンスケールした長方形画像のピラミッドが示されている。即ち、原本2次元画像210は、縦に2回ダウンスケールされて2つのダウンスケール画像213、214が生成できる。3個の画像210、213、214は、それぞれ横に2回ダウンスケールされて6個のダウンスケール画像211、212、215、216、217、218が生成できる。結局、9個の画像から構成された長方形画像のピラミッドが生成できる。例えば、3個の画像210、213、214の縦解像度はそれぞれ540、270、135であり得、3個の画像210、211、212の横解像度はそれぞれ960、480、240であり得る。複数のダウンスケールされた長方形画像が1つのフレームで処理されるので、速い画像処理が可能である。図1及び図6を参照すると、特徴マップ生成部20は、2次元画像及び1つ以上のダウンスケール画像から特徴情報featureinformationを抽出して、1つ以上の特徴マップfeaturemapを生成することができる。ここで、特徴情報は、輝度luminance、色color、テクスチャーtexture、モーションmotion、方向性orientation等であり得る。例えば、長方形画像のピラミッドにおいて、各画素別にまたは任意の画素グループ別に輝度情報を抽出してイメージを生成することができ、生成されたイメージは1つの特徴マップとなり得る。視覚的関心計算部30は、1つ以上の特徴マップを利用してローレベル関心計算low-levelattentioncomputationを行い、ローレベル関心計算の結果に基づいてローレベル関心マップを生成することができる。例えば、視覚的関心計算部30は、ローレベル関心計算を行うために、中央領域のヒストグラムと周辺領域のヒストグラムとの差を利用することができる。図2を参照すると、視覚的関心計算部30は、領域設定部areasetupunit31、ヒストグラム計算部histogramcalculatingunit32、及び関心マップ生成部attentionmapgeneratingunit33を含む。領域設定部31は、1つ以上の特徴マップに対して中央領域及び周辺領域を設定でき、周辺領域は中央領域を囲むことができる。領域設定部31は、単位ブロック設定部unit-blocksetupunit、中央領域設定部center-areasetupunit、及び周辺領域設定部surrounding-areasetupunitを含む。単位ブロック設定部は、正四角形または長方形の単位ブロックを設定することができる。例えば、単位ブロックは、8pixels×8pixelsの大きさを有することができる。ここで、中央領域と周辺領域の可能な組み合わせの数は、2次元画像の大きさにより幾何級数的に増加できるので、中央領域と周辺領域の可能な組み合わせの数を減らすために単位ブロックを用いることができる。そのために、データ演算量が減少できる。中央領域設定部は中央領域を単位ブロックの大きさに設定し、周辺領域設定部は周辺領域を単位ブロックを複数個合算した大きさに設定することができる。図5を参照すると、任意の大きさの単位ブロックが設定されて、中央領域と周辺領域が単位ブロックの組み合わせだけで構成できる。例えば、2次元画像はダウンスケールされて多様なスケールの画像が生成でき、中央領域は1つの単位ブロックに対応できる。この時、周辺領域は、中央領域に対応するブロックを含むk個の隣接ブロックneighborhoodblockに設定できる。例えば、図5を参照すると、中央領域を1つのB0ブロック310に設定し、周辺領域はB1ブロック311、B2ブロック312、B3ブロック313、B4ブロック314に設定できる。したがって、B0ブロック310のヒストグラムとB1ブロック乃至B4ブロック311、312、313、314のヒストグラムとの差を求めることができる。ヒストグラム計算部32は、中央領域の特徴情報ヒストグラムと周辺領域の特徴情報ヒストグラムとの差を計算できる。ここで、ヒストグラムは、インテンシティヒストグラムintensityhistogram、カラーヒストグラムcolorhistogram等とすることができる。。図5を参照して、ヒストグラムの差を計算する過程を詳細に説明する。中央-周辺ヒストグラムcenter-surroundhistogramを使用するために、特徴マップ410の任意のピクセルを基準として2つのタイプの隣接領域neighborareaを定義できる。即ち、基準となるピクセルによって中央領域centerarea411、周辺領域surroundingarea412を定義できる。周辺領域412は中央領域411を含むことができ、周辺領域412の面積は中央領域411の面積より大きいことがありうる。したがって、上記中央領域及び上記周辺領域のヒストグラムを抽出し、多様なヒストグラム差の測定histogramdistancemeasure方法を用いて、中央領域及び周辺領域の特徴値の差421を求めることができる。したがって、中央領域及び周辺領域の特徴の差値によるローレベル関心マップ420を生成することができる。ヒストグラム差を計算するために多様な方法が用いられる。例えば、カイ二乗chisquare、χ2を用いることができる。即ち、中央領域をRとし、周辺をRsとすれば、Riを輝度Luminance、色Color、テクスチャーTexture等を用いることができるヒストグラムのi番目ビンBinとする時、中央-周辺ヒストグラムは、中央領域ヒストグラムと周辺領域ヒストグラムのカイ二乗差と実質的に同一であり、次式1のように表すことができる。関心マップ生成部33は、特徴情報ヒストグラムの差を利用してローレベル関心マップを生成することができる。一方、1つ以上の特徴マップを利用してローレベル関心計算を行うために、中央-周辺ヒストグラムの全部を利用しないで、ヒストグラムの積率momentを用いることができる。ここで、積率は、ヒストグラムに対する平均mean、分散variance、標準偏差standarddeviation、及び非対称度skewnessのうちの少なくとも1つを含むことができる。例えば、1つの単位ブロックに含まれている複数の画素の輝度値に対して平均、分散、標準偏差、及び非対称度を計算することができる。ヒストグラムの積率を用いることにより、メモリ資源を節約することができる。例えば、i番目ブロックのj番目ピクセルの値がPijであれば、i番目ブロックの積率は、次式2のように表すことができる。ここで、Eiは平均を、σiは分散を、siは非対称度をそれぞれ意味する。また、この場合、特定ブロックのセイリエンシsaliencyは、次式3のように定義できる。ここで、パラメターwは、積率間の相対的重要度を調節する加重値であり、基本設定値は1であり得る。また、B0、B1、B2、B3、B4は図4に示したブロックであり得る。例えば、B0乃至B4に対するブロック積率を計算した後、B0乃至B4に対するブロック積率を利用して1つのブロックセイリエンシを求めることができる。図1を参照すると、特徴情報ヒストグラムの差を利用して、ローレベル関心マップを生成する過程で、オブジェクト分割部90とオブジェクト順序決定部100の実行結果が追加的に用いられうる。または、ローレベル関心マップを生成した後、オブジェクト分割部90とオブジェクト順序決定部100の実行結果がローレベル関心マップに反映されうる。オブジェクト分割部90によって重畳したオブジェクトが分割され、オブジェクト順序決定部100によって分割されたオブジェクトと背景の奥行き順序が決定される。オブジェクト分割部90は、1つのイメージに複数のオブジェクト、背景などが含まれているイメージで重畳するオブジェクトを分割する。図8に示したように、オブジェクト分割部90によって重畳したオブジェクトが2つに分割できる。重畳したオブジェクトが分割されない状態で、イメージフィルタリングが遂行される場合、重畳したオブジェクトが1つのオブジェクトと認識されてフィルタリングでき、そのためにオブジェクト間の奥行き順序を定めることが困難になることがある。オブジェクトを分割する方法としては、分割アルゴリズムsegmentationalgorithmが利用でき、分割アルゴリズムとしてウォーターシェッドwatershedアルゴリズムなどがある。オブジェクト順序決定部100は横方向または縦方向にスキャニングscanningをしながらオブジェクトと背景の奥行き順序を決定することができる。ここで、背景は省略可能である。即ち、オブジェクトのうちのどれが観察者に近く配置されているのか奥行きが浅いのか、どれが観察者から遠く配置されているのか奥行きが深いのかを決定することができる。ここで、背景は、一般にオブジェクトより観察者から遠く配置されていることができる。図3に示したように、オブジェクト順序決定部100は、境界抽出部edgeextractionunit110、境界計数部edgecountingunit120、ブロック比較部130、及び加重部weightingunitを含むことができる。境界抽出部110は、イメージに含まれているオブジェクトの外郭線を抽出することができる。例えば、オブジェクトの外郭線を抽出するために、ハイパスフィルタhighpassfilter等を用いることができる。図7のイメージまたは図8のイメージをハイパスフィルタによってフィルタリングすれば、左側円の外郭線と右側円の外郭線が抽出される。例えば、左側円と右側円の外郭線のグレー値は255であり得、円の内部領域と外部領域のグレー値は全て0であり得る。境界計数部120は、横方向または縦方向にスキャニングしながら、外郭線または境界の個数を数えることができる。図7を参照すると、境界計数部120が水平方向にスキャニングする時、境界計数部120はグレー値を有する外郭線を3回カウントすることができる。図8を参照すると、境界係数部120が水平方向にスキャニングする時、境界計数部120は255のグレー値を有する外郭線を4回カウントすることができる。境界計数部120は省略可能である。ブロック比較部130は、境界周辺におけるブロックのブロック積率blockmomentまたはブロックセイリエンシblocksaliencyに基づいて、オブジェクトと背景の奥行き順序を決定することができる。または、ブロック比較部130は、追加的に境界の個数が偶数であるかまたは奇数であるかに基づいて、オブジェクトが重畳しているか否かを判別することができる。加重部140は、オブジェクトと背景の奥行き順序が決定された後、観察者にさらに近く配置されているオブジェクトであるほど、加重値を大きく付与することができる。例えば、特徴情報が輝度である場合、観察者に近く配置されているオブジェクトのブロックセイリエンシに大きいグレー値を加えることができ、観察者から遠く配置されているオブジェクトのブロックセイリエンシに小さいグレー値を加えるか、または加えないことができる。したがって、観察者に近く配置されているオブジェクトと、観察者から遠く離れているオブジェクトの区分を明確にすることができるので、奥行き情報を有するイメージの品質が改善できる。さらに、オブジェクト間の奥行き順序を明確にしたので、イメージフィルタリングが行われてもオブジェクト間の奥行き順序がさかさまになれない。オブジェクトが重畳しているか否かに基づいて加重値を付与するか否かを決定することができる。即ち、オブジェクトが重畳する場合には観察者にさらに近く配置されているオブジェクトに加重値を大きく付与でき、オブジェクトが重畳していない場合にはいずれのオブジェクトにも加重値を付与しないようにできる。または、オブジェクトが重畳しているか否かに無関係に、観察者にさらに近く配置されているオブジェクトに常にさらに大きい加重値を付与できる。加重値は実験によって適切に決定できる。例えば、図7及び図8に示したように、特徴情報が輝度であり、イメージが2個のオブジェクトを含んでいる場合について詳細に説明する。境界の個数が奇数の場合、図7に示したように、2個のオブジェクトは重畳することができ、2個のオブジェクトのうちのブロック積率またはブロックセイリエンシがさらに大きいオブジェクトを一層明るくすることができ、観察者にさらに近く配置することができる。したがって、ブロックセイリエンシがさらに大きいオブジェクトのブロックセイリエンシに、さらに大きい加重値を付与することができる。図7の場合、第5ブロックB5のセイリエンシが第4ブロックB4のセイリエンシよりさらに大きいので、第5ブロックB5が含まれているオブジェクトが、第4ブロックB4が含まれているオブジェクトより観察者にさらに近く配置されており、そのために第5ブロックB5のセイリエンシにさらに大きい加重値を付与することができる。また、境界の個数が偶数である場合、図8に示したように、2個のオブジェクトは重畳しないようにできる。この場合、2個のオブジェクトのブロックセイリエンシに加重値を付与しない。または、離れている2個のオブジェクト間の奥行き感をさらに明確にするために、2個のオブジェクトのうちのより大きいブロックセイリエンシを有するオブジェクトのブロックセイリエンシに加重値を付与することもできる。図8の場合、境界の個数が4個であるので、2個のオブジェクトに加重値を付与しないようにできる。または、第3ブロックB3のセイリエンシが第1ブロックB1のセイリエンシよりさらに大きいので、第3ブロックB3のセイリエンシにさらに大きい加重値を付与することも可能である。その他にも、境界の個数をカウントしない場合、境界周辺で境界を基準として左側ブロックのセイリエンシと右側ブロックのセイリエンシとを比較した後、右側ブロックのセイリエンシが大きい場合、右側ブロックのセイリエンシに大きい加重値を付与することができ、左側ブロックのセイリエンシには加重値を付与しないか、または小さい加重値を付与することができる。右側ブロックのセイリエンシが小さい場合、左側ブロックのセイリエンシと右側ブロックのセイリエンシに加重値を付与しないようにできる。図7を参照すると、横方向にスキャニングする時、第4ブロックB4及び第5ブロックB5のブロック積率またはブロックセイリエンシを比較して、左側円と右側円の奥行き順序を決定することができる。横方向に配置されている境界のうち、中央の境界より左側に位置する第4ブロックB4の積率またはセイリエンシ、そして中央の境界より右側に位置する第5ブロックB5の積率またはセイリエンシを比較することができる。例えば、積率が平均である場合、グレー値に対する平均が計算できる。各ブロックB4、B5の積率は当該ブロックの中に含まれている画素のグレー値に対する平均である。各ブロックB4、B5のセイリエンシは、任意のブロックB4、B5の積率と、任意のブロックB4、B5の上下左右に位置する4個のブロックの積率に基づいて計算することができる。例えば、第4ブロックB4のセイリエンシは150、第5ブロックB5のセイリエンシは300であり得る。第4ブロックB4のセイリエンシ<第5ブロックB5のセイリエンシであるので、さらに大きい値を有する第5ブロックB5のセイリエンシに加重値30を付与することができ、第4ブロックB4のセイリエンシに加重値を付与しないか、または加重値5を付与することができる。または、ブロック積率値の比較に基づいてブロックセイリエンシに加重値を付与することができる。さらに、第4ブロックB4が位置する左側円全体に同一の加重値を同時に付与することができ、第5ブロックB5が位置する右側円全体に同一の加重値を同時に付与することができる。図8を参照すると、横方向にスキャニングする時、第1ブロック乃至第3ブロックB1、B2、B3のブロック積率またはブロックセイリエンシを比較して、左側円、右側円、及び背景の奥行き順序を決定することができる。横方向に配置されている境界のうち、中央の2個の境界間の第2ブロックB2の積率またはセイリエンシ、中央の2個の境界のうちの左側の境界より左側に位置する第1ブロックB1の積率またはセイリエンシ、そして、中央の2個の境界のうちの右側の境界より右側に位置する第3ブロックB3の積率またはセイリエンシを比較することができる。例えば、積率が平均である場合、グレー値に対する平均が計算できる。各ブロックB1、B2、B3の積率は当該ブロックの中に含まれている画素のグレー値に対する平均である。各ブロックB1、B2、B3のセイリエンシは、任意のブロックB1、B2、B3の積率と、任意のブロックB1、B2、B3の上下左右に位置する4個のブロックの積率に基づいて計算できる。例えば、第1ブロックB1のセイリエンシは150、第2ブロックB2のセイリエンシは50、第3ブロックB3のセイリエンシは300であり得る。第2ブロックB2のセイリエンシ<第1ブロックB1のセイリエンシ<第3ブロックB3のセイリエンシであるので、第3ブロックB3のセイリエンシに30の加重値を付与することができ、第1ブロックB1のセイリエンシに5の加重値を付与することができ、第2ブロックB2のセイリエンシには加重値を付与しないようにできる。または、ブロック積率値の比較に基づいてブロックセイリエンシに加重値を付与することができる。さらに、第3ブロックB3が位置する右側円全体に同一の加重値を同時に付与することができ、第1ブロックB1が位置する左側円全体に同一の加重値を同時に付与することができる。1つ以上のダウンスケール画像別に生成されたローレベル関心マップは、選択的にイメージフィルタリング部60によって処理できる。例えば、フィルタリングする方法は、正規化曲線normalizationcurveを利用する方法、シグモイド曲線sigmoidcurveを利用する方法、バイラテラルフィルタbilateralfilterを利用する方法などがあり、1つ以上の方法を順次に利用することができる。具体的に、バイラテラルフィルタは10×10デシメーションdecimationを行った後、5×5×5ローパスフィルタlowpassfilterを用いてフィルタリングした後、10×10補間interpolationを行うことができる。ローレベル関心マップは、イメージ拡張部50によってアップスケールされることができる。例えば、アップスケール時にはバイキュービック補間bi-cubicinterpolation等を使用することができる。ここで、イメージをアップスケールする過程で、各画素別イメージデータに加重値を付与することができる。ここで、各画素別イメージデータは背景イメージに該当できる。即ち、ローレベル関心マップで下部に位置するイメージデータに加重値を付与しないか、または次第に減少する加重値をローレベル関心マップで下部に位置するイメージデータに加えることができる。例えば、イメージの大きさが960×540の場合、縦解像度linenumberが0から515に近づくほど、イメージデータによって付与される加重値は次第に増加できる。次に、縦解像度が515から540に近づくほど、イメージデータによって付与される加重値は次第に減少できる。上下に隣接した2つのイメージそれぞれに上述する方式で加重値が付与される時、2つのイメージが境界付近は暗いグレー値を有することができる。これにより、上下に隣接した2つのイメージがフィルタリングされても、各イメージは上部で暗いグレー値を有することができ、各イメージの上部から下部まで下方に次第に明るくなるグレー値を有することができる。したがって、グレー値のわい曲が防止でき、イメージの品質が改善できる。もし、各イメージの上部から下部方向に付与される加重値が次第に増加すれば、2つの隣接したイメージがフィルタリングされる時、加重値が合わせられた2つの隣接したイメージの境界付近は、暗いグレー値と明るいグレー値とをそれぞれ有するため、グレー値のわい曲が発生し得る。例えば、長方形画像のピラミッドに加重値が付与される時、上下に隣接した2つのイメージのうちの上のイメージの下部は明るいグレー値を有し、上下に隣接した2つのイメージのうちの下のイメージの上部は暗いグレー値を有する。ここで、上のイメージと下のイメージは長方形画像のピラミッドで上下方向に互いに隣接した2つのイメージである。次に、加重値が合わせられた長方形画像のイメージをフィルタリングした結果、下のイメージの上部は予想された暗いグレー値よりさらに明るいグレー値を有する。これはフィルタリングされる時、2つのイメージの境界付近は互いに影響を与えるためである。即ち、フィルタリングされる時、上のイメージで加重値によって明るいグレー値を有する上部が、下のイメージで加重値によって暗いグレー値を有する下部に影響を与えるためである。長方形画像のピラミッドの上下方向に互いに隣接した2つのイメージにおいて、上部イメージの下段の明るいグレー値が、下部イメージの上段の暗いグレー値に影響を与えるため、フィルタリングの結果、下部イメージの上段は暗いグレー値を有することができず、明るいグレー値を有することができる。したがって、フィルタリングによってイメージのグレー値がわい曲され得る。イメージ結合部40は、イメージ拡張部50によって拡張された同一の大きさの1つ以上のイメージを互いに結合する。例えば、1つ以上のイメージを互いに重畳した後に合わせることができる。次に、結合されたイメージは、イメージフィルタリング部60によってフィルタリングできる。イメージフィルタリング部60は、上述したように、1つ以上のフィルタリング方法が順次に遂行できる。また、結合されたイメージはイメージ拡張部50によって拡張される。例えば、結合されたイメージの大きさが960×540である場合、イメージ拡張部50によって960×1080の大きさを有するイメージに拡張できる。以上、本発明の実施形態について詳細に説明したが、本発明の権利範囲はこれに限定されるものではない。本発明の基本概念を利用した当業者の種々の変形及び改良形態も本発明の権利範囲に属するものである。