運動推定の方法により、入力された2D画像における各画素の深度値を得るステップS1と、各画素の輝度値により、前記各画素の深度値を加算し、前記の入力された2D画像の深度マップを得るステップS2と、ステップS2により得られる深度マップにより、深度マップによる画像の再構築を行い、左目画像及び又は右目画像を再構築するステップS3と、ステップS4による左目画像及び右目画像を合成して出力し、3D画像を得るステップS4と、を含む、ことを特徴とする画像運動情報に基づく2Dから3Dへの変換方法。ステップS1は運動推定の方法により、各画素の動きべクトルを算出するステップS11と、S11により得られる動きべクトルを用い、各画素の深度値を算出するステップS12とをさらに含む、ことを特徴とする請求項1に記載の画像運動情報に基づく2Dから3Dへの変換方法。前記運動推定の方法は、ダイヤモンド検索アルゴリズムである、ことを特徴とする請求項2に記載の画像運動情報に基づく2Dから3Dへの変換方法。ステップS2は前記の入力された2D画像の一行目から、各画素の深度値を加算して、画素ごとの深度加算値Dを得るステップS21と、以下の式により、前記深度加算値を0255の間に正規化して、正規化された深度値Dを得るステップS22とを更に含む、ことを特徴とする請求項3に記載の画像運動情報に基づく2Dから3Dへの変換方法。式の中に、Iはに位置する画素の輝度値であり、その値は0255の範囲にあり、SCALEは輝度値のスケーリング係数であり、widthは前記の入力された2D画像の幅であり、heightは前記の入力された2D画像の高さであり、DEPTHSCALEは深度値のスケーリング係数であり、である。ステップS21は、yは0である場合、D0であるが、そうではない場合、ステップS212へ進むステップS211と、yは奇数である場合、且つxは0であると、DDDであって、xは0ではないと、であるが、そうではない場合、ステップS213へ進むステップS212と、xwidth1である場合、DDDであるが、そうではない場合、であるステップS213と、y<heightである場合、ステップS211に戻るが、そうではない場合、ステップS212またはS213によるDを出力するステップS214とを更に含む、ことを特徴とする請求項4に記載の画像運動情報に基づく2Dから3Dへの変換方法。SCALE=01である、ことを特徴とする請求項5に記載の画像運動情報に基づく2Dから3Dへの変換方法。DEPTHSCALE=120である、ことを特徴とする請求項5に記載の画像運動情報に基づく2Dから3Dへの変換方法。ステップS3は、以下の式により左目画像または右目画像を再構築するステップS31と、式の中に、xl、xrはそれぞれ左目画像及び右目画像において、入力された2D画像の位置xcに対応する位置であり、fは目の焦点距離であり、txは左右の目の間隔であり、Zは画素の点が人の目から離れる距離であり、Dzeroはゼロ平面の位置で、その値が0255の範囲にある。に位置する画素値を、対応する位置またはにコピーするステップS32とを更に含む、ことを特徴とする請求項5に記載の画像運動情報に基づく2Dから3Dへの変換方法。Dzero255である、ことを特徴とする請求項8に記載の画像運動情報に基づく2Dから3Dへの変換方法。本発明は、画像運動情報に基づく2Dから3Dへの変換方法により得られる画像の品質を向上させることを目的とする。上記の課題を解決するために、本発明は、画像運動情報に基づく2Dから3Dへの変換方法を提供する。この方法は、運動推定の方法により、入力された2D画像における各画素の深度値を得るステップS1と、各画素の輝度値により、前記各画素の深度値を加算し、前記の入力された2D画像の深度マップを得るステップS2と、ステップS2により得られる深度マップにより、深度マップによる画像の再構築を行い、左目画像及び又は右目画像を再構築するステップS3と、ステップS4による左目画像及び右目画像を合成して出力し、3D画像を得るステップS4と、を含む。好ましくは、ステップS1は、運動推定の方法により、各画素の動きべクトルを算出するステップS11と、ステップS11により得られる動きべクトルを用い、各画素の深度値を算出するステップS12と、をさらに含む。好ましくは、前記深度値の計算式は以下の通りである。好ましくは、前記運動推定の方法は、ダイヤモンド検索アルゴリズムである。好ましくは、ステップS2は、前記の入力された2D画像の一行目から、各画素の深度値を加算して、画素ごとの深度加算値Dを得るステップS21と、以下の式により、前記深度加算値を0255の間に正規化して、正規化された深度値Dを得るステップS22と、を更に含む。式の中に、Iはに位置する画素の輝度値であり、その値は0255の範囲にあり、SCALEは輝度値のスケーリング係数であり、widthは前記の入力された2D画像の幅であり、heightは前記の入力された2D画像の高さであり、DEPTHSCALEは深度値のスケーリング係数であり、である。好ましくは、ステップS21は、yは0である場合、D0であるが、そうではない場合、ステップS212へ進むステップS211と、yは奇数である場合、且つxは0であると、DDDであって、xは0ではないと、であるが、そうではない場合、ステップS213へ進むステップS212と、xwidth1である場合、DDDであるが、そうではない場合、であるステップS213と、y<heightである場合、ステップS211に戻るが、そうではない場合、ステップS212またはS213によるDを出力するステップS214とを、更に含む。好ましくは、SCALE=01である。好ましくは、DEPTHSCALE=120である。好ましくは、ステップS3は、以下の式により左目画像または右目画像を再構築するステップS31と、式の中に、xl、xrは、それぞれ左目画像及び右目画像において、入力された2D画像の位置xcに対応する位置であり、fは目の焦点距離であり、txは左右の目の間隔であり、Zは画素の点が人の目から離れる距離であり、Dzeroはゼロ平面の位置で、その値が0255の範囲にある。に位置する画素値を、対応するまたはにコピーするステップS32と、を更に含む。好ましくは、Dzero255である。本発明において、運動推定により得られた深度値に対して、加算処理を行うため、得られた深度マップは連続で且つ密であり、再構築された画像の品質及び3Dの視覚効果を向上させることができる。次に、図面と実施例を参考にして、本発明に係る、画像の運動情報に基づく2Dから3Dへの変換方法を詳しく説明する。図1に示すように、本発明の一実施形態に係る、画像の運動情報に基づく2Dから3Dへの変換方法は、運動推定の方法により、入力された2D画像における各画素の深度値を得るステップS1と、各画素の輝度値により、各画素の深度値を加算し、入力された2D画像の深度マップを得るステップS2と、ステップS2により得られる深度マップにより、深度マップによる画像の再構築を行い、左目画像及び又は右目画像を再構築するステップS3と、ステップS4による左目画像及び右目画像を合成して出力し、3D画像を得るステップS4とを含む。この実施形態において、ステップS1は、運動推定の方法により、各画素の動きべクトルを算出するステップS11と、ステップS11により得られる動きべクトルを用い、各画素の深度値を算出するステップS12とをさらに含む。ステップS11の中、運動推定の方法として、ダイヤモンド検索アルゴリズムが用いられ、まず、大きいダイヤモンドの検索を行い、次は小さいダイヤモンドの検索を行い、最後には、整数画素精度の動きベクトルを得る。当然ながら、ここでは、本発明の方法はこれに限定されなく、他の検索アルゴリズムも適用できる。中には、深度値の計算式は以下の通りである。式の中に、yは画素の位置する行番号であり、xは画素の位置する列番号であり、Dは未知のに位置する画素の深度値であり、MVx及びMVyはそれぞれ上記画素の水平方向及び垂直方向における動きベクトルであり、Cは定数であり、本実施形態において、C1である。ステップS11において検索の精度を向上させ、ノイズによる動き検索への影響を低減させるために、ステップS11の動き検索を行う前に、入力された2D画像に対してノイズ除去処理を行ってもよい。これは当業者にとって周知なものであるため、ここでは贅言しない。動き検索による動きベクトルは連続ではなく、直接的に算出すると、得られる深度マップが疎らであるが、実際の深度マップが密であるはずだ。従って、本発明において、各画素の輝度値によって、動きベクトルから算出した深度値を加算する。この実施形態において、ステップS2は、入力された2D画像の一行目から、各画素の深度値を加算して、画素ごとの深度加算値Dを得るステップS21と、以下の式により、深度加算値を0255の間に正規化して、正規化された深度値Dを得ることで、連続で且つ密な深度マップを得るステップS22と、式の中に、Iはに位置する画素の輝度値であり、その値は0255の範囲にあり、SCALEは輝度値のスケーリング係数であり、本実施形態において、SCALE=01であり、widthは入力された2D画像の幅であり、heightは入力された2D画像の高さであり、DEPTHSCALEは深度値のスケーリング係数であり、本実施形態において、DEPTHSCALE=120であり、である。ステップS22で得られる、正規化された深度値Dに対して、非対称ガウスのフィルタリング処理を行い、最終の深度値Dを得るステップS23とを、さらに含む。この非対称ガウスのフィルタリング処理は本分野において周知なものであるため、ここでは贅言しない。さらに、このステップS21は、yは0である場合、D0であり、そうではない場合、ステップS212へ進むステップS211と、yは奇数である場合、且つ、xは0であると、DDDであり、xは0ではないと、であるが、そうではない場合、ステップS213へ進むステップS212と、xwidth1である場合、DDDであり、そうではない場合、であるステップS213と、y<heightである場合、ステップS211に戻るが、そうではない場合、ステップS212またはS213によるDを出力するステップS214とをさらに含む。画像の水平方向に投影変換を行うので、水平方向において、深度値の連続性をできるだけ保持して、動き検索によるノイズからの大きな影響を避ける。従って、本発明において、スケールモーションに水平グラデーション値を用いずに深度値を得る。人の目の視覚特性によると、視感覚が右目に頼る人は70で、視感覚が左目に頼る人は20である。そして、計算量を低減させるために、本発明において、DIBRにより画像を再構築する際に、一般性を失うことないように、ユーザーの頼らない目だけを再構築する。ここで、左目を黙認する。しかも、この場合、再構築されたフレームは品質が低下であるが、3Dの視覚効果に影響を与えない。従って、本実施形態におけるステップS3では、左目の画像を例として、即ち、ステップS3において、ステップS2による深度マップに基づいて、DIBRにより左目の画像を再構築する。図2に示すように、その中に、Ccは入力された2D画像であり、Clは再構築された左目画像であり、Crは再構築された右目画像であり、fは目の焦点距離であり、txはベースライン距離であり、即ち、左右の目の間隔であり、Zは観察される画素の点が人の目から離れる距離であり、式により算出する。Dzeroはゼロ平面の位置で、その値が0255の範囲にあるが、本実施形態において、255になってもよい。式は、図2において、Cl、Cr、Ccにおける同一の画素の点に対応する投影の幾何学的関係である。式により、入力された2D画像の位置xcに対応する位置xlまたはxrの値を算出する。その後、に位置する画素値を、対応する位置またはにコピーするにコピーする。即ち、ステップS3は、以下の式により左目画像または右目画像を再構築するステップS31と、式の中に、xl、xrは、それぞれ左目画像及び右目画像において、入力された2D画像の位置xcに対応する位置であり、fは目の焦点距離であり、txは左右の目の間隔であり、Zは画素の点が人の目から離れる距離であり、Dzeroはゼロ平面の位置であり、その値は0255の範囲にある。に位置する画素値を、対応するまたはにコピーするステップS32とを、さらに含む。再構築された画像におけるのこぎり効果を低減させるために、まず、入力された2D画像を水平方向にスケーリングすることで、投影する際の画像精度を向上させる。本実施形態において、水平方向に画像を元の4倍になるように引っ張って、上記した人の目の視覚関係により、行ごとのxlに対応する14の画像精度のx値を算出する。xlに対応するx値は画像範囲を超える場合、補間値によりxlに位置する画素値を得る。複数のxlに対応するx値は同じである場合、Dの中の最大のxl値を採用し、他のxl位置の値は補間値により得る。xlに対応するx値は唯一である場合、xlに位置する画素値は入力された2D画像の、xに位置する画素値である。上記した実施形態は本発明を説明したものに過ぎず、本発明は上述した実施の形態に限定されない。当業者であれば、本発明の主旨及び範囲から逸脱しない範囲で、種々の変更や変形が可能である。そのため、あらゆる同等の技術案は本発明の範囲に属し、本発明の保護しようとする範囲は請求の範囲により決定される。