"1台以上の固定カメラが撮影した固定カメラ画像と、3次元位置およびパンチルトフォーカスの変更を伴う1台以上の非固定ズームカメラが撮影した非固定ズームカメラ画像から、自由視点画像を生成する方法であって、前記非固定ズームカメラの中心射影行列を推定するステップと、前記非固定ズームカメラ画像に含まれる被写体の3次元モデルを構築するステップと、前記固定カメラ画像から自由視点画像を生成するステップと、前記被写体の3次元モデルのテクスチャを、前記自由視点画像にマッピングするステップと、を含むことを特徴とする自由視点画像を生成する方法。前記非固定ズームカメラの中心射影行列を推定するステップは、前記非固定ズームカメラ画像内の特定オブジェクトの3次元位置情報をもとに推定することを特徴とする請求項1に記載の自由視点画像を生成する方法。前記非固定ズームカメラの中心射影行列を推定するステップは、前記特定オブジェクトが固定物の場合、該固定物の3次元座標と前記非固定ズームカメラ画像内の画素座標との組を6つ以上与えることにより推定することを特徴とする請求項2に記載の自由視点画像を生成する方法。前記非固定ズームカメラの中心射影行列を推定するステップは、前記特定オブジェクトが動的物体の場合、前記非固定ズームカメラの3次元位置および焦点距離を推定するサブステップと、前記非固定ズームカメラの方位角および仰角を推定するサブステップと、を含むことを特徴とする請求項2に記載の自由視点画像を生成する方法。前記非固定ズームカメラ画像に含まれる被写体の3次元モデルを構築するステップは、前記被写体の被写体マスク領域を抽出し、前記被写体マスク領域の外接長方形領域を抽出し、前記外接長方形領域の底辺の中心点座標および縦横比をもとに、3次元空間における当該外接長方形領域を3次元ビルボード領域としてモデル化することを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の自由視点画像を生成する方法。前記被写体の3次元モデルのテクスチャを、前記自由視点画像にマッピングするステップは、前記被写体の3次元ビルボード領域に対して、前記外接長方形領域のテクスチャを対応付けることを特徴とする請求項5に記載の自由視点画像を生成する方法。前記非固定ズームカメラの3次元位置および焦点距離を推定するサブステップは、前記固定カメラの中心射影行列をもとに前記固定カメラの3次元位置および焦点距離を推定し、前記特定オブジェクトとして固定物を含む第2の非固定ズームカメラ画像に、該固定物の3次元座標と前記第2の非固定ズームカメラ画像内の画素座標との組を6つ以上与えることにより、第2の中心射影行列を推定し、該第2の中心射影行列をもとに、前記非固定ズームカメラの3次元位置を推定し、前記固定カメラ画像内の特定オブジェクトのフィールド平面上3次元座標を、前記固定カメラの平面射影行列でマッピングすることで、当該特定オブジェクトのフィールド平面上3次元座標を推定し、前記固定カメラから前記特定オブジェクトまでの3次元距離と、前記固定カメラ画像中での前記特定オブジェクトの領域の大きさの比率を算出し、前記非固定ズームカメラから前記特定オブジェクトまでの3次元距離と、前記非固定ズームカメラ画像中での前記特定オブジェクトの領域の大きさの比率を算出し、前記比率をもとに前記非固定ズームカメラの焦点距離を推定することを特徴とする請求項4に記載の自由視点画像を生成する方法。前記非固定ズームカメラの方位角および仰角を推定するサブステップは、前記特定オブジェクトのフィールド平面上3次元座標を、前記第2の中心射影行列を用いて射影し、画像中心からの偏差を算出し、前記特定オブジェクトの前記非固定ズームカメラ画像の画像中心からのパンチルト偏差を算出し、前記偏差および前記パンチルト偏差から、方位角変位および仰角変位を算出し、前記第2の非固定ズームカメラ画像から推定された方位角および仰角に、前記方位角変位および仰角変位を足し合わせることで、前記非固定ズームカメラの方位角および仰角を推定することを特徴とする請求項7に記載の自由視点画像を生成する方法。1台以上の固定カメラが撮影した固定カメラ画像と、3次元位置およびパンチルトフォーカスの変更を伴う1台以上の非固定ズームカメラが撮影した非固定ズームカメラ画像から、自由視点画像を生成するためのコンピュータを、前記非固定ズームカメラの中心射影行列を推定する手段と、前記非固定ズームカメラ画像に含まれる被写体の3次元モデルを構築する手段と、前記固定カメラ画像から自由視点画像を生成する手段と、前記被写体の3次元モデルのテクスチャを、前記自由視点画像にマッピングする手段と、して機能させ、自由視点画像を生成することを特徴とするプログラム。しかしながら、従来の自由視点映像の合成方式では、各撮影カメラは固定されており、画角内にフィールド全体を含めていることを前提としていたため、人物等の被写体領域のテクスチャ解像度が不十分であるという問題があった。その結果、フィールド内部等、被写体に接近するような自由視点の合成画質を十分に獲得できず、自由視点映像の臨場感が損なわれていた。そこで本発明は、固定カメラ映像に加えて、パンチルトおよびズームフォーカス値の変更を伴う非固定ズームカメラより取得される映像を併せて用いることで、特定の被写体に関する合成画質を向上させる合成画質高精度化方法およびプログラムを提供することを目的とする。上記目的を実現するため本発明による自由視点画像を生成する方法、1台以上の固定カメラが撮影した固定カメラ画像と、3次元位置およびパンチルトフォーカスの変更を伴う1台以上の非固定ズームカメラが撮影した非固定ズームカメラ画像から、自由視点画像を生成する方法であって、前記非固定ズームカメラの中心射影行列を推定するステップと、前記非固定ズームカメラ画像に含まれる被写体の3次元モデルを構築するステップと、前記固定カメラ画像から自由視点画像を生成するステップと、前記被写体の3次元モデルのテクスチャを、前記自由視点画像にマッピングするステップとを含む。また、前記非固定ズームカメラの中心射影行列を推定するステップは、前記非固定ズームカメラ画像内の特定オブジェクトの3次元位置情報をもとに推定することも好ましい。また、前記非固定ズームカメラの中心射影行列を推定するステップは、前記特定オブジェクトが固定物の場合、該固定物の3次元座標と前記非固定ズームカメラ画像内の画素座標との組を6つ以上与えることにより推定することも好ましい。また、前記非固定ズームカメラの中心射影行列を推定するステップは、前記特定オブジェクトが動的物体の場合、前記非固定ズームカメラの3次元位置および焦点距離を推定するサブステップと、前記非固定ズームカメラの方位角および仰角を推定するサブステップとを含むことも好ましい。また、前記非固定ズームカメラ画像に含まれる被写体の3次元モデルを構築するステップは、前記被写体の被写体マスク領域を抽出し、前記被写体マスク領域の外接長方形領域を抽出し、前記外接長方形領域の底辺の中心点座標および縦横比をもとに、3次元空間における当該外接長方形領域を3次元ビルボード領域としてモデル化することも好ましい。また、前記被写体の3次元モデルのテクスチャを、前記自由視点画像にマッピングするステップは、前記被写体の3次元ビルボード領域に対して、前記外接長方形領域のテクスチャを対応付けることも好ましい。また、前記非固定ズームカメラの3次元位置および焦点距離を推定するサブステップは、前記固定カメラの中心射影行列をもとに前記固定カメラの3次元位置および焦点距離を推定し、前記特定オブジェクトとして固定物を含む第2の非固定ズームカメラ画像に、該固定物の3次元座標と前記第2の非固定ズームカメラ画像内の画素座標との組を6つ以上与えることにより、第2の中心射影行列を推定し、該第2の中心射影行列をもとに、前記非固定ズームカメラの3次元位置を推定し、前記固定カメラ画像内の特定オブジェクトのフィールド平面上3次元座標を、前記固定カメラの平面射影行列でマッピングすることで、当該特定オブジェクトのフィールド平面上3次元座標を推定し、前記固定カメラから前記特定オブジェクトまでの3次元距離と、前記固定カメラ画像中での前記特定オブジェクトの領域の大きさの比率を算出し、前記非固定ズームカメラから前記特定オブジェクトまでの3次元距離と、前記非固定ズームカメラ画像中での前記特定オブジェクトの領域の大きさの比率を算出し、前記比率をもとに前記非固定ズームカメラの焦点距離を推定することも好ましい。また、前記非固定ズームカメラの方位角および仰角を推定するサブステップは、前記特定オブジェクトのフィールド平面上3次元座標を、前記第2の中心射影行列を用いて射影し、画像中心からの偏差を算出し、前記特定オブジェクトの前記非固定ズームカメラ画像の画像中心からのパンチルト偏差を算出し、前記偏差および前記パンチルト偏差から、方位角変位および仰角変位を算出し、前記第2の非固定ズームカメラ画像から推定された方位角および仰角に、前記方位角変位および仰角変位を足し合わせることで、前記非固定ズームカメラの方位角および仰角を推定することも好ましい。上記目的を実現するため本発明によるプログラムは、1台以上の固定カメラが撮影した固定カメラ画像と、3次元位置およびパンチルトフォーカスの変更を伴う1台以上の非固定ズームカメラが撮影した非固定ズームカメラ画像から、自由視点画像を生成するためのコンピュータを、前記非固定ズームカメラの中心射影行列を推定する手段と、前記非固定ズームカメラ画像に含まれる被写体の3次元モデルを構築する手段と、前記固定カメラ画像から自由視点画像を生成する手段と、前記被写体の3次元モデルのテクスチャを、前記自由視点画像にマッピングする手段として機能させ、自由視点画像を生成する。本発明により、被写体に接近するような自由視点の合成画質を大幅に改善することができ、自由視点映像の臨場感を向上することができる。本発明を実施するための最良の実施形態について、以下では図面を用いて詳細に説明する。図1は、本発明による自由視点画像を構築する方法を示すフローチャートである。以下、本フローチャートに基づいて説明する。本発明は、カメラの強校正を前提としない、画像情報のみを用いた合成方式として、対象フィールドの幾何的情報をもとに、対象フィールドに座標空間を構築し、ズームカメラ画像の射影行列を推定し、人物領域の位置情報を算出し、射影行列により、自由視点画像の人物領域の位置にズームカメラ画像による人物画像を作成することで、自由視点の画像を高精度に生成する。本発明は、1フレーム分の固定カメラ画像とズームカメラ画像対象フレームの画像を入力として、自由視点画像を出力する。固定カメラ画像は、固定カメラにより撮影された画像であり、視点画像と背景画像とが取得される。ズームカメラ画像は、ズームカメラ撮影された画像であり、視点画像が取得される。なお、背景画像は、移動領域が写っていない画像である。固定カメラおよびズームカメラの強校正は予め行う必要はない。なお、固定カメラは、3次元位置が固定であり、パンチルトおよびズームフォーカスを行わない。ズームカメラは、パンチルトおよびズームフォーカスは行うことが可能で、さらに、3次元位置を変化することも可能である。ただし、ズームカメラの3次元位置が変化した場合は、以下に示す基準フレームを撮影する必要がある。つまり、基準フレームを撮影した位置から、ズームカメラの位置は変わらない。また、対象フィールドの幾何的情報として、対象フィールド内の線分の長さ、対応点を予め測定しておく。少なくとも、視点画像毎に4点以上の平面座標、2点以上の空間座標が分かるように測定しておく。ズームカメラについては、4点以上の平面座標、2点以上の空間座標が含まれるように、フィールド全体が収まるような画角で撮影した画像を基準フレームとして取得しておく。また、対象フィールドの幾何的情報として、視点画像内に平行線が2組以上含まれるように撮影することも可能である。平行線とは、例えば、競技コートのラインである。この場合、平行線から対応点を求める。ステップ1:固定カメラの中心射影行列平面射影行列を推定。対象フィールドの幾何的情報として、予め3次元座標が既知の特徴点について、カメラ画像中での画素座標を複数組与えることで、中心射影行列Pcおよび平面射影行列Hcを推定する。この推定は、例えば、非特許文献1および特願2010-032136に記載された方法で行う。中心射影行列Pcは、3行4列の行列であり、対象フィールドの3次元空間中の点X、Y、Zを画素座標u、vに射影する。つまり、su、v、1T=PcX、Y、Z、1Tである。ここで、Tは転置を表す。つまり、列ベクトルであることを表す。平面射影行列Hcは、3行3列の行列であり、対象フィールドの2次元座標中の点X、Yを画素座標u’、v’に射影する。つまり、s’u’、v’、1T=HcX、Y、1Tである。ステップ2:基準フレームでのズームカメラの中心射影行列を推定。ステップ1と同様の方法で、基準フレームでの幾何的情報から、基準フレームでの中心射影行列Pzoomを推定する。ステップ3:固定カメラの焦点距離および3次元位置を推定。ステップ1で推定した中心射影行列Pcは、3行3列の内部パラメータ行列Ac、3行3列の回転行列Rc、3行1列の並進ベクトルtcから、Pc=Ac[Rc|tc]で求められる。ここで、[Rc|tc]は、3行3列の行列Rcと1行3列のベクトルtcを、あわせた3行4列の行列を示す。内部パラメータ行列Acは、と表されるため、固定カメラの焦点距離ffixedは、内部パラメータ行列Acの1行1列要素、または2行2列要素から求めることができる。3次元位置Mcは、回転行列Rcと並進ベクトルtcとから、Mc=-Rc-1tcと求まる。なお、Rc-1は、Rcの逆行列を表す。ステップ4:基準フレームでのズームカメラの焦点距離および3次元位置を推定。ステップ3と同様の方法で、中心射影行列Pzoomから基準フレームでのズームカメラの焦点距離f’zoomおよび3次元位置Mzoomを推定する。ステップ5:特定人物の3次元位置を推定。対象フレームにおける固定カメラ画像およびズームカメラ画像の両方に写っている人物を特定する。この人物の足下の固定カメラ画像中での画素座標を、固定カメラの中心射影行列Pcにより変換し、対象フィールドでの特定人物の3次元位置を推定する。ステップ6:ズームカメラの焦点距離を推定。対象フレームでは、ズームカメラのズームフォーカスが行われているため、基準フレームでの焦点距離と異なるため、対象フレームでのズームカメラの焦点距離を推定する。ステップ5の特定人物の位置に長方形領域ビルボードを設定する。この長方形の高さを特定人物の身長と推定する。固定カメラ画像での特定人物の身長をhfixedとし、ズームカメラ画像での特定人物の身長をhzoomとする。ステップ3で求めた固定カメラの3次元位置Mcとステップ5で求めた特定人物の3次元位置から、固定カメラから特定人物までの距離xfixedを求め、同様に、基準フレームでのズームカメラの3次元位置Mzoomと特定人物の3次元位置から、ズームカメラから特定人物までの距離xzoomを求める。各カメラから特定人物までの3次元距離と身長の比率を算出し、固定カメラの焦点距離ffixedと上記比率をもとに、対象フレームにおけるズームカメラの焦点距離fzoomを式fzoom=ffixed×hzoom/hfixed×xzoom/xfixedより算出する。ステップ7:ズームカメラのパンチルト偏差を推定。対象フレームでは、ズームカメラのパンチルトが行われているため、基準フレームでの方位角パン、仰角チルトと異なるため、基準フレームとのパンチルト偏差を推定する。対象フレームにおける特定人物のフィールド平面上の足下点3次元座標ステップ5で求めた特定人物の3次元位置を、基準フレームで推定された中心射影行列Pzoomにより、基準フレームでのズームカメラ画像に射影し、画像中心光軸からの偏差uref,vrefを算出する。対象フレームにおける特定人物の足下点画素について、画像中心からのパンチルト偏差uzoom,vzoomを算出する。図2は、基準フレームでの偏差および対象フレームでのパンチルト偏差を示す。対象フレームにおけるズームカメラの方位角パン変位Δθおよび仰角チルト変位Δφを以下の式により算出する。Δθ=arctanuzoom/fzoom-arctanuref/frefΔφ=arctanvzoom/fzoom-arctanvref/frefステップ8:ズームカメラの中心射影行列を推定。ステップ6で推定した対象フレームにおけるズームカメラ焦点距離fzoomおよびステップ7で推定したパンチルト偏差Δθ、Δφから対象フレームでの中心射影行列Pzoomを算出する。最初に、内部パラメータ行列Azoomを、より求める。なお、width、heightは、それぞれ、ステップ6で設定した対象フレームにおけるズームカメラ画像の長方形領域の幅、高さである。次に、パンチルト値を、θzoom=θrefΔθ、φzoom=φrefΔφで求める。なお、θrefおよびφrefは、基準フレームでのパンチルト値を表す。これらは、ステップ2で基準フレームでのズームカメラの中心射影行列を推定する際に求められる。次に、回転行列Rzoomを、より求める。最後に、並進ベクトルtzoomを、tzoom=-RzoomMzoomより求める。なお、Mzoomは、ステップ4で求めたズームカメラの3次元位置Mzoomである。これらの内部パラメータ行列Azoom、回転行列Rzoom、および並進ベクトルtzoomから、中心射影行列Pzoomを、式Pzoom=Azoom[Rzoom|tzoom]から算出する。ステップ9:ズームカメラの被写体テクスチャをマッピング。既存技術の手法で固定カメラ画像から作成された自由視点映像に、ズームカメラの被写体テクスチャを貼り付ける。ズームカメラ画像に含まれる被写体について、図3のように被写体マスク領域および被写体マスク領域の外接長方形領域を抽出する。外接長方形領域の底辺中心座標を中心射影行列Pzoomによりマッピングし、縦横比を基に被写体の3次元ビルボードモデルを構築する。構築された3次元ビルボードモデルを固定カメラから生成した自由視点画像に貼り付ける。ここで貼り付けられたテクスチャは、ズームカメラにより撮影されたものであるため、元の固定カメラ画像より、画像の精度が高く、高精度の人物画像が得られる。最後に、本発明の効果を実際に生成された自由視点での画像により示す。図4は、対象フレームでの固定カメラ画像の例を示す。図5は、対象フレームでのズームカメラ画像の例を示す。図6は、既存技術により生成された自由視点画像の例を示す。図4の画像のような固定カメラ画像のみから作成された自由視点画像である。図7は、図6と同じ視点での本発明による自由視点画像の例を示す。固定カメラ画像に加え、図5の画像から作成された自由視点画像である。図6と図7を比較すると、ズームカメラのテクスチャを用いているため、図7の人物の方が解像度が高く、合成画質が向上していることが分かる。なお、上記実施形態は1台のズームカメラから撮影された画像から作成された被写体テクスチャを貼り付けたが、複数台のズームカメラから撮影された画像を貼り付けることも可能である。この場合、複数台のズームカメラの中心射影行列Pzoomを求め、複数の構築された3次元ビルボードモデルを求めて、これらの平均を取ることにより、1つの3次元ビルボードモデルを作成して、それを貼り付ける。また、以上述べた実施形態は全て本発明を例示的に示すものであって限定的に示すものではなく、本発明は他の種々の変形態様および変更態様で実施することができる。従って本発明の範囲は特許請求の範囲およびその均等範囲によってのみ規定されるものである。"