奥行情報が与えられておらず、かつコントラストの低い撮影画像から境界線データを生成する境界線検出装置であって、前記撮影画像から直線検出を行い、検出した直線に基づいて消失点を算出する消失点算出手段と、前記消失点算出手段によって算出された消失点の位置に基づいて、前記撮影画像内の壁が存在することを示す境界線候補領域を決定する境界線候補領域決定手段と、前記境界線候補領域決定手段によって決定された境界線候補領域中に対して直線検出を行って境界線候補直線を検出する境界線候補直線検出手段と、前記境界線候補直線検出手段によって検出された境界線候補直線で区切られた境界線候補領域内の各々の特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段によって算出された、区切られた境界線候補領域の各々の特徴量に基づいて前記境界線候補領域間の距離を算出し、該特徴量の距離に基づいて前記境界線候補直線の中から境界線である直線を決定する境界線決定手段と、前記境界線決定手段によって決定された境界線、または前記境界線決定手段によって決定された境界線と消失点とから算出した奥行推定データを出力する出力手段とを備えることを特徴とする境界線検出装置。前記境界線候補直線検出手段は、前記境界線候補領域内の画像のコントラストを上げて直線検出を行い、前記境界線候補直線を検出することを特徴とする請求項1に記載の境界線検出装置。前記境界線決定手段は、前記境界線候補領域内の区切られた領域同士の特徴量の距離を求め、該距離が大きい候補を境界線として決定することを特徴とする請求項1または2に記載の境界線検出装置。奥行情報が与えられておらず、かつコントラストの低い撮影画像から境界線データを生成する境界線検出方法であって、前記撮影画像から直線検出を行い、検出した直線に基づいて消失点を算出する消失点算出ステップと、前記消失点算出ステップで算出された消失点の位置に基づいて、前記撮影画像内の面が存在することを示す境界線候補領域を決定する境界線候補領域決定ステップと、前記境界線候補領域決定ステップで決定された境界線候補領域中に対して直線検出を行って境界線候補直線を検出する境界線候補直線検出ステップと、前記境界線候補直線検出ステップで検出された境界線候補直線で区切られた境界線候補領域内の各々の特徴量を算出する特徴量算出ステップと、前記特徴量算出ステップで算出された、区切られた境界線候補領域の各々の特徴量に基づいて前記境界線候補領域間の距離を算出し、該特徴量の距離に基づいて前記境界線候補直線の中から境界線である直線を決定する境界線決定ステップと、前記境界線決定ステップで決定された境界線、または前記境界線決定ステップで決定された境界線と消失点とから算出した奥行推定データを出力する出力ステップとを含むことを特徴とする境界線検出方法。前記境界線候補直線検出ステップは、前記境界線候補領域内の画像のコントラストを上げて直線検出を行い、前記境界線候補直線を検出することを特徴とする請求項4に記載の境界線検出方法。前記境界線決定ステップは、前記境界線候補領域内の区切られた領域同士の特徴量の距離を求め、該距離が大きい候補を境界線として決定することを特徴とする請求項4または5に記載の境界線検出方法。奥行情報が与えられておらず、かつコントラストの低い撮影画像から境界線データを生成する境界線検出装置のコンピュータに、前記撮影画像から直線検出を行い、検出した直線に基づいて消失点を算出する消失点算出機能、前記消失点算出機能によって算出された消失点の位置に基づいて、前記撮影画像内の面が存在することを示す境界線候補領域を決定する境界線候補領域決定機能、前記境界線候補領域決定機能によって決定された境界線候補領域中に対して直線検出を行って境界線候補直線を検出する境界線候補直線検出機能、前記境界線候補直線検出機能によって検出された境界線候補直線で区切られた境界線候補領域内の各々の特徴量を算出する特徴量算出機能、前記特徴量算出機能によって算出された、区切られた境界線候補領域の各々の特徴量に基づいて前記境界線候補領域間の距離を算出し、該特徴量の距離に基づいて前記境界線候補直線の中から境界線である直線を決定する境界線決定機能、前記境界線決定機能によって決定された境界線、または前記境界線決定機能によって決定された境界線と消失点とから算出した奥行推定データを出力する出力機能を実行させることを特徴とするプログラム。ところで、建物内等を3次元表示するためには、面と面天井と壁、壁と床などの境界線を検出することが重要である。しかしながら、面と面の境界は影になっていることが多く、コントラストが低いため、画像上でエッジとして検出され難い。図5aに示すように、入力画像101にエッジ検出処理を施した画像102から分かるように、面と面の境界線は、直線として検出されていない。一方、図5bに示すように、境界線がエッジとして検出されるように、全体のコントラストを上げた画像103を用いると、画像104、105から分かるように直線が多数検出され、多数検出された直線群から境界線を決定するのが困難となる。上述したように、従来技術では、一枚の画像から建物等を構成する平面の3次元復元をする際、平面間の境界線は、画像上でコントラストが低いため、直線として検出し難く、3次元復元の際に、面の境界が一意に決定できないという問題があった。本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、その目的は、面の境界線を精度良く求め、境界線から擬似的な3次元データを生成することができる境界線検出装置、境界線検出方法、及びプログラムを提供することにある。上述した課題を解決するために、本発明は、奥行情報が与えられておらず、かつコントラストの低い撮影画像から境界線データを生成する境界線検出装置であって、前記撮影画像から直線検出を行い、検出した直線に基づいて消失点を算出する消失点算出手段と、前記消失点算出手段によって算出された消失点の位置に基づいて、前記撮影画像内の壁が存在することを示す境界線候補領域を決定する境界線候補領域決定手段と、前記境界線候補領域決定手段によって決定された境界線候補領域中に対して直線検出を行って境界線候補直線を検出する境界線候補直線検出手段と、前記境界線候補直線検出手段によって検出された境界線候補直線で区切られた境界線候補領域内の各々の特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記特徴量算出手段によって算出された、区切られた境界線候補領域の各々の特徴量に基づいて前記境界線候補領域間の距離を算出し、該特徴量の距離に基づいて前記境界線候補直線の中から境界線である直線を決定する境界線決定手段と、前記境界線決定手段によって決定された境界線、または前記境界線決定手段によって決定された境界線と消失点とから算出した奥行推定データを出力する出力手段とを備えることを特徴とする境界線検出装置である。本発明は、上記の発明において、前記境界線候補直線検出手段は、前記境界線候補領域内の画像のコントラストを上げて直線検出を行い、前記境界線候補直線を検出することを特徴とする。本発明は、上記の発明において、前記境界線決定手段は、前記境界線候補領域内の区切られた領域同士の特徴量の距離を求め、該距離が大きい候補を境界線として決定することを特徴とする。また、上述した課題を解決するために、本発明は、奥行情報が与えられておらず、かつコントラストの低い撮影画像から境界線データを生成する境界線検出方法であって、前記撮影画像から直線検出を行い、検出した直線に基づいて消失点を算出する消失点算出ステップと、前記消失点算出ステップで算出された消失点の位置に基づいて、前記撮影画像内の面が存在することを示す境界線候補領域を決定する境界線候補領域決定ステップと、前記境界線候補領域決定ステップで決定された境界線候補領域中に対して直線検出を行って境界線候補直線を検出する境界線候補直線検出ステップと、前記境界線候補直線検出ステップで検出された境界線候補直線で区切られた境界線候補領域内の各々の特徴量を算出する特徴量算出ステップと、前記特徴量算出ステップで算出された、区切られた境界線候補領域の各々の特徴量に基づいて前記境界線候補領域間の距離を算出し、該特徴量の距離に基づいて前記境界線候補直線の中から境界線である直線を決定する境界線決定ステップと、前記境界線決定ステップで決定された境界線、または前記境界線決定ステップで決定された境界線と消失点とから算出した奥行推定データを出力する出力ステップとを含むことを特徴とする境界線検出方法である。本発明は、上記の発明において、前記境界線候補直線検出ステップは、前記境界線候補領域内の画像のコントラストを上げて直線検出を行い、前記境界線候補直線を検出することを特徴とする。本発明は、上記の発明において、前記境界線決定ステップは、前記境界線候補領域内の区切られた領域同士の特徴量の距離を求め、該距離が大きい候補を境界線として決定することを特徴とする。また、上述した課題を解決するために、本発明は、奥行情報が与えられておらず、かつコントラストの低い撮影画像から境界線データを生成する境界線検出装置のコンピュータに、前記撮影画像から直線検出を行い、検出した直線に基づいて消失点を算出する消失点算出機能、前記消失点算出機能によって算出された消失点の位置に基づいて、前記撮影画像内の面が存在することを示す境界線候補領域を決定する境界線候補領域決定機能、前記境界線候補領域決定機能によって決定された境界線候補領域中に対して直線検出を行って境界線候補直線を検出する境界線候補直線検出機能、前記境界線候補直線検出機能によって検出された境界線候補直線で区切られた境界線候補領域内の各々の特徴量を算出する特徴量算出機能、前記特徴量算出機能によって算出された、区切られた境界線候補領域の各々の特徴量に基づいて前記境界線候補領域間の距離を算出し、該特徴量の距離に基づいて前記境界線候補直線の中から境界線である直線を決定する境界線決定機能、前記境界線決定機能によって決定された境界線、または前記境界線決定機能によって決定された境界線と消失点とから算出した奥行推定データを出力する出力機能を実行させることを特徴とするプログラムである。この発明によれば、面の境界線を精度良く求めることができ、境界線から擬似的な3次元データを生成することが可能となる。本発明では、消失点を用いて境界線の存在する候補領域を限定し、限定された候補領域内において境界線検出における閾値を2段階にすることで、さらにコントラストを上げ、必要な候補領域のみから再度エッジ検出を行って境界線候補を検出し、境界線候補で区切られた2つの候補領域それぞれのヒストグラムや、混合ガウス分布といった特徴量を算出し、その特徴量同士の距離を算出し、区切られた候補領域同士の特徴量の距離が一番離れたときの直線を境界線として決定する。これにより、面の境界線を精度良く求めることができ、境界線から擬似的な3次元データを生成することが可能となる。本発明のように、消失点算出によるジオメトリ推定とジオメトリ推定による境界線候補領域の算出、境界線候補領域の限定による2段階に分けたコントラスト変化を実現、さらに、境界線候補直線で区切られた2領域の特徴量を比較することで、コントラストが低くても面の境界線検出精度を上げることが可能となる。以下、本発明の一実施形態を、図面を参照して説明する。図1は、本実施形態による境界線検出装置の構成及び処理の流れを示すブロック図である。境界線検出装置1は、消失点算出処理部10、境界線候補領域決定処理部11、境界線候補直線検出処理部12、特徴量算出処理部13、境界線決定処理14、及び出力処理部15から構成されている。消失点算出処理部10は、撮影画像から直線検出を行い、直線情報に基づいて消失点を算出する。境界線候補領域決定処理部11は、消失点の位置に基づいて、壁の境界線が存在すると思われる境界線候補領域を決定する。境界線候補直線検出処理部12は、境界線候補領域中のみ直線検出を行って境界線候補直線を算出する。特徴量算出処理部13は、境界線候補直線で区切られた境界線候補領域内それぞれの特徴量を算出する。境界線決定処理14は、区切られた境界線候補領域それぞれの特徴量に基づいて、境界線候補領域間の距離を算出し、該距離値に基づいて、境界線候補直線から境界線である直線を決定する。出力処理部15は、境界線、または境界線と消失点とから算出される奥行推定データを出力する。まず、消失点算出処理10による、消失点を算出する手法ついて説明する。単に、検出された直線の交点を算出し、消失点としてもよいが、消失点と関係のない直線が多く画像中に含まれる場合には、投票を用いてより精度良く交点を算出する手法もある。例えば、入力画像から直線を検出し、検出された直線群の中からランダムに2本ずつ直線を抽出して交点を算出し、その交点を通過する直線を直線群から抽出し、その数を交点への投票数とする。投票数の一番多い点座標を消失点としてもよい。また、消失点の場所毎に、予め学習を行って識別器を作成しておき、入力画像を識別器にかけることで、大よその消失点の候補位置を決めておき、その候補位置を通過する直線のみから、直線同士の交点を算出し、一番多く直線が通過する交点を消失点として算出してもよい。次に、境界線候補領域決定処理部11による、境界線が存在する境界線候補領域を限定する手法について説明する。図2a、bは、本実施形態において、壁と天井との境界線、及び境界線候補領域を検出する一例を説明するための概念図である。図2aにおいて、画像301は、入力画像をCannyエッジ検出器[文献1:JCannyAcomputationalapproachtoedgedetectionIEEETransactionsonpatternAnalysusandmachineIntelligence8679714]にかけ、エッジを検出した結果である。該画像301のエッジ情報を元に直線を検出する。図2aにおいて、画像302に示すように、画像中で消失点を通る直線のなかで、一番傾きの大きい直線303を、面と面の境界線に近い直線とし、境界線の存在候補領域の端とする。消失点を通る一番傾きの大きい直線303から、消失点を通過する垂線304までの囲まれた領域を境界線候補領域305とする。消失点を通過する垂線が、後述するように図3参照、画像外にある場合には、境界線が存在する境界線候補領域を画像上で直線303より上の部分とする。次に、境界線候補直線検出処理部12の境界線候補直線の算出手法について説明する。図2bにおいて、画像306に示すように、境界線候補領域307のコントラストを上げ、直線を検出する。直線308、309が検出された直線である。初めからコントラスを上げると、消失点を通らない多数のノイズに相当する直線も検出してしまい、正確に消失点を算出するのが困難となる。これに対して、本発明のように、消失点算出と境界線検出との2段階に分けてコントラストを変化させることで、それぞれの精度を向上させることが可能となる。検出された直線308と309を境界線候補とし、それぞれの候補線が境界線である確からしさを特徴量算出処理により算出する。すなわち、まず、消失点を算出し、消失点から境界線の存在する候補領域を決める図2a。次に、候補領域のコントラストを上げることで境界線候補を決める図2b。次に、特徴量算出処理部13の特徴量算出手法について説明する。図3a、bは、本実施形態による、特徴量算出手法を説明するための概念図である。図3aに示すように、境界線候補直線404を取り上げた場合、境界線候補直線404で区切られた、端405とする境界線候補領域のそれぞれの2領域402、403の特徴量を算出する。ここでは、各領域でのカラー画像でのRGBでのそれぞれの画素値のヒストグラムを特徴量としてもよいし、グラフ406a、406bで示すように、ヒストグラムを混合ガウシアン分布で近似したものを特徴量としてもよい。また、特徴量は、境界線候補領域内の区切られた2領域402、403すべての画素値を使って算出してもよいし、図3bに示すように、区切られた領域407内それぞれの中の一部、例えば、10画素×10画素の領域をそれぞれとってきて、特徴量を算出してもよい。図3bに示す区切られた領域407、408、409、410にあるように、ランダムに10画素×10画素の領域を複数個選択し、それぞれの領域内での特徴量を算出し、例えば、領域407と領域409、領域407と領域410、領域408と領域409、領域408と領域410との特徴量の距離といったように、各領域同士の特徴量の距離を算出し、その平均値を2領域の距離としてもよい。次に、境界線決定処理14による、境界線候補直線から境界線である直線を決定する手法について説明する。特徴量算出処理において、ヒストグラムを特徴量とした場合、境界で区切られたそれぞれの領域のヒストグラム間の距離をバタチャリア距離で表す。ヒストグラムをDiとすると、バタチャリヤ距離は、以下の数式1で表される。特徴量算出処理において、GMM混合ガウス分布モデル:GaussianMixtureModelで特徴量を表現している場合には、GMM間の距離を求め、その距離が一番大きくなるよう区切った候補直線を境界線として決定する。GMM間の距離は、次式2で表される。Diは、カラー画像のヒストグラムであり、Miは、Diから作成したGMMを表している。2つの領域が似ていれば、各GMMからの生成確率が近くなるため、距離は、小さくなる。上記数式2は、M1とM2に対して非対称であるため、GMMのM1とM2間の距離は、最終的に次式3により計算される。なお、境界線で区切られた2領域の特性を捉えた特徴量と距離算出法であれば、上記以外のものでも何でもよい。このように、分割された2領域の特性が一番離れるように決定した直線を境界線と決定する。すなわち、境界線候補領域内の区切られた2つの領域の特徴量の距離を求め、距離が大きい似ていない候補を採用する。以上、天井と壁との境界線について説明したが、図4aに示すように、床と壁の境でも同様である。画像501において、消失点507を算出し、消失点507を通る直線のうちで、一番傾きの大きい直線502を選択する。直線502と消失点507とを通る垂線503とで囲まれた境界線候補領域から境界線候補直線506を検出する。画像505内の境界線候補直線506で区切られた2領域のカラーヒストグラム等を算出し、その距離値を計算する。そして、閾値以上であれば、境界線として決定とする。次に、出力処理部15による出力手法について説明する。ここでは、境界線決定処理部14で決定した境界線情報を算出してもよい。境界線と消失点とを算出できれば、以下のように相対的な3次元情報を取得することができ、擬似的な3次元表示が可能となる。相対的な3次元情報は、例えば、下記の式で算出できる。図4bに示すように、床の境界線を算出した場合、床の高さを0、カメラの高さを1とし、垂直方向の消失点508に関し、画像上での座標をv1、3次元空間上での座標をV1と表現する。カメラの内部パラメーターをK、λは非負のパラメーターとし、これらを既知とするとまたは、適当な値を与えたとする、画像上でpの点は、3次元空間上の座標をPとすると、以下の数式4となる。垂直方向の消失点508の画像上での座標が次式5で表されるとき、3次元空間上での位置は、次式6となる。垂直方向の消失点の座標と、床と壁との境界線とを結ぶ直線上の2点、境界線上の点510画像上での座標p1と、その上にある点509画像上での座標座標p2との高さの違いをhとすると、数式7でhが表される。このように、3次元表示を算出することも可能となる。上述した実施形態によれば、消失点算出と境界線検出の際とで、2段階の直線検出のための閾値を設けることで、コントラストが低い領域に境界線が存在する場合でも、安定して境界線を検出することができる。さらに、特徴量の距離値を境界線の信頼度として用いることで、誤検出を減らすことができるといった効果がある。そして、消失点と境界線とを安定して抽出することができれば、一枚の画像から安定して画像中の面の3次元情報を復元することができ、立体表示や、領域分割といった幅広い応用が可能となる。