左及び右画像の要素を有する立体画像から差分データを生成する立体画像の差分データ生成方法であって、上記左及び右画像のそれぞれを垂直にダウンサンプルして、複数のダウンサンプル画像ラインから構成されるグループを生成するステップと、IIRローパスフィルタを用いて少なくとも1つの上記ダウンサンプル画像ラインをフィルタ処理してフィルタ処理ダウンサンプル画像ラインを生成し、該フィルタ処理ダウンサンプル画像ラインの成分を少なくとも1つの上記ダウンサンプル画像ラインから除去することによって、少なくとも1つの上記ダウンサンプル画像ラインのアンシャープマスクバージョンを生成するステップとを具える立体画像の差分データ生成方法。上記ダウンサンプル画像ラインをそれ自身の上記アンシャープマスクバージョンと比較し、その比較結果を記憶することによって、少なくとも1つの上記ダウンサンプル画像ラインについての差分データのグループを生成するステップを更に具える請求項1記載の立体画像の差分データ生成方法。請求項2記載の立体画像の差分データ生成方法において、記録された上記比較結果は上記左画像についてのものであって、上記ダウンサンプル画像ラインをそれ自身の上記アンシャープマスクバージョンと比較し、その比較結果を記憶することによって、上記右画像における少なくとも1つのダウンサンプル画像ラインについての差分データのグループを生成するステップと、上記左画像及び上記右画像に由来する記憶した上記比較結果データのグループを互いに比較するステップとを更に具える請求項2記載の立体画像の差分データ生成方法。左画像及び右画像を含む立体映像信号を受ける入力部と、上記左画像及び上記右画像間の複数の相対的シフト量における上記左画像及び上記右画像間の複数の比較結果を示す出力結果を生成するよう構成された差分測定部と、上記差分測定部の上記出力結果を入力として受けて、上記左画像及び上記右画像の部分間の相対的像差量を示す複数の画像領域を有するミスマッチ画像を生成するミスマッチ画像生成部とを具える画像処理装置。立体画像の左及び右画像を受けるステップと、差分データグループを生成するステップと、上記差分データグループのマッチングレベルを示す色を配置することによってミスマッチ画像を生成するステップとを具える画像処理方法。3次元画像の空間的像差を測定する方法は複数ある。例えば、wwwresearchmicrosoftcomから入手可能なマイクロソフト社技術レポート、MSRTR200181、高密度2フレームステレオ対応アルゴリズムの分類法及び評価ATaxonomyandEvaluationofDenseTwoFrameStereoCorrespondenceAlgorithmsに記載されているものなどである。しかし、これらは複雑で高い演算能力が必要であり、リアルタイム分析に使用するには必要な処理が多すぎて満足できるものではない。本発明は、従来技術のこれら問題やその他の限界を解決しようとするものである。本発明の第1観点は、立体画像の左及び右画像を受けるステップと、差分データグループを生成するステップと、ミスマッチ画像を生成するステップであって、上記差分データグループのマッチングレベルを示す色を上記ミスマッチ画像上の複数の部分に配置することによって上記ミスマッチ画像を生成するステップとを具える画像処理方法である。本発明の第2観点は、第1観点の画像処理方法において、上記左及び右画像が高さと幅を有し、上記差分データグループが上記左及び右画像の垂直にダウンサンプルされたバージョンから生成されることを特徴としている。本発明の第3観点は、第2観点の画像処理方法において、上記差分データグループのそれぞれが、上記左及び右画像の垂直ダウンサンプル画像ラインの1つに対応することを特徴としている。本発明の第4観点は、第2観点の画像処理方法において、上記ミスマッチ画像を生成するステップが、上記差分データグループの1つのグループから上記ミスマッチ画像の1ラインを生成するステップを有し、上記ミスマッチ画像の上記1ラインが該1ラインが生成される元となった上記立体画像の領域に対応する上記ミスマッチ画像の領域を満たすように垂直に拡大されることを特徴としている。本発明の第5観点は、左及び右画像の要素を有する立体画像から差分データを生成する立体画像の差分データ生成方法であって、上記左及び右画像のそれぞれを垂直にダウンサンプルして、複数のダウンサンプル画像ラインから構成されるグループを生成するステップと、IIRローパスフィルタを用いて少なくとも1つの上記ダウンサンプル画像ラインをフィルタ処理してフィルタ処理ダウンサンプル画像ラインを生成し、該フィルタ処理ダウンサンプル画像ラインの成分を少なくとも1つの上記ダウンサンプル画像ラインから除去することによって、少なくとも1つの上記ダウンサンプル画像ラインのアンシャープマスクバージョンを生成するステップとを具えている。本発明の第6観点は、第5観点の立体画像の差分データ生成方法において、上記ダウンサンプル画像ラインをそれ自身の上記アンシャープマスクバージョンと比較し、その比較結果を記憶することによって、少なくとも1つの上記ダウンサンプル画像ラインについての差分データのグループを生成するステップを更に具えることを特徴としている。本発明の第7観点は、第6観点の立体画像の差分データ生成方法であって、記録された上記比較結果は上記左画像についてのものであって、上記ダウンサンプル画像ラインをそれ自身の上記アンシャープマスクバージョンと比較し、その比較結果を記憶することによって、上記右画像における少なくとも1つのダウンサンプル画像ラインについての差分データのグループを生成するステップと、上記左画像及び上記右画像に由来する記憶した上記比較結果データのグループを互いに比較するステップとを更に具えていることを特徴としている。本発明の第8観点は、第7観点の立体画像の差分データ生成方法であって、記憶した上記比較結果データを互いに比較するステップが、記憶した上記比較結果データ間の差分値を定量化するステップと、定量化した上記差分値からアンシャープマスク差分の大きさの部分平均値のグループを生成するステップとを有していることを特徴としている。本発明の第9観点は、第8観点の立体画像の差分データ生成方法において、上記アンシャープマスク差分の大きさの部分平均値のグループからミスマッチ画像を生成するステップを更に具えることを特徴としている。本発明の第10観点は、第9観点の立体画像の差分データ生成方法において、上記アンシャープマスク差分の大きさの部分平均値のグループから像差画像を生成するステップを更に具えることを特徴としている。本発明の第11観点は、第6観点の立体画像の差分データ生成方法において、上記左及び右画像のそれぞれを水平にダウンサンプルして、複数のダウンサンプル画像ラインから構成されるグループを生成するか、又は、垂直のダウンサンプルによって生成された複数の上記ダウンサンプル画像ラインから構成されるグループを水平にダウンサンプルするステップを更に具えることを特徴としている。本発明の第12観点は、第5観点の立体画像の差分データ生成方法であって、上記IIRフィルタがa1=1-b0の係数を有することを特徴としている。本発明の第13観点は、第7観点の立体画像の差分データ生成方法であって、上記差分データのグループを生成するステップが、a1=1-b0の係数を有する双方向IIRフィルタを用いて上記ダウンサンプル画像ラインをフィルタ処理するステップを有することを特徴としている。本発明の第14観点は、画像処理装置であって、左画像及び右画像を含む立体映像信号を受ける入力部と、上記左画像及び上記右画像間の複数の相対的シフト量における上記左画像及び上記右画像間の複数の比較結果を示す出力結果を生成するよう構成された差分測定部と、上記差分測定部の上記出力結果を入力として受けて、上記左画像及び上記右画像の複数の部分間の相対的像差量を示す複数の画像領域を有するミスマッチ画像を生成するミスマッチ画像生成部とを具えている。本発明の第15観点は、第14観点の画像処理装置において、上記左画像及び上記右画像をダウンサンプルするよう構成されたダウンサンプラを更に具えることを特徴としている。本発明の第16観点は、第15観点の画像処理装置において、上記ダウンサンプラが、第1ダウンサンプリング輝度入力部を有する垂直ダウンサンプラと、第2ダウンサンプリング輝度入力部を有する水平ダウンサンプラとを有していることを特徴としている。本発明の第17観点は、第14観点の画像処理装置において、上記左画像及び上記右画像を入力として受けて、アンシャープマスクされた画像をそれぞれ出力するアンシャープマスク映像生成部を更に具えることを特徴としている。本発明の第18観点は、第14観点の画像処理装置において、アンシャープマスク映像生成部が、a1=1-b0の係数を有する双方向IIRフィルタを有することを特徴としている。本発明の第19観点は、第14観点の画像処理装置において、上記ミスマッチ画像が、上記立体映像入力信号の画像と同じ大きさを持つように大きさが調整されることを特徴としている。本発明の第20観点は、第14観点の画像処理装置において、上記差分測定部の出力を入力として受けて、上記左画像及び上記右画像の複数の部分間の相対的像差を示す複数の画像領域を有する像差画像を生成する像差画像生成部を更に具えることを特徴としている。本発明の第21観点は、第20観点の画像処理装置において、上記像差画像生成部が、a1=1-b0の係数を有する双方向IIRフィルタを有することを特徴としている。本発明の目的、効果及び他の新規な点は、以下の詳細な説明を添付の特許請求の範囲及び図面とともに読むことによって明らかとなろう。本発明による実施形態は、画像の左右の像差の大きさを測定すると共に、左右画像を同時に見た時の視聴者の潜在的な不快感の指標を測定するためのシステム及び方法に関する。水平方向像差が少ないか又は無い画像については、潜在的な不快感を垂直軸に沿って測定しても良い。上述の技術レポートで左右画像の対応関係アルゴリズムに関して列挙しているように、像差測定値の生成は、一般的には次の処理ステップからなる。a各部分ローカル:局所レベルで左右画像それぞれの各部分の空間的な合致マッチングの程度を示す測定値を定量化する。b定量化した各部分レベルの結果を収集する。c像差の計算/最適化d像差の再調整refinement本発明による実施形態では、これら主要なステップを含むと共に、従来技術の方法のリソースを一部用いながら、もっと良い結果が得られるようにした改良部分が含まれる。本発明による実施形態は、比較される画像を変更するための1つ以上の事前処理ステップで始めても良い。図2A、図2B及び図3を参照すると、好ましい実施形態では、立体画像の左右画像図2A及び図2Bは、ステップ102において、最初に垂直方向にダウンサンプルされる。例えば、もしオリジナル元々の立体画像が、標準のHD映像フレームのような垂直方向に1080画素で水平方向に1920画素であれば、各画像を10×1920画素画像にダウンサンプルするとしても良い。これによって、それぞれ1920画素の長さがあるぴったり10個の水平ラインをそれぞれ有する左右1対の画像が形成される。この例では、各ラインは、そのラインを形成するに使われたオリジナル立体画像の108個のラインを組合せたものを表し、垂直ダウンサンプル画像ラインと呼ぶ。なお、実施例では、グレースケール画像を描いているが、本発明の実施形態はカラー画像においても同様にうまく動作する。108ラインから1つの垂直ダウンサンプル画像ラインを生成するには、種々の技術が利用できる。1つの実施形態では、1区画中の108ラインそれぞれの第1画素を平均して単一の平均画素値を生成する。次に、108ラインそれぞれの全ての第2画素が平均化されて、その垂直ダウンサンプル画像ライン中の第2画素を生成し、そして同様のことを、1920画素の1つの垂直ダウンサンプル画像ラインが生成されるまで行う。図4は、図2A及び図2Bそれぞれについての第1垂直ダウンサンプル画像ラインに関する平均輝度値をプロットしたグラフである。図5は、図2A及び図2Bの第2垂直ダウンサンプル画像ラインに関する平均輝度値をプロットしたグラフである。図4では、参照符号20は、図2Aを1080ラインから10ラインに垂直ダウンサンプルしたときの第1垂直ダウンサンプル画像ラインについての平均輝度値をグラフにしたものである。参照符号22は、図2Bをダウンサンプルしたときの第1垂直ダウンサンプル画像ラインについての平均輝度値をグラフにしたものである。同様に、図5では、参照符号30は、図2Aを垂直方向にダウンサンプルして得られた第2垂直ダウンサンプル画像ラインについての平均輝度値を示し、参照符号32は、図2Bに関しての同じものを示す。その他の事前処理手続では、複数の垂直ダウンサンプル画像ラインこの例では、長さ1920画素は、ステップ104図3において、同様に水平方向にダウンサンプルされて、もっと短いラインとなるようにしても良い。これは、例えば、立体画像の評価に使用するモニタ用の表示装置が1920画素の幅より短い場合に有益である。他の実施形態としては、後処理をもっと少ない画素で実行したい場合に水平方向のダウンサンプルをしても良く、これは演算能力が充分でない場合には重要である。垂直ダウンサンプル画像ラインを特定の画素数にダウンサンプルするのではなく、例えば、オリジナルの長さの70の長さにするなどように、所与のパーセントでダウンサンプルするようにしても良い。しかし、こうしたダウンサンプリングは、システムの演算速度と、測定値全般に関する精度との間でトレードオフ二律背反の関係にある。実施形態によっては、垂直及び水平ダウンサンプリング係数をユーザが調整して入力可能とし、ユーザが演算速度と精度との間でバランスが取れるように、これら係数を調整できるようにしても良い。実施形態によっては、アンチエイリアスフィルタをサブサンプリングダウンサンプリングや、サンプリングされたデータを更にサンプリングしてデータを間引くなどにより、データ量を少なくする処理の前に用いるようにしても良い。使用するアンチエイリアスフィルタの選択は、利用可能な演算リソースに応じて定めるようにしても良い。例えば、もしハードウェア及びソフトウェアリソースを十分に利用可能ならば、米国特許7406493号公報に記載されているようなシーガルフィルタSeagullfilterを用いても良い。これの代わりに、もし演算速度がなかなか得られないのであれば、米国特許公開第2008/0152257号公報や米国特許公開第2010/0226592号公報に記載されている双方向IIR無限インパルス応答ローパスフィルタをシステムで用いても良い。これら双方向IIRフィルタは、サブサンプリングをする前に用いられる。効率的な演算によるダウンサンプリングを用いるかもしれない他の方法には、上述と同様な方法を用いた平均化が含まれる。更に、もしアンチエイリアスフィルタ処理に演算リソースを利用できないのであれば、エイリアシングはやむを得ないとして、上述の垂直ダウンサンプリングで得られた平均を表すラインを単純に間引いて得られる値を用いる間引きで捨てられた値は用いない。このように、全ての場合において、全てのデータを用いる必要はない。次に、実施形態によっては、左右画像それぞれに得られる垂直ダウンサンプル画像ラインについて、それぞれを双方向IIRローパスフィルタでフィルタ処理したものバージョンを用意し、そして、左右画像の垂直ダウンサンプル画像ラインのそれぞれから、それぞれの双方向IIRローパスフィルタ処理バージョンを引き算することによってアンシャープマスクをかけても良い。アンシャープマスク処理は、画像の鮮鋭度シャープネスを高める処理のひとつであり、一般に、オリジナル画像をボカアンシャープし、オリジナル画像とボカした画像との差分を取る処理を行う。なお、この処理において、上述の米国特許公開公報に開示されているような双方向IIRローパスフィルタを用いても良いが、別の技術を用いても良い。これらは、フローチャート100のステップ106として記載されている。双方向IIRローパスフィルタの係数としては、a1=1-b0を用いても良い。これによって、垂直ダウンサンプル画像ラインそれぞれのDC低周波数ラインが生成される。図6及び図7は、1つのグラフ上に2つのラインを重ねたものである。図6の基準ライン20は、図4の基準ライン20と同じであるが、図6ではx軸を長くしている。図6の参照番号21で示されているラインは、上述した基準ライン20が双方向IIRローパスフィルタを通過した後の出力信号である。同様に、図7の参照番号23で示されているラインは、図4の基準ライン22が双方向IIRローパスフィルタを通過した後の出力信号であり、部分的local:ローカル、局所的な平均値所定画素数分を平均した値を連続的に生成する。図6及び7において、ライン21及び23をオリジナルのデータライン20及び22と比較すれば良く目立つが、双方向IIRローパスフィルタにデータを通過させると、効率よく部分的平均値を生成する。次に、変更を加えた左画像及び右画像から生成された差分値は、上記技術レポート記載の標準的な4つの対応関係測定ステップに送られるが、このとき、有効な結果を生成しつつ、更に演算リソースを低減するために、いくつか異なる処理も行う。技術レポートにおける像差測定処理の第1ステップは、マッチングコスト計算であり、これにおいて、複数の立体画像の各部分を空間的に一致マッチングさせる値が測定される。技術レポートは、左右画像の差分絶対値、差分の2乗、相互相関、位相又はウェーブレットwavelet位相を用いて、差分が計算されると記載している。実際上は、左右画像が互いにシフトされ、複数の異なるシフト量において比較されて、各シフトにおいて各部分が一致するための定量的結果を得る。本発明による実施形態では、図3及び図6を参照すると、ステップ106に示されるように、垂直ダウンサンプル画像ラインと、それぞれの部分平均値との間の差分値を生成することによって、このステップにおける第1部分が実現される。つまり、オリジナル垂直ダウンサンプル画像ラインについて計算されたオリジナル輝度値図4及び図6の基準ライン20が、同じ基準ラインのIIRフィルタ処理バージョン図6の基準ライン21:部分平均値と比較されて、そのライン中の1画素につき1個の差分値が生成される。この差分値が図8に示されており、この中で、プロット40は図2Aに示す左側立体画像から生じた基準ライン20及び21のついての差分値であり、プロット42は図2Bに示す右側立体画像から生じた基準ライン22及び23のついての差分値である。図の基準ライン40及び42としてプロットされたこれら差分値は、各信号のAC高周波数部分であるので、ACラインとも呼ばれる。本発明による実施形態において、像差disparity測定の第2部分は、第1部分で計算された差分値を互いに比較することによって行われるステップ110。実施形態によっては、全画素のそれぞれを別の全ての画素のそれぞれと比較するのを省略したり、これの代わりに、ライン中の所定数の画素については比較を省略することによって、演算の節約及び効率化を行うようにしても良い。例えば、図8のライン40中の各画素をライン42中の全画素と比較する必要はない。これは、上述したダウンサンプルにおける間引きと同じ考え方であり、データの新しいコピーを作る必要はない。技術レポートにおける対応関係を計算する第2ステップは、第1ステップで得られた各部分の結果を集めることである。これらは、典型的には総和summation又はFIR有限インパルス応答フィルタを用いて、サイズ、位相等が可変の矩形窓、ガウシアン窓などのような窓関数で定義されるサポート領域を用いて計算される。本発明による実施形態は、演算効率と精度を改善するものであるが、上述の如く生成された差分値を双方向IIRローパスフィルタに通すことによる収集aggregationステップにも言及している。この双方向IIRローパスフィルタとしては、例えば、上述の米国特許公開公報に開示されてものとしても良い。このように、収集ステップは、この実施形態の例では、フィルタ処理によって実現している。また、このフィルタ処理を実施するのに、上述の米国特許公開公報で用いているa1=1-b0のIIRフィルタ係数と同じ双方向IIRフィルタ係数を用いても良い。これについては、図3のステップ112に記載されている。ローパスフィルタの出力は、2次元出力で、各列column:縦の列は、シフト量を表すデータから形成される。出力例が、図9にデータプロット200として描かれている。1080×1920の立体画像については、図3のステップ102で10個の水平バンドにダウンサンプルされ、ステップ112で、それぞれが各垂直ダウンサンプル画像ラインに対応する10個のデータプロット200が生成される。より具体的には、図9を参照すると、データプロット200は、シフト量に対して画素レベルの部分的な局所的な:ローカルな誤差errorを示す誤差画像である。例えば、実施形態によっては、データプロット200の一番上のラインは、左画像についての垂直ダウンサンプル画像ラインを持ってきて、これを右画像についての垂直ダウンサンプル画像ラインと比較することによって形成されても良い。こうした比較値は、各画素の差分の絶対値としても良い。図9は、図2A及び図2Bに描かれたオリジナル立体画像の左右画像の一部分の例を示している。例えば、椅子の背もたれの隙間から見える外のオブジェクトが左右画像間で異なるので、この部分で差分誤差が大きいことが、デ―タプロット200の対応する部分の色の変化から読み取れる。左右画像の一部分202及び204は、第1シフト量において互いに比較され、各画素レベルの比較結果がデータプロット200のデータ要素として記録される。1920画素あるラインの比較は、典型的には、データプロット200の各ラインにつき、1920-|シフト量|相対的なシフト量の画素数の絶対値の回数だけ行われる。データプロット中の第2ラインは、ある量だけ左右画像の一部分202及び204を互いにシフトさせることによって生成される。演算リソースが充分に利用可能なシステムにおいては、左右画像の一部分202及び204を各比較において1画素だけシフトさせるようにしても良い。しかし、最も典型的には、1度のシフト量を複数画素にして、1度にもっと大きくシフトするようにする。所望の比較が全て終わったら、比較値を記録し、データプロット200が完成する。技術レポートにおける対応関係を計算する第3ステップは、像差演算/最適化である。これは、典型的には、各画像の部分毎に最もマッチング合致するものを取ることによって、素早く実行可能である。例えば、像差の演算は、像差の観点で立体の対応関係を測定するのならば、画素単位で行っても良い。しかし、全ての画素シフト量が計算された後は、そのシフト量のグループ同じ種類のデータの集合について、アプリケーションよっては、滑らかさスムースネス:smoothness、つまり、問題のありそうな不連続性を評価しても良い。ノイズフィルタ、メディアンフィルタその他のフィルタ処理を用いても良い。本発明の実施形態では、スムースネスが全ての映像で有効になっていると仮定しており、よって、あまり一致マッチしない画像の一部分について像差値を生成することよりも、立体画像中の不一致nomatch:全くマッチしない領域を検出することの方が価値が高い。この段階では、本発明の実施形態は、データプロット200から2つのマップ又は画像を生成する。最初に、データプロット200の各列column:縦の列について、最小誤差値が選択され、その値は、図11に示すミスマッチ画像210の画素としてコード化される。このプロセスは、図3では、ステップ114として示されている。ミスマッチ画像210の一番上のラインは、最初第1のデータプロット200の各列における最小値を選択することで形成され、これが垂直ダウンサンプル処理ステップ102図3参照によるデータ減少分を補うために、更に107回繰り返される合計108回。つまり、ミスマッチ画像210の第1組目の108ラインは同一である。これは、この実施形態においては、ミスマッチ画像210と、図2A及び図2Bに示すオリジナル立体画像が同じ大きさを有することを意味する。同様に、ミスマッチ画像210中の2組目の108ラインは、第2のデータプロット200から形成されるが、これは、上述のように、第2の垂直ダウンサンプル画像ライン中の左右画像の一方を他方と比較することによって形成される。このように、比較処理で生成されるデータプロット200のそれぞれは、ミスマッチ画像210の対応する水平ラインを生成するのに利用される。全てのデータプロット200から全ての最小誤差値が選択された後、ミスマッチ画像のコントラストが最大になるようにこれら値が正規化normalizeされる。これは、例えば、最小誤差値を0として、0がミスマッチ画像上で黒に見えるようにコード化し、最大誤差値を例えば210として、210が白に見えるようにコード化するとしても良い。このとき、最大誤差値の210というのは、この例において、全てのデータプロット200の全ての列における複数の最小値の中での最大値である。このミスマッチ画像210は、視聴者が立体画像の特定区画について3次元の奥行きをうまく認識できるかどうかを示すものとして機能する。即ち、ミスマッチのレベルが高いほどこれは明るい領域として見える、視聴者の頭の中で立体画像の左右画像をうまく融像fusion:2つの左右画像を1つの3D画像として認識できるかに関して、視聴者が問題をかかえる可能性が高いことを示している。また、図9のデータプロット200から、図12に示すような像差画像220が生成される。これは、図3では、ステップ116として示されている。像差画像220の各画素は、上述のように測定された最小誤差を得るために水平ラインに沿って各画素がシフトしなければならない画素数を表す。即ち、図11のミスマッチ画像が列それぞれの実際の最小比較値を取ることで形成されたのと異なり、図12の像差画像は、最小値が現れた各列column:縦のラインのライン数に対応するシフト量を図12の像差画像中にプロットすることで形成される。この実施形態におけるシフト量は、シフト量=ライン数×シフト増加量初期シフト量の式によって、ライン数と関係づけられる。ミスマッチ画像210と同様に、像差画像220は、その1ラインを更に107回繰り返すことで形成される。また、ミスマッチ画像210と同様に、像差画像中の各水平ラインは、データプロット200の1つに対応する。よって、像差画像220も、図2A及び図2Bに示すオリジナル立体画像と同じ大きさを有する。図10Aは、図9に示すサブ画像部分画像に関するマッチングの測定結果を示すグラフである。このグラフでは、最大値複数は、最小差分の大きさを示し、これは、また、部分的ローカル平均差分絶対値と補完関係complementにある。図10Aのカーブの集合は、マッチング垂直対画素水平のマッチングカーブがどういうものか示し、各新しいカーブは、計算に使われた新しいオフセット像差:disparity、つまり、シフト量を表す。図10Bは、1つの画素図9に示した第2サブ画像における一番左の550番目の画素についてのマッチングの測定結果を示すもので、マッチング垂直対シフト量水平のグラフである。グラフにした値も、部分的平均差分絶対値と補完関係にありcomplement、最小差分の大きさが最大値として示されることを意味している。2つのほぼ同じ大きさの明確なピークがあり、これらはもし必要であれば既知の方法を用いて選択される。技術レポートにおける対応関係を計算する第4ステップは、第3ステップの像差計算/最適化ステップを再調整refinementするものである。再調整は、従来、図12の像差マップ220のような像差マップのデータのある位置の間を補間することで行われている。しかし、本発明の実施形態では、異なる再調整処理を行う。本発明の実施形態における再調整の第1オプションは、最小値を検索するときに、拡張した水平検索を行うことである。例えば、図3のステップ114及び116におけるミスマッチ画像及び像差画像を生成するのに使われる最小値が、最小値選択処理において、その満たすべき条件として達するべきしきい値を定めるようにしても良い。これら検索は、検索される値近辺のウィンドウ内で実行されることを思い出してほしい。拡張検索では、もっと大きなウィンドウが作られて検索され、この場合において、水平検索はもちろんであるが、更に垂直検索を含めても良い。再調整の第2オプションには、サブ領域検索の実行が含まれる。例えば、図9のデータプロット200を検索したときに、もし複数同一の変位が見つかるか、又は、ミスマッチ画像の生成処理で悪いミスマッチが示されたら、特定の垂直区画を2つそれぞれは、例えば、108個のライン代わりに、54個のラインを平均することで形成されるに分割し、このプロセスをもっと良いマッチング合致が見つかるまで繰り返す。この処理は、最小値がしきい値を満たすように、必要ならば、複数回行っても良い。これは、特に、オリジナル立体画像が複数の異なる奥行き平面を含んでいる場合に行われる。再調整の第3オプションには、映像の一部分である立体画像について、時間適応型検索を行うことが含まれる。映像では、連続するフレームが、現在のフレームにおける像差を予測するのに、前のフレームの像差情報及び差分像差像差の動きを利用する。これは、初めから再調整なしで、より良いマッチングの取れた映像を生成する効果がある。具体的には、立体画像の最初の左右フレームについて各画素がマッチング又はミスマッチするためのシフト量を得る処理が終わった後、この情報は、後に続くフレームの各画素をマッチングさせるための開始点として利用される。これは、予測を利用しないシステムに比較して、検索範囲を小さくできるという利点があり、結果として、演算リソースが少なくて済むと同時に、より良い結果が得られる。範囲は、人の目のトラッキングtracking:追跡、追尾速度視角の度数/秒で測定される及び輻輳vergence:1つの両眼視を得るための両目の互いに逆向きの動き調整トラッキング速度に対応したものに制限しても良い。また、例えば、物体トラッキング、線形予測符号化、映像圧縮アルゴリズムにおける既知の動き補償方法など、検索範囲を狭くする以外の技術を本発明と共に用いても良い。図13は、効果的に立体像差を測定し、3D画像の測定値を生成する本発明の実施形態によるシステムの例のブロック図である。分析装置300は、単体の装置か、又は、もっと大きなシステムの一部分としても良い。分析装置300は、商用のOSが動作し、図示した種々の機能をソフトウェア処理で実現できる汎用コンピュータパソコンなど上で実現しても良い。これらの処理は、個々の処理でも良いし、全てがもっと大きなプログラムのサブコンポーネントであっても良い。また、これらの代わりに、分析装置300が、FPGAのような周知のプログラム可能なデバイスの中に形成されるようにしても良い。生産コストの保証があれば、分析装置300をASIC特定用途向けICの中に実現しても良い。しかし、最も典型的には、分析装置300は、上述した構成要素のいくつかを組み合わせて1つの装置の中にまとめることで形成される。例えば、FPGAを大きな処理のために用いる一方で、汎用コンピュータのハードウェアで動くソフトウェアルーチンは、分析装置300を動作させる際の選択肢をユーザに提供するメニューシステムを実行するようにしても良い。処理をどのように実現するかの詳細は、仕様の問題であり、一般に上述の種々の実現方法と、これらの利点と欠点に精通したシステム設計者の設計事項である。左右画像を含む立体映像入力信号が、分析装置300に入力される。ダウンサンプルプロセッサダウンサンプラ310は、動作の仕様に応じて、垂直又は水平ダウンサンプル処理を実行するように構成される。ダウンサンプルする立体画像を多くするほど、必要な演算リソースは減少するが、精密さと正確さが低下するという犠牲も生じる。垂直及び水平ダウンサンプル処理は異なっていても良く、この場合、画像は水平よりも垂直方向により多くダウンサンプルされる。ダウンサンプルに続いて、アンシャープマスク処理プロセッサ320は、ダウンサンプルプロセッサ310の出力を、そのローパスフィルタ処理したバージョンとを比較することによって、アンシャープマスクをかけた画像を生成する。上述のように、ローパスフィルタ322は、IIR双方向フィルタを含んでも良い。アンシャープマスク処理画像出力は、差分測定ブロック330に渡され、これは、左右の両画像について、アンシャープマスク処理画像ライン間の差分を、異なる相対的なシフト量において測定する処理を行う。差分測定ブロック330は、上述の如く初期差分計算を行うために、絶対値測定機能332などの種々のものを用いても良い。次に、差分値は、もう1つ別のIIRローパスフィルタ334のような別の処理に渡され、アンシャープマスク差分の大きさの部分的ローカル平均出力結果を生成する。この出力結果は、上述のように、2次元のデータプロットであり、これは、垂直ダウンサンプル画像ラインのそれぞれについて生成される。このデータプロットは、画像生成ブロック340の基本データとして役割を果たし、画像生成ブロック340は、データプロットからミスマッチ画像と像差画像を生成する。もっと具体的には、像差画像及びミスマッチ画像は、オリジナルの立体画像中の両画像が互いにどの程度マッチング合致しているかを示す。像差画像は、各画像の各区画が、他方の画像の対応部分に対して相対的にどの程度離れているかという情報を観察者に提供する。一方、ミスマッチ画像は、この空間シフト量における実際の最小誤差に関する情報であって、左右画像間のミスマッチ量に対応する。ミスマッチ量は、画像を見たときに経験する視覚的不快感を良く表す指標となる。これら画像は、表示画像や分析用記憶画像としてユーザに提供される。以上、上述した実施形態は、多種多様な置き換えが可能であって、単に説明の都合上に合わせて説明したものに過ぎず、本発明の範囲はこれらに限定されるものではない。