画像表示装置、画像表示方法及び画像表示プログラム
【課題】物体底面の撮像をパターン認識し、物体の識別情報、位置情報及び移動情報を高速に精度良く取得可能な画像表示装置、画像表示方法及び画像表示プログラムを提供する。
【解決手段】画像表示装置は、投影面１１a又はその裏面に配置された物体４を撮影する撮影部１４と、投影面１１aに投影される画像を生成する投影画像生成部２４と、撮影部１４により撮影された撮像データ６から、円形バーコード３０１を抽出する画像領域抽出部２１と、画像領域抽出部２１により抽出された円形バーコード３０１から物体４の属性情報を取得する物体認識部２２と、物体認識部２２により認識された属性情報を基に投影画像生成部２４を操作する操作処理部２３とを有する画像表示装置であって、物体認識部２２において、画像領域抽出部２１により抽出された画素領域のうち、円形バーコード外周円６０の内側の部分領域６１を基に物体４の属性情報を取得することを特徴とする。
【解決手段】画像表示装置は、投影面１１a又はその裏面に配置された物体４を撮影する撮影部１４と、投影面１１aに投影される画像を生成する投影画像生成部２４と、撮影部１４により撮影された撮像データ６から、円形バーコード３０１を抽出する画像領域抽出部２１と、画像領域抽出部２１により抽出された円形バーコード３０１から物体４の属性情報を取得する物体認識部２２と、物体認識部２２により認識された属性情報を基に投影画像生成部２４を操作する操作処理部２３とを有する画像表示装置であって、物体認識部２２において、画像領域抽出部２１により抽出された画素領域のうち、円形バーコード外周円６０の内側の部分領域６１を基に物体４の属性情報を取得することを特徴とする。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、表示画面に画像を投影するとともに表示画面上に載置された物体を撮像する画像表示装置に係り、特に、物体底面の撮像をパターン認識し、物体の識別情報、位置情報及び移動情報を取得し、認識結果に応じて該画像表示装置及び表示画像を操作可能な画像表示装置、画像表示方法及び画像表示プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
今日の画像表示装置は、表示画面に文字や図形、画像等の視覚的情報を表示する基本機能に加え、人との親和性が高い機能を搭載した装置となってきている。
【０００３】
その背景には、画像表示装置のシステムを構成するコンピュータをはじめとした情報機器の高度化や、画像表示装置が、人と協力し複雑な処理を効率的に行わなければならない場面において使用される等がある。
【０００４】
このような画像表示装置において重要なのは、装置や表示された情報の操作性、すなわちユーザインフェース（UI：User Interface）である。
【０００５】
ユーザインタフェース（以下、UIと言う。）として代表的なのは、マウスを用いてウィンドウに表示された機能ボタンをクリックして操作するグラフィカルユーザインタフェース（GUI：Graphical User Interface）である。
【０００６】
しかしながら、グラフィカルユーザインタフェース（以下、GUIと言う。）は、視覚、聴覚による間接的な操作である。
【０００７】
そこで、より操作性に優れたUIを実現するため、人による直感的な操作を高めるためには個々の情報特有な触覚的なフィードバックが必要であると言う思想の下に、「情報と物理世界を融合するタンジブル・ユーザ・インタフェース（TUI：Tangible User Interface）」が提唱されている（例えば、非特許文献１を参照。）。
【０００８】
そこで、今日の画像表示装置では、底面にパターン画像が付された物体（タンジブルオブジェクト）を用いて、装置内から物体底面のパターン画像を撮像し、撮像をパターン認識した後に、物体の識別情報、位置情報及び移動情報を取得することで、人が表示画面上に載置した物体を移動させる簡単な動作により、画像表示装置や表示された画像を操作可能な機能を有したものが開示されている（例えば、特許文献１を参照。）。
【０００９】
また、物体の移動により情報機器を操作する技術に注目すると、映画や放送、ゲーム等の分野で盛んに研究開発されている、仮想空間内のCG（Computer Graphics）で表されたモデル（仮想物体である制御対象）の動きや形状を、認識対象の動きや位置等の情報を基に制御するバーチャル・リアリティー（virtual reality）に関する技術がある（例えば、特許文献２を参照。）。
【００１０】
このように、物体を認識し、物体に関する識別情報、位置情報及び移動情報を取得することで、情報機器及び情報機器が有する機能を操作する技術は、様々な分野で研究されている。
【特許文献１】特開２００５―１６５８６４号公報
【特許文献２】特開２０００―２０１９３号公報
【非特許文献１】「タンジブル・ビット：石井 裕」IPSJ Magazine Vol.43 No.3 Mar.2002
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかしながら、特開２０００―２０１９３号公報により開示された方法では、物体の識別情報、位置情報及び移動情報を取得するため、物体底面等のように一部分ではなく物体全体の特徴を抽出しなければならないため、実現するためのシステム構成や物体認識の処理等が複雑となるため、汎用的な装置に実装するにはコスト的な点からも技術的な点からも難がある。
【００１２】
また、仮想空間内の制御対象に対して要求する動作通りに物体を動かさなければならないことから、人が直感的に動作させることが難しいため、UIとしては使いづらい。
【００１３】
また、特開２００５―１６５８６４号公報により開示された方法では、物体の移動情報を、予め用意しておいた回転角度毎のパターン画像を登録した辞書に基づいて認識しているため、特開２０００―２０１９３号公報による方法に比べて物体の識別情報、位置情報及び移動情報の取得を容易に且つ高速に処理することができるが、パターン認識の分解能が辞書に登録された情報量に依存していることから、分解能を向上させ高い認識精度を得るためには、登録するパターン画像の数を増やさなければならず辞書の書き換えが必要となる。
【００１４】
また、辞書への登録が増えれば、マッチング候補の数が増え、パターンマッチングに時間がかかり、全体の処理性能が低下してしまう。
【００１５】
また、パターン画像から物体の回転方向を取得するため、パターンが回転に対して一意な図形である必要があり、パターン画像を撮像する装置の解像度を考慮すると、物体の識別及び移動方向まで取得可能な物体の数は、30〜100個程度に限定されてしまう。
【００１６】
また、撮影環境によって物体底面の撮像状態は変化するため、撮像状態が悪い場合、パターン認識の精度が低下してしまうことが考えられる。
【００１７】
このように、上記に挙げる従来の方法には、物体から抽出した画像特徴から、物体の識別情報、位置情報及び移動情報を高速に精度良く取得する点において問題がある。
【００１８】
本発明は、上記従来技術の問題点を鑑み、物体底面の撮像をパターン認識し、物体の識別情報、位置情報及び移動情報を高速に精度良く取得可能な画像表示装置、画像表示方法及び画像表示プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
上記目的を達成するため、本発明の画像表示装置は、画像が投影される投影面又はその裏面に配置された物体を撮影する撮影部と、前記投影面に投影される前記画像を生成する投影画像生成部と、前記撮影部により撮影された撮像データから、前記物体の識別情報である放射状に配置された1次元バーコードで形成された円形バーコードを抽出する画像領域抽出部と、前記画像領域抽出部により抽出された前記円形バーコードから前記物体の属性情報を取得する物体認識部と、前記物体認識部により認識された前記属性情報に基づいて前記投影画像生成部を操作する操作処理部とを有する画像表示装置であって、前記物体認識部が、前記画像領域抽出部により抽出された前記円形バーコードの画素領域のうち、前記円形バーコードの外周円の内側の部分領域に基づいて前記物体の属性情報を取得することを特徴とする。
【００２０】
これによって、画像表示装置は、撮影部により撮影した物体底面のパターン画像（円形バーコード）を画像領域抽出部により抽出し、抽出した画像データを基に物体認識部より物体を認識し、物体の識別情報（識別コードID）、位置情報（中心の座標値）及び移動情報（物体の回転角）を高速に精度良く認識することができる。
【００２１】
上記目的を達成するため、本発明の画像表示装置は、前記画像領域抽出部により抽出された前記円形バーコードの外周円の内側の部分領域が、前記円形バーコードの中心を原点とする第1の半径の円周と第1の半径より大きい第2の半径の円周との間のドーナツ状領域とすることを特徴とする。
【００２２】
これによって、画像表示装置は、第1の半径と第2の半径との間に位置する円周上にある画素を円形バーコード外周円の内側の部分領域としてドーナツ状に抽出することができ、抽出した画素を極座標から直交座標に変換し（極座標変換）、画素走査を行う画素配列を生成することができる。
【００２３】
上記目的を達成するため、本発明の画像表示装置は、前記物体認識部において、前記円形バーコードの外周円の内側の部分領域に対して画素を平滑化する平滑化部を有し、前記平滑化部が、前記ドーナツ状領域のうち、前記円形バーコードの外周円に直交する直線上の画素に対して平滑化の処理を行うことを特徴とする。
【００２４】
上記目的を達成するため、本発明の画像表示装置は、前記平滑化部が、注目画素と前記注目画素に隣接する画素に対して重み付けし、荷重平均を行うことを特徴とする。
【００２５】
これによって、画像表示装置は、画素配列（ドーナツ状領域）において、画素走査を行う前に、円形バーコード外周円に直交する直線上の注目画素とその注目画素に隣接する画素に対して平滑化を行うことができる。
【００２６】
上記目的を達成するため、本発明の画像表示装置は、前記物体認識部において、前記円形バーコードの外周円の内側の部分領域に対して、所定の閾値に基づいて画素を2値化する2値化部を有し、前記2値化部が、前記ドーナツ状領域のうち、前記円形バーコードの外周円に直交する直線上の2値化した画素において、連続した奇数個の画素の画素値に基づいて、多数決理論により前記画素の画素値を決定することを特徴とする。
【００２７】
これによって、画像表示装置は、閾値を基に2値化した後、円形バーコード外周円に直交する直線上の注目画素において隣接する画素の画素値を、多数決理論により互いに補完することができる。
【００２８】
上記目的を達成するため、本発明の画像表示装置は、前記物体認識部において、前記ドーナツ状領域に対して、前記2値化手段により2値化された画素を円周方向に走査し、前記属性情報である回転角に関する情報を取得する画素走査部を有することを特徴とする。
【００２９】
これによって、画像表示装置は、抽出した画素配列に対して画素走査を行い、2値化された画素値を基に、連続した白又は黒画素をまとめランレングス化するとともに、ランレングス化した白画素の並びから移動情報（物体の回転角）を取得することができる。
【００３０】
上記目的を達成するため、本発明の画像表示装置は、前記物体認識部が、前記画素走査部により走査された画素に対して、連続した同じ画素値を加算し、加算した値をバーコードの最小幅の画素値で除算することを特徴とする。
【００３１】
これによって、画像表示装置は、バーコード部のバー及びスペースの幅を示す最小合計画素値を基にランレングス化した白又は黒画素の並びの合計画素値を除算することで、バーコード部のバー及びスペースの幅、すなわちバーコード値を算出することができる。
【００３２】
上記目的を達成するため、本発明の画像表示方法は、画像が投影される投影面又はその裏面に配置された物体を撮影する撮影手順と、前記投影面に投影される前記画像を生成する投影画像生成手順と、前記撮影手順により撮影された撮像データから、前記物体の識別情報である放射状に配置された1次元バーコードで形成された円形バーコードを抽出する画像領域抽出手順と、前記画像領域抽出手順により抽出された前記円形バーコードから前記物体の属性情報を取得する物体認識手順と、前記物体認識手順により認識された前記属性情報に基づいて前記投影画像生成手順を操作する操作処理手順とを有する画像表示方法であって、前記物体認識手順が、前記画像領域抽出手順により抽出された前記円形バーコードの画素領域のうち、前記円形バーコードの外周円の内側の部分領域に基づいて、前記円形バーコードから前記物体の属性情報を取得することを特徴とする。
【００３３】
これによって、画像表示方法は、撮像手順により撮影した物体底面のパターン画像（円形バーコード）を画像領域抽出手順により抽出し、抽出した画像データを基に物体認識手順より物体を認識し、物体の識別情報（識別コードID）、位置情報（中心の座標値）及び移動情報（物体の回転角）を高速に精度良く認識することができる。
【００３４】
上記目的を達成するため、本発明の画像表示方法は、前記物体認識手順において、前記円形バーコードの外周円の内側の部分領域に対して画素を平滑化する平滑化手順を有し、前記平滑化手順が、前記ドーナツ状領域のうち、前記バーコード外周円に直交する直線上の画素に対して平滑化の処理を行うことを特徴とする。
【００３５】
これによって、画像表示方法は、画素配列（ドーナツ状領域）において、画素走査を行う前に、円形バーコード外周円に直交する直線上の注目画素とその注目画素に隣接する画素に対して平滑化を行うことができる。
【００３６】
上記目的を達成するため、本発明の画像表示方法は、前記物体認識手順において、前記円形バーコードの外周円の内側の部分領域に対して、所定の閾値に基づいて画素を2値化する2値化手順を有し、前記2値化手順が、前記ドーナツ状領域のうち、前記円形バーコード外周円に直交する直線上の2値化した画素において、連続した奇数個の画素の画素値に基づいて、多数決理論により前記画素の画素値を決定することを特徴とする。
【００３７】
これによって、画像表示方法は、閾値を基に2値化した後、円形バーコード外周円に直交する直線上の注目画素において隣接する画素の画素値を、多数決理論により互いに補完することができる。
【００３８】
上記目的を達成するため、本発明の画像表示プログラムは、画像が投影される投影面又はその裏面に配置された物体を撮影する撮影手順と、前記投影面に投影される前記画像を生成する投影画像生成手順と、前記撮影手順により撮影された撮像データから、前記物体の識別情報である放射状に配置された1次元バーコードで形成された円形バーコードを抽出する画像領域抽出手順と、前記画像領域抽出手順により抽出された前記円形バーコードから前記物体の属性情報を取得する物体認識手順と、前記物体認識手順により認識された前記属性情報に基づいて前記投影画像生成手順を操作する操作処理手順とをコンピュータに実行させて画像表示を行う画像表示プログラムであって、前記物体認識手順において、前記画像領域抽出手順により抽出された前記円形バーコードの画素領域のうち、前記円形バーコードの外周円の内側の部分領域に基づいて、前記円形バーコードから前記物体の属性情報を取得するように機能させる。
【００３９】
これによって、画像表示プログラムは、撮像手順により撮影した物体底面のパターン画像（円形バーコード）を画像領域抽出手順により抽出し、抽出した画像データを基に物体認識手順より物体を認識し、物体の識別情報（識別コードID）、位置情報（中心の座標値）及び移動情報（物体の回転角）を高速に精度良く認識するように機能させることができる。
【発明の効果】
【００４０】
本発明によれば、撮像した物体底面のパターン画像を抽出し、物体の識別情報、位置情報及び移動情報を高速に精度良く認識可能な画像表示装置、画像表示方法及び画像表示プログラムを提供することができる。
【００４１】
また、本発明によれば、抽出した円形バーコードを含む矩形画像領域に対して、円形バーコード外周円の内側の部分領域としてドーナツ状領域を抽出するため、第1の半径と第2の半径との間に位置する円周上にある画素を極座標から直交座標に変換し（極座標変換）、抽出した画素配列に対してのみ画素走査を行うことから、従来のように矩形画像領域の全ての画素を走査せず物体の情報を取得できる。
【００４２】
また、辞書に登録したパターンと比較し物体の特徴を認識するパターンマッチング法のような複雑な処理を行うことなく、物体の情報を取得できる。
【００４３】
よって、従来の方法に比べ高速に物体底面のパターン画像を解析することができ、物体の識別情報、位置情報及び移動情報を取得することができる。
【００４４】
また、本発明によれば、画素配列（ドーナツ状領域）において、画素走査を行う前に、円形バーコード外周円に直交する直線上の注目画素とその注目画素に隣接する画素に対して平滑化を行う（特定範囲の画素に対して重み付けし、荷重平均を行う）ため、撮像環境によるノイズや、極座標変換において内周（第1の半径の円周）の長さと外周（第2の半径の円周）の長さの差によるノイズ等、画素配列に含まれるノイズを画素走査に影響しないよう効果的に除去することができる。
【００４５】
また、2値化の閾値を算出する際、抽出された円形バーコード外周円の内側の部分領域を、円形バーコードの中心及び外周円から一定の距離離れた範囲をドーナツ状に抽出し画素配列を生成し画素走査を行う領域としているため、画素配列（ドーナツ状領域）の輝度分布特徴（ヒストグラムの特徴）から最適な閾値を算出することができる。
【００４６】
また、最適な閾値を基に2値化した後、円形バーコード外周円に直交する直線上の注目画素において隣接する画素の画素値を、多数決理論により互いに補完することができる。
【００４７】
よって、バーコードのバー及びスペース等、バーコード部や回転角認識部を高い精度でバーコード値（バーやスペースの幅）や回転角を認識することができ、物体の認識情報及び移動情報を取得することができる。
【００４８】
また、本発明によれば、円形バーコードのバーコード値から物体の識別情報を取得しているため、識別可能な物体数を数万通りに増やすことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４９】
以下、本発明の好適な実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。
【実施例１】
【００５０】
図１（a）及び（b）は、実施例１に係る画像表示装置における外観を示す概略図であり、図１（a）は概略斜視図、図１（b）は概略断面図である。
【００５１】
図１に示すように、実施形態の画像表示装置は、矩形の平面部１０を有し、デスク状の表示部１と本体部２とを備えている。
【００５２】
表示部１は、矩形の平面部１０の中央部分に、内部から投影された画像が表示される矩形スクリーン１１（本発明の表示画面に相当する。）を備えている。
【００５３】
また、図１（b）に示すように画像表示装置の表示部１は、中央部分にスクリーン１１がはめ込まれた平面部と、平面部を支える筐体１２と、筐体１２内に設けられ、スクリーン１１に画像を投影するプロジェクタ１３と、スクリーン１１の裏面側全体が視野角１４aとなる位置に配置され、スクリーン１１を裏面側から撮影するCCD（Charge Coupled Devices）カメラ（本発明の撮像部に相当する。）とを備えている。
【００５４】
筐体１２内に配置されたCCDカメラ１４と本体部２とはコードで接続され、筐体１２内に配置されたプロジェクトと図示しない本体部２（投影画像生成部）とは光学的に結合されている。
【００５５】
スクリーン１１は、2重構造をなし、スクリーン１１の裏面側には投影画像が投影される投影面１１aが設けられ、スクリーン１１の表面には水性ペンやホワイトボード用マーカ等を用いて描画可能な書き込み面１１bが設けられ、投影面１１aと書き込み面１１bとは密着して一体化されている。
【００５６】
書き込み面１１b及び投影面１１aはともに透明であるが、投影面１１aの書き込み面１１bと密着する側の表面には微小な凹凸が設けてあり、投影面１１aに画像が投影されると、その光がわずかに散乱して透過するので、書き込み面１１bが設けられたスクリーン１１の表面側の上方等、いろいろな角度からのその投影された画像を視認することができるように構成されている。
【００５７】
ここで、本体部２のハードウェア構成について、図１（c）を用いて説明する。
【００５８】
図１（c）は、本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する本体部２のハードウェア構成例を示す図である。
【００５９】
本体部２は、図１（c）に示すように、CPU（Central Processing Unit）を備えた制御部１５とRAM（Random Access Memory）やROM（Read Only Member）等を備えた主記憶部１６とHD（Hard Disk）等の補助記憶部１７とCCDカメラ１４及びプロジェクタ１３等の外部装置が接続可能な入出力I/F１８及び１９とから構成されており、CCDカメラ１４で撮影された物体の底面の撮像を認識して物体の情報（識別情報、位置情報及び移動情報）を取得し、取得された情報に応じてプロジェクタ１３からスクリーン１１の裏面側に投影される投影画像を操作することができる。
【００６０】
なお、本体部２は、本実施例の画像表示装置専用に作成されたものでなく、本体部２の最小構成要素が備わっているPC（Personal Computer）に本発明を実現可能なプログラム及び関連データがインストールされたものであっても良い。さらに、PCの場合、筐体１２外に配置されていても良い。
【００６１】
プロジェクタ１３は、反射ミラーやビームスプリッター等の光学系により本体部２のディスプレイと結合され、本体部２で形成された所望の画像をスクリーン１１の投影面１１aに投影することができる。
【００６２】
CCDカメラ１４は、例えばUSB（Universal Serial Bus）インタフェースを介して本体部２にコードで接続され、スクリーン１１の表面側、すなわち書き込み面１１bに載置された物体や描画された図形などをスクリーン１１の裏面側、すなわち投影面１１a側から所定の時間間隔で連続撮影し、撮像データを得ることができる。
【００６３】
このように構成された本実施例の画像表示装置は、プロジェクタ１３により、本体部２で形成された所望の画像をスクリーン１１の投影面１１aに投影し、CCDカメラ１４により、スクリーン１１の表面側に載置された物体をスクリーン１１の裏面側から撮影し、撮像データを得ることができる。
【００６４】
次に、本実施例の画像表示装置について、図２の本発明の実施例１に係る画像表示装置における主要機能部の構成例と図３の本発明の実施例１に係る画像表示装置における主な処理手順を示すフローチャートを用いて説明する。
【００６５】
本体部２で形成された画像は、プロジェクトによってスクリーン１１の裏面側に投影され、スクリーン１１の表面側にいる人は、その投影された画像を視認することができる。
【００６６】
図２に示すように、本体部２は、物体属性情報取得部３１（トラッキング）である画像領域抽出部２１、物体認識部２２、アプリケーション２４a（処理部）である操作処理部２３、投影画像生成部２４とから構成されている。
【００６７】
画像領域抽出部２１は、CCDカメラ１４で撮影された撮像データを2値化し、物体が載置されたスクリーン１１上の位置、底面の輪郭及び底面に形成された円形バーコードを含む矩形画像領域７０を抽出する。
【００６８】
投影画像生成部２４は、プロジェクタ１３とのインタフェースを有し、プロジェクタ１３によりスクリーン１１の裏面側から投影される画像を、所定のアプリケーション・プログラムに従って形成する。
【００６９】
物体認識部２２は、画像領域抽出部２１により抽出された円形バーコードの中心（posx,posy）からn（dot）に位置する任意の半径rの円周上の点を開始点とし、開始点から時計回りの走査方向に画素値を探索し、その物体の認識情報（識別コードID）、位置情報（中心の座標値）及び移動情報（物体の回転方向（以下、回転角と言う。））を得る。
【００７０】
操作処理部２３は、物体認識部２２で得た認識情報（識別コードID）、位置情報（中心の座標値）及び移動情報（物体の回転角）に対応した、属性情報記憶部２５が管理する属性情報に基づいて、投影画像生成部２４で所定のアプリケーション・プログラムに従って形成される画像に新たなコンテンツやアクションを加えてプロジェクタ１３から投影される画像を操作する。
【００７１】
なお、アプリケーション２４aは、物体の属性情報に応じた処理のための規則（操作対応テーブル３３）を参照して、属性情報に基づく処理を行う。ここで言う「物体の属性情報」とは、スクリーン１１に物体が認識された時に行われるコンピュータの表示や処理の内容が物体の識別情報（識別コードID）、位置情報（中心の座標値）及び移動情報（物体の回転角）に対応付けて定義されたものである。
【００７２】
投影画像生成部２４は、アプリケーション・プログラムに従って形成された画像をプロジェクタ１３に送出すると、プロジェクトはスクリーン１１の裏面側にその画像を投影する。投影された画像は、スクリーン１１の表面側から視認することができる。投影された画像は、スクリーン１１の表面側から視認することができるので、この画像を視認した人が、そのスクリーン１１の表面側に予め準備された複数の物体を配置する。
【００７３】
図３に示す画像表示装置における主な処理手順によれば、CCDカメラ１４により投影面１１aが撮像され（Ｓ１）、撮像データが画像領域抽出部２１に送出される。画像表示装置は、物体を撮像データから切り出す（物体底面の円形バーコードを含む矩形画像領域を抽出）（Ｓ２）。
【００７４】
また、物体認識部２２は、物体が撮影された撮像データから円形バーコードの識別コード（以下、「バーコード値」と言う。）に基づき物体を認識し、物体の属性情報を取得する（Ｓ３）。
【００７５】
操作処理部２３は、物体の属性情報に基づいて、投影画像生成部２４を操作する（Ｓ４）。また、投影画像生成部２４は、アプリケーション・プログラムに従って形成された画像を操作して、プロジェクタ１３から投影面１１aに投影する（Ｓ５）。
【００７６】
以下に、各手順の処理を詳細に説明する。
【００７７】
CCDカメラ１４により撮影された撮像データには、物体底面と手書き図形とが混在している。このため、画像領域抽出部２１は、物体の画像と手書き図形とを分離する。後述のように、物体底面の円形バーコードを構成する色と手書き図形を書くペンの色は既知であるので、物体に該当する撮像データの部分と物体でない撮像データの部分とを判別できる（Ｓ１〜Ｓ２）。
【００７８】
まず、画素を全て白で初期化してある手書き図形を認識するための画素メモリ（画像データバッファ）を用意する。画像領域抽出部２１は、取得された撮像データの画素のRGB情報を1画素ずつ取得する。各画素においてG値が例えば180（画素値は0〜255の値とする。）以上であれば背景色であると判定し、撮像データの画素を白に置き換え、すなわち当該画素をRGB（255,255,255）に設定する。なお、判定のためのG値は周囲の環境や装置の構成要件によって適切な値とする。
【００７９】
G値が100＜G＜180の場合、手書き図形であると判定して画素メモリの対応する画素を黒すなわちRGB（0,0,0）に設定し、撮像データの画素を白すなわちRGB（255,255,255）に設定する。またG値が100以下の場合、撮像データの画素を黒すなわち（0,0,0）に設定する。
【００８０】
従って、係る処理により、撮像データには物体の撮像データ、画素メモリには手書き図形の撮像データ、それぞれが切り分けられる。
【００８１】
なお、例えば、物体底面のパターンを手書き図形から分割して、物体と手書き図形の撮像データを切り分けても良い。
【００８２】
図４は、本発明の実施例１に係る画像表示装置における物体底面５の矩形領域を撮像データ６から抽出する例を示す図である。
物体底面５の大きさは既知（例えば、48（pixel）x 48（pixel））であるので、48（pixel）x 48（pixel）の四角形に内接する円形をなすものは底面画像と見なすことで、物体底面５のみを含む画像と手書き図形のみを含む画像とに分割できる。
【００８３】
画像領域抽出部２１が抽出した物体４の撮像データ６には物体底面５の円形バーコードが写っている。画像領域抽出部２１は、その撮像データ６を解析して物体４の配置位置及び物体底面５の輪郭の情報を抽出する。この時、物体底面５の輪郭の情報は、投影画像生成部２４にも送出される。投影画像生成部２４は、その情報により物体４がスクリーン１１上に載置されていることを検知することができるので、投影面１１aの、その物体底面５を含む領域が一様に白くなるような光画像を所定の時間間隔でプロジェクタ１３に送出する（Ｓ３）。
【００８４】
このように、物体底面５を含む領域が一様に白くなるような光画像が投影されることによって、CCDカメラ１４により撮影された撮像データ６は、2値化された時に物体底面５の輪郭や円形バーコードの情報をより鮮明に捉えることができる。
【００８５】
物体認識部２２は、画像領域抽出部２１により抽出された円形バーコードによって、パターン認識の結果、物体４の識別情報を取得することができるので、その識別情報に応じた所定のデータを操作処理部２３に送出する。操作処理部２３は、そのデータをアプリケーション・プログラムに加え、投影画像生成部２４により形成される画像を操作する。
【００８６】
なお、「画像を操作する」とは、スクリーン１１にすでに投影されている画像に、物体４の識別情報（識別コードID）に応じた新たな画像を重畳させることや、新たな画像を単独で表示させること、又はスクリーン１１に載置した物体４を移動させた時に、その物体４の動きを認識した移動情報に応じてスクリーン１１にすでに投影されている画像に動きを与えることを意味する。
【００８７】
具体的には、操作処理部２３からコンテンツの素材データ及びアプリケーションデータを投影画像生成部２４に送り、投影画像生成部２４におけるアプリケーション・プログラムにそれらのデータを加えることにより、識別情報（識別コードID）に対応する新たな物体４の画像が重畳され、あるいは、すでに形成されている画像に、物体４を移動させた物体４の軌跡に応じた動きが与えられる。
【００８８】
図５は、本発明の実施例１に係る画像表示装置が有するスクリーン１１の表面側に載置された物体４と表示された画像との例を示す図である。
【００８９】
図５（a）に示すように、スクリーン１１の表面側には、水の流れを模した多数の記号が記録された画像が表示されている。そして、スクリーン１１の表面側には、木又は石を模した、左上方に載置されている物体４Bと右下方に載置されている物体４Aとがある。水の流れを模した多数の記号１００は、物体４A、４Bを避けるような流れを表している。そして、右下方に載置されている物体４Aを矢印Z方向に移動させると、水の流れを模した多数の記号１００は、物体４Aの移動に応じて物体４Aを避けるように流れの方向を変化させる。そして、物体４Aの移動が図５（b）に示す位置で停止すると、水の流れを模した多数の記号１００は、停止した物体４Aを避ける流れに落ち着き、以降、物体４A、４Bが移動しない限りその流れは変わらない。
【００９０】
図６は、本発明の実施例１に係る画像表示装置が有するスクリーン１１の表面側に物体４を載置した時の物体底面５を撮影した撮像データ６の例を示す図である。
【００９１】
図６（a）は、スクリーン１１の表面側に物体４を載置した時の物体底面５を撮影した撮像を示す図であり、図６（b）は、スクリーン１１の投影面１１a全体が白くなるようにして物体４の「底面」５を撮影した撮像を示す図であり、図６（c）は、スクリーン１１の表面側に物体４を載置するとともに、書き込み面１１bに「線（矢印）」を描画した時の物体４の「底面」５及び「線」７を撮影した撮像を示す図であり、図６（d）は、スクリーン１１の投影面１１a側全体が白くなるようにして物体４の「底面」５及び「線」７を撮影した撮像を示す図である。
【００９２】
本実施例では、ロッドインテグレータを光源に採用したプロジェクタ１３を用いているので、スクリーン１１の投影面１１a全体を白くして撮影した時、ハイライト部に「矩形の黒」８が表示される。ただし、「底面」５及び「線」７とは十分な濃度差があり、「底面」５及び「線」７をそれぞれ認識可能である。
【００９３】
このように、スクリーン１１の投影面１１aを一時的に白くすると、スクリーン１１の表面側に載置された物体底面５を確実に捉えることができる。
【００９４】
次に、本実施例の画像表示装置において、物体底面５の撮像データ６から円形バーコードを抽出し、抽出した円形バーコードのパターンを解析することで、物体４の認識情報（識別コードID）、位置情報（中心の座標値）及び移動情報（物体４の回転角）を取得する画像領域抽出部２１及び物体認識部２２について、図７〜１１を用いて詳細に説明する。
【００９５】
はじめに、物体底面５の撮像データ６から円形バーコードを含む矩形画像領域７０を抽出するとともに物体４の位置情報（中心の座標値）を取得する画像領域抽出部２１について、図７〜１０を用いて説明する。
【００９６】
図７は、本発明の実施例１に係る画像表示装置における撮像データ６を2値化した画像データの例を示す図である。
【００９７】
図７に示すように、撮像データ６を物体４と判断可能な濃度範囲（所定の閾値）で2値化すると、例えばロッドインテグレートを光源に採用したプロジェクタ１３を用いることによる表示されるハイライト部の矩形の黒部分８やその他のノイズを除去することができるので、物体底面５の輪郭と位置を正確に捉えることができる。
【００９８】
図８は、本発明の実施例１に係る画像表示装置における文字切り出し方法を適用して物体底面５の矩形領域を撮像データ６から抽出する例を示す図である。
【００９９】
図８に示すように、撮像データ６をX方向に射影したX方向濃度ヒストグラム５０とY方向に射影したY方向濃度ヒストグラム５１を作成し、物体４が載置された底面の位置、輪郭及び円形バーコードを捉えることができる。
【０１００】
図７及び図８では、物体４が静止した状態を示しているが、プロジェクタ１３から所定の時間毎にスクリーン１１の投影面１１a全体あるいは所定領域を白くして、CCDカメラ１４で撮影し、時間毎に得られた撮像データ６の差分を求めることや、物体底面５の各点の移動ベクトルを求めること等の周知の方法を用いて、物体４が移動する時の移動情報を得ることもできる。
【０１０１】
ここで、移動する物体底面５を、一定の時間ごとに投影面１１aの所定領域を白くしてCCDカメラ１４で撮影すると、残光等によりちらつきが目立つ場合がある。その場合には、投影面１１aを白くする前に、通常の画像が表示された状態における撮像データ６によって物体４の位置を検出し、物体４が検出された後に投影面１１a全体を一定時間白くして撮影することや、物体４が存在する領域のみを継続的に白くして撮影することによって対応することができる。
【０１０２】
画像領域抽出部２１の処理手順について、図９を用いて説明する。
【０１０３】
図９は、本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する画像領域抽出部２１の処理手順を示すフローチャートである。
【０１０４】
CCDカメラ１４に撮影された撮像データ６は、順次、画像領域抽出部２１に送出される。画像領域抽出部２１は、取得された撮像データ６の画素のRGB情報を1画素ずつ取得し、各画素の画素値（例えば、RGBであれば各色0〜255の値）を所定の閾値で判別し、画素値がある閾値以下の画素を1−画素、それ以上のものを0−画素とする（Ｓ１０１）。
【０１０５】
図１０は、本発明の実施例１に係る画像表示装置における複数個載置された物体底面５の矩形領域を撮像データ６から抽出する例を示す図である。
【０１０６】
画像領域抽出部２１は、撮像データ６のフレーム毎にラスタ捜査し、X軸方向の射影５０を取る。この処理により、X軸方向に1と0の画素列ができる。図１０に示すように、X軸において物体４がある領域では、1−画素が並ぶようになる（Ｓ１０２）。
【０１０７】
X軸方向に連続した1−画素の並びが、所定の値Lmin画素以上存在するX座標の領域を抽出する。そして、当該領域内において（複数あれば全て）、Y軸方向に射影を取る。図１０に示すように、Y軸において物体４がある領域は、1−画素が並ぶようになる（Ｓ１０３）。
【０１０８】
所定の値Lminは、物体底面５に形成された円形バーコード（サーキュラバーコード）のおよその直径である。撮影された撮像データ６の中の円形バーコードのサイズは既知であるため、Lminは物体底面５の円形バーコードの大きさとCCDカメラ１４の画角に基づいて決定される。すなわち、1−画素の並びがLminより小さい場合、抽出対象である円形バーコードではないと判定できるので、Lmin画素以上の幅のものを対象とする。
【０１０９】
次に、Y軸方向の0−画素と1−画素の並びにおいて、連続した1−画素の並びLmin画素以上Lmax画素以下である箇所の中心座標を取る。ここで取得された中心座標のY座標が、物体底面５の中心座標のY座標posyとなる。なお、Lmaxは、所定の誤差を考慮した場合の円形バーコードの1つあたりのサイズの最大値である（Ｓ１０４）。
【０１１０】
Y方向の射影における1−画素の連続した並びがLmin画素以上Lmax画素以下である領域で、再びx方向への射影を取り、連続した1−画素の並びがLmin画素以上Lmax画素以下である領域の中心座標を取る。これにより、サーキュラバーコードのX座標posxが取得できる（Ｓ１０５）。
【０１１１】
得られたposx,posyを中心とする半径rの円の外接矩形（矩形画像領域７０）を切り出す。半径rは既知である円形バーコードの半径の大きさであり、これにより、図１１で示すような円形バーコードの画像が得られる（Ｓ１０６）。
【０１１２】
本実施例の円形バーコードについて、図１１を用いて説明する。
【０１１３】
図１１は、本発明の実施例１に係る画像表示装置における抽出された円形バーコード３０１の例を示す図である。
【０１１４】
円形バーコード３０１は、物体４の所定面（本実施例では底面）に貼付、書き込み若しくは彫り込まれ、また、電子ペーパ等により形成される。
【０１１５】
円形バーコード３０１は、円の中心から1次元バーコードを放射状に配置されている。1次元バーコードが縞模様状の線の太さ及びその間隔によって数値等を表すバーコードであるが、円形バーコード３０１のバーは、円の中心から放射状に配置されているため、中心から円形の外周円に直交する方向（半径方向）の距離に応じて線の太さ及びその間隔が広くなる。すなわち、バーコードの各線は楔状をしている。
【０１１６】
また、円形バーコード３０１は、バーコードの開始点３０１sと終了点３０１eの判別を容易にするため、また、物体４の回転角、すなわち回転方向を識別するため、白い部分を長く取ってあることが特徴である。
【０１１７】
また、円形バーコード３０１は、書き込む面に書き込むペンよりも濃度の高い色で構成することにより、ペンで書き込まれた書き込み面１１bに物体４があってもその濃度により物体位置を識別することが可能となる。なお、影やペンと異なる識別可能な色を用いても良い。
【０１１８】
続いて、画像領域抽出部２１により抽出された矩形画像領域７０から円形バーコード３０１のパターンを解析することで、物体４の認識情報（識別コードID）及び移動情報（物体４の回転角）を取得する物体認識部２２について、図１２〜３０を用いて説明する。
【０１１９】
物体認識部２２の処理手順について、図１２を用いて説明する。
【０１２０】
図１２は、本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する物体認識部２２の処理手順を示すフローチャートである。
【０１２１】
物体認識部２２は、画像領域抽出部２１により抽出された物体底面５の矩形画像領域７０において、円形バーコード３０１の中心（posx,posy）からドーナツ状の画素領域を基に、円形バーコード３０１のパターン解析を行う2次元の画素配列を生成する（Ｓ２０１）。
【０１２２】
次に、円形バーコード３０１のパターン解析の精度を向上させるために、2次元の画素配列における円形バーコード３０１外周円に直交する直線上の画素において、注目画素と隣接する画素に重み付けし、荷重平均を行うことで注目画素を平滑化する画像処理を行う（Ｓ２０２）。
【０１２３】
次に、平滑化された画素配列に含まれる全ての画素値の輝度分布特性を基に閾値を算出し、算出した閾値に基づいて画素配列の画素を2値化する（Ｓ２０３）。
【０１２４】
次に、平滑化した画素配列において、走査方向（本実施例では、時計回りの円周方向。）に従って全ての画素を走査し、2値化した画素値を基に、白又は黒の画素値が連続した並びを画素数に応じてまとめ、同時に、物体４の移動情報（物体４の回転角）を取得する（Ｓ２０４）。
【０１２５】
次に、ランレングス化した全ての画素を基に、円形バーコード３０１のバーコード値を算出し、物体４の識別情報（識別コードID）を取得する（Ｓ２０５）。
【０１２６】
以上の処理によって得られた、物体４の認識情報（識別コードID）及び移動情報（物体４の回転角）は、位置情報（中心の座標値）とともにアプリケーション２４aの操作処理部２３に送出される。
【０１２７】
操作処理部２３は、取得した認識情報（識別コードID）、位置情報（中心の座標値）及び移動情報（物体４の回転角）に対応する属性情報に基づいてプロジェクタ１３から投影する画像を制御する。操作処理部２３は、物体認識部２２より送出された属性情報に応じて画像を操作し、また、属性情報に応じた処理を行い、その処理結果を画像に反映させる。
【０１２８】
アプリケーション２４aが有する操作対応テーブル３３には、属性情報に対応付けて画像操作の内容が記録されている。図１３は、本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する操作対応テーブル３３の例を示す図である。
【０１２９】
操作対応テーブル３３には、識別コードID、位置（中心の座標値）及び方向（物体４の回転角）に対応付けて、画像の操作内容が記録されている。
【０１３０】
例えば、識別コードIDが1の物体４が座標（posx1,posy1）に方向dir1を向いて載置された場合、操作処理部２３は、座標（posx1,posy1）に方向dir1の方向の画像1を描画する。同様にして、識別コードIDが2の物体４が、座標（posx2,posy2）に方向dir2を向いて載置された場合、操作処理部２３はdir2の方向の画像2を3秒間だけ描画する。また、識別コードIDが3の物体４が、座標（posx3,posy3）に方向dir3を向いて載置された場合、操作処理部２３は、座標（posx3,posy3）の位置に画像3を点滅させる。画像1〜3は、予め登録されているか操作者が指定して表示できる。
【０１３１】
具体的な利用方法としては、電気回路シミュレーションアプリケーションを例にすれば、電気回路の構成要素である「抵抗」、「電源（電池）」、「コンデンサ」等に対応付けられた不複数個の物体４を、利用者は任意の位置に配置する。その結果、CCDカメラ１４がスクリーン１１を撮影し、物体４に形成された円形バーコード３０１から識別コードID、位置（中心の座標値）及び方向（物体４の回転角）が取得され、電気回路シミュレーションアプリケーションへ送信される。
【０１３２】
電気回路シミュレーションアプリケーションは、取得した属性情報に基づいて、操作対応テーブルを参照し、識別コードIDから対応付けられた処理内容に従って、物体４に形成された円形バーコード３０１の識別コードIDに対応した電気回路の構成要素「抵抗」、「電源（電池）」、「コンデンサ」等を表す画像をスクリーン１１の投影面１１aに投影する。
【０１３３】
このように、物体４に形成された円形バーコード３０１は、見かけ上、物体４を識別するためのコードに見えるが、実際には、物体４に対応付けられた対象物（電気回路シミュレーションアプリケーションでは、「抵抗」、「電源（電池）」、「コンデンサ」等）を識別しており、その結果、取得した認識情報（識別コードID）、位置情報（中心の座標値）及び移動情報（物体４の回転角）も、物体４に対応付けられた対象物の情報となる。よって、操作対応テーブル３３は、物体４に形成された円形バーコード３０１から取得した情報と、物体４に対応付けられた対象物とを対応付ける役割をしている。
【０１３４】
なお、図２の主要機能部の構成例では、アプリケーション２４aが物体４の認識情報（識別コードID）、位置情報（中心の座標値）及び移動情報（物体４の回転角）と操作処理を対応付ける操作対応テーブル３３を保持しているが、操作対応テーブル３３を物体属性情報取得部３１が保持しても良い。図３１は、本発明の変形例に係る画像表示装置における主要機能部の構成例を示す図である。図３１に示す変形例では、物体属性情報取得部３１が操作対応テーブル３３を保持している。操作対応テーブル３３には、アプリケーション２４aと物体４の識別コードIDが対応付けて登録されており、物体認識部２２は、物体認識後、操作対応テーブル３３を参照し、現在実行しているアプリケーション２４aの操作対応テーブル３３のみをオープンし、アプリケーション２４aに渡す。
【０１３５】
以下に、上記に説明した処理手順がどのような機能部によって行われているかについて、図１４〜２５を用いて説明する。
【０１３６】
物体認識部２２の主要機能部の構成について、図１４を用いて説明する。
【０１３７】
図１４は、本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する物体認識部２２の主要機能部の構成例を示す図である。
【０１３８】
図１４に示すように、物体認識部２２は、画素抽出部２２１、平滑化部２２２、2値化部２２３、画素走査部２２４及び識別情報取得部２２５とから構成されている。
【０１３９】
画素抽出部２２１は、画像領域抽出部２１により抽出された物体底面５の矩形画像領域７０において、円形バーコード３０１外周円の内側の部分領域の画素を抽出する。
【０１４０】
具体的には、図１５の画素抽出部２２１において極座標から直交座標に変換し画素配列を生成する例に示すように、円形バーコード３０１の中心（posx,posy）からn-i（dot）に位置する第1の半径riの円周と中心（posx,posy）からn+j（dot）に位置する第2の半径rjの円周との間のドーナツ状の画素領域６１を基に、極座標（polar coordinates）から直交座標（orthogonal coordinate system）に変換する変換式を用いて変換し、2次元の画素配列６２を生成する。
【０１４１】
生成した画素領域は、領域内の任意の画素を画素走査の開始点とし、開始点から円周方向（例えば、時計回りの方向）に画素値が走査される。
【０１４２】
これによって、円形バーコード３０１を認識することができ、物体４の属性情報の取得できる。
【０１４３】
画素抽出部２２１が、上記のようなドーナツ状の画素領域６１を走査範囲の対象とするには、以下に挙げる2つの理由がある。この2つの理由については、図１６を用いて説明する。
【０１４４】
1つ目の理由は、画像領域抽出部２１により抽出された物体底面５の画像領域の輝度分布特性である。画像領域抽出部２１は、図１６（a）の抽出された矩形画像領域７０の例に示すような円形バーコード３０１を含む矩形の画像領域を抽出する。この画像領域の輝度分布特性は、図１６（b）の抽出された矩形画像領域７０の輝度分布特性の例に示すようなヒストグラムで表される。このヒストグラムから分かるように、黒バーコード７３と白バーコード７２の他、円形バーコード外周円６０の外の領域７１の3つのピーク値があり、このような輝度分布特性をもった画素値の範囲において、2値化の閾値を算出した場合、適切な閾値を算出することができない。何故なら、適切な閾値を算出するためには、輝度分布全体のうち2つピーク値の中間値を算出する必要があり、図１６（b）に示すような3つのピーク値を持った輝度分布特性では、適切な閾値が算出できない。
【０１４５】
2つ目の理由は、画像領域抽出部２１により抽出された物体底面５の画像領域は、円形バーコード３０１の形状の特徴により、外周円付近や中心付近の領域にノイズが含まれている確率が高い。何故なら、外周円は、曲線と言う画素で表現するには複雑な形状特性をしており、中心は、バーコードが集中し黒密度の高い領域であるため、これらの付近に位置する画素には、ノイズが含まれ易くなり、その結果、物体４の属性情報を取得するために円形バーコード３０１のパターンを認識する精度が低下する場合がある。
【０１４６】
このような理由から、図１６（a）に示すような、円形バーコード３０１のパターンを認識する精度を保持するため、円形バーコード外周円６０の内側の部分領域６１において、外周円及び中心の領域から一定の画素数離れた位置の第1の半径（ri）と第2の半径（rj）との間のドーナツ状の画素領域を基に、画素配列６２を形成する。
【０１４７】
以下に、上記画素配列６２を生成する手順について、図１７及び１８を用いて説明する。
【０１４８】
まず、極座標とは、図１７の極座標と直交座標との関係に示すように、平面上の点Pの位置を、原点Oからの距離OP=r（Pの動径）と、OPのx軸から反時計回りに測った角θ（Pの偏角）で表す座標系を言い、点Pの極座標（r,θ）と直交座標（x,y）との関係は、下記に示すような式１から式４で示すことができる。
x=rcosθ …（式１）
y=rsinθ …（式２）
r=√（x2＋y2） …（式３）
θ=tan-1（y/x） …（式４）
任意の半径rに位置する円周上の画素走査は、中心（posx,posy）、半径r及び円周方向（例えば、時計回り）の回転角θを上述した式１及び式２に代入し、対応する画素の直交座標（x,y）を算出する。よって、円形バーコード外周円６０の内側の部分領域６１における算出された座標（x,y）に位置する画素を順に並べることで、2次元の画素配列６２を生成することができる。
【０１４９】
本実施例では、図１８に示す極座標変換テーブル３２を用いて、極座標から直交座標への変換処理に掛かる演算時間を短縮（CPUの演算量を低減）している。
【０１５０】
図１８の極座標変換テーブル３２は、予め円形バーコード３０１の中心（posx,posy）からn（dot）に位置する任意の半径r及び円周方向（例えば、時計回り）の角度θに対応した画素の座標（x,y）が登録されている。
【０１５１】
よって、画素抽出部２２１は、画素配列６２を生成する際に、極座標（r,θ）に基づいて、極座標変換テーブル３２を参照し、対応する画素の直交座標（x,y）を取得することで、上述した式１及び式２を用いた演算処理を行うことなく、画素配列６２を生成することができる。
【０１５２】
次に、平滑化部２２２は、円形バーコード外周円６０に直交する直線上の画素において、注目画素と隣接する画素に重み付けし、荷重平均を行うことで注目画素を平滑化する。
【０１５３】
平滑化部２２２が、画素抽出部２２１により生成した画素配列６２に対して平滑化を行う理由は、画素抽出部２２１において、極座標から直交座標へ変換し、任意の画素数の幅をもった画素配列６２を生成した場合、第1の半径（内周）と第1の半径より大きい第2の半径（外周）との円周の長さに差がでるため、外周の円周上の画素に比べて内周の円周上の画素にノイズが含まれ易いことから、注目画素において、走査方向（本実施例では、時計回りの円周方向。）に隣接する画素（注目画素に隣接する左右の画素）より外周円に直交する方向に隣接する画素（注目画素に隣接する上下の画素）に対して平滑化を行うことで、効果的にノイズを除去するためである。
【０１５４】
以下に、平滑化部２２２が、どのように注目画素を平滑化しているかについて、図１９を用いて説明する。
【０１５５】
図１９は、本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する平滑化部２２２において画素配列６２に対し平滑化を行う例を示す図であり、画素抽出部２２１により生成された5画素の幅をもった画素領域において注目画素3画素を平滑化するものである。
【０１５６】
図１９に示すように、平滑化部２２２は、画素抽出部２２１により極座標から直交座標に変換され生成した、中心（posx,posy）からd-2（dot）の位置にある第1の半径r4の円周上の画素Dから中心（posx,posy）からd+2（dot）の位置にある第2の半径r5の円周上の画素Eまでの5画素の幅をもった画素配列６２のうち、中心（posx,posy）からd（dot）の位置にある半径r1の円周上の画素A、中心（posx,posy）からd-1（dot）の位置にある半径r2の円周上のB及び中心（posx,posy）からd+1（dot）の位置にある半径r3の円周上のCを注目画素として平滑化する。
【０１５７】
例えば、画素Aに対して平滑化を行う場合、画素A、B及びC、それぞれの画素値a、b及びcに対して重み付けし、荷重平均した画素Aの画素値a'を算出する。
【０１５８】
また、各画素に対して重み付けするために、予め荷重係数をフィルタ化した平滑化フィルタが用意される。図１９に示す平滑化フィルタは、1行3列の荷重係数となっており、（1,2,1）の場合では、注目画素Aの荷重が全体の50％を占め、残りの50％を隣接する画素B及びCの荷重が占めているため、この平滑化フィルタを適用して平滑化を行うと、注目画素Aの画素値は、注目画素Aの画素値が優先的な値となる。
【０１５９】
以下に、荷重係数が（1,2,1）の平滑化フィルタを画素A、B及びCに適用し、荷重平均を算出した場合の計算式を示す。
a' ＝ （1.0 * b + 2.0 * a + 1.0 * c） / （1.0 + 2.0 + 1.0）…（式５）
また、平滑化フィルタには、図１９に示すような（1,1,1）等の注目画素と隣接する画素との荷重を同じとした平均化フィルタがあり、この平均化フィルタを適用して平滑化を行うと、注目画素Aの画素値は、注目画素Aと隣接する画素B及びCの画素値で平均された値となる。
【０１６０】
以下に、荷重係数が（1,1,1）の平均化フィルタを画素A、B及びCに適用し、荷重平均を算出した場合の計算式を示す。
a' ＝ （1.0 * b + 1.0 * a + 1.0 * c） / （1.0 + 1.0 + 1.0）…（式６）
このように、平滑化部２２２は、注目画素に平滑化フィルタを用いて荷重平均を算出し、図１９に示す走査方向（本実施例では、時計回りの円周方向。）に順次処理を行うことで、半径r1、r2及びr3の円周上に位置する注目画素全てに対して平滑化を行うことができる。
【０１６１】
ここで、図１９に示す平滑化の処理手順は、平滑化の処理手順の一例である。平滑化処理は、平滑化処理前の画像を保持するバッファと平滑化処理後の画像を保持するバッファをそれぞれメモリ領域に確保し、平滑化処理前の画素を基に平滑化処理を行い、平滑化処理の結果を平滑化処理後のバッファに格納し、平滑化処理を終了した後、平滑化処理前の画像を保持したバッファを破棄（割り当てられたメモリ領域を開放）する処理手順によって行う。
【０１６２】
次に、2値化部２２３について説明する。
【０１６３】
2値化部２２３は、平滑化部２２２により平滑化された画素配列６２に含まれる全ての画素値の輝度分布特性を基に閾値を算出し、算出した閾値に基づいて画素配列６２の画素を2値化する。
【０１６４】
2値化部２２３の主要機能部の構成について、図２０を用いて説明する。
【０１６５】
図２０は、本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する2値化部２２３の主要機能部の構成例を示す図である。
【０１６６】
図２０に示すように、2値化部２２３は、閾値算出部２２３１、白黒判定部２２３２及び2値化値決定部２２３３から構成されている。
【０１６７】
閾値算出部２２３１は、平滑化部２２２により平滑化された画素配列６２に含まれる全ての画素値の輝度分布特性を基に、2値化を行う際の閾値を算出する。
【０１６８】
2値化の閾値を算出する方法の1つに判別分析法（Discriminant Analysis Method）があり、画素値の輝度分布特性を基に、2つのピーク値の間で最適な閾値を算出する方法である。
【０１６９】
判別分析法は、画素値を2つのクラスに分割し、クラス1のクラス内分散とクラス2のクラス間分散それぞれを求め、閾値を画素値の最小値から最大値まで動かしていき、クラス2をクラス1で除算した値が最大となる画素値を最適な閾値とする。
【０１７０】
例えば、本実施例のような8bit（256階調）の濃淡画像を2値化する際の最適な閾値を判別分析法で求める場合、クラス1は輝度値0〜t-1、画素数n1、平均輝度値avf1、分散σ12とし、クラス2は輝度値t〜255、画素数n2、平均輝度値avf1、分散σ22、とし、輝度値fを持つ画素数nfとすると、以下の式７及び式８によりクラス1の分散σ12とクラス2の分散σ22が求められる。
【０１７１】
【数１】
また、全画素の輝度平均値avfとすると、クラス内分散σw2とクラス間分散σB2は、以下の式９及び式１０により求められる。
【０１７２】
【数２】
式９及び式１０により求められたクラス内分散とクラス間分散を基に、以下の式１１により算出される値が最大となる時の輝度値tが最適な閾値となる。
σB2/σw2 …（式１１）
このように、閾値算出部２２３１は、上記に説明した判別分析法を用いて、平滑化部２２２により平滑化された画素配列６２に含まれる全ての画素値の輝度分布特性を基に、2値化を行う際の閾値を算出することができる。
【０１７３】
次に、白黒判定部２２３２は、閾値算出部２２３１により算出された閾値に基づいて、平滑化部２２２により平滑化された画素配列６２に含まれる全ての画素を2値化する。
【０１７４】
具体的は、閾値より大きな画素値は、全て白（255）と判定し、閾値より小さな画素値は、全て黒（0）と判定する。
【０１７５】
このように、閾値算出部２２３１は、閾値に基づいて、平滑化部２２２により平滑化された画素配列６２に含まれる全ての画素を2値化することができる。
【０１７６】
また、ここで言う「平滑化後の画素を2値化する」とは、平滑化後の画素値（0〜255）を2値化した画素値（0又は255）に変換する訳ではなく、白黒判定部２２３２が2値化処理を行った後、画素配列６２全ての画素は、平滑化後の画素値と2値化後の画素値の両方を持つと言う意味である。
【０１７７】
よって、物体認識部２２では、白黒判定部２２３２の処理の後、1つの画素に対して、2つの画素値を保持する。
【０１７８】
次に、2値化値決定部２２３３は、白黒判定部２２３２により2値化された画素配列６２に含まれる全ての画素において、円形バーコード外周円６０に直交する直線上に連続する奇数個の画素の2値化の値を多数決理論により最終決定する。
【０１７９】
以下に、多数決部が、どのように連続する奇数個の画素の2値化の値を決定しているかについて、図２１を用いて説明する。
【０１８０】
図２１は、本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する2値化値決定部２２３３における多数決理論により画素値を決定する例を示す図であり、白黒判定部２２３２より2値化された画素配列６２において、円形バーコード外周円６０に直交する直線上に連続する奇数個の画素の2値化の値を多数決理論により最終決定するものである。
【０１８１】
図２１に示すように、2値化値決定部２２３３は、白黒判定部２２３２により2値化された、中心（posx,posy）からd-1（dot）の位置にある半径r2の円周上の画素Bから中心（posx,posy）からd+1（dot）の位置にある半径r3の円周上の画素Cまでの3画素の幅をもった画素配列６２のうち、中心（posx,posy）からd（dot）の位置にある半径r1の円周上の画素A、中心（posx,posy）からd-1（dot）の位置にある半径r2の円周上のB及び中心（posx,posy）からd+1（dot）の位置にある半径r3の円周上のCを注目画素として、多数決理論により、連続する注目画素（3画素）の2値化の値を最終決定する。
【０１８２】
例えば、連続する画素A、B及びCのうち、画素A及びBの画素値が黒（0）で画素Cの画素値が白（255）の場合、画素値Cも黒（0）とする。また、その逆に、画素A及びBの画素値が白（255）で画素Cの画素値が黒（0）の場合、画素値Cも白（255）とする。
【０１８３】
よって、連続した3画素において、多数決理論により、3画素全てが白（255）なら白（255）、3画素全てが黒（0）なら黒（0）、また、3画素のうち2画素が白（255）なら3画素白（255）、3画素のうち2画素が黒（0）なら3画素黒（0）として3画素の2値化の値を最終決定する。
【０１８４】
このように、2値化値決定部２２３３は、多数決理論により、連続する奇数個の注目画素の2値化の値を多数決し、図２１に示す走査方向（本実施例では、時計回りの円周方向。）に順次処理を行うことで、半径r1、r2及びr3の円周上に位置する注目画素全てに対して2値化の値を最終決定することができる。
【０１８５】
次に、画素走査部２２４は、平滑化部２２２により平滑化された画素配列６２において、走査方向（本実施例では、時計回りの円周方向。）に従って、全ての画素を走査し、物体４の移動情報（物体４の回転角）を取得する。
【０１８６】
以下に、画素走査部２２４が、どのように画素を走査し、物体４の移動情報（物体４の回転角）を取得するかについて、図２２を用いて説明する。
【０１８７】
図２２は、本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する画素走査部２２４における画素走査の例を示す図であり、平滑化部２２２より平滑化された画素配列６２において、時計回りの円周方向に画素を走査するものである。
【０１８８】
図２２に示すように、画素走査部２２４は、平滑化部２２２により平滑化された画素配列６２において、画素抽出部２２１により画素配列６２を生成した中心（posx,posy）からd（dot）に位置する半径r1の円周上の開始点Sから終了点Eまでの全ての画素を、時計回りの円周方向に走査する。
【０１８９】
画素走査部２２４は、画素を走査した際に、現在走査中の画素値（平滑化後の画素値）を取得し、2値化後に保持しておいた2値化値に基づいて同じ白又は黒の画素が連続した場合、連続した画素数をカウントするとともに、画素走査により取得した平滑化後の画素値を連続した分だけ合計する（以下、合計値を「合計画素値」と言う。）。
【０１９０】
図２３は、本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する画素走査部２２４におけるランレングス化を示す図である。
【０１９１】
例えば、図２３に示すように、走査している位置がPaの場合、Pa-1に位置する画素と同じ黒の画素が連続していることから、画素数2及びPa-1の画素値110とPaの画素値115を合計した合計画素値225の値を保持する。
【０１９２】
また、走査が進みPbの位置に来た場合、Pb-1に位置する画素と同じ白の画素が連続していることから、画素数2及びPb-1の画素値240とPbの画素値245を合計した合計画素値485の値を保持する。
【０１９３】
このように、画素走査部２２４は、画素配列６２全ての画素の並びを、白の画素が連続した並びを画素数に応じてまとめた白ランと、黒の画素が連続した並びを画素数に応じてまとめた黒ランとに変換する。この変換をランレングス化と言う。
【０１９４】
画素配列６２全ての画素において、ランレングス化された白ラン及び黒ランの並びは、物体４の回転方向を識別するための白画素が最大に連続する領域（以下、「回転角識別部」と言う。）とIDコードを識別するための黒画素と白画素の並びからなるバーコード部とに分かれている。
【０１９５】
よって、画素走査部２２４は、ランレングス化された画素の並びから、白画素が最大に連続する白ランを検出することで、走査を開始した開始点から検出した白ランの開始点までの距離（画素数）を割り出すことで、物体４の移動情報（物体４の回転角）を取得することができる。
【０１９６】
また、画素走査部２２４は、一旦ランレングス化を行ってから、回転角識別部の検出、バーコード部の解析と言う3段階の流れになっているが、実際には、回転角識別部である白ランの画素数は既知であるため、ランレングス化の際に、物体４の移動情報（物体４の回転角）や識別コードIDを取得することが可能となる。
【０１９７】
何故なら、画素配列６２において画素走査を行う際に、白画素の連続最大数が既知の最大数＋1に達した時点で回転角識別部であることが分かるため、次に出現する黒画素がバーコード部の開始点３０１sと言える。この開始点３０１sの1つ前が回転角識別部の終了点であるので、この時点で物体４の移動情報（物体４の回転角）が取得できる。また、バーコード部の開始点３０１sから順番に走査方向に従って白ラン及び黒ランを取得すれば、バーコード値を算出することもできる。
【０１９８】
また、画素走査部２２４は、必要に応じて走査開始点（画素配列６２の先頭画素）と終了点（画素配列６２の最終画素）をマージする。
【０１９９】
図２４は、本実施例に係る画素配列６２において走査開始点と終了点をマージした様子を示す図である。
【０２００】
画素配列６２の生成は、円周上の任意の画素から1周分の画素を配列したものであるため、走査開始点が白ラン又は黒ランの開始点であるとは限らない。そのため、図２４に示すように、ランレングス化を行った際に、本来なら連続した並びである白ラン又は黒ランが、走査開始点と終了点の位置に分かれてしまう場合がある。このように走査開始点と終了点に分かれてしまったランを本来の白ラン又は黒ランの状態に戻すことをマージすると言う。
【０２０１】
画素走査部２２４は、このように、走査開始点（画素配列６２の先頭画素）と終了点（画素配列６２の最終画素）をマージすることで、マージ後の画素配列６２のうち、最も長い（画素数の多い）白ランを検出することができ、図２４に示すようなバーコード部と回転角識別部とを認識することができる。
【０２０２】
次に、識別情報取得部２２５は、画素走査部２２４によりランレングス化された結果に基づいて、バーコード値（バー７３やスペース７２の幅）を算出し、物体４の識別情報（識別コードID）を取得する。
【０２０３】
以下に、識別情報取得部２２５が、どのように物体４の識別情報（識別コードID）を取得するかについて、図２５を用いて説明する。
【０２０４】
図２５は、本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する識別情報取得部２２５におけるバーコード値を算出する例を示す図である。
【０２０５】
バーコードは、幅の異なるバー７３とスペース７２の組合せにより構成され、バー７３とスペース７２の幅にもいくつかのパターンが用意され、これらのパターンを組み合わせることによってバーコード値を表している。そのため、ランレングス化された白ランと黒ランを基に、バーコードのバー７３とスペース７２が表しているバーコード値を算出する必要がある。
【０２０６】
図２５に示すように、識別情報取得部２２５は、画素走査部２２４により検出されランレングス化されたバーコード部の白ランの合計画素値を、バーコードにおける最小幅の白線（スペース７２）を表す画素の合計画素値（白線の最小単位）で除算し、また、ランレングス化されたバーコード部の黒ランの合計画素値を、黒線（バー７３）の最小単位の合計画素値で除算することで、白ラン及び黒ランで表されたバーコード値を算出する。ここで言う「バーコード値の算出」とは、白ラン及び黒ランの並びからバーコード値をデコード（decode）すると言う意味である。
【０２０７】
例えば、黒ランの合計画素値990をバーコード値の黒の最小単位の画素値330で除算した場合、3と言うバーコード値が算出される。また、白ランの合計画素値1320を、バーコード値の白の最小単位の画素値660で除算した場合、2と言うバーコード値が算出される。
【０２０８】
このことを踏まえて、図２５に示すような白ラン及び黒ランの並びにおいて各ランに対応したバーコード値を算出すると、332231132と言う値が得られる。
【０２０９】
算出されたバーコード値を基に、物体４の識別情報（識別コードID）とバーコード値が対応付けられた識別コードID変換テーブルを参照し、該当する識別情報（識別コードID）を取得する。
【０２１０】
このように、識別情報取得部２２５は、画素走査部２２４により検出されランレングス化されたバーコード部の白ラン又は黒ランの合計画素値を、バーコード値の白又は黒の最小単位の画素値で除算することで、バーコード値を算出し、物体４の識別情報（識別コードID）を取得することができる。
【０２１１】
続いて、上記に説明した物体認識部２２の各機能部が行う処理手順について、図２６〜３０を用いて説明する。
【０２１２】
図２６は、本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する画素抽出部２２１の処理手順（5画素の幅をもつ画素配列６２を生成した場合）を示すフローチャートである。
【０２１３】
まず、画素抽出部２２１は、画素配列６２を構成する画素を抽出する、円形バーコード外周円６０の内側の部分領域６１（ドーナツ状領域６１）を設定する。その際、ドーナツ状の領域の内周の半径r1（第1の半径r1）と外周の半径r2（第2の半径r2）を取得する（Ｓ３０１）。この時、画素抽出を開始する半径rを第2の半径r2とし、抽出した画素が代入された画素配列６２のpの行番号（i）及び列番号（j）を初期化する。
【０２１４】
次に、第1の半径r1と第2の半径r2との間に位置する半径r（r1 ≦ r ≦ r2）の値（中心（posx,posy）からのドット数）を基に、極座標変換テーブル３２を参照し、ドーナツ状領域６１から半径rに該当する座標（x,y）に位置する画素p[i,j]の画素値を取得し、画素配列６２のpの値をして保持する（Ｓ３０２）。
【０２１５】
次に、極座標変換テーブル３２において、半径rの円周上全ての画素を取得したか否かを判定する（Ｓ３０３）。
【０２１６】
画素抽出部２２１は、半径rの円周上全ての画素を取得していない場合（Ｓ３０３がNOの場合）、画素配列６２のpの列番号（j）の値をインクリメントし（Ｓ３０４）、半径rの円周上全ての画素を取得するまで処理を続ける（Ｓ３０４）。ここで言う「処理を続ける」とは、半径rの円周上の画素がN個ある場合、配列1行の0からN-1列まで画素値を取得し、画素配列６２のpへ代入することを意味する。
【０２１７】
また、半径rの円周上全ての画素を取得した場合（Ｓ３０３がYESの場合）、画素配列６２のpの行番号（i）の値が、第2の半径r2から第1の半径r1を減算した値より小さい値か否かを判定する（Ｓ３０５）。
【０２１８】
画素抽出部２２１は、画素配列６２のpの行番号（i）の値が、第2の半径r2から第1の半径r1を減算した値（本実施例では5ドットとしている）より小さい又は等しい値の場合（Ｓ３０５がYESの場合）、第1の半径r1と第2の半径r2との間に位置する次の半径rを決定し、画素配列６２のpの行番号（i）の値をインクリメントする（Ｓ３０６）。その後、Ｓ３０２の処理を行う。
【０２１９】
また、画素配列６２のpの行番号（i）の値が、第2の半径r2から第1の半径r1を減算した値より大きい値の場合（Ｓ３０５がNOの場合）、円形バーコード外周円６０の内側のドーナツ状領域６１にある全ての画素から画素配列６２のpを生成し、処理を終了する。
【０２２０】
図２７は、本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する白黒判定部２２３２の処理手順を示すフローチャートである。
【０２２１】
まず、白黒判定部２２３２は、閾値算出部２２３１において式７〜１１に示した判別分析法により算出された閾値（th）を取得する（Ｓ４０１）。
【０２２２】
次に、画素抽出部２２１により生成された画素配列６２のpを行番号（i）及び列番号（j）の順に参照し、i行j列の画素値を取得する（Ｓ４０２）。
【０２２３】
次に、取得した画素値と閾値（th）との大小を比較する（Ｓ４０３）。
【０２２４】
白黒判定部２２３２は、取得した画素値が閾値（th）より大きい又は等しい場合（Ｓ４０３がYESの場合）、取得した画素p[i,j]は、白（255）であると判定する（Ｓ４０４）。この時、白（255）と反算した値（2値化値）は、平滑化した画素p[i,j]とは別のデータ領域に一時保持する（例えば、「pp[i,j] = 255」等。）。
【０２２５】
また、取得した画素値が閾値（th）より小さい場合（Ｓ４０３がNOの場合）、取得した画素p[i,j]は、黒（0）であると判定する（Ｓ４０５）。この時、黒（0）と反算した値（2値化値）は、平滑化した画素p[i,j]とは別のデータ領域に一時保持する（例えば、「pp[i,j] = 0」等。）。
【０２２６】
次に、白黒判定部２２３２は、画素配列６２のpの列全ての画素p[i,j]（列番号（j）が0〜N-1の範囲）の白黒を判定したか否かを判断する（Ｓ４０６）。
【０２２７】
白黒判定部２２３２は、まだ、画素配列６２のpの列全ての画素p[i,j]（列番号（j）が0〜N-1の範囲）の白黒を判定していない場合（Ｓ４０６がNOの場合）、画素配列６２のpの列番号（j）をインクリメントし（Ｓ４０７）、列番号（j）が0〜N-1の範囲の全ての画素p[i,j]について白黒判定する。
【０２２８】
また、画素配列６２のpの列全ての画素p[i,j]（列番号（j）が0〜N-1の範囲）の白黒を判定した場合（Ｓ４０６がYESの場合）、画素配列６２のpの行全ての画素p[i,j]（行番号（i）が第2の半径r2から第1の半径r1を減算したドット数の範囲）の白黒を判定したか否かを判断する（Ｓ４０８）。
【０２２９】
白黒判定部２２３２は、まだ、画素配列６２のpの行全ての画素p[i,j]（行番号（i）が第2の半径r2から第1の半径r1を減算したドット数の範囲）の白黒を判定していない場合（Ｓ４０８がNOの場合）、画素配列６２のpの行番号（i）をインクリメントし（Ｓ４０９）、行番号（i）が第2の半径r2から第1の半径r1を減算したドット数の範囲の全ての画素p[i,j]について白黒判定する。
【０２３０】
また、画素配列６２のpの行全ての画素p[i,j]（行番号（i）が第2の半径r2から第1の半径r1を減算したドット数の範囲）の白黒を判定した場合（Ｓ４０８がYESの場合）、画素配列６２のpの全ての画素p[i,j]に対して白黒判定を行ったと判断し、処理を終了する。
【０２３１】
図２８は、本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する2値化値決定部２２３３の処理手順（3画素の注目画素の画素値を多数決理論により決定した場合）を示すフローチャートである。
【０２３２】
まず、2値化値決定部２２３３は、2値化後の画素ppの画素値が黒（0）であった場合に、その画素数をカウントするカウンタ（count）を初期化（count = 0）する（Ｓ５０１）。
【０２３３】
次に、白黒判定部２２３２により判定された2値化結果が格納された画素配列６２のppを行番号（i）及び列番号（j）の順に参照し、i行j列の画素値を取得し（Ｓ５０２）、取得した画素pp[i,j]の画素値が黒（0）か否かを判定する（Ｓ５０３）。この時、画素pp[i,j]を取得する順番は、図２１で示したように、多数決理論を適用する範囲内の奇数個（本実施例では3画素としている）の画素pp[i,j]に対して、円形バーコード外周円６０に直交する方向で行うことを考慮し、画素配列６２のppにおいて、円周方向の列番号（j）に対し直交する方向の行番号（i）を多数決理論の範囲内でインクリメントし、画素pp[i,j]を取得する。
【０２３４】
2値化値決定部２２３３は、取得した画素ppの画素値が黒（0）である場合（Ｓ５０３がYESの場合）、カウンタを1つカウントする（Ｓ５０４）。
【０２３５】
次に、2値化値決定部２２３３は、多数決理論を適用する範囲内の奇数個（本実施例では3画素としている）の画素pp[i,j]を全て取得し、白黒判定を行ったか否かを判断する（Ｓ５０５）。
【０２３６】
2値化値決定部２２３３は、まだ、奇数個（本実施例では3画素としている）の画素pp[i,j]を全て取得し、白黒判定を行っていない場合（Ｓ５０５がNOの場合）、画素配列６２のppの行番号（i）をインクリメントし（Ｓ５０６）、行番号（i）が多数決理論を適用する範囲の全ての画素pp[i,j]について白黒判定する。
【０２３７】
また、奇数個（本実施例では3画素としている）の画素pp[i,j]を全て取得し、白黒判定を行った場合（Ｓ５０５がYESの場合）、奇数個（本実施例では3画素としている）全ての画素pp[i,j]のうち、画素値が黒（0）である画素pp[i,j]が白（255）である画素pp[i,j]より多いか否かを判定する（Ｓ５０７）。
【０２３８】
2値化値決定部２２３３は、多数決理論により、画素値が黒（0）である画素pp[i,j]が白（255）である画素pp[i,j]より多かった場合（Ｓ５０７がYESの場合）、奇数個（本実施例では3画素としている）全ての画素pp[i,j]を黒（0）とする（Ｓ５０８）。
【０２３９】
また、画素値が黒（0）である画素pp[i,j]が白（255）である画素pp[i,j]より少なかった場合（Ｓ５０７がNOの場合）、奇数個（本実施例では3画素としている）全ての画素pp[i,j]を白（255）とする（Ｓ５０９）。
【０２４０】
次に、2値化値決定部２２３３は、画素配列６２のppの列全ての画素pp[i,j]（列番号（j）が0〜N-1の範囲）に対して多数決を行ったか否かを判断する（Ｓ５１０）。
【０２４１】
2値化値決定部２２３３は、まだ、画素配列６２のppの列全ての画素pp[i,j]（列番号（j）が0〜N-1の範囲）に対して多数決を行っていない場合（Ｓ５１０がNOの場合）、画素配列６２のppの列番号（j）をインクリメントし（Ｓ５１１）、列番号（j）が0〜N-1の範囲の全ての画素pp[i,j]について多数決を行い、画素値を補完する。
【０２４２】
また、画素配列６２のppの列全ての画素pp[i,j]（列番号（j）が0〜N-1の範囲）に対して多数決を行った場合（Ｓ５１１がYESの場合）、画素配列６２のppの全ての画素pp[i,j]に対して多数決を行ったと判断し、処理を終了する。
【０２４３】
図２９は、本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する画素走査部２２４の処理手順を示すフローチャートである。
【０２４４】
まず、画素走査部２２４は、画素配列６２のpにおける2値化の値（pp[i,j]）が同じ画素p[i,j]の並びに対しての合計画素値（runvalue）及び画素数（runlength）の変数を初期化（runvalue = 0, runlength = 0）する（Ｓ６０１）。
【０２４５】
次に、画素配列６２のpに対して画素走査を開始し、走査位置における画素p[i,j]の画素値（この画素値は、2値化後の値（0,255）ではなく、平滑化後の値（0〜255）である。）を合計画素値の変数runvalueに加算する（runvalue += p[i,j]）。
【０２４６】
次に、画素p[i,j]を2値化した画素pp[i,j]を基に、走査位置の画素p[i,j]の白黒判定を行い（Ｓ６０３）、判定結果から、1つ前に位置する画素p[i,j-1]を2値化した画素pp[i,j-1]と同じ2値化値か否かを判定する（Ｓ６０４）。
【０２４７】
画素走査部２２４は、走査位置の画素p[i,j]を2値化した画素pp[i,j]が、1つ前に位置する画素p[i,j-1]を2値化した画素pp[i,j-1]と同じ2値化値である場合（Ｓ６０４がYESの場合）、画素数の変数runlengthをインクリメント後（runlength++）、次の走査位置へ移動し、Ｓ６０２以降の処理を行う。
【０２４８】
また、走査位置の画素p[i,j]を2値化した画素pp[i,j]が、1つ前に位置する画素p[i,j-1]を2値化した画素pp[i,j-1]と異なる2値化値である場合（Ｓ６０４がNOの場合）、この時点までに、同じ2値化値であると判断した画素p[i,j]の並びに従って合計された合計画素値runvalue及び画素数runlengthとを、2値化値を基に白ラン又は黒ランとしてデータを一時保持し（runV[i] = runvalue, runL[i] = runlength）、生成された白ラン又は黒ランに番号（k）を付ける（Ｓ６０６）。
【０２４９】
画素走査部２２４は、走査位置が、画素配列６２のpの最後の画素ｐ[i,j]に達したか否かを判断し（Ｓ６０７）、最後の画素ｐ[i,j]に達していない場合（Ｓ６０７がNOの場合）、ラン番号（k）をインクリメントし（Ｓ６０８）、Ｓ６０１以降の処理を行い、次の白ラン又は黒ランを生成する。
【０２５０】
また、最後の画素ｐ[i,j]に達した場合（Ｓ６０７がYESの場合）、画素走査の結果から、画素配列６２のpに含まれる連続した白（255）の画素数が最も多い白ランを回転角識別部と判断し、必要に応じて走査開始点（画素配列６２のpの先頭画素p[i,0]）と終了点（画素配列６２のpの先頭画素p[i,N-1]）をマージする（Ｓ６０９）。
【０２５１】
次に、画素走査部２２４は、マージした画素配列６２のpの白ランのうち、最も長い（画素数の多い）白ランを検出し、バーコード部と回転角識別部とを認識し、バーコード部のバーコード値認識開始点Sと終了点Eを検出する（Ｓ６１０）。この時、ラン番号（k）を、認識開始点Sから終了点Eの順に従ってふり直し、回転角識別部を最後の番号とする。その後処理を終了する。
【０２５２】
図３０は、本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する識別情報取得部２２５の処理手順を示すフローチャートである。
【０２５３】
まず、識別情報取得部２２５は、バーコードのバー７３（黒線）とスペース７２（白線）の最小幅を表す画素の合計画素値（tiny[0]：白線の最小合計画素値、tiny[1]：黒線の最小合計画素値）を算出する（Ｓ７０１）。
【０２５４】
次に、画素走査部２２４によりランレングス化されたランを、バーコード部の認識開始点Sに位置するラン番号（k）から順に、最終点Eに位置するラン番号まで参照し、ランが黒ランか否かを判定する（Ｓ７０２）。
【０２５５】
識別情報取得部２２５は、参照したランが黒ランである場合（Ｓ７０２がYESの場合）、黒ランの合計画素値runV[k]を黒線の最小合計画素値tiny[1]で除算し、その結果を変数lenvへ代入する（Ｓ７０３）。
【０２５６】
また、参照したランが白ランである場合（Ｓ７０２がNOの場合）、白ランの合計画素値runV[k]を白線の最小合計画素値tiny[0]で除算し、その結果を変数lenvへ代入する（Ｓ７０４）。
【０２５７】
次に、識別情報取得部２２５は、予め、バーコードの線幅毎に所定の閾値を用意しておき（本実施例では、線幅が4パターンあるバー７３及びスペース７２のため、閾値1〜5を用意しておく。）、先に算出した除算値lenvがどの閾値の範囲内に位置するかによって、該当するバーコード値を取得する。
【０２５８】
除算値lenvが閾値1より小さい場合（Ｓ７０６がNOの場合）、閾値1〜5の範囲内に該当しないためエラーコードとし（B）、処理を終了する。
【０２５９】
また、除算値lenvが閾値1から閾値2の範囲に位置する場合（Ｓ７０６がYES、且つＳ７０７がNOの場合）、参照したランがバーコード値1を表していると判断し、変数lにバーコード値1を代入する（Ｓ７０８）。
【０２６０】
また、除算値lenvが閾値2から閾値3の範囲に位置する場合（Ｓ７０７がYES、且つＳ７０９がNOの場合）、参照したランがバーコード値2を表していると判断し、変数lにバーコード値2を代入する（Ｓ７１０）。
【０２６１】
また、除算値lenvが閾値3から閾値4の範囲に位置する場合（Ｓ７０９がYES、且つＳ７１１がNOの場合）、参照したランがバーコード値3を表していると判断し、変数lにバーコード値3を代入する（Ｓ７１２）。
【０２６２】
また、除算値lenvが閾値4から閾値5の範囲に位置する場合（Ｓ７１１がYES、且つＳ７１３がNOの場合）、参照したランがバーコード値4を表していると判断し、変数lにバーコード値4を代入する（Ｓ７１４）。
【０２６３】
また、除算値lenvが閾値5より大きい場合（Ｓ７１３がNOの場合）、閾値1〜5の範囲内に該当しないためエラーコードとし（B）、処理を終了する。
【０２６４】
次に、識別情報取得部２２５は、変数lの値をバーコード値code[k]へ代入し（Ｓ７１５）、参照しているランが最後のランであるか否かを判断する（Ｓ７１６）。
【０２６５】
識別情報取得部２２５は、参照しているランが最後のランでない場合（Ｓ７１６がNOの場合）、ラン番号（k）をインクリメントし（Ｓ７１７）、Ｓ７０２以降の処理を行い（A）、次のランを参照する。
【０２６６】
また、参照しているランが最後のランであった場合（Ｓ７１６がYESの場合）、画素走査部２２４によりランレングス化された全てのランを参照したと判断し、ラン番号（k）の順に配列されたバーコード値を基に、対応する識別コードIDを取得し（Ｓ７１８）、処理を終了する。
【０２６７】
このように、上記に説明した処理手順は、プログラムで実行できるため、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に格納することができる。
【０２６８】
以上のように、本発明の実施例によれば、画像表示装置は、CCDカメラ１４、画像領域抽出部２１、物体認識部２２を有し、CCDカメラ１４により撮影した物体底面５のパターン画像（円形バーコード３０１）を、画像領域抽出部２１により抽出し、抽出した画像データを基に、物体認識部２２より物体４を認識し、物体４の識別情報（識別コードID）、位置情報（中心の座標値）及び移動情報（物体４の回転角）を高速に精度良く認識することができる。
【０２６９】
また、本発明の実施例によれば、画像表示装置が有する画像領域抽出部２１は、CCDカメラ１４により撮影した撮像データを基に、X軸方向の射影５０（X軸方向濃度ヒストグラム５０）とY軸方向の射影５１（X軸方向濃度ヒストグラム５１）から物体底面５に形成された円形バーコード３０１を含む外接矩形領域（矩形画像領域７０）を抽出し、物体４の位置情報（中心の座標値）を取得する。
【０２７０】
また、画像表示装置が有する物体認識部２２は、画素抽出部２２１、画素走査部２２４及び識別情報取得部２２５を有し、画素抽出部２２１において、画像領域抽出部２１により抽出した円形バーコード３０１を含む矩形画像領域７０に対して、円形バーコード外周円６０の内側の部分領域６１として、第1の半径r1と第2の半径r2との間に位置するドーナツ状領域６１を極座標から直交座標に変換（極座標変換）することで、円周上の画素を抽出して画素配列６２を生成する。その後、画素走査部２２４において、抽出した画素配列６２に対して画素走査を行い、2値化された画素値を基に、連続した白又は黒画素をまとめランレングス化するとともに、ランレングス化した白画素の並びから移動情報（物体４の回転角）を取得し、識別情報取得部２２５において物体４の識別情報（識別コードID）を取得する。
【０２７１】
また、物体認識部２２では、上記に説明した方法で物体４の情報を取得するため、辞書に登録したパターンと比較し物体の特徴を認識するパターンマッチング法のような複雑な処理を行わない。
【０２７２】
また、本発明の実施例によれば、画像表示装置が有する物体認識部２２は、平滑化部２２２を有し、画素配列６２（ドーナツ状領域６１）において、画素走査を行う前に、円形バーコード外周円に直交する直線上の注目画素とその注目画素に隣接する画素に対して平滑化を行う（特定範囲の画素に対して重み付けし、荷重平均を行う）。
【０２７３】
また、画像表示装置が有する物体認識部２２は、2値化部２２３を有し、2値化の閾値を算出する際、画素配列６２（ドーナツ状領域６１）の輝度分布特徴（ヒストグラムの特徴）から閾値を算出し、抽出された円形バーコード外周円６０の内側の部分領域６１（ドーナツ状領域６１）の画素を2値化する。
【０２７４】
また、2値化部２２３は、2値化値決定部２２３３を有し、2値化後、円形バーコード外周円６０に直交する直線上の注目画素において、多数決理論により隣接する画素の画素値を互いに補完する。
【０２７５】
よって、本発明の画像表示装置は、撮像した物体底面５のパターン画像（円形バーコード３０１）を抽出し、物体の識別情報（識別コードID）、位置情報（中心の座標値）及び移動情報（物体の回転角）を高速に精度良く認識可能な画像表示装置を実現することができる。
【０２７６】
また、本発明の画像表示装置は、従来のように矩形画像領域７０の全ての画素を走査せず、円形バーコード外周円６０の内側の部分領域（ドーナツ状領域）６１に対して画素走査することで物体４の情報を取得できる。
【０２７７】
また、辞書に登録したパターンと比較し物体の特徴を認識するパターンマッチング法のような複雑な処理を行うことなく、物体４の情報を取得できる。
【０２７８】
よって、従来の方法に比べ高速に物体底面５のパターン画像を解析することができ、物体４の識別情報、位置情報及び移動情報を取得することができる。
【０２７９】
また、本発明の画像表示装置は、撮像環境によるノイズや、極座標変換において内周（第1の半径の円周）の長さと外周（第2の半径の円周）の長さの差によるノイズ等、画素配列に含まれるノイズを画素走査に影響しないよう効果的に除去することができる。
【０２８０】
また、最適な閾値を基に2値化した後、隣接する画素の画素値を、多数決理論により互いに補完することができる。
【０２８１】
よって、バーコードのバー７３及びスペース７２等、バーコード部や回転角認識部を高い精度でバーコード値（バー７３やスペース７２の幅）や回転角を認識することができ、物体４の認識情報及び移動情報を取得することができる。
【０２８２】
図３２は、本発明における手法と従来手法との性能比較結果を示す図である。
【０２８３】
図３２に示すように、1.3（1/dpm）の読取解像度の条件において、3.0（1/dpm）の認識解像度で2桁バーコードの認識が可能であった従来手法に比べ、本発明の手法では、2.0（1/dpm）と認識解像度が向上し、3桁バーコードを安定して認識可能となった。
【０２８４】
また、本発明の画像表示装置は、円形バーコード３０１のバーコード値から物体４の識別情報を取得しているため、識別可能な物体数を数万通りに増やすことができる。
【０２８５】
実施例に基づき本発明の説明を行ってきたが、上記実施例に挙げた平滑化部２２２で行う平滑化処理と2値化部２２３で行う多数決処理とを組み合わせて行う画像処理手法は、物体の情報認識精度を向上させる手法の一例であって、この要件に、本発明が限定されるものではない。
【０２８６】
例えば、平滑化部２２２のみを機能させて物体の情報認識精度を向上させても良い。
【０２８７】
また、上記実施例に挙げた物体底面５の形状は、円形をしているが、この要件に、本発明が限定されるものではない。
【０２８８】
例えば、多角形であっても良い。本実施例で物体底面５の形状が円形をしている理由は、操作者の環境において、限られた範囲であるスクリーン１１に載置する際に、有効に載置範囲に置ける形状であるためである。
【０２８９】
また、上記実施例に挙げた時計回りに画素走査を行う方向は、走査方向の一例であって、この要件に、本発明が限定されるものではない。
【０２９０】
例えば、反時計回りでも良く、走査範囲の円周を1周してバーコード部を認識できれば良い。
【０２９１】
また、上記実施例に挙げた判別解析法は、2値化の際に必要な閾値を算出する方法の一例であって、この要件に、本発明が限定されるものではない。
【０２９２】
例えば、画素走査を行う領域において、画素値の最大値と最小値との平均を閾値とする方法や全画素値の平均を閾値とする方法であっても良い。
【０２９３】
また、上記実施例に挙げた256階調の画素値の範囲は、1画素が表現できる濃度階調数の一例であって、この要件に、本発明が限定されるものではない。
【０２９４】
例えば、1画素6bitの64階調や1画素10bitの1024階調の画素値の範囲でも良い。
【０２９５】
また、上記実施例に挙げたドーナツ状領域６１は、円形バーコード外周円６０の内側の部分領域６１の一例であって、この要件に、本発明が限定されることはない。
【０２９６】
例えば、ドーナツ状でなくても、円周に接する正多角形の領域でも良い。
【０２９７】
また、上記実施例に挙げた5画素の幅を持った画素配列６２は、ドーナツ状領域６１を極座標から直交座標に変換し抽出した画素配列６２の一例であって、この要件に、本発明が限定されるものではない。
【０２９８】
この画素配列６２の幅は、円形バーコード外周円６０の内側に位置する第2の半径r2と第1の半径r1との間のドット幅（1画素：1ドット）である。
【０２９９】
また、上記実施例に挙げた2値化する3画素の幅を持った画素配列６２は、2値化する画素配列６２の一例であって、この要件に、本発明が限定されるものではない。
【０３００】
2値化の際に、多数決理論により画素を補完するため、多数決を行える奇数個の複数画素であれば良い。
【０３０１】
また、上記実施例に挙げた1行3列の平滑化フィルタは、平滑化フィルタの一例であって、この要件に、本発明が限定されるものではない。
【０３０２】
平滑化フィルタは、平滑化する画素数に対応させたフィルタ係数（荷重係数）を用意すれば良い。
【０３０３】
また、上記実施例に挙げた図２５の1列の画素配列６２は、ランレングス化を基にバーコード部のバーコード値（バーとスペースの幅）を算出するために画素を走査する一例であって、この要件に、本発明が限定されるものではない。
【０３０４】
例えば、第1の半径r1と第2の半径r2との間に位置する複数の半径において画素走査を行い総合的に判断しても良い。
【０３０５】
本発明は、画像が投影される投影面又は前記投影面に対向して配置された面を撮影する撮影部と、前記投影面に投影される前記画像を生成する投影画像生成部と、前記撮影部により撮影された撮像データから、放射状に配置された1次元バーコードで形成された円形バーコードを抽出する画像領域抽出部と、前記画像領域抽出部により抽出された前記円形バーコードから属性情報を取得する属性情報取得部と、前記物体認識部により取得された前記属性情報に基づいて前記投影画像生成部を操作する操作処理部とを有する画像表示装置において、前記属性情報取得部により、前記画像領域抽出部により抽出された前記円形バーコードの画素領域のうち、前記円形バーコードの外周円の内側の部分領域に基づいて前記属性情報を取得するように構成しても実現できる。
【０３０６】
最後に、上記実施例に挙げた形状に、その他の要素との組み合わせ等、ここで示した要件に、本発明が限定されるものではない。
【０３０７】
これらの点に関しては、本発明の主旨をそこなわない範囲で変更することが可能であり、その応用形態に応じて適切に定めることができる。
【図面の簡単な説明】
【０３０８】
【図１ａ】本発明の実施例１に係る画像表示装置における外観を示す外観斜視図である。
【図１ｂ】本発明の実施例１に係る画像表示装置におけるハードウェア構成例を示す概略断面図である。
【図１ｃ】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する本体部のハードウェア構成例を示す図である。
【図２】本発明の実施例１に係る画像表示装置における主要機能部の構成例を示す図である。
【図３】本発明の実施例１に係る画像表示装置における主な処理手順を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施例１に係る画像表示装置における物体底面の矩形領域を撮像データから抽出する例を示す図である。
【図５ａ】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有するスクリーンの表面側に載置された物体と表示された画像との例（物体移動前）を示す図である。
【図５ｂ】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有するスクリーンの表面側に載置された物体と表示された画像との例（物体移動後）を示す図である。
【図６ａ】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有するスクリーンの表面側に物体を載置した時の物体底面を撮影した撮像データの例を示す図である。
【図６ｂ】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有するスクリーンの表面側に物体を載置した時の物体底面を撮影した撮像データの例（投影面全体を白くした場合）を示す図である。
【図６ｃ】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有するスクリーンの表面側に物体を載置した時の物体底面を撮影した撮像データの例（書き込み面に「矢印」を書き込んだ場合）を示す図である。
【図６ｄ】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有するスクリーンの表面側に物体を載置した時の物体底面を撮影した撮像データの例（投影面全体を白くし、「物体」と「矢印」を撮影した場合）を示す図である。
【図７】本発明の実施例１に係る画像表示装置における撮像データを2値化した画像データの例を示す図である。
【図８】本発明の実施例１に係る画像表示装置における文字切り出し方法を適用して物体底面の矩形領域を撮像データから抽出する例を示す図である。
【図９】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する画像領域抽出部の処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】本発明の実施例１に係る画像表示装置における複数個載置された物体底面の矩形領域を撮像データから抽出する例を示す図である。
【図１１】本発明の実施例１に係る画像表示装置における抽出された円形バーコードの例を示す図である。
【図１２】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する物体認識部の処理手順を示すフローチャートである。
【図１３】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する操作対応テーブルの例を示す図である。
【図１４】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する物体認識部の主要機能部の構成例を示す図である。
【図１５】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する画素抽出部において極座標から直交座標に変換し画素配列を生成する例を示す図である。
【図１６ａ】本発明の実施例１に係る画像表示装置における抽出された矩形画像領域の例を示す図である。
【図１６ｂ】本発明の実施例１に係る画像表示装置における抽出された矩形画像領域の輝度分布特性の例を示す図である。
【図１７】本発明の実施例１に係る極座標と直交座標との関係を示す図である。
【図１８】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する極座標変換テーブルの例を示す図である。
【図１９】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する平滑化部において画素配列に対し平滑化を行う例を示す図である。
【図２０】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する2値化部の主要機能部の構成例を示す図である。
【図２１】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する2値化値決定部における多数決理論により画素値を決定する例を示す図である。
【図２２】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する画素走査部における画素走査の例を示す図である。
【図２３】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する画素走査部におけるランレングス化を示す図である。
【図２４】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する画素走査部における走査開始点と終了点をマージする例を示す図である。
【図２５】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する識別情報取得部におけるバーコード値を算出する例を示す図である。
【図２６】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する画素抽出部の処理手順を示すフローチャートである。
【図２７】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する白黒判定部の処理手順を示すフローチャートである。
【図２８】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する2値化値決定部の処理手順を示すフローチャートである。
【図２９】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する画素走査部の処理手順を示すフローチャートである。
【図３０】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する識別情報取得部の処理手順を示すフローチャートである。
【図３１】本発明の変形例に係る画像表示装置における主要機能部の構成例を示す図である。
【図３２】本発明における手法と従来手法との性能比較結果を示す図である。
【符号の説明】
【０３０９】
１ 表示部
２ 本体部
４、４Ａ、４Ｂ 物体
５ 物体底面
６ 撮像データ
１０ 矩形の平面部
１１ スクリーン
１１a 投影面
１１b 書き込み面
１２ 筐体
１３ プロジェクタ（画像投影部）
１４ CCDカメラ（撮影部）
１４a 視野角
１５ 制御部（CPU）
１６ 主記憶部（RAM,ROM）
１７ 補助記憶部（HD）
１８ 外部入力装置I/F
１９ 外部出力装置I/F
２１ 画像領域抽出部
２２ 物体認識部
２２１ 画素抽出部
２２２ 平滑化部
２２３ ２値化部
２２３１ 閾値算出部
２２３２ 白黒判定部
２２３３ ２値化値決定部
２２４ 画素走査部
２２５ 識別情報取得部
２３ 操作処理部
２４ 投影画像生成部
２４a アプリケーション
２５ 属性情報記憶部
３１ 物体属性情報取得部（トラッキング）
３２ 極座標変換テーブル
３３ 操作対応テーブル
５０ X軸方向の射影、X方向濃度ヒストグラム
５１ Y軸方向の射影、Y方向濃度ヒストグラム
６０ 円形バーコード外周円
６１ ドーナツ状領域、円形バーコード外周円の内側の部分領域
６２ 画素配列
７０ 矩形画像領域
７１ 円形バーコード外周円の外の領域
７２ 白バーコード（スペース）
７３ 黒バーコード（バー）
３０１ 円形バーコード（サーキュラバーコード）
３０１s バーコードの開始点、認識開始点
３０１e バーコードの終了点、認識終了点
【技術分野】
【０００１】
本発明は、表示画面に画像を投影するとともに表示画面上に載置された物体を撮像する画像表示装置に係り、特に、物体底面の撮像をパターン認識し、物体の識別情報、位置情報及び移動情報を取得し、認識結果に応じて該画像表示装置及び表示画像を操作可能な画像表示装置、画像表示方法及び画像表示プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
今日の画像表示装置は、表示画面に文字や図形、画像等の視覚的情報を表示する基本機能に加え、人との親和性が高い機能を搭載した装置となってきている。
【０００３】
その背景には、画像表示装置のシステムを構成するコンピュータをはじめとした情報機器の高度化や、画像表示装置が、人と協力し複雑な処理を効率的に行わなければならない場面において使用される等がある。
【０００４】
このような画像表示装置において重要なのは、装置や表示された情報の操作性、すなわちユーザインフェース（UI：User Interface）である。
【０００５】
ユーザインタフェース（以下、UIと言う。）として代表的なのは、マウスを用いてウィンドウに表示された機能ボタンをクリックして操作するグラフィカルユーザインタフェース（GUI：Graphical User Interface）である。
【０００６】
しかしながら、グラフィカルユーザインタフェース（以下、GUIと言う。）は、視覚、聴覚による間接的な操作である。
【０００７】
そこで、より操作性に優れたUIを実現するため、人による直感的な操作を高めるためには個々の情報特有な触覚的なフィードバックが必要であると言う思想の下に、「情報と物理世界を融合するタンジブル・ユーザ・インタフェース（TUI：Tangible User Interface）」が提唱されている（例えば、非特許文献１を参照。）。
【０００８】
そこで、今日の画像表示装置では、底面にパターン画像が付された物体（タンジブルオブジェクト）を用いて、装置内から物体底面のパターン画像を撮像し、撮像をパターン認識した後に、物体の識別情報、位置情報及び移動情報を取得することで、人が表示画面上に載置した物体を移動させる簡単な動作により、画像表示装置や表示された画像を操作可能な機能を有したものが開示されている（例えば、特許文献１を参照。）。
【０００９】
また、物体の移動により情報機器を操作する技術に注目すると、映画や放送、ゲーム等の分野で盛んに研究開発されている、仮想空間内のCG（Computer Graphics）で表されたモデル（仮想物体である制御対象）の動きや形状を、認識対象の動きや位置等の情報を基に制御するバーチャル・リアリティー（virtual reality）に関する技術がある（例えば、特許文献２を参照。）。
【００１０】
このように、物体を認識し、物体に関する識別情報、位置情報及び移動情報を取得することで、情報機器及び情報機器が有する機能を操作する技術は、様々な分野で研究されている。
【特許文献１】特開２００５―１６５８６４号公報
【特許文献２】特開２０００―２０１９３号公報
【非特許文献１】「タンジブル・ビット：石井 裕」IPSJ Magazine Vol.43 No.3 Mar.2002
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかしながら、特開２０００―２０１９３号公報により開示された方法では、物体の識別情報、位置情報及び移動情報を取得するため、物体底面等のように一部分ではなく物体全体の特徴を抽出しなければならないため、実現するためのシステム構成や物体認識の処理等が複雑となるため、汎用的な装置に実装するにはコスト的な点からも技術的な点からも難がある。
【００１２】
また、仮想空間内の制御対象に対して要求する動作通りに物体を動かさなければならないことから、人が直感的に動作させることが難しいため、UIとしては使いづらい。
【００１３】
また、特開２００５―１６５８６４号公報により開示された方法では、物体の移動情報を、予め用意しておいた回転角度毎のパターン画像を登録した辞書に基づいて認識しているため、特開２０００―２０１９３号公報による方法に比べて物体の識別情報、位置情報及び移動情報の取得を容易に且つ高速に処理することができるが、パターン認識の分解能が辞書に登録された情報量に依存していることから、分解能を向上させ高い認識精度を得るためには、登録するパターン画像の数を増やさなければならず辞書の書き換えが必要となる。
【００１４】
また、辞書への登録が増えれば、マッチング候補の数が増え、パターンマッチングに時間がかかり、全体の処理性能が低下してしまう。
【００１５】
また、パターン画像から物体の回転方向を取得するため、パターンが回転に対して一意な図形である必要があり、パターン画像を撮像する装置の解像度を考慮すると、物体の識別及び移動方向まで取得可能な物体の数は、30〜100個程度に限定されてしまう。
【００１６】
また、撮影環境によって物体底面の撮像状態は変化するため、撮像状態が悪い場合、パターン認識の精度が低下してしまうことが考えられる。
【００１７】
このように、上記に挙げる従来の方法には、物体から抽出した画像特徴から、物体の識別情報、位置情報及び移動情報を高速に精度良く取得する点において問題がある。
【００１８】
本発明は、上記従来技術の問題点を鑑み、物体底面の撮像をパターン認識し、物体の識別情報、位置情報及び移動情報を高速に精度良く取得可能な画像表示装置、画像表示方法及び画像表示プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
上記目的を達成するため、本発明の画像表示装置は、画像が投影される投影面又はその裏面に配置された物体を撮影する撮影部と、前記投影面に投影される前記画像を生成する投影画像生成部と、前記撮影部により撮影された撮像データから、前記物体の識別情報である放射状に配置された1次元バーコードで形成された円形バーコードを抽出する画像領域抽出部と、前記画像領域抽出部により抽出された前記円形バーコードから前記物体の属性情報を取得する物体認識部と、前記物体認識部により認識された前記属性情報に基づいて前記投影画像生成部を操作する操作処理部とを有する画像表示装置であって、前記物体認識部が、前記画像領域抽出部により抽出された前記円形バーコードの画素領域のうち、前記円形バーコードの外周円の内側の部分領域に基づいて前記物体の属性情報を取得することを特徴とする。
【００２０】
これによって、画像表示装置は、撮影部により撮影した物体底面のパターン画像（円形バーコード）を画像領域抽出部により抽出し、抽出した画像データを基に物体認識部より物体を認識し、物体の識別情報（識別コードID）、位置情報（中心の座標値）及び移動情報（物体の回転角）を高速に精度良く認識することができる。
【００２１】
上記目的を達成するため、本発明の画像表示装置は、前記画像領域抽出部により抽出された前記円形バーコードの外周円の内側の部分領域が、前記円形バーコードの中心を原点とする第1の半径の円周と第1の半径より大きい第2の半径の円周との間のドーナツ状領域とすることを特徴とする。
【００２２】
これによって、画像表示装置は、第1の半径と第2の半径との間に位置する円周上にある画素を円形バーコード外周円の内側の部分領域としてドーナツ状に抽出することができ、抽出した画素を極座標から直交座標に変換し（極座標変換）、画素走査を行う画素配列を生成することができる。
【００２３】
上記目的を達成するため、本発明の画像表示装置は、前記物体認識部において、前記円形バーコードの外周円の内側の部分領域に対して画素を平滑化する平滑化部を有し、前記平滑化部が、前記ドーナツ状領域のうち、前記円形バーコードの外周円に直交する直線上の画素に対して平滑化の処理を行うことを特徴とする。
【００２４】
上記目的を達成するため、本発明の画像表示装置は、前記平滑化部が、注目画素と前記注目画素に隣接する画素に対して重み付けし、荷重平均を行うことを特徴とする。
【００２５】
これによって、画像表示装置は、画素配列（ドーナツ状領域）において、画素走査を行う前に、円形バーコード外周円に直交する直線上の注目画素とその注目画素に隣接する画素に対して平滑化を行うことができる。
【００２６】
上記目的を達成するため、本発明の画像表示装置は、前記物体認識部において、前記円形バーコードの外周円の内側の部分領域に対して、所定の閾値に基づいて画素を2値化する2値化部を有し、前記2値化部が、前記ドーナツ状領域のうち、前記円形バーコードの外周円に直交する直線上の2値化した画素において、連続した奇数個の画素の画素値に基づいて、多数決理論により前記画素の画素値を決定することを特徴とする。
【００２７】
これによって、画像表示装置は、閾値を基に2値化した後、円形バーコード外周円に直交する直線上の注目画素において隣接する画素の画素値を、多数決理論により互いに補完することができる。
【００２８】
上記目的を達成するため、本発明の画像表示装置は、前記物体認識部において、前記ドーナツ状領域に対して、前記2値化手段により2値化された画素を円周方向に走査し、前記属性情報である回転角に関する情報を取得する画素走査部を有することを特徴とする。
【００２９】
これによって、画像表示装置は、抽出した画素配列に対して画素走査を行い、2値化された画素値を基に、連続した白又は黒画素をまとめランレングス化するとともに、ランレングス化した白画素の並びから移動情報（物体の回転角）を取得することができる。
【００３０】
上記目的を達成するため、本発明の画像表示装置は、前記物体認識部が、前記画素走査部により走査された画素に対して、連続した同じ画素値を加算し、加算した値をバーコードの最小幅の画素値で除算することを特徴とする。
【００３１】
これによって、画像表示装置は、バーコード部のバー及びスペースの幅を示す最小合計画素値を基にランレングス化した白又は黒画素の並びの合計画素値を除算することで、バーコード部のバー及びスペースの幅、すなわちバーコード値を算出することができる。
【００３２】
上記目的を達成するため、本発明の画像表示方法は、画像が投影される投影面又はその裏面に配置された物体を撮影する撮影手順と、前記投影面に投影される前記画像を生成する投影画像生成手順と、前記撮影手順により撮影された撮像データから、前記物体の識別情報である放射状に配置された1次元バーコードで形成された円形バーコードを抽出する画像領域抽出手順と、前記画像領域抽出手順により抽出された前記円形バーコードから前記物体の属性情報を取得する物体認識手順と、前記物体認識手順により認識された前記属性情報に基づいて前記投影画像生成手順を操作する操作処理手順とを有する画像表示方法であって、前記物体認識手順が、前記画像領域抽出手順により抽出された前記円形バーコードの画素領域のうち、前記円形バーコードの外周円の内側の部分領域に基づいて、前記円形バーコードから前記物体の属性情報を取得することを特徴とする。
【００３３】
これによって、画像表示方法は、撮像手順により撮影した物体底面のパターン画像（円形バーコード）を画像領域抽出手順により抽出し、抽出した画像データを基に物体認識手順より物体を認識し、物体の識別情報（識別コードID）、位置情報（中心の座標値）及び移動情報（物体の回転角）を高速に精度良く認識することができる。
【００３４】
上記目的を達成するため、本発明の画像表示方法は、前記物体認識手順において、前記円形バーコードの外周円の内側の部分領域に対して画素を平滑化する平滑化手順を有し、前記平滑化手順が、前記ドーナツ状領域のうち、前記バーコード外周円に直交する直線上の画素に対して平滑化の処理を行うことを特徴とする。
【００３５】
これによって、画像表示方法は、画素配列（ドーナツ状領域）において、画素走査を行う前に、円形バーコード外周円に直交する直線上の注目画素とその注目画素に隣接する画素に対して平滑化を行うことができる。
【００３６】
上記目的を達成するため、本発明の画像表示方法は、前記物体認識手順において、前記円形バーコードの外周円の内側の部分領域に対して、所定の閾値に基づいて画素を2値化する2値化手順を有し、前記2値化手順が、前記ドーナツ状領域のうち、前記円形バーコード外周円に直交する直線上の2値化した画素において、連続した奇数個の画素の画素値に基づいて、多数決理論により前記画素の画素値を決定することを特徴とする。
【００３７】
これによって、画像表示方法は、閾値を基に2値化した後、円形バーコード外周円に直交する直線上の注目画素において隣接する画素の画素値を、多数決理論により互いに補完することができる。
【００３８】
上記目的を達成するため、本発明の画像表示プログラムは、画像が投影される投影面又はその裏面に配置された物体を撮影する撮影手順と、前記投影面に投影される前記画像を生成する投影画像生成手順と、前記撮影手順により撮影された撮像データから、前記物体の識別情報である放射状に配置された1次元バーコードで形成された円形バーコードを抽出する画像領域抽出手順と、前記画像領域抽出手順により抽出された前記円形バーコードから前記物体の属性情報を取得する物体認識手順と、前記物体認識手順により認識された前記属性情報に基づいて前記投影画像生成手順を操作する操作処理手順とをコンピュータに実行させて画像表示を行う画像表示プログラムであって、前記物体認識手順において、前記画像領域抽出手順により抽出された前記円形バーコードの画素領域のうち、前記円形バーコードの外周円の内側の部分領域に基づいて、前記円形バーコードから前記物体の属性情報を取得するように機能させる。
【００３９】
これによって、画像表示プログラムは、撮像手順により撮影した物体底面のパターン画像（円形バーコード）を画像領域抽出手順により抽出し、抽出した画像データを基に物体認識手順より物体を認識し、物体の識別情報（識別コードID）、位置情報（中心の座標値）及び移動情報（物体の回転角）を高速に精度良く認識するように機能させることができる。
【発明の効果】
【００４０】
本発明によれば、撮像した物体底面のパターン画像を抽出し、物体の識別情報、位置情報及び移動情報を高速に精度良く認識可能な画像表示装置、画像表示方法及び画像表示プログラムを提供することができる。
【００４１】
また、本発明によれば、抽出した円形バーコードを含む矩形画像領域に対して、円形バーコード外周円の内側の部分領域としてドーナツ状領域を抽出するため、第1の半径と第2の半径との間に位置する円周上にある画素を極座標から直交座標に変換し（極座標変換）、抽出した画素配列に対してのみ画素走査を行うことから、従来のように矩形画像領域の全ての画素を走査せず物体の情報を取得できる。
【００４２】
また、辞書に登録したパターンと比較し物体の特徴を認識するパターンマッチング法のような複雑な処理を行うことなく、物体の情報を取得できる。
【００４３】
よって、従来の方法に比べ高速に物体底面のパターン画像を解析することができ、物体の識別情報、位置情報及び移動情報を取得することができる。
【００４４】
また、本発明によれば、画素配列（ドーナツ状領域）において、画素走査を行う前に、円形バーコード外周円に直交する直線上の注目画素とその注目画素に隣接する画素に対して平滑化を行う（特定範囲の画素に対して重み付けし、荷重平均を行う）ため、撮像環境によるノイズや、極座標変換において内周（第1の半径の円周）の長さと外周（第2の半径の円周）の長さの差によるノイズ等、画素配列に含まれるノイズを画素走査に影響しないよう効果的に除去することができる。
【００４５】
また、2値化の閾値を算出する際、抽出された円形バーコード外周円の内側の部分領域を、円形バーコードの中心及び外周円から一定の距離離れた範囲をドーナツ状に抽出し画素配列を生成し画素走査を行う領域としているため、画素配列（ドーナツ状領域）の輝度分布特徴（ヒストグラムの特徴）から最適な閾値を算出することができる。
【００４６】
また、最適な閾値を基に2値化した後、円形バーコード外周円に直交する直線上の注目画素において隣接する画素の画素値を、多数決理論により互いに補完することができる。
【００４７】
よって、バーコードのバー及びスペース等、バーコード部や回転角認識部を高い精度でバーコード値（バーやスペースの幅）や回転角を認識することができ、物体の認識情報及び移動情報を取得することができる。
【００４８】
また、本発明によれば、円形バーコードのバーコード値から物体の識別情報を取得しているため、識別可能な物体数を数万通りに増やすことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４９】
以下、本発明の好適な実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。
【実施例１】
【００５０】
図１（a）及び（b）は、実施例１に係る画像表示装置における外観を示す概略図であり、図１（a）は概略斜視図、図１（b）は概略断面図である。
【００５１】
図１に示すように、実施形態の画像表示装置は、矩形の平面部１０を有し、デスク状の表示部１と本体部２とを備えている。
【００５２】
表示部１は、矩形の平面部１０の中央部分に、内部から投影された画像が表示される矩形スクリーン１１（本発明の表示画面に相当する。）を備えている。
【００５３】
また、図１（b）に示すように画像表示装置の表示部１は、中央部分にスクリーン１１がはめ込まれた平面部と、平面部を支える筐体１２と、筐体１２内に設けられ、スクリーン１１に画像を投影するプロジェクタ１３と、スクリーン１１の裏面側全体が視野角１４aとなる位置に配置され、スクリーン１１を裏面側から撮影するCCD（Charge Coupled Devices）カメラ（本発明の撮像部に相当する。）とを備えている。
【００５４】
筐体１２内に配置されたCCDカメラ１４と本体部２とはコードで接続され、筐体１２内に配置されたプロジェクトと図示しない本体部２（投影画像生成部）とは光学的に結合されている。
【００５５】
スクリーン１１は、2重構造をなし、スクリーン１１の裏面側には投影画像が投影される投影面１１aが設けられ、スクリーン１１の表面には水性ペンやホワイトボード用マーカ等を用いて描画可能な書き込み面１１bが設けられ、投影面１１aと書き込み面１１bとは密着して一体化されている。
【００５６】
書き込み面１１b及び投影面１１aはともに透明であるが、投影面１１aの書き込み面１１bと密着する側の表面には微小な凹凸が設けてあり、投影面１１aに画像が投影されると、その光がわずかに散乱して透過するので、書き込み面１１bが設けられたスクリーン１１の表面側の上方等、いろいろな角度からのその投影された画像を視認することができるように構成されている。
【００５７】
ここで、本体部２のハードウェア構成について、図１（c）を用いて説明する。
【００５８】
図１（c）は、本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する本体部２のハードウェア構成例を示す図である。
【００５９】
本体部２は、図１（c）に示すように、CPU（Central Processing Unit）を備えた制御部１５とRAM（Random Access Memory）やROM（Read Only Member）等を備えた主記憶部１６とHD（Hard Disk）等の補助記憶部１７とCCDカメラ１４及びプロジェクタ１３等の外部装置が接続可能な入出力I/F１８及び１９とから構成されており、CCDカメラ１４で撮影された物体の底面の撮像を認識して物体の情報（識別情報、位置情報及び移動情報）を取得し、取得された情報に応じてプロジェクタ１３からスクリーン１１の裏面側に投影される投影画像を操作することができる。
【００６０】
なお、本体部２は、本実施例の画像表示装置専用に作成されたものでなく、本体部２の最小構成要素が備わっているPC（Personal Computer）に本発明を実現可能なプログラム及び関連データがインストールされたものであっても良い。さらに、PCの場合、筐体１２外に配置されていても良い。
【００６１】
プロジェクタ１３は、反射ミラーやビームスプリッター等の光学系により本体部２のディスプレイと結合され、本体部２で形成された所望の画像をスクリーン１１の投影面１１aに投影することができる。
【００６２】
CCDカメラ１４は、例えばUSB（Universal Serial Bus）インタフェースを介して本体部２にコードで接続され、スクリーン１１の表面側、すなわち書き込み面１１bに載置された物体や描画された図形などをスクリーン１１の裏面側、すなわち投影面１１a側から所定の時間間隔で連続撮影し、撮像データを得ることができる。
【００６３】
このように構成された本実施例の画像表示装置は、プロジェクタ１３により、本体部２で形成された所望の画像をスクリーン１１の投影面１１aに投影し、CCDカメラ１４により、スクリーン１１の表面側に載置された物体をスクリーン１１の裏面側から撮影し、撮像データを得ることができる。
【００６４】
次に、本実施例の画像表示装置について、図２の本発明の実施例１に係る画像表示装置における主要機能部の構成例と図３の本発明の実施例１に係る画像表示装置における主な処理手順を示すフローチャートを用いて説明する。
【００６５】
本体部２で形成された画像は、プロジェクトによってスクリーン１１の裏面側に投影され、スクリーン１１の表面側にいる人は、その投影された画像を視認することができる。
【００６６】
図２に示すように、本体部２は、物体属性情報取得部３１（トラッキング）である画像領域抽出部２１、物体認識部２２、アプリケーション２４a（処理部）である操作処理部２３、投影画像生成部２４とから構成されている。
【００６７】
画像領域抽出部２１は、CCDカメラ１４で撮影された撮像データを2値化し、物体が載置されたスクリーン１１上の位置、底面の輪郭及び底面に形成された円形バーコードを含む矩形画像領域７０を抽出する。
【００６８】
投影画像生成部２４は、プロジェクタ１３とのインタフェースを有し、プロジェクタ１３によりスクリーン１１の裏面側から投影される画像を、所定のアプリケーション・プログラムに従って形成する。
【００６９】
物体認識部２２は、画像領域抽出部２１により抽出された円形バーコードの中心（posx,posy）からn（dot）に位置する任意の半径rの円周上の点を開始点とし、開始点から時計回りの走査方向に画素値を探索し、その物体の認識情報（識別コードID）、位置情報（中心の座標値）及び移動情報（物体の回転方向（以下、回転角と言う。））を得る。
【００７０】
操作処理部２３は、物体認識部２２で得た認識情報（識別コードID）、位置情報（中心の座標値）及び移動情報（物体の回転角）に対応した、属性情報記憶部２５が管理する属性情報に基づいて、投影画像生成部２４で所定のアプリケーション・プログラムに従って形成される画像に新たなコンテンツやアクションを加えてプロジェクタ１３から投影される画像を操作する。
【００７１】
なお、アプリケーション２４aは、物体の属性情報に応じた処理のための規則（操作対応テーブル３３）を参照して、属性情報に基づく処理を行う。ここで言う「物体の属性情報」とは、スクリーン１１に物体が認識された時に行われるコンピュータの表示や処理の内容が物体の識別情報（識別コードID）、位置情報（中心の座標値）及び移動情報（物体の回転角）に対応付けて定義されたものである。
【００７２】
投影画像生成部２４は、アプリケーション・プログラムに従って形成された画像をプロジェクタ１３に送出すると、プロジェクトはスクリーン１１の裏面側にその画像を投影する。投影された画像は、スクリーン１１の表面側から視認することができる。投影された画像は、スクリーン１１の表面側から視認することができるので、この画像を視認した人が、そのスクリーン１１の表面側に予め準備された複数の物体を配置する。
【００７３】
図３に示す画像表示装置における主な処理手順によれば、CCDカメラ１４により投影面１１aが撮像され（Ｓ１）、撮像データが画像領域抽出部２１に送出される。画像表示装置は、物体を撮像データから切り出す（物体底面の円形バーコードを含む矩形画像領域を抽出）（Ｓ２）。
【００７４】
また、物体認識部２２は、物体が撮影された撮像データから円形バーコードの識別コード（以下、「バーコード値」と言う。）に基づき物体を認識し、物体の属性情報を取得する（Ｓ３）。
【００７５】
操作処理部２３は、物体の属性情報に基づいて、投影画像生成部２４を操作する（Ｓ４）。また、投影画像生成部２４は、アプリケーション・プログラムに従って形成された画像を操作して、プロジェクタ１３から投影面１１aに投影する（Ｓ５）。
【００７６】
以下に、各手順の処理を詳細に説明する。
【００７７】
CCDカメラ１４により撮影された撮像データには、物体底面と手書き図形とが混在している。このため、画像領域抽出部２１は、物体の画像と手書き図形とを分離する。後述のように、物体底面の円形バーコードを構成する色と手書き図形を書くペンの色は既知であるので、物体に該当する撮像データの部分と物体でない撮像データの部分とを判別できる（Ｓ１〜Ｓ２）。
【００７８】
まず、画素を全て白で初期化してある手書き図形を認識するための画素メモリ（画像データバッファ）を用意する。画像領域抽出部２１は、取得された撮像データの画素のRGB情報を1画素ずつ取得する。各画素においてG値が例えば180（画素値は0〜255の値とする。）以上であれば背景色であると判定し、撮像データの画素を白に置き換え、すなわち当該画素をRGB（255,255,255）に設定する。なお、判定のためのG値は周囲の環境や装置の構成要件によって適切な値とする。
【００７９】
G値が100＜G＜180の場合、手書き図形であると判定して画素メモリの対応する画素を黒すなわちRGB（0,0,0）に設定し、撮像データの画素を白すなわちRGB（255,255,255）に設定する。またG値が100以下の場合、撮像データの画素を黒すなわち（0,0,0）に設定する。
【００８０】
従って、係る処理により、撮像データには物体の撮像データ、画素メモリには手書き図形の撮像データ、それぞれが切り分けられる。
【００８１】
なお、例えば、物体底面のパターンを手書き図形から分割して、物体と手書き図形の撮像データを切り分けても良い。
【００８２】
図４は、本発明の実施例１に係る画像表示装置における物体底面５の矩形領域を撮像データ６から抽出する例を示す図である。
物体底面５の大きさは既知（例えば、48（pixel）x 48（pixel））であるので、48（pixel）x 48（pixel）の四角形に内接する円形をなすものは底面画像と見なすことで、物体底面５のみを含む画像と手書き図形のみを含む画像とに分割できる。
【００８３】
画像領域抽出部２１が抽出した物体４の撮像データ６には物体底面５の円形バーコードが写っている。画像領域抽出部２１は、その撮像データ６を解析して物体４の配置位置及び物体底面５の輪郭の情報を抽出する。この時、物体底面５の輪郭の情報は、投影画像生成部２４にも送出される。投影画像生成部２４は、その情報により物体４がスクリーン１１上に載置されていることを検知することができるので、投影面１１aの、その物体底面５を含む領域が一様に白くなるような光画像を所定の時間間隔でプロジェクタ１３に送出する（Ｓ３）。
【００８４】
このように、物体底面５を含む領域が一様に白くなるような光画像が投影されることによって、CCDカメラ１４により撮影された撮像データ６は、2値化された時に物体底面５の輪郭や円形バーコードの情報をより鮮明に捉えることができる。
【００８５】
物体認識部２２は、画像領域抽出部２１により抽出された円形バーコードによって、パターン認識の結果、物体４の識別情報を取得することができるので、その識別情報に応じた所定のデータを操作処理部２３に送出する。操作処理部２３は、そのデータをアプリケーション・プログラムに加え、投影画像生成部２４により形成される画像を操作する。
【００８６】
なお、「画像を操作する」とは、スクリーン１１にすでに投影されている画像に、物体４の識別情報（識別コードID）に応じた新たな画像を重畳させることや、新たな画像を単独で表示させること、又はスクリーン１１に載置した物体４を移動させた時に、その物体４の動きを認識した移動情報に応じてスクリーン１１にすでに投影されている画像に動きを与えることを意味する。
【００８７】
具体的には、操作処理部２３からコンテンツの素材データ及びアプリケーションデータを投影画像生成部２４に送り、投影画像生成部２４におけるアプリケーション・プログラムにそれらのデータを加えることにより、識別情報（識別コードID）に対応する新たな物体４の画像が重畳され、あるいは、すでに形成されている画像に、物体４を移動させた物体４の軌跡に応じた動きが与えられる。
【００８８】
図５は、本発明の実施例１に係る画像表示装置が有するスクリーン１１の表面側に載置された物体４と表示された画像との例を示す図である。
【００８９】
図５（a）に示すように、スクリーン１１の表面側には、水の流れを模した多数の記号が記録された画像が表示されている。そして、スクリーン１１の表面側には、木又は石を模した、左上方に載置されている物体４Bと右下方に載置されている物体４Aとがある。水の流れを模した多数の記号１００は、物体４A、４Bを避けるような流れを表している。そして、右下方に載置されている物体４Aを矢印Z方向に移動させると、水の流れを模した多数の記号１００は、物体４Aの移動に応じて物体４Aを避けるように流れの方向を変化させる。そして、物体４Aの移動が図５（b）に示す位置で停止すると、水の流れを模した多数の記号１００は、停止した物体４Aを避ける流れに落ち着き、以降、物体４A、４Bが移動しない限りその流れは変わらない。
【００９０】
図６は、本発明の実施例１に係る画像表示装置が有するスクリーン１１の表面側に物体４を載置した時の物体底面５を撮影した撮像データ６の例を示す図である。
【００９１】
図６（a）は、スクリーン１１の表面側に物体４を載置した時の物体底面５を撮影した撮像を示す図であり、図６（b）は、スクリーン１１の投影面１１a全体が白くなるようにして物体４の「底面」５を撮影した撮像を示す図であり、図６（c）は、スクリーン１１の表面側に物体４を載置するとともに、書き込み面１１bに「線（矢印）」を描画した時の物体４の「底面」５及び「線」７を撮影した撮像を示す図であり、図６（d）は、スクリーン１１の投影面１１a側全体が白くなるようにして物体４の「底面」５及び「線」７を撮影した撮像を示す図である。
【００９２】
本実施例では、ロッドインテグレータを光源に採用したプロジェクタ１３を用いているので、スクリーン１１の投影面１１a全体を白くして撮影した時、ハイライト部に「矩形の黒」８が表示される。ただし、「底面」５及び「線」７とは十分な濃度差があり、「底面」５及び「線」７をそれぞれ認識可能である。
【００９３】
このように、スクリーン１１の投影面１１aを一時的に白くすると、スクリーン１１の表面側に載置された物体底面５を確実に捉えることができる。
【００９４】
次に、本実施例の画像表示装置において、物体底面５の撮像データ６から円形バーコードを抽出し、抽出した円形バーコードのパターンを解析することで、物体４の認識情報（識別コードID）、位置情報（中心の座標値）及び移動情報（物体４の回転角）を取得する画像領域抽出部２１及び物体認識部２２について、図７〜１１を用いて詳細に説明する。
【００９５】
はじめに、物体底面５の撮像データ６から円形バーコードを含む矩形画像領域７０を抽出するとともに物体４の位置情報（中心の座標値）を取得する画像領域抽出部２１について、図７〜１０を用いて説明する。
【００９６】
図７は、本発明の実施例１に係る画像表示装置における撮像データ６を2値化した画像データの例を示す図である。
【００９７】
図７に示すように、撮像データ６を物体４と判断可能な濃度範囲（所定の閾値）で2値化すると、例えばロッドインテグレートを光源に採用したプロジェクタ１３を用いることによる表示されるハイライト部の矩形の黒部分８やその他のノイズを除去することができるので、物体底面５の輪郭と位置を正確に捉えることができる。
【００９８】
図８は、本発明の実施例１に係る画像表示装置における文字切り出し方法を適用して物体底面５の矩形領域を撮像データ６から抽出する例を示す図である。
【００９９】
図８に示すように、撮像データ６をX方向に射影したX方向濃度ヒストグラム５０とY方向に射影したY方向濃度ヒストグラム５１を作成し、物体４が載置された底面の位置、輪郭及び円形バーコードを捉えることができる。
【０１００】
図７及び図８では、物体４が静止した状態を示しているが、プロジェクタ１３から所定の時間毎にスクリーン１１の投影面１１a全体あるいは所定領域を白くして、CCDカメラ１４で撮影し、時間毎に得られた撮像データ６の差分を求めることや、物体底面５の各点の移動ベクトルを求めること等の周知の方法を用いて、物体４が移動する時の移動情報を得ることもできる。
【０１０１】
ここで、移動する物体底面５を、一定の時間ごとに投影面１１aの所定領域を白くしてCCDカメラ１４で撮影すると、残光等によりちらつきが目立つ場合がある。その場合には、投影面１１aを白くする前に、通常の画像が表示された状態における撮像データ６によって物体４の位置を検出し、物体４が検出された後に投影面１１a全体を一定時間白くして撮影することや、物体４が存在する領域のみを継続的に白くして撮影することによって対応することができる。
【０１０２】
画像領域抽出部２１の処理手順について、図９を用いて説明する。
【０１０３】
図９は、本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する画像領域抽出部２１の処理手順を示すフローチャートである。
【０１０４】
CCDカメラ１４に撮影された撮像データ６は、順次、画像領域抽出部２１に送出される。画像領域抽出部２１は、取得された撮像データ６の画素のRGB情報を1画素ずつ取得し、各画素の画素値（例えば、RGBであれば各色0〜255の値）を所定の閾値で判別し、画素値がある閾値以下の画素を1−画素、それ以上のものを0−画素とする（Ｓ１０１）。
【０１０５】
図１０は、本発明の実施例１に係る画像表示装置における複数個載置された物体底面５の矩形領域を撮像データ６から抽出する例を示す図である。
【０１０６】
画像領域抽出部２１は、撮像データ６のフレーム毎にラスタ捜査し、X軸方向の射影５０を取る。この処理により、X軸方向に1と0の画素列ができる。図１０に示すように、X軸において物体４がある領域では、1−画素が並ぶようになる（Ｓ１０２）。
【０１０７】
X軸方向に連続した1−画素の並びが、所定の値Lmin画素以上存在するX座標の領域を抽出する。そして、当該領域内において（複数あれば全て）、Y軸方向に射影を取る。図１０に示すように、Y軸において物体４がある領域は、1−画素が並ぶようになる（Ｓ１０３）。
【０１０８】
所定の値Lminは、物体底面５に形成された円形バーコード（サーキュラバーコード）のおよその直径である。撮影された撮像データ６の中の円形バーコードのサイズは既知であるため、Lminは物体底面５の円形バーコードの大きさとCCDカメラ１４の画角に基づいて決定される。すなわち、1−画素の並びがLminより小さい場合、抽出対象である円形バーコードではないと判定できるので、Lmin画素以上の幅のものを対象とする。
【０１０９】
次に、Y軸方向の0−画素と1−画素の並びにおいて、連続した1−画素の並びLmin画素以上Lmax画素以下である箇所の中心座標を取る。ここで取得された中心座標のY座標が、物体底面５の中心座標のY座標posyとなる。なお、Lmaxは、所定の誤差を考慮した場合の円形バーコードの1つあたりのサイズの最大値である（Ｓ１０４）。
【０１１０】
Y方向の射影における1−画素の連続した並びがLmin画素以上Lmax画素以下である領域で、再びx方向への射影を取り、連続した1−画素の並びがLmin画素以上Lmax画素以下である領域の中心座標を取る。これにより、サーキュラバーコードのX座標posxが取得できる（Ｓ１０５）。
【０１１１】
得られたposx,posyを中心とする半径rの円の外接矩形（矩形画像領域７０）を切り出す。半径rは既知である円形バーコードの半径の大きさであり、これにより、図１１で示すような円形バーコードの画像が得られる（Ｓ１０６）。
【０１１２】
本実施例の円形バーコードについて、図１１を用いて説明する。
【０１１３】
図１１は、本発明の実施例１に係る画像表示装置における抽出された円形バーコード３０１の例を示す図である。
【０１１４】
円形バーコード３０１は、物体４の所定面（本実施例では底面）に貼付、書き込み若しくは彫り込まれ、また、電子ペーパ等により形成される。
【０１１５】
円形バーコード３０１は、円の中心から1次元バーコードを放射状に配置されている。1次元バーコードが縞模様状の線の太さ及びその間隔によって数値等を表すバーコードであるが、円形バーコード３０１のバーは、円の中心から放射状に配置されているため、中心から円形の外周円に直交する方向（半径方向）の距離に応じて線の太さ及びその間隔が広くなる。すなわち、バーコードの各線は楔状をしている。
【０１１６】
また、円形バーコード３０１は、バーコードの開始点３０１sと終了点３０１eの判別を容易にするため、また、物体４の回転角、すなわち回転方向を識別するため、白い部分を長く取ってあることが特徴である。
【０１１７】
また、円形バーコード３０１は、書き込む面に書き込むペンよりも濃度の高い色で構成することにより、ペンで書き込まれた書き込み面１１bに物体４があってもその濃度により物体位置を識別することが可能となる。なお、影やペンと異なる識別可能な色を用いても良い。
【０１１８】
続いて、画像領域抽出部２１により抽出された矩形画像領域７０から円形バーコード３０１のパターンを解析することで、物体４の認識情報（識別コードID）及び移動情報（物体４の回転角）を取得する物体認識部２２について、図１２〜３０を用いて説明する。
【０１１９】
物体認識部２２の処理手順について、図１２を用いて説明する。
【０１２０】
図１２は、本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する物体認識部２２の処理手順を示すフローチャートである。
【０１２１】
物体認識部２２は、画像領域抽出部２１により抽出された物体底面５の矩形画像領域７０において、円形バーコード３０１の中心（posx,posy）からドーナツ状の画素領域を基に、円形バーコード３０１のパターン解析を行う2次元の画素配列を生成する（Ｓ２０１）。
【０１２２】
次に、円形バーコード３０１のパターン解析の精度を向上させるために、2次元の画素配列における円形バーコード３０１外周円に直交する直線上の画素において、注目画素と隣接する画素に重み付けし、荷重平均を行うことで注目画素を平滑化する画像処理を行う（Ｓ２０２）。
【０１２３】
次に、平滑化された画素配列に含まれる全ての画素値の輝度分布特性を基に閾値を算出し、算出した閾値に基づいて画素配列の画素を2値化する（Ｓ２０３）。
【０１２４】
次に、平滑化した画素配列において、走査方向（本実施例では、時計回りの円周方向。）に従って全ての画素を走査し、2値化した画素値を基に、白又は黒の画素値が連続した並びを画素数に応じてまとめ、同時に、物体４の移動情報（物体４の回転角）を取得する（Ｓ２０４）。
【０１２５】
次に、ランレングス化した全ての画素を基に、円形バーコード３０１のバーコード値を算出し、物体４の識別情報（識別コードID）を取得する（Ｓ２０５）。
【０１２６】
以上の処理によって得られた、物体４の認識情報（識別コードID）及び移動情報（物体４の回転角）は、位置情報（中心の座標値）とともにアプリケーション２４aの操作処理部２３に送出される。
【０１２７】
操作処理部２３は、取得した認識情報（識別コードID）、位置情報（中心の座標値）及び移動情報（物体４の回転角）に対応する属性情報に基づいてプロジェクタ１３から投影する画像を制御する。操作処理部２３は、物体認識部２２より送出された属性情報に応じて画像を操作し、また、属性情報に応じた処理を行い、その処理結果を画像に反映させる。
【０１２８】
アプリケーション２４aが有する操作対応テーブル３３には、属性情報に対応付けて画像操作の内容が記録されている。図１３は、本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する操作対応テーブル３３の例を示す図である。
【０１２９】
操作対応テーブル３３には、識別コードID、位置（中心の座標値）及び方向（物体４の回転角）に対応付けて、画像の操作内容が記録されている。
【０１３０】
例えば、識別コードIDが1の物体４が座標（posx1,posy1）に方向dir1を向いて載置された場合、操作処理部２３は、座標（posx1,posy1）に方向dir1の方向の画像1を描画する。同様にして、識別コードIDが2の物体４が、座標（posx2,posy2）に方向dir2を向いて載置された場合、操作処理部２３はdir2の方向の画像2を3秒間だけ描画する。また、識別コードIDが3の物体４が、座標（posx3,posy3）に方向dir3を向いて載置された場合、操作処理部２３は、座標（posx3,posy3）の位置に画像3を点滅させる。画像1〜3は、予め登録されているか操作者が指定して表示できる。
【０１３１】
具体的な利用方法としては、電気回路シミュレーションアプリケーションを例にすれば、電気回路の構成要素である「抵抗」、「電源（電池）」、「コンデンサ」等に対応付けられた不複数個の物体４を、利用者は任意の位置に配置する。その結果、CCDカメラ１４がスクリーン１１を撮影し、物体４に形成された円形バーコード３０１から識別コードID、位置（中心の座標値）及び方向（物体４の回転角）が取得され、電気回路シミュレーションアプリケーションへ送信される。
【０１３２】
電気回路シミュレーションアプリケーションは、取得した属性情報に基づいて、操作対応テーブルを参照し、識別コードIDから対応付けられた処理内容に従って、物体４に形成された円形バーコード３０１の識別コードIDに対応した電気回路の構成要素「抵抗」、「電源（電池）」、「コンデンサ」等を表す画像をスクリーン１１の投影面１１aに投影する。
【０１３３】
このように、物体４に形成された円形バーコード３０１は、見かけ上、物体４を識別するためのコードに見えるが、実際には、物体４に対応付けられた対象物（電気回路シミュレーションアプリケーションでは、「抵抗」、「電源（電池）」、「コンデンサ」等）を識別しており、その結果、取得した認識情報（識別コードID）、位置情報（中心の座標値）及び移動情報（物体４の回転角）も、物体４に対応付けられた対象物の情報となる。よって、操作対応テーブル３３は、物体４に形成された円形バーコード３０１から取得した情報と、物体４に対応付けられた対象物とを対応付ける役割をしている。
【０１３４】
なお、図２の主要機能部の構成例では、アプリケーション２４aが物体４の認識情報（識別コードID）、位置情報（中心の座標値）及び移動情報（物体４の回転角）と操作処理を対応付ける操作対応テーブル３３を保持しているが、操作対応テーブル３３を物体属性情報取得部３１が保持しても良い。図３１は、本発明の変形例に係る画像表示装置における主要機能部の構成例を示す図である。図３１に示す変形例では、物体属性情報取得部３１が操作対応テーブル３３を保持している。操作対応テーブル３３には、アプリケーション２４aと物体４の識別コードIDが対応付けて登録されており、物体認識部２２は、物体認識後、操作対応テーブル３３を参照し、現在実行しているアプリケーション２４aの操作対応テーブル３３のみをオープンし、アプリケーション２４aに渡す。
【０１３５】
以下に、上記に説明した処理手順がどのような機能部によって行われているかについて、図１４〜２５を用いて説明する。
【０１３６】
物体認識部２２の主要機能部の構成について、図１４を用いて説明する。
【０１３７】
図１４は、本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する物体認識部２２の主要機能部の構成例を示す図である。
【０１３８】
図１４に示すように、物体認識部２２は、画素抽出部２２１、平滑化部２２２、2値化部２２３、画素走査部２２４及び識別情報取得部２２５とから構成されている。
【０１３９】
画素抽出部２２１は、画像領域抽出部２１により抽出された物体底面５の矩形画像領域７０において、円形バーコード３０１外周円の内側の部分領域の画素を抽出する。
【０１４０】
具体的には、図１５の画素抽出部２２１において極座標から直交座標に変換し画素配列を生成する例に示すように、円形バーコード３０１の中心（posx,posy）からn-i（dot）に位置する第1の半径riの円周と中心（posx,posy）からn+j（dot）に位置する第2の半径rjの円周との間のドーナツ状の画素領域６１を基に、極座標（polar coordinates）から直交座標（orthogonal coordinate system）に変換する変換式を用いて変換し、2次元の画素配列６２を生成する。
【０１４１】
生成した画素領域は、領域内の任意の画素を画素走査の開始点とし、開始点から円周方向（例えば、時計回りの方向）に画素値が走査される。
【０１４２】
これによって、円形バーコード３０１を認識することができ、物体４の属性情報の取得できる。
【０１４３】
画素抽出部２２１が、上記のようなドーナツ状の画素領域６１を走査範囲の対象とするには、以下に挙げる2つの理由がある。この2つの理由については、図１６を用いて説明する。
【０１４４】
1つ目の理由は、画像領域抽出部２１により抽出された物体底面５の画像領域の輝度分布特性である。画像領域抽出部２１は、図１６（a）の抽出された矩形画像領域７０の例に示すような円形バーコード３０１を含む矩形の画像領域を抽出する。この画像領域の輝度分布特性は、図１６（b）の抽出された矩形画像領域７０の輝度分布特性の例に示すようなヒストグラムで表される。このヒストグラムから分かるように、黒バーコード７３と白バーコード７２の他、円形バーコード外周円６０の外の領域７１の3つのピーク値があり、このような輝度分布特性をもった画素値の範囲において、2値化の閾値を算出した場合、適切な閾値を算出することができない。何故なら、適切な閾値を算出するためには、輝度分布全体のうち2つピーク値の中間値を算出する必要があり、図１６（b）に示すような3つのピーク値を持った輝度分布特性では、適切な閾値が算出できない。
【０１４５】
2つ目の理由は、画像領域抽出部２１により抽出された物体底面５の画像領域は、円形バーコード３０１の形状の特徴により、外周円付近や中心付近の領域にノイズが含まれている確率が高い。何故なら、外周円は、曲線と言う画素で表現するには複雑な形状特性をしており、中心は、バーコードが集中し黒密度の高い領域であるため、これらの付近に位置する画素には、ノイズが含まれ易くなり、その結果、物体４の属性情報を取得するために円形バーコード３０１のパターンを認識する精度が低下する場合がある。
【０１４６】
このような理由から、図１６（a）に示すような、円形バーコード３０１のパターンを認識する精度を保持するため、円形バーコード外周円６０の内側の部分領域６１において、外周円及び中心の領域から一定の画素数離れた位置の第1の半径（ri）と第2の半径（rj）との間のドーナツ状の画素領域を基に、画素配列６２を形成する。
【０１４７】
以下に、上記画素配列６２を生成する手順について、図１７及び１８を用いて説明する。
【０１４８】
まず、極座標とは、図１７の極座標と直交座標との関係に示すように、平面上の点Pの位置を、原点Oからの距離OP=r（Pの動径）と、OPのx軸から反時計回りに測った角θ（Pの偏角）で表す座標系を言い、点Pの極座標（r,θ）と直交座標（x,y）との関係は、下記に示すような式１から式４で示すことができる。
x=rcosθ …（式１）
y=rsinθ …（式２）
r=√（x2＋y2） …（式３）
θ=tan-1（y/x） …（式４）
任意の半径rに位置する円周上の画素走査は、中心（posx,posy）、半径r及び円周方向（例えば、時計回り）の回転角θを上述した式１及び式２に代入し、対応する画素の直交座標（x,y）を算出する。よって、円形バーコード外周円６０の内側の部分領域６１における算出された座標（x,y）に位置する画素を順に並べることで、2次元の画素配列６２を生成することができる。
【０１４９】
本実施例では、図１８に示す極座標変換テーブル３２を用いて、極座標から直交座標への変換処理に掛かる演算時間を短縮（CPUの演算量を低減）している。
【０１５０】
図１８の極座標変換テーブル３２は、予め円形バーコード３０１の中心（posx,posy）からn（dot）に位置する任意の半径r及び円周方向（例えば、時計回り）の角度θに対応した画素の座標（x,y）が登録されている。
【０１５１】
よって、画素抽出部２２１は、画素配列６２を生成する際に、極座標（r,θ）に基づいて、極座標変換テーブル３２を参照し、対応する画素の直交座標（x,y）を取得することで、上述した式１及び式２を用いた演算処理を行うことなく、画素配列６２を生成することができる。
【０１５２】
次に、平滑化部２２２は、円形バーコード外周円６０に直交する直線上の画素において、注目画素と隣接する画素に重み付けし、荷重平均を行うことで注目画素を平滑化する。
【０１５３】
平滑化部２２２が、画素抽出部２２１により生成した画素配列６２に対して平滑化を行う理由は、画素抽出部２２１において、極座標から直交座標へ変換し、任意の画素数の幅をもった画素配列６２を生成した場合、第1の半径（内周）と第1の半径より大きい第2の半径（外周）との円周の長さに差がでるため、外周の円周上の画素に比べて内周の円周上の画素にノイズが含まれ易いことから、注目画素において、走査方向（本実施例では、時計回りの円周方向。）に隣接する画素（注目画素に隣接する左右の画素）より外周円に直交する方向に隣接する画素（注目画素に隣接する上下の画素）に対して平滑化を行うことで、効果的にノイズを除去するためである。
【０１５４】
以下に、平滑化部２２２が、どのように注目画素を平滑化しているかについて、図１９を用いて説明する。
【０１５５】
図１９は、本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する平滑化部２２２において画素配列６２に対し平滑化を行う例を示す図であり、画素抽出部２２１により生成された5画素の幅をもった画素領域において注目画素3画素を平滑化するものである。
【０１５６】
図１９に示すように、平滑化部２２２は、画素抽出部２２１により極座標から直交座標に変換され生成した、中心（posx,posy）からd-2（dot）の位置にある第1の半径r4の円周上の画素Dから中心（posx,posy）からd+2（dot）の位置にある第2の半径r5の円周上の画素Eまでの5画素の幅をもった画素配列６２のうち、中心（posx,posy）からd（dot）の位置にある半径r1の円周上の画素A、中心（posx,posy）からd-1（dot）の位置にある半径r2の円周上のB及び中心（posx,posy）からd+1（dot）の位置にある半径r3の円周上のCを注目画素として平滑化する。
【０１５７】
例えば、画素Aに対して平滑化を行う場合、画素A、B及びC、それぞれの画素値a、b及びcに対して重み付けし、荷重平均した画素Aの画素値a'を算出する。
【０１５８】
また、各画素に対して重み付けするために、予め荷重係数をフィルタ化した平滑化フィルタが用意される。図１９に示す平滑化フィルタは、1行3列の荷重係数となっており、（1,2,1）の場合では、注目画素Aの荷重が全体の50％を占め、残りの50％を隣接する画素B及びCの荷重が占めているため、この平滑化フィルタを適用して平滑化を行うと、注目画素Aの画素値は、注目画素Aの画素値が優先的な値となる。
【０１５９】
以下に、荷重係数が（1,2,1）の平滑化フィルタを画素A、B及びCに適用し、荷重平均を算出した場合の計算式を示す。
a' ＝ （1.0 * b + 2.0 * a + 1.0 * c） / （1.0 + 2.0 + 1.0）…（式５）
また、平滑化フィルタには、図１９に示すような（1,1,1）等の注目画素と隣接する画素との荷重を同じとした平均化フィルタがあり、この平均化フィルタを適用して平滑化を行うと、注目画素Aの画素値は、注目画素Aと隣接する画素B及びCの画素値で平均された値となる。
【０１６０】
以下に、荷重係数が（1,1,1）の平均化フィルタを画素A、B及びCに適用し、荷重平均を算出した場合の計算式を示す。
a' ＝ （1.0 * b + 1.0 * a + 1.0 * c） / （1.0 + 1.0 + 1.0）…（式６）
このように、平滑化部２２２は、注目画素に平滑化フィルタを用いて荷重平均を算出し、図１９に示す走査方向（本実施例では、時計回りの円周方向。）に順次処理を行うことで、半径r1、r2及びr3の円周上に位置する注目画素全てに対して平滑化を行うことができる。
【０１６１】
ここで、図１９に示す平滑化の処理手順は、平滑化の処理手順の一例である。平滑化処理は、平滑化処理前の画像を保持するバッファと平滑化処理後の画像を保持するバッファをそれぞれメモリ領域に確保し、平滑化処理前の画素を基に平滑化処理を行い、平滑化処理の結果を平滑化処理後のバッファに格納し、平滑化処理を終了した後、平滑化処理前の画像を保持したバッファを破棄（割り当てられたメモリ領域を開放）する処理手順によって行う。
【０１６２】
次に、2値化部２２３について説明する。
【０１６３】
2値化部２２３は、平滑化部２２２により平滑化された画素配列６２に含まれる全ての画素値の輝度分布特性を基に閾値を算出し、算出した閾値に基づいて画素配列６２の画素を2値化する。
【０１６４】
2値化部２２３の主要機能部の構成について、図２０を用いて説明する。
【０１６５】
図２０は、本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する2値化部２２３の主要機能部の構成例を示す図である。
【０１６６】
図２０に示すように、2値化部２２３は、閾値算出部２２３１、白黒判定部２２３２及び2値化値決定部２２３３から構成されている。
【０１６７】
閾値算出部２２３１は、平滑化部２２２により平滑化された画素配列６２に含まれる全ての画素値の輝度分布特性を基に、2値化を行う際の閾値を算出する。
【０１６８】
2値化の閾値を算出する方法の1つに判別分析法（Discriminant Analysis Method）があり、画素値の輝度分布特性を基に、2つのピーク値の間で最適な閾値を算出する方法である。
【０１６９】
判別分析法は、画素値を2つのクラスに分割し、クラス1のクラス内分散とクラス2のクラス間分散それぞれを求め、閾値を画素値の最小値から最大値まで動かしていき、クラス2をクラス1で除算した値が最大となる画素値を最適な閾値とする。
【０１７０】
例えば、本実施例のような8bit（256階調）の濃淡画像を2値化する際の最適な閾値を判別分析法で求める場合、クラス1は輝度値0〜t-1、画素数n1、平均輝度値avf1、分散σ12とし、クラス2は輝度値t〜255、画素数n2、平均輝度値avf1、分散σ22、とし、輝度値fを持つ画素数nfとすると、以下の式７及び式８によりクラス1の分散σ12とクラス2の分散σ22が求められる。
【０１７１】
【数１】
また、全画素の輝度平均値avfとすると、クラス内分散σw2とクラス間分散σB2は、以下の式９及び式１０により求められる。
【０１７２】
【数２】
式９及び式１０により求められたクラス内分散とクラス間分散を基に、以下の式１１により算出される値が最大となる時の輝度値tが最適な閾値となる。
σB2/σw2 …（式１１）
このように、閾値算出部２２３１は、上記に説明した判別分析法を用いて、平滑化部２２２により平滑化された画素配列６２に含まれる全ての画素値の輝度分布特性を基に、2値化を行う際の閾値を算出することができる。
【０１７３】
次に、白黒判定部２２３２は、閾値算出部２２３１により算出された閾値に基づいて、平滑化部２２２により平滑化された画素配列６２に含まれる全ての画素を2値化する。
【０１７４】
具体的は、閾値より大きな画素値は、全て白（255）と判定し、閾値より小さな画素値は、全て黒（0）と判定する。
【０１７５】
このように、閾値算出部２２３１は、閾値に基づいて、平滑化部２２２により平滑化された画素配列６２に含まれる全ての画素を2値化することができる。
【０１７６】
また、ここで言う「平滑化後の画素を2値化する」とは、平滑化後の画素値（0〜255）を2値化した画素値（0又は255）に変換する訳ではなく、白黒判定部２２３２が2値化処理を行った後、画素配列６２全ての画素は、平滑化後の画素値と2値化後の画素値の両方を持つと言う意味である。
【０１７７】
よって、物体認識部２２では、白黒判定部２２３２の処理の後、1つの画素に対して、2つの画素値を保持する。
【０１７８】
次に、2値化値決定部２２３３は、白黒判定部２２３２により2値化された画素配列６２に含まれる全ての画素において、円形バーコード外周円６０に直交する直線上に連続する奇数個の画素の2値化の値を多数決理論により最終決定する。
【０１７９】
以下に、多数決部が、どのように連続する奇数個の画素の2値化の値を決定しているかについて、図２１を用いて説明する。
【０１８０】
図２１は、本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する2値化値決定部２２３３における多数決理論により画素値を決定する例を示す図であり、白黒判定部２２３２より2値化された画素配列６２において、円形バーコード外周円６０に直交する直線上に連続する奇数個の画素の2値化の値を多数決理論により最終決定するものである。
【０１８１】
図２１に示すように、2値化値決定部２２３３は、白黒判定部２２３２により2値化された、中心（posx,posy）からd-1（dot）の位置にある半径r2の円周上の画素Bから中心（posx,posy）からd+1（dot）の位置にある半径r3の円周上の画素Cまでの3画素の幅をもった画素配列６２のうち、中心（posx,posy）からd（dot）の位置にある半径r1の円周上の画素A、中心（posx,posy）からd-1（dot）の位置にある半径r2の円周上のB及び中心（posx,posy）からd+1（dot）の位置にある半径r3の円周上のCを注目画素として、多数決理論により、連続する注目画素（3画素）の2値化の値を最終決定する。
【０１８２】
例えば、連続する画素A、B及びCのうち、画素A及びBの画素値が黒（0）で画素Cの画素値が白（255）の場合、画素値Cも黒（0）とする。また、その逆に、画素A及びBの画素値が白（255）で画素Cの画素値が黒（0）の場合、画素値Cも白（255）とする。
【０１８３】
よって、連続した3画素において、多数決理論により、3画素全てが白（255）なら白（255）、3画素全てが黒（0）なら黒（0）、また、3画素のうち2画素が白（255）なら3画素白（255）、3画素のうち2画素が黒（0）なら3画素黒（0）として3画素の2値化の値を最終決定する。
【０１８４】
このように、2値化値決定部２２３３は、多数決理論により、連続する奇数個の注目画素の2値化の値を多数決し、図２１に示す走査方向（本実施例では、時計回りの円周方向。）に順次処理を行うことで、半径r1、r2及びr3の円周上に位置する注目画素全てに対して2値化の値を最終決定することができる。
【０１８５】
次に、画素走査部２２４は、平滑化部２２２により平滑化された画素配列６２において、走査方向（本実施例では、時計回りの円周方向。）に従って、全ての画素を走査し、物体４の移動情報（物体４の回転角）を取得する。
【０１８６】
以下に、画素走査部２２４が、どのように画素を走査し、物体４の移動情報（物体４の回転角）を取得するかについて、図２２を用いて説明する。
【０１８７】
図２２は、本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する画素走査部２２４における画素走査の例を示す図であり、平滑化部２２２より平滑化された画素配列６２において、時計回りの円周方向に画素を走査するものである。
【０１８８】
図２２に示すように、画素走査部２２４は、平滑化部２２２により平滑化された画素配列６２において、画素抽出部２２１により画素配列６２を生成した中心（posx,posy）からd（dot）に位置する半径r1の円周上の開始点Sから終了点Eまでの全ての画素を、時計回りの円周方向に走査する。
【０１８９】
画素走査部２２４は、画素を走査した際に、現在走査中の画素値（平滑化後の画素値）を取得し、2値化後に保持しておいた2値化値に基づいて同じ白又は黒の画素が連続した場合、連続した画素数をカウントするとともに、画素走査により取得した平滑化後の画素値を連続した分だけ合計する（以下、合計値を「合計画素値」と言う。）。
【０１９０】
図２３は、本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する画素走査部２２４におけるランレングス化を示す図である。
【０１９１】
例えば、図２３に示すように、走査している位置がPaの場合、Pa-1に位置する画素と同じ黒の画素が連続していることから、画素数2及びPa-1の画素値110とPaの画素値115を合計した合計画素値225の値を保持する。
【０１９２】
また、走査が進みPbの位置に来た場合、Pb-1に位置する画素と同じ白の画素が連続していることから、画素数2及びPb-1の画素値240とPbの画素値245を合計した合計画素値485の値を保持する。
【０１９３】
このように、画素走査部２２４は、画素配列６２全ての画素の並びを、白の画素が連続した並びを画素数に応じてまとめた白ランと、黒の画素が連続した並びを画素数に応じてまとめた黒ランとに変換する。この変換をランレングス化と言う。
【０１９４】
画素配列６２全ての画素において、ランレングス化された白ラン及び黒ランの並びは、物体４の回転方向を識別するための白画素が最大に連続する領域（以下、「回転角識別部」と言う。）とIDコードを識別するための黒画素と白画素の並びからなるバーコード部とに分かれている。
【０１９５】
よって、画素走査部２２４は、ランレングス化された画素の並びから、白画素が最大に連続する白ランを検出することで、走査を開始した開始点から検出した白ランの開始点までの距離（画素数）を割り出すことで、物体４の移動情報（物体４の回転角）を取得することができる。
【０１９６】
また、画素走査部２２４は、一旦ランレングス化を行ってから、回転角識別部の検出、バーコード部の解析と言う3段階の流れになっているが、実際には、回転角識別部である白ランの画素数は既知であるため、ランレングス化の際に、物体４の移動情報（物体４の回転角）や識別コードIDを取得することが可能となる。
【０１９７】
何故なら、画素配列６２において画素走査を行う際に、白画素の連続最大数が既知の最大数＋1に達した時点で回転角識別部であることが分かるため、次に出現する黒画素がバーコード部の開始点３０１sと言える。この開始点３０１sの1つ前が回転角識別部の終了点であるので、この時点で物体４の移動情報（物体４の回転角）が取得できる。また、バーコード部の開始点３０１sから順番に走査方向に従って白ラン及び黒ランを取得すれば、バーコード値を算出することもできる。
【０１９８】
また、画素走査部２２４は、必要に応じて走査開始点（画素配列６２の先頭画素）と終了点（画素配列６２の最終画素）をマージする。
【０１９９】
図２４は、本実施例に係る画素配列６２において走査開始点と終了点をマージした様子を示す図である。
【０２００】
画素配列６２の生成は、円周上の任意の画素から1周分の画素を配列したものであるため、走査開始点が白ラン又は黒ランの開始点であるとは限らない。そのため、図２４に示すように、ランレングス化を行った際に、本来なら連続した並びである白ラン又は黒ランが、走査開始点と終了点の位置に分かれてしまう場合がある。このように走査開始点と終了点に分かれてしまったランを本来の白ラン又は黒ランの状態に戻すことをマージすると言う。
【０２０１】
画素走査部２２４は、このように、走査開始点（画素配列６２の先頭画素）と終了点（画素配列６２の最終画素）をマージすることで、マージ後の画素配列６２のうち、最も長い（画素数の多い）白ランを検出することができ、図２４に示すようなバーコード部と回転角識別部とを認識することができる。
【０２０２】
次に、識別情報取得部２２５は、画素走査部２２４によりランレングス化された結果に基づいて、バーコード値（バー７３やスペース７２の幅）を算出し、物体４の識別情報（識別コードID）を取得する。
【０２０３】
以下に、識別情報取得部２２５が、どのように物体４の識別情報（識別コードID）を取得するかについて、図２５を用いて説明する。
【０２０４】
図２５は、本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する識別情報取得部２２５におけるバーコード値を算出する例を示す図である。
【０２０５】
バーコードは、幅の異なるバー７３とスペース７２の組合せにより構成され、バー７３とスペース７２の幅にもいくつかのパターンが用意され、これらのパターンを組み合わせることによってバーコード値を表している。そのため、ランレングス化された白ランと黒ランを基に、バーコードのバー７３とスペース７２が表しているバーコード値を算出する必要がある。
【０２０６】
図２５に示すように、識別情報取得部２２５は、画素走査部２２４により検出されランレングス化されたバーコード部の白ランの合計画素値を、バーコードにおける最小幅の白線（スペース７２）を表す画素の合計画素値（白線の最小単位）で除算し、また、ランレングス化されたバーコード部の黒ランの合計画素値を、黒線（バー７３）の最小単位の合計画素値で除算することで、白ラン及び黒ランで表されたバーコード値を算出する。ここで言う「バーコード値の算出」とは、白ラン及び黒ランの並びからバーコード値をデコード（decode）すると言う意味である。
【０２０７】
例えば、黒ランの合計画素値990をバーコード値の黒の最小単位の画素値330で除算した場合、3と言うバーコード値が算出される。また、白ランの合計画素値1320を、バーコード値の白の最小単位の画素値660で除算した場合、2と言うバーコード値が算出される。
【０２０８】
このことを踏まえて、図２５に示すような白ラン及び黒ランの並びにおいて各ランに対応したバーコード値を算出すると、332231132と言う値が得られる。
【０２０９】
算出されたバーコード値を基に、物体４の識別情報（識別コードID）とバーコード値が対応付けられた識別コードID変換テーブルを参照し、該当する識別情報（識別コードID）を取得する。
【０２１０】
このように、識別情報取得部２２５は、画素走査部２２４により検出されランレングス化されたバーコード部の白ラン又は黒ランの合計画素値を、バーコード値の白又は黒の最小単位の画素値で除算することで、バーコード値を算出し、物体４の識別情報（識別コードID）を取得することができる。
【０２１１】
続いて、上記に説明した物体認識部２２の各機能部が行う処理手順について、図２６〜３０を用いて説明する。
【０２１２】
図２６は、本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する画素抽出部２２１の処理手順（5画素の幅をもつ画素配列６２を生成した場合）を示すフローチャートである。
【０２１３】
まず、画素抽出部２２１は、画素配列６２を構成する画素を抽出する、円形バーコード外周円６０の内側の部分領域６１（ドーナツ状領域６１）を設定する。その際、ドーナツ状の領域の内周の半径r1（第1の半径r1）と外周の半径r2（第2の半径r2）を取得する（Ｓ３０１）。この時、画素抽出を開始する半径rを第2の半径r2とし、抽出した画素が代入された画素配列６２のpの行番号（i）及び列番号（j）を初期化する。
【０２１４】
次に、第1の半径r1と第2の半径r2との間に位置する半径r（r1 ≦ r ≦ r2）の値（中心（posx,posy）からのドット数）を基に、極座標変換テーブル３２を参照し、ドーナツ状領域６１から半径rに該当する座標（x,y）に位置する画素p[i,j]の画素値を取得し、画素配列６２のpの値をして保持する（Ｓ３０２）。
【０２１５】
次に、極座標変換テーブル３２において、半径rの円周上全ての画素を取得したか否かを判定する（Ｓ３０３）。
【０２１６】
画素抽出部２２１は、半径rの円周上全ての画素を取得していない場合（Ｓ３０３がNOの場合）、画素配列６２のpの列番号（j）の値をインクリメントし（Ｓ３０４）、半径rの円周上全ての画素を取得するまで処理を続ける（Ｓ３０４）。ここで言う「処理を続ける」とは、半径rの円周上の画素がN個ある場合、配列1行の0からN-1列まで画素値を取得し、画素配列６２のpへ代入することを意味する。
【０２１７】
また、半径rの円周上全ての画素を取得した場合（Ｓ３０３がYESの場合）、画素配列６２のpの行番号（i）の値が、第2の半径r2から第1の半径r1を減算した値より小さい値か否かを判定する（Ｓ３０５）。
【０２１８】
画素抽出部２２１は、画素配列６２のpの行番号（i）の値が、第2の半径r2から第1の半径r1を減算した値（本実施例では5ドットとしている）より小さい又は等しい値の場合（Ｓ３０５がYESの場合）、第1の半径r1と第2の半径r2との間に位置する次の半径rを決定し、画素配列６２のpの行番号（i）の値をインクリメントする（Ｓ３０６）。その後、Ｓ３０２の処理を行う。
【０２１９】
また、画素配列６２のpの行番号（i）の値が、第2の半径r2から第1の半径r1を減算した値より大きい値の場合（Ｓ３０５がNOの場合）、円形バーコード外周円６０の内側のドーナツ状領域６１にある全ての画素から画素配列６２のpを生成し、処理を終了する。
【０２２０】
図２７は、本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する白黒判定部２２３２の処理手順を示すフローチャートである。
【０２２１】
まず、白黒判定部２２３２は、閾値算出部２２３１において式７〜１１に示した判別分析法により算出された閾値（th）を取得する（Ｓ４０１）。
【０２２２】
次に、画素抽出部２２１により生成された画素配列６２のpを行番号（i）及び列番号（j）の順に参照し、i行j列の画素値を取得する（Ｓ４０２）。
【０２２３】
次に、取得した画素値と閾値（th）との大小を比較する（Ｓ４０３）。
【０２２４】
白黒判定部２２３２は、取得した画素値が閾値（th）より大きい又は等しい場合（Ｓ４０３がYESの場合）、取得した画素p[i,j]は、白（255）であると判定する（Ｓ４０４）。この時、白（255）と反算した値（2値化値）は、平滑化した画素p[i,j]とは別のデータ領域に一時保持する（例えば、「pp[i,j] = 255」等。）。
【０２２５】
また、取得した画素値が閾値（th）より小さい場合（Ｓ４０３がNOの場合）、取得した画素p[i,j]は、黒（0）であると判定する（Ｓ４０５）。この時、黒（0）と反算した値（2値化値）は、平滑化した画素p[i,j]とは別のデータ領域に一時保持する（例えば、「pp[i,j] = 0」等。）。
【０２２６】
次に、白黒判定部２２３２は、画素配列６２のpの列全ての画素p[i,j]（列番号（j）が0〜N-1の範囲）の白黒を判定したか否かを判断する（Ｓ４０６）。
【０２２７】
白黒判定部２２３２は、まだ、画素配列６２のpの列全ての画素p[i,j]（列番号（j）が0〜N-1の範囲）の白黒を判定していない場合（Ｓ４０６がNOの場合）、画素配列６２のpの列番号（j）をインクリメントし（Ｓ４０７）、列番号（j）が0〜N-1の範囲の全ての画素p[i,j]について白黒判定する。
【０２２８】
また、画素配列６２のpの列全ての画素p[i,j]（列番号（j）が0〜N-1の範囲）の白黒を判定した場合（Ｓ４０６がYESの場合）、画素配列６２のpの行全ての画素p[i,j]（行番号（i）が第2の半径r2から第1の半径r1を減算したドット数の範囲）の白黒を判定したか否かを判断する（Ｓ４０８）。
【０２２９】
白黒判定部２２３２は、まだ、画素配列６２のpの行全ての画素p[i,j]（行番号（i）が第2の半径r2から第1の半径r1を減算したドット数の範囲）の白黒を判定していない場合（Ｓ４０８がNOの場合）、画素配列６２のpの行番号（i）をインクリメントし（Ｓ４０９）、行番号（i）が第2の半径r2から第1の半径r1を減算したドット数の範囲の全ての画素p[i,j]について白黒判定する。
【０２３０】
また、画素配列６２のpの行全ての画素p[i,j]（行番号（i）が第2の半径r2から第1の半径r1を減算したドット数の範囲）の白黒を判定した場合（Ｓ４０８がYESの場合）、画素配列６２のpの全ての画素p[i,j]に対して白黒判定を行ったと判断し、処理を終了する。
【０２３１】
図２８は、本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する2値化値決定部２２３３の処理手順（3画素の注目画素の画素値を多数決理論により決定した場合）を示すフローチャートである。
【０２３２】
まず、2値化値決定部２２３３は、2値化後の画素ppの画素値が黒（0）であった場合に、その画素数をカウントするカウンタ（count）を初期化（count = 0）する（Ｓ５０１）。
【０２３３】
次に、白黒判定部２２３２により判定された2値化結果が格納された画素配列６２のppを行番号（i）及び列番号（j）の順に参照し、i行j列の画素値を取得し（Ｓ５０２）、取得した画素pp[i,j]の画素値が黒（0）か否かを判定する（Ｓ５０３）。この時、画素pp[i,j]を取得する順番は、図２１で示したように、多数決理論を適用する範囲内の奇数個（本実施例では3画素としている）の画素pp[i,j]に対して、円形バーコード外周円６０に直交する方向で行うことを考慮し、画素配列６２のppにおいて、円周方向の列番号（j）に対し直交する方向の行番号（i）を多数決理論の範囲内でインクリメントし、画素pp[i,j]を取得する。
【０２３４】
2値化値決定部２２３３は、取得した画素ppの画素値が黒（0）である場合（Ｓ５０３がYESの場合）、カウンタを1つカウントする（Ｓ５０４）。
【０２３５】
次に、2値化値決定部２２３３は、多数決理論を適用する範囲内の奇数個（本実施例では3画素としている）の画素pp[i,j]を全て取得し、白黒判定を行ったか否かを判断する（Ｓ５０５）。
【０２３６】
2値化値決定部２２３３は、まだ、奇数個（本実施例では3画素としている）の画素pp[i,j]を全て取得し、白黒判定を行っていない場合（Ｓ５０５がNOの場合）、画素配列６２のppの行番号（i）をインクリメントし（Ｓ５０６）、行番号（i）が多数決理論を適用する範囲の全ての画素pp[i,j]について白黒判定する。
【０２３７】
また、奇数個（本実施例では3画素としている）の画素pp[i,j]を全て取得し、白黒判定を行った場合（Ｓ５０５がYESの場合）、奇数個（本実施例では3画素としている）全ての画素pp[i,j]のうち、画素値が黒（0）である画素pp[i,j]が白（255）である画素pp[i,j]より多いか否かを判定する（Ｓ５０７）。
【０２３８】
2値化値決定部２２３３は、多数決理論により、画素値が黒（0）である画素pp[i,j]が白（255）である画素pp[i,j]より多かった場合（Ｓ５０７がYESの場合）、奇数個（本実施例では3画素としている）全ての画素pp[i,j]を黒（0）とする（Ｓ５０８）。
【０２３９】
また、画素値が黒（0）である画素pp[i,j]が白（255）である画素pp[i,j]より少なかった場合（Ｓ５０７がNOの場合）、奇数個（本実施例では3画素としている）全ての画素pp[i,j]を白（255）とする（Ｓ５０９）。
【０２４０】
次に、2値化値決定部２２３３は、画素配列６２のppの列全ての画素pp[i,j]（列番号（j）が0〜N-1の範囲）に対して多数決を行ったか否かを判断する（Ｓ５１０）。
【０２４１】
2値化値決定部２２３３は、まだ、画素配列６２のppの列全ての画素pp[i,j]（列番号（j）が0〜N-1の範囲）に対して多数決を行っていない場合（Ｓ５１０がNOの場合）、画素配列６２のppの列番号（j）をインクリメントし（Ｓ５１１）、列番号（j）が0〜N-1の範囲の全ての画素pp[i,j]について多数決を行い、画素値を補完する。
【０２４２】
また、画素配列６２のppの列全ての画素pp[i,j]（列番号（j）が0〜N-1の範囲）に対して多数決を行った場合（Ｓ５１１がYESの場合）、画素配列６２のppの全ての画素pp[i,j]に対して多数決を行ったと判断し、処理を終了する。
【０２４３】
図２９は、本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する画素走査部２２４の処理手順を示すフローチャートである。
【０２４４】
まず、画素走査部２２４は、画素配列６２のpにおける2値化の値（pp[i,j]）が同じ画素p[i,j]の並びに対しての合計画素値（runvalue）及び画素数（runlength）の変数を初期化（runvalue = 0, runlength = 0）する（Ｓ６０１）。
【０２４５】
次に、画素配列６２のpに対して画素走査を開始し、走査位置における画素p[i,j]の画素値（この画素値は、2値化後の値（0,255）ではなく、平滑化後の値（0〜255）である。）を合計画素値の変数runvalueに加算する（runvalue += p[i,j]）。
【０２４６】
次に、画素p[i,j]を2値化した画素pp[i,j]を基に、走査位置の画素p[i,j]の白黒判定を行い（Ｓ６０３）、判定結果から、1つ前に位置する画素p[i,j-1]を2値化した画素pp[i,j-1]と同じ2値化値か否かを判定する（Ｓ６０４）。
【０２４７】
画素走査部２２４は、走査位置の画素p[i,j]を2値化した画素pp[i,j]が、1つ前に位置する画素p[i,j-1]を2値化した画素pp[i,j-1]と同じ2値化値である場合（Ｓ６０４がYESの場合）、画素数の変数runlengthをインクリメント後（runlength++）、次の走査位置へ移動し、Ｓ６０２以降の処理を行う。
【０２４８】
また、走査位置の画素p[i,j]を2値化した画素pp[i,j]が、1つ前に位置する画素p[i,j-1]を2値化した画素pp[i,j-1]と異なる2値化値である場合（Ｓ６０４がNOの場合）、この時点までに、同じ2値化値であると判断した画素p[i,j]の並びに従って合計された合計画素値runvalue及び画素数runlengthとを、2値化値を基に白ラン又は黒ランとしてデータを一時保持し（runV[i] = runvalue, runL[i] = runlength）、生成された白ラン又は黒ランに番号（k）を付ける（Ｓ６０６）。
【０２４９】
画素走査部２２４は、走査位置が、画素配列６２のpの最後の画素ｐ[i,j]に達したか否かを判断し（Ｓ６０７）、最後の画素ｐ[i,j]に達していない場合（Ｓ６０７がNOの場合）、ラン番号（k）をインクリメントし（Ｓ６０８）、Ｓ６０１以降の処理を行い、次の白ラン又は黒ランを生成する。
【０２５０】
また、最後の画素ｐ[i,j]に達した場合（Ｓ６０７がYESの場合）、画素走査の結果から、画素配列６２のpに含まれる連続した白（255）の画素数が最も多い白ランを回転角識別部と判断し、必要に応じて走査開始点（画素配列６２のpの先頭画素p[i,0]）と終了点（画素配列６２のpの先頭画素p[i,N-1]）をマージする（Ｓ６０９）。
【０２５１】
次に、画素走査部２２４は、マージした画素配列６２のpの白ランのうち、最も長い（画素数の多い）白ランを検出し、バーコード部と回転角識別部とを認識し、バーコード部のバーコード値認識開始点Sと終了点Eを検出する（Ｓ６１０）。この時、ラン番号（k）を、認識開始点Sから終了点Eの順に従ってふり直し、回転角識別部を最後の番号とする。その後処理を終了する。
【０２５２】
図３０は、本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する識別情報取得部２２５の処理手順を示すフローチャートである。
【０２５３】
まず、識別情報取得部２２５は、バーコードのバー７３（黒線）とスペース７２（白線）の最小幅を表す画素の合計画素値（tiny[0]：白線の最小合計画素値、tiny[1]：黒線の最小合計画素値）を算出する（Ｓ７０１）。
【０２５４】
次に、画素走査部２２４によりランレングス化されたランを、バーコード部の認識開始点Sに位置するラン番号（k）から順に、最終点Eに位置するラン番号まで参照し、ランが黒ランか否かを判定する（Ｓ７０２）。
【０２５５】
識別情報取得部２２５は、参照したランが黒ランである場合（Ｓ７０２がYESの場合）、黒ランの合計画素値runV[k]を黒線の最小合計画素値tiny[1]で除算し、その結果を変数lenvへ代入する（Ｓ７０３）。
【０２５６】
また、参照したランが白ランである場合（Ｓ７０２がNOの場合）、白ランの合計画素値runV[k]を白線の最小合計画素値tiny[0]で除算し、その結果を変数lenvへ代入する（Ｓ７０４）。
【０２５７】
次に、識別情報取得部２２５は、予め、バーコードの線幅毎に所定の閾値を用意しておき（本実施例では、線幅が4パターンあるバー７３及びスペース７２のため、閾値1〜5を用意しておく。）、先に算出した除算値lenvがどの閾値の範囲内に位置するかによって、該当するバーコード値を取得する。
【０２５８】
除算値lenvが閾値1より小さい場合（Ｓ７０６がNOの場合）、閾値1〜5の範囲内に該当しないためエラーコードとし（B）、処理を終了する。
【０２５９】
また、除算値lenvが閾値1から閾値2の範囲に位置する場合（Ｓ７０６がYES、且つＳ７０７がNOの場合）、参照したランがバーコード値1を表していると判断し、変数lにバーコード値1を代入する（Ｓ７０８）。
【０２６０】
また、除算値lenvが閾値2から閾値3の範囲に位置する場合（Ｓ７０７がYES、且つＳ７０９がNOの場合）、参照したランがバーコード値2を表していると判断し、変数lにバーコード値2を代入する（Ｓ７１０）。
【０２６１】
また、除算値lenvが閾値3から閾値4の範囲に位置する場合（Ｓ７０９がYES、且つＳ７１１がNOの場合）、参照したランがバーコード値3を表していると判断し、変数lにバーコード値3を代入する（Ｓ７１２）。
【０２６２】
また、除算値lenvが閾値4から閾値5の範囲に位置する場合（Ｓ７１１がYES、且つＳ７１３がNOの場合）、参照したランがバーコード値4を表していると判断し、変数lにバーコード値4を代入する（Ｓ７１４）。
【０２６３】
また、除算値lenvが閾値5より大きい場合（Ｓ７１３がNOの場合）、閾値1〜5の範囲内に該当しないためエラーコードとし（B）、処理を終了する。
【０２６４】
次に、識別情報取得部２２５は、変数lの値をバーコード値code[k]へ代入し（Ｓ７１５）、参照しているランが最後のランであるか否かを判断する（Ｓ７１６）。
【０２６５】
識別情報取得部２２５は、参照しているランが最後のランでない場合（Ｓ７１６がNOの場合）、ラン番号（k）をインクリメントし（Ｓ７１７）、Ｓ７０２以降の処理を行い（A）、次のランを参照する。
【０２６６】
また、参照しているランが最後のランであった場合（Ｓ７１６がYESの場合）、画素走査部２２４によりランレングス化された全てのランを参照したと判断し、ラン番号（k）の順に配列されたバーコード値を基に、対応する識別コードIDを取得し（Ｓ７１８）、処理を終了する。
【０２６７】
このように、上記に説明した処理手順は、プログラムで実行できるため、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に格納することができる。
【０２６８】
以上のように、本発明の実施例によれば、画像表示装置は、CCDカメラ１４、画像領域抽出部２１、物体認識部２２を有し、CCDカメラ１４により撮影した物体底面５のパターン画像（円形バーコード３０１）を、画像領域抽出部２１により抽出し、抽出した画像データを基に、物体認識部２２より物体４を認識し、物体４の識別情報（識別コードID）、位置情報（中心の座標値）及び移動情報（物体４の回転角）を高速に精度良く認識することができる。
【０２６９】
また、本発明の実施例によれば、画像表示装置が有する画像領域抽出部２１は、CCDカメラ１４により撮影した撮像データを基に、X軸方向の射影５０（X軸方向濃度ヒストグラム５０）とY軸方向の射影５１（X軸方向濃度ヒストグラム５１）から物体底面５に形成された円形バーコード３０１を含む外接矩形領域（矩形画像領域７０）を抽出し、物体４の位置情報（中心の座標値）を取得する。
【０２７０】
また、画像表示装置が有する物体認識部２２は、画素抽出部２２１、画素走査部２２４及び識別情報取得部２２５を有し、画素抽出部２２１において、画像領域抽出部２１により抽出した円形バーコード３０１を含む矩形画像領域７０に対して、円形バーコード外周円６０の内側の部分領域６１として、第1の半径r1と第2の半径r2との間に位置するドーナツ状領域６１を極座標から直交座標に変換（極座標変換）することで、円周上の画素を抽出して画素配列６２を生成する。その後、画素走査部２２４において、抽出した画素配列６２に対して画素走査を行い、2値化された画素値を基に、連続した白又は黒画素をまとめランレングス化するとともに、ランレングス化した白画素の並びから移動情報（物体４の回転角）を取得し、識別情報取得部２２５において物体４の識別情報（識別コードID）を取得する。
【０２７１】
また、物体認識部２２では、上記に説明した方法で物体４の情報を取得するため、辞書に登録したパターンと比較し物体の特徴を認識するパターンマッチング法のような複雑な処理を行わない。
【０２７２】
また、本発明の実施例によれば、画像表示装置が有する物体認識部２２は、平滑化部２２２を有し、画素配列６２（ドーナツ状領域６１）において、画素走査を行う前に、円形バーコード外周円に直交する直線上の注目画素とその注目画素に隣接する画素に対して平滑化を行う（特定範囲の画素に対して重み付けし、荷重平均を行う）。
【０２７３】
また、画像表示装置が有する物体認識部２２は、2値化部２２３を有し、2値化の閾値を算出する際、画素配列６２（ドーナツ状領域６１）の輝度分布特徴（ヒストグラムの特徴）から閾値を算出し、抽出された円形バーコード外周円６０の内側の部分領域６１（ドーナツ状領域６１）の画素を2値化する。
【０２７４】
また、2値化部２２３は、2値化値決定部２２３３を有し、2値化後、円形バーコード外周円６０に直交する直線上の注目画素において、多数決理論により隣接する画素の画素値を互いに補完する。
【０２７５】
よって、本発明の画像表示装置は、撮像した物体底面５のパターン画像（円形バーコード３０１）を抽出し、物体の識別情報（識別コードID）、位置情報（中心の座標値）及び移動情報（物体の回転角）を高速に精度良く認識可能な画像表示装置を実現することができる。
【０２７６】
また、本発明の画像表示装置は、従来のように矩形画像領域７０の全ての画素を走査せず、円形バーコード外周円６０の内側の部分領域（ドーナツ状領域）６１に対して画素走査することで物体４の情報を取得できる。
【０２７７】
また、辞書に登録したパターンと比較し物体の特徴を認識するパターンマッチング法のような複雑な処理を行うことなく、物体４の情報を取得できる。
【０２７８】
よって、従来の方法に比べ高速に物体底面５のパターン画像を解析することができ、物体４の識別情報、位置情報及び移動情報を取得することができる。
【０２７９】
また、本発明の画像表示装置は、撮像環境によるノイズや、極座標変換において内周（第1の半径の円周）の長さと外周（第2の半径の円周）の長さの差によるノイズ等、画素配列に含まれるノイズを画素走査に影響しないよう効果的に除去することができる。
【０２８０】
また、最適な閾値を基に2値化した後、隣接する画素の画素値を、多数決理論により互いに補完することができる。
【０２８１】
よって、バーコードのバー７３及びスペース７２等、バーコード部や回転角認識部を高い精度でバーコード値（バー７３やスペース７２の幅）や回転角を認識することができ、物体４の認識情報及び移動情報を取得することができる。
【０２８２】
図３２は、本発明における手法と従来手法との性能比較結果を示す図である。
【０２８３】
図３２に示すように、1.3（1/dpm）の読取解像度の条件において、3.0（1/dpm）の認識解像度で2桁バーコードの認識が可能であった従来手法に比べ、本発明の手法では、2.0（1/dpm）と認識解像度が向上し、3桁バーコードを安定して認識可能となった。
【０２８４】
また、本発明の画像表示装置は、円形バーコード３０１のバーコード値から物体４の識別情報を取得しているため、識別可能な物体数を数万通りに増やすことができる。
【０２８５】
実施例に基づき本発明の説明を行ってきたが、上記実施例に挙げた平滑化部２２２で行う平滑化処理と2値化部２２３で行う多数決処理とを組み合わせて行う画像処理手法は、物体の情報認識精度を向上させる手法の一例であって、この要件に、本発明が限定されるものではない。
【０２８６】
例えば、平滑化部２２２のみを機能させて物体の情報認識精度を向上させても良い。
【０２８７】
また、上記実施例に挙げた物体底面５の形状は、円形をしているが、この要件に、本発明が限定されるものではない。
【０２８８】
例えば、多角形であっても良い。本実施例で物体底面５の形状が円形をしている理由は、操作者の環境において、限られた範囲であるスクリーン１１に載置する際に、有効に載置範囲に置ける形状であるためである。
【０２８９】
また、上記実施例に挙げた時計回りに画素走査を行う方向は、走査方向の一例であって、この要件に、本発明が限定されるものではない。
【０２９０】
例えば、反時計回りでも良く、走査範囲の円周を1周してバーコード部を認識できれば良い。
【０２９１】
また、上記実施例に挙げた判別解析法は、2値化の際に必要な閾値を算出する方法の一例であって、この要件に、本発明が限定されるものではない。
【０２９２】
例えば、画素走査を行う領域において、画素値の最大値と最小値との平均を閾値とする方法や全画素値の平均を閾値とする方法であっても良い。
【０２９３】
また、上記実施例に挙げた256階調の画素値の範囲は、1画素が表現できる濃度階調数の一例であって、この要件に、本発明が限定されるものではない。
【０２９４】
例えば、1画素6bitの64階調や1画素10bitの1024階調の画素値の範囲でも良い。
【０２９５】
また、上記実施例に挙げたドーナツ状領域６１は、円形バーコード外周円６０の内側の部分領域６１の一例であって、この要件に、本発明が限定されることはない。
【０２９６】
例えば、ドーナツ状でなくても、円周に接する正多角形の領域でも良い。
【０２９７】
また、上記実施例に挙げた5画素の幅を持った画素配列６２は、ドーナツ状領域６１を極座標から直交座標に変換し抽出した画素配列６２の一例であって、この要件に、本発明が限定されるものではない。
【０２９８】
この画素配列６２の幅は、円形バーコード外周円６０の内側に位置する第2の半径r2と第1の半径r1との間のドット幅（1画素：1ドット）である。
【０２９９】
また、上記実施例に挙げた2値化する3画素の幅を持った画素配列６２は、2値化する画素配列６２の一例であって、この要件に、本発明が限定されるものではない。
【０３００】
2値化の際に、多数決理論により画素を補完するため、多数決を行える奇数個の複数画素であれば良い。
【０３０１】
また、上記実施例に挙げた1行3列の平滑化フィルタは、平滑化フィルタの一例であって、この要件に、本発明が限定されるものではない。
【０３０２】
平滑化フィルタは、平滑化する画素数に対応させたフィルタ係数（荷重係数）を用意すれば良い。
【０３０３】
また、上記実施例に挙げた図２５の1列の画素配列６２は、ランレングス化を基にバーコード部のバーコード値（バーとスペースの幅）を算出するために画素を走査する一例であって、この要件に、本発明が限定されるものではない。
【０３０４】
例えば、第1の半径r1と第2の半径r2との間に位置する複数の半径において画素走査を行い総合的に判断しても良い。
【０３０５】
本発明は、画像が投影される投影面又は前記投影面に対向して配置された面を撮影する撮影部と、前記投影面に投影される前記画像を生成する投影画像生成部と、前記撮影部により撮影された撮像データから、放射状に配置された1次元バーコードで形成された円形バーコードを抽出する画像領域抽出部と、前記画像領域抽出部により抽出された前記円形バーコードから属性情報を取得する属性情報取得部と、前記物体認識部により取得された前記属性情報に基づいて前記投影画像生成部を操作する操作処理部とを有する画像表示装置において、前記属性情報取得部により、前記画像領域抽出部により抽出された前記円形バーコードの画素領域のうち、前記円形バーコードの外周円の内側の部分領域に基づいて前記属性情報を取得するように構成しても実現できる。
【０３０６】
最後に、上記実施例に挙げた形状に、その他の要素との組み合わせ等、ここで示した要件に、本発明が限定されるものではない。
【０３０７】
これらの点に関しては、本発明の主旨をそこなわない範囲で変更することが可能であり、その応用形態に応じて適切に定めることができる。
【図面の簡単な説明】
【０３０８】
【図１ａ】本発明の実施例１に係る画像表示装置における外観を示す外観斜視図である。
【図１ｂ】本発明の実施例１に係る画像表示装置におけるハードウェア構成例を示す概略断面図である。
【図１ｃ】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する本体部のハードウェア構成例を示す図である。
【図２】本発明の実施例１に係る画像表示装置における主要機能部の構成例を示す図である。
【図３】本発明の実施例１に係る画像表示装置における主な処理手順を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施例１に係る画像表示装置における物体底面の矩形領域を撮像データから抽出する例を示す図である。
【図５ａ】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有するスクリーンの表面側に載置された物体と表示された画像との例（物体移動前）を示す図である。
【図５ｂ】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有するスクリーンの表面側に載置された物体と表示された画像との例（物体移動後）を示す図である。
【図６ａ】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有するスクリーンの表面側に物体を載置した時の物体底面を撮影した撮像データの例を示す図である。
【図６ｂ】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有するスクリーンの表面側に物体を載置した時の物体底面を撮影した撮像データの例（投影面全体を白くした場合）を示す図である。
【図６ｃ】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有するスクリーンの表面側に物体を載置した時の物体底面を撮影した撮像データの例（書き込み面に「矢印」を書き込んだ場合）を示す図である。
【図６ｄ】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有するスクリーンの表面側に物体を載置した時の物体底面を撮影した撮像データの例（投影面全体を白くし、「物体」と「矢印」を撮影した場合）を示す図である。
【図７】本発明の実施例１に係る画像表示装置における撮像データを2値化した画像データの例を示す図である。
【図８】本発明の実施例１に係る画像表示装置における文字切り出し方法を適用して物体底面の矩形領域を撮像データから抽出する例を示す図である。
【図９】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する画像領域抽出部の処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】本発明の実施例１に係る画像表示装置における複数個載置された物体底面の矩形領域を撮像データから抽出する例を示す図である。
【図１１】本発明の実施例１に係る画像表示装置における抽出された円形バーコードの例を示す図である。
【図１２】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する物体認識部の処理手順を示すフローチャートである。
【図１３】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する操作対応テーブルの例を示す図である。
【図１４】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する物体認識部の主要機能部の構成例を示す図である。
【図１５】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する画素抽出部において極座標から直交座標に変換し画素配列を生成する例を示す図である。
【図１６ａ】本発明の実施例１に係る画像表示装置における抽出された矩形画像領域の例を示す図である。
【図１６ｂ】本発明の実施例１に係る画像表示装置における抽出された矩形画像領域の輝度分布特性の例を示す図である。
【図１７】本発明の実施例１に係る極座標と直交座標との関係を示す図である。
【図１８】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する極座標変換テーブルの例を示す図である。
【図１９】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する平滑化部において画素配列に対し平滑化を行う例を示す図である。
【図２０】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する2値化部の主要機能部の構成例を示す図である。
【図２１】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する2値化値決定部における多数決理論により画素値を決定する例を示す図である。
【図２２】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する画素走査部における画素走査の例を示す図である。
【図２３】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する画素走査部におけるランレングス化を示す図である。
【図２４】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する画素走査部における走査開始点と終了点をマージする例を示す図である。
【図２５】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する識別情報取得部におけるバーコード値を算出する例を示す図である。
【図２６】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する画素抽出部の処理手順を示すフローチャートである。
【図２７】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する白黒判定部の処理手順を示すフローチャートである。
【図２８】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する2値化値決定部の処理手順を示すフローチャートである。
【図２９】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する画素走査部の処理手順を示すフローチャートである。
【図３０】本発明の実施例１に係る画像表示装置が有する識別情報取得部の処理手順を示すフローチャートである。
【図３１】本発明の変形例に係る画像表示装置における主要機能部の構成例を示す図である。
【図３２】本発明における手法と従来手法との性能比較結果を示す図である。
【符号の説明】
【０３０９】
１ 表示部
２ 本体部
４、４Ａ、４Ｂ 物体
５ 物体底面
６ 撮像データ
１０ 矩形の平面部
１１ スクリーン
１１a 投影面
１１b 書き込み面
１２ 筐体
１３ プロジェクタ（画像投影部）
１４ CCDカメラ（撮影部）
１４a 視野角
１５ 制御部（CPU）
１６ 主記憶部（RAM,ROM）
１７ 補助記憶部（HD）
１８ 外部入力装置I/F
１９ 外部出力装置I/F
２１ 画像領域抽出部
２２ 物体認識部
２２１ 画素抽出部
２２２ 平滑化部
２２３ ２値化部
２２３１ 閾値算出部
２２３２ 白黒判定部
２２３３ ２値化値決定部
２２４ 画素走査部
２２５ 識別情報取得部
２３ 操作処理部
２４ 投影画像生成部
２４a アプリケーション
２５ 属性情報記憶部
３１ 物体属性情報取得部（トラッキング）
３２ 極座標変換テーブル
３３ 操作対応テーブル
５０ X軸方向の射影、X方向濃度ヒストグラム
５１ Y軸方向の射影、Y方向濃度ヒストグラム
６０ 円形バーコード外周円
６１ ドーナツ状領域、円形バーコード外周円の内側の部分領域
６２ 画素配列
７０ 矩形画像領域
７１ 円形バーコード外周円の外の領域
７２ 白バーコード（スペース）
７３ 黒バーコード（バー）
３０１ 円形バーコード（サーキュラバーコード）
３０１s バーコードの開始点、認識開始点
３０１e バーコードの終了点、認識終了点
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像が投影される投影面又はその裏面に配置された物体を撮影する撮影部と、
前記投影面に投影される前記画像を生成する投影画像生成部と、
前記撮影部により撮影された撮像データから、前記物体の識別情報である放射状に配置された1次元バーコードで形成された円形バーコードを抽出する画像領域抽出部と、
前記画像領域抽出部により抽出された前記円形バーコードから前記物体の属性情報を取得する物体認識部と、
前記物体認識部により認識された前記属性情報に基づいて前記投影画像生成部を操作する操作処理部とを有する画像表示装置であって、
前記物体認識部は、
前記画像領域抽出部により抽出された前記円形バーコードの画素領域のうち、前記円形バーコードの外周円の内側の部分領域に基づいて前記物体の属性情報を取得することを特徴とする画像表示装置。
【請求項２】
前記円形バーコードの外周円の内側の部分領域は、
前記円形バーコードの中心を原点とする第1の半径の円周と第1の半径より大きい第2の半径の円周との間のドーナツ状領域とすることを特徴とする請求項１に記載の画像表示装置。
【請求項３】
前記物体認識部は、前記円形バーコードの外周円の内側の部分領域に対して画素を平滑化する平滑化部を有し、
前記平滑化部は、
前記ドーナツ状領域のうち、前記円形バーコードの外周円に直交する直線上の画素に対して平滑化の処理を行うことを特徴とする請求項１又は２に記載の画像表示装置。
【請求項４】
前記平滑化部は、
注目画素と前記注目画素に隣接する画素に対して重み付けし、荷重平均を行うことを特徴とする請求項１ないし３のいずれか一項に記載の画像表示装置。
【請求項５】
前記物体認識部は、前記円形バーコードの外周円の内側の部分領域に対して、所定の閾値に基づいて画素を2値化する2値化部を有し、
前記2値化部は、
前記ドーナツ状領域のうち、前記円形バーコード外周円に直交する直線上の2値化した画素において、連続した奇数個の画素の画素値に基づいて、多数決理論により前記画素の画素値を決定することを特徴とする請求項１ないし４のいずれか一項にに記載の画像表示装置。
【請求項６】
前記物体認識部は、
前記ドーナツ状領域に対して、前記2値化手段により2値化された画素を円周方向に走査し、前記属性情報である回転角に関する情報を取得する画素走査部を有することを特徴とする請求項１ないし５のいずれか一項にに記載の画像表示装置。
【請求項７】
前記物体認識部は、
前記画素走査部により走査された画素に対して、連続した同じ画素値を加算し、加算した値をバーコードの最小幅の画素値で除算することを特徴とする請求項１ないし６のいずれか一項にに記載の画像表示装置。
【請求項８】
画像が投影される投影面又はその裏面に配置された物体を撮影する撮影手順と、
前記投影面に投影される前記画像を生成する投影画像生成手順と、
前記撮影手順により撮影された撮像データから、前記物体の識別情報である放射状に配置された1次元バーコードで形成された円形バーコードを抽出する画像領域抽出手順と、
前記画像領域抽出手順により抽出された前記円形バーコードから前記物体の属性情報を取得する物体認識手順と、
前記物体認識手順により認識された前記属性情報に基づいて前記投影画像生成手順を操作する操作処理手順とを有する画像表示方法であって、
前記物体認識手順は、
前記画像領域抽出手順により抽出された前記円形バーコードの画素領域のうち、前記円形バーコードの外周円の内側の部分領域に基づいて、前記円形バーコードから前記物体の属性情報を取得することを特徴とする画像表示方法。
【請求項９】
前記物体認識手順は、前記円形バーコードの外周円の内側の部分領域に対して画素を平滑化する平滑化手順を有し、
前記平滑化手順は、
前記ドーナツ状領域のうち、前記円形バーコードの外周円に直交する直線上の画素に対して平滑化の処理を行うことを特徴とする請求項８に記載の画像表示方法。
【請求項１０】
前記物体認識手順は、前記円形バーコードの外周円の内側の部分領域に対して、所定の閾値に基づいて画素を2値化する2値化手順を有し、
前記2値化手順は、
前記ドーナツ状領域のうち、前記円形バーコードの外周円に直交する直線上の2値化した画素において、連続した奇数個の画素の画素値に基づいて、多数決理論により前記画素の画素値を決定することを特徴とする請求項８又は９に記載の画像表示方法。
【請求項１１】
画像が投影される投影面又はその裏面に配置された物体を撮影する撮影手順と、
前記投影面に投影される前記画像を生成する投影画像生成手順と、
前記撮影手順により撮影された撮像データから、前記物体の識別情報である放射状に配置された1次元バーコードで形成された円形バーコードを抽出する画像領域抽出手順と、
前記画像領域抽出手順により抽出された前記円形バーコードから前記物体の属性情報を取得する物体認識手順と、
前記物体認識手順により認識された前記属性情報に基づいて前記投影画像生成手順を操作する操作処理手順とをコンピュータに実行させて画像表示を行う画像表示プログラムであって、
前記物体認識手順において、
前記画像領域抽出手順により抽出された前記円形バーコードの画素領域のうち、前記円形バーコードの外周円の内側の部分領域に基づいて、前記円形バーコードから前記物体の属性情報を取得するように機能させることを特徴とする画像表示プログラム。
【請求項１】
画像が投影される投影面又はその裏面に配置された物体を撮影する撮影部と、
前記投影面に投影される前記画像を生成する投影画像生成部と、
前記撮影部により撮影された撮像データから、前記物体の識別情報である放射状に配置された1次元バーコードで形成された円形バーコードを抽出する画像領域抽出部と、
前記画像領域抽出部により抽出された前記円形バーコードから前記物体の属性情報を取得する物体認識部と、
前記物体認識部により認識された前記属性情報に基づいて前記投影画像生成部を操作する操作処理部とを有する画像表示装置であって、
前記物体認識部は、
前記画像領域抽出部により抽出された前記円形バーコードの画素領域のうち、前記円形バーコードの外周円の内側の部分領域に基づいて前記物体の属性情報を取得することを特徴とする画像表示装置。
【請求項２】
前記円形バーコードの外周円の内側の部分領域は、
前記円形バーコードの中心を原点とする第1の半径の円周と第1の半径より大きい第2の半径の円周との間のドーナツ状領域とすることを特徴とする請求項１に記載の画像表示装置。
【請求項３】
前記物体認識部は、前記円形バーコードの外周円の内側の部分領域に対して画素を平滑化する平滑化部を有し、
前記平滑化部は、
前記ドーナツ状領域のうち、前記円形バーコードの外周円に直交する直線上の画素に対して平滑化の処理を行うことを特徴とする請求項１又は２に記載の画像表示装置。
【請求項４】
前記平滑化部は、
注目画素と前記注目画素に隣接する画素に対して重み付けし、荷重平均を行うことを特徴とする請求項１ないし３のいずれか一項に記載の画像表示装置。
【請求項５】
前記物体認識部は、前記円形バーコードの外周円の内側の部分領域に対して、所定の閾値に基づいて画素を2値化する2値化部を有し、
前記2値化部は、
前記ドーナツ状領域のうち、前記円形バーコード外周円に直交する直線上の2値化した画素において、連続した奇数個の画素の画素値に基づいて、多数決理論により前記画素の画素値を決定することを特徴とする請求項１ないし４のいずれか一項にに記載の画像表示装置。
【請求項６】
前記物体認識部は、
前記ドーナツ状領域に対して、前記2値化手段により2値化された画素を円周方向に走査し、前記属性情報である回転角に関する情報を取得する画素走査部を有することを特徴とする請求項１ないし５のいずれか一項にに記載の画像表示装置。
【請求項７】
前記物体認識部は、
前記画素走査部により走査された画素に対して、連続した同じ画素値を加算し、加算した値をバーコードの最小幅の画素値で除算することを特徴とする請求項１ないし６のいずれか一項にに記載の画像表示装置。
【請求項８】
画像が投影される投影面又はその裏面に配置された物体を撮影する撮影手順と、
前記投影面に投影される前記画像を生成する投影画像生成手順と、
前記撮影手順により撮影された撮像データから、前記物体の識別情報である放射状に配置された1次元バーコードで形成された円形バーコードを抽出する画像領域抽出手順と、
前記画像領域抽出手順により抽出された前記円形バーコードから前記物体の属性情報を取得する物体認識手順と、
前記物体認識手順により認識された前記属性情報に基づいて前記投影画像生成手順を操作する操作処理手順とを有する画像表示方法であって、
前記物体認識手順は、
前記画像領域抽出手順により抽出された前記円形バーコードの画素領域のうち、前記円形バーコードの外周円の内側の部分領域に基づいて、前記円形バーコードから前記物体の属性情報を取得することを特徴とする画像表示方法。
【請求項９】
前記物体認識手順は、前記円形バーコードの外周円の内側の部分領域に対して画素を平滑化する平滑化手順を有し、
前記平滑化手順は、
前記ドーナツ状領域のうち、前記円形バーコードの外周円に直交する直線上の画素に対して平滑化の処理を行うことを特徴とする請求項８に記載の画像表示方法。
【請求項１０】
前記物体認識手順は、前記円形バーコードの外周円の内側の部分領域に対して、所定の閾値に基づいて画素を2値化する2値化手順を有し、
前記2値化手順は、
前記ドーナツ状領域のうち、前記円形バーコードの外周円に直交する直線上の2値化した画素において、連続した奇数個の画素の画素値に基づいて、多数決理論により前記画素の画素値を決定することを特徴とする請求項８又は９に記載の画像表示方法。
【請求項１１】
画像が投影される投影面又はその裏面に配置された物体を撮影する撮影手順と、
前記投影面に投影される前記画像を生成する投影画像生成手順と、
前記撮影手順により撮影された撮像データから、前記物体の識別情報である放射状に配置された1次元バーコードで形成された円形バーコードを抽出する画像領域抽出手順と、
前記画像領域抽出手順により抽出された前記円形バーコードから前記物体の属性情報を取得する物体認識手順と、
前記物体認識手順により認識された前記属性情報に基づいて前記投影画像生成手順を操作する操作処理手順とをコンピュータに実行させて画像表示を行う画像表示プログラムであって、
前記物体認識手順において、
前記画像領域抽出手順により抽出された前記円形バーコードの画素領域のうち、前記円形バーコードの外周円の内側の部分領域に基づいて、前記円形バーコードから前記物体の属性情報を取得するように機能させることを特徴とする画像表示プログラム。
【図１ａ】
【図１ｂ】
【図１ｃ】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５ａ】
【図５ｂ】
【図６ａ】
【図６ｂ】
【図６ｃ】
【図６ｄ】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６ａ】
【図１６ｂ】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図３２】
【図１ｂ】
【図１ｃ】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５ａ】
【図５ｂ】
【図６ａ】
【図６ｂ】
【図６ｃ】
【図６ｄ】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６ａ】
【図１６ｂ】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図３２】
【公開番号】特開２００８−４０５５７（Ｐ２００８−４０５５７Ａ）
【公開日】平成２０年２月２１日（２００８．２．２１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００６−２１０２６５（Ｐ２００６−２１０２６５）
【出願日】平成１８年８月１日（２００６．８．１）
【出願人】（０００００６７４７）株式会社リコー (37,907)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２０年２月２１日（２００８．２．２１）
【国際特許分類】
【出願日】平成１８年８月１日（２００６．８．１）
【出願人】（０００００６７４７）株式会社リコー (37,907)
【Ｆターム（参考）】
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