像。第1被摄体图像是由摄像部12取得的第1被摄体的第1被摄体图像。第2被摄体图像是通过由图像处理装置11将第1被摄体图像编辑而生成的被摄体图像。
[0047]体型参数是表示被摄体的体型的信息。体型参数包括1个以上的参数。这里，所谓参数，是指人体的1个以上的部位的量尺寸值。另外，量尺寸值并不限定于实际量尺寸的值(实测值)，包括推测了量尺寸值的值、或相当于量尺寸值的值(用户任意输入的值等)。
[0048]在本实施方式中，参数是与在衣服的制作时或购买时等进行量尺寸的人体的各部分对应的量尺寸值。具体而言，体型参数包括胸围、体围、腰围、身长及肩宽中的至少1个参数。另外，体型参数中所包含的参数并不限定于这些参数。例如，体型参数也可以还包括袖长、腿长、3维CG模型的顶点位置、骨骼的关节位置等的参数。
[0049]体型参数包括第1体型参数和第2体型参数。第1体型参数是表示第1被摄体的体型的参数。第2体型参数是表示在第2被摄体图像中拍摄的被摄体(第2被摄体)的体型的参数。
[0050]基准位置信息是在合成时的对位的基准中使用的信息，例如包括特征区域、轮廓、特征点等。所谓合成时，表示将被摄体的被摄体图像与衣服图像进行合成时。
[0051]特征区域是被摄体图像中的能够推测被摄体的形状的区域。在特征区域中，有与人体的肩部对应的肩区域或与腰部对应的腰区域、与腿部对应的腿区域等。另外，特征区域并不仅限定于上述各区域。
[0052]轮廓是被摄体图像中的能够推测被摄体的形状的区域的轮廓。例如，在能够推测被摄体的形状的区域是人体的肩区域的情况下，被摄体图像中的轮廓为表示肩区域的轮廓的线状的图像。
[0053]特征点是被摄体图像中的能够推测被摄体的形状的点，例如是表示人体的关节部分的各位置(各点)及相当于上述特征区域的中心的位置(点)、相当于人体的两肩的中央的位置(点)等。另外，特征点用图像上的位置坐标表示。此外，特征点并不仅限定于上述各位置(各点)。
[0054]图3是表示基准位置信息20的一例的示意图。图3(A)是表示轮廓的一例的图，根据该图3(A)，表示人体的肩部的轮廓20a。此外，图3(B)是表示特征区域的一例的图，根据该图3(B)，表示人体的肩部的区域20b作为特征区域。进而，图3(C)是表示特征点的一例的图，根据该图3(C)，将相对于人体的关节部分的点分别表示为特征点20c。另外，基准位置信息只要是表示合成图像生成时的对位的基准的信息就可以，并不仅限定于上述特征区域、轮廓、特征点。
[0055]回到图2的说明，衣服DB14a将1个基准位置信息对于1个被摄体图像和1个体型参数建立对应而保存。换言之，衣服DB14a对于1个体型参数将1个基准位置信息建立对应而保存。
[0056]衣服ID是用来将衣服唯一地识别的识别信息。衣服具体而言表示已制服装。在衣服ID中，例如包括衣服的制品号码或衣服的名称等，但该衣服ID并不限于这些。作为制品号码，可以使用例如JAN代码等。作为名称，可以使用例如衣服的品名等。
[0057]衣服图像是衣服的图像。衣服图像是按照每个像素表示衣服的色彩(色)及亮度等的像素值的规定的图像。衣服图像包括第2衣服图像和第3衣服图像。第2衣服图像是通过由图像处理装置11将第1衣服图像(总之是从第1被摄体图像剪下的加工前的衣服图像)编辑而生成的衣服图像。第3衣服图像是通过由图像处理装置11将第2衣服图像编辑而生成的衣服图像。
[0058]属性信息是表示由对应的衣服ID识别的衣服的属性的信息。属性信息例如是衣服的种类、衣服的尺寸、衣服的名称、衣服的销售源(品牌名等)、衣服的形状、衣服的颜色、衣服的材料、衣服的价格等。另外，属性信息也可以包括用来识别在建立了对应的第1被摄体图像中拍摄的第1被摄体的被摄体ID、在从第1衣服图像生成第2衣服图像时使用的第1编辑值、在从第2衣服图像生成第3衣服图像时使用的第2编辑值等。
[0059]衣服DB14a将多个衣服图像(1个以上的第2衣服图像、1个以上的第3衣服图像)对于1个被摄体图像、1个体型参数和1个基准位置信息建立对应而保存。另外，衣服DB14a只要保存有将1个被摄体图像、1个体型参数、1个基准位置信息和多个衣服图像建立了对应的信息就可以。即，衣服DB14a也可以是不包含被摄体ID、衣服ID及属性信息中的至少1个的形态。此外，也可以是衣服DB14a还保存与不同于上述各种信息的信息建立了对应的?目息。
[0060]回到图1的说明，图像处理装置11是包括CPU(Central Processing Unit、中央处理器)，ROM (Read Only Memory、只读存储器)、RAM (Random Access Memory、随机存取存储器)等而构成的计算机。另外，也可以是图像处理装置11还包含上述以外的电路等而构成。
[0061]图像处理装置包括第1被摄体图像取得部101、体型参数取得部102、基准位置信息取得部103、第1衣服图像取得部104、存储控制部105、第1编辑值计算部106、第2衣服图像生成部107、第2被摄体图像生成部108、第3衣服图像生成部109及显示控制部110。
[0062]第1被摄体图像取得部101、体型参数取得部102、基准位置信息取得部103、第1衣服图像取得部104、存储控制部105、第1编辑值计算部106、第2衣服图像生成部107、第2被摄体图像生成部108、第3衣服图像生成部109及显示控制部110的一部分或全部例如也可以通过使CPU等的处理装置执行程序、即通过软件实现，也可以通过IC (integratedCircuit、集成电路)等的硬件实现，也可以通过并用软件及硬件来实现。
[0063]第1被摄体图像取得部101从摄像部12取得第1被摄体的第1被摄体图像。另夕卜，第1被摄体图像取得部101也可以从未图示的外部设备经由网络等取得第1被摄体图像。此外，第1被摄体图像取得部101也可以通过将预先存储在存储部14等中的第1被摄体图像读出从而取得第1被摄体图像。在本实施方式中，设想第1被摄体图像取得部101从摄像部12取得第1被摄体图像的情况来进行说明。
[0064]另外，在第1被摄体的摄像时，第1被摄体优选的是穿着身体的线条变得明确的衣服(例如内衣等)的状态。由此，能够提高后述的第1体型参数的推测处理及基准位置信息的计算处理的精度。因此，通过在首先在穿着身体的线条变得明确的衣服的状态下将第1被摄体图像摄像一次后，将穿着通常(合成对象)的衣服的状态的第1被摄体图像摄像，从而能够在精度良好地计算出第1体型参数及基准位置信息后执行后述的生成第2衣服图像的处理。
[0065]体型参数取得部102取得表示第1被摄体的体型的第1体型参数。该体型参数取得部102包括深度图像取得部102a和体型参数推测部102b。
[0066]深度图像取得部102a取得在由第1被摄体图像取得部101取得的第1被摄体图像中所包含的深度图像(深度图)。另外，存在有在第1被摄体图像中所包含的深度图像中包含有人物区域以外的背景区域等的情况。因此，深度图像取得部102a通过提取从第1被摄体图像所取得的深度图像中的人物区域而取得第1被摄体的深度图像。
[0067]深度图像取得部102a例如通过对于构成深度图像的各像素的3维位置中的进深方向的距离设定阈值，从而提取人物区域。例如，在第2摄像部12b的照相机坐标系中以第2摄像部12b的位置为原点、设Z轴正方向是从第2摄像部12b的原点向被摄体方向延伸的照相机的光轴。在此情况下，将构成深度图像的各像素中的进深方向(Z轴方向)的位置坐标为预先设定的阈值(例如表示2m的值)以上的像素排除。由此，深度图像取得部102a能够从第2摄像部12b中取得由存在于该阈值的范围内的人物区域的像素构成的深度图像，即第1被摄体的深度图像。
[0068]体型参数推测部102b根据由深度图像取得部102a取得的第1被摄体的深度图像推测第1被摄体的第1体型参数。具体而言，首先，体型参数推测部102b将人体的3维模型数据应用于第1被摄体的深度图像。然后，体型参数推测部102b使用深度图像和应用于第1被摄体的3维模型数据，计算在第1体型参数中包含的各参数的值(例如，胸围、体围、腰围、身长及肩宽等的各值)。
[0069]更详细地讲，首先，体型参数推测部102b将人体的3维模型数据(3维多边形模型)应用于第1被摄体的深度图像。然后，体型参数推测部102b根据与应用于第1被摄体的深度图像的人体的3维模型数据中的多个参数(胸围、体围、腰围、身长及肩宽等)分别对应的部位的距离来推测上述量尺寸值。具体而言，体型参数推测部102b根据应用的人体的3维模型数据上的2顶点间的距离或连结某两顶点的棱线的长度等，计算(推测)胸围、体围、腰围、身长及肩宽等的各参数的值。所谓两顶点，表示应用的人体的3维模型数据上的与计算对象的参数(胸围、体围、腰围、身长及肩宽等)分别对应的部位的一端和另一端。另外，对于在后述的第2被摄体的第2体型参数中所包含的各参数的值也能够同样求出。
[0070]另外，在本实施方式中，假设体型参数取得部102取得由体型参数推测部102b推测的第1体型参数，但例如也可以取得通过由用户进行的输入部13的操作指示输入的第1体型参数。在此情况下，需要通过后述的显示控制部110使显示部15显示第1体型参数的输入画面，向用户敦促对该输入画面的输入。该输入画面例如包括胸围、体围、腰围、身长及肩宽等的参数的输入栏，用户通过一边参照显示在显示部15上的输入画面一边操作输入部13，能够向各参数的输入栏输入值。这样，体型参数取得部102也可以取得第1体型参数。
[0071]基准位置信息取得部103取得基准位置信息，该基准位置信息表示作为基准的部位(基准部位)的位置。这里，对基准位置信息取得部103取得特征区域、轮廓及特征点作为基准位置信息的情况进行说明。
[0072]首先，基准位置信息取得部103取得在由第1被摄体图像取得部101取得的第1被摄体图像中所包含的第1被摄体的彩色图像。然后，基准位置信息取得部103提取所取得的彩色图像中的例如相当于人体的肩部的区域(肩区域)作为特征区域。此外，基准位置信息取得部103将提取出的肩区域的轮廓提取。另外，轮廓是沿着人体的外形的线状的图像，上述肩区域的轮廓是沿着人体的肩区域的外形的线状的图像。
[0073]另外，取得的特征区域及轮廓是人体的各部(并不限于上述肩部，例如也可以是腰部等)的哪个部位都可以。此外