従来のコンピュータビジョン研究では、画像データから如何にユークリッド幾何的情報を得るかが盛んに議論されてきた。ロボットを誘導したり対象物を認識するためにはユークリッド幾何的な情報が必要であると考えられて来たからである。これに対し、近年のヨーロッパのコンピュータビジョン界においては、アフィン幾何や射影幾何などのより一般化された幾何をもとに視覚研究を見直そうとする動きが出てきている。このようなより抽象的な幾何のもとに視覚を考えることにより、画像から対象物固有の不変量を計算したり、カメラを校正せずに複合現実感やヒューマンインターフェイスを実現する方法などが次々と示されてきた。本稿では、このような視覚の非ユークリッド幾何的な取り扱いについて論じ、これが画像メディアの研究において如何に重要な役割を果たすかについて述べる。In computer vision, the recovery of camera geometry and object shape has traditionally been studied in the Euclidean geometry. This is because the Euclidean geometry is required for object recognition, visual navigation and other computer vision applications. However, it was shown recently that the Euclidean geometry is not always required for many computer vision applications. Furthermore, it was shown that the non-Euclidean geometry can be recovered from images without using camera calibrations. In this paper, we consider the projective and algebraic geometries for computer vision and graphics, and show that they provide new approach in the research of computer vision and image media.