JP2007208708A - 分光反射率推定方法、分光反射率推定装置および分光反射率推定プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 ディジタルカメラ3で得られた画像ファイルを入力し、画像データのチャンネル数を仮想的に増加させるチャンネル数仮想増加モジュールを生成し、また、チャンネル数を増加させた画像データを分光反射率画像に変換する際に用いる線形結合係数算出行列を決定する解析手段と、前記画像データを分光反射率画像データへ変換する画像変換手段とを備える。
【選択図】図2
Description
以下、本発明の実施例1の分光反射率推定方法が適用される分光反射率推定装置について図面を参照し説明する。尚、本実施例1では画像入力機器としてディジタルカメラを用いた説明となっているが、後段に示すように、スキャナ等にも応用が可能であり、その都度、適宜読み替えて実施することが出来る。
以下、本実施例1に係る分光反射率推定方法が適用される分光反射率推定装置の動作について説明する。図2は、分光反射率推定装置において分光反射率推定を行うための概略的な手順を示すフローチャートである。
先ず、ユーザが標準板1を測定対象位置に設置し、標準板1の色票面が適切な明るさとなるよう照明光源2を設置し、ディジタルカメラ3の撮像範囲で標準板1が適切な大きさに撮影されるような測定位置にディジタルカメラ3を設置する(ステップS1)。
次に、ユーザは、標準板1の表面から反射される光がディジタルカメラ3の適正露光範囲に収まるようディジタルカメラ3の露光条件であるシャッタースピードと絞り値を設定する(ステップS2)。
その後、ユーザはディジタルカメラ3のシャッターを切り、ディジタルカメラ3による撮影を行う。また、同様の手順により、同一の照明光源2、及び同一の露光条件の下で、撮影の本来の対象となる被写体を撮影し画像ファイルに記録する(ステップS3)。
次に、計算機4は、ディジタルカメラ3の階調特性データと、前記解析処理で出力されたチャンネル数仮想増加モジュール及び線形結合係数算出行列と、物体の分光反射率を特定の次元で表現するための基底ベクトルに基づき、ステップS4で入力したディジタルカメラ3からの画像ファイルの画像データを分光反射率画像データへ変換する(ステップS6)。
図3(a)、(b)は、この線形結合係数算出行列を算出する解析処理の動作を示すフローチャートである。
以下、ディジタルカメラ3から得られる画像ファイルの画像データのチャンネル数を仮想的に増加させるチャンネル数仮想増加モジュールを生成し、チャンネル数を増加させた画像データの各画素におけるセンサ応答ベクトルを、被写体の分光反射率を特定の次元の線形結合で表現するための基底ベクトルに対する係数に変換する線形結合係数算出行列を算出する解析処理について、図3(a)、(b)のフローチャートに基づいて説明する。
図3(a)のフローチャートに示すように、先ず、ディジタルカメラ3で撮影した標準板1を含む画像データが記載された画像ファイルから画像データを読み込む(ステップS7)。
ここで、仮想分光フィルタベクトルは、ディジタルカメラ3の分光感度特性と照明光源2の分光特性の分光積と線形独立である限り、各要素に任意の値を取ることができるベクトルである。この条件は、式(4)で表される。
仮想分光フィルタの具体的な例としては、例えばP=3であれば、適当な照明光源の分光特性とCIE1931の2度視野標準観測者の等色関数との分光積等を用いることができる。
なお、ここでの非線形変換モデルは式(5)に限定されるものではなく、例えば式(5)に異なる次数の項を追加したものや、任意の非線形関数を使用したもの、あるいはルックアップテーブル形式のもの等、十分な変換精度が得られる非線形変換モデルであれば、何を使用しても構わない。ここでは、一般的な形として、非線形変換モデルを関数Aで表し、非線形変換処理を式(6)で表す。
なお、標準板1の設計にあたっては、標準板1の各色票は、その分光反射率が分光反射率基底ベクトルbのN次元線形結合として十分な精度で表されるよう、例えば実在する物体サンプルの中から該当するものを予め選択しておくか、あるいは、例えば実在する染色材料と媒体とから予め作成しておく。また、色票の数Lは分光反射率線形モデルの次数N以上とし、L個の色票の分光反射率が波長空間に張る部分空間はN個の分光反射率基底ベクトルが張る空間と実質的に等価となるよう色票の選択または作成を行なっておく。
なお、ここでは線形重回帰分析により線形結合係数算出行列Dを決定したが、照明光源2の分光特性、及びディジタルカメラ3の分光感度特性が既知である場合には、標準板1を撮影した画像データに基づくことなく、この行列を計算により導出することも可能である。総合センサ応答行列TSは式(11)によって表される。
先ず、ディジタルカメラ3で撮影した被写体を含む画像データが記載された画像ファイルから、画像データを読み込む(ステップS15)。
次に、ディジタルカメラ3への入射光のエネルギー量とディジタルカメラ3が出力する画素値との非線形な関係を予め記録した階調特性データを用い、ステップS15で得られた前記被写体を含む画像データの全ての画素値を線形化し、各画素のセンサ応答ベクトルを得る(ステップS16)。
そして、解析処理で得たチャンネル数仮想増加モジュールを用い、画像データのチャンネル数を仮想的に増加させる(ステップS17、分光反射率線形結合係数算出ステップ、分光反射率線形結合係数算出処理)。すなわち、画像データのある一画素のセンサ応答ベクトルをtRGB、式(6)により算出した仮想センサ応答ベクトルをthとし、その画素における総合センサ応答ベクトルtSを式(12)で表す。
この実施例2の分光反射率推定方法が適用される分光反射率推定装置では、分光反射率画像を分光画像ファイルとして保存する際、各画素の分光反射率を分光反射率ベクトルにより記述するのではなく、線形結合係数により記述するようにしてもよい。この結果、画像データの容量を圧縮できる効果が得られる。この場合、分光反射率基底ベクトルを分光画像ファイル内、または異なるファイルに別途記録しておくことにより、各画素の線形結合係数から式(9)を用いて分光反射率を算出することができる。
Claims (6)
- 画像入力機器から得られた分光反射率推定対象物の画像を含む画像データから、前記分光反射率推定対象物の分光反射率を推定する分光反射率推定方法であって、
分光反射率が異なる複数の色票を同一の面上に配した標準板を前記分光反射率推定対象物と同一の画像入力条件で入力し、入力された該標準板の複数の色票の画像データを取得する画像データ取得ステップと、
前記標準板の各色票に対応するセンサ応答値を前記画像データから抽出するセンサ応答値抽出ステップと、
前記画像入力機器の分光感度特性と画像入力時に使用する照明光源の分光特性との分光積と分光空間において線形独立となる分光特性を持つ仮想分光フィルタデータと、前記標準板の各色票の分光反射率データとから、各色票の仮想センサ応答値を得る仮想センサ応答値算出ステップと、
前記標準板の各色票のセンサ応答値を各色票の仮想センサ応答値に変換する非線形関数を作成するセンサ応答値非線形変換関数作成ステップと、
前記標準板の各色票のセンサ応答値及び仮想センサ応答値と、該標準板の各色票の分光反射率データと、分光反射率を特定の次元の線形結合で表現するための基底関数とを用い、センサ応答値と仮想センサ応答値とから分光反射率を特定の次元の線形結合で表現するための基底関数に対する係数を算出する線形結合係数算出行列を作成する線形結合係数算出行列作成ステップと、
前記画像入力機器の前記分光反射率推定対象物のセンサ応答値から前記非線形関係によって前記分光反射率推定対象物の仮想センサ応答値を算出し、該センサ応答値と該仮想センサ応答値とから、前記線形結合係数算出行列を用い、分光反射率を特定の次元の線形結合で表現するための基底関数に対する係数を算出する分光反射率線形結合係数算出ステップと、
前記分光反射率を特定の次元の線形結合で表現するための基底関数に対する係数と、分光反射率を特定の次元の線形結合で表現するための基底関数とから、前記分光反射率推定対象物の分光反射率を推定する分光反射率推定ステップと、
を有する分光反射率推定方法。 - 画像入力機器から得られた分光反射率推定対象物の画像を含む画像データから、前記分光反射率推定対象物の分光反射率を推定する分光反射率推定方法であって、
前記画像入力機器の分光感度特性データと、画像入力時に使用する照明光源の分光特性データと、異なる複数の分光反射率データとから、前記画像入力機器で該分光反射率を持つ物体を分光反射率推定対象物と同一の画像入力条件で入力したときのセンサ応答値を算出するセンサ応答値算出ステップと、
前記画像入力機器の分光感度特性と画像入力時に使用する照明光源の分光特性との分光積と分光空間において線形独立となる分光特性を持つ仮想分光フィルタデータと、前記分光反射率データとから、前記分光反射率データの仮想センサ応答値を得る仮想センサ応答値算出ステップと、
前記分光反射率データのセンサ応答値を仮想センサ応答値に変換する非線形関数を作成するセンサ応答値非線形変換関数作成ステップと、
前記分光反射率データと、前記画像入力機器の分光感度特性データと、画像入力時に使用する照明光源の分光特性データと、前記仮想分光フィルタデータと、分光反射率を特定の次元の線形結合で表現するための基底関数とを用い、センサ応答値と仮想センサ応答値とから分光反射率を特定の次元の線形結合で表現するための基底関数に対する係数を算出する線形結合係数算出行列を作成する線形結合係数算出行列作成ステップと、
前記画像入力機器の前記分光反射率推定対象物のセンサ応答値から前記非線形関係によって前記分光反射率推定対象物の仮想センサ応答値を算出し、該センサ応答値と該仮想センサ応答値とから、前記線形結合係数算出行列を用い、分光反射率を特定の次元の線形結合で表現するための基底関数に対する係数を算出する分光反射率線形結合係数算出ステップと、
前記分光反射率を特定の次元の線形結合で表現するための基底関数に対する係数と、分光反射率を特定の次元の線形結合で表現するための基底関数とから、前記分光反射率推定対象物の分光反射率を推定する分光反射率推定ステップと、
を有する分光反射率推定方法。 - 画像入力機器から得られた分光反射率推定対象物の画像を含む画像データから、前記分光反射率推定対象物の分光反射率を推定する分光反射率推定装置であって、
分光反射率が異なる複数の色票を同一の面上に配した標準板を前記分光反射率推定対象物と同一の画像入力条件で入力し、入力された該標準板の複数の色票の画像データを取得する画像データ取得手段と、
前記標準板の各色票に対応するセンサ応答値を前記画像データから抽出するセンサ応答値抽出手段と、
前記画像入力機器の分光感度特性と画像入力時に使用する照明光源の分光特性との分光積と分光空間において線形独立となる分光特性を持つ仮想分光フィルタデータと、前記標準板の各色票の分光反射率データとから、各色票の仮想センサ応答値を得る仮想センサ応答値算出手段と、
前記標準板の各色票のセンサ応答値を各色票の仮想センサ応答値に変換する非線形関数を作成するセンサ応答値非線形変換関数作成手段と、
前記標準板の各色票のセンサ応答値及び仮想センサ応答値と、該標準板の各色票の分光反射率データと、分光反射率を特定の次元の線形結合で表現するための基底関数とを用い、センサ応答値と仮想センサ応答値とから分光反射率を特定の次元の線形結合で表現するための基底関数に対する係数を算出する線形結合係数算出行列を作成する線形結合係数算出行列作成手段と、
前記画像入力機器の前記分光反射率推定対象物のセンサ応答値から前記非線形関係によって前記分光反射率推定対象物の仮想センサ応答値を算出し、該センサ応答値と該仮想センサ応答値とから、前記線形結合係数算出行列を用い、分光反射率を特定の次元の線形結合で表現するための基底関数に対する係数を算出する分光反射率線形結合係数算出手段と、
前記分光反射率を特定の次元の線形結合で表現するための基底関数に対する係数と、分光反射率を特定の次元の線形結合で表現するための基底関数とから、前記分光反射率推定対象物の分光反射率を推定する分光反射率推定手段と、
を有する分光反射率推定装置。 - 画像入力機器から得られた分光反射率推定対象物の画像を含む画像データから、前記分光反射率推定対象物の分光反射率を推定する分光反射率推定装置であって、
前記画像入力機器の分光感度特性データと、画像入力時に使用する照明光源の分光特性データと、異なる複数の分光反射率データとから、前記画像入力機器で該分光反射率を持つ物体を分光反射率推定対象物と同一の画像入力条件で入力したときのセンサ応答値を算出するセンサ応答値算出手段と、
前記画像入力機器の分光感度特性と画像入力時に使用する照明光源の分光特性との分光積と分光空間において線形独立となる分光特性を持つ仮想分光フィルタデータと、前記分光反射率データとから、前記分光反射率データの仮想センサ応答値を得る仮想センサ応答値算出手段と、
前記分光反射率データのセンサ応答値を仮想センサ応答値に変換する非線形関数を作成するセンサ応答値非線形変換関数作成手段と、
前記分光反射率データと、前記画像入力機器の分光感度特性データと、画像入力時に使用する照明光源の分光特性データと、前記仮想分光フィルタデータと、分光反射率を特定の次元の線形結合で表現するための基底関数とを用い、センサ応答値と仮想センサ応答値とから分光反射率を特定の次元の線形結合で表現するための基底関数に対する係数を算出する線形結合係数算出行列を作成する線形結合係数算出行列作成手段と、
前記画像入力機器の前記分光反射率推定対象物のセンサ応答値から前記非線形関係によって前記分光反射率推定対象物の仮想センサ応答値を算出し、該センサ応答値と該仮想センサ応答値とから、前記線形結合係数算出行列を用い、分光反射率を特定の次元の線形結合で表現するための基底関数に対する係数を算出する分光反射率線形結合係数算出手段と、
前記分光反射率を特定の次元の線形結合で表現するための基底関数に対する係数と、分光反射率を特定の次元の線形結合で表現するための基底関数とから、前記分光反射率推定対象物の分光反射率を推定する分光反射率推定手段と、
を有する分光反射率推定装置。 - 画像入力機器から得られた分光反射率推定対象物の画像を含む画像データから、前記分光反射率推定対象物の分光反射率を推定する分光反射率推定方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、
分光反射率が異なる複数の色票を同一の面上に配した標準板を前記分光反射率推定対象物と同一の画像入力条件で入力し、入力された該標準板の複数の色票の画像データを取得する画像データ取得処理と、
前記標準板の各色票に対応するセンサ応答値を前記画像データから抽出するセンサ応答値抽出処理と、
前記画像入力機器の分光感度特性と画像入力時に使用する照明光源の分光特性との分光積と分光空間において線形独立となる分光特性を持つ仮想分光フィルタデータと、前記標準板の各色票の分光反射率データとから、各色票の仮想センサ応答値を得る仮想センサ応答値算出処理と、
前記標準板の各色票のセンサ応答値を各色票の仮想センサ応答値に変換する非線形関数を作成するセンサ応答値非線形変換関数作成処理と、
前記標準板の各色票のセンサ応答値及び仮想センサ応答値と、該標準板の各色票の分光反射率データと、分光反射率を特定の次元の線形結合で表現するための基底関数とを用い、センサ応答値と仮想センサ応答値とから分光反射率を特定の次元の線形結合で表現するための基底関数に対する係数を算出する線形結合係数算出行列を作成する線形結合係数算出行列作成処理と、
前記画像入力機器の前記分光反射率推定対象物のセンサ応答値から前記非線形関係によって前記分光反射率推定対象物の仮想センサ応答値を算出し、該センサ応答値と該仮想センサ応答値とから、前記線形結合係数算出行列を用い、分光反射率を特定の次元の線形結合で表現するための基底関数に対する係数を算出する分光反射率線形結合係数算出処理と、
前記分光反射率を特定の次元の線形結合で表現するための基底関数に対する係数と、分光反射率を特定の次元の線形結合で表現するための基底関数とから、前記分光反射率推定対象物の分光反射率を推定する分光反射率推定処理と、
を有する分光反射率推定プログラム。 - 画像入力機器から得られた分光反射率推定対象物の画像を含む画像データから、前記分光反射率推定対象物の分光反射率を推定する分光反射率推定方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記画像入力機器の分光感度特性データと、画像入力時に使用する照明光源の分光特性データと、異なる複数の分光反射率データとから、前記画像入力機器で該分光反射率を持つ物体を前記分光反射率推定対象物と同一の画像入力条件で入力したときのセンサ応答値を算出するセンサ応答値算出処理と、
前記画像入力機器の分光感度特性と画像入力時に使用する照明光源の分光特性との分光積と分光空間において線形独立となる分光特性を持つ仮想分光フィルタデータと、前記分光反射率データとから、前記分光反射率データの仮想センサ応答値を得る仮想センサ応答値算出処理と、
前記分光反射率データのセンサ応答値を仮想センサ応答値に変換する非線形関数を作成するセンサ応答値非線形変換関数作成処理と、
前記分光反射率データと、前記画像入力機器の分光感度特性データと、画像入力時に使用する照明光源の分光特性データと、前記仮想分光フィルタデータと、分光反射率を特定の次元の線形結合で表現するための基底関数とを用い、センサ応答値と仮想センサ応答値とから分光反射率を特定の次元の線形結合で表現するための基底関数に対する係数を算出する線形結合係数算出行列を作成する線形結合係数算出行列作成処理と、
前記画像入力機器の前記分光反射率推定対象物のセンサ応答値から前記非線形関係によって前記分光反射率推定対象物の仮想センサ応答値を算出し、該センサ応答値と該仮想センサ応答値とから、前記線形結合係数算出行列を用い、分光反射率を特定の次元の線形結合で表現するための基底関数に対する係数を算出する分光反射率線形結合係数算出処理と、
前記分光反射率を特定の次元の線形結合で表現するための基底関数に対する係数と、分光反射率を特定の次元の線形結合で表現するための基底関数とから、前記分光反射率推定対象物の分光反射率を推定する分光反射率推定処理と、
を有する分光反射率推定プログラム。
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