JP2018179778A - 測定装置およびその方法、並びに、画像処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】投光角度および受光角度に起因する精度劣化を考慮して、変角特性データを生成するための測定データを取得する。
【解決手段】測定角度設定部１０１１は、変角特性の測定系における投光角度θ_ｉｎおよび受光角度θ_ｏｕｔを設定する。測定条件判定部１０１７は、投光角度θ_ｉｎおよび受光角度θ_ｏｕｔの何れかまたは両方に基づき測定条件を設定する。測定部１０１２は、投光角度θ_ｉｎおよび受光角度θ_ｏｕｔ、並びに、測定条件の下で物体の反射光強度を示す測定データを取得する。
【選択図】図１

Description

本発明は、変角特性データの生成に関する。

角度によって変化する試料の反射率／透過率を表す特性は変角特性と呼ばれる。変角特性として下記が知られている。

双方向反射率分布関数（bidirectional reflectance distribution function: BRDF）、
双方向テクスチャ関数（bidirectional texture function: BTF）、
双方向透過率分布関数（bidirectional transmittance distribution function:BTDF）、
双方向散乱面反射率分布関数（bidirectional scattering surface reflectancedistribution function: BSSRDF）。

変角特性は物体の質感に影響を与えるため、コンピュータグラフィックス（ＣＧ）の分野において、近年、素材の特性を決めるパラメータとして利用されている。例えば、物理的に正確なＣＧ再現画像を作成するために、ＢＲＤＦの測定データがＣＧソフトにおけるレンダリングに利用される。

変角特性の一つであるＢＴＦの測定方法が特許文献１に記載されている。特許文献１によれば、測定機器としてカメラを用い、光源、試料、カメラを所定の位置関係に配置した撮影条件の下、光源によって照明された試料面をカメラで撮影する。光源と試料面の位置関係、および、試料面とカメラの位置関係を、複数通りに変化させて撮影を行い、複数回の撮影画像から試料の反射特性データとしてＢＴＦデータを生成する。

特許文献１の測定方法は試料からの反射光をカメラによって測定するため、測定データがカメラのショットノイズの影響を受けて、ＢＴＦデータの精度が低下する場合がある。勿論、カメラのショットノイズの影響を受けたＢＴＦデータをＣＧ再現画像の生成に用いれば、ＣＧ再現画像の再現精度が低下する。言い替えれば、特許文献１の測定方法には、測定データをＢＴＦデータとして利用可能か否かを判断する観点が欠けている。

特開２００８−０９０５９０号公報

本発明は、投光角度および受光角度に起因する精度劣化を考慮して、変角特性データを生成するための測定データを取得することができる測定装置を提供することを目的とする。

上記の目的を達成するために、本発明に係る測定装置は、
変角特性の測定系における投光角度および受光角度を設定する第一の設定手段と、前記投光角度および受光角度の何れかまたは両方に基づき測定条件を設定する第二の設定手段と、前記投光角度および受光角度、並びに、前記測定条件の下で物体の反射光強度を示す測定データを取得する測定手段と、を有することを特徴とする。

本発明に係る測定装置によれば、投光角度および受光角度に起因する精度劣化を考慮して、変角特性データを生成するための測定データを取得することができる。

実施例の測定装置および画像処理装置の構成例を示すブロック図 ＢＴＦの測定系を示す図 ＢＴＦデータの一例を示す図 ＢＴＦデータの測定および画像処理の手順を説明するフローチャート 反射光測定部の処理を説明するフローチャート 測定領域Ｓ_θｏｕｔの算出方法を説明する図 ＳＮ比の推定方法を説明する図 レンダリング部の処理を説明するフローチャート 仮想環境を説明する図 測定装置および／または画像処理装置として機能するコンピュータ装置の構成例を示すブロック図 変更可能な測定条件とＳＮ比の関係を示す図 実施例２の反射光強度測定部の処理を説明するフローチャート 実施例３の反射光強度測定部の処理を説明するフローチャート ＳＮ比の推定方法を説明する図 実施例の測定装置および画像処理装置の構成例を示すブロック図 実施例４の反射光強度測定部の処理を説明するフローチャート

以下、本発明にかかる実施例の測定装置と測定方法、画像処理装置と画像処理方法を図面を参照して詳細に説明する。なお、実施例は特許請求の範囲にかかる本発明を限定するものではなく、また、実施例において説明する構成の組み合わせのすべてが本発明の解決手段に必須とは限らない。

［装置の構成］
図１のブロック図により実施例の測定装置および画像処理装置の構成例を示す。

測定装置１１は、試料の反射光強度を測定する反射光測定部１０１、および、反射光強度の測定結果からＢＴＦデータを生成するＢＴＦ生成部１０２を備える。

画像処理装置１２の格納部１０３には、ＢＴＦ生成部１０２が生成したＢＴＦデータが格納される。例えば、測定装置１１と画像処理装置１２はＵＳＢなどのシリアルバスや有線または無線ネットワークで接続され、それら通信路を介してＢＴＦデータが格納部１０３に格納される。画像処理装置１１は、さらに、物体の三次元形状情報を入力する入力部１０４、ＢＴＦデータを用いてコンピュータグラフィックス画像（ＣＧ画像）を生成するレンダリング部１０５、および、ＣＧ画像を例えばモニタ１０７に表示する表示部１０６を備える。

反射光測定部１０１は、詳細は後述するが、測定角度設定部１０１１、測定部１０１２、ＳＮ比推定部１０１３、条件設定部１０１４、測定データ格納部１０１５、算出部１０１６、判定部１０１８を備える。反射光測定部１０１の中で、ＳＮ比推定部１０１３、条件設定部１０１４、判定部１０１８は、測定条件判定部１０１７を構成する。

図１には測定装置１１、画像処理装置１２、モニタ１０７を分離した構成例を示すが、測定装置１１と画像処理装置１２を一体あるいは画像処理装置１２とモニタ１０７を一体に構成することができるし、あるいは、それらすべてを一体に構成することもできる。

［ＢＴＦデータ］
図２によりＢＴＦの測定系を示す。ＢＴＦは、前述したように変角特性の一つであり、物体の各位置における変角特性を示し、下記のように表現される。

ＢＴＦ（θ_ｉｎ，θ_ｏｕｔ，ｉ，ｊ）…（１）
ここで、θ_ｉｎは入射角、θ_ｏｕｔは出射角、ｉは横方向位置、ｊは縦方向位置。

つまり、測定光源３０４からの光を入射角θ_ｉｎで試料３０１に照射し、出射角θ_ｏｕｔの方向に設置した受光器３０５により反射光３０６の強度を測定する。さらに、入射角θ_ｉｎ、出射角θ_ｏｕｔ、および、試料３０１の表面の位置をそれぞれ変更して測定を繰り返すことでＢＴＦデータが取得される。図３によりＢＴＦデータの一例を示す。

以下では、測定系における入射角_ｉｎを「投光角度」、出射角_ｏｕｔを「受光角度」と呼ぶ場合がある。実施例では、０≦θ_ｉｎ＜９０度、０≦θ_ｏｕｔ＜９０度の範囲でＢＴＦを測定する例を説明する。また、試料３０１におけるＢＴＦの測定解像度をＤ［ｍｍ］とする。言い替えれば、試料３０１の表面を間隔Ｄで測定してＢＴＦデータが生成される。

また、受光器３０５としてディジタルカメラ（以下「カメラ」）を用いる。カメラによって反射光３０６の強度を測定する場合、その測定データは、カメラのショットノイズの影響を受ける。そこで、複数回の測定結果を平均化することで、ノイズの影響を低減した測定データを生成する。その際、測定回数は、反射光３０６の強度を一回測定したデータのＳＮ比（信号とノイズの比、Ｓ／（Ｓ＋Ｎ））に基づき決定され、決定した回数の測定が行われ、それらのデータの平均化により、ノイズの影響を低減した測定データが取得される。

［処理手順］
図４のフローチャートによりＢＴＦデータの測定および画像処理の手順を説明する。

反射光測定部１０１は、詳細は後述するが、試料の反射光強度Ｉ（θ_ｉｎ，θ_ｏｕｔ，ｉ，ｊ）を測定する（Ｓ４０１）。ＢＴＦデータ生成部１０２は、下式により、反射光測定部１０１が取得した反射光強度Ｉを用いてＢＴＦデータを生成し、図３に一例を示すＢＴＦデータを格納部１０３に格納する（Ｓ４０２）。

ＢＴＦ（θ_ｉｎ，θ_ｏｕｔ，ｉ，ｊ）＝Ｉ（θ_ｉｎ，θ_ｏｕｔ，ｉ，ｊ）／Ｉ_ｗ（θ_ｉｎ，θ_ｏｕｔ，ｉ，ｊ）…（２）
式（２）において、分母のＩ_ｗ（θ_ｉｎ，θ_ｏｕｔ，ｉ，ｊ）は、ステップＳ４０１の反射光強度の測定方法と同様の方法により完全拡散反射板を測定して得られた反射光強度に相当する。

入力部１０４は、ＣＧ画像に含める物体の三次元形状情報を入力する（Ｓ４０３）。レンダリング部１０５は、詳細は後述するが、入力部１０４が入力した物体の三次元形状情報に、格納部１０３に格納された変角特性（ＢＴＦデータ）を適用するレンダリング処理を行い、物体像を含むＣＧ画像を生成する（Ｓ４０４）。表示部１０６は、生成されたＣＧ画像をモニタ１０７に表示する（Ｓ４０５）。

なお、図４にはＢＴＦデータの生成（Ｓ４０２）までの計測装置１１の処理と、形状情報の入力（Ｓ４０３）以降の画像処理装置１２の処理が連続するように記載するが、それら処理は個々に行うことができる。つまり、計測装置１１は、独立に、必要に応じて生成した様々な試料のＢＴＦデータを格納部１０３に格納することができる。また、画像処理装置１２は、独立に、格納部１３に格納された様々な試料のＢＴＦデータの何れかを使用してＣＧ画像を生成することができる。

●反射光強度の測定（Ｓ４０１）
反射光測定部１０１は、一回目の測定により得られる反射光強度のＳＮ比に基づいて、ノイズの除去に必要な測定回数ｎを決定し、ｎ回の測定結果を平均化し、ノイズの影響を抑制した反射光強度を算出する。図５のフローチャートにより反射光測定部１０１の処理（Ｓ４０１）を説明する。

反射光測定部１０１は、投光角度θ_ｉｎ、受光角度θ_ｏｕｔをそれぞれ、順次、０度から９０度未満の範囲で変更して、試料の反射光強度を測定する。以下では、投光角度θ_ｉｎ＝θ_ρに固定し、受光角度θ_ｏｕｔを０≦θ_ｏｕｔ＜９０の間で一度ずつ変更して、試料上の位置（ｉ，ｊ）における反射光強度を測定する場合を説明する。

測定角度設定部１０１１が初期の受光角度θ_ｏｕｔ＝０を設定し、測定条件判定部１０１７が初期の測定回数ｎ＝１を設定する（Ｓ５０１）。ただし、測定条件判定部１０１７は、投光角度θ_ｉｎおよび受光角度θ_ｏｕｔの何れかまたは両方に基づき測定条件を設定すればよい。測定部１０１２は、試料の反射光強度の測定（一回目）を行い、測定値を測定データ格納部１０１５に格納する（Ｓ５０２）。なお、測定値は、カメラの撮影画素値である。

カメラの一画素によって撮像される試料の領域は、受光角度θ_ｏｕｔによって変化する。ＳＮ比推定部１０１３は、受光角度θ_ｏｕｔにおける一画素当りの測定領域に対応する辺の長さＳ_θｏｕｔ［ｍｍ］を算出する（Ｓ５０３）。

図６により測定領域Ｓ_θｏｕｔの算出方法を説明する。受光角度θ_ｏｕｔ＝０、つまり試料面に対して法線方向から測定した場合の一画素当りの測定領域をＳ［ｍｍ］とする（図６（ａ））。図６（ｂ）におけるＳ_θｏｕｔは下式により算出される。

Ｓ_θｏｕｔ＝Ｓ／ｃｏｓ（θ_ｏｕｔ）…（３）
なお、θ_ｏｕｔ＝０の測定の場合はＳ_θｏｕｔ＝Ｓである。続いて、ＳＮ比推定部１０１３は、測定データの解像度を測定解像度Ｄに変換するため画素数Ｙを算出する（Ｓ５０４）。ＢＴＦの測定解像度Ｄは、前述したようにＤ［ｍｍ］であり、次式により画素数Ｙが算出される。

Ｙ＝ｃｅｉｌ｛（Ｄ／Ｓ）^２｝…（４）
ここで、ｃｅｉｌ（）は天井関数
次に、ＳＮ比推定部１０１３は、下式により、測定解像度Ｄの反射光強度、言い替えれば、画素数Ｙ当りの反射光強度を算出して（Ｓ５０５）、一回目の測定によって得られた反射光強度Ｉを示す測定データを取得する。

Ｉ＝Σ_１ ^ＹＩ_ｊ…（５）
ここで、１≦ｊ≦Ｙ
次に、ＳＮ比推定部１０１３は、算出した反射光強度Ｉを示す測定データのＳＮ比を推定する（Ｓ５０６）。図７によりＳＮ比の推定方法を説明する。図７（ａ）は反射光強度ＩとＳＮ比の関係ＳＮ（Ｉ）を示し、当該特性がカメラの特性として、ＳＮ比推定部１０１３に予め保持されている。ＳＮ比推定部１０１３は、下式により反射光強度Ｉを示す測定データのＳＮ比を算出する。

ＳＮ＝ＳＮ（Ｉ）−２０・ｌｏｇ_１０（１／√Ｙ）…（６）
判定部１０１８は、測定データのＳＮ比が所定の閾値以上か否かを判定する（Ｓ５０７）。例えば、カメラの画素値の最大が２５５の場合、画素値が１だけ変動するときのＳＮ比を閾値Ｔｈとして設定する。閾値Ｔｈの算出方法を下に示す。

Ｔｈ＝−２０・ｌｏｇ_１０（１／２５５）…（７）
ＳＮ≧Ｔｈの場合、つまり図７（ｂ）に示すＳＮ比が閾値Ｔｈ以上の測定データＩｑが得られた場合、判定部１０１８は、測定データが受けたノイズの影響は小さい、言い替えれば、現状の測定条件は良好と判断する。また、ＳＮ比が閾値未満（ＳＮ＜Ｔｈ）の場合、測定データＩｐが受けたノイズの影響が大きい、言い替えれば、現状の測定条件は良好ではないと判断する。このように、判定部１０１８は、現状の測定条件の良否を判定する。

現状の測定条件は良好と判断された場合、条件設定部１０１４は、初期の測定回数ｎ＝１を維持する（Ｓ５０８）。一方、現状の測定条件は良好ではない判断された場合、条件設定部１０１４は、下式により、測定結果の平均化によりＳＮ比を閾値Ｔｈ以上にするために必要な測定回数ｎを算出し、測定回数ｎを複数回に変更する（Ｓ５０９）。

ＳＮ−２０・ｌｏｇ_１０（１／√ｎ）≧Ｔｈ…（８）
例えばＳＮ＝４３、Ｔｈ＝４７の場合、測定回数ｎは下式を満たす数であり、ｎ＝３である。

４３−２０・ｌｏｇ_１０（１／√ｎ）≧４７
測定回数ｎが複数回に変更された場合、測定部１０１２は、ｎ−１回の追加測定を行い、ｎ回分の測定データを測定データ格納部１０１５に蓄積する（Ｓ５１０）。そして、算出部１０１６は、画素数Ｙおよび測定回数ｎに基づき、下式により、測定データ格納部１０１５が格納する測定回数ｎ分（ｎ≧１）の測定データから試料上の位置（ｉ，ｊ）における反射光強度を算出する（Ｓ５１１）。

Ｉ（θ_ｉｎ，θ_ｏｕｔ，ｉ，ｊ）＝Σ_１ ^ＹＩ_ｉ／ｎ…（９）
ここで、１≦ｉ≦ｎ
次に、測定角度設定部１０１１は、試料上の位置（ｉ，ｊ）かつ投光角度θ_ρにおける全受光角度の測定が終了したか否かを判定する（Ｓ５１２）。測定が未了の受光角度θ_ｏｕｔがある場合、測定角度設定部１０１１が現在の受光角度θ_ｏｕｔにΔθを加え、測定条件判定部１０１７が初期の測定回数を初期値ｎ＝１にリセットする（Ｓ５１３）。その後、処理はステップＳ５０２に戻る。

このように、一回目の測定により得られた反射光強度のＳＮ比に基づき、現状の測定条件の良否を判定し、測定条件が良好ではないと判定した場合はノイズ除去に必要な測定回数ｎを算出し測定回数ｎを変更する。そして、ｎ（≧１）回の測定結果の測定データの平均データを算出することで、ノイズの影響を抑制した反射光強度を取得することができる。図５には示さないが、試料上の位置（ｉ，ｊ）または投光角度θ_ｉｎを変更して、反射光強度の測定を繰り返すことで試料の変角特性が取得される。

●レンダリング（Ｓ４０３）
図８のフローチャートによりレンダリング部１０５の処理（Ｓ４０４）を説明する。レンダリング部１０５は、物体を仮想的に観察する仮想環境９０１を生成する（Ｓ８０１）。図９により仮想環境９０１を説明する。レンダリング部１０４は、まず壁、天井、床などの三次元オブジェクトを設定する。次に仮想物体９０３と、仮想物体９０３を観察するための仮想照明９０２を仮想環境９０１に設定し、最後に仮想視点９０４を設定する。

次に、レンダリング部１０５は、下式に基づき、仮想物体９０３について測定された変角特性を用いて、仮想物体９０３からの反射光のＸＹＺ値を計算する（Ｓ８０２）。

ＸＹＺ（ｉ，ｊ）＝∫_θｉｎＸＹＺ_ＶＩＲ（θ_ｉｎ，ｉ，ｊ）×ＢＴＦ（θ_ｉｎ，θ_ｏｕｔ，ｉ，ｊ）ｄθ_ｉｎ…（１０）
ここで、ＸＹＺ_ＶＩＲは仮想照明のＸＹＺ値
次に、レンダリング部１０５は、下記のＸＹＺ値からｓＲＧＢ値への変換式を利用して、反射光のＸＹＺ値をＣＧ画像表示用の信号値に変換する（Ｓ８０３）。なお、ＸＹＺ値からＲＧＢ値へ変換法は、下式に限らず、例えば、公知のＡｄｏｂｅＲＧＢへの変換式などを用いてもよい。

［情報処理装置の構成］
図１０のブロック図により測定装置１１および／または画像処理装置１２として機能するコンピュータ装置の構成例を示す。ＣＰＵ２０１は、ＲＡＭ２０２をワークメモリとして、ＲＯＭ２０３や記憶部２０４に格納されたプログラムを実行し、システムバス２０８を介して、後述する構成を制御する。記憶部２０４は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、フラッシュメモリなどであり、ＯＳや前述した測定装置１１および／または画像処理装置１２の処理を実現するプログラムを格納する。

汎用インタフェイス２０５は、例えばＵＳＢなどのシリアルバスインタフェイスであり、マウスやキーボードなどの操作部２１１や受光部３０５として機能するディジタルカメラ２１２が接続される。なお、測定光源３０４の投光角度や受光部３０５の受光角度を雲台（不図示）などによって制御する場合、汎用インタフェイス２０５には雲台などが接続される。また、測定光源３０４の光源強度の調整に調光器（不図示）を用いる場合、汎用インタフェイス２０５には調光器が接続される。

図１に示す測定角度設定部１０１１は、雲台と、その制御インタフェイスとして機能する汎用インタフェイス２０５、および、測定角度を制御するＣＰＵ２０１を含む。測定部１０１２は、測定光源３０４、受光部３０５（ディジタルカメラ２１２）、調光器と、それらの制御インタフェイスと測定データ取得インタフェイスとして機能する汎用インタフェイス２０５、および、測定制御と測定データ取得を行うＣＰＵ２０１を含む。

ビデオインタフェイス２０６は、ＨＤＭＩ（登録商標）やＤｉｓｐｌａｙＰｏｒｔ（商標）などのビデオインタフェイスであり、モニタ１０６が接続される。ネットワークインタフェイス２０７は、有線または無線ネットワーク２１３と接続するためのインタフェイスである。ユーザ操作やディジタルカメラ２１２との接続は、ネットワークインタフェイス２０７を介して行われてもよい。

また、入力部１０４として機能するＣＰＵ２０１は、記憶部２０４、汎用インタフェイス２０５に接続されたドライブの記録媒体、ネットワーク２１３に接続されたサーバ装置などからＣＧ画像に含める仮想物体９０３の三次元形状情報を入力する。

このように、一回目の反射光強度の測定データのＳＮ比を推定することで、ノイズの影響を考慮して、変角特性データ（ＢＴＦデータ）を生成するための測定データを取得することができる。ＳＮ比が不足する場合は、測定対象の投光角度と受光角度においてカメラのショットノイズの影響が充分に小さい測定データを取得するために必要な測定回数ｎを算出する。

その結果、ＳＮ比が閾値以下の場合、測定回数ｎを満たす回数の追加測定が行われ、複数回分の測定データを平均化することでショットノイズの影響を抑制した反射光強度が算出される。従って、測定対象の投光角度と受光角度において、ショットノイズの影響が小さい反射光強度を用いたＢＴＦデータの生成が可能になる。また、ＳＮ比に基づき算出される測定回数ｎに従う測定を行うため、必要回数を超える測定を防ぎ、必要十分な測定回数で正確なＢＴＦデータを生成することができる。

［変形例］
上記では、受光器３０５としてディジタルカメラ２１２を用いる例を説明したが、これに限らず、二次元で反射光を測定可能な分光放射輝度計を用いてもよい。また、ＢＴＦの表現形式（１）を示したが、入射角、出射角をそれぞれ、天頂角、および、方位角の二種類に分割した、下に示す表現形式を用いてもよい。

ＢＴＦ（θ_ｉｎ，ω_ｉｎ，θ_ｏｕｔ，ω_ｏｕｔ，ｉ，ｊ）…（１３）

以下、本発明にかかる実施例２の測定装置と測定方法、画像処理装置と画像処理方法を説明する。なお、実施例２において、実施例１と略同様の構成については、同一の符号を付して、その詳細な説明を省略する場合がある。

実施例１では、カメラのショットノイズの影響を抑制するために、測定部１０１２が反射光を測定し、測定条件判定部１０１７が反射光強度のＳＮ比に基づき測定回数ｎを維持または変更する例を示した。しかし、ノイズの影響を抑制するための測定条件は測定回数ｎに限られず、光源の設定条件、カメラの撮影条件を用いてもよい。

図１１により変更可能な測定条件とＳＮ比の関係を示す。図１１（ａ）は光源強度とＳＮ比の関係を示し、光源強度が大きくなるほどＳＮ比が大きくなる。図１１（ｂ）は露光時間とＳＮ比の関係を示し、露光時間が長くなるとカメラの撮像デバイスが試料からの反射光を受光する時間が増加してＳＮ比が大きくなる。図１１（ｃ）はＩＳＯ感度とＳＮ比の関係を示し、ＩＳＯ感度が小さくなるほどＳＮ比が大きくなる。

ＳＮ比が閾値Ｔｈ未満の場合、実施例２の判定部１０１８は、現状の測定条件が良好ではないと判断し、ＳＮ比を改善するための、光源強度、露光時間またはＩＳＯ感度の変更を判定し、適切な測定条件の変更によりノイズの影響を抑制する。

図１２のフローチャートにより実施例２の反射光測定部１０１の処理（Ｓ４０１）を説明する。なお、図１２において、図５と同じ処理には同一符号を付し、その詳細説明を省略する。ＳＮ比の判定（Ｓ５０７）においてＳＮ≧Ｔｈと判定された場合、測定データが反射光強度として出力され、処理はステップＳ５１２に移行する。

一方、ＳＮ＜Ｔｈと判定された場合、判定部１０１８は、光源強度を変更するか否かを判定する（Ｓ５２１）。判定部１０１８が光源強度を変更すると判定した場合、条件設定部１０１４がより大きい光源強度を設定し、測定部１０１２が変更後の光源強度により再測定を行う（Ｓ５２２）。その後、処理はステップＳ５０６に戻され、ＳＮ比の推定（Ｓ５０６）とＳＮ比の判定（Ｓ５０７）が行われる。

再測定結果のＳＮ比についてＳＮ≧Ｔｈと判定された場合、再測定（Ｓ５２２）における測定データが反射光強度として出力され、処理はステップＳ５１２に移行する。一方、再測定結果のＳＮ比についてもＳＮ＜Ｔｈと判定された場合、露光強度の判定（Ｓ５２１）が再度行われる。

この場合、光源強度をさらに大きくすることが可能であれば光源強度の設定と再測定（Ｓ５２２）が繰り返される。しかし、これ以上光源強度を大きくできない、あるいは、これ以上光源強度を大きくしてもＳＮ比が改善しないと判断した場合、判定部１０１８は、露光時間を変更するか否かの判定（Ｓ５２３）に移行する。

判定部１０１８が露光時間を長くすると判定した場合、条件設定部１０１４がより長い露光時間（より遅いシャッタ速度）設定し、測定部１０１２が変更後の露光時間により再測定を行う（Ｓ５２４）。その後、処理はステップＳ５０６に戻され、ＳＮ比の推定（Ｓ５０６）とＳＮ比の判定（Ｓ５０７）が行われる。

再測定結果のＳＮ比についてＳＮ≧Ｔｈと判定された場合、再測定（Ｓ５２４）における測定データが反射光強度として出力され、処理はステップＳ５１２に移行する。一方、再測定結果のＳＮ比についてもＳＮ＜Ｔｈと判定された場合、光源強度について否と判定済みであるからステップＳ５２１の判定がスキップされ、露光時間の判定（Ｓ５２３）が再度行われる。

この場合、露光時間をさらに長くすることが可能であれば露光時間の設定と再測定（Ｓ５２４）が繰り返される。しかし、これ以上露光時間を長くできない、あるいは、これ以上露光時間を長くしてもＳＮ比が改善しないと判断した場合、判定部１０１８は、ＩＳＯ感度を変更するか否かの判定（Ｓ５２５）に移行する。

判定部１０１８がＩＳＯ感度を下げると判定した場合、条件設定部１０１４がより低いＩＳＯ感度を設定し、測定部１０１２が変更後のＩＳＯ感度により再測定を行う（Ｓ５２６）。その後、処理はステップＳ５０６に戻され、ＳＮ比の推定（Ｓ５０６）とＳＮ比の判定（Ｓ５０７）が行われる。

再測定結果のＳＮ比についてＳＮ≧Ｔｈと判定された場合、再測定（Ｓ５２６）における測定データが反射光強度として出力され、処理はステップＳ５１２に移行する。一方、再測定結果のＳＮ比についてもＳＮ＜Ｔｈと判定された場合、光源強度と露光時間について否と判定済みであるからステップＳ５２１、Ｓ５２３の判定がスキップされ、ＩＳＯ感度の判定（Ｓ５２５）が再度行われる。

この場合、ＩＳＯ感度をさらに下げることが可能であればＩＳＯ感度の設定と再測定（Ｓ５２６）が繰り返される。しかし、さらにＩＳＯ感度を下げられない、あるいは、さらにＩＳＯ感度を下げてもＳＮ比が改善しないと判断した場合、判定部１０１８は、実施例１と同様の複数回の測定を行うために、処理を複数回の測定（Ｓ５２７）に進める。

複数回の測定（Ｓ５２７）には、図５に示す、条件設定部１０１４による測定回数ｎの変更（Ｓ５０９）、測定部１０１２による追加測定（Ｓ５１０）、算出部１０１６による反射光強度の算出（Ｓ５１１）が含まれる。複数回の測定（Ｓ５２７）における一回目の測定データは、ステップＳ５２６で再測定された測定データである。

このように、測定データのＳＮ比に基づき、測定条件として光源条件やカメラの撮影条件を変更して、ノイズの影響が小さい測定データを取得して、それら測定データからノイズの影響を抑制したＢＴＦデータを生成することができる。さらに、光源条件および撮影条件の変更によってもノイズの影響が小さい測定データが取得できない場合は、複数回の測定と測定データの平均化によりノイズの影響が小さい測定データが取得することができる。

［変形例］
上記では、光源強度、露光時間（シャッタ速度）、ＩＳＯ感度の順に三つの測定条件の変更を判定する例を示したが、何れか一つの測定条件の変更、あるいは、何れか二つの測定条件の変更を判定する処理としてもよい。また、測定条件の変更の判定順は上記に限らない。

実施例３において、実施例１、２と略同様の構成については、同一の符号を付して、その詳細な説明を省略する場合がある。

実施例１では、一回測定してから反射光強度の測定データのＳＮ比を推定し、ＳＮ比が閾値以下の場合、測定条件である測定回数ｎ、光源強度、露光時間（シャッタ速度）、ＩＳＯ感度を設定した。一方、実施例３では、一回目の測定を行うことなくＳＮ比を推定し、測定条件を設定する。

図１３のフローチャートにより実施例３の反射光測定部１０１の処理（Ｓ４０１）を説明する。図５と同様の初期値の設定（Ｓ５０１）の後、ＳＮ比推定部１０１３は、例えばカメラのＡＥ値を基にＳＮ比を推定する（Ｓ１３０１）。ここで、図１４によりＡＥ値とＳＮ比の関係例を示す。ＡＥ値とＳＮ比の関係は、ＡＥ値の値が大きくなるほどＳＮ比が向上する特性をカメラの特性として、ＳＮ比推定部１０１３に予め保持されている。つまり、ステップＳ１３０１の時点で、カメラのＡＥ値と図１４の特性を基にＳＮ比が推定される。

次に、条件設定部１０４は、式（８）と同様の式を用いて測定回数ｎを算出する（Ｓ１３０２）。測定部１０１２は、ステップＳ１３０２で算出された測定回数ｎを測定条件に設定してｎ回の測定を行い、ｎ回分の測定データを測定データ格納部１０１５に蓄積する（Ｓ１３０３）。次に、処理は図５と同様の反射光強度の算出（Ｓ５１１）に進み、以降は実施例１と同様である。

このように、カメラのＡＥ値から推定されるＳＮ比に基づき、測定条件として測定回数ｎを変更し、ノイズの影響が小さい測定データを取得して、それら測定データからノイズの影響を抑制したＢＴＦデータを生成することができる。なお、測定回数ｎを設定する例を説明したが、実施例２と同様、光源強度、露光時間（シャッタ速度）、ＩＳＯ感度の一つ以上の測定条件を設定する処理としてもよい。また、カメラのＡＥ値と同等の機能を有する測光センサを用いてＳＮ比を推定してもよい。

実施例１から３では、投光角度および受光角度に起因する精度劣化を考慮してＢＴＦデータを生成するために、撮影データより算出するＳＮ比または推定するＳＮ比に基づいて、測定条件である測定回数ｎ、光源強度、露光時間（シャッタ速度）、ＩＳＯ感度を設定した。

ＢＴＦデータの精度劣化の要因はＳＮ比だけではなく、例えば、被写界深度はＢＴＦデータの精度劣化の要因となる。具体的には、試料を撮影する際に適切な被写界深度に設定しなければ、撮影画像が不鮮明になり、結果的にＢＴＦデータの劣化となる。特に、受光角度が小さい場合には、試料上での撮影領域は、受光角度が大きい場合と比較して相対的に大きくなるため、被写界深度を大きくしなければ撮影画像が不鮮明となる。

そこで、実施例４では、受光角度に起因する精度劣化を考慮してＢＴＦデータを生成するために、受光角度と被写界深度の関係に基づいて、測定条件として絞り値を設定する。

本実施例における測定装置および画像処理装置の構成例を図１５のブロック図に示す。本実施例における測定条件判定部１０１７は、絞り値条件算出部１５０１と条件設定部１５０２から構成する。なお、実施例４において、前出の実施例と略同様の構成については、同一の符号を付して、その詳細な説明を省略する場合がある。

図１６のフローチャートにより実施例４の反射光測定部１０１の処理（Ｓ４０１）を説明する。図５と同様の初期値の設定（Ｓ５０１）の後、絞り値条件算出部１５０１が絞り値条件を算出する（Ｓ１６０１）。そして、条件設定部１５０２は、カメラの絞り値を設定する（Ｓ１６０２）。

測定部１０１２は、１回の測定を行い、１回分の測定データを測定データ格納部１０１５に蓄積する（Ｓ１６０３）。次に図５と同様にＳ５１２に進み、以降は実施例１と同様である。

Ｓ１６０１とＳ１６０２において測定条件判定部１０１７が、受光角度と被写界深度の関係より、絞り値を設定する方法を具体的に述べる。

Ｓ１６０１にて、絞り値条件算出部１５０１は、撮影範囲の全領域でピントを合わせて鮮明に撮影するために必要な絞り値Ｆの条件を算出する。ここで、試料面での測定領域は一辺の長さがｄの正方形であるとするとき、受光角度θにおいて測定領域を鮮明に撮影するためには、測定領域が被写界深度内に収まるよう、被写界深度Ｔは次式を満たす必要がある。

ｄ≦Ｔ＊ｓｉｎθ…（１４）
また、被写界深度Ｔは後方被写界深度Ｔｒと前方被写界深度Ｔｆとの和である。

Ｔ＝Ｔｒ＋Ｔｆ…（１５）
Ｔｒ＝（ｒ＊Ｆ＊Ｌ^２）／（ｆ^２−ｒ＊Ｆ＊Ｌ）、Ｔｆ＝（ｒ＊Ｆ＊Ｌ^２）／（ｆ^２＋ｒ＊Ｆ＊Ｌ）…（１６）
ｆはカメラに使用するレンズの焦点距離、Ｆは絞り値、ｒは許容錯乱円径、Ｌは撮影距離である。なお、ｒはカメラの撮像素子のサイズから一意に決まる値である。

条件設定部１５０１は、一辺をｄとする撮影範囲の全領域でピントを合わせて鮮明に撮影するために必要な絞り値Ｆの条件として、式１４〜１６より下式を導く。

Ｄ≦（（ｒ＊Ｆ＊Ｌ^２）／（ｆ^２−ｒ＊Ｆ＊Ｌ）＋（ｒ＊Ｆ＊Ｌ^２）／（ｆ^２＋ｒ＊Ｆ＊Ｌ））＊ｓｉｎθ…（１７）
Ｓ１６０２では、条件設定部１５０２が式１７を満たす絞り値Ｆを設定する。

例として、測定に使用するカメラの撮像センサのサイズが１型、ｆ＝２４ｍｍ、Ｌ＝３００ｍｍの場合について説明する。なお、撮像センサのサイズが１型のときはｒ＝０．０３ｍｍとなる。このときＳ１６０１にて絞り値条件算出部１５０１は、例えば受光角度θ＝３０度において、試料面の２０ｍｍ四方を鮮明に測定するために必要なＦ値の条件は、式１７より４．２５≦Ｆと求める。そしてＳ１６０２では条件設定部１５０１はＦ値を例えば５と設定する。

このように、受光角度に応じた被写界深度にするために、測定条件としてカメラの絞り値を設定することで、ぼけの少ない測定画像を測定データとして取得して、それら測定データから精度劣化の少ないＢＴＦデータを生成することができる。

［変形例］
なお、本実施例においては、Ｓ１６０１とＳ１６０２にて測定条件としては絞り値のみを設定したが、実施例１から３に記した測定回数ｎ、光源強度、露光時間（シャッタ速度）、ＩＳＯ感度を測定条件としてさらに設定してもよい。このとき、測定条件判定部１０１７は、ＳＮ比推定部１０１３、条件設定部１０１４、判定部１０１８、絞り値条件算出部１５０１、条件設定部１５０２より構成すればよい。そして、例えば、Ｓ１６０２以降に、Ｓ１６０３ではなく、図５におけるＳ５０２からＳ５１１の処理、または、図１２におけるＳ５０２からＳ５２７、または、図１３におけるＳ１３０１からＳ５１１、を実施してもよい。これにより、さらに精度劣化の少ないＢＴＦデータを生成することができる。

［その他の実施例］
本発明は、上述の実施形態の一以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける一以上のプロセッサがプログラムを読み出し実行する処理でも実現可能である。また、一以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

１０１１ 測定角度設定部、１０１２ 測定部、１０１７ 測定条件判定部

Claims (19)

1. 変角特性の測定系における投光角度および受光角度を設定する第一の設定手段と、
   前記投光角度および受光角度の何れかまたは両方に基づき測定条件を設定する第二の設定手段と、
   前記投光角度および受光角度、並びに、前記測定条件の下で物体の反射光強度を示す測定データを取得する測定手段と、を有することを特徴とする測定装置。
2. 前記投光角度と前記受光角度がそれぞれ異なる複数の測定データから変角特性データを生成する生成手段を有することを特徴とする請求項１に記載の測定装置。
3. 前記測定データのＳＮ比を推定する推定手段と、前記ＳＮ比と所定の閾値に基づき前記測定条件の良否を判定する判定手段と、を有することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の測定装置。
4. 前記ＳＮ比が前記閾値以上の場合、前記判定手段は、前記測定条件を良好と判定することを特徴とする請求項３に記載の測定装置。
5. 前記ＳＮ比が前記閾値未満の場合、前記判定手段は、前記測定条件が良好ではないと判定し、前記測定条件である測定回数を変更することを特徴とする請求項３又は請求項４に記載の測定装置。
6. 前記ＳＮ比が前記閾値未満の場合、前記判定手段は、前記測定条件が良好ではないと判定し、前記測定条件である、測定光源の強度、露光時間、ＩＳＯ感度、測定回数の何れかを変更することを特徴とする請求項３又は請求項４に記載の測定装置。
7. 前記判定手段は、前記測定光源の強度を変更するか否かを第一に判定し、前記測定光源の強度が変更できない場合または前記測定光源の強度の変更により前記ＳＮ比が改善しないと判断した場合、前記露光時間を変更するか否かを判定することを特徴とする請求項６に記載の測定装置。
8. 前記露光時間が変更できない場合または前記露光時間の変更により前記ＳＮ比が改善しないと判断した場合、前記判定手段は、前記ＩＳＯ感度を変更するか否かを判定することを特徴とする請求項７に記載の測定装置。
9. 前記ＩＳＯ感度が変更できない場合または前記ＩＳＯ感度の変更により前記ＳＮ比が改善しないと判断した場合、前記判定手段は、前記測定回数を変更することを特徴とする請求項８に記載の測定装置。
10. 前記測定光源の強度が変更された場合、前記取得手段は、変更後の測定光源の強度において再測定された前記物体の反射光強度を示す測定データを取得することを特徴とする請求項６乃至請求項９の何れか一項に記載の測定装置。
11. 前記露光時間が変更された場合、前記測定手段は、変更後の露光時間によって再測定された前記物体の反射光強度を示す測定データを取得することを特徴とする請求項６乃至請求項１０の何れか一項に記載の測定装置。
12. 前記ＩＳＯ感度が変更された場合、前記測定手段は、変更後のＩＳＯ感度によって再測定された前記物体の反射光強度を示す測定データを取得することを特徴とする請求項６乃至請求項１１の何れか一項に記載の測定装置。
13. 前記測定回数ｎが複数回に変更された場合、前記取得手段は、同一の投光角度および同一の受光角度におけるｎ−１回の追加測定によって得られた前記物体の反射光強度を示す測定データを取得することを特徴とする請求項５乃至請求項１２の何れか一項に記載の測定装置。
14. 前記投光角度および前記受光角度における測定データとして、前記測定回数ｎ分の測定データの平均データを算出する算出手段を有することを特徴とする請求項１３に記載の測定装置。
15. 前記取得手段は、ディジタルカメラから前記測定データを取得することを特徴とする請求項１乃至請求項１４の何れか一項に記載の測定装置。
16. 前記受光角度と前記測定手段の被写界深度との関係より、前記測定手段の絞り値を設定する手段を有することを特徴とする請求項１乃至請求項１４の何れか一項に記載の測定装置。
17. 請求項１乃至請求項１６の何れか一項に記載の測定装置と、前記測定装置によって生成された変角特性データを用いて、コンピュータグラフィックス画像をレンダリングする手段と、を有することを特徴とする画像処理装置。
18. 第一の設定手段が、変角特性の測定系における投光角度および受光角度を設定し、第二の設定手段が、前記投光角度および受光角度の何れかまたは両方に基づき測定条件を設定し、測定手段が、前記投光角度および受光角度、並びに、前記測定条件の下で物体の反射光強度を示す測定データを取得することを特徴とする測定方法。
19. コンピュータを請求項１乃至請求項１８の何れか一項に記載の測定装置の各手段として機能させるためのプログラム。