JP2000156102A - 光源制御方法と装置 - Google Patents
光源制御方法と装置Info
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- JP2000156102A JP2000156102A JP32737998A JP32737998A JP2000156102A JP 2000156102 A JP2000156102 A JP 2000156102A JP 32737998 A JP32737998 A JP 32737998A JP 32737998 A JP32737998 A JP 32737998A JP 2000156102 A JP2000156102 A JP 2000156102A
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Abstract
(57)【要約】
【解決手段】 物体１を光源２で照射し、光源波長に対
する物体の分光反射率データ群を得る。分光反射率デー
タ群はグルーピングされ、それぞれ平均化される。こう
してサンプル数の少ない新たな分光反射率データを得
る。元の分光反射率データと新たな分光反射率データと
の誤差を計算し、その誤差が最小になるようにサンプル
数を最適化する。 【効果】 要求される物体色を再現するための光源の分
光分布に対する観測雑音の影響を減少させることができ
る。
する物体の分光反射率データ群を得る。分光反射率デー
タ群はグルーピングされ、それぞれ平均化される。こう
してサンプル数の少ない新たな分光反射率データを得
る。元の分光反射率データと新たな分光反射率データと
の誤差を計算し、その誤差が最小になるようにサンプル
数を最適化する。 【効果】 要求される物体色を再現するための光源の分
光分布に対する観測雑音の影響を減少させることができ
る。
Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、所定の分光反射率
を持つ物体を光源で照射して、要求される物体色を再現
するための、光源の分光分布を決定する光源制御方法と
光源制御装置に関する。
を持つ物体を光源で照射して、要求される物体色を再現
するための、光源の分光分布を決定する光源制御方法と
光源制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】物体は、それぞれ固有の分光反射率を持
つ。物体を任意の分光分布を持つ光源で照射すると、任
意の物体色を再現することができる。例えば、物体を青
味がかった光源で照射すれば冷たい色合いで物体色を再
現でき、赤みがかった光源で照射すれば温かい色合いで
物体色を表現できる。要求される物体色が決まっている
場合、その物体色を再現するために光源の分光分布を調
整する。この調整方法は、例えば（文献：N.Ohta and
G.Wyszacki :“Designing illuminats that render giv
en objects in prescribed colors”, J.Optical Socie
ty of America, 66. 269−275(1976)）に紹介されてい
る。
つ。物体を任意の分光分布を持つ光源で照射すると、任
意の物体色を再現することができる。例えば、物体を青
味がかった光源で照射すれば冷たい色合いで物体色を再
現でき、赤みがかった光源で照射すれば温かい色合いで
物体色を表現できる。要求される物体色が決まっている
場合、その物体色を再現するために光源の分光分布を調
整する。この調整方法は、例えば（文献：N.Ohta and
G.Wyszacki :“Designing illuminats that render giv
en objects in prescribed colors”, J.Optical Socie
ty of America, 66. 269−275(1976)）に紹介されてい
る。
【０００３】まず、物体の分光反射率をＲji(j=1,2,…,
m)(i=1,2,…,n)とする。ｊは物体上の観測点の数であ
る。物体の各部の色合いについて、それぞれ要求する色
に再現することを求めるためである。ｉは離散的に選択
した光源波長である。実際には、可視光の広い領域にわ
たって、均一に分散した多種の波長が選択されることが
望ましい。要求される物体色を三刺激値（ＣＩＥ）（Ｘ
j，Ｙj，Ｚj）(j=1,2,…,m)で表す。例えば、物体のｊ
＝２の観測点の物体色は（Ｘ2，Ｙ2，Ｚ2）で表され
る。光源の分光分布をＰi(i=1,2,…,m)とする。即ち、
波長ｉでの光源の光強度はＰiである。
m)(i=1,2,…,n)とする。ｊは物体上の観測点の数であ
る。物体の各部の色合いについて、それぞれ要求する色
に再現することを求めるためである。ｉは離散的に選択
した光源波長である。実際には、可視光の広い領域にわ
たって、均一に分散した多種の波長が選択されることが
望ましい。要求される物体色を三刺激値（ＣＩＥ）（Ｘ
j，Ｙj，Ｚj）(j=1,2,…,m)で表す。例えば、物体のｊ
＝２の観測点の物体色は（Ｘ2，Ｙ2，Ｚ2）で表され
る。光源の分光分布をＰi(i=1,2,…,m)とする。即ち、
波長ｉでの光源の光強度はＰiである。
【０００４】ここで、Ｘ，Ｙ，Ｚの等色関数をそれぞれ
ｆ（ｘ），ｆ（ｙ），ｆ（ｚ）とする。等色関数という
のは、光源の波長毎に物体色を三刺激値（Ｘj，Ｙj，Ｚ
j）で表現するための換算用の関数である。なお、ここ
では下記のようにｙ座標の等色関数ｆ（ｙi）を規格化
しておく。 ΣＰi＊ｆ（ｙi）＝１００ …（１） （Σは、i=1からi=mまでの累積加算演算である）
ｆ（ｘ），ｆ（ｙ），ｆ（ｚ）とする。等色関数という
のは、光源の波長毎に物体色を三刺激値（Ｘj，Ｙj，Ｚ
j）で表現するための換算用の関数である。なお、ここ
では下記のようにｙ座標の等色関数ｆ（ｙi）を規格化
しておく。 ΣＰi＊ｆ（ｙi）＝１００ …（１） （Σは、i=1からi=mまでの累積加算演算である）
【０００５】以上から、要求される物体色（Ｘj，Ｙj，
Ｚj）と、物体の分光反射率Ｒjiと光源の分光分布Ｐiと
の関係は下記のようになる。 Ｘj＝ΣＲji＊Ｐi＊ｆ（ｘi） …（２） Ｙj＝ΣＲji＊Ｐi＊ｆ（ｙi） …（３） Ｚj＝ΣＲji＊Ｐi＊ｆ（ｚi） …（４） （Σは、i=1からi=mまでの累積加算演算である） これらの式によって、要求される物体色を表現する光源
の分光分布を求める。（１）式によりｙ座標の等色関数
ｆ（ｙi）を規格化しておいたので、ＸＺ平面を調べて
光源の分光分布範囲を決定する。Ｘの値に対するＺの最
大値と最小値とを順に求める計算を繰り返せば、光源の
分光分布を、三刺激値の範囲として求めることができ
る。
Ｚj）と、物体の分光反射率Ｒjiと光源の分光分布Ｐiと
の関係は下記のようになる。 Ｘj＝ΣＲji＊Ｐi＊ｆ（ｘi） …（２） Ｙj＝ΣＲji＊Ｐi＊ｆ（ｙi） …（３） Ｚj＝ΣＲji＊Ｐi＊ｆ（ｚi） …（４） （Σは、i=1からi=mまでの累積加算演算である） これらの式によって、要求される物体色を表現する光源
の分光分布を求める。（１）式によりｙ座標の等色関数
ｆ（ｙi）を規格化しておいたので、ＸＺ平面を調べて
光源の分光分布範囲を決定する。Ｘの値に対するＺの最
大値と最小値とを順に求める計算を繰り返せば、光源の
分光分布を、三刺激値の範囲として求めることができ
る。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】ところで、上記のよう
な従来の技術には次のような解決すべき課題があった。
上記のような方法で光源の分光分布を求める場合には、
選択した光源波長の種類即ち上記ｎの数が多いほどよ
い。しかしながら、ｎの数を増加させていくと観測雑音
も増加し、求めようとする光源の分光分布範囲、即ち三
刺激値の範囲が冗長になってしまうという問題がある。
即ち、光源の分光分布を高い精度で決定することが難し
くなるという問題があった。
な従来の技術には次のような解決すべき課題があった。
上記のような方法で光源の分光分布を求める場合には、
選択した光源波長の種類即ち上記ｎの数が多いほどよ
い。しかしながら、ｎの数を増加させていくと観測雑音
も増加し、求めようとする光源の分光分布範囲、即ち三
刺激値の範囲が冗長になってしまうという問題がある。
即ち、光源の分光分布を高い精度で決定することが難し
くなるという問題があった。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明は以上の点を解決
するため次の構成を採用する。 〈構成１〉所定の分光反射率を持つ物体を光源で照射し
て、光源波長に対する上記物体の分光反射率データ特性
を測定して、この測定により取得した分光反射率データ
群を、光源波長の近い所定数の隣接データごとにまとめ
て、複数の隣接データ群にグルーピングし、上記各所定
数の隣接データ毎に、隣接データに依存した分光反射率
データを求めて、新たな分光反射率データ群を生成し、
元の分光反射率データと新たな分光反射率データとの誤
差を計算し、その誤差が最小となるように上記所定数を
選択して、選択した所定数を用いて生成された上記新た
な分光反射率データ群の示す分光反射率データ特性が、
要求される物体色を再現するように、上記光源の分光分
布を決定することを特徴とする光源制御方法。
するため次の構成を採用する。 〈構成１〉所定の分光反射率を持つ物体を光源で照射し
て、光源波長に対する上記物体の分光反射率データ特性
を測定して、この測定により取得した分光反射率データ
群を、光源波長の近い所定数の隣接データごとにまとめ
て、複数の隣接データ群にグルーピングし、上記各所定
数の隣接データ毎に、隣接データに依存した分光反射率
データを求めて、新たな分光反射率データ群を生成し、
元の分光反射率データと新たな分光反射率データとの誤
差を計算し、その誤差が最小となるように上記所定数を
選択して、選択した所定数を用いて生成された上記新た
な分光反射率データ群の示す分光反射率データ特性が、
要求される物体色を再現するように、上記光源の分光分
布を決定することを特徴とする光源制御方法。
【０００８】〈構成２〉構成１に記載の光源制御方法に
おいて、元の分光反射率データと新たな分光反射率デー
タとの誤差を計算する場合に、光源波長に応じて、計算
された誤差に重み付けをして、その誤差の総和が最小と
なるように上記所定数を選択することを特徴とする光源
制御方法。
おいて、元の分光反射率データと新たな分光反射率デー
タとの誤差を計算する場合に、光源波長に応じて、計算
された誤差に重み付けをして、その誤差の総和が最小と
なるように上記所定数を選択することを特徴とする光源
制御方法。
【０００９】〈構成３〉所定の分光反射率を持つ物体を
照射する光源と、光源波長に対する上記物体の分光反射
率データ特性を測定して、この測定により取得した分光
反射率データ群を、光源波長の近い所定数の隣接データ
ごとにまとめて、所定数の隣接データ群にグルーピング
し、上記各所定数の隣接データ毎に、隣接データに依存
した分光反射率データを求めて、新たな分光反射率デー
タ群を生成する算出部と、元の分光反射率データと新た
な分光反射率データとの誤差を計算し、その誤差が最小
となるように上記所定数を選択する情報量算出部と、選
択した所定数を用いて生成された上記新たな分光反射率
データ群の示す分光反射率データ特性が、要求される物
体色を再現するように、上記光源の分光分布を決定する
色度座標解算出部を備えたことを特徴とする光源制御装
置。
照射する光源と、光源波長に対する上記物体の分光反射
率データ特性を測定して、この測定により取得した分光
反射率データ群を、光源波長の近い所定数の隣接データ
ごとにまとめて、所定数の隣接データ群にグルーピング
し、上記各所定数の隣接データ毎に、隣接データに依存
した分光反射率データを求めて、新たな分光反射率デー
タ群を生成する算出部と、元の分光反射率データと新た
な分光反射率データとの誤差を計算し、その誤差が最小
となるように上記所定数を選択する情報量算出部と、選
択した所定数を用いて生成された上記新たな分光反射率
データ群の示す分光反射率データ特性が、要求される物
体色を再現するように、上記光源の分光分布を決定する
色度座標解算出部を備えたことを特徴とする光源制御装
置。
【００１０】〈構成４〉構成３に記載の光源制御装置に
おいて、情報量算出部は、元の分光反射率データと新た
な分光反射率データとの誤差を計算する場合に、光源波
長に応じて、計算された誤差に重み付けをして、その誤
差の総和が最小となるように上記所定数を選択すること
を特徴とする光源制御装置。
おいて、情報量算出部は、元の分光反射率データと新た
な分光反射率データとの誤差を計算する場合に、光源波
長に応じて、計算された誤差に重み付けをして、その誤
差の総和が最小となるように上記所定数を選択すること
を特徴とする光源制御装置。
【００１１】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を具体
例を用いて説明する。 〈具体例１〉図１は、具体例１の光源の制御方法説明図
である。例えば、この図に示した物体１を光源２で照射
したとき、物体１を所定の物体色で再現することが要求
されているものとする。このとき、光源２の分光分布を
定めるために、図に示すようなブロック構成の光源制御
装置を使用する。この装置は、マルチスペクトルカメラ
３を接続したパーソナルコンピュータ等により構成され
る。
例を用いて説明する。 〈具体例１〉図１は、具体例１の光源の制御方法説明図
である。例えば、この図に示した物体１を光源２で照射
したとき、物体１を所定の物体色で再現することが要求
されているものとする。このとき、光源２の分光分布を
定めるために、図に示すようなブロック構成の光源制御
装置を使用する。この装置は、マルチスペクトルカメラ
３を接続したパーソナルコンピュータ等により構成され
る。
【００１２】図に示す装置は、分光反射率データメモリ
４、新分光反射率データメモリ６を備える。これらはい
ずれもコンピュータの記憶装置中に設定される。また、
図に示す平均値算出部５、情報量算出部７、色座標解算
出部８は、コンピュータのプロセッサ及び該当する機能
を持つプログラムモジュールにより実現される。分光反
射率データメモリ４は、マルチスペクトルカメラ３によ
って撮影した物体１の分光反射率データを記憶しておく
メモリである。物体１は、所定の分光反射率を持つが、
マルチスペクトルカメラ３は、光源波長が短いものから
長いものまで多数の波長毎にその分光反射率データを取
得して、分光反射率データメモリ４に記憶させる機能を
持つ。
４、新分光反射率データメモリ６を備える。これらはい
ずれもコンピュータの記憶装置中に設定される。また、
図に示す平均値算出部５、情報量算出部７、色座標解算
出部８は、コンピュータのプロセッサ及び該当する機能
を持つプログラムモジュールにより実現される。分光反
射率データメモリ４は、マルチスペクトルカメラ３によ
って撮影した物体１の分光反射率データを記憶しておく
メモリである。物体１は、所定の分光反射率を持つが、
マルチスペクトルカメラ３は、光源波長が短いものから
長いものまで多数の波長毎にその分光反射率データを取
得して、分光反射率データメモリ４に記憶させる機能を
持つ。
【００１３】平均値算出部５は、後で説明するように、
分光反射率データメモリ４に記憶した分光反射率データ
群を光源波長の近い所定数の隣接データ毎にまとめて、
複数の隣接データ群にグルーピングする処理を行う部分
である。即ち、これによって、サンプル数の減少処理を
行う。新分光反射率データメモリ６には、この例では、
上記所定数を４点にした場合、６点にした場合、８点に
した場合の、３種類の分光反射率データ群を格納するよ
うにしている。４点の隣接データをまとめた場合には、
４点の分光反射率データが平均化され、１つの分光反射
率データとなる。
分光反射率データメモリ４に記憶した分光反射率データ
群を光源波長の近い所定数の隣接データ毎にまとめて、
複数の隣接データ群にグルーピングする処理を行う部分
である。即ち、これによって、サンプル数の減少処理を
行う。新分光反射率データメモリ６には、この例では、
上記所定数を４点にした場合、６点にした場合、８点に
した場合の、３種類の分光反射率データ群を格納するよ
うにしている。４点の隣接データをまとめた場合には、
４点の分光反射率データが平均化され、１つの分光反射
率データとなる。
【００１４】従って、図のＲji（１）の分光反射率デー
タ群は、元のＲjiの分光反射率データ群と比べると、サ
ンプル数が４分の１に減少している。Ｒji（２）の分光
反射率データ群は６分の１、Ｒji（３）の分光反射率デ
ータ群は８分の１である。
タ群は、元のＲjiの分光反射率データ群と比べると、サ
ンプル数が４分の１に減少している。Ｒji（２）の分光
反射率データ群は６分の１、Ｒji（３）の分光反射率デ
ータ群は８分の１である。
【００１５】情報量算出部７は、分光反射率データメモ
リ４に記憶された元の分光反射率データ群と新分光反射
率データメモリ６に記憶された新たな分光反射率データ
群とを受け入れて両者を比較し、両者の誤差計算を行
う。この例では、新分光反射率データメモリ６に３種類
の新たな分光反射率データ群が格納されている。従っ
て、３種類のそれぞれについて元の分光反射率データ群
との比較を行う。そして、その誤差が最小となるものを
見つける。情報量算出部７は、誤差が最小となった新た
な分光反射率データ群を選択して、色座標解算出部８に
出力する機能を持つ。
リ４に記憶された元の分光反射率データ群と新分光反射
率データメモリ６に記憶された新たな分光反射率データ
群とを受け入れて両者を比較し、両者の誤差計算を行
う。この例では、新分光反射率データメモリ６に３種類
の新たな分光反射率データ群が格納されている。従っ
て、３種類のそれぞれについて元の分光反射率データ群
との比較を行う。そして、その誤差が最小となるものを
見つける。情報量算出部７は、誤差が最小となった新た
な分光反射率データ群を選択して、色座標解算出部８に
出力する機能を持つ。
【００１６】色座標解算出部８は、新たな分光反射率デ
ータ群と要求する物体色ＣＩＥ（Ｘ j，Ｙj，Ｚj）を用
いて、光源の分光分布ＣＩＥ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を求める。
ここで、上記分光反射率データのグルーピングについて
の説明を行う。
ータ群と要求する物体色ＣＩＥ（Ｘ j，Ｙj，Ｚj）を用
いて、光源の分光分布ＣＩＥ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を求める。
ここで、上記分光反射率データのグルーピングについて
の説明を行う。
【００１７】図２は、グルーピングの説明図である。図
の（ａ）には、横軸に光源波長をとり、縦軸に分光反射
率をとったグラフを示した。これは、ある物体の分光反
射率特性を示すものである。図の特性曲線Ａの円Ｂに示
す部分をグルーピングする例を（ｂ）に示す。円Ｂの部
分では、当初、図に示すように、６点の光源波長に対す
る分光反射率データが取得されていたものとする。この
データが図１に示す分光反射率データメモリ４に記憶さ
れる。この場合に、例えばここでは２点の隣接データ毎
に平均値を求めて、サンプル数を２分の１に減少させて
いる。即ち、図の（ｂ）の上の円中の６点のサンプルを
下の円のように３点に減少させる。ここで、上の円と下
の円とを比較した場合、各サンプル点を滑らかな曲線Ａ
で結んだ場合の結果はあまり変化がない。これは、グル
ーピングによってサンプル数が減少してもその差が無い
場合の例である。
の（ａ）には、横軸に光源波長をとり、縦軸に分光反射
率をとったグラフを示した。これは、ある物体の分光反
射率特性を示すものである。図の特性曲線Ａの円Ｂに示
す部分をグルーピングする例を（ｂ）に示す。円Ｂの部
分では、当初、図に示すように、６点の光源波長に対す
る分光反射率データが取得されていたものとする。この
データが図１に示す分光反射率データメモリ４に記憶さ
れる。この場合に、例えばここでは２点の隣接データ毎
に平均値を求めて、サンプル数を２分の１に減少させて
いる。即ち、図の（ｂ）の上の円中の６点のサンプルを
下の円のように３点に減少させる。ここで、上の円と下
の円とを比較した場合、各サンプル点を滑らかな曲線Ａ
で結んだ場合の結果はあまり変化がない。これは、グル
ーピングによってサンプル数が減少してもその差が無い
場合の例である。
【００１８】一方、図の（ａ）に示す円Ｅの部分につい
て、同様のグルーピングを行った結果を（ｃ）に示す。
円Ｅの部分は、（ｃ）の上の円Ｅに示したように、観測
雑音の影響によって滑らかな曲線になっていない。上の
円のサンプル数は（ｂ）と同様に６点とする。このケー
スで、（ｂ）と同様に２点の隣接データ毎に平均値を求
めて、サンプル数を３点に減少させたところを下の円Ｅ
に示す。この場合、各サンプル点を滑らかな曲線Ａで結
んだ場合の結果が上の円と下の円で大きく異なる。即
ち、グルーピングによりサンプル数を減少させて、観測
雑音による影響を小さくしている。
て、同様のグルーピングを行った結果を（ｃ）に示す。
円Ｅの部分は、（ｃ）の上の円Ｅに示したように、観測
雑音の影響によって滑らかな曲線になっていない。上の
円のサンプル数は（ｂ）と同様に６点とする。このケー
スで、（ｂ）と同様に２点の隣接データ毎に平均値を求
めて、サンプル数を３点に減少させたところを下の円Ｅ
に示す。この場合、各サンプル点を滑らかな曲線Ａで結
んだ場合の結果が上の円と下の円で大きく異なる。即
ち、グルーピングによりサンプル数を減少させて、観測
雑音による影響を小さくしている。
【００１９】ところが、こうしてグルーピングをする
と、サンプル数の減少によって、上の円と下の円の曲線
Ａの形状に次第に大きな差が生じてくる。これが誤差で
あり、この誤差が最少になるように、図１の情報量算出
部７が機能する。上記のように、平均値算出部５は、分
光反射率データメモリ４に記憶された多数の分光反射率
データを隣接するもの同士、それぞれ４点ずつ、６点ず
つ、８点ずつグルーピングし平均値をとり、サンプル数
を減少させて、新たな分光反射率データメモリとする。
と、サンプル数の減少によって、上の円と下の円の曲線
Ａの形状に次第に大きな差が生じてくる。これが誤差で
あり、この誤差が最少になるように、図１の情報量算出
部７が機能する。上記のように、平均値算出部５は、分
光反射率データメモリ４に記憶された多数の分光反射率
データを隣接するもの同士、それぞれ４点ずつ、６点ず
つ、８点ずつグルーピングし平均値をとり、サンプル数
を減少させて、新たな分光反射率データメモリとする。
【００２０】既に説明したように、サンプル数が多いほ
ど光源の分光反射率特性を正確に求めることができるは
ずである。従って、サンプル数をむやみに減少させる
と、この正確性を損なうことになる。このため、サンプ
ル数をどこまで減少させると最適かどうかという検証が
必要になる。サンプル数の異なるモデル間の比較を行
い、最適化をするために、情報量基準による最適化を行
う。情報量算出部７は、その機能を持つ部分である。
ど光源の分光反射率特性を正確に求めることができるは
ずである。従って、サンプル数をむやみに減少させる
と、この正確性を損なうことになる。このため、サンプ
ル数をどこまで減少させると最適かどうかという検証が
必要になる。サンプル数の異なるモデル間の比較を行
い、最適化をするために、情報量基準による最適化を行
う。情報量算出部７は、その機能を持つ部分である。
【００２１】図３には、情報量算出部の動作説明図を示
す。図１に示した情報量算出部７は、分光反射率データ
メモリ４に格納された元の分光反射率データ群と、新分
光反射率データメモリ６に格納された新たな分光反射率
データ群のうちの１組を受け入れて、その誤差を計算す
る。この誤差計算は、例えば図の（ａ）に示すように、
平均値をとって得た各新分光反射率データと元の分光反
射率データの絶対値誤差の総和を求める。この計算は、
減少したサンプル数ｎ′分行う。
す。図１に示した情報量算出部７は、分光反射率データ
メモリ４に格納された元の分光反射率データ群と、新分
光反射率データメモリ６に格納された新たな分光反射率
データ群のうちの１組を受け入れて、その誤差を計算す
る。この誤差計算は、例えば図の（ａ）に示すように、
平均値をとって得た各新分光反射率データと元の分光反
射率データの絶対値誤差の総和を求める。この計算は、
減少したサンプル数ｎ′分行う。
【００２２】次に、誤差の情報量を計算する。ここで
は、例えばＭＤＬ情報量をとる例を説明する。（ｂ）
は、ＭＤＬ情報量を計算する式で、ガウシアン分布に従
って計算を行う。（ｃ）は、サンプリング数がｎで物体
の観測点の数がｍとしたときのＭＤＬ情報量である。こ
のような計算を行うことによって、グルーピングをする
隣接データの数を変えた場合の誤差を比較する。誤差が
最小となる隣接データの数が例えば４点ならば、４点平
均によって新たな分光反射率データを得ればよい。この
結果、情報量算出部７から色座標解算出部８に対し最適
化された新たな分光反射率データ群が出力される。
は、例えばＭＤＬ情報量をとる例を説明する。（ｂ）
は、ＭＤＬ情報量を計算する式で、ガウシアン分布に従
って計算を行う。（ｃ）は、サンプリング数がｎで物体
の観測点の数がｍとしたときのＭＤＬ情報量である。こ
のような計算を行うことによって、グルーピングをする
隣接データの数を変えた場合の誤差を比較する。誤差が
最小となる隣接データの数が例えば４点ならば、４点平
均によって新たな分光反射率データを得ればよい。この
結果、情報量算出部７から色座標解算出部８に対し最適
化された新たな分光反射率データ群が出力される。
【００２３】色度座標解算出部８は、従来技術で説明し
た要領で光源の分光分布を求める。まず、物体の分光反
射率をＲji(j=1,2,…,m)(i=1,2,…,n)とする。ｊは物体
上の観測点の数である。ｉは離散的に選択した光源波長
である。ｊとｉの設定方法は従来同様でよい。要求され
る物体色を三刺激値（ＣＩＥ）（Ｘj，Ｙj，Ｚj）(j=1,
2,…,m)で表す。光源の分光分布をＰi(i=1,2,…,m)とす
る。これらの定義も従来技術と同様である。
た要領で光源の分光分布を求める。まず、物体の分光反
射率をＲji(j=1,2,…,m)(i=1,2,…,n)とする。ｊは物体
上の観測点の数である。ｉは離散的に選択した光源波長
である。ｊとｉの設定方法は従来同様でよい。要求され
る物体色を三刺激値（ＣＩＥ）（Ｘj，Ｙj，Ｚj）(j=1,
2,…,m)で表す。光源の分光分布をＰi(i=1,2,…,m)とす
る。これらの定義も従来技術と同様である。
【００２４】ここで、Ｘ，Ｙ，Ｚの等色関数をそれぞれ
ｆ（ｘ），ｆ（ｙ），ｆ（ｚ）とする。ここでは下記の
ようにｙ座標のｆ（ｙi）を規格化しておく。 ΣＰi＊ｆ（ｙi）＝１００ …（１） （Σは、i=1からi=mまでの累積加算演算である）
ｆ（ｘ），ｆ（ｙ），ｆ（ｚ）とする。ここでは下記の
ようにｙ座標のｆ（ｙi）を規格化しておく。 ΣＰi＊ｆ（ｙi）＝１００ …（１） （Σは、i=1からi=mまでの累積加算演算である）
【００２５】以上から、要求される物体色（Ｘj，Ｙj，
Ｚj）と、物体の分光反射率Ｒjiと光源の分光分布Ｐiと
の関係は下記のようになる。 Ｘj＝ΣＲji＊Ｐi＊ｆ（ｘi） …（２） Ｙj＝ΣＲji＊Ｐi＊ｆ（ｙi） …（３） Ｚj＝ΣＲji＊Ｐi＊ｆ（ｚi） …（４） （Σは、i=1からi=mまでの累積加算演算である） これらの式によって、要求される物体色を表現する光源
の分光分布を求める。（１）式によりｙ座標のｆ
（ｙi）を規格化しておいたので、ＸＺ平面を調べて光
源の分光分布範囲を決定する。
Ｚj）と、物体の分光反射率Ｒjiと光源の分光分布Ｐiと
の関係は下記のようになる。 Ｘj＝ΣＲji＊Ｐi＊ｆ（ｘi） …（２） Ｙj＝ΣＲji＊Ｐi＊ｆ（ｙi） …（３） Ｚj＝ΣＲji＊Ｐi＊ｆ（ｚi） …（４） （Σは、i=1からi=mまでの累積加算演算である） これらの式によって、要求される物体色を表現する光源
の分光分布を求める。（１）式によりｙ座標のｆ
（ｙi）を規格化しておいたので、ＸＺ平面を調べて光
源の分光分布範囲を決定する。
【００２６】図４には、実際に観測点が２で、３８０ｎ
ｍから７８０ｎｍの間の波長の光を照射できる光源を用
いた実験結果を示す。図４の横軸は光源波長、縦軸は物
体１の分光反射率である。ｍ＝１とｍ＝２との２点を観
測点とした。このときのサンプル数を８０即ち分光反射
率データの数を８０とした。そして、グルーピングによ
って新たな分光反射率データ群の数を２０，４０とし
た。即ち、２点と４点の平均を取ってそれぞれサンプル
数を４分の１あるいは２分の１にした。ｍ＝１の観測点
の物体色の色度座標ＸＹＺは、（２１，２７，２８）で
ある。また、ｍ＝２の観測点の物体色の色度座標ＸＹＺ
は、（３０，３２，１３）である。
ｍから７８０ｎｍの間の波長の光を照射できる光源を用
いた実験結果を示す。図４の横軸は光源波長、縦軸は物
体１の分光反射率である。ｍ＝１とｍ＝２との２点を観
測点とした。このときのサンプル数を８０即ち分光反射
率データの数を８０とした。そして、グルーピングによ
って新たな分光反射率データ群の数を２０，４０とし
た。即ち、２点と４点の平均を取ってそれぞれサンプル
数を４分の１あるいは２分の１にした。ｍ＝１の観測点
の物体色の色度座標ＸＹＺは、（２１，２７，２８）で
ある。また、ｍ＝２の観測点の物体色の色度座標ＸＹＺ
は、（３０，３２，１３）である。
【００２７】図５には、光源のＸＺ平面の説明図を示
す。図１の色度座標解算出部８では、この図に示すよう
に、ＸＺ平面で光源の分光分布範囲、即ち三刺激値の範
囲を求める。サンプル数８０で、全く観測誤差が含まれ
ていない場合に、上記の計算をして求めた光源の分光特
性範囲を（ａ）に示す。ここで、元の分光反射率データ
に標準偏差１パーセントの雑音が含まれていたものとす
ると、従来の計算では、（ｂ）に示すような分光分布範
囲となる。即ち、範囲が広く冗長度が大きすぎる。
（ｃ）には、本発明の方法により最適化されたサンプル
数４０で光源の分光分布範囲を求めた結果を示す。
す。図１の色度座標解算出部８では、この図に示すよう
に、ＸＺ平面で光源の分光分布範囲、即ち三刺激値の範
囲を求める。サンプル数８０で、全く観測誤差が含まれ
ていない場合に、上記の計算をして求めた光源の分光特
性範囲を（ａ）に示す。ここで、元の分光反射率データ
に標準偏差１パーセントの雑音が含まれていたものとす
ると、従来の計算では、（ｂ）に示すような分光分布範
囲となる。即ち、範囲が広く冗長度が大きすぎる。
（ｃ）には、本発明の方法により最適化されたサンプル
数４０で光源の分光分布範囲を求めた結果を示す。
【００２８】（ｂ）と（ｃ）を比較してわかるように、
グルーピングの最適化を行うことによって、ＸＺ平面か
ら見た光源の分光分布範囲を十分に絞り込むことが可能
になる。即ち、観測雑音の影響を減少させ、冗長な部分
を削除することによって、正確な分光分布を得ることが
できる。
グルーピングの最適化を行うことによって、ＸＺ平面か
ら見た光源の分光分布範囲を十分に絞り込むことが可能
になる。即ち、観測雑音の影響を減少させ、冗長な部分
を削除することによって、正確な分光分布を得ることが
できる。
【００２９】図６は、以上の動作をまとめた、具体例１
の光源制御方法動作フローチャートである。図のステッ
プＳ１において、まず図１に示す光源２を用いて物体１
を照射し、物体１の分光反射率データ群を得る。マルチ
スペクトルカメラ３から分光反射率データメモリ４に入
力された分光反射率データ群は、平均値算出部５によっ
て、ステップＳ２において、複数の隣接データ群にグル
ーピングされる。そして、ステップＳ３において、平均
値算出部５は、隣接データ群毎に平均値を算出して、新
分光反射率データ群を生成する。その結果が新分光反射
率データメモリ６に記憶される。
の光源制御方法動作フローチャートである。図のステッ
プＳ１において、まず図１に示す光源２を用いて物体１
を照射し、物体１の分光反射率データ群を得る。マルチ
スペクトルカメラ３から分光反射率データメモリ４に入
力された分光反射率データ群は、平均値算出部５によっ
て、ステップＳ２において、複数の隣接データ群にグル
ーピングされる。そして、ステップＳ３において、平均
値算出部５は、隣接データ群毎に平均値を算出して、新
分光反射率データ群を生成する。その結果が新分光反射
率データメモリ６に記憶される。
【００３０】次に、情報量算出部７は、ステップＳ４に
おいて、分光反射率データメモリ４に記憶された元の分
光反射率データ群と新分光反射率データメモリ６に記憶
された新たな分光反射率データ群との誤差計算を行う。
そして、ステップＳ５において、その誤差が最小になる
ようなグルーピングをする隣接データ数を求める。情報
量算出部７は、その結果を色座標解算出部８に出力す
る。色座標解算出部８は、ステップＳ６において、新た
な分光反射率データと要求する物体色から光源の分光分
布を求める。なお、上記の例において、誤差の最小値を
求めるための計算をＭＤＬ情報量を用いて行ったが、例
えばよく知られたＡＩＣ情報量を用いて計算をしてもよ
い。また、隣接データの平均値を求めてグルーピングを
行うようにしたが、隣接データに依存した分光反射率デ
ータであればよく、中間値や相乗平均値等を求めてグル
ーピングをするようにしてもよい。
おいて、分光反射率データメモリ４に記憶された元の分
光反射率データ群と新分光反射率データメモリ６に記憶
された新たな分光反射率データ群との誤差計算を行う。
そして、ステップＳ５において、その誤差が最小になる
ようなグルーピングをする隣接データ数を求める。情報
量算出部７は、その結果を色座標解算出部８に出力す
る。色座標解算出部８は、ステップＳ６において、新た
な分光反射率データと要求する物体色から光源の分光分
布を求める。なお、上記の例において、誤差の最小値を
求めるための計算をＭＤＬ情報量を用いて行ったが、例
えばよく知られたＡＩＣ情報量を用いて計算をしてもよ
い。また、隣接データの平均値を求めてグルーピングを
行うようにしたが、隣接データに依存した分光反射率デ
ータであればよく、中間値や相乗平均値等を求めてグル
ーピングをするようにしてもよい。
【００３１】〈具体例１の効果〉以上のように、具体例
１によれば、物体を光源で照射して取得した分光反射率
データ群を、光源波長の近い所定数の隣接データ毎にま
とめて、複数の隣接データ群にグルーピングし、各所定
数の隣接データ毎に、分光反射率データの平均値を求め
て、新たな分光反射率データ群を生成し、誤差が最小と
なる新たな分光反射率データ群の示す特性が、要求され
る物体色を再現するように光源の分光分布を決定するの
で、観測雑音の影響を減少させ、正確な分光分布を得る
ことができる。
１によれば、物体を光源で照射して取得した分光反射率
データ群を、光源波長の近い所定数の隣接データ毎にま
とめて、複数の隣接データ群にグルーピングし、各所定
数の隣接データ毎に、分光反射率データの平均値を求め
て、新たな分光反射率データ群を生成し、誤差が最小と
なる新たな分光反射率データ群の示す特性が、要求され
る物体色を再現するように光源の分光分布を決定するの
で、観測雑音の影響を減少させ、正確な分光分布を得る
ことができる。
【００３２】〈具体例２〉図７は、具体例１の光源の制
御装置ブロック図である。この具体例では、図１に示し
た情報量算出部７を波長依存情報量算出部１１とした。
その他の部分は図１の例と同様である。この波長依存情
報量算出部１１の動作を図８を用いて説明する。
御装置ブロック図である。この具体例では、図１に示し
た情報量算出部７を波長依存情報量算出部１１とした。
その他の部分は図１の例と同様である。この波長依存情
報量算出部１１の動作を図８を用いて説明する。
【００３３】図８は、波長依存情報量算出部１１の動作
説明図である。これを、図３に示したものと比較する
と、（ｂ）の式でＭＤＬ基準値の計算を行う場合に、各
波長に係数Ｗiが付加されている点が異なる。この計算
結果を図３のものと区別するために、図８の（ｂ）では
ＷＭＤＬと表現した。即ち、ここでは、波長毎に重み付
けを行った誤差計算を行う。
説明図である。これを、図３に示したものと比較する
と、（ｂ）の式でＭＤＬ基準値の計算を行う場合に、各
波長に係数Ｗiが付加されている点が異なる。この計算
結果を図３のものと区別するために、図８の（ｂ）では
ＷＭＤＬと表現した。即ち、ここでは、波長毎に重み付
けを行った誤差計算を行う。
【００３４】例えば、図２に示す（ａ）のグラフを参照
する。ここで、円Ｂの波長の部分は全体的に物体色に与
える影響が小さく、円Ｅの波長の部分は物体色に与える
影響が大きいとする。このとき、円Ｂの部分の誤差計算
の際の重み付け係数を小さくし、円Ｅの部分の誤差計算
の際の重み付け係数を大きくする。これによって、元の
分光反射率データと新分光反射率データとの誤差比較を
より最適化することが可能になる。こうして、図８
（ｃ）に示すような結果を得る。重み付けの係数Ｗ ｉの
値は、実験的に決定すればよい。その他の部分は具体例
１と同様のため説明を省略する。
する。ここで、円Ｂの波長の部分は全体的に物体色に与
える影響が小さく、円Ｅの波長の部分は物体色に与える
影響が大きいとする。このとき、円Ｂの部分の誤差計算
の際の重み付け係数を小さくし、円Ｅの部分の誤差計算
の際の重み付け係数を大きくする。これによって、元の
分光反射率データと新分光反射率データとの誤差比較を
より最適化することが可能になる。こうして、図８
（ｃ）に示すような結果を得る。重み付けの係数Ｗ ｉの
値は、実験的に決定すればよい。その他の部分は具体例
１と同様のため説明を省略する。
【００３５】〈具体例２の効果〉元の分光反射率データ
と新たな分光反射率データとの誤差を計算する場合に、
光源波長に応じて、計算された誤差に重み付けをして、
その誤差の総和が最小となるようにすれば、より最適な
グルーピングが可能になる。
と新たな分光反射率データとの誤差を計算する場合に、
光源波長に応じて、計算された誤差に重み付けをして、
その誤差の総和が最小となるようにすれば、より最適な
グルーピングが可能になる。
【図１】具体例１の光源の制御装置ブロック図である。
【図２】グルーピングの説明図である。
【図３】情報量算出部の動作説明図である。
【図４】分光反射率の説明図である。
【図５】光源のＸＺ平面説明図である。
【図６】具体例１の光源制御方法動作フローチャートで
ある。
ある。
【図７】具体例２の光源の制御装置ブロック図である。
【図８】波長依存情報量算出部の動作説明図である。
１ 物体 ２ 光源 ３ カメラ ４ 分光反射率データメモリ ５ 平均値算出部 ６ 新分光反射率データメモリ ７ 情報量算出部 ８ 色座標解算出部
Claims (4)
- 【請求項１】 所定の分光反射率を持つ物体を光源で照
射して、 光源波長に対する前記物体の分光反射率データ特性を測
定して、 この測定により取得した分光反射率データ群を、光源波
長の近い所定数の隣接データごとにまとめて、複数の隣
接データ群にグルーピングし、 前記各所定数の隣接データ毎に、隣接データに依存した
分光反射率データを求めて、新たな分光反射率データ群
を生成し、 元の分光反射率データと新たな分光反射率データとの誤
差を計算し、その誤差が最小となるように前記所定数を
選択して、 選択した所定数を用いて生成された前記新たな分光反射
率データ群の示す分光反射率データ特性が、要求される
物体色を再現するように、前記光源の分光分布を決定す
ることを特徴とする光源制御方法。 - 【請求項２】 請求項１に記載の光源制御方法におい
て、 元の分光反射率データと新たな分光反射率データとの誤
差を計算する場合に、光源波長に応じて、計算された誤
差に重み付けをして、その誤差の総和が最小となるよう
に前記所定数を選択することを特徴とする光源制御方
法。 - 【請求項３】 所定の分光反射率を持つ物体を照射する
光源と、 光源波長に対する前記物体の分光反射率データ特性を測
定して、この測定により取得した分光反射率データ群
を、光源波長の近い所定数の隣接データごとにまとめ
て、所定数の隣接データ群にグルーピングし、前記各所
定数の隣接データ毎に、隣接データに依存した分光反射
率データを求めて、新たな分光反射率データ群を生成す
る算出部と、 元の分光反射率データと新たな分光反射率データとの誤
差を計算し、その誤差が最小となるように前記所定数を
選択する情報量算出部と、 選択した所定数を用いて生成された前記新たな分光反射
率データ群の示す分光反射率データ特性が、要求される
物体色を再現するように、前記光源の分光分布を決定す
る色度座標解算出部を備えたことを特徴とする光源制御
装置。 - 【請求項４】 請求項３に記載の光源制御装置におい
て、 情報量算出部は、元の分光反射率データと新たな分光反
射率データとの誤差を計算する場合に、光源波長に応じ
て、計算された誤差に重み付けをして、その誤差の総和
が最小となるように前記所定数を選択することを特徴と
する光源制御装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP32737998A JP2000156102A (ja) | 1998-11-18 | 1998-11-18 | 光源制御方法と装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP32737998A JP2000156102A (ja) | 1998-11-18 | 1998-11-18 | 光源制御方法と装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000156102A true JP2000156102A (ja) | 2000-06-06 |
Family
ID=18198496
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP32737998A Pending JP2000156102A (ja) | 1998-11-18 | 1998-11-18 | 光源制御方法と装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2000156102A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006517721A (ja) * | 2003-02-14 | 2006-07-27 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 照明パラメータを制御する方法、制御デバイス及び照明システム |
| JP2011040241A (ja) * | 2009-08-10 | 2011-02-24 | Stanley Electric Co Ltd | 照明装置 |
| JP2013041728A (ja) * | 2011-08-12 | 2013-02-28 | Toshiba Corp | 照明装置及び情報処理装置 |
| JP2013041719A (ja) * | 2011-08-12 | 2013-02-28 | Toshiba Corp | 照明装置 |
| JP2013246980A (ja) * | 2012-05-25 | 2013-12-09 | Toshiba Corp | 照明装置および光ダクト |
| JP2014135195A (ja) * | 2013-01-10 | 2014-07-24 | Doshisha | 照明の分光分布特性および色材の分光反射特性の制御に基づく色彩変化による、照明光の効率的利用方法、並びに当該方法を利用した照明システム |
-
1998
- 1998-11-18 JP JP32737998A patent/JP2000156102A/ja active Pending
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006517721A (ja) * | 2003-02-14 | 2006-07-27 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 照明パラメータを制御する方法、制御デバイス及び照明システム |
| JP2011040241A (ja) * | 2009-08-10 | 2011-02-24 | Stanley Electric Co Ltd | 照明装置 |
| JP2013041728A (ja) * | 2011-08-12 | 2013-02-28 | Toshiba Corp | 照明装置及び情報処理装置 |
| JP2013041719A (ja) * | 2011-08-12 | 2013-02-28 | Toshiba Corp | 照明装置 |
| US8783902B2 (en) | 2011-08-12 | 2014-07-22 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Illuminating device |
| JP2013246980A (ja) * | 2012-05-25 | 2013-12-09 | Toshiba Corp | 照明装置および光ダクト |
| JP2014135195A (ja) * | 2013-01-10 | 2014-07-24 | Doshisha | 照明の分光分布特性および色材の分光反射特性の制御に基づく色彩変化による、照明光の効率的利用方法、並びに当該方法を利用した照明システム |
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