JP2001099710A - マルチバンド画像の分光反射率のスペクトル推定方法およびスペクトル推定システム - Google Patents
マルチバンド画像の分光反射率のスペクトル推定方法およびスペクトル推定システムInfo
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Abstract
(57)【要約】
【課題】波長可変フィルタを用いてマルチバンド画像を
撮影し、これを用いて撮影被写体の分光反射率のスペク
トルを推定する際に、実効的にスペクトルの推定精度を
落すことなく、推定スペクトルを求める処理時間を短縮
するマルチバンド画像の分光反射率のスペクトル推定方
法およびスペクトル推定システムを提供することを課題
とする。 【解決手段】複数の原画像から成るマルチバンド画像の
各チャンネル毎に、反射率が既知のチャートを撮影して
得られる輝度値を前記反射率と対応させた変換テーブル
を予め作成し、被写体を撮影したマルチバンド画像の原
画像の輝度値から前記変換テーブルを用いて、反射率に
変換することによって、被写体の分光反射率のスペクト
ルを推定することで、またこのスペクトルの推定方法を
用いたマルチバンド画像の分光反射率のスペクトル推定
システムを提供することで前記課題を達成する。
撮影し、これを用いて撮影被写体の分光反射率のスペク
トルを推定する際に、実効的にスペクトルの推定精度を
落すことなく、推定スペクトルを求める処理時間を短縮
するマルチバンド画像の分光反射率のスペクトル推定方
法およびスペクトル推定システムを提供することを課題
とする。 【解決手段】複数の原画像から成るマルチバンド画像の
各チャンネル毎に、反射率が既知のチャートを撮影して
得られる輝度値を前記反射率と対応させた変換テーブル
を予め作成し、被写体を撮影したマルチバンド画像の原
画像の輝度値から前記変換テーブルを用いて、反射率に
変換することによって、被写体の分光反射率のスペクト
ルを推定することで、またこのスペクトルの推定方法を
用いたマルチバンド画像の分光反射率のスペクトル推定
システムを提供することで前記課題を達成する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、波長可変フィルタ
を用いて、波長領域が異なる複数のチャンネルで撮影さ
れたマルチバンド画像より、撮影被写体の分光反射率の
スペクトルを推定するマルチバンド画像の分光反射率の
スペクトル推定方法およびこれを用いたスペクトル推定
システムに関する。
を用いて、波長領域が異なる複数のチャンネルで撮影さ
れたマルチバンド画像より、撮影被写体の分光反射率の
スペクトルを推定するマルチバンド画像の分光反射率の
スペクトル推定方法およびこれを用いたスペクトル推定
システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】今日、デジタル画像処理の進歩によっ
て、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）および青（Ｂ）の３原色を用い
た３画像によって形成されるカラー画像の他に、波長領
域が異なる少なくとも４チャンネル以上で同一の被写体
を撮影したマルチバンド画像が利用されている。たとえ
ば、絵画等の美術工芸品の分野では、色の忠実な再現を
行なうために、上記マルチバンド画像を用いて整理保存
等を行なっている。また、色再現の良好な画像を得るこ
とのできるフィルムやデジタルカメラの撮像素子の開発
の際、被写体の分光反射率と分光感度とを掛け合わせて
画像データを精度良く得るために、マルチバンド画像を
利用して分光反射率のスペクトルを推定している。特
に、被写体の分光反射率を用いてフィルムの分光感度や
デジタルカメラの撮像素子の分光感度の設計を行なうた
め、被写体の分光反射率を精度良く推定することが重要
である。
て、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）および青（Ｂ）の３原色を用い
た３画像によって形成されるカラー画像の他に、波長領
域が異なる少なくとも４チャンネル以上で同一の被写体
を撮影したマルチバンド画像が利用されている。たとえ
ば、絵画等の美術工芸品の分野では、色の忠実な再現を
行なうために、上記マルチバンド画像を用いて整理保存
等を行なっている。また、色再現の良好な画像を得るこ
とのできるフィルムやデジタルカメラの撮像素子の開発
の際、被写体の分光反射率と分光感度とを掛け合わせて
画像データを精度良く得るために、マルチバンド画像を
利用して分光反射率のスペクトルを推定している。特
に、被写体の分光反射率を用いてフィルムの分光感度や
デジタルカメラの撮像素子の分光感度の設計を行なうた
め、被写体の分光反射率を精度良く推定することが重要
である。
【０００３】このようなマルチバンド画像から撮影被写
体の分光反射率を推定するには、一般にマルチバンド画
像のスペクトルを推定するマルチバンド画像のスペクト
ル推定システムが用いられる。このマルチバンド画像の
スペクトル推定システムは、一般に被写体を撮影する際
に、波長領域が異なる少なくとも４チャンネル以上の各
チャンネルに対応して被写体の反射光を透過する波長可
変フィルタと、この透過した透過光を受光して、各チャ
ンネル毎に原画像をデジタル画像として取得するＣＣＤ
カメラと、このＣＣＤカメラで取得した原画像から被写
体の分光反射率のスペクトルを推定する処理アルゴリズ
ムを備えたソフトウェアとこのソフトウェアを実行する
コンピュータとから成る分光反射率のスペクトル推定装
置とから構成される。
体の分光反射率を推定するには、一般にマルチバンド画
像のスペクトルを推定するマルチバンド画像のスペクト
ル推定システムが用いられる。このマルチバンド画像の
スペクトル推定システムは、一般に被写体を撮影する際
に、波長領域が異なる少なくとも４チャンネル以上の各
チャンネルに対応して被写体の反射光を透過する波長可
変フィルタと、この透過した透過光を受光して、各チャ
ンネル毎に原画像をデジタル画像として取得するＣＣＤ
カメラと、このＣＣＤカメラで取得した原画像から被写
体の分光反射率のスペクトルを推定する処理アルゴリズ
ムを備えたソフトウェアとこのソフトウェアを実行する
コンピュータとから成る分光反射率のスペクトル推定装
置とから構成される。
【０００４】ここで、上記分光反射率のスペクトル推定
装置は、一般に以下の方法で分光反射率のスペクトル推
定を行っている。すなわち、原画像のＣＣＤカメラで受
光して得られる測定値である出力信号値Ｖi （ｉ＝１〜
ｎ、ｎはチャンネル数）、すなわち、マルチバンド画像
の各チャンネルの画像データ値であるＱＬ値が、撮影時
の既知の照明光の分光強度分布Ｅ（λ）と、既知のＣＣ
Ｄカメラの分光感度分布Ｓ（λ）と、波長可変フィルタ
の既知の分光透過率分布ｆi （λ）と、光学系の既知の
分光透過率分布Ｌ（λ）によって、式（１）のように表
されるので、式（１）の積分を分解して式（２）で示さ
れる行列から、被写体固有の分光反射率のスペクトル分
布Ｏ（λj ）（ｊ＝１〜ｍ、ｍは被写体分光反射率の測
定点数）を求めている。チャンネル数ｎが被写体分光反
射率の測定点数ｍに等しい場合、式（２）の行列Ｆが正
方行列となって行列Ｆの逆行列を解析的に求めることが
できるが、一般にチャンネル数ｎは被写体分光反射率の
測定点数ｍに比べて小さいため、公知のWiener推定方法
によって（最小自乗法によって）、行列Ｆの疑似逆行列
に相当する推定行列Ｇを用いて式（３）のように推定す
る。ここで、Ｅk Ｌk Ｓk ・ｆl は、Ｅ（λk ）・Ｌ
（λk ）・Ｓ（λk ）・ｆl（λk ）・Δλであり、Ｏ
k は、Ｏ（λk ）である。
装置は、一般に以下の方法で分光反射率のスペクトル推
定を行っている。すなわち、原画像のＣＣＤカメラで受
光して得られる測定値である出力信号値Ｖi （ｉ＝１〜
ｎ、ｎはチャンネル数）、すなわち、マルチバンド画像
の各チャンネルの画像データ値であるＱＬ値が、撮影時
の既知の照明光の分光強度分布Ｅ（λ）と、既知のＣＣ
Ｄカメラの分光感度分布Ｓ（λ）と、波長可変フィルタ
の既知の分光透過率分布ｆi （λ）と、光学系の既知の
分光透過率分布Ｌ（λ）によって、式（１）のように表
されるので、式（１）の積分を分解して式（２）で示さ
れる行列から、被写体固有の分光反射率のスペクトル分
布Ｏ（λj ）（ｊ＝１〜ｍ、ｍは被写体分光反射率の測
定点数）を求めている。チャンネル数ｎが被写体分光反
射率の測定点数ｍに等しい場合、式（２）の行列Ｆが正
方行列となって行列Ｆの逆行列を解析的に求めることが
できるが、一般にチャンネル数ｎは被写体分光反射率の
測定点数ｍに比べて小さいため、公知のWiener推定方法
によって（最小自乗法によって）、行列Ｆの疑似逆行列
に相当する推定行列Ｇを用いて式（３）のように推定す
る。ここで、Ｅk Ｌk Ｓk ・ｆl は、Ｅ（λk ）・Ｌ
（λk ）・Ｓ（λk ）・ｆl（λk ）・Δλであり、Ｏ
k は、Ｏ（λk ）である。
【数１】
【数２】
【数３】
【０００５】また、分光反射率のスペクトル推定装置で
は、上記推定方法の他に、撮影被写体固有のスペクトル
波形からなる固有ベクトルを予め求めておき、この固有
ベクトルを用いて、分光反射率のスペクトル分布を推定
するといった主成分分析法も用いられている。
は、上記推定方法の他に、撮影被写体固有のスペクトル
波形からなる固有ベクトルを予め求めておき、この固有
ベクトルを用いて、分光反射率のスペクトル分布を推定
するといった主成分分析法も用いられている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかし、前者の推定方
法では、チャンネル数ｎが被写体分光反射率の測定点数
ｍに等しい場合、上述したように分光反射率のスペクト
ル分布を解析的に求めることができるが、より精度の高
い分光反射率のスペクトル推定を行うには、被写体分光
反射率の測定点数ｍおよびチャンネル数ｎを増やして、
行列のサイズを大きくしなければならず、そのため、式
（２）の行列Ｆの逆行列を求めるのに時間がかかり、Ｏ
（λk ）を比較的短時間に得ることができない。また、
Wiener推定方法でも、行列Ｆの疑似逆行列に相当する推
定行列Ｇがｍ×ｎ行列となって行列のサイズが大きくな
り、推定行列Ｇを計算するのに時間がかかる。その結
果、被写体の分光反射率のスペクトルを推定するのに多
大な時間を要する不都合が生じる。また、後者の主成分
分析による推定方法では、撮影被写体がわかっていれ
ば、固有ベクトルを用いて精度良く分光反射率のスペク
トル分布を推定することができるものの、撮影被写体が
固定されず、固有ベクトルがわからない場合、推定され
る分光反射率のスペクトル分布の精度は悪くなるといっ
た問題もあった。
法では、チャンネル数ｎが被写体分光反射率の測定点数
ｍに等しい場合、上述したように分光反射率のスペクト
ル分布を解析的に求めることができるが、より精度の高
い分光反射率のスペクトル推定を行うには、被写体分光
反射率の測定点数ｍおよびチャンネル数ｎを増やして、
行列のサイズを大きくしなければならず、そのため、式
（２）の行列Ｆの逆行列を求めるのに時間がかかり、Ｏ
（λk ）を比較的短時間に得ることができない。また、
Wiener推定方法でも、行列Ｆの疑似逆行列に相当する推
定行列Ｇがｍ×ｎ行列となって行列のサイズが大きくな
り、推定行列Ｇを計算するのに時間がかかる。その結
果、被写体の分光反射率のスペクトルを推定するのに多
大な時間を要する不都合が生じる。また、後者の主成分
分析による推定方法では、撮影被写体がわかっていれ
ば、固有ベクトルを用いて精度良く分光反射率のスペク
トル分布を推定することができるものの、撮影被写体が
固定されず、固有ベクトルがわからない場合、推定され
る分光反射率のスペクトル分布の精度は悪くなるといっ
た問題もあった。
【０００７】また、本来、分光反射率のスペクトルは、
滑らかな曲線によって表されるものであり、上記方法で
得られたスペクトルは、チャンネル毎の波長領域の分光
反射率によって表されるため、波長の数を増やす補間を
行い滑らかな曲線に近づけるのが望ましいが、線型な補
間を行うため滑らかなスペクトルを得ることができなか
った。さらに、波長可変フィルタとして用いられる液晶
チューナブルフィルタの分光透過率は、ピーク波長及び
半値幅が液晶の温度によって変化する温度依存性を有す
るため、撮影時の温度変化を考慮せず分光反射率のスペ
クトルを推定する従来の分光反射率のスペクトル推定方
法では、不正確な分光反射率のスペクトルしか得られな
かった。
滑らかな曲線によって表されるものであり、上記方法で
得られたスペクトルは、チャンネル毎の波長領域の分光
反射率によって表されるため、波長の数を増やす補間を
行い滑らかな曲線に近づけるのが望ましいが、線型な補
間を行うため滑らかなスペクトルを得ることができなか
った。さらに、波長可変フィルタとして用いられる液晶
チューナブルフィルタの分光透過率は、ピーク波長及び
半値幅が液晶の温度によって変化する温度依存性を有す
るため、撮影時の温度変化を考慮せず分光反射率のスペ
クトルを推定する従来の分光反射率のスペクトル推定方
法では、不正確な分光反射率のスペクトルしか得られな
かった。
【０００８】このように、分光反射率のスペクトルを推
定する際、行列サイズの大きな逆行列を求めるためこの
処理に計算時間がかかり、さらにその処理方法も煩雑で
あった。また、被写体分光反射率の測定点数ｍがチャン
ネル数ｎに比べて多い場合に用いられる最小自乗法によ
るWiener推定方法は、撮影されたマルチバンド画像を構
成する原画像内に含まれるノイズ成分を最小自乗法によ
って抑制するために用いるのではなく、推定する分光反
射率のスペクトルの推定点数を増やすためにのみ用いら
れ、しかも、疑似逆行列を求める際の行列サイズが大き
くなり、多大な処理時間を必要とした。また、主成分分
析による方法では、上述したように予め揃えた固有スペ
クトルによって表されない撮影被写体の場合、スペクト
ルの推定精度が悪かった。さらに、滑らかな曲線である
分光反射率のスペクトルに合わせて推定されたスペクト
ルの波長の数を直線補間によって増やすと、本来の曲線
と異なり凹凸のあるスペクトル分布しか得られなかっ
た。さらに、波長可変フィルタとして液晶チューナブル
フィルタを用いた場合、液晶チューナブルフィルタの分
光透過率のピーク波長および半値幅に温度依存性がある
ため、推定された分光反射率のスペクトルは不正確であ
った。
定する際、行列サイズの大きな逆行列を求めるためこの
処理に計算時間がかかり、さらにその処理方法も煩雑で
あった。また、被写体分光反射率の測定点数ｍがチャン
ネル数ｎに比べて多い場合に用いられる最小自乗法によ
るWiener推定方法は、撮影されたマルチバンド画像を構
成する原画像内に含まれるノイズ成分を最小自乗法によ
って抑制するために用いるのではなく、推定する分光反
射率のスペクトルの推定点数を増やすためにのみ用いら
れ、しかも、疑似逆行列を求める際の行列サイズが大き
くなり、多大な処理時間を必要とした。また、主成分分
析による方法では、上述したように予め揃えた固有スペ
クトルによって表されない撮影被写体の場合、スペクト
ルの推定精度が悪かった。さらに、滑らかな曲線である
分光反射率のスペクトルに合わせて推定されたスペクト
ルの波長の数を直線補間によって増やすと、本来の曲線
と異なり凹凸のあるスペクトル分布しか得られなかっ
た。さらに、波長可変フィルタとして液晶チューナブル
フィルタを用いた場合、液晶チューナブルフィルタの分
光透過率のピーク波長および半値幅に温度依存性がある
ため、推定された分光反射率のスペクトルは不正確であ
った。
【０００９】そこで、本発明は、上記問題点を解決すべ
く、波長可変フィルタを用いてマルチバンド画像を撮影
し、これを用いて撮影被写体の分光反射率のスペクトル
を推定する際に、実効的にスペクトルの推定精度を落す
ことなく、推定スペクトルを求める処理時間を短縮する
マルチバンド画像の分光反射率のスペクトル推定方法お
よびスペクトル推定システムを提供することを目的とす
る。
く、波長可変フィルタを用いてマルチバンド画像を撮影
し、これを用いて撮影被写体の分光反射率のスペクトル
を推定する際に、実効的にスペクトルの推定精度を落す
ことなく、推定スペクトルを求める処理時間を短縮する
マルチバンド画像の分光反射率のスペクトル推定方法お
よびスペクトル推定システムを提供することを目的とす
る。
【００１０】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明は、波長可変フィルタを用いて、撮影波長領
域を複数チャンネルに分割し、各チャンネルに対応して
同一の被写体を撮影手段により撮影した複数の原画像か
ら成るマルチバンド画像を得、このマルチバンド画像か
ら前記被写体の分光反射率のスペクトルを推定する方法
であって、前記波長可変フィルタは、チャンネル数が１
０チャンネル以上であって、全チャンネルの分光透過率
分布の平均波長半値幅が４０ｎｍ以下である波長可変フ
ィルタであり、前記チャンネル毎に、分光反射率が既知
のチャートを撮影して得られるＱＬ値を前記分光反射率
と対応させた変換テーブルを予め作成し、マルチバンド
画像の各チャンネルの原画像のＱＬ値から前記変換テー
ブルを用いて、分光反射率に変換することによって、被
写体の分光反射率のスペクトルを推定することを特徴と
するマルチバンド画像の分光反射率のスペクトル推定方
法を提供するものである。ここで、波長可変フィルタと
は、１素子で電気的に分光透過率を瞬時に変化させるフ
ィルタを指す。
に、本発明は、波長可変フィルタを用いて、撮影波長領
域を複数チャンネルに分割し、各チャンネルに対応して
同一の被写体を撮影手段により撮影した複数の原画像か
ら成るマルチバンド画像を得、このマルチバンド画像か
ら前記被写体の分光反射率のスペクトルを推定する方法
であって、前記波長可変フィルタは、チャンネル数が１
０チャンネル以上であって、全チャンネルの分光透過率
分布の平均波長半値幅が４０ｎｍ以下である波長可変フ
ィルタであり、前記チャンネル毎に、分光反射率が既知
のチャートを撮影して得られるＱＬ値を前記分光反射率
と対応させた変換テーブルを予め作成し、マルチバンド
画像の各チャンネルの原画像のＱＬ値から前記変換テー
ブルを用いて、分光反射率に変換することによって、被
写体の分光反射率のスペクトルを推定することを特徴と
するマルチバンド画像の分光反射率のスペクトル推定方
法を提供するものである。ここで、波長可変フィルタと
は、１素子で電気的に分光透過率を瞬時に変化させるフ
ィルタを指す。
【００１１】その際、前記波長可変フィルタは、液晶チ
ューナブルフィルタであるのが好ましく、また、推定さ
れた前記被写体の分光反射率のスペクトル分布に対し
て、前記チャンネルの波長領域での前記波長可変フィル
タの分光透過率分布と、前記撮影手段の分光感度分布
と、撮影時の撮影照明光の分光強度分布との積によって
定まる１つの装置関数を用いて、デコンボリューション
処理を行って被写体の分光反射率のスペクトルを較正す
るのが好ましい。ここで、液晶チューナブルフィルタと
は、複屈折結晶素子と液晶素子を偏向板によって挟んだ
構造を複数段持ち、液晶の複屈折率効果を利用して、機
械的な稼働部を用いず、電気的に透過率の中心波長が任
意に選択できる液晶フィルタ（Lyot型）である。その
際、前記デコンボリューション処理は、行列演算を用い
て行われるのが好ましく、画素数が少ない場合、例えば
１０万画素未満の場合は、フーリエ変換を用いて行われ
るのが好ましく、フーリエ変換を用いる場合、ＦＦＴを
利用するのが好ましい。また、前記装置関数は、前記チ
ャンネルによって撮影される波長領域の中心波長から上
下５０ｎｍの範囲内で値を有する装置関数が選択される
のが好ましい。
ューナブルフィルタであるのが好ましく、また、推定さ
れた前記被写体の分光反射率のスペクトル分布に対し
て、前記チャンネルの波長領域での前記波長可変フィル
タの分光透過率分布と、前記撮影手段の分光感度分布
と、撮影時の撮影照明光の分光強度分布との積によって
定まる１つの装置関数を用いて、デコンボリューション
処理を行って被写体の分光反射率のスペクトルを較正す
るのが好ましい。ここで、液晶チューナブルフィルタと
は、複屈折結晶素子と液晶素子を偏向板によって挟んだ
構造を複数段持ち、液晶の複屈折率効果を利用して、機
械的な稼働部を用いず、電気的に透過率の中心波長が任
意に選択できる液晶フィルタ（Lyot型）である。その
際、前記デコンボリューション処理は、行列演算を用い
て行われるのが好ましく、画素数が少ない場合、例えば
１０万画素未満の場合は、フーリエ変換を用いて行われ
るのが好ましく、フーリエ変換を用いる場合、ＦＦＴを
利用するのが好ましい。また、前記装置関数は、前記チ
ャンネルによって撮影される波長領域の中心波長から上
下５０ｎｍの範囲内で値を有する装置関数が選択される
のが好ましい。
【００１２】さらに、前記デコンボリューション処理を
行う前に、前記波長可変フィルタの半値幅に応じて、前
記被写体の分光反射率のスペクトルの波長を圧縮または
伸張し、さらに、前記デコンボリューション処理を行っ
た後に、前記波長の圧縮または伸張に対応して、デコン
ボリューション処理によって得られた被写体の分光反射
率のスペクトルの波長を伸張または圧縮する逆変換を施
すことが好ましい。また、前記デコンボリューション処
理を行う際に、波長可変フィルタの温度依存性を補償す
るフィルタ温度補正を行うのが好ましく、前記フィルタ
温度補正は、分光反射率分布が既知で、波長に対して急
激な変化を示す彩度の高いカラーチャートを撮影し、こ
れを用いてカラーチャートの分光反射率分布を求め、こ
の求めた分光反射率分布の波形と既知の前記分光反射率
の波形とが一致する波長のシフト量を求め、この求めた
シフト量に応じて、前記被写体の分光反射率分布の補正
を行うのが好ましい。また、前記波長可変フィルタは、
液晶部を備える液晶チューナブルフィルタであり、前記
フィルタ温度補正は、前記液晶チューナブルフィルタの
前記液晶部に接する温度計から得られる前記液晶部の温
度とこの液晶チューナブルフィルタの分光透過率分布と
の関係を予め特性データとして記憶し、マルチバンド画
像の撮影の際の前記液晶部の温度から、液晶チューナブ
ルフィルタの分光透過率分布の波長のシフト量を求め、
このシフト量に応じて、前記被写体の分光反射率分布を
補正するものであってもよい。
行う前に、前記波長可変フィルタの半値幅に応じて、前
記被写体の分光反射率のスペクトルの波長を圧縮または
伸張し、さらに、前記デコンボリューション処理を行っ
た後に、前記波長の圧縮または伸張に対応して、デコン
ボリューション処理によって得られた被写体の分光反射
率のスペクトルの波長を伸張または圧縮する逆変換を施
すことが好ましい。また、前記デコンボリューション処
理を行う際に、波長可変フィルタの温度依存性を補償す
るフィルタ温度補正を行うのが好ましく、前記フィルタ
温度補正は、分光反射率分布が既知で、波長に対して急
激な変化を示す彩度の高いカラーチャートを撮影し、こ
れを用いてカラーチャートの分光反射率分布を求め、こ
の求めた分光反射率分布の波形と既知の前記分光反射率
の波形とが一致する波長のシフト量を求め、この求めた
シフト量に応じて、前記被写体の分光反射率分布の補正
を行うのが好ましい。また、前記波長可変フィルタは、
液晶部を備える液晶チューナブルフィルタであり、前記
フィルタ温度補正は、前記液晶チューナブルフィルタの
前記液晶部に接する温度計から得られる前記液晶部の温
度とこの液晶チューナブルフィルタの分光透過率分布と
の関係を予め特性データとして記憶し、マルチバンド画
像の撮影の際の前記液晶部の温度から、液晶チューナブ
ルフィルタの分光透過率分布の波長のシフト量を求め、
このシフト量に応じて、前記被写体の分光反射率分布を
補正するものであってもよい。
【００１３】また、前記デコンボリューション処理を行
う前に、前記被写体の分光反射率のスペクトルに対し
て、各チャンネルの中心波長間を非線形な内挿補間によ
って分光反射率のスペクトルのデータ数を増やし、この
増加した分光反射率のスペクトルを用いて、前記デコン
ボリューション処理を行うのが好ましい。なお、データ
数の増加した前記分光反射率のスペクトルは、波長間隔
が１０ｎｍ以下であるのが好ましい。
う前に、前記被写体の分光反射率のスペクトルに対し
て、各チャンネルの中心波長間を非線形な内挿補間によ
って分光反射率のスペクトルのデータ数を増やし、この
増加した分光反射率のスペクトルを用いて、前記デコン
ボリューション処理を行うのが好ましい。なお、データ
数の増加した前記分光反射率のスペクトルは、波長間隔
が１０ｎｍ以下であるのが好ましい。
【００１４】また、本発明は、被写体を撮影する撮影手
段と、前記撮影手段で被写体を撮影する際に、撮影波長
領域を複数チャンネルに分割し、このチャンネルに対応
した波長領域で被写体の反射光を透過する波長可変フィ
ルタと、前記チャンネル毎に、分光反射率が既知のチャ
ートを撮影して得られるＱＬ値を前記分光反射率と対応
させた変換テーブルを予め作成し、前記撮影手段および
前記波長可変フィルタを用いて撮影されたマルチバンド
画像の各チャンネルの原画像のＱＬ値から前記変換テー
ブルを用いて、分光反射率に変換することによって、被
写体の分光反射率のスペクトルを推定する分光反射率ス
ペクトル推定装置とを備えることを特徴とするマルチバ
ンド画像のスペクトル推定システムを提供するものであ
る。
段と、前記撮影手段で被写体を撮影する際に、撮影波長
領域を複数チャンネルに分割し、このチャンネルに対応
した波長領域で被写体の反射光を透過する波長可変フィ
ルタと、前記チャンネル毎に、分光反射率が既知のチャ
ートを撮影して得られるＱＬ値を前記分光反射率と対応
させた変換テーブルを予め作成し、前記撮影手段および
前記波長可変フィルタを用いて撮影されたマルチバンド
画像の各チャンネルの原画像のＱＬ値から前記変換テー
ブルを用いて、分光反射率に変換することによって、被
写体の分光反射率のスペクトルを推定する分光反射率ス
ペクトル推定装置とを備えることを特徴とするマルチバ
ンド画像のスペクトル推定システムを提供するものであ
る。
【００１５】その際、前記分光反射率スペクトル推定装
置は、前記チャンネルの波長領域で被写体の反射光を透
過する前記波長可変フィルタの分光透過率分布と、撮影
手段の分光感度分布と、撮影時の撮影照明光の分光強度
分布との積によって定まる１つの装置関数を用いて、推
定された前記被写体の分光反射率のスペクトルに対して
デコンボリューション処理を行って被写体の分光反射率
のスペクトルを較正するのが好ましい。
置は、前記チャンネルの波長領域で被写体の反射光を透
過する前記波長可変フィルタの分光透過率分布と、撮影
手段の分光感度分布と、撮影時の撮影照明光の分光強度
分布との積によって定まる１つの装置関数を用いて、推
定された前記被写体の分光反射率のスペクトルに対して
デコンボリューション処理を行って被写体の分光反射率
のスペクトルを較正するのが好ましい。
【００１６】
【発明の実施の形態】以下、本発明のマルチバンド画像
の分光反射率のスペクトル推定方法およびスペクトル推
定システムについて、添付の図面に示される好適実施例
を基に詳細に説明する。
の分光反射率のスペクトル推定方法およびスペクトル推
定システムについて、添付の図面に示される好適実施例
を基に詳細に説明する。
【００１７】図１は、本発明のマルチバンド画像の分光
反射率のスペクトル推定方法を実施し、また本発明のマ
ルチバンド画像の分光反射率のスペクトル推定システム
の一例でもあるマルチバンド画像分光反射率のスペクト
ル推定システム（以降、本システムという）１０を示
す。本システム１０は、同一被写体を、波長領域が異な
る少なくとも１０チャンネル以上で撮影する撮影手段と
してのＣＣＤカメラ１２と、ＣＣＤカメラ１２で被写体
を撮影する際に、チャンネルに対応する波長領域で被写
体反射光を透過する波長可変フィルタとしての液晶チュ
ーナブルフィルタ１４と、撮影被写体の分光反射率のス
ペクトルを推定する分光反射率スペクトル推定装置１６
とを有して構成される。
反射率のスペクトル推定方法を実施し、また本発明のマ
ルチバンド画像の分光反射率のスペクトル推定システム
の一例でもあるマルチバンド画像分光反射率のスペクト
ル推定システム（以降、本システムという）１０を示
す。本システム１０は、同一被写体を、波長領域が異な
る少なくとも１０チャンネル以上で撮影する撮影手段と
してのＣＣＤカメラ１２と、ＣＣＤカメラ１２で被写体
を撮影する際に、チャンネルに対応する波長領域で被写
体反射光を透過する波長可変フィルタとしての液晶チュ
ーナブルフィルタ１４と、撮影被写体の分光反射率のス
ペクトルを推定する分光反射率スペクトル推定装置１６
とを有して構成される。
【００１８】ＣＣＤカメラ１２は、複数のチャンネル、
例えば１６チャンネルの各チャンネル毎に特定波長領域
で光を透過するように、分光透過率分布が制御された後
述する液晶チューナブルフィルタ１４を介して得られる
透過光を、エリア状に配列したＣＣＤ素子の受光面で結
像させ、波長領域の異なる各チャンネルごとに撮影被写
体を撮影した原画像を得る撮影手段である。すなわち、
チャンネル数が１６チャンネルであれば、１６枚の原画
像が得られる。ＣＣＤカメラ１２の画素数や画素サイズ
は制限されず、公知のサイズ、例えば１０２４×１０２
４ピクセルであり、公知の画素サイズ、例えば１２×１
２μｍであってもよい。
例えば１６チャンネルの各チャンネル毎に特定波長領域
で光を透過するように、分光透過率分布が制御された後
述する液晶チューナブルフィルタ１４を介して得られる
透過光を、エリア状に配列したＣＣＤ素子の受光面で結
像させ、波長領域の異なる各チャンネルごとに撮影被写
体を撮影した原画像を得る撮影手段である。すなわち、
チャンネル数が１６チャンネルであれば、１６枚の原画
像が得られる。ＣＣＤカメラ１２の画素数や画素サイズ
は制限されず、公知のサイズ、例えば１０２４×１０２
４ピクセルであり、公知の画素サイズ、例えば１２×１
２μｍであってもよい。
【００１９】液晶チューナブルフィルタ１４は、複数の
チャンネル毎に特定波長領域で撮影被写体からの反射光
を透過することができるように、制御電圧を制御するこ
とによって所望のバンドパスフィルタとしての特性を得
る波長可変フィルタであり、チャンネル数が１０以上で
あって、全チャンネルの分光透過率分布の平均波長半値
幅が４０ｎｍ以下のものである。チャンネル数として
は、上限８０程度、半値幅の下限は５ｎｍ程度が好まし
い。半値幅としては、更に１５〜３５ｎｍであることが
好ましい。液晶チューナブルフィルタ１４は、オペレー
タの設定したチャンネル数および各チャンネルに対応し
た波長領域に対応して、例えば、図２に示すようなピー
ク値を持つバンドパスフィルタを得ることができる。図
２では、４１０〜７１０ｎｍの撮影波長領域を１６のチ
ャンネルで分割した例を示している。このように、液晶
チューナブルフィルタ１４によって各チャンネル毎に設
けられたバンドパスフィルタを透過した被写体の反射光
は特定波長の透過光として、ＣＣＤカメラ１２で受光さ
れ出力信号が得られる。なお、従来のマルチバンド画像
を得るためのフィルタのチャンネル数は、６〜８チャン
ネルであるが、液晶チューナブルフィルタ１４において
は、チャンネル数を１２チャンネル以上とすることがで
きる。本実施例では、液晶チューナブルフィルタ１４を
波長可変フィルタとして用いているが、１素子で電気的
に分光透過率を瞬時に変化させるフィルタであればいず
れであってもよく、液晶チューナブルフィルタ１４の替
わりに音響光学フィルタを用いてもよい。
チャンネル毎に特定波長領域で撮影被写体からの反射光
を透過することができるように、制御電圧を制御するこ
とによって所望のバンドパスフィルタとしての特性を得
る波長可変フィルタであり、チャンネル数が１０以上で
あって、全チャンネルの分光透過率分布の平均波長半値
幅が４０ｎｍ以下のものである。チャンネル数として
は、上限８０程度、半値幅の下限は５ｎｍ程度が好まし
い。半値幅としては、更に１５〜３５ｎｍであることが
好ましい。液晶チューナブルフィルタ１４は、オペレー
タの設定したチャンネル数および各チャンネルに対応し
た波長領域に対応して、例えば、図２に示すようなピー
ク値を持つバンドパスフィルタを得ることができる。図
２では、４１０〜７１０ｎｍの撮影波長領域を１６のチ
ャンネルで分割した例を示している。このように、液晶
チューナブルフィルタ１４によって各チャンネル毎に設
けられたバンドパスフィルタを透過した被写体の反射光
は特定波長の透過光として、ＣＣＤカメラ１２で受光さ
れ出力信号が得られる。なお、従来のマルチバンド画像
を得るためのフィルタのチャンネル数は、６〜８チャン
ネルであるが、液晶チューナブルフィルタ１４において
は、チャンネル数を１２チャンネル以上とすることがで
きる。本実施例では、液晶チューナブルフィルタ１４を
波長可変フィルタとして用いているが、１素子で電気的
に分光透過率を瞬時に変化させるフィルタであればいず
れであってもよく、液晶チューナブルフィルタ１４の替
わりに音響光学フィルタを用いてもよい。
【００２０】分光反射率スペクトル推定装置１６は、Ｃ
ＣＤカメラ１２で受光して得られた出力信号をＡ／Ｄ変
換してデジタル画像データを得、ＤＣオフセットの補正
等を行って、マルチバンド画像を構成する原画像の画像
データとするデータ処理部１８と、マルチバンド画像の
撮影時に同時に撮影された分光反射率が既知のマクベス
チャートの画像からグレーパッチの画像データ値、すな
わちＱＬ値とこの既知の分光反射率の値との関係を対応
付けて作成した１次元ルックアップテーブル（以降、ル
ックアップテーブルをＬＵＴという）２０と、データ処
理部１８で得られた原画像の画像データ値であるＱＬ値
から、１次元ＬＵＴ２０を用いて分光反射率の値に変換
し、分光反射率を推定する分光反射率スペクトル算出部
２２と、得られた分光反射率の値のノイズ成分を除去す
るノイズ除去処理部２４と、後述するフィルタ温度の補
正を波長のシフト量で調整する波長シフト処理部２５
と、分光反射率スペクトル算出部２２で得られた分光反
射率の各波長間を直線補間して、チャンネル数を増加す
る内挿補間処理部２６と、液晶チューナブルフィルタ１
４のバンドバスフィルタとしての特性である半値幅に応
じて、分光反射率スペクトル算出部２２で得られた分光
反射率の波長を圧縮または伸張する圧縮・伸張処理部２
８と、マルチバンド画像の撮影時に同時に撮影されたマ
クベスチャートの中から、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）および青
（Ｂ）の色ように彩度が高く分光反射率が波長に対して
急激に変化するパッチの分光反射率をデータとして備
え、後述するフィルタ温度補正部３２で温度補正を行う
ために用いる温度補正用分光反射率データ部３０と、液
晶チューナブルフィルタ１４の温度補正を行うフィルタ
温度補正部３２と、液晶チューナブルフィルタ１４のバ
ンドバスフィルタとしての特性である半値幅の各チャン
ネル間での重なりによって鈍った分光反射率のスペクト
ル分布のシャープネス劣化復元処理（デコンボリューシ
ョン処理）を行い、較正した分光反射率のスペクトルを
得るデコンボリューション処理部３４と、圧縮・伸張処
理部２８で行った波長の圧縮または伸張に対応して、較
正された分光反射率のスペクトルの波長を伸張または圧
縮して復元する伸張・圧縮逆変換部３６とを主に備え
る。
ＣＤカメラ１２で受光して得られた出力信号をＡ／Ｄ変
換してデジタル画像データを得、ＤＣオフセットの補正
等を行って、マルチバンド画像を構成する原画像の画像
データとするデータ処理部１８と、マルチバンド画像の
撮影時に同時に撮影された分光反射率が既知のマクベス
チャートの画像からグレーパッチの画像データ値、すな
わちＱＬ値とこの既知の分光反射率の値との関係を対応
付けて作成した１次元ルックアップテーブル（以降、ル
ックアップテーブルをＬＵＴという）２０と、データ処
理部１８で得られた原画像の画像データ値であるＱＬ値
から、１次元ＬＵＴ２０を用いて分光反射率の値に変換
し、分光反射率を推定する分光反射率スペクトル算出部
２２と、得られた分光反射率の値のノイズ成分を除去す
るノイズ除去処理部２４と、後述するフィルタ温度の補
正を波長のシフト量で調整する波長シフト処理部２５
と、分光反射率スペクトル算出部２２で得られた分光反
射率の各波長間を直線補間して、チャンネル数を増加す
る内挿補間処理部２６と、液晶チューナブルフィルタ１
４のバンドバスフィルタとしての特性である半値幅に応
じて、分光反射率スペクトル算出部２２で得られた分光
反射率の波長を圧縮または伸張する圧縮・伸張処理部２
８と、マルチバンド画像の撮影時に同時に撮影されたマ
クベスチャートの中から、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）および青
（Ｂ）の色ように彩度が高く分光反射率が波長に対して
急激に変化するパッチの分光反射率をデータとして備
え、後述するフィルタ温度補正部３２で温度補正を行う
ために用いる温度補正用分光反射率データ部３０と、液
晶チューナブルフィルタ１４の温度補正を行うフィルタ
温度補正部３２と、液晶チューナブルフィルタ１４のバ
ンドバスフィルタとしての特性である半値幅の各チャン
ネル間での重なりによって鈍った分光反射率のスペクト
ル分布のシャープネス劣化復元処理（デコンボリューシ
ョン処理）を行い、較正した分光反射率のスペクトルを
得るデコンボリューション処理部３４と、圧縮・伸張処
理部２８で行った波長の圧縮または伸張に対応して、較
正された分光反射率のスペクトルの波長を伸張または圧
縮して復元する伸張・圧縮逆変換部３６とを主に備え
る。
【００２１】本実施例における分光反射率スペクトル推
定装置１６を構成する上記各構成部はソフトウェアの機
能として、コンピュータで実行されるものであるが、ソ
フトウェアに限られず、構成部の一部または全部の機能
が、ハードウェアで実施されるものであってもよい。
定装置１６を構成する上記各構成部はソフトウェアの機
能として、コンピュータで実行されるものであるが、ソ
フトウェアに限られず、構成部の一部または全部の機能
が、ハードウェアで実施されるものであってもよい。
【００２２】データ処理部１８は、ＣＣＤカメラ１２で
受光して得られた出力信号をＡ／Ｄ変換してディジタル
画像データを得、ＤＣオフセットの補正を行って、次い
で暗時補正をかけ、この後、画像データをＬＯＧ変換
し、シェーディング補正を行い、マルチバンド画像を構
成する原画像の画像データのＱＬ値を得る部分である。
得られた原画像のＱＬ値は、分光反射率スペクトル算出
部２２に送られる。
受光して得られた出力信号をＡ／Ｄ変換してディジタル
画像データを得、ＤＣオフセットの補正を行って、次い
で暗時補正をかけ、この後、画像データをＬＯＧ変換
し、シェーディング補正を行い、マルチバンド画像を構
成する原画像の画像データのＱＬ値を得る部分である。
得られた原画像のＱＬ値は、分光反射率スペクトル算出
部２２に送られる。
【００２３】１次元ＬＵＴ２０は、被写体撮影時に、Ｃ
ＣＤカメラ１２および液晶チューナブルフィルタ１４を
用いて、被写体撮影時のチャンネル数および波長領域と
同じマルチバンド画像としてマクベスチャートを撮影
し、得られたマクベスチャートの画像のうち６段目の分
光反射率が既知のグレーパッチのＱＬ値と、この既知の
分光反射率とを対応させたマクベス１次元ＬＵＴを備え
る部分であり、分光反射率スペクトル算出部２２で分光
反射率を算出する際に、１次元ＬＵＴ２０で作成された
ＬＵＴが参照される。なお、本発明において用いられる
チャートはマクベスチャートに限られず、分光反射率が
既知であるチャートであればいずれであってもよい。
ＣＤカメラ１２および液晶チューナブルフィルタ１４を
用いて、被写体撮影時のチャンネル数および波長領域と
同じマルチバンド画像としてマクベスチャートを撮影
し、得られたマクベスチャートの画像のうち６段目の分
光反射率が既知のグレーパッチのＱＬ値と、この既知の
分光反射率とを対応させたマクベス１次元ＬＵＴを備え
る部分であり、分光反射率スペクトル算出部２２で分光
反射率を算出する際に、１次元ＬＵＴ２０で作成された
ＬＵＴが参照される。なお、本発明において用いられる
チャートはマクベスチャートに限られず、分光反射率が
既知であるチャートであればいずれであってもよい。
【００２４】分光反射率スペクトル算出部２２は、デー
タ処理部１８で得られた被写体を撮影した原画像の画像
データのＱＬ値から、１次元ＬＵＴ２０を参照して分光
反射率の値に変換し、分光反射率を得る部分である。１
次元ＬＵＴ２０に参照データが存在しない場合は、内挿
補間あるいは外挿補外等によって分光反射率の値を求め
るが、内挿補間や外挿補外の方法は特に限定されず、公
知の方法、たとえば直線補間やラグランジェ補間等の公
知の方法が可能である。得られた分光反射率のデータ
は、ノイズ除去処理部２４に送られる。
タ処理部１８で得られた被写体を撮影した原画像の画像
データのＱＬ値から、１次元ＬＵＴ２０を参照して分光
反射率の値に変換し、分光反射率を得る部分である。１
次元ＬＵＴ２０に参照データが存在しない場合は、内挿
補間あるいは外挿補外等によって分光反射率の値を求め
るが、内挿補間や外挿補外の方法は特に限定されず、公
知の方法、たとえば直線補間やラグランジェ補間等の公
知の方法が可能である。得られた分光反射率のデータ
は、ノイズ除去処理部２４に送られる。
【００２５】ノイズ除去処理部２４は、原画像に含まれ
るノイズ成分を除去する処理部であり、短波長側のチャ
ンネルの原画像では、ノイズ除去の強度を強くし、長波
長側のチャンネルの原画像では、ノイズ除去の強度を弱
くするように構成される。このように構成するのは、液
晶チューナブルフィルタ１４の分光透過率が、図２に示
すように、短波長側のチャンネルでは透過率が低く、十
分な光量を確保できず、ノイズを拾い易く、一方、長波
長側のチャンネルでは透過率が高く、十分な光量を確保
できノイズ成分を拾い難いためである。ノイズ除去の方
法として、特に制限されず、例えば、分光透過率のピー
ク値が０．１以下になれば、自動的にメディアンフィル
タをｏｎ−ｏｆｆ的に使用する方法が挙げられる。ノイ
ズ除去された分光反射率のデータは、波長シフト処理部
２５に送られる。
るノイズ成分を除去する処理部であり、短波長側のチャ
ンネルの原画像では、ノイズ除去の強度を強くし、長波
長側のチャンネルの原画像では、ノイズ除去の強度を弱
くするように構成される。このように構成するのは、液
晶チューナブルフィルタ１４の分光透過率が、図２に示
すように、短波長側のチャンネルでは透過率が低く、十
分な光量を確保できず、ノイズを拾い易く、一方、長波
長側のチャンネルでは透過率が高く、十分な光量を確保
できノイズ成分を拾い難いためである。ノイズ除去の方
法として、特に制限されず、例えば、分光透過率のピー
ク値が０．１以下になれば、自動的にメディアンフィル
タをｏｎ−ｏｆｆ的に使用する方法が挙げられる。ノイ
ズ除去された分光反射率のデータは、波長シフト処理部
２５に送られる。
【００２６】波長シフト処理部２５は、ノイズ除去され
た分光反射率のデータについて、液晶チューナブルフィ
ルタ１４の温度に起因する温度補正を波長のシフト量に
よって調整する部分であり、後述するフィルタ温度補正
部３２で得られたシフト量Δλを用いて波長シフト処理
を行う。その後、内挿補間処理部２６に送られる。
た分光反射率のデータについて、液晶チューナブルフィ
ルタ１４の温度に起因する温度補正を波長のシフト量に
よって調整する部分であり、後述するフィルタ温度補正
部３２で得られたシフト量Δλを用いて波長シフト処理
を行う。その後、内挿補間処理部２６に送られる。
【００２７】内挿補間処理部２６は、最終的に推定され
た分光反射率のスペクトル分布が凹凸のない滑らかな曲
線として得られるために、分光反射率スペクトル算出部
２２で得られた分光反射率のスペクトル分布の波長間を
スプライン補間やラグランジェ補間等により非線形に補
間し、分光反射率のスペクトル分布のデータを、例えば
１０ｎｍ以下の波長間隔に細かくする。また、直線補間
して、分光反射率のスペクトル分布のデータを細かくし
てチャンネル数を増加しもよい。この場合、直線補間に
よる凸凹の曲線であっても、後述するフーリエ変換およ
び逆フーリエ変換によって較正された分光反射率のスペ
クトル分布は、滑らかな曲線となるからである。内挿補
間してデータを細かくした分光反射率のスペクトル分布
は、圧縮・伸張変換部２８に送られる。
た分光反射率のスペクトル分布が凹凸のない滑らかな曲
線として得られるために、分光反射率スペクトル算出部
２２で得られた分光反射率のスペクトル分布の波長間を
スプライン補間やラグランジェ補間等により非線形に補
間し、分光反射率のスペクトル分布のデータを、例えば
１０ｎｍ以下の波長間隔に細かくする。また、直線補間
して、分光反射率のスペクトル分布のデータを細かくし
てチャンネル数を増加しもよい。この場合、直線補間に
よる凸凹の曲線であっても、後述するフーリエ変換およ
び逆フーリエ変換によって較正された分光反射率のスペ
クトル分布は、滑らかな曲線となるからである。内挿補
間してデータを細かくした分光反射率のスペクトル分布
は、圧縮・伸張変換部２８に送られる。
【００２８】圧縮・伸張処理変換部２８は、分光反射率
スペクトル算出部２２で得られた分光反射率のスペクト
ル分布の波長を、図２に示すような液晶チューナブルフ
ィルタ１４の波長の変化と共に変化する分光透過率のス
ペクトル分布の半値幅に応じて、被写体の分光反射率の
スペクトルの波長を圧縮または伸張する部分である。す
なわち、液晶チューナブルフィルタ１４の波長と共に変
化する分光透過率ぼスペクトル分布の半値幅の、基準と
なる半値幅に対する比率によって、分光反射率スペクト
ル算出部２２で得られた分光反射率のスペクトル分布の
波長を圧縮または伸張する。基準となる半値幅とは、例
えば、撮影の際の全チャンネルによって被われる波長領
域の中心波長、例えば、図２の例では、１６チャンネル
によって被われる４１０〜７１０の波長領域の中心波長
５５０ｎｍであり、この中心波長から５０ｎｍの範囲に
含まれる分光透過率ぼスペクトル分布、例えば図２の例
では、分光透過率ぼスペクトル分布Ａ、の半値幅であ
る。このように、分光透過率の半値幅に応じて分光反射
率のスペクトル分布の波長を変化させるのは、後述する
デコンボリューション処理において用いる、波長によっ
て変化する装置関数を、波長に応じて各チャンネルごと
に持つ必要がなく、１つの装置関数を用いて容易にデコ
ンボリューション処理を行うことができるからである。
圧縮または伸張の倍率は、波長によって変化し、例えば
図２のような、分光透過率分布を持つ場合、高波長側で
半値幅が広いため圧縮率が高く、低周波側では半値幅が
狭いため逆に伸張率を高く、この間の領域は、波長に応
じて圧縮倍率や伸張倍率が滑らかに変化する。
スペクトル算出部２２で得られた分光反射率のスペクト
ル分布の波長を、図２に示すような液晶チューナブルフ
ィルタ１４の波長の変化と共に変化する分光透過率のス
ペクトル分布の半値幅に応じて、被写体の分光反射率の
スペクトルの波長を圧縮または伸張する部分である。す
なわち、液晶チューナブルフィルタ１４の波長と共に変
化する分光透過率ぼスペクトル分布の半値幅の、基準と
なる半値幅に対する比率によって、分光反射率スペクト
ル算出部２２で得られた分光反射率のスペクトル分布の
波長を圧縮または伸張する。基準となる半値幅とは、例
えば、撮影の際の全チャンネルによって被われる波長領
域の中心波長、例えば、図２の例では、１６チャンネル
によって被われる４１０〜７１０の波長領域の中心波長
５５０ｎｍであり、この中心波長から５０ｎｍの範囲に
含まれる分光透過率ぼスペクトル分布、例えば図２の例
では、分光透過率ぼスペクトル分布Ａ、の半値幅であ
る。このように、分光透過率の半値幅に応じて分光反射
率のスペクトル分布の波長を変化させるのは、後述する
デコンボリューション処理において用いる、波長によっ
て変化する装置関数を、波長に応じて各チャンネルごと
に持つ必要がなく、１つの装置関数を用いて容易にデコ
ンボリューション処理を行うことができるからである。
圧縮または伸張の倍率は、波長によって変化し、例えば
図２のような、分光透過率分布を持つ場合、高波長側で
半値幅が広いため圧縮率が高く、低周波側では半値幅が
狭いため逆に伸張率を高く、この間の領域は、波長に応
じて圧縮倍率や伸張倍率が滑らかに変化する。
【００２９】一方、温度補正用分光反射率データ部３０
は、分光反射率が既知のパッチを、液晶チューナブルフ
ィルタ１４を用いて撮影した際の分光反射率のスペクト
ル分布を求める部分であり、後述するように、液晶チュ
ーナブルフィルタ１４の液晶温度の変化によって変化す
る分光透過率分布の波長シフト量を求めるために用いら
れる。温度補正用分光反射率データ部３０は、１次元Ｌ
ＵＴ２０でマクベスグレー１次元ＬＵＴを作成する際に
用いたマクベスチャートの画像を用い、マクベスチャー
トの画像うち分光反射率が既知のＲ、ＧおよびＢの色相
のパッチの画像の分光反射率のスペクトル分布をマクベ
スグレー１次元ＬＵＴを用いて得る。Ｒ、ＧおよびＢの
色相のパッチの分光反射率のスペクトル分布を求めるの
は、彩度が高く、分光反射率のスペクトル分布が波長に
対して急激に変化するため、波長のシフト量を容易に求
めることができるからである。なお、マクベスグレー１
次元ＬＵＴを作成する際や温度補正用分光反射率データ
部２６で使用する際に用いられるマクベスチャートの画
像は、被写体撮影時に被写体と共に撮影してもよい。ま
た、本発明において用いられるチャートの画像はマクベ
スチャートの画像に限られず、分光反射率が既知であ
り、彩度が高く、分光反射率のスペクトル分布が波長に
対して急激に変化するパッチを備えるチャートの画像で
あればよい。
は、分光反射率が既知のパッチを、液晶チューナブルフ
ィルタ１４を用いて撮影した際の分光反射率のスペクト
ル分布を求める部分であり、後述するように、液晶チュ
ーナブルフィルタ１４の液晶温度の変化によって変化す
る分光透過率分布の波長シフト量を求めるために用いら
れる。温度補正用分光反射率データ部３０は、１次元Ｌ
ＵＴ２０でマクベスグレー１次元ＬＵＴを作成する際に
用いたマクベスチャートの画像を用い、マクベスチャー
トの画像うち分光反射率が既知のＲ、ＧおよびＢの色相
のパッチの画像の分光反射率のスペクトル分布をマクベ
スグレー１次元ＬＵＴを用いて得る。Ｒ、ＧおよびＢの
色相のパッチの分光反射率のスペクトル分布を求めるの
は、彩度が高く、分光反射率のスペクトル分布が波長に
対して急激に変化するため、波長のシフト量を容易に求
めることができるからである。なお、マクベスグレー１
次元ＬＵＴを作成する際や温度補正用分光反射率データ
部２６で使用する際に用いられるマクベスチャートの画
像は、被写体撮影時に被写体と共に撮影してもよい。ま
た、本発明において用いられるチャートの画像はマクベ
スチャートの画像に限られず、分光反射率が既知であ
り、彩度が高く、分光反射率のスペクトル分布が波長に
対して急激に変化するパッチを備えるチャートの画像で
あればよい。
【００３０】フィルタ温度補正部３２は、温度補正用分
光反射率データ部３０で求めたＲ、ＧおよびＢの色相の
パッチの分光反射率のスペクトル分布とこのパッチに対
応した既知の分光反射率のスペクトル分布とを比較し
て、温度による波形のシフト量を得る部分である。フィ
ルタ温度補正部３２で得られたシフト量は、後述するよ
うに、波長シフト処理部２５で行われる波長シフト処理
の際に用いる波長シフト量Δλを選択する際に用いられ
る。得られた温度による波形のシフト量は、波長シフト
処理部２５に送られる。
光反射率データ部３０で求めたＲ、ＧおよびＢの色相の
パッチの分光反射率のスペクトル分布とこのパッチに対
応した既知の分光反射率のスペクトル分布とを比較し
て、温度による波形のシフト量を得る部分である。フィ
ルタ温度補正部３２で得られたシフト量は、後述するよ
うに、波長シフト処理部２５で行われる波長シフト処理
の際に用いる波長シフト量Δλを選択する際に用いられ
る。得られた温度による波形のシフト量は、波長シフト
処理部２５に送られる。
【００３１】なお、内挿補間処理部２６で処理された分
光反射率のスペクトル分布は、オペレータの指示によ
り、圧縮・伸張変換部２８で液晶チューナブルフィルタ
１４の分光透過率の波長特性に応じて行う圧縮・伸張処
理が施されることなく、デコンボリューション処理部３
４に送られてもよい。また、図示されないが、分光反射
率スペクトル算出部２２から直接デコンボリューション
処理部３４へ、また、ノイズ除去処理部２４からデコン
ボリューション処理部３４へ、分光反射率のスペクトル
分布を送ってもよい。
光反射率のスペクトル分布は、オペレータの指示によ
り、圧縮・伸張変換部２８で液晶チューナブルフィルタ
１４の分光透過率の波長特性に応じて行う圧縮・伸張処
理が施されることなく、デコンボリューション処理部３
４に送られてもよい。また、図示されないが、分光反射
率スペクトル算出部２２から直接デコンボリューション
処理部３４へ、また、ノイズ除去処理部２４からデコン
ボリューション処理部３４へ、分光反射率のスペクトル
分布を送ってもよい。
【００３２】デコンボリューション処理部３４は、分光
反射率スペクトル算出部２２で推定された、波形の鈍っ
た被写体の分光反射率のスペクトル分布を、装置関数を
用いて較正し、測定装置の特性によらない被写体固有の
分光反射率のスペクトル分布Ｏ（λ）を得る部分であ
る。すなわち、液晶チューナブルフィルタ１４の分光透
過率率分布は、図２に示されるように、分光透過率分布
の裾野の広がりによって、その近傍に位置する分光透過
率分布の裾野の部分と重なり合うため、分光反射率スペ
クトル算出部２２で推定された被写体の分光反射率のス
ペクトル分布は波形が鈍ってしまう。そのため、より鮮
明なスペクトル分布を得るために、液晶チューナブルフ
ィルタ１４の分光透過率分布と、撮影するカメラの分光
感度分布（光学系の分光透過率を含む分光感度分布）
と、撮影時の撮影照明の分光強度分布との積によって定
まる装置関数ｈ（λ）を用いて、以下の処理を行うよう
に構成される。
反射率スペクトル算出部２２で推定された、波形の鈍っ
た被写体の分光反射率のスペクトル分布を、装置関数を
用いて較正し、測定装置の特性によらない被写体固有の
分光反射率のスペクトル分布Ｏ（λ）を得る部分であ
る。すなわち、液晶チューナブルフィルタ１４の分光透
過率率分布は、図２に示されるように、分光透過率分布
の裾野の広がりによって、その近傍に位置する分光透過
率分布の裾野の部分と重なり合うため、分光反射率スペ
クトル算出部２２で推定された被写体の分光反射率のス
ペクトル分布は波形が鈍ってしまう。そのため、より鮮
明なスペクトル分布を得るために、液晶チューナブルフ
ィルタ１４の分光透過率分布と、撮影するカメラの分光
感度分布（光学系の分光透過率を含む分光感度分布）
と、撮影時の撮影照明の分光強度分布との積によって定
まる装置関数ｈ（λ）を用いて、以下の処理を行うよう
に構成される。
【００３３】装置関数ｈ（λ）は、液晶チューナブルフ
ィルタ１４の分光透過率分布と、撮影するカメラの分光
感度分布（光学系の分光透過率を含む分光感度分布）
と、撮影時の撮影照明の分光強度分布との積によって表
される。液晶チューナブルフィルタ１４の分光透過率分
布は、波長によって、すなわちチャンネルによって図２
のような異なる分布を持つが、図の例では、全チャンネ
ルによって被われる波長領域４１０ｎｍ〜７１０ｎｍの
中心波長５５０ｎｍから上下５０ｎｍ範囲内で値を有す
る分光透過率分布Ａを代表関数とし、これに撮影するカ
メラの分光感度分布（光学系の分光透過率を含む分光感
度分布）と、撮影時の撮影照明の分光強度分布との積に
より規定される装置関数ｈ（λ）を設定する。そして、
この装置関数ｈ（λ）関数および分光反射率スペクトル
算出部２２で推定された、波形の鈍った被写体の分光反
射率のスペクトル分布Ｉ（λ）とをそれぞれフーリエ変
換して、Ｆ［ｈ（λ）］およびＦ［Ｉ（λ）］（Ｆ
［ ］はフーリエ変換を表す）の関数を得、これより、
下記式（４）のような除算を行い、その後逆フーリエ変
換を行って、液晶チューナブルフィルタ１４やＣＣＤカ
メラ１２の装置の特性によらない被写体固有の分光反射
率のスペクトル分布Ｏ（λ）を得る。 Ｏ（λ）＝ Ｆ-1［（Ｆ［Ｉ（λ）］／Ｆ［ｈ（λ）］］］ （４） フーリエ変換の方法は、ＦＦＴ（Fast Fourier Transfo
rmation ）の方法やフーリエ展開による方法等公知の手
法による方法によって行うことができる。
ィルタ１４の分光透過率分布と、撮影するカメラの分光
感度分布（光学系の分光透過率を含む分光感度分布）
と、撮影時の撮影照明の分光強度分布との積によって表
される。液晶チューナブルフィルタ１４の分光透過率分
布は、波長によって、すなわちチャンネルによって図２
のような異なる分布を持つが、図の例では、全チャンネ
ルによって被われる波長領域４１０ｎｍ〜７１０ｎｍの
中心波長５５０ｎｍから上下５０ｎｍ範囲内で値を有す
る分光透過率分布Ａを代表関数とし、これに撮影するカ
メラの分光感度分布（光学系の分光透過率を含む分光感
度分布）と、撮影時の撮影照明の分光強度分布との積に
より規定される装置関数ｈ（λ）を設定する。そして、
この装置関数ｈ（λ）関数および分光反射率スペクトル
算出部２２で推定された、波形の鈍った被写体の分光反
射率のスペクトル分布Ｉ（λ）とをそれぞれフーリエ変
換して、Ｆ［ｈ（λ）］およびＦ［Ｉ（λ）］（Ｆ
［ ］はフーリエ変換を表す）の関数を得、これより、
下記式（４）のような除算を行い、その後逆フーリエ変
換を行って、液晶チューナブルフィルタ１４やＣＣＤカ
メラ１２の装置の特性によらない被写体固有の分光反射
率のスペクトル分布Ｏ（λ）を得る。 Ｏ（λ）＝ Ｆ-1［（Ｆ［Ｉ（λ）］／Ｆ［ｈ（λ）］］］ （４） フーリエ変換の方法は、ＦＦＴ（Fast Fourier Transfo
rmation ）の方法やフーリエ展開による方法等公知の手
法による方法によって行うことができる。
【００３４】このように、式（４）でデコンボリューシ
ョン処理を行うのは、後述するように、被写体の分光反
射率のスペクトル分布Ｉ（λ）が、液晶チューナブルフ
ィルタ１４やＣＣＤカメラ１２等によるマルチバンド画
像を撮影する装置の特性、例えば、液晶チューナブルフ
ィルタ１４の分光透過率分布等によって、被写体固有の
分光反射率のスペクトル分布Ｏ（λ）が鈍るからであ
り、この鈍った被写体の分光反射率のスペクトル分布Ｉ
（λ）を、後述するように、装置の特性である装置関数
ｈ（λ）を用いて装置の特性を除去して較正し、シャー
プネス劣化を復元した被写体固有の分光反射率のスペク
トル分布Ｏ（λ）得るためである。このフーリエ変換に
よるデコンボリューション処理方法は、装置関数をチャ
ンネル毎に設けず、１つの装置関数ｈ（λ）を用いて処
理を行うため、従来の式（２）による行列による方法の
ように波長可変フィルタの既知の分光透過率分布ｆ
i （λ）（ｉ＝１〜ｎ）をチャンネル毎に記憶して、チ
ャンネル毎の装置関数を揃える必要がなく、装置関数ｈ
（λ）を１つ用意するだけなので、処理が単純となり計
算時間が短縮される。
ョン処理を行うのは、後述するように、被写体の分光反
射率のスペクトル分布Ｉ（λ）が、液晶チューナブルフ
ィルタ１４やＣＣＤカメラ１２等によるマルチバンド画
像を撮影する装置の特性、例えば、液晶チューナブルフ
ィルタ１４の分光透過率分布等によって、被写体固有の
分光反射率のスペクトル分布Ｏ（λ）が鈍るからであ
り、この鈍った被写体の分光反射率のスペクトル分布Ｉ
（λ）を、後述するように、装置の特性である装置関数
ｈ（λ）を用いて装置の特性を除去して較正し、シャー
プネス劣化を復元した被写体固有の分光反射率のスペク
トル分布Ｏ（λ）得るためである。このフーリエ変換に
よるデコンボリューション処理方法は、装置関数をチャ
ンネル毎に設けず、１つの装置関数ｈ（λ）を用いて処
理を行うため、従来の式（２）による行列による方法の
ように波長可変フィルタの既知の分光透過率分布ｆ
i （λ）（ｉ＝１〜ｎ）をチャンネル毎に記憶して、チ
ャンネル毎の装置関数を揃える必要がなく、装置関数ｈ
（λ）を１つ用意するだけなので、処理が単純となり計
算時間が短縮される。
【００３５】また、本発明のマルチバンド画像の分光反
射率のスペクトル推定方法で行われるデコンボリューシ
ョン処理の方法は、式（４）により被写体固有の分光反
射率のスペクトル分布Ｏ（λ）を得る方法のほかに、装
置関数ｈ（λ）をフーリエ変換して得られる関数Ｆ［ｈ
（λ）］をフーリエ面で逆数とし、これを逆フーリエ変
換して得られる波形と被写体の分光反射率のスペクトル
分布Ｉ（λ）との畳み込み積分を計算し（コンボリュー
ション処理）、被写体固有の分光反射率のスペクトル分
布Ｏ（λ）を求めるものであってもよい。
射率のスペクトル推定方法で行われるデコンボリューシ
ョン処理の方法は、式（４）により被写体固有の分光反
射率のスペクトル分布Ｏ（λ）を得る方法のほかに、装
置関数ｈ（λ）をフーリエ変換して得られる関数Ｆ［ｈ
（λ）］をフーリエ面で逆数とし、これを逆フーリエ変
換して得られる波形と被写体の分光反射率のスペクトル
分布Ｉ（λ）との畳み込み積分を計算し（コンボリュー
ション処理）、被写体固有の分光反射率のスペクトル分
布Ｏ（λ）を求めるものであってもよい。
【００３６】また、上記実施例は、フーリエ変換による
デコンボリューション処理方法であるが、本発明は、こ
れに制限されず、従来のような、式（２）および式
（３）による行列による計算を用いてもよく、その際、
波長可変フィルタのチャンネル毎の既知の分光透過率分
布ｆi （λ）（ｉ＝１〜ｎ）の中から、全チャンネルに
よって被われる波長領域の中心波長から上下５０ｎｍ範
囲内で値を有する分光透過率分布を代表の分光透過率分
布の関数とし、この関数と撮影するカメラの分光感度分
布（ＣＣＤカメラの分光感度分布Ｓ（λ）と光学系の既
知の分光透過率Ｌ（λ）の積）と、撮影時の撮影照明の
分光強度分布Ｅ（λ）との積を求め、式（２）および式
（３）によってデコンボリューション処理を行ってもよ
い。これによって、式（２）および式（３）の行列計算
も容易に実施でき計算時間の短縮が可能となる。
デコンボリューション処理方法であるが、本発明は、こ
れに制限されず、従来のような、式（２）および式
（３）による行列による計算を用いてもよく、その際、
波長可変フィルタのチャンネル毎の既知の分光透過率分
布ｆi （λ）（ｉ＝１〜ｎ）の中から、全チャンネルに
よって被われる波長領域の中心波長から上下５０ｎｍ範
囲内で値を有する分光透過率分布を代表の分光透過率分
布の関数とし、この関数と撮影するカメラの分光感度分
布（ＣＣＤカメラの分光感度分布Ｓ（λ）と光学系の既
知の分光透過率Ｌ（λ）の積）と、撮影時の撮影照明の
分光強度分布Ｅ（λ）との積を求め、式（２）および式
（３）によってデコンボリューション処理を行ってもよ
い。これによって、式（２）および式（３）の行列計算
も容易に実施でき計算時間の短縮が可能となる。
【００３７】特に、被写体の分光反射率のスペクトル分
布Ｉ（λ）の測定点数ｍにチャンネル数ｎが等しくなる
ように、内挿補間処理部２６においてチャンネル数を増
やして、被写体の分光反射率のスペクトル分布Ｉ（λ）
の測定点数ｍに等しくし、式（２）の行列Ｆの逆行列を
求めてもよい。これによって、式（２）の行列Ｆの逆行
列を解析的にかつ短時間に求めることが可能となる。得
られた被写体固有の分光反射率のスペクトル分布は、伸
張・圧縮逆変換部３６に送られる。
布Ｉ（λ）の測定点数ｍにチャンネル数ｎが等しくなる
ように、内挿補間処理部２６においてチャンネル数を増
やして、被写体の分光反射率のスペクトル分布Ｉ（λ）
の測定点数ｍに等しくし、式（２）の行列Ｆの逆行列を
求めてもよい。これによって、式（２）の行列Ｆの逆行
列を解析的にかつ短時間に求めることが可能となる。得
られた被写体固有の分光反射率のスペクトル分布は、伸
張・圧縮逆変換部３６に送られる。
【００３８】伸張・圧縮逆変換部３６は、圧縮・伸張変
換部２８で施された波長の圧縮または伸張の処理を打ち
消すように、逆の倍率を掛けて波長の伸張または圧縮の
逆変換を行う部分である。すなわち、圧縮・伸張変換部
２８において分光透過率の半値幅に応じて分光反射率の
スペクトル分布の波長を変化させ、その後デコンボリュ
ーション処理を行ったため、デコンボリューション処理
後の較正された分光反射率のスペクトル分布の波長は依
然として圧縮または伸張されたままである。そのため、
被写体固有の分光反射率のスペクトル分布を、もとの波
長に戻すために、圧縮・伸張変換部２８で施された圧縮
または伸張の倍率を打ち消すように、逆の倍率を掛けて
伸張または圧縮を行う。このようにして、伸張または圧
縮の逆変換を行い、被写体の較正済み分光反射率のスペ
クトル分布を得ることができる。得られた被写体の較正
済み分光反射率のスペクトル分布は、図示されないメモ
リ記憶部に保存される。
換部２８で施された波長の圧縮または伸張の処理を打ち
消すように、逆の倍率を掛けて波長の伸張または圧縮の
逆変換を行う部分である。すなわち、圧縮・伸張変換部
２８において分光透過率の半値幅に応じて分光反射率の
スペクトル分布の波長を変化させ、その後デコンボリュ
ーション処理を行ったため、デコンボリューション処理
後の較正された分光反射率のスペクトル分布の波長は依
然として圧縮または伸張されたままである。そのため、
被写体固有の分光反射率のスペクトル分布を、もとの波
長に戻すために、圧縮・伸張変換部２８で施された圧縮
または伸張の倍率を打ち消すように、逆の倍率を掛けて
伸張または圧縮を行う。このようにして、伸張または圧
縮の逆変換を行い、被写体の較正済み分光反射率のスペ
クトル分布を得ることができる。得られた被写体の較正
済み分光反射率のスペクトル分布は、図示されないメモ
リ記憶部に保存される。
【００３９】分光反射率スペクトル推定装置１６は、以
上のように構成される。次に、本発明のマルチバンド画
像の分光反射率のスペクトル推定方法について説明す
る。
上のように構成される。次に、本発明のマルチバンド画
像の分光反射率のスペクトル推定方法について説明す
る。
【００４０】図３に、マルチバンド画像の分光反射率の
スペクトル推定方法の一例の概要を説明する。図３に示
すように、マルチバンド画像の分光反射率のスペクトル
推定方法は、例えば液晶チューナブルフィルタ１４およ
びＣＣＤカメラ１２からなるマルチバンドカメラによっ
て被写体を撮影し、特定の波長領域ごとに設定されたチ
ャンネルごとの原画像からなるマルチバンド画像の画像
データ、すなわち、データ処理部１８においてＡＤ変換
した画素単位のデジタルデータ値、すなわちＱＬ値、た
とえば８ビットＡＤ変換では０〜２５５の整数値を得
る。
スペクトル推定方法の一例の概要を説明する。図３に示
すように、マルチバンド画像の分光反射率のスペクトル
推定方法は、例えば液晶チューナブルフィルタ１４およ
びＣＣＤカメラ１２からなるマルチバンドカメラによっ
て被写体を撮影し、特定の波長領域ごとに設定されたチ
ャンネルごとの原画像からなるマルチバンド画像の画像
データ、すなわち、データ処理部１８においてＡＤ変換
した画素単位のデジタルデータ値、すなわちＱＬ値、た
とえば８ビットＡＤ変換では０〜２５５の整数値を得
る。
【００４１】一方、上記被写体の撮影時、または被写体
の撮影の前後において、４段６列の公知のマクベスチャ
ートを上記マルチバンドカメラで撮影し、マクベスチャ
ートの分光反射率データをＱＬ値として得た後、マクベ
スチャート４段目の色相のないグレー階調のＱＬ値を、
予めわかっている既知のグレー階調の分光反射率と対応
させてマクベスグレー１次元ＬＵＴを作成する。この作
成したマクベスグレー１次元ＬＵＴを用いて、被写体を
撮影したマルチバンド画像のＱＬ値から被写体の分光反
射率のスペクトル分布を推定する。
の撮影の前後において、４段６列の公知のマクベスチャ
ートを上記マルチバンドカメラで撮影し、マクベスチャ
ートの分光反射率データをＱＬ値として得た後、マクベ
スチャート４段目の色相のないグレー階調のＱＬ値を、
予めわかっている既知のグレー階調の分光反射率と対応
させてマクベスグレー１次元ＬＵＴを作成する。この作
成したマクベスグレー１次元ＬＵＴを用いて、被写体を
撮影したマルチバンド画像のＱＬ値から被写体の分光反
射率のスペクトル分布を推定する。
【００４２】この推定された被写体の分光反射率のスペ
クトル分布に、必要に応じて、ノイズ除去処理や内挿補
間処理や圧縮・伸張変換を行い、さらに、マクベスチャ
ートの分光反射率データから、彩度が高く分光反射率が
波長に対して急激に変化するＲ、ＧおよびＢのパッチの
分光反射率をデータを用いて、必要に応じて、フィルタ
温度補正（波長シフト）を行い、その後、スペクトルの
シャープネス劣化復元処理（デコンボリューション処
理）および伸張・圧縮逆変換を必要に応じて行い、較正
済み分光反射率のスペクトル分布を得る。
クトル分布に、必要に応じて、ノイズ除去処理や内挿補
間処理や圧縮・伸張変換を行い、さらに、マクベスチャ
ートの分光反射率データから、彩度が高く分光反射率が
波長に対して急激に変化するＲ、ＧおよびＢのパッチの
分光反射率をデータを用いて、必要に応じて、フィルタ
温度補正（波長シフト）を行い、その後、スペクトルの
シャープネス劣化復元処理（デコンボリューション処
理）および伸張・圧縮逆変換を必要に応じて行い、較正
済み分光反射率のスペクトル分布を得る。
【００４３】すなわち、本発明のマルチバンド画像の分
光反射率のスペクトル推定方法は、マクベスグレー１次
元ＬＵＴを用いて、被写体を撮影したマルチバンド画像
のＱＬ値から被写体の分光反射率のスペクトル分布を推
定することを基本とし、より精度の高いスペクトル分布
を得るために、デコンボリューション処理や内挿補間や
圧縮伸張処理や温度補正を必要に応じて行う方法であ
る。
光反射率のスペクトル推定方法は、マクベスグレー１次
元ＬＵＴを用いて、被写体を撮影したマルチバンド画像
のＱＬ値から被写体の分光反射率のスペクトル分布を推
定することを基本とし、より精度の高いスペクトル分布
を得るために、デコンボリューション処理や内挿補間や
圧縮伸張処理や温度補正を必要に応じて行う方法であ
る。
【００４４】図４は、図３で示すスペクトル推定方法を
実施するマルチバンド画像分光反射率のスペクトル推定
システム１０を基にして工程ごとに説明するフローの一
例を示すフローチャートである。
実施するマルチバンド画像分光反射率のスペクトル推定
システム１０を基にして工程ごとに説明するフローの一
例を示すフローチャートである。
【００４５】まず、撮影は長領域を特定の波長領域ごと
に図２に示されるように１６チャンネルに分割した液晶
チューナブルフィルタ１４およびＣＣＤカメラ１２から
なるマルチバンドカメラによって被写体を撮影し、液晶
チューナブルフィルタ１４で設置された特定の波長領域
ごとの原画像からなるマルチバンド画像の画像信号を
得、分光反射率スペクトル推定装置１６のデータ処理部
１８において８ビットのＡＤ変換を行い、ＤＣオフセッ
トの補正、暗時補正、ＬＯＧ変換およびシェーディング
補正を行って、１６チャンネルに対応する原画像の画素
単位毎に０〜２５５の整数からなるＱＬ値を得、マルチ
バンド画像の画像データを取得する（ステップ１０
０）。
に図２に示されるように１６チャンネルに分割した液晶
チューナブルフィルタ１４およびＣＣＤカメラ１２から
なるマルチバンドカメラによって被写体を撮影し、液晶
チューナブルフィルタ１４で設置された特定の波長領域
ごとの原画像からなるマルチバンド画像の画像信号を
得、分光反射率スペクトル推定装置１６のデータ処理部
１８において８ビットのＡＤ変換を行い、ＤＣオフセッ
トの補正、暗時補正、ＬＯＧ変換およびシェーディング
補正を行って、１６チャンネルに対応する原画像の画素
単位毎に０〜２５５の整数からなるＱＬ値を得、マルチ
バンド画像の画像データを取得する（ステップ１０
０）。
【００４６】一方、ステップ１００でマルチバンド画像
を撮影する際に同時に、あるいは前後して、分光反射率
が既知のマクベスチャートを撮影し、マクベスチャート
の分光輝度測定（ステップ１０２）を行う。ここで分光
輝度測定とは、ステップ１００のマルチバンド画像デー
タの取得と同様に、マクベスチャートのマルチバンド画
像の信号を分光反射率スペクトル推定装置１６のデータ
処理部１８において８ビットのＡＤ変換を行い、ＤＣオ
フセットの補正、暗時補正、ＬＯＧ変換およびシェーデ
ィング補正を行い、マクベスチャートの各パッチに対応
したＱＬ値を得ることである。このようにして得られた
マクベスチャートの各パッチに対応したＱＬ値のうち、
最下段の４段目の６つのグレーパッチのＱＬ値とこのグ
レーパッチの予めわかっている分光反射率の値とを各原
画像ごとに１対１に対応させる１次元ＬＵＴを作成する
（ステップ１０４）。なお、ここで作成された１次元Ｌ
ＵＴには、液晶チューナブルフィルタ１４の各波長毎の
透過率レベルの補正が含まれる。
を撮影する際に同時に、あるいは前後して、分光反射率
が既知のマクベスチャートを撮影し、マクベスチャート
の分光輝度測定（ステップ１０２）を行う。ここで分光
輝度測定とは、ステップ１００のマルチバンド画像デー
タの取得と同様に、マクベスチャートのマルチバンド画
像の信号を分光反射率スペクトル推定装置１６のデータ
処理部１８において８ビットのＡＤ変換を行い、ＤＣオ
フセットの補正、暗時補正、ＬＯＧ変換およびシェーデ
ィング補正を行い、マクベスチャートの各パッチに対応
したＱＬ値を得ることである。このようにして得られた
マクベスチャートの各パッチに対応したＱＬ値のうち、
最下段の４段目の６つのグレーパッチのＱＬ値とこのグ
レーパッチの予めわかっている分光反射率の値とを各原
画像ごとに１対１に対応させる１次元ＬＵＴを作成する
（ステップ１０４）。なお、ここで作成された１次元Ｌ
ＵＴには、液晶チューナブルフィルタ１４の各波長毎の
透過率レベルの補正が含まれる。
【００４７】次に、ステップ１００で得られた撮影被写
体の各チャンネルに対応する原画像のＱＬ値をステップ
１０４で作成した１次元ＬＵＴを用いて、分光反射率の
値に変換する（ステップ１０６）。参照するＱＬ値が１
次元ＬＵＴに存在しない場合は、内挿補間あるいは外挿
補外等によって分光反射率の値を求める。この内挿補間
や外挿補外の方法は特に限定されず、公知の方法、たと
えば直線補間やラグランジェ補間等の公知の方法で行
う。
体の各チャンネルに対応する原画像のＱＬ値をステップ
１０４で作成した１次元ＬＵＴを用いて、分光反射率の
値に変換する（ステップ１０６）。参照するＱＬ値が１
次元ＬＵＴに存在しない場合は、内挿補間あるいは外挿
補外等によって分光反射率の値を求める。この内挿補間
や外挿補外の方法は特に限定されず、公知の方法、たと
えば直線補間やラグランジェ補間等の公知の方法で行
う。
【００４８】このように１次元ＬＵＴを用いて分光反射
率の値に変換することができるのは、図２に示すよう
に、波長可変フィルタとして用いる液晶チューナブルフ
ィルタの各チャンネルの分光透過率の分布が、従来のフ
ィルターと異なり波長分解能が向上しピーク値を中心と
する急峻な分布を形成し、各チャンネル間の波長の重な
りが少なくなり、１次元ＬＵＴを用いて得られた分光反
射率のスペクトル分布の鈍りが少なくなるからである。
式（２）で説明すると、式（２）で示される行列Ｆの非
対角項成分がほとんどゼロとなるため、１次元ＬＵＴを
用いて分光反射率の値に変換することができるのであ
る。そのため、式（３）のような推定行列Ｇを計算する
必要がなくなり、大幅に処理時間が短縮する。
率の値に変換することができるのは、図２に示すよう
に、波長可変フィルタとして用いる液晶チューナブルフ
ィルタの各チャンネルの分光透過率の分布が、従来のフ
ィルターと異なり波長分解能が向上しピーク値を中心と
する急峻な分布を形成し、各チャンネル間の波長の重な
りが少なくなり、１次元ＬＵＴを用いて得られた分光反
射率のスペクトル分布の鈍りが少なくなるからである。
式（２）で説明すると、式（２）で示される行列Ｆの非
対角項成分がほとんどゼロとなるため、１次元ＬＵＴを
用いて分光反射率の値に変換することができるのであ
る。そのため、式（３）のような推定行列Ｇを計算する
必要がなくなり、大幅に処理時間が短縮する。
【００４９】一方、後述するフィルタ温度補正を行うた
めに、ステップ１０２のマクベスチャートの分光輝度測
定で得られたＲ、ＧおよびＢの色相のパッチをステップ
１０４で得られた１次元ＬＵＴを用いて分光反射率のス
ペクトル分布を算出する（ステップ１０８）。
めに、ステップ１０２のマクベスチャートの分光輝度測
定で得られたＲ、ＧおよびＢの色相のパッチをステップ
１０４で得られた１次元ＬＵＴを用いて分光反射率のス
ペクトル分布を算出する（ステップ１０８）。
【００５０】次に、フィルタ温度補正を行う（ステップ
１０９）。フィルタ温度補正を行うのは、後述するデコ
ンボリュション処理（ステップ１１８）を行う際に代表
関数として選ばれる装置関数ｈ（λ）は、液晶チューナ
ブルフィルタ１４の分光透過率分布と、撮影するカメラ
の分光感度分布（光学系の分光透過率を含む分光感度分
布）と、撮影時の撮影照明の分光強度分布との積によっ
て規定されるが、液晶チューナブルフィルタ１４の分光
透過率分布は、液晶部の温度によって分光透過率分布が
波長領域でシフトするからである。フィルタ温度補正に
おいては、ステップ１０８において、分光反射率分布が
既知のＲ、ＧおよびＢの色相のパッチを測定して得られ
た分光反射率のスペクトル分布と、この既知の分光反射
率分布とを比較して、波長のシフト量を求める。Ｒ、Ｇ
およびＢの色相のパッチを測定するのは、彩度が高く、
分光反射率分布が波長に対して急激に変化するため、波
長のシフト量を容易に求めることができるからである。
１０９）。フィルタ温度補正を行うのは、後述するデコ
ンボリュション処理（ステップ１１８）を行う際に代表
関数として選ばれる装置関数ｈ（λ）は、液晶チューナ
ブルフィルタ１４の分光透過率分布と、撮影するカメラ
の分光感度分布（光学系の分光透過率を含む分光感度分
布）と、撮影時の撮影照明の分光強度分布との積によっ
て規定されるが、液晶チューナブルフィルタ１４の分光
透過率分布は、液晶部の温度によって分光透過率分布が
波長領域でシフトするからである。フィルタ温度補正に
おいては、ステップ１０８において、分光反射率分布が
既知のＲ、ＧおよびＢの色相のパッチを測定して得られ
た分光反射率のスペクトル分布と、この既知の分光反射
率分布とを比較して、波長のシフト量を求める。Ｒ、Ｇ
およびＢの色相のパッチを測定するのは、彩度が高く、
分光反射率分布が波長に対して急激に変化するため、波
長のシフト量を容易に求めることができるからである。
【００５１】なお、上記実施例では、分光反射率分布が
既知のパッチの分光反射率分布とこのパッチをマルチバ
ンドカメラで撮影して得られた分光反射率分布との差異
から波長シフト量を求め、これを用いて分光反射率を補
正するが、本発明ではこの方法に限られず、液晶チュー
ナブルフィルタ１４の液晶部に接するように温度計を設
置し、マルチバンド画像撮影時に液晶部の温度を、図示
されない分光反射率スペクトル推定装置１６のフィルタ
温度取得手段を通じて記録し、この記録された温度を用
いて温度に対応した波長シフト量を求め、分光反射率を
補正するものであってもよい。
既知のパッチの分光反射率分布とこのパッチをマルチバ
ンドカメラで撮影して得られた分光反射率分布との差異
から波長シフト量を求め、これを用いて分光反射率を補
正するが、本発明ではこの方法に限られず、液晶チュー
ナブルフィルタ１４の液晶部に接するように温度計を設
置し、マルチバンド画像撮影時に液晶部の温度を、図示
されない分光反射率スペクトル推定装置１６のフィルタ
温度取得手段を通じて記録し、この記録された温度を用
いて温度に対応した波長シフト量を求め、分光反射率を
補正するものであってもよい。
【００５２】一方、ステップ１０６で得られた各チャン
ネルに対応した原画像の分光反射率のデータに対して、
ノイズ除去処理を行う（ステップ１１０）。ノイズ除去
処理は、液晶チューナブルフィルタ１４の分光透過率
が、図２に示すように、短波長側のチャンネルでは透過
率が低く、十分な光量を確保できず、ノイズを拾い易
く、一方、長波長側のチャンネルでは透過率が高く、十
分な光量を確保できノイズ成分を拾い難いため、各チャ
ンネルの波長領域に応じて、ノイズ除去の強さを調整で
きるノイズ除去処理が望ましい。例えば、分光透過率の
ピーク値が０．１以下になれば、自動的にメディアンフ
ィルタをｏｎ−ｏｆｆ的に使用する方法が挙げられる。
ネルに対応した原画像の分光反射率のデータに対して、
ノイズ除去処理を行う（ステップ１１０）。ノイズ除去
処理は、液晶チューナブルフィルタ１４の分光透過率
が、図２に示すように、短波長側のチャンネルでは透過
率が低く、十分な光量を確保できず、ノイズを拾い易
く、一方、長波長側のチャンネルでは透過率が高く、十
分な光量を確保できノイズ成分を拾い難いため、各チャ
ンネルの波長領域に応じて、ノイズ除去の強さを調整で
きるノイズ除去処理が望ましい。例えば、分光透過率の
ピーク値が０．１以下になれば、自動的にメディアンフ
ィルタをｏｎ−ｏｆｆ的に使用する方法が挙げられる。
【００５３】次に、ステップ１１０で分光反射率のデー
タに対してノイズ除去処理が施された後、ステップ１０
９で求めた波長シフト量Δλを用いて、この波長のシフ
トによって変化する分光反射率の波長をΔλ分補正する
ことで、波長シフト処理が施される（ステップ１１
１）。
タに対してノイズ除去処理が施された後、ステップ１０
９で求めた波長シフト量Δλを用いて、この波長のシフ
トによって変化する分光反射率の波長をΔλ分補正する
ことで、波長シフト処理が施される（ステップ１１
１）。
【００５４】さらに、ステップ１１０で得られたノイズ
除去処理の施された分光反射率野データは、内挿補間処
理（ステップ１１２）が施される。内挿補間を行うの
は、最終的に、分光反射率のスペクトル分布のチャンネ
ル数を増やし滑らかな分布を得るためである。内挿補間
としては、スプライン補間やラグランジェ補間等の非線
形な補間により、例えば１０ｎｍ以下のスペクトル分布
となるように補間処理を行う。また、直線補間により、
凸凹のある分光反射率のスペクトル分布を得てもよく、
この場合後述するデコンボリューション処理はフーリエ
変換およびその逆変換を用いた処理を行う。フーリエ変
換およびその逆変換により、凸凹のスペクトル分布でも
滑らかなスペクトル分布を得ることができるためであ
る。
除去処理の施された分光反射率野データは、内挿補間処
理（ステップ１１２）が施される。内挿補間を行うの
は、最終的に、分光反射率のスペクトル分布のチャンネ
ル数を増やし滑らかな分布を得るためである。内挿補間
としては、スプライン補間やラグランジェ補間等の非線
形な補間により、例えば１０ｎｍ以下のスペクトル分布
となるように補間処理を行う。また、直線補間により、
凸凹のある分光反射率のスペクトル分布を得てもよく、
この場合後述するデコンボリューション処理はフーリエ
変換およびその逆変換を用いた処理を行う。フーリエ変
換およびその逆変換により、凸凹のスペクトル分布でも
滑らかなスペクトル分布を得ることができるためであ
る。
【００５５】内挿補間処理（ステップ１１２）が施され
てデータの細かくなった分光反射率のスペクトル分布の
波長を圧縮または伸張する圧縮・伸張処理を行う（ステ
ップ１１４）。圧縮・伸張処理は、分光反射率のスペク
トル分布の波長を、図２に示す波長の変化と共に変化す
る液晶チューナブルフィルタ１４の分光透過率のスペク
トル分布の半値幅に応じて、被写体の分光反射率のスペ
クトルの波長を圧縮または伸張する。圧縮や伸張の比率
は、後述する１つの装置関数ｈ（λ）の半値幅に対して
被写体の分光反射率のスペクトルの波長域が、チャンネ
ルに係わらず一定となるように、波長域毎に変化する。
これによって、後述するデコンボリューション処理にお
いて、波長によって変化する分光透過率分布で規定され
る装置関数ｈ（λ）を、波長に応じて複数持つ必要がな
く１つの装置関数だけでデコンボリューション処理を行
うことができる。
てデータの細かくなった分光反射率のスペクトル分布の
波長を圧縮または伸張する圧縮・伸張処理を行う（ステ
ップ１１４）。圧縮・伸張処理は、分光反射率のスペク
トル分布の波長を、図２に示す波長の変化と共に変化す
る液晶チューナブルフィルタ１４の分光透過率のスペク
トル分布の半値幅に応じて、被写体の分光反射率のスペ
クトルの波長を圧縮または伸張する。圧縮や伸張の比率
は、後述する１つの装置関数ｈ（λ）の半値幅に対して
被写体の分光反射率のスペクトルの波長域が、チャンネ
ルに係わらず一定となるように、波長域毎に変化する。
これによって、後述するデコンボリューション処理にお
いて、波長によって変化する分光透過率分布で規定され
る装置関数ｈ（λ）を、波長に応じて複数持つ必要がな
く１つの装置関数だけでデコンボリューション処理を行
うことができる。
【００５６】このようにして圧縮・伸張変換（ステップ
１１４）された分光反射率のスペクトル分布は、分光反
射率のスペクトル分布のシャープネス劣化復元処理であ
るデコンボリューション処理を行う（ステップ１１
８）。本来、液晶チューナブルフィルタ１４およびＣＣ
Ｄカメラ１２を備えたマルチバンドカメラから得られた
被写体の分光反射率のスペクトル分布は、撮影したマル
チバンドカメラの装置の特性によっていわばフィルタの
掛かった状態になっている。そのため、スペクトル分布
がシャープでなく、鈍った形で得られる。一方、この撮
影したマルチバンドカメラの装置の特性である装置関数
ｈ（λ）は既知であるので、この装置関数ｈ（λ）を用
いて、鈍った分光反射率のスペクトル分布のシャープネ
ス劣化を復元処理する。すなわち、図５に示すように、
被写体固有の分光反射率のスペクトル分布Ｏ（λ）を、
装置関数ｈ（λ）がチャンネルごとに分解され各チャン
ネル毎に定まる装置関数ｈi （λ）と掛け合わせ、その
後チャンネル全体を合計して算出される分布が、装置関
数ｈ（λ）を備えるマルチバンドカメラで撮影された分
光反射率のスペクトル分布Ｉ（λ）となる。このよう
に、測定された分光反射率のスペクトル分布Ｉ（λ）
は、被写体固有の分光反射率のスペクトル分布Ｏ（λ）
と装置関数ｈ（λ）から下記式（５）の畳み込み処理
（コンボリューション処理）によって定まる。
１１４）された分光反射率のスペクトル分布は、分光反
射率のスペクトル分布のシャープネス劣化復元処理であ
るデコンボリューション処理を行う（ステップ１１
８）。本来、液晶チューナブルフィルタ１４およびＣＣ
Ｄカメラ１２を備えたマルチバンドカメラから得られた
被写体の分光反射率のスペクトル分布は、撮影したマル
チバンドカメラの装置の特性によっていわばフィルタの
掛かった状態になっている。そのため、スペクトル分布
がシャープでなく、鈍った形で得られる。一方、この撮
影したマルチバンドカメラの装置の特性である装置関数
ｈ（λ）は既知であるので、この装置関数ｈ（λ）を用
いて、鈍った分光反射率のスペクトル分布のシャープネ
ス劣化を復元処理する。すなわち、図５に示すように、
被写体固有の分光反射率のスペクトル分布Ｏ（λ）を、
装置関数ｈ（λ）がチャンネルごとに分解され各チャン
ネル毎に定まる装置関数ｈi （λ）と掛け合わせ、その
後チャンネル全体を合計して算出される分布が、装置関
数ｈ（λ）を備えるマルチバンドカメラで撮影された分
光反射率のスペクトル分布Ｉ（λ）となる。このよう
に、測定された分光反射率のスペクトル分布Ｉ（λ）
は、被写体固有の分光反射率のスペクトル分布Ｏ（λ）
と装置関数ｈ（λ）から下記式（５）の畳み込み処理
（コンボリューション処理）によって定まる。
【数４】
【００５７】ステップ１１８で行うデコンボリューショ
ン処理は、上記コンボリューションにより得られる分光
反射率のスペクトル分布Ｉ（λ）と装置関数ｈ（λ）と
を用いて、コンボリューション処理とは逆に被写体固有
の分光反射率のスペクトル分布Ｏ（λ）を求める処理で
ある。式（５）に示されるコンボリューション積分は、
下記式（６）のように、フーリエ変換したＦ［Ｉ
（λ）］、Ｆ［Ｏ（λ）］およびＦ［ｈ（λ）］を用い
て表される。そのため、式（４）のように、Ｆ［Ｉ
（λ）］をＦ［ｈ（λ）］で割ってそれを逆フーリエ変
換することで、Ｏ（λ）を得ることができる。
ン処理は、上記コンボリューションにより得られる分光
反射率のスペクトル分布Ｉ（λ）と装置関数ｈ（λ）と
を用いて、コンボリューション処理とは逆に被写体固有
の分光反射率のスペクトル分布Ｏ（λ）を求める処理で
ある。式（５）に示されるコンボリューション積分は、
下記式（６）のように、フーリエ変換したＦ［Ｉ
（λ）］、Ｆ［Ｏ（λ）］およびＦ［ｈ（λ）］を用い
て表される。そのため、式（４）のように、Ｆ［Ｉ
（λ）］をＦ［ｈ（λ）］で割ってそれを逆フーリエ変
換することで、Ｏ（λ）を得ることができる。
【数５】
【００５８】マルチバンド画像の画素数が少ない場合、
例えば１０万画素未満の場合、上記フーリエ変換による
デコンボリューション処理では、各チャンネル、例えば
１６チャンネルに対応した装置関数すべてを記憶し、こ
れを用いて各チャンネルに対応した演算をする必要がな
く、１つのチャンネルの装置関数ｈ（λ）だけで計算で
きるため、被写体固有の分光反射率のスペクトル分布の
処理を短時間に行うことができる。
例えば１０万画素未満の場合、上記フーリエ変換による
デコンボリューション処理では、各チャンネル、例えば
１６チャンネルに対応した装置関数すべてを記憶し、こ
れを用いて各チャンネルに対応した演算をする必要がな
く、１つのチャンネルの装置関数ｈ（λ）だけで計算で
きるため、被写体固有の分光反射率のスペクトル分布の
処理を短時間に行うことができる。
【００５９】また、マルチバンド画像の画素数が多い場
合、例えば１０万画素以上の場合、デコンボリューショ
ン処理は、従来のような、式（２）および式（３）によ
る行列による計算を用いてもよく、その際、波長可変フ
ィルタのチャンネル毎の既知の分光透過率分布ｆ
i （λ）（ｉ＝１〜ｎ）の中から、全チャンネルによっ
て被われる波長領域の中心波長から上下５０ｎｍ範囲内
で値を有する特定のチャンネルの分光透過率分布を代表
の分光透過率分布の関数とし、この関数と撮影するカメ
ラの分光感度分布（ＣＣＤカメラの分光感度分布Ｓ
（λ）と光学系の既知の分光透過率分布Ｌ（λ）の積）
と、撮影時の撮影照明の分光強度分布Ｅ（λ）との積を
求め、式（２）および式（３）によるデコンボリューシ
ョン処理を行ってもよい。これによって、式（２）およ
び式（３）の行列計算も容易に実施でき計算時間の短縮
が可能となる。
合、例えば１０万画素以上の場合、デコンボリューショ
ン処理は、従来のような、式（２）および式（３）によ
る行列による計算を用いてもよく、その際、波長可変フ
ィルタのチャンネル毎の既知の分光透過率分布ｆ
i （λ）（ｉ＝１〜ｎ）の中から、全チャンネルによっ
て被われる波長領域の中心波長から上下５０ｎｍ範囲内
で値を有する特定のチャンネルの分光透過率分布を代表
の分光透過率分布の関数とし、この関数と撮影するカメ
ラの分光感度分布（ＣＣＤカメラの分光感度分布Ｓ
（λ）と光学系の既知の分光透過率分布Ｌ（λ）の積）
と、撮影時の撮影照明の分光強度分布Ｅ（λ）との積を
求め、式（２）および式（３）によるデコンボリューシ
ョン処理を行ってもよい。これによって、式（２）およ
び式（３）の行列計算も容易に実施でき計算時間の短縮
が可能となる。
【００６０】特に、被写体の分光反射率のスペクトル分
布Ｉ（λ）の測定点数ｍにチャンネル数ｎが等しくなる
ように、内挿補間処理（ステップ１１２）においてチャ
ンネル数を増やして、被写体の分光反射率のスペクトル
分布Ｉ（λ）の測定点数ｍに等しくし、式（２）の行列
Ｆの逆行列を求めてもよい。これによって、式（２）の
行列Ｆの逆行列を解析的かつ短時間に求めることが可能
となる。
布Ｉ（λ）の測定点数ｍにチャンネル数ｎが等しくなる
ように、内挿補間処理（ステップ１１２）においてチャ
ンネル数を増やして、被写体の分光反射率のスペクトル
分布Ｉ（λ）の測定点数ｍに等しくし、式（２）の行列
Ｆの逆行列を求めてもよい。これによって、式（２）の
行列Ｆの逆行列を解析的かつ短時間に求めることが可能
となる。
【００６１】デコンボリューション処理（ステップ１１
８）が施された後、ステップ１１４で行われた圧縮・伸
張処理の逆変換である伸張・圧縮逆変換をおこなう（ス
テップ１２０）。これによって、ステップ１１４で波長
方向に圧縮または伸張された、較正済みの分光反射率の
スペクトル分布を取得し（ステップ１２２）、記憶部に
記憶する。このようにして、マルチバンドカメラの特性
を除去した較正済みの分光反射率のスペクトル分布を取
得することができる。
８）が施された後、ステップ１１４で行われた圧縮・伸
張処理の逆変換である伸張・圧縮逆変換をおこなう（ス
テップ１２０）。これによって、ステップ１１４で波長
方向に圧縮または伸張された、較正済みの分光反射率の
スペクトル分布を取得し（ステップ１２２）、記憶部に
記憶する。このようにして、マルチバンドカメラの特性
を除去した較正済みの分光反射率のスペクトル分布を取
得することができる。
【００６２】次に、このようなマルチバンド画像の分光
反射率のスペクトル推定方法およびスペクトル推定シス
テムに基づいて、マルチバンド画像から被写体の分光反
射率のスペクトルを求めた。ＣＣＤカメラとして、ＤＡ
ＬＳＡ社製 CA-D4-1024A（ピクセル数１０２４×１０２
４、ピクセルサイズ１２×１２ミクロン、ＰＣＩインタ
ーフェース付き、モノクロ）を用い、波長可変フィルタ
ーとしてＣＲＩ社製Varispec Tunable Filter （液晶チ
ューナブルフィルタ）を用いた。この液晶チューナブル
フィルタは、４００〜７２０ｎｍのフィルタ波長範囲内
で、分光透過率分布の中心波長を任意に選択でき、その
分布の波長の半値幅の全チャンネルの平均値が３０ｎｍ
であり、分光透過率は波長によって変化し６〜６０％で
あった。分光反射率スペクトル推定装置として、ＰＲＯ
ＳＩＤＥ社製ブック型ＰＣ（パーソナルコンピュータ）
を用い、Windows ９５上で分光反射率のスペクトル分布
を推定するためのソフトウェアをＣ++言語で作成した。
なお、ＰＲＯＳＩＤＥ社製ブック型ＰＣは、ＣＰＵが１
６６MHz であり、ＲＡＭは１２８Mbyte であった。
反射率のスペクトル推定方法およびスペクトル推定シス
テムに基づいて、マルチバンド画像から被写体の分光反
射率のスペクトルを求めた。ＣＣＤカメラとして、ＤＡ
ＬＳＡ社製 CA-D4-1024A（ピクセル数１０２４×１０２
４、ピクセルサイズ１２×１２ミクロン、ＰＣＩインタ
ーフェース付き、モノクロ）を用い、波長可変フィルタ
ーとしてＣＲＩ社製Varispec Tunable Filter （液晶チ
ューナブルフィルタ）を用いた。この液晶チューナブル
フィルタは、４００〜７２０ｎｍのフィルタ波長範囲内
で、分光透過率分布の中心波長を任意に選択でき、その
分布の波長の半値幅の全チャンネルの平均値が３０ｎｍ
であり、分光透過率は波長によって変化し６〜６０％で
あった。分光反射率スペクトル推定装置として、ＰＲＯ
ＳＩＤＥ社製ブック型ＰＣ（パーソナルコンピュータ）
を用い、Windows ９５上で分光反射率のスペクトル分布
を推定するためのソフトウェアをＣ++言語で作成した。
なお、ＰＲＯＳＩＤＥ社製ブック型ＰＣは、ＣＰＵが１
６６MHz であり、ＲＡＭは１２８Mbyte であった。
【００６３】撮影の光源としてメタルハライドランプを
用い、撮影被写体の照度を１２０００lux とした。撮影
に使用した撮影レンズはNikomart（ｆ＝５０mm ，Ｆ
１．４）を用い、さらに４００ｎｍ以下の紫外線カット
フィルタと７３０ｎｍ以上の赤外カットフィルタを用い
た。また、撮影波長範囲４１０ｎｍ〜７１０ｎｍを１６
分割して１６チャンネルとし、各波長間隔を２０ｎｍと
した。撮影は、人物顔とマクベスチャートとを同時に撮
影した。また液晶チューナブルフィルタの分光透過率分
布を各分割したチャンネルに応じて変化させて撮影し、
マルチバンド画像を構成する原画像を１６枚得た。撮影
時の絞り値はＦ２．８であった。撮影時間は１ショット
２５ｍ秒であり、マルチバンド画像の撮影全体に３秒を
要した。
用い、撮影被写体の照度を１２０００lux とした。撮影
に使用した撮影レンズはNikomart（ｆ＝５０mm ，Ｆ
１．４）を用い、さらに４００ｎｍ以下の紫外線カット
フィルタと７３０ｎｍ以上の赤外カットフィルタを用い
た。また、撮影波長範囲４１０ｎｍ〜７１０ｎｍを１６
分割して１６チャンネルとし、各波長間隔を２０ｎｍと
した。撮影は、人物顔とマクベスチャートとを同時に撮
影した。また液晶チューナブルフィルタの分光透過率分
布を各分割したチャンネルに応じて変化させて撮影し、
マルチバンド画像を構成する原画像を１６枚得た。撮影
時の絞り値はＦ２．８であった。撮影時間は１ショット
２５ｍ秒であり、マルチバンド画像の撮影全体に３秒を
要した。
【００６４】まず、処理ａとして、各チャンネルに対応
する原画像中のマクベスチャート画像のうち最下段にあ
る分光反射率が既知の６つのグレーパッチから、このグ
レーパッチの画像データ値（ＱＬ値）を各チャンネル毎
に得、このグレーパッチ画像のＱＬ値とこのグレーパッ
チの既知の分光反射率の値との対応付けを行い、各チャ
ンネル毎に１次元ルックアップテーブルを作成し、その
後人物顔のＱＬ値から、先に作成した１次元ルックアッ
プテーブルを用いて撮影被写体の人物顔の分光反射率の
スペクトル分布を得た。
する原画像中のマクベスチャート画像のうち最下段にあ
る分光反射率が既知の６つのグレーパッチから、このグ
レーパッチの画像データ値（ＱＬ値）を各チャンネル毎
に得、このグレーパッチ画像のＱＬ値とこのグレーパッ
チの既知の分光反射率の値との対応付けを行い、各チャ
ンネル毎に１次元ルックアップテーブルを作成し、その
後人物顔のＱＬ値から、先に作成した１次元ルックアッ
プテーブルを用いて撮影被写体の人物顔の分光反射率の
スペクトル分布を得た。
【００６５】また、処理ｂとして、マルチバンド画像の
撮影の前に、ＣＣＤカメラの分光感度分布（光学系の分
光透過率を含む分光感度分布）と、各チャンネルに対応
する波長域の液晶チューナブルフィルタの分光透過率分
布とを測定し、その後、処理ａの処理を行った。さら
に、液晶チューナブルフィルタのチャンネルに対応する
波長域の分光透過率分布と、ＣＣＤカメラの分光感度分
布と、撮影時の照明光の既知の分光強度分布とを乗算し
て得られる特定のチャンネルの装置関数を選択し、この
装置関数ｈ（λ）と撮影被写体の人物顔の分光反射率の
スペクトル分布Ｉ（λ）とを用いて、式（４）に従って
ＦＦＴを利用したフーリエ変換法によるデコンボリュー
ション処理を行い、較正済の被写体固有の分光反射率の
スペクトル分布を得た。
撮影の前に、ＣＣＤカメラの分光感度分布（光学系の分
光透過率を含む分光感度分布）と、各チャンネルに対応
する波長域の液晶チューナブルフィルタの分光透過率分
布とを測定し、その後、処理ａの処理を行った。さら
に、液晶チューナブルフィルタのチャンネルに対応する
波長域の分光透過率分布と、ＣＣＤカメラの分光感度分
布と、撮影時の照明光の既知の分光強度分布とを乗算し
て得られる特定のチャンネルの装置関数を選択し、この
装置関数ｈ（λ）と撮影被写体の人物顔の分光反射率の
スペクトル分布Ｉ（λ）とを用いて、式（４）に従って
ＦＦＴを利用したフーリエ変換法によるデコンボリュー
ション処理を行い、較正済の被写体固有の分光反射率の
スペクトル分布を得た。
【００６６】また、処理ｃとして、処理ｂと同様に、マ
ルチバンド画像の撮影の前に、ＣＣＤカメラの分光感度
分布（光学系の分光透過率を含む分光感度分布）と、各
チャンネルに対応する波長域の液晶チューナブルフィル
タの分光透過率分布とを測定し、その後、処理ａの処理
を行った。その後、ＣＣＤカメラの分光感度分布（光学
系の分光透過率を含む分光感度分布）と、各チャンネル
に対応する波長域の液晶チューナブルフィルタの分光透
過率分布と、撮影時の照明光の既知の分光強度分とか
ら、式（２）の行列Ｆを計算した。その際、マルチバン
ド画像の測定点の数は１６（ｎ＝１６）であり、波長間
隔は２０ｎｍであった。一方、ＣＣＤカメラの分光感度
分布と、液晶チューナブルフィルタの波長域の分光透過
率分布の波長間隔が５ｎｍであり、最終的に求める較正
済みの被写体固有の分光反射率のスペクトル分布も５ｎ
ｍであり、撮影波長範囲４１０ｎｍ〜７１０ｎｍでチャ
ンネル数が８１（ｍ＝８１）となった。そのため、式
（２）の両辺に行列Ｆの転置行列Ｆt を掛けたのち、行
列（Ｆt ・Ｆ）の逆行列を求め、式（２）の右辺の被写
体固有の分光反射率の値Ｏk （ｋ＝１〜８１）を計算
し、較正済み分光反射率のスペクトル分布Ｏ（λ）を計
算して求めた。なお、逆行列を求める計算はガウス−ザ
イデル法を用いた。
ルチバンド画像の撮影の前に、ＣＣＤカメラの分光感度
分布（光学系の分光透過率を含む分光感度分布）と、各
チャンネルに対応する波長域の液晶チューナブルフィル
タの分光透過率分布とを測定し、その後、処理ａの処理
を行った。その後、ＣＣＤカメラの分光感度分布（光学
系の分光透過率を含む分光感度分布）と、各チャンネル
に対応する波長域の液晶チューナブルフィルタの分光透
過率分布と、撮影時の照明光の既知の分光強度分とか
ら、式（２）の行列Ｆを計算した。その際、マルチバン
ド画像の測定点の数は１６（ｎ＝１６）であり、波長間
隔は２０ｎｍであった。一方、ＣＣＤカメラの分光感度
分布と、液晶チューナブルフィルタの波長域の分光透過
率分布の波長間隔が５ｎｍであり、最終的に求める較正
済みの被写体固有の分光反射率のスペクトル分布も５ｎ
ｍであり、撮影波長範囲４１０ｎｍ〜７１０ｎｍでチャ
ンネル数が８１（ｍ＝８１）となった。そのため、式
（２）の両辺に行列Ｆの転置行列Ｆt を掛けたのち、行
列（Ｆt ・Ｆ）の逆行列を求め、式（２）の右辺の被写
体固有の分光反射率の値Ｏk （ｋ＝１〜８１）を計算
し、較正済み分光反射率のスペクトル分布Ｏ（λ）を計
算して求めた。なお、逆行列を求める計算はガウス−ザ
イデル法を用いた。
【００６７】得られた分光反射率のスペクトル分布よ
り、色空間座標に変換しマクベスチャート２４パッチの
分光反射率の差の絶対値の平均値（ΔＲav）と色差の平
均値（ΔＥav）を求めた。ここで、分光反射率の差を求
めているのは、色差だけでなく、分光反射率の精度が問
題となるからである。色差が０でも、分光反射率に大き
い差が生じる場合、すなわちメタメリズムといった現象
が生じる場合もある。処理ａでは、処理ａに要する処理
時間は１分１５秒であり、ΔＲavは０．００９３、ΔＥ
avは２．７０であった。処理ｂでは、処理ｂに要する処
理時間は１３分０１秒であり、ΔＲavは０．００８３、
ΔＥavは１．６８であった。さらに、処理ｃに要する処
理時間は５分３６秒であり、ΔＲavは０．００８０、Δ
Ｅavは１．６７であった。
り、色空間座標に変換しマクベスチャート２４パッチの
分光反射率の差の絶対値の平均値（ΔＲav）と色差の平
均値（ΔＥav）を求めた。ここで、分光反射率の差を求
めているのは、色差だけでなく、分光反射率の精度が問
題となるからである。色差が０でも、分光反射率に大き
い差が生じる場合、すなわちメタメリズムといった現象
が生じる場合もある。処理ａでは、処理ａに要する処理
時間は１分１５秒であり、ΔＲavは０．００９３、ΔＥ
avは２．７０であった。処理ｂでは、処理ｂに要する処
理時間は１３分０１秒であり、ΔＲavは０．００８３、
ΔＥavは１．６８であった。さらに、処理ｃに要する処
理時間は５分３６秒であり、ΔＲavは０．００８０、Δ
Ｅavは１．６７であった。
【００６８】このように、処理ａ、ｂおよびｃは、分光
反射率の差の絶対値の平均値ΔＲavと平均値ΔＥavを実
効的に落さず、短時間で処理することができることは明
らかである。
反射率の差の絶対値の平均値ΔＲavと平均値ΔＥavを実
効的に落さず、短時間で処理することができることは明
らかである。
【００６９】以上、本発明のマルチバンド画像の分光反
射率のスペクトル推定方法およびスペクトル推定システ
ムについて詳細に説明したが、本発明は上記実施例に限
定はされず、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、
各種の改良および変更を行ってもよいのはもちろんであ
る。
射率のスペクトル推定方法およびスペクトル推定システ
ムについて詳細に説明したが、本発明は上記実施例に限
定はされず、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、
各種の改良および変更を行ってもよいのはもちろんであ
る。
【００７０】
【発明の効果】以上、詳細に説明したように、本発明に
よれば、波長可変フィルタを用いてマルチバンド画像を
撮影し、これを用いて撮影被写体の分光反射率のスペク
トルを推定する際に、実効的にスペクトルの推定精度を
落すことなく、推定スペクトルを求める処理時間を短縮
することができる。
よれば、波長可変フィルタを用いてマルチバンド画像を
撮影し、これを用いて撮影被写体の分光反射率のスペク
トルを推定する際に、実効的にスペクトルの推定精度を
落すことなく、推定スペクトルを求める処理時間を短縮
することができる。
【図１】 本発明のマルチバンド画像の分光反射率のス
ペクトル推定システムの一例の概略を示すブロック図で
ある。
ペクトル推定システムの一例の概略を示すブロック図で
ある。
【図２】 図１に示す液晶チューナブルフィルタの分光
透過率の一例を示す図である。
透過率の一例を示す図である。
【図３】 本発明のマルチバンド画像の分光反射率のス
ペクトル推定方法の一例の概要を説明する説明図であ
る。
ペクトル推定方法の一例の概要を説明する説明図であ
る。
【図４】 本発明のマルチバンド画像の分光反射率のス
ペクトル推定方法の一例のフローを説明するフローチャ
ートである。
ペクトル推定方法の一例のフローを説明するフローチャ
ートである。
【図５】 図４に示すデコンボリューション処理を説明
する説明図である。
する説明図である。
１０ マルチバンド画像分光反射率のスペクトル推定シ
ステム １２ ＣＣＤカメラ １４ 液晶チューナブルフィルタ １６ 分光反射率スペクトル推定装置 １８ データ処理部 ２０ １次元ＬＵＴ ２２ 分光反射率スペクトル算出部 ２４ ノイズ除去処理部 ２６ 内挿補間処理部 ２８ 圧縮・伸張変換部 ３０ 温度補正用分光反射率データ部 ３２ フィルタ温度補正部 ３４ デコンボリューション処理部 ３６ 伸張・圧縮逆変換部
ステム １２ ＣＣＤカメラ １４ 液晶チューナブルフィルタ １６ 分光反射率スペクトル推定装置 １８ データ処理部 ２０ １次元ＬＵＴ ２２ 分光反射率スペクトル算出部 ２４ ノイズ除去処理部 ２６ 内挿補間処理部 ２８ 圧縮・伸張変換部 ３０ 温度補正用分光反射率データ部 ３２ フィルタ温度補正部 ３４ デコンボリューション処理部 ３６ 伸張・圧縮逆変換部
Claims (13)
- 【請求項１】波長可変フィルタを用いて、撮影波長領域
を複数チャンネルに分割し、各チャンネルに対応して同
一の被写体を撮影手段により撮影した複数の原画像から
成るマルチバンド画像を得、このマルチバンド画像から
前記被写体の分光反射率のスペクトルを推定する方法で
あって、 前記波長可変フィルタは、チャンネル数が１０チャンネ
ル以上であって、全チャンネルの分光透過率分布の平均
波長半値幅が４０ｎｍ以下である波長可変フィルタであ
り、 前記チャンネル毎に、分光反射率が既知のチャートを撮
影して得られるＱＬ値を前記分光反射率と対応させた変
換テーブルを予め作成し、 マルチバンド画像の各チャンネルの原画像のＱＬ値から
前記変換テーブルを用いて、分光反射率に変換すること
によって、被写体の分光反射率のスペクトルを推定する
ことを特徴とするマルチバンド画像の分光反射率のスペ
クトル推定方法。 - 【請求項２】前記波長可変フィルタは、液晶チューナブ
ルフィルタである請求項１に記載のマルチバンド画像の
分光反射率のスペクトル推定方法。 - 【請求項３】推定された前記被写体の分光反射率のスペ
クトル分布に対して、前記チャンネルの波長領域での前
記波長可変フィルタの分光透過率分布と、前記撮影手段
の分光感度分布と、撮影時の撮影照明光の分光強度分布
との積によって定まる１つの装置関数を用いて、デコン
ボリューション処理を行って被写体の分光反射率のスペ
クトルを較正する請求項１または２に記載のマルチバン
ド画像の分光反射率のスペクトル推定方法。 - 【請求項４】前記デコンボリューション処理は、フーリ
エ変換、または行列演算を用いて行われる請求項３に記
載のマルチバンド画像の分光反射率のスペクトル推定方
法。 - 【請求項５】前記装置関数は、前記チャンネルによって
撮影される波長領域の中心波長から上下５０ｎｍの範囲
内で値を有する装置関数が選択される請求項３または４
に記載のマルチバンド画像の分光反射率のスペクトル推
定方法。 - 【請求項６】前記デコンボリューション処理を行う前
に、前記波長可変フィルタの半値幅に応じて、前記被写
体の分光反射率のスペクトルの波長を圧縮または伸張
し、 さらに、前記デコンボリューション処理を行った後に、
前記波長の圧縮または伸張に対応して、デコンボリュー
ション処理によって得られた被写体の分光反射率のスペ
クトルの波長を伸張または圧縮する逆変換を施す請求項
３〜５のいずれかに記載のマルチバンド画像の分光反射
率のスペクトル推定方法。 - 【請求項７】前記デコンボリューション処理を行う際
に、波長可変フィルタの温度依存性を補償するフィルタ
温度補正を行う請求項２〜６のいずれかに記載のマルチ
バンド画像の分光反射率のスペクトル推定方法。 - 【請求項８】前記フィルタ温度補正は、分光反射率分布
が既知で、波長に対して急激な変化を示す彩度の高いカ
ラーチャートを撮影し、これを用いてカラーチャートの
分光反射率分布を求め、 この求めた分光反射率分布の波形と既知の前記分光反射
率の波形とが一致する波長のシフト量を求め、 この求めたシフト量に応じて、前記被写体の分光反射率
分布の補正を行う請求項７に記載のマルチバンド画像の
分光反射率のスペクトル推定方法。 - 【請求項９】前記波長可変フィルタは、液晶部を備える
液晶チューナブルフィルタであり、 前記フィルタ温度補正は、前記液晶チューナブルフィル
タの前記液晶部に接する温度計から得られる前記液晶部
の温度とこの液晶チューナブルフィルタの分光透過率分
布との関係を予め特性データとして記憶し、 マルチバンド画像の撮影の際の前記液晶部の温度から、
液晶チューナブルフィルタの分光透過率分布の波長のシ
フト量を求め、 このシフト量に応じて、前記被写体の分光反射率分布を
補正する請求項７に記載のマルチバンド画像の分光反射
率のスペクトル推定方法。 - 【請求項１０】前記デコンボリューション処理を行う前
に、 前記被写体の分光反射率のスペクトルに対して、各チャ
ンネルの中心波長間を非線形な内挿補間によって分光反
射率のスペクトルのデータ数を増やし、 この増加した分光反射率のスペクトルを用いて、前記デ
コンボリューション処理を行う請求項３〜９のいずれか
に記載のマルチバンド画像の分光反射率のスペクトル推
定方法。 - 【請求項１１】データ数の増加した前記分光反射率のス
ペクトルは、波長間隔が１０ｎｍ以下である請求項１０
に記載のマルチバンド画像の分光反射率のスペクトル推
定方法。 - 【請求項１２】被写体を撮影する撮影手段と、 前記撮影手段で被写体を撮影する際に、撮影波長領域を
複数チャンネルに分割し、このチャンネルに対応した波
長領域で被写体の反射光を透過する波長可変フィルタ
と、 前記チャンネル毎に、分光反射率が既知のチャートを撮
影して得られるＱＬ値を前記分光反射率と対応させた変
換テーブルを予め作成し、前記撮影手段および前記波長
可変フィルタを用いて撮影されたマルチバンド画像の各
チャンネルの原画像のＱＬ値から前記変換テーブルを用
いて、分光反射率に変換することによって、被写体の分
光反射率のスペクトルを推定する分光反射率スペクトル
推定装置とを備えることを特徴とするマルチバンド画像
のスペクトル推定システム。 - 【請求項１３】前記分光反射率スペクトル推定装置は、
前記チャンネルの波長領域で被写体の反射光を透過する
前記波長可変フィルタの分光透過率分布と、撮影手段の
分光感度分布と、撮影時の撮影照明光の分光強度分布と
の積によって定まる１つの装置関数を用いて、推定され
た前記被写体の分光反射率のスペクトルに対してデコン
ボリューション処理を行って被写体の分光反射率のスペ
クトルを較正する請求項１２に記載のマルチバンド画像
のスペクトル推定システム。
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| JP27450199A JP3819187B2 (ja) | 1999-09-28 | 1999-09-28 | マルチバンド画像の分光反射率のスペクトル推定方法およびスペクトル推定システム |
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| JP27450199A JP3819187B2 (ja) | 1999-09-28 | 1999-09-28 | マルチバンド画像の分光反射率のスペクトル推定方法およびスペクトル推定システム |
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|---|---|
| JP2001099710A true JP2001099710A (ja) | 2001-04-13 |
| JP2001099710A5 JP2001099710A5 (ja) | 2005-06-02 |
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