JP2003042728A - 縞画像解析用の位相アンラッピング方法 - Google Patents
縞画像解析用の位相アンラッピング方法Info
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Abstract
(57)【要約】
【目的】縞画像解析方法において座標系上に得られたラ
ップされた位相分布に対し、座標系上でのアンラッピン
グ径路を求めてアンラッピング処理を施す方法におい
て、撮像素子の画素数が増えても位相アンラッピング処
理を速やかに行なえ、位相状態の解析を高速度で安定し
て行なえるようにする。 【解決手段】座標系１０上の始点画素Ｃ０から、画素間
のモジュレーション積が大きい順に対応する径路Ｐをア
ンラッピング径路として順次選択する。新規に計算した
モジュレーション積は、先ず、各順位ブロック２６の親
リスト２２内に格納されたモジュレーション積と大小比
較して、格納すべき順位ブロック２６を選択し、次い
で、選択した順位ブロック２６内の各子リスト２４内に
格納されたモジュレーション積と大小比較して順位を判
別し、その順位に設定された新規の子リスト２４ｎ内に
格納する。この新規データの格納に際し、順位データ等
の更新を行なう。
ップされた位相分布に対し、座標系上でのアンラッピン
グ径路を求めてアンラッピング処理を施す方法におい
て、撮像素子の画素数が増えても位相アンラッピング処
理を速やかに行なえ、位相状態の解析を高速度で安定し
て行なえるようにする。 【解決手段】座標系１０上の始点画素Ｃ０から、画素間
のモジュレーション積が大きい順に対応する径路Ｐをア
ンラッピング径路として順次選択する。新規に計算した
モジュレーション積は、先ず、各順位ブロック２６の親
リスト２２内に格納されたモジュレーション積と大小比
較して、格納すべき順位ブロック２６を選択し、次い
で、選択した順位ブロック２６内の各子リスト２４内に
格納されたモジュレーション積と大小比較して順位を判
別し、その順位に設定された新規の子リスト２４ｎ内に
格納する。この新規データの格納に際し、順位データ等
の更新を行なう。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、被検体の形状ある
いは被検体の厚みムラや屈折率分布など被検体の物性に
関する波面情報を、干渉縞あるいはモアレ縞等を用いて
解析測定する縞画像解析方法において、所定の座標系上
に得られたラップされた位相分布に対するアンラッピン
グ処理方法に関し、特に、該座標系上でのアンラッピン
グ径路を求める手法に関するものである。
いは被検体の厚みムラや屈折率分布など被検体の物性に
関する波面情報を、干渉縞あるいはモアレ縞等を用いて
解析測定する縞画像解析方法において、所定の座標系上
に得られたラップされた位相分布に対するアンラッピン
グ処理方法に関し、特に、該座標系上でのアンラッピン
グ径路を求める手法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、空間的あるいは時間的に位相変調
された干渉縞やモアレ縞等の縞画像信号を解析して被検
体の表面形状などを高精度に計測する種々の手法が知ら
れているが、この種の解析手法においては、縞画像信号
からいかに正確な位相情報を得るかということが共通の
基本的な問題となっている。
された干渉縞やモアレ縞等の縞画像信号を解析して被検
体の表面形状などを高精度に計測する種々の手法が知ら
れているが、この種の解析手法においては、縞画像信号
からいかに正確な位相情報を得るかということが共通の
基本的な問題となっている。
【０００３】例えば、フーリエ変換を用いたヘテロダイ
ン干渉法などでは、撮像素子上の画素に対応した座標系
上で得られる位相値が［-π，π］の主値の範囲に折り
畳まれるため（位相ラッピング）、ダイナミックレンジ
の大きな位相に対しては位相値が不連続となり２πの整
数倍の不確定値を有するものとなる。したがって、実際
の表面形状に即した位相分布を得るためには、このよう
に［-π，π］の主値の範囲に折り畳まれた位相分布Φ
（ｘ，ｙ）から元の連続な位相分布を求める位相アンラ
ッピング処理を施す必要がある。
ン干渉法などでは、撮像素子上の画素に対応した座標系
上で得られる位相値が［-π，π］の主値の範囲に折り
畳まれるため（位相ラッピング）、ダイナミックレンジ
の大きな位相に対しては位相値が不連続となり２πの整
数倍の不確定値を有するものとなる。したがって、実際
の表面形状に即した位相分布を得るためには、このよう
に［-π，π］の主値の範囲に折り畳まれた位相分布Φ
（ｘ，ｙ）から元の連続な位相分布を求める位相アンラ
ッピング処理を施す必要がある。
【０００４】このような位相アンラッピング処理を行な
う場合、ノイズの少ない滑らかな位相分布については、
処理結果がアンラッピング径路（位相アンラッピング処
理を行なう順路）に影響されないため、単純なアルゴリ
ズムを用いても高精度な連続位相分布Φ´（ｘ，ｙ）を
求めることが可能である。ところが、ノイズが多く、モ
ジュレーション（干渉縞振幅に依存する量）が低い領域
を含む場合には、アンラッピング径路によって処理結果
が全く異なってしまうため、高精度な連続位相分布Φ´
（ｘ，ｙ）を求めるには、座標系上においてアンラッピ
ング径路を合理的に選択することが必要となる。
う場合、ノイズの少ない滑らかな位相分布については、
処理結果がアンラッピング径路（位相アンラッピング処
理を行なう順路）に影響されないため、単純なアルゴリ
ズムを用いても高精度な連続位相分布Φ´（ｘ，ｙ）を
求めることが可能である。ところが、ノイズが多く、モ
ジュレーション（干渉縞振幅に依存する量）が低い領域
を含む場合には、アンラッピング径路によって処理結果
が全く異なってしまうため、高精度な連続位相分布Φ´
（ｘ，ｙ）を求めるには、座標系上においてアンラッピ
ング径路を合理的に選択することが必要となる。
【０００５】このような事情の下、近年になって、ノイ
ズが多かったりモジュレーションが低い場合において
も、合理的にアンラッピング径路を選択することがで
き、位相アンラッピング処理を良好に行なうことができ
る手法が提案されている。
ズが多かったりモジュレーションが低い場合において
も、合理的にアンラッピング径路を選択することがで
き、位相アンラッピング処理を良好に行なうことができ
る手法が提案されている。
【０００６】この手法は干渉縞のコントラストがより良
好な（モジュレーションがより高い）部分に着目し、こ
のような部分から順に、最も合理的と思われるアンラッ
ピング径路を選択し、この選択したアンラッピング径路
に沿って位相アンラッピングしていく方法であり、最も
合理的なアンラッピング径路の選択には、計算機科学の
分野で最小木問題（Minimum Spanning Tree Problem）
と称されるグラフ問題を応用している。そのような手法
の中でも、特に、振幅最大木法と呼ばれる手法が有効な
ものとして知られている（第５５回（1994年）応用物理
学会学術講演会予稿集Ｐ803参照）。
好な（モジュレーションがより高い）部分に着目し、こ
のような部分から順に、最も合理的と思われるアンラッ
ピング径路を選択し、この選択したアンラッピング径路
に沿って位相アンラッピングしていく方法であり、最も
合理的なアンラッピング径路の選択には、計算機科学の
分野で最小木問題（Minimum Spanning Tree Problem）
と称されるグラフ問題を応用している。そのような手法
の中でも、特に、振幅最大木法と呼ばれる手法が有効な
ものとして知られている（第５５回（1994年）応用物理
学会学術講演会予稿集Ｐ803参照）。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】この振幅最大木法にお
いては、アンラッピング径路選択の過程において、それ
までに選択したアンラッピング径路上の各画素とそれと
相隣接する各画素にそれぞれ記録された振幅を各々掛け
合わせてそれぞれの積を求め、求めた各積を計算機のメ
モリ等に記憶させておくと共に、これらの積の中から最
大値を持つものを選択し、それに対応した画素間の径路
を新たなアンラッピング径路とする処理を順次行なう必
要がある。
いては、アンラッピング径路選択の過程において、それ
までに選択したアンラッピング径路上の各画素とそれと
相隣接する各画素にそれぞれ記録された振幅を各々掛け
合わせてそれぞれの積を求め、求めた各積を計算機のメ
モリ等に記憶させておくと共に、これらの積の中から最
大値を持つものを選択し、それに対応した画素間の径路
を新たなアンラッピング径路とする処理を順次行なう必
要がある。
【０００８】近年、撮像素子の画素数は飛躍的に増大す
る傾向にあり、より画素数の多い縞画像を用いて、より
高精度な解析を行ないたいという要望が高まっている
が、そのためには、位相アンラッピングの処理速度を高
めることが必要不可欠となる。
る傾向にあり、より画素数の多い縞画像を用いて、より
高精度な解析を行ないたいという要望が高まっている
が、そのためには、位相アンラッピングの処理速度を高
めることが必要不可欠となる。
【０００９】しかしながら、従来の振幅最大木法等の位
相アンラッピング処理方法では、画素数が多くて記憶す
る計算値の数が多くなると、それに比例するように上記
処理時間が増大するアルゴリズムを用いており、このた
め画素数の増大に略比例して位相アンラッピングの処理
時間が増大することとなり、縞画像の位相状態の解析に
多大な時間が費やされるという問題があった。
相アンラッピング処理方法では、画素数が多くて記憶す
る計算値の数が多くなると、それに比例するように上記
処理時間が増大するアルゴリズムを用いており、このた
め画素数の増大に略比例して位相アンラッピングの処理
時間が増大することとなり、縞画像の位相状態の解析に
多大な時間が費やされるという問題があった。
【００１０】本発明はこのような事情に鑑みなされたも
ので、撮像素子の画素数が増えても位相アンラッピング
処理を速やかに行なえ、位相状態の解析を高速度で安定
して行なうことができる縞画像解析用の位相アンラッピ
ング方法を提供することを目的とするものである。
ので、撮像素子の画素数が増えても位相アンラッピング
処理を速やかに行なえ、位相状態の解析を高速度で安定
して行なうことができる縞画像解析用の位相アンラッピ
ング方法を提供することを目的とするものである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するた
め、本発明の縞画像解析用の位相アンラッピング方法
は、被検体の波面情報を担持した縞画像データに基づい
て所定の座標系上に得られた該被検体に関するラップさ
れた位相分布に対し、該座標系上において選択した所定
のアンラッピング径路に沿ってアンラッピング処理を施
し、アンラップされた位相分布を求める縞画像解析用の
位相アンラッピング方法において、前記アンラッピング
径路の選択の尺度として、前記座標系上の相隣接する所
定の画素を結ぶ径路の各々に対応させて順次計算された
所定数の数値データを、所定の格納リスト内において、
径路選択に適した大きさの順序で上位から下位に順位付
けして格納する第１の手順と、前記格納リスト内に格納
された全数値データのうち最上位の数値データを取り出
し、該取り出された数値データに対応した前記径路を前
記アンラッピング径路の新たな径路として選択する第２
の手順とを含んでなり、前記第１の手順における前記数
値データの格納は、前記格納リスト内に格納すべき新規
数値データを、先ず該格納リスト内において所定の順位
範囲ごとにブロック分けされた各順位ブロックにおける
所定代表順位の数値データと大小比較をして格納すべき
順位ブロックを選択するブロック選択手順と、次いで前
記新規数値データを、該選択された順位ブロック内の各
数値データと大小比較をして該順位ブロック内の格納す
べき順位位置を判別する順位位置選択手順とを行なうこ
とによりなされ、さらに前記第１の手順における前記数
値データの格納とともに、前記所定の順位範囲の更新を
行なうことを特徴とするものである。
め、本発明の縞画像解析用の位相アンラッピング方法
は、被検体の波面情報を担持した縞画像データに基づい
て所定の座標系上に得られた該被検体に関するラップさ
れた位相分布に対し、該座標系上において選択した所定
のアンラッピング径路に沿ってアンラッピング処理を施
し、アンラップされた位相分布を求める縞画像解析用の
位相アンラッピング方法において、前記アンラッピング
径路の選択の尺度として、前記座標系上の相隣接する所
定の画素を結ぶ径路の各々に対応させて順次計算された
所定数の数値データを、所定の格納リスト内において、
径路選択に適した大きさの順序で上位から下位に順位付
けして格納する第１の手順と、前記格納リスト内に格納
された全数値データのうち最上位の数値データを取り出
し、該取り出された数値データに対応した前記径路を前
記アンラッピング径路の新たな径路として選択する第２
の手順とを含んでなり、前記第１の手順における前記数
値データの格納は、前記格納リスト内に格納すべき新規
数値データを、先ず該格納リスト内において所定の順位
範囲ごとにブロック分けされた各順位ブロックにおける
所定代表順位の数値データと大小比較をして格納すべき
順位ブロックを選択するブロック選択手順と、次いで前
記新規数値データを、該選択された順位ブロック内の各
数値データと大小比較をして該順位ブロック内の格納す
べき順位位置を判別する順位位置選択手順とを行なうこ
とによりなされ、さらに前記第１の手順における前記数
値データの格納とともに、前記所定の順位範囲の更新を
行なうことを特徴とするものである。
【００１２】前記「順位付け」とは、「数値データ」の
順番を確定することを意味する。順位を各数値データに
付しても良いが、順番が確定できれば、順位を付す必要
はない。
順番を確定することを意味する。順位を各数値データに
付しても良いが、順番が確定できれば、順位を付す必要
はない。
【００１３】前記所定の数値データとして前記相隣接す
る画素同士のモジュレーション積を用い、前記最上位の
数値データは格納された全モジュレーション積のうち最
大のものとすることができる。
る画素同士のモジュレーション積を用い、前記最上位の
数値データは格納された全モジュレーション積のうち最
大のものとすることができる。
【００１４】前記第１の手順において前記数値データを
計算した際、この計算した数値データが所定の数値より
も径路選択に適した数値である場合のみ、この数値デー
タを前記格納リスト内に格納するようにできる。
計算した際、この計算した数値データが所定の数値より
も径路選択に適した数値である場合のみ、この数値デー
タを前記格納リスト内に格納するようにできる。
【００１５】前記アンラッピング処理は、前記座標系に
おける、前記ラップされた位相分布のノイズの多い領域
のみについて、前記第１の手順と前記第２の手順を含む
アルゴリズムを適用して行なうことができる。
おける、前記ラップされた位相分布のノイズの多い領域
のみについて、前記第１の手順と前記第２の手順を含む
アルゴリズムを適用して行なうことができる。
【００１６】
【発明の実施の形態】以下、本発明に係る実施形態につ
いて説明する。
いて説明する。
【００１７】初めに、本実施形態に係る縞画像解析用の
位相アンラッピング方法を適用した縞画像解析方法にお
いて、ラッピングされた位相分布を求めるまでの手順に
ついて簡単に説明する。
位相アンラッピング方法を適用した縞画像解析方法にお
いて、ラッピングされた位相分布を求めるまでの手順に
ついて簡単に説明する。
【００１８】この縞画像解析方法は、フィゾー型の反射
型レーザ干渉計を用いており、まず、光反射体であるレ
ンズ等の被検体の検査対象面（被検面）に対し、４ステ
ップの縞走査（フリンジスキャン）を行いながら、被検
面の表面形状分布等の波面情報を担持した縞画像を撮像
する。
型レーザ干渉計を用いており、まず、光反射体であるレ
ンズ等の被検体の検査対象面（被検面）に対し、４ステ
ップの縞走査（フリンジスキャン）を行いながら、被検
面の表面形状分布等の波面情報を担持した縞画像を撮像
する。
【００１９】次に、この縞走査により４つの干渉縞強度
Ｉ１、Ｉ２、Ｉ３、Ｉ４を求める。この４回のフリンジ
スキャンにおける干渉縞強度Ｉ１、Ｉ２、Ｉ３，Ｉ４は
以下の各式（１）、（２）、（３）、（４）により表さ
れる。
Ｉ１、Ｉ２、Ｉ３、Ｉ４を求める。この４回のフリンジ
スキャンにおける干渉縞強度Ｉ１、Ｉ２、Ｉ３，Ｉ４は
以下の各式（１）、（２）、（３）、（４）により表さ
れる。
【００２０】
【数１】
【００２１】ここで、ｘ、ｙは、撮像した縞画像を展開
する所定の座標系上の座標、例えば、固体撮像素子の画
素配列に対応するように設定された座標系上において各
画素の位置を示す離散的な座標を表わし、Φ（ｘ，
ｙ）、Ｉ０（ｘ，ｙ）、γ（ｘ，ｙ）は、各座標（各画
素）における位相、平均光強度、干渉縞のモジュレーシ
ョンを各々表している。なお、モジュレーションとは、
干渉縞振幅と略相関関係を有するものであり、具体的に
は下記式（５）により表される。
する所定の座標系上の座標、例えば、固体撮像素子の画
素配列に対応するように設定された座標系上において各
画素の位置を示す離散的な座標を表わし、Φ（ｘ，
ｙ）、Ｉ０（ｘ，ｙ）、γ（ｘ，ｙ）は、各座標（各画
素）における位相、平均光強度、干渉縞のモジュレーシ
ョンを各々表している。なお、モジュレーションとは、
干渉縞振幅と略相関関係を有するものであり、具体的に
は下記式（５）により表される。
【００２２】
【数２】
【００２３】上述した４つの式（１）、（２）、
（３）、（４）から、位相Φ（ｘ，ｙ）を求めると下記
式（６）となる。
（３）、（４）から、位相Φ（ｘ，ｙ）を求めると下記
式（６）となる。
【００２４】
【数３】
【００２５】このとき、上記式（６）が逆正接関数とな
っていることからも明らかなように、位相Φ（ｘ，ｙ）
は−πからπの間に畳み込まれている。なお、このよう
な状態のデータを通常位相ラッピングデータと称してい
る。この式で分母が０の場合（すなわちＩ１（ｘ，ｙ）
＝Ｉ３（ｘ，ｙ）の場合）は、分子が正であればπ／２
となり、負であれば−π／２となる。
っていることからも明らかなように、位相Φ（ｘ，ｙ）
は−πからπの間に畳み込まれている。なお、このよう
な状態のデータを通常位相ラッピングデータと称してい
る。この式で分母が０の場合（すなわちＩ１（ｘ，ｙ）
＝Ｉ３（ｘ，ｙ）の場合）は、分子が正であればπ／２
となり、負であれば−π／２となる。
【００２６】上述した、−πからπの間に畳み込まれた
位相分布Φ（ｘ，ｙ）より、連続する位相分布Φ´
（ｘ，ｙ）を求めるために、本実施形態に係る縞画像解
析用の位相アンラッピング方法を適用するものであり、
以下、本実施形態方法について図面を参照しつつ具体的
に説明する。
位相分布Φ（ｘ，ｙ）より、連続する位相分布Φ´
（ｘ，ｙ）を求めるために、本実施形態に係る縞画像解
析用の位相アンラッピング方法を適用するものであり、
以下、本実施形態方法について図面を参照しつつ具体的
に説明する。
【００２７】図１は、本実施形態に係る縞画像解析用の
位相アンラッピング方法を説明するための模式図であ
り、固体撮像素子の各画素の配列を示す座標系１０と、
数値データ等を記憶するメモリ上の格納リスト２０とを
模式的に表わしている。図２は、図１の座標系１０を拡
大して示す模式図である。図１および図２の座標系１０
においては、各画素を黒点で、画素同士を結ぶ径路を破
線で、アンラッピング径路として選択された経路を実線
でそれぞれ示してある。
位相アンラッピング方法を説明するための模式図であ
り、固体撮像素子の各画素の配列を示す座標系１０と、
数値データ等を記憶するメモリ上の格納リスト２０とを
模式的に表わしている。図２は、図１の座標系１０を拡
大して示す模式図である。図１および図２の座標系１０
においては、各画素を黒点で、画素同士を結ぶ径路を破
線で、アンラッピング径路として選択された経路を実線
でそれぞれ示してある。
【００２８】また、図１に示す格納リスト２０では、順
位が隣接する親リスト２２（２２ａ，ｂ，ｃ等を総称す
る場合に用いる；以下同じ）同士、および順位が隣接す
る子リスト２４（２４ａ，ｂ，ｃ，ｎ等を総称する場合
に用いる；以下同じ）同士が実線で接続されている。
位が隣接する親リスト２２（２２ａ，ｂ，ｃ等を総称す
る場合に用いる；以下同じ）同士、および順位が隣接す
る子リスト２４（２４ａ，ｂ，ｃ，ｎ等を総称する場合
に用いる；以下同じ）同士が実線で接続されている。
【００２９】図２に示すように、まず、上記式（５）に
より得られたモジュレーションに基づき、例えば、モジ
ュレーションが最大となる画素Ｃ０（ｍ,ｎ）を、座標
系上におけるアンラッピング径路の始点として選択す
る。次に、この画素Ｃ０と、これと相隣接する４つの画
素Ｃ１（ｍ＋１,ｎ）、Ｃ２（ｍ,ｎ−１）、Ｃ３（ｍ−
１,ｎ）、Ｃ４（ｍ,ｎ＋１）とをそれぞれ結ぶ各径路Ｐ
０１、Ｐ０２、Ｐ０３、Ｐ０４にそれぞれ対応した各モ
ジュレーション積Ｍ０１、Ｍ０２、Ｍ０３、Ｍ０ ４を計
算する。このモジュレーション積は、径路の両端に位置
する２つの画素のモジュレーションを互いに掛け合わせ
たもので、例えば、上記径路Ｐ０１に対応するモジュレ
ーション積Ｍ０１は、画素Ｃ０のモジュレーションγ
（ｍ,ｎ）とＣ１のモジュレーションγ（ｍ＋１,ｎ）と
を掛け合わせて計算する（Ｍ０１＝γ（ｍ,ｎ）×γ
（ｍ＋１,ｎ））。
より得られたモジュレーションに基づき、例えば、モジ
ュレーションが最大となる画素Ｃ０（ｍ,ｎ）を、座標
系上におけるアンラッピング径路の始点として選択す
る。次に、この画素Ｃ０と、これと相隣接する４つの画
素Ｃ１（ｍ＋１,ｎ）、Ｃ２（ｍ,ｎ−１）、Ｃ３（ｍ−
１,ｎ）、Ｃ４（ｍ,ｎ＋１）とをそれぞれ結ぶ各径路Ｐ
０１、Ｐ０２、Ｐ０３、Ｐ０４にそれぞれ対応した各モ
ジュレーション積Ｍ０１、Ｍ０２、Ｍ０３、Ｍ０ ４を計
算する。このモジュレーション積は、径路の両端に位置
する２つの画素のモジュレーションを互いに掛け合わせ
たもので、例えば、上記径路Ｐ０１に対応するモジュレ
ーション積Ｍ０１は、画素Ｃ０のモジュレーションγ
（ｍ,ｎ）とＣ１のモジュレーションγ（ｍ＋１,ｎ）と
を掛け合わせて計算する（Ｍ０１＝γ（ｍ,ｎ）×γ
（ｍ＋１,ｎ））。
【００３０】次いで、計算された各モジュレーション積
Ｍ０１、Ｍ０２、Ｍ０３、Ｍ０４の数値データを、メモ
リ上の格納リスト２０内に大きい順に順位付けして格納
する。この数値データの格納は、例えば次のような手順
により行なう。図３は、数値データの格納手順を説明す
るための模式図である。
Ｍ０１、Ｍ０２、Ｍ０３、Ｍ０４の数値データを、メモ
リ上の格納リスト２０内に大きい順に順位付けして格納
する。この数値データの格納は、例えば次のような手順
により行なう。図３は、数値データの格納手順を説明す
るための模式図である。
【００３１】なお、図１に示すように格納リスト２０内
には、親リスト２２および子リスト２４が、それぞれ複
数設けられるが、図３では説明の便宜のため、子リスト
２４のみを示している。子リスト２４は、アドレス部Ａ
と数値データが入れられるデータ部Ｄとから構成され
る。この子リスト２４において、アドレス部Ａには、直
近上位および下位の子リスト２４のアドレス（ａ１、ａ
２…で示す）等が入れられ、データ部Ｄには、モジュレ
ーション積Ｍや対応する径路Ｐ、格納リスト２０内での
順位（、…）等が入れられる。
には、親リスト２２および子リスト２４が、それぞれ複
数設けられるが、図３では説明の便宜のため、子リスト
２４のみを示している。子リスト２４は、アドレス部Ａ
と数値データが入れられるデータ部Ｄとから構成され
る。この子リスト２４において、アドレス部Ａには、直
近上位および下位の子リスト２４のアドレス（ａ１、ａ
２…で示す）等が入れられ、データ部Ｄには、モジュレ
ーション積Ｍや対応する径路Ｐ、格納リスト２０内での
順位（、…）等が入れられる。
【００３２】図３（ａ）に示すように、まず、上記モジ
ュレーション積Ｍ０１およびそれに対応する径路Ｐ０１
をアドレスａ１の子リスト２４のデータ部Ｄに格納する
と共に、順位であるというデータも格納する。次い
で、モジュレーション積Ｍ０２の大きさをモジュレーシ
ョンＭ０１の大きさと比較し（Ｍ０１＞Ｍ０２と仮定す
る）、モジュレーション積Ｍ０２のデータを対応する径
路Ｐ０２と共にアドレスａ２の新しい子リスト２４ｎの
データ部Ｄに格納する。また、この子リスト２４ｎのデ
ータ部Ｄには、順位であるというデータも格納し、そ
のアドレス部Ａには、直近上位の子リスト２４のアドレ
スａ１を格納する。さらに、直近上位の子リスト２４の
アドレス部には、直近下位の子リスト２４ｎのアドレス
ａ２を格納する。
ュレーション積Ｍ０１およびそれに対応する径路Ｐ０１
をアドレスａ１の子リスト２４のデータ部Ｄに格納する
と共に、順位であるというデータも格納する。次い
で、モジュレーション積Ｍ０２の大きさをモジュレーシ
ョンＭ０１の大きさと比較し（Ｍ０１＞Ｍ０２と仮定す
る）、モジュレーション積Ｍ０２のデータを対応する径
路Ｐ０２と共にアドレスａ２の新しい子リスト２４ｎの
データ部Ｄに格納する。また、この子リスト２４ｎのデ
ータ部Ｄには、順位であるというデータも格納し、そ
のアドレス部Ａには、直近上位の子リスト２４のアドレ
スａ１を格納する。さらに、直近上位の子リスト２４の
アドレス部には、直近下位の子リスト２４ｎのアドレス
ａ２を格納する。
【００３３】次に、図３（ｂ）に示すように、モジュレ
ーション積Ｍ０３の大きさをモジュレーションＭ０１、
Ｍ０２の大きさと順次比較し（Ｍ０１＞Ｍ０２＞Ｍ０３
と仮定する）、モジュレーション積Ｍ０３のデータを対
応する径路Ｐ０３と共にアドレスａ３の新しい子リスト
２４ｎのデータ部Ｄに格納する。また、この子リスト２
４ｎのデータ部Ｄには、順位であるというデータも格
納し、そのアドレス部Ａには、直近上位の子リスト２４
のアドレスａ２を格納する。さらに、直近上位の子リス
ト２４のアドレス部には、直近下位の子リスト２４のア
ドレスａ３を格納する。
ーション積Ｍ０３の大きさをモジュレーションＭ０１、
Ｍ０２の大きさと順次比較し（Ｍ０１＞Ｍ０２＞Ｍ０３
と仮定する）、モジュレーション積Ｍ０３のデータを対
応する径路Ｐ０３と共にアドレスａ３の新しい子リスト
２４ｎのデータ部Ｄに格納する。また、この子リスト２
４ｎのデータ部Ｄには、順位であるというデータも格
納し、そのアドレス部Ａには、直近上位の子リスト２４
のアドレスａ２を格納する。さらに、直近上位の子リス
ト２４のアドレス部には、直近下位の子リスト２４のア
ドレスａ３を格納する。
【００３４】さらに、図３（ｃ）に示すように、モジュ
レーション積Ｍ０４の大きさをモジュレーション
Ｍ０１、Ｍ０２、Ｍ０３の大きさと順次比較し（Ｍ０１
＞Ｍ０４＞Ｍ０２＞Ｍ０３と仮定する）、モジュレーシ
ョン積Ｍ０４のデータを対応する径路Ｐ０４と共にアド
レスａ４の新しい子リスト２４ｎのデータ部Ｄに格納す
る。また、この子リスト２４ｎのデータ部Ｄには、順位
であるというデータも格納し、そのアドレス部Ａに
は、直近下位の子リスト２４のアドレスａ２および直近
上位の子リスト２４のアドレスａ１を格納する。さら
に、アドレスａ１の子リスト２４のアドレス部Ａには、
直近下位の子リスト２４のアドレスをａ２からａ４に変
更して格納する。また、アドレスａ２の子リスト２４の
アドレス部Ａには、直近上位の子リスト２４のアドレス
をａ１からａ４に変更して格納する。さらに、アドレス
ａ２およびアドレスａ３の子リスト２４のデータ部Ｄに
は、順位データをそれぞれ１つ繰り下げ変更して格納す
る。
レーション積Ｍ０４の大きさをモジュレーション
Ｍ０１、Ｍ０２、Ｍ０３の大きさと順次比較し（Ｍ０１
＞Ｍ０４＞Ｍ０２＞Ｍ０３と仮定する）、モジュレーシ
ョン積Ｍ０４のデータを対応する径路Ｐ０４と共にアド
レスａ４の新しい子リスト２４ｎのデータ部Ｄに格納す
る。また、この子リスト２４ｎのデータ部Ｄには、順位
であるというデータも格納し、そのアドレス部Ａに
は、直近下位の子リスト２４のアドレスａ２および直近
上位の子リスト２４のアドレスａ１を格納する。さら
に、アドレスａ１の子リスト２４のアドレス部Ａには、
直近下位の子リスト２４のアドレスをａ２からａ４に変
更して格納する。また、アドレスａ２の子リスト２４の
アドレス部Ａには、直近上位の子リスト２４のアドレス
をａ１からａ４に変更して格納する。さらに、アドレス
ａ２およびアドレスａ３の子リスト２４のデータ部Ｄに
は、順位データをそれぞれ１つ繰り下げ変更して格納す
る。
【００３５】上述したように格納リスト２０内に数値デ
ータの格納を行なった後、格納リスト２０内で最高順位
となるアドレスａ１の子リスト２４内のデータ部Ｄに格
納されたモジュレーション積Ｍ０１と対応する径路Ｐ
０１をアンラッピング径路として選択する。選択後、ア
ドレスａ１の子リスト２４内に格納された全データは、
図１に示すように、格納リスト２０内より削除し、ま
た、順位以下の各子リスト２４内のアドレス部Ａに格
納された直近上位および下位のアドレスデータ、および
データ部Ｄに格納された順位データの更新を行なう。
ータの格納を行なった後、格納リスト２０内で最高順位
となるアドレスａ１の子リスト２４内のデータ部Ｄに格
納されたモジュレーション積Ｍ０１と対応する径路Ｐ
０１をアンラッピング径路として選択する。選択後、ア
ドレスａ１の子リスト２４内に格納された全データは、
図１に示すように、格納リスト２０内より削除し、ま
た、順位以下の各子リスト２４内のアドレス部Ａに格
納された直近上位および下位のアドレスデータ、および
データ部Ｄに格納された順位データの更新を行なう。
【００３６】次いで、図２に示すように、径路Ｐ０１に
より始点画素Ｃ０と結ばれた画素Ｃ １と相隣接する３つ
の画素Ｃ５（ｍ＋２,ｎ）、Ｃ６（ｍ＋１,ｎ−１）、Ｃ
７（ｍ＋１,ｎ＋１）とをそれぞれ結ぶ各径路Ｐ１５、
Ｐ１６、Ｐ１７にそれぞれ対応した各モジュレーション
積Ｍ１５、Ｍ１６、Ｍ１７を計算する。そして、計算さ
れた各数値データを上述した手順と同様にして、格納リ
スト２０内の各子リスト２４内に大きい順に順位付けし
て格納する。
より始点画素Ｃ０と結ばれた画素Ｃ １と相隣接する３つ
の画素Ｃ５（ｍ＋２,ｎ）、Ｃ６（ｍ＋１,ｎ−１）、Ｃ
７（ｍ＋１,ｎ＋１）とをそれぞれ結ぶ各径路Ｐ１５、
Ｐ１６、Ｐ１７にそれぞれ対応した各モジュレーション
積Ｍ１５、Ｍ１６、Ｍ１７を計算する。そして、計算さ
れた各数値データを上述した手順と同様にして、格納リ
スト２０内の各子リスト２４内に大きい順に順位付けし
て格納する。
【００３７】この格納後、順位が前述したアドレスａ
４の子リスト２４であれば、そのデータ部Ｄ内に格納さ
れたモジュレーション積Ｍ０４に対応する径路Ｐ
０４を、次のアンラッピング径路として選択する。選択
後、アドレスａ４の子リスト２４内に格納された全デー
タは、格納リスト２０内より削除し、また、順位以下
の各子リスト２４内のアドレス部Ａに格納された直近上
位および下位のアドレスデータ、およびデータ部Ｄに格
納された順位データの更新を行なう。
４の子リスト２４であれば、そのデータ部Ｄ内に格納さ
れたモジュレーション積Ｍ０４に対応する径路Ｐ
０４を、次のアンラッピング径路として選択する。選択
後、アドレスａ４の子リスト２４内に格納された全デー
タは、格納リスト２０内より削除し、また、順位以下
の各子リスト２４内のアドレス部Ａに格納された直近上
位および下位のアドレスデータ、およびデータ部Ｄに格
納された順位データの更新を行なう。
【００３８】上述した手順の繰り返しにより、基本的に
数値データの格納およびアンラッピング径路の選択が行
なわれるが、上記では、子リスト２４間でのデータ比較
の手順のみを説明している。実際には、上記数値データ
の格納は順位ブロック２６（２６ａ，ｂ，ｃ等を総称す
る場合に用いる；以下同じ）への格納手順と組み合わさ
れて以下のような手順でなされる。
数値データの格納およびアンラッピング径路の選択が行
なわれるが、上記では、子リスト２４間でのデータ比較
の手順のみを説明している。実際には、上記数値データ
の格納は順位ブロック２６（２６ａ，ｂ，ｃ等を総称す
る場合に用いる；以下同じ）への格納手順と組み合わさ
れて以下のような手順でなされる。
【００３９】すなわち、図１に示すように、格納リスト
２０内は所定の順位範囲ごと（図１では４位ごと）にブ
ロック分けされ、各順位ブロック２６ａ、２６ｂ、２６
ｃ内には、親リスト２２ａ、２２ｂ、２２ｃがそれぞれ
設けられている。各親リスト２２ａ、２２ｂ、２２ｃの
アドレス部Ａ内には、各順位ブロック２６ａ、２６ｂ、
２６ｃ内の最上位の子リスト２４ａ、２４ｂ、２４ｃの
アドレスと、直近上位および下位の順位ブロック２６の
親リスト２２のアドレスが格納され、また、そのデータ
部Ｄ内には、各順位ブロック２６ａ、２６ｂ、２６ｃ内
の最上位の子リスト２４ａ、２４ｂ、２４ｃのデータ部
Ｄに格納されたモジュレーション積Ｍと同じ数値データ
が格納されている。
２０内は所定の順位範囲ごと（図１では４位ごと）にブ
ロック分けされ、各順位ブロック２６ａ、２６ｂ、２６
ｃ内には、親リスト２２ａ、２２ｂ、２２ｃがそれぞれ
設けられている。各親リスト２２ａ、２２ｂ、２２ｃの
アドレス部Ａ内には、各順位ブロック２６ａ、２６ｂ、
２６ｃ内の最上位の子リスト２４ａ、２４ｂ、２４ｃの
アドレスと、直近上位および下位の順位ブロック２６の
親リスト２２のアドレスが格納され、また、そのデータ
部Ｄ内には、各順位ブロック２６ａ、２６ｂ、２６ｃ内
の最上位の子リスト２４ａ、２４ｂ、２４ｃのデータ部
Ｄに格納されたモジュレーション積Ｍと同じ数値データ
が格納されている。
【００４０】また、前記における説明中および図面上で
は省略したが、各子リスト２４は、直近上位、下位の子
リストのアドレスに加え、それぞれが属する順位ブロッ
クの親リストのアドレスについても、それぞれのアドレ
ス部Ａに格納されている。
は省略したが、各子リスト２４は、直近上位、下位の子
リストのアドレスに加え、それぞれが属する順位ブロッ
クの親リストのアドレスについても、それぞれのアドレ
ス部Ａに格納されている。
【００４１】新規に計算されたモジュレーション積Ｍ
は、先ず各順位ブロック２６ａ、２６ｂ、２６ｃ内の各
親リスト２２ａ、２２ｂ、２２ｃ内に格納されたモジュ
レーション積Ｍと順次大小比較をされて格納すべき順位
ブロック２６ｂ（図１では、新規に計算されたモジュレ
ーション積Ｍが、親リスト２２ａ、２２ｂにそれぞれ格
納されたモジュレーション積Ｍよりも小さく、親リスト
２２ｃ内に格納されたモジュレーション積Ｍよりも大き
い場合を示している）が選択される。次いで、この新規
のモジュレーション積Ｍは、選択された順位ブロック２
６ｂ内の各子リスト２４内に格納されたモジュレーショ
ン積Ｍと、前述した手順に従い大小比較をされ、順位ブ
ロック２６ｂ内の格納すべき順位位置を判別される。順
位位置が判別された後、この新規のモジュレーション積
Ｍのデータを対応する径路Ｐのデータと共に新しい子リ
スト２４ｎのデータ部Ｄに格納する。また、この新規の
子リスト２４ｎの追加に伴なう各子リスト２４内のアド
レスデータおよび順位データの更新が行なわれ、さらに
ブロック分けの更新、すなわち、新規の子リスト２４ｎ
が加入された順位ブロック２６ｂ内の最下位の子リスト
２４が次の順位ブロック２６ｃ内の先頭に繰り下げら
れ、順位ブロック２６ｃ内の最下位の子リスト２４が次
の順位ブロック（図示せず）内の先頭に繰り下げられ
る。この際、順位ブロック２６ｃの親リスト２２ｃに格
納された数値データおよびアドレスデータも順位ブロッ
ク２６ｂから繰り下げられた子リスト２４に対応したデ
ータにそれぞれ更新される。
は、先ず各順位ブロック２６ａ、２６ｂ、２６ｃ内の各
親リスト２２ａ、２２ｂ、２２ｃ内に格納されたモジュ
レーション積Ｍと順次大小比較をされて格納すべき順位
ブロック２６ｂ（図１では、新規に計算されたモジュレ
ーション積Ｍが、親リスト２２ａ、２２ｂにそれぞれ格
納されたモジュレーション積Ｍよりも小さく、親リスト
２２ｃ内に格納されたモジュレーション積Ｍよりも大き
い場合を示している）が選択される。次いで、この新規
のモジュレーション積Ｍは、選択された順位ブロック２
６ｂ内の各子リスト２４内に格納されたモジュレーショ
ン積Ｍと、前述した手順に従い大小比較をされ、順位ブ
ロック２６ｂ内の格納すべき順位位置を判別される。順
位位置が判別された後、この新規のモジュレーション積
Ｍのデータを対応する径路Ｐのデータと共に新しい子リ
スト２４ｎのデータ部Ｄに格納する。また、この新規の
子リスト２４ｎの追加に伴なう各子リスト２４内のアド
レスデータおよび順位データの更新が行なわれ、さらに
ブロック分けの更新、すなわち、新規の子リスト２４ｎ
が加入された順位ブロック２６ｂ内の最下位の子リスト
２４が次の順位ブロック２６ｃ内の先頭に繰り下げら
れ、順位ブロック２６ｃ内の最下位の子リスト２４が次
の順位ブロック（図示せず）内の先頭に繰り下げられ
る。この際、順位ブロック２６ｃの親リスト２２ｃに格
納された数値データおよびアドレスデータも順位ブロッ
ク２６ｂから繰り下げられた子リスト２４に対応したデ
ータにそれぞれ更新される。
【００４２】上述したように格納リスト２０内に新規の
数値データの格納を行なった後、格納リスト２０内で順
位となる子リスト２４ａ内のデータ部Ｄに格納された
モジュレーション積Ｍと対応する径路Ｐをアンラッピン
グ径路として選択する。選択後、子リスト２４ａ内に格
納された全データは、格納リスト２０内より削除し、ま
た、順位以下の各子リスト２４内のアドレス部Ａに格
納された直近上位および下位のアドレスデータ、および
データ部Ｄに格納された順位データの更新を行なう。さ
らに、上述したようにしてブロック分けも更新される。
数値データの格納を行なった後、格納リスト２０内で順
位となる子リスト２４ａ内のデータ部Ｄに格納された
モジュレーション積Ｍと対応する径路Ｐをアンラッピン
グ径路として選択する。選択後、子リスト２４ａ内に格
納された全データは、格納リスト２０内より削除し、ま
た、順位以下の各子リスト２４内のアドレス部Ａに格
納された直近上位および下位のアドレスデータ、および
データ部Ｄに格納された順位データの更新を行なう。さ
らに、上述したようにしてブロック分けも更新される。
【００４３】上記した手順を繰り返し行なうことによ
り、アンラッピング径路を順次選択し、選択されたアン
ラッピング径路に沿って所定の位相アンラッピング計算
を行なうことにより、連続位相分布Φ´（ｘ，ｙ）が求
められる。
り、アンラッピング径路を順次選択し、選択されたアン
ラッピング径路に沿って所定の位相アンラッピング計算
を行なうことにより、連続位相分布Φ´（ｘ，ｙ）が求
められる。
【００４４】上述したように、新規に計算されたモジュ
レーション積Ｍを格納リスト２０内に格納するのに際
し、新規のモジュレーション積Ｍを、先ず、各順位ブロ
ック２６の親リスト２２内に格納されたモジュレーショ
ン積Ｍと大小比較して、格納すべき順位ブロック２６を
選択し、次いで、選択した順位ブロック２６内の各子リ
スト２４内に格納されたモジュレーション積Ｍと大小比
較して、順位判別を行なっているので、格納するモジュ
レーション積の数が増えても、格納に要する時間を短縮
でき、速やかにアンラッピング径路の選択を行なうこと
が可能である。
レーション積Ｍを格納リスト２０内に格納するのに際
し、新規のモジュレーション積Ｍを、先ず、各順位ブロ
ック２６の親リスト２２内に格納されたモジュレーショ
ン積Ｍと大小比較して、格納すべき順位ブロック２６を
選択し、次いで、選択した順位ブロック２６内の各子リ
スト２４内に格納されたモジュレーション積Ｍと大小比
較して、順位判別を行なっているので、格納するモジュ
レーション積の数が増えても、格納に要する時間を短縮
でき、速やかにアンラッピング径路の選択を行なうこと
が可能である。
【００４５】なお、上記実施形態では、各順位ブロック
２６内の子リスト２４の数を４個としているが、画素数
に応じて好ましい数（例えば２５６個）を選択すればよ
い。
２６内の子リスト２４の数を４個としているが、画素数
に応じて好ましい数（例えば２５６個）を選択すればよ
い。
【００４６】また、上記実施形態では、各子リストがそ
れぞれの順位データを持つとしたが、順位は各子リスト
がどのような順番でつながっているかが決まれば確定す
るので、すなわち直近上位、下位の子リストのアドレス
データを持っていれば確定するので、順位については特
にデータとして持たない態様とすることも可能である。
れぞれの順位データを持つとしたが、順位は各子リスト
がどのような順番でつながっているかが決まれば確定す
るので、すなわち直近上位、下位の子リストのアドレス
データを持っていれば確定するので、順位については特
にデータとして持たない態様とすることも可能である。
【００４７】さらに、上記実施形態では、各子リストが
各モジュレーション積に対応した経路のデータを持つと
したが、経路そのもののデータではなく経路の両端に位
置する２つの画素の座標データを持つようにしてもよ
い。
各モジュレーション積に対応した経路のデータを持つと
したが、経路そのもののデータではなく経路の両端に位
置する２つの画素の座標データを持つようにしてもよ
い。
【００４８】また、上記実施形態においては、各順位ブ
ロック内の代表順位として、その順位ブロックにおける
モジュレーション積の最も大きいものを用いているが、
これに代えてモジュレーション積の最も小さいものを用
いることも可能である。
ロック内の代表順位として、その順位ブロックにおける
モジュレーション積の最も大きいものを用いているが、
これに代えてモジュレーション積の最も小さいものを用
いることも可能である。
【００４９】また、格納リストの構造をより多くの階層
リスト（例えば、親リスト、子リスト、孫リスト）に分
けることも、画素数に応じて適宜行なうことが可能であ
る。
リスト（例えば、親リスト、子リスト、孫リスト）に分
けることも、画素数に応じて適宜行なうことが可能であ
る。
【００５０】さらに、上記実施形態では、計算した各モ
ジュレーション積の全てのデータを、格納リスト内に格
納するようにしているが、アンラッピング径路として適
しているモジュレーション積の数値範囲を予め設定して
おき、この範囲外のモジュレーション積のデータは、格
納リスト内に格納しないようにしてもよい。これによ
り、数値データの比較数を低減できる。
ジュレーション積の全てのデータを、格納リスト内に格
納するようにしているが、アンラッピング径路として適
しているモジュレーション積の数値範囲を予め設定して
おき、この範囲外のモジュレーション積のデータは、格
納リスト内に格納しないようにしてもよい。これによ
り、数値データの比較数を低減できる。
【００５１】また、上記実施形態では、座標系上の略全
領域において、上述した手順を実行するようにしている
が、座標系上において、ラップされた位相分布のノイズ
の多い領域のみに上記手順を用い、その他のノイズの少
ない領域では、単に画素配列順にアンラッピング径路を
定めるなど、より簡単な手順によりアンラッピング径路
を求めるようにしてもよい。
領域において、上述した手順を実行するようにしている
が、座標系上において、ラップされた位相分布のノイズ
の多い領域のみに上記手順を用い、その他のノイズの少
ない領域では、単に画素配列順にアンラッピング径路を
定めるなど、より簡単な手順によりアンラッピング径路
を求めるようにしてもよい。
【００５２】さらに、上記実施形態では、アンラッピン
グ径路選択の指標となる数値データとして、モジュレー
ション積を用いているが、モジュレーション積に変えて
各画素間の位相勾配の大きさを用い、この位相勾配の小
さい順にアンラッピング径路を選択するようにしてもよ
い。
グ径路選択の指標となる数値データとして、モジュレー
ション積を用いているが、モジュレーション積に変えて
各画素間の位相勾配の大きさを用い、この位相勾配の小
さい順にアンラッピング径路を選択するようにしてもよ
い。
【００５３】また、本発明方法においては上述した４ス
テップ法の代わりに、５ステップ法などの、３ステップ
以上の他のステップ法を用いて行なうことも可能であ
る。
テップ法の代わりに、５ステップ法などの、３ステップ
以上の他のステップ法を用いて行なうことも可能であ
る。
【００５４】さらに、上記実施形態のものでは被検体が
光反射体である場合に、その表面形状（凹凸形状や段差
形状）の測定に適用しているが、本発明方法は被検体が
光透過体である場合に、その厚みムラや屈折率分布の測
定などにも適用することができる。
光反射体である場合に、その表面形状（凹凸形状や段差
形状）の測定に適用しているが、本発明方法は被検体が
光透過体である場合に、その厚みムラや屈折率分布の測
定などにも適用することができる。
【００５５】また、本発明方法は、上述した光反射型フ
ィゾーのレーザ干渉計を用いた縞解析方法に適用する場
合に限られず、これ以外の種々の干渉計を用いた縞解析
方法に対して適用し得る。
ィゾーのレーザ干渉計を用いた縞解析方法に適用する場
合に限られず、これ以外の種々の干渉計を用いた縞解析
方法に対して適用し得る。
【００５６】さらに、縞情報の種類としては上述した干
渉縞情報に限られるものではなく、モアレ縞情報等をも
対象とし得る。
渉縞情報に限られるものではなく、モアレ縞情報等をも
対象とし得る。
【００５７】また、本発明方法としては、縞走査法によ
り得られた複数の縞情報に基いて被検体の位相分布Φ´
（ｘ，ｙ）を得る場合に限られず、１回の取込みによっ
て得られた縞情報に基づき上記位相分布Φ´（ｘ，ｙ）
を得る場合のものに適用することも可能である。
り得られた複数の縞情報に基いて被検体の位相分布Φ´
（ｘ，ｙ）を得る場合に限られず、１回の取込みによっ
て得られた縞情報に基づき上記位相分布Φ´（ｘ，ｙ）
を得る場合のものに適用することも可能である。
【００５８】
【発明の効果】以上説明したように、本発明の縞画像解
析用の位相アンラッピング方法によれば、新規に計算さ
れた数値データを格納リスト内に格納するのに際し、新
規の数値データを、先ず、各順位ブロック内の代表順位
の数値データと大小比較して、格納すべき順位ブロック
を選択する。次いで、選択した順位ブロック内の各数値
データと大小比較して、順位判別を行ない格納リスト内
へ格納する。このため、撮像素子の画素数が増えて格納
する数値データの数が増えても、格納に要する時間の大
幅な増大を抑制でき、これにより、速やかにアンラッピ
ング径路の選択を行なうことが可能となっている。した
がって、位相アンラッピング処理を速やかに行なえ、位
相状態の解析を高速度で安定して行なうことが可能であ
る。
析用の位相アンラッピング方法によれば、新規に計算さ
れた数値データを格納リスト内に格納するのに際し、新
規の数値データを、先ず、各順位ブロック内の代表順位
の数値データと大小比較して、格納すべき順位ブロック
を選択する。次いで、選択した順位ブロック内の各数値
データと大小比較して、順位判別を行ない格納リスト内
へ格納する。このため、撮像素子の画素数が増えて格納
する数値データの数が増えても、格納に要する時間の大
幅な増大を抑制でき、これにより、速やかにアンラッピ
ング径路の選択を行なうことが可能となっている。した
がって、位相アンラッピング処理を速やかに行なえ、位
相状態の解析を高速度で安定して行なうことが可能であ
る。
【図１】本発明の実施形態に係る縞画像解析用の位相ア
ンラッピング方法を説明するための模式図
ンラッピング方法を説明するための模式図
【図２】図１の座標系を拡大して示す模式図
【図３】図１に示す格納リスト内への数値データの格納
手順を説明するための模式図
手順を説明するための模式図
１０ 座標系
２０ 格納リスト
２２（ａ，ｂ，ｃ） 親リスト
２４（ａ，ｂ，ｃ，ｎ） 子リスト
２６（ａ，ｂ，ｃ） 順位ブロック
Ａ アドレス部
Ｄ データ部
Ｃ 画素
Ｍ モジュレーション積
Ｐ 径路
ａ１、ａ２… アドレス
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
Ｆターム(参考） 2F065 AA54 DD04 FF51 NN08 QQ23
QQ25 QQ28 QQ41
2G086 FF01
5B057 AA20 BA02 DA07 DB03 DB05
DB09 DC09 DC34
Claims (4)
- 【請求項１】 被検体の波面情報を担持した縞画像デー
タに基づいて所定の座標系上に得られた該被検体に関す
るラップされた位相分布に対し、該座標系上において選
択した所定のアンラッピング径路に沿ってアンラッピン
グ処理を施し、アンラップされた位相分布を求める縞画
像解析用の位相アンラッピング方法において、 前記アンラッピング径路の選択の尺度として、前記座標
系上の相隣接する所定の画素を結ぶ径路の各々に対応さ
せて順次計算された所定数の数値データを、所定の格納
リスト内において、径路選択に適した大きさの順序で上
位から下位に順位付けして格納する第１の手順と、 前記格納リスト内に格納された全数値データのうち最上
位の数値データを取り出し、該取り出された数値データ
に対応した前記径路を前記アンラッピング径路の新たな
径路として選択する第２の手順とを含んでなり、 前記第１の手順における前記数値データの格納は、前記
格納リスト内に格納すべき新規数値データを、先ず該格
納リスト内において所定の順位範囲ごとにブロック分け
された各順位ブロックにおける所定代表順位の数値デー
タと大小比較をして格納すべき順位ブロックを選択する
ブロック選択手順と、次いで前記新規数値データを、該
選択された順位ブロック内の各数値データと大小比較を
して該順位ブロック内の格納すべき順位位置を判別する
順位位置選択手順とを行なうことによりなされ、 さらに前記第１の手順における前記数値データの格納と
ともに、前記所定の順位範囲の更新を行なうことを特徴
とする縞画像解析用の位相アンラッピング方法。 - 【請求項２】 前記所定の数値データが前記相隣接する
画素同士のモジュレーション積であり、前記最上位の数
値データは格納された全モジュレーション積のうち最大
のものであることを特徴とする請求項１記載の縞画像解
析用の位相アンラッピング方法。 - 【請求項３】 前記第１の手順において前記数値データ
を計算した際、該計算した数値データが所定の数値より
も径路選択に適した数値である場合のみ、該数値データ
を前記格納リスト内に格納することを特徴とする請求項
１または２記載の縞画像解析用の位相アンラッピング方
法。 - 【請求項４】 前記アンラッピング処理は、前記座標系
における、前記ラップされた位相分布のノイズの多い領
域のみについて、前記第１の手順と前記第２の手順を含
むアルゴリズムを適用して行われることを特徴とする請
求項１〜３のうちいずれか１項記載の縞画像解析用の位
相アンラッピング方法。
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