JP2004077143A - 可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム - Google Patents
可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2004077143A JP2004077143A JP2002233809A JP2002233809A JP2004077143A JP 2004077143 A JP2004077143 A JP 2004077143A JP 2002233809 A JP2002233809 A JP 2002233809A JP 2002233809 A JP2002233809 A JP 2002233809A JP 2004077143 A JP2004077143 A JP 2004077143A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- color
- image
- pseudo
- invisible
- visible
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 claims abstract description 140
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 84
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims abstract description 59
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims abstract description 56
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 50
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 34
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims abstract description 28
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims abstract description 25
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 123
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 71
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 34
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 30
- 230000007274 generation of a signal involved in cell-cell signaling Effects 0.000 claims description 13
- 239000003086 colorant Substances 0.000 abstract description 11
- 241000282414 Homo sapiens Species 0.000 description 21
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 20
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 15
- 238000002835 absorbance Methods 0.000 description 14
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 13
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 12
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 10
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 9
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 8
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 7
- 230000001953 sensory effect Effects 0.000 description 7
- 238000000701 chemical imaging Methods 0.000 description 6
- 241000282412 Homo Species 0.000 description 5
- 238000002834 transmittance Methods 0.000 description 5
- -1 Giv Proteins 0.000 description 4
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 4
- 238000004040 coloring Methods 0.000 description 4
- 101100421188 Caenorhabditis elegans smp-1 gene Proteins 0.000 description 3
- 239000004744 fabric Substances 0.000 description 3
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 description 3
- 230000035807 sensation Effects 0.000 description 3
- 101150046728 stn-1 gene Proteins 0.000 description 3
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 3
- 101150051216 Serpini1 gene Proteins 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 230000004456 color vision Effects 0.000 description 2
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 2
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 2
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 2
- 230000001066 destructive effect Effects 0.000 description 2
- 238000000295 emission spectrum Methods 0.000 description 2
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 2
- 238000012628 principal component regression Methods 0.000 description 2
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 2
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 2
- 101100421916 Arabidopsis thaliana SOT5 gene Proteins 0.000 description 1
- 241000283070 Equus zebra Species 0.000 description 1
- 101000911772 Homo sapiens Hsc70-interacting protein Proteins 0.000 description 1
- 101000661807 Homo sapiens Suppressor of tumorigenicity 14 protein Proteins 0.000 description 1
- 235000000177 Indigofera tinctoria Nutrition 0.000 description 1
- 238000000862 absorption spectrum Methods 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 229930002875 chlorophyll Natural products 0.000 description 1
- 235000019804 chlorophyll Nutrition 0.000 description 1
- ATNHDLDRLWWWCB-AENOIHSZSA-M chlorophyll a Chemical compound C1([C@@H](C(=O)OC)C(=O)C2=C3C)=C2N2C3=CC(C(CC)=C3C)=[N+]4C3=CC3=C(C=C)C(C)=C5N3[Mg-2]42[N+]2=C1[C@@H](CCC(=O)OC\C=C(/C)CCC[C@H](C)CCC[C@H](C)CCCC(C)C)[C@H](C)C2=C5 ATNHDLDRLWWWCB-AENOIHSZSA-M 0.000 description 1
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000005260 corrosion Methods 0.000 description 1
- 230000007797 corrosion Effects 0.000 description 1
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 1
- 229940097275 indigo Drugs 0.000 description 1
- COHYTHOBJLSHDF-UHFFFAOYSA-N indigo powder Natural products N1C2=CC=CC=C2C(=O)C1=C1C(=O)C2=CC=CC=C2N1 COHYTHOBJLSHDF-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 1
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 1
- 238000012847 principal component analysis method Methods 0.000 description 1
- 238000013441 quality evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000011158 quantitative evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000004611 spectroscopical analysis Methods 0.000 description 1
- 230000002194 synthesizing effect Effects 0.000 description 1
- 230000008685 targeting Effects 0.000 description 1
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 description 1
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
- H04N1/46—Colour picture communication systems
- H04N1/56—Processing of colour picture signals
- H04N1/60—Colour correction or control
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
- G01J3/28—Investigating the spectrum
- G01J3/2823—Imaging spectrometer
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
- G01J3/28—Investigating the spectrum
- G01J3/30—Measuring the intensity of spectral lines directly on the spectrum itself
- G01J3/36—Investigating two or more bands of a spectrum by separate detectors
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
- G01J3/46—Measurement of colour; Colour measuring devices, e.g. colorimeters
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
- G01J3/46—Measurement of colour; Colour measuring devices, e.g. colorimeters
- G01J3/465—Measurement of colour; Colour measuring devices, e.g. colorimeters taking into account the colour perception of the eye; using tristimulus detection
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Spectrometry And Color Measurement (AREA)
- Color Television Image Signal Generators (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
- Color Image Communication Systems (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
【課題】被写体サンフ゜ルから取得したい所望の情報を、不可視の色値並びに擬似カラー画像の色表示を利用して定量的に評価することが充分に可能な可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムの提供。
【解決手段】システム１は、被写体１０からの放射光を分光する分光光学部２ａと、各分光を光電変換し電気信号を生成する光電変換部２ｂと、擬似カラー画像の生成及び該画像の色表示を行う表色系上の数値の算出を行う画像処理部４と、上記画像及び／又は数値を出力する画像出力部５，６を有する。画像処理部は、各電気信号に対して感度関数をかけて画像信号を生成させ、該信号を用いて前記数値を算出し、該信号にマトリクスＭをかけて擬似カラー画像を生成させる。感度関数は被写体間の物理的又は化学的状態の差異と、複数の被写体の分光スヘ゜クトル間に生ずる波形の差異との間の相関関係に基づいて決定され、Ｍは色再現誤差が最小限となるように決定されている。
【選択図】 図１
【解決手段】システム１は、被写体１０からの放射光を分光する分光光学部２ａと、各分光を光電変換し電気信号を生成する光電変換部２ｂと、擬似カラー画像の生成及び該画像の色表示を行う表色系上の数値の算出を行う画像処理部４と、上記画像及び／又は数値を出力する画像出力部５，６を有する。画像処理部は、各電気信号に対して感度関数をかけて画像信号を生成させ、該信号を用いて前記数値を算出し、該信号にマトリクスＭをかけて擬似カラー画像を生成させる。感度関数は被写体間の物理的又は化学的状態の差異と、複数の被写体の分光スヘ゜クトル間に生ずる波形の差異との間の相関関係に基づいて決定され、Ｍは色再現誤差が最小限となるように決定されている。
【選択図】 図１
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は可視並びに不可視領域の色度（色彩値及び表色値）計測が可能なシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
今までの色計測は可視領域だけに有効な計測手法であり、不可視領域まで含めた、色計測というものが存在していなかった。但し、それに類似したいわゆる擬似カラー表示という技術は存在している。以下、それについて説明する。
【０００３】
すなわち、被写体から放射される放射光に含まれる可視光（波長が４００〜７００ｎｍの範囲にある光）以外の不可視光（例えば、波長が２００〜４００ｎｍの範囲にある紫外光又は波長が７００〜２２００ｎｍの範囲にある光を近赤外光）の画像は、人間の眼では認識することができない被写体の物理的状態又は化学的状態に関する極めて有益な情報（例えば、食物の腐食度等に関する情報など）を含んでいる。
【０００４】
そのため、このような不可視光の画像情報を人間が視覚的に認識可能な画像情報に変換して表示するための様々な検討が従来から行われている。通常、不可視光画像は人間が視覚的に認識困難な白黒画像であるため、擬似カラー表示することにより、輝度情報の判別をし易くする画像処理法が用いられている。
【０００５】
すなわち、被写体から放射される不可視光を含む全ての放射光のスペクトルを複数の波長領域に区切り、区切られたそれぞれの範囲に対して、人間が視覚的に認識可能な互いに等色しない特定の色（例えば、赤、緑、青の３色）を当てはめて着色することにより、擬似カラー表示された画像を生成する画像処理法が用いられている。
【０００６】
これは、人間の眼が白黒画像よりも、カラー画像のほうが画像情報の差異を認識し易いという特徴を応用したものである。例えば、このような擬似カラー画像表示を行う撮像システムとしては、例えば、特開平６−１２１３２５号公報に記載のカラー撮像装置が挙げられる。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の色彩理論は可視領域のみを対象にしたものであり、人間の「視覚＋感覚特性」から発達したものであるので、人間の「視覚＋感覚特性」を越えたものではなかった。
【０００８】
すなわち実際の見えを基に基準特性（等色関数）を作り、色値（色彩値、表色値）の概念が出来上がった。その基準特性がある故に、可視領域における色値を介してコミュニケーションもできるようになった。
【０００９】
不可視の場合も可視領域と同様に、可視領域で示す等色関数のような、何らかの基準となるべき特性があれば、それを基準値として、不可視領域においても、正確な色値を算出することができる。しかしながら、現在、不可視の基準特性に相当するものがない為、不可視領域においての色値と言う概念が出来ておらず、結果として、不可視領域の色値を表示可能とするようなシステムも存在していない。
【００１０】
また、もう一方では、類似の擬似カラー画像撮像システムがあるが、従来の撮像システムでは、被写体サンプルから取得したい所望の情報を、最終的に得られる擬似カラー画像の色表示を利用して定量的に評価することが充分にできていなかった。
【００１１】
なお、ここで、「被写体サンプルから取得したい所望の情報」とは、被写体サンプルが属する被写体群を代表する標準サンプルと被写体サンプルとの間の物理的状態又は化学的状態の観測すべき差異であり、かつ、光学的に差別化が可能な差異に関する情報である。
【００１２】
上記の標準サンプルと被写体サンプルとの間の物理的状態の差異としては、例えば、標準サンプルには存在しない構造物が被写体サンプルには存在している場合等の構造物の有無による差異、標準サンプルには通常確認される形状的な特徴が被写体サンプルには確認されない場合等の形状的な特徴の有無による差異等が挙げられる。
【００１３】
また、上記の標準サンプルと被写体サンプルとの間の化学的状態の差異としては、例えば、標準サンプルには所定の濃度範囲でしか存在しない化学物質が被写体サンプルには上記の濃度範囲を超える高濃度で分布する領域が存在している場合等の特定の化学物質の濃度分布領域の有無による差異等が挙げられる。
【００１４】
本発明は以上の問題を鑑みてなされたものであり、被写体サンプルから取得したい所望の情報を、不可視の色値並びに擬似カラー画像の色表示を利用して定量的に評価することが充分に可能な可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムを提供することを目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
本発明者らは、上記課題を解決すべく鋭意研究を重ねた結果、上記従来の撮像システムにおいて被写体サンプルから取得したい所望の情報を定量的に評価することが充分にできなかった大きな要因は、被写体サンプルから放射される全ての波長領域（不可視領域を含む領域）の放射光のスペクトルを複数の波長領域に区切る際の基準が、被写体サンプルから得たい所望の情報に充分に関連付けて決定されていなかったことにあることを見出した。
【００１６】
更に、本発明者らは、従来の撮像システムにおいては、上述の放射光のスペクトルを複数の波長領域に区切り、その各波長領域に対して特定の色を当てはめて着色する（等色関数等の感度関数をかける）際の着色の基準（使用する感度関数の決定基準）も、被写体サンプルから得たい所望の情報に充分に関連付けて決定されていなかったことが、従来の撮像システムにおいて被写体サンプルから取得したい所望の情報を定量的に評価することが充分にできなかった大きな要因となっていることを見出した。
【００１７】
更に、本発明者らは、被写体サンプルから放射される放射光のスペクトルを複数の波長領域に区切る際の基準と、使用する感度関数の決定基準とを、被写体サンプルから得たい所望の情報に充分に関連付けて決定することにより、擬似カラー画像に対して可視光のカラー画像の色表示を行うための表色系に用いられている手法を適用することができることを見出した。そして、これにより本発明者らは、擬似カラー画像の色の情報を被写体サンプルから取得したい所望の情報に関連付けた特定の基準に対する相対値として数値化することが可能となることを見出し、本発明に到達した。
【００１８】
即ち、本発明は、被写体サンプルから放射される全ての波長領域の放射光を受光し、該放射光を互いに異なる中心波長を有する３以上の成分光に分光する分光光学部と、
３以上の成分光をそれぞれ光電変換し、３以上の成分光にそれぞれ対応した３以上の電気信号をそれぞれ生成させる光電変換部と、
３以上の電気信号を加工することにより、サンプルの擬似カラー画像の生成と、該擬似カラー画像の色表示を行うための表色系に基づき定義される数値の算出とを行う画像処理部と、
擬似カラー画像及び／又は数値を出力する画像出力部と、
を少なくとも有しており、
画像処理部は、
３以上の電気信号の全てに対して３以上の感度関数をそれぞれ独立にかけることにより３以上の擬似カラー基本画像信号を生成させる画像信号生成処理手段と、
３以上の擬似カラー基本画像信号にマトリクスＭをかけてベクトル変換することにより、３以上の擬似カラー画像信号を生成させるベクトル変換処理手段と、３以上の擬似カラー画像信号を合成して擬似カラー画像を生成させる画像形成処理手段と、
３以上の擬似カラー画像信号を用いて表色系に基づき定義される数値を算出する表色処理手段と、
を少なくとも有しており、
３以上の感度関数は、被写体サンプルが属する被写体群を構成する各被写体間に生ずる物理的状態又は化学的状態の観測すべき差異と、被写体群を構成する各被写体の分光スペクトル間に生ずる波形の差異と、の間の相関関係に基づいて決定されており、
マトリクスＭは、最適な感度特性に近づける為のマトリックスであり、結果的に３以上の擬似カラー画像信号を生成させる際に生じる色再現誤差が最小限となるように決定されていること、
を特徴とする可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムを提供する。
【００１９】
ここで、被写体サンプルが属する被写体群における被写体サンプルと「同種の被写体」とは、測定対象となる被写体サンプルと同じカテゴリーに属する被写体を示す。さらに、ここで「カテゴリー」とは、被写体サンプルから取得したい情報を得る上で、標準サンプルと被写体サンプルとからそれぞれ得られる分光スペクトルに光学的に差別化が可能な差異があるか否かにより決定されるものである。上記の差異があれば、同じカテゴリーに属する被写体とすることが可能である。
【００２０】
従って、例えば、被写体サンプルがりんごに属する特定の品種の場合、カテゴリーをこの特定の品種にまで限定するか、この特定の品種にまで限定せずに「りんご」とするか、或いは、「果物」とするかは、被写体サンプルから取得したい情報により決定してよい。
【００２１】
本発明の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにおいては、上述のように、３以上の感度関数は、被写体群を構成する各被写体間に生ずる物理的状態又は化学的状態の観測すべき差異と、被写体群を構成する各被写体の分光スペクトル間に生ずる波形の差異との間の相関関係に基づいて決定されている。そのため、被写体群に属する被写体サンプルについて測定された分光スペクトルを光電変換して電気信号とし、これに３以上の感度関数を独立にかけて得られる信号は、被写体サンプルから得たい所望の情報に密接に関連している。
【００２２】
従って、最終的に得られる擬似カラー画像を構成する色の情報は、被写体サンプルから得たい所望の情報に密接に関連していることになる。そして、本発明においては、最終的に得られる擬似カラー画像の色の情報を、可視光のカラー画像の色表示を行うための表色系に用いられている手法により数値化することができるため、数値化された擬似カラー画像の色の情報は、被写体サンプルから得たい所望の情報に密接に関連している。その結果、本発明においては、被写体サンプルから取得したい所望の情報を、擬似カラー画像の色表示を利用して定量的に評価することが充分にできる。
【００２３】
また、本発明においては、擬似カラー画像の表示条件の異なる画像出力部（モニタやプリンタ）等で別々に擬似カラー画像が出力され、これらの擬似カラー画像の色表示の状態が色感覚或いは色知覚的に異なって認識される場合であっても、被写体サンプルから得たい情報については表色系に基づき定義された数値として正確に把握することができる。
【００２４】
また、本発明は、被写体サンプルから放射される全ての波長領域の放射光を受光し、該放射光を互いに異なる中心波長を有する３以上の成分光に分光する分光光学部と、
３以上の成分光のそれぞれに対して設けられており、３以上の成分光のそれぞれを波長変換することにより３以上の成分光のそれぞれに対して光学的に感度関数をかけて、３以上の成分光のそれぞれに対応した３以上の擬似カラー成分光を生成させる波長変換光学部と、
３以上の擬似カラー成分光をそれぞれ光電変換し、３以上の擬似カラー成分光にそれぞれ対応した３以上の擬似カラー基本画像信号をそれぞれ生成させる光電変換部と、
３以上の擬似カラー基本画像信号を加工することにより、サンプルの擬似カラー画像の生成と、該擬似カラー画像の色表示を行うための表色系に基づき定義される数値の算出とを行う画像処理部と、
擬似カラー画像及び／又は数値を出力する画像出力部と、
を少なくとも有しており、
画像処理部は、
３以上の擬似カラー基本画像信号にマトリクスＭをかけてベクトル変換することにより、３以上の擬似カラー画像信号を生成させるベクトル変換処理手段と、３以上の擬似カラー画像信号を合成して擬似カラー画像を生成させる画像形成処理手段と、
３以上の擬似カラー画像信号を用いて表色系に基づき定義される数値を算出する表色処理手段と、
を少なくとも有しており、
３以上の感度関数は、被写体サンプルが属する被写体群を構成する各被写体間に生ずる物理的状態又は化学的状態の観測すべき差異と、被写体群を構成する各被写体の分光スペクトル間に生ずる波形の差異と、の間の相関関係に基づいて決定されており、
マトリクスＭは、最適な感度特性に近づける為のマトリックスであり、結果的に３以上の擬似カラー画像信号を生成させる際に生じる色再現誤差が最小限となるように決定されていること、
を特徴とする可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムを提供する。
【００２５】
上記のように光学フィルタ等の光学系を用いて分光学的に感度関数をかけるタイプの構成を有する可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムの場合にも、先に述べた数値計算により感度関数をかけるタイプの構成を有する可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムと同様に、被写体サンプルから取得したい所望の情報を、擬似カラー画像の色表示を利用して定量的に評価することが充分にできる。
【００２６】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながら本発明の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムの好適な一実施形態について詳細に説明する。なお、以下の説明では、同一または相当部分には同一符号を付し、重複する説明は省略する。
【００２７】
［第一実施形態］
図１は、本発明の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムの第一実施形態の基本構成を示す説明図である。図１に示すように、第一実施形態の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム１は、カメラ部２と、画像処理部４と、画像出力部としてのモニタ５及びプリンタ６とから構成されている。そして、カメラ部２は、分光光学部２ａと、光電変換部２ｂと、Ａ／Ｄ変換部２ｃとから構成されている。なお、このカメラ部２には、後述する画像処理部４における前処理部４ａが一体化されていてもよい。
【００２８】
分光光学部２ａは、被写体サンプルから放射される全ての波長領域の放射光Ｌ１を受光し、該放射光Ｌ１を互いに異なる中心波長を有する３以上の成分光に分光するものである。この分光光学部２ａは、上述の互いに異なる中心波長を有する３以上の成分光を生成させることが可能な構成を有しているものであれば、特に限定されないが、分光的な処理をする場合には後述する感度関数を用いて感度特性を再設定することが可能なことから１６以上の成分光に分光できる構成を有していることが好ましい。
【００２９】
このような分光光学部２ａとしては、特に、特許２７１３８３８号公報に記載の分光イメージングセンサに搭載されている干渉フィルタ及び光学ファイバープレート（何れも図示せず）であることが好ましい。なお、特許２７１３８３８号公報においては、可視カラーを主として取り扱う場合についての干渉フィルタ及び光学ファイバープレートが記載されているが、本実施形態の分光光学部２ａに適用する場合には、干渉フィルタ及び光学ファイバープレートは可視領域に限らず、電磁波全波長域を対象にする点が異なる。
【００３０】
すなわち、分光光学部２ａに適用される干渉フィルタ及び光学ファイバープレートは、少なくとも１６個の干渉フィルタを一群とし、これが多数個二次元的に配列された分光フィルタ、及び、各干渉フィルタに個々独立に光学結合された導光路が多数個一体化されてなる光学ファイバープレートであることが好ましい。
【００３１】
光電変換部２ｂは、分光光学部２ａで生成される３以上の成分光をそれぞれ光電変換し、これら３以上の成分光にそれぞれ対応した３以上の電気信号をそれぞれ生成させるものである。より具体的には、例えば、光学ファイバープレートの各導光路の光出射端毎にそれぞれ独立に光学結合された多数個の受光素子（図示せず）からなる。
【００３２】
また、上記の各受光素子は、入力された光強度に応じて電荷を発生させる光電変換素子（図示せず）と、光電変換素子の信号出力端子に接続され、画像処理部からの走査信号に応じて光電変換素子に蓄積された電荷を出力するスイッチ素子（図示せず）を１組として構成されている。
【００３３】
更に、上記の分光光学部２ａと光電変換部２ｂとが一体化された組み合せの具体的な構成としては、特許２７１３８３８号公報に記載の分光イメージングセンサが好ましい。また、この分光イメージングセンサの場合には、Ａ／Ｄ変換部２ｃ及び前処理部４ａが一体化された構成を有する。
【００３４】
Ａ／Ｄ変換部２ｃは、上記各受光素子からそれぞれ出力される電荷（電流信号）を個別に電圧信号に変換する積分回路を備えたアンプ（図示せず）と、アンプから出力される電圧信号（アナログ値）を個別にデジタル値に変換して出力するＡ／Ｄ変換器（図示せず）とから構成されている。
【００３５】
また、カメラ部２の上述した構成以外の具体的な構成としては、分光された狭帯域の画像を連続的に採取できる構成を有するものであれば特に限定されないが、好ましい他の形態としては、特開平２−２２６０２７公報に記載のものが好ましい。また、カメラ部２は、いわゆる単板、３板又は４板と呼ばれるタイプのカメラに備えられた構成を有していてもよい。
【００３６】
この場合、分光光学部２ａは被写体サンプルから放射される全ての波長領域の放射光Ｌ１を受光し、互いにことなる中心波長を有する例えば３以上（または４以上）の成分光に分光する通常のカラーカメラと同じ構成を有している。先に述べた分光イメージングタイプの構成を有するカメラ部２はは、峡帯域のバンドを目的に採取し細かい分光特性を観察するという目的で使用する場合に適しており、この単板、３板又は４板と呼ばれるタイプのカメラの構成を有するカメラ部２はより広いバンド特性（例えば８０ｎｍ以上の半値幅を有しているもの）を有する画像を採取し観察するという目的で使用する場合に適している。
【００３７】
なお、この単板、３板又は４板と呼ばれるタイプのカメラの構成を有するカメラ部２の場合には、後述の感度関数をかける目的の前処理部４ａがなくデータは、直接的に画像処理部４の本体部４ｂに送られる構成を有する。
【００３８】
また、上述の構成のカメラ部２の他にも、例えば、カラーフォーラムＪａｐａｎ９５ 頁９１−９４に記載の「２次元測色システム」のような、ターレット上に干渉フィルタを並べ回転して、逐次、バンドパス画像を取り込んでいくタイプの構成を有するカメラ部２を備えていてもよい。
【００３９】
画像出力部としてのモニタ５及びプリンタ６は、それぞれ画像処理部４で形成された擬似カラー画像及び／又は表色系に基づき定義された数値を出力する。更に、これらモニタ５及びプリンタ６には、後述する画像処理部４において生成する擬似カラー画像信号（後述の動作説明においては「生不可視カラー画像（信号）」と表記）及び擬似カラー画像信号（後述の動作説明においては「基本不可視カラー画像（信号）」と表記）の色表示行うための数値に基づく信号をＤ／Ａ変換してアナログ信号を生成し、これをモニタ５及び／又はプリンタ６に送出するためのＤ／Ａ変換器（図示せず）がそれぞれ備えられている。なお、カメラ部２と画像処理部４は一体となっていても良いし、離れていてもどちらでも良く、形状は問わない。
【００４０】
画像処理部４は、主として、カメラ部２から出力された３以上のデジタル信号（３以上の電気信号）に感度関数をかける前処理を行う前処理部４ａと、この前処理以降の処理を行う本体部４ｂとから構成されている。また、画像処理部４には、前処理部４ａと本体部４ｂを制御し、カメラ部２から出力された３以上のデジタル信号を加工して擬似カラー画像信号に変換し、被写体サンプルの擬似カラー画像の生成を行うためと、該擬似カラー画像の色表示を行うための表色系に基づき定義される数値の算出を行うための中央制御装置（図示せず）が備えられている。
【００４１】
この中央制御装置は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、及び、ＲＡＭ（何れも図示せず）を有する。中央制御装置のＣＰＵは、マイクロプロセッサ等からなり、後述する各種演算処理（画像信号生成処理（前処理）、ベクトル変換処理、画像形成処理、表色処理、感度関数の決定のための処理、マトリクスＭの決定のための処理、可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム全体の制御）を行うものである。
【００４２】
また、中央制御装置のＲＯＭには、上述の各種処理のためのプログラムが予め記憶されており、ＲＡＭは、制御・演算処理の際に各種データを読み書きするために用いられる。更に、中央制御装置は、例えば、ＣＰＵと接続された入出力ポート（図示せず）を有する。
【００４３】
この入出力ポートには、カメラ部２の各構成要素が、該各構成要素を制御する制御回路を介して電気的に接続されている。また、入出力ポートには、Ｄ／Ａ変換器を制御する制御回路を介してモニタ５及びプリンタ６がそれぞれ独立に接続されている。従って、カメラ部２、モニタ５及びプリンタ６には、入出力ポートを介して、ＣＰＵの演算処理によって生成された各種信号等が与えられる。
【００４４】
また、中央制御装置は記憶装置（図示せず）を有し、この記憶装置は、入出力ポートを介してＣＰＵと接続されている。そして、ＣＰＵは、この記憶装置にアクセスし、記憶装置に格納された以下に示すようなデータを必要に応じて用いることにより可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム１の各種処理を制御する。
【００４５】
すなわち、この記憶装置には、後述する画像信号生成処理において、カメラ部２から出力された３以上のデジタル信号（３以上の電気信号）の全てに対して、前処理部４ａにおける前処理によって３以上の感度関数をそれぞれ独立にかけることにより３以上の擬似カラー基本画像信号を生成させるためのデータが記憶されている。
【００４６】
また、この記憶装置には、後述するベクトル変換処理において、画像信号生成処理後に出力される３以上の擬似カラー基本画像信号にマトリクスＭをかけてベクトル変換することにより、３以上の擬似カラー画像信号を生成させるためのデータが記憶されている。
【００４７】
更に、この記憶装置には、後述する画像形成処理において、ベクトル変換処理に出力される３以上の擬似カラー画像信号を合成して擬似カラー画像を生成させるためのデータが記憶されている。
【００４８】
また、この記憶装置には、後述する表色処理において、ベクトル変換処理に出力される３以上の擬似カラー画像信号を用いて数値計算処理を行うことにより、表色系に基づき定義される数値を算出するためのデータが記憶されている。
【００４９】
更に、この記憶装置には、後述する感度関数の決定のための処理において、３以上の感度関数を、被写体群を代表する標準サンプルと被写体サンプルとの間の物理的状態又は化学的状態の観測すべき差異と、標準サンプルの分光スペクトルの標準波形とサンプルの分光スペクトルの波形との間の差異との間の相関関係に基づいて決定するためのデータが記憶されている。
【００５０】
また、この記憶装置には、後述するマトリクスＭの決定のための処理において、３以上の擬似カラー画像信号を生成させる際に生じる色再現誤差を低減し、理想的な感度特性に近づけるように決定するためのデータが記憶されている。
【００５１】
次に、可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム１の動作について図２〜図５に示すフローチャートを参照しながら説明する。先ず、可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム１の主電源（図示せず）をＯＮにして画像処理部４を作動させる。そして、画像処理部４における中央制御装置のＣＰＵはカメラ部２、モニタ５及びプリンタ６に駆動信号を出力する。
なお、ハードウエア構成として、カメラ部２を分離したものとし、画像処理部４は通常の市販パソコンと上で述べた本発明の計算ならびに処理機能をつかさどるソフトウエアならびに付加的ハードウエアで構成したものとし、モニタ５、プリンタ６は通常の市販のものとしてもかまわない。
【００５２】
なお、以下の動作の説明においては、「擬似カラー基本画像信号」を「生不可視カラー画像（信号）」と表記する。また、「擬似カラー画像信号」を「基本不可視カラー画像（信号）」と表記する。
【００５３】
先ず、被写体サンプル１０から放射される全ての波長領域の放射光Ｌ１を、分光光学部２ａに受光する。このとき受光する画像としては、被写体サンプル１０の全体像Ｐ０であってもよく、その部分領域Ｅ１の何れであってもよい。そして、受光画像の連続放射スペクトルλＯ Ｓ０は、ｎ個（ｎ≧３）の光学的フィルタにより、互いに異なる中心波長λＯ Ｓ１，λＯ Ｓ２・・・λＯ Ｓｎをそれぞれ有するｎ個（ｎ≧３）の成分光に分解される（ＳＴ１）。なお、ここで、放射光Ｌ１は特に限定されず、例えば、被写体サンプル１０を透過する透過光、被写体サンプル１０からの反射光の何れであってもよい。
【００５４】
次に、光電変換部２ｂにおいて、互いに異なる中心波長λＯ Ｓ１，λＯ Ｓ２・・・λＯ Ｓｎをそれぞれ有するｎ個の成分光はそれぞれ光電変換され、更に、Ａ／Ｄ変換部２ｃを経ることにより、ｎ個の成分光に対応したｎ個（ｎ≧３）のデジタル化されたバンドパス画像（信号）λＳ１，λＳ２・・・λＳｎに変換される（ＳＴ２）。
【００５５】
次に、ｎ個（ｎ≧３）のバンドパス画像（信号）λＳ１，λＳ２・・・λＳｎは画像処理部４に入力されて加工される。先ず、画像信号生成処理（前処理）が行われる。即ち、ｎ個（ｎ≧３）のバンドパス画像（信号）λＳ１，λＳ２・・・λＳｎの全てに対して、予め被写体サンプルから得たい情報に応じて決定された３つの感度関数λＯ １，λＯ ２及びλＯ ３がそれぞれ独立にかけられ、３つの生不可視カラー画像（信号）λ１，λ２及びλ３が形成される（ＳＴ３）。
【００５６】
なお、ここでは、感度関数を３つ使用する場合について説明したが、使用する感度関数の数は３以上であれば特に限定されず、被写体から取得したい情報に応じて後述する感度関数を決定する際に同時に最適の数を決定してよい。
【００５７】
次に、図３に示すように、３つの生不可視カラー画像（信号）λ１，λ２及びλ３にベクトル変換処理が施され、３つの基本不可視カラー画像（信号）Ｒｉｖ，Ｇｉｖ及びＢｉｖが形成される（ＳＴ４）。すなわち、３つの基本不可視カラー画像（信号）Ｒｉｖ，Ｇｉｖ及びＢｉｖは、下記式（１）に示すように、３つの生不可視カラー画像（信号）λ１，λ２及びλ３にマトリクスＭをかけることにより生成される。
【００５８】
この処理は、３つの生不可視カラー画像（信号）λ１，λ２及びλ３の全画素の強度に対してベクトル変換を行い、基本不可視カラー画像（信号）Ｒｉｖ，Ｇｉｖ及びＢｉｖを作成するものである。
【００５９】
【数１】
【００６０】
このベクトル変換処理は、第一に以下の目的のために行われる。すなわち、分光イメージングセンサのタイプの構成を有するカメラ部２（又は、別の構成を有する分光器）等を用いて後述する感度関数（理想感度特性）を求めた後、その感度関数（理想感度特性）を（ＳＴ３）にて用いることにより全処理系の感度関数を決定するために行われる。
【００６１】
なお、カメラ部２の構成が先に述べたいわゆる単版、３板、４板タイプの構成を有するものの場合、決定された感度関数を用いて、その光学特性が決まるが、その場合、光学フィルタによる感度関数決定では、プラスだけの感度特性しか作ることができない。その為、得られた最適感度関数にマイナスが含まれている場合、プラスだけの感度関数からマイナスが含まれているものに変換する必要がある。この場合、その変換用にマトリクスＭを用いたベクトル変換処理が行われることになる。
【００６２】
ここで、このベクトル変換処理に使用されるマトリクスＭは、次のように決定されることが好ましい。すなわち、後に示されるように最適な感度関数（理想的な感度特性）が決定された場合、この感度特性に合わすように、プラスだけの特性を有した感度特性に、Ｍをかけその特性に近づけることが可能となる。
【００６３】
その手法としては、実際に作り得るプラスだけの最適感度関数に近い感度特性を用い、測定しようとする波長領域の複数の任意のスペクトルに対しての色値計算を行い（具体的には、生不可視カラー画像信号λ１，λ２及びλ３に基準ベクトル（単位ベクトル）をかけ、不可視カラー画像信号Ｒｉｖ，Ｇｉｖ及びＢｉｖを求め、不可視カラー値画像信号Ｌｉｖ ＊、ａｉｖ ＊、ｂｉｖ ＊と同じ計算式）、また、一方では、後述するように、得られた最適な感度関数を基に、色値計算を行い両者による色差群（色再現誤差）が最小になるようにＭを決定することにより、結果的にプラス特性だけの感度特性を理想的な感度特性に近づけることができる。
【００６４】
また、このベクトル変換処理は、第二に以下の目的のために行われる。すなわち、人間の目で、不可視画像を見たとき、擬似カラー画像を心理的且つ生理的に受け入れられるように色補正するために行われる。マトリクスＭは、例えば、３＊３（３行３列）のマトリクスであり、例えば、マトリクスＭが単位行列とすると、何も変換せず、入力値と変換後の出力値は全く同じ強度比になる。３つの生不可視カラー画像信号λ１，λ２及びλ３にＭを掛けることにより、基本不可視カラー画像信号Ｒｉｖ，Ｇｉｖ及びＢｉｖに対して濃淡コントロール、又は、色（色相）の回転等を目的としたベクトル変換が可能となる。結果的には、基本不可視カラー画像信号Ｒｉｖ，Ｇｉｖ及びＢｉｖから合成される擬似カラー画像ＲＧＢｉｖの濃淡のコントロール、又は、色（色相）の回転等が可能となる。
【００６５】
なお、図３においては、図１及び図２における被写体サンプル１０が変更して図示してある（図１及び図２における「りんご」が「手のひら」に変更されている。）が、可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム１における実際の一連の処理においては、同じ被写体サンプル１０に対して処理が行われているものとする。すなわち、被写体サンプル１０が「りんご」の場合には「りんご」に対して一連の処理が行われ、被写体サンプル１０が「手のひら」の場合には「手のひら」に対して一連の処理が行われているものとする。
【００６６】
次に、画像形成処理により、３つの基本不可視カラー画像（信号）Ｒｉｖ，Ｇｉｖ及びＢｉｖから擬似カラー画像ＲＧＢｉｖを合成する（ＳＴ５）。擬似カラー画像ＲＧＢｉｖは、それぞれ既存のＲＧＢの発光体に割り当てることが可能であり、モニタ５においてディスプレイ表示が可能である。なお、基本不可視カラー画像（信号）と疑似カラー画像は通常１：１で対応するが、モニタ５のディスプレイの発光体種によっては、調整が必要な場合もある。
【００６７】
また、この画像形成処理においては、図４に示すように、基本不可視カラー画像（信号）Ｒｉｖ，Ｇｉｖ及びＢｉｖに対して、吸収度に基づく擬似吸収カラー画像（信号）を求め（ＳＴ７）、これを用いて吸収度に基づく擬似吸収カラー画像を形成してもよい（ＳＴ８）。ここで、吸収度に基づく不可視吸収カラー画像（信号）は、「−ｌｏｇＲｉｖ」、「−ｌｏｇＧｉｖ」及び「−ｌｏｇＢｉｖ」で表現される。そして、これらを合成することにより吸収度に基づく擬似カラー吸収画像ＲＧＢｉｖεを表示することができる。また、「−ｌｏｇＲｉｖ」、「−ｌｏｇＧｉｖ」及び「−ｌｏｇＢｉｖ」で表現する代わりに、別の表現として、吸収度に基づく不可視吸収カラー画像（信号）を、ＫｕｂｅｌｋａＭｕｎｋ関数のように、散乱分を加味した吸収度を表す関数等を用いて、「（１−Ｒｉｖ）２／２Ｒｉｖ」、「（１−Ｇｉｖ）２／２Ｇｉｖ」、「（１−Ｂｉｖ）２／２Ｂｉｖ」で表現してもよい（図示せず）。
【００６８】
この吸収度に基づく不可視吸収カラー画像（信号）及び吸収度に基づく擬似吸収カラー画像による表示は、例えば、ある波長帯域に特異的な吸収バンドを有する試料（例えば、植物のクロロフィル）の撮影の時、その吸収度合いを強度パラメータとして表示することができる点で有効である。
【００６９】
更に、この画像形成処理と平行して表色処理を行う（ＳＴ６）。即ち、色表示を行うための表色系に基づき定義される数値の算出を行う。
【００７０】
この表色処理は、基本不可視カラー画像（信号）Ｒｉｖ，Ｇｉｖ及びＢｉｖ、又は、これらの合成画像である擬似カラー画像ＲＧＢｉｖに対し、可視光領域において色彩的処理として行われている処理を適用し、不可視情報を含む基本不可視カラー画像（信号）Ｒｉｖ，Ｇｉｖ及びＢｉｖ又は擬似カラー画像ＲＧＢｉｖの色立体上の数値を求める為の処理である。これは、可視情報のみを含むカラー画像の変わりに、不可視情報を含む基本不可視カラー画像（信号）Ｒｉｖ，Ｇｉｖ及びＢｉｖ又は擬似カラー画像ＲＧＢｉｖを使用し、基本不可視カラー画像（信号）Ｒｉｖ，Ｇｉｖ及びＢｉｖを人間の感覚に近い、明度、彩度、色相から構成される色立体の座標上の数値で表現して評価するものである。
【００７１】
先ず、表色処理について説明する前に、簡単のために、可視光領域において色彩的処理として行われている処理について、基本的色変換であるＣＩＥＬａｂ方式（Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系）を例にして説明する。画像の入力値をＸＹＺとし、１００％の反射率、１００％の透過率または１００％のエネルギー値をＸｎ、Ｙｎ、Ｚｎ（光源特性で変わる係数）とすると、Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊は下記式（２）〜（４）で表せる。
【００７２】
【数２】
【００７３】
【数３】
【００７４】
【数４】
【００７５】
ここで、式（２）〜（４）中の各係数及び定数は、Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間で色表示した時にのみ（可視領域の画像の議論でのみ）有効なものであり、例えば、測定の対象となる波長領域が近赤外領域等の不可視領域となると無意味な係数となる。
【００７６】
これらの式（２）〜（４）に対して、本実施形態の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム１における表色処理では、不可視情報を含む基本不可視カラー画像（信号）Ｒｉｖ，Ｇｉｖ及びＢｉｖ又は擬似カラー画像ＲＧＢｉｖの色立体上の数値として、下記式（５）〜（７）で表されるＬｉｖ ＊、ａｉｖ ＊、ｂｉｖ ＊を定義して使用する。
【００７７】
【数５】
【００７８】
【数６】
【００７９】
【数７】
【００８０】
ここで、式（５）〜（７）中、Ｒｉｖｎは、測定波長範囲において、１００％反射率分布、透過率分布、または１００％を規定するエネルギー分布に対し、感度関数を掛け合わせ、各々の値を積分した値を、Ｒｉｖｎ、Ｇｉｖｎ、Ｂｉｖｎとしたもののうち、疑似色赤（Ｒｅｄ）を代表する値を示す。
【００８１】
また、Ｇｉｖｎは、測定波長範囲において、１００％反射率分布、透過率分布、または１００％を規定するエネルギー分布に対し、感度関数を掛け合わせ、各々の値を積分した値を、Ｒｉｖｎ、Ｇｉｖｎ、Ｂｉｖｎとしたもののうち、疑似色緑（Ｇｒｅｅｎ）を代表する値を示す。
【００８２】
更に、Ｂｉｖｎは、測定波長範囲において、１００％反射率分布、透過率分布、または１００％を規定するエネルギー分布に対し、感度関数を掛け合わせ、各々の値を積分した値を、Ｒｉｖｎ、Ｇｉｖｎ、Ｂｉｖｎとしたもののうち、疑似色青（Ｂｌｕｅ）を代表する値を示す。
【００８３】
また、式（５）〜（７）中、Ｋｌ、Ｋａ、Ｋｂはそれぞれ定数を示す。このシステムでは、擬似カラーにより色付けされた被写体をディスプレイを通して人間の目で見る為、ディスプレイ発色から人間の目に到る経路だけを考慮すれば良いとも考えられる為、Ｋｌ、Ｋａ、Ｋｂは被写体に無関係にそれぞれ人間の感覚に合わせて決定しても良く、結果的に、可視域の係数と通常は同等で良いことになる。しかしながら、より高いレベルでの検討を行う時、すなわち、感度関数に相関のある表色系を考え、最終的画像を人間が見るということを抜きに検討を行うことも発生する。その為その時には、感度関数に合わせて決定してもよい。
【００８４】
ここで、式（５）〜（７）において、べき乗数である１／３乗という指数を式（２）〜（４）と同じにした理由は、物体色における輝度（物理量）と明度（人間の心理物理量）の関係が、可視域においては殆どの場合この指数値で表す事ができる。また、本発明のシステムの主たる使用方法は、不可視物体を観察しながら、ディスプレイに映し、且つその色値を表示、記録するというものである為、表示された擬似カラーと人間の目の間には可視域の色彩関係が存在する為、べき乗数である１／３乗という指数をそのまま使うことが有効であると本発明者らは考えた為である。
【００８５】
また、物体色における輝度（物理量）と明度（人間の心理物理量）の関係を表現する際にも上記説明と同様に、上記の指数を用いることが可能となると本発明者らは考えているからである。また、人間以外の動物の感覚指標（感度関数）、無機質なもの感覚指標（感度関数）を取り扱う場合に関しても上記の指数を用いることが有効であると本発明者らは考えているからである。
【００８６】
また、この表色処理においては、画像形成処理において図４を用いて先に述べたように吸収度に基づく不可視吸収カラー画像（信号）を求め、これを用いて吸収度に基づく擬似カラー画像を形成している場合には、Ｒｉｖ，Ｇｉｖ及びＢｉｖ並びにＲＧＢｉｖの代りに、吸収度に基づく不可視吸収カラー画像（信号）（例えば、−ｌｏｇＲｉｖ、−ｌｏｇＧｉｖ及び−ｌｏｇＢｉｖ）或いは吸収度に基づく擬似吸収カラー画像ＲＧＢｉｖεを用いてもよい（ＳＴ９）。
【００８７】
更に、この表色処理においては、図５に示すように、式（５）〜（７）で表されるＬｉｖ ＊、ａｉｖ ＊、ｂｉｖ ＊を用いて、下記式（８）及び（９）で定義される数値Ｈｉｖ Ｏ及びＣｉｖ ＊を算出し、Ｌｉｖ ＊と合わせて擬似カラー画像ＲＧＢｉｖの色立体上の別の数値として使用してもよい（ＳＴ１０）。即ち、Ｌｉｖ ＊（明度）、Ｈｉｖ ＊（色相）及びＣｉｖ ＊（彩度）として表現してもよい。また、Ｃｉｖ ＊（彩度）のかわりに、下記式（１０）で定義される数値Ｓｉｖ ＊を彩度として使用してもよい。
【００８８】
【数８】
【００８９】
【数９】
【００９０】
【数１０】
【００９１】
上述の表色処理は、化学的な分光分析に用いられている手法と異なり、光強度のうち求める波長範囲の光強度の積分値的な量（例えば、Ｒｉｖ、Ｇｉｖ、Ｂｉｖ値）をベースに、その比ｒｉｖ＝Ｒｉｖ／（Ｒｉｖ＋Ｇｉｖ＋Ｂｉｖ）、ｇｉｖ＝Ｇｉｖ／（Ｒｉｖ＋Ｇｉｖ＋Ｂｉｖ）、とＧｉｖ値等のスカラー量で、そのエネルギー量を簡便に立体的に表現したものと同等である。この立体情報をデフォルメすることにより、上述したように、Ｌｉｖ ＊、ａｉｖ ＊、ｂｉｖ ＊の表示に変形可能であり、更には、Ｌｉｖ ＊（明度）、Ｈｉｖ ＊（色相）及びＣｉｖ ＊（彩度）のように別のスカラー量として表すことが可能である。
【００９２】
Ｌｉｖ ＊（明度）は、主な中心波長領域の明るさを示しており、また、Ｃｉｖ ＊（彩度）は、グレイライン（即ちＲｉｖ、Ｇｉｖ、Ｂｉｖの平均的な明るさライン）を基準として、任意の波長成分強度がどれだけ特徴的に突出しているかを示しており、更に、Ｈｉｖ ＊（色相）は、３つのエネルギーで表現される全方向性の中からどの方向により傾いているかを示す。具体的には可視では、赤、橙、黄、緑、青、藍、紫のような色あいを意味するが、不可視でもこれと同じである。
【００９３】
また、Ｌｉｖ ＊（明度）、Ｈｉｖ ＊（色相）及びＣｉｖ ＊（彩度）はモノクロ画像なので、何れか１つに関していわゆる偽カラー（Ｐｓｅｕｄｏ Ｃｏｌｏｒ）画像を形成し、これをモニタ５及び／又はプリンタ６に出力する画像Ｐ１としてもよい。更に、図５に示すように、偽カラー（Ｐｓｅｕｄｏ Ｃｏｌｏｒ）画像である、Ｌｉｖ ＊、Ｈｉｖ ＊及びＣｉｖ ＊には、Ｌｉｖ ＊、Ｈｉｖ ＊及びＣｉｖ ＊の何れかの値についての濃度情報を示す偽カラーバー２１、２２及び２３をそれぞれ更に表示してもよい（図１３参照）。
【００９４】
モニタ５及び／又はプリンタ６に出力される画像Ｐ１について説明する。画像Ｐ１には、上述の擬似カラー画像ＲＧＢｉｖ又はＲＧＢｉｖεの他に、被写体の各種分光スペクトル、Ｌｉｖ ＊、ａｉｖ ＊、ｂｉｖ ＊、Ｈｉｖ ＊、Ｃｉｖ ＊、ｒｉｖ、ｇｉｖ等の数値データの表、Ｌｉｖ ＊、ａｉｖ ＊、ｂｉｖ ＊、Ｈｉｖ ＊、Ｃｉｖ ＊、ｒｉｖ、ｇｉｖ等の数値データの２次元或いは３次元グラフ、等を適宜組み合せて表示してよい。また、擬似カラー画像ＲＧＢｉｖ又はＲＧＢｉｖεについても、被写体の全体画像と部分領域の画像とをそれぞれ独立に表示してもよい。更には、通常の可視光の画像も擬似カラー画像と合わせて表示してもよい。
【００９５】
例えば、図６に示すように、モニタ５及び／又はプリンタ６に出力される画像Ｐ１として、擬似カラー画像ＲＧＢｉｖと、被写体の部分領域Ｅ１及びＥ２における反射率ＲのプロフィールＬＥ１及びＬＥ２を示す分光スペクトルのグラフＧ１と、Ｌｉｖ ＊、ａｉｖ ＊、ｂｉｖ ＊、Ｈｉｖ ＊、Ｃｉｖ ＊、ｒｉｖ、ｇｉｖ等の数値データの表Ｔ１を合わせて表示してもよい。
【００９６】
また、例えば、図７に示すように、モニタ５及び／又はプリンタ６に出力される画像Ｐ１として、上記ＲＧＢｉｖと、グラフＧ１と、ａｉｖ ＊及びｂｉｖ ＊の２次元グラフＧ２（被写体の部分領域Ｅ１及びＥ２に基づく座標上の点ＰＥ１及び座標上の点ＰＥ２がプロットされている。）と、ｕｉｖ ＊及びｖｉｖ ＊の２次元グラフＧ２（被写体の部分領域Ｅ１及びＥ２に基づく座標上の点ＰＥ１及び座標上の点ＰＥ２がプロットされている。）とを合わせて表示してもよい。
【００９７】
なお、ここで、「ｕｉｖ ＊」とは、上記可視表色系ＣＩＥＬ＊ａ＊ｂ＊からＬｉｖ ＊、ａｉｖ ＊、ｂｉｖ ＊にモディファイした手法と同様に、ＣＩＥ１９７６Ｌ＊ｕ＊ｖ＊からモディファイされたＬｉｖ ＊、ｕｉｖ ＊、ｖｉｖ ＊のうち、ｕｉｖ ＊を示す。また、「ｖｉｖ ＊」とは、上記可視表色系ＣＩＥＬ＊ａ＊ｂ＊からＬｉｖ ＊、ａｉｖ ＊、ｂｉｖ ＊にモディファイした手法と同様に、ＣＩＥ１９７６Ｌ＊ｕ＊ｖ＊からモディファイされたＬｉｖ ＊、ｕｉｖ ＊、ｖｉｖ ＊のうち、ｖｉｖ ＊を示す。
【００９８】
更に、例えば、図８に示すように、モニタ５及び／又はプリンタ６に出力される画像Ｐ１として、擬似カラー画像ＲＧＢｉｖと、ｒｉｖ及びｇｉｖのグラフＧ４を合わせて表示してもよい。
【００９９】
また、例えば、図９に示すように、モニタ５及び／又はプリンタ６に出力される画像Ｐ１として、上記ＲＧＢｉｖと、グラフＧ２と、Δａｉｖ ＊及びΔｂｉｖ ＊の２次元グラフＧ５（被写体の部分領域Ｅ１及びＥ２に基づく座標上の点Ｐ（Ｅ１−Ｅ１）及び座標上の点Ｐ（Ｅ２−Ｅ１）がプロットされている。）と、ΔＬｉｖ ＊の１次元グラフＧ６（被写体の部分領域Ｅ１及びＥ２に基づく座標上の点Ｐ（Ｅ１−Ｅ１）及び座標上の点Ｐ（Ｅ２−Ｅ１）がプロットされている。）を合わせて表示してもよい。
なお、ここで、「Δａｉｖ ＊」とは２つのａｉｖ ＊の差を示し、「Δｂｉｖ ＊」とは２つのａｉｖ ＊の差を示す。
【０１００】
また、例えば、図１０に示すように、モニタ５及び／又はプリンタ６に出力される画像Ｐ１として、ＲＧＢｉｖと、グラフＧ１と、被写体の部分領域Ｅ１及びＥ２における透過率ＡｂｓのプロフィールＬＥ１及びＬＥ２を示す分光スペクトルのグラフＧ１とを合わせて表示してもよい。なお、最初の取り込み画像数が最小である３個の場合、そのままの波長数の折れ線表示でもよいが、分光推定し、データ数を増やしてグラフ化しても良い。
【０１０１】
更に、例えば、図１１に示すように、モニタ５及び／又はプリンタ６に出力される画像Ｐ１として、ＲＧＢｉｖと、グラフＧ１と、被写体の部分領域Ｅ１及びＥ２におけるＫ／Ｓ値のプロフィールＬＥ１及びＬＥ２を示す分光スペクトルのグラフＧ１とを合わせて表示してもよい。なお、ここで、「Ｋ／Ｓ値」とは、（吸収係数）／（散乱係数）を示す。
【０１０２】
また、例えば、図１２に示すように、モニタ５及び／又はプリンタ６に出力される画像Ｐ１として、Ｌｉｖ ＊、ａｉｖ ＊、ｂｉｖ ＊の３次元グラフＧ９（被写体の部分領域Ｅ１及びＥ２に基づく座標上の点ＰＥ１及び座標上の点ＰＥ２がプロットされている。）
【０１０３】
更に、例えば、図１３に示すように、モニタ５及び／又はプリンタ６に出力される画像Ｐ１として、Ｈｉｖ ＊の偽カラー画像と、Ｈｉｖ ＊値の濃度情報を数値化したグラフ（偽カラーバー）２２とを合わせて表示してもよい。
【０１０４】
また、例えば、図１４に示すように、モニタ５及び／又はプリンタ６に出力される画像Ｐ１として、Ｈｉｖ ＊の偽カラー立体画像と、Ｈｉｖ ＊値の濃度情報を数値化し、更に立体表示したグラフ（偽カラーバー）Ｇ１０とを合わせて表示してもよい。
【０１０５】
また、吸収度合いの係数ＱＲｉｖ、ＱＧｉｖ、ＱＢｉｖ、それを用いた色濃度値ｑｒｉｖ、ｑｇｉｖへの変更も重要な内容である。なお、ここで、「ＱＲｉｖ」とは、−ｌｏｇＲｉｖと（１−Ｒｉｖ）２／２Ｒｉｖと同等であり、いわゆるＲｉｖの吸収度画像値を示す。更に、「ＱＧｉｖ」とは、−ｌｏｇＧｉｖと（１−Ｇｉｖ）２／２Ｇｉｖと同等であり、いわゆるＧｉｖの吸収度画像値を示す。また、「ＱＢｉｖ」とは、−ｌｏｇＢｉｖと（１−Ｂｉｖ）２／２Ｂｉｖと同等であり、いわゆるＢｉｖの吸収度画像値を示す。
【０１０６】
更に、「ｑｒｉｖ」とは、前述したｒｉｖ値との補色色度座標値であり、次式で定義される値を示す。すなわち、ｑｒｉｖ＝ＱＲｉｖ／（ＱＲｉｖ＋ＱＧｉｖ＋ＱＢｉｖ）で定義される。また、「ｑｇｉｖ」とは、前述したｇｉｖ値との補色色度座標値であり、次式で定義される値を示す。すなわち、ｑｇｉｖ＝ＱＧｉｖ／（ＱＲｉｖ＋ＱＧｉｖ＋ＱＢｉｖ）で定義される。
【０１０７】
以下、図１５を参照しながら、画像処理部４における画像信号生成処理で使用される最適な感度関数を決定する方法の一例について説明する。
【０１０８】
ある被写体サンプルの画像を擬似カラー画像として表示するという手法は公知であるが、被写体サンプルのから取得したい情報に基づいて決定された最適な感度関数を使用して擬似カラー画像を形成する手法はこれまでに提案されていなかった。これに対して、本実施形態の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム１では、画像処理部４における画像信号生成処理において取得したい情報に基づいて決定した最適な感度関数を使用する。
【０１０９】
撮像システム１で使用される感度関数λＯ １，λＯ ２及びλＯ ３は、同種の被写体１０からなる被写体群を構成する各被写体１０間に生ずる物理的状態又は化学的状態の観測すべき差異と、上記被写体群を構成する各被写体１０の分光スペクトル間に生ずる差異との間の相関関係に基づいて決定される。なお、この撮像システム１では、例えば、撮像する被写体毎に最適な感度関数を予め求めておき、そのデータを画像処理部４中の中央制御装置の記憶装置に格納し、これを使用するプログラムをＲＯＭに格納しておいて使用してもよい。また、感度関数を決定するプログラムを上記ＲＯＭに格納しておき、求められた最適な感度関数のデータを記憶装置に格納して基本不可視カラー画像（信号）＋擬似カラー画像を形成する毎にこれを使用してもよい。
【０１１０】
図１５に示す方法は、同種の被写体１０からなる被写体群を構成する各被写体１０間に生ずる物理的状態又は化学的状態の観測すべき差異を明確に表現するために、不可視領域の画像情報に、人間の視覚特性、人間の感覚特性を加味して最適な感度関数を決定する方法である。
【０１１１】
先ず、図１５に示すように、所定の数の被写体からなる被写体群に対して、各被写体間の物理的状態又は化学的状態の観測すべき差異に基づいて被写体群を幾つかのクラスター分けする（ＳＴ１１）。なお、この段階で、予め個々の被写体の分光スペクトル（分光スペクトル）をラフに測定しておき、そのラフなデータにおける物理的状態又は化学的状態の観測すべき差異と関連付けてクラスター分けしてもよい。また、被写体サンプルの破壊試験又は被破壊試験結果等他の試験結果を併用してもよい。
【０１１２】
ここでは、被写体群が４つのクラスター１１〜１４に分けられる場合について説明する。次に、４つのクラスター１１〜１４のそれぞれについて、全波長領域の分光スペクトルλ１１〜λ１４（例えば、反射光スペクトル、透過光スペクトル、吸収光スペクトル等の分光スペクトル）を測定する（ＳＴ１２）。なお、上述の分光測定は、撮像システム１を用いて行ってもよく、別の分光装置を使用してもよい。また、被写体が全体像では、各被写体の分光スペクトルの波形の差異と、各被写体間の物理的状態又は化学的状態の観測すべき差異との相関関係が確認されず、全体像内の部分領域に上記の差異が存在する場合は、その部分領域に関する分光スペクトルを測定する。
【０１１３】
次に、分光スペクトルλ１１〜λ１４に基づいて、最適な感度関数λＯ １，λＯ ２及びλＯ ３を決定する際のはじめのモデルとなる最初の感度関数λＯ １０，λＯ ２０及びλＯ ３０を仮定する（ＳＴ１３）。最適な感度関数λＯ １，λＯ ２及びλＯ ３は、最初の感度関数λＯ １０，λＯ ２０及びλＯ ３０をモディファイしてゆくことにより決定される。より具体的には、モディファイするときの容易性の観点から、最初の感度関数λＯ １０，λＯ ２０及びλＯ ３０はバンドパス状の関数とする。そのため、その波長の値を決定することが重要になる。
【０１１４】
最初の感度関数λＯ １０，λＯ ２０及びλＯ ３０の波長の値は、分光スペクトルの分光データから特長のある波長を選択する。この特長のある波長の値とは、例えば、分光スペクトル強度Ｉの極大値或いは極小値を与える波長値であることが多いが、被写体群を構成する各被写体間の物理的状態又は化学的状態の観測すべき差異を反映する値であればこれに限定されるものではなく、例えば、分光スペクトルのショルダー部分にある波長値であってもよい。そして、上記の波長値λＡ，λＢ及びλＣを決定することにより、バンドパス状の最初の感度関数λＯ １０，λＯ ２０及びλＯ ３０が作成される。
【０１１５】
次に、分光スペクトルλ１１〜λ１４に対して、最初の感度関数λＯ １０，λＯ ２０及びλＯ ３０をかけて、基本不可視カラー画像（信号）Ｒｉｖ１，Ｇｉｖ１及びＢｉｖ１を得て、更にこれらを結合することにより、最初の擬似カラー画像ＲＧＢｉｖ１を作成する（ＳＴ１４）。
【０１１６】
上述のように基本的に被写体群を構成する各被写体間の物理的状態又は化学的状態の観測すべき差異を反映した特長をＲｉｖ，Ｇｉｖ及びＢｉｖの各値に割付して表すということは、その特長が基本的な色相を決定することになる。そのため、各々の特長は色相によって代表されることになり、またその程度、量は色の濃淡、簡単には彩度（更に厳密には、明度と彩度の合成ベクトルとなる）で代表されることになる。その結果、不可視領域のスペクトルさえも色彩的に特長を持たせた状態で擬似カラーで表現できることになる。
【０１１７】
ＲＧＢｉｖ１を作成後は、この画像を観察しながら最初の感度関数λＯ １０，λＯ ２０及びλＯ ３０のシェイプを適宜変形して調整する（例えば、強度Ｉ、波長値λＡ，λＢ及びλＣをかえてもよい。）。なお、ＲＧＢｉｖ１の段階で色彩的に認識可能な画像を得ることができる場合には、最初の感度関数λＯ １０，λＯ ２０及びλＯ ３０が最適な感度関数λＯ １，λＯ ２及びλＯ ３となる。
【０１１８】
最初の感度関数λＯ １０，λＯ ２０及びλＯ ３０のシェイプを変形する際には、先ず、ローレンツ型の関数、またはガウス分布を仮定して、はじめのバンドパス状のシェイプに対して膨らみを設ける。この膨らみを設ける場合には、必要以上に膨らみを増すと、彩度差が低くなるので過度に行わないように注意する。またより彩度差を強調して色の選別能力を高めるには、それぞれのバンドが交わる領域、すなわち感度関数が重なる領域にマイナス特性を設けることにより彩度差を増すことが出来るため、画像を見ながら、その感度特性を変え調整を行う。
【０１１９】
なお、不可視領域の可視化（擬似カラー化）を行う場合、可視化された色が自然では存在しないものの為、その可視領域と同等の感覚特性を盛り込むことが好ましい。例えば、寒色及び暖色の関係はそのままフ゛ルー系、赤橙系の関係ならびに、また自然物を対象にした場合、新鮮な物は色相で言えば、青、緑系の感覚があり、新鮮でないもの腐敗したものは、褐色、茶、赤系の感覚がある。その為、自然物を試料対象にした場合、バンドパス状の最初の感度関数の波長選択ならびに、Ｒｉｖ，Ｇｉｖ及びＢｉｖへの対応は可視領域と同等の感覚特性にあったものとすることが好ましい。
【０１２０】
決定された感度関数（特性）は最終的な不可視値（Ｒｉｖ、Ｇｉｖ、Ｂｉｖ、Ｌｉｖ ＊、ａｉｖ ＊及びｂｉｖ ＊）の値を決定する為、その感度関数はその都度明記する必要がある。しかしながら、決定された感度関数がそれぞれ、試料毎、使う波長毎に検証されてゆき、業界での使用頻度が高くなれば、その明記方法は簡略化される。
【０１２１】
更に、最適な感度関数の決定法としては、人間の感覚を関与させずに最適な感度関数を決定する手法である。例えば、主成分分析法を用いて、平均ベクトル、主成分ベクトルを計算し、これらをそのまま用いて感度関数とする手法と、更に２次的に変換して最適化した値を感度関数とする手法とがある。
【０１２２】
また、得ようとする擬似カラー画像情報として、例えば、人間以外の動物の視覚特性に合致した画像が要求されている場合には、例えば、動物の錐体の数及び視覚特性に合致した感度関数を最適な感度関数として使用してよい。更に２次的に変換して最適化した値を感度関数として使用することが好ましい。
【０１２３】
また、動物の視覚特性は、長い年月を通して最適なものが選ばれてきたようである。しかしながら、数学的また分光学的に見ると助長性（Ｒｅｄｕｎｄａｎｃｙ）が多い場合も多々ある。特に、人間の場合の錐体特性はＲｅｄの錐体、Ｇｒｅｅｎの錐体特性は殆ど近似している為、数学的にはその領域はＲｅｄｕｎｄａｎｃｙが高いとも言える。一方、先に述べた被写体に含有される主成分を分析し数学的に最適な感度関数を求める場合には、Ｒｅｄｕｎｄａｎｃｙをなるべく減らし、それぞれ感度関数を用いて計算された数値の相互間の相関がなるべく少ないものを作り出すことができる。
【０１２４】
そのため、結果的には可視領域だけに限っても人間の視覚特性とは違ったものになる。従って、不可視領域においても、動物の感度特性と、純粋に数学的に解いたものとにもこれと同じと考えられる。その為、結果的にその何れ（生物学的なものと、純粋に数学的なもの）もが、重要な為、その両方を考慮した感度特性も用いることとする。
【０１２５】
また、最適な感度関数の決定法としては、上述した方法の他に、以下の方法がある。即ち、擬似カラー化を行おうとする被写体の分光スペクトルの波長帯域が例えば３００〜９００ｎｍ程度の紫外、可視、近赤外領域であれば、先に述べたように大きな波長幅を有する最適な感度関数を決定し、被写体のオリジナルな分光分布（分光スペクトル）から、所望の擬似カラー画像を形成することができる。しかしながら、分光スペクトルが比較的長波長側の近赤外領域（例えば、８００〜２５００ｎｍの波長領域）に観測される被写体の擬似カラー画像を作成する場合、上述の様に幅広い重み付け関数（感度関数）とオリジナルな分光分布からは、所望とする擬似カラー画像が得られにくい場合が多い。
【０１２６】
すなわち、８００〜２５００ｎｍの波長領域の近赤外領域の分光スペクトルは、多重共線性が強く、各物質成分による吸収はそれぞれ広い波長範囲に分布する。その為、可視領域のスペクトルの様に特異的な吸収スペクトルが現れにくい為、同種類の物質から構成される被写体の分光スペクトル（反射光スペクトル或いは吸収光スペクトル）は殆ど同じシェイプとなってしまい、図１５を用いて説明した方法では、最適な感度関数を決定することが難しい。
【０１２７】
この場合には、重回帰分析（ＭＬＲ）又は主成分回帰分析（ＰＣＲ）法を用いて、得ようとする被写体の情報（例えば、被写体に含まれる特定の成分の濃度など）と相関の高い波長を選ぶことが可能となる。この場合、採取画像も、生画像から吸光画像または２次微分画像に置き換えたものを用いた方が精度の高い画像を得ることができる。
【０１２８】
特にこの方法は、得ようとする擬似カラー画像情報が、被写体中に含有される特定の物質の濃度を定量可能に表示するためのものと限定されている場合に有効に適用できる傾向にある。
【０１２９】
このように、重回帰的手法によって得られた回帰式より、得ようとする成分の濃度マップ（画像）が得られる為、これを偽カラー（Ｐｓｅｕｄｏ ｃｏｌｏｒ）として単一物質濃度の画像として表示してもよいし、また、３成分のそれぞれの濃度マップ（画像）を得て、この３枚画像をそれぞれ、Ｒｉｖ，Ｇｉｖ及びＢｉｖに対応させ、擬似カラー（Ｆａｌｓｅ ｃｏｌｏｒ）化して表示しても良い。これにより、それら３成分が醸し出す映像を直接見ることが可能になり、また、これら３成分画像から色立体配置画像ができる為、より高度な解析が可能になる。この場合、最適な感度関数の波長幅は狭くなり、例えば２ｎｍ間隔の波長幅でそれぞれの画像を採取した場合、最短波長幅（２ｎｍ）が選ばれる場合が多くなる傾向にある。
【０１３０】
以下、図１６を参照しながら、画像処理部４におけるベクトル変換処理で使用される最適なマトリクスＭを決定する方法の一例について説明する。
【０１３１】
最初に、観測すべき被写体から取得したい情報に対応した擬似カラー画像の基準となるスペクトル（以下、「基準スペクトル」という）を１２本以上用意する。この基準スペクトルとは、先に述べた最適の感度関数と同じ波長領域内のスペクトルであって、採用する表色系（例えば、本実施形態においては、Ｌｉｖ ＊ａｉｖ ＊ｂｉｖ ＊表色系）の色座標空間内に均一に分布可能な色度点を形成させる為のスペクトルである。
【０１３２】
ここで、基準スペクトルの数を１２本未満となると、精度の高い色値計算がやや困難になる傾向が大きくなる。また、より精度の高い色値計算を行う観点からは、基準スペクトルの数は１８本以上であることが好ましい。
【０１３３】
ここでは、基準ベクトルを１２本用いる場合について説明する。先ず、これらの基準スペクトルＤ１〜Ｄ１２のそれぞれに対して最適な感度関数ｂｉｒｓ Ｏ、ｇｉｒｓ Ｏ及びｒｉｒｓ Ｏ（先に述べた最適な感度関数λＯ １，λＯ ２及びλＯ ３に相当するものである）をそれぞれかけて、１２組の基準となる擬似カラー基本画像信号（Ｒｉｖ、ｓｔｎ１，Ｇｉｖ、ｓｔｎ１，Ｂｉｖ、ｓｔｎ１）〜（Ｒｉｖ、ｓｔｎ１２，Ｇｉｖ、ｓｔｎ１２，Ｂｉｖ、ｓｔｎ１２）を生成させ、更に、これらを用いて、先に述べた式（５）〜（７）に示した計算を行い、Ｌｉｖ ＊ａｉｖ ＊ｂｉｖ ＊表色系の色座標空間Ｃ１内に分布する１２個の色度点Ｐｉ１〜Ｐｉ１２を求める（ＳＴ１５）。
【０１３４】
次に、分光光学部２により得られる物理的な感度関数ｂｉｒｐ、ｇｉｒｐ及びｒｉｒｐ（先に述べた図２を用いて説明した、ｎ個（ｎ≧３）のデジタル化されたバンドパス画像（信号）λＳ１，λＳ２・・・λＳｎに相当するものである）に、マトリクスＭ（初回の場合は３行３列の単位行列）をかけて得られる感度関数ｂｉｒ Ｏ、ｇｉｒ Ｏ及びｒｉｒ Ｏを求める。次に、基準スペクトルＤ１〜Ｄ１２のそれぞれに対してこの感度関数ｂｉｒ Ｏ、ｇｉｒ Ｏ及びｒｉｒ Ｏをそれぞれかけて、１２組の擬似カラー基本画像信号（Ｒｉｖ、ｓｍｐ１，Ｇｉｖ、ｓｍｐ１，Ｂｉｖ、ｓｍｐ１）〜（Ｒｉｖ、ｓｍｐ１２，Ｇｉｖ、ｓｍｐ１２，Ｂｉｖ、ｓｍｐ１２）を生成させ、更に、これらを用いて、先に述べた式（５）〜（７）に示した計算を行い、Ｌｉｖ ＊ａｉｖ ＊ｂｉｖ ＊表色系の色座標空間Ｃ１内に分布する１２個の色度点Ｐｒ１〜Ｐｒ１２を求める（ＳＴ１６）。
【０１３５】
次に、色座標空間Ｃ１内において、色度点Ｐｉ１と色度点Ｐｒ１との間の色差（色再現誤差）、色度点Ｐｉ２と色度点Ｐｒ２との間の色差（色再現誤差）、色度点Ｐｉ３と色度点Ｐｒ３との間の色差（色再現誤差）、色度点Ｐｉ４と色度点Ｐｒ４との間の色差（色再現誤差）、色度点Ｐｉ５と色度点Ｐｒ５との間の色差（色再現誤差）、色度点Ｐｉ６と色度点Ｐｒ６との間の色差（色再現誤差）、色度点Ｐｉ７と色度点Ｐｒ７との間の色差（色再現誤差）、色度点Ｐｉ８と色度点Ｐｒ８との間の色差（色再現誤差）、色度点Ｐｉ９と色度点Ｐｒ９との間の色差（色再現誤差）、色度点Ｐｉ１０と色度点Ｐｒ１０との間の色差（色再現誤差）、色度点Ｐｉ１１と色度点Ｐｒ１１との間の色差（色再現誤差）、色度点Ｐｉ１２と色度点Ｐｒ１２との間の色差（色再現誤差）がそれぞれ最小値となるように、上記（ＳＴ１６）におけるマトリクスＭの値を変化させ、最適のマトリクスＭを求める。マトリクスＭの値は、最小自乗法等の公知の数学的処理によって行うことができる。
【０１３６】
なお、上述の方法と異なるＭの決定法としては、ＰＣＡ（主成分分析）手法がある。被写体中の主成分分析では、新しく作るベクトルは、効率良く説明できる直交ベクトル（ローディング）を空間内に作り出すことに相当する為、基本的にマトリクスＭをかけて作るベクトル変換と同じ意味になる。そのため、この手法も利用できる。
【０１３７】
［第二実施形態］
次に、本発明の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムの第二実施形態について説明する。
【０１３８】
この第二実施形態の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム１Ａは、図１に示した第一実施形態の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム１におけるカメラ部２を異なる構成に代え、更に、分光光学部２ａと光電変換部２ｂとの間に波長変換部７を設けたこと以外は第一実施形態の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム１と同様の構成を有する。
【０１３９】
波長変換光学部７は、分光光学部か出力される３以上の成分光のそれぞれを波長変換することにより３以上の成分光のそれぞれに対して光学的に感度関数をかけて、３以上の成分光のそれぞれに対応した３以上の擬似カラー成分光を生成させるものである。
【０１４０】
次に、図１８を参照して、第二実施形態の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム１Ａの動作について説明する。なお、この可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム１Ａの動作については、可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム１と異なる動作のみ説明する。
【０１４１】
先ず、被写体サンプル１０から放射される全ての波長領域の放射光Ｌ１を、分光光学部２ａに受光する。このとき受光する画像としては、被写体サンプル１０の全体像Ｐ０であってもよく、その部分領域Ｅ１の何れであってもよい。そして、受光画像の連続放射スペクトルλＯ Ｓ０は、例えば、入射光を３つに分光可能な分光プリズム（分光光学部２ａ）により、互いに異なる中心波長をそれぞれ有する３つの成分光に分解される（ＳＴ１Ａ）〜（ＳＴ２Ａ）。
【０１４２】
次に、分光プリズムから出射される３つの成分光は、分光プリズムの３つの光出射面にそれぞれ配置された光学フィルタ（波長変換部７）により波長変換される（ＳＴ２Ａ）。ここで、光学フィルタは、３つの成分光のそれそれにあわせた最適の感度特性（感度関数）λＯ １，λＯ ２，λＯ ３を有する。そのため、分光プリズムから出射される３つの成分光は、波長変換を受ける際に光学的に感度関数をかけられて３つの擬似カラー成分光に変化される。
【０１４３】
次に、光電変換部２ｂにおいて、３つの擬似カラー成分光はそれぞれ光電変換されて、３つの擬似カラー成分光に対応した３つの擬似カラー基本画像信号λ１，λ２及びλ３が形成される（ＳＴ３Ａ）。
【０１４４】
以上、本発明の実施形態について詳細に説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。
【０１４５】
また、上記実施形態の表色処理においては、表色系としてＬ＊ａ＊ｂ＊表色系を基本として定義した「Ｌｉｖ ＊ａｉｖ ＊ｂｉｖ ＊表色系」を用いる場合について説明したが、本発明の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにおいて、画像処理部において行われる表色処理に使用する表色系は特に限定されるものではなく、上記Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系以外の表色系を基本とする表色系を定義して使用してもよい。例えば、基本となる表色系としては、Ｃｉｅｌｕｖ表色系、ＨｕｎｔｅｒＬａｂ表色系、ＡＮ４０表色系、マンセル表色系、オストワルド表色系、Ｎａｔｕｒａｌ Ｃｏｌｏｒ Ｓｙｓｔｅｍ（ＮＣＳ）表色系等が挙げられ、これらを基本とした表色系（Ｌｉｖ ＊ａｉｖ ＊ｂｉｖ ＊表色系にかわる表色系）を定義して使用してもよい。
【０１４６】
また、例えば、上述の第一実施形態の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム１において、成分光の入力値を吸収度値に置き換えた後、感度関数λＯ １，λＯ ２及びλＯ ３をかけて、先に述べた吸収度に基づく擬似カラー画像信号、−ｌｏｇＲｉｖ、−ｌｏｇＧｉｖ及び−ｌｏｇＢｉｖ、並びに、これらより合成される吸収度に基づく擬似カラー画像ＲＧＢｉｖεを求めてもよい。
【０１４７】
例えば、感度関数は、被写体群を構成する各被写体間に生ずる物理的状態又は化学的状態の観測すべき差異と、被写体群を構成する各被写体の分光スペクトル間に生ずる波形の差異との間の相関関係に基づいて決定されるのが通常であるが、特に限定されない。
【０１４８】
例えば、図１９に示すような可視の波長領域にある関数だけでなく、図２０に示すように可視より短い紫外領域の波長域と可視領域ならびに可視より長い近赤外領域の領域にある関数でもよい。また、図２１に示すように可視領域内のある幅の波長域を３領域に分けて取り込む形を有する関数でもよい。また、図２２に示すようにブロードなバンド特性を有する関数でもよい。
【０１４９】
また、感度関数は、一般的にＲＧＢの３基準色を基にしたディスプレイが多い為、上述の実施形態に記載のように３つに集約することを基本としているが、表色処理で使用する表示系によっては、３つ以上であってもよい。例えば、Ｒｅｄ、Ｙｅｌｌｏｗ、Ｇｒｅｅｎ、Ｂｌｕｅ等の４色の場合もあるため、４つに集約されてもよい。
【０１５０】
【実施例】
以下、実施例及び比較例を挙げて本発明の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムについて更に詳しく説明するが、本発明はこれらの実施例に何ら限定されるものではない。
【０１５１】
（実施例１）
図１に示した第一実施形態を同様の構成を有する可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムを構成した。
【０１５２】
先ず、６種類の黒色ボールペン及びフェルトペン（以下、それぞれを、「ＳＡＳ−Ｓ（Ｍ）」、「Ｐｉｇｍａ」、「Ｔｗｉｎ（Ｔ）」、「ＳｈａｒｐＨ（Ｍ）」、「Ｕｎｉ−Ｂａｌｌ（Ｍ）」、「Ｎ−５００（Ｚ）」と表記する）を用意し、それぞれのペンを用いて白紙の一部位（それぞれ約４ｃｍ２）を塗りつぶした試料と、３種の黒色礼服生地（以下、「Ｎｏ．１」、「Ｎｏ．２」、「Ｎｏ．３」と表記する）の試料（それぞれ約２５ｃｍ２）を上記の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムを用いて撮像した。
【０１５３】
なお、「ＳＡＳ−Ｓ（Ｍ）」は、三菱社製、商品名：「ＳＡＳ−Ｓ」を示し、「Ｐｉｇｍａ」は、サクラ社製、商品名：「Ｎｏｕｖｅｌ Ｐｉｇｍａ Ｇｒａｐｈｉｃ 」を示し、「Ｔｗｉｎ（Ｔ）」は、トンボ社製、商品名：「筆ペン ついん」を示し、「ＳｈａｒｐＨ（Ｍ）」は、三菱社製、商品名：「Ｕｎｉ ０．５ ＨＢ」を示し、「Ｕｎｉ−Ｂａｌｌ（Ｍ）」は、三菱社製、商品名：「Ｕｎｉ −Ｂａｌｌ」を示し、「Ｎ−５００（Ｚ）」は、ゼブラ社製、商品名：「Ｎ−５００」を示す。
【０１５４】
それぞれの試料を可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにて撮影し、それぞれの試料のある一部位の一定エリア（約１ｃｍ２）内の平均化された反射率値を求めた。その結果を図２３及び図２４に示す。
【０１５５】
図２３及び図２４に示す各試料の反射率のプロフィールの結果からわかるように、各ペン試料の黒インクと、各黒色礼服生地試料の反射率は可視領域において、低い値を示しており、黒或は灰色と認識されることが確認された。また、これらの試料の中には、近赤外領域において高い反射率を示すもの（ＳＡＳ−Ｓ（Ｍ）、「Ｔｗｉｎ（Ｔ）」、「Ｎ−５００（Ｚ）」、「Ｎｏ．２」及び「Ｎｏ．３」）も確認された。
【０１５６】
各試料に対して上記の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムを使用して、従来法である可視域のカラー画像における色表示、並びに、本発明の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにおける不可視領域の擬似カラー画像における色表示を行った。
【０１５７】
図２３及び図２４に示す各試料の反射率のプロフィールのデータを用いて、擬似カラー画像における色表示の最適の感度関数を先に図１５を用いて説明した方法により求めた。その結果を図２５に示す。また、図２５に示した最適の感度関数を用いて先に図１６を用いて説明した方法により下記式（１１）に示すマトリクスＭを求めた。
【０１５８】
【数１１】
【０１５９】
また、上記の図２５に示したプラスだけの感度特性に式（１１）で表されるマトリクスＭをかけることにより、図２６に示す最適な感度関数（理想感度特性値）を求めた。ここで、第一実施形態の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムの場合には、分光イメージング的手法にて、それぞれの波長に分割したバンドパス画像（図２参照）を捉えることができる。
【０１６０】
その為、それぞれのバンドパス画像に図２６に示す最適な感度関数（理想特性値）を掛けあわせ、それぞれの画像値を積分すれば、生不可視カラー画を作らずに、直接、基本不可視カラー画像（Ｒｉｖ、Ｇｉｖ、Ｂｉｖ）を作ることができ、擬似カラー画像（ＲＧＢｉｖ）ならび不可視値カラー値画像（Ｌｉｖ ＊、ａｉｖ ＊、ｂｉｖ ＊）が得られ、同時に値もそれぞれ画素に対する測定値も同時に決まるものである。
【０１６１】
なお、第二実施形態の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムのように、光学フィルタ等により光学的に感度関数をかける構成の場合には、図２５のように感度特性はプラスのものしかできない為、下記式（１２）を用いて、最適な感度関数図２６に変換する必要がある。参考までに計算上で逆の操作が必要な場合、すなわち、最適な感度関数から、プラスだけの感度特性へは、下記式（１２）に示すマトリクス「Ｍ−１」を用いて計算することが可能である。またこの（１１）及び（１２）の値は、今回の実験結果に有効なマトリックス値である。
【０１６２】
【数１２】
【０１６３】
可視領域のカラー画像及びその色表示のための数値を従来法を用いて計算を行い求めた。更に、不可視領域の擬似カラー画像及びその色表示のための数値を図２６に示した最適な感度関数を用いて計算して求めた。その結果を、図２７、図２８及び図２９に示す。
【０１６４】
図２７では、可視領域（３８０〜７８０ｎｍ）のデータを使用し、２度視野の等色関数を用いてＸＹＺ計算し、Ｃｉｅｌａｂ計算を行ったものを表示したグラフである。全試料について、色度座標の無彩軸（ａ＊＝０，ｂ＊＝０）上に集まる傾向があることが確認された。また、これらの画像は全て黒で表示された。この画像の平均値の生データを表１に示す。
【０１６５】
【表１】
【０１６６】
表１には、Ｉｎｔｅｒｎｅｔ用表色系であるｓＲＧＢ値ならびにＸＹＺ値とＬ＊ａ＊ｂ＊値を表した。表１に示す結果から明らかなように、各試料の画像データ値ＲｓＲＧＢ、ＧｓＲＧＢ、ＢｓＲＧＢ 値はＷｈｉｔｅ２５５に対し、０〜１１の値で、極めて低く、殆ど黒色と認識されることが確認された。若干の色の濃淡は判るが、各試料の色味の差の認識は不可能であった。
【０１６７】
図２８は、５５０〜９５０ｎｍのデータを用い、図２６に示す理想感度特性を用いて計算したものである。また、Ｌｉｖ ＊、 ａｉｖ ＊、 ｂｉｖ ＊ 値計算は式（５）〜（７）を用いた。この場合、近赤外領域のスペクトルの差違が判別でき、３種の数値（Ｌｉｖ ＊、 ａｉｖ ＊、 ｂｉｖ ＊）の特徴が色度座標上で区別できた。
【０１６８】
また、この場合、えられる擬似カラー画像上でも「ＳｈａｒｐＨ（Ｍ）」，「Ｐｉｇｍａ（Ｎ）」，「Ｕｎｉ−ｂａｌｌ（Ｍ）」が同一種と判別でき、映像では黒色として表示された。更に、この場合、「ＳＡＳ−Ｓ（Ｍ）」と「Ｎ−５０００（Ｚ）」の２種は、非常に彩度の高い黄色で表示された。また、この場合、「Ｔｗｉｎ（Ｔ）」は鮮やかな赤色で表示された。明確に数値で判別でき、また画像上の色で判別できた。この画像の生データを表２に示す。
【０１６９】
【表２】
【０１７０】
図２９では、５５０〜９５０ｎｍのデータを用い、図２６に示す最適感度関数（理想感度特性）を用いて計算したものである。また、Ｌｉｖ ＊、 ａｉｖ ＊、 ｂｉｖ ＊ 値計算は式（５）〜（７）を用いた。なお、式（５）〜（７）において、Ｋｌ＝１， ｋａ＝１， ｋｂ＝１ とした。擬似カラー画像に関しては、図２８のものと同じである。この画像の生データを表３に示す。
【０１７１】
【表３】
【０１７２】
この場合にも不可視の色度値にて明確に各試料の判別ができた。また、擬似カラー画像も可視域で全て黒色で表示されたものが、黒色、黄色及び赤色のことなる色の擬似カラー画像として区別して表示することができた。例えば、このような手法により、文字の改ざん等の判別問題も解決できることが確認された。
【０１７３】
また、図２８と図２９の結果を比較すると、図２８のａｉｖ ＊の方が図２９のａｉｖ ＊よりも広がって分布しているのが確認できる。これは式（２）〜（４）と、式（５）〜（７）との違い、すなわち、可視式のａ＊を求める係数が５００で、不可視式のａｉｖ ＊求める係数（Ｋａ）が２００の為、単純に可視式（２）〜（４）を用いて求めたａｉｖ ＊値の方が２．５倍伸びているということである。
【０１７４】
これに関しては、次の様に二通りの考え方ができる。即ち、一つめは、不可視領域は、目に見えない範囲であるから、目に合致した係数（Ｌ＊は１１６，ｂ＊は２００，ａ＊は５００）を当てはめることは、意味が無いと言える。しかし、次の様にも考えられる。即ち２つめは、不可視域の光量比率を色として考える場合、上記のように擬似カラーに割り当てて考えると判りやすい。
【０１７５】
すなわち、不可視領域のエネルギー量を擬似カラー化して、ＲＧＢディスプレイを通して人間が見るということを基本と考えるものである。この場合、不可視領域のエネルギー値でも、いったん擬似カラー化すると、それを見るのは人間の為、人間の見え方に則って考える必要があるとも言える。即ち、可視領域と同様な色差式（色彩表示式）を用いた方が、良いと考えることもできる。
【０１７６】
その為、式（５）〜（７）では、不可視を基準と考えている為、無機的な基準値にすること（即ち両方とも、２００，２００）が基本となっているが、どちらの考え方（即ち、あくまでも不可視領域の内部的な計算式として考えることと、不可視領域から可視領域に一度変換して、それを人間が見ることを前提に色値を考えること。）にも当てはめられる様に、式（３）では、Ｋｌ，Ｋａ，Ｋｂという係数を取り入れ、どちらにも対応できるようになっている。
【０１７７】
図３０、図３１及び図３２は、試料をペンから、礼服生地にかえた以外は、それぞれ、図２７、図２８及び図２９と同様にして整理されたグラフである。図３０、図３１及び図３２に示されるように、可視領域では殆ど黒としか認識されないものが、不可視色度座標を用いると、「Ｎｏ．３」、「Ｎｏ．２」の試料に関しては、赤の色度値になっていることが判る。また擬似カラー画像でも、「Ｎｏ．１」の試料を用いて作製された洋服は黒色として表示されるが、「Ｎｏ．３」の試料は赤、「Ｎｏ．２」の試料は「Ｎｏ．３」の試料より彩度の高い赤色として表現された。
【０１７８】
このように可視のカラーシステムでは、可視領域の僅かな差とそれ以外の本質的な品質評価が難しいものが、本発明のシステムにより、明確に判るように擬似カラー画像表示できることが確認された。
【０１７９】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムによれば、被写体サンプルから取得したい所望の情報を、不可視の色値並びに擬似カラー画像の色表示を利用して定量的に評価することが充分に可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムの第一実施形態の基本構成を示す説明図である。
【図２】図１に示した可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムの動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】図１に示した可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムの動作を説明するためのフローチャートである。
【図４】図１に示した可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムの動作を説明するためのフローチャートである。
【図５】図１に示した可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムの動作を説明するためのフローチャートである。
【図６】図１に示した可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにより画像出力部に出力される画像の表示例を示す図である。
【図７】図１に示した可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにより画像出力部に出力される画像の表示例を示す図である。
【図８】図１に示した可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにより画像出力部に出力される画像の表示例を示す図である。
【図９】図１に示した可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにより画像出力部に出力される画像の表示例を示す図である。
【図１０】図１に示した可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにより画像出力部に出力される画像の表示例を示す図である。
【図１１】図１に示した可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにより画像出力部に出力される画像の表示例を示す図である。
【図１２】図１に示した可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにより画像出力部に出力される画像の表示例を示す図である。
【図１３】図１に示した可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにより画像出力部に出力される画像の表示例を示す図である。
【図１４】図１に示した可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにより画像出力部に出力される画像の表示例を示す図である。
【図１５】図１に示した可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムの画像処理部における画像信号生成処理で使用される最適な感度関数を決定する方法の一例を説明するためのフローチャートである。
【図１６】図１に示した可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムの画像処理部におけるベクトル変換処理で使用される最適なマトリクスＭを決定する方法の一例を説明するためのフローチャートである。
【図１７】本発明の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムの第二実施形態の基本構成を示す説明図である。
【図１８】図１７に示した可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムの動作を説明するためのフローチャートである。
【図１９】本発明の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムの画像処理部における画像信号生成処理で使用される感度関数の一例を示すグラフである。
【図２０】本発明の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムの画像処理部における画像信号生成処理で使用される感度関数の一例を示すグラフである。
【図２１】本発明の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムの画像処理部における画像信号生成処理で使用される感度関数の一例を示すグラフである。
【図２２】本発明の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムの画像処理部における画像信号生成処理で使用される感度関数の一例を示すグラフである。
【図２３】実施例１の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにより測定した各試料の反射率のプロフィールを示すグラフである。
【図２４】実施例１の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにより測定した各試料の反射率のプロフィールを示すグラフである。
【図２５】実施例１の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにより求められた感度関数（プラスのみ）のプロフィールを示すグラフである。
【図２６】実施例１の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにより求められた最適な感度関数（理想感度特性）のプロフィールを示すグラフである。
【図２７】実施例１の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにより各試料について求められた、Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系のａ＊値とｂ＊値との関係を示すグラフである。
【図２８】実施例１の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにより求められた、Ｌｉｖ ＊ａｉｖ ＊ｂｉｖ ＊ 表色系のａｉｖ ＊値とｂｉｖ ＊値との関係を示すグラフである。
【図２９】実施例１の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにより求められた、Ｌｉｖ ＊ａｉｖ ＊ｂｉｖ ＊ 表色系のａｉｖ ＊値とｂｉｖ ＊値との関係を示すグラフである。
【図３０】実施例１の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにより各試料について求められた、Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系のａ＊値とｂ＊値との関係を示すグラフである。
【図３１】実施例１の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにより求められた、Ｌｉｖ ＊ａｉｖ ＊ｂｉｖ ＊ 表色系のａｉｖ ＊値とｂｉｖ ＊値との関係を示すグラフである。
【図３２】実施例１の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにより求められた、Ｌｉｖ ＊ａｉｖ ＊ｂｉｖ ＊ 表色系のａｉｖ ＊値とｂｉｖ ＊値との関係を示すグラフである。
【符号の説明】
１，１Ａ…可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム、２…カメラ部、２ａ…分光光学部、２ｂ・・・光電変換部、２ｃ・・・Ａ／Ｄ変換部、４・・・画像処理部、４ａ・・・前処理部、４ｂ・・・画像処理部の本体部、５・・・モニタ（画像出力部）、６・・・プリンタ（画像出力部）、７・・・波長変換光学部、１０・・・被写体サンプル、Ｅ１，Ｅ２・・・・被写体サンプルの部分領域。
【発明の属する技術分野】
本発明は可視並びに不可視領域の色度（色彩値及び表色値）計測が可能なシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
今までの色計測は可視領域だけに有効な計測手法であり、不可視領域まで含めた、色計測というものが存在していなかった。但し、それに類似したいわゆる擬似カラー表示という技術は存在している。以下、それについて説明する。
【０００３】
すなわち、被写体から放射される放射光に含まれる可視光（波長が４００〜７００ｎｍの範囲にある光）以外の不可視光（例えば、波長が２００〜４００ｎｍの範囲にある紫外光又は波長が７００〜２２００ｎｍの範囲にある光を近赤外光）の画像は、人間の眼では認識することができない被写体の物理的状態又は化学的状態に関する極めて有益な情報（例えば、食物の腐食度等に関する情報など）を含んでいる。
【０００４】
そのため、このような不可視光の画像情報を人間が視覚的に認識可能な画像情報に変換して表示するための様々な検討が従来から行われている。通常、不可視光画像は人間が視覚的に認識困難な白黒画像であるため、擬似カラー表示することにより、輝度情報の判別をし易くする画像処理法が用いられている。
【０００５】
すなわち、被写体から放射される不可視光を含む全ての放射光のスペクトルを複数の波長領域に区切り、区切られたそれぞれの範囲に対して、人間が視覚的に認識可能な互いに等色しない特定の色（例えば、赤、緑、青の３色）を当てはめて着色することにより、擬似カラー表示された画像を生成する画像処理法が用いられている。
【０００６】
これは、人間の眼が白黒画像よりも、カラー画像のほうが画像情報の差異を認識し易いという特徴を応用したものである。例えば、このような擬似カラー画像表示を行う撮像システムとしては、例えば、特開平６−１２１３２５号公報に記載のカラー撮像装置が挙げられる。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の色彩理論は可視領域のみを対象にしたものであり、人間の「視覚＋感覚特性」から発達したものであるので、人間の「視覚＋感覚特性」を越えたものではなかった。
【０００８】
すなわち実際の見えを基に基準特性（等色関数）を作り、色値（色彩値、表色値）の概念が出来上がった。その基準特性がある故に、可視領域における色値を介してコミュニケーションもできるようになった。
【０００９】
不可視の場合も可視領域と同様に、可視領域で示す等色関数のような、何らかの基準となるべき特性があれば、それを基準値として、不可視領域においても、正確な色値を算出することができる。しかしながら、現在、不可視の基準特性に相当するものがない為、不可視領域においての色値と言う概念が出来ておらず、結果として、不可視領域の色値を表示可能とするようなシステムも存在していない。
【００１０】
また、もう一方では、類似の擬似カラー画像撮像システムがあるが、従来の撮像システムでは、被写体サンプルから取得したい所望の情報を、最終的に得られる擬似カラー画像の色表示を利用して定量的に評価することが充分にできていなかった。
【００１１】
なお、ここで、「被写体サンプルから取得したい所望の情報」とは、被写体サンプルが属する被写体群を代表する標準サンプルと被写体サンプルとの間の物理的状態又は化学的状態の観測すべき差異であり、かつ、光学的に差別化が可能な差異に関する情報である。
【００１２】
上記の標準サンプルと被写体サンプルとの間の物理的状態の差異としては、例えば、標準サンプルには存在しない構造物が被写体サンプルには存在している場合等の構造物の有無による差異、標準サンプルには通常確認される形状的な特徴が被写体サンプルには確認されない場合等の形状的な特徴の有無による差異等が挙げられる。
【００１３】
また、上記の標準サンプルと被写体サンプルとの間の化学的状態の差異としては、例えば、標準サンプルには所定の濃度範囲でしか存在しない化学物質が被写体サンプルには上記の濃度範囲を超える高濃度で分布する領域が存在している場合等の特定の化学物質の濃度分布領域の有無による差異等が挙げられる。
【００１４】
本発明は以上の問題を鑑みてなされたものであり、被写体サンプルから取得したい所望の情報を、不可視の色値並びに擬似カラー画像の色表示を利用して定量的に評価することが充分に可能な可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムを提供することを目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
本発明者らは、上記課題を解決すべく鋭意研究を重ねた結果、上記従来の撮像システムにおいて被写体サンプルから取得したい所望の情報を定量的に評価することが充分にできなかった大きな要因は、被写体サンプルから放射される全ての波長領域（不可視領域を含む領域）の放射光のスペクトルを複数の波長領域に区切る際の基準が、被写体サンプルから得たい所望の情報に充分に関連付けて決定されていなかったことにあることを見出した。
【００１６】
更に、本発明者らは、従来の撮像システムにおいては、上述の放射光のスペクトルを複数の波長領域に区切り、その各波長領域に対して特定の色を当てはめて着色する（等色関数等の感度関数をかける）際の着色の基準（使用する感度関数の決定基準）も、被写体サンプルから得たい所望の情報に充分に関連付けて決定されていなかったことが、従来の撮像システムにおいて被写体サンプルから取得したい所望の情報を定量的に評価することが充分にできなかった大きな要因となっていることを見出した。
【００１７】
更に、本発明者らは、被写体サンプルから放射される放射光のスペクトルを複数の波長領域に区切る際の基準と、使用する感度関数の決定基準とを、被写体サンプルから得たい所望の情報に充分に関連付けて決定することにより、擬似カラー画像に対して可視光のカラー画像の色表示を行うための表色系に用いられている手法を適用することができることを見出した。そして、これにより本発明者らは、擬似カラー画像の色の情報を被写体サンプルから取得したい所望の情報に関連付けた特定の基準に対する相対値として数値化することが可能となることを見出し、本発明に到達した。
【００１８】
即ち、本発明は、被写体サンプルから放射される全ての波長領域の放射光を受光し、該放射光を互いに異なる中心波長を有する３以上の成分光に分光する分光光学部と、
３以上の成分光をそれぞれ光電変換し、３以上の成分光にそれぞれ対応した３以上の電気信号をそれぞれ生成させる光電変換部と、
３以上の電気信号を加工することにより、サンプルの擬似カラー画像の生成と、該擬似カラー画像の色表示を行うための表色系に基づき定義される数値の算出とを行う画像処理部と、
擬似カラー画像及び／又は数値を出力する画像出力部と、
を少なくとも有しており、
画像処理部は、
３以上の電気信号の全てに対して３以上の感度関数をそれぞれ独立にかけることにより３以上の擬似カラー基本画像信号を生成させる画像信号生成処理手段と、
３以上の擬似カラー基本画像信号にマトリクスＭをかけてベクトル変換することにより、３以上の擬似カラー画像信号を生成させるベクトル変換処理手段と、３以上の擬似カラー画像信号を合成して擬似カラー画像を生成させる画像形成処理手段と、
３以上の擬似カラー画像信号を用いて表色系に基づき定義される数値を算出する表色処理手段と、
を少なくとも有しており、
３以上の感度関数は、被写体サンプルが属する被写体群を構成する各被写体間に生ずる物理的状態又は化学的状態の観測すべき差異と、被写体群を構成する各被写体の分光スペクトル間に生ずる波形の差異と、の間の相関関係に基づいて決定されており、
マトリクスＭは、最適な感度特性に近づける為のマトリックスであり、結果的に３以上の擬似カラー画像信号を生成させる際に生じる色再現誤差が最小限となるように決定されていること、
を特徴とする可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムを提供する。
【００１９】
ここで、被写体サンプルが属する被写体群における被写体サンプルと「同種の被写体」とは、測定対象となる被写体サンプルと同じカテゴリーに属する被写体を示す。さらに、ここで「カテゴリー」とは、被写体サンプルから取得したい情報を得る上で、標準サンプルと被写体サンプルとからそれぞれ得られる分光スペクトルに光学的に差別化が可能な差異があるか否かにより決定されるものである。上記の差異があれば、同じカテゴリーに属する被写体とすることが可能である。
【００２０】
従って、例えば、被写体サンプルがりんごに属する特定の品種の場合、カテゴリーをこの特定の品種にまで限定するか、この特定の品種にまで限定せずに「りんご」とするか、或いは、「果物」とするかは、被写体サンプルから取得したい情報により決定してよい。
【００２１】
本発明の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにおいては、上述のように、３以上の感度関数は、被写体群を構成する各被写体間に生ずる物理的状態又は化学的状態の観測すべき差異と、被写体群を構成する各被写体の分光スペクトル間に生ずる波形の差異との間の相関関係に基づいて決定されている。そのため、被写体群に属する被写体サンプルについて測定された分光スペクトルを光電変換して電気信号とし、これに３以上の感度関数を独立にかけて得られる信号は、被写体サンプルから得たい所望の情報に密接に関連している。
【００２２】
従って、最終的に得られる擬似カラー画像を構成する色の情報は、被写体サンプルから得たい所望の情報に密接に関連していることになる。そして、本発明においては、最終的に得られる擬似カラー画像の色の情報を、可視光のカラー画像の色表示を行うための表色系に用いられている手法により数値化することができるため、数値化された擬似カラー画像の色の情報は、被写体サンプルから得たい所望の情報に密接に関連している。その結果、本発明においては、被写体サンプルから取得したい所望の情報を、擬似カラー画像の色表示を利用して定量的に評価することが充分にできる。
【００２３】
また、本発明においては、擬似カラー画像の表示条件の異なる画像出力部（モニタやプリンタ）等で別々に擬似カラー画像が出力され、これらの擬似カラー画像の色表示の状態が色感覚或いは色知覚的に異なって認識される場合であっても、被写体サンプルから得たい情報については表色系に基づき定義された数値として正確に把握することができる。
【００２４】
また、本発明は、被写体サンプルから放射される全ての波長領域の放射光を受光し、該放射光を互いに異なる中心波長を有する３以上の成分光に分光する分光光学部と、
３以上の成分光のそれぞれに対して設けられており、３以上の成分光のそれぞれを波長変換することにより３以上の成分光のそれぞれに対して光学的に感度関数をかけて、３以上の成分光のそれぞれに対応した３以上の擬似カラー成分光を生成させる波長変換光学部と、
３以上の擬似カラー成分光をそれぞれ光電変換し、３以上の擬似カラー成分光にそれぞれ対応した３以上の擬似カラー基本画像信号をそれぞれ生成させる光電変換部と、
３以上の擬似カラー基本画像信号を加工することにより、サンプルの擬似カラー画像の生成と、該擬似カラー画像の色表示を行うための表色系に基づき定義される数値の算出とを行う画像処理部と、
擬似カラー画像及び／又は数値を出力する画像出力部と、
を少なくとも有しており、
画像処理部は、
３以上の擬似カラー基本画像信号にマトリクスＭをかけてベクトル変換することにより、３以上の擬似カラー画像信号を生成させるベクトル変換処理手段と、３以上の擬似カラー画像信号を合成して擬似カラー画像を生成させる画像形成処理手段と、
３以上の擬似カラー画像信号を用いて表色系に基づき定義される数値を算出する表色処理手段と、
を少なくとも有しており、
３以上の感度関数は、被写体サンプルが属する被写体群を構成する各被写体間に生ずる物理的状態又は化学的状態の観測すべき差異と、被写体群を構成する各被写体の分光スペクトル間に生ずる波形の差異と、の間の相関関係に基づいて決定されており、
マトリクスＭは、最適な感度特性に近づける為のマトリックスであり、結果的に３以上の擬似カラー画像信号を生成させる際に生じる色再現誤差が最小限となるように決定されていること、
を特徴とする可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムを提供する。
【００２５】
上記のように光学フィルタ等の光学系を用いて分光学的に感度関数をかけるタイプの構成を有する可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムの場合にも、先に述べた数値計算により感度関数をかけるタイプの構成を有する可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムと同様に、被写体サンプルから取得したい所望の情報を、擬似カラー画像の色表示を利用して定量的に評価することが充分にできる。
【００２６】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながら本発明の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムの好適な一実施形態について詳細に説明する。なお、以下の説明では、同一または相当部分には同一符号を付し、重複する説明は省略する。
【００２７】
［第一実施形態］
図１は、本発明の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムの第一実施形態の基本構成を示す説明図である。図１に示すように、第一実施形態の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム１は、カメラ部２と、画像処理部４と、画像出力部としてのモニタ５及びプリンタ６とから構成されている。そして、カメラ部２は、分光光学部２ａと、光電変換部２ｂと、Ａ／Ｄ変換部２ｃとから構成されている。なお、このカメラ部２には、後述する画像処理部４における前処理部４ａが一体化されていてもよい。
【００２８】
分光光学部２ａは、被写体サンプルから放射される全ての波長領域の放射光Ｌ１を受光し、該放射光Ｌ１を互いに異なる中心波長を有する３以上の成分光に分光するものである。この分光光学部２ａは、上述の互いに異なる中心波長を有する３以上の成分光を生成させることが可能な構成を有しているものであれば、特に限定されないが、分光的な処理をする場合には後述する感度関数を用いて感度特性を再設定することが可能なことから１６以上の成分光に分光できる構成を有していることが好ましい。
【００２９】
このような分光光学部２ａとしては、特に、特許２７１３８３８号公報に記載の分光イメージングセンサに搭載されている干渉フィルタ及び光学ファイバープレート（何れも図示せず）であることが好ましい。なお、特許２７１３８３８号公報においては、可視カラーを主として取り扱う場合についての干渉フィルタ及び光学ファイバープレートが記載されているが、本実施形態の分光光学部２ａに適用する場合には、干渉フィルタ及び光学ファイバープレートは可視領域に限らず、電磁波全波長域を対象にする点が異なる。
【００３０】
すなわち、分光光学部２ａに適用される干渉フィルタ及び光学ファイバープレートは、少なくとも１６個の干渉フィルタを一群とし、これが多数個二次元的に配列された分光フィルタ、及び、各干渉フィルタに個々独立に光学結合された導光路が多数個一体化されてなる光学ファイバープレートであることが好ましい。
【００３１】
光電変換部２ｂは、分光光学部２ａで生成される３以上の成分光をそれぞれ光電変換し、これら３以上の成分光にそれぞれ対応した３以上の電気信号をそれぞれ生成させるものである。より具体的には、例えば、光学ファイバープレートの各導光路の光出射端毎にそれぞれ独立に光学結合された多数個の受光素子（図示せず）からなる。
【００３２】
また、上記の各受光素子は、入力された光強度に応じて電荷を発生させる光電変換素子（図示せず）と、光電変換素子の信号出力端子に接続され、画像処理部からの走査信号に応じて光電変換素子に蓄積された電荷を出力するスイッチ素子（図示せず）を１組として構成されている。
【００３３】
更に、上記の分光光学部２ａと光電変換部２ｂとが一体化された組み合せの具体的な構成としては、特許２７１３８３８号公報に記載の分光イメージングセンサが好ましい。また、この分光イメージングセンサの場合には、Ａ／Ｄ変換部２ｃ及び前処理部４ａが一体化された構成を有する。
【００３４】
Ａ／Ｄ変換部２ｃは、上記各受光素子からそれぞれ出力される電荷（電流信号）を個別に電圧信号に変換する積分回路を備えたアンプ（図示せず）と、アンプから出力される電圧信号（アナログ値）を個別にデジタル値に変換して出力するＡ／Ｄ変換器（図示せず）とから構成されている。
【００３５】
また、カメラ部２の上述した構成以外の具体的な構成としては、分光された狭帯域の画像を連続的に採取できる構成を有するものであれば特に限定されないが、好ましい他の形態としては、特開平２−２２６０２７公報に記載のものが好ましい。また、カメラ部２は、いわゆる単板、３板又は４板と呼ばれるタイプのカメラに備えられた構成を有していてもよい。
【００３６】
この場合、分光光学部２ａは被写体サンプルから放射される全ての波長領域の放射光Ｌ１を受光し、互いにことなる中心波長を有する例えば３以上（または４以上）の成分光に分光する通常のカラーカメラと同じ構成を有している。先に述べた分光イメージングタイプの構成を有するカメラ部２はは、峡帯域のバンドを目的に採取し細かい分光特性を観察するという目的で使用する場合に適しており、この単板、３板又は４板と呼ばれるタイプのカメラの構成を有するカメラ部２はより広いバンド特性（例えば８０ｎｍ以上の半値幅を有しているもの）を有する画像を採取し観察するという目的で使用する場合に適している。
【００３７】
なお、この単板、３板又は４板と呼ばれるタイプのカメラの構成を有するカメラ部２の場合には、後述の感度関数をかける目的の前処理部４ａがなくデータは、直接的に画像処理部４の本体部４ｂに送られる構成を有する。
【００３８】
また、上述の構成のカメラ部２の他にも、例えば、カラーフォーラムＪａｐａｎ９５ 頁９１−９４に記載の「２次元測色システム」のような、ターレット上に干渉フィルタを並べ回転して、逐次、バンドパス画像を取り込んでいくタイプの構成を有するカメラ部２を備えていてもよい。
【００３９】
画像出力部としてのモニタ５及びプリンタ６は、それぞれ画像処理部４で形成された擬似カラー画像及び／又は表色系に基づき定義された数値を出力する。更に、これらモニタ５及びプリンタ６には、後述する画像処理部４において生成する擬似カラー画像信号（後述の動作説明においては「生不可視カラー画像（信号）」と表記）及び擬似カラー画像信号（後述の動作説明においては「基本不可視カラー画像（信号）」と表記）の色表示行うための数値に基づく信号をＤ／Ａ変換してアナログ信号を生成し、これをモニタ５及び／又はプリンタ６に送出するためのＤ／Ａ変換器（図示せず）がそれぞれ備えられている。なお、カメラ部２と画像処理部４は一体となっていても良いし、離れていてもどちらでも良く、形状は問わない。
【００４０】
画像処理部４は、主として、カメラ部２から出力された３以上のデジタル信号（３以上の電気信号）に感度関数をかける前処理を行う前処理部４ａと、この前処理以降の処理を行う本体部４ｂとから構成されている。また、画像処理部４には、前処理部４ａと本体部４ｂを制御し、カメラ部２から出力された３以上のデジタル信号を加工して擬似カラー画像信号に変換し、被写体サンプルの擬似カラー画像の生成を行うためと、該擬似カラー画像の色表示を行うための表色系に基づき定義される数値の算出を行うための中央制御装置（図示せず）が備えられている。
【００４１】
この中央制御装置は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、及び、ＲＡＭ（何れも図示せず）を有する。中央制御装置のＣＰＵは、マイクロプロセッサ等からなり、後述する各種演算処理（画像信号生成処理（前処理）、ベクトル変換処理、画像形成処理、表色処理、感度関数の決定のための処理、マトリクスＭの決定のための処理、可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム全体の制御）を行うものである。
【００４２】
また、中央制御装置のＲＯＭには、上述の各種処理のためのプログラムが予め記憶されており、ＲＡＭは、制御・演算処理の際に各種データを読み書きするために用いられる。更に、中央制御装置は、例えば、ＣＰＵと接続された入出力ポート（図示せず）を有する。
【００４３】
この入出力ポートには、カメラ部２の各構成要素が、該各構成要素を制御する制御回路を介して電気的に接続されている。また、入出力ポートには、Ｄ／Ａ変換器を制御する制御回路を介してモニタ５及びプリンタ６がそれぞれ独立に接続されている。従って、カメラ部２、モニタ５及びプリンタ６には、入出力ポートを介して、ＣＰＵの演算処理によって生成された各種信号等が与えられる。
【００４４】
また、中央制御装置は記憶装置（図示せず）を有し、この記憶装置は、入出力ポートを介してＣＰＵと接続されている。そして、ＣＰＵは、この記憶装置にアクセスし、記憶装置に格納された以下に示すようなデータを必要に応じて用いることにより可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム１の各種処理を制御する。
【００４５】
すなわち、この記憶装置には、後述する画像信号生成処理において、カメラ部２から出力された３以上のデジタル信号（３以上の電気信号）の全てに対して、前処理部４ａにおける前処理によって３以上の感度関数をそれぞれ独立にかけることにより３以上の擬似カラー基本画像信号を生成させるためのデータが記憶されている。
【００４６】
また、この記憶装置には、後述するベクトル変換処理において、画像信号生成処理後に出力される３以上の擬似カラー基本画像信号にマトリクスＭをかけてベクトル変換することにより、３以上の擬似カラー画像信号を生成させるためのデータが記憶されている。
【００４７】
更に、この記憶装置には、後述する画像形成処理において、ベクトル変換処理に出力される３以上の擬似カラー画像信号を合成して擬似カラー画像を生成させるためのデータが記憶されている。
【００４８】
また、この記憶装置には、後述する表色処理において、ベクトル変換処理に出力される３以上の擬似カラー画像信号を用いて数値計算処理を行うことにより、表色系に基づき定義される数値を算出するためのデータが記憶されている。
【００４９】
更に、この記憶装置には、後述する感度関数の決定のための処理において、３以上の感度関数を、被写体群を代表する標準サンプルと被写体サンプルとの間の物理的状態又は化学的状態の観測すべき差異と、標準サンプルの分光スペクトルの標準波形とサンプルの分光スペクトルの波形との間の差異との間の相関関係に基づいて決定するためのデータが記憶されている。
【００５０】
また、この記憶装置には、後述するマトリクスＭの決定のための処理において、３以上の擬似カラー画像信号を生成させる際に生じる色再現誤差を低減し、理想的な感度特性に近づけるように決定するためのデータが記憶されている。
【００５１】
次に、可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム１の動作について図２〜図５に示すフローチャートを参照しながら説明する。先ず、可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム１の主電源（図示せず）をＯＮにして画像処理部４を作動させる。そして、画像処理部４における中央制御装置のＣＰＵはカメラ部２、モニタ５及びプリンタ６に駆動信号を出力する。
なお、ハードウエア構成として、カメラ部２を分離したものとし、画像処理部４は通常の市販パソコンと上で述べた本発明の計算ならびに処理機能をつかさどるソフトウエアならびに付加的ハードウエアで構成したものとし、モニタ５、プリンタ６は通常の市販のものとしてもかまわない。
【００５２】
なお、以下の動作の説明においては、「擬似カラー基本画像信号」を「生不可視カラー画像（信号）」と表記する。また、「擬似カラー画像信号」を「基本不可視カラー画像（信号）」と表記する。
【００５３】
先ず、被写体サンプル１０から放射される全ての波長領域の放射光Ｌ１を、分光光学部２ａに受光する。このとき受光する画像としては、被写体サンプル１０の全体像Ｐ０であってもよく、その部分領域Ｅ１の何れであってもよい。そして、受光画像の連続放射スペクトルλＯ Ｓ０は、ｎ個（ｎ≧３）の光学的フィルタにより、互いに異なる中心波長λＯ Ｓ１，λＯ Ｓ２・・・λＯ Ｓｎをそれぞれ有するｎ個（ｎ≧３）の成分光に分解される（ＳＴ１）。なお、ここで、放射光Ｌ１は特に限定されず、例えば、被写体サンプル１０を透過する透過光、被写体サンプル１０からの反射光の何れであってもよい。
【００５４】
次に、光電変換部２ｂにおいて、互いに異なる中心波長λＯ Ｓ１，λＯ Ｓ２・・・λＯ Ｓｎをそれぞれ有するｎ個の成分光はそれぞれ光電変換され、更に、Ａ／Ｄ変換部２ｃを経ることにより、ｎ個の成分光に対応したｎ個（ｎ≧３）のデジタル化されたバンドパス画像（信号）λＳ１，λＳ２・・・λＳｎに変換される（ＳＴ２）。
【００５５】
次に、ｎ個（ｎ≧３）のバンドパス画像（信号）λＳ１，λＳ２・・・λＳｎは画像処理部４に入力されて加工される。先ず、画像信号生成処理（前処理）が行われる。即ち、ｎ個（ｎ≧３）のバンドパス画像（信号）λＳ１，λＳ２・・・λＳｎの全てに対して、予め被写体サンプルから得たい情報に応じて決定された３つの感度関数λＯ １，λＯ ２及びλＯ ３がそれぞれ独立にかけられ、３つの生不可視カラー画像（信号）λ１，λ２及びλ３が形成される（ＳＴ３）。
【００５６】
なお、ここでは、感度関数を３つ使用する場合について説明したが、使用する感度関数の数は３以上であれば特に限定されず、被写体から取得したい情報に応じて後述する感度関数を決定する際に同時に最適の数を決定してよい。
【００５７】
次に、図３に示すように、３つの生不可視カラー画像（信号）λ１，λ２及びλ３にベクトル変換処理が施され、３つの基本不可視カラー画像（信号）Ｒｉｖ，Ｇｉｖ及びＢｉｖが形成される（ＳＴ４）。すなわち、３つの基本不可視カラー画像（信号）Ｒｉｖ，Ｇｉｖ及びＢｉｖは、下記式（１）に示すように、３つの生不可視カラー画像（信号）λ１，λ２及びλ３にマトリクスＭをかけることにより生成される。
【００５８】
この処理は、３つの生不可視カラー画像（信号）λ１，λ２及びλ３の全画素の強度に対してベクトル変換を行い、基本不可視カラー画像（信号）Ｒｉｖ，Ｇｉｖ及びＢｉｖを作成するものである。
【００５９】
【数１】
このベクトル変換処理は、第一に以下の目的のために行われる。すなわち、分光イメージングセンサのタイプの構成を有するカメラ部２（又は、別の構成を有する分光器）等を用いて後述する感度関数（理想感度特性）を求めた後、その感度関数（理想感度特性）を（ＳＴ３）にて用いることにより全処理系の感度関数を決定するために行われる。
【００６１】
なお、カメラ部２の構成が先に述べたいわゆる単版、３板、４板タイプの構成を有するものの場合、決定された感度関数を用いて、その光学特性が決まるが、その場合、光学フィルタによる感度関数決定では、プラスだけの感度特性しか作ることができない。その為、得られた最適感度関数にマイナスが含まれている場合、プラスだけの感度関数からマイナスが含まれているものに変換する必要がある。この場合、その変換用にマトリクスＭを用いたベクトル変換処理が行われることになる。
【００６２】
ここで、このベクトル変換処理に使用されるマトリクスＭは、次のように決定されることが好ましい。すなわち、後に示されるように最適な感度関数（理想的な感度特性）が決定された場合、この感度特性に合わすように、プラスだけの特性を有した感度特性に、Ｍをかけその特性に近づけることが可能となる。
【００６３】
その手法としては、実際に作り得るプラスだけの最適感度関数に近い感度特性を用い、測定しようとする波長領域の複数の任意のスペクトルに対しての色値計算を行い（具体的には、生不可視カラー画像信号λ１，λ２及びλ３に基準ベクトル（単位ベクトル）をかけ、不可視カラー画像信号Ｒｉｖ，Ｇｉｖ及びＢｉｖを求め、不可視カラー値画像信号Ｌｉｖ ＊、ａｉｖ ＊、ｂｉｖ ＊と同じ計算式）、また、一方では、後述するように、得られた最適な感度関数を基に、色値計算を行い両者による色差群（色再現誤差）が最小になるようにＭを決定することにより、結果的にプラス特性だけの感度特性を理想的な感度特性に近づけることができる。
【００６４】
また、このベクトル変換処理は、第二に以下の目的のために行われる。すなわち、人間の目で、不可視画像を見たとき、擬似カラー画像を心理的且つ生理的に受け入れられるように色補正するために行われる。マトリクスＭは、例えば、３＊３（３行３列）のマトリクスであり、例えば、マトリクスＭが単位行列とすると、何も変換せず、入力値と変換後の出力値は全く同じ強度比になる。３つの生不可視カラー画像信号λ１，λ２及びλ３にＭを掛けることにより、基本不可視カラー画像信号Ｒｉｖ，Ｇｉｖ及びＢｉｖに対して濃淡コントロール、又は、色（色相）の回転等を目的としたベクトル変換が可能となる。結果的には、基本不可視カラー画像信号Ｒｉｖ，Ｇｉｖ及びＢｉｖから合成される擬似カラー画像ＲＧＢｉｖの濃淡のコントロール、又は、色（色相）の回転等が可能となる。
【００６５】
なお、図３においては、図１及び図２における被写体サンプル１０が変更して図示してある（図１及び図２における「りんご」が「手のひら」に変更されている。）が、可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム１における実際の一連の処理においては、同じ被写体サンプル１０に対して処理が行われているものとする。すなわち、被写体サンプル１０が「りんご」の場合には「りんご」に対して一連の処理が行われ、被写体サンプル１０が「手のひら」の場合には「手のひら」に対して一連の処理が行われているものとする。
【００６６】
次に、画像形成処理により、３つの基本不可視カラー画像（信号）Ｒｉｖ，Ｇｉｖ及びＢｉｖから擬似カラー画像ＲＧＢｉｖを合成する（ＳＴ５）。擬似カラー画像ＲＧＢｉｖは、それぞれ既存のＲＧＢの発光体に割り当てることが可能であり、モニタ５においてディスプレイ表示が可能である。なお、基本不可視カラー画像（信号）と疑似カラー画像は通常１：１で対応するが、モニタ５のディスプレイの発光体種によっては、調整が必要な場合もある。
【００６７】
また、この画像形成処理においては、図４に示すように、基本不可視カラー画像（信号）Ｒｉｖ，Ｇｉｖ及びＢｉｖに対して、吸収度に基づく擬似吸収カラー画像（信号）を求め（ＳＴ７）、これを用いて吸収度に基づく擬似吸収カラー画像を形成してもよい（ＳＴ８）。ここで、吸収度に基づく不可視吸収カラー画像（信号）は、「−ｌｏｇＲｉｖ」、「−ｌｏｇＧｉｖ」及び「−ｌｏｇＢｉｖ」で表現される。そして、これらを合成することにより吸収度に基づく擬似カラー吸収画像ＲＧＢｉｖεを表示することができる。また、「−ｌｏｇＲｉｖ」、「−ｌｏｇＧｉｖ」及び「−ｌｏｇＢｉｖ」で表現する代わりに、別の表現として、吸収度に基づく不可視吸収カラー画像（信号）を、ＫｕｂｅｌｋａＭｕｎｋ関数のように、散乱分を加味した吸収度を表す関数等を用いて、「（１−Ｒｉｖ）２／２Ｒｉｖ」、「（１−Ｇｉｖ）２／２Ｇｉｖ」、「（１−Ｂｉｖ）２／２Ｂｉｖ」で表現してもよい（図示せず）。
【００６８】
この吸収度に基づく不可視吸収カラー画像（信号）及び吸収度に基づく擬似吸収カラー画像による表示は、例えば、ある波長帯域に特異的な吸収バンドを有する試料（例えば、植物のクロロフィル）の撮影の時、その吸収度合いを強度パラメータとして表示することができる点で有効である。
【００６９】
更に、この画像形成処理と平行して表色処理を行う（ＳＴ６）。即ち、色表示を行うための表色系に基づき定義される数値の算出を行う。
【００７０】
この表色処理は、基本不可視カラー画像（信号）Ｒｉｖ，Ｇｉｖ及びＢｉｖ、又は、これらの合成画像である擬似カラー画像ＲＧＢｉｖに対し、可視光領域において色彩的処理として行われている処理を適用し、不可視情報を含む基本不可視カラー画像（信号）Ｒｉｖ，Ｇｉｖ及びＢｉｖ又は擬似カラー画像ＲＧＢｉｖの色立体上の数値を求める為の処理である。これは、可視情報のみを含むカラー画像の変わりに、不可視情報を含む基本不可視カラー画像（信号）Ｒｉｖ，Ｇｉｖ及びＢｉｖ又は擬似カラー画像ＲＧＢｉｖを使用し、基本不可視カラー画像（信号）Ｒｉｖ，Ｇｉｖ及びＢｉｖを人間の感覚に近い、明度、彩度、色相から構成される色立体の座標上の数値で表現して評価するものである。
【００７１】
先ず、表色処理について説明する前に、簡単のために、可視光領域において色彩的処理として行われている処理について、基本的色変換であるＣＩＥＬａｂ方式（Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系）を例にして説明する。画像の入力値をＸＹＺとし、１００％の反射率、１００％の透過率または１００％のエネルギー値をＸｎ、Ｙｎ、Ｚｎ（光源特性で変わる係数）とすると、Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊は下記式（２）〜（４）で表せる。
【００７２】
【数２】
【数３】
【数４】
ここで、式（２）〜（４）中の各係数及び定数は、Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間で色表示した時にのみ（可視領域の画像の議論でのみ）有効なものであり、例えば、測定の対象となる波長領域が近赤外領域等の不可視領域となると無意味な係数となる。
【００７６】
これらの式（２）〜（４）に対して、本実施形態の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム１における表色処理では、不可視情報を含む基本不可視カラー画像（信号）Ｒｉｖ，Ｇｉｖ及びＢｉｖ又は擬似カラー画像ＲＧＢｉｖの色立体上の数値として、下記式（５）〜（７）で表されるＬｉｖ ＊、ａｉｖ ＊、ｂｉｖ ＊を定義して使用する。
【００７７】
【数５】
【数６】
【数７】
ここで、式（５）〜（７）中、Ｒｉｖｎは、測定波長範囲において、１００％反射率分布、透過率分布、または１００％を規定するエネルギー分布に対し、感度関数を掛け合わせ、各々の値を積分した値を、Ｒｉｖｎ、Ｇｉｖｎ、Ｂｉｖｎとしたもののうち、疑似色赤（Ｒｅｄ）を代表する値を示す。
【００８１】
また、Ｇｉｖｎは、測定波長範囲において、１００％反射率分布、透過率分布、または１００％を規定するエネルギー分布に対し、感度関数を掛け合わせ、各々の値を積分した値を、Ｒｉｖｎ、Ｇｉｖｎ、Ｂｉｖｎとしたもののうち、疑似色緑（Ｇｒｅｅｎ）を代表する値を示す。
【００８２】
更に、Ｂｉｖｎは、測定波長範囲において、１００％反射率分布、透過率分布、または１００％を規定するエネルギー分布に対し、感度関数を掛け合わせ、各々の値を積分した値を、Ｒｉｖｎ、Ｇｉｖｎ、Ｂｉｖｎとしたもののうち、疑似色青（Ｂｌｕｅ）を代表する値を示す。
【００８３】
また、式（５）〜（７）中、Ｋｌ、Ｋａ、Ｋｂはそれぞれ定数を示す。このシステムでは、擬似カラーにより色付けされた被写体をディスプレイを通して人間の目で見る為、ディスプレイ発色から人間の目に到る経路だけを考慮すれば良いとも考えられる為、Ｋｌ、Ｋａ、Ｋｂは被写体に無関係にそれぞれ人間の感覚に合わせて決定しても良く、結果的に、可視域の係数と通常は同等で良いことになる。しかしながら、より高いレベルでの検討を行う時、すなわち、感度関数に相関のある表色系を考え、最終的画像を人間が見るということを抜きに検討を行うことも発生する。その為その時には、感度関数に合わせて決定してもよい。
【００８４】
ここで、式（５）〜（７）において、べき乗数である１／３乗という指数を式（２）〜（４）と同じにした理由は、物体色における輝度（物理量）と明度（人間の心理物理量）の関係が、可視域においては殆どの場合この指数値で表す事ができる。また、本発明のシステムの主たる使用方法は、不可視物体を観察しながら、ディスプレイに映し、且つその色値を表示、記録するというものである為、表示された擬似カラーと人間の目の間には可視域の色彩関係が存在する為、べき乗数である１／３乗という指数をそのまま使うことが有効であると本発明者らは考えた為である。
【００８５】
また、物体色における輝度（物理量）と明度（人間の心理物理量）の関係を表現する際にも上記説明と同様に、上記の指数を用いることが可能となると本発明者らは考えているからである。また、人間以外の動物の感覚指標（感度関数）、無機質なもの感覚指標（感度関数）を取り扱う場合に関しても上記の指数を用いることが有効であると本発明者らは考えているからである。
【００８６】
また、この表色処理においては、画像形成処理において図４を用いて先に述べたように吸収度に基づく不可視吸収カラー画像（信号）を求め、これを用いて吸収度に基づく擬似カラー画像を形成している場合には、Ｒｉｖ，Ｇｉｖ及びＢｉｖ並びにＲＧＢｉｖの代りに、吸収度に基づく不可視吸収カラー画像（信号）（例えば、−ｌｏｇＲｉｖ、−ｌｏｇＧｉｖ及び−ｌｏｇＢｉｖ）或いは吸収度に基づく擬似吸収カラー画像ＲＧＢｉｖεを用いてもよい（ＳＴ９）。
【００８７】
更に、この表色処理においては、図５に示すように、式（５）〜（７）で表されるＬｉｖ ＊、ａｉｖ ＊、ｂｉｖ ＊を用いて、下記式（８）及び（９）で定義される数値Ｈｉｖ Ｏ及びＣｉｖ ＊を算出し、Ｌｉｖ ＊と合わせて擬似カラー画像ＲＧＢｉｖの色立体上の別の数値として使用してもよい（ＳＴ１０）。即ち、Ｌｉｖ ＊（明度）、Ｈｉｖ ＊（色相）及びＣｉｖ ＊（彩度）として表現してもよい。また、Ｃｉｖ ＊（彩度）のかわりに、下記式（１０）で定義される数値Ｓｉｖ ＊を彩度として使用してもよい。
【００８８】
【数８】
【数９】
【数１０】
上述の表色処理は、化学的な分光分析に用いられている手法と異なり、光強度のうち求める波長範囲の光強度の積分値的な量（例えば、Ｒｉｖ、Ｇｉｖ、Ｂｉｖ値）をベースに、その比ｒｉｖ＝Ｒｉｖ／（Ｒｉｖ＋Ｇｉｖ＋Ｂｉｖ）、ｇｉｖ＝Ｇｉｖ／（Ｒｉｖ＋Ｇｉｖ＋Ｂｉｖ）、とＧｉｖ値等のスカラー量で、そのエネルギー量を簡便に立体的に表現したものと同等である。この立体情報をデフォルメすることにより、上述したように、Ｌｉｖ ＊、ａｉｖ ＊、ｂｉｖ ＊の表示に変形可能であり、更には、Ｌｉｖ ＊（明度）、Ｈｉｖ ＊（色相）及びＣｉｖ ＊（彩度）のように別のスカラー量として表すことが可能である。
【００９２】
Ｌｉｖ ＊（明度）は、主な中心波長領域の明るさを示しており、また、Ｃｉｖ ＊（彩度）は、グレイライン（即ちＲｉｖ、Ｇｉｖ、Ｂｉｖの平均的な明るさライン）を基準として、任意の波長成分強度がどれだけ特徴的に突出しているかを示しており、更に、Ｈｉｖ ＊（色相）は、３つのエネルギーで表現される全方向性の中からどの方向により傾いているかを示す。具体的には可視では、赤、橙、黄、緑、青、藍、紫のような色あいを意味するが、不可視でもこれと同じである。
【００９３】
また、Ｌｉｖ ＊（明度）、Ｈｉｖ ＊（色相）及びＣｉｖ ＊（彩度）はモノクロ画像なので、何れか１つに関していわゆる偽カラー（Ｐｓｅｕｄｏ Ｃｏｌｏｒ）画像を形成し、これをモニタ５及び／又はプリンタ６に出力する画像Ｐ１としてもよい。更に、図５に示すように、偽カラー（Ｐｓｅｕｄｏ Ｃｏｌｏｒ）画像である、Ｌｉｖ ＊、Ｈｉｖ ＊及びＣｉｖ ＊には、Ｌｉｖ ＊、Ｈｉｖ ＊及びＣｉｖ ＊の何れかの値についての濃度情報を示す偽カラーバー２１、２２及び２３をそれぞれ更に表示してもよい（図１３参照）。
【００９４】
モニタ５及び／又はプリンタ６に出力される画像Ｐ１について説明する。画像Ｐ１には、上述の擬似カラー画像ＲＧＢｉｖ又はＲＧＢｉｖεの他に、被写体の各種分光スペクトル、Ｌｉｖ ＊、ａｉｖ ＊、ｂｉｖ ＊、Ｈｉｖ ＊、Ｃｉｖ ＊、ｒｉｖ、ｇｉｖ等の数値データの表、Ｌｉｖ ＊、ａｉｖ ＊、ｂｉｖ ＊、Ｈｉｖ ＊、Ｃｉｖ ＊、ｒｉｖ、ｇｉｖ等の数値データの２次元或いは３次元グラフ、等を適宜組み合せて表示してよい。また、擬似カラー画像ＲＧＢｉｖ又はＲＧＢｉｖεについても、被写体の全体画像と部分領域の画像とをそれぞれ独立に表示してもよい。更には、通常の可視光の画像も擬似カラー画像と合わせて表示してもよい。
【００９５】
例えば、図６に示すように、モニタ５及び／又はプリンタ６に出力される画像Ｐ１として、擬似カラー画像ＲＧＢｉｖと、被写体の部分領域Ｅ１及びＥ２における反射率ＲのプロフィールＬＥ１及びＬＥ２を示す分光スペクトルのグラフＧ１と、Ｌｉｖ ＊、ａｉｖ ＊、ｂｉｖ ＊、Ｈｉｖ ＊、Ｃｉｖ ＊、ｒｉｖ、ｇｉｖ等の数値データの表Ｔ１を合わせて表示してもよい。
【００９６】
また、例えば、図７に示すように、モニタ５及び／又はプリンタ６に出力される画像Ｐ１として、上記ＲＧＢｉｖと、グラフＧ１と、ａｉｖ ＊及びｂｉｖ ＊の２次元グラフＧ２（被写体の部分領域Ｅ１及びＥ２に基づく座標上の点ＰＥ１及び座標上の点ＰＥ２がプロットされている。）と、ｕｉｖ ＊及びｖｉｖ ＊の２次元グラフＧ２（被写体の部分領域Ｅ１及びＥ２に基づく座標上の点ＰＥ１及び座標上の点ＰＥ２がプロットされている。）とを合わせて表示してもよい。
【００９７】
なお、ここで、「ｕｉｖ ＊」とは、上記可視表色系ＣＩＥＬ＊ａ＊ｂ＊からＬｉｖ ＊、ａｉｖ ＊、ｂｉｖ ＊にモディファイした手法と同様に、ＣＩＥ１９７６Ｌ＊ｕ＊ｖ＊からモディファイされたＬｉｖ ＊、ｕｉｖ ＊、ｖｉｖ ＊のうち、ｕｉｖ ＊を示す。また、「ｖｉｖ ＊」とは、上記可視表色系ＣＩＥＬ＊ａ＊ｂ＊からＬｉｖ ＊、ａｉｖ ＊、ｂｉｖ ＊にモディファイした手法と同様に、ＣＩＥ１９７６Ｌ＊ｕ＊ｖ＊からモディファイされたＬｉｖ ＊、ｕｉｖ ＊、ｖｉｖ ＊のうち、ｖｉｖ ＊を示す。
【００９８】
更に、例えば、図８に示すように、モニタ５及び／又はプリンタ６に出力される画像Ｐ１として、擬似カラー画像ＲＧＢｉｖと、ｒｉｖ及びｇｉｖのグラフＧ４を合わせて表示してもよい。
【００９９】
また、例えば、図９に示すように、モニタ５及び／又はプリンタ６に出力される画像Ｐ１として、上記ＲＧＢｉｖと、グラフＧ２と、Δａｉｖ ＊及びΔｂｉｖ ＊の２次元グラフＧ５（被写体の部分領域Ｅ１及びＥ２に基づく座標上の点Ｐ（Ｅ１−Ｅ１）及び座標上の点Ｐ（Ｅ２−Ｅ１）がプロットされている。）と、ΔＬｉｖ ＊の１次元グラフＧ６（被写体の部分領域Ｅ１及びＥ２に基づく座標上の点Ｐ（Ｅ１−Ｅ１）及び座標上の点Ｐ（Ｅ２−Ｅ１）がプロットされている。）を合わせて表示してもよい。
なお、ここで、「Δａｉｖ ＊」とは２つのａｉｖ ＊の差を示し、「Δｂｉｖ ＊」とは２つのａｉｖ ＊の差を示す。
【０１００】
また、例えば、図１０に示すように、モニタ５及び／又はプリンタ６に出力される画像Ｐ１として、ＲＧＢｉｖと、グラフＧ１と、被写体の部分領域Ｅ１及びＥ２における透過率ＡｂｓのプロフィールＬＥ１及びＬＥ２を示す分光スペクトルのグラフＧ１とを合わせて表示してもよい。なお、最初の取り込み画像数が最小である３個の場合、そのままの波長数の折れ線表示でもよいが、分光推定し、データ数を増やしてグラフ化しても良い。
【０１０１】
更に、例えば、図１１に示すように、モニタ５及び／又はプリンタ６に出力される画像Ｐ１として、ＲＧＢｉｖと、グラフＧ１と、被写体の部分領域Ｅ１及びＥ２におけるＫ／Ｓ値のプロフィールＬＥ１及びＬＥ２を示す分光スペクトルのグラフＧ１とを合わせて表示してもよい。なお、ここで、「Ｋ／Ｓ値」とは、（吸収係数）／（散乱係数）を示す。
【０１０２】
また、例えば、図１２に示すように、モニタ５及び／又はプリンタ６に出力される画像Ｐ１として、Ｌｉｖ ＊、ａｉｖ ＊、ｂｉｖ ＊の３次元グラフＧ９（被写体の部分領域Ｅ１及びＥ２に基づく座標上の点ＰＥ１及び座標上の点ＰＥ２がプロットされている。）
【０１０３】
更に、例えば、図１３に示すように、モニタ５及び／又はプリンタ６に出力される画像Ｐ１として、Ｈｉｖ ＊の偽カラー画像と、Ｈｉｖ ＊値の濃度情報を数値化したグラフ（偽カラーバー）２２とを合わせて表示してもよい。
【０１０４】
また、例えば、図１４に示すように、モニタ５及び／又はプリンタ６に出力される画像Ｐ１として、Ｈｉｖ ＊の偽カラー立体画像と、Ｈｉｖ ＊値の濃度情報を数値化し、更に立体表示したグラフ（偽カラーバー）Ｇ１０とを合わせて表示してもよい。
【０１０５】
また、吸収度合いの係数ＱＲｉｖ、ＱＧｉｖ、ＱＢｉｖ、それを用いた色濃度値ｑｒｉｖ、ｑｇｉｖへの変更も重要な内容である。なお、ここで、「ＱＲｉｖ」とは、−ｌｏｇＲｉｖと（１−Ｒｉｖ）２／２Ｒｉｖと同等であり、いわゆるＲｉｖの吸収度画像値を示す。更に、「ＱＧｉｖ」とは、−ｌｏｇＧｉｖと（１−Ｇｉｖ）２／２Ｇｉｖと同等であり、いわゆるＧｉｖの吸収度画像値を示す。また、「ＱＢｉｖ」とは、−ｌｏｇＢｉｖと（１−Ｂｉｖ）２／２Ｂｉｖと同等であり、いわゆるＢｉｖの吸収度画像値を示す。
【０１０６】
更に、「ｑｒｉｖ」とは、前述したｒｉｖ値との補色色度座標値であり、次式で定義される値を示す。すなわち、ｑｒｉｖ＝ＱＲｉｖ／（ＱＲｉｖ＋ＱＧｉｖ＋ＱＢｉｖ）で定義される。また、「ｑｇｉｖ」とは、前述したｇｉｖ値との補色色度座標値であり、次式で定義される値を示す。すなわち、ｑｇｉｖ＝ＱＧｉｖ／（ＱＲｉｖ＋ＱＧｉｖ＋ＱＢｉｖ）で定義される。
【０１０７】
以下、図１５を参照しながら、画像処理部４における画像信号生成処理で使用される最適な感度関数を決定する方法の一例について説明する。
【０１０８】
ある被写体サンプルの画像を擬似カラー画像として表示するという手法は公知であるが、被写体サンプルのから取得したい情報に基づいて決定された最適な感度関数を使用して擬似カラー画像を形成する手法はこれまでに提案されていなかった。これに対して、本実施形態の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム１では、画像処理部４における画像信号生成処理において取得したい情報に基づいて決定した最適な感度関数を使用する。
【０１０９】
撮像システム１で使用される感度関数λＯ １，λＯ ２及びλＯ ３は、同種の被写体１０からなる被写体群を構成する各被写体１０間に生ずる物理的状態又は化学的状態の観測すべき差異と、上記被写体群を構成する各被写体１０の分光スペクトル間に生ずる差異との間の相関関係に基づいて決定される。なお、この撮像システム１では、例えば、撮像する被写体毎に最適な感度関数を予め求めておき、そのデータを画像処理部４中の中央制御装置の記憶装置に格納し、これを使用するプログラムをＲＯＭに格納しておいて使用してもよい。また、感度関数を決定するプログラムを上記ＲＯＭに格納しておき、求められた最適な感度関数のデータを記憶装置に格納して基本不可視カラー画像（信号）＋擬似カラー画像を形成する毎にこれを使用してもよい。
【０１１０】
図１５に示す方法は、同種の被写体１０からなる被写体群を構成する各被写体１０間に生ずる物理的状態又は化学的状態の観測すべき差異を明確に表現するために、不可視領域の画像情報に、人間の視覚特性、人間の感覚特性を加味して最適な感度関数を決定する方法である。
【０１１１】
先ず、図１５に示すように、所定の数の被写体からなる被写体群に対して、各被写体間の物理的状態又は化学的状態の観測すべき差異に基づいて被写体群を幾つかのクラスター分けする（ＳＴ１１）。なお、この段階で、予め個々の被写体の分光スペクトル（分光スペクトル）をラフに測定しておき、そのラフなデータにおける物理的状態又は化学的状態の観測すべき差異と関連付けてクラスター分けしてもよい。また、被写体サンプルの破壊試験又は被破壊試験結果等他の試験結果を併用してもよい。
【０１１２】
ここでは、被写体群が４つのクラスター１１〜１４に分けられる場合について説明する。次に、４つのクラスター１１〜１４のそれぞれについて、全波長領域の分光スペクトルλ１１〜λ１４（例えば、反射光スペクトル、透過光スペクトル、吸収光スペクトル等の分光スペクトル）を測定する（ＳＴ１２）。なお、上述の分光測定は、撮像システム１を用いて行ってもよく、別の分光装置を使用してもよい。また、被写体が全体像では、各被写体の分光スペクトルの波形の差異と、各被写体間の物理的状態又は化学的状態の観測すべき差異との相関関係が確認されず、全体像内の部分領域に上記の差異が存在する場合は、その部分領域に関する分光スペクトルを測定する。
【０１１３】
次に、分光スペクトルλ１１〜λ１４に基づいて、最適な感度関数λＯ １，λＯ ２及びλＯ ３を決定する際のはじめのモデルとなる最初の感度関数λＯ １０，λＯ ２０及びλＯ ３０を仮定する（ＳＴ１３）。最適な感度関数λＯ １，λＯ ２及びλＯ ３は、最初の感度関数λＯ １０，λＯ ２０及びλＯ ３０をモディファイしてゆくことにより決定される。より具体的には、モディファイするときの容易性の観点から、最初の感度関数λＯ １０，λＯ ２０及びλＯ ３０はバンドパス状の関数とする。そのため、その波長の値を決定することが重要になる。
【０１１４】
最初の感度関数λＯ １０，λＯ ２０及びλＯ ３０の波長の値は、分光スペクトルの分光データから特長のある波長を選択する。この特長のある波長の値とは、例えば、分光スペクトル強度Ｉの極大値或いは極小値を与える波長値であることが多いが、被写体群を構成する各被写体間の物理的状態又は化学的状態の観測すべき差異を反映する値であればこれに限定されるものではなく、例えば、分光スペクトルのショルダー部分にある波長値であってもよい。そして、上記の波長値λＡ，λＢ及びλＣを決定することにより、バンドパス状の最初の感度関数λＯ １０，λＯ ２０及びλＯ ３０が作成される。
【０１１５】
次に、分光スペクトルλ１１〜λ１４に対して、最初の感度関数λＯ １０，λＯ ２０及びλＯ ３０をかけて、基本不可視カラー画像（信号）Ｒｉｖ１，Ｇｉｖ１及びＢｉｖ１を得て、更にこれらを結合することにより、最初の擬似カラー画像ＲＧＢｉｖ１を作成する（ＳＴ１４）。
【０１１６】
上述のように基本的に被写体群を構成する各被写体間の物理的状態又は化学的状態の観測すべき差異を反映した特長をＲｉｖ，Ｇｉｖ及びＢｉｖの各値に割付して表すということは、その特長が基本的な色相を決定することになる。そのため、各々の特長は色相によって代表されることになり、またその程度、量は色の濃淡、簡単には彩度（更に厳密には、明度と彩度の合成ベクトルとなる）で代表されることになる。その結果、不可視領域のスペクトルさえも色彩的に特長を持たせた状態で擬似カラーで表現できることになる。
【０１１７】
ＲＧＢｉｖ１を作成後は、この画像を観察しながら最初の感度関数λＯ １０，λＯ ２０及びλＯ ３０のシェイプを適宜変形して調整する（例えば、強度Ｉ、波長値λＡ，λＢ及びλＣをかえてもよい。）。なお、ＲＧＢｉｖ１の段階で色彩的に認識可能な画像を得ることができる場合には、最初の感度関数λＯ １０，λＯ ２０及びλＯ ３０が最適な感度関数λＯ １，λＯ ２及びλＯ ３となる。
【０１１８】
最初の感度関数λＯ １０，λＯ ２０及びλＯ ３０のシェイプを変形する際には、先ず、ローレンツ型の関数、またはガウス分布を仮定して、はじめのバンドパス状のシェイプに対して膨らみを設ける。この膨らみを設ける場合には、必要以上に膨らみを増すと、彩度差が低くなるので過度に行わないように注意する。またより彩度差を強調して色の選別能力を高めるには、それぞれのバンドが交わる領域、すなわち感度関数が重なる領域にマイナス特性を設けることにより彩度差を増すことが出来るため、画像を見ながら、その感度特性を変え調整を行う。
【０１１９】
なお、不可視領域の可視化（擬似カラー化）を行う場合、可視化された色が自然では存在しないものの為、その可視領域と同等の感覚特性を盛り込むことが好ましい。例えば、寒色及び暖色の関係はそのままフ゛ルー系、赤橙系の関係ならびに、また自然物を対象にした場合、新鮮な物は色相で言えば、青、緑系の感覚があり、新鮮でないもの腐敗したものは、褐色、茶、赤系の感覚がある。その為、自然物を試料対象にした場合、バンドパス状の最初の感度関数の波長選択ならびに、Ｒｉｖ，Ｇｉｖ及びＢｉｖへの対応は可視領域と同等の感覚特性にあったものとすることが好ましい。
【０１２０】
決定された感度関数（特性）は最終的な不可視値（Ｒｉｖ、Ｇｉｖ、Ｂｉｖ、Ｌｉｖ ＊、ａｉｖ ＊及びｂｉｖ ＊）の値を決定する為、その感度関数はその都度明記する必要がある。しかしながら、決定された感度関数がそれぞれ、試料毎、使う波長毎に検証されてゆき、業界での使用頻度が高くなれば、その明記方法は簡略化される。
【０１２１】
更に、最適な感度関数の決定法としては、人間の感覚を関与させずに最適な感度関数を決定する手法である。例えば、主成分分析法を用いて、平均ベクトル、主成分ベクトルを計算し、これらをそのまま用いて感度関数とする手法と、更に２次的に変換して最適化した値を感度関数とする手法とがある。
【０１２２】
また、得ようとする擬似カラー画像情報として、例えば、人間以外の動物の視覚特性に合致した画像が要求されている場合には、例えば、動物の錐体の数及び視覚特性に合致した感度関数を最適な感度関数として使用してよい。更に２次的に変換して最適化した値を感度関数として使用することが好ましい。
【０１２３】
また、動物の視覚特性は、長い年月を通して最適なものが選ばれてきたようである。しかしながら、数学的また分光学的に見ると助長性（Ｒｅｄｕｎｄａｎｃｙ）が多い場合も多々ある。特に、人間の場合の錐体特性はＲｅｄの錐体、Ｇｒｅｅｎの錐体特性は殆ど近似している為、数学的にはその領域はＲｅｄｕｎｄａｎｃｙが高いとも言える。一方、先に述べた被写体に含有される主成分を分析し数学的に最適な感度関数を求める場合には、Ｒｅｄｕｎｄａｎｃｙをなるべく減らし、それぞれ感度関数を用いて計算された数値の相互間の相関がなるべく少ないものを作り出すことができる。
【０１２４】
そのため、結果的には可視領域だけに限っても人間の視覚特性とは違ったものになる。従って、不可視領域においても、動物の感度特性と、純粋に数学的に解いたものとにもこれと同じと考えられる。その為、結果的にその何れ（生物学的なものと、純粋に数学的なもの）もが、重要な為、その両方を考慮した感度特性も用いることとする。
【０１２５】
また、最適な感度関数の決定法としては、上述した方法の他に、以下の方法がある。即ち、擬似カラー化を行おうとする被写体の分光スペクトルの波長帯域が例えば３００〜９００ｎｍ程度の紫外、可視、近赤外領域であれば、先に述べたように大きな波長幅を有する最適な感度関数を決定し、被写体のオリジナルな分光分布（分光スペクトル）から、所望の擬似カラー画像を形成することができる。しかしながら、分光スペクトルが比較的長波長側の近赤外領域（例えば、８００〜２５００ｎｍの波長領域）に観測される被写体の擬似カラー画像を作成する場合、上述の様に幅広い重み付け関数（感度関数）とオリジナルな分光分布からは、所望とする擬似カラー画像が得られにくい場合が多い。
【０１２６】
すなわち、８００〜２５００ｎｍの波長領域の近赤外領域の分光スペクトルは、多重共線性が強く、各物質成分による吸収はそれぞれ広い波長範囲に分布する。その為、可視領域のスペクトルの様に特異的な吸収スペクトルが現れにくい為、同種類の物質から構成される被写体の分光スペクトル（反射光スペクトル或いは吸収光スペクトル）は殆ど同じシェイプとなってしまい、図１５を用いて説明した方法では、最適な感度関数を決定することが難しい。
【０１２７】
この場合には、重回帰分析（ＭＬＲ）又は主成分回帰分析（ＰＣＲ）法を用いて、得ようとする被写体の情報（例えば、被写体に含まれる特定の成分の濃度など）と相関の高い波長を選ぶことが可能となる。この場合、採取画像も、生画像から吸光画像または２次微分画像に置き換えたものを用いた方が精度の高い画像を得ることができる。
【０１２８】
特にこの方法は、得ようとする擬似カラー画像情報が、被写体中に含有される特定の物質の濃度を定量可能に表示するためのものと限定されている場合に有効に適用できる傾向にある。
【０１２９】
このように、重回帰的手法によって得られた回帰式より、得ようとする成分の濃度マップ（画像）が得られる為、これを偽カラー（Ｐｓｅｕｄｏ ｃｏｌｏｒ）として単一物質濃度の画像として表示してもよいし、また、３成分のそれぞれの濃度マップ（画像）を得て、この３枚画像をそれぞれ、Ｒｉｖ，Ｇｉｖ及びＢｉｖに対応させ、擬似カラー（Ｆａｌｓｅ ｃｏｌｏｒ）化して表示しても良い。これにより、それら３成分が醸し出す映像を直接見ることが可能になり、また、これら３成分画像から色立体配置画像ができる為、より高度な解析が可能になる。この場合、最適な感度関数の波長幅は狭くなり、例えば２ｎｍ間隔の波長幅でそれぞれの画像を採取した場合、最短波長幅（２ｎｍ）が選ばれる場合が多くなる傾向にある。
【０１３０】
以下、図１６を参照しながら、画像処理部４におけるベクトル変換処理で使用される最適なマトリクスＭを決定する方法の一例について説明する。
【０１３１】
最初に、観測すべき被写体から取得したい情報に対応した擬似カラー画像の基準となるスペクトル（以下、「基準スペクトル」という）を１２本以上用意する。この基準スペクトルとは、先に述べた最適の感度関数と同じ波長領域内のスペクトルであって、採用する表色系（例えば、本実施形態においては、Ｌｉｖ ＊ａｉｖ ＊ｂｉｖ ＊表色系）の色座標空間内に均一に分布可能な色度点を形成させる為のスペクトルである。
【０１３２】
ここで、基準スペクトルの数を１２本未満となると、精度の高い色値計算がやや困難になる傾向が大きくなる。また、より精度の高い色値計算を行う観点からは、基準スペクトルの数は１８本以上であることが好ましい。
【０１３３】
ここでは、基準ベクトルを１２本用いる場合について説明する。先ず、これらの基準スペクトルＤ１〜Ｄ１２のそれぞれに対して最適な感度関数ｂｉｒｓ Ｏ、ｇｉｒｓ Ｏ及びｒｉｒｓ Ｏ（先に述べた最適な感度関数λＯ １，λＯ ２及びλＯ ３に相当するものである）をそれぞれかけて、１２組の基準となる擬似カラー基本画像信号（Ｒｉｖ、ｓｔｎ１，Ｇｉｖ、ｓｔｎ１，Ｂｉｖ、ｓｔｎ１）〜（Ｒｉｖ、ｓｔｎ１２，Ｇｉｖ、ｓｔｎ１２，Ｂｉｖ、ｓｔｎ１２）を生成させ、更に、これらを用いて、先に述べた式（５）〜（７）に示した計算を行い、Ｌｉｖ ＊ａｉｖ ＊ｂｉｖ ＊表色系の色座標空間Ｃ１内に分布する１２個の色度点Ｐｉ１〜Ｐｉ１２を求める（ＳＴ１５）。
【０１３４】
次に、分光光学部２により得られる物理的な感度関数ｂｉｒｐ、ｇｉｒｐ及びｒｉｒｐ（先に述べた図２を用いて説明した、ｎ個（ｎ≧３）のデジタル化されたバンドパス画像（信号）λＳ１，λＳ２・・・λＳｎに相当するものである）に、マトリクスＭ（初回の場合は３行３列の単位行列）をかけて得られる感度関数ｂｉｒ Ｏ、ｇｉｒ Ｏ及びｒｉｒ Ｏを求める。次に、基準スペクトルＤ１〜Ｄ１２のそれぞれに対してこの感度関数ｂｉｒ Ｏ、ｇｉｒ Ｏ及びｒｉｒ Ｏをそれぞれかけて、１２組の擬似カラー基本画像信号（Ｒｉｖ、ｓｍｐ１，Ｇｉｖ、ｓｍｐ１，Ｂｉｖ、ｓｍｐ１）〜（Ｒｉｖ、ｓｍｐ１２，Ｇｉｖ、ｓｍｐ１２，Ｂｉｖ、ｓｍｐ１２）を生成させ、更に、これらを用いて、先に述べた式（５）〜（７）に示した計算を行い、Ｌｉｖ ＊ａｉｖ ＊ｂｉｖ ＊表色系の色座標空間Ｃ１内に分布する１２個の色度点Ｐｒ１〜Ｐｒ１２を求める（ＳＴ１６）。
【０１３５】
次に、色座標空間Ｃ１内において、色度点Ｐｉ１と色度点Ｐｒ１との間の色差（色再現誤差）、色度点Ｐｉ２と色度点Ｐｒ２との間の色差（色再現誤差）、色度点Ｐｉ３と色度点Ｐｒ３との間の色差（色再現誤差）、色度点Ｐｉ４と色度点Ｐｒ４との間の色差（色再現誤差）、色度点Ｐｉ５と色度点Ｐｒ５との間の色差（色再現誤差）、色度点Ｐｉ６と色度点Ｐｒ６との間の色差（色再現誤差）、色度点Ｐｉ７と色度点Ｐｒ７との間の色差（色再現誤差）、色度点Ｐｉ８と色度点Ｐｒ８との間の色差（色再現誤差）、色度点Ｐｉ９と色度点Ｐｒ９との間の色差（色再現誤差）、色度点Ｐｉ１０と色度点Ｐｒ１０との間の色差（色再現誤差）、色度点Ｐｉ１１と色度点Ｐｒ１１との間の色差（色再現誤差）、色度点Ｐｉ１２と色度点Ｐｒ１２との間の色差（色再現誤差）がそれぞれ最小値となるように、上記（ＳＴ１６）におけるマトリクスＭの値を変化させ、最適のマトリクスＭを求める。マトリクスＭの値は、最小自乗法等の公知の数学的処理によって行うことができる。
【０１３６】
なお、上述の方法と異なるＭの決定法としては、ＰＣＡ（主成分分析）手法がある。被写体中の主成分分析では、新しく作るベクトルは、効率良く説明できる直交ベクトル（ローディング）を空間内に作り出すことに相当する為、基本的にマトリクスＭをかけて作るベクトル変換と同じ意味になる。そのため、この手法も利用できる。
【０１３７】
［第二実施形態］
次に、本発明の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムの第二実施形態について説明する。
【０１３８】
この第二実施形態の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム１Ａは、図１に示した第一実施形態の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム１におけるカメラ部２を異なる構成に代え、更に、分光光学部２ａと光電変換部２ｂとの間に波長変換部７を設けたこと以外は第一実施形態の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム１と同様の構成を有する。
【０１３９】
波長変換光学部７は、分光光学部か出力される３以上の成分光のそれぞれを波長変換することにより３以上の成分光のそれぞれに対して光学的に感度関数をかけて、３以上の成分光のそれぞれに対応した３以上の擬似カラー成分光を生成させるものである。
【０１４０】
次に、図１８を参照して、第二実施形態の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム１Ａの動作について説明する。なお、この可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム１Ａの動作については、可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム１と異なる動作のみ説明する。
【０１４１】
先ず、被写体サンプル１０から放射される全ての波長領域の放射光Ｌ１を、分光光学部２ａに受光する。このとき受光する画像としては、被写体サンプル１０の全体像Ｐ０であってもよく、その部分領域Ｅ１の何れであってもよい。そして、受光画像の連続放射スペクトルλＯ Ｓ０は、例えば、入射光を３つに分光可能な分光プリズム（分光光学部２ａ）により、互いに異なる中心波長をそれぞれ有する３つの成分光に分解される（ＳＴ１Ａ）〜（ＳＴ２Ａ）。
【０１４２】
次に、分光プリズムから出射される３つの成分光は、分光プリズムの３つの光出射面にそれぞれ配置された光学フィルタ（波長変換部７）により波長変換される（ＳＴ２Ａ）。ここで、光学フィルタは、３つの成分光のそれそれにあわせた最適の感度特性（感度関数）λＯ １，λＯ ２，λＯ ３を有する。そのため、分光プリズムから出射される３つの成分光は、波長変換を受ける際に光学的に感度関数をかけられて３つの擬似カラー成分光に変化される。
【０１４３】
次に、光電変換部２ｂにおいて、３つの擬似カラー成分光はそれぞれ光電変換されて、３つの擬似カラー成分光に対応した３つの擬似カラー基本画像信号λ１，λ２及びλ３が形成される（ＳＴ３Ａ）。
【０１４４】
以上、本発明の実施形態について詳細に説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。
【０１４５】
また、上記実施形態の表色処理においては、表色系としてＬ＊ａ＊ｂ＊表色系を基本として定義した「Ｌｉｖ ＊ａｉｖ ＊ｂｉｖ ＊表色系」を用いる場合について説明したが、本発明の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにおいて、画像処理部において行われる表色処理に使用する表色系は特に限定されるものではなく、上記Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系以外の表色系を基本とする表色系を定義して使用してもよい。例えば、基本となる表色系としては、Ｃｉｅｌｕｖ表色系、ＨｕｎｔｅｒＬａｂ表色系、ＡＮ４０表色系、マンセル表色系、オストワルド表色系、Ｎａｔｕｒａｌ Ｃｏｌｏｒ Ｓｙｓｔｅｍ（ＮＣＳ）表色系等が挙げられ、これらを基本とした表色系（Ｌｉｖ ＊ａｉｖ ＊ｂｉｖ ＊表色系にかわる表色系）を定義して使用してもよい。
【０１４６】
また、例えば、上述の第一実施形態の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム１において、成分光の入力値を吸収度値に置き換えた後、感度関数λＯ １，λＯ ２及びλＯ ３をかけて、先に述べた吸収度に基づく擬似カラー画像信号、−ｌｏｇＲｉｖ、−ｌｏｇＧｉｖ及び−ｌｏｇＢｉｖ、並びに、これらより合成される吸収度に基づく擬似カラー画像ＲＧＢｉｖεを求めてもよい。
【０１４７】
例えば、感度関数は、被写体群を構成する各被写体間に生ずる物理的状態又は化学的状態の観測すべき差異と、被写体群を構成する各被写体の分光スペクトル間に生ずる波形の差異との間の相関関係に基づいて決定されるのが通常であるが、特に限定されない。
【０１４８】
例えば、図１９に示すような可視の波長領域にある関数だけでなく、図２０に示すように可視より短い紫外領域の波長域と可視領域ならびに可視より長い近赤外領域の領域にある関数でもよい。また、図２１に示すように可視領域内のある幅の波長域を３領域に分けて取り込む形を有する関数でもよい。また、図２２に示すようにブロードなバンド特性を有する関数でもよい。
【０１４９】
また、感度関数は、一般的にＲＧＢの３基準色を基にしたディスプレイが多い為、上述の実施形態に記載のように３つに集約することを基本としているが、表色処理で使用する表示系によっては、３つ以上であってもよい。例えば、Ｒｅｄ、Ｙｅｌｌｏｗ、Ｇｒｅｅｎ、Ｂｌｕｅ等の４色の場合もあるため、４つに集約されてもよい。
【０１５０】
【実施例】
以下、実施例及び比較例を挙げて本発明の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムについて更に詳しく説明するが、本発明はこれらの実施例に何ら限定されるものではない。
【０１５１】
（実施例１）
図１に示した第一実施形態を同様の構成を有する可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムを構成した。
【０１５２】
先ず、６種類の黒色ボールペン及びフェルトペン（以下、それぞれを、「ＳＡＳ−Ｓ（Ｍ）」、「Ｐｉｇｍａ」、「Ｔｗｉｎ（Ｔ）」、「ＳｈａｒｐＨ（Ｍ）」、「Ｕｎｉ−Ｂａｌｌ（Ｍ）」、「Ｎ−５００（Ｚ）」と表記する）を用意し、それぞれのペンを用いて白紙の一部位（それぞれ約４ｃｍ２）を塗りつぶした試料と、３種の黒色礼服生地（以下、「Ｎｏ．１」、「Ｎｏ．２」、「Ｎｏ．３」と表記する）の試料（それぞれ約２５ｃｍ２）を上記の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムを用いて撮像した。
【０１５３】
なお、「ＳＡＳ−Ｓ（Ｍ）」は、三菱社製、商品名：「ＳＡＳ−Ｓ」を示し、「Ｐｉｇｍａ」は、サクラ社製、商品名：「Ｎｏｕｖｅｌ Ｐｉｇｍａ Ｇｒａｐｈｉｃ 」を示し、「Ｔｗｉｎ（Ｔ）」は、トンボ社製、商品名：「筆ペン ついん」を示し、「ＳｈａｒｐＨ（Ｍ）」は、三菱社製、商品名：「Ｕｎｉ ０．５ ＨＢ」を示し、「Ｕｎｉ−Ｂａｌｌ（Ｍ）」は、三菱社製、商品名：「Ｕｎｉ −Ｂａｌｌ」を示し、「Ｎ−５００（Ｚ）」は、ゼブラ社製、商品名：「Ｎ−５００」を示す。
【０１５４】
それぞれの試料を可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにて撮影し、それぞれの試料のある一部位の一定エリア（約１ｃｍ２）内の平均化された反射率値を求めた。その結果を図２３及び図２４に示す。
【０１５５】
図２３及び図２４に示す各試料の反射率のプロフィールの結果からわかるように、各ペン試料の黒インクと、各黒色礼服生地試料の反射率は可視領域において、低い値を示しており、黒或は灰色と認識されることが確認された。また、これらの試料の中には、近赤外領域において高い反射率を示すもの（ＳＡＳ−Ｓ（Ｍ）、「Ｔｗｉｎ（Ｔ）」、「Ｎ−５００（Ｚ）」、「Ｎｏ．２」及び「Ｎｏ．３」）も確認された。
【０１５６】
各試料に対して上記の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムを使用して、従来法である可視域のカラー画像における色表示、並びに、本発明の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにおける不可視領域の擬似カラー画像における色表示を行った。
【０１５７】
図２３及び図２４に示す各試料の反射率のプロフィールのデータを用いて、擬似カラー画像における色表示の最適の感度関数を先に図１５を用いて説明した方法により求めた。その結果を図２５に示す。また、図２５に示した最適の感度関数を用いて先に図１６を用いて説明した方法により下記式（１１）に示すマトリクスＭを求めた。
【０１５８】
【数１１】
また、上記の図２５に示したプラスだけの感度特性に式（１１）で表されるマトリクスＭをかけることにより、図２６に示す最適な感度関数（理想感度特性値）を求めた。ここで、第一実施形態の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムの場合には、分光イメージング的手法にて、それぞれの波長に分割したバンドパス画像（図２参照）を捉えることができる。
【０１６０】
その為、それぞれのバンドパス画像に図２６に示す最適な感度関数（理想特性値）を掛けあわせ、それぞれの画像値を積分すれば、生不可視カラー画を作らずに、直接、基本不可視カラー画像（Ｒｉｖ、Ｇｉｖ、Ｂｉｖ）を作ることができ、擬似カラー画像（ＲＧＢｉｖ）ならび不可視値カラー値画像（Ｌｉｖ ＊、ａｉｖ ＊、ｂｉｖ ＊）が得られ、同時に値もそれぞれ画素に対する測定値も同時に決まるものである。
【０１６１】
なお、第二実施形態の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムのように、光学フィルタ等により光学的に感度関数をかける構成の場合には、図２５のように感度特性はプラスのものしかできない為、下記式（１２）を用いて、最適な感度関数図２６に変換する必要がある。参考までに計算上で逆の操作が必要な場合、すなわち、最適な感度関数から、プラスだけの感度特性へは、下記式（１２）に示すマトリクス「Ｍ−１」を用いて計算することが可能である。またこの（１１）及び（１２）の値は、今回の実験結果に有効なマトリックス値である。
【０１６２】
【数１２】
可視領域のカラー画像及びその色表示のための数値を従来法を用いて計算を行い求めた。更に、不可視領域の擬似カラー画像及びその色表示のための数値を図２６に示した最適な感度関数を用いて計算して求めた。その結果を、図２７、図２８及び図２９に示す。
【０１６４】
図２７では、可視領域（３８０〜７８０ｎｍ）のデータを使用し、２度視野の等色関数を用いてＸＹＺ計算し、Ｃｉｅｌａｂ計算を行ったものを表示したグラフである。全試料について、色度座標の無彩軸（ａ＊＝０，ｂ＊＝０）上に集まる傾向があることが確認された。また、これらの画像は全て黒で表示された。この画像の平均値の生データを表１に示す。
【０１６５】
【表１】
表１には、Ｉｎｔｅｒｎｅｔ用表色系であるｓＲＧＢ値ならびにＸＹＺ値とＬ＊ａ＊ｂ＊値を表した。表１に示す結果から明らかなように、各試料の画像データ値ＲｓＲＧＢ、ＧｓＲＧＢ、ＢｓＲＧＢ 値はＷｈｉｔｅ２５５に対し、０〜１１の値で、極めて低く、殆ど黒色と認識されることが確認された。若干の色の濃淡は判るが、各試料の色味の差の認識は不可能であった。
【０１６７】
図２８は、５５０〜９５０ｎｍのデータを用い、図２６に示す理想感度特性を用いて計算したものである。また、Ｌｉｖ ＊、 ａｉｖ ＊、 ｂｉｖ ＊ 値計算は式（５）〜（７）を用いた。この場合、近赤外領域のスペクトルの差違が判別でき、３種の数値（Ｌｉｖ ＊、 ａｉｖ ＊、 ｂｉｖ ＊）の特徴が色度座標上で区別できた。
【０１６８】
また、この場合、えられる擬似カラー画像上でも「ＳｈａｒｐＨ（Ｍ）」，「Ｐｉｇｍａ（Ｎ）」，「Ｕｎｉ−ｂａｌｌ（Ｍ）」が同一種と判別でき、映像では黒色として表示された。更に、この場合、「ＳＡＳ−Ｓ（Ｍ）」と「Ｎ−５０００（Ｚ）」の２種は、非常に彩度の高い黄色で表示された。また、この場合、「Ｔｗｉｎ（Ｔ）」は鮮やかな赤色で表示された。明確に数値で判別でき、また画像上の色で判別できた。この画像の生データを表２に示す。
【０１６９】
【表２】
図２９では、５５０〜９５０ｎｍのデータを用い、図２６に示す最適感度関数（理想感度特性）を用いて計算したものである。また、Ｌｉｖ ＊、 ａｉｖ ＊、 ｂｉｖ ＊ 値計算は式（５）〜（７）を用いた。なお、式（５）〜（７）において、Ｋｌ＝１， ｋａ＝１， ｋｂ＝１ とした。擬似カラー画像に関しては、図２８のものと同じである。この画像の生データを表３に示す。
【０１７１】
【表３】
この場合にも不可視の色度値にて明確に各試料の判別ができた。また、擬似カラー画像も可視域で全て黒色で表示されたものが、黒色、黄色及び赤色のことなる色の擬似カラー画像として区別して表示することができた。例えば、このような手法により、文字の改ざん等の判別問題も解決できることが確認された。
【０１７３】
また、図２８と図２９の結果を比較すると、図２８のａｉｖ ＊の方が図２９のａｉｖ ＊よりも広がって分布しているのが確認できる。これは式（２）〜（４）と、式（５）〜（７）との違い、すなわち、可視式のａ＊を求める係数が５００で、不可視式のａｉｖ ＊求める係数（Ｋａ）が２００の為、単純に可視式（２）〜（４）を用いて求めたａｉｖ ＊値の方が２．５倍伸びているということである。
【０１７４】
これに関しては、次の様に二通りの考え方ができる。即ち、一つめは、不可視領域は、目に見えない範囲であるから、目に合致した係数（Ｌ＊は１１６，ｂ＊は２００，ａ＊は５００）を当てはめることは、意味が無いと言える。しかし、次の様にも考えられる。即ち２つめは、不可視域の光量比率を色として考える場合、上記のように擬似カラーに割り当てて考えると判りやすい。
【０１７５】
すなわち、不可視領域のエネルギー量を擬似カラー化して、ＲＧＢディスプレイを通して人間が見るということを基本と考えるものである。この場合、不可視領域のエネルギー値でも、いったん擬似カラー化すると、それを見るのは人間の為、人間の見え方に則って考える必要があるとも言える。即ち、可視領域と同様な色差式（色彩表示式）を用いた方が、良いと考えることもできる。
【０１７６】
その為、式（５）〜（７）では、不可視を基準と考えている為、無機的な基準値にすること（即ち両方とも、２００，２００）が基本となっているが、どちらの考え方（即ち、あくまでも不可視領域の内部的な計算式として考えることと、不可視領域から可視領域に一度変換して、それを人間が見ることを前提に色値を考えること。）にも当てはめられる様に、式（３）では、Ｋｌ，Ｋａ，Ｋｂという係数を取り入れ、どちらにも対応できるようになっている。
【０１７７】
図３０、図３１及び図３２は、試料をペンから、礼服生地にかえた以外は、それぞれ、図２７、図２８及び図２９と同様にして整理されたグラフである。図３０、図３１及び図３２に示されるように、可視領域では殆ど黒としか認識されないものが、不可視色度座標を用いると、「Ｎｏ．３」、「Ｎｏ．２」の試料に関しては、赤の色度値になっていることが判る。また擬似カラー画像でも、「Ｎｏ．１」の試料を用いて作製された洋服は黒色として表示されるが、「Ｎｏ．３」の試料は赤、「Ｎｏ．２」の試料は「Ｎｏ．３」の試料より彩度の高い赤色として表現された。
【０１７８】
このように可視のカラーシステムでは、可視領域の僅かな差とそれ以外の本質的な品質評価が難しいものが、本発明のシステムにより、明確に判るように擬似カラー画像表示できることが確認された。
【０１７９】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムによれば、被写体サンプルから取得したい所望の情報を、不可視の色値並びに擬似カラー画像の色表示を利用して定量的に評価することが充分に可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムの第一実施形態の基本構成を示す説明図である。
【図２】図１に示した可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムの動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】図１に示した可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムの動作を説明するためのフローチャートである。
【図４】図１に示した可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムの動作を説明するためのフローチャートである。
【図５】図１に示した可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムの動作を説明するためのフローチャートである。
【図６】図１に示した可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにより画像出力部に出力される画像の表示例を示す図である。
【図７】図１に示した可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにより画像出力部に出力される画像の表示例を示す図である。
【図８】図１に示した可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにより画像出力部に出力される画像の表示例を示す図である。
【図９】図１に示した可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにより画像出力部に出力される画像の表示例を示す図である。
【図１０】図１に示した可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにより画像出力部に出力される画像の表示例を示す図である。
【図１１】図１に示した可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにより画像出力部に出力される画像の表示例を示す図である。
【図１２】図１に示した可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにより画像出力部に出力される画像の表示例を示す図である。
【図１３】図１に示した可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにより画像出力部に出力される画像の表示例を示す図である。
【図１４】図１に示した可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにより画像出力部に出力される画像の表示例を示す図である。
【図１５】図１に示した可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムの画像処理部における画像信号生成処理で使用される最適な感度関数を決定する方法の一例を説明するためのフローチャートである。
【図１６】図１に示した可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムの画像処理部におけるベクトル変換処理で使用される最適なマトリクスＭを決定する方法の一例を説明するためのフローチャートである。
【図１７】本発明の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムの第二実施形態の基本構成を示す説明図である。
【図１８】図１７に示した可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムの動作を説明するためのフローチャートである。
【図１９】本発明の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムの画像処理部における画像信号生成処理で使用される感度関数の一例を示すグラフである。
【図２０】本発明の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムの画像処理部における画像信号生成処理で使用される感度関数の一例を示すグラフである。
【図２１】本発明の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムの画像処理部における画像信号生成処理で使用される感度関数の一例を示すグラフである。
【図２２】本発明の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムの画像処理部における画像信号生成処理で使用される感度関数の一例を示すグラフである。
【図２３】実施例１の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにより測定した各試料の反射率のプロフィールを示すグラフである。
【図２４】実施例１の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにより測定した各試料の反射率のプロフィールを示すグラフである。
【図２５】実施例１の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにより求められた感度関数（プラスのみ）のプロフィールを示すグラフである。
【図２６】実施例１の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにより求められた最適な感度関数（理想感度特性）のプロフィールを示すグラフである。
【図２７】実施例１の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにより各試料について求められた、Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系のａ＊値とｂ＊値との関係を示すグラフである。
【図２８】実施例１の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにより求められた、Ｌｉｖ ＊ａｉｖ ＊ｂｉｖ ＊ 表色系のａｉｖ ＊値とｂｉｖ ＊値との関係を示すグラフである。
【図２９】実施例１の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにより求められた、Ｌｉｖ ＊ａｉｖ ＊ｂｉｖ ＊ 表色系のａｉｖ ＊値とｂｉｖ ＊値との関係を示すグラフである。
【図３０】実施例１の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにより各試料について求められた、Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系のａ＊値とｂ＊値との関係を示すグラフである。
【図３１】実施例１の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにより求められた、Ｌｉｖ ＊ａｉｖ ＊ｂｉｖ ＊ 表色系のａｉｖ ＊値とｂｉｖ ＊値との関係を示すグラフである。
【図３２】実施例１の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステムにより求められた、Ｌｉｖ ＊ａｉｖ ＊ｂｉｖ ＊ 表色系のａｉｖ ＊値とｂｉｖ ＊値との関係を示すグラフである。
【符号の説明】
１，１Ａ…可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム、２…カメラ部、２ａ…分光光学部、２ｂ・・・光電変換部、２ｃ・・・Ａ／Ｄ変換部、４・・・画像処理部、４ａ・・・前処理部、４ｂ・・・画像処理部の本体部、５・・・モニタ（画像出力部）、６・・・プリンタ（画像出力部）、７・・・波長変換光学部、１０・・・被写体サンプル、Ｅ１，Ｅ２・・・・被写体サンプルの部分領域。
Claims (6)
- 被写体サンプルから放射される全ての波長領域の放射光を受光し、該放射光を互いに異なる中心波長を有する３以上の成分光に分光する分光光学部と、
前記３以上の成分光をそれぞれ光電変換し、前記３以上の成分光にそれぞれ対応した３以上の電気信号をそれぞれ生成させる光電変換部と、
前記３以上の電気信号を加工することにより、前記サンプルの擬似カラー画像の生成と、該擬似カラー画像の色表示を行うための表色系に基づき定義される数値の算出とを行う画像処理部と、
前記擬似カラー画像及び／又は前記数値を出力する画像出力部と、
を少なくとも有しており、
前記画像処理部は、
前記３以上の電気信号の全てに対して３以上の感度関数をそれぞれ独立にかけることにより３以上の擬似カラー基本画像信号を生成させる画像信号生成処理手段と、
前記３以上の擬似カラー基本画像信号にマトリクスＭをかけてベクトル変換することにより、前記３以上の擬似カラー画像信号を生成させるベクトル変換処理手段と、
前記３以上の擬似カラー画像信号を合成して前記擬似カラー画像を生成させる画像形成処理手段と、
前記３以上の擬似カラー画像信号を用いて前記表色系に基づき定義される前記数値を算出する表色処理手段と、
を少なくとも有しており、
前記３以上の感度関数は、前記被写体サンプルが属する被写体群を構成する各被写体間に生ずる物理的状態又は化学的状態の観測すべき差異と、前記被写体群を構成する各被写体の分光スペクトル間に生ずる波形の差異と、の間の相関関係に基づいて決定されており、
前記マトリクスＭは、最適な感度特性に近づける為のマトリックスであり、結果的に前記３以上の擬似カラー画像信号を生成させる際に生じる色再現誤差が最小限となるように決定されていること、
を特徴とする可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム。 - 被写体サンプルから放射される全ての波長領域の放射光を受光し、該放射光を互いに異なる中心波長を有する３以上の成分光に分光する分光光学部と、
前記３以上の成分光のそれぞれに対して設けられており、前記３以上の成分光のそれぞれを波長変換することにより前記３以上の成分光のそれぞれに対して光学的に感度関数をかけて、前記３以上の成分光のそれぞれに対応した３以上の擬似カラー成分光を生成させる波長変換光学部と、
前記３以上の擬似カラー成分光をそれぞれ光電変換し、前記３以上の擬似カラー成分光にそれぞれ対応した３以上の擬似カラー基本画像信号をそれぞれ生成させる光電変換部と、
前記３以上の擬似カラー基本画像信号を加工することにより、前記サンプルの擬似カラー画像の生成と、該擬似カラー画像の色表示を行うための表色系に基づき定義される数値の算出とを行う画像処理部と、
前記擬似カラー画像及び／又は前記数値を出力する画像出力部と、
を少なくとも有しており、
前記画像処理部は、
前記３以上の擬似カラー基本画像信号にマトリクスＭをかけてベクトル変換することにより、前記３以上の擬似カラー画像信号を生成させるベクトル変換処理手段と、
前記３以上の擬似カラー画像信号を合成して前記擬似カラー画像を生成させる画像形成処理手段と、
前記３以上の擬似カラー画像信号を用いて前記表色系に基づき定義される前記数値を算出する表色処理手段と、
を少なくとも有しており、
前記３以上の感度関数は、前記被写体サンプルが属する被写体群を構成する各被写体間に生ずる物理的状態又は化学的状態の観測すべき差異と、前記被写体群を構成する各被写体の分光スペクトル間に生ずる波形の差異と、の間の相関関係に基づいて決定されており、
前記マトリクスＭは、最適な感度特性に近づける為のマトリックスであり、結果的に前記３以上の擬似カラー画像信号を生成させる際に生じる色再現誤差が最小限となるように決定されていること、
を特徴とする可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム。 - 前記被写体サンプルの全体像について生成された擬似カラー画像と、前記被写体サンプルの部分領域像について生成された擬似カラー画像とをそれぞれ独立に画像出力部へ出力可能であること、を特徴とする請求項１又は２に記載の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム。
- 前記被写体サンプルの全体像について測定された分光スペクトルと、前記被写体サンプルの部分領域像について測定された分光スペクトルとをそれぞれ独立に画像出力部へ出力可能であること、を特徴とする請求項１〜３の何れかに記載の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム。
- 前記被写体サンプルの全体像について算出された前記数値と、前記被写体サンプルの部分領域像について算出された前記数値とを表又はグラフとしてそれぞれ独立に画像出力部へ出力可能であること、を特徴とする請求項１〜４の何れかに記載の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム。
- 前記被写体サンプルの内部及び表面の任意のポイントにおける色値を計測することを特徴とする請求項１〜５の何れかに記載の可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム。
Priority Applications (6)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002233809A JP4080812B2 (ja) | 2002-08-09 | 2002-08-09 | 可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム |
| AU2003252261A AU2003252261A1 (en) | 2002-08-09 | 2003-07-24 | System for measuring chromaticity in visible and invisible regions |
| PCT/JP2003/009410 WO2004015381A1 (ja) | 2002-08-09 | 2003-07-24 | 可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム |
| EP03784482A EP1530033A4 (en) | 2002-08-09 | 2003-07-24 | SYSTEM FOR MEASURING THE CHROMATIC LEVEL OF VISIBLE AND INVISIBLE ZONES |
| CA002495174A CA2495174A1 (en) | 2002-08-09 | 2003-07-24 | System enabling chromaticity measurement in the visible and invisible ranges |
| US11/052,470 US20050182328A1 (en) | 2002-08-09 | 2005-02-08 | System enabling chromaticity measurement in the visible and invisible ranges |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002233809A JP4080812B2 (ja) | 2002-08-09 | 2002-08-09 | 可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2004077143A true JP2004077143A (ja) | 2004-03-11 |
| JP4080812B2 JP4080812B2 (ja) | 2008-04-23 |
Family
ID=31711878
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2002233809A Expired - Fee Related JP4080812B2 (ja) | 2002-08-09 | 2002-08-09 | 可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| EP (1) | EP1530033A4 (ja) |
| JP (1) | JP4080812B2 (ja) |
| AU (1) | AU2003252261A1 (ja) |
| CA (1) | CA2495174A1 (ja) |
| WO (1) | WO2004015381A1 (ja) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006341077A (ja) * | 2005-05-13 | 2006-12-21 | Olympus Medical Systems Corp | 生体観測装置 |
| JP2011050049A (ja) * | 2009-07-30 | 2011-03-10 | National Institute Of Advanced Industrial Science & Technology | 画像撮影装置および画像撮影方法 |
| US8279275B2 (en) | 2005-05-11 | 2012-10-02 | Olympus Medical Systems Corp. | Signal processing device for biological observation apparatus |
| JP2013072664A (ja) * | 2011-09-26 | 2013-04-22 | Graduate School For The Creation Of New Photonics Industries | 画像表示装置 |
| JP2016067034A (ja) * | 2009-04-07 | 2016-04-28 | ローム株式会社 | 撮像装置 |
| WO2016159189A1 (ja) * | 2015-03-31 | 2016-10-06 | 株式会社ニコン | 撮像装置 |
| JP2019128295A (ja) * | 2018-01-25 | 2019-08-01 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 | 撮像装置、撮像システム、及び撮像方法 |
| JP2019138799A (ja) * | 2018-02-13 | 2019-08-22 | 株式会社ニコン | 画像生成装置、撮像システム、プログラム、画像生成方法、情報管理システムおよび端末 |
| JP2019215676A (ja) * | 2018-06-12 | 2019-12-19 | オムロン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、画像センサ |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| TWI392859B (zh) * | 2009-11-18 | 2013-04-11 | Univ Nat Formosa | 可量測光之色度座標與亮度之裝置與方法 |
| CN114972125B (zh) * | 2022-07-29 | 2022-12-06 | 中国科学院国家天文台 | 深空探测多光谱图像的真彩色图像恢复方法和装置 |
Family Cites Families (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS63234941A (ja) * | 1986-11-29 | 1988-09-30 | オリンパス光学工業株式会社 | 内視鏡用撮像装置 |
| JPS62182705A (ja) * | 1987-01-24 | 1987-08-11 | Olympus Optical Co Ltd | 内視鏡装置 |
| JPH06121325A (ja) * | 1992-10-07 | 1994-04-28 | Nippon Hoso Kyokai <Nhk> | カラー撮像装置 |
| JPH11328392A (ja) * | 1998-05-19 | 1999-11-30 | Konica Corp | 画像処理装置 |
| JP3730424B2 (ja) * | 1998-12-07 | 2006-01-05 | ホーチキ株式会社 | 微分スペクトル画像処理装置 |
| JP2002543863A (ja) * | 1999-05-07 | 2002-12-24 | アプライド スペクトラル イメイジング リミテッド | 眼の分光的生物画像化 |
| JP4782277B2 (ja) * | 2000-11-29 | 2011-09-28 | 株式会社ユーテック | 赤外線カラー画像形成装置 |
-
2002
- 2002-08-09 JP JP2002233809A patent/JP4080812B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
2003
- 2003-07-24 CA CA002495174A patent/CA2495174A1/en not_active Abandoned
- 2003-07-24 WO PCT/JP2003/009410 patent/WO2004015381A1/ja active Application Filing
- 2003-07-24 AU AU2003252261A patent/AU2003252261A1/en not_active Abandoned
- 2003-07-24 EP EP03784482A patent/EP1530033A4/en not_active Withdrawn
Cited By (22)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8279275B2 (en) | 2005-05-11 | 2012-10-02 | Olympus Medical Systems Corp. | Signal processing device for biological observation apparatus |
| JP4504324B2 (ja) * | 2005-05-13 | 2010-07-14 | オリンパスメディカルシステムズ株式会社 | 生体観測装置 |
| JP2006341077A (ja) * | 2005-05-13 | 2006-12-21 | Olympus Medical Systems Corp | 生体観測装置 |
| JP2016067034A (ja) * | 2009-04-07 | 2016-04-28 | ローム株式会社 | 撮像装置 |
| US9628739B2 (en) | 2009-04-07 | 2017-04-18 | Rohm Co., Ltd. | Photoelectric conversion device and image pick-up device |
| KR101655512B1 (ko) * | 2009-07-30 | 2016-09-07 | 야스시 나가무네 | 화상촬영장치 및 화상촬영방법 |
| JP2011050049A (ja) * | 2009-07-30 | 2011-03-10 | National Institute Of Advanced Industrial Science & Technology | 画像撮影装置および画像撮影方法 |
| US8854472B1 (en) | 2009-07-30 | 2014-10-07 | Yasushi Nagamune | Imagine capturing device and image capturing method |
| KR20130103821A (ko) | 2009-07-30 | 2013-09-24 | 야스시 나가무네 | 화상촬영장치 및 화상촬영방법 |
| KR20160093737A (ko) | 2009-07-30 | 2016-08-08 | 야스시 나가무네 | 화상촬영장치 및 화상촬영방법 |
| US8836795B2 (en) | 2009-07-30 | 2014-09-16 | Yasushi Nagamune | Image capturing device and image capturing method |
| KR101721820B1 (ko) * | 2009-07-30 | 2017-03-30 | 야스시 나가무네 | 화상촬영장치 및 화상촬영방법 |
| JP2013072664A (ja) * | 2011-09-26 | 2013-04-22 | Graduate School For The Creation Of New Photonics Industries | 画像表示装置 |
| JPWO2016159189A1 (ja) * | 2015-03-31 | 2017-10-19 | 株式会社ニコン | 撮像装置 |
| WO2016159189A1 (ja) * | 2015-03-31 | 2016-10-06 | 株式会社ニコン | 撮像装置 |
| US10911731B2 (en) | 2015-03-31 | 2021-02-02 | Nikon Corporation | Image-capturing device |
| JP2019128295A (ja) * | 2018-01-25 | 2019-08-01 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 | 撮像装置、撮像システム、及び撮像方法 |
| JP2019138799A (ja) * | 2018-02-13 | 2019-08-22 | 株式会社ニコン | 画像生成装置、撮像システム、プログラム、画像生成方法、情報管理システムおよび端末 |
| JP7077646B2 (ja) | 2018-02-13 | 2022-05-31 | 株式会社ニコン | 画像生成装置、撮像システム、プログラム、画像生成方法、情報管理システムおよび端末 |
| JP2019215676A (ja) * | 2018-06-12 | 2019-12-19 | オムロン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、画像センサ |
| JP7028075B2 (ja) | 2018-06-12 | 2022-03-02 | オムロン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、画像センサ |
| US11368603B2 (en) | 2018-06-12 | 2022-06-21 | Omron Corporation | Image processing for converting multi-spectral image by calculating the inner product of the spectral distribution of each pixel and the respective reference vector |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| WO2004015381A1 (ja) | 2004-02-19 |
| AU2003252261A1 (en) | 2004-02-25 |
| EP1530033A1 (en) | 2005-05-11 |
| EP1530033A4 (en) | 2011-10-05 |
| CA2495174A1 (en) | 2004-02-19 |
| JP4080812B2 (ja) | 2008-04-23 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US20050182328A1 (en) | System enabling chromaticity measurement in the visible and invisible ranges | |
| CN102327156B (zh) | 牙齿色度映射 | |
| JP5885344B2 (ja) | 皮膚又は外皮の色調を特徴付けるための方法 | |
| JP3877959B2 (ja) | 肌色測定装置および肌画像処理装置 | |
| CN102331301B (zh) | 牙齿阴影映射 | |
| US8050519B2 (en) | Image combining apparatus | |
| US20080080766A1 (en) | Apparatus and Method for Analyzing Skin Using L*a*b* Colorspace | |
| JP4080812B2 (ja) | 可視並びに不可視領域の色度計測が可能なシステム | |
| US20070140553A1 (en) | Dental colorimetry apparatus | |
| JP4327380B2 (ja) | 蛍光画像表示方法および装置 | |
| GB2596582A (en) | Image capture and processing | |
| CN106952313A (zh) | 基于HSI和Lab混合颜色模型的皮肤肤色评价方法 | |
| Spigulis et al. | Multi-spectral skin imaging by a consumer photo-camera | |
| JP6378767B2 (ja) | 撮像装置、及び解析装置 | |
| JP2012154711A (ja) | 分光スペクトル推定装置および学習スペクトル生成方法 | |
| JP2005293231A (ja) | 肌のシミュレーション画像形成方法 | |
| Aguilar et al. | Biologically based sensor fusion for medical imaging | |
| JP5290498B2 (ja) | メーキャップ方法 | |
| US20220329767A1 (en) | System and method for analyzing surface features using a low-dimensional color space camera | |
| Khandual et al. | Colorimetric processing of digital colour image! | |
| Litorja et al. | Use of a spectrally tunable source to explore improvement in chromatic contrast for illumination of tissues | |
| Litorja et al. | Illuminants as visualization tool for clinical diagnostics and surgery | |
| JP3454881B2 (ja) | 色彩計測装置 | |
| Litorja et al. | Development of surgical lighting for enhanced color contrast | |
| JP2874235B2 (ja) | 色彩測定方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20050315 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20071002 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20071203 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20080205 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20080207 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110215 Year of fee payment: 3 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110215 Year of fee payment: 3 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120215 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120215 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130215 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130215 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140215 Year of fee payment: 6 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |