JP2005207969A

JP2005207969A - 結像光学系の結像性能評価方法及び装置

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Inventors: Shiyuuichirou Ogasawara; 秋一郎小笠原
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Abstract

【課題】ＭＴＦやテストチャートを用いることなく、実際に見える画像を直接評価して見え具合と直接対応させることができ、また、画像処理の影響を受け難い結像光学系の結像性能評価方法及び装置。
【解決手段】被検結像光学系Ｓによるランダムパターン１の像を撮像して、撮像されたランダムパターンの像からテクスチャー特徴量を算出し、得られたテクスチャー特徴量を用いて被検結像光学系Ｓの結像性能を評価する結像光学系の結像性能評価方法。
【選択図】図７

Description

本発明は、結像光学系の結像性能評価方法及び装置に関し、特に、ＭＴＦやテストチャートを用いることなく、ランダムパターンとテクスチャ解析を利用して結像光学系の結像性能を評価する方法と装置に関するものである。

従来、レンズ系等の結像光学系の結像性能の評価には、ＭＴＦを求める方法（例えば特許文献１）や、テストチャートの結像パターンから解像度を測定する方法（例えば特許文献２）が知られている。

特許文献１の方法は、斜め線（エッジ）の像の輝度分布を評価情報として、それからＭＴＦを求める方法であり、特許文献２の方法は、くさびチャートをの像の限界解像力を求める方法である。

このような方法とは別に、サインパターン社により、ランダムパターンを用いてＭＴＦを測定する方法が提案されている。この方法は、図１６（ａ）に示すような２次元のランダムパターンを評価対象の結像光学系で結像させて、図１６（ｂ）に示すような結像パターンを得て、その結像パターンを行及び列に分解して図１６（ｃ１）〜（ｃ４）に示すような行又は列のパターンを得て、各行及び列毎のＭＴＦを測定し、それらの値を自乗してパワースペクトル密度を計算し、各行及び列毎のパワースペクトル密度の平均値を演算し、その平均値のルートを取ることにより行方向及び列方向のＭＴＦを算出する方法である。
特開２００１−３２４４１３号公報特開２００３−９１９０号公報高木幹雄他１名監修「画像解析ハンドブック」ｐｐ．５１７〜５２３（（財）東京大学出版会１９９１年１月１７日初版発行）大矢雅則他４編「数理情報科学事典」ｐｐ．６２４〜６２７（（株）朝倉書店１９９５年１１月１０日初版第１刷発行）

しかしながら、従来のＭＴＦを測定する方法は、ＭＴＦと評価対象の結像光学系で結像された像の見え具合との関係が明確でなく、差の判断ができず、そのため、目視加減とＭＴＦの相関には高精度な測定が不可欠となる。さらに、デジタル撮像系を用いてＭＴＦを求める方法の場合は、画像処理の影響を受けやすい欠点がある。また、限界解像力を求める方法においては、限界解像力しか分からず、見え具合との相関が低い。さらに、デジタル撮像系を用いて求める場合、像と画素の位置依存性による誤差が大きい問題がある。

本発明は従来技術のこのような問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、従来のようにＭＴＦやテストチャートを用いることなく、ランダムパターンの結像パターンをテクスチャ解析することにより、実際に見える画像を直接評価して見え具合と直接対応させることができ、また、画像処理の影響を受け難い結像光学系の結像性能評価方法及び装置を提供することである。

上記目的を達成する本発明の結像光学系の結像性能評価方法は、被検結像光学系によるランダムパターンの像を撮像して、撮像されたランダムパターンの像からテクスチャー特徴量を算出し、得られたテクスチャー特徴量を用いて被検結像光学系の結像性能を評価することを特徴とする方法である。

本発明のもう１つの結像光学系の結像性能評価方法は、被検結像光学系によるランダムパターンの像を撮像する工程と、撮像されたランダムパターンの像からテクスチャー特徴量を算出する工程と、算出されたテクスチャー特徴量を用いて被検結像光学系の位置調節又は合否を判定する工程とを備えていることを特徴とする方法である。

この場合、テクスチャー特徴量を算出する前に、撮像されたランダムパターンの像を濃淡画像化する工程を含むことが望ましい。

また、テクスチャー特徴量を算出する前に、撮像されたランダムパターンの像を２値化する工程を含むようにしてもよい。

また、テクスチャー特徴量としては、同時生起行列を用いたテクスチャー特徴量、あるいは、差分統計量を用いたテクスチャー特徴量を用いることができる。

また、ランダムパターンの被検結像光学系に対する配置位置又は撮像素子の被検結像光学系に対する配置位置を変更しながらランダムパターンの像を順に撮像し、撮像されたランダムパターンの像からテクスチャー特徴量を算出し、得られたテクスチャー特徴量のランダムパターンの配置位置又は撮像素子の配置位置に対する変化の様子を求め、テクスチャー特徴量が予め設定されている閾値以上となるランダムパターンの配置位置又は撮像素子の配置位置の範囲を求めるようにすることができる。

その場合に、ランダムパターンの被検結像光学系に対する配置位置の変更に伴ってランダムパターンを変更する必要がある場合がある。

そして、被検結像光学系の特定の像面位置に対する被写界深度を求めることができる。

また、被検結像光学系の物体位置遠点と近点双方に対して結像性能許容可能な共通の像面位置範囲を求めることができる。

また、被検結像光学系の像面中心部とその周りの周辺部の結像性能を共に求めて片ボケ状態を評価することができる。

本発明の結像光学系の結像性能評価装置は、ランダムパターンを支持するチャート台と、前記チャート台に対して直交方向に相対的に移動可能に設けられ、被検結像光学系を支持する被検結像光学系支持台と、前記被検結像光学系支持台に支持された被検結像光学系の像面側でその光軸方向に調節自在に撮像素子を支持する撮像素子支持台とを備え、
前記撮像素子で撮像された前記ランダムパターンの像からテクスチャー特徴量を算出するテクスチャー特徴量算出手段を備えていることを特徴とするものである。

この場合、チャート台は複数のランダムパターンを交換自在に支持するように構成されていることが望ましい。

また、チャート台は被検結像光学系の光軸に直交する２つの方向に位置調節可能に構成されていることが望ましい。

また、撮像素子で撮像されたランダムパターンの像を濃淡画像化する手段を備えることが望ましい。

また、撮像素子で撮像されたランダムパターンの像を２値化する手段を備えるように構成してもよい。

本発明の結像光学系のピント調整装置は、ランダムパターンを支持するチャート台と、前記チャート台に対して直交方向に相対的に移動可能に設けられ、被検結像光学系を支持する被検結像光学系支持台と、前記被検結像光学系支持台に支持された被検結像光学系の像面側でその光軸方向に調節自在に撮像素子を支持する撮像素子支持台とを備え、
前記撮像素子で撮像された前記ランダムパターンの像からテクスチャー特徴量を算出するテクスチャー特徴量算出手段を備えていることを特徴とするものである。

本発明においては、被検結像光学系によるランダムパターンの像を撮像して、撮像されたランダムパターンの像からテクスチャー特徴量を算出し、得られたテクスチャー特徴量を用いて被検結像光学系の結像性能を評価するので、実際に見える画像を直接評価するに等しく、評価結果を見え具合と直接対応させることができ、また、その評価は画像処理の影響を受け難いものとなる。

本発明においては、結像光学系の結像性能を評価するのに、結像に用いるパターンとしてランダムパターンを用いる。ランダムパターンとは、図１に例示するように、行及び列方向に白黒の正方形のドットが行及び列方向にランダムに配置されて構成された２値パターンで、白黒のドットの数（面積）比は１：１となっており、このようなランダムパターンから無作為に所定の小領域を抽出しても、その小領域中では同様に、白黒のドットの数（面積）比は１：１となっているものである。このようなランダムパターンを作成するには、例えば白ドットに１、黒ドットに０を対応させたとき、全ての行又は列を順につないで一連の数列としたとき、１及び０は何の規則性もなくランダムにその数列に並べて配置したものとすればよい。なお、本発明で用いるランダムパターンのさらに厳密な定義は後記するが、チャートの構成は正方形ドットに限定するものではない。

このようなランダムパターンの特徴は、（１）自然の風景（雲・水面等）に類似した周波数特性を持っており、結像光学系の実使用時に近い状態の被写体パターンであり、規則性がなく（構造・方向性がなく）、幅広い周波数特性を持っており、（２）撮像素子のサンプリングによる影響が問題にならないものであり、（３）その特徴が統計値（全体傾向）として定量化できるものである。

このようなランダムパターンを被写体として撮像したときの概念図を図２に示す。図２（ａ）に図１のようなランダムパターンを示す。その一部分を拡大した図が図２（ｂ）であり、そのようなランダムパターンを例えば撮像素子として用いるＣＣＤの受光面に結像させると、図２（ｃ１）又は（ｃ２）のようになる。ただし、ＣＣＤの受光面の画素は太い輪郭線で区切られた領域であり、この例では、画素の各領域はランダムパターンの２×２のドット像の領域に対応するものとしている。ここで、図２（ｃ１）はランダムパターンを理想的な結像光学系でＣＣＤの受光面に何らボケなしに結像させている場合であり、図２（ｃ２）は収差のある結像光学系あるいはピント外れの結像光学系でボケを伴って結像させている場合である。このような２つの状態でＣＣＤで撮像された映像信号による映像出力はそれぞれ図２（ｄ１）、（ｄ２）のようになり、その映像出力の濃度ヒストグラムはそれぞれ図２（ｅ１）、（ｅ２）のようになる。図２（ｃ１）の場合は、ランダムパターンの２×２のドットはＣＣＤの１画素に正確に対応して平均化されるので隣の画素に滲み出ることがないので、画素間の出力差は比較的大ききなり、図２（ｅ１）の濃度ヒストグラムでは、濃淡値が比較的広い範囲に分布するが、図２（ｃ２）のボケを伴って結像している場合は、ランダムパターンの２×２のドットはＣＣＤの１画素に正確に対応せずに隣の画素に一部滲み出ることになるので、画素間の出力差は比較的小さくなり、図２（ｅ２）の濃度ヒストグラムでは、濃淡値が中央の平均値近傍に集中的に分布することになる。

本発明においては、図２（ｄ１）、（ｄ２）のようなランダムパターンを撮像して得られた画像をテクスチャ解析してその結果から結像光学系を評価するものである。

ここで、テクスチャ解析について説明する。テクスチャ解析は、非特許文献１で言うテクスチャ特徴の抽出であり、テクスチャとは、細かな模様パターンが一様に分布している状態であり、統計的なテクスチャ特徴の計算法には、第１次統計量、第２次統計量、高次統計量があるが、本発明においては、図２（ｄ１）、（ｄ２）のようなランダムパターンを撮像して得られた画像を、主として第２次統計量の中、同時生起行列を用いるテクスチャ解析を使用する。なお、同時生起行列と関連づけられる差分統計量も使用できるものである。

本発明において、後記するようなレンズデータを有する結像光学系を例にとって、物体距離を１２．２ｍｍに固定して、ベストフォーカス位置を中心に撮像面を光軸方向に、±１１．７μｍ、±２３．４μｍ、±３５．１μｍ、±４６．８μｍ、±５８．５μｍ、±７０．２μｍだけシフトした位置で、非特許文献１の同時生起行列の中、特徴量（１）〜（１４）（非特許文献１では、特徴量は○で囲んだ数字で示されているが、ここでは括弧で挟んで表記する。以下、同じ。）と、非特許文献１の差分統計量の中、特徴量（１）〜（４）との振る舞いを測定した結果、次の表１に示すように、同時生起行列の中の特徴量（１）〜（４）、（７）、（１０）、（１２）、（１３）と、差分統計量の中の特徴量（４）が、ランダムパターンを撮像して得られた画像からその結像光学系の結像性能を評価するのに使用可能であることが分かった。これら使用可能な特徴量のデフォーカス（シフト）量に対する振る舞いを図３〜図６に示す。これらの図から、上記の何れの特徴量も、結像光学系のデフォーカス量あるいはボケ量を反映して顕著に変化しており、かつ、ベストフォーカス位置で極値を示すことが明らかである。ここで、同時生起行列の中の特徴量（１）、（３）、（１２）、（１３）はベストフォーカス位置で最小になり、デフォーカス量が両側に大きくなるにつれて増加している。また、同時生起行列の中の特徴量（２）、（４）、（７）、（１０）、差分統計量の中の特徴量（４）はベストフォーカス位置で最大になり、デフォーカス量が両側に大きくなるにつれて減少している。

ここで、表１中、◎は評価に最も適していることを示し、○は良好に使用できることを示し、△は使用可能であることを示す。表１と図３〜図６における、２値化画像とは、撮像されたランダムパターンの画像を濃度ヒストグラムの平均値μを境に画素値を０と１に２値化した場合であり、２５６階調画像とは、２５６階調のデジタル映像信号をその画素値に従ってそのまま画像化した場合である。また、表１と図３〜図６の中のｄは非特許文献１中のｒに対応する値である。

（特徴量の評価に用いた結像光学系のレンズデータ）
ｒ₁= ∞ ｄ₁= 0.42 ｎ_d1 =1.883 ν_d1 =40.78
ｒ₂= 0.7178 ｄ₂= 0.42
ｒ₃= ∞ ｄ₃= 0.4582
ｒ₄= 6.6211 ｄ₄= 1.4053 ｎ_d2 =1.713 ν_d2 =53.84
ｒ₅= -1.4896 ｄ₅= 0.082
ｒ₆= ∞（絞り面）ｄ₆= 0.45 ｎ_d3 =1.52287 ν_d3 =59.89
ｒ₇= ∞ ｄ₇= 0.0472
ｒ₈= ∞ ｄ₈= 0.752 ｎ_d4 =1.514 ν_d4 =75
ｒ₉= ∞ ｄ₉= 0.1
ｒ₁₀= 2.8562 ｄ₁₀= 0.972 ｎ_d5 =1.6968 ν_d5 =55.53
ｒ₁₁= -1.2378 ｄ₁₁= 0.3045 ｎ_d6 =1.84666 ν_d6 =23.78
ｒ₁₂= -6.4782 ｄ₁₂= 0.1
ｒ₁₃= ∞ ｄ₁₃= 0.45 ｎ_d7 =1.52287 ν_d7 =59.89
ｒ₁₄= ∞ ｄ₁₄= 0.5
ｒ₁₅= ∞ ｄ₁₅= 0.58 ｎ_d8 =1.51633 ν_d8 =64.15
ｒ₁₆= ∞ ｄ₁₆= 0.88 ｎ_d9 =1.53172 ν_d9 =48.91
ｒ₁₇= ∞
物体距離１２．２ｍｍ
焦点距離１ｍｍ
Ｆナンバー３．５９９
ただし、ｒ₁、ｒ₂…は物体側から順に数えた各レンズ面の曲率半径、ｄ₁、ｄ₂…は各レンズ面間の間隔、ｎ_d1、ｎ_d2…は各レンズのｄ線の屈折率、ν_d1、ν_d2…は各レンズのアッベ数である。

表１と図３〜図６の結果から、デフォーカスや収差によってボケたランダムパターンの画像のテクスチャ特徴の抽出の際に、その画像を２値化してから特徴抽出した方が良い特徴量と、デジタル映像信号をそのまま画素値として画像化したものの特徴抽出に用いた方が良い特徴量とがあることが分かる。

ここで、本発明で用いるランダムパターンを定義する。下記１〜３の条件の下で、４の（Ａ）〜（Ｃ）の条件を満足するものが本発明のランダムパターンとして使用可能である。

１．少なくとも１００以上の桝目を確保できるように評価範囲が設定されている。望ましくは、２５００（＝５０×５０）程度以上の桝目が確保できること。

２．評価範囲を以下の条件を満たすように格子状に領域を分割する。

ｌ≦ｐ／｜β｜
ｌ：各格子の一辺の長さ。Ｘ方向とＹ方向にそれぞれ定義する。

ｐ：サンプリング間隔。例えば、ＣＣＤなら画素ピッチ。

β：使用する物体距離における光学系の倍率。

３．格子の各桝目の濃淡値は、理論最大値を１として正規化する。ここで、濃淡値とは、各桝目の透過光量又は反射光量を指す。

４．得られた濃淡値のヒストグラムが以下の条件を満足する。

（Ａ）平均値μ＝０．５±０．２、より望ましくは、μ＝０．５±０．１
（Ｂ）尖度｜Ｋ｜≦０．６、より望ましくは、｜Ｋ｜≦０．３
（Ｃ）歪度｜Ｓ｜≦０．３、より望ましくは、｜Ｓ｜≦０．１
ここで、尖度、歪度に関しては、非特許文献１のｐ．５１８参照。

条件（Ａ）〜（Ｃ）は、ランダム抽出したサンプルの平均値の分布が中心極限定理（非特許文献２）により正規分布に収束する特徴を利用して、サンプリングしたデータのヒストグラムが正規分布に近いかどうかで、本発明の評価に使用できるかどうかのランダム性を判定する条件である。

次に、本発明に基づいて、上記のようなランダムパターンを被写体とし、被検結像光学系を経て撮像されたそのランダムパターンの画像をテクスチャ解析して、その結果から被検結像光学系の性能を評価するための具体的な構成を説明する。

図７は、本発明による結像性能評価装置の１実施例の全体の概略構成図であり、ランダムパターン１は、チャート台７に取り付けられ、背面から面光源３により照明される。被検結像光学系Ｓは、ランダムパターン１に対して直交方向に延びるレール４上に移動可能に設けられた移動台５上に固定される。この移動台５の被検結像光学系Ｓの像側には、撮像素子としてのＣＣＤ２を被検結像光学系Ｓの光軸方向に調節自在に支持する撮像素子支持台６が配置されている。なお、レール４には、移動台５ではなく、チャート台７が移動可能に取り付けられていてもよい。

そして、チャート台７上のランダムパターン１は、駆動制御回路１１からの駆動信号により、被検結像光学系Ｓの光軸（Ｚ軸方向）と垂直なＸ軸とＹ軸の方向へ位置調節可能に取り付けられており、移動台５は、同様に駆動制御回路１１からの駆動信号により、その上に固定されている被検結像光学系Ｓを光軸方向に位置調節するために、レール４上に移動調節されるようになっており、また、撮像素子支持台６も、同様に駆動制御回路１１からの駆動信号により、その上に支持されているＣＣＤ２を被検結像光学系Ｓの光軸方向に移動調節可能に配置されている。ここで、ランダムパターン１の被検結像光学系Ｓの光軸に対する位置調節をＸ軸調節、Ｙ軸調節、被検結像光学系Ｓの光軸方向の物体距離調節をＺ軸調節、ＣＣＤ２の被検結像光学系Ｓの光軸方向の像面位置調節をｄ軸調節として図中に両矢符で示してある。また、面光源３は光源制御回路１３により発光制御されている。

所定のＸ軸調節、Ｙ軸調節、Ｚ軸調節、ｄ軸調節をした状態でＣＣＤ２で撮像されたランダムパターン１の撮像信号は電気処理回路１２に入力され、γ補正、ホワイトバランス調節等の画像処理後に、例えば２５６階調の映像信号としてパソコン１４に入力され、そこで、グレー画像変換等の処理とテクスチャー解析等の処理が行われる。

図８と図９のフローチャートを参照にして、図７の装置を用いた本発明の結像性能評価方法の基本形を説明する。

図８と図９の違いは、ランダムパターン１の被検結像光学系Ｓによる像をＣＣＤ２で撮像して得られた画像を２値化しない場合（図８）とする場合（図９）であり、図９のように２値化するのは、ランダムパターン１の照明に均一性、安定性に欠ける場合、あるいは、被検結像光学系Ｓの倍率（焦点距離）にバラツキが大きい場合であり、それ以外の場合は２値化しないで図８のフローに従うことが望ましい。

まず、図８においては、ステップＳＴ１で、被検結像光学系Ｓを通してランダムパターン１の像を撮像する。この際、得られる映像信号は２５６階調等のデジタルカラー映像信号であり、必要に応じてノイズ除去等の画像処理を行う。

ここで、ランダムパターン１が２階調の透過型チャートからなる場合には、背面から面光源３により非可干渉な均一拡散照明により照明される。反射拡散型チャートからなる場合には、正面から同様に照明する。この際、上記の定義を満たすように、評価条件に応じて複数種から選択して使用する。なお、ランダムパターン１として、ＰＤＰや液晶表示装置のようなパターン情報を面発光で表示する表示装置によって表示形成してもよい。

次に、ステップＳＴ２で、得られた画像を濃淡画像化（グレー画像化）をする。そのためには、輝度信号を濃淡画像化してもよく、あるいはＲＧＢ信号の平均化あるいはＧ信号を濃淡画像化するようにしてもよい。

次いで、ステップＳＴ３で、濃淡画像から、表１に示される、同時生起行列の中の特徴量（１）〜（４）、（７）、（１０）、（１２）、（１３）、差分統計量の中の特徴量（４）の何れか、例えば同時生起行列の中の特徴量（２）（コントラスト）又は（３）（相関）を用いてテキスチャ解析を行う。その際に、ｄ（距離）は１又は２を使用する。また、特許文献１中のθに対応する値としては、０°、４５°、９０°、１３５°の４方向について特徴量を求め、その４方向の値を平均化してテキスチャ特徴量とする。その際、必要に応じてノイズ除去等を行う。そのためには、例えば複数回測定して平均化するなり、メディアン処理をする。

次に、ステップＳＴ４で、目的に応じて測定条件を連続的に変化させる。例えば、ピント調整間隔（範囲）を測定するのに像面位置を変化させる、被写界深度を測るのに物体距離を変化させる、片ボケを評価するのに像面上の評価座標位置を変化させる等。

次いで、ステップＳＴ５で、予め定めた測定範囲内でのテキスチャ解析がすんだか否かを判定して、すんでいる場合は、次のステップＳＴ６で、テキスチャ特徴量をグラフ化する（図３〜図６参照）。予め定めた測定範囲内でのテキスチャ解析がすんでいない場合は、ステップＳＴ１に戻ってすむまでステップＳＴ１〜ＳＴ５を繰り返す。

そして、ステップＳＴ７で、テキスチャ特徴量の最適値（最大値、最小値）を読み取り、目的地に応じた最適値（範囲）を得る。

その後、ステップＳＴ８で、得られた最適値から目的に応じた処理、最適位置への調節、合否判定等を行う。例えば、画像品質を確保するようにピント調整、片ボケ補正、被写界深度、片ボケ等の撮像性能検査。

なお、この際、被検結像光学系Ｓを特定のものに固定して、電気処理回路１２のアナログ回路等の撮像システムの個体差評価を行うことも可能である。

次に、図９の２値化する場合のフローを説明する。ステップＳＴ１で、被検結像光学系Ｓを通してランダムパターン１の像を撮像する。この際、得られる映像信号は２５６階調等のデジタルカラー映像信号であり、必要に応じてノイズ除去等の画像処理を行う。

次に、ステップＳＴ２で、得られた画像を濃淡画像化（グレー画像化）をする。そのためには、輝度信号を濃淡画像化してもよく、あるいはＲＧＢ信号の平均化あるいはＧ信号を濃淡画像化するようにしてもよい。また、その濃淡画像の濃度ヒストグラムから標準偏差σを計算して求める。

次いで、ステップＳＴ３で、求めた標準偏差σが基準値以上か否かを判定する。標準偏差σが基準値以上の場合は、次のステップＳＴ４で、濃淡画像を２値画像（白黒２階調）に２値化する。２値化する基準としては、濃度ヒストグラムの平均値μを境に画素値を０と１に２値化してもよく、あるいは、照明にムラがある場合には、移動平均による２値化（周辺画素の局所平均値による）をするようにしてもよい。２値化により輝度情報を直接評価しなくなるため、画像処理の影響を受け難くなる。ステップＳＴ３で、求めた標準偏差σが基準値以下となりボケすぎる場合は、ステップＳＴ６に飛んで測定条件を変更する。

ここで、求めた標準偏差σが基準値以上か否かを判定する理由は、ボケの大きなランダムパターン１の像を２値化すると、濃度ヒストグラムの標準偏差σが小さくなり、濃淡値が濃度ヒストグラムの中央の平均値μ近傍に集中的に分布することになるため、テクスチャ特徴量を抽出することが困難になる。そのため、標準偏差σが予め定めた基準値より大きな場合にのみテクスチャ解析を行うようにするためである。

次いで、ステップＳＴ５で、得られた２値画像から、表１に示される、同時生起行列の中の特徴量（１）〜（４）、（７）、（１０）、（１２）、（１３）、差分統計量の中の特徴量（４）の何れか、例えば同時生起行列の中の特徴量（２）（コントラスト）又は（３）（相関）を用いてテキスチャ解析を行う。その際に、ｄ（距離）は１又は２を使用する。また、特許文献１中のθに対応する値としては、０°、４５°、９０°、１３５°の４方向について特徴量を求め、その４方向の値を平均化してテキスチャ特徴量とする。その際、必要に応じてノイズ除去等を行う。そのためには、例えば複数回測定して平均化するなり、メディアン処理をする。

次に、ステップＳＴ６で、目的に応じて測定条件を連続的に変化させる。例えば、ピント調整間隔（範囲）を測定するのに像面位置を変化させる、被写界深度を測るのに物体距離を変化させる、片ボケを評価するのに像面上の評価座標位置を変化させる等。

次いで、ステップＳＴ７で、予め定めた測定範囲内でのテキスチャ解析がすんだか否かを判定して、すんでいる場合は、次のステップＳＴ８で、テキスチャ特徴量をグラフ化する（図３〜図６参照）。予め定めた測定範囲内でのテキスチャ解析がすんでいない場合は、ステップＳＴ１に戻ってすむまでステップＳＴ１〜ＳＴ７を繰り返す。

そして、ステップＳＴ９で、テキスチャ特徴量の最適値（最大値、最小値）を読み取り、目的地に応じた最適値（範囲）を得る。

その後、ステップＳＴ１０で、得られた最適値から目的に応じた処理、最適位置への調節、合否判定等を行う。例えば、画像品質を確保するようにピント位置調節、片ボケ補正、被写界深度、片ボケ等の撮像性能検査。

なお、図８、図９何れにおいても、テキスチャ特徴量として、濃度ヒストグラムから求められる標準偏差σ等の第１次統計量（非特許文献１）を含んだテキスチャ特徴量の中の２種以上を用いて、被検結像光学系Ｓによるランダムパターン１の像の画像評価を行うようにすると、より精密な結像性能評価ができる。

次に、このような結像性能評価方法の具体的な実施例として、以下に、被写界深度評価、ピント調整、片ボケ評価を行う例を説明する。

図１０は、図７の結像性能評価装置を用い、被検結像光学系Ｓとして前記したレンズデータを有する結像光学系を対象として、撮像素子として用いるＣＣＤ２の像面位置（ｄ軸位置）を所定位置に固定させて、その固定のＣＣＤ２に対して良好に結像可能な物体距離（Ｚ軸位置）範囲、すなわち、被写界深度範囲を求めて被検結像光学系Ｓの被写界深度評価をする場合のフローチャートである。このような被写界深度を測定する場合、物体距離に応じてＣＣＤ２に結像する倍率が変化するため、チャート台７に取り付けるランダムパターン１（以下、簡単にチャート１と呼ぶ。）は、予め複数種用意しておいて、前記の２の条件を満足するように、物体距離に応じて交換する必要がある。また、倍率が変化するため、テクスチャ特徴量の算出のためには２値化画像を用いる方が望ましい。

以下、図１０に従ってこの実施例を説明する。まず、ステップＳＴ１において、図７の結像性能評価装置における初期条件を設定する。具体的には、パソコン１４からの指令により、駆動制御回路１１を経て移動台５を移動させて被検結像光学系Ｓをチャート台７に対して使用範囲の最も近い位置に移動設定し、また、光源制御回路１３を経て面光源３による照明の明るさを調整し、さらに、チャート台７に初期位置に適したチャート１を配置する。

そして、ステップＳＴ２で、その初期位置でＣＣＤ２で撮像したランダムパターンの画像のテクスチャ特徴量を算出する。この実施例では、上記のように２値化画像を用いる場合は、図９のステップＳＴ１〜ＳＴ５に従うものとする。なお、テクスチャ特徴量は、表１中の同時生起行列中の例えば特徴量（２）（コントラスト）を用いる。

その後、ステップＳＴ３で、パソコン１４からの指令により、駆動制御回路１１を経て移動台５を移動させて、被検結像光学系Ｓに対する物体距離を予め定めた微小距離だけ遠方に変更する。

そして、次のステップＳＴ４で、物体距離が変更され倍率が変わるため、チャート１を変更する必要があるかを判断し、その必要がある場合はステップＳＴ５で新たなチャート１に変更し、その後、ステップＳＴ６で、ステップＳＴ２と同様にテクスチャ特徴量を算出する。ステップＳＴ４でチャート１を変更する必要がないと判断されると、直接ステップＳＴ６でテクスチャ特徴量が算出される。

次いで、ステップＳＴ７で、物体距離が使用範囲の上限を越えたか否かが判断され、越えていないと判断されると、ステップＳＴ３に戻り、物体距離が使用範囲の上限を越えたと判断されるまで、ステップＳＴ３〜ＳＴ７が繰り返される。

以上の後、ステップＳＴ８で、物体距離に対してのテクスチャ特徴量のグラフが得られ、そのグラフと、目視観察で経験的に決められているテクスチャ特徴量の閾値とから、良好に結像可能な物体距離の近点と遠点、すなわち、被写界深度が決定される。

そして、ステップＳＴ９で、このステップＳＴ８で求められた被写界深度範囲が予め決めてある所定範囲以上か否かの判定が行われ、被写界深度評価が終わる。

なお、この実施例において、前記のように、複数種のランダムパターン１から倍率の変化に応じてチャート１を変更するが、チャート１を変更してもそれらチャート１がランダムパターンの条件を満たす限り、テクスチャ特徴量のグラフは滑らかに繋がる。

図１１は、上記図１０のフローチャートに従って得られたテクスチャ特徴量のグラフと被写界深度範囲を示す図である。この図で、被検結像光学系Ｓとして前記したレンズデータを有する結像光学系を対象としており、評価指標のテクスチャ特徴量としては表１中の同時生起行列中の特徴量（２）（コントラスト）を用いており、２値化画像を用いてｄ＝１の条件で求めてある。また、その閾値の２００は目視観察で経験的に決められている値である。さらに、図１１中のベストフォーカス位置とは、被検結像光学系Ｓに対して固定したＣＣＤ２の位置に共役な物体距離である。この図より、ベストフォーカス位置１６．４ｍｍでは、物体距離８．５ｍ〜１００ｍｍ以上の被写界深度、ベストフォーカス位置１２．２ｍｍでは、物体距離７ｍｍ〜５５ｍｍの被写界深度、ベストフォーカス位置９．４ｍｍでは、物体距離６ｍｍ〜２５ｍｍの被写界深度を有することが分かる。

この図１１から明らかなように、ランダムパターン１を被写体とし、被検結像光学系Ｓを経て撮像されたそのランダムパターン１の画像をテクスチャ解析して、その結果から被検結像光学系Ｓの像面位置毎の被写界深度を求めることができ、被検結像光学系Ｓの被写界深度評価を行うことができる。

次に、図１２に、図７の結像性能評価装置を用い、被検結像光学系Ｓとして前記したレンズデータを有する結像光学系を対象として、チャート台７に取り付けたチャート１の位置を被検結像光学系Ｓの想定される最も遠い位置（遠点）と最も近い位置（近点）に固定的に設定して、撮像素子のＣＣＤ２の像面位置（ｄ軸位置）を変化させたときのテクスチャ特徴量の変化から、遠点、近点何れの物体位置でも所定のピント状態になる固定像面位置を求めるピント調整のフローチャートを示す。このようなピント調整する場合、遠点、近点各々の倍率に対して適切な別々のチャート１を用意しておいて交換使用する。

図１２に従ってこの実施例を説明する。まず、ステップＳＴ１において、図７の結像性能評価装置における遠点初期条件を設定する。具体的には、パソコン１４からの指令により、駆動制御回路１１を経て移動台５を移動させて被検結像光学系Ｓをチャート台７に対して使用範囲の最も遠い位置に移動設定させて固定する。また、駆動制御回路１１を経て撮像素子支持台６を移動させてその上に支持されているＣＣＤ２の被検結像光学系Ｓに対する像面位置を使用範囲の下限に設定する。また、光源制御回路１３を経て面光源３による照明の明るさを調整し、さらに、チャート台７に遠点初期位置に適してチャート１を配置する。

そして、ステップＳＴ２で、その遠点初期位置でのＣＣＤ２で撮像したランダムパターンの画像のテクスチャ特徴量を算出する。この実施例では、２値化画像を用いる場合は、図９のステップＳＴ１〜ＳＴ５に従うものとする。また、２値化画像を用いない場合は、図８のステップＳＴ１〜ＳＴ３に従うものとする。なお、テクスチャ特徴量は、表１中の同時生起行列中の例えば特徴量（２）（コントラスト）を用いる。

その後、ステップＳＴ３で、パソコン１４からの指令により、駆動制御回路１１を経て撮像素子支持台６を移動させて、被検結像光学系Ｓに対するＣＣＤ２の像面位置を予め定めた微小距離だけ遠方に変更（シフト）する。

そして、次のステップＳＴ４で、ＣＣＤ２の像面位置が使用範囲の上限を越えたか否かが判断され、越えていないと判断されると、ステップＳＴ３に戻り、像面位置が使用範囲の上限を越えたと判断されるまで、ステップＳＴ３〜ＳＴ４が繰り返される。

以上の後、ステップＳＴ５で、今度は、図７の結像性能評価装置における近点初期条件を設定する。具体的には、パソコン１４からの指令により、駆動制御回路１１を経て移動台５を移動させて被検結像光学系Ｓをチャート台７に対して使用範囲の最も近い位置に移動設定させて固定する。また、駆動制御回路１１を経て撮像素子支持台６を移動させてその上に支持されているＣＣＤ２の被検結像光学系Ｓに対する像面位置を使用範囲の下限に設定する。また、光源制御回路１３を経て面光源３による照明の明るさを調整し、さらに、チャート台７に近点初期位置に適してチャート１を配置する。

そして、ステップＳＴ６で、その近点初期位置でのＣＣＤ２で撮像したランダムパターンの画像のテクスチャ特徴量をステップＳＴ２と同様に算出する。

その後、ステップＳＴ７で、パソコン１４からの指令により、駆動制御回路１１を経て撮像素子支持台６を移動させて、被検結像光学系Ｓに対するＣＣＤ２の像面位置を予め定めた微小距離だけ遠方に変更（シフト）する。

そして、次のステップＳＴ８で、ＣＣＤ２の像面位置が使用範囲の上限を越えたか否かが判断され、越えていないと判断されると、ステップＳＴ７に戻り、像面位置が使用範囲の上限を越えたと判断されるまで、ステップＳＴ７〜ＳＴ８が繰り返される。

以上の後、ステップＳＴ９で、像面位置（シフト量）に対してのテクスチャ特徴量のグラフが得られ、そのグラフと、目視観察で経験的に決められているテクスチャ特徴量の閾値とから、遠点に対して性能許容可能な像面範囲と、近点に対して性能許容可能な像面範囲とが求まり、両者の重畳範囲から像面調整対象範囲が決定される。

そして、ステップＳＴ１０で、このステップＳＴ９で求められた像面調整対象範囲中の経験的に定まる最適値が求められ、ＣＣＤ２がその位置へピント調整され、ピント調整が終わる。

図１３は、上記図１２のフローチャートに従って得られたテクスチャ特徴量のグラフと、遠点に対して性能許容可能な像面範囲と、近点に対して性能許容可能な像面範囲と、像面調整対象範囲を示す図である。この図で、被検結像光学系Ｓとして前記したレンズデータを有する結像光学系を対象としており、評価指標のテクスチャ特徴量としては表１中の同時生起行列中の特徴量（２）（コントラスト）を用いており、２値化画像を用いてｄ＝１の条件で求めてある。また、その閾値の２００は目視観察で経験的に決められている値である。この図より、近点の物体距離を１２．２ｍｍ、遠点の物体距離を７０ｍｍとすると、像面調整対象範囲が像面シフト量（被検結像光学系Ｓの鏡胴後端からのＣＣＤ２の移動量）で８４μｍ〜１４０μｍの範囲となり、その範囲中の経験的に定まる最適値位置にＣＣＤ２の位置が決められる（ピント調整される）。

この図１３から明らかなように、ランダムパターン１を被写体とし、被検結像光学系Ｓを経て撮像されたそのランダムパターン１の画像をテクスチャ解析して、その結果から、被検結像光学系Ｓの想定される最も遠い物体位置と最も近い物体位置双方に対して結像性能許容可能な共通の像面位置に撮像素子のＣＣＤ２を配置（ピント調整）するようにすることができる。

次に、図１４に、図７の結像性能評価装置を用い、被検結像光学系Ｓとして前記したレンズデータを有する結像光学系を対象として、チャート台７に取り付けたチャート１が被検結像光学系Ｓの物体面の中心部にあるときにフォーカス状態であっても、周辺部にあるときにボケ状態になっていないか（片ボケ）否かをテクスチャ特徴量の比較により評価する場合の、被検結像光学系Ｓの片ボケ評価のフローチャートを示す。このような片ボケ評価をするとき、被検結像光学系Ｓに中心部と周辺部で倍率の差が少ない場合（歪曲収差が小さい場合）には、中心部の評価と周辺部の評価に共通の１枚のチャート１を用いればよいが、前記したレンズデータを有する結像光学系においては、内鏡対物レンズに用いるため、歪曲収差が大きく、中心部、周辺部各々の倍率に対して適切な別々のチャート１を用意しておいて交換使用する必要がある。

図１４に従ってこの実施例を説明する。まず、ステップＳＴ１において、図７の結像性能評価装置における初期条件を設定する。具体的には、中心部用のチャート１をチャート台７に取り付け、パソコン１４からの指令により、駆動制御回路１１を経てチャート台７をＸ軸、Ｙ軸方向へ位置調節して、そのチャート１を被検結像光学系Ｓの物体面の中心部に位置させる。また、駆動制御回路１１を経て移動台５を移動させて被検結像光学系Ｓをチャート台７に対して所定物体距離位置に固定させる。また、光源制御回路１３を経て面光源３による照明の明るさを調整する。

そして、ステップＳＴ２で、被検結像光学系Ｓの像面２０（図１５）中心部においてＣＣＤ２で撮像したランダムパターンの画像のテクスチャ特徴量を算出する。２値化画像を用いる場合は、図９のステップＳＴ１〜ＳＴ５に従い、２値化画像を用いない場合は、図８のステップＳＴ１〜ＳＴ３に従うものとする。

その後、ステップＳＴ３で、パソコン１４からの指令により、駆動制御回路１１を経てチャート台７をＸ軸、Ｙ軸方向へ位置調節して、被検結像光学系Ｓの物体面の４つの周辺部の何れかへチャート台７を移動する。

そして、次のステップＳＴ４で、チャート台７に配置するチャート１を変更する必要性が判断され、中心部から周辺部へ変更するときはこの実施例ではチャート１を変更する必要があるので、次のステップＳＴ５で周辺部用のチャート１に変更し、その後、ステップＳＴ６で、ステップＳＴ２と同様にその対応する周辺部のテクスチャ特徴量を算出する。ステップＳＴ４でチャート１を変更する必要がないと判断されると、直接ステップＳＴ６でテクスチャ特徴量が算出される。

その後、ステップＳＴ７で、周辺部４か所のテクスチャ特徴量の算出が完了したか否かの判定が行われ、完了していない場合は、ステップＳＴ３に戻り、周辺部４か所全てのテクスチャ特徴量の算出が完了するまで、ステップＳＴ３〜ＳＴ６が繰り返される。

以上の後、ステップＳＴ８で、被検結像光学系Ｓの像面２０の中心部と周辺部４か所のテクスチャ特徴量の比較から、被検結像光学系Ｓの合否の判定が行われ、片ボケ評価が終わる。

ここで、上記ステップＳＴ８での片ボケ評価の評価基準の１例を説明する。

ここでの評価には、以下の３点の評価が必要である。
（１）周辺部の結像性能が十分かどうか、周辺部のボケ量の限界を評価する。
（２）片ボケ量が許容範囲かどうか、周辺部の位置によるボケ量の差を評価する。
（３）画面全体のバランスが良いかどうか、中心部と周辺部平均のボケ量の差を評価する。

以上の式で表現すると、次のようになる。
（１）ＵＲ＞ｌａ，ＵＬ＞ｌａ，ＤＲ＞ｌａ，ＤＬ＞ｌａ
（２）｜ｍａｘ（ＵＲ，ＵＬ，ＤＲ，ＤＬ）−ｍｉｎ（ＵＲ，ＵＬ，ＤＲ，ＤＬ）｜
＜ｕａ
（３）｜Ｃ−（ＵＲ＋ＵＬ＋ＤＲ＋ＤＬ）／４｜＜ｕｂ
ここで、
Ｃ：中心部の評価値
ＵＲ，ＵＬ，ＤＲ，ＤＬ：周辺部の評価値
ｌａ：周辺部のボケ量下限閾値
ｕａ：周辺部のボケ量差上限閾値
ｕｂ：中心部と周辺部とのボケ量差上限閾値：
であり、ｍａｘ、ｍｉｎはそれぞれ周辺部の評価値の最大値と最小値を示す。なお、被検結像光学系Ｓの像面２０上でのＣ，ＵＲ，ＵＬ，ＤＲ，ＤＬの配置は図１５に示す通りである。

以上の（１）〜（３）式をクリアした被検結像光学系Ｓが合格と判定される。

図１４〜図１５を用いた以上の説明から明らかなように、ランダムパターン１を被写体とし、被検結像光学系Ｓを経て撮像されたそのランダムパターン１の画像をテクスチャ解析して、その結果から、被検結像光学系Ｓの片ボケを簡単に評価することができる。

本発明の結像光学系の結像性能評価方法に用いるランダムパターンの１例を示す図である。ランダムパターンを被写体として撮像したときの概念図である。本発明において使用可能な一部のテクスチャー特徴量のデフォーカス量に対する振る舞いを示す図である。本発明において使用可能な別の一部のテクスチャー特徴量のデフォーカス量に対する振る舞いを示す図である。本発明において使用可能な別の一部のテクスチャー特徴量のデフォーカス量に対する振る舞いを示す図である。本発明において使用可能な別の一部のテクスチャー特徴量のデフォーカス量に対する振る舞いを示す図である。本発明による結像性能評価装置の１実施例の全体の概略構成図である。本発明の結像性能評価方法の基本形であって２値化しない場合のフローチャートである。本発明の結像性能評価方法の基本形であって２値化する場合のフローチャートである。本発明に基づき被検結像光学系の被写界深度評価をする実施例のフローチャートである。図１０のフローチャートに従って得られたテクスチャ特徴量のグラフと被写界深度範囲を示す図である。本発明に基づき被検結像光学系の遠点、近点何れの物体位置でも所定のピント状態になる固定像面位置を求めるピント調整のフローチャートである。図１２のフローチャートに従って得られたテクスチャ特徴量のグラフと、遠点に対して性能許容可能な像面範囲と、近点に対して性能許容可能な像面範囲と、像面調整対象範囲を示す図である。本発明に基づき被検結像光学系の片ボケ評価のフローチャートである。図１４において被検結像光学系の像面上でテクスチャ特徴量を求める領域を示す図である。従来のランダムパターンを用いてＭＴＦを測定する方法を説明するための図である。

符号の説明

Ｓ…被検結像光学系
１…ランダムパターン
２…ＣＣＤ
３…面光源
４…レール
５…移動台
６…撮像素子支持台
７…チャート台
１１…駆動制御回路
１２…電気処理回路
１３…光源制御回路
１４…パソコン
２０…被検結像光学系の像面

Claims

被検結像光学系によるランダムパターンの像を撮像して、撮像されたランダムパターンの像からテクスチャー特徴量を算出し、得られたテクスチャー特徴量を用いて被検結像光学系の結像性能を評価することを特徴とする結像光学系の結像性能評価方法。
被検結像光学系によるランダムパターンの像を撮像する工程と、撮像されたランダムパターンの像からテクスチャー特徴量を算出する工程と、算出されたテクスチャー特徴量を用いて被検結像光学系の位置調節又は合否を判定する工程とを備えていることを特徴とする結像光学系の結像性能評価方法。
テクスチャー特徴量を算出する前に、撮像されたランダムパターンの像を濃淡画像化する工程を含むことを特徴とする請求項２記載の結像光学系の結像性能評価方法。
テクスチャー特徴量を算出する前に、撮像されたランダムパターンの像を２値化する工程を含むことを特徴とする請求項２又は３記載の結像光学系の結像性能評価方法。
前記テクスチャー特徴量が同時生起行列を用いたテクスチャー特徴量であることを特徴とする請求項１から４の何れか１項記載の結像光学系の結像性能評価方法。
前記テクスチャー特徴量が差分統計量を用いたテクスチャー特徴量であることを特徴とする請求項１から４の何れか１項記載の結像光学系の結像性能評価方法。
ランダムパターンの被検結像光学系に対する配置位置又は撮像素子の被検結像光学系に対する配置位置を変更しながらランダムパターンの像を順に撮像し、撮像されたランダムパターンの像からテクスチャー特徴量を算出し、得られたテクスチャー特徴量のランダムパターンの配置位置又は撮像素子の配置位置に対する変化の様子を求め、テクスチャー特徴量が予め設定されている閾値以上となるランダムパターンの配置位置又は撮像素子の配置位置の範囲を求めることを特徴とする請求項１から６の何れか１項記載の結像光学系の結像性能評価方法。
ランダムパターンの被検結像光学系に対する配置位置の変更に伴ってランダムパターンを変更することを特徴とする請求項７記載の結像光学系の結像性能評価方法。
被検結像光学系の特定の像面位置に対する被写界深度を求めることを特徴とする請求項７又は８記載の結像光学系の結像性能評価方法。
被検結像光学系の物体位置遠点と近点双方に対して結像性能許容可能な共通の像面位置範囲を求めることを特徴とする請求項７又は８記載の結像光学系の結像性能評価方法。
被検結像光学系の像面中心部とその周りの周辺部の結像性能を共に求めて片ボケ状態を評価することを特徴とする請求項７又は８記載の結像光学系の結像性能評価方法。
ランダムパターンを支持するチャート台と、前記チャート台に対して直交方向に相対的に移動可能に設けられ、被検結像光学系を支持する被検結像光学系支持台と、前記被検結像光学系支持台に支持された被検結像光学系の像面側でその光軸方向に調節自在に撮像素子を支持する撮像素子支持台とを備え、
前記撮像素子で撮像された前記ランダムパターンの像からテクスチャー特徴量を算出するテクスチャー特徴量算出手段を備えていることを特徴とする結像光学系の結像性能評価装置。
前記チャート台は複数のランダムパターンを交換自在に支持するように構成されていることを特徴とする請求項１２記載の結像光学系の結像性能評価装置。
前記チャート台は被検結像光学系の光軸に直交する２つの方向に位置調節可能に構成されていることを特徴とする請求項１２又は１３記載の結像光学系の結像性能評価装置。
前記撮像素子で撮像されたランダムパターンの像を濃淡画像化する手段を備えることを特徴とする請求項１２から１４の何れか１項記載の結像光学系の結像性能評価装置。
前記撮像素子で撮像されたランダムパターンの像を２値化する手段を備えることを特徴とする請求項１２から１５の何れか１項記載の結像光学系の結像性能評価装置。
ランダムパターンを支持するチャート台と、前記チャート台に対して直交方向に相対的に移動可能に設けられ、被検結像光学系を支持する被検結像光学系支持台と、前記被検結像光学系支持台に支持された被検結像光学系の像面側でその光軸方向に調節自在に撮像素子を支持する撮像素子支持台とを備え、
前記撮像素子で撮像された前記ランダムパターンの像からテクスチャー特徴量を算出するテクスチャー特徴量算出手段を備えていることを特徴とする結像光学系のピント調整装置。