JP2012159375A - 反射率算出装置、反射率算出方法およびプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】対象物の反射率スペクトル分布を算出する際、反射率算出装置は、前記対象物の撮影により、画素毎に反射スペクトルを含む撮影画像を参照画像データとして取得し、さらに、前記対象物の形状を模擬した形状を有し、かつ前記撮影と同じ照明条件により同じ陰影を有する白色参照モデルの白色参照データを取得する。さらに、反射率算出装置は、参照画像データのうち前記白色参照モデル上の陰部分に対応する部分参照画像データと、前記白色参照モデル上の前記陰部分に近接する非陰部分に対応する第2の部分参照画像データとの差分に基づいて、照明光の光強度の減衰率を算出する。反射率算出装置は、この減衰率を用いて、白色基準データの補正を行い、前記撮影画像データとともに用いて前記対象物の反射率スペクトルを算出する。
【選択図】 図4
Description
例えば、地上に設置したカメラで圃場を斜め上方から撮影して求めたタンパク含有率の分布割合から、荷受けした生籾を該生籾のタンパク含有率で仕分けるための閾値を設定し、前記閾値により仕分けを行う方法が知られている。
当該方法では、圃場内の稲体及び基準板の自然光による反射光を撮影して、圃場内の稲体及び基準板の反射光量を同時に測定することにより、稲体の反射率が求められる。
画素毎に対象物の反射スペクトルを含む、自然光で照明された対象物の撮影画像データを取得する画像取得部と、
前記撮影画像データを前記対象物の参照画像データとして取得し、さらに、前記対象物の形状を模擬した形状を有し、かつ前記撮影と同じ照明条件により同じ陰影を有する白色参照モデルの白色参照データを取得し、前記参照画像データのうち前記白色参照モデル上の陰部分に対応する第1の部分参照画像データと、前記白色参照モデル上の前記陰部分に近接する非陰部分に対応する第2の部分参照画像データとの差分と、前記陰部分に対応する白色参照データの値とに基づいて、前記対象物の陰部分に応じた照明光の光強度の減衰率を算出する減衰率算出部と、
前記対象物の撮影時の照明光の光強度のスペクトルを表す白色基準データに対して、前記光強度の減衰率を用いて補正を行うデータ補正部と、
補正された白色基準データと前記撮影画像データとを用いて前記対象物の反射率を算出する反射率算出部と
を有する。
前記反射率算出装置は、
前記対象物の撮影により、画素毎に反射スペクトルを含む前記対象物の撮影画像データを参照画像データとして取得するとともに、前記対象物の形状を模擬した形状を有し、かつ前記撮影と同じ照明条件により同じ陰影を有する白色参照モデルの白色参照データを取得し、
前記参照画像データのうち前記白色参照モデル上の陰部分に対応する第1の部分参照画像データと、前記白色参照モデル上の前記陰部分に近接する非陰部分に対応する第2の部分参照画像データとの差分と、前記陰部分に対応する白色参照データの値とに基づいて、前記対象物の陰部分に応じた照明光の光強度の減衰率を算出し、
前記対象物の撮影時の照明光の光強度のスペクトルを表す白色基準データに対して、前記光強度の減衰率を用いて補正を行い、
補正された前記白色基準データと前記撮影画像データとを用いて前記対象物の反射率を算出する。
前記対象物の撮影により、画素毎に反射スペクトルを含む前記対象物の撮影画像データを参照画像データとして取得するとともに、前記対象物の形状を模擬した形状を有し、かつ前記撮影と同じ照明条件により同じ陰影を有する白色参照モデルの白色参照データを取得し、
前記参照画像データのうち前記白色参照データの前記白色参照モデル上の陰部分に対応する第1の部分参照画像データと、前記白色参照データの前記白色参照モデル上の前記陰部分に近接する非陰部分に対応する第2の部分参照画像データとの差分と、前記陰部分に対応する白色参照データの値とに基づいて、前記対象物の陰部分に応じた照明光の光強度の減衰率を算出し、
前記対象物の撮影時の照明光の光強度のスペクトルを表す白色基準データに対して、前記光強度の減衰率を用いて補正を行い、
補正された前記白色基準データと前記撮影画像データとを用いて前記対象物の反射率を算出する、処理をコンピュータに実行させる。
図1は、本実施形態の反射率算出装置を用いた反射率算出システム(以降、システムという)10を説明する図である。
図1に示す反射率算出システム10は、撮影装置12と、反射率算出装置14と、を有する。撮影装置12は、圃場で生育中の1つのキャベツを測定対象物Sとし、自然光を照明光として測定対象物Sを撮影する。撮影装置12は、HSカメラを有する。HSカメラは、測定対象物Sが自然光で照明されたとき、測定対象物Sの表面で反射した反射光を、バンドパスフィルタ等を用いて複数の波長帯域、例えば数10帯域以上に分けて撮像する撮像デバイスを有する。したがって、撮影装置12で撮影された画像の各画素は、波長毎の反射光のスペクトル、すなわち反射スペクトルを有する。撮影装置12の撮影により得られた画像データは、反射率算出装置14に送られる。
反射率算出装置14は、白色基準データに対して、測定対象物Sに生じる陰部分A(図1参照)に応じて補正を行うので、測定対象物Sの陰部分Aを含む表面における照明光の光強度のスペクトルを精度良く求めることができる。このため、測定対象物Sの非陰部分(明部分)はもちろん陰部分Aにおける反射率も精度良く求めることができ、測定対象物Sの特性をより精度よく推定することができる。
以下、本実施形態の反射率算出装置14、および白色基準データを補正することにより反射率を算出する方法を詳細に説明する。
図3は、撮影装置12と、反射率算出装置14の構成を示す図である。
撮影装置12は、測定対象物Sを互いに異なる方向から撮影するHSカメラ(以降、単にカメラという)12a,12bを有する。カメラ12a,12bを用いて互いに異なる方向から撮影対象物Sを撮影するのは、測定対象物Sの3次元情報を取得して、図2に示すような白色参照モデルS’を作成するためである。
カメラ12a,12bはそれぞれ、測定対象物Sを撮像する撮像デバイスの他に、カメラ12a,12bの撮影位置の情報を取得するためのGPS位置取得ユニット16a,16bと、撮影日時の情報を取得する日時取得ユニット17a,17bと、を有する。カメラ12a,12bは、撮影された測定対象物Sの撮影画像データおよび取得した撮影位置の情報および撮影日時の情報を、反射率算出装置14に送る。
ROM22は、起動することによりコンピュータが各処理を実行するOSおよび各種ソフトウェアが記憶されている。
RAM24は、後述する反射率算出の過程で生成される各種処理データを記憶する。記憶部26は、後述するような測定対象物Sの反射率を算出するためのプログラムを記憶するほか、算出された反射率のデータを記憶する。さらに、記憶部26は、種々の測定日時および測定位置において測定された白色基準データ、および種々の日時および位置における太陽高度表および太陽方位の情報を記憶する。
入力部28は、カメラ12a,12bと、後述する天候データベース31と接続されており、画像データ及び各種情報を受信する。CPU20は、反射率算出装置14の各部分の動作の制御と管理を行い、さらに、反射率モジュール30の処理の制御と管理を行う。
白色モデル作成部34は、カメラ12a,12bで撮影された測定対象物Sの参照画像データを用いて図2に示す白色参照モデルS’を作成する。具体的には、カメラ12a,12bは、互いに異なる方向から測定対象物Sを撮影するので、カメラ12a,12bで撮影された2つの参照画像の画像データから、測定対象物Sの3次元位置情報を取得することができる。
キャリブレーションにより得られた行列、変換パラメータの値は、記憶部26に記憶される。
白色モデル作成部34は、算出された3次元位置座標で規定される撮影空間内の点を直線あるいは曲線により結ぶことにより、測定対象物Sの外観形状を得る。この外観形状は、上記各点を結ぶ直線あるいは曲線の途中に補間点を作成することにより、測定対象物Sを模擬した滑らかな外観形状とすることもできる。こうして、測定対象物Sを模擬した仮想モデルが得られる。
図5Aに示す撮影された測定対象物Sの参照画像Grefの左上端の画素をP(1,1)とし、右下端の画素をP(10,10)とし、右上端の画素をP(10,1)として、各画素の位置を定めたとき、画素P(1,1)〜画素P(10,10)は、図5Bに示すように、画素毎に、波長λ1〜λ15の値を有する。図5Bに示す例では、各画素は、8ビット階調でサンプリングされて0〜255(値255が最高階調値)の値を有する。
一方、参照画像Grefの撮影条件の属性情報(撮影日時、撮影位置)は、カメラ12a,12bから送られて記憶部26に記憶されるので、白色モデル作成部34は、この撮影条件と、記憶部26に記憶されている太陽高度表および太陽方位の情報とを用いて、上記撮影条件に最も近い太陽高度と太陽方位を求める。白色モデル作成部34は、抽出した太陽高度と太陽方位を、参照画像Grefを取得したときの測定対象物Sの照明条件と同じ照明条件として定め、作成された上記3次元の仮想モデルに対して、周知のレイトレーシング法を用いて陰影処理を施す。なお、例えば8ビットの階調(0〜255)で陰影処理を行う場合、仮想モデル上の非陰部分(明部分)の各画素は各波長で255(最高階調値)の一定値を持つ。仮想モデル上の陰部分の各画素は各波長で255(最高階調値)以下の一定値を持つ。陰影処理の施された上記仮想モデルは、測定対象物Sの形状を模擬したモデルであり、かつ、参照画像Grefの撮影時の照明条件を再現することにより同じ陰影を有する白色参照モデルS’となっている。すなわち、陰影処理により、図2に示される白色参照モデルS’が得られる。
これにより、白色モデル作成部34は、カメラ12aから見た白色参照モデルS’の2次元画像の画像データである白色参照データDwを取得する。取得した白色参照データDwは記憶部26に記憶される。
したがって、白色参照データDwは、いずれの画素において波長λ1〜λ15における値が同じである。図6に示す白色参照データDwでは、画素P(3,2)〜画素P(5,2)は最高階調値でないため、陰部分である。
一方、陰部分に近接する非陰部分に対応する画素は、以下のように選択される。陰部分として画素P(3,2)〜画素P(5,2)のように複数の画素が存在する場合、各画素に対して近接する非陰部分の画素が選択される。以下、陰部分である画素P(3,2)に近接する白色参照モデルS’上の非陰部分の画素、すなわち、白色参照モデルS’上の最高階調値を持つ画素を選択する例を説明する。画素P(4,2)及び画素P(5,2)についても同様の方法で、近接する非陰部分の画素が選択される。
このようにして、減衰率算出部36は、画素P(3,2)に近い画素から順番に画素P(3,2)に類似する非陰部分の画素を探索する。図9では、探索の結果、画素P(6,2)が画素(3,2)に類似する非陰部分の画素であって、最も近い画素として選択されている。画素P(3,2)と画素P(6,2)との間の類似度は、0.020であり、閾値として設定される0.01以上であるため、上記閾値を超えている。このようにして、陰部分の画素P(3,2)に最も近い非陰部分の画素P(6,2)が選択されることにより、部分参照画像データDsp2が選択される。
このようにして、減衰率算出部36は、陰部分に近接する測定対象物S上の非陰部分の部分参照画像データDsp2を選択することができる。
なお、本実施形態は、画素間の類似の判定を、式(1)を用いて行うが、この類似の判定を、相関係数を用いて行ってもよい。また、これ以外の周知の類似度の算出方法を用いて類似の判定を行うこともできる。
上述した画素P(3,2)の例では、減衰率算出部36は、図10Aに示される値白色参照データDwの画素P(3,2)の値SP0λi(i=1〜15の整数)と、図10Bに示される部分参照画像データDsp1の画素P(3,2)の値SP1λi(i=1〜15の整数)及び部分参照画像データDsp2の画素P(6,2)の値SP2P(6,2)λi(i=1〜15の整数)と、に基づいて下記式(2)に従って光強度の減衰率Rを算出する。
Rλi= SP0λi −(SP1λi−SP2P(6,2)λi) (2)
したがって、減衰率算出部36は、上記式(2)に示すような演算をすることにより、光強度の減衰率Rを算出することができる。
したがって、白色基準データ抽出部38は、撮影条件の属性情報(撮影日時、撮影位置、天候情報)に最も近い測定条件(測定日時、測定位置、天候情報)を持つ白色基準データを抽出することができる。白色基準データの抽出において、白色基準データ抽出部38は、例えば日時の情報を、ある基準日からの経過時間(秒)として数値化して規格化し、撮影位置の緯度と経度のそれぞれを数値化して規格化し、さらに、天候情報についても、例えば、図12(c)に示されるように、晴れは遮蔽度0、曇は遮蔽度0.5、雨は遮蔽度0.3のように遮蔽度として数値化して規格化する。白色基準データ抽出部38は、撮影条件の撮影日時、撮影位置および天候情報も同様に数値化して規格化する。ここで、規格化とは、測定条件における数値の平均値が0、標準偏差が1になるように変換することをいう。
データ補正部40は、抽出された白色基準データSP3の各波長λi(i=1〜15の整数)における値をSP3λiとし、光強度の減衰率Rの各波長λi(i=1〜15の整数)における値をRλiとし、補正された白色基準データSP4の各波長λi(i=1〜15の整数)における値をSP4λiとした時、下記式(3)に従って、白色基準データを補正する。
SP4λi = SP3λi− Rλi (3)
このような反射率算出装置14では、図13A、図13Bに示すような反射率算出方法が実施される。
まず、カメラ12a,12bで測定対象物Sの撮影画像を得るために、カメラ12a,12bで異なる2方向から撮影が行われたか否かを、反射率算出装置14は判定する(ステップS10)。カメラ12a,12bによる撮影が行われるまで、反射率算出部14は待機する。撮影により取得された撮影画像は、カメラ12a,12bから画像取得部32に送られる。画像取得部32は、送られた撮影画像を、反射率を算出するための撮影画像として、あるいは光強度の減衰率Rを算出するための参照画像Grefとして取得する。
さらに、白色モデル作成部34は、撮影日時および撮影位置から撮影時の太陽高度と方位を、記憶部26に記憶されている太陽高度表および太陽方位の情報から求める(ステップS30)。記憶部26には、種々の日時と種々の位置における太陽高度表と太陽方位の情報が記されたテーブルを備えるが、撮影日時と撮影位置から自動的に太陽高度と方位を算出する周知の式を用いて撮影時の太陽高度と方位を求めてもよい。
白色モデル作成部34は、さらに、測定対象物Sと同じ陰影を有するように、ステップS30で求めた太陽高度と方位を用いて、3次元の仮想モデルに陰影処理を施すことにより、白色参照モデルS’を作成する。白色モデル作成部34は、この白色参照モデルS’から白色参照データDwを作成する(ステップS50)。白色参照データDwは、カメラ12aの位置から測定対象物Sを撮影したときの視野を有する、白色参照モデルS’に関する2次元の画像のデータである。
さらに、減衰率算出部36は、光強度の減衰率Rが算出されていない陰部分の現在注目する画素に対して隣接する非陰部分の画素を選択し(ステップS80)、選択した画素の部分参照画像データDsp2を抽出する(ステップS90)。さらに、減衰率算出部36は、部分参照画像データDsp1と部分参照画像データDsp2の類似度の計算を行う(ステップS100)。類似度の計算は、上述した方法により行われる。
このようなステップS60〜ステップS130の処理は、陰部分の全画素に関して光強度の減衰率Rが算出されるまで、陰部分の各画素に対して繰り返し行われる。
陰部分の全画素に関して光強度の減衰率Rが算出された(ステップS60でYES)場合、画像取得部32は、測定対象物Sの撮影画像データを取得して反射率の算出の処理に移る。まず、白色基準データ抽出部38は、カメラ12aで測定対象物Sを撮影したときの撮影条件(撮影日時、撮影位置)を取得する(ステップS140)。撮影条件は、撮影時にカメラ12aから反射率算出装置14に送られたものである。
白色基準データ抽出部38は、天候データベース31から取得した撮影日時、撮影位置に基いて、撮影時の天候の情報を取り出して、撮影日時、撮影位置および撮影時の天候に最も近い測定条件(測定日時、測定位置、測定時の天候)を持つ白色基準データを抽出する(ステップS150)。白色基準データの抽出は、上述した方法により行われる。
また、本実施形態では、天候情報を天候データベース31から取得するが、測定対象物Sの撮影時に直接照度計で照明光の照度を計測して、白色基準データの抽出の際に用いてもよい。この場合、照度の情報は、撮影日時および撮影位置の情報とともに用いられて、測定日時、測定位置および測定時の照度の情報を測定条件として関連付けた多数の白色基準データの中から1つの白色基準データが抽出される。
測定対象物Sの撮影により、画素毎に反射スペクトルを含む撮影画像データを参照画像データDrefとして取得するとともに、測定対象物Sの形状を模擬した形状を有し、かつ前記撮影と同じ照明条件下において同じ陰影を有する白色参照モデルS’の白色参照データDwを取得し、
参照画像データDrefのうち白色参照データDwの白色参照モデルS’上の陰部分に対応する第1の部分参照画像データDsp1と、白色参照データDwの白色参照モデルS’上の陰部分に近接する非陰部分に対応する部分参照画像データDsp2との差分と、前記陰部分に対応する白色参照データDwとに基づいて、測定対象物Sの陰部分における照明光の光強度の減衰率Rを算出し、
測定対象物Sの撮影時の照明光の光強度のスペクトルを表す白色基準データに対して、光強度の減衰率Rを用いて、測定対象物Sに生じる陰部分に応じて補正を行い、
補正された白色基準データと撮影画像データとを用いて測定対象物の反射率スペクトルを算出する、処理を含む。
自然光で照明された対象物を撮影することにより、前記対象物の反射率を算出する反射率算出装置であって、
画素毎に対象物の反射スペクトルを含む、自然光で照明された対象物の撮影画像データを取得する画像取得部と、
前記撮影画像データを前記対象物の参照画像データとして取得し、さらに、前記対象物の形状を模擬した形状を有し、かつ前記撮影と同じ照明条件により同じ陰影を有する白色参照モデルの白色参照データを取得し、前記参照画像データのうち前記白色参照モデル上の陰部分に対応する第1の部分参照画像データと、前記白色参照モデル上の前記陰部分に近接する非陰部分に対応する第2の部分参照画像データとの差分と、前記陰部分に対応する白色参照データの値とに基づいて、前記対象物の陰部分に応じた照明光の光強度の減衰率を算出する減衰率算出部と、
前記対象物の撮影時の照明光の光強度のスペクトルを表す白色基準データに対して、前記光強度の減衰率を用いて補正を行うデータ補正部と、
補正された白色基準データと前記撮影画像データとを用いて前記対象物の反射率を算出する反射率算出部と
を有することを特徴とする反射率算出装置。
前記減衰率算出部は、前記非陰部分の選択を、前記第1の部分参照画像データの反射スペクトルと前記第2の部分参照画像データの反射スペクトルとの間の類似度に基づいて行う、付記1に記載の反射率算出装置。
前記減衰率算出部は、前記第1の部分参照画像データの反射スペクトルと前記第2の部分参照画像データの反射スペクトルとの間の、同じ波長同士の値の差分の絶対値を合計することにより得られる類似度に基づいて前記非陰部分の選択を行う、付記2に記載の反射率算出装置。
前記減衰率算出部は、前記対象物を少なくとも2方向から撮影した撮影画像に基づいて作成された前記対象物の3次元の仮想モデルを前記白色参照モデルとして用いる、付記1〜3のいずれか1項に記載の反射率算出装置。
さらに、複数の白色基準データを、各白色基準データを測定したときの日時、位置、および天候の少なくとも1つの属性情報を含む測定条件と関係付けて記録したデータベース部と、
反射率スペクトル分布を算出するために前記対象物を撮影した時の撮影日時、撮影位置、および撮影時の天候の少なくとも1つの属性情報を含む撮影条件を用いて、前記データベース部から、前記複数の白色基準データの1つを抽出する白色基準データ抽出部を、有する付記1〜4のいずれか1項に記載の反射率算出装置。
自然光で照明された対象物を撮影することにより、前記対象物の反射率を算出する反射率算出装置における反射率算出方法であって、
前記反射率算出装置は、
前記対象物の撮影により、画素毎に反射スペクトルを含む前記対象物の撮影画像データを参照画像データとして取得するとともに、前記対象物の形状を模擬した形状を有し、かつ前記撮影と同じ照明条件により同じ陰影を有する白色参照モデルの白色参照データを取得し、
前記参照画像データのうち前記白色参照モデル上の陰部分に対応する第1の部分参照画像データと、前記白色参照モデル上の前記陰部分に近接する非陰部分に対応する第2の部分参照画像データとの差分と、前記陰部分に対応する白色参照データの値とに基づいて、前記対象物の陰部分に応じた照明光の光強度の減衰率を算出し、
前記対象物の撮影時の照明光の光強度のスペクトルを表す白色基準データに対して、前記光強度の減衰率を用いて補正を行い、
補正された前記白色基準データと前記撮影画像データとを用いて前記対象物の反射率を算出する、ことを特徴とする反射率算出方法。
前記非陰部分は、前記第1の部分参照画像データの反射スペクトルと前記第2の部分参照画像データの反射スペクトルとの間の類似度に基づいて選択される、付記6に記載の反射率算出方法。
前記非陰部分の選択は、前記第1の部分参照画像データの反射スペクトルと前記第2の部分参照画像データの反射スペクトルとの間の、同じ波長同士の値の差分の絶対値を合計することにより得られる類似度に基づいて行われる、請求項6に記載の反射率算出方法。
前記白色参照モデルとして、前記対象物を少なくとも2方向から撮影した撮影画像に基づいて作成された前記対象物の3次元の仮想モデルが用いられる、付記6〜8のいずれか1項に記載の反射率算出方法。
さらに、複数の白色基準データが、各白色基準データを測定したときの日時、位置、および天候の少なくとも1つの属性情報を含む測定条件と関係付けて記録されたデータベース部の前記複数の白色基準データの中から、前記対象物を撮影した時の撮影日時、撮影位置、および撮影時の天候の少なくとも1つの属性情報を含む撮影条件を用いて、前記白色基準データが抽出される付記7〜10のいずれか1項に記載の反射率算出方法。
自然光で照明された対象物を撮影することにより、前記対象物の反射率スペクトル分布を算出する反射率算出方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記対象物の撮影により、画素毎に反射スペクトルを含む前記対象物の撮影画像データを参照画像データとして取得するとともに、前記対象物の形状を模擬した形状を有し、かつ前記撮影と同じ照明条件により同じ陰影を有する白色参照モデルの白色参照データを取得し、
前記参照画像データのうち前記白色参照データの前記白色参照モデル上の陰部分に対応する第1の部分参照画像データと、前記白色参照データの前記白色参照モデル上の前記陰部分に近接する非陰部分に対応する第2の部分参照画像データとの差分と、前記陰部分に対応する白色参照データの値とに基づいて、前記対象物の陰部分に応じた照明光の光強度の減衰率を算出し、
前記対象物の撮影時の照明光の光強度のスペクトルを表す白色基準データに対して、前記光強度の減衰率を用いて補正を行い、
補正された前記白色基準データと前記撮影画像データとを用いて前記対象物の反射率を算出する、処理をコンピュータに実行させるプログラム。
12 撮影装置
12a,12b ハイパースペクトルカメラ
14 反射率算出装置
16a,16b GPS位置取得ユニット
17a,17b 日時取得ユニット
20 CPU
22 ROM
24 RAM
26 記憶部
28 入力部
30 反射率算出モジュール
31 天候データベース
32 画像取得部
34 白色モデル作成部
36 減衰率算出部
38 白色基準データ抽出部
40 データ補正部
42 反射率算出部
Claims (7)
- 自然光で照明された対象物を撮影することにより、前記対象物の反射率を算出する反射率算出装置であって、
画素毎に対象物の反射スペクトルを含む、自然光で照明された対象物の撮影画像データを取得する画像取得部と、
前記撮影画像データを前記対象物の参照画像データとして取得し、さらに、前記対象物の形状を模擬した形状を有し、かつ前記撮影と同じ照明条件により同じ陰影を有する白色参照モデルの白色参照データを取得し、前記参照画像データのうち前記白色参照モデル上の陰部分に対応する第1の部分参照画像データと、前記白色参照モデル上の前記陰部分に近接する非陰部分に対応する第2の部分参照画像データとの差分と、前記陰部分に対応する白色参照データの値とに基づいて、前記対象物の陰部分に応じた照明光の光強度の減衰率を算出する減衰率算出部と、
前記対象物の撮影時の照明光の光強度のスペクトルを表す白色基準データに対して、前記光強度の減衰率を用いて補正を行うデータ補正部と、
補正された白色基準データと前記撮影画像データとを用いて前記対象物の反射率を算出する反射率算出部と
を有することを特徴とする反射率算出装置。 - 前記減衰率算出部は、前記非陰部分の選択を、前記第1の部分参照画像データの反射スペクトルと前記第2の部分参照画像データの反射スペクトルとの間の類似度に基づいて行う、請求項1に記載の反射率算出装置。
- 前記減衰率算出部は、前記第1の部分参照画像データの反射スペクトルと前記第2の部分参照画像データの反射スペクトルとの間の、同じ波長同士の値の差分の絶対値を合計することにより得られる類似度に基づいて前記非陰部分の選択を行う、請求項2に記載の反射率算出装置。
- 前記減衰率算出部は、前記対象物を少なくとも2方向から撮影した撮影画像に基づいて作成された前記対象物の3次元の仮想モデルを前記白色参照モデルとして用いる、請求項1〜3のいずれか1項に記載の反射率算出装置。
- さらに、複数の白色基準データを、各白色基準データを測定したときの日時、位置、および天候の少なくとも1つの属性情報を含む測定条件と関係付けて記録したデータベース部と、
反射率スペクトル分布を算出するために前記対象物を撮影した時の撮影日時、撮影位置、および撮影時の天候の少なくとも1つの属性情報を含む撮影条件を用いて、前記データベース部から、前記複数の白色基準データの1つを抽出する白色基準データ抽出部を、有する請求項1〜4のいずれか1項に記載の反射率算出装置。 - 自然光で照明された対象物を撮影することにより、前記対象物の反射率を算出する反射率算出装置における反射率算出方法であって、
前記反射率算出装置は、
前記対象物の撮影により、画素毎に反射スペクトルを含む前記対象物の撮影画像データを参照画像データとして取得するとともに、前記対象物の形状を模擬した形状を有し、かつ前記撮影と同じ照明条件により同じ陰影を有する白色参照モデルの白色参照データを取得し、
前記参照画像データのうち前記白色参照モデル上の陰部分に対応する第1の部分参照画像データと、前記白色参照モデル上の前記陰部分に近接する非陰部分に対応する第2の部分参照画像データとの差分と、前記陰部分に対応する白色参照データの値とに基づいて、前記対象物の陰部分に応じた照明光の光強度の減衰率を算出し、
前記対象物の撮影時の照明光の光強度のスペクトルを表す白色基準データに対して、前記光強度の減衰率を用いて補正を行い、
補正された前記白色基準データと前記撮影画像データとを用いて前記対象物の反射率を算出する、ことを特徴とする反射率算出方法。 - 自然光で照明された対象物を撮影することにより、前記対象物の反射率スペクトル分布を算出する反射率算出方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記対象物の撮影により、画素毎に反射スペクトルを含む前記対象物の撮影画像データを参照画像データとして取得するとともに、前記対象物の形状を模擬した形状を有し、かつ前記撮影と同じ照明条件により同じ陰影を有する白色参照モデルの白色参照データを取得し、
前記参照画像データのうち前記白色参照データの前記白色参照モデル上の陰部分に対応する第1の部分参照画像データと、前記白色参照データの前記白色参照モデル上の前記陰部分に近接する非陰部分に対応する第2の部分参照画像データとの差分と、前記陰部分に対応する白色参照データの値とに基づいて、前記対象物の陰部分に応じた照明光の光強度の減衰率を算出し、
前記対象物の撮影時の照明光の光強度のスペクトルを表す白色基準データに対して、前記光強度の減衰率を用いて補正を行い、
補正された前記白色基準データと前記撮影画像データとを用いて前記対象物の反射率を算出する、処理をコンピュータに実行させるプログラム。
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