JP2019128318A - レンズ装置、撮像装置、および画像処理装置 - Google Patents

レンズ装置、撮像装置、および画像処理装置 Download PDF

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Abstract

【課題】符号化撮像の際に、任意の位置に存在する物体に対してオートフォーカスを実現することが可能なレンズ装置を提供する。【解決手段】レンズ装置(101)は、フォーカスレンズ(101b)と、符号化領域(101c1)および非符号化領域(101c2)を有する符号化素子(101c)と、符号化素子を通過する光の光路の状態を制御する制御素子(101d)とを有する。【選択図】図1

Description

本発明は、符号化撮像の際に任意の被写体にフォーカス可能な撮像装置に関する。
非特許文献1には、光学系の絞りに二次元のスパースかつランダムなPSFを発生させる波面を形成するための回折格子を配置して、撮像を行う撮像装置が開示されている。特許文献1には、被写体からの光を符号化を行う光と符号化を行わない光に分岐させてそれぞれの光路において撮像を行い、取得した第1及び第2の撮像画像を用いてハイパースペクトル画像を復元する撮像装置が開示されている。
特開2016−90576号公報
Diego Marcos Compressed imaging by sparse random convolution Diego Marcos, 25 Jan 2016 | Vol. 24, No. 2 | DOI:10.1364/OE.24.001269 | OPTICS EXPRESS 1269 MICHAEL A. GOLUB Compressed sensing snapshot spectral imaging by a regular digital camera with an added optical diffuser Vol. 55, No. 3 / January 20 2016 / Applied Optics 田中利幸 圧縮センシングの数理 IEICE Fundamentals Review Vol.4 No.1 Jose M. Bioucas−Dias "A New TwIST: Two−Step Iterative Shrinkage/Thresholding Algorithms for Image Restoration" IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, VOL. 16, NO. 12, DECEMBER 2007
しかしながら、非特許文献1に開示された撮像装置では、物体面、レンズ、絞り、および、像面の関係が所謂4f光学系にセットアップされている必要があり、任意の位置に存在する物体(被写体)に対して用いることは困難である。特許文献1に開示された撮像装置では、それぞれの光路における撮像は独立して行われるため、符号化撮像の際に、任意の位置に存在する被写体に対してオートフォーカスを実現することができない。
そこで本発明は、符号化撮像の際に、任意の位置に存在する被写体に対してオートフォーカスを実現することが可能なレンズ装置、撮像装置、画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、および、記憶媒体を提供することを目的とする。
本発明の一側面としてのレンズ装置は、フォーカスレンズと、符号化領域および非符号化領域を有する符号化素子と、前記符号化素子を通過する光の光路の状態を制御する光路制御素子とを有する。
本発明の他の側面としての撮像装置は、前記レンズ装置と、前記符号化領域を通過した光に基づく第1の画像データと、前記非符号化領域を通過した光に基づく第2の画像データとを取得する撮像素子とを有する。
本発明の他の側面としての画像処理装置は、符号化素子の符号化領域を通過した光に基づく符号化画像データを入力する入力部と、前記符号化画像データの撮影条件に基づいて、前記符号化素子の前記符号化領域を通過した前記光に対応する符号化PSFを取得する取得部と、前記符号化PSFを用いて前記符号化画像データから復元画像データを生成する復元部とを有する。
本発明の他の側面としての画像処理方法は、符号化素子を通過した光に基づく符号化画像データを入力するステップと、前記符号化画像データの撮影条件に基づいて、前記符号化素子を通過した前記光に対応する符号化PSFを取得するステップと、前記符号化PSFを用いて前記符号化画像データから復元画像データを生成するステップとを有する。
本発明の他の側面としての画像処理プログラムは、コンピュータに前記画像処理方法を実行させる。
本発明の他の目的及び特徴は、以下の実施例において説明される。
本発明によれば、符号化撮像の際に、任意の位置に存在する被写体に対してオートフォーカスを実現することが可能なレンズ装置、撮像装置、画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、および、記憶媒体を提供することができる。
実施例1における撮像装置のブロック図である。 実施例1における光路制御素子の動作の説明図である。 実施例2における光路制御素子の動作(回転動作)の説明図である。 実施例2における光路制御素子の動作(挿抜動作)の説明図である。 実施例3における符号化素子の説明図である。 実施例3における光路制御素子の光の透過率の説明図である。 実施例3におけるPSFの説明図である。 実施例3における符号化PSFの説明図である。 実施例4における画像処理方法のフローチャートである。 実施例4、5における観測行列の説明図である。 実施例4における画像処理方法の説明図である。 実施例5における画像処理方法のフローチャートである。 実施例5における画像処理方法の説明図である。 実施例5における顔の皮膚のスペクトル分布の推定結果の説明図である。
以下、本発明の実施例について、図面を参照しながら詳細に説明する。
スパース表現が可能なデータを物理的に符号化したセンシングデータから復元する圧縮センシングと呼ばれる手法が注目されている。圧縮センシングを用いたアプリケーションの例として、単画素カメラ、レンズレスイメージング、ハイパースペクトラルイメージングなどの様々な提案がなされている。圧縮センシングの利点の一つは観測されたデータよりも大きなデータを復元することが可能である点が挙げられる。
しかしながら、圧縮センシングで取得したデータは計算機で復元処理を実行するまで最終結果を得ることが出来ない。そして圧縮センシングのデータ復元処理は計算コストが大きい場合が多く、リアルタイム処理を行うことは困難である。すなわち、撮像時に取得した画像を見ることは困難である。従って、実際に取得した画像は、復元まで知ることができず、正確に調整されたセットアップ以外で使用することは難しい。このような課題を解決するための構成について、以下の各実施例において具体的に説明する。
まず、図1を参照して、本発明の実施例1における撮像装置について説明する。図1は、撮像装置100のブロック図である。
撮像光学系101は、レンズ101e、絞り101a、フォーカシングに際して移動するフォーカスレンズ101b、符号化素子101c、および、光路制御素子(制御素子)101dを有する。符号化素子101cは、符号化領域101c1および非符号化領域101c2を有する。本実施例において、符号化素子101cの符号化領域101c1はランダム位相が付加された領域であり、非符号化領域101c2はランダム位相が付加されていない領域である。ただし符号化素子101cは、これに限定されるものではなく、光の符号化(圧縮化)を実現することが可能な他の構成を採用してもよい。
なお本実施例において、撮像光学系101の各要素(絞り101a、フォーカスレンズ101b、符号化素子101c、および、光路制御素子101d)の配置順序は、図1に示される配置に限定されるものではなく、各要素を異なる順に配置してもよい。また本実施例において、符号化素子101cは、撮像光学系101の瞳(入射瞳または射出瞳)を符号化することが可能な位置に配置される。好ましくは、符号化素子101cは、撮像光学系101の全ての像高(または画角)においてケラレが生じない(または、ケラレ量が所定量よりも小さい)位置に配置される。
光路制御素子101dは、フォーカシング時と撮像時とで、符号化素子101cを通過する光の光路の状態を変化させる(光路の状態を制御する)。具体的には、光路制御素子101dは、フォーカシングの際に、符号化素子101cの符号化領域101c1を通過する光の光路を遮断(遮光)するように動作する。また光路制御素子101dは、撮影時において、符号化領域101c1を通過する光の光路のみを開放し、非符号化領域101c2を通過する光の光路を遮断(遮光)するように動作する。なお、光路制御素子101dの動作方法は、前述の動作方法に限定されるものではなく、符号化素子101cの符号化領域101c1と非符号化領域101c2と通過する光の光路の状態を制御することが可能でれば、他の動作方法を採用してもよい。撮像光学系制御部106は、光路制御素子101dを含む撮像光学系101の各要素を制御する。状態検知部107は、撮像光学系制御部106により得られた情報から撮像光学系101の状態を検知する。システムコントローラ(制御部)110は、画像処理部104、表示部105、撮像光学系制御部106、状態検知部107、および、画像記録媒体109を制御する。
画像処理部104は、入力部104a、取得部104b、および、復元部104cを有する。入力部104aは、符号化素子101cの符号化領域101c1を通過した光に基づく符号化画像データ(第1の画像データ)を入力する。取得部104bは、符号化画像データの撮影条件に基づいて、符号化素子101cの符号化領域101c1を通過した光に対応する符号化PSFを取得する。復元部104ch、符号化PSFを用いて符号化画像データから復元画像データを生成する。好ましくは、入力部104aは、符号化素子101cの非符号化領域101c2を通過した光に基づく非符号化画像データ(第2の画像データ)を更に入力する。取得部104bは、非符号化画像データの撮影条件に基づいて、符号化素子101cの非符号化領域101c2を通過した光に対応する非符号化PSFを更に取得する。復元部104cは、符号化PSFと非符号化PSFとを用いて符号化画像データから復元画像データを生成する。より好ましくは、取得部104bは、符号化素子101cの非符号化領域101c2を通過した光に基づいて合焦された撮像光学系101の状態に対応する撮影条件に基づいて、符号化PSFおよび非符号化PSFを取得する。
撮像光学系101を通過した光は、撮像素子102、A/D変換部103、および、画像処理部104を経て、表示部105に表示され観察することができる。撮像装置100は、位相差AFやコントラストAFなどの公知のオートフォーカス機能を用いて、フォーカシング(焦点検出)を実行することができる。このためユーザは、表示部105を観察しながら所望の(任意の)対象物に対するフォーカシングを実現することが可能である。
本実施例において、撮像素子102には2回光学像(被写体像)を取得する機会がある。1度目はフォーカス時の鮮鋭な光学像であり、2度目は符号化された光学像である。すなわち撮像素子102は、後述のように、符号化領域101c1を通過した光に基づく第1の画像データと非符号化領域101c2を通過した光に基づく第2の画像データとを取得する。システムコントローラ110は、第2の画像データに基づいてフォーカス制御を行い、フォーカス位置を決定する。そして撮像素子102は、決定されたフォーカス位置で撮像された第1の画像データを取得する。これら2つの光学像(第1の画像データ、第2の画像データ)をそれぞれ画像として画像記録媒体109に記録することができ、または、符号化された光学像(第1の画像データ)のみを画像として画像記録媒体109に記録してもよい。また、いずれの記録方式を採用するかを、システムコントローラ110で記憶モードを設定することにより選択可能に構成してもよい。
符号化の特性を表す観測行列に関する情報は、予め記憶部108に記憶されている。元画像の復元処理(回復処理)は、システムコントローラ110からの指示に基づいて実行可能である。システムコントローラ110が画像処理部104に復元処理の実行を命令すると、画像処理部104は、撮像時の条件(撮影条件)に合致する観測行列を記憶部108から取得し、符号化画像から元画像を復元する。ここで撮影時の条件とは、オートフォーカス時のフォーカス位置(フォーカスが合っている被写体の位置)などである。また、符号化画像、元画像、観測行列、および、ノイズをそれぞれy、A、x、nとすると、符号化撮像は以下の式(1)としてモデル化することができる。
ここで、符号化画像から元画像を復元するとは、式(1)より観測行列xを推定する処理を実行することである。なお、符号化画像yおよび元画像Aは既知であるとする。また、符号化画像とともにフォーカス時の鮮鋭な画像を用いて復元処理を行ってもよい。画像処理部104は、観測行列xを推定し、復元された元画像を画像記録媒体109に記録する。なお、画像の復元処理は、画像処理部104で実行される場合に限定されるものではなく、撮像装置100の外部のコンピュータ等で実行してもよい。
次に、本発明の実施例2について説明する。図2は本実施例における撮像装置100の動作の説明図であり、図2(a)はフォーカス時、図2(b)は撮像時における撮像装置100の動作を示している。
図2(a)に示されるように、フォーカシングの際に、光路制御素子101dは、符号化素子101cの符号化領域101c1を遮光し、符号化素子101cの非符号化領域101c2を開放するように移動する。符号化素子101cは、光学系(撮像光学系101)の瞳を制御する。このため符号化素子101cは、撮像光学系101の絞り101aの近傍に配置されることが好ましい。本実施例の撮像光学系101として、低収差かつ全ての像高で瞳のケラレが小さい光学系が用いられる。本実施例の撮像装置100は、共軸光学系としての撮像光学系101の瞳を半分に分割し、非符号化領域101c2の瞳を通過する光に基づいてフォーカシングを行う。そして撮像装置100は、フォーカス位置を固定して符号化領域101c1の瞳を通過する光を用いて撮像(符号化撮像)を行う。従って、撮像光学系101の観測行列を、撮像光学系101の設計値に基づいて予め正確に算出しておくことにより、様々な撮影条件に対して高速に元画像の復元処理が可能となる。
図3は本実施例の光路制御素子101dの動作(回転動作)の説明図であり、図3(a)はフォーカス時、図3(b)は光路制御素子101dの回転時、図3(c)は撮像時のそれぞれにおける光路制御素子101dの動作を示している。本実施例において、光路制御素子101dは、例えば光軸OAを中心として回転する遮光板(遮光マスク)である。
図3(a)に示されるように、光路制御素子101d(すなわち、回転可能な遮光板)は、初期状態において、符号化領域101c1を通過する光を遮光するように、符号化領域101c1の前面(または後面)に位置している。図3(b)に示されるように、撮像装置100がオートフォーカスを開始すると、光路制御素子101d(遮光板)は、光軸OAを中心として回転を開始する。図3(c)に示されるように、オートフォーカスの実行後にフォーカスレンズ101bが停止すると、光路制御素子101d(遮光板)は、図3(a)の状態から半回転した位置で停止する。このとき光路制御素子101dは、非符号化領域101c2を通過する光を遮光するように、非符号化領域101c2の前面(または後面)に位置している。光路制御素子101dが停止して固定されると、撮像装置100は符号化された光学像(符号化画像)を撮像する。撮像後、光路制御素子101dが半回転して、図3(a)に示される初期状態に戻る。
図4は本実施例の変形例としての光路制御素子101dの動作(挿抜動作)の説明図であり、図4(a)はフォーカス時、図4(b)は光路制御素子101dの移動時、図4(c)は撮像時のそれぞれにおける光路制御素子101dの動作を示している。本変形例において、光路制御素子101dは、光軸OAと垂直な方向に移動する遮光板(遮光マスク)である。
図4(a)に示されるように、光路制御素子101d(すなわち、移動可能な遮光板)は、初期状態において、符号化領域101c1を通過する光を遮光するように、符号化領域101c1の前面(または後面)に位置している。図4(b)に示されるように、撮像装置100がオートフォーカスを開始すると、光路制御素子101d(遮光板)は、光軸OAと垂直な方向に移動を開始する。図4(c)に示されるように、オートフォーカスの実行後にフォーカスレンズ101bが停止すると、光路制御素子101d(遮光板)は、非符号化領域101c2の前面(または後面)で停止する。このとき光路制御素子101dは、非符号化領域101c2を通過する光を遮光するように、非符号化領域101c2の前面(または後面)に位置している。光路制御素子101dが停止して固定されると、撮像装置100は符号化された光学像(符号化画像)を撮像する。撮像後、光路制御素子101dが逆方向に移動して、図4(a)に示される初期状態に戻る。
このように本実施例において、光路制御素子101dは、光軸OAを中心として回転可能な遮光板や、光軸OAと垂直な方向に移動可能な遮光板であるが、これらに限定されるものではない。光路制御素子101dは、例えば、偏光板と液晶素子とを用いたシャッタなどの電気的な制御で遮光可能な素子であってもよく、領域ごとに光の透過および遮断を制御可能な様々な構成で実現することができる。
次に、本発明の実施例3について説明する。本実施例において、符号化素子101cとして、光の位相を変調する符号化領域101c1を有する位相素子(位相変調素子)が用いられる。符号化素子101cを用いて撮像光学系101の瞳面に対して(瞳座標において)ランダムな位相を与えることにより、波長の変化に応じて変化する点像分布関数(PSF)を発生させることができる。このような位相変調素子(符号化素子101c)は、例えば、瞳面(瞳座標)において高さ方向がランダムな回折格子(ランダム回折格子)で実現可能である。ランダム回折格子を用いることにより、圧縮センシングによるハイパースペクトラルイメージングが可能となる。一例として、非特許文献2が挙げられる。非特許文献2の方法によれば、特定の位置に配置された物体のスナップショットスペクトラルイメージングが可能である。しかしながら、非特許文献2の方法では、所定のセットアップから物体の位置がずれると、復元画像に大きくアーティファクトが発生してしまう。
図5は、本実施例における符号化素子101cの説明図である。図5(a)は、符号化領域101c1にランダム位相を与えるランダム回折格子(符号化素子101c)である。なお非符号化領域101c2には、ランダム位相が与えられない(フラットな位相が与えられる)。図5(a)は、光軸方向から見たランダム回折格子を示しており、図5(a)中の値は格子の高さ(格子高さ)をマイクロメートル単位で記したものである。格子高さは、材料と分光しようとする波長帯域とに基づいて決定される。すなわち、分光しようとするスペクトル分布の波長帯域中の最長波長で2πの位相変調をかけることができるように、格子高さが決定される。例えば空気中(n=1)で使用する場合、格子高さは、以下の式(2)を満足するように設定される。
式(2)において、h,λ,nλはそれぞれ最大格子高さ、最長波長、最長波長における屈折率である。例えばλ=770nm、nλ=1.5とすると、h=1.54μmとなる。格子ピッチは均等でも不均等でもよいが、撮像光学系101のF値(絞り値)に応じて決定されることが好ましい。具体的には、F値が大きくなるにつれて格子ピッチも大きくすればよい。また、図5に示される回折格子に対して、基板などで一律に高さのオフセットを付加してもよい。
本実施例の符号化素子101cでは、F3.0の瞳を半分に分割して符号化領域101c1とし、符号化領域101c1を91分割している。実際の光学系(撮像光学系101)の絞り101aの大きさは、F値が同じでも様々であるため、本実施例ではF値を基準として記載する。図5(b)は、ランダム回折格子の形状を3次元で示している。瞳の半分にのみ回折格子が設けられている。このようなランダム回折格子は、石英、ガラス、または、樹脂などで作成することができる。
図6は、図5に示される符号化素子(ランダム回折格子)101cに対する光路制御素子(遮光板)101dの光の透過率である。図6(a)はフォーカス時(AF時)の透過率、図6(b)は撮像時の透過率をそれぞれ示している。図6(a)に示されるように、フォーカス時において、符号化素子101cの符号化領域101c1の透過率は低く(黒色)、非符号化領域101c2の透過率は高い(白色)。一方、図6(b)に示されるように、撮像時において、符号化領域101c1の透過率は高く(白色)、非符号化領域101c2の透過率は低い(黒色)。
図7は、コンピュータシミュレーションで計算した撮像時の符号化されたPSFである。個々のPSFはそれぞれ波長400〜800nmを31分割して得られている。図7(a)は非符号化領域101c2のみを通過した光の非符号化PSF、図7(b)は符号化領域101c1のみを通過した光の符号化PSFをそれぞれ示している。
図8は、図7(b)に示される符号化PSFから取り出された所定の波長のPSFである。図8に示されるように、各波長におけるPSFの空間分布の相互相関が低くなるように符号化されている。この相関が後の復元処理の波長分解能を決定する要因となるため、図8のPSFのスパイク形状を取得することが可能な画素ピッチの撮像素子102を用いる必要がある。本実施例において、撮像素子102の画素ピッチは3.5μmである。
本実施例では、符号化素子101cとして位相変調素子を一例に挙げているが、光の振幅を変調する符号化領域101c1を有する振幅変調素子を用いることも可能である。振幅変調素子の符号化領域101c1は、光の波長に応じて、撮像光学系101の瞳面(瞳座標)においてランダムな振幅透過率を与える。また、位相差AFを使用する領域のみが非符号化領域101c2であるように構成された符号化素子101cを用いてもよい。なお、本実施例におけるパラメータは一例に過ぎず、本発明を限定するものではない。
次に、本発明の実施例4について説明する。まず、図9を参照して、本実施例における画像処理方法について説明する。図9は、画像処理方法のフローチャートである。図9の各ステップは、主に、システムコントローラ110の指令に基づいて、画像処理部(画像処理装置)104の各部により実行される。なお本実施例の画像処理装置は、撮像装置100とは異なる外部装置(PCなどのコンピュータ)であってもよい。本実施例は、例えば、画像処理部104が記憶部108に記憶された画像処理プログラムに従って実現可能である。
まず、ステップS11において、画像処理装置(入力部104a)は、符号化画像を入力(取得)する。符号化画像には、ヘッダー情報として、画像撮像時の種々の撮影条件を保持しておくことが可能である。本実施例では、撮影条件として、撮像光学系101を認識可能なレンズID、撮影時にフォーカスを合わせた物体距離、撮像光学系101の状態であるF値、符号化素子101cの素子ID、および、撮像素子102の情報である画素ピッチ等に関する情報を含む。ただし、これらに限定されるものではない。なお、撮影時にフォーカスを合わせた物体距離は、例えば、撮像光学系101のフォーカスレンズ101bの位置から算出可能である。
続いてステップS12において、画像処理装置(取得部104b)は、符号化PSFを取得する。符号化PSFは予め準備して記憶部108などのメモリに保持してことが好ましい。符号化PSFを準備する方法は、主に2つある。第1の方法は、符号化PSFを実際に計測する方法である。特に、実際に使用する符号化素子101cを含む撮像光学系101および撮像素子102の状態に適した符号化PSFを計測してデータ化する。これは、撮像光学系101の光学特性が不明な場合に有効な手法である。第2の方法は、設計値から符号化PSFを計算により求める方法である。これは、符号化素子101cを含む撮像光学系101および撮像素子102の設計値が入手可能である場合に有効な方法である。この場合、予め様々なパラメータ(前述のレンズID、物体距離、F値、素子ID、および、画素ピッチ等のパラメータ)の複数の組み合わせについて符号化PSFを算出しておくことができる。
続いてステップS13において、画像処理装置(復元部104c)は、復号化画像からスペクトルキューブを復元する。符号化画像からスペクトルキューブを復元するには、符号化画像が撮影された際の撮影条件に合致する符号化PSFを用いる必要がある。従って、予め準備された符号化PSFは、撮影条件と関連付けられている。画像処理装置(取得部104b)は、符号化画像のヘッダー情報に格納されている撮影条件と、符号化PSFに関連付けされた撮影条件とが合致するように、符号化PSFを取得する。符号化画像、符号化PSF、および、スペクトルキューブは、以下の式(3)で表されるような線形の行列演算で記述することができる。
式(3)において、y、A、xはそれぞれ、符号化画像、符号化PSFによる観測行列、および、スペクトルキューブである。本実施例では、圧縮センシングを用いてスペクトルキューブxを復元する。圧縮センシングは、データのスパース性を仮定することで、不良設定問題に対して良好な解得るセンシング方法および復元アルゴリズムである。圧縮センシングの理論は、非特許文献3に開示されている。
図10は、本実施例における観測行列の説明図である。図10(a)は、符号化素子101cの非符号化領域101c2を透過したPSFを行列形式で示したものであり、図10(b)は符号化素子101cの符号化領域101c1を透過したPSFを行列形式で示したものである。すなわち、図10(a)は前述の撮影時にフォーカスを合わせた際の観測行列、図10(b)は撮像装置100がフォーカス時の撮影条件を保ちながら光路制御素子101dを動作させて符号化素子101cの符号化領域101c1を開放した際の観測行列である。また図10(b)は、本実施例のスペクトルキューブ復元に用いられる符号化PSFによる観測行列に相当する。
データのスパース性とは、適当な基底を表すΦを用いてxがk−スパースな要素を持つs(sの非0要素数がk個であるベクトル)から生成できると仮定することであり、例えばフーリエ変換行列やウェーブレット変換行列である。これらを使用すると、復元対象のスペクトルキューブをスパースに変換することが可能であると想定される。このとき、式(3)を変形して以下の式(4)、(5)を導出することができる。
式(4)に対してsのL0ノルム最小解を得ることができれば、スパース解としては最良の解である。しかしながら、一般的に、L0ノルム最小解はNP困難な離散最適化問題である。ところが実際には、L0ノルム最小化問題をL1ノルム最小化問題に緩和してもsのスパース解を得ることが可能であると知られている。本実施例では、以下の式(6)で表されるように、sを求めるlassoと呼ばれる回帰問題に帰着してL1ノルム最小化問題を解く。
式(6)で求められたsを式(5)に代入することで、スペクトルキューブxが得られる。なお、Lassoを高速に解く最適化アルゴリズムは、非特許文献4に開示されている。
図11は、本実施例における画像処理方法の説明図であり、撮像処理に関する部分と画像処理に関する部分とを具体的に示している。本実施例で説明した内容は、図11中の画像処理に関する部分に相当する。なお、本実施例における画像処理方法は、PC上で動作するソフトウエアまたはプログラムとして実行されることができ、または、撮像装置100に組み込まれた画像処理エンジンの中で実行されるハードウエアとして実装されてもよい。
次に、本発明の実施例5について説明する。本実施例では、符号化画像に加えて非符号化画像を用いることにより、復元画像の品質を空間および波長に関して向上させることができる。
まず、図12を参照して、本実施例における画像処理方法について説明する。図12は、画像処理方法のフローチャートである。図12の各ステップは、主に、システムコントローラ110の指令に基づいて、画像処理部(画像処理装置)104の各部により実行される。なお本実施例の画像処理装置は、撮像装置100とは異なる外部装置(PCなどのコンピュータ)であってもよい。本実施例は、例えば、画像処理部104が記憶部108に記憶された画像処理プログラムに従って実現可能である。
まず、ステップS21において、画像処理装置(入力部104a)は、符号化画像および非符号化画像を入力(取得)する。符号化画像および非符号化画像には、ヘッダー情報として、画像撮像時の種々の撮影条件を保持しておくことが可能である。本実施例では、撮影条件として、撮像光学系101を認識可能なレンズID、撮影時にフォーカスを合わせた物体距離、撮像光学系101の状態であるF値、符号化素子101cの素子ID、および、撮像素子102の情報である画素ピッチ等に関する情報を含む。ただし、これらに限定されるものではない。なお、符号化画像および非符号化画像の撮影条件に関する情報は、個々の画像にヘッダー情報として付加してもよいし、または、まとめて一つのヘッダー情報としてもよい。
続いてステップS22において、画像処理装置(取得部104b)は、符号化PSFおよび非符号化PSFを取得する。符号化PSFおよび非符号化PSFは予め準備して記憶部108などのメモリに保持してことが好ましい。符号化PSFおよび非符号化PSFを準備する方法は、主に2つある。第1の方法は、符号化PSFを実際に計測する方法である。特に、実際に使用する符号化素子101cを含む撮像光学系101および撮像素子102の状態に適した符号化PSFおよび非符号化PSFを計測してデータ化する。これは、撮像光学系101の光学特性が不明な場合に有効な手法である。第2の方法は、設計値から符号化PSFおよび非符号化PSFを計算により求める方法である。これは、符号化素子101cを含む撮像光学系101および撮像素子102の設計値が入手可能である場合に有効な方法である。この場合、予め様々なパラメータ(前述のレンズID、物体距離、F値、素子ID、および、画素ピッチ等のパラメータ)の複数の組み合わせについて符号化PSFおよび非符号化PSFを算出しておくことができる。
続いてステップS23において、画像処理装置(復元部104c)は、符号化画像および非符号化画像からスペクトルキューブを復元する。符号化画像および非符号化画像からスペクトルキューブを復元するには、符号化画像および非符号化画像が撮影された際の撮影条件に合致する符号化PSFおよび非符号化PSFを用いる必要がある。従って、予め準備された符号化PSFおよび非符号化PSFは、撮影条件と関連付けられている。画像処理装置(取得部104b)は、符号化画像および非符号化画像のヘッダー情報に格納されている撮影条件と、符号化PSFおよび非符号化PSFに関連付けされた撮影条件とが合致するように、符号化PSFおよび非符号化PSFを取得する。符号化画像、非符号化画像、符号化PSF、非符号化PSF、および、スペクトルキューブは、以下の式(7)〜(9)で表されるような線形の行列演算で記述することができる。
式(7)〜(9)において、ync、Anc、xはそれぞれ、符号化画像(y)と非符号化画像(y)を部分行列にもつ画像行列、符号化PSF(A)と非符号化PSF(A)を部分行列にもつ観測行列、および、スペクトルキューブである。
本実施例のスペクトルキューブxの復元に用いられる非符号化PSFによる観測行列Aの一例は図10(a)に相当し、符号化PSFによる観測行列Aの一例は図10(b)に相当する。本実施例では、これらの観測行列A、Aを式(9)のように部分行列として用い、観測行列Ancを生成することができる。
本実施例では、実施例4で説明したデータのスパース性に基づき、式(7)〜(9)を変形して以下の式(10)、(11)を導出することができる。
本実施例では、以下の式(12)で表されるsを求め、式(11)に代入することにより、スペクトルキューブxを得ることができる。
図13は、本実施例における画像処理方法の説明図であり、撮像処理に関する部分と画像処理に関する部分とを具体的に示している。本実施例で説明した内容は、図13中の画像処理に関する部分に相当する。なお、本実施例における画像処理方法は、PC上で動作するソフトウエアまたはプログラムとして実行されることができ、または、撮像装置100に組み込まれた画像処理エンジンの中で実行されるハードウエアとして実装されてもよい。
図14は、顔の頬近辺の皮膚のスペクトル分布の推定結果の説明図であり、顔の頬近辺の皮膚のスペクトルを復元した例を示している。図14において、横軸は波長(nm)、縦軸はスペクトル値をそれぞれ示している。推定データのラインは、本実施例の符号化素子101cおよび前述の式(12)を用いて復元したスペクトルキューブxから、顔の頬近辺の画素位置のスペクトルを波長方向にプロットしたデータである。測定データのラインは、実際に分光計測により測定されたデータである。
(その他の実施例)
本発明は、上述の実施例の1以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける1つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、1以上の機能を実現する回路(例えば、ASIC)によっても実現可能である。
各実施例によれば、符号化撮像の際に、任意の位置に存在する被写体(物体)に対してオートフォーカスを実現することが可能なレンズ装置、撮像装置、画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、および、記憶媒体を提供することができる。
以上、本発明の好ましい実施例について説明したが、本発明はこれらの実施例に限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。
101 撮像光学系(レンズ装置)
101b フォーカスレンズ
101c 符号化素子
101d 光路制御素子

Claims (20)

  1. フォーカシングに際して移動するフォーカスレンズと、
    符号化領域および非符号化領域を有する符号化素子と、
    前記符号化素子を通過する光の光路の状態を制御する制御素子と、を有することを特徴とするレンズ装置。
  2. 前記符号化領域は、光の位相を変調することを特徴とする請求項1に記載のレンズ装置。
  3. 前記符号化領域は、前記光の波長に応じて、瞳面に対してランダムな位相を与えることを特徴とする請求項2に記載のレンズ装置。
  4. 前記符号化領域は、光の振幅を変調することを特徴とする請求項1に記載のレンズ装置。
  5. 前記符号化領域は、前記光の波長に応じて、瞳面においてランダムな振幅透過率を与えることを特徴とする請求項4に記載のレンズ装置。
  6. 前記制御素子は、フォーカシングの際に前記符号化領域を遮光することを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載のレンズ装置。
  7. 前記制御素子は、前記レンズ装置を用いた撮像が行われる際に前記非符号化領域を遮光することを特徴とする請求項1乃至6のいずれか1項に記載のレンズ装置。
  8. 前記制御素子は、光軸を中心として回転可能な遮光板であることを特徴とする請求項1乃至7のいずれか1項に記載のレンズ装置。
  9. 前記制御素子は、光軸と垂直な方向に移動可能な遮光板であることを特徴とする請求項1乃至7のいずれか1項に記載のレンズ装置。
  10. 前記制御素子は、液晶素子を含み、該液晶素子を電気的に制御することにより前記符号化領域または前記非符号化領域を遮光可能であることを特徴とする請求項1乃至7のいずれか1項に記載のレンズ装置。
  11. 前記レンズ装置は、共軸光学系であることを特徴とする請求項1乃至10のいずれか1項に記載のレンズ装置。
  12. 請求項1乃至10のいずれか1項に記載のレンズ装置と、
    前記符号化領域を通過した光に基づく第1の画像データと、前記非符号化領域を通過した光に基づく第2の画像データとを取得する撮像素子と、を有することを特徴とする撮像装置。
  13. 前記第2の画像データに基づいてフォーカス制御を行い、フォーカス位置を決定する制御部を更に有し、
    前記撮像素子は、前記フォーカス位置で撮像された前記第1の画像データを取得することを特徴とする請求項12に記載の撮像装置。
  14. 符号化素子の符号化領域を通過した光に基づく符号化画像データを入力する入力部と、
    前記符号化画像データの撮影条件に基づいて、前記符号化素子の前記符号化領域を通過した前記光に対応する符号化PSFを取得する取得部と、
    前記符号化PSFを用いて前記符号化画像データから復元画像データを生成する復元部と、を有することを特徴とする画像処理装置。
  15. 前記入力部は、前記符号化素子の非符号化領域を通過した光に基づく非符号化画像データを入力し、
    前記取得部は、前記非符号化画像データの撮影条件に基づいて、前記符号化素子の前記非符号化領域を通過した前記光に対応する非符号化PSFを取得し、
    前記復元部は、前記符号化PSFと前記非符号化PSFとを用いて前記符号化画像データから前記復元画像データを生成することを特徴とする請求項14に記載の画像処理装置。
  16. 前記取得部は、前記符号化素子の非符号化領域を通過した光に基づいて合焦された撮像光学系の状態に対応する前記撮影条件に基づいて、前記符号化PSFを取得することを特徴とする請求項14または15に記載の画像処理装置。
  17. 前記取得部は、前記符号化素子の非符号化領域を通過した光に基づいて合焦された撮像光学系の状態に対応する前記撮影条件に基づいて、前記非符号化PSFを取得することを特徴とする請求項15に記載の画像処理装置。
  18. 符号化素子を通過した光に基づく符号化画像データを入力するステップと、
    前記符号化画像データの撮影条件に基づいて、前記符号化素子を通過した前記光に対応する符号化PSFを取得するステップと、
    前記符号化PSFを用いて前記符号化画像データから復元画像データを生成するステップと、を有することを特徴とする画像処理方法。
  19. コンピュータに、請求項18に記載の画像処理方法を実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
  20. 請求項19に記載の画像処理プログラムを記憶していることを特徴とする記憶媒体。
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