JP2923367B2 - 画像入出力装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、染色、塗装色の管理、
生産物の色測定や色による分類、あるいは医療，学術分
野における色測定など、対象物の色情報の検出を必要と
する分野において利用することのできる画像入出力装置
に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来は、対象物の反射光から、赤
（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の３原色を表す波長領域の
反射光強度を測定して、これら測定値を国際照明委員会
（ＣＩＥ）で標準化されているＸＹＺ表色系等の色彩座
標系によって数値化して色を評価していた。

【０００３】カラー画像入出力装置においても、Ｒ，
Ｇ，Ｂ、あるいはこれらの補色であるシアン，マゼン
タ，イエローの波長領域の画像情報を取り込んで、これ
らの画像情報を処理しているのが一般的である。また、
カラー画像の伝送，記録では、ＮＴＳＣ規格に定められ
ているように、Ｒ，Ｇ，Ｂ信号を輝度信号（Ｙ）と色差
情報（例えば、ＩとＱ）とに変換して、輝度信号に相対
的により広い帯域を割り当てるといった操作により、効
率化が図られている。カラー画像を取り扱う際の上記し
た手法は、心理物理を背景とした色彩工学に基づくもの
であり、いずれもＲ，Ｇ，Ｂの３原色の画像情報を利用
している。

【０００４】ところが、物体色の僅かな違いを検出する
ためには、Ｒ，Ｇ，Ｂの測定値に基づいた色測定では、
ある画像内で特定の色の違いを正確に識別するのは困難
であった。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】そこで、本発明者等
は、色情報の入力に際して、画像情報の取り込みに使用
する波長領域を目的に応じて最適化させる事を考えた。
波長領域の決定手段としては、次のような統計的手法が
ある。

【０００６】それは、所定の照明光で物体を照明したと
きの反射分光スペクトルが、いずれのカテゴリー（クラ
ス）に分類されるかが、予めわかっている物体を各クラ
ス毎に多数用意する。そして、各クラス毎に用意された
物体に照明光を当てて、その際の反射分光スペクトルを
計測する。この様にして、各クラス毎に得られた反射分
光スペクトルの各クラス毎のデータ例をトレーニングセ
ットと呼ぶ。

【０００７】このトレーニングセットのスペクトルデー
タに対して、横軸に波長をとり、縦軸に各波長における
反射光強度をとって、波長範囲を等間隔にｎ個にサンプ
リングして各波長における反射光強度を要素としたｎ次
元ベクトルをデータと考えて統計解析を行う。トレーニ
ングセットとして用意されたスペクトルパターンを統計
的に分類する手法として、次のような数学的手法を応用
することが考えられる。それは、D.H.Foley and J.W.Sa
mmon Jr., IEEE Trans.Comp.,C-24,281,(1975)（文献
１）に数学的な手法として記載されているFoley-Sammon
-Transfer （Ｆ−Ｓ変換）を適用して、２つのクラスを
分類する方法である。これは、ｎ次元ベクトルの各要素
を直交軸と考えたｎ次元空間において、２つのクラスに
分類するのに適したベクトルを、Fisher Ratioと呼ばれ
る評価基準に基づいて（最大化するようにして）求める
方法である。このＦ−Ｓ変換により導出された分類ベク
トルに対応した波長特性を有するフィルターを用いれ
ば、トレーニングセットとして与えられた２つのクラス
に属するスペクトルを最も効率よく分類できると考えら
れる。

【０００８】また、Z.H.Gu and S.H.Lee,Opt.Eng.,23,7
27,(1984) （文献２）に記載されている数学的手法を利
用することが考えられる。これは、２以上の任意のクラ
ス数ｍに対して、Hotelling Trace Criterion(HTC)と呼
ばれる評価基準を基に最適な分類ベクトルを求める方法
である。なお、同文献では、画像に対する分類の例とし
て述べられているが、ｎ個の画素数でｎ次元ベクトルと
して表現される画像の代わりにｎ次元のスペクトルデー
タを用いれば、同じ理論によってフィルターの特性を求
めることができるものと考えられる。

【０００９】また、J.Parkkinen and T.Jaaskelainen,A
ppl.Opt.,26,4240(1987)（文献３）では、スペクトルデ
ータに対する統計的手法により、色を認識，分類する方
法が記載されている。この文献の方法によれば、まずク
ラス毎にトレーニングセットについて主成分分析（Ｋ−
Ｌ変換）を行い、各々のクラスについて部分空間を設定
する。次に、各々の部分空間をクラス間で重なりが無く
なるように回転操作を行うものである。以上述べたよう
に、色の識別を目的としてスペクトルのパターンを分類
する方法が従来の統計的パターン分類手法を応用するこ
とにより実現される。

【００１０】ところが、統計的手法により導出されたフ
ィルター特性は、色の分類には適しているがＲ，Ｇ，Ｂ
の３信号を基礎に構成される一般的なカラー画像機器と
整合がとれない。この問題の対策としては、文献３にも
記載されているように、各クラス部分空間に投影された
ベクトルから原ｎ次元ベクトル（スペクトル）を推定す
る方法を用いれば、推定スペクトルをＲ，Ｇ，Ｂ値に変
換し一般的なカラー画像機器に整合させたシステムを構
成することができる。

【００１１】しかしながら、文献３に記載された方法
は、フィルターの特性を決定するまでに何回も主成分分
析、つまり共分散行列を求めて固有値問題を解くといっ
た操作を繰り返し行う必要があり、膨大な演算が必要と
なる。また、クラス毎に部分空間を設定するため、どの
クラスに属するかを判定するためには投影操作、つまり
分光フィルターを通して光強度を測定するという操作を
クラス数だけ繰り返さなければならず、処理に時間がか
かるといった欠点がある。

【００１２】本発明は以上のような実情に鑑みてなされ
たもので、特定の色分類に最適な特性フィルターを用い
て画像を入力できて特定色の分類が可能となり、しかも
複雑な演算処理によらないで色識別情報をＲ，Ｇ，Ｂの
３原色画像にコーディングできる一般的な画像機器との
整合が容易な画像入出力装置を提供することを目的とす
る。

【００１３】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明に係る画像入出力装置は、光源から発した照
明光によって照明された物体からの反射光を受光して該
物体像を電気的な画像信号に変換する撮像手段と、分類
されるべき反射分光スペクトルのカテゴリーとなるクラ
ス毎に用意されたスペクトルデータ例であるトレーニン
グセットから、統計的手法によって算出される、クラス
分類に適した分光透過特性を有する色分類フィルター
と、３原色のカラー画像を入力するのに適した透過特性
を有するカラー画像フィルターと、前記光源と前記撮像
手段との間の光路に対して、前記色分類フィルターと前
記カラー画像フィルターとをそれぞれ必要に応じて挿脱
するフィルター制御手段と、少なくとも前記色分類フィ
ルターを前記光路上に挿入したときに前記撮像手段から
得られる画像信号を、前記色分類フィルターの透過特性
に基づいて３原色にコーディングして該画像信号に含ま
れる色識別情報を視覚化した画像を構築する手段とを具
備した構成とした。

【００１４】また、上記目的を達成するために、前記画
像構築手段に、前記カラー画像フィルターを前記光路上
に挿入したとき前記撮像手段から得られる画像信号から
カラー画像を構築し、かつ該カラー画像上に前記色識別
情報を視覚化した画像を重畳させたカラー画像を構築す
る機能を持たせた。

【００１５】

【作用】本発明によれば、クラス分類に適した透過特性
を有する色分類フィルターと、３原色のカラー画像を入
力するのに適した透過特性を有するカラー画像フィルタ
ーとが、フィルター制御手段によって切換えられてそれ
ぞれのフィルターを介して画像が入力され、色分類フィ
ルターによって得られる色識別情報が視覚化されたカラ
ー画像が構築される。よって、カラー画像フィルターに
よって入力された画像によってカラー画像を構築できる
ので、色識別情報からカラー画像を推定する必要がなく
なり、複雑な演算処理を施さずにカラー画像が得られ
る。また、通常のカラー画像と、このカラー画像上に色
識別情報が重畳された画像とが任意に得られる。

【００１６】

【実施例】以下、図面を参照しながら本発明の実施例を
説明する。

【００１７】図１には第１実施例に係る画像入出力装置
の全体的な構成が示されている。この装置は、白色光を
発生させる光源ボックス１と、この光源ボックス１で発
生させた白色光を所定のスペクトルを有する照明光に変
換する光源色作成装置２と、この光源色作成装置２から
出力される照明光を対象物Ｏまで導くライトガイド３
と、可視光全域またはそれ以上の波長領域にブロードな
感度特性を有するモノクロの撮像素子を有し上記照明光
によって照明された対象物Ｏからの反射光を受光して対
象物Ｏの画像を画像信号に変換するＴＶカメラ４と、こ
のＴＶカメラ４から出力される画像信号に対して色識別
情報の視覚化などの各種処理を施す画像処理装置５と、
この画像処理装置５および光源色作成装置２の動作を制
御するプロセッサ６と、このプロセッサ６に対してオペ
レータの指示を入力するためのデータ入力ユニット７
と、画像処理装置５で構築された各種画像を表示するＴ
Ｖモニタ８とから構成されている。

【００１８】図２に、光源ボックス１および光源色作成
装置２の構成が示されている。光源ボックス１内には、
ランプ用電源１１、この電源により電力が供給される白
色ランプ１２が設けられている。白色ランプ１２から発
せられる白色光はレンズ１３によってコリメートされて
光源色作成装置２に導かれる。

【００１９】光源色作成装置２内には、光源側からの光
が入射するレンズ１４が設置されている。このレンズ１
４の集光位置にスリット１５が設けられている。凹面鏡
１６，回折格子１７，凹面鏡１８は公知の分光器の構成
と同様に配置されている。凹面鏡１８の集光面、つまり
通常の分光器において出力側のスリットが配置される所
に液晶フィルタ１９が配置されている。この液晶フィル
タ１９は、プロセッサ６によって制御される液晶フィル
タドライバ２１によって所望の透過率に設定されて、後
述するカラー画像フィルターと色分類フィルターとを実
現する。また、各波長の結像位置に透過率が設定できる
構成となっている。回折格子１７による１次回折光であ
る所定の波長の光が、液晶フィルタ１９で減衰されて、
所望のスペクトルを有する照明光に変換される。この照
明光が、ライトガイド３内に導かれる光ファイバー束の
入射端側コネクタ２３の端面上に集光される。図３に、
画像処理装置５の構成が示されている。

【００２０】この画像処理装置５は、ＴＶカメラ４から
の画像信号がＡ／Ｄ変換器３１に入力される。Ａ／Ｄ変
換器３１の出力端子は、セレクタ３２を介してＲ，Ｇ，
Ｂのカラー画像フィルターに対応したフレームメモリ３
３−１〜３３−３と、色分類フィルターに対応したフレ
ームメモリ３４−１〜３４−４に接続されている。Ａ／
Ｄ変換器３１によってデジタル化された画像信号は、セ
レクタ３２で指定されたフレームメモリにそれぞれ記憶
されるものとなる。本実施例では、色分類フィルターを
求めるための分類ベクトルが２つであり、それぞれ正負
の特性フィルターが必要となるので、色分類フィルター
に対応したフレームメモリ３４は全部で４つ用意されて
いる。フレームメモリ３４−１と３４−２は減算器３５
−１に、同様にフレームメモリ３４−３と３４−４は減
算器３５−２に接続されている。減算器３５−１及び減
算器３５−２はフレームメモリ３４−１，３４−２及び
フレームメモリ３４−３，３４−４からの入力データの
減算値、すなわち画像間の減算値を算出する。これら２
つの減算値は色識別情報を示すデータとしてエンコーダ
３７に入力される。エンコーダ３７は、色分類フィルタ
ーによる色識別情報に基づいて、Ｒ，Ｇ，Ｂ信号に対す
る所定のコーディング信号を作成する。エンコーダ３７
の出力端子は、加算器３８−１〜３８−３にそれぞれ接
続されている。この加算器３８には、Ｒ，Ｇ，Ｂ用のフ
レームメモリ３３−１〜３３−３の出力端子が接続され
ている。よって、各加算器３８−１〜３８−３では、
Ｒ，Ｇ，Ｂ別に、フレームメモリ３３−１〜３３−３に
記憶されていたカラー画像信号とエンコーダ３７からの
Ｒ，Ｇ，Ｂに対応するコーディング信号とが加算され
て、色識別情報を含んだ画像信号が作成される。この画
像信号は、リミッタ回路３９に入力されて、そこで適当
なオーバーフロー処理が施される。リミッタ回路３９か
ら出力される画像信号は、Ｄ／Ａ変換器４０に入力され
る。Ｄ／Ａ変換器４０は入力データをＲ，Ｇ，Ｂのアナ
ログビデオ信号に変換して、ＴＶモニタ８へ送出する。

【００２１】なお、上述した画像処理装置５内の各構成
要素は、コントローラ４１によって動作制御される。こ
のコントローラ４１はインターフェース４２を介してプ
ロセッサ６に接続されている。コントローラ４１はプロ
セッサ６から動作メニュー選択やパラメータ設定などに
関する制御を受ける。

【００２２】プロセッサ６は、パーソナルコンピュータ
で構成され、液晶フィルタドライバ１９やコントローラ
４１と接続されるインターフェースを有している。ま
た、プロセッサ６はキーボードなどのデータ入力ユニッ
ト７に接続され、マン・マシンインターフェースとして
の機能も有する。ところで、特定の色分類に最適な特性
を有する色分類フィルターは、以下のような手法によっ
て設計することができる。

【００２３】まず、色分類フィルターの設計に使用する
トレーニングセットを用意する。これは、例えば図４に
示す装置によって作成することができる。光源装置５０
は、可視光全域にわたってブロードなスペクトルを有す
る白色光を発生させることのできるものを使用する。こ
の光源装置５０によって照明された対象物Ｏからの反射
光を、ライトガイド５１によってポリクロメータ５２へ
導く。このポリクロメータ５２は通常の分光器で構成さ
れていて、光入力端に光ガイドアダプタ５３が設置され
ている。また、ポリクロメータ５２の光出力端にスリッ
トの代わりにディテクタアレイ５４が設置されている。

【００２４】対象物Ｏからの反射光はポリクロメータ５
２で分光され、そのスペクトルがディテクタアレイ５４
で電気的な反射分光スペクトルデータに変換される。こ
のスペクトルデータはアナライザ５５に転送されて記憶
される。

【００２５】この様な操作をクラス毎に予め用意された
対象物群に対して行い、図５（ａ）に示すようなデータ
例をクラス毎に収集する。この結果、トレーニングセッ
トが得られる。アナライザ５５では、このトレーニング
セットに基づいて色分類のために最適なフィルター特性
が統計的な手法によって算出される。以上の操作は操作
者がマン・マシンインターフェース５６を介して操作す
る。アナライザ５５で行われる色分類フィルターの設計
について詳述する。

【００２６】ディテクタアレイ５４のアレイ数をｎと
し、トレーニングセットの個々のデータがｎ次元ベクト
ルとして扱われるものとする。また、分類すべきクラス
の数をｋ、各クラスに属するトレーニングデータ数をｍ
ｉ（ｉ＝１，２，…ｋ）とする。第１の手法として、前
記文献１に記載されているＦ−Ｓ変換を応用する例につ
いて説明する。これは、２種類の色の違い（ｋ＝２）を
最適に分類する方法である。クラス１およびクラス２の
トレーニングセットは（１）式で示される。

【００２７】

【数１】 ただし、各データは（２）式で示されるｎ次元ベクトル
で表される。

【００２８】

【数２】 このトレーニングセットに対して（３）式で表されるFi
sher Ratio（以下、「評価基準Ｆ」と呼ぶ）が最大にな
るようなベクトルｄを求める。

【００２９】

【数３】 ただし、Ｓ₁ はクラス間共分散行列であり、（４）式に
より計算される。

【００３０】

【数４】 ここで、Ｐｉはｉ番目のクラスの生起確率、

【００３１】

【数５】 はｉ番目のクラスの平均スペクトル、

【００３２】

【数６】 は全トレーニングセットの平均スペクトル、

【００３３】

【数７】 は

【００３４】

【数８】 の生起確率である。また、Ｓ₂ はクラス内共分散行列の
平均であり、（５）式で表される。

【００３５】

【数９】 ただし、クラス内共分散行列Ｓ₂ ⁽ⁱ⁾ は（６）式で定義
される。

【００３６】

【数１０】 前記ベクトルｄは最終的には（７）式で導出される。

【００３７】

【数１１】 ただし、

【００３８】

【数１２】

【００３９】

【数１３】 は

【００４０】

【数１４】 とするための正規化定数である。次に前記ベクトルｄ₁
と直交する空間で評価基準Ｆを最大化するベクトルｄ₂
を求める。このベクトルｄ₂ は（８）式で導かれる。

【００４１】

【数１５】 ただし、

【００４２】

【数１６】 は

【００４３】

【数１７】 とするための正規化定数である。

【００４４】前記評価基準Ｆは、トレーニングセットの
データをベクトルｄに投影したときのクラス間の分離の
程度を表す評価基準である。すなわち、クラス間の分離
の程度を最大にするベクトルｄとは、クラス１とクラス
２とを最も効率よく分類できるフィルターの特性（分類
ベクトル）を表すことになる。なお、ベクトルｄ₁ ，ｄ
₂ はｎ次元空間に於いて評価基準Ｆを最大化する最初の
２つの直交ベクトルであり、理論的には評価基準Ｆの大
きい順に（ｎ−１）個の直交ベクトルを算出することが
できる。しかし、２つのクラスの分類のためには、１つ
の分類ベクトルｄ₁ もしくは２つの分類ベクトルｄ_1,ｄ
₂ で十分である。次に、第２の方法として、任意のクラ
ス数ｋ（ｋ≧２）に対する分類ベクトルの導出方法につ
いて説明する。まず、前記した第１の方法と同様にして
ｋ個のクラスのデータ例によるトレーニングセットを準
備する。

【００４５】

【数１８】 この第２の方法では、前記文献２に示されている数学的
な統計手法に従い、（ＨＴＣ）Ｊを最大化する行列Ｈを
求める。 Ｊ＝ｔｒ［Ｓ₂ ^-1Ｓ₁ ］ …（１０） 行列Ｈは次のような手順により導出される。まず、クラ
ス内共分散行列の平均Ｓ₂ の固有方程式を解く。

【００４６】

【数１９】 次に、Ｓ₂ を白色化する変換行列

【００４７】

【数２０】 により、Ｓ₁ を変換し、行列Ｄを求める。

【００４８】

【数２１】 尚、上式（１２）における

【００４９】

【数２２】 は（１１）式の

【００５０】

【数２３】 におけるフルランクな部分行列であり、Ｔは（１１）式
のＴ′により、固有値“０”に対応する固有ベクトルを
除いた行列である。

【００５１】

【数２４】 ただし、Ｔ″は固有値０に対応する固有ベクトルによる
部分行列である。そして、変換行列Ｈを（１５）式によ
って求める。

【００５２】

【数２５】

【００５３】なお、（１１）式のＳ₂ と（１２）式のＳ
₁ とは、（４），（５）式と同様にして求める。また、
（１５）式の行列Ｈは、（ｋ−１）個の有効なベクトル
ｄｉ（ｉ＝１，２，…ｋ−１）を含む。

【００５４】

【数２６】

【００５５】以上のようにして求められた分類ベクトル
ｄは、色分類に適したフィルターの分光特性を表わし、
例えば図５（ｂ）に示すような特性曲線となる。このよ
うな分光透過特性を有する色分類フィルターおよびＲ，
Ｇ，Ｂのカラー画像フィルターは、液晶フィルター１９
によって実現される。

【００５６】ただし、一般に求めた分類ベクトルｄは同
図（ｂ）に示すように、正，負の成分を有する。そのた
め、分類ベクトルｄを正の成分と負の成分とに分け、正
の成分用と負の成分用の２種類のフィルターを設け、各
々のフィルターによる互いの透過光強度を減算する必要
がある。本実施例に於いては、これは減算器３６で行わ
れている。

【００５７】以上のように構成された本実施例において
は、光源ボックス１で発生した白色光は、光源色作成装
置２に導かれ、スリット１５によって入射光の大きさが
調整される。スリット１５を通過した白色光は凹面鏡１
６によって再び平行光にされ、回析格子１７に導かれ
る。この回析格子１７によって波長に応じて特定の方向
に回析された１次回析光が凹面鏡１８で反射され、液晶
フィルター１９上に結像される。

【００５８】液晶フィルター１９は、プロセッサ６によ
って操作される液晶フィルタードライバ２１によって任
意の波長の結像位置の透過率が調整される。例えば、Ｒ
の波長領域のスペクトルデータを抽出する場合には、そ
の他の波長の結像位置の透過率を低く設定する。同様に
して、Ｇ，Ｂの波長領域に対しても抽出できる。すなわ
ち、Ｒ，Ｇ，Ｂのカラー画像フィルターとして機能す
る。さらに、上述した分類ベクトルｄが示す分光透過特
性に従い２つの分類ベクトルｄ₁，ｄ₂ の各々の成分に
基づく４つの色分類フィルターとして機能する。

【００５９】プロセッサ６は、Ｒ，Ｇ，Ｂのカラー画像
フィルターの特性と、分類ベクトルｄによる色識別フィ
ルターの特性とが予め入力されている。そして、これら
特性に基づいて液晶フィルター１９の透過率分布を制御
して、液晶フィルタドライバ２１を、Ｒ，Ｇ，Ｂのカラ
ー画像フィルター、および分類ベクトルｄ₁ ，分類ベク
トルｄ₂ の各正負に対応した４つの色分類フィルターに
切換える。カラー画像を構築することのできるＲ，Ｇ，
Ｂの夫々の波長領域の照明光、及び色分類に適した波長
領域の照明光によって、対象物Ｏが順次照明される。

【００６０】一方、ＴＶカメラ４は、その様な照明光で
照明された対象物Ｏからの反射光を画像信号に変換す
る。この画像信号は画像処理装置５のＡ／Ｄ変換器３１
でデジタル信号に変換された後、その光を作成したフィ
ルター毎に対応するフレームメモリ３３−１〜３３−
３、３４−１〜３４−４に記憶される。フレームメモリ
３４−１には、分類ベクトルｄ₁ での正の成分によるフ
ィルターを介して得られたデータが記憶される。フレー
ムメモリ３４−２には、分類ベクトルｄ₁ での負の成分
によるフィルターを介して得られたデータが記憶され
る。同様に、フレームメモリ３４−３，３４−４には、
分類ベクトルｄ₂ の正負による各フィルターを介して得
られたデータが夫々記憶される。色分類フィルターに対
応したフレームメモリ３４に記憶されているデータは、
セレクタ３５によって、フレームメモリ３４−１，３４
−２の両データ、またはフレームメモリ３４−３，３４
−４の両データが減算器３６へ入力される。減算器３６
では、前記各両データを減算して、各分類ベクトル毎の
色識別情報を得る。この色識別情報は減算器３６出力と
してエンコーダ３７に供給される。

【００６１】この色識別情報は、Ｒ，Ｇ，Ｂのカラー画
像情報を持たないため、色分類フィルターの分類情報を
基にＲ，Ｇ，Ｂ信号に対する所定のコーディング信号に
変換する必要がある。ここで、色識別情報をＲ，Ｇ，Ｂ
信号にコーディングする動作について具体的に説明す
る。

【００６２】分類ベクトルｄ₁ による測定値をＺ¹ と
し、分類ベクトルｄ₂ による測定値をＺ² とする。つま
り、Ｚ¹ はベクトルｄ₁ の正成分のフィルターによる画
像信号と、ベクトルｄ₁ の負成分のフィルターによる画
像信号とを減算して得られる値である。分類空間｛ベク
トルｄ₁ ，ベクトルｄ₂ ｝において、ある２種類の色の
分布が図６に示すようになったとする。これに対して、
（１６）式に示す直線（以下、「直線Ｌ」と呼ぶ）

【００６３】

【数２７】

【００６４】をスレッショルドとして、２つのクラスを
分離する。この様にすると、ある測定値ベクトルＺ
₁ （Ｚ₁ ¹ ，Ｚ₁ ² ）と、直線Ｌとの幾何学的距離によ
ってクラスの分離度を表すことができる。すなわち、図
６においては、測定値ベクトルＺ₁（Ｚ₁ ¹ ，Ｚ₁ ² ）
はクラス１に属すると判断されるが、その分離度はベク
トルＺ₁ から直線Ｌに下した垂線の交点ベクトルＺ₁ ′
と、測定値ベクトルＺ₁ との距離ｔ1 によって表現でき
る。 ｔ１＝［（Ｚ₁ ¹ −Ｚ₁ ¹ ′）² ＋（Ｚ₁ ² −Ｚ₁ ² ′）² ］^1/2 …（１７） ただし、

【００６５】

【数２８】

【００６６】従って、測定値ベクトルＺが得られたなら
ば、上記（１８）式により直線Ｌに対する垂線との交点
ベクトルＺ′を計算し、その計算値の大小関係からいず
れのクラスに属するかを決定する。次に、（１７）式に
より分離度ｔ１を計算し、（１９）式に従ったコーディ
ングを行う。

【００６７】

【数２９】

【００６８】ただし、γは変換定数、Ｚ¹ ≧Ｚ¹ ′のと
きＳ＝ｔ、Ｚ¹ ＜Ｚ¹ ′のときＳ＝−ｔ、である。ま
た、変換定数γは原Ｒ，Ｇ，Ｂ値の大きさによって適当
に決められる。

【００６９】上記（１９）式は色識別情報をＧ画像にコ
ーディングした例である。従って、クラス１と判断され
る場合、画像中で緑色が強くなり、相対的に緑の補色成
分が弱くなる。また、クラス２と判断された場合には、
緑の補色成分が強くなる。これは、クラスの違いを相対
的な緑成分の強さとして表現したことを意味する。以上
の様なコーディングは、エンコーダ３７および加算器３
８−１〜３８−３によって実行される。

【００７０】以上の様なコーディングによって得られた
Ｒ′、Ｇ′、Ｂ′の各データは、リミット回路３９を通
って、Ｄ／Ａ変換器４０でアナログデデオ信号に変換さ
れて出力される。ＴＶモニタ８は、画像処理装置５から
出力される上記アナログビデオ信号を処理して、色識別
情報が例えば緑色で強調された対象物Ｏのカラー画像を
表示する。なお、原Ｒ，Ｇ，Ｂ画像を入力しない場合に
は、（２０）式によるコーディングを行う。

【００７１】

【数３０】

【００７２】即ち、フレームメモリ３３−１〜３３−３
に記憶されるＲ，Ｇ，Ｂ画像データは存在しないため、
エンコーダ３７から出力されるコーディング信号がアナ
ログビデオ信号に変換される。

【００７３】この様に本実施例は、特定の色分類に適し
た色分類フィルターとＲ，Ｇ，Ｂのカラー画像の入力に
適したカラー画像フィルターとによって同一対象物の画
像データを取り込み、色分類フィルターによって取り込
まれた画像データである色識別情報はさらにＲ，Ｇ，Ｂ
信号に対するコーディング信号に変換するようにした。
これによって、Ｒ，Ｇ，Ｂによる対象物のカラー画像を
表示させることができるのは勿論のこと、対象物の画像
中に色識別情報を可視化して表示させることもできる。
これは、従来、Ｒ，Ｇ，Ｂのフィルターでは困難であっ
た特定の色の識別を可能にすると共に、一般的なカラー
画像機器との整合を極めて容易に可能にするといったこ
とを意味する。

【００７４】なお、上記実施例の変形例として、画像処
理装置５の減算器３６または、フレームメモリ３４−１
〜３４−４から色識別情報を取出して、その情報を色彩
計測装置に入力する構成とする。色識別情報は、ある特
定の色に対して極めて高感度の色識別データを有してい
るので、色彩計測装置で色識別情報に基づいて色測定値
を得ることができる。次に、本発明の第２実施例として
本発明に係る画像入力装置を電子内視鏡に適用した例に
ついて説明する。

【００７５】図７は本実施例の全体的な構成を示してい
る。この装置は、光源色作成装置６０と、この光源色作
成装置６０からの照明光で被検部を照明すると共にその
被検部からの反射光を受光して画像信号に変換する内視
鏡プローブ７０と、内視鏡本体８０と、この内視鏡本体
８０に対してオペレータからの指令を入力すると共に内
視鏡本体８０からの画像信号を表示するマン・マシンイ
ンターフェース１００とから構成されている。

【００７６】光源色作成装置６０は、白色ランプ６１よ
り発せられた照明光が、レンズ６２、およびこのレンズ
６２の結像面におかれたスリット６３を通過し、凹面鏡
６４によりコリメートされた後、回析格子６５に入力さ
れる。ここで、波長により特定の角度で回析された１次
回析光は凹面鏡６６により結像される。その結像面には
図示されない制御手段により回転制御されるモータ６７
に接続された回転フィルター６８が設けられている。こ
の回転フィルター６８を通過した光は、レンズ６９によ
り集光される。回転フィルター６８の構成例を図８
（ａ）に示す。

【００７７】この回転フィルター６８は、特定の色分類
に適した色分類ベクトルｄ₁ ，ｄ₂の各々の正負の成分
からなる４枚の色分類フィルターＦ１〜Ｆ４と、Ｒ，
Ｇ，ＢフィルターＦ５〜Ｆ７の合計７枚のフィルターか
らなり、これら７枚のフィルターＦ１〜Ｆ７は回転方向
に並んで設けられている。各々のフィルターＦ１〜Ｆ７
は、動径方向に所定の分光特性にしたがって透過率分布
を実現させてＮＤフィルターによって実現されている。

【００７８】この回転フィルター６９は、モータ６７に
よって、ビデオレートとなる１／３０秒に１回転するよ
うに制御される。従って、１フレーム時間に、７枚のフ
ィルターＦ１〜Ｆ７による照明光がそれぞれ作成され
る。

【００７９】これらの照明光は、レンズ６９の後焦点面
に設置された入射端側コネクタ７１に入射する。コネク
タ７１にはライトガイド７２の一端が接続され、このラ
イトガイド７２を介して内視鏡７０に照明光が導かれ
る。そして、内視鏡プローブ７０先端から被検部に対し
て、１フレーム時間に前記各照明光が順次照射される。
内視鏡プローブ７０先端には、内視鏡カメラ７３が設け
られている。前記各照明光によって照明された被検部の
画像は、内視鏡カメラ７３によって撮像される。この様
にして得られた画像信号は内視鏡本体８０に入力され
る。

【００８０】内視鏡本体８０は、内視鏡プローブ７０か
らの画像信号をＡ／Ｄ変換器８１に入力する。Ａ／Ｄ変
換器８１の出力端子には、セレクタ８２を介して、Ｒ，
Ｇ，Ｂの各画像信号用のフレームメモリ８３−１〜８３
−３と、４枚の色分類フィルターに対応したフレームメ
モリ８４−１〜８４−４が接続されている。セレクタ８
２は、例えばＲのフィルターＦ５で作成した照明光によ
って照明された被検部の画像を、フレームメモリ８３−
１に記憶するといったように、各フィルター毎に対応す
るフレームメモリへデータを記憶させる。フレームメモ
リ８４−１，８４−２にそれぞれ記憶された、分類ベク
トルｄ₁ の正負の成分特性のフィルターによって入力さ
れた画像信号は減算器８５に入力される。分類ベクトル
ｄ₂ の正負の成分特性のフィルターによって入力された
画像信号は減算器８６に入力される。各減算器８５，８
６で夫々の分類ベクトルｄによる色識別情報が得られ
る。各減算器８５，８６で得られた色識別情報および、
フレームメモリ８３−１〜８３−３に記憶されている
Ｒ，Ｇ，Ｂ画像信号は、前記第１実施例と同様にして、
エンコーダ８７，加算器８８−１〜８８−３によって、
Ｒ，Ｇ，Ｂに対応した画像にコーディングされる。この
様にしてコーディングされた画像はリミッタ８９，Ｄ／
Ａ変換器９１を通ってアナログビデオ信号に変換され
る。コントローラ９２は、マン・マシンインターフェー
ス１００と接続され、上記したセレクタ８２の動作、コ
ーディング操作、アナログビデオ信号の作成動作を制御
している。

【００８１】マン・マシンインターフェース１００のモ
ニタ画面上には、内視鏡本体８０からのビデオ信号によ
って被険部の画像が表示される。通常のカラー画像のみ
を観察したい場合には、コントローラ９２の制御によっ
て、フレームメモリ８３−１〜８３−３に記憶されてい
るＲ，Ｇ，Ｂ画像信号のみを取出してビデオ信号に変換
すれば、通常のカラー画像をモニタ画面に表示できる。
また、フレームメモリ８４−１〜８４−４に記憶されて
いる画像信号から色識別情報を求めて、この色識別情報
をＲ，Ｇ，Ｂ画像信号にコーディングすれば、特定の色
に関する色識別情報が疑似カラー化されて表示される。
また、色識別情報をＲ，Ｇ，Ｂ画像信号にコーディング
して、かつフレームメモリ８３−１〜８３−３に記憶さ
れているＲ，Ｇ，Ｂ画像信号とを加算すれば、カラー画
像中に色識別情報が視覚化された被険部画像が表示され
る。よって、被険部の僅かな色の違いを強調して視覚化
でき、被険部の色分類情報を効果的に把握できる。次
に、上記第２実施例における光源色作成装置６０の変形
例を説明する。

【００８２】この変形例は、回転フィルターとこれを回
転させるモータ部分を変更したものであり、その他の部
分は同じ構成である。回転フィルターの構成を図８
（ｂ）に示す。この回転フィルター１１０は、前記回転
フィルター６９に設けられた各フィルターＦ１１〜Ｆ１
７と同じ特性を有する７つのフィルターＦ１１〜Ｆ１７
からなる。フィルターＦ１１〜Ｆ１４は、２種類の分類
ベクトルの夫々正負の成分からなる色分類フィルターで
あり、回転方向に並べられている。フィルターＦ１５〜
Ｆ１７は、Ｒ，Ｇ，Ｂフィルターであり、色分類フィル
ターフィルターＦ１１〜Ｆ１４の外側に回転方向に並べ
られている。また、モータ部分の構成を図９に示す。

【００８３】回転フィルター１１０を回転させるモータ
１１１は、モータ支持台１１２に支持されている。この
モータ支持台１１２は、装置本体に対して摺動自在に取
り付けられており、凹面鏡６６による集光位置に、外側
のフィルターＦ１５〜Ｆ１７の配置領域、または内側の
フィルターＦ１１〜Ｆ１４の配置領域をそれぞれ配置さ
せることができる。即ち、回転フィルター１１０を移動
することにより、外側のフィルターＦ１５〜Ｆ１７と内
側のフィルターＦ１１〜Ｆ１４とを切換えることができ
る。

【００８４】この様に構成された変形例においては、以
下に示す３つのモードが実現される。第１のモードは、
通常のＲ，Ｇ，Ｂ画像によるカラー表示モードである。
これは、外側のフィルターＦ１５〜Ｆ１７を使用するこ
とにより実現できる。Ｒ，Ｇ，Ｂの各原色画像は、（１
／３０）×（１／３）＝１／９０秒の間にそれぞれ撮像
され、各画像が対応するフレームメモリに記録される。

【００８５】第２のモードは、色分類フィルターによる
疑似カラー表示モードである。これは、回転フィルター
１１０における内側のフィルターＦ１１〜Ｆ１４によっ
て得られる４枚の画像がフレームメモリに入力される。
このときのタイミングは、（１／３０）×１／４＝１／
１２０秒の間に各々の画像が対応するフレームメモリに
入力される。出力画像は、前記第１実施例で説明した、
（２０）式に示すような疑似カラーコーディングによっ
て表示する。

【００８６】第３のモードは、第１のモードと第２のモ
ードを併せ持つモードである。フレーム時間ごとに、
Ｒ，Ｇ，ＢのフィルターＦ１５〜Ｆ１７と、色分類フィ
ルターＦ１１〜Ｆ１４とを切換えて、２フレーム時間で
全フィルターによる合計７枚の画像を入力する。この
際、画像入力のタイミングはフレーム時間ごとに１／９
０秒と１／１２０秒とに変更される。また、出力画像は
前記第１実施例で説明した（１９）式に従ってコーディ
ングする。これにより、カラー画像に分類情報が加味さ
れた画像となり、（１／３０）×２＝１／１５秒ごとに
更新される準動画像が表示される。

【００８７】この様な変形例によれば、各々のフィルタ
ーによる撮像時間を十分にとることができるので、Ｓ／
Ｎの良い画像を得ることができ、さらに第１〜第３のモ
ードを任意に選択できる。よって、従来の内視鏡装置と
しての機能と、被検部の僅かな色の違いを疑似カラー化
またはカラー画像に重畳させた状態で表示する機能をあ
わせもった内視鏡装置を実現できる。

【００８８】なお、回転フィルター６９，１１０の色分
類フィルターＦ１〜Ｆ４，Ｆ１１〜Ｆ１４の透過特性を
設計するための前処理装置としては、図１０に示すもの
を使用できる。この前処理装置は内視鏡１２０、ポリク
ロメータ１２１、アナライザ１２２、マン＝マシーンイ
ンターフェース１２３、光源１２４等から構成されてい
る。

【００８９】内視鏡１２０のイメージガイド１２５の接
眼部１２６より被検部を観察可能になっている。また光
源１２４内の白色ランプ１２７によって発せられ照明光
は、レンズ１２８により入射端側コネクタ１２９に集光
されて、さらにライトガイド１３０を介して内視鏡１２
０の先端部から照射される。

【００９０】対象物からの反射光はライトガイド１３１
により導かれてポリクロメータ１２１内に入力される。
このポリクロメータ１２１は、ポリクロメータ１２１内
に入力した入射光を平行光にコリメートする凹面鏡１３
２と、この平行光が入射する回析格子１３３と、この回
折格子１３３の反射光を集束させる凹面鏡１３４とから
構成されている。このポリクロメータ１２１は分光器と
しての作用を有している。ポリクロメータ１２１の出力
側であって凹面鏡１３４による集束位置にはディテクタ
アレイ１３５が設置されている。このディテクタアレイ
１３５によって、対象物から反射された反射光の反射分
光スペクトルが測定されるようになっている。ディテク
タアレイ１３５により測定されたスペクトルデータはア
ナライザ１２２に送られ、そこで解析が行なわれる。動
作の制御はマン＝マシーンインターフェース１２３によ
り観測者がアナライザ１２２に対して指令を入力するこ
とにより行なわれる。アナライザ１２２では、第１実施
例と同様な統計解析が実施され、色分類に最適なフィル
ターの分光透過特性が導出される。

【００９１】

【発明の効果】以上詳記したように本発明によれば、特
定の色分類に最適な特性フィルターを用いて画像を入力
できて特定色の分類が可能となり、しかも複雑な演算処
理によらないで色識別情報をＲ，Ｇ，Ｂの３原色画像に
コーディングできる一般的な画像機器との整合が容易な
画像入力装置を提供できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１実施例に係る画像入力装置の全体
的な構成図。

【図２】第１実施例における光源色作成装置の構成図。

【図３】第１実施例における画像処理装置の構成図。

【図４】色分類フィルターの分光透過特性を得るための
前処理装置の構成図。

【図５】トレーニングセットおよび分類ベクトルを示す
図。

【図６】クラス間分離度を示す図。

【図７】本発明の第２実施例となる電子内視鏡装置の構
成図。

【図８】回転フィルターの平面図。

【図９】第２実施例の変形例における回転フィルターの
駆動部分を示す図。

【図１０】電子内視鏡装置に使用する色分類フィルター
の分光特性を得るための前処理装置の構成図。

【符号の説明】

１…光源ボックス、２…光源色作成装置、４…ＴＶカメ
ラ、５…画像処理装置、６…プロセッサ、８…ＴＶモニ
タ。

Claims (2)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】光源から発した照明光によって照明された
   物体からの反射光を受光して該物体像を電気的な画像信
   号に変換する撮像手段と、 分類されるべき反射分光スペクトルのカテゴリーとなる
   クラス毎に用意されたスペクトルデータ例であるトレー
   ニングセットから、統計的手法によって算出される、ク
   ラス分類に適した透過特性を有する色分類フィルター
   と、 ３原色のカラー画像を入力するのに適した透過特性を有
   するカラー画像フィルターと、 前記光源と前記撮像手段との間の光路に、前記色分類フ
   ィルターと前記カラー画像フィルターとをそれぞれ必要
   に応じて切換えて配置するフィルター制御手段と、 少なくとも前記色分類フィルターを前記光路上に挿入し
   たときに前記撮像手段から得られる画像信号を、前記色
   分類フィルターの透過特性に基づいて３原色にコーディ
   ングして該画像信号に含まれる色識別情報を視覚化した
   画像を構築する手段と、 を具備したことを特徴とする画像入出力装置。
2. 【請求項２】前記画像構築手段は、前記カラー画像フィ
   ルターを前記光路上に挿入したとき前記撮像手段から得
   られる画像信号からカラー画像を構築し、かつ該カラー
   画像上に前記色識別情報を視覚化した画像を重畳させた
   カラー画像を構築することを特徴とする請求項１記載の
   画像入出力装置。