JP5389380B2 - 信号処理システム及び信号処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、被写体の識別を行う信号処理システム及びコンピュータにそのような信号処理システムの手順を実行させる信号処理プログラムに関する。

特許文献１には、広帯域光を観察光として用いて、信号処理にて特定の狭帯域の映像信号を算出する例が開示されている。これにより、ノイズの少ない高品位な狭帯域の映像信号が得られ、血管などの特定の分光特性を有する被写体を識別して、表示モニタに表示出力することで、その識別対象被写体の観察が容易となる。
特開２００３−９３３３６号公報

上記特許文献１に開示されている技術では、広帯域の通常光を用いるため照度が高く、ノイズの少ない高品位な映像信号が得られる。しかしながら、得られた映像信号から信号処理により狭帯域の信号を生成する過程で最小自乗法に基づく近似を行うため、負の感度特性という本来はあり得ない結果が発生するなど、信号処理に起因する誤差が生じてしまう。このため、識別対象の被写体の識別結果の信頼性が低いという課題がある。

本発明は、上記の点に鑑みてなされたもので、高い信頼性を持って識別対象の被写体を識別することを可能とする信号処理システム及び信号処理プログラムを提供することを目的とする。

本発明の信号処理システムの一態様は、
分光特性が既知である識別対象となる被写体の上記既知の分光特性に基づく専用基底ベクトルを取得する基底ベクトル取得部と、
上記識別対象となる被写体を含む被写体の撮像に供するカラー撮像系に関する分光特性と上記カラー撮像系による被写体の撮像時に使用する照明光に関する分光特性とを含んだ撮像システムの分光特性を取得するシステム分光特性取得部と、
上記カラー撮像系による被写体の撮像により得た映像信号、上記専用基底ベクトル、及び上記撮像システムの分光特性に基づき、上記専用基底ベクトルに関する重み係数を算出する算出部と、
上記算出部で算出した上記専用基底ベクトルに関する重み係数に基づき、上記分光特性が既知である識別対象となる被写体の識別結果としての出力信号を算出する出力信号算出部と、
複数の識別対象となる被写体の中から一つの被写体を選択する識別対象選択部と、
を有し、
上記基底ベクトル取得部は、上記識別対象選択部によって選択された一つの被写体の分光特性に基づく専用基底ベクトルを取得する。

また、本発明の信号処理システムの別の態様は、
分光特性が既知である識別対象となる被写体の上記既知の分光特性、上記識別対象となる被写体を含む被写体の撮像に供するカラー撮像系に関する分光特性、及び上記カラー撮像系による被写体の撮像時に使用する照明光の分光特性に基づき算出された、上記被写体の既知の分光特性と映像信号との間の相関性を示す導出係数を取得する導出係数取得部と、
上記映像信号及び上記導出係数に基づき、上記識別対象となる被写体の分光特性と上記映像信号との間の相関係数を算出する相関係数算出部と、
上記相関係数算出部によって算出した上記相関係数に基づき、上記分光特性が既知である識別対象となる被写体の識別結果としての出力信号を算出する出力信号算出部と、
を有する。

また、本発明の信号処理プログラムの一態様は、
カラー撮像系による分光特性が既知である識別対象となる被写体を含む被写体の撮像によって得た映像信号を取得するステップと、
上記識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく専用基底ベクトルを取得するステップと、
上記カラー撮像系に関する分光特性と上記カラー撮像系による被写体の撮像時に使用する照明光に関する分光特性とを含む撮像システムの分光特性を取得するステップと、
上記取得した映像信号、上記取得した専用基底ベクトル、及び上記取得した撮像システムの分光特性に基づき、上記専用基底ベクトルに関する重み係数を算出するステップと、
上記算出した専用基底ベクトルに関する重み係数に基づき、上記既知の分光特性を有する識別対象となる被写体の識別結果としての出力信号を算出するステップと、
複数の識別対象となる被写体の中から一つの被写体を選択するステップと、
を、コンピュータに発揮させる信号処理プログラムであって、
上記専用基底ベクトルを取得するステップは、上記選択された一つの被写体の分光特性に基づく専用基底ベクトルを取得する。

また、本発明の信号処理プログラムの別の態様は、
カラー撮像系による分光特性が既知である識別対象となる被写体を含む被写体の撮像によって得た映像信号を取得するステップと、
上記識別対象となる被写体の既知の分光特性、上記カラー撮像系に関する分光特性と上記カラー撮像系による被写体の撮像時に使用する照明光の分光特性に基づき算出された、上記被写体の既知の分光特性と上記映像信号との間の相関性を示す導出係数を取得するステップと、
上記取得した映像信号及び上記取得した導出係数に基づき、上記識別対象となる被写体の分光特性と上記映像信号との間の相関係数を算出するステップと、
上記算出した上記相関係数に基づき、上記既知の分光特性を有する識別対象となる被写体の識別結果としての出力信号を算出するステップと、
をコンピュータに発揮させる。

これらの態様によれば、例えば、識別対象となる被写体を含む被写体を撮像して得た映像信号から上記識別対象の被写体を識別する際に、例えば、その識別対象の被写体の既知である分光特性に基づいて算出されている専用基底ベクトルもしくは導出係数を用いることで、上記識別対象の被写体の存在に比例した値をとる重み係数もしくは相関係数を算出することができるので、従来の最小自乗法に基づく近似のように誤差を含む信号処理を行うことなく、高い信頼性を持って識別対象被写体を識別することが可能な信号処理システム及び信号処理プログラムを提供することができる。

本発明によれば、高い信頼性を持って識別対象被写体を識別することを可能とする信号処理システム及び信号処理プログラムを提供することができる。

以下、本発明を実施するための最良の形態を図面を参照して説明する。

［第１実施形態］
（構成）
図１は、本発明の第１実施形態に係る信号処理システムを適用した内視鏡の構成を示す図である。なお、図中、太い実線の矢印は映像信号の方向を示し、細い実線の矢印は制御信号の方向を示し、破線の矢印はその他の信号の方向を示している（他の図においても同様である）。

被検体の体内に挿入される内視鏡の先端部には、撮像レンズ系１００及びＣＣＤ１０１と照明レンズ系１０２が配され、例えば内視鏡後端側に配された照明光源１０３からの照明光が光ファイバ１０４を経由して導かれ、上記照明レンズ系１０２を介して図示しない被写体に対して照射されるようになっている。こうして照明された被写体を上記ＣＣＤ１０１により撮像し、この撮像によって得られた映像信号は、増幅部（図では、Ｇａｉｎと記す。）１０５にて増幅された後、Ａ／Ｄ１０６にてデジタル信号へ変換される。

Ａ／Ｄ１０６からのデジタル映像信号は、バッファ１０７を介して補間部１０８へ転送される。また、バッファ１０７は、ＷＢ部１０９及び測光評価部１１０へも接続されている。ＷＢ部１０９は上記増幅部１０５へ、測光評価部１１０は上記照明光源１０３及び上記増幅部１０５へ接続されている。補間部１０８は、信号処理部１１１と算出部１１２へ接続されている。信号処理部１１１は、切り換え部１１３へ接続されている。

基底ベクトルＲＯＭ１１４及びシステム分光特性ＲＯＭ１１５は、上記算出部１１２へ接続されている。算出部１１２は、正規化部１１６を介して上記切り換え部１１３へ接続されている。切り換え部１１３は、液晶ディスプレイなどの出力部１１７へ接続されている。

マイクロコンピュータなどの制御部１１８は、上記の増幅部１０５、Ａ／Ｄ１０６、補間部１０８、ＷＢ部１０９、測光評価部１１０、信号処理部１１１、算出部１１２、切り換え部１１３、正規化部１１６及び出力部１１７と双方向に接続されている。また、電源スイッチ，シャッタボタン，及び撮像時の各種モードの切り替えなどの設定を行うためのインターフェースを備えた外部Ｉ／Ｆ部１１９も、この制御部１１８に双方向に接続されている。

（作用）
図１において、信号の流れを説明する。

外部Ｉ／Ｆ部１１９を介して後述する識別対象となる被写体，カラー撮像系，照明光などの撮像条件を設定した後、シャッタボタンを押すことで撮像モードに入る。

この撮像モードでは、撮像レンズ系１００，ＣＣＤ１０１を介して撮像された映像信号はアナログ信号として所定時間間隔で連続的に出力される。以後、連続的に出力される複数の映像信号を単に映像信号、１枚の映像信号をフレーム信号と表記する。また、本実施形態においては、上記所定時間間隔として１／３０秒（以後は、１フレーム時間と表記する。）を想定する。

さらに、上記ＣＣＤ１０１としてはＢａｙｅｒ型原色フィルタを前面に配置した単板ＣＣＤを想定する。図２（ａ）は、このＢａｙｅｒ型原色フィルタ１２０の構成を示す図である。Ｂａｙｅｒ型は２×２画素を基本単位とし、該基本単位には赤（Ｒ）色フィルタ１２１Ｒ，青（Ｂ）色フィルタ１２１Ｂが１画素ずつ、緑（Ｇ）色フィルタ１２１Ｇが２画素配置される。

上記アナログ信号は、増幅部１０５にて所定量増幅され、Ａ／Ｄ１０６にてデジタル信号へ変換されて、バッファ１０７へ転送される。このバッファ１０７は、１フレームの信号を記録可能なものであり、撮像が進むにともない古いフレーム信号から順次上書きされることになる。このバッファ１０７内のフレーム信号は、制御部１１８の制御に基づき、所定時間間隔で、間欠的にＷＢ部１０９及び測光評価部１１０へ転送される。

ＷＢ部１０９では、中間レベル等、所定レベルの信号を色フィルタ１２１Ｒ，１２１Ｇ，１２１Ｂに対応する色信号ごとに積算することで、ホワイトバランス係数を算出する。そして、その算出したホワイトバランス係数を上記増幅部１０５へ転送し、色信号ごとに異なるゲインを乗算させることでホワイトバランス調整を行わせる。また、測光評価部１１０では、適正露光となるように上記照明光源１０３の光量や上記増幅部１０５の増幅率などを制御する。

一方、補間部１０８は、制御部１１８の制御に基づき、上記バッファ１０７から単板状態のフレーム信号を読み込み、公知の補間処理にて三板のフレーム信号を生成する。生成された三板のフレーム信号は、順次フレーム信号単位で、信号処理部１１１及び算出部１１２へ転送される。以降の信号処理部１１１、算出部１１２及び正規化部１１６は、制御部１１８の制御に基づき１フレーム信号単位で同期して処理がなされる。

信号処理部１１１は、制御部１１８の制御に基づき、補間部１０８から転送されるフレーム信号に対して公知の階調処理及び強調処理を行い、処理後のフレーム信号を切り換え部１１３へ転送する。

一方、基底ベクトルＲＯＭ１１４は、複数の識別対象となる被写体それぞれの既知の分光特性に基づく専用基底ベクトルを記憶しており、システム分光特性ＲＯＭ１１５は、複数のカラー撮像系それぞれに関する分光特性と撮像時に使用する複数の照明光それぞれに関する分光特性とを記憶している。なお、本実施形態においては、カラー撮像系に関する分光特性とは、撮像レンズ系１００の分光透過率特性を加味したＣＣＤ１０１の分光感度特性を意味し、照明光に関する分光特性とは、転送用の光ファイバ１０４及び照明レンズ系１０２の分光透過率特性を加味した照明光源１０３の分光輝度特性を意味する。

算出部１１２は、上記外部Ｉ／Ｆ部１１９を介して設定された上記撮像条件に応じた制御部１１８の制御に基づき、上記基底ベクトルＲＯＭ１１４から識別対象となる一つの被写体の既知の分光特性に基づく専用基底ベクトルと、上記識別対象となる一つの被写体以外の被写体である識別対象外被写体の既知の分光特性に基づく専用基底ベクトルと、上記システム分光特性ＲＯＭ１１５から上記一つの識別対象となる被写体を含む被写体の撮像に供する一つのカラー撮像系に関する分光特性とそのカラー撮像系による被写体の撮像時に使用する一つの照明光に関する分光特性とを含んだ撮像システムの分光特性を読み込む。その後、詳細は後述するようにして、上記補間部１０８から転送されるフレーム信号に対して、上記読み出した専用基底ベクトル、カラー撮像系に関する分光特性及び照明光に関する分光特性を用いて、識別対象の被写体の専用基底ベクトルに関する重み係数を算出する。その算出された専用基底ベクトルの重み係数は、後述するように上記識別対象の被写体の存在に比例した値をとるものであり、正規化部１１６へ転送される。正規化部１１６は、制御部１１８の制御に基づき、上記算出部１１２から転送される重み係数に関して映像信号の信号レベルと合致するよう正規化処理を行う。即ち、上記算出部１１２で算出される重み係数は「０」〜「１」の値をとるので、それを、例えば信号レベルが８ビットならば「０」〜「２５５」の値に正規化する。そして、正規化処理後の重み係数をフレーム信号として、上記切り換え部１１３へ転送する。

切り換え部１１３は、制御部１１８の制御に基づき、上記信号処理部１１１から転送される通常のフレーム信号及び上記正規化部１１６から転送される識別対象の存在に関するフレーム信号のいずれか一方を選択し、例えば表示モニタである出力部１１７へ転送して表示を行う。なお、正規化部１１６からのフレーム信号は、白黒の信号として出力されることになる。また、出力部１１７は、表示モニタに限定されるものではなく、ハードディスクやメモリカードなどの記録媒体にフレーム信号を順次記録保存する形態も可能である。

図３は、上記算出部１１２の構成の一例を示す図であり、該算出部１１２は、データ選択部２００、積算部２０１、バッファ２０２、逆行列算出部２０３、バッファ２０４、係数選択部２０５及び乗加算部２０６からなる。上記基底ベクトルＲＯＭ１１４及び上記システム分光特性ＲＯＭ１１５は、データ選択部２００へ接続している。データ選択部２００は、積算部２０１、バッファ２０２、逆行列算出部２０３及びバッファ２０４を介して、係数選択部２０５へ接続している。係数選択部２０５及び上記補間部１０８は、乗加算部２０６へ接続している。乗加算部２０６は、上記正規化部１１６へ接続している。上記制御部１１８は、データ選択部２００、積算部２０１、逆行列算出部２０３、係数選択部２０５、乗加算部２０６と双方向に接続されている。

データ選択部２００は、上記外部Ｉ／Ｆ部１１９を介して設定された上記撮像条件における識別対象となる被写体の情報を上記制御部１１８から受け取り、その情報に基づき上記基底ベクトルＲＯＭ１１４から識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく専用基底ベクトルを含む複数の専用基底ベクトルを読み込む。本実施形態においては、ＣＣＤ１０１として３つの色フィルタ１２１Ｒ，１２１Ｇ，１２１ＢからなるＢａｙｅｒ型を想定しているため、専用基底ベクトルの総数は３となり、その内の一つとして、上記設定された識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく専用基底ベクトルを使用する。

図４は、専用基底ベクトルの一例を示すもので、ここでは、三種の専用基底ベクトル（Ｏ１（λ），Ｏ２（λ），Ｏ３（λ））を示している。なお、λは例えば波長３８０〜７８０ｎｍの可視域を意味する。図４おいて、専用基底ベクトル（Ｏ１（λ））と（Ｏ２（λ））は、内視鏡における診断で重要となる血管部位に多く含まれるオキシヘモグロビンとデオキシヘモグロビンの分光反射率特性に基づくものであり、専用基底ベクトル（Ｏ３（λ））は、蛍光観察での主要被写体となるコラーゲンの自家蛍光の分光輝度特性に基づくものである。

オキシヘモグロビンは動脈に多く含まれ、デオキシヘモグロビンは静脈に多く含まれる。そこで、動脈の観察を行う場合には、識別対象となる被写体としてオキシヘモグロビンが上記外部Ｉ／Ｆ部１１９を介して指定され、少なくともオキシヘモグロビンの専用基底ベクトル（Ｏ１（λ））を含む３つの専用基底ベクトルがデータ選択部２００によって読み込まれる。他の２つの専用基底ベクトルは、識別対象外被写体の専用基底ベクトルであり、例えば上記デオキシヘモグロビンの専用基底ベクトル（Ｏ２（λ））及びコラーゲンの専用基底ベクトル（Ｏ３(λ)）であっても良いし、基底ベクトルＲＯＭ１１４に記憶されているその他の専用基底ベクトルであっても構わない。

以下、識別対象となる被写体としてオキシヘモグロビンが指定されたものと想定して説明していく。

上記データ選択部２００は、更に、外部Ｉ／Ｆ部１１９を介して設定された上記撮像条件におけるカラー撮像系，照明光の情報を制御部１１８から受け取り、上記情報に基づきシステム分光特性ＲＯＭ１１５から被写体の撮像に供するカラー撮像系に関する分光特性と上記カラー撮像系による被写体の撮像時に使用する照明光に関する分光特性とを含んだ撮像システムの分光特性を読み込む。

図５（ａ）は、上記被写体の撮像時に使用する照明光に関する分光特性として、光源の分光輝度特性（Ｉ（λ））を示す図であり、ここでは一例としてのキセノン光源の特性を示している。また、図５（ｂ）は、上記カラー撮像系に関する分光特性として、Ｒ，Ｇ，Ｂ３つの色フィルタ１２１Ｒ，１２１Ｇ，１２１Ｂからなるカラー撮像系の分光感度特性（ＳＲ（λ），ＳＧ（λ），ＳＢ（λ））を示す図である。

上記データ選択部２００は、読み込んだ上記専用基底ベクトル（Ｏ１（λ），Ｏ２（λ），Ｏ３（λ））、光源の分光輝度特性（Ｉ（λ））及びカラー撮像系の分光感度特性（ＳＲ（λ），ＳＧ（λ），ＳＢ（λ））を、積算部２０１へ転送する。

積算部２０１は、制御部１１８の制御に基づき、以下の（１）式に示される３×３サイズの撮像システムに関するシステム行列Ｍを算出する。

この積算部２０１によって算出された上記システム行列Ｍは、バッファ２０２へ転送され、そこに保存される。逆行列算出部２０３は、制御部１１８の制御に基づき、このバッファ２０２から上記システム行列Ｍを読み込み、該システム行列Ｍの逆行列Ｍ^−１を算出する。算出された逆行列Ｍ^−１は、バッファ２０４へ転送され、そこに保存される。

上記システム行列Ｍの逆行列Ｍ^−１とＲ，Ｇ，Ｂからなるフレーム信号を使用することで、以下の（２）式により、各画素単位で専用基底ベクトル（Ｏ１（λ），Ｏ２（λ），Ｏ３（λ））に関する重み係数（ｗ１，ｗ２，ｗ３）を求めることができる。なお、以下の（２）式において、ｉ，ｊはフレーム信号のｘ，ｙ方向の座標を、ｍはシステム行列Ｍの逆行列Ｍ^−１の各要素、即ち、逆行列Ｍ^−１の係数を意味する。

本実施形態では、内視鏡における診断で重要となる血管部位に多く含まれるオキシヘモグロビンを識別対象と仮定しているため、識別対象となる被写体の専用基底ベクトル（Ｏ１（λ））に関係する重み係数（ｗ１_ｉｊ）を求めれば良い。このために必要となるシステム行列Ｍの逆行列Ｍ^−１の係数は、要素ｍ_１１，ｍ_１２，ｍ_１３の３つとなる。

そこで、係数選択部２０５は、制御部１１８の制御に基づき、上記バッファ２０４から上記システム行列Ｍの逆行列Ｍ^−１の要素ｍ_１１，ｍ_１２，ｍ_１３を選択し、これを乗加算部２０６へ転送する。乗加算部２０６は、制御部１１８の制御に基づき、上記係数選択部２０５からシステム行列Ｍの逆行列Ｍ^−１の要素ｍ_１１，ｍ_１２，ｍ_１３が転送された後、補間部１０８からフレーム信号をＲ，Ｇ，Ｂからなる画素単位で読み込み、以下の（３）式に基づき、識別対象被写体の専用基底ベクトル（Ｏ１（λ））に関係する重み係数（ｗ１_ｉｊ）を求める。

上記重み係数（ｗ１_ｉｊ）は識別対象被写体の専用基底ベクトル（Ｏ１（λ））への寄与度となるため、本実施形態においてはオキシヘモグロビンの存在に比例した値をとることになる。即ち、オキシヘモグロビンが存在する場合には高い値を、存在しない場合は低い値をとる。よって、この重み係数（ｗ１_ｉｊ）を映像信号化することで、オキシヘモグロビンの識別が可能となる。

そこで、上記乗加算部２０６によって算出された重み係数（ｗ１_ｉｊ）は、順次、正規化部１１６へ転送されて上述したように正規化処理が行われ、正規化処理後の重み係数が、上記分光特性が既知の被写体の識別結果である出力信号として、上記切り換え部１１３を介して、例えば表示モニタである出力部１１７へ転送されて表示されることとなる。

なお、以上の説明では、識別対象をオキシヘモグロビンとしたが、それに限定されないことは勿論である。例えば、外部Ｉ／Ｆ部１１９を介して、識別対象となる被写体を必要に応じてデオキシヘモグロビンに切り換えても良い。

さらに、オキシヘモグロビンとデオキシヘモグロビンの両者の重み係数（ｗ１_ｉｊ，ｗ２_ｉｊ）を求める構成も可能である。この場合、乗加算部２０６を複数設けても良いし、一つの乗加算部２０６と算出した重み係数を保存するバッファとの組み合わせで構成しても良い。また、２つの重み係数の算出結果の出力方法に関しても、外部Ｉ／Ｆ部１１９を介して選択して表示する構成、両者を合成して表示する構成、両者を疑似カラー化して独立に表示する構成など自由に設定できる。

以上のように、本第１実施形態によれば、分光特性が既知である識別対象となる被写体の上記既知の分光特性に基づく専用基底ベクトルと上記識別対象となる被写体を含む被写体の撮像に供するカラー撮像系に関する分光特性と上記カラー撮像系による被写体の撮像時に使用する照明光に関する分光特性とから、上記識別対象の被写体の存在に比例した値をとる専用基底ベクトルに関する重み係数を算出し、この重み係数に基づき上記分光特性が既知である識別対象となる被写体の識別結果としての出力信号を算出する。このように、本第１実施形態では、識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく専用基底ベクトルを用いることで、上記識別対象の被写体の存在に比例した値をとる重み係数を算出することができるので、従来の最小自乗法に基づく近似のように誤差を含む信号処理を行う必要が無く、よって、信号処理に起因する誤差の発生が少なく、信頼性の高い識別が可能となる。

また、広帯域の通常の照明光を使用するため、ノイズによる影響を抑制でき、安定性のある識別が可能となる。

さらに、専用基底ベクトルに関する重み係数から直接出力信号を算出するため、処理の高速化と低コスト化が可能となる。

また、識別対象以外の領域に対しても基底ベクトルを用いた信号処理を適用することが可能となり、後段の出力信号を算出する処理における自由度を向上することができる。

さらに、識別対象，カラー撮像系または照明光を選択できるため、システムとしての適用性が向上し、多様な用途での利用が可能となる。

また、正規化処理のみで出力信号を求めるため、処理の高速化と低コスト化が可能となる。

なお、動画像を処理する場合を説明したが、外部Ｉ／Ｆ部１１９の不図示シャッタボタンの操作に応じて静止画像を撮像し、その撮像した静止画像に対して同様の処理を行うことも可能なことは勿論である。

［変形例１］
なお、上記第１実施形態では、基底ベクトルとして、図４に示すような専用基底ベクトルを使用したが、このような構成に限定される必要はない。

例えば、図６（ａ）に示されるように、識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく専用基底ベクトル（Ｏ１（λ））と、任意の被写体の分光特性の推定に用いる汎用基底ベクトル（Ｏ２（λ），Ｏ３（λ））と、を用いる構成も可能である。同図において、専用基底ベクトルは太線で、汎用基底ベクトルは細線で記載している。この図６（ａ）は、汎用基底ベクトル（Ｏ２（λ），Ｏ３（λ））として、マンセル色票などの分光反射率特性を主成分分析して、寄与率の高い上位２つの基底ベクトルを選択して基底ベクトルＲＯＭ１１４に記憶してあるものを使用した場合を示している。一方、専用基底ベクトル（Ｏ１（λ））としては、上記第１実施形態で説明したように、基底ベクトルＲＯＭ１１４に記憶された複数の専用基底ベクトルから外部Ｉ／Ｆ部１１９を介した設定により、識別対象となる被写体、例えば内視鏡における診断で重要となる血管部位に多く含まれるオキシヘモグロビンを選択している。汎用基底ベクトル（Ｏ２（λ），Ｏ３（λ））は、必要に応じて識別対象である被写体の存在しない領域、つまり識別対象以外の被写体の存在領域に対しても、基底ベクトルを用いた信号処理を適用することが可能となり、後段の出力信号を算出する処理に使用することが可能となる。

図６（ｂ）は、専用基底ベクトル（Ｏ１（λ））としてデオキシヘモグロビンを用いる場合の三種の基底ベクトルを示す図である。なお、同図において、専用基底ベクトルは太線で、汎用基底ベクトルは細線で記載している。

このように、基底ベクトルとして、全て被写体の既知の分光特性に基づく専用基底ベクトルを使用する必要はなく、少なくとも識別対象となる被写体の専用基底ベクトルを用い、他は任意の被写体の分光特性の推定に用いる汎用基底ベクトルを用いても、上記第１実施形態と同様の効果を奏することができる。

［変形例２］
また、上記第１実施形態では、撮像系にＲ，Ｇ，Ｂ３つの色フィルタ１２１Ｒ，１２１Ｇ，１２１ＢからなるＢａｙｅｒ型原色フィルタ１２０を前面に配置した単板ＣＣＤを想定したが、このような構成に限定される必要はない。例えば、４つの原色フィルタからなる撮像系や色差線順次型補色フィルタや二板，三板ＣＣＤにも適用可能である。

図２（ｂ）は、Ｒ，Ｇｒ，Ｇｂ，Ｂの４つの色フィルタ１２１Ｒ，１２１Ｇｒ，１２１Ｇｂ，１２１Ｂからなる原色フィルタ１２２の一例を示す図である。

また、図２（ｃ）は、色差線順次型補色フィルタ１２３の構成を示す。色差線順次方式は２×２画素を基本単位とし、シアン（Ｃｙ）色フィルタ１２１Ｃｙ，マゼンタ（Ｍｇ）色フィルタ１２１Ｍｇ，イエロー（Ｙｅ）色フィルタ１２１Ｙｅ，緑（Ｇ）色フィルタ１２１Ｇが１画素ずつ配置される。ただし、Ｍｇ色フィルタ１２１ＭｇとＧ色フィルタ１２１Ｇの位置はラインごとに反転している。

図７は、上記色差線順次方式におけるＣｙ，Ｍｇ，Ｙｅ，Ｇの４色フィルタ１２１Ｃｙ，１２１Ｍｇ，１２１Ｙｅ，１２１Ｇからなるカラー撮像系の分光感度特性（ＳＣｙ（λ），ＳＭｇ（λ），ＳＹｅ（λ），ＳＧ（λ））を示す図である。Ｂａｙｅｒ型原色フィルタ１２０または色差線順次型補色フィルタ１２３を前面に配置した単板撮像素子を用いる構成は、従来の撮像系との親和性が高く、多くの撮像システムへの適用が可能となる。

また、上記カラー撮像系に関する分光特性及び被写体の撮像時に使用する照明光に関する分光特性は、複数の特性をシステム分光特性ＲＯＭ１１５に記録しておき、外部Ｉ／Ｆ部１１９を介して、実際の撮像に使用される特性を選択する構成も可能である。

図２（ｂ）及び図２（ｃ）に示される４色フィルタ１２２，１２３の場合、専用基底ベクトルと汎用基底ベクトルの総数は４となる。４色フィルタの場合、上記（１）式に示されるシステム行列Ｍ及び上記（２）式に示されるシステム行列Ｍの逆行列Ｍ^−１は４×４サイズとなる。また、上記（３）式の右辺も第４項が追加された形態となる。

図８（ａ）及び図８（ｂ）は、総数４となる専用基底ベクトル及び汎用基底ベクトルの一例を示す。図８（ａ）は、一種の専用基底ベクトル（Ｏ１（λ））と三種の汎用基底ベクトル（Ｏ２（λ），Ｏ３（λ），Ｏ４（λ））とからなる。同図において、専用基底ベクトルは太線で、汎用基底ベクトルは細線で記載している。汎用基底ベクトルは、マンセル色票などの分光反射率特性を主成分分析して、寄与率の高い上位３つの基底ベクトルを選択することで基底ベクトルＲＯＭ１１４に記憶される。専用基底ベクトルは、図４に示すオキシヘモグロビンの場合を示している。一方、図８（ｂ）は、二種の専用基底ベクトル（Ｏ１（λ），Ｏ２（λ））と二種の汎用基底ベクトル（Ｏ３（λ），Ｏ４（λ））からなる。同図において、専用基底ベクトルは太線で、汎用基底ベクトルは細線で記載している。二種の専用基底ベクトルは、図４に示すオキシヘモグロビンとデオキシヘモグロビンの場合である。

なお、基底ベクトルとして、全て被写体の既知の分光特性に基づく専用基底ベクトルを用いることができることは上述した通りである。また、動画像及び静止画像の何れにも適用可能なことは勿論である。

［変形例３］
また、上記第１実施形態では、映像信号の出力として信号処理部１１１から転送される通常のフレーム信号または正規化部１１６から転送される識別対象の存在に関するフレーム信号のいずれか一方を、切り換え部１１３によって選択し出力する構成となっていたが、このような構成に限定される必要はない。

図９は、図１に示す構成から正規化部１１６を省略し、切り換え部１１３を強調部１２４へ置換した形態となっている。基本構成は図１と同等であり、同一の構成には同一の名称と参照符号を割り当てている。以下、異なる部分のみ説明する。

信号処理部１１１及び算出部１１２は、強調部１２４へ接続されている。強調部１２４は、出力部１１７へ接続されている。制御部１１８は、強調部１２４と双方向に接続されている。強調部１２４へは、信号処理部１１１から通常のフレーム信号が、算出部１１２から識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく専用基底ベクトルに関する重み係数が転送される。

このような構成において、強調部１２４は、制御部１１８の制御に基づき、信号処理部１１１から転送されるフレーム信号に対して算出部１１２から転送される重み係数に基づき強調処理を行う。上記強調処理としては、公知のエッジ強調や彩度強調処理が想定され、これらの強調量は重み係数に比例する形態で実施される。強調処理後のフレーム信号は出力部１１７へ転送される。

これにより、オキシヘモグロビンなどの識別対象の被写体の存在領域のみが強調され、認識能を向上することが可能となる。また、識別対象である被写体の存在しない領域、つまり識別対象以外の被写体の存在領域に関しても、通常の処理がなされた映像信号が出力されるため、映像信号全体の認識がし易くなり、使用者に対する操作性が向上する。

なお、少なくとも識別対象となる被写体の専用基底ベクトルを用いれば、他は任意の被写体の分光特性の推定に用いる汎用基底ベクトルを用いても良いことは上述した通りである。更に、基底ベクトルの総数についても、上記変形例２で説明したように、三種に限定するものではなく、カラー撮像系からの映像信号を通すフィルタの種類の数に合致する数とすれば良い。また、動画像及び静止画像の何れにも適用可能なことは勿論である。

［変形例４］
図１０は、図１に示す構成において、切り換え部１１３を合成部１２５へ置換した形態となっている。基本構成は図１と同等であり、同一の構成には同一の名称と参照符号を割り当てている。以下、異なる部分のみ説明する。

信号処理部１１１及び正規化部１１６は、合成部１２５へ接続されている。合成部１２５は、出力部１１７へ接続されている。制御部１１８は、合成部１２５と双方向に接続されている。合成部１２５へは、信号処理部１１１から転送される通常のフレーム信号が、正規化部１１６から識別対象の存在に関するフレーム信号が転送される。

このような構成において、合成部１２５は、制御部１１８の制御に基づき、信号処理部１１１から転送されるフレーム信号に対して正規化部１１６から転送される識別対象の存在に関するフレーム信号を合成処理する。上記合成処理としては、公知のスーパーインポーズなどの処理が想定される。合成処理後のフレーム信号は、出力部１１７へ転送される。

これにより、識別対象の被写体の存在領域に関して高精度な出力信号が得られると共に、識別対象である被写体の存在しない領域、つまり識別対象以外の被写体の存在領域に関しても通常の処理がなされた映像信号が出力されることになり、映像信号全体の認識がし易くなり、使用者に対する操作性が向上する。

また、上記合成部１２５は、画面の一部にウィンドウを表示して、信号処理部１１１からのフレーム信号又は正規化部１１６からのフレーム信号を子画面として表示する公知のピクチャ・イン・ピクチャなどの合成処理を行うものとしても良い。この場合、外部Ｉ／Ｆ部１１９を介した指示により、何れを親画面とし何れを子画面とするか選択できるようにすることが好ましい。

なお、本変形例においても、全て専用基底ベクトルを用いても良いし、少なくとも識別対象となる被写体の専用基底ベクトルを用い、他は汎用基底ベクトルを用いても良い。更に、基底ベクトルの総数についても三種に限定するものではないことは上述した通りである。また、動画像及び静止画像の何れにも適用可能なことは勿論である。

［変形例５］
図１１は、図１に示す構成から、切り換え部１１３を省略し、上記出力部１１７とは別の第２出力部１２６を追加した形態となっている。基本構成は図１と同等であり、同一の構成には同一の名称と参照符号を割り当てている。以下、異なる部分のみ説明する。

信号処理部１１１は、出力部１１７へ接続されている。正規化部１１６は、第２出力部１２６へ接続されている。制御部１１８は、第２出力部１２６と双方向に接続されている。信号処理部１１１は、制御部１１８の制御に基づき、通常のフレーム信号を出力部１１７へ転送する。出力部１１７においては、通常のフレーム信号が表示される。正規化部１１６は、制御部１１８の制御に基づき、識別対象の存在に関するフレーム信号を第２出力部１２６へ転送する。第２出力部１２６においては、識別対象の存在に関するフレーム信号が表示される。

これにより、識別対象の存在に関して高精度な出力信号が得られると共に、通常の処理がなされた映像信号も独立に出力されるため、映像信号全体の認識がし易くなり、使用者に対する操作性が向上する。

なお、本変形例においても、全て専用基底ベクトルを用いても良いし、少なくとも識別対象となる被写体の専用基底ベクトルを用い、他は汎用基底ベクトルを用いても良い。更に、基底ベクトルの総数についても三種に限定するものではないことは上述した通りである。また、動画像及び静止画像の何れにも適用可能なことは勿論である。

［変形例６］
また、上記第１実施形態では、信号処理システムは、撮像レンズ系１００，ＣＣＤ１０１，照明レンズ系１０２，照明光源１０３，光ファイバ１０４，増幅部１０５，Ａ／Ｄ１０６，ＷＢ部１０９及び測光評価部１１０からなる撮像部と一体化した構成になっていたが、このような構成に限定される必要はない。

例えば、別体の撮像部で撮像された映像信号を未処理のＲａｗデータ形態で、さらに識別対象となる被写体，カラー撮像系，照明光などの撮像条件に関する付随情報をヘッダ部に記録して、ハードディスクやメモリカードなどの記録媒体に保存したものを読み出したり、無線又は有線ネットワークを介して送信されてくる映像信号を受信したりして、処理をすることも可能である。

図１２は、図１に示す構成から撮像レンズ系１００，ＣＣＤ１０１，照明レンズ系１０２，照明光源１０３，光ファイバ１０４，増幅部１０５，Ａ／Ｄ１０６，ＷＢ部１０９及び測光評価部１１０を省略し、入力部１２７，ヘッダ情報解析部１２８を追加した形態となっている。基本構成は図１と同等であり、同一の構成には同一の名称と参照符号を割り当てている。以下、異なる部分のみ説明する。

入力部１２７は、バッファ１０７及びヘッダ情報解析部１２８へ接続している。制御部１１８は、入力部１２７，ヘッダ情報解析部１２８と双方向に接続している。マウス，キーボードなどの外部Ｉ／Ｆ部１１９を介して再生操作を開始することで、ハードディスクやメモリカードなどの記録媒体に保存された信号及びヘッダ情報、あるいは、ネットワークを介して受信した信号及びヘッダ情報が入力部１２７から読み込まれる。なお、映像信号は所定の時間間隔、本変形例では１フレーム時間間隔で１枚ずつ順次読み込まれる。入力部１２７からの信号はバッファ１０７へ、ヘッダ情報はヘッダ情報解析部１２８へ転送される。ヘッダ情報解析部１２８は、ヘッダ情報から撮像時の情報を抽出して制御部１１８へ転送する。以後の処理は、図１と同等である。

なお、本変形例においても、全て専用基底ベクトルを用いても良いし、少なくとも識別対象となる被写体の専用基底ベクトルを用い、他は汎用基底ベクトルを用いても良い。更に、基底ベクトルの総数についても三種に限定するものではなく、取得した映像信号を通すフィルタの種類の数に合わせれば良い。また、動画像及び静止画像の何れにも適用可能なことは勿論である。

［変形例７］
さらに、上記第１実施形態では、ハードウェアによる処理を前提としていたが、このような構成に限定される必要はない。例えば、ＣＣＤ１０１からの映像信号を未処理のままのＲａｗデータ形態として、制御部１１８から、識別対象となる被写体やカラー撮像系，照明光などの撮像条件をヘッダ情報として出力し、それら映像信号とヘッダ情報を図示しないコンピュータに入力して、ソフトウェアにて処理する構成も可能である。

図１３（ａ）は、不図示コンピュータによる信号処理のソフトウェア処理に関するフローチャートを示す図である。

即ち、コンピュータはまず、映像信号と、識別対象や被写体及びカラー撮像系，照明光などの撮像条件に関するヘッダ情報を入力する（ステップＳ１０１）。なお、本変形例において３色の色フィルタ１２１Ｒ，１２１Ｇ，１２１ＢからなるＢａｙｅｒ型単板ＣＣＤからの映像信号を処理することを想定する。また、ここでは、上記変形例１のように専用基底ベクトル（Ｏ１（λ））と汎用基底ベクトル（Ｏ２（λ），Ｏ３（λ））とを用いる場合を例に説明する。

上記ステップＳ１０１に続けて、複数の専用基底ベクトル及び複数の汎用基底ベクトルを入力し（ステップＳ１０２）、また、複数の光源の分光輝度特性及び複数のカラー撮像系の分光感度特性を入力する（ステップＳ１０３）。ここで、上記複数の基底ベクトル及び複数の分光特性は、コンピュータが備える記録媒体や着脱自在な記録媒体から読み出したり、ネットワークを介して読み込むことで入力する。

そして、詳細は後述するような算出処理により、専用基底ベクトル（Ｏ１（λ））に関する重み係数算出に使用されるシステム行列Ｍの逆行列Ｍ^−１の所定の係数、つまり要素ｍ_１１，ｍ_１２，ｍ_１３を算出する（ステップＳ１０４）。その後、上記入力された映像信号から順次フレーム信号を抽出し（ステップＳ１０５）、公知の補間処理にて三板のフレーム信号を生成する（ステップＳ１０６）。そして、そのフレーム信号に対して、公知の階調処理や強調処理といった信号処理を行う（ステップＳ１０７）。

また、上記ステップＳ１０７の信号処理と並行して、上記（３）式に示されるように専用基底ベクトル（Ｏ１（λ））に関する重み係数（ｗ１_ｉｊ）を算出し（ステップＳ１０８）、その算出した重み係数（ｗ１_ｉｊ）を正規化することで識別対象の存在に関するフレーム信号を生成する（ステップＳ１０９）。

そして、上記ステップＳ１０７からの通常のフレーム信号または上記ステップＳ１０９からの識別対象の被写体の存在に関するフレーム信号のどちらかを切り換えて（ステップＳ１１０）、フレーム信号を当該コンピュータに接続された図示しない表示モニタ等に出力する（ステップＳ１１１）。その後、全てのフレーム信号が完了したかを判断し（ステップＳ１１２）、完了していない場合は上記ステップＳ１０５に戻り、また、完了した場合は終了する。

図１３（ｂ）は、上記ステップＳ１０４における算出処理に関するフローチャートを示す図である。

まず、上記ステップＳ１０２で入力された複数の専用基底ベクトル及び複数の汎用基底ベクトルと、上記ステップＳ１０３で入力された複数の光源の分光輝度特性及び複数のカラー撮像系の分光感度特性の中から、上記ステップＳ１０１で入力したヘッダ情報中の識別対象となる被写体やカラー撮像系，照明光などの撮像条件に基づき、専用基底ベクトル、汎用基底ベクトル、光源の分光輝度特性及びカラー撮像系の分光感度特性を選択する（ステップＳ２０１）。例えば、図６（ａ）に示すような専用基底ベクトル（Ｏ１（λ））及び汎用基底ベクトル（Ｏ２（λ），Ｏ３（λ））、図５（ａ）に示すような光源の分光輝度特性、図５（ｂ）に示すようなカラー撮像系の分光感度特性を選択する。

その後、上記（１）式に示されるシステム行列Ｍを算出し（ステップＳ２０２）、更に、そのシステム行列Ｍの逆行列Ｍ^−１を算出する（ステップＳ２０３）。そして、専用基底ベクトル（Ｏ１（λ））の重み係数（ｗ１_ｉｊ）を算出するに要する逆行列Ｍ^−１の要素ｍ_１１，ｍ_１２，ｍ_１３を上記所定の係数として選択し（ステップＳ２０４）、選択された逆行列Ｍ^−１の要素ｍ_１１，ｍ_１２，ｍ_１３を出力する（ステップＳ２０５）。

なお、ここでは上記変形例１に対応する処理をソフトウェアで実施する場合を例に説明したが、上記第１実施形態及び変形例２乃至６のような処理に関しても、同様にソフトウェアで実施することが可能なことは言うまでもない。

また、動画像及び静止画像の何れにも適用可能なことは勿論である。静止画像の場合には、上記ステップＳ１１２の判断を省略して、処理を終了することとなる。

［第２実施形態］
次に、本発明の第２実施形態を説明する。

（構成）
図１４は、本発明の第２実施形態に係る信号処理システムを適用した内視鏡の構成を示す図である。本実施形態は、図１に示す第１実施形態の構成に、撮像系ＲＯＭ１２９、照明系ＲＯＭ１３０、第２算出部１３１、第２正規化部１３２及び疑似カラー部１３３が追加された構成になっている。基本構成は上記第１実施形態と同等であり、同一の構成には同一の名称と参照符号を割り当てている。以下、異なる部分のみを説明する。

本実施形態においては、内視鏡本体に内蔵された撮像系ＲＯＭ１２９及び照明本体に内蔵された照明系ＲＯＭ１３０は、制御部１１８へ接続されている。補間部１０８は、信号処理部１１１，算出部１１２，第２算出部１３１へ接続されている。基底ベクトルＲＯＭ１１４及びシステム分光特性ＲＯＭ１１５は、算出部１１２及び第２算出部１３１へ接続されている。第２算出部１３１は、第２正規化部１３２へ接続されている。正規化部１１６及び第２正規化部１３２は、疑似カラー部１３３へ接続されている。疑似カラー部１３３は、切り換え部１１３へ接続されている。制御部１１８は、第２算出部１３１，第２正規化部１３２，疑似カラー部１３３と双方向に接続されている。

（作用）
本実施形態に係る信号処理システムの作用も、基本的に上記第１実施形態と同等であり、異なる部分のみ説明する。

図１４において、信号の流れを説明する。制御部１１８は、外部Ｉ／Ｆ部１１９を介して識別対象となる被写体を、撮像系ＲＯＭ１２９からの情報に基づきカラー撮像系を、照明系ＲＯＭ１３０からの情報に基づき照明光などの撮像条件を、それぞれ設定する。ここで、複数のカラー撮像系及び複数の照明光の中から一つのカラー撮像系及び一つの照明光を選択する際に、撮像系及び照明系にＲＯＭとして当該撮像系及び照明系を特定するための情報を記憶させておくことで、使用者が外部Ｉ／Ｆ部１１９を介して選択操作する必要が無くなる。更には、撮像系ＲＯＭ１２９及び照明系ＲＯＭ１３０に、上記識別対象となる被写体を含む被写体の撮像に供するカラー撮像系に関する分光特性と上記カラー撮像系による被写体の撮像時に使用する照明光に関する分光特性を記憶させておけば、システム分光特性ＲＯＭ１１５を省略したり、システム分光特性ＲＯＭ１１５に記憶されていない新規な撮像系や照明系にも対処可能となる。

上記第１実施形態と同様に、補間部１０８は、制御部１１８の制御に基づき、バッファ１０７から単板状態のフレーム信号を読み込み、公知の補間処理にて三板のフレーム信号を生成する。生成された三板のフレーム信号は、順次フレーム信号単位で、信号処理部１１１、算出部１１２及び第２算出部１３１へ転送される。以降の信号処理部１１１，算出部１１２，正規化部１１６，第２算出部１３１，第２正規化部１３２及び疑似カラー部１３３では、制御部１１８の制御に基づき１フレーム信号単位で同期して処理がなされる。

信号処理部１１１は、制御部１１８の制御に基づき、補間部１０８から転送されるフレーム信号に対して公知の階調処理及び強調処理を行い、処理後のフレーム信号を切り換え部１１３へ転送する。

また、算出部１１２は、上記第１実施形態と同様に、識別対象となる被写体、例えば図６（ａ）に示されるオキシヘモグロビンに基づく専用基底ベクトルに関する重み係数を算出し、正規化部１１６へ転送する。正規化部１１６は、制御部１１８の制御に基づき、算出部１１２から転送される重み係数に関して映像信号の信号レベルと合致するよう正規化処理を行い、処理後の重み係数を識別対象の存在に関するフレーム信号として疑似カラー部１３３へ転送する。

同様に、第２算出部１３１は、制御部１１８の制御に基づき、基底ベクトルＲＯＭ１１４から図６（ａ）に示される識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく専用基底ベクトル及び任意の被写体の分光特性の推定に用いる汎用基底ベクトルを、システム分光特性ＲＯＭ１１５から図５（ａ）に示されるカラー撮像系による被写体の撮像時に使用する照明光に関する分光特性と図５（ｂ）に示されるカラー撮像系に関する分光特性とを含んだ撮像システムの分光特性を、それぞれ読み込む。その後、補間部１０８から転送されるフレーム信号に対して、専用基底ベクトル、汎用基底ベクトル、カラー撮像系に関する分光特性及び照明光に関する分光特性を用いて、汎用基底ベクトルに関する重み係数を算出する。算出された汎用基底ベクトルの重み係数は、第２正規化部１３２へ転送される。第２正規化部１３２は、制御部１１８の制御に基づき、第２正規化部１３２から転送される重み係数に関して映像信号の信号レベルと合致するよう正規化処理を行い、処理後の重み係数を識別対象存在しない領域、つまり識別対象以外の被写体の存在領域に関するフレーム信号として疑似カラー部１３３へ転送する。

疑似カラー部１３３は、制御部１１８の制御に基づき、正規化部１１６から転送されるフレーム信号及び第２正規化部１３２から転送されるフレーム信号から疑似カラー化処理を行う。上記疑似カラー化処理としては、正規化部１１６から転送される識別対象の存在に関するフレーム信号をＲ信号へ、第２正規化部１３２から転送される識別対象である被写体の存在しない領域、つまり識別対象以外の被写体の存在領域に関するフレーム信号をＧ，Ｂ信号へ割り当てることで実施される。疑似カラー化処理されたフレーム信号は、切り換え部１１３へ転送される。

切り換え部１１３は、制御部１１８の制御に基づき、信号処理部１１１から転送される通常のフレーム信号及び疑似カラー部１３３から転送される疑似カラー化処理されたフレーム信号のいずれか一方を選択し、例えば表示モニタである出力部１１７へ転送して表示を行う。なお、出力部１１７は、表示モニタに限定されるものではなく、ハードディスクやメモリカードなどの記録媒体にフレーム信号を順次記録保存する形態も可能である。

図１５は、上記第２算出部１３１の構成の一例を示す図であり、該第２算出部１３１は、データ選択部２１０、積算部２１１、バッファ２１２、逆行列算出部２１３、バッファ２１４、係数選択部２１５及び乗加算部２１６からなる。上記基底ベクトルＲＯＭ１１４及び上記システム分光特性ＲＯＭ１１５は、データ選択部２１０へ接続している。データ選択部２１０は、積算部２１１、バッファ２１２、逆行列算出部２１３及びバッファ２１４を介して、係数選択部２１５へ接続している。係数選択部２１５及び補間部１０８は、乗加算部２１６へ接続している。乗加算部２１６は、上記第２正規化部１３２へ接続している。上記制御部１１８は、データ選択部２１０、積算部２１１、逆行列算出部２１３、係数選択部２１５、乗加算部２１６と双方向に接続されている。

データ選択部２１０は、上記外部Ｉ／Ｆ部１１９を介して設定された識別対象となる被写体の情報を上記制御部１１８から受け取り、その情報に基づき上記基底ベクトルＲＯＭ１１４から図６（ａ）に示される識別対象となる被写体の分光特性に基づく専用基底ベクトル（Ｏ１（λ））及び任意の被写体の分光特性の推定に用いる汎用基底ベクトル（Ｏ２（λ），Ｏ３（λ））を読み込む。さらに、データ選択部２１０は、撮像系ＲＯＭ１２９からの情報に基づき設定されたカラー撮像系及び照明系ＲＯＭ１３０からの情報に基づき設定された照明光の情報を制御部１１８から受け取る。そして、上記情報に基づきシステム分光特性ＲＯＭ１１５から図５（ａ）に示される光源の分光輝度特性（Ｉ（λ））及び図５（ｂ）に示されるカラー撮像系に関する分光特性（ＳＲ（λ），ＳＧ（λ），ＳＢ（λ））を読み込む。上記専用基底ベクトル（Ｏ１（λ））、汎用基底ベクトル（Ｏ２（λ），Ｏ３（λ））、光源の分光輝度特性（Ｉ（λ））及びカラー撮像系の分光感度特性（ＳＲ（λ），ＳＧ（λ），ＳＢ（λ））は、積算部２１１へ転送される。

積算部２１１は、制御部１１８の制御に基づき、上記（１）式に示される３×３サイズの撮像システムに関するシステム行列Ｍを算出する。算出されたシステム行列Ｍは、バッファ２１２へ転送され、保存される。逆行列算出部２１３は、制御部１１８の制御に基づき、上記バッファ２１２から上記システム行列Ｍを読み込み、この逆行列Ｍ^−１を算出する。算出された逆行列Ｍ^−１は、バッファ２１４へ転送され、保存される。

上記システム行列Ｍの逆行列Ｍ^−１とＲ，Ｇ，Ｂからなるフレーム信号を使用することで、上記（２）式に示されるように、各画素単位で専用基底ベクトル（Ｏ１（λ））及び汎用基底ベクトル（Ｏ２（λ），Ｏ３（λ））に関する重み係数（ｗ１，ｗ２，ｗ３）を求めることができる。本第２算出部１３１においては、汎用基底ベクトル（Ｏ２（λ），Ｏ３（λ））に関する重み係数（ｗ２，ｗ３）を求めることを想定している。このため、上記（２）式に示されるシステム行列の逆行列Ｍ^−１において必要となる係数は、要素ｍ_２１，ｍ_２２，ｍ_２３，ｍ_３１，ｍ_３２，ｍ_３３の６つとなる。

そこで、係数選択部２１５は、制御部１１８の制御に基づき、上記バッファ２１４から上記システム行列Ｍの逆行列Ｍ^−１の要素ｍ_２１，ｍ_２２，ｍ_２３，ｍ_３１，ｍ_３２，ｍ_３３を選択し、これを乗加算部２１６へ転送する。乗加算部２１６は、制御部１１８の制御に基づき、上記係数選択部２０５からシステム行列Ｍの逆行列Ｍ^−１の要素ｍ_２１，ｍ_２２，ｍ_２３，ｍ_３１，ｍ_３２，ｍ_３３が転送された後、補間部１０８からフレーム信号をＲ，Ｇ，Ｂからなる画素単位で読み込み、以下の（４）式及び上記（５）式に基づき、汎用基底ベクトル（Ｏ２（λ），Ｏ３（λ））に関係する重み係数（ｗ２_ｉｊ，ｗ３_ｉｊ）を求める。

上記重み係数（ｗ２_ｉｊ，ｗ３_ｉｊ）は、第２正規化部１３２へ転送される。

なお、上記第２算出部１３１の構成は、上記第１実施形態に示される算出部１１２と基本的に同等である。このため、両者を統合して、１つの算出部によって専用基底ベクトル及び汎用基底ベクトルに関する全ての重み係数を算出する構成も可能である。

また、第２算出部１３１においても、算出部１１２と同様に、汎用正規化ベクトルではなくて、分光特性が既知の被写体の専用基底ベクトルを、識別対象となる被写体の専用基底ベクトルと共に用いても良い。

以上のように、本第２実施形態によれば、分光特性が既知である識別対象となる被写体の上記既知の分光特性に基づく専用基底ベクトルと、識別対象ではない識別対象外被写体の既知の分光特性に基づく専用基底ベクトル又は任意の被写体の分光特性の推定に用いる汎用基底ベクトルと、上記識別対象となる被写体を含む被写体の撮像に供するカラー撮像系に関する分光特性と、上記カラー撮像系による被写体の撮像時に使用する照明光に関する分光特性とから、上記識別対象の被写体の存在に比例した値をとる上記識別対象の被写体の専用基底ベクトルに関する重み係数と、識別対象外被写体の専用基底ベクトル又は汎用基底ベクトルに関する重み係数とを算出し、両者の重み係数に基づき出力信号を算出する。

従って、上記第１実施形態と同様の効果を奏することができる。

また、識別対象以外の領域に対しても、識別対象外被写体の既知の分光特性に基づく専用基底ベクトルに関する重み係数又は汎用基底ベクトルに関する重み係数を正規化することで得られた信号と合わせて疑似カラー表示を行うため、映像信号全体の認識がし易くなり、使用者に対する操作性が向上する。

なお、上記第１実施形態と同様に、４つの原色フィルタ１２２又は色差線順次型補色フィルタ１２３からなる撮像系や、二板，三板ＣＣＤにも適用可能である。この場合、図６（ｂ），図８（ａ），図８（ｂ）に示した専用基底ベクトル及び汎用基底ベクトルや、全て専用基底ベクトルを使用することも可能である。また、動画像及び静止画像の何れにも適用可能なことは勿論である。

［変形例１］
また、上記第２実施形態では、映像信号の出力として信号処理部１１１から転送される通常のフレーム信号または疑似カラー部１３３から転送される疑似カラー化処理されたフレーム信号のいずれか一方を選択し出力する構成となっていたが、このような構成に限定される必要はない。

例えば、図１６に示されるように、汎用基底ベクトル（Ｏ２（λ），Ｏ３（λ））に関係する重み係数（ｗ２_ｉｊ，ｗ３_ｉｊ）から各画素単位で被写体の分光特性（Ｏ_ｉｊ（λ））を推定し、推定された分光特性（Ｏ_ｉｊ（λ））を専用基底ベクトル（Ｏ１（λ））に関する重み係数（ｗ１_ｉｊ）にて修正し、修正された分光特性（Ｏ’_ｉｊ（λ））からカラー映像信号を生成する構成も可能である。

図１６は、図１４に示す構成から正規化部１１６及び第２正規化部１３２を省略し、分光特性推定部１３４、補正部１３５及び変換部１３６を追加した形態となっている。基本構成は図１４と同等であり、同一の構成には同一の名称と参照符号を割り当てている。以下、異なる部分のみ説明する。

第２算出部１３１は、分光特性推定部１３４へ接続されている。算出部１１２及び分光特性推定部１３４は、補正部１３５へ接続されている。補正部１３５は、変換部１３６を介して切り換え部１１３へ接続されている。システム分光特性ＲＯＭ１１５は、算出部１１２、第２算出部１３１及び変換部１３６へ接続されている。制御部１１８は、分光特性推定部１３４、補正部１３５及び変換部１３６と双方向に接続されている。

第２算出部１３１で算出された汎用基底ベクトル（Ｏ２（λ），Ｏ３（λ））に関係する重み係数（ｗ２_ｉｊ，ｗ３_ｉｊ）及び汎用基底ベクトル（Ｏ２（λ），Ｏ３（λ））は、分光特性推定部１３４へ転送される。分光特性推定部１３４は、制御部１１８の制御に基づき、以下の（６）式により、画素単位で被写体の分光特性（Ｏ_ｉｊ（λ））を推定する。

上記（６）式に基づき可視域全体で算出された被写体の分光特性Ｏ_ｉｊ（λ）は、補正部１３５へ転送される。

一方、算出部１１２は、上述したように、専用基底ベクトル（Ｏ１（λ））に関する重み係数（ｗ１_ｉｊ）を算出し、専用基底ベクトル（Ｏ１（λ））と共に補正部１３５へ転送する。

補正部１３５は、制御部１１８の制御に基づき、分光特性推定部１３４から転送された被写体の分光特性（Ｏ_ｉｊ（λ））を、算出部１１２から転送された重み係数（ｗ１_ｉｊ）に基づき補正する。重み係数（ｗ１_ｉｊ）は、識別対象の被写体、例えばオキシヘモグロビンの存在に比例した値となっている。このため、重み係数（ｗ１_ｉｊ）が大きい血管など領域においては、上記（６）式に示される汎用基底ベクトルより算出された分光特性を識別対象自体の分光特性に置き換えることで分光特性の精度を向上することができる。補正部１３５は、被写体の分光特性（Ｏ_ｉｊ（λ））と識別対象自体の分光特性とを、以下の（７）式のように重み係数（ｗ１_ｉｊ）に基づき混合することで、補正された分光特性（Ｏ’_ｉｊ（λ））を求める。なおここで、専用基底ベクトル（Ｏ１（λ））は、図４に示されるように識別対象自体の分光特性に基づくものであるため、識別対象の分光特性として流用することができる。また、以下の（７）式において、重み係数（ｗ１_ｉｊ）は、「０」〜「１」までの値を取り得ることを前提としている。

補正部１３５は、上記（７）式に基づき補正した分光特性（Ｏ’_ｉｊ（λ））及び上記算出部１１２から転送された重み係数（ｗ１_ｉｊ）を、変換部１３６へ転送する。

変換部１３６は、制御部１１８の制御に基づき、システム分光特性ＲＯＭ１１５から図５（ｂ）に示されるようなカラー撮像系に関する分光特性（ＳＲ（λ），ＳＧ（λ），ＳＢ（λ））を読み込む。この後、上記補正部１３５から転送された上記補正された分光特性（Ｏ’_ｉｊ（λ））に基づき、以下の（８）式により、Ｒ_ｉｊ，Ｇ_ｉｊ，Ｂ_ｉｊの三信号を算出する。

上記（８）式におけるｋは、Ｒ_ｉｊ，Ｇ_ｉｊ，Ｂ_ｉｊの三信号を映像信号の信号レベル（例えば、信号レベルが８ビットならば「０」〜「２５５」）と合致するための補正係数を意味する。また、gａｉn（）は、強調処理用のゲインを生成する関数であり、例えば図１７に示される特性をしている。

変換部１３６は、上記（８）式に基づき算出したＲ_ｉｊ，Ｇ_ｉｊ，Ｂ_ｉｊの三信号をフレーム信号として切り換え部１１３へ転送する。この変換部１３６により生成されるフレーム信号は、識別対象の存在に比例してＲが強調された信号となっており、識別性が向上している。また、識別対象である被写体の存在しない領域、つまり識別対象以外の被写体の存在領域に関しても同等な処理により生成されるため、識別対象との統一性、連続性に優れ視認性の良い映像信号が得られる。

なお、本変形例においても、第１及び第２算出部１１２，１３１は、全て専用基底ベクトルを用いても良いし、少なくとも識別対象となる被写体の専用基底ベクトルを用い、他は汎用基底ベクトルを用いても良い。更に、基底ベクトルの総数についても三種に限定するものではないことは上述した通りである。また、第１及び第２算出部１１２，１３１を一つの算出部に統合しても構わない。また、動画像及び静止画像の何れにも適用可能なことは勿論である。

［変形例２］
さらに、上記第２実施形態では、ハードウェアによる処理を前提としていたが、このような構成に限定される必要はない。例えば、ＣＣＤ１０１からの映像信号を未処理のままのＲａｗデータ形態として、制御部１１８から、識別対象となる被写体やカラー撮像系，照明光などの撮像条件をヘッダ情報として出力し、それら映像信号とヘッダ情報を図示しないコンピュータに入力して、ソフトウェアにて処理する構成も可能である。

図１８（ａ）は、不図示コンピュータによる信号処理のソフトウェア処理に関するフローチャートを示す図である。なお、図１３（ａ）に示す上記第１実施形態における信号処理のフローチャートと同一な処理ステップに関しては、同一な参照符号を割り当てている。

即ち、コンピュータはまず、映像信号と、識別対象や被写体及びカラー撮像系，照明光などの撮像条件に関するヘッダ情報を入力する（ステップＳ１０１）。なお、本変形例において３色の色フィルタ１２１Ｒ，１２１Ｇ，１２１ＢからなるＢａｙｅｒ型単板ＣＣＤからの映像信号を処理することを想定する。

次に、複数の専用基底ベクトル及び複数の汎用基底ベクトルを入力し（ステップＳ１０２）、また、複数の光源の分光輝度特性及び複数のカラー撮像系の分光感度特性を入力する（ステップＳ１０３）。ここで、上記複数の基底ベクトル及び複数の分光特性は、コンピュータが備える記録媒体や着脱自在な記録媒体から読み出したり、ネットワークを介して読み込むことで入力する。

そして、図１３（ｂ）にて説明したような算出処理により、専用基底ベクトル（Ｏ１（λ））に関する重み係数算出に使用されるシステム行列Ｍの逆行列Ｍ^−１の所定の係数、つまり要素ｍ_１１，ｍ_１２，ｍ_１３を算出する（ステップＳ１０４）。また、詳細は後述するような第２算出処理により、汎用基底ベクトル（Ｏ２（λ），Ｏ３（λ））に関する重み係数算出に使用されるシステム行列Ｍの逆行列Ｍ^−１の係数、つまり要素ｍ_２１，ｍ_２２，ｍ_２３，ｍ_３１，ｍ_３２，ｍ_３３を算出する（ステップＳ１１３）。

その後、上記入力された映像信号から順次フレーム信号を抽出し（ステップＳ１０５）、公知の補間処理にて三板のフレーム信号を生成する（ステップＳ１０６）。そして、そのフレーム信号に対して、公知の階調処理や強調処理といった信号処理を行う（ステップＳ１０７）。

また、上記ステップＳ１０７の信号処理と並行して、上記（３）式に示されるように専用基底ベクトル（Ｏ１（λ））に関する重み係数（ｗ１_ｉｊ）を算出し（ステップＳ１０８）、その算出した重み係数（ｗ１_ｉｊ）を正規化することで識別対象の存在に関するフレーム信号を生成する（ステップＳ１０９）。更に、上記（４）式及び上記（５）式に示されるように汎用基底ベクトル（Ｏ２（λ），Ｏ３（λ））に関する重み係数（ｗ２_ｉｊ，ｗ３_ｉｊ）を算出する（ステップＳ１１４）、その算出した重み係数（ｗ２_ｉｊ，ｗ３_ｉｊ）を正規化することで識別対象である被写体の存在しない領域、つまり識別対象以外の被写体の存在領域に関するフレーム信号を生成する（ステップＳ１１５）。そして、上記ステップＳ１０９で生成した識別対象の存在に関するフレーム信号及び上記ステップＳ１１５で生成した識別対象以外の被写体の存在領域に関するフレーム信号から疑似カラー化処理を行う（ステップＳ１１６）。

そして、上記ステップＳ１０７からの通常のフレーム信号または上記ステップＳ１１６からの疑似カラー化処理されたフレーム信号のどちらかを切り換えて（ステップＳ１１０）、フレーム信号を当該コンピュータに接続された図示しない表示モニタ等に出力する（ステップＳ１１１）。その後、全てのフレーム信号が完了したかを判断し（ステップＳ１１２）、完了していない場合は上記ステップＳ１０５に戻り、また、完了した場合は終了する。

図１８（ｂ）は、上記ステップＳ１１３における第２算出処理に関するフローチャートを示す図である。

まず、上記ステップＳ１０２で入力された複数の専用基底ベクトル及び複数の汎用基底ベクトルと、上記ステップＳ１０３で入力された複数の光源の分光輝度特性及び複数のカラー撮像系の分光感度特性の中から、上記ステップＳ１０１で入力したヘッダ情報中の識別対象となる被写体やカラー撮像系，照明光などの撮像条件に基づき、専用基底ベクトル、汎用基底ベクトル、光源の分光輝度特性及びカラー撮像系の分光感度特性を選択する（ステップＳ２１１）。例えば、図６（ａ）に示すような専用基底ベクトル（Ｏ１（λ））及び汎用基底ベクトル（Ｏ２（λ），Ｏ３（λ））、図５（ａ）に示すような光源の分光輝度特性、図５（ｂ）に示すようなカラー撮像系の分光感度特性を選択する。

その後、上記（１）式に示されるシステム行列Ｍを算出し（ステップＳ２１２）、更に、そのシステム行列Ｍの逆行列Ｍ^−１を算出する（ステップＳ２１３）。そして、汎用基底ベクトル（Ｏ２（λ），Ｏ３（λ））の重み係数（ｗ２_ｉｊ，ｗ３_ｉｊ）を算出するに要する逆行列Ｍ^−１の要素ｍ_２１，ｍ_２２，ｍ_２３，ｍ_３１，ｍ_３２，ｍ_３３を上記所定の係数として選択し（ステップＳ２１４）、選択された逆行列Ｍ^−１の要素ｍ_２１，ｍ_２２，ｍ_２３，ｍ_３１，ｍ_３２，ｍ_３３を出力する（ステップＳ２１５）。

なお、ここでは上記第２実施形態に対応する処理をソフトウェアで実施する場合を例に説明したが、上記変形例１のような処理に関しても、同様にソフトウェアで実施することが可能なことは言うまでもない。

また、第２算出処理において、一種の専用基底ベクトルと二種の汎用基底ベクトルを利用する場合を例に説明したが、三種とも専用基底ベクトルを使用しても良いし、二種の専用基底ベクトルと一種の汎用基底ベクトルを使用しても良い。更に、三種に限定しないことも上述した通りである。算出処理においても、同様に少なくとも識別対象となる被写体の専用基底ベクトルを用いれば、他は専用基底ベクトルでも汎用基底ベクトルでも構わない。

また、上記算出処理と上記第２算出処理とは基本的に同等であるので、両者を統合して、１つの算出処理により専用基底ベクトル及び汎用基底ベクトルに関する全ての重み係数を算出するようにしても良いことは勿論である。また、動画像及び静止画像の何れにも適用可能なことは勿論である。

［第３実施形態］
次に、本発明の第３実施形態を説明する。

（構成）
図１９は、本発明の第３実施形態に係る信号処理システムを適用した顕微鏡の構成を示す図である。本実施形態は、図１に示す第１実施形態の構成から、算出部１１２、基底ベクトルＲＯＭ１１４及びシステム分光特性ＲＯＭ１１５を省略し、相関係数算出部１３７及び導出係数ＲＯＭ１３８が追加された構成になっている。基本構成は上記第１実施形態と同等であり、同一の構成には同一の名称と参照符号を割り当てている。以下、異なる部分のみを説明する。

本実施形態においては、顕微鏡の撮像レンズ系１００，ＣＣＤ１０１を介して撮像された映像信号は、増幅部１０５にて増幅され、Ａ／Ｄ１０６にてデジタル信号へ変換される。顕微鏡の対物ステージには、照明レンズ系１０２を介して照明光源１０３からの照明光が導かれている。補間部１０８は、信号処理部１１１及び相関係数算出部１３７へ接続されている。導出係数ＲＯＭ１３８は、相関係数算出部１３７へ接続されている。相関係数算出部１３７は、正規化部１１６へ接続されている。制御部１１８は、相関係数算出部１３７と双方向に接続されている。

（作用）
本実施形態に係る信号処理システムの作用も、基本的に上記第１実施形態と同等であり、異なる部分のみ説明する。

図１９において、信号の流れを説明する。外部Ｉ／Ｆ部１１９を介して後述する識別対象となる被写体などの撮像条件を設定した後、外部Ｉ／Ｆ部１１９における図示しないシャッタボタンを半押しにすることで、プリ撮像モードに入る。撮像レンズ系１００，ＣＣＤ１０１を介して撮像された映像信号はアナログ信号として出力される。上記アナログ信号は増幅部１０５にて所定量増幅され、Ａ／Ｄ１０６にてデジタル信号へ変換されてバッファ１０７へ転送される。バッファ１０７内の映像信号は、制御部１１８の制御に基づき、ＷＢ部１０９及び測光評価部１１０へ転送される。上記第１実施形態と同様に、ＷＢ部１０９にてホワイトバランス処理が、測光評価部１１０にて露光制御が行われる。

次に、外部Ｉ／Ｆ部１１９におけるシャッタボタンを全押しにすることにより本撮像が行われ、映像信号はプリ撮像と同様にバッファ１０７へ転送される。バッファ１０７内の映像信号は、補間部１０８へ転送される。補間部１０８は、制御部１１８の制御に基づき、バッファ１０７から単板状態の映像信号を読み込み、公知の補間処理にて三板の映像信号を生成する。生成された三板の映像信号は、信号処理部１１１及び相関係数算出部１３７へ転送される。

信号処理部１１１は、制御部１１８の制御に基づき、補間部１０８から転送される映像信号に対して公知の階調処理及び強調処理を行い、処理後の映像信号を切り換え部１１３へ転送する。

一方、導出係数ＲＯＭ１３８には、識別対象となる被写体毎に、当該被写体の既知の分光特性、被写体の撮像に供するカラー撮像系に関する分光特性と被写体の撮像時に使用する照明光に関する分光特性に基づいて、識別対象となる被写体の分光特性と映像信号との間の相関性を導出する導出係数が予め算出されて、記憶されている。相関係数算出部１３７は、外部Ｉ／Ｆ部１１９を介して設定された上記撮像条件における識別対象となる被写体の選択に応じた制御部１１８の制御に基づき、導出係数ＲＯＭ１３８から上記導出係数を選択的に読み込む。その後、補間部１０８から転送される映像信号に対して、上記読み込んだ導出係数を用いて、識別対象となる被写体の分光特性と映像信号間の相関係数を算出する。この相関係数算出部１３７によって算出された相関係数は、上記識別対象の被写体の存在に比例した値をとるものであり、正規化部１１６へ転送され、映像信号の信号レベル（例えば、信号レベルが８ビットならば「０」〜「２５５」）と合致するよう正規化処理がなされる。正規化処理後の相関係数は、映像信号として、切り換え部１１３へ転送される。

切り換え部１１３は、制御部１１８の制御に基づき、信号処理部１１１から転送される通常の映像信号及び正規化部１１６から転送される識別対象の存在に関する映像信号のいずれか一方を選択し、例えば表示モニタである出力部１１７へ転送して表示を行う。なお、正規化部１１６からの映像信号は白黒の信号として出力されることになる。また、出力部１１７は、表示モニタに限定されるものではなく、ハードディスクやメモリカードなどの記録媒体に映像信号を記録保存する形態も可能である。

図２０は、上記相関係数算出部１３７の構成の一例を示す図であり、該相関係数算出部１３７は、係数選択部２２７と乗加算部２２６からなる。ここで、上記導出係数ＲＯＭ１３８は、係数選択部２２７を介して乗加算部２２６へ接続している。上記補間部１０８は、乗加算部２２６へ接続している。乗加算部２２６は、上記正規化部１１６へ接続している。上記制御部１１８は、係数選択部２２７及び乗加算部２２６と双方向に接続されている。

係数選択部２２７は、上記外部Ｉ／Ｆ部１１９を介して設定された上記撮像条件における識別対象となる被写体の情報を制御部１１８から受け取り、上記情報に基づき導出係数ＲＯＭ１３８から識別対象となる被写体の分光特性と映像信号との間の相関性を導出する導出係数を読み込む。導出係数ＲＯＭ１３８には、上記（２）式に示されるシステム行列Ｍの逆行列Ｍ^−１の各要素が導出係数として記録されている。これは、顕微鏡では、被写体の撮像に供するカラー撮像系に関する分光特性と上記カラー撮像系による被写体の撮像時に使用する照明光に関する分光特性とが固定されているということを前提としている。この場合は、上記（１）式及び上記（２）式に示す算出の過程を省略することができ、最終的に得られるシステム行列Ｍの逆行列Ｍ^−１を記録しておけば良い。

なお、識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく専用基底ベクトルに関しては予め想定される種類を用意し、複数のシステム行列の逆行列Ｍ^−１を記録しているものとする。ここでは、上記第１実施形態と同様にｍ_１１，ｍ_１２，ｍ_１３が導出係数として読み込まれるものとする。上記導出係数は、乗加算部２２６へ転送される。

乗加算部２２６は、制御部１１８の制御に基づき、係数選択部２２７から導出係数を、上記補間部１０８から映像信号を画素単位で読み込む。この後、上記（３）式に基づき、重み係数を求める。上記重み係数は、識別対象となる被写体の既知の分光特性と映像信号との間の相関関係を表す相関係数となる。この相関係数は、順次、上記正規化部１１６へ転送される。

以上のように、本第３実施形態によれば、分光特性が既知である識別対象となる被写体の上記既知の分光特性に基づく導出係数から、上記識別対象の被写体の存在に比例した値をとる上記識別対象となる被写体の既知の分光特性と映像信号との間の相関係数を求め、その相関係数に基づき上記分光特性が既知である識別対象となる被写体の識別結果としての出力信号を算出する。このように、本第３実施形態では、識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく導出係数を用いることで、上記識別対象の被写体の存在に比例した値をとる相関係数を算出することができるので、従来の最小自乗法に基づく近似のように誤差を含む信号処理を行う必要が無く、よって、信号処理に起因する誤差の発生が少なく、信頼性の高い識別が可能となる。

また、広帯域の通常の照明光を使用するため、ノイズによる影響を抑制でき、安定性のある識別が可能となる。さらに、導出係数からの相関係数の算出は容易であり、且つ相関係数から直接出力信号を算出するため、処理の高速化と低コスト化が可能となる。

また、正規化処理のみで出力信号を求めるため、処理の高速化と低コスト化が可能となる。

なお、上記第３実施形態の説明では、顕微鏡による静止画像処理を行う構成となっていたが、このような構成に限定される必要はない。カラー撮像系に関する分光特性及び被写体の撮像時に使用する照明光に関する分光特性が固定されるのであれば、上述した第１及び第２実施形態のような内視鏡などの動画像処理へも適用することが可能である。

さらに、別体の撮像部で撮像された映像信号を未処理のＲａｗデータ形態で、識別対象となる被写体などの撮像条件に関する付随情報をヘッダ部に記録した記録媒体から、映像信号及び付随情報を取得して処理をすることも可能である。また、上述した第１実施形態の変形例２で説明したように、４つの原色フィルタ１２２又は色差線順次型補色フィルタ１２３からなる撮像系や、二板，三板ＣＣＤにも適用可能である。

［変形例１］
また、上記第３実施形態では、映像信号の出力として信号処理部１１１から転送される通常の映像信号または正規化部１１６から転送される識別対象の存在に関する映像信号のいずれか一方を、切り換え部１１３によって選択し出力する構成となっていたが、このような構成に限定される必要はない。

図２１は、図１９に示す構成から正規化部１１６を省略し、切り換え部１１３を強調部１２４へ置換した形態となっている。基本構成は図１９と同等であり、同一の構成には同一の名称と参照符号を割り当てている。以下、異なる部分のみ説明する。

信号処理部１１１及び相関係数算出部１３７は、強調部１２４へ接続されている。強調部１２４は、出力部１１７へ接続されている。制御部１１８は、強調部１２４と双方向に接続されている。強調部１２４へは、信号処理部１１１から通常の映像信号が、相関係数算出部１３７から識別対象となる被写体の既知の分光特性と映像信号との間の相関係数が転送される。

このような構成において、強調部１２４は、制御部１１８の制御に基づき、信号処理部１１１から転送される映像信号に対して相関係数算出部１３７から転送される相関係数に基づき強調処理を行う。上記強調処理としては、公知のエッジ強調や彩度強調処理が想定され、これらの強調量は相関係数に比例する形態で実施される。強調処理後の映像信号は出力部１１７へ転送される。

これにより、オキシヘモグロビンなどの識別対象の被写体の存在領域のみが強調され、認識能を向上することが可能となる。また、識別対象である被写体の存在しない領域、つまり識別対象以外の被写体の存在領域に関しても、通常の処理がなされた映像信号が出力されるため、映像信号全体の認識がし易くなり、使用者に対する操作性が向上する。

［変形例２］
図２２は、図１９に示す構成において、切り換え部１１３を合成部１２５へ置換した形態となっている。基本構成は図１９と同等であり、同一の構成には同一の名称と参照符号を割り当てている。以下、異なる部分のみ説明する。

信号処理部１１１及び正規化部１１６は、合成部１２５へ接続されている。合成部１２５は、出力部１１７へ接続されている。制御部１１８は、合成部１２５と双方向に接続されている。合成部１２５へは、信号処理部１１１から転送される通常の映像信号が、正規化部１１６から識別対象の存在に関する映像信号が転送される。

このような構成において、合成部１２５は、制御部１１８の制御に基づき、信号処理部１１１から転送される映像信号に対して正規化部１１６から転送される識別対象の存在に関する映像信号を合成処理する。上記合成処理としては、公知のスーパーインポーズなどの処理が想定される。合成処理後の映像信号は、出力部１１７へ転送される。

これにより、識別対象の被写体の存在領域に関して高精度な出力信号が得られると共に、識別対象である被写体の存在しない領域、つまり識別対象以外の被写体の存在領域に関しても通常の処理がなされた映像信号が出力されることになり、映像信号全体の認識がし易くなり、使用者に対する操作性が向上する。

また、上記合成部１２５は、画面の一部にウィンドウを表示して、信号処理部１１１からの映像信号又は正規化部１１６からの映像信号を子画面子画面として表示する公知のピクチャ・イン・ピクチャなどの合成処理を行うものとしても良い。この場合、外部Ｉ／Ｆ部１１９を介した指示により、何れを親画面とし何れを子画面とするか選択できるようにすることが好ましい。

［変形例３］
図２３は、図１９に示す構成から、切り換え部１１３を省略し、第２出力部１２６を追加した形態となっている。基本構成は図１９と同等であり、同一の構成には同一の名称と参照符号を割り当てている。以下、異なる部分のみ説明する。

信号処理部１１１は、出力部１１７へ接続されている。正規化部１１６は、第２出力部１２６へ接続されている。制御部１１８は、第２出力部１２６と双方向に接続されている。信号処理部１１１は、制御部１１８の制御に基づき、通常の映像信号を出力部１１７へ転送する。出力部１１７においては、通常の映像信号が表示される。正規化部１１６は、制御部１１８の制御に基づき、識別対象の存在に関する映像信号を第２出力部１２６へ転送する。第２出力部１２６においては、識別対象の存在に関する映像信号が表示される。

これにより、識別対象の存在に関して高精度な出力信号が得られると共に、通常の処理がなされた映像信号も独立に出力されるため、映像信号全体の認識がし易くなり、使用者に対する操作性が向上する。

［変形例４］
さらに、上記第３実施形態では、ハードウェアによる処理を前提としていたが、このような構成に限定される必要はない。例えば、ＣＣＤ１０１からの映像信号を未処理のままのＲａｗデータ形態として、制御部１１８から、識別対象となる被写体などの撮像条件をヘッダ情報として出力し、それら映像信号とヘッダ情報を図示しないコンピュータに入力して、ソフトウェアにて処理する構成も可能である。

図２４（ａ）は、不図示コンピュータによる信号処理のソフトウェア処理に関するフローチャートを示す図である。なお、図１３（ａ）に示す上記第１実施形態における信号処理のフローチャートと同一な処理ステップに関しては、同一な参照符号を割り当てている。

即ち、コンピュータはまず、映像信号と、識別対象となる被写体などの撮像条件に関するヘッダ情報を入力すると共に（ステップＳ１０１）、複数の導出係数を入力する（ステップＳ１１７）。ここで、上記導出係数は、コンピュータが備える記録媒体や着脱自在な記録媒体から読み出したり、ネットワークを介して読み込むことで入力する。

そして、上記入力された映像信号から公知の補間処理にて三板の映像信号を生成し（ステップＳ１０６）、その映像信号に対して、公知の階調処理や強調処理といった信号処理を行う（ステップＳ１０７）。

また、上記ステップＳ１０７の信号処理と並行して、詳細は後述するような相関係数算出処理をにより、入力した導出係数に基づき識別対象となる被写体の既知の分光特性と映像信号との間の相関係数を算出す（ステップＳ１１８）。そして、その相関係数を正規化することで、識別対象の存在に関する映像信号を生成する（ステップＳ１０９）。

そして、上記ステップＳ１０７からの通常の映像信号または上記ステップＳ１０９からの識別対象の被写体の存在に関する映像信号のどちらかを切り換えて（ステップＳ１１０）、映像信号を当該コンピュータに接続された図示しない表示モニタ等に出力して（ステップＳ１１１）、終了する。

なお、顕微鏡の場合は、動画像ではなく静止画像を扱うため、図１３（ａ）や図１８（ａ）のような、全てのフレーム信号が完了したかの判断は不要である。

図２４（ｂ）は、上記ステップＳ１１８における相関係数算出処理に関するフローチャートを示す図である。

まず、上記ステップＳ１１７で入力された複数の導出係数の中から、上記ステップＳ１０１で入力したヘッダ情報中の識別対象となる被写体情報に基づき、導出係数を選択する（ステップＳ２２６）。そして、上記（３）式に示されるように導出係数に基づき相関係数を算出して（ステップＳ２２７）、その算出された相関係数を出力する（ステップＳ２２８）。

なお、ここでは上記第３実施形態に対応する処理をソフトウェアで実施する場合を例に説明したが、上記変形例１乃至４のような処理に関しても、同様にソフトウェアで実施することが可能なことは言うまでもない。

以上、実施形態に基づいて本発明を説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨の範囲内で種々の変形や応用が可能なことは勿論である。

（付記）
前記の具体的実施形態から、以下のような構成の発明を抽出することができる。

（１） 分光特性が既知である識別対象となる被写体の上記既知の分光特性に基づく専用基底ベクトルを取得する基底ベクトル取得部と、
上記識別対象となる被写体を含む被写体の撮像に供するカラー撮像系に関する分光特性と上記カラー撮像系による被写体の撮像時に使用する照明光に関する分光特性とを含んだ撮像システムの分光特性を取得するシステム分光特性取得部と、
上記カラー撮像系による被写体の撮像により得た映像信号、上記専用基底ベクトル、及び上記撮像システムの分光特性に基づき、上記専用基底ベクトルに関する重み係数を算出する算出部と、
上記算出部で算出した上記専用基底ベクトルに関する重み係数に基づき、上記分光特性が既知である識別対象となる被写体の識別結果としての出力信号を算出する出力信号算出部と、
を有することを特徴とする信号処理システム。

（対応する実施形態）
この（１）に記載の信号処理システムに関する実施形態は、第１実施形態とその変形例及び第２実施形態とその変形例が対応する。それらの実施形態及び変形例において、一例として、基底ベクトルＲＯＭ１１４、データ選択部２００、データ選択部２１０が上記基底ベクトル取得部に、システム分光特性ＲＯＭ１１５、撮像系ＲＯＭ１２９、照明系ＲＯＭ１３０、データ選択部２００、データ選択部２１０が上記システム分光特性取得部に、算出部１１２、第２算出部１３１が上記算出部に、切り換え部１１３、正規化部１１６、出力部１１７、強調部１２４、合成部１２５、第２出力部１２６、第２正規化部１３２、疑似カラー部１３３、分光特性推定部１３４、補正部１３５、変換部１３６が上記出力信号算出部に、それぞれ対応する。

（作用効果）
この（１）に記載の信号処理システムは、例えば識別対象となる被写体を含む被写体を撮像して得た映像信号から上記識別対象の被写体を識別する際に、その識別対象の被写体の既知である分光特性に基づいて算出されている専用基底ベクトルと、上記識別対象となる被写体を含む被写体の撮像に供するカラー撮像系に関する分光特性と上記カラー撮像系による被写体の撮像時に使用する照明光に関する分光特性とを含んだ撮像システムの分光特性とを取得し、それら取得した専用基底ベクトル及び撮像システムの分光特性から、上記識別対象の被写体の存在に比例した値をとる上記専用基底ベクトルに関する重み係数を算出し、その重み係数に基づき上記既知の分光特性を有する識別対象となる被写体の識別結果としての出力信号を算出する。なお、取得とは、記録媒体から読み出すことやネットワークを介して読み込むことなどを意味する。
従って、この（１）に記載の信号処理システムによれば、識別対象となる被写体の既知である分光特性に基づく専用基底ベクトルを用いることで、上記識別対象の被写体の存在に比例した値をとる重み係数を算出することができるので、従来の最小自乗法に基づく近似のように誤差を含む信号処理を行うことなく、よって、信号処理に起因する誤差の発生が少なく、信頼性の高い識別対象被写体の識別が可能となる。また、広帯域の通常の照明光を使用するため、ノイズによる影響を抑制でき、安定性のある識別が可能となる。さらに、専用基底ベクトルに関する重み係数から直接出力信号を算出するため、処理の高速化と低コスト化が可能となる。

（２） 上記基底ベクトル取得部は、上記識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトルに加えて、分光特性が既知であるが識別対象外である識別対象外被写体の上記既知の分光特性に基づく専用基底ベクトルをさらに取得することを特徴とする（１）に記載の信号処理システム。

（対応する実施形態）
この（２）に記載の信号処理システムに関する実施形態は、第１実施形態とその変形例２乃至７及び第２実施形態とその変形例が対応する。

（作用効果）
この（２）に記載の信号処理システムは、識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく専用基底ベクトルと分光特性が既知であるが識別対象外である識別対象外被写体の上記既知の分光特性に基づく専用基底ベクトルとを用いる。
従って、この（２）に記載の信号処理システムによれば、識別対象以外の領域に対して専用基底ベクトルを用いた信号処理を適用することが可能となり、後段の出力信号を算出する処理における自由度が向上する。

（３） 上記基底ベクトル取得部は、上記専用基底ベクトルと共に、任意の被写体の分光特性の推定に用いる汎用基底ベクトルをさらに取得することを特徴とする（１）に記載の信号処理システム。

（対応する実施形態）
この（３）に記載の信号処理システムに関する実施形態は、第１実施形態の変形例及び第２実施形態とその変形例が対応する。

（作用効果）
この（３）に記載の信号処理システムは、識別対象となる被写体の分光特性に基づく専用基底ベクトルと任意の被写体の分光特性の推定に用いる汎用基底ベクトルとを用いる。
従って、この（３）に記載の信号処理システムによれば、識別対象以外の領域に対して汎用基底ベクトルを用いた信号処理を適用することが可能となり、後段の出力信号を算出する処理における自由度が向上する。

（４） 複数の識別対象となる被写体の中から一つの被写体を選択する識別対象選択部をさらに有し、
上記基底ベクトル取得部は、上記識別対象選択部によって選択された一つの被写体の分光特性に基づく専用基底ベクトルを取得することを特徴とする（１）に記載の信号処理システム。

（対応する実施形態）
この（４）に記載の信号処理システムに関する実施形態は、第１実施形態とその変形例及び第２実施形態とその変形例が対応する。それらの実施形態及び変形例において、一例として、外部Ｉ／Ｆ部１１９が上記識別対象選択部に対応する。

（作用効果）
この（４）に記載の信号処理システムは、識別対象となる被写体の選択を受け付け、その選択に応じて、複数の専用基底ベクトルから識別対象となる被写体の専用基底ベクトルを選択する。
従って、この（４）に記載の信号処理システムによれば、識別対象の被写体を選択できるため、システムとしての適用性が向上し、多様な用途での利用が可能となる。

（５） 複数のカラー撮像系及び複数の照明光の中から一つのカラー撮像系及び一つの照明光を選択するカラー撮像系選択部をさらに有し、
上記システム分光特性取得部は、上記カラー撮像系選択部によって選択された一つのカラー撮像系に関する分光特性と一つの照明光に関する分光特性とを上記撮像システムの分光特性として取得することを特徴とする（１）に記載の信号処理システム。

（対応する実施形態）
この（５）に記載の信号処理システムに関する実施形態は、第１実施形態とその変形例及び第２実施形態とその変形例が対応する。それらの実施形態及び変形例において、一例として、外部Ｉ／Ｆ部１１９が上記カラー撮像系選択部に対応する。

（作用効果）
この（５）に記載の信号処理システムは、カラー撮像系及び照明光の選択を受け付け、その選択に応じて、複数のカラー撮像系に関する分光特性及び複数の照明光に関する分光特性から使用する分光特性をそれぞれ選択する。
従って、この（５）に記載の信号処理システムによれば、カラー撮像系及び照明光を選択できるため、システムとしての適用性が向上し、多様な用途での利用が可能となる。

（６） 上記算出部は、
上記基底ベクトル取得部によって取得した上記識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトル及び上記識別対象外の被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトルと、上記システム分光特性取得部によって取得した上記撮像システムの分光特性とに基づき、上記撮像システムに関するシステム行列を算出する行列算出部と、
上記行列算出部で算出した上記システム行列の逆行列を算出する逆行列算出部と、
上記逆行列算出部で算出した上記逆行列の係数から、上記識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトルに関係する係数を選択する係数選択部と、
上記係数選択部で選択された上記係数及び上記カラー撮像系からの上記映像信号に基づき、上記識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトルに関する重み係数を算出する乗加算部と、
を有することを特徴とする（２）に記載の信号処理システム。

（対応する実施形態）
この（６）に記載の信号処理システムに関する実施形態は、第１実施形態とその変形例２乃至７及び第２実施形態とその変形例が対応する。それらの実施形態及び変形例において、一例として、データ選択部２００、積算部２０１が上記行列算出部に、逆行列算出部２０３が上記逆行列算出部に、係数選択部２０５が上記係数選択部に、乗加算部２０６が上記乗加算部に、それぞれ対応する。

（作用効果）
この（６）に記載の信号処理システムは、識別対象となる被写体の専用基底ベクトル及び撮像システムの分光特性に基づくシステム行列の逆行列を算出し、この逆行列から識別対象被写体の専用基底ベクトルに関係する係数を選択し、選択された係数及び映像信号に基づき識別対象被写体の専用基底ベクトルに関する重み係数を算出する。
従って、この（６）に記載の信号処理システムによれば、識別対象となる被写体の既知の分光特性及び撮像システムの分光特性に基づく信号処理にて専用基底ベクトル、即ち識別対象に関する重み係数を算出するため、信号処理に起因する誤差の発生が少なく信頼性の高い識別が可能となる。また、システム行列に識別対象外被写体の専用基底ベクトルを含む構成のため、必要に応じて識別対象である被写体の存在しない領域、つまり識別対象以外の被写体の存在領域に関しても、識別対象外被写体の専用基底ベクトルを用いた信号処理を適用することが可能となり、後段の出力信号を算出する処理における自由度が向上する。

（７） 上記算出部は、
上記基底ベクトル取得部によって取得した上記汎用基底ベクトル及び上記専用基底ベクトル、及び上記システム分光特性取得部によって取得した上記撮像システムの分光特性に基づき、上記撮像システムに関するシステム行列を算出する行列算出部と、
上記行列算出部で算出した上記システム行列の逆行列を算出する逆行列算出部と、
上記逆行列算出部で算出した上記逆行列の係数から上記専用基底ベクトルに関係する係数を選択する係数選択部と、
上記係数選択部で選択された上記係数及び上記カラー撮像系からの上記映像信号に基づき、上記専用基底ベクトルに関する重み係数を算出する乗加算部と、
を有することを特徴とする（３）に記載の信号処理システム。

（対応する実施形態）
この（７）に記載の信号処理システムに関する実施形態は、第１実施形態の変形例及び第２実施形態とその変形例が対応する。それらの実施形態及び変形例において、一例として、データ選択部２００、積算部２０１が上記行列算出部に、逆行列算出部２０３が上記逆行列算出部に、係数選択部２０５が上記係数選択部に、乗加算部２０６が上記乗加算部に、それぞれ対応する。

（作用効果）
この（７）に記載の信号処理システムは、汎用基底ベクトル及び専用基底ベクトル及び撮像システムの分光特性に基づくシステム行列の逆行列を算出し、この逆行列から専用基底ベクトルに関係する係数を選択し、選択された係数及び映像信号に基づき専用基底ベクトルに関する重み係数を算出する。
従って、この（７）に記載の信号処理システムによれば、識別対象となる被写体の既知の分光特性及び撮像システムの分光特性に基づく信号処理にて専用基底ベクトル、即ち識別対象に関する重み係数を算出するため、信号処理に起因する誤差の発生が少なく信頼性の高い識別が可能となる。また、システム行列に汎用基底ベクトルを含む構成のため、必要に応じて識別対象である被写体の存在しない領域、つまり識別対象以外の被写体の存在領域に関しても、汎用基底ベクトルを用いた信号処理を適用することが可能となり、後段の出力信号を算出する処理における自由度が向上する。

（８） 上記出力信号算出部は、
上記算出部で算出した上記専用基底ベクトルに関する重み係数を正規化する正規化部と、
上記正規化部によって正規化された上記専用基底ベクトルに関する重み係数を上記出力信号として出力する出力部と、
を有することを特徴とする（１）に記載の信号処理システム。

（対応する実施形態）
この（８）に記載の信号処理システムに関する実施形態は、第１実施形態とその変形例１、２、４乃至７及び第２実施形態とその変形例２が対応する。それらの実施形態及び変形例において、一例として、正規化部１１６が上記正規化部に、切り換え部１１３、出力部１１７が上記出力部に、それぞれ対応する。

（作用効果）
この（８）に記載の信号処理システムは、専用基底ベクトルに関する重み係数を正規化し、出力信号として出力する。
従って、この（８）に記載の信号処理システムによれば、識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく専用基底ベクトルに関する重み係数を正規化することで出力信号を求めるため、識別対象の存在に関して高精度な出力信号が得られる。また、正規化処理のみで出力信号を求めるため、処理の高速化と低コスト化が可能となる。

（９） 上記出力信号算出部は、
上記算出部で算出した上記専用基底ベクトルに関する重み係数に基づき、上記映像信号の強調処理を行う強調部と、
上記強調部によって強調処理された上記映像信号を上記出力信号として出力する出力部と、
を有することを特徴とする（１）に記載の信号処理システム。

（対応する実施形態）
この（９）に記載の信号処理システムに関する実施形態は、第１実施形態の変形例３が対応する。その変形例において、一例として、強調部１２４が上記強調部に、出力部１１７が上記出力部に、それぞれ対応する。

（作用効果）
この（９）に記載の信号処理システムは、専用基底ベクトルに関する重み係数に基づき通常の処理がなされた映像信号を強調処理し、出力信号として出力する。
従って、この（９）に記載の信号処理システムによれば、識別対象となる被写体の分光特性に基づく専用基底ベクトルに関する重み係数から強調処理を行うため、識別対象の存在領域のみが強調され認識能を向上することが可能となる。また、識別対象である被写体の存在しない領域、つまり識別対象外被写体の存在領域に関しても通常の処理がなされた映像信号が出力されるため、映像信号全体の認識がし易くなり、使用者に対する操作性が向上する。

（１０） 上記出力信号算出部は、
上記算出部で算出した上記専用基底ベクトルに関する重み係数を正規化する正規化部と、
上記正規化部によって正規化された上記専用基底ベクトルに関する重み係数を、上記映像信号に合成する合成部と、
上記合成部によって上記正規化された上記専用基底ベクトルに関する重み係数が合成された上記映像信号を上記出力信号として出力する出力部と、
を有することを特徴とする（１）に記載の信号処理システム。

（対応する実施形態）
この（１０）に記載の信号処理システムに関する実施形態は、第１実施形態の変形例４が対応する。その変形例において、一例として、正規化部１１６が上記正規化部に、合成部１２５が上記合成部に、出力部１１７が上記出力部に、それぞれ対応する。

（作用効果）
この（１０）に記載の信号処理システムは、専用基底ベクトルに関する重み係数を正規化し、通常の処理がなされた映像信号間とで合成処理し、出力信号として出力する。なお、合成処理としては、例えば、公知のスーパーインポーズやピクチャ・イン・ピクチャなどの処理を含む。
従って、この（１０）に記載の信号処理システムによれば、識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく専用基底ベクトルに関する重み係数を正規化することで識別対象に関する映像信号を求めるため、識別対象の存在に関して高精度な出力信号が得られる。また、通常の処理がなされた映像信号間で合成処理を行うため、識別対象である被写体の存在しない領域、つまり識別対象外被写体の存在領域に関しても通常の処理がなされた映像信号が出力されることになり、映像信号全体の認識がし易くなり、使用者に対する操作性が向上する。

（１１） 上記出力信号算出部は、
上記算出部で算出した上記専用基底ベクトルに関する重み係数を正規化する正規化部と、
上記正規化部によって正規化された上記専用基底ベクトルに関する重み係数及び上記映像信号の両者を、それぞれ、上記出力信号として出力する出力部と、
を有することを特徴とする（１）に記載の信号処理システム。

（対応する実施形態）
この（１１）に記載の信号処理システムに関する実施形態は、第１実施形態の変形例５が対応する。その変形例において、一例として、正規化部１１６が上記正規化部に、出力部１１７、第２出力部１２６が上記出力部に、それぞれ対応する。

（作用効果）
この（１１）に記載の信号処理システムは、専用基底ベクトルに関する重み係数を正規化して出力信号とすると共に、通常の処理がなされた映像信号もまた出力信号として独立に出力する。
従って、この（１１）に記載の信号処理システムによれば、識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく専用基底ベクトルに関する重み係数を正規化することで識別対象に関する映像信号を求めるため、識別対象の存在に関して高精度な出力信号が得られる。また、通常の処理がなされた映像信号も独立に出力されるため、映像信号全体の認識がし易くなり、使用者に対する操作性が向上する。

（１２） 上記算出部は、上記カラー撮像系からの上記映像信号、上記基底ベクトル取得部によって取得した上記汎用基底ベクトル及び上記専用基底ベクトル、及び上記システム分光特性取得部によって取得した上記撮像システムの分光特性に基づき、上記汎用基底ベクトルに関する重み係数をさらに算出し、
上記出力信号算出部は、上記算出部で算出した上記専用基底ベクトルに関する重み係数及び上記汎用基底ベクトルに関する重み係数に基づき、上記出力信号を算出することを特徴とする（３）に記載の信号処理システム。

（対応する実施形態）
この（１２）に記載の信号処理システムに関する実施形態は、第２実施形態とその変形例が対応する。

（作用効果）
この（１２）に記載の信号処理システムは、識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく専用基底ベクトル及び任意の被写体の分光特性の推定に用いる汎用基底ベクトルと被写体の撮像に供するカラー撮像系に関する分光特性及び被写体の撮像時に使用する照明光に関する分光特性とから、専用基底ベクトルに関する重み係数及び汎用基底ベクトルに関する重み係数を算出し、両者の重み係数に基づき出力信号を算出する。
従って、この（１２）に記載の信号処理システムによれば、識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく専用基底ベクトルを用いるため、信号処理に起因する誤差の発生が少なく信頼性の高い識別が可能となる。また、識別対象以外の領域に対しても汎用基底ベクトルを用いた信号処理を適用することが可能となり、出力信号を算出する処理における自由度が向上する。

（１３） 上記出力信号算出部は、
上記算出部で算出した上記専用基底ベクトルに関する重み係数及び上記汎用基底ベクトルに関する重み係数を正規化する正規化部と、
上記正規化部によってそれぞれ正規化された上記専用基底ベクトルに関する重み係数及び上記汎用基底ベクトルに関する重み係数から、上記出力信号としての擬似カラー信号を算出する疑似カラー信号算出部と、
を有することを特徴とする（１２）に記載の信号処理システム。

（対応する実施形態）
この（１３）に記載の信号処理システムに関する実施形態は、第２実施形態が対応する。その実施形態において、一例として、正規化部１１６、第２正規化部１３２が上記正規化部に、切り換え部１１３、出力部１１７、疑似カラー部１３３が上記疑似カラー信号算出部に、それぞれ対応する。

（作用効果）
この（１３）に記載の信号処理システムは、識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく専用基底ベクトルに関する重み係数と、任意の被写体の分光特性の推定に用いる汎用基底ベクトルに関する重み係数とを算出し、両者の重み係数から疑似カラー信号を算出して出力信号とする。
従って、この（１３）に記載の信号処理システムによれば、識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく専用基底ベクトルに関する重み係数を正規化することで識別対象に関する映像信号を求めるため、識別対象の存在に関して高精度な出力信号が得られる。また、識別対象以外の領域に対しても汎用基底ベクトルに関する重み係数を正規化することで得られた信号と合わせて疑似カラー表示を行うため、映像信号全体の認識がし易くなり、使用者に対する操作性が向上する。

（１４） 上記出力信号算出部は、
上記算出部で算出した上記汎用基底ベクトルに関する重み係数に基づき、被写体の分光特性を推定する分光特性推定部と、
上記算出部で算出した上記専用基底ベクトルに関する重み係数に基づき、上記分光特性推定部によって推定された上記分光特性を補正する補正部と、
上記補正部によって補正された上記分光特性に基づき、上記出力信号を算出する変換部と、
を有することを特徴とする（１２）に記載の信号処理システム。

（対応する実施形態）
この（１４）に記載の信号処理システムに関する実施形態は、第２実施形態の変形例１が対応する。その変形例において、一例として、分光特性推定部１３４が上記分光特性推定部に、切り換え部１１３、出力部１１７、変換部１３６が上記補正部に、それぞれ対応する。

（作用効果）
この（１４）に記載の信号処理システムは、任意の被写体の分光特性の推定に用いる汎用基底ベクトルから画面全体の被写体の分光特性を推定し、識別対象となる被写体に関してのみ専用基底ベクトルに関する重み係数にて補正を行い、補正された分光特性から出力信号を算出する。
従って、この（１４）に記載の信号処理システムによれば、汎用基底ベクトル及び専用基底ベクトルから画面全体の被写体の分光特性を求め出力信号を算出するため、識別対象とそれ以外の領域での連続性が保たれ、視認性の良い出力信号が得られる。また、識別対象は専用基底ベクトルにて補正を行うため、分光特性の推定誤差を抑制でき高精度な識別が可能となる。

（１５） 上記算出部は、
上記基底ベクトル取得部によって取得した上記汎用基底ベクトル及び上記専用基底ベクトル、及び上記システム分光特性取得部によって取得した上記撮像システムの分光特性に基づき、上記撮像システムに関するシステム行列を算出する行列算出部と、
上記行列算出部で算出した上記システム行列の逆行列を算出する逆行列算出部と、
上記逆行列算出部で算出した上記逆行列の係数から上記汎用基底ベクトルに関係する係数を選択する係数選択部と、
上記係数選択部で選択された上記係数、及び上記映像信号に基づき、上記汎用基底ベクトルに関する重み係数を算出する乗加算部と、
を有することを特徴とする（１２）に記載の信号処理システム。

（対応する実施形態）
この（１５）に記載の信号処理システムに関する実施形態は、第２実施形態とその変形例が対応する。それらの実施形態及び変形例において、一例として、データ選択部２１０、積算部２１１が上記行列算出部に、逆行列算出部２１３が上記逆行列算出部に、係数選択部２１５が上記係数選択部に、乗加算部２１６が上記乗加算部に、それぞれ対応する。

（作用効果）
この（１５）に記載の信号処理システムは、汎用基底ベクトル及び専用基底ベクトルと撮像システムの分光特性とに基づくシステム行列の逆行列を算出し、この逆行列から汎用基底ベクトルに関係する係数を選択し、選択された係数及び映像信号に基づき汎用基底ベクトルに関する重み係数を算出する。
従って、この（１５）に記載の信号処理システムによれば、識別対象である被写体の存在しない領域、つまり識別対象外被写体の存在領域に関して汎用基底ベクトルに関する重み係数を算出するため、画面全体に関する信号処理が行われ、識別対象との統一性、連続性の確保が容易となる。

（１６） 上記算出部は、上記映像信号、上記基底ベクトル取得部によって取得した上記識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトル及び上記識別対象外の被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトルと、上記システム分光特性取得部によって取得した上記撮像システムの分光特性とに基づき、上記識別対象外の被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトルに関する重み係数をさらに算出し、
上記出力信号算出部は、上記算出部で算出した上記識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトルに関する重み係数と、上記識別対象外の被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトルに関する重み係数とに基づき、上記出力信号を算出することを特徴とする（２）に記載の信号処理システム。

（対応する実施形態）
この（１６）に記載の信号処理システムに関する実施形態は、第２実施形態とその変形例が対応する。

（作用効果）
この（１６）に記載の信号処理システムは、識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく専用基底ベクトル及び識別対象外の被写体の既知の分光特性に基づく専用基底ベクトルと被写体の撮像に供するカラー撮像系に関する分光特性及び被写体の撮像時に使用する照明光に関する分光特性とから、識別対象被写体の専用基底ベクトルに関する重み係数及び識別対象外被写体の専用基底ベクトルに関する重み係数を算出し、両者の重み係数に基づき出力信号を算出する。
従って、この（１６）に記載の信号処理システムによれば、識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく専用基底ベクトルを用いるため、信号処理に起因する誤差の発生が少なく信頼性の高い識別が可能となる。また、識別対象以外の領域に対しても識別対象外被写体の専用基底ベクトルを用いた信号処理を適用することが可能となり、出力信号を算出する処理における自由度が向上する。

（１７） 上記出力信号算出部は、
上記算出部で算出した上記識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトルに関する重み係数、及び、上記識別対象外の被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトルに関する重み係数を正規化する正規化部と、
上記正規化部によってそれぞれ正規化された、上記識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトルに関する重み係数及び上記識別対象外の被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトルに関する重み係数から、上記出力信号としての擬似カラー信号を算出する疑似カラー信号算出部と、
を有することを特徴とする（１６）に記載の信号処理システム。

（対応する実施形態）
この（１７）に記載の信号処理システムに関する実施形態は、第２実施形態が対応する。その実施形態において、一例として、正規化部１１６、第２正規化部１３２が上記正規化部に、切り換え部１１３、出力部１１７、疑似カラー部１３３が上記疑似カラー信号算出部に、それぞれ対応する。

（作用効果）
この（１７）に記載の信号処理システムは、識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく専用基底ベクトルに関する重み係数と、識別対象外の被写体の既知の分光特性に基づく専用基底ベクトルに関する重み係数とを算出し、両者の重み係数から疑似カラー信号を算出して出力信号とする。
従って、この（１７）に記載の信号処理システムによれば、識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく専用基底ベクトルに関する重み係数を正規化することで識別対象に関する映像信号を求めるため、識別対象の存在に関して高精度な出力信号が得られる。また、識別対象以外の領域に対しても、識別対象外被写体の専用基底ベクトルに関する重み係数を正規化することで得られた信号と合わせて疑似カラー表示を行うため、映像信号全体の認識がし易くなり、使用者に対する操作性が向上する。

（１８） 上記出力信号算出部は、
上記算出部で算出した上記識別対象外の被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトルに関する重み係数に基づき、被写体の分光特性を推定する分光特性推定部と、
上記算出部で算出した上記識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトルに関する重み係数に基づき、上記分光特性推定部によって推定された上記分光特性を補正する補正部と、
上記補正部によって補正された上記分光特性に基づき、上記出力信号を算出する変換部と、
を有することを特徴とする（１６）に記載の信号処理システム。

（対応する実施形態）
この（１８）に記載の信号処理システムに関する実施形態は、第２実施形態の変形例１が対応する。その変形例において、一例として、分光特性推定部１３４が上記分光特性推定部に、切り換え部１１３、出力部１１７、変換部１３６が上記補正部に、それぞれ対応する。

（作用効果）
この（１８）に記載の信号処理システムは、識別対象外の被写体の既知の分光特性に基づく専用基底ベクトルから画面全体の被写体の分光特性を推定し、識別対象となる被写体に関してのみ識別対象被写体の専用基底ベクトルに関する重み係数にて補正を行い、補正された分光特性から出力信号を算出する。
従って、この（１８）に記載の信号処理システムによれば、識別対象被写体及び識別対象外被写体の専用基底ベクトルから画面全体の被写体の分光特性を求め出力信号を算出するため、識別対象とそれ以外の領域での連続性が保たれ、視認性の良い出力信号が得られる。また、識別対象は識別対象被写体の専用基底ベクトルにて補正を行うため、分光特性の推定誤差を抑制でき高精度な識別が可能となる。

（１９） 上記算出部は、
上記基底ベクトル取得部によって取得した上記識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトル及び上記識別対象外の被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトルと、上記システム分光特性取得部によって取得した上記撮像システムの分光特性とに基づき、上記撮像システムに関するシステム行列を算出する行列算出部と、
上記行列算出部で算出した上記システム行列の逆行列を算出する逆行列算出部と、
上記逆行列算出部で算出した上記逆行列の係数から上記識別対象外の被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトルに関係する係数を選択する係数選択部と、
上記係数選択部で選択された上記係数及び上記カラー撮像系からの上記映像信号に基づき、上記識別対象外の被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトルに関する重み係数を算出する乗加算部と、
を有することを特徴とする（１６）に記載の信号処理システム。

（対応する実施形態）
この（１９）に記載の信号処理システムに関する実施形態は、第２実施形態とその変形例が対応する。それらの実施形態及び変形例において、一例として、データ選択部２１０、積算部２１１が上記行列算出部に、逆行列算出部２１３が上記逆行列算出部に、係数選択部２１５が上記係数選択部に、乗加算部２１６が上記乗加算部に、それぞれ対応する。

（作用効果）
この（１９）に記載の信号処理システムは、識別対象被写体及び識別対象外被写体の専用基底ベクトルと撮像システムの分光特性とに基づくシステム行列の逆行列を算出し、この逆行列から識別対象外被写体の専用基底ベクトルに関係する係数を選択し、選択された係数及び映像信号に基づき識別対象外被写体の専用基底ベクトルに関する重み係数を算出する。
従って、この（１９）に記載の信号処理システムによれば、識別対象である被写体の存在しない領域、つまり識別対象外被写体の存在領域に関して識別対象外被写体の専用基底ベクトルに関する重み係数を算出するため、画面全体に関する信号処理が行われ、識別対象との統一性、連続性の確保が容易となる。

（２０） 分光特性が既知である識別対象となる被写体の上記既知の分光特性、上記識別対象となる被写体を含む被写体の撮像に供するカラー撮像系に関する分光特性、及び上記カラー撮像系による被写体の撮像時に使用する照明光に関する分光特性に基づき算出された、上記被写体の既知の分光特性と上記映像信号との間の相関性を示す導出係数を取得する導出係数取得部と、
上記映像信号及び上記導出係数に基づき、上記識別対象となる被写体の分光特性と上記映像信号との間の相関係数を算出する相関係数算出部と、
上記相関係数算出部によって算出した上記相関係数に基づき、上記分光特性が既知である識別対象となる被写体の識別結果としての出力信号を算出する出力信号算出部と、
を有することを特徴とする信号処理システム。

（対応する実施形態）
この（２０）に記載の信号処理システムに関する実施形態は、第３実施形態とその変形例が対応する。その実施形態及び変形例において、一例として、導出係数ＲＯＭ１３８が上記導出係数取得部に、相関係数算出部１３７が上記相関係数算出部に、切り換え部１１３、正規化部１１６、出力部１１７、強調部１２４、合成部１２５、第２出力部１２６が上記出力信号算出部に、それぞれ対応する。

（作用効果）
この（２０）に記載の信号処理システムは、例えば識別対象となる被写体を含む被写体を撮像して得た映像信号から上記識別対象の被写体を識別する際に、その識別対象の被写体の既知である分光特性と映像信号間の相関性を導出する導出係数から、上記識別対象の被写体の存在に比例した値をとる相関係数を算出し、その相関係数に基づき上記既知の分光特性を有する識別対象となる被写体の識別結果としての出力信号を算出する。
従って、この（２０）に記載の信号処理システムによれば、識別対象となる被写体の既知である分光特性に基づく導出係数を用いることで、上記識別対象の被写体の存在に比例した値をとる相関係数を算出することができるので、従来の最小自乗法に基づく近似のように誤差を含む信号処理を行うことなく、よって、信号処理に起因する誤差の発生が少なく信頼性の高い識別が可能となる。また、広帯域の通常の照明光を使用するため、ノイズによる影響を抑制でき、安定性のある識別が可能となる。さらに、導出係数からの相関係数の算出は容易であり、且つ相関係数から直接出力信号を算出するため、処理の高速化と低コスト化が可能となる。

（２１） 上記出力信号算出部は、
上記相関係数算出部によって算出した上記相関係数を正規化する正規化部と、
上記正規化部によって正規化された上記相関係数を上記出力信号として出力する出力部と、
を有することを特徴とする（２０）に記載の信号処理システム。

（対応する実施形態）
この（２１）に記載の信号処理システムに関する実施形態は、第３実施形態とその変形例１、３、４が対応する。その実施形態及び変形例において、一例として、正規化部１１６が上記正規化部に、切り換え部１１３、出力部１１７が上記出力部に、それぞれ対応する。

（作用効果）
この（２１）に記載の信号処理システムは、導出係数に関する相関係数を正規化し、出力信号として出力する。
従って、この（２１）に記載の信号処理システムによれば、導出係数に関する相関係数を正規化することで出力信号を求めるため、識別対象の存在に関して高精度な出力信号が得られる。また、正規化処理のみで出力信号を求めるため、処理の高速化と低コスト化が可能となる。

（２２） 上記出力信号算出部は、
上記相関係数算出部によって算出した上記相関係数に基づき、上記映像信号の強調処理を行う強調部と、
上記強調部によって強調処理された上記映像信号を上記出力信号として出力する出力部と、
を有することを特徴とする（２０）に記載の信号処理システム。

（対応する実施形態）
この（２２）に記載の信号処理システムに関する実施形態は、第３実施形態の変形例１が対応する。その変形例において、一例として、強調部１２４が上記強調部に、出力部１１７が上記出力部に、それぞれ対応する。

（作用効果）
この（２２）に記載の信号処理システムは、導出係数に関する相関係数に基づき通常の処理がなされた映像信号を強調処理し、出力信号として出力する。
従って、この（２２）に記載の信号処理システムによれば、導出係数に関する相関係数から強調処理を行うため、識別対象の存在領域のみが強調され認識能を向上することが可能となる。また、識別対象である被写体の存在しない領域、つまり識別対象外被写体の存在領域に関しても通常の処理がなされた映像信号が出力されるため、映像信号全体の認識がしやすくなり、使用者に対する操作性が向上する。

（２３） 上記出力信号算出部は、
上記相関係数算出部によって算出した上記相関係数を正規化する正規化部と、
上記正規化部によって正規化された上記相関係数を、上記映像信号に合成する合成部と、
上記合成部によって上記正規化された上記相関係数が合成された上記映像信号を上記出力信号として出力する出力部と、
を有することを特徴とする（２０）に記載の信号処理システム。

（対応する実施形態）
この（２３）に記載の信号処理システムに関する実施形態は、第３実施形態の変形例２が対応する。その変形例において、一例として、正規化部１１６が上記正規化部に、合成部１２５が上記合成部に、出力部１１７が上記出力部に、それぞれ対応する。

（作用効果）
この（２３）に記載の信号処理システムは、導出係数に関する相関係数を正規化し、通常の処理がなされた映像信号間とで合成処理し、出力信号として出力する。なお、合成処理としては、例えば、公知のスーパーインポーズやピクチャ・イン・ピクチャなどの処理を含む。
従って、この（２３）に記載の信号処理システムによれば、導出係数に関する相関係数を正規化することで識別対象に関する映像信号を求めるため、識別対象の存在に関して高精度な出力信号が得られる。また、通常の処理がなされた映像信号間で合成処理を行うため、識別対象である被写体の存在しない領域、つまり識別対象外被写体の存在領域に関しても通常の処理がなされた映像信号が出力されることになり、映像信号全体の認識がし易くなり、使用者に対する操作性が向上する。

（２４） 上記出力信号算出部は、
上記相関係数算出部によって算出した上記相関係数を正規化する正規化部と、
上記正規化部によって正規化された上記相関係数、及び上記映像信号の両者を、それぞれ、上記出力信号として出力する出力部と、
を有することを特徴とする（２０）に記載の信号処理システム。

（対応する実施形態）
この（２４）に記載の信号処理システムに関する実施形態は、第３実施形態の変形例３が対応する。その変形例において、一例として、正規化部１１６が上記正規化部に、出力部１１７、第２出力部１２６が上記出力部に、それぞれ対応する。

（作用効果）
この（２４）に記載の信号処理システムは、導出係数に関する相関係数を正規化して出力信号とすると共に、通常の処理がなされた映像信号もまた出力信号として独立に出力する。
従って、この（２４）に記載の信号処理システムによれば、導出係数に関する相関係数を正規化することで識別対象に関する映像信号を求めるため、識別対象の存在に関して高精度な出力信号が得られる。また、通常の処理がなされた映像信号も独立に出力されるため、映像信号全体の認識がし易くなり、使用者に対する操作性が向上する。

（２５） 上記映像信号は、赤，緑，青の３バンドの映像信号、またはシアン，マゼンタ，イエロー，緑の４バンドの映像信号であることを特徴とする（１）または（２０）に記載の信号処理システム。

（対応する実施形態）
この（２５）に記載の信号処理システムに関する実施形態は、第１実施形態の変形例２乃至７、第２実施形態とその変形例、第３実施形態とその変形例が対応する。

（作用効果）
この（２５）に記載の信号処理システムは、Ｂａｙｅｒ型原色フィルタまたは色差線順次型補色フィルタを前面に配置した単板撮像素子によって撮像されたカラー映像信号に基づき識別対象の被写体を識別する。
従って、この（２５）に記載の信号処理システムによれば、多くの撮像システムへの適用が可能となる。

（２６） カラー撮像系による分光特性が既知である識別対象となる被写体を含む被写体の撮像によって得た映像信号を取得するステップと、
上記識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく専用基底ベクトルを取得するステップと、
上記カラー撮像系に関する分光特性と上記カラー撮像系による被写体の撮像時に使用する照明光に関する分光特性とを含む撮像システムの分光特性を取得するステップと、
上記取得した映像信号、上記取得した専用基底ベクトル、及び上記取得した撮像システムの分光特性に基づき、上記専用基底ベクトルに関する重み係数を算出するステップと、
上記算出した専用基底ベクトルに関する重み係数に基づき、上記既知の分光特性を有する識別対象となる被写体の識別結果としての出力信号を算出するステップと、
をコンピュータに発揮させることを特徴とする信号処理プログラム。

（対応する実施形態）
この（２６）に記載の信号処理プログラムに関する実施形態は、第１実施形態の変形例７及び第２実施形態の変形例２が対応する。

（作用効果）
この（２６）に記載の信号処理プログラムは、コンピュータに、例えば識別対象となる被写体を含む被写体を撮像して得た映像信号から上記識別対象の被写体を識別する際に、その識別対象の被写体の既知である分光特性に基づいて算出されている専用基底ベクトルと、上記識別対象となる被写体を含む被写体の撮像に供するカラー撮像系に関する分光特性と上記カラー撮像系による被写体の撮像時に使用する照明光に関する分光特性とを含む撮像システムの分光特性とを取得させ、それら取得した専用基底ベクトル及び撮像システムの分光特性から、上記識別対象の被写体の存在に比例した値をとる上記専用基底ベクトルに関する重み係数を算出させ、その重み係数に基づき上記既知の分光特性を有する識別対象となる被写体の識別結果としての出力信号を算出させる。なお、取得とは、記録媒体から読み出すことやネットワークを介して読み込むことなどを意味する。
従って、この（２６）に記載の信号処理プログラムによれば、識別対象となる被写体の既知である分光特性に基づく専用基底ベクトルを用いることで、上記識別対象の被写体の存在に比例した値をとる重み係数を算出することができるので、従来の最小自乗法に基づく近似のように誤差を含む信号処理を行うことなく、よって、信号処理に起因する誤差の発生が少なく、信頼性の高い識別対象被写体の識別が可能となる。また、広帯域の通常の照明光を使用するため、ノイズによる影響を抑制でき、安定性のある識別が可能となる。さらに、専用基底ベクトルに関する重み係数から直接出力信号を算出するため、処理の高速化と低コスト化が可能となる。

（２７） 上記専用基底ベクトルを取得するステップは、さらに、分光特性が既知であるが識別対象外である識別対象外被写体の上記既知の分光特性に基づく専用基底ベクトルも取得することを特徴とする（２６）に記載の信号処理プログラム。

（対応する実施形態）
この（２７）に記載の信号処理プログラムに関する実施形態は、第１実施形態の変形例７及び第２実施形態の変形例２が対応する。

（作用効果）
この（２７）に記載の信号処理プログラムは、コンピュータに、識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく専用基底ベクトルと分光特性が既知であるが識別対象外である識別対象外被写体の上記既知の分光特性に基づく専用基底ベクトルとを用いさせる。
従って、この（２７）に記載の信号処理プログラムによれば、識別対象以外の領域に対して専用基底ベクトルを用いた信号処理を適用することが可能となり、後段の出力信号を算出する処理における自由度が向上する。

（２８） 任意の被写体の分光特性の推定に用いる汎用基底ベクトルを取得するステップをさらにコンピュータに発揮させることを特徴とする（２６）に記載の信号処理プログラム。

（対応する実施形態）
この（２８）に記載の信号処理プログラムに関する実施形態は、第１実施形態の変形例７及び第２実施形態の変形例２が対応する。

（作用効果）
この（２８）に記載の信号処理プログラムは、コンピュータに、識別対象となる被写体の分光特性に基づく専用基底ベクトルと任意の被写体の分光特性の推定に用いる汎用基底ベクトルとを用いさせる。
従って、この（２８）に記載の信号処理プログラムによれば、識別対象以外の領域に対して汎用基底ベクトルを用いた信号処理を適用することが可能となり、後段の出力信号を算出する処理における自由度が向上する。

（２９） 上記専用基底ベクトルに関する重み係数を算出するステップは、
上記取得した上記識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトル及び上記識別対象外の被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトルと、上記取得した撮像システムの分光特性とに基づき、上記撮像システムに関するシステム行列を算出するステップと、
上記算出したシステム行列の逆行列を算出するステップと、
上記算出した上記逆行列の係数から、上記識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトルに関係する係数を選択するステップと、
上記選択された係数及び上記取得した映像信号に基づき、上記識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトルに関する重み係数を算出するステップと、
を有することを特徴とする（２７）に記載の信号処理プログラム。

（対応する実施形態）
この（２９）に記載の信号処理プログラムに関する実施形態は、第１実施形態の変形例７及び第２実施形態の変形例２が対応する。

（作用効果）
この（２９）に記載の信号処理プログラムは、コンピュータに、識別対象となる被写体の専用基底ベクトル及び撮像システムの分光特性に基づくシステム行列の逆行列を算出させ、この逆行列から識別対象被写体の専用基底ベクトルに関係する係数を選択させ、選択された係数及び映像信号に基づき識別対象被写体の専用基底ベクトルに関する重み係数を算出させる。
従って、この（２９）に記載の信号処理プログラムによれば、識別対象となる被写体の既知の分光特性及び撮像システムの分光特性に基づく信号処理にて専用基底ベクトル、即ち識別対象に関する重み係数を算出するため、信号処理に起因する誤差の発生が少なく信頼性の高い識別が可能となる。また、システム行列に識別対象外被写体の専用基底ベクトルを含む構成のため、必要に応じて識別対象である被写体の存在しない領域、つまり識別対象以外の被写体の存在領域に関しても、識別対象外被写体の専用基底ベクトルを用いた信号処理を適用することが可能となり、後段の出力信号を算出する処理における自由度が向上する。

（３０） 上記専用基底ベクトルに関する重み係数を算出するステップは、
上記取得した上記専用基底ベクトル、上記取得した上記汎用基底ベクトル、及び上記取得した撮像システムの分光特性に基づき、上記撮像システムに関するシステム行列を算出するステップと、
上記算出した上記システム行列の逆行列を算出するステップと、
上記算出した上記逆行列の係数から上記専用基底ベクトルに関係する係数を選択するステップと、
上記選択された係数及び上記取得した映像信号に基づき、上記専用基底ベクトルに関する重み係数を算出するステップと、
を有することを特徴とする（２８）に記載の信号処理プログラム。

（対応する実施形態）
この（３０）に記載の信号処理プログラムに関する実施形態は、第１実施形態の変形例７及び第２実施形態の変形例２が対応する。

（作用効果）
この（３０）に記載の信号処理プログラムは、コンピュータに、汎用基底ベクトル及び専用基底ベクトル及び撮像システムの分光特性に基づくシステム行列の逆行列を算出させ、この逆行列から専用基底ベクトルに関係する係数を選択させ、選択された係数及び映像信号に基づき専用基底ベクトルに関する重み係数を算出させる。
従って、この（３０）に記載の信号処理プログラムによれば、識別対象となる被写体の既知の分光特性及び撮像システムの分光特性に基づく信号処理にて専用基底ベクトル、即ち識別対象に関する重み係数を算出するため、信号処理に起因する誤差の発生が少なく信頼性の高い識別が可能となる。また、システム行列に汎用基底ベクトルを含む構成のため、必要に応じて識別対象である被写体の存在しない領域、つまり識別対象以外の被写体の存在領域に関しても、汎用基底ベクトルを用いた信号処理を適用することが可能となり、後段の出力信号を算出する処理における自由度が向上する。

（３１） 上記取得した映像信号、上記取得した汎用基底ベクトル及び専用基底ベクトル、及び上記取得した撮像システムの分光特性に基づき、上記汎用基底ベクトルに関する重み係数を算出するステップをさらにコンピュータに発揮させ、
上記出力信号を算出するステップは、上記算出した専用基底ベクトルに関する重み係数及び上記汎用基底ベクトルに関する重み係数に基づき、上記出力信号を算出することを特徴とする（２８）に記載の信号処理プログラム。

（対応する実施形態）
この（３１）に記載の信号処理プログラムに関する実施形態は、第２実施形態の変形例２が対応する。

（作用効果）
この（３１）に記載の信号処理プログラムは、コンピュータに、識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく専用基底ベクトル及び任意の被写体の分光特性の推定に用いる汎用基底ベクトルと被写体の撮像に供するカラー撮像系に関する分光特性及び被写体の撮像時に使用する照明光に関する分光特性とから、専用基底ベクトルに関する重み係数及び汎用基底ベクトルに関する重み係数を算出させ、両者の重み係数に基づき出力信号を算出させる。
従って、この（３１）に記載の信号処理プログラムによれば、識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく専用基底ベクトルを用いるため、信号処理に起因する誤差の発生が少なく信頼性の高い識別が可能となる。また、識別対象以外の領域に対しても汎用基底ベクトルを用いた信号処理を適用することが可能となり、出力信号を算出する処理における自由度が向上する。

（３２） 上記汎用基底ベクトルに関する重み係数を算出するステップは、
上記取得した汎用基底ベクトル及び専用基底ベクトル、及び上記取得した撮像システムの分光特性に基づき、上記撮像システムに関するシステム行列を算出するステップと、
上記算出したシステム行列の逆行列を算出するステップと、
上記算出した逆行列の係数から上記汎用基底ベクトルに関係する係数を選択するステップと、
上記選択された係数及び上記取得した映像信号に基づき、上記汎用基底ベクトルに関する重み係数を算出するステップと、
を有することを特徴とする（３１）に記載の信号処理プログラム。

（対応する実施形態）
この（３２）に記載の信号処理プログラムに関する実施形態は、第２実施形態の変形例２が対応する。

（作用効果）
この（３２）に記載の信号処理プログラムは、コンピュータに、汎用基底ベクトル及び専用基底ベクトルと撮像システムの分光特性とに基づくシステム行列の逆行列を算出させ、この逆行列から汎用基底ベクトルに関係する係数を選択させ、選択された係数及び映像信号に基づき汎用基底ベクトルに関する重み係数を算出させる。
従って、この（３２）に記載の信号処理プログラムによれば、識別対象である被写体の存在しない領域、つまり識別対象外被写体の存在領域に関して汎用基底ベクトルに関する重み係数を算出するため、画面全体に関する信号処理が行われ、識別対象との統一性、連続性の確保が容易となる。

（３３） カラー撮像系による分光特性が既知である識別対象となる被写体を含む被写体の撮像によって得た映像信号を取得するステップと、
上記識別対象となる被写体の既知の分光特性、上記カラー撮像系に関する分光特性と上記カラー撮像系による被写体の撮像時に使用する照明光に関する分光特性に基づき算出された、上記被写体の既知の分光特性と上記映像信号との間の相関性を示す導出係数を取得するステップと、
上記取得した映像信号及び上記取得した導出係数に基づき、上記識別対象となる被写体の分光特性と上記映像信号との間の相関係数を算出するステップと、
上記算出した上記相関係数に基づき、上記既知の分光特性を有する識別対象となる被写体の識別結果としての出力信号を算出するステップと、
をコンピュータに発揮させることを特徴とする信号処理プログラム。

（対応する実施形態）
この（３３）に記載の信号処理プログラムに関する実施形態は、第３実施形態の変形例４が対応する。

（作用効果）
この（３３）に記載の信号処理プログラムは、コンピュータに、例えば識別対象となる被写体を含む被写体を撮像して得た映像信号から上記識別対象の被写体を識別する際に、その識別対象の被写体の既知である分光特性と映像信号間の相関性を導出する導出係数から、上記識別対象の被写体の存在に比例した値をとる相関係数を算出させ、その相関係数に基づき上記既知の分光特性を有する識別対象となる被写体の識別結果としての出力信号を算出させる。
従って、この（３３）に記載の信号処理プログラムによれば、識別対象となる被写体の既知である分光特性に基づく導出係数を用いることで、上記識別対象の被写体の存在に比例した値をとる相関係数を算出することができるので、従来の最小自乗法に基づく近似のように誤差を含む信号処理を行うことなく、よって、信号処理に起因する誤差の発生が少なく信頼性の高い識別が可能となる。また、広帯域の通常の照明光を使用するため、ノイズによる影響を抑制でき、安定性のある識別が可能となる。さらに、導出係数からの相関係数の算出は容易であり、且つ相関係数から直接出力信号を算出するため、処理の高速化と低コスト化が可能となる。

図１は、本発明の第１実施形態に係る信号処理システムを適用した内視鏡の構成を示す図である。 図２（ａ）は、Ｂａｙｅｒ型原色フィルタの構成を示す図であり、図２（ｂ）は、第１実施形態の変形例２におけるＲ，Ｇｒ，Ｇｂ，Ｂ原色フィルタの構成を示す図であり、図２（ｃ）は、第１実施形態の変形例２における色差線順次型補色フィルタの構成を示す図である。 図３は、第１実施形態における算出部の構成の一例を示す図である。 図４は、三種の専用基底ベクトルの一例を示す図である。 図５（ａ）は、撮像時に使用する照明光に関する分光特性として光源の分光輝度特性を示す図であり、図５（ｂ）は、カラー撮像系に関する分光特性としてＲ，Ｇ，Ｂ色フィルタからなるカラー撮像系の分光感度特性を示す図である。 図６（ａ）は、第１実施形態の変形例１における三種の基底ベクトルの例としてオキシヘモグロビンの専用基底ベクトルと二種の汎用基底ベクトルを示す図であり、図６（ｂ）は、三種の基底ベクトルの例としてデオキシヘモグロビンの専用基底ベクトルと二種の汎用基底ベクトルを示す図である。 図７は、第１実施形態の変形例２におけるカラー撮像系（補色４色）の分光感度特性を示す図である。 図８（ａ）は、四種の基底ベクトルの例としてオキシヘモグロビンの専用基底ベクトルと三種の汎用基底ベクトルを示す図であり、図８（ｂ）は、四種の基底ベクトルの例としてオキシヘモグロビンとデオキシヘモグロビンの専用基底ベクトルと二種の汎用基底ベクトルを示す図である。 図９は、第１実施形態の変形例３に係る信号処理システムを適用した内視鏡の構成を示す図である。 図１０は、第１実施形態の変形例４に係る信号処理システムを適用した内視鏡の構成を示す図である。 図１１は、第１実施形態の変形例５に係る信号処理システムを適用した内視鏡の構成を示す図である。 図１２は、第１実施形態の変形例６に係る信号処理システムを適用した内視鏡の構成を示す図である。 図１３（ａ）は、第１実施形態の変形例７における信号処理のソフトウェア処理に関するフローチャートを示す図であり、図１３（ｂ）は、算出処理に関するフローチャートを示す図である。 図１４は、本発明の第２実施形態に係る信号処理システムを適用した内視鏡の構成を示す図である。 図１５は、第２算出部の構成の一例を示す図である。 図１６は、第２実施形態の変形例１に係る信号処理システムを適用した内視鏡の構成を示す図である。 図１７は、強調用ゲイン生成関数を示す図である。 図１８（ａ）は、第２実施形態の変形例２における信号処理のソフトウェア処理に関するフローチャートを示す図であり、図１８（ｂ）は、第２算出処理に関するフローチャートを示す図である。 図１９は、本発明の第３実施形態に係る信号処理システムを適用した顕微鏡の構成を示す図である。 図２０は、相関係数算出部の構成の一例を示す図である。 図２１は、第３実施形態の変形例１に係る信号処理システムを適用した顕微鏡の構成を示す図である。 図２２は、第３実施形態の変形例２に係る信号処理システムを適用した顕微鏡の構成を示す図である。 図２３は、第３実施形態の変形例３に係る信号処理システムを適用した顕微鏡の構成を示す図である。 図２４（ａ）は、第３実施形態の変形例４における信号処理のソフトウェア処理に関するフローチャートを示す図であり、図２４（ｂ）は、相関係数算出処理に関するフローチャートを示す図である。

符号の説明

１００…撮像レンズ系、 １０１…ＣＣＤ、 １０２…照明レンズ系、 １０３…照明光源、 １０４…光ファイバ、 １０５…増幅部、 １０６…Ａ／Ｄ、 １０７…バッファ、 １０８…補間部、 １０９…ＷＢ部、 １１０…測光評価部、 １１１…信号処理部、 １１２…算出部、 １１３…切り換え部、 １１４…基底ベクトルＲＯＭ、 １１５…システム分光特性ＲＯＭ、 １１６…正規化部、 １１７…出力部、 １１８…制御部、 １１９…外部Ｉ／Ｆ部、 １２０…Ｂａｙｅｒ型原色フィルタ、 １２１Ｒ，１２１Ｂ，１２１Ｇ，１２１Ｃｙ，１２１Ｍｇ，１２１Ｙｅ，１２１Ｇｒ，１２１Ｇｂ…色フィルタ、 １２２…原色フィルタ、 １２３…色差線順次型補色フィルタ、 １２４…強調部、 １２５…合成部、 １２６…第２出力部、 １２７…入力部、 １２８…ヘッダ情報解析部、 １２９…撮像系ＲＯＭ、 １３０…照明系ＲＯＭ、 １３１…第２算出部、 １３２…第２正規化部、 １３３…疑似カラー部、 １３４…分光特性推定部、 １３５…補正部、 １３６…変換部、 １３７…相関係数算出部、 １３８…導出係数ＲＯＭ、 ２００，２１０…データ選択部、 ２０１，２１１…積算部、 ２０２，２０４，２１２，２１４…バッファ、 ２０３，２１３…逆行列算出部、 ２０５，２１５，２２７…係数選択部、 ２０６，２１６，２２６…乗加算部。

Claims (32)

1. 分光特性が既知である識別対象となる被写体の上記既知の分光特性に基づく専用基底ベクトルを取得する基底ベクトル取得部と、
   上記識別対象となる被写体を含む被写体の撮像に供するカラー撮像系に関する分光特性と上記カラー撮像系による被写体の撮像時に使用する照明光に関する分光特性とを含んだ撮像システムの分光特性を取得するシステム分光特性取得部と、
   上記カラー撮像系による被写体の撮像により得た映像信号、上記専用基底ベクトル、及び上記撮像システムの分光特性に基づき、上記専用基底ベクトルに関する重み係数を算出する算出部と、
   上記算出部で算出した上記専用基底ベクトルに関する重み係数に基づき、上記分光特性が既知である識別対象となる被写体の識別結果としての出力信号を算出する出力信号算出部と、
   複数の識別対象となる被写体の中から一つの被写体を選択する識別対象選択部と、
   を有し、
   上記基底ベクトル取得部は、上記識別対象選択部によって選択された一つの被写体の分光特性に基づく専用基底ベクトルを取得することを特徴とする信号処理システム。
2. 上記基底ベクトル取得部は、上記識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトルに加えて、分光特性が既知であるが識別対象外である識別対象外被写体の上記既知の分光特性に基づく専用基底ベクトルをさらに取得することを特徴とする請求項１に記載の信号処理システム。
3. 上記基底ベクトル取得部は、上記専用基底ベクトルと共に、任意の被写体の分光特性の推定に用いる汎用基底ベクトルをさらに取得することを特徴とする請求項１に記載の信号処理システム。
4. 複数のカラー撮像系及び複数の照明光の中から一つのカラー撮像系及び一つの照明光を選択するカラー撮像系選択部をさらに有し、
   上記システム分光特性取得部は、上記カラー撮像系選択部によって選択された一つのカラー撮像系に関する分光特性と一つの照明光の分光特性とを上記撮像システムの分光特性として取得することを特徴とする請求項１に記載の信号処理システム。
5. 上記算出部は、
   上記基底ベクトル取得部によって取得した上記識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトル及び上記識別対象外の被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトルと、上記システム分光特性取得部によって取得した上記撮像システムの分光特性とに基づき、上記撮像システムに関するシステム行列を算出する行列算出部と、
   上記行列算出部で算出した上記システム行列の逆行列を算出する逆行列算出部と、
   上記逆行列算出部で算出した上記逆行列の係数から、上記識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトルに関係する係数を選択する係数選択部と、
   上記係数選択部で選択された上記係数及び上記カラー撮像系からの上記映像信号に基づき、上記識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトルに関する重み係数を算出する乗加算部と、
   を有することを特徴とする請求項２に記載の信号処理システム。
6. 上記算出部は、
   上記基底ベクトル取得部によって取得した上記汎用基底ベクトル及び上記専用基底ベクトル、及び上記システム分光特性取得部によって取得した上記撮像システムの分光特性に基づき、上記撮像システムに関するシステム行列を算出する行列算出部と、
   上記行列算出部で算出した上記システム行列の逆行列を算出する逆行列算出部と、
   上記逆行列算出部で算出した上記逆行列の係数から上記専用基底ベクトルに関係する係数を選択する係数選択部と、
   上記係数選択部で選択された上記係数及び上記カラー撮像系からの上記映像信号に基づき、上記専用基底ベクトルに関する重み係数を算出する乗加算部と、
   を有することを特徴とする請求項３に記載の信号処理システム。
7. 上記出力信号算出部は、
   上記算出部で算出した上記専用基底ベクトルに関する重み係数を正規化する正規化部と、
   上記正規化部によって正規化された上記専用基底ベクトルに関する重み係数を上記出力信号として出力する出力部と、
   を有することを特徴とする請求項１に記載の信号処理システム。
8. 上記出力信号算出部は、
   上記算出部で算出した上記専用基底ベクトルに関する重み係数に基づき、上記映像信号の強調処理を行う強調部と、
   上記強調部によって強調処理された上記映像信号を上記出力信号として出力する出力部と、
   を有することを特徴とする請求項１に記載の信号処理システム。
9. 上記出力信号算出部は、
   上記算出部で算出した上記専用基底ベクトルに関する重み係数を正規化する正規化部と、
   上記正規化部によって正規化された上記専用基底ベクトルに関する重み係数を、上記映像信号に合成する合成部と、
   上記合成部によって上記正規化された上記専用基底ベクトルに関する重み係数が合成された上記映像信号を上記出力信号として出力する出力部と、
   を有することを特徴とする請求項１に記載の信号処理システム。
10. 上記出力信号算出部は、
    上記算出部で算出した上記専用基底ベクトルに関する重み係数を正規化する正規化部と、
    上記正規化部によって正規化された上記専用基底ベクトルに関する重み係数及び上記映像信号の両者を、それぞれ、上記出力信号として出力する出力部と、
    を有することを特徴とする請求項１に記載の信号処理システム。
11. 上記算出部は、上記カラー撮像系からの上記映像信号、上記基底ベクトル取得部によって取得した上記汎用基底ベクトル及び上記専用基底ベクトル、及び上記システム分光特性取得部によって取得した上記撮像システムの分光特性に基づき、上記汎用基底ベクトルに関する重み係数をさらに算出し、
    上記出力信号算出部は、上記算出部で算出した上記専用基底ベクトルに関する重み係数及び上記汎用基底ベクトルに関する重み係数に基づき、上記出力信号を算出することを特徴とする請求項３に記載の信号処理システム。
12. 上記出力信号算出部は、
    上記算出部で算出した上記専用基底ベクトルに関する重み係数及び上記汎用基底ベクトルに関する重み係数を正規化する正規化部と、
    上記正規化部によってそれぞれ正規化された上記専用基底ベクトルに関する重み係数及び上記汎用基底ベクトルに関する重み係数から、上記出力信号としての擬似カラー信号を算出する疑似カラー信号算出部と、
    を有することを特徴とする請求項１１に記載の信号処理システム。
13. 上記出力信号算出部は、
    上記算出部で算出した上記汎用基底ベクトルに関する重み係数に基づき、被写体の分光特性を推定する分光特性推定部と、
    上記算出部で算出した上記専用基底ベクトルに関する重み係数に基づき、上記分光特性推定部によって推定された上記分光特性を補正する補正部と、
    上記補正部によって補正された上記分光特性に基づき、上記出力信号を算出する変換部と、
    を有することを特徴とする請求項１１に記載の信号処理システム。
14. 上記算出部は、
    上記基底ベクトル取得部によって取得した上記汎用基底ベクトル及び上記専用基底ベクトル、及び上記システム分光特性取得部によって取得した上記撮像システムの分光特性に基づき、上記撮像システムに関するシステム行列を算出する行列算出部と、
    上記行列算出部で算出した上記システム行列の逆行列を算出する逆行列算出部と、
    上記逆行列算出部で算出した上記逆行列の係数から上記汎用基底ベクトルに関係する係数を選択する係数選択部と、
    上記係数選択部で選択された上記係数、及び上記映像信号に基づき、上記汎用基底ベクトルに関する重み係数を算出する乗加算部と、
    を有することを特徴とする請求項１１に記載の信号処理システム。
15. 上記算出部は、上記映像信号、上記基底ベクトル取得部によって取得した上記識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトル及び上記識別対象外の被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトルと、上記システム分光特性取得部によって取得した上記撮像システムの分光特性とに基づき、上記識別対象外の被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトルに関する重み係数をさらに算出し、
    上記出力信号算出部は、上記算出部で算出した上記識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトルに関する重み係数と、上記識別対象外の被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトルに関する重み係数とに基づき、上記出力信号を算出することを特徴とする請求項２に記載の信号処理システム。
16. 上記出力信号算出部は、
    上記算出部で算出した上記識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトルに関する重み係数、及び、上記識別対象外の被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトルに関する重み係数を正規化する正規化部と、
    上記正規化部によってそれぞれ正規化された、上記識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトルに関する重み係数及び上記識別対象外の被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトルに関する重み係数から、上記出力信号としての擬似カラー信号を算出する疑似カラー信号算出部と、
    を有することを特徴とする請求項１５に記載の信号処理システム。
17. 上記出力信号算出部は、
    上記算出部で算出した上記識別対象外の被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトルに関する重み係数に基づき、被写体の分光特性を推定する分光特性推定部と、
    上記算出部で算出した上記識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトルに関する重み係数に基づき、上記分光特性推定部によって推定された上記分光特性を補正する補正部と、
    上記補正部によって補正された上記分光特性に基づき、上記出力信号を算出する変換部と、
    を有することを特徴とする請求項１５に記載の信号処理システム。
18. 上記算出部は、
    上記基底ベクトル取得部によって取得した上記識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトル及び上記識別対象外の被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトルと、上記システム分光特性取得部によって取得した上記撮像システムの分光特性とに基づき、上記撮像システムに関するシステム行列を算出する行列算出部と、
    上記行列算出部で算出した上記システム行列の逆行列を算出する逆行列算出部と、
    上記逆行列算出部で算出した上記逆行列の係数から上記識別対象外の被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトルに関係する係数を選択する係数選択部と、
    上記係数選択部で選択された上記係数及び上記カラー撮像系からの上記映像信号に基づき、上記識別対象外の被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトルに関する重み係数を算出する乗加算部と、
    を有することを特徴とする請求項１５に記載の信号処理システム。
19. 分光特性が既知である識別対象となる被写体の上記既知の分光特性、上記識別対象となる被写体を含む被写体の撮像に供するカラー撮像系に関する分光特性、及び上記カラー撮像系による被写体の撮像時に使用する照明光の分光特性に基づき算出された、上記被写体の既知の分光特性と映像信号との間の相関性を示す導出係数を取得する導出係数取得部と、
    上記映像信号及び上記導出係数に基づき、上記識別対象となる被写体の分光特性と上記映像信号との間の相関係数を算出する相関係数算出部と、
    上記相関係数算出部によって算出した上記相関係数に基づき、上記分光特性が既知である識別対象となる被写体の識別結果としての出力信号を算出する出力信号算出部と、
    を有することを特徴とする信号処理システム。
20. 上記出力信号算出部は、
    上記相関係数算出部によって算出した上記相関係数を正規化する正規化部と、
    上記正規化部によって正規化された上記相関係数を上記出力信号として出力する出力部と、
    を有することを特徴とする請求項１９に記載の信号処理システム。
21. 上記出力信号算出部は、
    上記相関係数算出部によって算出した上記相関係数に基づき、上記映像信号の強調処理を行う強調部と、
    上記強調部によって強調処理された上記映像信号を上記出力信号として出力する出力部と、
    を有することを特徴とする請求項１９に記載の信号処理システム。
22. 上記出力信号算出部は、
    上記相関係数算出部によって算出した上記相関係数を正規化する正規化部と、
    上記正規化部によって正規化された上記相関係数を、上記映像信号に合成する合成部と、
    上記合成部によって上記正規化された上記相関係数が合成された上記映像信号を上記出力信号として出力する出力部と、
    を有することを特徴とする請求項１９に記載の信号処理システム。
23. 上記出力信号算出部は、
    上記相関係数算出部によって算出した上記相関係数を正規化する正規化部と、
    上記正規化部によって正規化された上記相関係数、及び上記映像信号の両者を、それぞれ、上記出力信号として出力する出力部と、
    を有することを特徴とする請求項１９に記載の信号処理システム。
24. 上記映像信号は、赤，緑，青の３バンドの映像信号、またはシアン，マゼンタ，イエロー，緑の４バンドの映像信号であることを特徴とする請求項１または１９に記載の信号処理システム。
25. カラー撮像系による分光特性が既知である識別対象となる被写体を含む被写体の撮像によって得た映像信号を取得するステップと、
    上記識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく専用基底ベクトルを取得するステップと、
    上記カラー撮像系に関する分光特性と上記カラー撮像系による被写体の撮像時に使用する照明光に関する分光特性とを含む撮像システムの分光特性を取得するステップと、
    上記取得した映像信号、上記取得した専用基底ベクトル、及び上記取得した撮像システムの分光特性に基づき、上記専用基底ベクトルに関する重み係数を算出するステップと、
    上記算出した専用基底ベクトルに関する重み係数に基づき、上記既知の分光特性を有する識別対象となる被写体の識別結果としての出力信号を算出するステップと、
    複数の識別対象となる被写体の中から一つの被写体を選択するステップと、
    を、コンピュータに発揮させる信号処理プログラムであって、
    上記専用基底ベクトルを取得するステップは、上記選択された一つの被写体の分光特性に基づく専用基底ベクトルを取得することを特徴とする信号処理プログラム。
26. 上記専用基底ベクトルを取得するステップは、さらに、分光特性が既知であるが識別対象外である識別対象外被写体の上記既知の分光特性に基づく専用基底ベクトルも取得することを特徴とする請求項２５に記載の信号処理プログラム。
27. 任意の被写体の分光特性の推定に用いる汎用基底ベクトルを取得するステップをさらにコンピュータに発揮させることを特徴とする請求項２５に記載の信号処理プログラム。
28. 上記専用基底ベクトルに関する重み係数を算出するステップは、
    上記取得した上記識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトル及び上記識別対象外の被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトルと、上記取得した撮像システムの分光特性とに基づき、上記撮像システムに関するシステム行列を算出するステップと、
    上記算出したシステム行列の逆行列を算出するステップと、
    上記算出した上記逆行列の係数から、上記識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトルに関係する係数を選択するステップと、
    上記選択された係数及び上記取得した映像信号に基づき、上記識別対象となる被写体の既知の分光特性に基づく上記専用基底ベクトルに関する重み係数を算出するステップと、
    を有することを特徴とする請求項２６に記載の信号処理プログラム。
29. 上記専用基底ベクトルに関する重み係数を算出するステップは、
    上記取得した上記専用基底ベクトル、上記取得した上記汎用基底ベクトル、及び上記取得した撮像システムの分光特性に基づき、上記撮像システムに関するシステム行列を算出するステップと、
    上記算出した上記システム行列の逆行列を算出するステップと、
    上記算出した上記逆行列の係数から上記専用基底ベクトルに関係する係数を選択するステップと、
    上記選択された係数及び上記取得した映像信号に基づき、上記専用基底ベクトルに関する重み係数を算出するステップと、
    を有することを特徴とする請求項２７に記載の信号処理プログラム。
30. 上記取得した映像信号、上記取得した汎用基底ベクトル及び専用基底ベクトル、及び上記取得した撮像システムの分光特性に基づき、上記汎用基底ベクトルに関する重み係数を算出するステップをさらにコンピュータに発揮させ、
    上記出力信号を算出するステップは、上記算出した専用基底ベクトルに関する重み係数及び上記汎用基底ベクトルに関する重み係数に基づき、上記出力信号を算出することを特徴とする請求項２７に記載の信号処理プログラム。
31. 上記汎用基底ベクトルに関する重み係数を算出するステップは、
    上記取得した汎用基底ベクトル及び専用基底ベクトル、及び上記取得した撮像システムの分光特性に基づき、上記撮像システムに関するシステム行列を算出するステップと、
    上記算出したシステム行列の逆行列を算出するステップと、
    上記算出した逆行列の係数から上記汎用基底ベクトルに関係する係数を選択するステップと、
    上記選択された係数及び上記取得した映像信号に基づき、上記汎用基底ベクトルに関する重み係数を算出するステップと、
    を有することを特徴とする請求項３０に記載の信号処理プログラム。
32. カラー撮像系による分光特性が既知である識別対象となる被写体を含む被写体の撮像によって得た映像信号を取得するステップと、
    上記識別対象となる被写体の既知の分光特性、上記カラー撮像系に関する分光特性と上記カラー撮像系による被写体の撮像時に使用する照明光の分光特性に基づき算出された、上記被写体の既知の分光特性と上記映像信号との間の相関性を示す導出係数を取得するステップと、
    上記取得した映像信号及び上記取得した導出係数に基づき、上記識別対象となる被写体の分光特性と上記映像信号との間の相関係数を算出するステップと、
    上記算出した上記相関係数に基づき、上記既知の分光特性を有する識別対象となる被写体の識別結果としての出力信号を算出するステップと、
    をコンピュータに発揮させることを特徴とする信号処理プログラム。

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