JP6155900B2 - 照明調整装置、照明調整方法、及び、照明調整プログラム - Google Patents
照明調整装置、照明調整方法、及び、照明調整プログラム Download PDFInfo
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Description
本発明は、照明調整装置、照明調整方法、及び、照明調整プログラムに関する。
ＦＡ（Factory Automation）システムにおける生産ラインなどにおいて、画像検査や画像計測が行われる場合、検査や計測の対象とされる部品に適切な照明を照射し、画像処理の目的に適した画像を撮像することが重要になる。一般的に、画像処理の目的に適した画像が撮影可能になるように、操作者によって、部品に合わせた照明の調節及び設定が行われる。そして、照明の設定後、設定した照明を用いて部品の画像データが生成され、生成された画像データに基づいて、画像処理が行われる。部品の表面に照射する照明を変化させることは、例えば、特許文献１に記載される。
しかしながら、一般的に、ＦＡシステムにおいて、操作者が経験に基づいて照明を設定した後、照明の設定は調整されることなく運用が継続される。また、ＦＡシステムにおいて、異なる複数の部品が処理対象となる場合であっても、部品に応じて照明の設定が切り替えられることなく、同一の照明の設定が適用される。
これにより、それぞれの部品について、必ずしも、画像検査や画像計測における画像処理に最適な画像を撮像可能な照明の設定が行われていなかった。また、部品ごとに照明の設定を切り替える場合においても、照明の設定作業を人手によって行うことは負荷が高かった。
そこで、本発明は、対象物に最適な複合照明を生成する照明調整装置、照明調整方法、及び、照明調整プログラムを提供するものである。
第１の側面は、複数の照明を用いた対象物の画像データの生成時における照明を調整する照明調節装置であって、前記照明を個別に用いたときに生成される前記対象物を撮像した個別照明画像データの、複数の照明に対応する集合である個別照明画像データ群に基づいて、画素間の輝度値の分散度合いが最大になる画像データを生成可能な複数の所定数の照明を検出し、前記複数の所定数の照明の組み合わせを調整情報として生成する調整情報生成手段、を有する。
第１の側面によれば、対象物に最適な複合照明を生成することができる。
以下、図面にしたがって本発明の実施の形態について説明する。ただし、本発明の技術的範囲はこれらの実施の形態に限定されず、特許請求の範囲に記載された事項とその均等物まで及ぶものである。
［照明調節装置の構成］
図１は、本実施の形態例における照明調整装置の一例を示す図である。図１の照明調整装置は、例えば、表示装置１０、ＲＯＭ（Read Only Memory）１１、ＲＡＭ（Random Access Memory）１２、通信インタフェース１３、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１４、外部インタフェース１５を有する。各部は、バス１７を介して互いに接続される。また、照明調節装置１００は、外部インタフェース１５を介して、複数の照明Ｌ１〜Ｌ５、及び、撮像装置ＣＭに接続される。
図１は、本実施の形態例における照明調整装置の一例を示す図である。図１の照明調整装置は、例えば、表示装置１０、ＲＯＭ（Read Only Memory）１１、ＲＡＭ（Random Access Memory）１２、通信インタフェース１３、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１４、外部インタフェース１５を有する。各部は、バス１７を介して互いに接続される。また、照明調節装置１００は、外部インタフェース１５を介して、複数の照明Ｌ１〜Ｌ５、及び、撮像装置ＣＭに接続される。
また、ＲＡＭ１２等のメモリには、本実施の形態例における照明調整プログラムＰＲが記憶される。照明調整プログラムＰＲは、ＣＰＵ１４と協働して照明調整処理を実現する。照明調整プログラムＰＲは、照明調整処理として、対象物をより的確に認識可能な画像データを生成可能にする照明の組み合わせを示す調整情報を生成する。
［照明調節装置のブロック図］
図２は、本実施の形態例における照明調節装置１００のブロック図を例示する第１の図である。図２は、対象物の画像検査を実施する前の処理であって、対象物である部品毎の調整情報を生成する処理におけるブロック図を示す。調整情報は、複数の所定数の照明の組み合わせの情報、及び、各照明の強度情報を含む。
図２は、本実施の形態例における照明調節装置１００のブロック図を例示する第１の図である。図２は、対象物の画像検査を実施する前の処理であって、対象物である部品毎の調整情報を生成する処理におけるブロック図を示す。調整情報は、複数の所定数の照明の組み合わせの情報、及び、各照明の強度情報を含む。
図２の照明調節装置１００は、例えば、照明強度制御部３４、照明強度記憶部３３、部品番号入力部３２、部品搬送部３１、画像入力部３５、照明強度算出部３６を有する。部品搬送部３１は、対象物を所定の位置に設置すると共に、照明を個別に順次点灯させて撮像装置ＣＭに対象物の画像データ（以下、個別照明画像データと称する）を生成させる。また、部品搬送部３１は、対象物の部品番号を部品番号入力部３２に出力する。
画像入力部３５は、個別照明画像データの入力を受け付ける。画像入力部３５に全ての照明の個別照明画像データ（個別照明画像データ群）が入力されると、照明強度算出部３６は、個別照明画像データ群に基づく主成分分析を行い、画素間の輝度値の分散度合いが最大になる画像データを取得可能な照明の組み合わせを調整情報として生成する。点線で囲まれた画像入力部３５と照明強度算出部３６の処理は、本実施の形態例における照明調節処理に対応する。
また、照明強度算出部３６は、さらに、それぞれの照明の強度を算出する。照明強度記憶部３３は、照明強度算出部３６によって生成された調整情報を、部品番号入力部３２によって出力される部品番号に関連付けて記憶する。そして、照明強度制御部３４は、対象物の調整情報に基づいて、照射させる照明を選択すると共にその強度を制御する。照明調節装置１００は、例えば、対象物を順次、変更して調整情報を生成し、複数の対象物に対応する調整情報を、予め、照明強度記憶部３３に記憶させておく。
図３は、本実施の形態例における照明調節装置１００のブロック図を例示する第２の図である。図３は、調整情報に基づいて照明を制御し、画像検査を実施する処理におけるブロック図を示す。ただし、対象物である部品毎の調整情報を生成する図２の処理と、調整情報に基づいて画像検査を実施する図３の処理が分けて実施される必要はない。１つの対象物の調整情報の生成処理と画像検査の実施処理とが、一連の流れで行われてもよい。
図３の照明調節装置１００は、例えば、図２で説明した部品搬送部３１、部品番号入力部３２、照明強度記憶部３３、照明強度制御部３４に加えて、画像入力部３５、画像検査部３７、検査結果出力部３８を有する。部品搬送部３１は、対象物を所定の位置に設置する。照明強度制御部３４は、設置された対象物の部品番号に基づいて、照明強度記憶部３３から調整情報を読み出し、調整情報に基づいて照明を選択すると共に強度を調整し、複合照明を生成する。撮像装置ＣＭは、調整された照明環境において、対象物の画像データを生成し、画像入力部３５に出力する。画像検査部３７は、対象物の画像データに基づいて検査処理を実施し、検査結果を検査結果出力部３８から出力させる。ひとつの対象物に対する調整情報が複数個、存在する場合、それぞれの調整情報に基づいて照明が制御され、画像データの生成処理及び検査処理が行われる。
［複合照明］
図４は、複合照明を例示する図である。複合照明とは、複数の照明の組み合わせを示す。また、それぞれの照明は、独立に強度を調整可能である。図４において、形状や表面の質感の異なる３つの対象物Ａｘａ〜Ｃｘｃに５つの照明Ｌ１〜Ｌ５が照射される。各照明Ｌ１〜Ｌ５の強度は、矢印の太さによって表される。具体的に、太い矢印で示される照明Ｌ２〜Ｌ４の強度は、細い矢印で示される照明Ｌ１、Ｌ５の強度よりも大きい。
図４は、複合照明を例示する図である。複合照明とは、複数の照明の組み合わせを示す。また、それぞれの照明は、独立に強度を調整可能である。図４において、形状や表面の質感の異なる３つの対象物Ａｘａ〜Ｃｘｃに５つの照明Ｌ１〜Ｌ５が照射される。各照明Ｌ１〜Ｌ５の強度は、矢印の太さによって表される。具体的に、太い矢印で示される照明Ｌ２〜Ｌ４の強度は、細い矢印で示される照明Ｌ１、Ｌ５の強度よりも大きい。
図４の例では、３つの対象物Ａｘａ〜Ｃｘｃの形状や表面の質感等の特徴が異なるにも関わらず、照射される照明、及び、照明の強度は同一である。しかしながら、本実施の形態例のように、画像データに基づいて対象物の検査が実施される場合、画像データは、対象物が明確に検知し易い画像データであることが望ましい。対象物が最も明確に検知可能な画像データとは、情報量の多い画像データであって、例えば、画像データにおける各画素の輝度値の分散度合いが大きい画像データである。各画素の輝度値の分散度合いが大きい画像データとは、例えば、濃淡が強く、コントラストの強い画像データを示す。そこで、本実施の形態例における照明調節装置１００は、個別照明画像データ群に基づいて、画素間の輝度値の分散度合いが最大となる画像データを生成可能な複数の所定数の照明を検出する。前述したとおり、個別照明画像データ群とは、個別の照明をそれぞれ用いたときに生成される対象物を撮像した個別照明画像データの、複数の照明に対応する集合を示す。
図５は、本実施の形態例における調整情報にしたがって、対象物毎に調整が行われた複合照明を例示する図である。図５の（Ａ）は対象物Ａｘａの複合照明の例を示し、図５の（Ｂ）は対象物Ｂｘｂの複合照明の例を示す。図４と同様にして、各照明Ｌ１〜Ｌ５の強度は、矢印の太さによって表される。図５では、対象物それぞれについて、輝度値の分散度合いが大きい画像データを生成可能な複合照明が例示される。このように、対象物Ａｘａと対象物Ｂｘｂとでは、形状や表面の質感が異なることにより、複合照明のパターンも異なっている。なお、図５の例において、５つの照明が用いられるが、複合照明における照明の数は、２つ以上のいずれの数であってもよい。
また、図５において、対象物Ａｘａ、Ｂｘｂそれぞれに対して、２つの複合照明のパターンが例示される。このように、１つの対象物に対して、複数の複合照明が生成されてもよい。図５の（Ａ）の複合照明のパターンは、それぞれ、輝度値の分散度合いが大きい画像データを生成可能な複合照明である。ただし、各複合照明パターンを用いて取得される対象物Ａｘａの画像データにおける輝度値の分散の現れ方は異なる。即ち、各複合照明のパターンを用いて取得される対象物Ａｘａの画像データは、情報量の多い画像データであるが、情報の現れ方が異なっている。このように、本実施の形態例における照明調節装置１００によって、同一の対象物について複数パターンの調整情報が生成されることにより、情報の現れ方が異なる複数の画像データに基づいて、より高精度の画像検査が実施可能になる。
続いて、本実施の形態例における照明調節装置１００の処理の流れについて説明する。
［照明調節装置１００のフローチャート図］
図６は、本実施の形態例における照明調装置の処理の流れを説明するフローチャート図である。照明調整装置１００は、初めに、１つの照明を単独に点灯させた状態で（Ｓ１１）、撮像装置ＣＭに対象物の画像データ（個別照明画像データ）を生成させる（Ｓ１２）。このとき、個別照明画像データ生成時における各照明の強度が記憶される。続いて、照明調整装置１００は、全ての照明の個別照明画像データを取得したか否かを判定する（Ｓ１３）。全ての個別照明画像データを取得していない場合（Ｓ１３のＮＯ）、照明調整装置１００は、照明を切り替えて点灯させ（Ｓ１４、Ｓ１１）、個別照明画像データを生成させる（Ｓ１２）。
図６は、本実施の形態例における照明調装置の処理の流れを説明するフローチャート図である。照明調整装置１００は、初めに、１つの照明を単独に点灯させた状態で（Ｓ１１）、撮像装置ＣＭに対象物の画像データ（個別照明画像データ）を生成させる（Ｓ１２）。このとき、個別照明画像データ生成時における各照明の強度が記憶される。続いて、照明調整装置１００は、全ての照明の個別照明画像データを取得したか否かを判定する（Ｓ１３）。全ての個別照明画像データを取得していない場合（Ｓ１３のＮＯ）、照明調整装置１００は、照明を切り替えて点灯させ（Ｓ１４、Ｓ１１）、個別照明画像データを生成させる（Ｓ１２）。
一方、全ての個別照明画像データを取得した場合（Ｓ１３のＹＥＳ）、照明調整装置１００の照明強度記憶部３３は、複数の照明に対応する個別照明画像データ群に基づいて、輝度行列を生成する（Ｓ１５）。輝度行列とは、列ベクトルとして、照明の数分の個別照明画像データを有する行列である。例えば、照明の数がＮ、個別照明画像データが有する画素数がＭである場合、Ｍ×Ｎの輝度行列が生成される。本実施の形態例における輝度行列の各成分は輝度値であるが、画素値であってもよい。また、輝度行列の各成分は、例えば、個別照明画像データを区分した部分領域の明るさ（平均輝度等）に変換した値等であってもよい。
続いて、照明強度記憶部３３は、輝度行列に基づいて分散共分散行列を生成する（Ｓ１６）。分散共分散行列とは、個別照明画像データにおける要素間の共分散の行列を示す。個別照明画像データが有する画素数がＭである場合、Ｍ×Ｍの分散共分散行列が生成される。続いて、照明強度記憶部３３は、分散共分散行列に基づいて主成分分析を行う（Ｓ１７）。つまり、照明強度記憶部３３は、輝度行列に対して主成分分析の手法を適用する。そして、照明強度記憶部３３は、分散共分散行列に基づいて固有値、及び、固有ベクトルを算出する（Ｓ１８）。
固有値とは、主成分分析に基づく、輝度行列における各列（各個別照明画像データ）の一次結合（線形和）によって得られる画像の分散を示す。また、固有ベクトルは、輝度行列における各列の一次結合によって得られる画像を示すベクトルである。また、固有値、及び、固有ベクトルは、個別照明画像データが有する画素の数分、算出される。数値の大きい固有値から順に、第１の固有値、第２の固有値、第３の固有値とされる。このため、第１の固有値は、輝度行列の各列の一次結合によって得られる画像の中で、最も分散度合いの大きい画像の分散を示す。
続いて、照明強度記憶部３３は、値の大きい固有値から順に固有値を選択する（Ｓ１９）。このため、初め、第１の固有値が選択される。固有ベクトルを２次元に並び替えて生成される画像を、固有画像と称する。第１の固有値に対応する固有画像は、輝度の分散度合いが大きく、情報量の多い画像を示す。そこで、照明強度記憶部３３は、まず、第１の固有画像と近似する画像を生成可能な照明の組み合わせ、及び、各照明の強度を算出する。具体的に、本実施の形態例における照明強度記憶部３３は、選択した固有値の固有ベクトルを、複数の個別照明画像データのベクトル（個別照明画像ベクトル）の線形和によって合成する。そして、線形和を構成する複数の個別照明画像ベクトルの係数が照明の強度係数として算出される。
そこで、照明強度記憶部３３は、選択された固有値の固有ベクトルと近似する個別照明画像ベクトルを有する個別照明画像データを複数、検出する（Ｓ２０）。具体的に、照明強度記憶部３３は、固有ベクトルと各個別照明画像ベクトルとの内積に基づいて角度を算出する。そして、固有ベクトルとの角度がより小さい複数の個別照明画像ベクトルが、固有ベクトルに近似するベクトルとして検出される。なお、照明強度記憶部３３は、所定数の、角度が小さい個別照明画像ベクトルを検出してもよいし、角度が閾値以下の個別照明画像ベクトルを全て検出してもよい。
続いて、照明強度記憶部３３は、検出した複数の個別照明画像ベクトルを固有ベクトルに近似させた場合における、一次結合係数を算出する（Ｓ２１）。具体的に、照明強度記憶部３３は、固有ベクトルに近似するように複数の個別照明画像ベクトルの線形和を生成し、線形和における各個別照明画像ベクトルの係数を算出する。算出される係数は、個別照明画像ベクトルに対応する照明の強度係数に対応する。
そして、検出された複数の照明、及び、各照明の強度が、第１の固有画像に近似する画像を生成可能な複合照明を示す調整情報として生成される（Ｓ２３）。このように、本実施の形態例における照明強度記憶部３３は、個別照明画像データ群に基づく固有画像と近似する画像を生成可能な照明の組み合わせ、及び、照明の強度を算出することによって、輝度値の分散度の高い画像を生成可能にする。
続いて、照明強度記憶部３３は、別の固有値について調整情報を生成するか否かを判定する（Ｓ２４）。別の固有値について調整情報を生成する場合（Ｓ２４のＹＥＳ）、照明強度記憶部３３は、次に値の大きい固有値について、工程Ｓ２０〜Ｓ２３の処理を行う。一方、別の固有値について調整情報を生成しない場合（Ｓ２４のＮＯ）、照明強度記憶部３３は処理を終了する。このように、照明強度記憶部３３は、上位の複数の固有値について、調整情報を生成してもよい。これにより、照明強度記憶部３３は、１つの対象物について、コントラストが高く、コントラストの現れ方が相互に異なる複数の画像データを生成可能になる。
なお、照明調節装置１００は、対象物が変更された場合、新たな対象物に対して、図６のフローチャート図の処理を行う。そして、照明調節装置１００は、対象物の部品番号に関連付けて調整情報を記憶する。また、図６のフローチャート図では、分散共分散行列に基づいて固有値が算出される。ただし、固有値は、分散共分散行列の代わりに、相関係数行列に基づいて算出されてもよい。相関係数行列に基づく場合、輝度行列が正規化されることにより、照明の明るさのばらつきに影響されず、照明の組み合わせ、及び、各照明の強度を算出可能になる。
なお、複合照明は、ユーザによって選択されてもよい。例えば、照明調節装置１００は、複数の上位の固有値に対応する固有画像を表示装置１０等に表示させ、ユーザに、生成したい固有画像を選択させる。そして、照明調節装置１００は、選択された固有画像に対応する固有ベクトルに基づいて、複数の照明の組み合わせ、及び、照明の強度情報を算出する。これにより、ユーザは、所望の画像に近似する画像データを取得可能な複合照明を選択可能になる。即ち、照明調節装置１００は、最適な画像データを取得可能な複合照明を示す調整情報を生成可能になる。
［輝度行列］
図７は、輝度行列の一例を示す図である。図７の（Ａ）は、ある照明を個別に点灯させ、対象物Ａｘａを上方向から撮像した場合における個別照明画像データの一例である。この例において、個別照明画像データは９個の画素（Ｍ＝９）を有する。また、点線で囲まれる各領域Ｐｘは、画素領域を示す。また、本実施の形態例では、照明の数は７個である（Ｎ＝７）。この場合、図７の（Ａ）のような、９個の画素の情報を有する個別照明画像データが７個生成される。
図７は、輝度行列の一例を示す図である。図７の（Ａ）は、ある照明を個別に点灯させ、対象物Ａｘａを上方向から撮像した場合における個別照明画像データの一例である。この例において、個別照明画像データは９個の画素（Ｍ＝９）を有する。また、点線で囲まれる各領域Ｐｘは、画素領域を示す。また、本実施の形態例では、照明の数は７個である（Ｎ＝７）。この場合、図７の（Ａ）のような、９個の画素の情報を有する個別照明画像データが７個生成される。
また、図７の（Ｂ）は輝度行列を示す。前述したとおり、輝度行列における各列は、各画素の輝度値を有する個別照明画像データに対応する。このため、画素数が９個、照明の数が７個である場合、９×７（Ｍ×Ｎ）の輝度行例が生成される。具体的に、輝度行列における列ＧＬ１は、照明Ｌ１の個別照明画像データの輝度値を有し、列ＧＬ７は、照明Ｌ７の個別照明画像データの輝度値を有する。
［主成分分析］
図８は、主成分分析の概要について説明する図である。前述したとおり、照明調節装置１００は、Ｎ個の照明それぞれに対応して取得される、Ｍ画素を有する個別照明画像データに基づいて、主成分分析を行う。図８は、Ｍ個の座標軸を有するＭ次元の空間の一例を示す。ただし、図８の例では、より簡便に表すために、Ｍ個の座標軸のうち４つの座標軸Ｘ１、Ｘ２、ＸＭ−１、ＸＭが表示される。また、Ｍ次元の空間上に、各照明に対応するＮ個の輝度値ｎ１〜ｎＮがプロットされる。
図８は、主成分分析の概要について説明する図である。前述したとおり、照明調節装置１００は、Ｎ個の照明それぞれに対応して取得される、Ｍ画素を有する個別照明画像データに基づいて、主成分分析を行う。図８は、Ｍ個の座標軸を有するＭ次元の空間の一例を示す。ただし、図８の例では、より簡便に表すために、Ｍ個の座標軸のうち４つの座標軸Ｘ１、Ｘ２、ＸＭ−１、ＸＭが表示される。また、Ｍ次元の空間上に、各照明に対応するＮ個の輝度値ｎ１〜ｎＮがプロットされる。
主成分分析では、第１の主成分の軸として、Ｍ次元の空間上のＮ個の輝度値の分布に基づいて、最も分散の大きい軸Ｖ１が算出される。第１の主成分の軸Ｖ１は、複数の個別照明画像データの一次結合によって得られる画像の中で、最も輝度値の分散の大きい画像を示す。また、第１の主成分の軸Ｖ１と直行し、第１の主成分の軸の次に分散の大きい軸が第２の主成分の軸Ｖ２として算出される。同様にして、第３〜第Ｍの主成分の軸が算出される。また、第１の主成分の軸Ｖ１は分散共分散行列に基づく第１の固有値の固有ベクトル、第２の主成分の軸Ｖ２は分散共分散行列に基づく第２の固有値の固有ベクトルに対応する。
［固有ベクトル、固有画像］
図９は、分散共分散行列に基づいて算出される固有ベクトルと固有画像を例示する図である。図６のフローチャート図において前述したとおり、照明強度記憶部３３は、分散共分散行列に基づいて、固有値、固有ベクトルを算出する（図６の工程Ｓ１８）。個別照明画像データが９個の画素を有する場合、９個の固有値及び固有ベクトルＶ１〜Ｖ９が算出される。また、固有ベクトルＶ１〜Ｖ９を２次元に並び替えることにより、固有画像Ｇ１〜Ｇ９が生成される。値の大きい固有値に対応する固有画像Ｇ１〜Ｇ９ほど、輝度の分散が大きくコントラストが高い。
図９は、分散共分散行列に基づいて算出される固有ベクトルと固有画像を例示する図である。図６のフローチャート図において前述したとおり、照明強度記憶部３３は、分散共分散行列に基づいて、固有値、固有ベクトルを算出する（図６の工程Ｓ１８）。個別照明画像データが９個の画素を有する場合、９個の固有値及び固有ベクトルＶ１〜Ｖ９が算出される。また、固有ベクトルＶ１〜Ｖ９を２次元に並び替えることにより、固有画像Ｇ１〜Ｇ９が生成される。値の大きい固有値に対応する固有画像Ｇ１〜Ｇ９ほど、輝度の分散が大きくコントラストが高い。
図９の例において、左から順に、値の大きい固有値に対応する固有ベクトルＶ１〜Ｖ９、及び、固有画像Ｇ１〜Ｇ９が例示される。具体的に、一番左は、第１の固有値に対応する固有ベクトルＶ１、及び、固有画像Ｇ１である。また、左から２番目は、第２の固有値に対応する固有ベクトルＶ２、及び、固有画像Ｇ２である。したがって、図９の固有画像のうち、第１の固有値に対応する固有画像Ｇ２は、輝度値の分散が最も大きい画像である。
［個別照明画像ベクトルの検出］
図１０は、固有ベクトルと近似する個別照明画像ベクトルの検出処理について説明する図である。図６のフローチャート図において前述したとおり、照明強度記憶部３３は、選択した固有値（例えば、第１の固有値）の固有ベクトルと近似する複数の個別照明画像ベクトルを検出する（図６の工程Ｓ２０）。
図１０は、固有ベクトルと近似する個別照明画像ベクトルの検出処理について説明する図である。図６のフローチャート図において前述したとおり、照明強度記憶部３３は、選択した固有値（例えば、第１の固有値）の固有ベクトルと近似する複数の個別照明画像ベクトルを検出する（図６の工程Ｓ２０）。
図１０の（Ａ）は、輝度行列における各個別照明画像データを示す。例えば、列ＧＬ２は、照明Ｌ２の個別照明画像データに対応する。そして、図１０の（Ｂ）におけるベクトルＶＬ２は、個別照明画像データＧＬ２に対応するベクトルを示す。同様にして、図１０の（Ｂ）におけるベクトルＶＬ５は個別照明画像データＧＬ５に、ベクトルＶＬ７は個別照明画像データＧＬ７に対応するベクトルである。また、図１０の（Ｂ）におけるベクトルＶ１は、第１の固有値に対応する固有ベクトルである。
具体的に、照明強度記憶部３３は、固有ベクトルＶ１と個別照明画像ベクトルＶＬ１〜ＬＶ７との内積をそれぞれ算出し、算出される角度の小さい個別照明画像ベクトルを検出する。これにより、固有ベクトルＶ１と方向が近似する個別照明画像ベクトルが検出される。この例において、固有ベクトルＶ１と近似するベクトルとして、例えば、個別照明画像ベクトルＶＬ２、ＶＬ５、ＶＬ７が検出される。そこで、照明強度記憶部３３は、個別照明画像ベクトルＶＬ２、ＶＬ５、ＶＬ７に基づいて、固有ベクトルＶ１に近似する線形和を生成する。
［強度係数の算出］
図１１は、固有ベクトルと近似する個別照明画像ベクトルの線形和について例示する図である。図６のフローチャート図で前述したとおり、照明強度記憶部３３は、固有ベクトルＶ１に近似するように個別照明画像ベクトルＶＬ２、ＶＬ５、ＶＬ７の線形和を生成し、線形和における各個別照明画像ベクトルＶＬ２、ＶＬ５、ＶＬ７の係数ｋ２、ｋ５、ｋ７を強度係数として算出する（図６の工程Ｓ２２）。線形和における各個別照明画像ベクトルＶＬ２、ＶＬ５、ＶＬ７の長さは、各個別照明画像ベクトルの固有ベクトルへの射影成分として求められる。各個別照明画像ベクトルの長さは、各照明Ｌ２、Ｌ５、Ｌ７の強度係数ｋ２、ｋ５、ｋ７に対応する。なお、強度係数ｋ２、ｋ５、ｋ７は、合計して値１になるように調整されてもよい。
図１１は、固有ベクトルと近似する個別照明画像ベクトルの線形和について例示する図である。図６のフローチャート図で前述したとおり、照明強度記憶部３３は、固有ベクトルＶ１に近似するように個別照明画像ベクトルＶＬ２、ＶＬ５、ＶＬ７の線形和を生成し、線形和における各個別照明画像ベクトルＶＬ２、ＶＬ５、ＶＬ７の係数ｋ２、ｋ５、ｋ７を強度係数として算出する（図６の工程Ｓ２２）。線形和における各個別照明画像ベクトルＶＬ２、ＶＬ５、ＶＬ７の長さは、各個別照明画像ベクトルの固有ベクトルへの射影成分として求められる。各個別照明画像ベクトルの長さは、各照明Ｌ２、Ｌ５、Ｌ７の強度係数ｋ２、ｋ５、ｋ７に対応する。なお、強度係数ｋ２、ｋ５、ｋ７は、合計して値１になるように調整されてもよい。
図１２は、第１の固有値の固有画像と、検出された照明の固有画像の組み合わせについて説明する図である。図１２に示すように、第１の固有値に対応する固有画像Ｇ１は、個別照明画像データＧＬ２に強度係数ｋ２が乗算された画像、個別照明画像データＧＬ５に強度係数ｋ５が乗算された画像、個別照明画像データＧＬ７に強度係数ｋ７が乗算された画像が合成された画像に近似する。これは、強度係数ｋ２を適用させた照明Ｌ２、強度係数ｋ５を適用させた照明Ｌ５、強度係数ｋ７を適用させた照明Ｌ７を組み合わせて照射することにより、固有画像Ｇ１に近似する画像が撮像可能になることを意味する。
なお、本実施の形態例では、照明調節装置１００が、輝度値の分散が高くなる照明の組み合わせに加えて、各照明の強度を算出する場合について説明した。しかしながら、照明調節装置１００は、輝度値の分散が高くなる照明の組み合わせを検出するだけでもよい。これにより、照明調節装置１００は、複数の照明のうち、輝度値の分散が高くなる複数の所定数の照明を検出することによって、簡易に、情報量の多い画像を生成可能にする。
続いて、本実施の形態例における照明調節装置１００の処理を具体例に基づいて説明する。
［具体例：輝度行列］
図１３は、輝度行列の具体例を例示する図である。この例において、個別照明画像データは９個の画素を有し、照明の数は７個である。このため、図１３の具体例における輝度行列は、９×７の輝度行列であって、０〜２５５の範囲の輝度値を有する。図１３の輝度行列に基づいて、分散共分散行列が生成される。この例では、９×９の分散共分散行列が生成される。
図１３は、輝度行列の具体例を例示する図である。この例において、個別照明画像データは９個の画素を有し、照明の数は７個である。このため、図１３の具体例における輝度行列は、９×７の輝度行列であって、０〜２５５の範囲の輝度値を有する。図１３の輝度行列に基づいて、分散共分散行列が生成される。この例では、９×９の分散共分散行列が生成される。
［具体例：分散共分散行列］
図１４は、分散共分散行列に基づいて算出される固有値、及び、固有ベクトルの具体例を示す図である。図１４の表Ｈ１１は、分散共分散行列に基づいて算出される上位から３つの固有値（第１の固有値５５４．７２、第２の固有値４０１．５７、第３の固有値６９．５６）を示す表である。また、表Ｈ１２は、第１、第２の固有値に対応する、第１、第２固有ベクトルを示す表である。また、表Ｈ１３は、第１、第２の固有ベクトルと各照明の個別照明画像ベクトルとの角度をそれぞれ示す表である。
図１４は、分散共分散行列に基づいて算出される固有値、及び、固有ベクトルの具体例を示す図である。図１４の表Ｈ１１は、分散共分散行列に基づいて算出される上位から３つの固有値（第１の固有値５５４．７２、第２の固有値４０１．５７、第３の固有値６９．５６）を示す表である。また、表Ｈ１２は、第１、第２の固有値に対応する、第１、第２固有ベクトルを示す表である。また、表Ｈ１３は、第１、第２の固有ベクトルと各照明の個別照明画像ベクトルとの角度をそれぞれ示す表である。
図１４の例では、第１の固有ベクトルに近似する個別照明画像ベクトルを有する照明が２つ検出される。具体的に、第１の固有値５５４．７２に対応する第１の固有ベクトルに近似する個別照明画像ベクトルは、照明Ｌ５の個別照明画像ベクトル、照明Ｌ６の個別照明画像ベクトルである。照明Ｌ５、Ｌ６の個別照明画像ベクトルと第１の固有ベクトルとの角度は、照明Ｌ１〜Ｌ７のうち、最も小さい。また、第２の固有値４０１．５７に対応する第２の固有ベクトルに近似する個別照明画像ベクトルは、照明Ｌ６の個別照明画像ベクトル、照明Ｌ７の個別照明画像ベクトルである。このように、固有値に応じて、固有値の固有ベクトルと近似する個別照明画像ベクトルを有する照明は異なる。
図１５は、照明の強度係数の具体例を示す図である。図１５の表Ｈ１４は、第１、第２の固有値それぞれについて、検出された照明の強度係数を示す表である。また、表Ｈ１５は、第１、２の固有値それぞれについて、検出された照明に強度係数が適用された複合照明が照射された場合において撮像される画像データの輝度値を示す表である。
表Ｈ１４に示すように、第１の固有値の第１の固有ベクトルに近似する画像データを生成可能にする照明Ｌ５の強度係数は値４.４８、照明Ｌ６の強度係数は値０.２４である。そして、表Ｈ１５には、強度係数４．４８が適用された照明Ｌ５、強度係数０．２４が適用された照明Ｌ６が照射され、撮像された画像データにおける輝度値が示される。同様にして、第２の固有値の第２の固有ベクトルに近似する画像データを生成可能にする照明Ｌ６の強度係数は値２.０４、照明Ｌ７の強度係数は値２.６５である。そして、表Ｈ１５には、強度係数２．０４が適用された照明Ｌ６、強度係数２．６５が適用された照明Ｌ７が照射され、撮像された画像データにおける輝度値が示される。
続いて、相関係数行列に基づいて固有値を算出する場合の具体例について説明する。照明調節装置は、図６のフローチャート図において、輝度行列に基づいて分散共分散行列の代わりに、相関係数行列を生成する（Ｓ１６）。そして、照明調節装置は、相関係数行列に基づく固有値、固有ベクトルを算出し（Ｓ１７、Ｓ１８）、照明の組み合わせを検出すると共に、照明の強度を算出する。
［具体例：相関係数行列］
図１６は、相関係数行列に基づいて算出される固有値、及び、固有ベクトルの具体例を示す図である。図１６の表Ｈ２１は、相関係数行列に基づいて算出される上位から３つの固有値（第１の固有値４．４２５、第２の固有値３．６７４、第３の固有値０．４８４）を示す表である。また、表Ｈ２２は、第１、第２の固有値に対応する、第１、第２固有ベクトルを示す表である。また、表Ｈ２３は、第１、第２の固有ベクトルと各照明の個別照明画像ベクトルとの角度をそれぞれ示す表である。
図１６は、相関係数行列に基づいて算出される固有値、及び、固有ベクトルの具体例を示す図である。図１６の表Ｈ２１は、相関係数行列に基づいて算出される上位から３つの固有値（第１の固有値４．４２５、第２の固有値３．６７４、第３の固有値０．４８４）を示す表である。また、表Ｈ２２は、第１、第２の固有値に対応する、第１、第２固有ベクトルを示す表である。また、表Ｈ２３は、第１、第２の固有ベクトルと各照明の個別照明画像ベクトルとの角度をそれぞれ示す表である。
図１６の例では、第１の固有ベクトルに近似する個別照明画像ベクトルを有する照明が２つ検出される。具体的に、第１の固有値４．４２５に対応する第１の固有ベクトルに近似する個別照明画像ベクトルは、照明Ｌ３の個別照明画像ベクトル、照明Ｌ４の個別照明画像ベクトルである。照明Ｌ３、Ｌ４の個別照明画像ベクトルと第１の固有ベクトルとの角度は、照明Ｌ１〜Ｌ７のうち、最も小さい。また、第２の固有値３．６７４に対応する第２の固有ベクトルに近似する個別照明画像ベクトルは、照明Ｌ５の個別照明画像ベクトル、照明Ｌ６の個別照明画像ベクトルである。
図１７は、照明の強度係数の具体例を示す図である。図１７の表Ｈ２４は、第１、第２の固有値それぞれについて、検出された照明の強度係数を示す表である。また、表Ｈ２５は、第１、２の固有値それぞれについて、検出された照明に強度係数が適用された複合照明が照射された場合において撮像される画像データの輝度値を示す表である。
表Ｈ２４に示すように、第１の固有値の第１の固有ベクトルに近似する画像データを生成可能にする照明Ｌ３の強度係数は値２.６０、照明Ｌ４の強度係数は値２.１１である。そして、表Ｈ２５には、強度係数２．６０が適用された照明Ｌ３、強度係数２．１１が適用された照明Ｌ４が照射され、撮像された画像データにおける輝度値が示される。同様にして、第２の固有値の第２の固有ベクトルに近似する画像データを生成可能にする照明Ｌ５の強度係数は値２.０７、照明Ｌ６の強度係数は値２.６９である。そして、表Ｈ２５には、強度係数２．０７が適用された照明Ｌ５、強度係数２．６９が適用された照明Ｌ６が照射され、撮像された画像データにおける輝度値が示される。
相関係数行列では、各個別照明画像データにおける輝度値が正規化される。このため、分散共分散行列に基づく場合と、相関係数行列に基づく場合とで、算出される固有値、及び、固有ベクトルは異なる。したがって、検出される照明の組み合わせ、及び、強度係数も異なる。前述したとおり、相関係数行列に基づく固有値が採用される場合、輝度行列が正規化されることによって、各照明の輝度のばらつきに影響を受けることなく、照明の組み合わせ、及び、各照明の強度を算出することができる。
以上のように、本実施の形態例における照明調節装置１００は、照明をそれぞれ用いたときに生成される対象物を撮像した個別照明画像データの、複数の照明に対応する集合である個別照明画像データ群に基づいて、画素間の輝度値の分散度合いが最大になる画像データを生成可能な複数の所定数の照明を検出する。そして、照明調節装置１００は、複数の所定数の照明の組み合わせを調整情報として生成する。
これにより、本実施の形態例における照明調節装置１００は、複数の照明から輝度の分散が大きい情報量の多い画像データを生成可能にする所定数の照明の組み合わせを検出することができる。また、照明調節装置１００は、対象物の画像データに基づくことにより、対象物の構造を際立って認識可能にする適切な照明の組み合わせを検出することができる。そして、照明調節装置１００は、輝度値の分散の大きい画像を生成可能にすることにより、画像検査、画像計測、画像認識における画像処理の精度、及び、効率を向上させることができる。
また、本実施の形態例における照明調節装置１００において、個別照明画像データ群の各画素の輝度値を有する輝度行列の分散共分散行列または相関係数行列に基づいて固有値を算出して上位の固有値を選択し、複数の照明のうち、上位の固有値の固有ベクトルと最も近似する個別照明画像ベクトルを有する複数の所定数の照明を検出する。これにより、照明調節装置１００は、個別照明画像データ群に基づいて、固有ベクトルと近似する複数の個別照明画像ベクトルを有する個別照明画像データを高精度に、効率的に検出することができ、輝度値の分散が最大になる画像データを生成可能にする。
また、本実施の形態例における照明調節装置１００において、調整情報は、さらに、複数の所定数の照明の各強度係数を含み、所定数の複数の照明の各個別照明ベクトルの線形和を固有ベクトルと近似させた場合における各個別照明ベクトルの各係数を強度係数として算出する。これにより、本実施の形態例における照明調節装置１００は、輝度値の分散が高い照明の組み合わせに加えて、各照明の強度を算出することができる。このため、照明調節装置１００は、輝度値の分散が大きい画像データを生成可能な複合照明をより高精度に生成可能になり、画像処理の精度、及び、効率を向上させることができる。
また、本実施の形態例における照明調節装置１００において、固有ベクトルと個別照明画像ベクトルとの内積に基づいて、上位の固有値の固有ベクトルと最も近似する個別照明画像ベクトルを有する複数の所定数の照明を検出する。これにより、照明調節装置１００は、固有ベクトルと近似する複数の個別照明画像データを高精度に、効率的に検出することができる。
また、本実施の形態例における照明調節装置１００において、上位の固有値を複数個選択し、選択した上位の固有値それぞれについて、調整情報を生成する。これにより、照明調節装置１００は、輝度値の分散の高い画像データであって、輝度値の分散の表れ方が互いに異なる画像データを生成可能な照明の組み合わせパターンを複数検出することができる。これにより、ユーザは、複数の照明の組み合わせパターンから、最適な照明の組み合わせパターンを選択することができる。
［第２の実施の形態例］
第１の実施の形態例における照明調節装置は、選択した固有値（例えば、第１の固有値）の固有ベクトルと近似する複数の個別照明画像ベクトルを検出する（図６の工程Ｓ２０）。これに対して、第２の実施の形態例における照明調節装置は、固有ベクトルと近似する、個別照明画像ベクトルと反転する反転ベクトルについても検出の対象とする。
第１の実施の形態例における照明調節装置は、選択した固有値（例えば、第１の固有値）の固有ベクトルと近似する複数の個別照明画像ベクトルを検出する（図６の工程Ｓ２０）。これに対して、第２の実施の形態例における照明調節装置は、固有ベクトルと近似する、個別照明画像ベクトルと反転する反転ベクトルについても検出の対象とする。
［個別照明画像ベクトルの検出］
図１８は、第２の実施の形態例における、固有ベクトルと近似する個別照明画像ベクトルの検出処理について説明する図である。この例において、個別照明画像ベクトルＶＬ６は、固有ベクトルＶ１と近似する。一方、個別照明画像ベクトルＶＬ１、ＶＬ４は、固有ベクトルＶ１と近似していないものの、個別照明画像ベクトルＶＬ１、ＶＬ４の反転ベクトル−ＶＬ１、−ＶＬ４（以下、反転個別照明画像ベクトル）が、固有ベクトルＶ１と近似する。これは、個別照明画像ベクトルＶＬ１、ＶＬ４に対応する画像データに、固有ベクトルＶ１の固有画像の輝度値の分散が反転して現れることを意味する。第２の実施の形態例において、固有ベクトルＶ１と近似するベクトルとして、例えば、個別照明画像ベクトルＶＬ６、及び、個別照明画像ベクトルＶＬ１、ＶＬ４の反転ベクトルが検出される（図６の工程Ｓ２１）。
図１８は、第２の実施の形態例における、固有ベクトルと近似する個別照明画像ベクトルの検出処理について説明する図である。この例において、個別照明画像ベクトルＶＬ６は、固有ベクトルＶ１と近似する。一方、個別照明画像ベクトルＶＬ１、ＶＬ４は、固有ベクトルＶ１と近似していないものの、個別照明画像ベクトルＶＬ１、ＶＬ４の反転ベクトル−ＶＬ１、−ＶＬ４（以下、反転個別照明画像ベクトル）が、固有ベクトルＶ１と近似する。これは、個別照明画像ベクトルＶＬ１、ＶＬ４に対応する画像データに、固有ベクトルＶ１の固有画像の輝度値の分散が反転して現れることを意味する。第２の実施の形態例において、固有ベクトルＶ１と近似するベクトルとして、例えば、個別照明画像ベクトルＶＬ６、及び、個別照明画像ベクトルＶＬ１、ＶＬ４の反転ベクトルが検出される（図６の工程Ｓ２１）。
［照明調節処理の流れ］
図１９は、第２の実施の形態例における照明調節装置１００の処理の流れについて説明する図である。続いて、照明調節装置１００は、個別照明画像ベクトルＶＬ１、ＶＬ４、ＶＬ６の線形和を固有ベクトルＶ１に近似させた場合における、各固有ベクトルＶ１の係数ｋ１、ｋ４、ｋ６を算出する（図６の工程Ｓ２１）。ただし、反転ベクトルが固有ベクトルＶ１と近似する個別照明画像ベクトルＶＬ１、ＶＬ４の係数ｋ１、ｋ４はマイナス値になる。照明にマイナスの強度係数を適用することは現実的ではない。
図１９は、第２の実施の形態例における照明調節装置１００の処理の流れについて説明する図である。続いて、照明調節装置１００は、個別照明画像ベクトルＶＬ１、ＶＬ４、ＶＬ６の線形和を固有ベクトルＶ１に近似させた場合における、各固有ベクトルＶ１の係数ｋ１、ｋ４、ｋ６を算出する（図６の工程Ｓ２１）。ただし、反転ベクトルが固有ベクトルＶ１と近似する個別照明画像ベクトルＶＬ１、ＶＬ４の係数ｋ１、ｋ４はマイナス値になる。照明にマイナスの強度係数を適用することは現実的ではない。
そこで、第２の実施の形態例における照明調節装置１００は、個別照明画像ベクトルＶＬ１，ＶＬ４を反転して、反転個別照明画像ベクトル−ＶＬ１、−ＶＬ４を生成する（Ｓ３１）。そして、照明調節装置１００は、反転個別照明画像ベクトル−ＶＬ１、−ＶＬ４、及び、個別照明画像ベクトルＶＬ６の線形和を固有ベクトルＶ１に近似させた場合における、各ベクトルＶ１の係数ｋ１、ｋ４、ｋ６を強度係数として算出する（図６の工程Ｓ３２）。これにより、個別照明画像ベクトルＶＬ６に対応する照明Ｌ６を有する複合照明１Ｙ１が生成されると共に、反転個別照明画像ベクトル−ＶＬ１、−ＶＬ４に対応する照明Ｌ１、Ｌ４を有する複合照明２Ｙ２が生成される（Ｓ３３）。
続いて、照明調節装置１００は、複合照明１Ｙ１に基づいて、強度係数ｋ６が適用された照明Ｌ６を照射し対象物の第１の画像データｇＹ１を生成させる。また、照明調節装置１００は、複合照明２Ｙ２に基づいて、強度係数ｋ１が適用された照明Ｌ１と強度係数ｋ１４が適用された照明Ｌ４とを照射して、対象物の第２の画像データｇＹ２を生成させる。そして、照明調節装置１００は、第１の画像データｇＹ１と第２の画像データｇＹ２の差分画像ｇＹ３を、固有値の固有画像に近似した画像データとして出力する。
このようにして、第２の実施の形態例では、照明調節装置は、固有ベクトルと近似する個別照明画像ベクトルに加えて、固有ベクトルと近似する反転個別照明画像ベクトルを検出の対象とする。ただし、検出される反転個別照明画像ベクトルの個別照明画像データにおける輝度値の表れ方は、固有ベクトルの固有画像における輝度値の表れ方と反転する。そこで、照明調節装置１００は、個別照明画像ベクトルを有する照明を照射して取得される画像データｇＹ１から、反転個別照明画像ベクトルを有する照明を照射して取得される画像データｇＹ２を減算した、差分画像データｇＹ３を生成する。これにより、照明調節装置１００は、反転ベクトルが固有ベクトルと近似する反転個別照明画像ベクトルを使用する場合であっても、固有ベクトルの固有画像と近似する画像データを生成可能になる。
［具体例］
図２０は、第２の実施の形態例において算出される算出される固有値、及び、固有ベクトルの具体例を示す図である。図２０の表Ｈ１１、Ｈ１２は、第１の実施の形態例における図１４の表Ｈ１１、Ｈ１２と同様である。第２の実施の形態例では、表Ｈ３３に示すように、第１の固有値５５４．７２に対応する第１の固有ベクトルに近似する個別照明画像ベクトルとして、照明Ｌ５の個別照明画像ベクトルと、照明Ｌ１の反転個別照明画像ベクトルが検出される（Ｓ２１）。具体的に、第１の固有ベクトルと、照明Ｌ１の反転個別照明画像ベクトルとの角度は、２０．４（＝１８０−１５９．６）である。このため、第１の固有ベクトルと照明Ｌ１の反転個別照明画像ベクトルとの角度は、第１の固有ベクトルと照明Ｌ５の個別照明画像ベクトルとの角度２４．１より小さい。
図２０は、第２の実施の形態例において算出される算出される固有値、及び、固有ベクトルの具体例を示す図である。図２０の表Ｈ１１、Ｈ１２は、第１の実施の形態例における図１４の表Ｈ１１、Ｈ１２と同様である。第２の実施の形態例では、表Ｈ３３に示すように、第１の固有値５５４．７２に対応する第１の固有ベクトルに近似する個別照明画像ベクトルとして、照明Ｌ５の個別照明画像ベクトルと、照明Ｌ１の反転個別照明画像ベクトルが検出される（Ｓ２１）。具体的に、第１の固有ベクトルと、照明Ｌ１の反転個別照明画像ベクトルとの角度は、２０．４（＝１８０−１５９．６）である。このため、第１の固有ベクトルと照明Ｌ１の反転個別照明画像ベクトルとの角度は、第１の固有ベクトルと照明Ｌ５の個別照明画像ベクトルとの角度２４．１より小さい。
図２１は、照明の強度係数の具体例を示す図である。図２１の表Ｈ３４は、第１の固有値について、照明の強度係数を示す表である。表Ｈ３４に示すように、個別照明画像ベクトルＶＬ１、ＶＬ５線形和を固有ベクトルに近似させた場合における、個別照明画像ベクトルＶＬ１の係数は−２．２５のようにマイナス値となる。そこで、照明調節装置１００は、強度係数６．５７が適用された照明Ｌ５を照射して対象物の第１の画像データｇＹ１を生成させると共に、強度係数２．２５が適用された照明Ｌ１を照射して、対象物の第２の画像データｇＹ２を生成させる。そして、照明調節装置１００は、第１の画像データｇＹ１から第２の画像データｇＹ２の差分画像データｇＹ３を出力する。
図２１の表Ｈ３５には、強度係数６．５７が適用された照明Ｌ５を照射して取得される第１の画像データｇＹ１における輝度値、及び、強度係数２．２５が適用された照明Ｌ１を照射して取得される第２の画像データｇＹ２における輝度値が例示される。さらに、表Ｈ３５には、第１の画像データｇＹ１から第２の画像データｇＹ２が減算されることによって生成される差分画像データｇＹ３の輝度値が例示される。
このように、第２の実施の形態例における照明調節装置は、上位の固有値の固有ベクトルと近似する個別照明画像ベクトルを有する第１の照明に加えて、上位の固有値の固有ベクトルと反転ベクトルが近似する個別照明画像ベクトルを有する第２の照明とを検出する。また、このとき、対象物の画像データは、第１の照明を用いたときに生成される第１の画像データから、第２の照明を用いたときに生成される第２の画像データの差分画像データとして取得される。
これにより、第２の実施の形態例における照明調節装置は、反転した個別照明画像ベクトルが固有ベクトルと近似する場合についても、輝度値の分散が高い画像データを生成可能にすることができる。これにより、照明調節装置は、固有ベクトルとより高精度に近似する個別照明画像ベクトルを検出可能になり、輝度値の分散がより高い画像データを生成可能になる。
また、第２の実施の形態例における照明調節装置において、調整情報は、さらに、複数の所定数の照明の各強度係数を含み、所定数の複数の照明の各個別照明ベクトルの線形和を固有ベクトルと近似させた場合における各個別照明ベクトルの各係数を強度係数として算出する。これにより、第２の実施の形態例においても照明調節装置１００は、輝度値の分散が高い照明の組み合わせに加えて、各照明の強度を算出することができる。このため、照明調節装置１００は、輝度値の分散が大きい画像データを生成可能な複合照明をより高精度に生成可能になり、画像処理の精度、及び、効率を向上させることができる。
以上の実施の形態をまとめると、次の付記のとおりである。
（付記１）
複数の照明を用いた対象物の画像データの生成時における照明を調整する照明調節装置であって、
前記照明を個別に用いたときに生成される前記対象物を撮像した個別照明画像データの、複数の照明に対応する集合である個別照明画像データ群に基づいて、画素間の輝度値の分散度合いが最大になる画像データを生成可能な複数の所定数の照明を検出し、前記複数の所定数の照明の組み合わせを調整情報として生成する調整情報生成手段、を有する照明調節装置。
複数の照明を用いた対象物の画像データの生成時における照明を調整する照明調節装置であって、
前記照明を個別に用いたときに生成される前記対象物を撮像した個別照明画像データの、複数の照明に対応する集合である個別照明画像データ群に基づいて、画素間の輝度値の分散度合いが最大になる画像データを生成可能な複数の所定数の照明を検出し、前記複数の所定数の照明の組み合わせを調整情報として生成する調整情報生成手段、を有する照明調節装置。
（付記２）
付記１において、
前記調整情報生成手段は、前記個別照明画像データ群の各画素の輝度値を有する輝度行列の分散共分散行列または相関係数行列に基づいて固有値を算出して上位の固有値を選択し、前記複数の照明のうち、前記上位の固有値の固有ベクトルと近似する個別照明画像ベクトルを有する前記複数の所定数の照明を検出する照明調節装置。
付記１において、
前記調整情報生成手段は、前記個別照明画像データ群の各画素の輝度値を有する輝度行列の分散共分散行列または相関係数行列に基づいて固有値を算出して上位の固有値を選択し、前記複数の照明のうち、前記上位の固有値の固有ベクトルと近似する個別照明画像ベクトルを有する前記複数の所定数の照明を検出する照明調節装置。
（付記３）
付記２において、
前記調整情報は、さらに、前記複数の所定数の照明の各強度係数を含み、
前記調整情報生成手段は、さらに、前記所定数の複数の照明の各個別照明ベクトルの線形和を前記固有ベクトルと近似させた場合における前記各個別照明ベクトルの各係数を強度係数として算出する照明調節装置。
付記２において、
前記調整情報は、さらに、前記複数の所定数の照明の各強度係数を含み、
前記調整情報生成手段は、さらに、前記所定数の複数の照明の各個別照明ベクトルの線形和を前記固有ベクトルと近似させた場合における前記各個別照明ベクトルの各係数を強度係数として算出する照明調節装置。
（付記４）
付記２において、
前記調整情報生成手段は、前記固有ベクトルと前記個別照明画像ベクトルとの内積に基づいて、前記上位の固有値の固有ベクトルと近似する個別照明画像ベクトルを有する前記複数の所定数の照明を検出する照明調節装置。
付記２において、
前記調整情報生成手段は、前記固有ベクトルと前記個別照明画像ベクトルとの内積に基づいて、前記上位の固有値の固有ベクトルと近似する個別照明画像ベクトルを有する前記複数の所定数の照明を検出する照明調節装置。
（付記５）
付記２乃至４のいずれかにおいて、
前記調整情報生成手段は、前記上位の固有値を複数個選択し、選択した上位の固有値それぞれについて、前記調整情報を生成する照明調節装置。
付記２乃至４のいずれかにおいて、
前記調整情報生成手段は、前記上位の固有値を複数個選択し、選択した上位の固有値それぞれについて、前記調整情報を生成する照明調節装置。
（付記６）
付記２において、
前記調整情報生成手段は、前記上位の固有値の固有ベクトルと近似する個別照明画像ベクトルを有する第１の照明に加えて、前記上位の固有値の固有ベクトルと反転ベクトルが近似する個別照明画像ベクトルを有する第２の照明とを検出し、
前記対象物の画像データは、前記第１の照明を用いたときに生成される第１の画像データから、前記第２の照明を用いたときに生成される第２の画像データの差分画像データとして取得される照明調整装置。
付記２において、
前記調整情報生成手段は、前記上位の固有値の固有ベクトルと近似する個別照明画像ベクトルを有する第１の照明に加えて、前記上位の固有値の固有ベクトルと反転ベクトルが近似する個別照明画像ベクトルを有する第２の照明とを検出し、
前記対象物の画像データは、前記第１の照明を用いたときに生成される第１の画像データから、前記第２の照明を用いたときに生成される第２の画像データの差分画像データとして取得される照明調整装置。
（付記７）
付記６において、
前記調整情報は、さらに、前記複数の所定数の照明の各強度係数を含み、
前記調整情報生成手段は、さらに、前記所定数の複数の照明の各個別照明ベクトルの線形和を前記固有ベクトルと近似させた場合における前記各個別照明ベクトルの各係数を強度係数として算出する照明調節装置。
付記６において、
前記調整情報は、さらに、前記複数の所定数の照明の各強度係数を含み、
前記調整情報生成手段は、さらに、前記所定数の複数の照明の各個別照明ベクトルの線形和を前記固有ベクトルと近似させた場合における前記各個別照明ベクトルの各係数を強度係数として算出する照明調節装置。
（付記８）
複数の照明を用いた対象物の画像データの生成時における照明を調整する照明調節方法であって、
前記照明を個別に用いたときに生成される前記対象物を撮像した個別照明画像データの、複数の照明に対応する集合である個別照明画像データ群に基づいて、画素間の輝度値の分散度合いが最大になる画像データを生成可能な複数の所定数の照明を検出し、前記複数の所定数の照明の組み合わせを調整情報として生成する調整情報生成工程、を有する照明調節方法。
複数の照明を用いた対象物の画像データの生成時における照明を調整する照明調節方法であって、
前記照明を個別に用いたときに生成される前記対象物を撮像した個別照明画像データの、複数の照明に対応する集合である個別照明画像データ群に基づいて、画素間の輝度値の分散度合いが最大になる画像データを生成可能な複数の所定数の照明を検出し、前記複数の所定数の照明の組み合わせを調整情報として生成する調整情報生成工程、を有する照明調節方法。
（付記９）
付記８において、
前記調整情報生成工程では、前記個別照明画像データ群の各画素の輝度値を有する輝度行列の分散共分散行列または相関係数行列に基づいて固有値を算出して上位の固有値を選択し、前記複数の照明のうち、前記上位の固有値の固有ベクトルと近似する個別照明画像ベクトルを有する前記複数の所定数の照明を検出する照明調節方法。
付記８において、
前記調整情報生成工程では、前記個別照明画像データ群の各画素の輝度値を有する輝度行列の分散共分散行列または相関係数行列に基づいて固有値を算出して上位の固有値を選択し、前記複数の照明のうち、前記上位の固有値の固有ベクトルと近似する個別照明画像ベクトルを有する前記複数の所定数の照明を検出する照明調節方法。
（付記１０）
付記９において、
前記調整情報は、さらに、前記複数の所定数の照明の各強度係数を含み、
前記調整情報生成工程では、さらに、前記所定数の複数の照明の各個別照明ベクトルの線形和を前記固有ベクトルと近似させた場合における前記各個別照明ベクトルの各係数を強度係数として算出する照明調節方法。
付記９において、
前記調整情報は、さらに、前記複数の所定数の照明の各強度係数を含み、
前記調整情報生成工程では、さらに、前記所定数の複数の照明の各個別照明ベクトルの線形和を前記固有ベクトルと近似させた場合における前記各個別照明ベクトルの各係数を強度係数として算出する照明調節方法。
（付記１１）
複数の照明を用いた対象物の画像データの生成時における照明を調整する照明調節処理を、を実行させるプロセッサ読み取り可能な照明調節プログラムにおいて、
前記照明調節処理は、
前記照明を個別に用いたときに生成される前記対象物を撮像した個別照明画像データの、複数の照明に対応する集合である個別照明画像データ群に基づいて、画素間の輝度値の分散度合いが最大になる画像データを生成可能な複数の所定数の照明を検出し、前記複数の所定数の照明の組み合わせを調整情報として生成する調整情報生成工程、を有する照明調節プログラム。
複数の照明を用いた対象物の画像データの生成時における照明を調整する照明調節処理を、を実行させるプロセッサ読み取り可能な照明調節プログラムにおいて、
前記照明調節処理は、
前記照明を個別に用いたときに生成される前記対象物を撮像した個別照明画像データの、複数の照明に対応する集合である個別照明画像データ群に基づいて、画素間の輝度値の分散度合いが最大になる画像データを生成可能な複数の所定数の照明を検出し、前記複数の所定数の照明の組み合わせを調整情報として生成する調整情報生成工程、を有する照明調節プログラム。
（付記１２）
付記１１において、
前記調整情報生成工程では、前記個別照明画像データ群の各画素の輝度値を有する輝度行列の分散共分散行列または相関係数行列に基づいて固有値を算出して上位の固有値を選択し、前記複数の照明のうち、前記上位の固有値の固有ベクトルと近似する個別照明画像ベクトルを有する前記複数の所定数の照明を検出する照明調節プログラム。
付記１１において、
前記調整情報生成工程では、前記個別照明画像データ群の各画素の輝度値を有する輝度行列の分散共分散行列または相関係数行列に基づいて固有値を算出して上位の固有値を選択し、前記複数の照明のうち、前記上位の固有値の固有ベクトルと近似する個別照明画像ベクトルを有する前記複数の所定数の照明を検出する照明調節プログラム。
（付記１３）
付記１２において、
前記調整情報は、さらに、前記複数の所定数の照明の各強度係数を含み、
前記調整情報生成工程では、さらに、前記所定数の複数の照明の各個別照明ベクトルの線形和を前記固有ベクトルと近似させた場合における前記各個別照明ベクトルの各係数を強度係数として算出する照明調節プログラム。
付記１２において、
前記調整情報は、さらに、前記複数の所定数の照明の各強度係数を含み、
前記調整情報生成工程では、さらに、前記所定数の複数の照明の各個別照明ベクトルの線形和を前記固有ベクトルと近似させた場合における前記各個別照明ベクトルの各係数を強度係数として算出する照明調節プログラム。
１０：表示装置、１１：ＲＯＭ、１２：ＲＡＭ、１３：通信インタフェース、１４：ＣＰＵ、１５：外部インタフェース、１００：照明調節装置、Ｌ１〜Ｌ５照明、ＣＭ：撮像装置
Claims (9)
- 複数の照明を用いた対象物の画像データの生成時における照明を調整する照明調節装置であって、
前記照明を個別に用いたときに生成される前記対象物を撮像した個別照明画像データの、複数の照明に対応する集合である個別照明画像データ群に基づいて、画素間の輝度値の分散度合いが最大になる画像データを生成可能な複数の所定数の照明を検出し、前記複数の所定数の照明の組み合わせを調整情報として生成する調整情報生成手段、を有する照明調節装置。 - 請求項１において、
前記調整情報生成手段は、前記個別照明画像データ群の各画素の輝度値を有する輝度行列の分散共分散行列または相関係数行列に基づいて固有値を算出して上位の固有値を選択し、前記複数の照明のうち、前記上位の固有値の固有ベクトルと近似する個別照明画像ベクトルを有する前記複数の所定数の照明を検出する照明調節装置。 - 請求項２において、
前記調整情報は、さらに、前記複数の所定数の照明の各強度係数を含み、
前記調整情報生成手段は、さらに、前記所定数の複数の照明の各個別照明ベクトルの線形和を前記固有ベクトルと近似させた場合における前記各個別照明ベクトルの各係数を強度係数として算出する照明調節装置。 - 請求項２において、
前記調整情報生成手段は、前記固有ベクトルと前記個別照明画像ベクトルとの内積に基づいて、前記上位の固有値の固有ベクトルと近似する個別照明画像ベクトルを有する前記複数の所定数の照明を検出する照明調節装置。 - 請求項２乃至４のいずれかにおいて、
前記調整情報生成手段は、前記上位の固有値を複数個選択し、選択した上位の固有値それぞれについて、前記調整情報を生成する照明調節装置。 - 請求項２において、
前記調整情報生成手段は、前記上位の固有値の固有ベクトルと近似する個別照明画像ベクトルを有する第１の照明に加えて、前記上位の固有値の固有ベクトルと反転ベクトルが近似する個別照明画像ベクトルを有する第２の照明とを検出し、
前記対象物の画像データは、前記第１の照明を用いたときに生成される第１の画像データから、前記第２の照明を用いたときに生成される第２の画像データの差分画像データとして取得される照明調整装置。 - 請求項６において、
前記調整情報は、さらに、前記複数の所定数の照明の各強度係数を含み、
前記調整情報生成手段は、さらに、前記所定数の複数の照明の各個別照明ベクトルの線形和を前記固有ベクトルと近似させた場合における前記各個別照明ベクトルの各係数を強度係数として算出する照明調節装置。 - 複数の照明を用いた対象物の画像データの生成時における照明を調整する照明調節方法であって、
前記照明を個別に用いたときに生成される前記対象物を撮像した個別照明画像データの、複数の照明に対応する集合である個別照明画像データ群に基づいて、画素間の輝度値の分散度合いが最大になる画像データを生成可能な複数の所定数の照明を検出し、前記複数の所定数の照明の組み合わせを調整情報として生成する調整情報生成工程、を有する照明調節方法。 - 複数の照明を用いた対象物の画像データの生成時における照明を調整する照明調節処理を、を実行させるプロセッサ読み取り可能な照明調節プログラムにおいて、
前記照明調節処理は、
前記照明を個別に用いたときに生成される前記対象物を撮像した個別照明画像データの、複数の照明に対応する集合である個別照明画像データ群に基づいて、画素間の輝度値の分散度合いが最大になる画像データを生成可能な複数の所定数の照明を検出し、前記複数の所定数の照明の組み合わせを調整情報として生成する調整情報生成工程、を有する照明調節プログラム。
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| JP2013133742A JP6155900B2 (ja) | 2013-06-26 | 2013-06-26 | 照明調整装置、照明調整方法、及び、照明調整プログラム |
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-
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