JPWO2006075581A1 - 撮影装置 - Google Patents

Abstract

歩留まりを悪化させることなく、明るい画面の画像を撮影することができるようにする。スペクトル透過特性が各フィルタ間で周期的に変化するように光学膜が蒸着された複数のフィルタ１４₁〜１４_Nの各々を通してＣＣＤ１８で被写体を撮影し、撮影により得られた画像データをフィルタのスペクトル透過特性を目的とするバンドのスペクトル透過特性に変換するための複数の係数を用いて、バンドに対応する画像データに変換する。

Description

本発明は、撮影装置に係り、特に、スペクトル透過特性が異なる複数のフィルタを用いて被写体を撮影するマルチスペクトルカメラに関する。

従来より、光のスペクトルを高精度に複数のバンドに分解して画像化するカメラとして、マルチスペクトルカメラが知られている（特許文献１）。このマルチスペクトルカメラは、一般のカメラが可視光を赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の３つのバンド（波長域）の光に分解して画像化するのに対して、３つのバンドを超えるバンドに分解した画像を得るものである。このマルチスペクトルカメラにおいて、例えばｎチャンネルのバンドの画像を得ようとする場合には、各々のバンドの光を透過するバンドパスフィルタをｎ個使用する。各バンドフィルタの透過特性の例を示すと図１のようになる。

マルチスペクトルカメラに用いられる光学的バンドパスフィルタとして、一般には干渉フィルタが用いられる。干渉フィルタは、原理的には図２に示すようにガラス等の基材の上に複数の誘電体薄膜を積層した構造をしている。この構造でバンドパス特性が得られるおおよその原理は以下のようなものである。誘電体の層の厚さをｄとし、その屈折率をｎとすると、透過特性が極大となる光の波長λは、ｍを整数として次式で表される。

２ｎｄ＝ｍλ

したがって、薄膜の一つの層は通過光が極大となる波長が周期的に現れる特性を持つことになる。極大となる波長と周期は屈折率ｎと層の厚さｄによって変化する。そこで図２のように、たとえば３つの層ｄ₁、ｄ₂、ｄ₃の厚さと屈折率を適切に設定し、図３に示すように、ある特定の波長で透過特性の極大が一致するようにした場合、全体の透過特性はそれぞれの層の透過特性の積となるので、図４に示すようなバンドパス特性が得られる。
特開２００２−１８５９７４号公報

しかしながら、マルチスペクトルカメラのスペクトル分解能を高めるためには、バンド幅の狭いフィルタを多数個使用して多くのバンドの画像を得なければならなので、フィルタのバンド幅を狭くすると透過する光量が減少し、画像が必然的に暗くなる、という問題が発生する。また、バンド幅の狭いフィルタを多数個使用すると、上記のように透過する光量が減少することから露光時間の増加を招き、短時間に被写体を撮影したり計測すことが困難になる、という問題が発生する。また、バンド幅の狭いフィルタを作成するには、何層もの薄膜を正確に生成する必要があり、製造時の歩留まりが悪くなるという問題がある。

本発明は、上記問題点を解消するためになされたもので、歩留まりを悪化させることなく、明るい画面の画像を撮影することができる撮影装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために本発明は、スペクトル透過特性が異なる複数のフィルタと、多数個の光電変換素子を備えると共に、前記フィルタの各々を通して被写体からの光を前記光電変換素子で受光し、受光した光量に応じた画像データを出力するする撮影手段と、前記フィルタのスペクトル透過特性を目的とするバンドのスペクトル透過特性に変換するための複数の係数を、複数のバンドについてバンド毎に記憶した記憶手段と、前記撮影手段から出力された画像データと前記記憶手段に記憶されている少なくとも１つのバンドに対応する複数の係数とを用いて、前記撮影手段から出力された画像データを前記少なくとも１つのバンドに対応する画像データに変換する変換手段と、を含んで構成されている。

本発明の基本的な原理は、複数の異なったスペクトル透過特性を持った複数のフィルタを介して撮影した画像データを演算することによって、目的とするスペクトル透過特性の画像データを得るものである。

本発明の複数のフィルタは、膜厚が異なる単層又は少数の光学膜を蒸着して各々構成することが可能である。単層又は少数の膜を蒸着フィルタを用いることにより、フィルタ製造時の歩留まりが低下するという問題を解決することができる。

以上説明したように本発明によれば、単層あるいは少数の光学膜が蒸着されたフィルタを用いているためフィルタ製造時の歩留まりを改善でき、さらに各フィルタの透過光量が多いため明るい画像を撮影できる撮像装置を提供することができる。

従来の各フィルタのスペクトル透過特性を示す線図である。 従来のバンドパスフィルタの構造を示す断面図である。 従来のフィルタの各層の透過特性を示す線図である。 従来の各層での透過特性の合成結果を示す線図である。 本発明の実施の形態の各フィルタの例を示す断面図である。 図５の各フィルタの透過特性を示す線図である。 実現しようとする各バンドの透過特性を示す線図である。 本発明の実施の形態によって実現される透過特性を示す線図である。 上記実施の形態を示すブロック図である。 上記実施の形態の処理ルーチンを示す流れ図である。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。

図７に示すように、本実施の形態のマルチスペクトルカメラは、駆動モータ１０によって回転される円盤１２の円周に沿って設けられた複数のフィルタ１４₁、１４₂、…、１４_Nを備えている。このフィルタは、たとえば１２枚設けることが可能である。各フィルタは異なったスペクトル透過特性を持っているが、ここではこれらフィルタを、図５に示すように、ガラス等の基板の上に厚さが異なる誘電体の膜を蒸着して構成した例を述べる。

図５のような構成のフィルタの透過特性ｆ（λ）は、空気の屈折率をｎ₁、蒸着膜の屈折率をｎ₂、基板の屈折率をｎ₃とし、蒸着膜の厚さをｄとしたとき、次式で表される。

である。ここで空気の屈折率ｎ₁＝１とし、蒸着膜および基板の屈折率をそれぞれｎ₂＝３．５、ｎ₃＝１．５に設定する。フィルタ１４の枚数は１２枚用いることとし、各フィルタの膜の厚さｄ_i（ｉ＝１、…、１２）を表１のように設定すると、各フィルタの特性は図６Ａに示すものとなる。

このスペクトル透過特性から理解されるように、フィルタはスペクトルの多くの領域で光を透過するので、帯域幅の狭いバンドパスフィルタのように暗くなるという問題を解消することができ、短時間で被写体を撮影することができる。

円盤１２を挟んで被写体側には、ズームレンズ等の撮影レンズで構成された光学系１６が、フィルタの中心を光軸が通るように配置されている。また、円盤１２を挟んでフィルタの光透過側には、光学系１６の結像位置に受光部が位置するように多数の光電変換素子が２次元状に配列されたＣＣＤで構成された撮像素子１８が配置されている。なお、撮像素子１８としてＣＭＯＳを使用してもよい。

撮像素子１８には、アナログ信号をデジタル信号に変換するアナログ／デジタル変換器（Ａ／Ｄ変換器）２０が接続され、Ａ／Ｄ変換器２０には、撮像素子１８で撮影された画像データをフィルタ毎に一時的に格納するデータ格納部２２が接続されている。

データ格納部２２には、記憶部２６が接続された演算部２４に接続されている。記憶部２６には、以下で説明する複数の係数からなる係数の組を目標とするバンド毎に記憶されている。演算部２４は、メモリ２８を介してＬＣＤ等で構成された表示装置３０に接続されている。

また、マルチスペクトルカメラには、駆動モータ１０等を制御するマイクロコンピュータで構成された制御回路３２が設けられており、制御回路３２は、駆動モータ１０、撮像素子１８、Ａ／Ｄ変換器２０、データ格納部２２、演算部２４、メモリ２８、及び表示装置３０の各々に接続されている。

次に、係数記憶部２６に記憶された係数の組について説明する。Ｎ個の光学フィルタ１４₁、１４₂、・・・１４_Nの各々のスペクトル透過特性をｆ_i（λ）（ｉ＝１，２，３，・・・Ｎ）、入射光のスペクトル分布をｓ（λ）とると、各光学フィルタを透過した光をＣＣＤで受光したときの各撮像素子から出力される受光量に応じたデータ、すなわち画像の画素値Ｉ_iは次式で表される。ただし、画素値は入射光の強度に比例すると仮定する。一般に、ＣＣＤのセルの電荷量はこの仮定を満たす。

これらの画素値を係数ａ_iで線形結合することによって得られる値Ｉは以下のように表すことができる。

したがって、Ｉは、以下のスペクトル透過特性ｇ'（λ）を持つフィルタを用いて撮影した画像の画素値と等価になる。

各フィルタの透過特性ｆ_i（λ）を関数空間の基底と考えたときに、これらが張る線形空間の中に目標とするスペクトル透過特性ｇ（λ）が存在すれば、目標とするスペクトル透過特性は、上記（５）式のｇ'（λ）として演算することが可能である。しかしながら、一般的には、目標とするスペクトル透過特性ｇ（λ）はこの空間には存在しないので、最小自乗法を用いて最適な係数ａ_iを決定する。以下、最小自乗法を用いた係数ａ_iの決定の仕方について説明する。最適な係数ａ_iは、以下の誤差の自乗の積分値Ｄを最小にするａ_iを求めることにより決定される。

上記（６）式をａ_kで微分すると次の式が得られる。

ただし、（１０）式の（ｆ_k，ｇ）は関数ｆ_kと関数ｇとの内積を表す。各ａ_kに対する微分を０とおき、それらをまとめて行列で表すと以下の式が得られる。

ただし、Ｆ_ij，Ｇ_i（ｉ＝１，２，３，・・・Ｎ，ｊ＝１，２，３，・・・Ｎ）は以下の通りである。

上記（１１）式より係数ａ_iを解くためには、各スペクトル特性の内積の値が必要である。実際のコンピュータによる計算では以下の（１４）式及び（１５）式に示すようにスペクトル透過特性を離散化し、総和として計算する。離散化の間隔をΔλとすれば（１１）式の係数ａ_iは、次式で計算される。ただし、λ₀は、総和計算を始める基準の波長である。

本実施の形態の係数記憶部２６には、上記のようにして演算した係数ａ_i、すなわちＮ個の係数の組が、目的とするバンドの各々に応じて以下に示すように予め記憶されている。

ここで図６Ａに示した特性ｆ_i（λ）を持つ１２枚のフィルタ１４を使用し、図６Ｂに示すスペクトル特性ｇ_i（ｉ＝１、…、１２）を持つ１２個のバンドを実現しようとした場合、各係数ａ_iの値は表２に示すようになり、これにより実際に実現される通過特性は図６Ｃのようになる。

以下本実施の形態の制御回路による処理ルーチンについて図８を参照して説明する。図示しないメインスイッチがオンされると、マルチスペクトルカメラが起動され、ステップ１００において、最初のフィルタ１４₁を通して撮像素子１８によって被写体が撮影される。撮影によって得られた多数の画素値からなる画像データは、Ａ／Ｄ変換器２０でデジタル信号に変換された後、データ格納部２２に格納される。

次のステップ１０２では、駆動モータ１０を所定角度回転させて次のフィルタ１４₂を光軸上に位置させ、上記と同様にフィルタ１４₂を通して撮像素子１８によって被写体が撮影される。ステップ１０４では、フィルタ１４₁〜フィルタ１４_Nの全てを使用して撮影が行なわれたか否かを判断し、フィルタの全てを使用した撮影が終了していない場合には、ステップ１０２に戻って駆動モータ１０を所定角度回転させることにより次のフィルタを光軸上に位置させて撮影を継続する。

上記のようにして撮影された画像データの各々は、Ａ／Ｄ変換器２０によりデジタルデータに変換されてデータ格納部２２にフィルタ毎の画像データとして格納される。

次のステップ１０８では、図示しない操作部をユーザが操作することによりバンドが指定されたか否かを判断し、バンドが指定されたと判断された場合には、ステップ１１０において係数記憶部２６から指定されたバンドに対応するＮ個の係数ａ_iを読み込み、ステップ１１２において読み込んだ係数ａ_iを演算部２４に入力して演算の指示を行なう。

演算部２４では、データ格納部に格納されているフィルタ毎の画像データと読み込んだ係数ａ_iとを（２）式に従って乗算することにより指定されたバンドに対応する画像データを生成しメモリ２８に記憶する。

バンドの指定の仕方は任意であり、全てのバンドを指定しても良いし、計測したいバンドのみを指定しても良い。また撮影前に予め指定しておくこともできる。

次のステップ１１４では、操作部を操作することによりユーザから画像を表示する指示が行なわれたか否かを判断し、画像を表示する指示なわれた場合には、指定されたバンドに対応する画像データを用いて画像を表示する。

なお、上記では、単層膜を蒸着してフィルタを構成する例について説明したが、複数の膜を蒸着してフィルタを構成するようにしてもよいが、歩留まりを良好にするためには膜の積層数は極力少なくするのが好ましい。

ただしフィルタ製造時の歩留まりには重きを置かないが、得られる各バンド画像のＳ/Ｎ比を極力良くしたい場合には、アダマールのＳ行列の各行に対応するようにフィルタの透過特性を設定することができる。アダマールのＳ行列については M. Harwit, N. J. A. Sloane著、Hadamard Transform Optics, Academic Press 出版（1979）に詳しいが、ここでは計測すべきスペクトル領域を７バンドに分けた例を示す。大きさ７のＳ行列は以下で与えられる。

この行列の各バンドに対応し、行が各フィルタの通過特性に対応する。要素が１の部分ではそのバンドの光を透過させるように、０の部分では遮断するようにフィルタの特性を設定する。たとえば第１行目は（１，１，１，０，１，０，０）であるので、１番目のフィルタの特性はバンド１，２，３，５を透過させ、バンド４，６，７を遮断させるようにする。２番目のフィルタはＳ行列の第２行目（１，１，０，１，０，０，１）より、バンド１，２，４，７を透過させ、バンド２，４，５を遮断するような特性とする。同様にして７番目のフィルタまで、その透過特性を設定する。このようにフィルタの特性を設定した場合、各バンドの画像を演算するときの（２）式の係数ａ_iはＳ行列の逆行列の各行に対応する。上記のＳ行列の場合の係数を表３に示す。

単層あるいは少数の光学膜が蒸着されたフィルタを用いているため、フィルタ製造時の歩留まりを改善でき、さらに各フィルタの透過光量が多いため明るい画像を撮影できる撮像装置を提供することができる。

符号の説明

１０ 駆動モータ
１８ ＣＣＤ
２４ 演算部

【０００６】
空間の中に目標とするスペクトル透過特性ｇ（λ）が存在すれば、目標とするスペクトル透過特性は、上記（５）式のｇ’（λ）として演算することが可能である。しかしながら、一般的には、目標とするスペクトル透過特性ｇ（λ）はこの空間には存在しないので、最小自乗法を用いて最適な係数ａ_ｉを決定する。以下、最小自乗法を用いた係数ａ_ｉの決定の仕方について説明する。最適な係数ａ_ｉは、以下の誤差の自乗の積分値Ｄを最小にするａ_ｉを求めることにより決定される。
［００２９］
【数５】

［００３０］
上記（６）式をａ_ｋで微分すると次の式が得られる。
［００３１］
【数６】

［００３２］
ただし、（１０）式の（ｆ_ｋ，ｇ）は関数ｆ_ｋと関数ｇとの内積を表す。各ａ_ｋに対する微分を０とおき、それらをまとめて行列で表すと以下の式が得られる。
［００３３］

【数７】

［００３４］
ただし、Ｆ_ｉｊ，Ｇ_ｉ（ｉ＝１，２，３，・・・Ｎ，ｊ＝１，２，３，・・・Ｎ）は以下の通りである。
［００３５］
【数８】

Claims (4)

1. スペクトル透過特性が異なる複数のフィルタと、
   多数個の光電変換素子を備えると共に、前記フィルタの各々を通して被写体からの光を前記光電変換素子で受光し、受光した光量に応じた画像データを出力するする撮影手段と、
   前記フィルタのスペクトル透過特性を目的とするバンドのスペクトル透過特性に変換するための複数の係数を、複数のバンドについてバンド毎に記憶した記憶手段と、
   前記撮影手段から出力された画像データと前記記憶手段に記憶されている少なくとも１つのバンドに対応する複数の係数とを用いて、前記撮影手段から出力された画像データを前記少なくとも１つのバンドに対応する画像データに変換する変換手段と、
   を含む撮影装置。
2. 前記複数のフィルタの各々を、膜厚が異なる単層又は少数の光学膜を蒸着して各々構成した請求項１記載の撮影装置。
3. 前記変換手段は、複数のバンドの各々に対応する複数の係数を用いて、複数のバンドの各々に対応する画像データに変換する請求項１または請求項２記載の撮影装置。
4. 前記変換手段で変換された画像データに基づいて画像を表示する表示手段を更に含む請求項１〜請求項３のいずれか１項記載の撮影装置。
   
   

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