JPWO2021081128A5 - - Google Patents

Download PDF

Info

Publication number
JPWO2021081128A5
JPWO2021081128A5 JP2022523692A JP2022523692A JPWO2021081128A5 JP WO2021081128 A5 JPWO2021081128 A5 JP WO2021081128A5 JP 2022523692 A JP2022523692 A JP 2022523692A JP 2022523692 A JP2022523692 A JP 2022523692A JP WO2021081128 A5 JPWO2021081128 A5 JP WO2021081128A5
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
spacing
angular
subtiles
subtile
structured illumination
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2022523692A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2022553713A (en
JP7554824B2 (en
Publication date
Application filed filed Critical
Priority claimed from US17/075,692 external-priority patent/US11525990B2/en
Publication of JP2022553713A publication Critical patent/JP2022553713A/en
Publication of JPWO2021081128A5 publication Critical patent/JPWO2021081128A5/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7554824B2 publication Critical patent/JP7554824B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Claims (15)

複数の周期にわたって収集された画像において、フローセルにわたって分布した数百万個の試料の蛍光を検出するスキャナの性能を改善するための方法であって、前記試料が、前記試料の少なくともいくつかの隣接する対の間の光学解像度についてのアッベ回折限界よりも共に近くに位置付けられ、
前記スキャナ内の光学センサ上にレンズによって投影された実質的に全視野を使用して、前記スキャナを較正することであって、
構造化照明の複数の角度及び位相変位において前記構造化照明下で少なくとも1つの画像タイルを撮像することと、
中心付近サブタイルを含む、前記画像タイルの少なくとも9つのサブタイルにおいて強度ピーク間の間隔及び前記強度ピークによって示される投影された照明パターンの角度を測定することと、間隔表面及び角度表面を前記測定された間隔及び角度にそれぞれフィッティングさせることであって、前記間隔表面及び前記角度表面の両方が、前記画像タイルの前記サブタイルにわたる歪みの補正を表す、フィッティングさせることと、を含む、前記画像タイルにわたる光学歪みを計算し、フィッティング結果を保存することと、
前記サブタイル内の前記複数の角度及び位相変位における前記構造化照明の位相変位を測定し、前記中心付近サブタイルにおける前記位相変位と前記画像タイルの他のサブタイルにおける位相変位との差を表す係数のルックアップテーブルを保存することと、を含む、較正することと、
前記複数の周期にわたって、前記構造化照明の前記複数の角度及び位相変位で撮像された、前記フローセルにわたる位置をカバーする撮像された画像タイルを処理することであって、
各撮像された画像タイルの前記中心付近サブタイルのための、強度ピーク間の前記間隔、前記投影された照明パターンの前記角度、及び前記構造化照明の前記位相変位の前記測定値から外挿するために、前記保存されたフィッティング結果及び前記保存されたルックアップテーブルからの係数を使用して、前記中心付近サブタイル及び前記少なくとも8つの追加のサブタイルについてパラメータを再構成することと、
前記アッベ回折限界よりも良好な解像能力で、前記サブタイルについて、前記複数の周期にわたって、改善された解像度画像を生成するために、前記決定された再構成パラメータを適用することと、を含む、処理することと、
前記サブタイルの前記改善された解像度画像を使用して、前記複数の周期にわたって前記試料を順序付けることと、を含む、方法。
A method for improving the performance of a scanner for detecting fluorescence of millions of samples distributed across a flow cell in images collected over multiple cycles, the sample comprising at least some neighbors of the sample. located closer together than the Abbe diffraction limit for optical resolution between the pair,
calibrating the scanner using substantially the entire field of view projected by a lens onto an optical sensor in the scanner;
imaging at least one image tile under the structured illumination at a plurality of angular and phase displacements of structured illumination;
measuring the spacing between intensity peaks and the angle of a projected illumination pattern indicated by the intensity peaks in at least nine subtiles of said image tile, including a near-center subtile; and forming a spacing surface and an angular surface in said measured fitting a spacing and an angle, respectively, wherein both the spacing surface and the angular surface represent corrections for distortion across the subtiles of the image tile. and save the fitting results.
measuring the phase displacement of the structured illumination at the plurality of angular and phase displacements within the subtile, and looking for a coefficient representing the difference between the phase displacement in the near-center subtile and the phase displacement in other subtiles of the image tile; calibrating, including storing an up-table;
processing imaged image tiles covering positions across the flow cell imaged at the plurality of angular and phase displacements of the structured illumination over the plurality of periods;
extrapolating from the measurements of the spacing between intensity peaks, the angle of the projected illumination pattern, and the phase displacement of the structured illumination for the near-center subtile of each imaged image tile; reconfiguring parameters for the near-center subtile and the at least eight additional subtiles using the stored fitting results and coefficients from the stored lookup table;
applying the determined reconstruction parameters to generate improved resolution images for the subtiles over the plurality of periods with resolution better than the Abbe diffraction limit; processing and
ordering the sample over the plurality of periods using the improved resolution image of the subtile.
前記試料が、前記フローセルにわたって数百万個のナノウェルに分布し、ナノウェルの少なくともいくつかの隣接する対が、光学解像度についてのアッベ回折限界よりも共に近くに位置付けられる、請求項1に記載の方法。 The method of claim 1, wherein the sample is distributed in millions of nanowells across the flow cell, and at least some adjacent pairs of nanowells are located closer together than the Abbe diffraction limit for optical resolution. . 前記間隔表面及び前記角度表面の前記フィッティング結果を二次表面の係数として保存することを更に含む、請求項1又は2に記載の方法。 3. The method of claim 1 or 2, further comprising storing the fitting results of the spacing surface and the angular surface as coefficients of a quadratic surface. 前記間隔表面及び前記角度表面の前記フィッティング結果を三次表面の係数として保存することを更に含む、請求項1又は2に記載の方法。 3. The method of claim 1 or 2, further comprising storing the fitting results of the spacing surface and the angular surface as cubic surface coefficients. 前記間隔表面及び前記角度表面の二次フィットから計算されたルックアップテーブルに前記フィッティング結果を保存することを更に含む、請求項1又は2に記載の方法。 3. The method of claim 1 or 2, further comprising storing the fitting results in a look-up table calculated from a quadratic fit of the spacing surface and the angular surface. 前記複数の周期の間の中間周期において、前記サブタイル内の強度ピーク間の前記間隔及び前記強度ピークの角度を再測定することと、前記間隔表面及び前記角度表面を再フィッティングさせることと、その後に撮像された画像タイルを処理する際に使用するために前記再フィッティングの結果を保存することと、を更に含む、請求項1~5のいずれか一項に記載の方法。 remeasuring the spacing between intensity peaks in the subtiles and the angles of the intensity peaks in an intermediate period between the plurality of periods, and refitting the spacing surface and the angular surface; 6. A method according to any one of claims 1 to 5, further comprising: saving the refitting results for use in processing captured image tiles. 前記ナノウェルが、繰り返し六角形パターン内に配置され、3つの対角線が、前記パターン内の六角形の対向する角部を接続し、前記強度ピークが前記3つの対角線に対して実質的に垂直に配向される3つの構造化照明角度を使用することを更に含む、請求項2に記載の方法。 the nanowells are arranged in a repeating hexagonal pattern, three diagonals connecting opposite corners of the hexagons in the pattern, and the intensity peaks are oriented substantially perpendicular to the three diagonals. 3. The method of claim 2, further comprising using three structured illumination angles. 前記間隔表面及び前記角度表面をフィッティングさせる際の使用から、前記センサの縁部周りのピクセルを除去するようにクロッピングマージンを適用することを更に含む、請求項1~7のいずれか一項に記載の方法。 8. The method of claim 1, further comprising applying a cropping margin to remove pixels around an edge of the sensor from use in fitting the spacing surface and the angular surface. the method of. メモリに結合された1つ以上のプロセッサを含むシステムであって前記メモリが、複数の周期にわたって収集された画像において、フローセルにわたって分布する数百万個の試料の蛍光を検出するスキャナの性能を改善するためのコンピュータ命令をロードされ、前記試料が、前記試料の少なくともいくつかの隣接する対の間の光学解像度についてのアッベ回折限界よりも共に近くに位置付けられ、前記コンピュータ命令が、前記1つ以上のプロセッサ上で実行されるとき、
前記スキャナ内の光学センサ上にレンズによって投影された実質的に全視野を使用して、前記スキャナを較正することであって、
構造化照明の複数の角度及び位相変位において前記構造化照明下で少なくとも1つの画像タイルを撮像することと、
中心付近サブタイルを含む、前記画像タイルの少なくとも9つのサブタイルにおいて強度ピーク間の間隔及び前記強度ピークによって示される投影された照明パターンの角度を測定することと、間隔表面及び角度表面を前記測定された間隔及び角度にそれぞれフィッティングさせることであって、前記間隔表面及び角度表面の両方が、前記画像タイルの前記サブタイルにわたる歪みの補正を表す、フィッティングさせることと、を含む、前記画像タイルにわたって光学歪みを計算し、フィッティング結果を保存することと、
前記サブタイル内の前記複数の角度及び位相変位における前記構造化照明の位相変位を測定し、前記中心付近サブタイルにおける前記位相変位と前記画像タイルの他のサブタイルにおける位相変位との差を表す係数のルックアップテーブルを保存することと、を含む、較正することと、
前記複数の周期にわたって、前記構造化照明の前記複数の角度及び位相変位で撮像された、前記フローセルにわたる位置をカバーする撮像された画像タイルを処理することであって、
各撮像された画像タイルの前記中心付近サブタイルのための、強度ピーク間の前記間隔、前記投影された照明パターンの前記角度、及び前記構造化照明の前記位相変位の前記測定値から外挿するために、前記保存されたフィッティング結果及び前記保存されたルックアップテーブルからの係数を使用して、前記中心付近サブタイル及び前記少なくとも8つの追加のサブタイルについてパラメータを再構成することと、
前記アッベ回折限界よりも良好な解像能力で、前記サブタイルについて、前記複数の周期にわたって、改善された解像度画像を生成するために、前記決定された再構成パラメータを適用することと、を含む、処理することと、
前記サブタイルの前記改善された解像度画像を使用して、前記複数の周期にわたって前記試料を順序付けすることと、
を含む動作を実装するシステム
A system comprising one or more processors coupled to a memory , the memory determining the ability of a scanner to detect fluorescence of millions of samples distributed across a flow cell in images collected over a plurality of cycles. loaded with computer instructions for improving said samples, said samples being positioned closer together than the Abbe diffraction limit for optical resolution between at least some adjacent pairs of said samples; When executed on more than one processor,
calibrating the scanner using substantially the entire field of view projected by a lens onto an optical sensor in the scanner;
imaging at least one image tile under the structured illumination at a plurality of angular and phase displacements of structured illumination;
measuring the spacing between intensity peaks and the angle of a projected illumination pattern indicated by the intensity peaks in at least nine subtiles of said image tile, including a near-center subtile; and forming a spacing surface and an angular surface in said measured fitting an optical distortion across the image tile, respectively fitting a spacing and an angle, wherein both the spacing surface and the angular surface represent corrections for distortion across the subtiles of the image tile. calculate and save fitting results;
measuring the phase displacement of the structured illumination at the plurality of angular and phase displacements within the subtile, and looking for a coefficient representing the difference between the phase displacement in the near-center subtile and the phase displacement in other subtiles of the image tile; calibrating, including storing an up-table;
processing imaged image tiles covering positions across the flow cell imaged at the plurality of angular and phase displacements of the structured illumination over the plurality of periods;
extrapolating from the measurements of the spacing between intensity peaks, the angle of the projected illumination pattern, and the phase displacement of the structured illumination for the near-center subtile of each imaged image tile; reconfiguring parameters for the near-center subtile and the at least eight additional subtiles using the stored fitting results and coefficients from the stored lookup table;
applying the determined reconstruction parameters to generate improved resolution images for the subtiles over the plurality of periods with resolution better than the Abbe diffraction limit; processing and
using the improved resolution images of the subtiles to order the sample over the plurality of periods;
A system that implements behaviors that include.
前記試料が、前記フローセルにわたる数百万個のナノウェルに分布し、ナノウェルの少なくともいくつかの隣接する対が、光学解像度についてのアッベ回折限界よりも共に近くに位置付けられる、請求項9に記載のシステム10. The system of claim 9, wherein the sample is distributed in millions of nanowells across the flow cell, and at least some adjacent pairs of nanowells are located closer together than the Abbe diffraction limit for optical resolution. . 前記コンピュータ命令が、前記1つ以上のプロセッサ上で実行されるとき、前記間隔表面及び前記角度表面の前記フィッティング結果を二次表面の係数として保存することを含動作を更に実装する、請求項9又は10に記載のシステム 5. The computer instructions , when executed on the one or more processors, further implement operations comprising: storing the fitting results of the spacing surface and the angular surface as coefficients of a quadratic surface. 9 or 10. 前記コンピュータ命令が、前記1つ以上のプロセッサ上で実行されるとき、前記間隔表面及び前記角度表面の前記フィッティング結果を三次表面の係数として保存することを含動作を更に実装する、請求項9又は10に記載のシステム 9. The computer instructions , when executed on the one or more processors, further implement operations comprising storing the fitting results of the spacing surface and the angular surface as coefficients of a cubic surface. or the system described in 10. 前記コンピュータ命令が、前記1つ以上のプロセッサ上で実行されるとき、前記間隔表面及び前記角度表面の二次フィットから計算されたルックアップテーブルに前記フィッティング結果を保存することを含動作を更に実装する、請求項9又は10に記載のシステム The computer instructions , when executed on the one or more processors, further include storing the fitting results in a lookup table computed from a quadratic fit of the spacing surface and the angular surface. A system according to claim 9 or 10, implementing the system. 前記コンピュータ命令が、前記1つ以上のプロセッサ上で実行されるとき、前記複数の周期の間の中間周期において、前記サブタイル内の強度ピーク間の前記間隔及び前記強度ピークの角度を再測定することと、前記間隔表面及び前記角度表面を再フィッティングさせることと、その後に撮像された画像タイルを処理する際に使用するために前記再フィッティングの結果を保存することと、を含動作を更に実装する、請求項9~13のいずれか一項に記載のシステムwhen the computer instructions are executed on the one or more processors, remeasuring the spacing between intensity peaks in the subtiles and the angle of the intensity peaks at intermediate periods between the plurality of periods; and refitting the spacing surface and the angular surface, and storing the results of the refitting for use in processing subsequent imaged image tiles. The system according to any one of claims 9 to 13, wherein : 前記ナノウェルが、繰り返し六角形パターン内に配置され、3つの対角線が、前記パターン内の六角形の対向する角部を接続し、プログラム命令が更に与えられ、前記方法は、前記強度ピークが前記3つの対角線に実質的に垂直に配向される3つの構造化照明角度を使用することを更に含む、請求項10に記載のシステムthe nanowells are arranged in a repeating hexagonal pattern, three diagonals connecting opposite corners of the hexagons in the pattern, and program instructions are further provided, the method comprising: 11. The system of claim 10, further comprising using three structured illumination angles oriented substantially perpendicular to three diagonals.
JP2022523692A 2019-10-21 2020-10-21 Systems and methods for structured illumination microscopy - Patents.com Active JP7554824B2 (en)

Applications Claiming Priority (9)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201962924130P 2019-10-21 2019-10-21
US201962924138P 2019-10-21 2019-10-21
US62/924,138 2019-10-21
US62/924,130 2019-10-21
US17/075,692 US11525990B2 (en) 2019-10-21 2020-10-21 Systems and methods for structured illumination microscopy
US17/075,694 US11340437B2 (en) 2019-10-21 2020-10-21 Increased calculation efficiency for structured illumination microscopy
US17/075,692 2020-10-21
PCT/US2020/056717 WO2021081128A1 (en) 2019-10-21 2020-10-21 Systems and methods for structured illumination microscopy
US17/075,694 2020-10-21

Publications (3)

Publication Number Publication Date
JP2022553713A JP2022553713A (en) 2022-12-26
JPWO2021081128A5 true JPWO2021081128A5 (en) 2023-10-31
JP7554824B2 JP7554824B2 (en) 2024-09-20

Family

ID=75491505

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2022523693A Pending JP2022553714A (en) 2019-10-21 2020-10-21 Increased Computational Efficiency for Structured Illumination Microscopy
JP2022523692A Active JP7554824B2 (en) 2019-10-21 2020-10-21 Systems and methods for structured illumination microscopy - Patents.com

Family Applications Before (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2022523693A Pending JP2022553714A (en) 2019-10-21 2020-10-21 Increased Computational Efficiency for Structured Illumination Microscopy

Country Status (12)

Country Link
US (4) US11340437B2 (en)
EP (2) EP4049232B1 (en)
JP (2) JP2022553714A (en)
KR (2) KR20220085781A (en)
CN (3) CN114829906B (en)
AU (2) AU2020371626A1 (en)
BR (2) BR112022007292A2 (en)
CA (1) CA3155485A1 (en)
IL (2) IL292170B2 (en)
MX (2) MX2022004773A (en)
WO (2) WO2021081129A1 (en)
ZA (2) ZA202204436B (en)

Families Citing this family (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11340437B2 (en) * 2019-10-21 2022-05-24 Illumina, Inc. Increased calculation efficiency for structured illumination microscopy
US11408032B2 (en) * 2020-01-17 2022-08-09 Element Biosciences, Inc. Tube lens design for improved depth-of-field
US11188778B1 (en) * 2020-05-05 2021-11-30 Illumina, Inc. Equalization-based image processing and spatial crosstalk attenuator
DE102020211380A1 (en) * 2020-09-10 2022-03-10 Carl Zeiss Microscopy Gmbh Process for super-resolution evaluation of structured illuminated microscope images and microscope with structured illumination
DE102020123668A1 (en) * 2020-09-10 2022-03-10 Carl Zeiss Microscopy Gmbh Methods for image evaluation for SIM microscopy and SIM microscopy methods
US20220101494A1 (en) * 2020-09-30 2022-03-31 Nvidia Corporation Fourier transform-based image synthesis using neural networks
US11361194B2 (en) 2020-10-27 2022-06-14 Illumina, Inc. Systems and methods for per-cluster intensity correction and base calling
US20220383470A1 (en) * 2021-05-21 2022-12-01 Kla Corporation System and method for optical wafer characterization with image up-sampling
CN113160096B (en) * 2021-05-27 2023-12-08 山东中医药大学 Low-light image enhancement method based on retina model
US11455487B1 (en) 2021-10-26 2022-09-27 Illumina Software, Inc. Intensity extraction and crosstalk attenuation using interpolation and adaptation for base calling
CN113917677B (en) * 2021-09-09 2023-05-05 北京纳析光电科技有限公司 Three-dimensional super-resolution light sheet microscopic imaging method and microscope
WO2023081568A1 (en) * 2021-11-04 2023-05-11 The United States Of America, As Represented By The Secretary, Department Of Health And Human Services Systems and methods for three-dimensional structured illumination microscopy with isotropic spatial resolution
TWI783896B (en) * 2022-04-08 2022-11-11 國立清華大學 Three-dimensional image reconstruction method and system for light element thin films
CN114998161A (en) * 2022-06-02 2022-09-02 中国科学院西安光学精密机械研究所 Fourier stack microscopy high-precision image reconstruction method based on perfect Fourier transform
CN115541550A (en) * 2022-10-21 2022-12-30 南京理工大学 Structured light illumination microscopic imaging method based on principal component analysis
WO2024144454A1 (en) * 2022-12-27 2024-07-04 National University Of Singapore System and method for image reconstruction using structured illumination microscopy
CN117635506B (en) * 2024-01-24 2024-04-05 成都航天凯特机电科技有限公司 Image enhancement method and device based on AI-energized Mean Shift algorithm

Family Cites Families (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6169723B1 (en) 1997-07-02 2001-01-02 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson Computationally efficient analysis and synthesis of real signals using discrete fourier transforms and inverse discrete fourier transforms
US7054504B2 (en) * 1999-02-25 2006-05-30 Ludwig Lester F Relative optical path phase reconstruction in the correction of misfocused images using fractional powers of the fourier transform
US7803609B2 (en) * 2006-07-21 2010-09-28 Affymetrix, Inc. System, method, and product for generating patterned illumination
CA2687062C (en) * 2007-05-10 2016-04-12 Pacific Biosciences Of California, Inc. Methods and systems for analyzing fluorescent materials with reduced autofluorescence
DE102008009216A1 (en) * 2008-02-13 2009-08-20 Carl Zeiss Microimaging Gmbh Apparatus and method for spatially high resolution imaging of a structure of a sample
WO2011004378A1 (en) * 2009-07-08 2011-01-13 Technion Research And Development Foundation Ltd. Method and system for super-resolution signal reconstruction
WO2012083438A1 (en) 2010-12-24 2012-06-28 Huron Technologies International Inc. Pathology slide scanner
CA2854675C (en) * 2011-11-08 2017-08-22 Universite Laval Method and system for improving resolution in laser imaging microscopy
EP3306827B1 (en) * 2013-04-15 2019-09-11 Huawei Technologies Co., Ltd. Method for reporting channel state information, user equipment, and base station
CA2991920C (en) * 2015-04-23 2024-05-14 The University Of British Columbia Multifocal method and apparatus for stabilization of optical systems
WO2017081540A1 (en) * 2015-11-11 2017-05-18 Scopio Lab Ltd. Scanning microscope with real time response
CN109313328A (en) * 2016-06-21 2019-02-05 伊鲁米那股份有限公司 Super-resolution microscopy
GB201620744D0 (en) 2016-12-06 2017-01-18 Roadmap Systems Ltd Multimode fibre optical switching systems
US10983059B2 (en) * 2017-02-09 2021-04-20 Technion Research & Development Foundation Ltd. Sparsity-based super-resolution correlation microscopy
CN106770147B (en) * 2017-03-15 2019-07-19 北京大学 A kind of Structured Illumination super-resolution micro imaging method
DE102017119531A1 (en) * 2017-08-25 2019-02-28 Carl Zeiss Microscopy Gmbh High-resolution 2D microscopy with improved slice thickness
NL2020622B1 (en) 2018-01-24 2019-07-30 Lllumina Cambridge Ltd Reduced dimensionality structured illumination microscopy with patterned arrays of nanowells
NL2020623B1 (en) 2018-01-24 2019-07-30 Illumina Inc Structured illumination microscopy with line scanning
US11340437B2 (en) * 2019-10-21 2022-05-24 Illumina, Inc. Increased calculation efficiency for structured illumination microscopy
TW202138867A (en) * 2019-12-06 2021-10-16 美商伊路米納有限公司 Apparatus and method of providing parameter estimation

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JPWO2021081128A5 (en)
IL292169B2 (en) Systems and methods for structured illumination microscopy
JP5044269B2 (en) Scanner-side heterogeneity correction method
Cheng et al. Automation of axisymmetric drop shape analysis for measurements of interfacial tensions and contact angles
US6181376B1 (en) Method of determining missing color values for pixels in a color filter array
EP1754191A1 (en) Method for characterizing a digital imaging system
KR20010021298A (en) Image demosaicing method
JP2007524289A (en) Techniques for correcting image field data
JPWO2008099589A1 (en) Image processing system, method and apparatus
WO2010090025A1 (en) Imaging processor
JP2010500544A (en) Optical image of a physical object
KR20230137937A (en) Device and method for correspondence analysis in images
US5565914A (en) Detector with a non-uniform spatial sensitivity
US8589104B2 (en) Device and method for compensating color shifts in fiber-optic imaging systems
WO2024183742A1 (en) Differential imaging system, method and apparatus, and medium
JP2005520142A5 (en)
US11035989B2 (en) Systems and methods for improving resolution in lensless imaging
US8035703B2 (en) Device and method for measuring noise characteristics
CN112634375B (en) Plane calibration and three-dimensional reconstruction method in AI intelligent detection
US20050074144A1 (en) Image processing method and contactless image input apparatus utilizing the method
CN115619878B (en) Laser line extraction fusion and online ice shape measurement method for ice shape measurement
JP2014066538A (en) Target for photogrammetry, and photogrammetry method
JP3727758B2 (en) Anti-reflection imaging device
JP2007034411A (en) Linewidth measuring method and apparatus
van Hengstum et al. Development of a high resolution topography and color scanner to capture crack patterns of paintings