WO2011132372A1 - 信号処理方法、信号処理デバイス及び光画像計測装置 - Google Patents

信号処理方法、信号処理デバイス及び光画像計測装置 Download PDF

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WO2011132372A1
WO2011132372A1 PCT/JP2011/002040 JP2011002040W WO2011132372A1 WO 2011132372 A1 WO2011132372 A1 WO 2011132372A1 JP 2011002040 W JP2011002040 W JP 2011002040W WO 2011132372 A1 WO2011132372 A1 WO 2011132372A1
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light
correction amount
fourier transform
intensity information
group
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PCT/JP2011/002040
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English (en)
French (fr)
Inventor
健善 野内
浩昭 岡田
正喜 中野
Original Assignee
株式会社トプコン
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/47—Scattering, i.e. diffuse reflection
    • G01N21/4795—Scattering, i.e. diffuse reflection spatially resolved investigating of object in scattering medium
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B3/00—Apparatus for testing the eyes; Instruments for examining the eyes
    • A61B3/10—Objective types, i.e. instruments for examining the eyes independent of the patients' perceptions or reactions
    • A61B3/102—Objective types, i.e. instruments for examining the eyes independent of the patients' perceptions or reactions for optical coherence tomography [OCT]

Definitions

  • the present invention relates to a signal processing method, a signal processing device, and an optical image measurement apparatus.
  • the optical image measurement device forms an image of an object to be measured using a line sensor.
  • OCT optical Coherence Tomography
  • L-SLO line scanning laser ophthalmoscope
  • OCT that forms an image representing the surface form or internal form of an object to be measured using a light beam from a laser light source or the like has attracted attention. Since OCT has no invasiveness to the human body like X-ray CT, it is expected to be applied particularly in the medical field and the biological field. For example, in the field of ophthalmology, an apparatus for forming an image of the fundus oculi, cornea, or the like has entered a practical stage.
  • Patent Document 1 discloses an apparatus to which OCT is applied.
  • the measuring arm scans an object with a rotary turning mirror (galvanomirror)
  • a reference mirror is installed on the reference arm
  • the intensity of the interference light of the light beam from the measuring arm and the reference arm is dispersed at the exit.
  • An interferometer is provided for analysis by the instrument.
  • the reference arm is configured to change the phase of the reference light beam stepwise by a discontinuous value.
  • Patent Document 1 uses a so-called “Fourier Domain OCT (Fourier Domain OCT)” technique.
  • a low-coherence beam is irradiated onto the object to be measured, the reflected light and the reference light are superimposed to generate interference light, and the spectral intensity distribution of the interference light is acquired and subjected to Fourier transform.
  • image data Based on this image data, the form of the object to be measured in the depth direction (z direction) is imaged.
  • this type of technique is also called a spectral domain.
  • the apparatus described in Patent Document 1 includes a galvanometer mirror that scans a light beam (signal light), thereby forming an image of a desired measurement target region of the object to be measured. Since this apparatus is configured to scan the light beam only in one direction (x direction) orthogonal to the z direction, the image formed by this apparatus is in the scanning direction (x direction) of the light beam. It becomes a two-dimensional tomogram in the depth direction (z direction) along.
  • an apparatus using OCT When an apparatus using OCT is applied to the ophthalmic field, it has an advantage over a fundus camera or the like in that a high-definition image can be acquired, and further, a tomographic image or a three-dimensional image can be acquired.
  • a line sensor in which a plurality of light receiving elements are arranged in a row is used in order to acquire a spectral intensity distribution of interference light.
  • the line sensor 1000 includes an EVEN side tap 1003 in which the outputs of even-numbered (EVEN) elements of the light receiving element 1001 (i) are grouped, and an ODD-side tap 1004 in which the outputs of odd-numbered (ODD) elements are grouped. And have.
  • a line sensor 1000 is called a 2-tap method.
  • each light receiving element 1001 (i) that is, the position where the broken lines of each light receiving element 1001 (i) in FIG. 11 intersect.
  • ODD output signal output signal
  • the present invention has been made in order to solve the above-described problems, and the object thereof is due to an intensity shift that occurs between output signals from the line sensor (for example, between an EVEN output signal and an ODD output signal). It is an object of the present invention to provide a signal processing method, a signal processing device, and an optical image measurement apparatus that can reduce noise.
  • the signal processing method described in the embodiment includes a plurality of light receiving elements that receive the reflected light of the output light from the light source by the object to be measured and generate an electrical signal,
  • the signal processing device described in the embodiment includes a plurality of light receiving elements that receive the reflected light from the object to be measured of the output light from the light source and generate an electrical signal, and are divided into a plurality of groups.
  • a signal processing device for processing a light reception signal from a light receiving means for generating a light reception signal by applying gain to each group of electrical signals generated by a plurality of light receiving elements, and receiving an input of the light reception signal A correction amount based on intensity information acquisition means for obtaining intensity information of the background component corresponding to the intensity of the output light and intensity information of the noise component, and intensity information of the background component and intensity information of the noise component
  • a correction amount calculating means for calculating the magnitude of the correction amount, a correction coefficient calculating means for calculating a correction coefficient based on the magnitude of the correction amount, and a light reception signal between the plurality of groups based on the correction coefficient And having a correction means for correcting the deviation degrees.
  • the optical image measurement device described in the embodiment includes a light source that emits light irradiated to an object to be measured, A light receiving signal having a plurality of light receiving elements for receiving the light passing through the object to be measured and applying gain to each group with respect to the electrical signals generated by the plurality of light receiving elements divided into a plurality of groups
  • a light receiving means for generating intensity information acquisition means for obtaining intensity information of the background component corresponding to the intensity of the light and intensity information of the noise component, intensity information of the background component, and intensity information of the noise component
  • a correction amount calculating means for calculating a correction amount based on the correction amount, a correction coefficient calculating means for calculating a correction coefficient based on the correction amount, and a light reception signal of the plurality of groups based on the correction coefficient.
  • Correction means for correcting the intensity deviation between the two, and display means for displaying an image based on the light reception signal corrected by the correction means.
  • the signal processing method, the signal processing device, and the optical image measurement device calculate the magnitude of the correction amount based on the intensity information of the background component and the noise component corresponding to the intensity of the output light, A correction coefficient is calculated based on the magnitude of the correction amount, and an intensity deviation from the received light signal is corrected based on the correction coefficient. Therefore, it is possible to reduce noise caused by a difference in intensity between output signals (for example, between an EVEN output signal and an ODD output signal) caused by a shift in the position where light strikes the light receiving element.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating an example of an operation of the embodiment of the image forming unit according to the first embodiment. It is a graph which supplements description of the flowchart of FIG. It is a graph which supplements description of the flowchart of FIG. It is a figure which shows the image before noise reduction. It is a figure which shows the image in which the noise reduction process which concerns on this invention was performed.
  • FIG. 5 is a schematic block diagram illustrating an example of a configuration of an image forming unit according to Embodiment 2.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating an example of an operation of the image forming unit according to the second exemplary embodiment.
  • 6 is a schematic block diagram illustrating an example of a configuration of an image forming unit according to Embodiment 3.
  • FIG. 14 is a flowchart illustrating an example of an operation of the image forming unit according to the third embodiment. It is the schematic showing the structure of a general line sensor. It is the schematic showing the structure of a general line sensor.
  • an optical image measuring apparatus using a line sensor that uses optical coherence tomography will be described.
  • OCT optical coherence tomography
  • the present invention is not limited to this.
  • a similar configuration can be applied to an apparatus such as a line scanning laser ophthalmoscope (L-SLO).
  • L-SLO line scanning laser ophthalmoscope
  • the intensity information of the background component corresponding to the intensity of the output light from the light source the intensity of the component corresponding to the autocorrelation of the power spectrum of the output light obtained from the data obtained by Fourier transform
  • autocorrelation strength information representing.
  • the noise component intensity information will be described using Nyquist frequency intensity information representing the intensity of a component corresponding to the Nyquist frequency obtained from data obtained by Fourier transform.
  • the component corresponding to the Nyquist frequency is used because the plurality of light receiving elements are divided into two groups (ODD group, EVEN group).
  • the optical image measurement device forms a tomographic image of an object to be measured (for example, fundus) using optical coherence tomography (OCT).
  • OCT optical coherence tomography
  • Fourier domain type optical coherence tomography can be applied.
  • an image acquired by optical coherence tomography may be referred to as an OCT image.
  • a measurement operation for forming an OCT image may be referred to as OCT measurement.
  • the OCT unit 100 is provided with an optical system for acquiring a tomographic image of the object A to be measured.
  • This optical system has the same configuration as a conventional Fourier domain type OCT apparatus. That is, this optical system splits low-coherence light into reference light and signal light, and generates interference light by causing interference between the signal light passing through the object to be measured and the reference light passing through the reference optical path. Is spectrally decomposed, and then its spectral components are detected. This detection result (detection signal) is sent to the arithmetic control unit 200.
  • the light source unit 101 outputs a broadband low-coherence light L0.
  • the low coherence light L0 includes, for example, a near-infrared wavelength band (about 800 nm to 900 nm) and has a temporal coherence length of about several tens of micrometers. Note that near-infrared light having a wavelength band invisible to the human eye, for example, a center wavelength of about 1050 to 1060 nm, may be used as the low-coherence light L0.
  • the light source unit 101 includes a super luminescent diode (Super Luminescent Diode: SLD), an LED, and an optical output device such as an SOA (Semiconductor Optical Amplifier).
  • SLD Super Luminescent Diode
  • LED an LED
  • SOA semiconductor Optical Amplifier
  • the low coherence light L0 output from the light source unit 101 is guided to the fiber coupler 103 by the optical fiber 102, and is divided into the signal light LS and the reference light LR.
  • the fiber coupler 103 has both functions of a means for splitting light (splitter) and a means for combining light (coupler).
  • splitter means for splitting light
  • coupler means for combining light
  • the signal light LS is guided by the optical fiber 104, is converted into a parallel light beam by the collimator lens unit 105, and is irradiated to the object A to be measured through the scan unit 105a.
  • the signal light LS is scattered and reflected by the measured object A.
  • the scattered light and reflected light may be collectively referred to as reflected light of the signal light LS.
  • the reflected light of the signal light LS travels in the opposite direction on the same path and is guided to the fiber coupler 103.
  • the scan unit 105a scans the signal light LS with respect to the object A to be measured.
  • the scan unit 105a includes a galvanometer mirror (not shown).
  • the reference light LR is guided by the optical fiber 106 and becomes a parallel light beam by the collimator lens unit 107. Further, the reference light LR is reflected by the mirrors 108, 109, 110, is attenuated by the ND (Neutral Density) filter 111, is reflected by the mirror 112, and forms an image on the reflection surface of the reference mirror 114 by the collimator lens 113. . The reference light LR reflected by the reference mirror 114 travels in the opposite direction on the same path and is guided to the fiber coupler 103. Note that an optical element for distribution compensation (such as a pair prism) or an optical element for polarization correction (such as a wavelength plate) may be provided in the optical path (reference optical path) of the reference light LR.
  • an optical element for distribution compensation such as a pair prism
  • an optical element for polarization correction such as a wavelength plate
  • the fiber coupler 103 multiplexes the measured object reflected light of the signal light LS and the reference light LR reflected by the reference mirror 114.
  • the interference light LC thus generated is guided by the optical fiber 115 and emitted from the emission end 116. Further, the interference light LC is converted into a parallel light beam by the collimator lens 117, dispersed (spectral decomposition) by the diffraction grating 118, condensed by the condenser lens 119, and projected onto the light receiving surface of the CCD image sensor 120.
  • the diffraction grating 118 shown in FIG. 1 is a transmission type, a reflection type diffraction grating may be used.
  • the CCD image sensor 120 is, for example, a line sensor, and detects each spectral component of the split interference light LC and converts it into electric charges.
  • the CCD image sensor 120 accumulates this electric charge and generates a detection signal. Further, the CCD image sensor 120 sends this detection signal to the arithmetic control unit 200.
  • a Michelson type interferometer is used, but any type of interferometer such as a Mach-Zehnder type can be appropriately used.
  • any type of interferometer such as a Mach-Zehnder type can be appropriately used.
  • another form of image sensor for example, a CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor) image sensor or the like can be used.
  • CMOS Complementary Metal Oxide Semiconductor
  • the configuration of the arithmetic control unit 200 will be described with reference to FIG.
  • the arithmetic control unit 200 analyzes the detection signal input from the CCD image sensor 120 and forms an OCT image of the object A to be measured.
  • the arithmetic control unit 200 is an example of a signal processing device.
  • the arithmetic control unit 200 controls each part of the display device 3 (display means) and the OCT unit 100. For example, the arithmetic control unit 200 displays an OCT image such as a tomographic image of the measured object A on the display device 3.
  • the arithmetic control unit 200 performs operation control of the light source unit 101, operation control of the scan unit 105a, movement control of the reference mirror 114 and collimator lens 113, operation control of the CCD image sensor 120, and the like. .
  • the arithmetic control unit 200 includes, for example, a microprocessor, a RAM, a ROM, a hard disk drive, a communication interface, and the like, as in a conventional computer.
  • the arithmetic control unit 200 may include a dedicated circuit board that forms an OCT image based on a detection signal from the CCD image sensor 120.
  • the arithmetic control unit 200 may include an operation device (input device) such as a keyboard and a mouse, and a display device such as an LCD.
  • the display device 3, the OCT unit 100, and the arithmetic control unit 200 may be configured integrally (that is, in a single casing), or may be configured separately.
  • the control system of the optical image measurement device is configured around the control unit 210 of the arithmetic control unit 200.
  • the controller 210 includes, for example, a microprocessor, RAM, ROM, hard disk drive, communication interface, and the like.
  • the control unit 210 is provided with a main control unit 211 and a storage unit 212.
  • the main control unit 211 performs the various controls described above.
  • the main control unit 211 controls the light source unit 101 and the reference driving unit 130 of the OCT unit 100.
  • the reference drive unit 130 includes, for example, a pulse motor.
  • the reference drive unit 130 integrally moves the collimator lens 113 and the reference mirror 114 along the traveling direction of the reference light LR.
  • the main control unit 211 performs a process of writing data to the storage unit 212 and a process of reading data from the storage unit 212.
  • the storage unit 212 stores various data. Examples of data stored in the storage unit 212 include image data of an OCT image, image data of a measured object, measured object information, and the like.
  • the measured object information includes information about the subject such as patient ID and name.
  • the image forming unit 220 forms tomographic image data of the object to be measured based on the detection signal from the CCD image sensor 120.
  • the image forming unit 220 includes a configuration for performing processing such as noise removal (noise reduction) and FFT (Fast Fourier Transform).
  • noise removal noise reduction
  • FFT Fast Fourier Transform
  • the image forming unit 220 includes, for example, the above-described circuit board and communication interface.
  • image data and “image” presented based on the “image data” may be identified with each other.
  • the image processing unit 230 performs various types of image processing and analysis processing on the image formed by the image forming unit 220 as necessary. For example, the image processing unit 230 executes various correction processes such as image brightness correction and dispersion correction.
  • the image processing unit 230 performs, for example, interpolation processing for interpolating pixels between tomographic images formed by the image forming unit 220 to obtain image data of a three-dimensional image of the measured object. Form.
  • the image data of a three-dimensional image means image data in which the position of an element is defined by a three-dimensional coordinate system.
  • image data of a three-dimensional image there is image data composed of voxels arranged three-dimensionally. This image data is called volume data or voxel data.
  • the image processing unit 230 When displaying an image based on volume data, the image processing unit 230 performs a rendering process (such as volume rendering or MIP (Maximum Intensity Projection)) on the volume data, and views the image from a specific line-of-sight direction.
  • a rendering process such as volume rendering or MIP (Maximum Intensity Projection)
  • the image processing unit 230 can form a tomographic image at an arbitrary cross section based on image data of a three-dimensional image.
  • This processing is performed by, for example, specifying an element (such as a voxel) located on the cross section for a cross section designated manually or automatically, and arranging the specified elements two-dimensionally to measure an object in the cross section. It is executed by forming image data representing the form of By such processing, it is possible to acquire not only the cross section of the original tomographic image (the position of the scanning line of the signal light LS) but also an image in a desired cross section.
  • the image processing unit 230 includes, for example, a microprocessor, RAM, ROM, hard disk drive, circuit board, and the like.
  • the operation unit 240 includes the operation device of the arithmetic control unit 200 described above.
  • the operation unit 240 may include various buttons and keys provided on the casing of the OCT unit 100 or on the outside.
  • the image forming unit 220 includes an input unit 300, a Fourier transform unit 301, an intensity information acquisition unit 302, a correction amount calculation unit 303, a correction amount positive / negative discrimination unit 304, a correction coefficient calculation unit 305, and a correction unit 306.
  • an input unit 300 a Fourier transform unit 301, an intensity information acquisition unit 302, a correction amount calculation unit 303, a correction amount positive / negative discrimination unit 304, a correction coefficient calculation unit 305, and a correction unit 306.
  • the input unit 300 constitutes an input terminal for inputting the light reception signal generated by the CCD image sensor 120 (light receiving means) into the image forming unit 220.
  • the Fourier transform unit 301 performs Fourier transform (fast Fourier transform: FFT) on the light reception signal generated by the CCD image sensor 120.
  • FFT fast Fourier transform
  • a method of complex Fourier transform is used.
  • the light receiving means is a line sensor (line CCD) as shown in FIGS. 11 and 12, and has a configuration in which a plurality of light receiving elements are arranged in a line.
  • line CCD line sensor
  • the outputs of the even-numbered (EVEN) elements of the light-receiving elements are grouped as a first group (EVEN group), and the outputs of the odd-numbered (ODD) elements are grouped as a second group (ODD group).
  • generates a received light signal is applied.
  • the intensity information acquisition unit 302 obtains autocorrelation intensity information and Nyquist frequency intensity information from the data Fourier-transformed by the Fourier transform unit 301.
  • autocorrelation intensity information is intensity information of a component corresponding to the autocorrelation of the power spectrum of the output light (low coherence light L0) of the light source unit 101.
  • Nyquist frequency intensity information is intensity information of a component corresponding to the Nyquist frequency.
  • the correction amount calculation unit 303 calculates the magnitude of the correction amount corresponding to the degree of deviation based on the autocorrelation intensity information and the Nyquist frequency intensity information obtained by the intensity information acquisition unit 302.
  • the “correction amount” is an amount for correcting a deviation in intensity between the light reception signal by the EVEN group and the light reception signal by the ODD group.
  • the correction amount positive / negative discriminating unit 304 determines whether the correction amount corresponding to the opposite direction (that is, the correction direction) is positive or negative with respect to the deviation corresponding to the EVEN group and the ODD group. Determine. It should be noted that a correction coefficient (a coefficient calculated by correction coefficient calculation means 305 described later) when correcting the intensity deviation between the light reception signal by the EVEN group and the light reception signal by the ODD group in the correction means 306 increases the intensity. When the intensity is reduced, the value is positive. When the intensity is decreased, the value is negative. That is, “positive / negative of the correction amount” indicates the positive / negative value.
  • the correction coefficient calculating unit 305 calculates a correction coefficient by combining the magnitude of the correction amount calculated by the correction amount calculating unit 303 and the positive / negative of the correction amount determined by the correction amount positive / negative determining unit 304.
  • the “correction coefficient” is a coefficient used for correcting a deviation in intensity between the light reception signal by the EVEN group and the light reception signal by the ODD group.
  • the correction means 306 Based on the correction coefficient calculated by the correction coefficient calculation means 305, the correction means 306 corrects the intensity deviation between the light reception signal by the EVEN group and the light reception signal by the ODD group.
  • the image forming unit 220 forms image data based on the signal obtained by this correction.
  • the control unit 210 receives the image data formed by the image forming unit 220 and stores it in the storage unit 212. In addition, the control unit 210 sends the image data to the image processing unit 230 as necessary. The image processing unit 230 performs image processing on the image data. The control unit 210 causes the display device 3 to display an image based on the image data that has been subjected to image processing.
  • the light reception signal generated by the CCD image sensor 120 is input to the Fourier transform unit 301 via the input unit 300 (S10).
  • FIG. 5A shows a graph of the received light signal input to the Fourier transform unit 301.
  • This light reception signal is a signal obtained by combining a light reception signal from the EVEN group and a light reception signal from the ODD group.
  • the horizontal axis indicates the element number (pixel number) of the CCD image sensor 120
  • the vertical axis indicates the signal intensity (intensity).
  • the Fourier transform unit 301 performs a Fourier transform process on the received light signal input in S10 to obtain data (complex data) (S11).
  • complex Fourier transform processing is performed.
  • the component corresponding to the Nyquist frequency corresponds to the component of the 1024 pixel. Further, the component corresponding to the autocorrelation of the power spectrum of the output light of the light source unit 101 corresponds to the 0th pixel component.
  • the intensity information acquisition unit 302 based on the light reception signal data subjected to the Fourier transform processing in S11, the intensity information (E source ) of the component corresponding to the autocorrelation of the power spectrum of the output light of the light source unit 101, The intensity information (E noise ) of the component corresponding to the Nyquist frequency is acquired (S12).
  • a digital bandpass filter process is used.
  • the component at the 0th pixel is a component corresponding to the autocorrelation of the power spectrum of the output light of the light source unit 101.
  • the component at the 1024th pixel is a component corresponding to the Nyquist frequency. Therefore, the intensity information acquisition unit 302 selectively acquires intensity information at these pixel positions.
  • the correction amount calculation unit 303 calculates the magnitude of the correction amount E gain based on the ratio of E source and E noise acquired in S12 (S13).
  • the magnitude of the correction amount E gain is a source of a correction coefficient for correcting an intensity shift between the light reception signal by the EVEN group of the CCD image sensor 120 and the light reception signal by the ODD group.
  • the correction amount positive / negative discriminating means 304 discriminates whether the component corresponding to the Nyquist frequency (component in the 1024 pixel) is positive or negative based on the light reception signal data Fourier-transformed in S11 (S14).
  • the 1024 pixel corresponds to EVEN.
  • the correction coefficient calculation unit 305 combines the correction amount E gain obtained by the correction amount calculation unit 303 and the positive / negative information obtained by the correction amount positive / negative discrimination unit 304 for each group. That is, the correction coefficient G correction is calculated by assigning a positive sign (negative sign) to the EVEN group and assigning a negative sign (positive sign) to the ODD group (S15).
  • the correction unit 306 corrects the intensity deviation between the light reception signal by the EVEN group and the light reception signal by the ODD group by using the correction coefficient G correction (S16).
  • the correction unit 306 converts the received light signal processed by the Fourier transform unit 301 using a Fourier transform of the correction coefficient G correction .
  • a signal (FFT ⁇ Removed Noise ⁇ ) obtained by Fourier transforming the received light signal with reduced noise components is obtained.
  • the correction means 306 obtains a received light signal with a reduced noise component by performing an inverse Fourier transform on the signal FFT ⁇ Removed Noise ⁇ (S17).
  • the image forming unit 220 forms an OCT image based on this data (signal).
  • FIG. 5A is a graph of the received light signal input to the Fourier transform unit 301.
  • FIG. 5B is a graph of the received signal whose noise has been reduced by the processing of S10 to S17.
  • the processing according to the present embodiment for example, when noise that enhances the reception signal is generated on the EVEN side, the noise on the EVEN side can be suppressed. Furthermore, this can be emphasized for the received signal on the ODD side (the side on which noise that weakens the received signal is generated). Therefore, it is possible to suppress fluctuations in the intensity of the received signal.
  • FIG. 6A and FIG. 6B are images of the information in FIGS. 5A and 5B.
  • FIG. 6B it can be clearly seen that the noise component N1 and the noise component N2 are extinguished / decreased while the interference signal I is retained as compared with FIG. 6A.
  • the line sensor detects a line beam.
  • Each light receiving element corresponds to each position in the beam, that is, each irradiation position on the object to be measured. Therefore, there is a possibility that an intensity shift occurs depending on the position of each light receiving element. In this case, as in the present embodiment, intensity deviation occurs between the plurality of light receiving elements of the line sensor. Therefore, the influence of noise can be reduced by performing the same processing as in the present embodiment.
  • L-SLO is a system that detects the intensity distribution of a line beam with a line sensor, and therefore no Fourier transform processing is required.
  • the “reflected light” of the present invention includes fluorescence based on light irradiated to the object to be measured. That is, the type of L-SLO that detects fluorescence is also within the scope of the present invention.
  • the image forming unit 220 includes an input unit 300, a Fourier transform unit 301, an intensity information acquisition unit 302, a correction amount calculation unit 303, a correction amount positive / negative discrimination unit 304, and a correction coefficient calculation. Means 305 and correction means 306 are provided.
  • the image forming unit 220 includes an inverse Fourier transform unit 307 and a distribution information calculation unit 308.
  • the inverse Fourier transform unit 307 includes a first inverse Fourier transform unit 307a and a second inverse Fourier transform unit 307b.
  • the input unit 300, Fourier transform unit 301, intensity information acquisition unit 302, correction amount positive / negative discrimination unit 304, correction coefficient calculation unit 305, correction unit 306, and control unit 210 have the same configuration as in the first embodiment. Therefore, the description is omitted.
  • the inverse Fourier transform unit 307 performs an inverse Fourier transform on the information acquired by the intensity information acquisition unit 302.
  • the first inverse Fourier transform unit 307a performs inverse Fourier transform on the autocorrelation intensity information of the component corresponding to the autocorrelation of the power spectrum of the output light of the light source unit 101.
  • the second inverse Fourier transform unit 307b performs inverse Fourier transform on the Nyquist frequency intensity information of the component corresponding to the Nyquist frequency.
  • E source information obtained by performing inverse Fourier transform on autocorrelation strength information
  • E noise information obtained by performing inverse Fourier transform on Nyquist frequency strength information
  • the distribution information calculation unit 308 is information indicating the distribution of intensity deviation between the light reception signal by the light receiving element of the EVEN group and the light reception signal by the light reception element of the ODD group. Ask for.
  • the correction amount calculation unit 303 in this embodiment calculates the magnitude of the correction amount based on the distribution of the intensity deviation obtained by the distribution information calculation unit 308.
  • FIG. 1 a case where the number of light receiving elements is 2048 will be described.
  • the light reception signal generated by the CCD image sensor 120 is input to the Fourier transform unit 301 via the input unit 300 (S20).
  • the Fourier transform unit 301 performs a Fourier transform process on the received light signal input in S20 to obtain data (complex data) (S21).
  • complex Fourier transform processing is performed.
  • the component corresponding to the Nyquist frequency corresponds to the component of the 1024 pixel. Further, the component corresponding to the autocorrelation of the power spectrum of the output light of the light source unit 101 corresponds to the 0th pixel component.
  • the intensity information acquisition unit 302 corresponds to the intensity information of the component corresponding to the autocorrelation of the power spectrum of the output light of the light source unit 101 and the Nyquist frequency based on the data of the received light signal Fourier-transformed in S21.
  • the intensity information of the component is acquired (S22).
  • a digital bandpass filter process is used for this process.
  • the component in the 0th pixel is a component corresponding to the autocorrelation of the power spectrum of the output light of the light source unit 101.
  • the component at the 1024th pixel is a component corresponding to the Nyquist frequency.
  • the intensity information acquisition unit 302 selectively acquires intensity information at these pixel positions.
  • the first inverse Fourier transform unit 307a performs inverse Fourier transform on the intensity information of the component corresponding to the autocorrelation obtained by the intensity information acquisition unit 302 (S23). Thereby, the above-mentioned intensity information E source is obtained.
  • the second inverse Fourier transform unit 307b performs inverse Fourier transform on the intensity information of the component corresponding to the Nyquist frequency obtained by the intensity information acquisition unit 302 (S24). Thereby, the above-mentioned intensity information (E noise ) is obtained.
  • the distribution information calculation unit 308 distributes the intensity deviation distribution information D between the light reception signal by the EVEN group and the light reception signal by the ODD group. (I) is obtained (S25).
  • the distribution information calculation unit 308 calculates a ratio between E noise and E source for each pixel. Furthermore, the distribution information calculation unit 308 generates distribution information D (i) by associating the calculated ratio with the array of light receiving elements.
  • the correction amount calculation unit 303 calculates the magnitude of the correction amount E gain based on the distribution information D (i) acquired in S25 (S26).
  • the magnitude of the correction amount is an amount that is a source of a correction coefficient for correcting an intensity shift between the light reception signal by the EVEN group of the CCD image sensor 120 and the light reception signal by the ODD group.
  • the amount of light incident on the light receiving element located at the end of the line sensor is lower than the central portion of the line sensor. Therefore, the deviation between the light reception signal by the EVEN group located at the end of the line sensor and the light reception signal by the ODD group becomes large. Therefore, when calculating the magnitude of the correction amount E gain based on the distribution information D (i), it is desirable to use only information on a pixel (pixel located at the center portion of the line sensor) with little deviation. Thereby, the correction amount E gain with high accuracy can be obtained.
  • the correction amount positive / negative discriminating means 304 discriminates whether the component corresponding to the Nyquist frequency (component in the 1024 pixel) is positive or negative based on the data of the received light signal subjected to the Fourier transform processing in S21 (S27).
  • the 1024 pixel corresponds to EVEN.
  • the correction coefficient calculation unit 305 combines the correction amount E gain obtained by the correction amount calculation unit 303 and the positive / negative information obtained by the correction amount positive / negative discrimination unit 304 for each group. That is, the correction coefficient calculation unit 305 calculates a correction coefficient G correction by assigning a positive sign (negative sign) to the EVEN group and assigning a negative sign (positive sign) to the ODD group. (S28).
  • the correction unit 306 corrects the intensity deviation between the light reception signal from the EVEN group and the light reception signal from the ODD group using the correction coefficient G correction (S29).
  • the image forming unit 220 forms an OCT image based on this data.
  • information obtained by performing inverse Fourier transform on autocorrelation intensity information is represented as E source, and obtained by performing inverse Fourier transform on Nyquist frequency intensity information.
  • the information is represented as E noise .
  • the image forming unit 220 includes an input unit 300, a Fourier transform unit 301, an intensity information acquisition unit 302, a correction amount calculation unit 303, a correction amount positive / negative discrimination unit 304, and a correction coefficient.
  • a calculation unit 305, a correction unit 306, an inverse Fourier transform unit 307, and a distribution information calculation unit 308 are included.
  • the inverse Fourier transform unit 307 includes a first inverse Fourier transform unit 307a and a second inverse Fourier transform unit 307b.
  • the correction amount positive / negative discrimination means 304 of this embodiment discriminates the positive / negative of the correction amount corresponding to the EVEN group and the ODD group based on the Nyquist frequency intensity information (E noise ) obtained by the second inverse Fourier transform means 307b. To do.
  • the correction amount positive / negative determination means 304 determines whether the component of the intensity information at the 0th pixel is positive or negative (S47).
  • the correction coefficient calculation unit 305 combines the correction amount E gain obtained by the correction amount calculation unit 303 and the positive / negative information obtained by the correction amount positive / negative discrimination unit 304 for each group. That is, the correction coefficient calculation unit 305 calculates a correction coefficient G correction by assigning a positive sign (negative sign) to the EVEN group and assigning a negative sign (positive sign) to the ODD group. (S48).
  • the correction unit 306 corrects the intensity deviation between the light reception signal from the EVEN group and the light reception signal from the ODD group using the correction coefficient G correction (S49).
  • the noise component in the light reception signal generated by the CCD image sensor 120 can be reduced by performing the processes of S40 to S50.
  • the image forming unit 220 forms an OCT image based on this data.
  • the optical image measurement device has been described.
  • the application target of the present invention is not limited to the optical image measurement device.
  • the present invention can be applied as a signal processing device provided in a device in which a line sensor is used.
  • the form in which a plurality of light receiving elements are grouped is not limited to two.
  • the noise component is determined according to the number of groups (number of divisions and number of taps).
  • N N ⁇ 2 groups
  • the plurality of light receiving elements are divided into first to Nth groups.
  • background component intensity information corresponding to the light intensity and noise component intensity information are obtained.
  • the magnitude of the correction amount is calculated based on the intensity information of the background component and the intensity information of the noise component.
  • a correction coefficient is calculated based on the magnitude of the correction amount, and the intensity deviation among the received light signals by the plurality of groups is corrected based on the correction coefficient.
  • the frequency of the noise component may be a frequency other than the Nyquist frequency.
  • the computer program in the above embodiment can be stored in any recording medium readable by a computer.
  • this recording medium for example, an optical disk, a magneto-optical disk (CD-ROM / DVD-RAM / DVD-ROM / MO, etc.), a magnetic storage medium (hard disk / floppy (registered trademark) disk / ZIP, etc.), etc. are used. Is possible. It can also be stored in a storage device such as a hard disk drive or memory.

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Abstract

　実施形態に係る信号処理方法は、複数の群に分けられた複数の受光素子により生成された電気信号に対して群ごとにゲインをかけて得られた受光信号を処理するものである。この信号処理方法は、次のステップを含む：（１）出力光の強度に相当する背景成分の強度情報と、ノイズ成分の強度情報とを求めるステップ；（２）背景成分の強度情報とノイズ成分の強度情報とに基づいて補正量の大きさを算出するステップ；（３）補正量の大きさに基づいて補正係数を算出するステップ；（４）補正係数に基づいて複数の群による受光信号の間における強度のズレを補正するステップ。

Description

信号処理方法、信号処理デバイス及び光画像計測装置
　この発明は、信号処理方法、信号処理デバイス及び光画像計測装置に関する。光画像計測装置は、ラインセンサを用いて被測定物体の画像を形成するものである。具体的には、光コヒーレンストモグラフィ（Ｏｐｔｉｃａｌ　Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ　Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：以下「ＯＣＴ」という場合がある）、或いはライン走査型レーザー検眼鏡（Ｌｉｎｅ　Ｓｃａｎｎｉｎｇ　Ｌａｓｅｒ　Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ：以下、「Ｌ－ＳＬＯ」という場合がある）がある。
　近年、レーザー光源等からの光ビームを用いて被測定物体の表面形態や内部形態を表す画像を形成するＯＣＴが注目を集めている。ＯＣＴは、Ｘ線ＣＴのような人体に対する侵襲性を持たないことから、特に医療分野や生物学分野における応用の展開が期待されている。たとえば眼科分野においては、眼底や角膜等の画像を形成する装置が実用化段階に入っている。
　特許文献１にはＯＣＴを適用した装置が開示されている。この装置は、測定腕が回転式転向鏡（ガルバノミラー）により物体を走査し、参照腕に参照ミラーが設置されており、その出口に計測腕及び参照腕からの光束の干渉光の強度を分光器で分析する干渉器が設けられている。更に、参照腕は、参照光光束位相を不連続な値で段階的に変えるように構成されている。
　特許文献１の装置は、いわゆる「フーリエドメインＯＣＴ（Ｆｏｕｒｉｅｒ　Ｄｏｍａｉｎ　ＯＣＴ）」の手法を用いるものである。すなわち、被測定物体に対して低コヒーレンス光のビームを照射し、その反射光と参照光とを重ね合わせて干渉光を生成し、この干渉光のスペクトル強度分布を取得してフーリエ変換を施すことにより画像データを取得する。この画像データに基づいて被測定物体の深度方向（ｚ方向）の形態を画像化するものである。なお、このタイプの手法は、特にスペクトラルドメイン（Ｓｐｅｃｔｒａｌ　Ｄｏｍａｉｎ）とも呼ばれる。
　更に、特許文献１に記載の装置は、光ビーム（信号光）を走査するガルバノミラーを備え、それにより被測定物体の所望の測定対象領域の画像を形成するようになっている。この装置においては、ｚ方向に直交する１方向（ｘ方向）にのみ光ビームを走査するように構成されているので、この装置により形成される画像は、光ビームの走査方向（ｘ方向）に沿った深度方向（ｚ方向）の２次元断層像となる。
　ＯＣＴを用いた装置を眼科分野に適用すると、高精細の画像を取得できる点、更には断層像や３次元画像を取得できる点などにおいて、眼底カメラ等に対して優位性を持つ。
　ここで、フーリエドメインＯＣＴでは一般に、干渉光のスペクトル強度分布を取得するために、複数の受光素子が一列に配置されたラインセンサ（ラインＣＣＤ）が用いられる。
　なお、Ｌ－ＳＬＯにおいてもラインセンサ（ラインＣＣＤ）が用いられる方式がある。
特開平１１－３２５８４９号公報 特公２００５－５２９６６９号公報
　例えば図１１、１２に示すように、ラインセンサ１０００には、複数の受光素子１００１（ｉ）（ｉ＝０，１，・・・・・，Ｎ－１）が直線状に配列されている。ラインセンサ１０００は、受光素子１００１（ｉ）の偶数番目（ＥＶＥＮ）の素子の出力を一群にまとめたＥＶＥＮ側タップ１００３と、奇数番目（ＯＤＤ）の素子の出力を一群にまとめたＯＤＤ側タップ１００４とを有する。このようなラインセンサ１０００は、２タップ方式と呼ばれる。
　ラインセンサ１０００で干渉光を受光する場合において、図１１に示すように各受光素子１００１（ｉ）の中心位置（つまり、図１１における各受光素子１００１（ｉ）の破線の交わっている位置）に干渉光のスポット光１００２（ｉ）（ｉ＝０，１，・・・・・，Ｎ－１）が当たる場合には、受光素子の偶数番目の出力信号（ＥＶＥＮ出力信号）と、奇数番目の出力信号（ＯＤＤ出力信号）との間に強度のズレが生じることはない。従って、これら出力信号に基づく画像は、当該ズレによるノイズの影響を受けることはない。
　一方、図１２に示すように、各受光素子１００１（ｉ）の中心位置からズレた位置に干渉光のスポット光１００２（ｉ）が当たる場合には、ＥＶＥＮ出力信号とＯＤＤ出力信号との間に強度のズレが生じ、画像にノイズが混入することが知られている。
　この発明は、以上のような問題を解決するためになされたもので、その目的は、ラインセンサによる出力信号の間（たとえばＥＶＥＮ出力信号とＯＤＤ出力信号との間）に生じる強度のズレに起因するノイズを低減させることが可能な信号処理方法、信号処理デバイス及び光画像計測装置を提供することにある。
　上記目的を達成するために、実施の形態に記載の信号処理方法は、光源からの出力光の被測定物体による反射光を受光して電気信号を生成する複数の受光素子を有し、複数の群に分けられた前記複数の受光素子により生成された電気信号に対して群ごとにゲインをかけて受光信号を生成する受光手段からの受光信号を処理する信号処理方法であって、前記出力光の強度に相当する背景成分の強度情報と、ノイズ成分の強度情報とを求めるステップと、前記背景成分の強度情報と前記ノイズ成分の強度情報とに基づいて補正量の大きさを算出するステップと、前記補正量の大きさに基づいて補正係数を算出するステップと、前記補正係数に基づいて前記複数の群による受光信号の間における強度のズレを補正するステップと、を有することを特徴とする。
　また、実施の形態に記載の信号処理デバイスは、光源からの出力光の被測定物体による反射光を受光して電気信号を生成する複数の受光素子を有し、複数の群に分けられた前記複数の受光素子により生成された電気信号に対して群ごとにゲインをかけて受光信号を生成する受光手段からの受光信号を処理する信号処理デバイスであって、前記受光信号の入力を受ける入力部と、前記出力光の強度に相当する背景成分の強度情報と、ノイズ成分の強度情報とを求める強度情報取得手段と、前記背景成分の強度情報と前記ノイズ成分の強度情報とに基づいて補正量の大きさを算出する補正量算出手段と、前記補正量の大きさに基づいて補正係数を算出する補正係数算出手段と、前記補正係数に基づいて、前記複数の群による受光信号の間における強度のズレを補正する補正手段と、を有することを特徴とする。
　また、実施の形態に記載の光画像計測装置は、被測定物体に照射される光を発する光源と、
　前記被測定物体を経由した前記光を受光する複数の受光素子を有し、複数の群に分けられた前記複数の受光素子により生成された電気信号に対して群ごとにゲインをかけて受光信号を生成する受光手段と、前記光の強度に相当する背景成分の強度情報と、ノイズ成分の強度情報とを求める強度情報取得手段と、前記背景成分の強度情報と前記ノイズ成分の強度情報とに基づいて補正量の大きさを算出する補正量算出手段と、前記補正量の大きさに基づいて補正係数を算出する補正係数算出手段と、前記補正係数に基づいて前記複数の群による受光信号の間における強度のズレを補正する補正手段と、前記補正手段により補正された受光信号に基づく画像を表示する表示手段と、を有することを特徴とする。
　本実施の形態にかかる信号処理方法、信号処理デバイス及び光画像計測装置は、出力光の強度に相当する背景成分の強度情報とノイズ成分の強度情報に基づいて補正量の大きさを算出し、当該補正量の大きさに基づいて補正係数を算出し、当該補正係数に基づいて受光信号との強度のズレを補正する。従って、受光素子に対して光が当たる位置のズレによって生じる出力信号の間（たとえばＥＶＥＮ出力信号とＯＤＤ出力信号との間）の強度のズレに起因するノイズを低減させることが可能となる。
この発明に係る光画像計測装置の実施形態の構成の一例を表す概略図である。 この発明に係る演算制御ユニットの実施形態の構成の一例を表す概略図である。 実施の形態１に係る画像形成部の構成の一例を表す概略ブロック図である。 実施の形態１に係る画像形成部の実施形態の動作の一例を表すフローチャートである。 図４のフローチャートの説明を補足するグラフ図である。 図４のフローチャートの説明を補足するグラフ図である。 ノイズ低減前の画像を示す図である。 この発明に係るノイズ低減処理が行われた画像を示す図である。 実施の形態２に係る画像形成部の構成の一例を表す概略ブロック図である。 実施の形態２に係る画像形成部の実施形態の動作の一例を表すフローチャートである。 実施の形態３に係る画像形成部の構成の一例を表す概略ブロック図である。 実施の形態３に係る画像形成部の実施形態の動作の一例を表すフローチャートである。 一般的なラインセンサの構成を表す概略図である。 一般的なラインセンサの構成を表す概略図である。
　光画像計測装置の実施の形態の一例について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、本実施の形態においては、ラインセンサを用いる光画像計測装置として光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）を用いたものについて説明を行う。しかし、本発明はこれには限定されない。例えばライン走査型レーザー検眼鏡（Ｌ－ＳＬＯ）のような装置であっても同様の構成を適用できる。
　以下の実施の形態においては、光源からの出力光の強度に相当する背景成分の強度情報として、フーリエ変換により得られたデータから求められた出力光のパワースペクトルの自己相関に相当する成分の強度を表す自己相関強度情報を用いて説明を行う。またノイズ成分の強度情報として、フーリエ変換により得られたデータから求められたナイキスト周波数に相当する成分の強度を表すナイキスト周波数強度情報を用いて説明を行う。なお、本実施の形態においてナイキスト周波数に相当する成分を用いているのは、複数の受光素子を２つの群（ＯＤＤ群、ＥＶＥＮ群）に分けているためである。
　光画像計測装置は、光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）を用いて被測定物体（例えば眼底）の断層像を形成する。この光画像計測装置には、フーリエドメインタイプの光コヒーレンストモグラフィを適用することが可能である。なお、光コヒーレンストモグラフィによって取得される画像をＯＣＴ画像と呼ぶことがある。また、ＯＣＴ画像を形成するための計測動作をＯＣＴ計測と呼ぶことがある。
〔ＯＣＴユニット〕
　ＯＣＴユニット１００には、被測定物体Ａの断層像を取得するための光学系が設けられている。この光学系は、従来のフーリエドメインタイプのＯＣＴ装置と同様の構成を有する。すなわち、この光学系は、低コヒーレンス光を参照光と信号光に分割し、被測定物体を経由した信号光と参照光路を経由した参照光とを干渉させて干渉光を生成し、この干渉光をスペクトル分解した後、そのスペクトル成分を検出するように構成されている。この検出結果（検出信号）は演算制御ユニット２００に送られる。
　光源ユニット１０１は広帯域の低コヒーレンス光Ｌ０を出力する。低コヒーレンス光Ｌ０は、たとえば、近赤外領域の波長帯（約８００ｎｍ～９００ｎｍ程度）を含み、数十マイクロメートル程度の時間的コヒーレンス長を有する。なお、人眼では視認できない波長帯、たとえば１０５０～１０６０ｎｍ程度の中心波長を有する近赤外光を低コヒーレンス光Ｌ０として用いてもよい。
　光源ユニット１０１は、スーパールミネセントダイオード（Ｓｕｐｅｒ　Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｔ　Ｄｉｏｄｅ：ＳＬＤ）や、ＬＥＤや、ＳＯＡ（Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ　Ｏｐｔｉｃａｌ　Ａｍｐｌｉｆｉｅｒ）等の光出力デバイスを含んで構成される。
　光源ユニット１０１から出力された低コヒーレンス光Ｌ０は、光ファイバ１０２によりファイバカプラ１０３に導かれて信号光ＬＳと参照光ＬＲに分割される。なお、ファイバカプラ１０３は、光を分割する手段（スプリッタ；ｓｐｌｉｔｔｅｒ）、及び、光を合成する手段（カプラ；ｃｏｕｐｌｅｒ）の双方の作用を有するが、ここでは慣用的に「ファイバカプラ（干渉手段）」と称する。
　信号光ＬＳは、光ファイバ１０４により導光され、コリメータレンズユニット１０５により平行光束とされ、スキャンユニット１０５ａを介して被測定物体Ａに照射される。信号光ＬＳは、被測定物体Ａにおいて散乱、反射される。この散乱光及び反射光をまとめて信号光ＬＳの反射光と称することがある。信号光ＬＳの反射光は、同じ経路を逆向きに進行してファイバカプラ１０３に導かれる。なお、スキャンユニット１０５ａは、被測定物体Ａに対して信号光ＬＳをスキャンするものである。スキャンユニット１０５ａは、図示しないガルバノミラー等を含んで構成される。
　参照光ＬＲは、光ファイバ１０６により導光され、コリメータレンズユニット１０７により平行光束となる。更に、参照光ＬＲは、ミラー１０８、１０９、１１０により反射され、ＮＤ（Ｎｅｕｔｒａｌ　Ｄｅｎｓｉｔｙ）フィルタ１１１により減光され、ミラー１１２に反射され、コリメータレンズ１１３により参照ミラー１１４の反射面に結像される。参照ミラー１１４に反射された参照光ＬＲは、同じ経路を逆向きに進行してファイバカプラ１０３に導かれる。なお、分布補償用の光学素子（ペアプリズム等）や、偏光補正用の光学素子（波長板等）を参照光ＬＲの光路（参照光路）に設けてもよい。
　ファイバカプラ１０３は、信号光ＬＳの被測定物体反射光と、参照ミラー１１４に反射された参照光ＬＲとを合波する。これにより生成された干渉光ＬＣは、光ファイバ１１５により導光されて出射端１１６から出射される。更に、干渉光ＬＣは、コリメータレンズ１１７により平行光束とされ、回折格子１１８により分光（スペクトル分解）され、集光レンズ１１９により集光されてＣＣＤイメージセンサ１２０の受光面に投影される。なお、図１に示す回折格子１１８は透過型であるが、反射型の回折格子を用いてもよい。
　ＣＣＤイメージセンサ１２０は、たとえばラインセンサであり、分光された干渉光ＬＣの各スペクトル成分を検出して電荷に変換する。ＣＣＤイメージセンサ１２０は、この電荷を蓄積して検出信号を生成する。更に、ＣＣＤイメージセンサ１２０は、この検出信号を演算制御ユニット２００に送る。
　この実施形態ではマイケルソン型の干渉計を採用しているが、たとえばマッハツェンダー型など任意のタイプの干渉計を適宜に採用することが可能である。また、ＣＣＤイメージセンサに代えて、他の形態のイメージセンサ、たとえばＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ　Ｍｅｔａｌ　Ｏｘｉｄｅ　Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）イメージセンサなどを用いることが可能である。
〔演算制御ユニット〕
　演算制御ユニット２００の構成について、図２を参照しつつ説明する。演算制御ユニット２００は、ＣＣＤイメージセンサ１２０から入力される検出信号を解析して被測定物体ＡのＯＣＴ画像を形成する。演算制御ユニット２００は、信号処理デバイスの一例である。
　演算制御ユニット２００は、表示装置３（表示手段）及びＯＣＴユニット１００の各部を制御する。たとえば演算制御ユニット２００は、被測定物体Ａの断層像等のＯＣＴ画像を表示装置３に表示させる。
　また、ＯＣＴユニット１００の制御として、演算制御ユニット２００は、光源ユニット１０１の動作制御、スキャンユニット１０５ａの動作制御、参照ミラー１１４及びコリメータレンズ１１３の移動制御、ＣＣＤイメージセンサ１２０の動作制御などを行う。
　演算制御ユニット２００は、たとえば、従来のコンピュータと同様に、マイクロプロセッサ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスクドライブ、通信インターフェイスなどを含んで構成される。演算制御ユニット２００は、ＣＣＤイメージセンサ１２０からの検出信号に基づいてＯＣＴ画像を形成する専用の回路基板を備えていてもよい。また、演算制御ユニット２００は、キーボードやマウス等の操作デバイス（入力デバイス）や、ＬＣＤ等の表示デバイスを備えていてもよい。
　表示装置３、ＯＣＴユニット１００及び演算制御ユニット２００は、一体的に（つまり単一の筺体内に）構成されていてもよいし、それぞれ別体として構成されていてもよい。
〔制御系〕
　光画像計測装置の制御系の構成について図２を参照しつつ説明する。
（制御部）
　光画像計測装置の制御系は、演算制御ユニット２００の制御部２１０を中心に構成される。制御部２１０は、たとえば、マイクロプロセッサ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスクドライブ、通信インターフェイス等を含んで構成される。
　制御部２１０には、主制御部２１１と記憶部２１２が設けられている。主制御部２１１は、前述の各種制御を行う。特に、主制御部２１１は、ＯＣＴユニット１００の光源ユニット１０１及び参照駆動部１３０を制御する。
　参照駆動部１３０は、たとえばパルスモータを含んで構成される。参照駆動部１３０は、参照光ＬＲの進行方向に沿って、コリメータレンズ１１３及び参照ミラー１１４を一体的に移動させる。
　また、主制御部２１１は、記憶部２１２にデータを書き込む処理や、記憶部２１２からデータを読み出す処理を行う。
　記憶部２１２は、各種のデータを記憶する。記憶部２１２に記憶されるデータとしては、たとえば、ＯＣＴ画像の画像データ、被測定物体の画像データ、被測定物体情報などがある。被測定物体情報は、患者ＩＤや氏名など、被検者に関する情報等を含む。
（画像形成部）
　画像形成部２２０は、ＣＣＤイメージセンサ１２０からの検出信号に基づいて、被測定物体の断層像の画像データを形成する。画像形成部２２０には、ノイズ除去（ノイズ低減）、ＦＦＴ（Ｆａｓｔ　Ｆｏｕｒｉｅｒ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）などの処理を行う構成が含まれている。画像形成部２２０については、以下において各実施の形態ごとに詳細に説明する。
　画像形成部２２０は、たとえば、前述の回路基板や通信インターフェイス等を含んで構成される。なお、この明細書では、「画像データ」と、それに基づいて呈示される「画像」とを同一視することがある。
（画像処理部）
　画像処理部２３０は、必要に応じ、画像形成部２２０により形成された画像に対して、各種の画像処理や解析処理を施す。たとえば、画像処理部２３０は、画像の輝度補正や分散補正等の各種補正処理を実行する。
　また、画像処理部２３０は、必要に応じて、画像形成部２２０により形成された断層像の間の画素を補間する補間処理を実行するなどして、被測定物体の３次元画像の画像データを形成する。
　なお、３次元画像の画像データとは、３次元座標系により素子の位置が定義された画像データを意味する。３次元画像の画像データとしては、３次元的に配列されたボクセルからなる画像データがある。この画像データは、ボリュームデータ或いはボクセルデータなどと呼ばれる。ボリュームデータに基づく画像を表示させる場合、画像処理部２３０は、このボリュームデータに対してレンダリング処理（ボリュームレンダリングやＭＩＰ（Ｍａｘｉｍｕｍ　Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ　Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ：最大値投影）など）を施して、特定の視線方向から見たときの擬似的な３次元画像の画像データを形成する。
　画像処理部２３０は、３次元画像の画像データに基づいて、任意の断面における断層像を形成することができる。この処理は、たとえば、手動又は自動で指定された断面に対し、この断面上に位置する素子（ボクセル等）を特定し、特定された素子を２次元的に配列させて当該断面における被測定物体の形態を表す画像データを形成することにより実行される。このような処理により、元の断層像の断面（信号光ＬＳの走査線の位置）だけでなく、所望の断面における画像を取得することが可能となる。
　画像処理部２３０は、たとえば、マイクロプロセッサ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスクドライブ、回路基板等を含んで構成される。
（操作部）
　操作部２４０は、前述した演算制御ユニット２００の操作デバイスを含んで構成される。また、操作部２４０には、ＯＣＴユニット１００の筐体や外部に設けられた各種のボタンやキーが含まれていてもよい。
　〔実施の形態１〕
　以下、図３～図６Ａ、図６Ｂを参照し、実施の形態１に係る画像形成部の構成及び動作について説明する。
　この実施の形態に係る画像形成部２２０は、入力部３００、フーリエ変換手段３０１、強度情報取得手段３０２、補正量算出手段３０３、補正量正負判別手段３０４、補正係数算出手段３０５及び補正手段３０６を有する。
　入力部３００は、ＣＣＤイメージセンサ１２０（受光手段）によって生成された受光信号を画像形成部２２０内に入力するための入力端を構成している。
　フーリエ変換手段３０１は、ＣＣＤイメージセンサ１２０によって生成された受光信号に対してフーリエ変換（高速フーリエ変換：ＦＦＴ）を行う。本実施の形態では複素フーリエ変換の手法が用いられる。
　この実施の形態に係る受光手段は、図１１、１２に記載されているようなラインセンサ（ラインＣＣＤ）であり、複数の受光素子を一列に配置した構成を有する。例えば、受光素子の偶数番目（ＥＶＥＮ）の素子の出力は、第１の群（ＥＶＥＮ群）としてまとめられ、奇数番目（ＯＤＤ）の素子の出力は、第２の群（ＯＤＤ群）としてまとめられる。そして、各群の受光素子により生成された電気信号に対して、群ごとにゲインをかけて受光信号を生成する構成が適用されている。
　強度情報取得手段３０２は、フーリエ変換手段３０１によりフーリエ変換されたデータから、自己相関強度情報とナイキスト周波数強度情報とを求める。ここで「自己相関強度情報」とは、光源ユニット１０１の出力光（低コヒーレンス光Ｌ０）のパワースペクトルの自己相関に相当する成分の強度情報である。また「ナイキスト周波数強度情報」とは、ナイキスト周波数に相当する成分の強度情報である。
　補正量算出手段３０３は、強度情報取得手段３０２により求められた自己相関強度情報とナイキスト周波数強度情報に基づいて、ズレの程度に相当する補正量の大きさを算出する。ここで「補正量」とは、ＥＶＥＮ群による受光信号とＯＤＤ群による受光信号との間における強度のズレを補正するための量である。
　補正量正負判別手段３０４は、フーリエ変換手段３０１によりフーリエ変換されたデータに基づいて、ＥＶＥＮ群及びＯＤＤ群に対応するズレに対して逆向き（つまり補正の向き）に相当する補正量の正負を判別する。なお、補正手段３０６においてＥＶＥＮ群による受光信号とＯＤＤ群による受光信号との間の強度のズレを補正する際の補正係数（後述の補正係数算出手段３０５で算出される係数）は、強度を増加させる場合には正の値となり、強度を減少させる場合には負の値となる。つまり「補正量の正負」とは、当該正負の値を示すものである。
　補正係数算出手段３０５は、補正量算出手段３０３によって算出された補正量の大きさと、補正量正負判別手段３０４によって決定された補正量の正負とを組み合わせることにより、補正係数を算出する。ここで「補正係数」とは、ＥＶＥＮ群による受光信号とＯＤＤ群による受光信号との間の強度のズレを補正するために用いる係数である。
　補正手段３０６は、補正係数算出手段３０５によって算出された補正係数に基づいて、ＥＶＥＮ群による受光信号とＯＤＤ群による受光信号との間の強度のズレを補正する。画像形成部２２０は、この補正により得られた信号に基づいて画像データを形成する。
　制御部２１０は、画像形成部２２０により形成された画像データを受けて、記憶部２１２に記憶させる。また、制御部２１０は、必要に応じて、この画像データを画像処理部２３０に送る。画像処理部２３０は、この画像データに対して画像処理を施す。制御部２１０は、画像処理が施された画像データに基づく画像を表示装置３に表示させる。
　次に、図４から図６Ａ、Ｂを参照し、本実施の形態の動作について説明する。ここでは、２０４８個の受光素子が設けられている場合について説明する。
　ＣＣＤイメージセンサ１２０によって生成された受光信号は、入力部３００を経てフーリエ変換手段３０１に入力される（Ｓ１０）。
　フーリエ変換手段３０１に入力される受光信号をグラフ化すると、図５Ａに示すようになる。この受光信号は、ＥＶＥＮ群による受光信号とＯＤＤ群による受光信号とが合成された信号である。なお、図５Ａの横軸はＣＣＤイメージセンサ１２０の素子番号（ｐｉｘｅｌ番号）であり、縦軸は信号強度（ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）である。
　次に、フーリエ変換手段３０１は、Ｓ１０で入力された受光信号に対してフーリエ変換処理を施してデータ（ｃｏｍｐｌｅｘ　ｄａｔａ）を取得する（Ｓ１１）。本実施の形態では、複素フーリエ変換処理を行っている。
　この実施の形態においては受光素子数が２０４８個であるから、ナイキスト周波数に相当する成分は、第１０２４ｐｉｘｅｌの成分に相当する。また、光源ユニット１０１の出力光のパワースペクトルの自己相関に相当する成分は、第０ｐｉｘｅｌの成分に相当する。
　次に、強度情報取得手段３０２は、Ｓ１１でフーリエ変換処理された受光信号のデータに基づいて、光源ユニット１０１の出力光のパワースペクトルの自己相関に相当する成分の強度情報（Ｅｓｏｕｒｃｅ）と、ナイキスト周波数に相当する成分の強度情報（Ｅｎｏｉｓｅ）とを取得する（Ｓ１２）。この処理では、例えばデジタルバンドパスフィルタ処理が用いられる。
　ここで、上述の通り、第０ｐｉｘｅｌにおける成分が、光源ユニット１０１の出力光のパワースペクトルの自己相関に相当する成分である。また、第１０２４ｐｉｘｅｌにおける成分が、ナイキスト周波数に相当する成分である。従って、強度情報取得手段３０２は、これらｐｉｘｅｌ位置における強度情報を選択的に取得する。
　次に、補正量算出手段３０３は、Ｓ１２で取得されたＥｓｏｕｒｃｅとＥｎｏｉｓｅとの比に基づいて、補正量Ｅｇａｉｎの大きさを算出する（Ｓ１３）。補正量Ｅｇａｉｎの大きさは、ＣＣＤイメージセンサ１２０のＥＶＥＮ群による受光信号とＯＤＤ群よる受光信号との間における強度のズレを補正するための補正係数の元となる。
　一方、補正量正負判別手段３０４は、Ｓ１１でフーリエ変換された受光信号のデータに基づいて、ナイキスト周波数に相当する成分（第１０２４ｐｉｘｅｌにおける成分）が正か負か判別する（Ｓ１４）。なお、第１０２４ｐｉｘｅｌはＥＶＥＮに相当する。
　次に、補正係数算出手段３０５は、補正量算出手段３０３で得られた補正量Ｅｇａｉｎと、補正量正負判別手段３０４で得られた正負の情報とを、群ごとに組み合わせる。つまり、ＥＶＥＮ群に対して正の符号（負の符号）を割り当て、ＯＤＤ群に対して負の符号（正の符号）を割り当てることにより、補正係数Ｇｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎを算出する（Ｓ１５）。
　次に、補正手段３０６は、補正係数Ｇｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎを用いて、ＥＶＥＮ群による受光信号とＯＤＤ群よる受光信号との間における強度のズレを補正する（Ｓ１６）。
　具体的には、補正手段３０６は、補正係数Ｇｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎをフーリエ変換したものを用いて、フーリエ変換手段３０１で処理された受光信号を変換する。それにより、ノイズ成分が低減された受光信号をフーリエ変換した信号（ＦＦＴ｛Ｒｅｍｏｖｅｄ　Ｎｏｉｓｅ｝）が得られる。
　補正手段３０６は、この信号ＦＦＴ｛Ｒｅｍｏｖｅｄ　Ｎｏｉｓｅ｝を逆フーリエ変換することにより、ノイズ成分が低減された受光信号を取得する（Ｓ１７）。
　このようなＳ１０～Ｓ１７の処理を行うことにより、ＣＣＤイメージセンサ１２０により生成された受光信号からノイズ成分を低減することができる。画像形成部２２０は、このデータ（信号）に基づいてＯＣＴ画像を形成する。以下、上記の処理により奏される効果について説明する。
　先に述べたように、図５Ａは、フーリエ変換手段３０１に入力される受光信号をグラフ化したものである。また、図５Ｂは、Ｓ１０～Ｓ１７の処理によりノイズが低減された受信信号をグラフ化したものである。図５Ｂから明らかなように、本実施の形態に係る処理によれば、例えばＥＶＥＮ側に受信信号を強めるノイズが生じている場合において、このＥＶＥＮ側のノイズを抑えることができる。更に、ＯＤＤ側（受信信号を弱めるノイズが生じている側）の受信信号については、これを強調することができる。したがって、受信信号の強度のブレを抑えることができる。
　図５Ａ、図５Ｂの情報を画像化したものが図６Ａ、図６Ｂである。図６Ｂでは、図６Ａと比較して、干渉信号Ｉが保持されつつ、ノイズ成分Ｎ１及びノイズ成分Ｎ２が消滅・減少していることが明らかに見て取れる。
　以上の通り、本実施の形態によれば、ＣＣＤイメージセンサ１２０の各受光素子に対して光が当たる位置のズレにより生じるノイズの影響を低減することが可能となる。
　なお、Ｌ－ＳＬＯが用いられる場合、ラインセンサはラインビームを検出する。ビーム中の各位置、つまり被測定物体に対する各照射位置に、各受光素子が対応する。よって、各受光素子の位置に応じて強度のズレが生じる可能性がある。この場合、本実施の形態と同様に、ラインセンサの複数の受光素子間において強度のズレが生じていることになる。従って、本実施の形態と同様の処理を行うことにより、ノイズの影響を低減させることが可能となる。
　Ｌ－ＳＬＯは、ラインビームの強度分布をラインセンサで検出する方式であるから、フーリエ変換の処理は不要である。
　なお、この発明の「反射光」は、被測定物体に照射された光に基づく蛍光も含むものとする。すなわち、蛍光を検出するタイプのＬ－ＳＬＯもこの発明の範疇である。
　〔実施の形態２〕
　以下、図７～図８を参照し、実施の形態２に係る画像形成部の構成及び動作について説明する。実施の形態２には実施の形態１と共通の構成も多いため、異なる部分を中心に説明する。
　この実施の形態に係る画像形成部２２０は、実施の形態１と同様、入力部３００、フーリエ変換手段３０１、強度情報取得手段３０２、補正量算出手段３０３、補正量正負判別手段３０４、補正係数算出手段３０５、及び補正手段３０６を有する。
　更に、この実施の形態に係る画像形成部２２０は、逆フーリエ変換手段３０７及び分布情報算出手段３０８を有する。逆フーリエ変換手段３０７は、第１逆フーリエ変換手段３０７ａと、第２逆フーリエ変換手段３０７ｂとを有する。
　入力部３００、フーリエ変換手段３０１、強度情報取得手段３０２、補正量正負判別手段３０４、補正係数算出手段３０５、補正手段３０６及び制御部２１０は、実施の形態１と同様の構成を有する。よって、その説明を省略する。
　逆フーリエ変換手段３０７は、強度情報取得手段３０２で取得された情報に対して逆フーリエ変換を施す。例えば、第１逆フーリエ変換手段３０７ａは、光源ユニット１０１の出力光のパワースペクトルの自己相関に相当する成分の自己相関強度情報に対して、逆フーリエ変換を施す。また、第２逆フーリエ変換手段３０７ｂは、ナイキスト周波数に相当する成分のナイキスト周波数強度情報に対して、逆フーリエ変換を施す。この実施の形態においては、自己相関強度情報を逆フーリエ変換して得られた情報をＥｓｏｕｒｃｅと表し、ナイキスト周波数強度情報を逆フーリエ変換して得られた情報をＥｎｏｉｓｅと表す。
　分布情報算出手段３０８は、逆フーリエ変換手段３０７により得られた情報に基づいて、ＥＶＥＮ群の受光素子による受光信号とＯＤＤ群の受光素子による受光信号との間における強度のズレの分布を示す情報を求める。
　この実施の形態における補正量算出手段３０３は、分布情報算出手段３０８で求められた強度のズレの分布に基づいて、補正量の大きさを算出する。
　次に、図５Ａ、図５Ｂ、図７及び図８を参照し、この実施の形態の動作について説明する。ここでは、受光素子数が２０４８個の場合について説明する。
　ＣＣＤイメージセンサ１２０によって生成された受光信号は、入力部３００を経てフーリエ変換手段３０１に入力される（Ｓ２０）。
　次に、フーリエ変換手段３０１は、Ｓ２０で入力された受光信号に対してフーリエ変換処理を施してデータ（ｃｏｍｐｌｅｘ　ｄａｔａ）を取得する（Ｓ２１）。本実施の形態では複素フーリエ変換処理を行っている。
　この実施の形態では受光素子数が２０４８個であるから、ナイキスト周波数に相当する成分は、第１０２４ｐｉｘｅｌの成分に相当する。また、光源ユニット１０１の出力光のパワースペクトルの自己相関に相当する成分は、第０ｐｉｘｅｌの成分に相当する。
　次に、強度情報取得手段３０２は、Ｓ２１でフーリエ変換された受光信号のデータに基づいて、光源ユニット１０１の出力光のパワースペクトルの自己相関に相当する成分の強度情報と、ナイキスト周波数に相当する成分の強度情報とを取得する（Ｓ２２）。この処理には、例えばデジタルバンドパスフィルタ処理が用いられる。
　なお、上述の通り、第０ｐｉｘｅｌにおける成分は、光源ユニット１０１の出力光のパワースペクトルの自己相関に相当する成分である。また、第１０２４ｐｉｘｅｌにおける成分は、ナイキスト周波数に相当する成分である。強度情報取得手段３０２は、これらｐｉｘｅｌ位置における強度情報を選択的に取得する。
　次に、第１逆フーリエ変換手段３０７ａは、強度情報取得手段３０２により得られた自己相関に相当する成分の強度情報を逆フーリエ変換する（Ｓ２３）。それにより、前述の強度情報Ｅｓｏｕｒｃｅが得られる。
　また、第２逆フーリエ変換手段３０７ｂは、強度情報取得手段３０２により得られたナイキスト周波数に相当する成分の強度情報を逆フーリエ変換する（Ｓ２４）。それにより、前述の強度情報（Ｅｎｏｉｓｅ）が得られる。
　次に、分布情報算出手段３０８は、Ｓ２３及びＳ２４で取得された強度情報Ｅｓｏｕｒｃｅ、Ｅｎｏｉｓｅに基づいて、ＥＶＥＮ群による受光信号とＯＤＤ群による受光信号との間における強度のズレの分布情報Ｄ（ｉ）を求める（Ｓ２５）。
　具体的には、分布情報算出手段３０８は、ｐｉｘｅｌごとにＥｎｏｉｓｅとＥｓｏｕｒｃｅとの比を算出する。更に、分布情報算出手段３０８は、算出された比を、受光素子の配列に対応付けることにより、分布情報Ｄ（ｉ）を生成する。
　次に、補正量算出手段３０３は、Ｓ２５で取得された分布情報Ｄ（ｉ）に基づいて、補正量Ｅｇａｉｎの大きさを算出する（Ｓ２６）。この補正量の大きさは、ＣＣＤイメージセンサ１２０のＥＶＥＮ群による受光信号とＯＤＤ群よる受光信号との間における強度のズレを補正するための補正係数の元となる量である。
　なお、一般に、ラインセンサの端に位置する受光素子への入射光量は、ラインセンサの中心部分よりも低くなる。よって、ラインセンサの端に位置するＥＶＥＮ群による受光信号とＯＤＤ群よる受光信号との間のズレは大きくなる。従って、分布情報Ｄ(ｉ)に基づいて補正量Ｅｇａｉｎの大きさを算出する場合、ズレの少ないｐｉｘｅｌ（ラインセンサの中心部分に位置するｐｉｘｅｌ）における情報のみを使用することが望ましい。それにより、確度の高い補正量Ｅｇａｉｎを得ることができる。
　一方、補正量正負判別手段３０４は、Ｓ２１でフーリエ変換処理された受光信号のデータに基づいて、ナイキスト周波数に相当する成分（第１０２４ｐｉｘｅｌにおける成分）が正か負か判別する（Ｓ２７）。なお、第１０２４ｐｉｘｅｌはＥＶＥＮに相当する。
　次に、補正係数算出手段３０５は、補正量算出手段３０３で得られた補正量Ｅｇａｉｎと、補正量正負判別手段３０４で得られた正負の情報とを、群ごとに組み合わせる。つまり、補正係数算出手段３０５は、ＥＶＥＮ群に対して正の符号（負の符号）を割り当てるとともに、ＯＤＤ群に対して負の符号（正の符号）を割り当てることにより、補正係数Ｇｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎを算出する（Ｓ２８）。
　次に、補正手段３０６は、補正係数Ｇｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎを用いて、ＥＶＥＮ群による受光信号とＯＤＤ群よる受光信号との間における強度のズレを補正する（Ｓ２９）。
　補正手段３０６による補正の結果として、ノイズ成分が低減された受光信号が得られる（Ｓ３０）。
　以上のようなＳ２０～Ｓ３０の処理を行うことで、ＣＣＤイメージセンサ１２０により生成された受光信号におけるノイズ成分を低減させることができる。画像形成部２２０は、このデータに基づいてＯＣＴ画像を形成する。
　以上の通り、この実施の形態によっても、ＣＣＤイメージセンサ１２０の各受光素子に対して光が当たる位置のズレに起因するノイズの影響を低減することが可能となる。
　〔実施の形態３〕
　以下、図９、図１０を参照し、実施の形態３に係る画像形成部の構成及び動作について説明する。実施の形態３には実施の形態１、２と共通の構成も多いため、異なる部分を中心に説明する。
　この実施の形態においても、実施の形態２と同様に、自己相関強度情報に逆フーリエ変換を施して得られた情報をＥｓｏｕｒｃｅと表し、ナイキスト周波数強度情報に逆フーリエ変換を施して得られた情報をＥｎｏｉｓｅと表す。
　この実施の形態に係る画像形成部２２０は、実施の形態２と同様に、入力部３００、フーリエ変換手段３０１、強度情報取得手段３０２、補正量算出手段３０３、補正量正負判別手段３０４、補正係数算出手段３０５、補正手段３０６、逆フーリエ変換手段３０７及び分布情報算出手段３０８を有する。なお、逆フーリエ変換手段３０７は、第１逆フーリエ変換手段３０７ａと、第２逆フーリエ変換手段３０７ｂとを有する。
　この実施の形態の補正量正負判別手段３０４は、第２逆フーリエ変換手段３０７ｂにより得られたナイキスト周波数強度情報（Ｅｎｏｉｓｅ）に基づいて、ＥＶＥＮ群及びＯＤＤ群に対応する補正量の正負を判別する。
　次に、図１０を参照し、この実施の形態の動作について説明する。ここでは受光素子数が２０４８の場合について説明する。
　Ｓ４０～Ｓ４６の動作は、実施の形態２のＳ２０からＳ２６までの動作と同様である。よって、その説明を省略する。
　補正量正負判別手段３０４は、Ｓ４４で逆フーリエ変換が施されたナイキスト周波数の強度情報（Ｅｎｏｉｓｅ）に基づいて、当該強度情報の第０ｐｉｘｅｌにおける成分が正か負か判別する（Ｓ４７）。
　次に、補正係数算出手段３０５は、補正量算出手段３０３で得られた補正量Ｅｇａｉｎと、補正量正負判別手段３０４で得られた正負の情報とを、群ごとに組み合わせる。つまり、補正係数算出手段３０５は、ＥＶＥＮ群に対して正の符号（負の符号）を割り当てるとともに、ＯＤＤ群に対して負の符号（正の符号）を割り当てることにより、補正係数Ｇｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎを算出する（Ｓ４８）。
　次に、補正手段３０６は、補正係数Ｇｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎを用いて、ＥＶＥＮ群による受光信号とＯＤＤ群よる受光信号との間における強度のズレを補正する（Ｓ４９）。
　補正手段３０６による補正の結果として、ノイズ成分が低減された受光信号が得られる（Ｓ５０）。
　このようなＳ４０～Ｓ５０の処理を行うことで、ＣＣＤイメージセンサ１２０により生成された受光信号におけるノイズ成分を低減させることができる。画像形成部２２０は、このデータに基づいてＯＣＴ画像を形成する。
　以上の通り、この実施の形態によっても、ＣＣＤイメージセンサ１２０の各受光素子に対して光が当たる位置のズレによるノイズの影響を低減することが可能となる。
〔実施の形態１から３に共通の事項〕
　以上に説明した構成は、この発明を好適に実施するための一例に過ぎない。よって、この発明の要旨の範囲内における任意の変形を適宜に施すことが可能である。
　実施の形態１～３では光画像計測装置について説明したが、本発明の適用対象は光画像計測装置に限定されるものではない。例えばラインセンサが用いられる機器に設けられる信号処理デバイスとして、本発明を適用することが可能である。
　また、複数の受光素子をまとめる形態（つまり群の個数）は、２つに限られない。３つ以上の群が存在する場合には、その群の数（分割数、タップ数）に応じてノイズ成分が決定される。
　一般に、複数の受光素子をＮ（Ｎ≧２）の群に分割する場合（いわゆるＮタップのラインセンサを用いる場合）、複数の受光素子は、第１～第Ｎの群に分けられる。この変形例は、複数の受光素子からの受光信号に基づいて、当該光の強度に相当する背景成分の強度情報と、ノイズ成分の強度情報とを求める。更に、この変形例は、当該背景成分の強度情報と当該ノイズ成分の強度情報に基づいて、補正量の大きさを算出する。そして、この変形例は、当該補正量の大きさに基づいて、補正係数を算出し、当該補正係数に基づいて複数の群による受光信号間における強度のズレを補正する。それにより、各受光素子に対して光が当たる位置のズレによるノイズの影響を低減することが可能となる。このように、群の数（タップ数）によっては、ノイズ成分の周波数がナイキスト周波数以外の周波数となる場合がある。
　上記の実施形態におけるコンピュータプログラムを、コンピュータによって読み取り可能な任意の記録媒体に記憶させることができる。この記録媒体としては、たとえば、光ディスク、光磁気ディスク（ＣＤ－ＲＯＭ／ＤＶＤ－ＲＡＭ／ＤＶＤ－ＲＯＭ／ＭＯ等）、磁気記憶媒体（ハードディスク／フロッピー（登録商標）ディスク／ＺＩＰ等）などを用いることが可能である。また、ハードディスクドライブやメモリ等の記憶装置に記憶させることも可能である。
　また、インターネットやＬＡＮ等のネットワークを通じてこのプログラムを送受信することも可能である。
１２０　ＣＣＤイメージセンサ
２１０　制御部
２２０　画像形成部
３０１　フーリエ変換手段
３０２　強度情報取得手段
３０３　補正量算出手段
３０４　補正量正負判別手段
３０５　補正係数算出手段
３０６　補正手段

Claims (15)

  1. 　光源からの出力光の被測定物体による反射光を受光して電気信号を生成する複数の受光素子を有し、複数の群に分けられた前記複数の受光素子により生成された電気信号に対して群ごとにゲインをかけて受光信号を生成する受光手段からの受光信号を処理する信号処理方法であって、
    　前記出力光の強度に相当する背景成分の強度情報と、ノイズ成分の強度情報とを求めるステップと、
    　前記背景成分の強度情報と前記ノイズ成分の強度情報とに基づいて補正量の大きさを算出するステップと、
    　前記補正量の大きさに基づいて補正係数を算出するステップと、
    　前記補正係数に基づいて前記複数の群による受光信号の間における強度のズレを補正するステップと、
    　を有することを特徴とする信号処理方法。
  2. 　前記受光信号にフーリエ変換を施すステップを更に有し、
    　前記背景光の強度情報は、前記フーリエ変換により得られたデータに基づく前記出力光のパワースペクトルの自己相関に相当する成分の強度を表す自己相関強度情報であり、
    　前記ノイズ成分の強度情報は、前記フーリエ変換により得られたデータに基づくナイキスト周波数に相当する成分の強度を表すナイキスト周波数強度情報を含む、
    　ことを特徴とする請求項１記載の信号処理方法。
  3. 　前記複数の群は、少なくとも第１の群と第２の群とを含み、
    　前記フーリエ変換により得られたデータに基づいて、前記第１及び第２の群のそれぞれに対応する前記補正量の正負を判別するステップを更に有し、
    　前記補正係数を算出するステップは、前記補正量の大きさと前記補正量の正負とを組み合わせて前記補正係数を算出する、
    　ことを特徴とする請求項２記載の信号処理方法。
  4. 　前記複数の群は、少なくとも第１の群と第２の群とを含み、
    　前記補正量の大きさを算出するステップは、
    　前記自己相関強度情報に逆フーリエ変換を施すステップと、
    　前記ナイキスト周波数強度情報に逆フーリエ変換を施すステップと、
    　前記自己相関強度情報を逆フーリエ変換して得られたデータと、前記ナイキスト周波数強度情報を逆フーリエ変換して得られたデータとに基づいて、前記第１の群による受光信号と前記第２の群による受光信号との間における強度のズレの前記複数の受光素子における分布情報を求めるステップと、
    　前記分布情報に基づいて前記補正量の大きさを算出するステップと、
    　を含み、
    　前記フーリエ変換により得られたデータに基づいて、前記第１及び第２の群に対応する前記補正量の正負を判別するステップを更に有し、
    　前記補正係数を算出するステップは、前記補正量の大きさと前記補正量の正負とを組み合わせて前記補正係数を算出する、
    　ことを特徴とする請求項２記載の信号処理方法。
  5. 　前記複数の群は、少なくとも第１の群と第２の群とを含み、
    　前記補正量の大きさを算出するステップは、
    　前記自己相関強度情報に逆フーリエ変換を施すステップと、
    　前記ナイキスト周波数強度情報に逆フーリエ変換を施すステップと、
    　前記自己相関強度情報を逆フーリエ変換して得られたデータと、前記ナイキスト周波数強度情報を逆フーリエ変換して得られたデータとに基づいて、前記第１の群による受光信号と前記第２の群による受光信号との間における強度のズレの前記複数の受光素子における分布情報を求めるステップと、
    　前記分布情報に基づいて前記補正量の大きさを算出するステップと、
    　を含み、
    　前記ナイキスト周波数強度情報を逆フーリエ変換して得られたデータに基づいて、前記第１及び第２の群のそれぞれに対応する前記補正量の正負を判別するステップを更に有し、
    　前記補正係数を算出するステップは、前記補正量の大きさと前記補正量の正負とを組み合わせて前記補正係数を算出する、
    　ことを特徴とする請求項２記載の信号処理方法。
  6. 　光源からの出力光の被測定物体による反射光を受光して電気信号を生成する複数の受光素子を有し、複数の群に分けられた前記複数の受光素子により生成された電気信号に対して群ごとにゲインをかけて受光信号を生成する受光手段からの受光信号を処理する信号処理デバイスであって、
    　前記受光信号の入力を受ける入力部と、
    　前記出力光の強度に相当する背景成分の強度情報と、ノイズ成分の強度情報とを求める強度情報取得手段と、
    　前記背景成分の強度情報と前記ノイズ成分の強度情報とに基づいて補正量の大きさを算出する補正量算出手段と、
    　前記補正量の大きさに基づいて補正係数を算出する補正係数算出手段と、
    　前記補正係数に基づいて、前記複数の群による受光信号の間における強度のズレを補正する補正手段と、
    　を有することを特徴とする信号処理デバイス。
  7. 　前記受光信号にフーリエ変換を施すフーリエ変換手段を更に有し、
    　前記背景光の強度情報は、前記フーリエ変換により得られたデータに基づく前記出力光のパワースペクトルの自己相関に相当する成分の強度を表す自己相関強度情報であり、
    　前記ノイズ成分の強度情報は、前記フーリエ変換により得られたデータに基づくナイキスト周波数に相当する成分の強度を表すナイキスト周波数強度情報を含む、
    　ことを特徴とする請求項６記載の信号処理デバイス。
  8. 　前記複数の群は、少なくとも第１の群と第２の群とを含み、
    　前記フーリエ変換手段により得られたデータに基づいて、前記第１及び第２の群のそれぞれに対応する補正量の正負を判別する補正量正負判別手段を更に有し、
    　前記補正係数算出手段は、前記補正量の大きさと前記補正量の正負とを組み合わせて前記補正係数を算出する、
    　ことを特徴とする請求項７記載の信号処理デバイス。
  9. 　前記複数の群は、少なくとも第１の群と第２の群とを含み、
    　前記補正量算出手段は、
    　前記自己相関強度情報及び前記ナイキスト周波数強度情報のそれぞれに逆フーリエ変換を施す逆フーリエ変換手段と、
    　前記逆フーリエ変換手段により得られたデータに基づいて、前記第１の群による受光信号と前記第２の群による受光信号との間における強度のズレの前記複数の受光素子における分布情報を求める分布情報算出手段と、
    　を含み、前記分布情報に基づいて前記補正量の大きさを算出し、
    　前記フーリエ変換手段により得られたデータに基づいて、前記第１及び第２の群のそれぞれに対応する前記補正量の正負を判別する補正量正負判別手段を更に有し、
    　前記補正係数算出手段は、前記補正量の大きさと前記補正量の正負とを組み合わせて前記補正係数を算出する、
    　ことを特徴とする請求項７記載の信号処理デバイス。
  10. 　前記複数の群は、少なくとも第１の群と第２の群とを含み、
    　前記補正量算出手段は、
    　前記自己相関強度情報及び前記ナイキスト周波数強度情報のそれぞれに逆フーリエ変換を施す逆フーリエ変換手段と、
    　前記逆フーリエ変換手段により得られたデータに基づいて、前記第１の群による受光信号と前記第２の群による受光信号との間における強度のズレの前記複数の受光素子における分布情報を求める分布情報算出手段と、
    　を含み、前記分布情報に基づいて前記補正量の大きさを算出し、
    　前記逆フーリエ変換が施された前記ナイキスト周波数強度情報に基づいて、前記第１及び第２の群のそれぞれに対応する前記補正量の正負を判別する補正量正負判別手段を更に有し、
    　前記補正係数算出手段は、前記補正量の大きさと当該補正量の正負とを組み合わせて前記補正係数を算出する、
    　ことを特徴とする請求項７記載の信号処理デバイス。
  11. 　被測定物体に照射される光を発する光源と、
    　前記被測定物体を経由した前記光を受光する複数の受光素子を有し、複数の群に分けられた前記複数の受光素子により生成された電気信号に対して群ごとにゲインをかけて受光信号を生成する受光手段と、
    　前記光の強度に相当する背景成分の強度情報と、ノイズ成分の強度情報とを求める強度情報取得手段と、
    　前記背景成分の強度情報と前記ノイズ成分の強度情報とに基づいて補正量の大きさを算出する補正量算出手段と、
    　前記補正量の大きさに基づいて補正係数を算出する補正係数算出手段と、
    　前記補正係数に基づいて前記複数の群による受光信号の間における強度のズレを補正する補正手段と、
    　前記補正手段により補正された受光信号に基づく画像を表示する表示手段と、
    　を有することを特徴とする光画像計測装置。
  12. 　前記光は低コヒーレンス光であり、
    　前記低コヒーレンス光を信号光と参照光とに分割し、前記被測定物体を経由した前記信号光と参照光路を経由した前記参照光とを重畳させて干渉光を生成し、前記干渉光をスペクトル分解する光学系を有し、
    　前記受光手段は、前記干渉光のスペクトルを受光して前記受光信号を生成し、
    　前記受光信号にフーリエ変換を施すフーリエ変換手段を更に有し、
    　前記背景光の強度情報は、前記フーリエ変換により得られたデータに基づく前記光のパワースペクトルの自己相関に相当する成分の強度を表す自己相関強度情報であり、
    　前記ノイズ成分の強度情報は、前記フーリエ変換により得られたデータに基づくナイキスト周波数に相当する成分のナイキスト周波数強度情報を含む、
    　ことを特徴とする請求項１１記載の光画像計測装置。
  13. 　前記複数の群は、少なくとも第１の群と第２の群とを含み、
    　前記フーリエ変換手段により得られたデータに基づいて、前記第１及び第２の群のそれぞれに対応する前記補正量の正負を判別する正負判別手段を更に有し、
    　前記補正係数算出手段は、前記補正量の大きさと前記補正量の正負とを組み合わせて前記補正係数を算出する、
    　ことを特徴とする請求項１２記載の光画像計測装置。
  14. 　前記複数の群は、少なくとも第１の群と第２の群とを含み、
    　前記補正量算出手段は、
    　前記自己相関強度情報及び前記ナイキスト周波数強度情報のそれぞれに逆フーリエ変換を施す逆フーリエ変換手段と、
    　前記逆フーリエ変換手段により得られたデータに基づいて、前記第１の群による受光信号と前記第２の群による受光信号との間における強度のズレの前記複数の受光素子における分布情報を求める分布情報算出手段と、
    　を含み、前記分布情報に基づいて前記補正量の大きさを算出し、
    　前記フーリエ変換手段により得られたデータに基づいて、前記第１及び第２の群に対応する前記補正量の正負を判別する補正量正負判別手段を更に有し、
    　前記補正係数算出手段は、前記補正量の大きさと前記補正量の正負とを組み合わせて前記補正係数を算出する、
    　ことを特徴とする請求項１２記載の光画像計測装置。
  15. 　前記複数の群は、少なくとも第１の群と第２の群とを含み、
    　前記補正量算出手段は、
    　前記自己相関強度情報及び前記ナイキスト周波数強度情報のそれぞれに逆フーリエ変換を施す逆フーリエ変換手段と、
    　前記逆フーリエ変換手段により得られたデータに基づいて、前記第１の群による受光信号と前記第２の群による受光信号との間における強度のズレの前記複数の受光素子における分布情報を求める分布情報算出手段と、
    　を含み、前記分布情報に基づいて前記補正量の大きさを算出し、
    　前記逆フーリエ変換が施された前記ナイキスト周波数強度情報に基づいて、前記第１及び第２の群のそれぞれに対応する前記補正量の正負を判別する補正量正負判別手段を更に有し、
    　前記補正係数算出手段は、前記補正量の大きさと前記補正量の正負とを組み合わせて前記補正係数を算出する、
    　ことを特徴とする請求項１２記載の光画像計測装置。
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