Deprecated: The each() function is deprecated. This message will be suppressed on further calls in /home/zhenxiangba/zhenxiangba.com/public_html/phproxy-improved-master/index.php on line 456
JP6267656B2 - Image processing method, image processing apparatus, and program - Google Patents
[go: Go Back, main page]

JP6267656B2 - Image processing method, image processing apparatus, and program - Google Patents

Image processing method, image processing apparatus, and program Download PDF

Info

Publication number
JP6267656B2
JP6267656B2 JP2015001403A JP2015001403A JP6267656B2 JP 6267656 B2 JP6267656 B2 JP 6267656B2 JP 2015001403 A JP2015001403 A JP 2015001403A JP 2015001403 A JP2015001403 A JP 2015001403A JP 6267656 B2 JP6267656 B2 JP 6267656B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
component
wavelength region
intensity
pattern
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.)
Active
Application number
JP2015001403A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2016126642A (en
Inventor
隆寛 河邉
隆寛 河邉
正貴 澤山
正貴 澤山
眞也 西田
眞也 西田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
NTT Inc
NTT Inc USA
Original Assignee
Nippon Telegraph and Telephone Corp
NTT Inc USA
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nippon Telegraph and Telephone Corp, NTT Inc USA filed Critical Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority to JP2015001403A priority Critical patent/JP6267656B2/en
Publication of JP2016126642A publication Critical patent/JP2016126642A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP6267656B2 publication Critical patent/JP6267656B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Landscapes

  • Image Analysis (AREA)

Description

本発明は、照射光の強度分布に基づく模様が表れた画像から当該模様の成分を抽出する技術に関する。   The present invention relates to a technique for extracting a component of a pattern from an image showing a pattern based on the intensity distribution of irradiation light.

ある面における光の屈折や反射によって、それとは異なる面上に光が集められると、その部分の輝度が他よりも明るくなる。この輝度変調によって生成された模様は集光模様(コースティックパタン)と呼ばれている。集光模様の原因となる屈折・反射を生じさせる面をここでは集光面と呼び、集光模様が形成される2次元平面を投影面と呼ぶ。投影面に生成される集光模様は、集光面を形作る3次元形状や屈折率に応じて変動する。従来、主にグラフィックス分野において、任意の集光模様を生成するための透明物体の形状設計(例えば、非特許文献1参照)や、逆に透明物体の形状から簡易に集光模様を生成するための方法(例えば、非特許文献2参照)が提案されてきた。   When light is collected on a different surface by refraction or reflection of light on a certain surface, the brightness of that portion becomes brighter than the others. The pattern generated by this luminance modulation is called a light condensing pattern (caustic pattern). Here, the surface that causes refraction and reflection that causes the condensing pattern is referred to as a condensing surface, and the two-dimensional plane on which the condensing pattern is formed is referred to as a projection surface. The condensing pattern generated on the projection surface varies depending on the three-dimensional shape and refractive index that form the condensing surface. Conventionally, mainly in the graphics field, the shape design of a transparent object for generating an arbitrary condensing pattern (for example, see Non-Patent Document 1), and conversely, a condensing pattern is easily generated from the shape of a transparent object. A method for this has been proposed (for example, see Non-Patent Document 2).

Yue, Y., Iwasaki, K., Chen, B., DoBashi, Y., & Nishita, T., “Poisson-Based Continuous Surface Generation for Goal-Based Caustics,” ACM Transactions on Graphics (TOG), 33(3), (2014), 31.Yue, Y., Iwasaki, K., Chen, B., DoBashi, Y., & Nishita, T., “Poisson-Based Continuous Surface Generation for Goal-Based Caustics,” ACM Transactions on Graphics (TOG), 33 ( 3), (2014), 31. Gutierrez, D., Lopez-Moreno, J., Fandos, J., Seron, F., Sanchez, M., Reinhard, E., “Depicting Procedural Caustics in Single Images,” ACM Transactions on Graphics (Proc. of SIGGRAPH Asia), 27(5), (2008), 120.Gutierrez, D., Lopez-Moreno, J., Fandos, J., Seron, F., Sanchez, M., Reinhard, E., “Depicting Procedural Caustics in Single Images,” ACM Transactions on Graphics (Proc. Of SIGGRAPH Asia), 27 (5), (2008), 120.

しかし、投影面に集光模様が生成されたとき、集光模様を投影面から抽出する手法は確立されていない。これは集光模様に限られたことではない。すなわち、照射光の強度分布に基づく模様が表れた画像から当該模様の成分を抽出する手法は確立されていない。   However, when a condensing pattern is generated on the projection surface, a method for extracting the condensing pattern from the projection surface has not been established. This is not limited to the condensing pattern. That is, a method for extracting a component of a pattern from an image showing a pattern based on the intensity distribution of irradiation light has not been established.

本発明の課題は、照射光の強度分布に基づく模様が表れた画像から当該模様の成分を抽出する技術を提供することである。   The subject of this invention is providing the technique which extracts the component of the said pattern from the image in which the pattern based on the intensity distribution of irradiation light appeared.

第1波長域の第1画像成分と第2波長域の既知の第2画像成分とを含む画像面に照射光の強度分布に基づく模様が表れた像を、第1波長域と第2波長域との識別が可能なように検出して得られた検出画像から、第2波長域の強度成分に由来する成分を抽出する。   An image in which a pattern based on the intensity distribution of the irradiation light appears on the image surface including the first image component in the first wavelength region and the known second image component in the second wavelength region is represented by the first wavelength region and the second wavelength region. The component derived from the intensity component in the second wavelength region is extracted from the detection image obtained by detection so that it can be identified.

第2画像成分の画像パタンが既知であるため、照射光の強度分布に基づく模様が表れた画像から当該模様の成分を抽出できる。   Since the image pattern of the second image component is known, the component of the pattern can be extracted from the image showing the pattern based on the intensity distribution of the irradiation light.

図1は実施形態の装置構成を例示するための概念図である。FIG. 1 is a conceptual diagram for illustrating an apparatus configuration of an embodiment. 図2Aおよび図2Bは情報処理部の詳細を例示するためのブロック図である。2A and 2B are block diagrams for illustrating details of the information processing unit. 図3Aは投影面の構成を例示するための図であり、図3Bは撮影画像およびその一部の画像を例示するための図であり、図3Cは撮影画像の一部から抽出されたGチャネル成分、Rチャネル成分、および照射光の強度分布に基づく模様が除去された除去画像成分を例示するための図である。3A is a diagram for illustrating the configuration of the projection plane, FIG. 3B is a diagram for illustrating a captured image and a part of the captured image, and FIG. 3C is a G channel extracted from a part of the captured image. It is a figure for demonstrating the removal image component from which the pattern based on the intensity distribution of a component, R channel component, and irradiated light was removed.

以下、本発明の実施形態を説明する。
[概要]
テクスチャに由来する画像パタンはテクスチャの持つ色特性を反映する。一方で、テクスチャに表れた光の強度分布に基づく模様は、光そのものの色特性を反映する。このような光学的な特性を利用し、照射光の強度分布に基づく模様が表れた画像から当該模様の成分を抽出する。
Embodiments of the present invention will be described below.
[Overview]
The image pattern derived from the texture reflects the color characteristics of the texture. On the other hand, the pattern based on the intensity distribution of light appearing in the texture reflects the color characteristics of the light itself. Using such optical characteristics, a component of the pattern is extracted from an image showing a pattern based on the intensity distribution of irradiation light.

まず、「第1波長域の第1画像成分」と「第2波長域の第2画像成分」とを含む「画像面(テクスチャ面)」に「照射光の強度分布に基づく模様」が表れた「像」の「検出画像」を得る。「第1波長域」および「第2波長域」は可視光の波長域であってもよいし、可視光以外(紫外線または赤外線)の波長域を含んでもよい。「第1波長域」と「第2波長域」とは互いに識別可能な波長域である。言い換えると「第1波長域」と「第2波長域」とは互いに重複しない。「第1波長域」および「第2波長域」は、互いに異なる単一の波長(例えば、RGBの三刺激値(赤・緑・青の三原色)の何れか単一刺激値の波長)のみを含んでいてもよいし、複数の波長成分を含んでいてもよい。「第2画像成分」の画像パタンは既知であり、例えば、そのすべての画素値は予め定められている。通常、重み付け演算(後述する)の簡略化の観点から「第2画像成分」の画像パタンは一様または一様に近いことが望ましい。言い換えると「第2画像成分」の画像パタンの水平方向および垂直方向の空間周波数が零(0Hz)または零の近傍であることが望ましい。ただし、これは本発明を限定するものではない。用途によっては、「第2画像成分」の画像パタンに偏りがあってもよい。「αの近傍」とはα−β以上α+β以下の範囲に属することを意味する。βおよびβは正値であり、β=βであってもよいし、β=βでなくてもよい。「第1画像成分」の画像パタンは未知であってもよいし、既知であってもよい。例えば、「第1画像成分」の画像パタンと「第2画像成分」の画像パタンとは互いに相違する。「第1画像成分」の画像パタンの例は、負または正の空間周波数成分(非零の空間周波数成分)を含む画像パタンである。「画像面」は、少なくとも「第1波長域の第1画像成分」および「第2波長域の第2画像成分」の2個の波長域の画像成分を含むが、さらにそれら以外の波長域の画像成分を含んでもよい。「照射光」は「画像面」に照射された光である。「照射光」の例は、例えば、光源から発せられた光が互いに光の屈折率の異なる複数の「光透過媒体」を透過して「画像面」に照射されたものである。この場合、「光透過媒体」の境界面(集光面)を形作る3次元形状に応じた集光模様が「画像面」に表れる。「照射光」の他の例は、一部の領域に「光遮蔽物」が配置された「光透過媒体」を透過して「画像面」に照射されたものである。この場合、「光遮蔽物」の形状に応じた影模様が「画像面」に表れる。すなわち「照射光の強度分布に基づく模様」の例は、「画像面」に表れた集光模様や影模様である。「光透過媒体」や「光遮蔽物」は、流体であってもよいし、個体であってもよい。「光透過媒体」の例は、空気、水、油、ガラス、プラスチックなどである。「光遮蔽物」の例は、人体、光透過媒体の浮遊物、煙などである。「照射光」は、例えば「第2波長域」の成分を含む光、または「第1波長域」および「第2波長域」の成分を含む光である。「光源から発せられた光」は可視光であってもよいし、可視光でなくてもよい。「光源から発せられた光」は、「第1波長域」と「第2波長域」との強度が等しいか(例えば白色光)または略等しい光(「第1波長域」と「第2波長域」とのエネルギー比が1またはその近傍)であることが望ましい。「検出画像」は、「第1波長域」と「第2波長域」との識別が可能なように検出される。例えば、「第1波長域」と「第2波長域」とを区別して検出するイメージセンサによって「像」を撮影することで「検出画像」を得る。「第1波長域」がRGBの三刺激値の何れか単一刺激値(例えば、RGB表色系におけるG(緑色))の波長域であり、「第2波長域」が他の単一刺激値(例えば、R(赤色))の波長域である場合、RGBの三刺激値を識別可能なイメージセンサ(通常のデジタルカメラやビデオカメラ等)によって「像」を撮影することで「検出画像」を得ることができる。 First, a “pattern based on the intensity distribution of irradiation light” appears on the “image surface (texture surface)” including the “first image component in the first wavelength region” and the “second image component in the second wavelength region”. A “detected image” of “image” is obtained. The “first wavelength range” and the “second wavelength range” may be a wavelength range of visible light, or may include a wavelength range other than visible light (ultraviolet rays or infrared rays). The “first wavelength range” and the “second wavelength range” are wavelength ranges that can be distinguished from each other. In other words, the “first wavelength range” and the “second wavelength range” do not overlap each other. The “first wavelength range” and the “second wavelength range” are only different single wavelengths (for example, RGB tristimulus values (the three primary colors of red, green, and blue) are the wavelengths of a single stimulus value). It may contain, and may contain a plurality of wavelength components. The image pattern of the “second image component” is known, and for example, all pixel values thereof are predetermined. Usually, it is desirable that the image pattern of the “second image component” is uniform or nearly uniform from the viewpoint of simplifying the weighting calculation (described later). In other words, it is desirable that the horizontal and vertical spatial frequencies of the “second image component” image pattern are zero (0 Hz) or near zero. However, this does not limit the present invention. Depending on the application, the image pattern of the “second image component” may be biased. “Near α” means belonging to a range of α−β 1 or more and α + β 2 or less. beta 1 and beta 2 are positive values, it may be a beta 1 = beta 2, may not be β 1 = β 2. The image pattern of “first image component” may be unknown or may be known. For example, the “first image component” image pattern and the “second image component” image pattern are different from each other. An example of the image pattern of “first image component” is an image pattern including a negative or positive spatial frequency component (non-zero spatial frequency component). The “image plane” includes at least two image components in two wavelength regions, “first image component in the first wavelength region” and “second image component in the second wavelength region”, but in other wavelength regions. An image component may be included. “Irradiated light” is light applied to the “image plane”. An example of “irradiation light” is, for example, light emitted from a light source passing through a plurality of “light transmission media” having different light refractive indexes and irradiating an “image plane”. In this case, a condensing pattern corresponding to the three-dimensional shape that forms the boundary surface (condensing surface) of the “light transmitting medium” appears on the “image surface”. Another example of the “irradiation light” is that the “image plane” is irradiated through the “light transmission medium” in which the “light shield” is arranged in a part of the region. In this case, a shadow pattern corresponding to the shape of the “light shield” appears on the “image plane”. That is, examples of the “pattern based on the intensity distribution of the irradiation light” are a condensing pattern and a shadow pattern appearing on the “image plane”. The “light transmission medium” and the “light shield” may be fluid or solid. Examples of the “light transmission medium” are air, water, oil, glass, plastic and the like. Examples of the “light shield” are a human body, a floating material of a light transmission medium, smoke, and the like. The “irradiation light” is, for example, light including a component of “second wavelength range” or light including components of “first wavelength range” and “second wavelength range”. The “light emitted from the light source” may be visible light or not visible light. The “light emitted from the light source” is a light (“first wavelength range” and “second wavelength” in which the intensities of the “first wavelength range” and the “second wavelength range” are equal (for example, white light) or substantially equal. It is desirable that the energy ratio to “range” is 1 or the vicinity thereof. The “detected image” is detected so that the “first wavelength region” and the “second wavelength region” can be distinguished. For example, a “detected image” is obtained by capturing an “image” with an image sensor that detects the “first wavelength region” and the “second wavelength region” separately. The “first wavelength range” is a wavelength range of any one of the RGB tristimulus values (for example, G (green) in the RGB color system), and the “second wavelength range” is another single stimulus. In the wavelength range of the value (for example, R (red)), the “detected image” is obtained by capturing the “image” with an image sensor (such as a normal digital camera or video camera) that can identify the RGB tristimulus values. Can be obtained.

次に、「検出画像」から「第2波長域の強度成分に由来する成分」を抽出する。「γに由来するδ」は、「γから得られるδ」「γに対応するδ」と言い換えることができる。δ=γでもよいし、δ=f(γ)であってもよい。ただし、f(γ)はγの関数値である。「第2波長域の強度成分に由来する成分」の例は、第2波長域の強度成分、第2波長域の強度成分に所定の重み係数を乗じた値、第2波長域の強度成分から第2基準値を減じた値(強度変化、強度レベルの変化量)、第2波長域の強度成分に所定の重み係数を乗じた値から第2基準値を減じた値、その他の第2波長域の強度成分の関数値である。「第2基準値」の例は、第2画像成分の強度成分の平均値であり、「第2波長域の強度成分」の例は、第2波長域に対応する色の画素値(強度レベル)である。   Next, “a component derived from the intensity component in the second wavelength region” is extracted from the “detected image”. “Δ derived from γ” can be restated as “δ obtained from γ” and “δ corresponding to γ”. δ = γ or δ = f (γ) may be used. However, f (γ) is a function value of γ. Examples of “components derived from intensity components in the second wavelength range” include the intensity component in the second wavelength range, the value obtained by multiplying the intensity component in the second wavelength range by a predetermined weighting factor, and the intensity component in the second wavelength range. A value obtained by subtracting the second reference value from the value obtained by subtracting the second reference value (intensity change, intensity level change amount), a value obtained by multiplying the intensity component in the second wavelength range by a predetermined weighting factor, and other second wavelengths It is a function value of the intensity component of the region. An example of “second reference value” is an average value of intensity components of the second image component, and an example of “intensity component of second wavelength range” is a pixel value (intensity level) of a color corresponding to the second wavelength range. ).

以上のように抽出された「第2波長域の強度成分に由来する成分」は、「第2画像成分の画像パタン」と「照射光の強度分布に基づく模様」とに由来する。「第2画像成分の画像パタン」は既知であるため、「第2波長域の強度成分に由来する成分」から「照射光の強度分布に基づく模様」の強度成分を抽出できる。例えば、「第2画像成分の画像パタン」が一様であり、かつ「第2波長域の強度成分に由来する成分」が「第2画像成分の画像パタン」に基づく成分を含んでいないとみなせるのであれば「第2波長域の強度成分に由来する成分」を「照射光の強度分布に基づく模様」の強度成分とできる。または、「第2画像成分の画像パタン」に対応する既知の重み付けやフィルタリングによって「第2波長域の強度成分に由来する成分」から「第2画像成分の画像パタン」に基づく強度成分を抽出してもよい。   The “component derived from the intensity component in the second wavelength region” extracted as described above is derived from the “image pattern of the second image component” and the “pattern based on the intensity distribution of the irradiation light”. Since the “image pattern of the second image component” is known, the intensity component of “pattern based on the intensity distribution of the irradiation light” can be extracted from the “component derived from the intensity component in the second wavelength region”. For example, it can be considered that the “image pattern of the second image component” is uniform and the “component derived from the intensity component in the second wavelength region” does not include a component based on the “image pattern of the second image component”. In this case, the “component derived from the intensity component in the second wavelength range” can be set as the intensity component of “pattern based on intensity distribution of irradiation light”. Alternatively, the intensity component based on the “image pattern of the second image component” is extracted from the “component derived from the intensity component of the second wavelength region” by known weighting and filtering corresponding to the “image pattern of the second image component”. May be.

「第2波長域の強度成分に由来する成分」を用いた画像処理が行われてもよい。例えば、さらに「検出画像」から「第1波長域の強度成分に由来する成分」を抽出し、「第1波長域の強度成分に由来する成分」またはその関数値から、「第2波長域の強度成分に由来する成分」またはその関数値の減算を含む演算を行ってもよい。「第1波長域の強度成分に由来する成分」の例は、前述の「第2波長域の強度成分に由来する成分」の例の「第2波長域」を「第1波長域」に置換したものである。これにより、「第1画像成分の画像パタン」の画像から「照射光の強度分布に基づく模様」を除去または抑圧した強度成分を得ることができる。あるいは、任意の画像成分に「第2波長域の強度成分に由来する成分」またはその関数値を加味した画像を生成してもよい。これにより、任意の画像成分に「照射光の強度分布に基づく模様」またはその関数値を統合した画像を得ることができる。「加味する」とは、例えば「合成すること」「重ね合わせること」「統合すること」「追加すること」「反映すること」「盛り込むこと」である。これらの画像処理は、例えば重み付け減算、重み付け加算、または重み付け乗算の少なくとも何れかを含む演算によって行うことができる。これらの具体例については後述する。   Image processing using a “component derived from an intensity component in the second wavelength region” may be performed. For example, the “component derived from the intensity component in the first wavelength range” is further extracted from the “detected image”, and the “component derived from the intensity component in the first wavelength range” or a function value thereof is used. An operation including subtraction of a “component derived from an intensity component” or a function value thereof may be performed. In the example of “component derived from the intensity component in the first wavelength range”, “second wavelength range” in the example of “component derived from the intensity component in the second wavelength range” is replaced with “first wavelength range”. It is a thing. Thereby, an intensity component obtained by removing or suppressing the “pattern based on the intensity distribution of the irradiation light” from the image of the “image pattern of the first image component” can be obtained. Alternatively, an image in which “a component derived from the intensity component in the second wavelength region” or a function value thereof is added to an arbitrary image component may be generated. As a result, it is possible to obtain an image in which a “pattern based on the intensity distribution of irradiation light” or a function value thereof is integrated into an arbitrary image component. “Adding” means, for example, “compositing”, “superimposing”, “integrating”, “adding”, “reflecting”, “incorporating”. These image processes can be performed by an operation including at least one of weighted subtraction, weighted addition, and weighted multiplication, for example. Specific examples of these will be described later.

[第1実施形態]
第1実施形態では、概要で述べた技術を用い、互いに異なる屈折率を持つ2個の光透過媒体を透過した照射光の強度分布に基づく模様(例えば、集光模様や影模様)を取り除き、光の屈折によって変形して見える「画像面(テクスチャ面)」の情報(テクスチャ変形情報)を抽出する。以下では、画像面上に「透明な液体(例えば水)」の層が存在し、この「透明な液体」の層の上にそれと屈折率の異なる「透明な気体(例えば空気)」の層が存在する場合を例示する。この場合、「透明な液体」および「透明な気体」の動きに応じて光の屈折の仕方が変化し、「透明な気体」の層側から見える画像面の像が光学的に変形する。同時に、集光模様や影模様等の「照射光の強度分布に基づく模様」が「画像面」に形成されることもある。本技術を用いることで、このような像から「照射光の強度分布に基づく模様」を取り除き、「画像面」のテクスチャ変形情報を抽出できる。
[First Embodiment]
In the first embodiment, using the technique described in the overview, a pattern based on the intensity distribution of irradiation light transmitted through two light transmission media having different refractive indexes (for example, a light collection pattern and a shadow pattern) is removed. Information (texture deformation information) of “image surface (texture surface)” that appears to be deformed by light refraction is extracted. In the following, a layer of “transparent liquid (for example, water)” is present on the image plane, and a layer of “transparent gas (for example, air)” having a refractive index different from that of the layer of “transparent liquid” is provided on this “transparent liquid” layer. The case where it exists is illustrated. In this case, the way in which light is refracted changes according to the movement of the “transparent liquid” and “transparent gas”, and the image on the image surface seen from the layer side of the “transparent gas” is optically deformed. At the same time, a “pattern based on the intensity distribution of irradiation light” such as a light condensing pattern and a shadow pattern may be formed on the “image surface”. By using this technique, it is possible to remove the “pattern based on the intensity distribution of irradiation light” from such an image and extract the texture deformation information of the “image plane”.

<構成>
図1に例示するように、本形態のシステムは、情報処理装置11、イメージセンサ12、光源13、容器14、および光透過媒体151,152を有する。
<Configuration>
As illustrated in FIG. 1, the system of this embodiment includes an information processing apparatus 11, an image sensor 12, a light source 13, a container 14, and light transmission media 151 and 152.

情報処理装置11は、メモリ111、抽出部112、および情報処理部113を有する。図2Aに例示するように、情報処理部113は減算部1131および重み付け部1132を有する。情報処理装置11は、例えば、CPU(central processing unit)等のプロセッサ(ハードウェア・プロセッサ)やRAM(random-access memory)・ROM(read-only memory)等のメモリ等を備える汎用または専用のコンピュータが所定のプログラムを実行することで構成される装置である。このコンピュータは1個のプロセッサやメモリを備えていてもよいし、複数個のプロセッサやメモリを備えていてもよい。このプログラムはコンピュータにインストールされてもよいし、予めROM等に記録されていてもよい。また、CPUのようにプログラムが読み込まれることで機能構成を実現する電子回路(circuitry)ではなく、プログラムを用いることなく処理機能を実現する電子回路を用いて一部またはすべての処理部が構成されてもよい。また、1個の装置を構成する電子回路が複数のCPUを含んでいてもよい。   The information processing apparatus 11 includes a memory 111, an extraction unit 112, and an information processing unit 113. As illustrated in FIG. 2A, the information processing unit 113 includes a subtraction unit 1131 and a weighting unit 1132. The information processing apparatus 11 is, for example, a general-purpose or dedicated computer including a processor (hardware processor) such as a CPU (central processing unit) or a memory such as random-access memory (RAM) or read-only memory (ROM). Is an apparatus configured by executing a predetermined program. The computer may include a single processor and memory, or may include a plurality of processors and memory. This program may be installed in a computer, or may be recorded in a ROM or the like in advance. In addition, some or all of the processing units are configured using an electronic circuit that realizes a processing function without using a program, instead of an electronic circuit (circuitry) that realizes a functional configuration by reading a program like a CPU. May be. In addition, an electronic circuit constituting one device may include a plurality of CPUs.

イメージセンサ12は、第1波長域と第2波長域との識別が可能なように画像を検出する装置である。本形態では、一例としてRGBの三刺激値(RチャネルとGチャネルとBチャネル)を識別可能なイメージセンサ12(通常のデジタルカメラやビデオカメラ等)を用いる。また、光源13は光を放つ装置である。本形態では、一例として可視光(例えば白色光等)を放つ光源13を用いる。   The image sensor 12 is an apparatus that detects an image so that the first wavelength region and the second wavelength region can be distinguished. In this embodiment, as an example, an image sensor 12 (a normal digital camera, a video camera, or the like) that can identify RGB tristimulus values (R channel, G channel, and B channel) is used. The light source 13 is a device that emits light. In this embodiment, the light source 13 that emits visible light (for example, white light) is used as an example.

容器14の内側底面には画像面141(投影面)が設けられている。画像面141にはテクスチャ画像141Tが表れている。テクスチャ画像141Tは「第1波長域の第1画像成分」と「第2波長域の第2画像成分」とを含む。本形態の「第2画像成分の画像パタン」は既知であり、空間的に一様なパタン(すべての画素値が同一)またはそれに近いパタンである。すなわち、「第2画像成分の画像パタン」の空間周波数は零または零の近傍である。一方、本形態の「第1画像成分の画像パタン」は「第2画像成分の画像パタン」と相違し、空間的に非一様なパタンである。本形態では、RGBの三刺激値のうち2個の刺激値(GとR)によってテクスチャ画像141Tを構成する例を示す。図3Aに例示するように、テクスチャ画像141Tの刺激値R(赤色)によるRチャネル成分141rは「第2波長域の第2画像成分」であり、強度が一様なパタンである。テクスチャ画像141Tの刺激値G(緑色)によるGチャネル成分141gは「第1画像成分の画像パタン」であり、強度が非一様なパタンである。テクスチャ画像141Tは、通常のカラープリンタによって画像面141に印刷されていてもよいし、塗料等によって描かれていてもよいし、素材自体の色であってもよい。あるいは、画像面141がテクスチャ画像141Tを表示していてもよい。例えば、容器14の底面が透明板であり、この透明板の外側に容器14の内側に向けられたディスプレイが配置され、そのディスプレイからテクスチャ画像141Tが表示されてもよい。表示されたテクスチャ画像141Tは容器14の底面を透過し、画像面141に表れる。ディスプレイは空間的に均一な強度で色を表示できるものが望ましい。その他、画像面141がテクスチャ画像141Tを表示するディスプレイそのものであってもよい。   An image surface 141 (projection surface) is provided on the inner bottom surface of the container 14. A texture image 141T appears on the image plane 141. The texture image 141T includes “a first image component in the first wavelength region” and “a second image component in the second wavelength region”. The “image pattern of the second image component” in this embodiment is known and is a spatially uniform pattern (all pixel values are the same) or a pattern close thereto. That is, the spatial frequency of the “image pattern of the second image component” is zero or near zero. On the other hand, the “image pattern of the first image component” in this embodiment is a spatially non-uniform pattern, unlike the “image pattern of the second image component”. In the present embodiment, an example is shown in which the texture image 141T is configured with two stimulus values (G and R) of RGB tristimulus values. As illustrated in FIG. 3A, the R channel component 141r based on the stimulus value R (red) of the texture image 141T is a “second image component in the second wavelength region” and has a uniform intensity pattern. The G channel component 141g based on the stimulus value G (green) of the texture image 141T is the “image pattern of the first image component”, and is a pattern with non-uniform intensity. The texture image 141T may be printed on the image surface 141 by a normal color printer, may be drawn by paint or the like, or may be the color of the material itself. Alternatively, the image surface 141 may display the texture image 141T. For example, the bottom surface of the container 14 may be a transparent plate, a display facing the inside of the container 14 may be disposed outside the transparent plate, and the texture image 141T may be displayed from the display. The displayed texture image 141T is transmitted through the bottom surface of the container 14 and appears on the image surface 141. The display is preferably capable of displaying colors with spatially uniform intensity. In addition, the display surface itself may display the texture image 141T.

容器14の内側には光透過媒体151が配置される。光透過媒体151が配置された容器14は別の光透過媒体152の中に配置され、光透過媒体151の上面が光透過媒体152に接している。光透過媒体151と光透過媒体152とは互いに光の屈折率が異なる。本形態では、光透過媒体151が透明な液体(例えば水)であり、光透過媒体152が透明な気体(例えば空気)である例を示す。   A light transmission medium 151 is disposed inside the container 14. The container 14 in which the light transmission medium 151 is disposed is disposed in another light transmission medium 152, and the upper surface of the light transmission medium 151 is in contact with the light transmission medium 152. The light transmission medium 151 and the light transmission medium 152 have different light refractive indexes. In this embodiment, an example in which the light transmission medium 151 is a transparent liquid (for example, water) and the light transmission medium 152 is a transparent gas (for example, air) is shown.

<処理>
光源13から発せられた光は、光透過媒体152を透過し、さらに光透過媒体151を透過し、テクスチャ画像141Tが表れた画像面141に照射される。これによって、画像面141には、光透過媒体151の動きに応じて変化する「照射光の強度分布に基づく模様」が表れる。「照射光の強度分布に基づく模様」および「テクスチャ画像141T」に基づく「像」は、光透過媒体151を透過し、さらに光透過媒体152を透過する。この過程でも、光透過媒体151の動きに応じて「像」が光学的に変化する。この「像」は「第1波長域の第1画像成分と第2波長域の第2画像成分とを含む画像面に照射光の強度分布に基づく模様が表れた像」の一例であり、光透過媒体152内に配置されたイメージセンサ12によって検出(撮影)される。得られた撮影画像121は、それに含まれるRチャネル成分とGチャネル成分とが識別可能なようにメモリ111に格納される(図3B)。
<Processing>
The light emitted from the light source 13 passes through the light transmission medium 152 and further passes through the light transmission medium 151, and is irradiated onto the image surface 141 on which the texture image 141T appears. As a result, a “pattern based on the intensity distribution of irradiation light” that changes in accordance with the movement of the light transmission medium 151 appears on the image surface 141. The “pattern based on the intensity distribution of irradiation light” and the “image” based on the “texture image 141T” are transmitted through the light transmission medium 151 and further transmitted through the light transmission medium 152. Even in this process, the “image” optically changes according to the movement of the light transmission medium 151. This “image” is an example of “an image in which a pattern based on the intensity distribution of irradiation light appears on an image surface including a first image component in the first wavelength range and a second image component in the second wavelength range”. It is detected (photographed) by the image sensor 12 arranged in the transmission medium 152. The obtained captured image 121 is stored in the memory 111 so that the R channel component and the G channel component included in the captured image 121 can be identified (FIG. 3B).

抽出部112は、メモリ111から撮影画像121の一部の2次元領域である検出画像1211を切り出す(図3B)。検出画像1211は、例えば、テクスチャ画像141Tの像を含まない領域が取り除かれた画像である。さらに、光透過媒体151と光透過媒体152との境界面で全反射した光の像の領域が取り除かれた画像であってもよい。検出画像1211は「第1波長域と第2波長域との識別が可能なように検出して得られた検出画像」の一例である。ここで、検出画像1211の座標(x,y)の強度成分に由来する成分I(x,y)を以下のように表す(式(1))。
I(x,y)=G(x,y)+R(x,y) (1)
ただし、xは水平位置を表し、yは垂直位置を表す。水平位置の下限および上限をxminおよびxmax(xmin<xmax)とし、垂直位置の下限および上限yminおよびymax(ymin<ymax)とする。x,yはxmin≦x≦xmax,ymin≦y≦ymaxを満たす。G(x,y)は、I(x,y)のGチャネル成分であり、「第1波長域の強度成分に由来する成分」の一例である。G(x,y)の例は、検出画像1211の座標(x,y)のGチャネルの画素値G(x,y)、画素値G(x,y)に所定の重み係数を乗じた値、画素値G(x,y)から基準値Aを減じた値(強度レベルの変化量)、画素値G(x,y)から基準値Aを減じた値に所定の重み係数を乗じた値、その他の画素値G(x,y)の関数値である。「基準値A」の例は、検出画像1211のGチャネルの画素値G(x,y)(ただし、xmin≦x≦xmax,ymin≦y≦ymax)の平均値である。一方、R(x,y)は、I(x,y)のRチャネル成分であり、「第2波長域の強度成分に由来する成分」の一例である。R(x,y)の例は、検出画像1211の座標(x,y)のRチャネルの画素値R(x,y)、画素値R(x,y)に所定の重み係数を乗じた値、画素値R(x,y)から基準値Aを減じた値(強度レベルの変化量)、画素値R(x,y)から基準値Aを減じた値に所定の重み係数を乗じた値、その他の画素値R(x,y)の関数値である。「基準値A」の例は、検出画像1211のRチャネルの画素値R(x,y)(ただし、xmin≦x≦xmax,ymin≦y≦ymax)の平均値である。
The extraction unit 112 cuts out a detection image 1211 that is a part of a two-dimensional area of the captured image 121 from the memory 111 (FIG. 3B). The detection image 1211 is, for example, an image from which an area not including the image of the texture image 141T is removed. Further, the image may be an image in which the region of the light image totally reflected at the boundary surface between the light transmission medium 151 and the light transmission medium 152 is removed. The detection image 1211 is an example of “a detection image obtained by detection so that the first wavelength region and the second wavelength region can be distinguished”. Here, the component I (x, y) derived from the intensity component at the coordinates (x, y) of the detected image 1211 is expressed as follows (formula (1)).
I (x, y) = G I (x, y) + R I (x, y) (1)
However, x represents a horizontal position and y represents a vertical position. Let the lower limit and upper limit of the horizontal position be x min and x max (x min <x max ), and the lower limit and upper limit of the vertical position y min and y max (y min <y max ). x and y satisfy x min ≦ x ≦ x max and y min ≦ y ≦ y max . G I (x, y) is a G channel component of I (x, y), and is an example of “a component derived from an intensity component in the first wavelength region”. In the example of G I (x, y), the pixel value G (x, y) and the pixel value G (x, y) of the G channel of the coordinates (x, y) of the detected image 1211 are multiplied by a predetermined weight coefficient. value, pixel value G (x, y) value obtained by subtracting the reference value a G from (variation of intensity level), a pixel value G (x, y) a predetermined weight coefficient to a value obtained by subtracting the reference value a G from This is a function value of the multiplied value and other pixel values G (x, y). An example of “reference value A G ” is an average value of G channel pixel values G (x, y) (where x min ≦ x ≦ x max , y min ≦ y ≦ y max ) of the detected image 1211. On the other hand, R I (x, y) is an R channel component of I (x, y), and is an example of “a component derived from an intensity component in the second wavelength region”. In the example of R I (x, y), the pixel value R (x, y) and the pixel value R (x, y) of the R channel at the coordinates (x, y) of the detected image 1211 are multiplied by a predetermined weight coefficient. value, the pixel value R (x, y) value obtained by subtracting the reference value a R of (the amount of change in intensity level), the pixel value R (x, y) a predetermined weight coefficient to a value obtained by subtracting the reference value a R from It is a function value of the multiplied value and other pixel values R (x, y). An example of “reference value A R ” is an average value of R channel pixel values R (x, y) (where x min ≦ x ≦ x max , y min ≦ y ≦ y max ) of the detected image 1211.

抽出部112は、検出画像1211からG(x,y)およびR(x,y)(ただし、xmin≦x≦xmax,ymin≦y≦ymax)を分離抽出する(図3C)。ここで、GチャネルのG(x,y)のうち「テクスチャ画像141T」がもたらす成分をGIT(x,y)とし、「照射光の強度分布に基づく模様」がもたらす成分をGIC(x,y)とする。G(x,y)は以下のように表現される(式(2))。
(x,y)=GIT(x,y)+GIC(x,y) (2)
ここで、GIT(x,y)はGチャネル成分141gの画像パタン(図3A)を反映する。一方、GIC(x,y)は、主に「照射光の強度分布に基づく模様」そのものの色特性を反映し、Gチャネル成分141gの画像パタンにほとんど影響されない。
The extraction unit 112 separates and extracts G I (x, y) and R I (x, y) (where x min ≦ x ≦ x max , y min ≦ y ≦ y max ) from the detected image 1211 (FIG. 3C). ). Here, the component caused by “texture image 141T” in G I (x, y) of G channel is G IT (x, y), and the component caused by “pattern based on intensity distribution of irradiation light” is G IC ( x, y). G I (x, y) is expressed as follows (formula (2)).
G I (x, y) = G IT (x, y) + G IC (x, y) (2)
Here, G IT (x, y) reflects the image pattern (FIG. 3A) of the G channel component 141g. On the other hand, G IC (x, y) mainly reflects the color characteristics of the “pattern based on the intensity distribution of irradiation light” itself, and is hardly affected by the image pattern of the G channel component 141g.

また、RチャネルのR(x,y)のうち「テクスチャ画像141T」がもたらす成分をRIT(x,y)とし、「照射光の強度分布に基づく模様」がもたらす成分をRIC(x,y)とする。R(x,y)は以下のように表現される(式(3))。
(x,y)=RIT(x,y)+RIC(x,y) (3)
ここで、RIT(x,y)はRチャネル成分141rの画像パタン(図3A)を反映する。一方、RIC(x,y)は、主に「照射光の強度分布に基づく模様」そのものの色特性を反映し、Rチャネル成分141rの画像パタンにほとんど影響されない。本形態のテクスチャ画像141TのRチャネル成分141rは一様であるため、RIT(x,y)を定数RIT(既知)とみなせる(式(4))。
(x,y)=RIT+RIC(x,y) (4)
すなわち、R(x,y)は「照射光の強度分布に基づく模様」に基づく強度に対応する。特に、R(x,y)=R(x,y)−A(ただし、Aは検出画像1211のRチャネルの画素値R(x,y)の平均値)である場合、RIT(x,y)=RIT=0とみなせる。この場合にはR(x,y)を以下のように表すことができる(式(5))。
(x,y)=RIC(x,y) (5)
In addition, the component caused by “texture image 141T” in R I (x, y) of the R channel is R IT (x, y), and the component caused by “pattern based on intensity distribution of irradiation light” is R IC (x , Y). R I (x, y) is expressed as follows (formula (3)).
R I (x, y) = R IT (x, y) + R IC (x, y) (3)
Here, R IT (x, y) reflects the image pattern (FIG. 3A) of the R channel component 141r. On the other hand, R IC (x, y) mainly reflects the color characteristics of the “pattern based on the intensity distribution of irradiation light” itself, and is hardly affected by the image pattern of the R channel component 141r. Since the R channel component 141r of the texture image 141T of this embodiment is uniform, R IT (x, y) can be regarded as a constant R IT (known) (formula (4)).
R I (x, y) = R IT + R IC (x, y) (4)
That is, R I (x, y) corresponds to the intensity based on the “pattern based on the intensity distribution of the irradiation light”. In particular, when R I (x, y) = R (x, y) −A R (where A R is the average value of the R channel pixel values R (x, y) of the detected image 1211), R IT (X, y) = R IT = 0. In this case, R I (x, y) can be expressed as follows (formula (5)).
R I (x, y) = R IC (x, y) (5)

(x,y)およびR(x,y)(ただし、xmin≦x≦xmax,ymin≦y≦ymax)は情報処理部113に送られる(図2A)。情報処理部113は、G(x,y)からR(x,y)の重み付け値w×R(x,y)を減算する(重み付け減算)。これは「第1波長域の強度成分に由来する成分またはその関数値から、第2波長域の強度成分に由来する成分またはその関数値の減算を含む演算」の一例である。例えば、R(x,y)が重み付け部1132に入力され、重み付け部1132が重み付け値w×R(x,y)を計算して出力する。wは重みを表す定数であり(ただしw≠0)、例えば、以下の関係を満たす(式(6))。
0=GIC(x,y)−w×RIC(x,y) (6)
式(6)のwの値はGIC(x,y)とRIC(x,y)の比率を表す。GIC(x,y)やRIC(x,y)は、主に「照射光の強度分布に基づく模様」そのものの色特性を反映する。そのため、wの値は、主にイメージセンサ12のGチャネルとRチャネル(「第1波長域」と「第2波長域」)での感度比、および「照射光の強度分布に基づく模様」のGチャネル成分とRチャネル成分(「第1波長域」と「第2波長域」)の強度比に依存する。イメージセンサ12の感度比や光源13から発せられる光は既知であるため、wの値を事前に設定することもできる。特に、「照射光の強度分布に基づく模様」が理想的な等エネルギー白色光としてイメージセンサ12に入射することを仮定した場合、イメージセンサ12のGチャネルとRチャネルでの感度比をwとできる。この場合には容易に適切なwを設定できる。そのため、光源13から発せられる光は白色光またはそれに近い光であることが望ましい。なお、GIT(x,y)およびRIC(x,y)は画像パタンにほとんど影響されないため、wは各座標(x,y)に対して同一でよい。また、厳密に式(6)を満たす必要はなく、式(6)の右辺が0の近傍であってもよい。さらに、wが調整可能であってもよい。
G I (x, y) and R I (x, y) (where x min ≦ x ≦ x max , y min ≦ y ≦ y max ) are sent to the information processing unit 113 (FIG. 2A). The information processing unit 113, G I (x, y) from R I (x, y) weighted values of w × R I (x, y ) is subtracted (weighted subtraction). This is an example of “a calculation including subtraction of a component derived from the intensity component in the second wavelength region or a function value thereof from a component derived from the intensity component in the first wavelength region or a function value thereof”. For example, R I (x, y) is input to the weighting unit 1132, and the weighting unit 1132 calculates and outputs a weighting value w × R I (x, y). w is a constant representing the weight (where w ≠ 0), and satisfies the following relationship (Equation (6)), for example.
0 = G IC (x, y) −w × R IC (x, y) (6)
The value of w in Equation (6) represents the ratio between G IC (x, y) and R IC (x, y). G IC (x, y) and R IC (x, y) mainly reflect the color characteristics of the “pattern based on the intensity distribution of the irradiation light” itself. Therefore, the value of w is mainly a sensitivity ratio in the G channel and R channel (“first wavelength region” and “second wavelength region”) of the image sensor 12 and “pattern based on intensity distribution of irradiation light”. It depends on the intensity ratio of the G channel component and the R channel component (“first wavelength region” and “second wavelength region”). Since the sensitivity ratio of the image sensor 12 and the light emitted from the light source 13 are known, the value of w can be set in advance. In particular, when it is assumed that the “pattern based on the intensity distribution of irradiation light” is incident on the image sensor 12 as an ideal equal energy white light, the sensitivity ratio between the G channel and the R channel of the image sensor 12 can be set to w. . In this case, an appropriate w can be set easily. Therefore, it is desirable that the light emitted from the light source 13 is white light or light close thereto. Since G IT (x, y) and R IC (x, y) are hardly affected by the image pattern, w may be the same for each coordinate (x, y). Further, it is not necessary to strictly satisfy the expression (6), and the right side of the expression (6) may be in the vicinity of 0. Furthermore, w may be adjustable.

(x,y)およびw×R(x,y)は減算部1131に入力され、減算部1131は以下のように強度成分I’(x,y)を計算する(式(7))。
I’(x,y)=G(x,y)−w×R(x,y) (7)
ここで、式(2)(4)(6)から式(7)は以下のように変形できる(式(8))。
I’(x,y)={GIT(x,y)+GIC(x,y)}−w×{RIT+RIC(x,y)}=GIT(x,y)−w×RIT (8)
特にRIT(x,y)=RIT=0の場合には以下のようになる(式(9)、図3C)。
I’(x,y)=GIT(x,y) (9)
式(8)および式(9)に示すように、G(x,y)から適切な重みwを付してR(x,y)を減じることで、「照射光の強度分布に基づく模様」に基づく成分を除去した強度成分I’(x,y)(画像面141のテクスチャ変形情報)を得ることができる(図3C)。また、式(8)のw×RITは既知であるため、式(8)にw×RITを加えたものをI’(x,y)としてもよい。さらに一般的に、式(8)または式(9)のベースレベルを変更した値をI’(x,y)としてもよい。
G I (x, y) and w × R I (x, y) are input to the subtraction unit 1131, and the subtraction unit 1131 calculates the intensity component I ′ (x, y) as follows (formula (7)) ).
I ′ (x, y) = G I (x, y) −w × R I (x, y) (7)
Here, the expressions (2), (4), (6) to (7) can be modified as follows (expression (8)).
I ′ (x, y) = {G IT (x, y) + G IC (x, y)} − w × {R IT + R IC (x, y)} = G IT (x, y) −w × R IT (8)
In particular, when R IT (x, y) = R IT = 0, the following is obtained (formula (9), FIG. 3C).
I ′ (x, y) = G IT (x, y) (9)
As shown in equation (8) and (9) are assigned the appropriate weight w from G I (x, y) by subtracting the R I (x, y), based on the intensity distribution of the "irradiation light An intensity component I ′ (x, y) (texture deformation information of the image plane 141) from which a component based on the “pattern” has been removed can be obtained (FIG. 3C). In addition, since w × R IT in Expression (8) is known, a value obtained by adding w × R IT to Expression (8) may be I ′ (x, y). More generally, a value obtained by changing the base level of the formula (8) or the formula (9) may be set as I ′ (x, y).

強度成分I’(x,y)(ただし、xmin≦x≦xmax,ymin≦y≦ymax)は、そのままGチャネルの座標(x,y)の画素値とされてもよいし、その他のRまたはBチャネルの座標(x,y)の画素値とされてもよいし、RGBすべてのチャネルの座標(x,y)の画素値とされてもよいし、座標(x,y)の輝度値とされてもよい。このような画像を用いることで、集光模様や影模様等「照射光の強度分布に基づく模様」の影響を受けずに、光透過媒体151越しのテクスチャ画像141Tの変動を観察できる。また、本形態の構成は、2つの色チャンネルで構成されたテクスチャ画像とデジタルカメラ等の簡易な設備によって実現可能である。 The intensity component I ′ (x, y) (where x min ≦ x ≦ x max , y min ≦ y ≦ y max ) may be used as the pixel value of the G channel coordinates (x, y) as it is, The pixel value of the coordinates (x, y) of other R or B channels may be used, the pixel value of the coordinates (x, y) of all RGB channels, or the coordinates (x, y). May be set as the luminance value. By using such an image, it is possible to observe the fluctuation of the texture image 141T through the light transmission medium 151 without being affected by the “pattern based on the intensity distribution of the irradiated light” such as a light condensing pattern or a shadow pattern. In addition, the configuration of the present embodiment can be realized by a simple facility such as a texture image configured by two color channels and a digital camera.

なお、式(6)を満たすwを用いるのではなく、任意に設定可能なwを用いてもよい。この場合には、wの値を変更することで「照射光の強度分布に基づく模様」の有無や濃度を操作できる。これにより、画像の印象を変えることができる。   Instead of using w that satisfies Equation (6), w that can be arbitrarily set may be used. In this case, the presence / absence and density of the “pattern based on the intensity distribution of the irradiation light” can be manipulated by changing the value of w. Thereby, the impression of an image can be changed.

抽出された「照射光の強度分布に基づく模様」の成分のみが出力されてもよい。例えば、式(4)もしくは式(5)のR(x,y)またはR(x,y)のベースレベルを変更した値がI’(x,y)として出力されてもよい。また、本形態では、G(x,y)からw×R(x,y)を減算してI’(x,y)を得たが、逆にG(x,y)に重みを付した値からR(x,y)を減算してI’(x,y)を得てもよい。または、G(x,y)に重みを付した値から、R(x,y)に重みを付した値を減算してI’(x,y)を得てもよい。すなわち、「第1波長域の強度成分に由来する成分またはその関数値から、第2波長域の強度成分に由来する成分またはその関数値の減算を含む演算」であれば、どのような演算が行われてもよい。 Only the extracted component of “pattern based on intensity distribution of irradiation light” may be output. For example, a value obtained by changing the base level of R I (x, y) or R I (x, y) in Expression (4) or Expression (5) may be output as I ′ (x, y). Further, in this embodiment, G I (x, y) from the w × R I (x, y ) by subtracting the I '(x, y) is to give the weights back to G I (x, y) I ′ (x, y) may be obtained by subtracting R I (x, y) from the value attached with. Alternatively, I ′ (x, y) may be obtained by subtracting a value weighted to R I (x, y) from a value weighted to G I (x, y). That is, what kind of calculation is performed as long as it is a "calculation including subtraction of a component derived from the intensity component in the second wavelength region or a function value thereof from a component derived from the intensity component in the first wavelength region or a function value thereof". It may be done.

また、上述したテクスチャ画像141Tは一例にすぎず、Rチャネル成分を「第2波長域の第2画像成分」とし、Bチャネル成分を「第1波長域の第1画像成分」としてもよいし、Gチャネル成分を「第2波長域の第2画像成分」とし、Bチャネル成分を「第1波長域の第1画像成分」としてもよい。また、各チャンネルの役割を入れ替えてもよい。   The texture image 141T described above is merely an example, and the R channel component may be a “second image component in the second wavelength range” and the B channel component may be the “first image component in the first wavelength range”. The G channel component may be the “second image component in the second wavelength region”, and the B channel component may be the “first image component in the first wavelength region”. Further, the roles of the channels may be switched.

[第1実施形態の変形例1]
「第2画像成分の画像パタン」は既知であればよく、必ずしも一様またはそれに近いパタンである必要はない。本変形例では、「第2画像成分の画像パタン」が一様またはそれに近いパタンでない場合にも適用可能な方式を説明する。なお、以下では第1実施形態との相違点を中心に説明し、第1実施形態と共通する部分については同じ参照番号を流用して説明を簡略化する。
[First Modification of First Embodiment]
The “image pattern of the second image component” has only to be known and does not necessarily have to be a uniform pattern or a pattern close thereto. In this modification, a method that can be applied even when the “image pattern of the second image component” is not uniform or close to the pattern will be described. In the following, differences from the first embodiment will be mainly described, and the same reference numerals will be used for portions common to the first embodiment to simplify the description.

<構成>
図1に例示するように、本変形例のシステムは、第1実施形態のシステムの情報処理装置11が情報処理装置11’に置換されたものである。情報処理装置11’は、メモリ111、抽出部112、および情報処理部113’を有する。図2Aに例示するように、情報処理部113’は減算部1131および重み付け部1132,1134’を有する。情報処理装置11’は、例えば、前述のコンピュータが所定のプログラムを実行することで構成される装置である。
<Configuration>
As illustrated in FIG. 1, the system of this modification is obtained by replacing the information processing apparatus 11 of the system of the first embodiment with an information processing apparatus 11 ′. The information processing apparatus 11 ′ includes a memory 111, an extraction unit 112, and an information processing unit 113 ′. As illustrated in FIG. 2A, the information processing unit 113 ′ includes a subtraction unit 1131 and weighting units 1132 and 1134 ′. The information processing apparatus 11 ′ is an apparatus configured by the above-described computer executing a predetermined program, for example.

<処理>
第1実施形態との相違点は情報処理部113’の処理のみである。以下では情報処理部113’の処理のみを説明する。情報処理部113’は、G(x,y)からR(x,y)の重み付け値w×R(x,y)を減算し、さらに「第2画像成分の画像パタン」に応じた座標(x,y)ごとの重みw(x,y)(ただし、xmin≦x≦xmax,ymin≦y≦ymax)を加算する。
<Processing>
The difference from the first embodiment is only the processing of the information processing unit 113 ′. Only the processing of the information processing unit 113 ′ will be described below. The information processing unit 113 'subtracts the G I (x, y) from R I (x, y) of the weighted value w × R I (x, y ), according to further "image pattern of the second image component" The weight w 2 (x, y) for each coordinate (x, y) (where x min ≤ x ≤ x max , y min ≤ y ≤ y max ) is added.

すなわち、まず減算部1131が、入力されたG(x,y)およびR(x,y)から、以下のように強度成分I’’(x,y)を計算する(式(10))。
I’’(x,y)=G(x,y)−w×R(x,y) (10)
ここで、式(2)(3)(6)から式(10)は以下のように変形できる(式(11))。
I’’(x,y)={GIT(x,y)+GIC(x,y)}−w×{RIT(x,y)+RIC(x,y)}=GIT(x,y)−w×RIT(x,y) (11)
強度成分I’’(x,y)は重み付け部1134’’に入力される。
That is, first, the subtraction unit 1131 calculates the intensity component I ″ (x, y) from the input G I (x, y) and R I (x, y) as follows (formula (10)) ).
I ″ (x, y) = G I (x, y) −w × R I (x, y) (10)
Here, Expressions (2), (3), and (6) to Expression (10) can be modified as follows (Expression (11)).
I ″ (x, y) = {G IT (x, y) + G IC (x, y)} − w × {R IT (x, y) + R IC (x, y)} = G IT (x, y) y) −w × R IT (x, y) (11)
The intensity component I ″ (x, y) is input to the weighting unit 1134 ″.

次に重み付け部1134’’が、強度成分I’’(x,y)に重みw(x,y)(ただし、xmin≦x≦xmax,ymin≦y≦ymax)を加算して強度成分I’(x,y)を得て出力する(式(12))。
I’(x,y)=I’’(x,y)+w(x,y) (12)
Next, the weighting unit 1134 ″ adds the weight w 2 (x, y) (where x min ≦ x ≦ x max , y min ≦ y ≦ y max ) to the intensity component I ″ (x, y). Thus, the intensity component I ′ (x, y) is obtained and output (formula (12)).
I ′ (x, y) = I ″ (x, y) + w 2 (x, y) (12)

ここでw(x,y)が以下の関係を満たすとする(式(13))。
(x,y)=w×RIT(x,y) (13)
すると、式(11)から式(13)より、強度成分I’’(x,y)は以下のようになる(式(14))
I’(x,y)=GIT(x,y) (14)
そのため、式(13)を満たすw(x,y)またはそれに近似するw(x,y)を設定すれば、第1実施形態と同様な強度成分I’(x,y)を得ることができる。本形態のテクスチャ画像のRチャネル成分(第2画像成分の画像パタン)、イメージセンサ12、および光源13は既知である。そのため、このようなw(x,y)を設定することは容易である。例えば、テクスチャ画像のRチャネル成分の画素値P(x,y)にイメージセンサ12および光源13に応じた定数wを乗じたものをw(x,y)としてもよい(式(15))。
(x,y)=w×P(x,y) (15)
あるいはwを調整可能な値として式(15)のw(x,y)を定めてもよい。その他は第1実施形態と同じである。
Here, it is assumed that w 2 (x, y) satisfies the following relationship (formula (13)).
w 2 (x, y) = w × R IT (x, y) (13)
Then, from the equations (11) to (13), the intensity component I ″ (x, y) is as follows (equation (14)).
I ′ (x, y) = G IT (x, y) (14)
Therefore, the formula satisfy (13) w 2 (x, y) or its approximate w 2 (x, y) is set to the first embodiment and the same intensity component I '(x, y) to obtain Can do. The R channel component (image pattern of the second image component), the image sensor 12, and the light source 13 of the texture image of this embodiment are known. Therefore, it is easy to set such w 2 (x, y). For example, w 2 (x, y) may be obtained by multiplying the pixel value P R (x, y) of the R channel component of the texture image by a constant w 3 corresponding to the image sensor 12 and the light source 13 (formula (15) )).
w 2 (x, y) = w 3 × P R (x, y) (15)
Alternatively, w 2 (x, y) in Expression (15) may be determined with w 3 as an adjustable value. Others are the same as the first embodiment.

[第2実施形態]
本形態では、任意の画像成分に第1実施形態またはその変形例1のように抽出したR(x,y)(第2波長域の強度成分に由来する成分)またはその関数値を加味する。
[Second Embodiment]
In this embodiment, R I (x, y) (component derived from the intensity component in the second wavelength range) extracted as in the first embodiment or its modification 1 or a function value thereof is added to an arbitrary image component. .

<構成>
図1に例示するように、本変形例のシステムは、第1実施形態のシステムの情報処理装置11が情報処理装置21に置換されたものである。情報処理装置21は、メモリ111、抽出部112、および情報処理部213を有する。図2Bに例示するように、情報処理部213は統合部2131および重み付け部2132を有する。情報処理装置21は、例えば、前述のコンピュータが所定のプログラムを実行することで構成される装置である。
<Configuration>
As illustrated in FIG. 1, the system of this modification is obtained by replacing the information processing apparatus 11 of the system of the first embodiment with an information processing apparatus 21. The information processing device 21 includes a memory 111, an extraction unit 112, and an information processing unit 213. As illustrated in FIG. 2B, the information processing unit 213 includes an integration unit 2131 and a weighting unit 2132. The information processing apparatus 21 is an apparatus configured by, for example, the above-described computer executing a predetermined program.

<処理>
第1実施形態との相違点は情報処理部213の処理のみである。以下では情報処理部213の処理のみを説明する。情報処理部213(図2B)の重み付け部2132にはR(x,y)が入力される。重み付け部2132は、R(x,y)に重みを付した値R’(x,y)を得て出力する(式(16)または式(17))。
’(x,y)=w×R(x,y) (16)
’(x,y)=w(x,y)×R(x,y) (17)
ただし、式(16)はテクスチャ画像のRチャネル成分(第2画像成分の画像パタン)が一様またはそれに近い場合(第1実施形態のように抽出されたR(x,y)を用いる場合)の処理を表す。wはすべての座標(x,y)(ただし、xmin≦x≦xmax,ymin≦y≦ymax)において同一である。wは前述のwと同一であってもよいし、それ以外の値であってもよい。なお、w=1の場合には重み付け部2132を省略し、R’(x,y)=R(x,y)としてもよい。一方、式(17)はテクスチャ画像のRチャネル成分(第2画像成分の画像パタン)が一様またはそれに近いとは限らない場合の処理を表す。w(x,y)は前述のw(x,y)やw(x,y)と同一であってもよいし、それら以外の値であってもよい。
<Processing>
The difference from the first embodiment is only the processing of the information processing unit 213. Only the processing of the information processing unit 213 will be described below. R I (x, y) is input to the weighting unit 2132 of the information processing unit 213 (FIG. 2B). Weighting section 2132, R I (x, y) values were subjected to weighted R I '(x, y) the obtained output (equation (16) or formula (17)).
R I ′ (x, y) = w 4 × R I (x, y) (16)
R I ′ (x, y) = w 4 (x, y) × R I (x, y) (17)
However, Expression (16) is a case where the R channel component of the texture image (image pattern of the second image component) is uniform or close to that (when R I (x, y) extracted as in the first embodiment is used). ). w 4 is the same in all coordinates (x, y) (where x min ≤ x ≤ x max , y min ≤ y ≤ y max ). It w 4 may be identical to the above-mentioned w, may be other values. When w 4 = 1, the weighting unit 2132 may be omitted, and R I ′ (x, y) = R I (x, y) may be set. On the other hand, Expression (17) represents processing when the R channel component of the texture image (image pattern of the second image component) is not necessarily uniform or close thereto. w 4 (x, y) may be the same as w 2 (x, y) or w 3 (x, y) described above, or may be other values.

’(x,y)は統合部2131に入力される。統合部2131は、さらに入力された任意の画像P(x,y)={P(x,y),P(x,y),P(x,y)}にR’(x,y)を加味した強度成分I’(x,y)(ただし、xmin≦x≦xmax,ymin≦y≦ymax)を得て出力する。ただし、P(x,y),P(x,y),P(x,y)は、それぞれP(x,y)のRチャネル成分,Gチャネル成分,Bチャネル成分を表す。例えば、統合部2131は、P(x,y),P(x,y),P(x,y)のそれぞれにR’(x,y)を重み付け加算または重み付け乗算したものをI’(x,y)とする。これにより、任意の画像P(x,y)に「照射光の強度分布に基づく模様」を付した画像を得ることができ、液体に近い印象を与えることができる。 R I ′ (x, y) is input to the integration unit 2131. The integration unit 2131 further adds R I ′ (x to the arbitrary image P (x, y) = {P r (x, y), P g (x, y), P b (x, y)}} that is input. , Y), and an intensity component I ′ (x, y) (where x min ≦ x ≦ x max , y min ≦ y ≦ y max ) is obtained and output. Here, P r (x, y), P g (x, y), and P b (x, y) represent an R channel component, a G channel component, and a B channel component of P (x, y), respectively. For example, the integration unit 2131 performs weighted addition or weighted multiplication of R I ′ (x, y) on each of P r (x, y), P g (x, y), and P b (x, y). Let I ′ (x, y). As a result, an image with a “pattern based on the intensity distribution of irradiation light” added to an arbitrary image P (x, y) can be obtained, and an impression close to liquid can be given.

[その他の変形例等]
なお、本発明は上述の実施の形態に限定されるものではない。上述の各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能であることはいうまでもない。
[Other variations]
The present invention is not limited to the embodiment described above. The various processes described above are not only executed in time series according to the description, but may also be executed in parallel or individually as required by the processing capability of the apparatus that executes the processes. Needless to say, other modifications are possible without departing from the spirit of the present invention.

上述の情報処理構成をコンピュータによって実現する場合、情報処理構成が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体の例は、非一時的な(non-transitory)記録媒体である。このような記録媒体の例は、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等である。   When the above-described information processing configuration is realized by a computer, processing contents of functions that the information processing configuration should have are described by a program. By executing this program on a computer, the above processing functions are realized on the computer. The program describing the processing contents can be recorded on a computer-readable recording medium. An example of a computer-readable recording medium is a non-transitory recording medium. Examples of such a recording medium are a magnetic recording device, an optical disk, a magneto-optical recording medium, a semiconductor memory, and the like.

このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したDVD、CD−ROM等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。   This program is distributed, for example, by selling, transferring, or lending a portable recording medium such as a DVD or CD-ROM in which the program is recorded. Furthermore, the program may be distributed by storing the program in a storage device of the server computer and transferring the program from the server computer to another computer via a network.

このようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、まず、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶装置に格納する。処理の実行時、このコンピュータは、自己の記録装置に格納されたプログラムを読み取り、読み取ったプログラムに従った処理を実行する。このプログラムの別の実行形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよく、さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるASP(Application Service Provider)型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。   A computer that executes such a program first stores, for example, a program recorded on a portable recording medium or a program transferred from a server computer in its own storage device. When executing the process, this computer reads a program stored in its own recording device and executes a process according to the read program. As another execution form of the program, the computer may read the program directly from the portable recording medium and execute processing according to the program, and each time the program is transferred from the server computer to the computer. The processing according to the received program may be executed sequentially. The above-described processing may be executed by a so-called ASP (Application Service Provider) type service that realizes a processing function only by an execution instruction and result acquisition without transferring a program from the server computer to the computer. Good.

また、「検出画像」から抽出された第2波長域の強度成分に由来する成分を表すデータを有するデータ構造を流通させてもよい。ただし、「検出画像」は第1波長域の第1画像成分と第2波長域の既知の第2画像成分とを含む画像面に照射光の強度分布に基づく模様が表れた像を、第1波長域と第2波長域との識別が可能なように検出して得られたものである。この流通は、そのデータ構造をインターネット等によって配信することで行われてもよいし、そのデータ構造を記録したDVD、CD−ROM等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行われてもよい。このデータ構造の提供を受けた装置は、第2波長域の強度成分に由来する成分を表すデータを画像処理部に入力し、画像処理部は第2波長域の強度成分に由来する成分を用いた画像処理を行う。   In addition, a data structure having data representing a component derived from the intensity component in the second wavelength range extracted from the “detected image” may be distributed. However, the “detected image” is an image in which a pattern based on the intensity distribution of the irradiation light appears on the image surface including the first image component in the first wavelength region and the known second image component in the second wavelength region. It is obtained by detecting so that the wavelength range and the second wavelength range can be distinguished. This distribution may be performed by distributing the data structure via the Internet or the like, or by selling, transferring, or lending a portable recording medium such as a DVD or CD-ROM that records the data structure. It may be broken. The device receiving this data structure inputs data representing a component derived from the intensity component in the second wavelength region to the image processing unit, and the image processing unit uses the component derived from the intensity component in the second wavelength region. Image processing.

11,11’,21 情報処理装置 11, 11 ', 21 Information processing apparatus

Claims (7)

第1波長域の第1画像成分と第2波長域の既知の第2画像成分とを含む画像面に照射光の強度分布に基づく集光模様および/または影模様が表れた像を、前記第1波長域と前記第2波長域との識別が可能なように検出して得られた検出画像から、前記第2波長域の強度成分に由来する成分を抽出する抽出ステップと、
任意の画像成分に前記第2波長域の強度成分に由来する成分またはその関数値を加味する画像処理ステップを有する、画像処理方法。
An image in which a condensing pattern and / or a shadow pattern based on an intensity distribution of irradiation light appears on an image surface including a first image component in a first wavelength region and a known second image component in a second wavelength region is the first image component. An extraction step of extracting a component derived from an intensity component of the second wavelength region from a detection image obtained by detecting the first wavelength region and the second wavelength region so as to be distinguishable;
An image processing method comprising: an image processing step in which a component derived from an intensity component in the second wavelength region or a function value thereof is added to an arbitrary image component.
第1波長域の第1画像成分と第2波長域の既知の第2画像成分とを含む画像面に照射光の強度分布に基づく集光模様および/または影模様が表れた像を、前記第1波長域と前記第2波長域との識別が可能なように検出して得られた検出画像から、前記第1波長域の強度成分に由来する成分および前記第2波長域の強度成分に由来する成分を抽出する抽出ステップと、
前記第1波長域の強度成分に由来する成分またはその関数値から、前記第2波長域の強度成分に由来する成分またはその関数値の減算を含む演算を行う画像処理ステップと、を有し、
前記画像処理ステップは、重み付け減算、重み付け加算、または重み付け乗算の少なくとも何れかを含む演算を行うステップを含む、画像処理方法。
An image in which a condensing pattern and / or a shadow pattern based on an intensity distribution of irradiation light appears on an image surface including a first image component in a first wavelength region and a known second image component in a second wavelength region is the first image component. From a detection image obtained by detecting the first wavelength region and the second wavelength region so as to be distinguishable, derived from the intensity component in the first wavelength region and the intensity component in the second wavelength region An extraction step for extracting components to be performed;
An image processing step for performing an operation including subtraction of a component derived from the intensity component of the second wavelength band or a function value thereof from a component derived from the intensity component of the first wavelength band or a function value thereof;
The image processing method includes a step of performing an operation including at least one of weighted subtraction, weighted addition, or weighted multiplication.
第1波長域の第1画像成分と第2波長域の既知の第2画像成分とを含む画像面に照射光の強度分布に基づく集光模様および/または影模様が表れた像を、前記第1波長域と前記第2波長域との識別が可能なように検出して得られた検出画像から、前記第2波長域の強度成分に由来する成分を抽出する抽出ステップを有し、
前記第2画像成分の画像パタンの空間周波数が零または零の近傍である、画像処理方法。
An image in which a condensing pattern and / or a shadow pattern based on an intensity distribution of irradiation light appears on an image surface including a first image component in a first wavelength region and a known second image component in a second wavelength region is the first image component. An extraction step for extracting a component derived from an intensity component of the second wavelength region from a detection image obtained by detecting the first wavelength region and the second wavelength region so as to be distinguishable;
An image processing method, wherein a spatial frequency of an image pattern of the second image component is zero or near zero.
第1波長域の第1画像成分と第2波長域の既知の第2画像成分とを含む画像面に照射光の強度分布に基づく集光模様および/または影模様が表れた像を、前記第1波長域と前記第2波長域との識別が可能なように検出して得られた検出画像から、前記第2波長域の強度成分に由来する成分を抽出する抽出部と、
任意の画像成分に前記第2波長域の強度成分に由来する成分またはその関数値を加味する画像処理部とを有する、画像処理装置。
An image in which a condensing pattern and / or a shadow pattern based on an intensity distribution of irradiation light appears on an image surface including a first image component in a first wavelength region and a known second image component in a second wavelength region is the first image component. An extraction unit that extracts a component derived from an intensity component of the second wavelength region from a detection image obtained by detecting the first wavelength region and the second wavelength region so as to be distinguishable ;
An image processing apparatus comprising: an image processing unit that adds a component derived from an intensity component in the second wavelength region or a function value thereof to an arbitrary image component .
第1波長域の第1画像成分と第2波長域の既知の第2画像成分とを含む画像面に照射光の強度分布に基づく集光模様および/または影模様が表れた像を、前記第1波長域と前記第2波長域との識別が可能なように検出して得られた検出画像から、前記第1波長域の強度成分に由来する成分および前記第2波長域の強度成分に由来する成分を抽出する抽出部と、  An image in which a condensing pattern and / or a shadow pattern based on an intensity distribution of irradiation light appears on an image surface including a first image component in a first wavelength region and a known second image component in a second wavelength region is the first image component. From a detection image obtained by detecting the first wavelength region and the second wavelength region so as to be distinguishable, derived from the intensity component in the first wavelength region and the intensity component in the second wavelength region An extraction unit for extracting components to be
前記第1波長域の強度成分に由来する成分またはその関数値から、前記第2波長域の強度成分に由来する成分またはその関数値の減算を含む演算を行う画像処理部と、を有し、  An image processing unit that performs an operation including subtraction of a component derived from the intensity component in the second wavelength band or a function value thereof from a component derived from the intensity component in the first wavelength band or a function value thereof;
前記画像処理部は、重み付け減算、重み付け加算、または重み付け乗算の少なくとも何れかを含む演算を行う、画像処理装置。  The image processing unit is an image processing apparatus that performs an operation including at least one of weighted subtraction, weighted addition, or weighted multiplication.
第1波長域の第1画像成分と第2波長域の既知の第2画像成分とを含む画像面に照射光の強度分布に基づく集光模様および/または影模様が表れた像を、前記第1波長域と前記第2波長域との識別が可能なように検出して得られた検出画像から、前記第2波長域の強度成分に由来する成分を抽出する抽出部を有し、  An image in which a condensing pattern and / or a shadow pattern based on an intensity distribution of irradiation light appears on an image surface including a first image component in a first wavelength region and a known second image component in a second wavelength region is the first image component. An extraction unit for extracting a component derived from an intensity component of the second wavelength region from a detection image obtained by detecting the first wavelength region and the second wavelength region so as to be distinguishable;
前記第2画像成分の画像パタンの空間周波数が零または零の近傍である、画像処理装置。  An image processing apparatus, wherein a spatial frequency of an image pattern of the second image component is zero or near zero.
請求項1からの何れかの画像処理方法のステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。 Program for executing the steps of any of the image processing method of claims 1 to 3, to the computer.
JP2015001403A 2015-01-07 2015-01-07 Image processing method, image processing apparatus, and program Active JP6267656B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2015001403A JP6267656B2 (en) 2015-01-07 2015-01-07 Image processing method, image processing apparatus, and program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2015001403A JP6267656B2 (en) 2015-01-07 2015-01-07 Image processing method, image processing apparatus, and program

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2016126642A JP2016126642A (en) 2016-07-11
JP6267656B2 true JP6267656B2 (en) 2018-01-24

Family

ID=56359590

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2015001403A Active JP6267656B2 (en) 2015-01-07 2015-01-07 Image processing method, image processing apparatus, and program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6267656B2 (en)

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS62184583A (en) * 1986-02-10 1987-08-12 Kubota Ltd Imaging type object extraction device
JP4613086B2 (en) * 2005-03-25 2011-01-12 倉敷紡績株式会社 Defect inspection equipment

Also Published As

Publication number Publication date
JP2016126642A (en) 2016-07-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
TWI441095B (en) Distance evaluation methods and apparatuses, and machine readable medium thereof
US10269103B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, and image processing system
US20150215590A1 (en) Image demosaicing
US20110222763A1 (en) Devices and methods of reading monochromatic patterns
JP6553624B2 (en) Measurement equipment and system
RU2008143205A (en) EFFICIENT CODING OF MANY SPECIES
JP6760878B2 (en) Oil film detection system and oil film detection method
EP3499201B1 (en) Electromagnetic wave phase/amplitude generation device, electromagnetic wave phase/amplitude generation method, and electromagnetic wave phase/amplitude generation program
US20230147186A1 (en) Adaptive processing in time of flight imaging
KR20150072090A (en) Apparatus for detecting region of interest and the method thereof
WO2010128646A1 (en) Image processing device, method, and program
KR20150108571A (en) An information display device of a mirror display for advertisement and shopping by recognizing the reflected images on the mirror and method thereof
JPWO2019171691A1 (en) Image processing device, imaging device, and image processing method
US20240180361A1 (en) Electronic device and method for controlling same
US11100677B2 (en) Information processing device, information processing method and recording medium
Ren et al. Deep video dehazing
WO2017145356A1 (en) Detection device, detection system, detection method, information processing device, and processing program
KR20150108570A (en) An augmented reality service apparatus for a mirror display by recognizing the reflected images on the mirror and method thereof
US10965887B2 (en) Methods and systems for image layer separation
Stets et al. Scene reassembly after multimodal digitization and pipeline evaluation using photorealistic rendering
JP6267656B2 (en) Image processing method, image processing apparatus, and program
JP7334509B2 (en) 3D geometric model generation system, 3D geometric model generation method and program
Hou et al. Efficient L 1-based nonlocal total variational model of Retinex for image restoration
Miao et al. New non-reference image quality evaluation method for underwater turbulence blurred images
JP2024135214A (en) OPTICAL MEASUREMENT METHOD, OPTICAL MEASUREMENT APPARATUS, AND OPTICAL MEASUREMENT PROGRAM

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20161107

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20171016

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20171024

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20171201

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20171219

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6267656

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

S533 Written request for registration of change of name

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350