(57)【要約】【課題】安価な構成で高い測定精度を有する画像処理装置を提供する。【解決手段】画像処理装置（１２０）は、３つの透過波長帯域を有するフィルタ（１１２）を通過した光を受光する撮像素子（１１３）から分光画像（例えばＲＧＢ画像）を取得する画像取得部（１２２）と、分光画像から混色を低減する色分離処理部（１２１）とを有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
３つの透過波長帯域を有するフィルタを通過した光を受光する撮像素子から３つの分光画像を取得する画像取得部と、
前記分光画像から混色を低減する色分離処理部と、を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記色分離処理部は、撮像光学系の分光透過率、前記フィルタの分光透過率、および、前記撮像素子の分光感度特性に基づいて、前記混色を低減することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記３つの透過波長帯域の半値幅は、４５ｎｍ以下であることを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記３つの透過波長帯域のうち２つの透過波長帯域の中心波長はそれぞれ、波長５６０ｎｍ±２０ｎｍ以内および波長６１０ｎｍ±３０ｎｍ以内であることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
測定モードまたは撮影モードを選択する選択部を更に有し、
前記画像取得部は、
前記選択部により前記測定モードが選択されている場合、前記フィルタを挿入した状態で撮像された前記分光画像を取得し、
前記選択部により前記撮影モードが選択されている場合、前記フィルタを退避した状態で撮像された前記分光画像を取得することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記画像取得部は、
前記選択部により前記撮影モードが選択されている場合、赤外／紫外カットフィルタを挿入した状態で撮像された前記分光画像を取得し、
前記選択部により前記測定モードが選択されている場合、前記赤外／紫外カットフィルタを退避した状態で撮像された前記分光画像を取得することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
撮像光学系と、
３つの透過波長帯域を有するフィルタと、
前記撮像光学系および前記フィルタを通過した光を受光する撮像素子と、
請求項１乃至６のいずれか一項に記載の画像処理装置と、を有することを特徴とする撮像システム。
【請求項８】
３つの透過波長帯域を有するフィルタを通過した光を受光する撮像素子から３つの分光画像を取得するステップと、
前記分光画像から混色を低減するステップと、を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
請求項８に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像測定を行う画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、農作業の効率化、省力化を目的として、画像を用いた葉色指標の測定手法が提案されている。例えば、特許文献１には、画像用いてＳＰＡＤ（Ｓｏｉｌ  ＆  Ｐｌａｎｔ  Ａｎａｌｙｚｅｒ  Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ）値を測定する植物生育指標測定装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開第２０１６／１８１７４３号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に開示された植物生育指標測定装置は、第１の波長として６５０ｎｍ近辺の波長、第２の波長として７５０ｎｍ以上の赤外光の波長を使用するため、高価な赤外撮像装置を必要とする。
【０００５】
一方、安価な撮像装置としてＲＧＢ画像を生成するＲＧＢ撮像装置が知られている。しかしながら、ＲＧＢ撮像装置を用いて画像測定を行うと、環境光変動に対する測定値のバラつきが大きいため、測定精度が低い。
【０００６】
そこで本発明は、安価な構成で高い測定精度を有する画像処理装置、撮像システム、画像処理方法、および、プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一側面としての画像処理装置は、３つの透過波長帯域を有するフィルタを通過した光を受光する撮像素子から３つの分光画像を取得する画像取得部と、前記分光画像から混色を低減する色分離処理部とを有する。
【０００８】
本発明の他の側面としての撮像システムは、撮像光学系と、３つの透過波長帯域を有するフィルタと、前記撮像光学系および前記フィルタを通過した光を受光する撮像素子と、前記画像処理装置とを有する。
【０００９】
本発明の他の側面としての画像処理方法は、３つの透過波長帯域を有するフィルタを通過した光を受光する撮像素子から３つの分光画像を取得するステップと、前記分光画像から混色を低減するステップとを有する。
【００１０】
本発明の他の側面としてのプログラムは、前記画像処理方法をコンピュータに実行させる。
【００１１】
本発明の他の目的及び特徴は、以下の実施例において説明される。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、安価な構成で高い測定精度を有する画像処理装置、撮像システム、画像処理方法、および、プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】実施例１における画像処理システムのブロック図である。
【図２】実施例１における撮像光学系、トリプルバンドパスフィルタ、および、撮像素子の分光特性を示す図である。
【図３】実施例１における撮像光学系、トリプルバンドパスフィルタ、および、撮像素子の分光特性を掛け合わせた特性を示す図である。
【図４】実施例１におけるカメラ撮像モデルの説明図である。
【図５】実施例１におけるシミュレーションによる環境光および被写体の分光特性を示す図である。
【図６】実施例１におけるシミュレーションによる計算を示すフローチャートである。
【図７】比較例および実施例１のシミュレーション結果を示す図である。
【図８】実施例１における画像測定精度の半値幅依存性のシミュレーション結果を示す図である。
【図９】実施例１における画像測定精度の中心波長依存性のシミュレーション結果を示す図である。
【図１０】実施例２における撮像部の構成図である。
【図１１】実施例３における撮像光学系、トリプルバンドパスフィルタ、撮像素子の分光特性を示す図である。
【図１２】実施例４における撮像部の構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の実施例について、図面を参照しながら詳細に説明する。各図において、同一の部材については同一の参照符号を付し、重複する説明は省略する。
【実施例１】
【００１５】
まず、図１を参照して、本発明の実施例１における画像処理システム（撮像システム）１００の構成について説明する。図１は、画像処理システム１００のブロック図である。画像処理システム１００は、撮像部１１０、画像処理部（画像処理装置）１２０、制御部１３０、記憶部１４０、通信部１５０、および、表示部１６０を有する。撮像部１１０は、撮像光学系１１１、トリプルバンドパスフィルタ（フィルタ）１１２、および、撮像素子１１３を有する。撮像素子１１３は、撮像光学系１１１を介して形成された光学像（被写体像）を光電変換して、画像処理部１２０へ画像（画像データ）を出力する。本実施例において、撮像素子１１３はＲＧＢ撮像素子であり、撮像素子１１３から取得されるカラー画像は３バンド(Ｒ、Ｇ、Ｂ)の画像を有するが、これに限定されるものではない。画像処理システム１００のうち少なくとも撮像部１１０は、図１のカメラ２００に設けられている。
【００１６】
画像処理部１２０は、色分離処理部１２１、画像取得部１２２、および、選択部１２３を有する。色分離処理部１２１は、撮像部１１０（撮像素子１１３）から分光画像（例えば、ＲＧＢ画像などのカラー画像）を取得する。色分離処理部１２１は、分光画像から混色を低減する。これらの各機能の詳細については後述する。なお、トリプルバンドパスフィルタ１１２を通して撮影される画像は、可視光に基づくＲＧＢ画像に限定されるものではなく、例えば近赤外光に基づく画像等の分光画像を広く含む。
【００１７】
画像処理システム１００は、撮像装置（カメラ）の内部に設けることができる。または、画像処理システム１００の画像処理部１２０などの一部の機能を、撮像装置から離れたコンピュータ（ユーザＰＣ）やクラウドコンピューティング上で実現するように構成してもよい。この場合、撮像装置は、画像処理システム１００のうち撮像部１１０を含む一部のみの機能を有する。
【００１８】
次に、図２を参照して、撮像光学系１１１、トリプルバンドパスフィルタ１１２、および、撮像素子１１３の分光特性について説明する。図２（ａ）〜（ｃ）はそれぞれ、撮像光学系１１１の分光透過率Ｌ（λ）、トリプルバンドパスフィルタ１１２の分光透過率Ｆ（λ）、および、撮像素子１１３の分光感度特性Ｓｉ（λ）（ｉ＝｛１、２、３｝）を示す図である。図２（ａ）、（ｂ）において、横軸は波長（ｎｍ）、縦軸は透過率（％）をそれぞれ示す。図２（ｃ）において、横軸は波長（ｎｍ）、縦軸は規格化感度をそれぞれ示す。
【００１９】
図２（ｃ）に示されるように、本実施例の撮像素子１１３は、波長約４００ｎｍ〜７００ｎｍの可視波長域においてＲＧＢの３つの感度特性を有する、所謂、ＲＧＢカラーイメージセンサである。一般に、ＲＧＢカラーイメージセンサは、イメージセンサ、ＲＧＢカラーフィルタ、および、赤外／紫外カットフィルタを備えて構成されており、図２（ｃ）はこれらが掛け合わされた特性を示している。図２（ｃ）において、実線で示されるＳ１（λ）はＢ画像の分光感度特性、点線で示されるＳ２（λ）はＧ画像の分光感度特性、一点鎖線で示されるＳ３（λ）はＲ画像の分光感度特性をそれぞれ表している。
【００２０】
図２（ｂ）に示されるように、本実施例のトリプルバンドパスフィルタ１１２は、撮像素子１１３が感度を有する波長帯域において、３つの透過波長帯域を有する。図２（ｂ）の例では、透過波長帯域の中心波長を短波長側からλｃ１、λｃ２、λｃ３、透過波長帯域の半値幅を短波長側からＦＷＨＭ１＝ＦＷＨＭ２＝ＦＷＨＭ３とする。このときトリプルバンドパスフィルタ１１２は、λｃ１＝４９０ｎｍ、λｃ２＝５５０ｎｍ、λｃ３＝６１０ｎｍ、ＦＷＨＭ１＝ＦＷＨＭ２＝ＦＷＨＭ３＝２５ｎｍの透過波長帯域を有する。なお、本実施例の透過波長帯域の中心波長は、透過波長帯域の中心に位置する波長、または、透過波長帯域の分光透過率で重み付けした加重平均により算出される波長のいずれかで定義された波長を指すが、これらに限定されるものではない。
【００２１】
本実施例のトリプルバンドパスフィルタ１１２は、透明基板上に膜厚や材料の異なる光学薄膜を積層させて作製される。図２（ｂ）に示されるように、透波長帯域以外の波長帯域の透過率は１％以下となるようにトリプルバンドパスフィルタを設計、作製することが好ましい。透過波長帯域以外の波長帯域の透過率を１％以下とすると、画像測定時の測定バラつきを低減することができるため好ましい。また、撮像素子１１３に入射する光量の低下を防ぐため、透過波長帯域の透過率は１００％に近い方が好ましいが、透過波長帯域の透過率が８０％や９０％であっても本実施例の効果を得ることができる。なお、本実施例のトリプルバンドパスフィルタ１１２では、ＦＷＨＭ１＝ＦＷＨＭ２＝ＦＷＨＭ３となっているが、各透過波長帯域の半値幅は同一でなくても本実施例の効果を得ることができる。従って、撮像素子１１３の分光感度特性Ｓ１（λ）、Ｓ２（λ）、Ｓ３（λ）の違いによる露光量差を調整するため、ＦＷＨＭ１、ＦＷＨＭ２、ＦＷＨＭ３を個別に調整してもよい。また、同様の目的で、各透過波長帯域の透過率を個別に調整してもよい。
【００２２】
図３は、図２に示される撮像光学系１１１、トリプルバンドパスフィルタ１１２、および、撮像素子１１３の分光特性を掛け合わせた特性を示す図である。図３（ａ）〜（ｃ）において、横軸は波長（ｎｍ）、縦軸は規格化強度をそれぞれ示す。図３（ａ）〜（ｃ）はそれぞれ、分光透過率Ｌ（λ）、分光透過率Ｆ（λ）、分光感度特性Ｓｉ（λ）の掛け合せ特性（すなわち、Ｌ（λ）Ｆ（λ）Ｓ１（λ）、Ｌ（λ）Ｆ（λ）Ｓ２（λ）、Ｌ（λ）Ｆ（λ）Ｓ３（λ））を示している。画像処理部１２０は、図３の特性を用いて、以下の式（８）により計算されたｍｉｊを予め保持している。
【００２３】
次に、図４を参照して、撮像装置（撮像部１１０）を用いて屋外環境光下で被写体の透過光画像を撮像する場合について説明する。図４は、本実施例におけるカメラ撮影モデルの説明図であり、撮像部１１０用いて屋外環境下で被写体の透過光画像を撮像する場合を示している。図４のモデルにおいて、環境光の分光放射照度をＥ（λ）、被写体の分光透過率をＴ（λ）とすると、撮像部１１０により取得される画像の画素値Ｉｉは、以下の式（１）で表すことができる。
【００２４】
【数１】
2020193859.tif 000003
【００２５】
式（１）において、λＳｉ１、λＳｉ２はそれぞれ、図２（ｃ）に示されるように分光感度特性Ｓｉ（λ）の撮像素子１１３が感度を有する波長帯域の最短波長と最長波長である。
【００２６】
屋外環境光下で撮影した被写体の透過光画像から被写体の分光透過率Ｔｉを測定するには、例えば、以下の式（２）による計算を行う。
【００２７】
【数２】
2020193859.tif 000004
【００２８】
式（２）において、Ｉ０，ｉは被写体に入射する環境光を撮像部１１０で取得した場合の画素値であり、Ｉ０，ｉは以下の式（３）で表すことができる。
【００２９】
【数３】
2020193859.tif 000005
【００３０】
比較例として、トリプルバンドパスフィルタ１１２がない場合の透過率の計算式は、以下の式（４）のように表される。
【００３１】
【数４】
2020193859.tif 000006
【００３２】
Ｓｉ（λ）の半値幅が狭い場合、Ｓｉ（λ）の中心波長をλＣ，Ｓｉとすると、式（４）は以下の式（５）のような近似が成り立つことが知られている。
【００３３】
【数５】
2020193859.tif 000007
【００３４】
従って、Ｓｉ（λ）の半値幅が狭い場合、式（５）により被写体の透過率を算出することが可能である。しかしながら、図２（ｃ）に示されるように、通常のＲＧＢカラーイメージセンサの分光感度特性Ｓｉ（λ）は半値幅が広く、式（５）の近似が成り立たないため、画像から被写体の透過率を高い精度で測定することが困難である。特に、環境光の分光放射照度Ｅ（λ）が変化した際の分光透過率Ｔｉのバラつきが大きく、精度よく分光透過率Ｔｉを測定することは難しい。
【００３５】
そこで本実施例では、分光感度特性Ｓｉ（λ）の半値幅を狭めるため、トリプルバンドパスフィルタ１１２を用いる。しかし、単純にトリプルバンドパスフィルタ１１２を用いただけでは、図３に示されるように、不要な波長帯域の光も混入してしまう（混色）。ここで、不要な波長帯域の光とは、図３（ａ）における波長λｃ１±ＦＷＨＭ１／２の波長帯域以外の光、図３（ｂ）における波長λｃ２±ＦＷＨＭ２／２の波長帯域以外の光、図３（ｃ）における波長λｃ３±ＦＷＨＭ３／２の波長帯域以外の光を指す。このような不要光（混色）の発生は、撮像素子１１３の分光感度特性Ｓｉ（λ）が広い波長帯域で感度を有していることに起因する。
【００３６】
そこで本実施例では、さらに、これらの不要な波長帯域の光を分離するための分離処理を行う色分離処理部１２１を有する。次に、色分離処理部１２１による分離処理の詳細について説明する。
【００３７】
まず、波長λｃｉ±ＦＷＨＭｉ／２の波長帯域の光によってのみ取得される画素値をＩＳｉとすると、ＩＳｉは以下の式（６）のように表すことができる。
【００３８】
【数６】
2020193859.tif 000008
【００３９】
次に、本実施例では、ＩｉをＩＳｉを用いて以下の式（７）により表現する。
【００４０】
【数７】
2020193859.tif 000009
【００４１】
式（７）において、ｍｉｊは以下の式（８）により定義される重み係数である。
【００４２】
【数８】
2020193859.tif 000010
【００４３】
式（８）において、λＦｊ１、λＦｊ２はそれぞれ、図２（ｂ）に示されるトリプルバンドパスフィルタ１１２の透過波長帯域の立ち上がり波長と、立ち下がり波長である。ｍｉｊは、既知のＬ（λ）、Ｆ（λ）、Ｓｉ（λ）を用いて、式（８）に基づき予め計算された値であり、その値は色分離処理部１２１に保持されている。本実施例において、色分離処理部１２１は、以下の式（９）で表される計算により色分離処理を実行する。
【００４４】
【数９】
2020193859.tif 000011
【００４５】
従って、本実施例によれば、ＲＧＢカラーイメージセンサを用いて撮像した画像から、混色が少なく半値幅の狭いフィルタで撮影した画像と同等の画像を得ることが可能である。なお、本実施例の撮像部１１０で撮影した被写体の透過光画像から被写体の分光透過率Ｔｉを測定するには、以下の式（１０）による計算を行うことが好ましい。
【００４６】
【数１０】
2020193859.tif 000012
【００４７】
式（１０）において、Ｉ０，Ｓｉは、Ｉ０，ｉについて色分離処理を行った場合の画素値であり、以下の式（１１）により計算される。
【００４８】
【数１１】
2020193859.tif 000013
【００４９】
式（１０）の右辺の値は、さら以下の式（１２）のように近似することができる。
【００５０】
【数１２】
2020193859.tif 000014
【００５１】
従って、本実施例の撮像部１１０により、高い精度で被写体の透過率を測定することが可能である。
【００５２】
次に、本実施例の効果について、シミュレーション結果を用いて説明する。ここでは、撮像部１１０で撮像した植物の葉の透過光画像の画素値から、植物の葉の葉緑素含有量を測定する場合を例として説明する。シミュレーションには、図４のカメラ撮像モデルを用いる。図４は、屋外環境光下にて、植物の葉４０１の透過光画像を撮像部１１０にて撮像するモデルを示している。
【００５３】
図５は、シミュレーションによる環境光および被写体の分光特性を示す図であり、シミュレーションに用いた環境光の分光放射照度Ｅ（λ）、および、被写体の分光透過率Ｔ（λ）を示す。図５（ａ）は、様々な天候下（晴天、曇天など）で測定した分光放射照度の実測値である。図５（ｂ）は、窒素含有量の異なる植物の葉の分光透過率の実測値であり、各線の色はカラーバーに示すＳＰＡＤ値の値に対応している。ここで、ＳＰＡＤ値は、葉緑素含有量に対応した指標であり、ＳＰＡＤ値の違いが葉緑素含有量の違いを表している。以降、シミュレーションでは、植物の葉の透過光画像の画素値から、このＳＰＡＤ値を測定する際の精度について説明を行う。
【００５４】
次に、図６を参照して、シミュレーションによる計算について説明する。図６は、シミュレーションによる計算を示すフローチャートである。本シミュレーションでは、全ての分光放射照度Ｅ（λ）と分光透過率Ｔ（λ）との組合せについて、図６の計算を実施する。
【００５５】
まずステップＳ００１において、式（１）に基づいて、画素値Ｉｉを算出する（実際には、撮像部１１０により被写体を撮影することにより、画素値Ｉｉを取得する）。続いてステップＳ００２において、画像処理部１２０は、式（９）に基づいて、画素値Ｉｓｉを算出する。またステップＳ００１、Ｓ００２と並行して、ステップＳ００３、Ｓ００４を実行する。まずステップＳ００３において、式（３）に基づいて画素値Ｉ０，ｉを算出（実際には、撮像部１１０により環境光を撮影することにより、画素値Ｉｉを取得する）する。その後、ステップＳ００４において、画像処理部１２０は、式（１１）に基づいて画素値Ｉ０，ｓｉを算出する。
【００５６】
続いてステップＳ００５において、画像処理部１２０は、算出された画素値Ｉｓｉ、Ｉ０、ｓｉを用いて、式（１０）に基づいて被写体の分光透過率Ｔｉを算出する。最後に、ステップＳ００６において、画像処理部１２０は、ＳＰＡＤ値と相関がある指標として、ＮＧＲＤＩ（Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ  Ｇｒｅｅｎ  Ｒｅｄ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ  Ｉｎｄｅｘ）を算出する。ここで、ＮＧＲＤＩは、以下の式（１３）により算出される値である。
【００５７】
【数１３】
2020193859.tif 000015
【００５８】
次に、図７を参照して、シミュレーション結果について説明する。図７は、シミュレーション結果を示す図である。図７（ａ）〜（ｃ）において、横軸はＮＧＲＤＩ、縦軸はＳＰＡＤ値をそれぞれ示す。各点は、分光放射照度Ｅ（λ）と分光透過率Ｔ（λ）との組合せについて算出されたＮＧＲＤＩの値と、ＮＧＲＤＩを算出する際に使用した分光透過率Ｔ（λ）のＳＰＡＤ値との関係を示す。
【００５９】
図７（ａ）は、トリプルバンドパスフィルタ１１２を用いず、かつ、色分離処理を実施しない場合の比較例を示す。図７（ｂ）は、トリプルバンドパスフィルタ１１２を用いて、かつ、色分離処理を実施しない場合の比較例を示す。図７（ｃ）は、トリプルバンドパスフィルタ１１２を用いて、かつ、色分離処理を実施した本実施例を示す。ここで、トリプルバンドパスフィルタ１１２を用いないとは、Ｆ（λ）＝１００［％］として、図６のステップＳ００１、Ｓ００３を実行することを指す。また、色分離処理を実施しないとは、ステップＳ００２、Ｓ００４を実行せず、Ｉｓｉ＝Ｉｉ、Ｉ０，ｓｉ＝Ｉ０，ｉとしてステップＳ００５を実行することを指す。
【００６０】
また、図７（ａ）〜（ｃ）の左上に記載しているＲＭＳＥおよびＲ２は、ＮＧＲＤＩを説明変数、ＳＰＡＤ値を目的変数として以下の式（１４）により線形回帰を行った場合の平均平方二乗誤差ＲＭＳＥおよび決定係数Ｒ２である。
【００６１】
【数１４】
2020193859.tif 000016
【００６２】
式（１４）において、ｄｉは線形回帰により算出される定数である。
【００６３】
図７に示されるように、本実施例の画像処理システム１００を用いると、高い精度でＮＧＲＤＩからＳＰＡＤ値を測定することができる。従って、本実施例の画像処理システム１００により、高い精度で画像測定を行うことが可能となる。
【００６４】
次に、図８を参照して、画像測定精度の半値幅依存性のシミュレーション結果について説明する。図８は、画像測定精度の半値幅依存性のシミュレーション結果を示す図である。図８において、横軸は半値幅ＦＷＨＭ（ｎｍ）、縦軸はＲＭＳＥをそれぞれ示す。図８は、λｃ１＝４９０ｎｍ、λｃ２＝５５０ｎｍ、λｃ３＝６１０ｎｍと固定し、ＦＷＨＭ１＝ＦＷＨＭ２＝ＦＷＨＭ３として、半値幅を５ｎｍ〜５５ｎｍの範囲で変化させた場合のシミュレーション結果を示す。図８中の丸点は、平均平方二乗誤差ＲＭＳＥ、四角い点は決定係数Ｒ２を示している。
【００６５】
図８に示されるように、半値幅が狭いほど平均平方二乗誤差ＲＭＳＥは小さくなり、決定係数Ｒ２は大きくなる。このため、測定精度の観点からは、半値幅は狭いほうが好ましい。一方、半値幅が狭くなると、撮像素子に入射する光量が低下し、撮像に時間を要する、信号対雑音比が低下する等の問題が発生する。従って、本実施例のトリプルバンドパスフィルタ１１２の透過波長帯域の半値幅ＦＷＨＭｉは、以下の条件式（１５）を満たすことが好ましい。
【００６６】
【数１５】
2020193859.tif 000017
【００６７】
より好ましくは、以下の条件式（１６）を満たすことが好ましい。
【００６８】
【数１６】
2020193859.tif 000018
【００６９】
次に、図９を参照して、画像測定精度の中心波長依存性のシミュレーション結果について説明する。図９は、画像測定精度の中心波長依存性のシミュレーション結果を示す図である。図９（ａ）〜（ｄ）において、横軸は波長λｃ２（ｎｍ）、縦軸は波長λｃ３（ｎｍ）をそれぞれ示す。
【００７０】
図９は、ＦＷＨＭ１＝ＦＷＨＭ２＝ＦＷＨＭ３＝２５ｎｍとして、λｃ１、λｃ２、λｃ３を変化させた場合のシミュレーション結果を示している。図９（ａ）、（ｂ）は、λｃ１＝４９０ｎｍ、５３０ｎｍ≦λｃ２≦５９０ｎｍ、５６０ｎｍ≦λｃ３≦６５０ｎｍとした場合のシミュレーション結果である。図９（ａ）は、平均平方二乗誤差ＲＭＳＥの分布を等高線図で表している。図９（ｂ）は、決定係数Ｒ２の分布を等高線図で表している。両図において、斜線部分は、短波長側から数えて２番目の透過波長帯域と、３番目の透過波長帯域が重なり、トリプルバンドパスフィルタ１１２とはならない領域を示している。図９（ｃ）、（ｄ）は、λｃ１＝４３０ｎｍ、５３０ｎｍ≦λｃ２≦５９０ｎｍ、５６０ｎｍ≦λｃ３≦６５０ｎｍとした場合のシミュレーション結果である。図９（ｃ）は、平均平方二乗誤差ＲＭＳＥの分布を等高線図で表している。図９（ｄ）は、決定係数Ｒ２の分布を等高線図で表している。
【００７１】
図９のシミュレーション結果より、ＳＰＡＤ値を精度よく測定するには、λｃ１に依らず、λｃ２、λｃ３の範囲は以下の条件式（１７）、（１８）を満たすことが好ましい。
【００７２】
【数１７】
2020193859.tif 000019
【００７３】
より好ましくは、以下の条件式（１９）、（２０）を満たすことが好ましい。
【００７４】
【数１８】
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【００７５】
本実施例の画像処理システム１００において、撮像部１１０は、被写体を撮像して撮像画像を取得する。続いて、画像処理部１２０（色分離処理部１２１）は、撮像画像の各画素の画素値Ｉｉを用いて、式（９）の色分離処理を実行する。色分離処理により算出された画素値ＩＳｉにより構成される色分離画像は、適宜、記憶部１４０に記憶され、通信部１５０にて外部装置（不図示）へ転送され、または、表示部１６０に表示される。なお、以上の各動作は、制御部１３０からの命令により実施される。
【実施例２】
【００７６】
次に、図１０を参照して、本発明の実施例２における画像処理システムについて説明する。図１０は、本実施例における画像処理システム（撮像部１１０ａ）の構成図である。
【００７７】
本実施例の画像処理システムは、図１を参照して説明した実施例１の画像処理システム１００と同様の構成を有する。本実施例において、画像処理システムは、画像測定モード（測定モード）およびＲＧＢ画像撮影モード（撮影モード）を有する。画像処理部１２０の選択部１２３は、画像測定モードまたはＲＧＢ画像撮影モードを選択する。図１０（ａ）は、画像測定モードにおける画像処理システムの撮像部１１０ａの配置を示している。画像測定モードが選択された場合、撮像光学系１１１と撮像素子１１３との間に、駆動機構（不図示）を用いてトリプルバンドパスフィルタ１１２を挿入する。図１０（ｂ）は、ＲＧＢ画像撮影モードにおける撮像部１１０ａの配置を示している。ＲＧＢ画像撮影モードを選択した場合、撮像光学系１１１と撮像素子１１３との間から、駆動機構（不図示）を用いて、トリプルバンドパスフィルタ１１２を退避させる。
【００７８】
本実施例によれば、１つの撮像部１１０ａで、通常のＲＧＢ画像および画像測定に適した画像の両方の画像を撮像することができる。
【実施例３】
【００７９】
次に、図１１を参照して、本発明の実施例３における撮像光学系１１１、トリプルバンドパスフィルタ１１２、および、撮像素子１１３の分光特性について説明する。図１１（ａ）〜（ｃ）はそれぞれ、撮像光学系１１１の分光透過率Ｌ（λ）、トリプルバンドパスフィルタ１１２の分光透過率Ｆ（λ）、および、撮像素子１１３の分光感度特性Ｓｉ（λ）（ｉ＝｛１、２、３｝）を示す図である。図１１（ａ）、（ｂ）において、横軸は波長（ｎｍ）、縦軸は透過率（％）をそれぞれ示す。図１１（ｃ）において、横軸は波長（ｎｍ）、縦軸は規格化感度をそれぞれ示す。
【００８０】
本実施例の画像処理システムは、図１を参照して説明した実施例１の画像処理システム１００と同様の構成を有する。ただし本実施例の撮像素子１１３の構成は、実施例１の撮像素子１１３と異なる。実施例１の撮像素子１１３は、イメージセンサ、ＲＧＢカラーフィルタ、および、赤外／紫外カットフィルタで構成されているが、本実施例の撮像素子は、イメージセンサおよびＲＧＢカラーフィルタのみで構成されている。
【００８１】
ＲＧＢ画像（カラー画像）を取得するために使用されるシリコンベースのイメージセンサは、通常、波長３００ｎｍから１１００ｎｍの範囲で感度を有する。従って、ＲＧＢカラーフィルタの特性にもよるが、赤外／紫外カットフィルタを無くすことで、図１１（ｃ）に示されるように可視光以外の波長を有する光を利用することができる。本実施例のトリプルバンドパスフィルタ１１２は、図１１（ｂ）に示されるように、λｃ１＝４４０ｎｍ、λｃ２＝５６０ｎｍ、λｃ３＝７８５ｎｍ、ＦＷＨＭ１＝ＦＷＨＭ２＝ＦＷＨＭ３＝３０ｎｍの透過波長帯域を有する。
【００８２】
本実施例では、可視光以外の波長の光として近赤外光を利用する。近赤外光を利用することで、ＳＰＡＤ値の診断精度を改善することができる。ＳＰＡＤ値は、波長６５０ｎｍ付近の可視光と、波長９４０ｎｍ付近の近赤外光とを用いて測定される。従って、画像測定を行う際にも同様に、近赤外光を用いることが好ましい。植物の葉は、図５（ｂ）に示されるように、７５０ｎｍから１３００ｎｍの範囲では透過率がほぼ変化しないため、この波長範囲内であれば近赤外光としてどの波長の光を用いてもよい。また、可視光としては、５５０ｎｍから７００ｎｍの光を用いることが好ましい。また、トリプルバンドパスフィルタ１１２の３つ目の透過波長は、式（７）の右辺にある３×３の行列式が正則となるような波長を選択することが好ましい。なお、本実施例の色分離処理は、実施例１と同様な方法で実施される。
【実施例４】
【００８３】
次に、図１２を参照して、本発明の実施例４における画像処理システムについて説明する。図１２は、本実施例における画像処理システム（撮像部１１０ｂ）の構成図である。本実施例の撮像部１１０ｂは、撮像光学系１１１、トリプルバンドパスフィルタ１１２、撮像素子１１３、および、赤外／紫外カットフィルタ１１４を有する。撮像素子１１３は、イメージセンサとＲＧＢカラーフィルタのみで構成されている。
【００８４】
本実施例の画像処理システムは、画像測定モード（測定モード）およびＲＧＢ画像撮影モード（撮影モード）を有する。画像処理部１２０の選択部１２３は、画像測定モードまたはＲＧＢ画像撮影モードを選択する。図１２（ａ）は、画像測定モードにおける撮像部１１０ｂの配置を示している。画像測定モードが選択された場合、撮像光学系１１１と撮像素子１１３との間に、駆動機構（不図示）を用いてトリプルバンドパスフィルタ１１２を挿入する。図１２（ｂ）は、ＲＧＢ画像撮影モードにおける撮像部１１０ｂの配置を示している。ＲＧＢ画像撮影モードが選択された場合、撮像光学系１１１と撮像素子１１３との間に、駆動機構（不図示）を用いて赤外／紫外カットフィルタ１１４を挿入する。
【００８５】
本実施例によれば、１つの撮像部１１０ｂで、通常のＲＧＢ画像および画像測定に適した画像の両方の画像を撮像することができる。
【００８６】
このように各実施例において、画像処理装置（画像処理部１２０）は、画像取得部１２２および色分離処理部１２１を有する。画像取得部１２２は、３つの透過波長帯域を有するフィルタ（トリプルバンドパスフィルタ１１２）を通過した光を受光する撮像素子（例えばＲＧＢ撮像素子）１１３から３つの分光画像（例えばカラー画像）を取得する。色分離処理部１２１は、分光画像から混色を低減する。
【００８７】
好ましくは、色分離処理部は、撮像光学系１１１の分光透過率、フィルタの分光透過率、および、撮像素子の分光感度特性に基づいて、混色を低減する。また好ましくは、３つの透過波長帯域の半値幅は、４５ｎｍ以下である。また好ましくは、３つの透過波長帯域のうち２つの透過波長帯域の中心波長はそれぞれ、波長５６０ｎｍ±２０ｎｍ以内および波長６１０ｎｍ±３０ｎｍ以内である。
【００８８】
好ましくは、画像処理装置は、測定モード（画像測定モード）または撮影モード（ＲＧＢ画像撮影モード）を選択する選択部１２３を有する画像取得部は、選択部により測定モードが選択されている場合、フィルタを挿入した状態で撮像された分光画像を取得する。また画像取得部は、選択部により撮影モードが選択されている場合、フィルタを退避した状態で撮像された分光画像を取得する。また好ましくは、画像取得部は、選択部により撮影モードが選択されている場合、赤外／紫外カットフィルタ１１４を挿入した状態で撮像された分光画像を取得する。また画像取得部は、選択部により測定モードが選択されている場合、赤外／紫外カットフィルタを退避した状態で撮像された分光画像を取得する。
【００８９】
（その他の実施例）
本発明は、上述の実施例の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【００９０】
各実施例によれば、安価な構成で高い測定精度を有する画像処理装置、撮像システム、画像処理方法、および、プログラムを提供することができる。
【００９１】
以上、本発明の好ましい実施例について説明したが、本発明はこれらの実施例に限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。
【００９２】
例えば、各実施例の効果の説明の際に透過率測定を例として挙げているが、これに限定されるものではなく、反射率測定や画像のホワイトバランス補正においても各実施例の効果を得ることができる。また各実施例は、植物の葉の葉緑素含有量の測定に限定されるものではなく、他の測定にも適用可能である。
【符号の説明】
【００９３】
１２０  画像処理部（画像処理装置）
１２１  色分離処理部
１２２  画像取得部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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