(57)【要約】【課題】集光点の座標と個々のレンズレットとの対応付け処理を高速かつ容易に行うことができると共に、低コスト化を図ることのできる波面センサを得る。【解決手段】座標軸配列生成手段１０２は、集光点の二次元座標をソートして座標値配列を生成する。差分値演算手段１０３は、座標値配列について連続する二要素の差を演算し、配列数検出手段１０４は、しきい値を超える要素の総数を演算する。対応付け手段１０５は、二次元座標群と配列数検出手段１０４で検出された配列数に基づいて、二次元座標群と個々のレンズレット５との対応関係を決定する。【選択図】図１
2010261810.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入射した光波の波面形状に応じた多数の集光点パターンを生成するレンズレットアレイと、当該レンズレットアレイが結像する多数の集光点パターンを撮像して画像信号に変換する二次元検出器と、当該二次元検出器の画像信号から光波の波面形状あるいは波面形状に対応する特徴量を演算出力する演算装置を備えた波面センサであって、
前記演算装置は、
画像上に定義した二軸の直交座標系において、個々の集光点の二次元座標群を演算する二次元座標群抽出手段と、
前記直交座標系の第一軸および第二軸における前記二次元座標群の座標値を抽出してその大小関係についてソートし、座標値配列を生成する座標軸配列生成手段と、
前記座標軸配列生成手段による座標値配列について、連続する二要素の差を演算する差分値演算手段と、
前記差分値演算手段による連続する二要素の差に対し、しきい値を超える要素の総数を検出する配列数検出手段と、
前記二次元座標群抽出手段で抽出された二次元座標群と、前記配列数検出手段で検出された第一軸および第二軸の配列数に基づき、前記二次元座標群と個々のレンズレットとの対応関係を決定する対応付け手段とを備えた波面センサ。
【請求項２】
しきい値は、座標値配列における連続する二要素の差の統計量に基づいて決定されることを特徴とする請求項１記載の波面センサ。
【請求項３】
画像の一部分に関心領域を設け、二次元座標群抽出手段、座標軸配列生成手段、差分値演算手段、配列数検出手段および対応付け手段は、前記関心領域に対して処理を行うと共に、
前記対応付け手段の処理結果に基づいて、前記関心領域外に属する二次元座標群に対して個々のレンズレットとの対応付けを行う領域外対応付け手段を備えたことを特徴とする請求項１または請求項２記載の波面センサ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、光波の波面歪を検出するシャック・ハルトマン方式の波面センサに関し、特にその信号処理に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
シャック・ハルトマン方式の波面センサは、多数の小レンズ（レンズレット）を格子状に配列したレンズレットアレイによって光波を結像し、その結像パターンから波面分布を計測する。当該装置の信号処理において、多数の結像点の一つ一つがどのレンズレットによりもたらされたのかを識別する必要がある。以下、この処理を対応付け処理という。対応付け処理の実装として典型的には事前の操作により、特定のレンズレットと画像上の特定領域を１対１に対応させる処理テーブルを持っておくという方式が用いられる。この方式では、任意のレンズレットは自身に対応しない特定領域に結像点を侵入させてはならない、という前提条件を設ける必要がある。この前提条件により計測できる波面歪のダイナミックレンジが制限される。このような問題に対し、例えば、特許文献１では、駆動機構を用いて光学倍率を変化させることにより、ダイナミックレンジを向上させる方法が開示されている。また、特許文献２では、倍率の異なる２組のレンズレットアレイを設けてダイナミックレンジを向上させる方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特表２００１−５２４６６２号公報
【特許文献２】特開２００４−１１３４０５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の波面センサは以上述べたように構成されているため、所定のダイナミックレンジで波面を計測することが可能である。しかしながら、以下に示す課題があった。
第一に、事前の操作により特定のレンズレットと画像上の特定領域を１対１に対応させる処理テーブルをもつ必要があったが、この処理テーブルを作成するためには複雑な処理が必要であり、場合によっては人の判断を要し、手間と時間がかかる。従って、例えば、装置に熟知しないユーザーによってレンズレットアレイを異なる仕様に交換する、といった操作において、簡便性を損なうという課題があった。
第二に、ダイナミックレンジ向上のためのハードウェアを付加する必要があったが、対応付け処理を、処理テーブルを用いずに行うことができれば不要な構成要素であり、すなわち装置の大型化、重量増加、コスト増大化、並びに測定時間の増加などを招くという課題があった。
【０００５】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、集光点の座標と個々のレンズレットとの対応付け処理を高速かつ容易に行うことができると共に、低コスト化を図ることのできる波面センサを得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明に係る波面センサは、入射した光波の波面形状に応じた多数の集光点パターンを生成するレンズレットアレイと、レンズレットアレイが結像する多数の集光点パターンを撮像して画像信号に変換する二次元検出器と、二次元検出器の画像信号から光波の波面形状あるいは波面形状に対応する特徴量を演算出力する演算装置を備えた波面センサであって、演算装置は、画像上に定義した二軸の直交座標系において、個々の集光点の二次元座標群を演算する二次元座標群抽出手段と、直交座標系の第一軸および第二軸における二次元座標群の座標値を抽出してその大小関係についてソートし、座標値配列を生成する座標軸配列生成手段と、座標軸配列生成手段による座標値配列について、連続する二要素の差を演算する差分値演算手段と、差分値演算手段による連続する二要素の差に対し、しきい値を超える要素の総数を演算する配列数検出手段と、二次元座標群抽出手段で抽出された二次元座標群と、配列数検出手段で検出された第一軸および第二軸の配列数に基づき、二次元座標群と個々のレンズレットとの対応関係を決定する対応付け手段とを備えたものである。
【発明の効果】
【０００７】
この発明の波面センサは、集光点の二次元座標をソートして座標値配列を生成し、この座標軸配列の連続する二要素の差分値としきい値とを比較して、しきい値を超える要素の総数に基づいて二次元座標群とレンズレットとの対応関係を決定するようにしたので、集光点の座標と個々のレンズレットとの対応付け処理を高速かつ容易に行うことができると共に、低コスト化を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】この発明の実施の形態１の波面センサを示す構成図である。
【図２】この発明の実施の形態１の波面センサにおける集光点パターン画像を示す説明図である。
【図３】この発明の実施の形態１の波面センサにおける処理テーブルを模式的に示す説明図である。
【図４】この発明の実施の形態１の波面センサにおける信号処理内容を示すフローチャートである。
【図５】この発明の実施の形態１の波面センサにおける配列数検出手段の処理内容を示す説明図である。
【図６】この発明の実施の形態１の波面センサにおける対応付け処理用の処理テーブルを示す説明図である。
【図７】この発明の実施の形態３の波面センサにおける信号処理内容を示すフローチャートである。
【図８】この発明の実施の形態４の波面センサにおける演算装置の構成図である。
【図９】この発明の実施の形態４の波面センサが処理対象とする集光点パターンの一例を示す説明図である。
【図１０】この発明の実施の形態４の波面センサにおける対応付け処理の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１による波面センサを示す構成図である。
図１に示す波面センサは、その光学系を簡略化して示しており、開口マスク１、レンズレットアレイ２、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）３からなる。また、図中、部分光波４は計測対象光波の一部を示し、レンズレット５は部分光波４が入射する任意のレンズレットを拡大して示している。また、集光スポット６は、レンズレット５によりＣＣＤ３上に生成される集光点を示している。演算装置１００は、コンピュータを用いて実現されており、二次元座標群抽出手段１０１、座標軸配列生成手段１０２、差分値演算手段１０３、配列数検出手段１０４、対応付け手段１０５を備えている。
【００１０】
開口マスク１は光学系において光の一部が遮断されることを模式的に表わしたものであり、図１では典型的な反射望遠鏡、すなわち、副鏡と副鏡の支持機構による遮蔽が存在する円形開口を模している。レンズレットアレイ２は正方形開口のレンズレット５を正方格子状に（等間隔に）配列したレンズレットアレイである。図では部分光波４、レンズレット５と集光スポット６との対応をわかりやすくするために、それぞれ一つのみを図示しているが、実際はレンズレットアレイ２上に射影された開口マスク１の透過部に対応するレンズレット全てが各１個の集光点をＣＣＤ３上に生成する。尚、レンズレット５は正方形開口に限定されず、どのような開口形状でもよい。また、レンズレットアレイ２にレンズレット５を配列するパターンは、縦横のアスペクト比が異なる長方形格子状であってもよい。また、ＣＣＤ３は二次元検出器を構成するものであるが、二次元検出器はＣＣＤ以外であってもよい。
【００１１】
演算装置１００は、ＣＣＤ３の出力信号から光波の波面形状あるいは波面形状に対応する特徴量を演算出力する装置である。二次元座標群抽出手段１０１は、画像上に定義した二軸の直交座標系において、個々の集光点の二次元座標群を演算する手段である。座標軸配列生成手段１０２は、直交座標系の第一軸および第二軸における二次元座標群の座標値を抽出してその大小関係についてソートし、座標値配列を生成する手段である。差分値演算手段１０３は、座標軸配列生成手段１０２による座標値配列について、連続する二要素の差を演算する手段である。配列数検出手段１０４は、差分値演算手段１０３による連続する二要素の差に対し、しきい値を超える要素の総数を検出する手段である。対応付け手段１０５は、二次元座標群抽出手段１０１で抽出された二次元座標群と、配列数検出手段１０４で検出された第一軸および第二軸の配列数に基づき、二次元座標群と個々のレンズレット５との対応関係を決定する手段である。
【００１２】
尚、これら二次元座標群抽出手段１０１〜対応付け手段１０５は、それぞれの機能に対応したソフトウェアと、これらソフトウェアを実行するためのＣＰＵやメモリといったハードウェアから構成されている。あるいは、これら二次元座標群抽出手段１０１〜対応付け手段１０５を専用のハードウェアで構成してもよい。
【００１３】
次に、このように構成された波面センサにおける対応付け処理について説明する。
図２はＣＣＤ３で撮像された集光点パターン画像の例である。仮想枠３ａは、ＣＣＤ３の撮像領域に対応する領域を示しており、画像７の集光点パターン８は、集光スポット６のパターンである。尚、画像７は説明の都合上白黒を反転させている。
【００１４】
図３は波面センサの対応付け処理に用いられる処理テーブルを模式的に示した説明図である。図３において、仮想枠３ａ内の検出領域９は、レンズレット５に対応付けられた領域を示し、インデックス１０ｈは検出領域９の水平方向のインデックス、インデックス１０ｖは検出領域９の垂直方向のインデックスである。
ここで、インデックス１０ｈ，１０ｖにより参照される検出領域９は個々のレンズレット５と事前操作により対応付けられており、検出領域９の内側に存在する座標点は対応するレンズレット５により生成されたものである、という判断により対応付け処理を行う。
【００１５】
レンズレットアレイ２の隣接するレンズレット５の間隔を知らずとも、集光点の欠損がなければ集光点パターン８からレンズレット間隔を推定し、検出領域９を定義し、インデックス１０ｈ、１０ｖを付する処理は比較的容易である。本実施の形態１によれば、開口マスク１による集光点欠損が存在し、かつどのインデックス参照検出領域９に対して集光点欠損が生じるか事前情報を知らなくとも図２のような集光点パターンから図３の処理テーブルを生成する信号処理アルゴリズムを提供する。
【００１６】
先ず、前提条件について述べる
（１）レンズレットアレイ２における格子配列の縦横の方向は画像の水平、垂直方向と一致している。
（２）波面歪はデフォーカス、ティルトが支配的であり、非点や３次以上の波面収差は比較的小さい。
【００１７】
図４は、実施の形態１の波面センサにおける演算装置１００の信号処理内容を示すフローチャートである。
図において、ステップＳＴ１〜ＳＴ６はそれぞれ演算ステップであり、ステップＳＴ２ａ、ＳＴ２ｂ、ＳＴ２ｃは演算ステップＳＴ２のサブ演算ステップ、ステップＳＴ３ａ、ＳＴ３ｂ、ＳＴ３ｃは演算ステップＳＴ３のサブ演算ステップである。尚、演算ステップＳＴ１は二次元座標群抽出手段１０１で実行され、以下、サブ演算ステップＳＴ２ａは座標軸配列生成手段１０２で、サブ演算ステップＳＴ２ｂは差分値演算手段１０３で、サブ演算ステップＳＴ２ｃは配列数検出手段１０４で実行される。また、演算ステップＳＴ４〜ＳＴ６は対応付け手段１０５によって実行される。
【００１８】
以下、図４における各演算ステップの処理内容を詳細に説明する。
演算ステップＳＴ１において、二次元座標群抽出手段１０１は、集光点パターン８を記録した画像信号から全ての集光スポット６の二次元座標を抽出する。ここで、二次元座標は画像の水平方向にＸ軸、垂直方向にＹ軸とした直交座標系上の座標である。図２の例では４５個の集光点があるので、演算ステップＳＴ１の演算の結果４５個のＸ，Ｙ座標値が生成される。ここでは一般化し、Ｎ個（Ｎ：４以上の整数）のＸ，Ｙ座標値が検出された場合を説明する。
【００１９】
次に、演算ステップＳＴ２について説明する。サブ演算ステップである演算ステップＳＴ２ａでは、座標軸配列生成手段１０２により、Ｎ個のＸ座標値を昇順にソートして、要素数Ｎ個の配列に格納する。以下配列の要素を、インデックスｉ（ｉ＝０〜Ｎ−１）を付した変数Ｘiで参照する。
次に、演算ステップＳＴ２ｂでは、差分値演算手段１０３により、配列Ｘiの隣接する要素間の差を演算し、新たな配列ＤＸi（ｉ＝０〜Ｎ−２）に格納する。具体的には以下の数式（１）による。
ＤＸi＝Ｘ（i+1）−Ｘi            （１）
【００２０】
次に、配列数検出手段１０４による演算ステップＳＴ２ｃの処理を図面を用いて説明する。図５は演算ステップＳＴ２ｃの処理内容を説明するための説明図である。図において、配列ＤＸi（２０）は、横軸にインデックスiをとってプロットした配列を示し、しきい値Ｔｈ（２１）は、プログラムまたはユーザ定義によるしきい値である。演算ステップ２ｃでは全てのＤＸiとしきい値Ｔｈとの大小関係を比較し、しきい値Ｔｈより大きい要素の数を抽出する。図５では８個の要素がこの処理により抽出される。図のようにインデックスｉを０から順にたどってＤＸiを参照していったときに、前記要素が抽出されると、インデックス１０ｈがインクリメントされたと判別できる。従って、インクリメント回数に１を足した数がインデックス１０ｈの処理テーブルのサイズＨであると判別できる。
【００２１】
この判別基準が有効である理由は上述した前提条件（１）、（２）で説明できる。この前提条件により、同じインデックス１０ｈ、例えば“Ａ”に属する３点のＸ座標（Ｘ0，Ｘ1，Ｘ2）はほぼ等しく、従ってそれらの要素間差分（ＤＸ0，ＤＸ1）は０に近い。しかし、インデックス“Ａ”に属する座標（Ｘ2）と、インデックス“Ｂ”に属する座標（Ｘ3）との間の差分（ＤＸ2）は、前記要素間差分と比べてはるかに大きい。従って、適当なしきい値Ｔｈを用いてインデックスをまたがる要素間差分を検出することが容易に可能である。以上により、インデックス１０ｈのサイズＨを検出することができる。
【００２２】
演算ステップＳＴ３では、上記演算ステップＳＴ２の説明で述べたのと同等のアルゴリズムをＹ座標について適用し、インデックス１０ｖのサイズＶを検出する。
【００２３】
演算ステップＳＴ４では、対応付け手段１０５により、画像データ上に配列サイズＨ×Ｖの対応付け処理用の処理テーブルを定義する。図６はこの演算ステップＳＴ４で定義する処理テーブルの説明図である。図６において、３０ｘはＸ座標の最小値Ｘ0、３１ｘはＸ座標の最大値Ｘ（Ｎ−１）、３０ｙはＹ座標の最小値Ｙ0、３１ｙはＹ座標の最大値Ｙ（Ｎ−１）、３２は検出領域である。この処理テーブルの１要素である検出領域３２は、図３の検出領域９と同等の役割を果たすものであり、インデックス１０ｈとインデックス１０ｖで参照される長方形の部分画像領域である。この処理テーブルの位置、及び大きさの定義方法は簡単には以下の方法で決定される。
【００２４】
代表としてＸ座標に関するサイズ、位置の求め方を説明する。この処理では、全ての検出領域３２のサイズを等しく、位置を均等に配置する。第一に、Ｘ座標の最大値３１ｘと最小値３０ｘとの差分（Ｘ(N-1)−Ｘ0）を要素数から１を引いた数（Ｈ−１）で除して、検出領域３２の幅とする。第二に、左右両端の検出領域の中心をＸ座標の最大値３１ｘ（Ｘ(N-1)）、及び最小値３０ｘ（Ｘ0）に等しく設定する。第三に残りの検出領域の中心を前記両端の処理テーブル要素を基準として等間隔に配置していく。
また、検出領域３２のＹ座標に関する位置、サイズについても同様に決定していく。
【００２５】
演算ステップＳＴ５では、検出領域３２を用いて、対応付け処理を行う。具体的には、Ｎ個の二次元座標点をインデックス１０ｈ、１０ｖで参照される二次元配列に格納する。
【００２６】
演算ステップＳＴ６では、仮決めした検出領域３２の修正を行う。修正項目、内容は以下の３点である。
（１）検出領域３２の中心を対応する二次元座標点で置き換える。
（２）対応する二次元座標点が見つからなかった検出領域３２に対し無効フラグを付する。
（３）隣接する二つの検出領域３２が共に有効であった場合、その中間に検出領域３２の境界がくるようにサイズを修正する。
【００２７】
実施の形態１による波面センサは以上説明したように構成されているため、以下に示す効果を奏する。
第一に、処理テーブルを１枚の集光点パターン画像から自動で生成することが可能である。従って、レンズレットアレイ２の仕様が不明であっても、自動的な処理に支障がなく、簡便性が向上する。
第二に、集光点の欠損があっても自動的な処理に支障がなく、簡便性が向上する。
第三に、１枚の集光点パターン画像から自動で簡単な処理で処理テーブルを生成できるので、事前操作による処理テーブル生成が不要である。従って、計測を高速化でき、かつ、ダイナミックレンジの広い波面センサが実現可能である。
【００２８】
以上説明したように、実施の形態１の波面センサによれば、入射した光波の波面形状に応じた多数の集光点パターンを生成するレンズレットアレイ２と、レンズレットアレイ２が結像する多数の集光点パターンを撮像して画像信号に変換するＣＣＤ３と、ＣＣＤ３の画像信号から光波の波面形状あるいは波面形状に対応する特徴量を演算出力する演算装置１００を備えた波面センサであって、演算装置１００は、画像上に定義した二軸の直交座標系において、個々の集光点の二次元座標群を演算する二次元座標群抽出手段１０１と、直交座標系の第一軸および第二軸における二次元座標群の座標値を抽出してその大小関係についてソートし、座標値配列を生成する座標軸配列生成手段１０２と、座標軸配列生成手段１０２による座標値配列について、連続する二要素の差を演算する差分値演算手段１０３と、差分値演算手段１０３による連続する二要素の差に対し、しきい値を超える要素の総数を検出する配列数検出手段１０４と、二次元座標群抽出手段１０１で抽出された二次元座標群と、配列数検出手段１０４で検出された第一軸および第二軸の配列数に基づき、二次元座標群と個々のレンズレットとの対応関係を決定する対応付け手段１０５とを備えたので、集光点の座標と個々のレンズレットとの対応付け処理を高速かつ容易に行うことができ、また、波面センサとしての低コスト化を図ることができる。
【００２９】
実施の形態２．
上記実施の形態１において、演算ステップＳＴ２ｃ，ＳＴ３ｃにおけるＤＸi（ＤＹi）と比較するしきい値Ｔｈは既知情報として定義することも可能であるが、より簡便性を高めるためには集光点パターン画像より検出することが望ましい。なんらかの統計値に基づく様々な方法が考えられる。簡単にはＤＸi（ＤＹi）の最大値の二分の１に設定することでも有効である。また標準偏差を求め、適当な係数αを乗じてＴｈとする方法など、統計的手法を用いた公知の手法を適用可能である。
【００３０】
このように、実施の形態２による波面センサは以上説明したように構成されているため、次のような効果を奏する。すなわち、しきい値Ｔｈを、既知情報を用いずに簡単な処理で決定可能である。従って、高速計測が行え、かつ、利便性の高い波面センサが実現可能である。
【００３１】
実施の形態３．
実施の形態１では、集光点パターンの対応付け（演算ステップＳＴ５）を行うと共に、対応付け処理のための処理テーブルを生成する方法を説明したが、単に対応付けのみを行うことも当然可能である。尚、実施の形態３における波面センサの図面上の構成は実施の形態１の図１と同様であるため、図１の構成を援用して説明する。
【００３２】
図７は、実施の形態３による波面センサの信号処理内容を示すフローチャートである。図７のフローチャートにおいて、図４とフローチャートと同様の処理については同一のステップ番号は付してその説明を省略する。図７の演算ステップＳＴ２、及びＳＴ３には新たに演算ステップＳＴ２ｄ，ＳＴ３ｄが追加されている。この演算ステップＳＴ２ｄ，ＳＴ３ｄおよび後述する演算ステップＳＴ７の演算は対応付け手段１０５により行われるものである。以下、先ず、演算ステップＳＴ２ｄの処理内容を説明する。
【００３３】
既に述べたように、演算ステップＳＴ２ｃでは図５で説明されるアルゴリズムでＤＸiから配列サイズＨを検出するが、演算ステップＳＴ２ｄではＤＸiからＸｉのインデックス１０ｈを付する。図５で説明されるように、配列ＤＸiをインデックスｉの順に参照すると、しきい値Ｔｈを超える要素ＤＸiが出現するたびにインデックス１０ｈがインクリメントされる。これを利用し、配列ＤＸiのインデックスｉとインデックス１０ｈとの対応付けが可能である。配列ＤＸiのインデックスｉは配列Ｘiのインデックスｉと式（１）で示した関係があり、前記操作により座標値Ｘiとインデックス１０ｈとの対応付けがなされたことになる。
演算ステップＳＴ３ｄでは演算ステップＳＴ２ｄと同様の処理を配列ＤＹi、Ｙiについて行い、座標値Ｙiとインデックス１０ｖとの対応付けを行う。
演算ステップＳＴ７では、演算ステップＳＴ２ｄ、ＳＴ３ｄの結果をもとに二次元座標群（Ｘ、Ｙ）をインデックス１０ｈ、１０ｖを付された二次元配列へ格納する。
尚、しきい値Ｔｈについては、既知情報として定義するか、あるいは、実施の形態２で説明したように、統計的手法を用いて決定してもよい。
【００３４】
以上説明したように、実施の形態３の波面センサでは、１枚の集光点パターン画像から自動で簡単な処理でかつ、処理テーブルの生成を伴わずに、対応付けが可能である。従って、高速でダイナミックレンジの広い波面センサが実現可能である。
【００３５】
実施の形態４．
上記各実施の形態では前提条件として高次波面歪が小さく、従って集光点パターンが概ね正方格子の格子点近くに存在しているという前提条件が必要であった。これに対し、実施の形態４ではこの制限を緩和するものである。
図８は、実施の形態４の波面センサの演算装置１００ａを示す構成図である。
実施の形態４における演算装置１００ａは、二次元座標群抽出手段１０１、座標軸配列生成手段１０２、差分値演算手段１０３、配列数検出手段１０４、対応付け手段１０５、領域外対応付け手段１０６を備えている。二次元座標群抽出手段１０１〜対応付け手段１０５は基本的な構成は、図１に示した二次元座標群抽出手段１０１〜対応付け手段１０５と同様であるが、対象とする領域が後述する関心領域である点が異なる点である。また、領域外対応付け手段１０６は、対応付け手段１０５の処理結果に基づいて、関心領域外に属する二次元座標群に対して個々のレンズレット５との対応付けを行う手段である。
【００３６】
以下、実施の形態４の波面センサの動作について説明する。
図９は、実施の形態４による波面センサの演算装置１００ａが処理対象とする集光点パターンの一例を示す説明図である。
図９において、二次元座標群５０は、集光点パターンから抽出した座標群であり、５１ａ、５１ｂは二次元座標（Ｘ，Ｙ）を示している。図９に示す例は、９×９の集光点パターンが欠損なく検出された場合を示し、高次波面歪により正方格子配列から大きくはずれている。これにより、例えば二次元座標５１ａ、５１ｂは異なるインデックス１０ｈを付されるべきであるにもかかわらず、Ｘ座標が近接しているため図５で示したアルゴリズムではこのインデックスを検出できないエラーが生じる。実施の形態４ではこのような演算エラーを回避する方法を示すものである。
【００３７】
図１０は、実施の形態４による波面センサの演算装置１００ａにおける対応付け処理の説明図である。
実施の形態４では、先ず、画像の一部分に関心領域を設ける。図１０（ａ）はこれを示すもので、部分領域５２はこの関心領域を示している。そして、部分領域５２内の二次元座標群へのインデックス付与のため、先ず、二次元座標群５０のうち部分領域５２内にある二次元座標群を処理対象として抽出する。
【００３８】
次に、図１０（ｂ）のように、部分領域５２内の二次元座標群に対し、実施の形態１で説明した演算ステップＳＴ２〜ＳＴ６を適用する。部分領域５２内の二次元座標は比較的収差が小さい範囲であり、従って演算ステップＳＴ２〜ＳＴ６はエラーなく完了する。
【００３９】
次に、領域外対応付け手段１０６により、図１０（ｃ）において、同じインデックス１０ｈに属する二次元座標点群に対し近似曲線を演算する。例えば、図１０（ｃ）において、近似曲線５３はインデックス１０ｈが“Ａ”に属する二次元座標点の近似曲線である。次に、図１０（ｃ）において上側（Ｙ座標が小さい側）から下側に向けて近似曲線５３に沿って近傍を探索し、インデックス１０ｖを見つかった順に１ずつ加算して付す。同時に、インデックス１０ｈについては“Ａ”を付す。他の近似曲線についても同様の操作を行う。これにより、部分領域５２外の二次元座標（図１０（ｃ）におけるインデックス１０ｖが１，２，８，９の二次元座標）についても対応付けを行うことができる。
【００４０】
次に、図１０（ｄ）において、領域外対応付け手段１０６は、同じインデックス１０ｖに属する二次元座標点群に対し近似曲線を演算する。例えば、図１０（ｄ）において近似曲線５４は、インデックス１０ｖが“１”に属する二次元座標点の近似曲線である。次に、図１０（ｄ）において左側（Ｘ座標が小さい側）から右側に向けて近似曲線５４に沿って近傍を探索し、インデックス１０ｈを見つかった順に１ずつ加算して付す。同時に、インデックス１０ｖについては“１”を付す。他の近似曲線についても同様の操作を行う。これにより、部分領域５２外の二次元座標（図１０（ｄ）におけるインデックス１０ｈがＡ，Ｂ，Ｈ，Ｉの二次元座標）についても対応付けを行うことができる。
以上の操作により、二次元座標群５０への対応付け処理が完了する。
【００４１】
以上説明したように、実施の形態４の波面センサによれば、画像の一部分に関心領域を設け、二次元座標群抽出手段１０１、座標軸配列生成手段１０２、差分値演算手段１０３、配列数検出手段１０４および対応付け手段１０５は、関心領域に対して処理を行うと共に、対応付け手段１０５の処理結果に基づいて、関心領域外に属する二次元座標群に対して個々のレンズレットとの対応付けを行う領域外対応付け手段１０６を備えたので、高次収差の大きい波面でも対応付け処理が可能である。従って、ダイナミックレンジの広い波面センサが実現可能である。
【符号の説明】
【００４２】
１  開口マスク、２  レンズレットアレイ、３  ＣＣＤ、３ａ  仮想枠、４  部分光波、５  レンズレット、６  集光スポット、７  画像、８  集光点パターン、９  検出領域、１０ｈ，１０ｖ  インデックス、２０  配列、２１  しきい値、３０ｘ  Ｘ座標の最小値、３０ｙ  Ｙ座標の最小値、３１ｘ  Ｘ座標の最大値、３１ｙ  Ｙ座標の最大値、３２  検出領域、５０  二次元座標群、５１ａ，５１ｂ  二次元座標、５２  部分領域、５３，５４  近似曲線、１００，１００ａ  演算装置、１０１  二次元座標群抽出手段、１０２  座標軸配列生成手段、１０３  差分値演算手段、１０４  配列数検出手段、１０５  対応付け手段、１０６  領域外対応付け手段。
【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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