(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
空間光変調器と線形可変波長フィルタを積層してなるフィルタ本体を可動ステージにより、線形可変波長フィルタの長さ方向に移動可能に構成し、フィルタ本体を光源と観察物体の間に挿入して、このフィルタ本体を透過させた光源の光で観察物体を照射すると共に、観察物体側に配置した撮像装置により観察物体を撮像する構成とし、空間光変調器に透過率分布を持たせた状態において可動ステージによりフィルタ本体を一定の速度で移動させ、フィルタ本体が必要とする範囲を移動する間中、撮像装置のシャッターを開放にして撮像することを特徴とする広帯域透過率可変フィルタを用いた分光画像撮像方法
【請求項２】
空間光変調器と線形可変波長フィルタを積層してなるフィルタ本体を可動ステージにより、線形可変波長フィルタの長さ方向に移動可能に構成し、フィルタ本体を観察物体と撮像装置の間に挿入すると共に、観察物体側に光源を配置し、空間光変調器に透過率分布を持たせた状態において可動ステージによりフィルタ本体を一定の速度で移動させ、フィルタ本体が必要とする範囲を移動する間中、撮像装置のシャッターを開放にして撮像することを特徴とする広帯域透過率可変フィルタを用いた分光画像撮像方法
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、物体に固有の色を、分光スペクトル分布に着目して認識を行うことを目的とした装置に関するもので、即ち、透過率分布を任意に変更することができる広帯域透過率可変フィルタを用いた分光画像撮像方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、カラーマネージメントは、産業界のあらゆる分野、情報通信、意匠、被服、化粧品、食品、建築、都市計画、リモートセンシング、医療等の広い分野で重要な役割を演じている。色を分光感度の異なる独立な３つのセンサーで検出し、その値の組み合わせから色を認識する３刺激値法は、人間の視覚との対応関係が明かであり、信頼性も高く、最も広く用いられている方法である。一方、色の違いによる物質の状態の違いをより精密に推定しようとすると、３刺激値法による色ではなく、その原因である分光スペクトルを議論しなければならない。このように議論を拡張することによって、従来の色の世界では識別できない対象が識別可能になる。また、スペクトルの議論になれば波長域を可視域に限る必要がなくなり、紫外域から赤外域におよぶ広い範囲が計測対象となる。このような技術は、リモートセンシング技術においては一般的に用いられており、医療分野におけるスペクトル画像による病巣診断、被服や化粧品分野における照明系の違いによる見え方の違いの補正などにおいても重要である。しかし、分光画像の情報量は膨大であることから、従来はごく特殊な高度な解析を要する分野においてのみ用いられてきた。本発明は、分光画像における大きな情報量を基底関数を最適化することによって圧縮し、効率的に処理するためのアルゴリズムを用いて、導出された基底関数を透過型フィルタとして実現する方法に関するものである。
本発明は従来色または分光スペクトル分野で用いられてきた技術や産業には全て適用することができるものである。
【０００３】
従来、物の色の識別は、等色関数（人間の目に対応する分光感度）に対応する分光感度を持つ３つのセンサで試料を測定して得られた３刺激値をもとに、各種表色系で表示される。表色系としては、ＣＩＥ−ｘｙＹ表色系、Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系、マンセル表色系などが広く用いられている。色画像においては、独立な透過率分布を持つ３つのフィルタ（通常Ｒ、Ｇ、Ｂ）を通して観察した３枚の画像の各画素の強度データを各種表色系に展開すればよい。
一方、観測対象を構成する物質の物理的化学的性質を客観的に反映する光学的特性は色ではなく、分光反射率または分光透過率である。「色」ではなく「分光分布」を扱うことの意味は２つある。第一に、分光分布が一つ定まれば対応した一つの色が定まるが、一つの色に対応する分光分布は無数に存在する。すなわち、同じ色であるにも係わらず異なる分光分布をもつものをいくらでも作ることができる、という問題がある。したがって、対象の物理的化学的性質を客観的に議論するうえでは、色ではなく分光分布を議論しなければならない。第２に、色は人間の認識機構における可視域に限って議論を展開できるのに対して、物理的化学的には紫外または赤外に重要な情報が含まれている場合が多い。この意味からも、「色」ではなく「分光分布」を議論することが重要になってくる。画像中の分光分布を解析するためには、空間の各点におけるスペクトル分布を知る必要がある。
【０００４】
従来使われているマルチスペクトルカメラにおいては、観察波長帯を狭い帯域に分け、それぞれを通過する多数の狭帯域フィルタを通して観察した多数の画像を撮像し、画素ごとのスペクトルを求めたうえで、分光学的認識を行う。この場合の問題となるのは、多数の画像を撮像しなければならないこと、および結果として得られた膨大な量の画像データに対して認識アルゴリズムを適用しなければならないことである。一例として、可視域（波長４００ｎｍ〜７００ｎｍ）を波長分解能１０ｎｍで観察したい場合、３１枚のフィルタを通して観察した３１フレームの画像を撮像し、解析する必要がある。画素数５１２×５１２とし、８ビット（２５６諧調）で撮像したとすると、１視野のデータ量は８メガバイトに近い値になる。
【０００５】
発明者らは、文献Ｎ．Ｈａｙａｓａｋａ，  Ｓ．Ｔｏｙｏｏｋａ，  ａｎｄ  Ｔ．Ｊａａｓｋｅｌａｉｎｅｎ，  ”Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ  ｆｅｅｄｂａｃｋ  ｍｅｔｈｏｄ  ｔｏ  ｍａｋｅ  ａａｓｐａｔｉａｌ  ｆｉｌｔｅｒ  ｏｎ  ａ  ｌｉｑｕｉｄ  ｃｒｙｓｔａｌ  ｓｐａｔｉａｌ  ｌｉｇｈｔ  ｍｏｄｕｌａｔｏｒ  ｆｏｒ  ２Ｄ  ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｉｃ  ｐａｔｔｅｒｎ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ”，  Ｏｐｔｉｃｓ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，  ｖｏｌ．１１９，  ｐｐ．６４３−６５１，  １９９５．において、分光画像における膨大な情報量に対処する方法として、情報圧縮と光学的並列演算による高速処理法を提案している。以下にその概要を述べる。
（１）ＫＬ展開による分光スペクトル分布の表現方法
分光スペクトル分布の認識法として、スペクトル分布の統計的性質に注目した方法がフィンランドのＴｉｍｏ  Ｊａａｓｋｅｌａｉｎｅｎらのグループによって提案されている。彼らの方法は、多変量解析における主成分分析、パターン認識におけるＫＬ展開に相当する手法である。すなわち、対象とする画像の分光反射率または分光透過率分布は一般に観測帯域の広い領域で滑らかに分布することから、異なる分光反射率の間に強い相関がある、という事実に着目している。このような手法にしたがえば、情報の損失を最小限にして情報圧縮を行い効率的に処理することができる。以下に基礎理論を詳述する。
図１に示すように、通常の物体の分光反射率は可視域（４００ｎｍ〜７００ｎｍ）で滑らかな分布を持つ。我々はこのスペクトル形状に固有な「色」を３つの分光感度特性の異なる視細胞を通して脳で認識している。しかし、この分光スペクトルを正確に記述しようとすると、たとえば４００ｎｍにおける光強度τ（４００）、４１０ｎｍにおける光強度τ（４１０）……と言う具合にサンプリングした多数のデータ集合を用いなければならない。これを一般化して、帯域内のサンプリング波長λ１，λ２，・・λｎにおける検出強度ｓ（λ１），ｓ（λ２），……，ｓ（λ１）を要素とするｎ次元ベクトルとして、次式のように書くことができる。
【数１】
0003599230.tif 000002
ここで、Ｔはベクトルの転置を表す。これは、ｎ個の直交基底ベクトルｕ１，ｕ２，……，ｕｎを用いて次のように展開することができる。
【数２】
0003599230.tif 000003
もし、サンプルのスペクトル分布の間に互いに強い相関がある場合は、ｎ次元空間内で特にサンプルベクトルが集中するより低次の部分空間を定義することができ、もとのベクトルは部分空間への射影Ｓ´として近似的に次式で表すことができる。
【数３】
0003599230.tif 000004
ここで、ｖ１，ｖ２，……，ｖｎは部分空間の基底ベクトルでｐ（ｐ＜＜ｎ）はその次元である。すなわち、展開係数は、スペクトル分布ｓと直交基底ｖｉの内積で与えられる。ここで、直交基底｛ｖｉ｝は、すべてのサンプルベクトルの相関行列の平均値
【数４】
0003599230.tif 000005
の第１主成分から数えて少数の上位主成分に対応する固有ベクトルとして決定される。また、その次元ｐは上位ｐ個の固有ベクトルで展開したときの忠実度をある値に設定することによって決められる。忠実度は、上位ｐ成分までの固有値の和の固有値の総和に対する比として次式で定義される。
【数５】
0003599230.tif 000006
一例として、国際色標準であるマンセル色票１２６９色すべての分光反射率を測定し、部分空間を作成した。学習データは、４００ｎｍから７００ｎｍの間の分光反射率を５ｎｍおきにサンプリングした６１個の要素からなるデータである。それらのデータから計算した上位８つの固有ベクトルを図２に示す。この場合、８次元空間の忠実度は９９．９９％である。この方法はあくまでも統計的な手法であるから、空間を作成するのに用いたと同じ類に属することが予め知られている未知サンプルに対しては、図の８つの基底ベクトルで忠実にもとのスペクトル分布を再現することができるが、別の類に属するサンプルの場合は注意が必要である。しかし、多くの観察例から、マンセル色票またはそれに準拠する色票で作成した空間は、一般の色空間全体をかなり忠実に記述できることが知られている。
（２）自己組織化ニューラルネットワークによるフィルタ関数の最適化
図２に示す基底ベクトルは直交しているので、第１基底ベクトル以外はすべて正負の値をとる。一方、フィルタの透過率は負値はとりえない。したがって、この分布をフィルタとして物理的に実現することはできない。提案するシステムの目標は、対象とする物体を少数のフィルタを通して観察することによって、物体上の各点のスペクトル分布を求めたり、スペクトル情報をもとに画像上の各点の特徴を認識したりすることである。そのためには、図２の直交基底ベクトルに相当する非負のフィルタ関数を求める必要がある。そのための１手法として、自己組織化ニューラルネットワーク（ＳＯＮＮ）の方法が有効である。
図３にＳＯＮＮの構造を示す。入力層には既知のスペクトル分布のサンプル値が入る。必要なニューロンの数はフィルタの枚数と等しい。入力層とニューロンは重み関数Ｗｎ（ｉ，ｊ）で結ばれている。ここでｉおよびｊはニューロンおよび入力層の番号である。次の層は競争関数といわれるもので、個々のニューロンの重み和の大小を評価する層である。重み和が最大になったニューロンは１を出力し、それ以外は０を出力するものとする。ここで、ａ（ｉ）は出力で、１または０の値をとる。入力層に学習サンプルデータを次々と入力していき、その都度次式によって重み関数Ｗｎ（ｉ，ｊ）を更新していく。
【数６】
0003599230.tif 000007
ここで、ｒは学習率で、０．１程度の値に設定する。このような演算を全学習サンプルについて繰り返し、重み関数Ｗｎ（ｉ，ｊ）を更新していく。全サンプルについて一通りの計算が終わったら再び同じ操作を繰り返す。このような操作を多数回繰り返すと、Ｗｎ（ｉ，ｊ）はやがてある関数に収束していく。それが求めようとするフィルタ関数になる。
図２と同じデータ集合に対してＳＯＮＮで計算した最適化フィルタ関数を図４に示す。これらは前述のＫＬ展開法と異なり、いわば試行錯誤の繰り返しである。図２の分布と何ら関係ないように見える。ところが、これらの分布を数学的手法で直交化すると、図５のような分布が得られるが、これは図２の分布とよく似たものになっている。ただし、Ｎｏ．６とＮｏ．７は左右が入れ替わっており、Ｎｏ．８では図５の分布に細かいノイズが混入している。
このようにして得られたフィルタ関数は前節で得られた基底関数とは異なり、直交していないので、フィルタ関数と試料の関数の内積から（５）式によって部分空間に投影することはできない。この場合には、フィルタ関数を数学的に直交化し、フィルタ関数とサンプルベクトルとの内積からサンプルのスペクトルを再生する方法として、一般化逆行列の手法を用いることができる。ここで、ｍ個のｎ次元のフィルタをｎ×ｍフィルタ行列Ｗ＝［ｗ１，ｗ２，……，ｗｍ］、それに対して、部分空間を構成するｐ個の直交基底ベクトルが作るＮ×ｐ行列を
Ｖ＝［ｖ１，ｖ２，……，ｖｍ］とする。このとき、Ｗ＞をＶに変換する式
【数７】
0003599230.tif 000008
において、変換行列Ａを求めることができればよい。すなわち、Ｗの逆行列をもとめればよいのだが、Ｗは正則ではないのでそのまま逆行列を求めることはできない。この場合は一般化逆行列の理論により、変換行列は次式で与えられることが知られている。
【数８】
0003599230.tif 000009
いま、サンプルベクトル行列をＳ＝［τ１，τ２，……，τｍ］とすると、基底ベクトル行列とサンプルベクトル行列の内積は次式で与えられる。
【数９】
0003599230.tif 000010
左辺の行列の各要素は、（４）式の右辺の内積値と同等である。（１１）式において、ＶＴＷおよび（ＷＴＷ）−１は既知であり、フィルタ関数とサンプル関数の内積  ＷＴＳは実験によって得られる値である。
（３）空間光変調器による照明光の制御
フィルタ関数とサンプルベクトルの内積値（  ＷＴＳのベクトル要素）を実験的に求めるには、例えば図４のフィルタ関数の一つをとりあげ、その関数形の透過率分布を持つフィルタを通してサンプルを観察しそのとき像面上で得られた強度が内積値に比例する。あるいは、図４のフィルタ関数の一つに相当するスペクトル分布を持つ光源を作り、それで物体を照明したときに像面上の強度分布は内積値に比例する。任意のフィルタ関数を例えば透過性のシートフィルム上で実現することは一般に困難である。これを実現しようとするのが本発明であるが、とりあえずは第二の方法、すなわち、観察物体を設計したフィルタ関数に相当するスペクトル分布を持つ光で照明する方法について発明者らの方法を紹介する。
このことに関しては、発明者らは図６に示す実験系で実現している。すなわち、白色光源から出た光はスリットとレンズで平行光とされ、回折格子１に入射する。回折格子で分散した光の各成分は分散面におかれた液晶空間光変調器の透過率を制御することによって分散面におけるスペクトル分布を任意に制御することができる。それらの光は回折格子２で混合され、物体照明光とされる。ここではこの装置一式をスペクトル合成光源と呼ぶことにする。図では合成された光はファイバーライトガイドに入射し、顕微鏡照明系に導かれている。基底関数に相当する光を合成し、これによって顕微鏡サンプルを照明したとすると、画像上の各点の明るさは、フィルタ関数とサンプルベクトルの内積、すなわち、（１１）式右辺のＷＴＳのサンプルごとの値に相当する。
ＶＴＷと（ＷＴＷ）−１は既知量であるから、測定によって得られた値ＷＴＳによって、直交基底ベクトルとの内積ＶＴＳが得られたことになる。これらの値をもちいて、スペクトル合成光源で照明した画像から各点のスペクトル分布の再現が可能であることが理解できるであろう。
この系により、着色した顕微鏡試料のスペクトル分布の解析を行った例を図７から図１０に示す。観察したサンプルはネズミの精巣の細胞で、ヘマトキシリン（青色素）およびエオシンイエロー（赤色素）で着色したものである（図７）。ヘマトキシレンは核および酸性物質のある部分を、エオシンイエローは背景組織を選択的に着色する。図８に示す３つの領域についてのスペクトル分布を図９に示す。実線はこの領域の分光強度を３１枚の干渉フィルタを差し替えて撮像した３１フレームの画像から測定したスペクトル分布である。それに対して、破線はスペクトル合成光源からの７種類の光で照射してえた７枚の画像から再生したスペクトル分布である。ただし、この実験では、図４のフィルタ関数ではなく、図２の基底ベクトルの各要素に一定のオフセットを加えて非負にした関数を用いている。図１０はさらに２種類の色素に固有の空間を作成し、ヘマトキシレンに着色した部分、エオシンイエローに着色した部分、どちらにも着色していない部分に分類し、疑似カラー表示したものである。
図１１は図６のスペクトル合成光源をさらにコンパクトにしたもので、第２回折格子の替わりにＳＬＭを通過した光をバンドルファイバーに入射させる。このバンドルファイバーは入射端の空間的光分布は出射端では空間的に完全にランダムにされるものとする。こうすると、ＳＬＭ上で分散した光は完全に混合され、ＳＬＭで合成されたスペクトル分布を持つ一様な光が得られる。この配置については、特許第２６６９１７３号明細書を参照のこと。
この方法は、顕微鏡下の生物細胞の観察や、電子内視鏡における胃内壁の観察などに適用可能である。しかし、一般に野外における太陽光照明下の物体の観察や自発光物体のように、外部から照明光を用意することができない系に適用することは困難である。本発明はこのような対象の観察を意図したもので、次節に詳述する。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明は、以上の点にかんがみて成されたもので、まず、空間光変調器と可変波長フィルタを積層してなるフィルタ本体を可動ステージにより運動可能に構成し、フィルター本体を光源と観察物体の間に配置させ、ステージ面内で空間光変調器に透過率分布を持たせた状態でフィルター本体をステージ上を一定の速度で動かすことを特徴とする広帯域透過率可変フィルタを提案するものである。
【０００７】
以上の構成において、本発明は、光源からの光をフィルター本体に通して特定のスペクトル分布を持つ光を作ること、そして本発明では、特定のスペクトル分布において対象物を観察すること、そして上記可変波長フィルターとして線型可変フィルターを適用することを提案するものである。
【０００８】
即ち、本発明では、空間光変調器と線形可変波長フィルタを積層してなるフィルタ本体を可動ステージにより、線形可変波長フィルタの長さ方向に移動可能に構成し、フィルタ本体を光源と観察物体の間に挿入して、このフィルタ本体を透過させた光源の光で観察物体を照射すると共に、観察物体側に配置した撮像装置により観察物体を撮像する構成とし、空間光変調器に透過率分布を持たせた状態において可動ステージによりフィルタ本体を一定の速度で移動させ、フィルタ本体が必要とする範囲を移動する間中、撮像装置のシャッターを開放にして撮像することを特徴とする広帯域透過率可変フィルタを用いた分光画像撮像方法を提案するものである。
【０００９】
また、本発明では、空間光変調器と線形可変波長フィルタを積層してなるフィルタ本体を可動ステージにより、線形可変波長フィルタの長さ方向に移動可能に構成し、フィルタ本体を観察物体と撮像装置の間に挿入すると共に、観察物体側に光源を配置し、空間光変調器に透過率分布を持たせた状態において可動ステージによりフィルタ本体を一定の速度で移動させ、フィルタ本体が必要とする範囲を移動する間中、撮像装置のシャッターを開放にして撮像することを特徴とする広帯域透過率可変フィルタを用いた分光画像撮像方法を提案するものである。
【００１０】
【発明の実施の形態】
次に本発明の実施の形態を図を参照して説明する。
本発明の構想は、図１２のように描くことができる。物体は白色光で照明されているものとし、モノクロＣＣＤカメラの開口の直前にフィルタを置いて撮像する。フィルタの透過率を図４に示すような任意の関数形のものとし、それらを適宜書き換えることができればよい。このようなフィルタをここでは透過率分布可変フィルタと呼ぶことにする。透過率分布可変フィルタを従来の各種色素を用いたカラーフィルターや干渉フィルターで実現することは絶望的である。
ここで、本発明のキーデバイスである透過率分布可変フィルタは、空間光変調器（ＳＬＭ）と線形波長可変フィルタを貼り付けて一体としたものが移動ステージに固定したもので構成され、それがレンズ開口の前を一定速度で動くようになっている。ここで、線形波長可変フィルタ（ＬＶＦ）は狭帯域の透過波長がフィルタ上の位置によって変化する特殊なフィルタである。実験においては、長方形のガラスフィルタで、その透過波長が長手方向の位置によって直線的に変化する特性を持った特殊な干渉フィルタ（ショット製）を用いた。ＶＬＦ上の位置に対する透過波長の関係を図１３に示す。
ＳＬＭとＶＬＦを貼り合わせたＶＴＦ装置において、ＳＬＭの一辺（図の紙面に平行な方向）の透過率を変化させ、左方から白色光で照明すると、この装置の直後の光はその位置に応じて連続的に波長が異なるスペクトル光となることは容易に理解できる。波長ごとの光強度は、光源のその波長のスペクトル強度と物体の分光反射（または透過）強度およびその位置でのフィルタの透過率の積として次式で与えられる。
【数１０】
0003599230.tif 000011
ここで、Ｌ（λ）は光源のスペクトル分布、Ｏ（λ）は物体の分光反射（または透過）率、Ｗ（λ）はフィルタ関数、ｘ（λ）はＬＶＦの透過関数である。ＣＣＤカメラの開口に入射する光は、開口面を覆うフィルタを通過する光の成分のみを含むことになる。いま、ＣＣＤカメラの露光時間をＴとし、その間にＶＴＦが開口面を完全に掃引するように制御したとすると、露光時間内に取り込まれる光波のスペクトル分布は、物体を関数Ｗ（λ）の透過型フィルタをとおして観察したことと同等になる。フィルタ関数はＳＬＭに書き込む透過率をコントロールすることによって任意に作成することができる。
【００１１】
【実施例】
本発明の有効性を実証するための実験を行った。以下に方法と結果を示す。本システムのキーデバイスである透過率分布可変フィルタ（ＶＴＦ）は図１２に示すように、空間光変調器（ＳＬＭ）と透過波長可変フィルタである線形可変フィルタ（ＬＶＦ）を貼り付けて一体化したものである。それを移動ステージに固定し、ＣＣＤカメラのレンズ開口前を一定速度で動かす。そのとき図４に示すような任意形状のフィルタ関数を通したことと等価なスペクトル分布が得られるように、ＳＬＭに書き込む透過率を制御する。以下にＳＬＭの透過率制御法を述べる。
（１）ＳＬＭ透過率制御法
本実験ではＳＬＭとして液晶空間光変調素子（ＬＣＳＬＭ）を用いた。市販の液晶プロジェクター内部にはＲＧＢに対応する３枚の液晶パネルが組み込まれている。うち１枚を取り出して使用した。ＬＣＳＬＭの透過率は、液晶ドライバーを通してパソコンにより、２５６階調でピクセルごとに制御する。したがって任意形状のフィルタ関数を通した画像をＣＣＤカメラで得るためには、ＬＶＦの位置に対するＬＣＳＬＭの透過率をフィルタ関数に応じて一意に決め、一体化させたＶＴＦを移動ステージで動かしてやれば良いことになる。しかし問題はそれほど単純ではない。
（１−１）クロストーク現象
図１４は本実験で用いたＬＣＳＬＭのクロストーク現象を示している。クロストーク現象とは、ある１点のピクセルの透過率が他のピクセルの透過率に影響を受けるというものである。実験は以下のように行った。図１４に示すように、まずＬＣＳＬＭの領域をＡ，Ｂ，Ｃに３分割し、領域Ａ，Ｃはグレイレベル０（黒）または２５５（透明）、領域Ｂの透過率を０〜２５５まで順に変化させた。白色光を領域Ｂに照射し、特定波長の透過光強度を測定した。領域Ｂの入力グレイレベルに対する、特定波長の透過光強度をプロットしたのが図１４である。もしクロストーク現象がなければ、周囲のグレイレベルに左右されず、２つの透過率は一致するはずである。しかし図１５に示されるとおり、ある領域の透過率は他の領域の透過率によって異なる値を取った。つまり本実験で用いたＬＣＳＬＭには明かにクロストーク現象が認められた。よって特性曲線から透過率を一意に決めることはできない。
（１−２）移動ステージによる機械的操作
前項ではクロストーク現象によりＬＣＳＬＭの透過率は各点の透過率レベルを指定することによって一意に決定することはできないという結論に達した。しかし、全体の分布まで考慮すれば、ある入力信号に対して透過率分布が一意に決まるはずである。
さらに、対応してＬＣＳＬＭを通して観察したスペクトル分布も一意に決まるはずである。問題は、ＶＴＦに特定の透過率分布を持たせるためには、ＬＣドライバーにどのような信号を入力すればよいかを一般的に決定することである。
（２）ニューラルネットワークによるＬＣＳＬＭの制御法
（２ー１）  学習
発明者らはここでニューラルネットワークを用いた次のような方法を採用した。図１６に信号の流れをブロック図として示す。コンピュータで制御されたＬＣドライバーの出力信号はＶＴＦのＬＣパネルに特定の透過率パターンを描き、それがカメラの開口部を掃引する間の光をＣＣＤカメラで積算受光する。このとき、カメラの直前に図１７に示すように狭帯域のバンドパスフィルタを置くと、その波長帯の強度が求められる。例えば、４００ｎｍから７００ｎｍの間を１０ｎｍ間隔で等分割する３１枚のフィルタを用意し、これらを次々に置き換えて３１枚の画像を撮れば、フィルタを通過した光のスペクトル分布が求められる。ここで、コンピュータ内でニューラルネットワーク（ＮＮ）を動作させ、コンピュータへの入力信号が求めようとする光のスペクトル分布そのものになるようにすることができる。そのためには、取り扱うであろう多くの入力パターンを典型的に表す代表的な入力パターンについて学習を行い、ＮＮの重み関数を決定する必要がある。
図１８は学習課程を模式的に表したものである。代表的な入力パターンとしてここでは、空間周波数の異なる３０種類の  ｓｉｎ  関数と  ｃｏｓ  関数を用いた。左上が一つの代表的入力パターンであり、これがＮＮの教師データとなる。これをＬＣドライバーを経由してＬＣＳＬＭに書込み、その状態でＶＴＦを動かしたときの積算された光強度分布が上右図に示すようになったとする（ＳＴＥＰ  １）。これは３１枚の狭帯域フィルタを通して得た各画像の平均強度の分布で、３１個の離散値である。これをＮＮの入力ポート（３１ポート）に入れる（ＳＴＥＰ  ２）。入力ポートと５１２個のニューロンの結合係数（重み）はニューロンの出力が教師データ（左上の正弦関数）と同じになるように更新していく。３０種類の教師データすべてについてこの過程を繰り返すことにより、すべての結合係数はある値に収束していく。結合係数が安定したら学習を終了する。
（２ー２）透過型フィルタの実現
学習が完了したＮＮを含むシステムにおいては、得ようとするフィルタ関数をコンピュータに入力すると、それがフィルタを通過した光のスペクトル分布として実現するものでなければならない。この過程を図１９に示す。左上図は得ようとするスペクトル分布である（Ｓｔｅｐ  ３  ）。右図はこれをＮＮに入力したときのＬＣＳＬＭのコントロール信号である。これでＶＴＦを動作させたときのフィルタを通過した光波を３１枚の狭帯域フィルタで測定した結果が右下図である（Ｓｔｅｐ  ４）。４種類のフィルタ関数について以上の過程を実行し得られたスペクトル分布を図２０に示す。点線は得たいスペクトル分布、実線は新しい方法で得られたスペクトル分布である。両者は１０％程度の誤差の範囲で一致している。
【００１２】
以上をまとめると、本発明では、次の点が行われる。
（１）  空間光変調器（ＳＬＭ）と線形可変波長フィルタ（フィルタの位置によって透過波長が狭帯域で変化するもの）を貼り合わせた装置を可動ステージにのせ、これを光源と観察物体の間に挿入し、ステージ面内でＳＬＭに透過率分布を持たせた状態でステージ上を一定の速度で動かし、この装置を通過した光で被写体を照射し、装置がステージ上の必要とする範囲を通過する時間間隔カメラのシャッターを開放にして撮像することにより、撮像装置の各画素は被写体を放射した光波のうち、ＳＬＭに書き込まれた透過率分布に応じたスペクトル形状の光の成分のみを記録することができる。
（２）  空間光変調器（ＳＬＭ）と線形可変波長フィルタ（フィルタの位置によって透過波長が狭帯域で変化するもの）を組み合わせた装置を可動ステージにのせ、これを撮像装置と被測定物体の間に挿入し、ステージ面内でＳＬＭに透過率分布を持たせた状態でステージ上を一定の速度で動かし、装置がステージ上の必要とする範囲を通過する時間間隔カメラのシャッターを開放にして撮像することにより、撮像装置の各画素は被写体を放射した光波のうち、ＳＬＭに書き込まれた透過率分布に応じたスペクトル形状の光の成分のみを記録することができる。
【００１３】
【発明の効果】
本発明は以上のとおりであるので、分光画像における大きな情報量を、基底関数を最適化することによって圧縮し、効率的に処理するためのアルゴリズムを用いて、導出された基底関数を透過型フィルタとして実現することができ、そしてその透過型フィルタを用いて効率的に観察物体の分光画像を撮像することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】通常の物体の分校反射率の分布を示す説明図である。
【図２】上位８つの固有ベクトルを示す説明図である。
【図３】ＳＯＮＮの構造を示す説明図である。
【図４】フィルター関数の説明図である。
【図５】学習後のフィルター関数の説明図である。
【図６】実験系の説明図である。
【図７】図６の実験系により観察した例を示す説明図である。
【図８】図６の実験系により観察した例を示す説明図である。
【図９】図８の各領域のスペクトル分布を示すものである。
【図１０】図６の実験系により観察した例を示す説明図である。
【図１１】図６のスペクトル合成光源をさらにコンパクトにした構成を示すものである。
【図１２】本発明の構成例を示す説明図である。
【図１３】ＶＬＦ上の位置に対する透過波長の関係を示す説明図である。
【図１４】ＬＣＳＬＭのクロストーク現象を示す説明図である。
【図１５】透過率を示す説明図である。
【図１６】本発明における信号の流れを示す系統図である。
【図１７】説明図である。
【図１８】説明図である。
【図１９】説明図である。
【図２０】説明図である。
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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