【手続補正書】
【提出日】平成27年5月13日(2015.5.13)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｎを２以上の整数として、撮像光学系の光軸方向に間隔Δｚで決定されたＮ点の異なる位置ｚｊ（１≦ｊ≦Ｎ）において、前記撮像光学系を有する撮像装置を用いて取得した被写体の画像データから、ｚｊの最大値をｚｍａｘ、ｚｊの最小値をｚｍｉｎとして、前記光軸方向の位置ｚ（ｚｍｉｎ≦ｚ≦ｚｍａｘ）での画像データを推定する画像推定方法であって、
Ｎ枚の画像データに対して、前記光軸方向に周波数変換を行い、Ｎ枚の変換画像データを算出する画像変換ステップと、
ｚｍａｘ、ｚｍｉｎ、ｚ及びΔｚから前記Ｎ枚の変換画像データに対して定まる複素数を、前記Ｎ枚の変換画像データに乗算し、和をとる結合ステップと、
を有することを特徴とする画像推定方法。
【請求項２】
前記周波数変換はフーリエ変換または逆フーリエ変換であり、
前記画像推定方法は、ｚｍａｘ、ｚｍｉｎ及びΔｚから、前記Ｎ枚の変換画像データに対応する周波数ｆｚｎを算出する周波数算出ステップを含み、
前記周波数算出ステップは、前記周波数ｆｚｎを次式に従って算出することを特徴とし、
前記複素数は虚数単位をｉとしてｅｘｐ（−２πｉｆｚｎｚ）またはｅｘｐ（２πｉｆｚｎｚ）であること、
を特徴とする請求項１に記載の画像推定方法。
2013239061.tif 000001
【請求項３】
前記Ｎ枚の変換画像データに対して、ｚｍａｘ、ｚｍｉｎ及びΔｚから、前記Ｎ枚の変換画像データに対応する周波数ｆｚｎを算出する周波数算出ステップと、
前記周波数ｆｚｎの最大値よりも高周波領域に０値を付加し、前記周波数ｆｚｎの最小値よりも低周波領域に０値を与えることで前記Ｎ枚の変換画像データを拡張するゼロパディングステップと、
を更に有し、
前記結合ステップが前記ゼロパディングステップで拡張された画像データに対して光軸方向に前記周波数変換に対応した逆周波数変換を行う逆周波数変換ステップである、 
ことを特徴とする請求項１に記載の画像推定方法。
【請求項４】
前記周波数変換はフーリエ変換または逆フーリエ変換であり、
前記周波数算出ステップは、前記周波数ｆｚｎを次式に従って算出すること、
を特徴とする請求項３に記載の画像推定方法。
2013239061.tif 000002
【請求項５】
前記周波数変換が光軸と垂直方向に対する周波数変換を含み、
前記逆周波数変換が前記光軸と垂直方向に対して前記周波数変換に対応する逆周波数変換を含むこと、
を特徴とする請求項３または４に記載の画像推定方法。
【請求項６】
Ｎを２以上の整数として、撮像光学系の光軸方向に間隔Δｚで決定されたＮ点の異なる位置ｚｊ（１≦ｊ≦Ｎ）において、前記撮像光学系を有する撮像装置を用いて取得した被写体の画像データから、ｚｊの最大値をｚｍａｘ、ｚｊの最小値をｚｍｉｎとして、前記光軸方向の位置ｚ（ｚｍｉｎ≦ｚ≦ｚｍａｘ）での画像データを推定する画像推定方法であって、
Ｎ枚の画像データに、ｓｉｎｃ（（ｚ−ｚｊ）／Δｚ）を乗算し、和をとること、
を特徴とする画像推定方法。 
【請求項７】
前記被写体からの光の波長をλ、前記撮像光学系の被写体側の開口数をＮＡとすると、Δｚが次式で表されること、
を特徴とする請求項１乃至６のうちいずれか１項に画像推定方法。
2013239061.tif 000003
【請求項８】
前記被写体からの光の波長をλ、前記撮像光学系の被写体側の開口数をＮＡとすると、Δｚが次式で表されること、
を特徴とする請求項１乃至６のうちいずれか１項に記載の画像推定方法。
2013239061.tif 000004
【請求項９】
前記周波数変換はコサイン変換であり、
前記画像推定方法はｚｍａｘ、ｚｍｉｎ及びΔｚから、前記Ｎ枚の変換画像データに対応する周波数ｆｚｎを算出する周波数算出ステップを含み、
前記周波数算出ステップは、前記周波数ｆｚｎを次式に従って算出し、
前記複素数は次式によって定まる実数であること、
を特徴とする請求項１に記載の画像推定方法。
2013239061.tif 000005
【請求項１０】
前記撮像光学系は瞳面の中心部近傍において光強度が周辺部に比べて低い領域を有すること、
を特徴とする請求項１乃至９のうちいずれか１項に記載の画像推定方法。
【請求項１１】
前記領域は円形であり、
前記撮像光学系の被写体側の開口数をＮＡとし、前記領域の半径を前記撮像光学系の瞳の半径のε倍とし、前記被写体からの光の波長をλとすると、Δｚが次式で表されること、
を特徴とした請求項１０に記載の画像推定方法。
2013239061.tif 000006
【請求項１２】
前記領域は円形であることを特徴とし、
前記撮像光学系の被写体側の開口数をＮＡとし、前記領域の半径を前記撮像光学系の瞳の半径のε倍とし、前記被写体からの光の波長をλとすると、Δｚが次式で表されること、
を特徴とした請求項１０に記載の画像推定方法。
2013239061.tif 000007
【請求項１３】
前記撮像装置は前記被写体を照明する照明光学系を有し、
前記照明光学系は瞳面の中心部近傍において光強度が周辺部に比べて低い領域を有することを特徴とする、
請求項１乃至８のうちいずれか１項に記載の画像推定方法。
【請求項１４】
前記領域は円形であり、
前記撮像光学系の被写体側の開口数をＮＡとし、前記領域の半径を前記撮像光学系の瞳の半径のε倍とし、前記被写体からの光の波長をλとすると、Δｚが次式で表されること、
を特徴とした請求項１３に記載の画像推定方法。
2013239061.tif 000008
【請求項１５】
前記領域は円形であり、
前記撮像光学系の被写体側の開口数をＮＡとし、前記領域の半径を前記撮像光学系の瞳の半径のε倍とし、前記被写体からの光の波長をλとすると、Δｚが次式で表されること、
を特徴とした請求項１３に記載の画像推定方法。
2013239061.tif 000009
【請求項１６】
Ｎを２以上の整数として、撮像光学系の光軸方向に沿って間隔Δｚで決定されたＮ点の異なる位置ｚｊ（１≦ｊ≦Ｎ）において、前記撮像光学系を有する撮像装置を用いて取得した被写体のＮ枚の画像データから、ｚｊの最大値をｚｍａｘ、ｚｊの最小値をｚｍｉｎとして、前記光軸方向の位置ｚ（ｚｍｉｎ≦ｚ≦ｚｍａｘ）の画像データを推定する画像推定方法であって、
前記位置ｚの前記画像データを表す輝度分布を前記光軸方向とそれに直交する２方向からなる３次元の関数で表したものをＩ（ｘ，ｙ，ｚ）、前記被写体の前記Ｎ枚の画像データを表す輝度分布をＩ（ｘ，ｙ，ｚｊ）、前記光軸方向の離散的な空間周波数をｆｚｎ（ｆｚｎ＝ｎ／（ｚｍａｘ−ｚｍｉｎ＋Δｚ））、ｎを−Ｎ／２≦ｎ＜Ｎ／２を満たす整数、前記撮像光学系の被写体側の開口数をＮＡ、前記被写体からの光の波長をλ、次式を満たす最大のｎをｎ０、前記撮像光学系の瞳面の中心に円形の遮蔽部があるとした場合の前記遮蔽部の半径が瞳の半径のε倍であるとし、前記遮蔽部がない場合はεが０であるとすると、
2013239061.tif 000010
Ｉ（ｘ，ｙ，ｚ）を−ｎ０〜ｎ０の範囲で複素形フーリエ級数展開することによって取得し、前記複素形フーリエ級数展開の複素フーリエ係数はＩ（ｘ，ｙ，ｚｊ）の離散フーリエ変換によって求まること、
を特徴とする画像推定方法。
【請求項１７】
Ｎを２以上の整数として、撮像光学系の光軸方向に沿って間隔Δｚで決定されたＮ点の異なる位置ｚｊ（１≦ｊ≦Ｎ）において、前記撮像光学系を有する撮像装置を用いて取得した被写体のＮ枚の画像データから、ｚｊの最大値をｚｍａｘ、ｚｊの最小値をｚｍｉｎとして、前記光軸方向の位置ｚ（ｚｍｉｎ≦ｚ≦ｚｍａｘ）の画像データを推定する画像推定方法であって、
前記位置ｚの前記画像データを表す輝度分布を前記光軸方向とそれに直交する２方向からなる３次元の関数で表したものをＩ（ｘ，ｙ，ｚ）、前記被写体の前記Ｎ枚の画像データを表す輝度分布をＩ（ｘ，ｙ，ｚｊ）、前記光軸方向の離散的な空間周波数をｆｚｎ（ｆｚｎ＝ｎ／（ｚｍａｘ−ｚｍｉｎ＋Δｚ））、ｎを０≦ｎ＜Ｎ−１を満たす整数、前記撮像光学系の被写体側の開口数をＮＡ、前記被写体からの光の波長をλ、次式を満たす最大のｎをｎ０、前記撮像光学系の瞳面の中心に円形の遮蔽部があるとした場合の前記遮蔽部の半径が瞳の半径のε倍であるとし、前記遮蔽部がない場合はεが０であるとすると、
2013239061.tif 000011
Ｉ（ｘ，ｙ，ｚ）を１からｎ０の範囲で級数展開することによって取得し、前記級数展開の係数はＩ（ｘ，ｙ，ｚｊ）の離散コサイン変換によって求まること、
を特徴とする画像推定方法。
【請求項１８】
請求項１乃至１７のうちいずれか１項に記載の画像推定方法をコンピュータによって実行可能なプログラム。
【請求項１９】
請求項１８に記載のプログラムを記録した記録媒体。
【請求項２０】
請求項１乃至１７のうちいずれか１項に記載の画像推定方法を実行する演算手段を有する画像推定装置。
【請求項２１】
請求項２０に記載の画像推定装置にネットワークを介して接続されたネットワーク機器であって、
前記画像推定装置が被写体の画像データを推定する位置を指定する指定手段と、
前記画像推定装置に前記位置の情報を送信し、前記画像推定装置から前記位置の前記画像データの情報を受信する通信手段と、
を有することを特徴とするネットワーク機器。
【請求項２２】
前記通信手段を介して受信した前記Ｉ（ｘ，ｙ，ｚ）の情報に基づいて前記位置ｚの画像を表示する表示手段を更に有することを特徴とする請求項２１に記載のネットワーク機器。
【請求項２３】
請求項２０に記載の画像推定装置によって推定された被写体の画像データを取得する方法であって、
被写体のＮ枚の画像データおよび前記画像推定装置によって既に推定された画像データのうちの少なくとも１枚の画像データの光軸方向の位置を表示するステップと、
前記画像推定装置が推定すべき、前記被写体の前記画像データの前記光軸方向の位置を指定するステップと、
を有することを特徴とする方法。
【請求項２４】
請求項２０に記載の画像推定装置にネットワークを介して接続されたネットワーク機器が前記方法を実行することを特徴とする請求項２３に記載の方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
本発明の画像推定手法は、Ｎを２以上の整数として、撮像光学系の光軸方向に間隔Δｚで決定されたＮ点の異なる位置ｚｊ（１≦ｊ≦Ｎ）において、前記撮像光学系を有する撮像装置を用いて取得した被写体の画像データから、ｚｊの最大値をｚｍａｘ、ｚｊの最小値をｚｍｉｎとして、前記光軸方向の位置ｚ（ｚｍｉｎ≦ｚ≦ｚｍａｘ）での画像データを推定する画像推定方法であって、Ｎ枚の画像データに対して、前記光軸方向に周波数変換を行い、Ｎ枚の変換画像データを算出する画像変換ステップと、ｚｍａｘ、ｚｍｉｎ、ｚ及びΔｚから前記Ｎ枚の変換画像データに対して定まる複素数を、前記Ｎ枚の変換画像データに乗算し、和をとる結合ステップと、を有することを特徴とする。