(57)【要約】【課題】  可視カメラのノイズに対する識別性能を客観的にかつ具体的に数値により評価することができるようにすることを目的とする。【解決手段】  可視カメラ６の反射光の三刺激値ＢX 、Y 、Z 、信号側の三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚと、ノイズの三刺激値ＸN 、ＹN 、ＺN とからノイズ等価ＮＥＸＤ、ＮＥＹＤ、ＮＥＺＤを演算する。そのノイズ等価ＮＥＸＤ、ＮＥＹＤ、ＮＥＺＤをＬ＊ａ＊ｂ＊表色系におけるパラメータΔＬ＊、Δａ＊、Δｂ＊に変換する。そのＬ＊ａ＊ｂ＊表色系におけるパラメータΔＬ＊、Δａ＊、Δｂ＊からＬａｂ空間におけるノイズ等価輝色差ＮＥＥＤの数値を演算する。このように、３次元の色空間において、ノイズ等価輝色差を表現することができるので、可視カメラのノイズに対する識別性能を客観的にかつ具体的に数値により評価することができる。【選択図】        図１
2006086769.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
可視カメラのノイズに対する識別性能を数値により評価する方法であって、
第１演算手段が、入力手段により入力された基準照明の照明分光特性の数値と、基準チャートの分光反射率の数値とから、反射光特性の数値を演算する第１演算ステップと、
第１変換手段が、前記第１演算ステップにより演算された前記反射光特性の数値を反射光の三刺激値の数値に変換する第１変換ステップと、
第２演算手段が、前記入力手段により入力された前記照明分光特性の数値と、前記分光反射率の数値と、可視カメラの分光特性の数値と、レンズの焦点距離の数値と、レンズの分光透過率の数値とから、可視カメラの感受特性の数値を演算する第２演算ステップと、
第２変換手段が、前記第２演算ステップにより演算された前記感受特性の数値を信号の三刺激値の数値に変換する第２変換ステップと、
第３演算手段が、前記第１変換ステップにより変換された反射光の三刺激値の数値と、前記第２変換ステップにより変換された信号の三刺激値の数値とから、単位光当たりの刺激値の数値を演算する第３演算ステップと、
第３変換手段が、前記入力手段により入力された可視カメラのシステムノイズの数値をノイズの三刺激値の数値に変換する第３変換ステップと、
第４変換手段が、前記第３変換ステップにより変換された前記ノイズの三刺激値の数値をノイズの刺激値の数値に変換する第４変換ステップと、
第４演算手段が、前記第３演算ステップにより演算された単位光当たりの刺激値の数値と、前記第４変換ステップにより変換されたノイズの刺激値の数値とから、ノイズ等価の数値を演算する第４演算ステップと、
第５変換手段が、前記第４演算ステップにより演算されたノイズ等価の数値をＬ＊ａ＊ｂ＊表色系におけるパラメータの数値に変換する第５変換ステップと、
第５演算手段が、前記第５変換ステップにより変換されたＬ＊ａ＊ｂ＊表色系におけるパラメータの数値から、Ｌａｂ空間におけるノイズ等価輝色差の数値を演算する第５演算ステップと、
を備えたことを特徴とする可視カメラのノイズに対する識別性能評価方法。
【請求項２】
コンピュータに、前記請求項１に記載された可視カメラのノイズに対する識別性能評価方法の各ステップを、実行させるためのプログラム。
【請求項３】
コンピュータに、前記請求項１に記載された可視カメラのノイズに対する識別性能評価方法の各ステップを、実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項４】
可視カメラのノイズに対する識別性能を数値により評価する装置であって、
基準照明の照明分光特性の数値と、基準チャートの分光反射率の数値と、可視カメラの分光特性の数値と、レンズの焦点距離の数値と、レンズの分光透過率の数値と、可視カメラのシステムノイズの数値とを入力する入力手段と、
前記入力手段により入力された前記照明分光特性の数値と、前記分光反射率の数値とから、反射光特性の数値を演算する第１演算手段と、
前記第１演算手段により演算された前記反射光特性の数値を反射光の三刺激値の数値に変換する第１変換手段と、
前記入力手段により入力された前記照明分光特性の数値と、前記分光反射率の数値と、前記分光特性の数値と、前記焦点距離の数値と、前記分光透過率の数値とから、可視カメラの感受特性の数値を演算する第２演算手段と、
前記第２演算手段により演算された前記感受特性の数値を信号の三刺激値の数値に変換する第２変換手段と、
前記第１変換手段により変換された反射光の三刺激値の数値と、前記第２変換手段により変換された信号の三刺激値の数値とから、単位光当たりの刺激値の数値を演算する第３演算手段と、
前記入力手段により入力された前記システムノイズの数値をノイズの三刺激値の数値に変換する第３変換手段と、
前記第３変換手段により変換された前記ノイズの三刺激値の数値をノイズの刺激値の数値に変換する第４変換手段と、
前記第３演算手段により演算された前記単位光当たりの刺激値の数値と、前記第４変換手段により変換された前記ノイズの刺激値の数値とから、ノイズ等価の数値を演算する第４演算手段と、
前記第４演算手段により演算された前記ノイズ等価の数値をＬ＊ａ＊ｂ＊表色系におけるパラメータの数値に変換する第５変換手段と、
前記第５変換手段により変換されたＬ＊ａ＊ｂ＊表色系におけるパラメータの数値から、Ｌａｂ空間におけるノイズ等価輝色差の数値を演算する第５演算手段と、
を備えたことを特徴とする可視カメラのノイズに対する識別性能評価装置。
【請求項５】
コンピュータを、前記請求項４に記載された可視カメラのノイズに対する識別性能評価装置の各手段として、機能させるためのプログラム。
【請求項６】
コンピュータを、前記請求項４に記載された可視カメラのノイズに対する識別性能評価装置の各手段として、機能させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、可視カメラのノイズに対する識別性能評価方法、コンピュータにその方法の各ステップを実行させるためのプログラム、そのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体、及び、可視カメラのノイズに対する識別性能評価装置、コンピュータをその装置の各手段として機能させるためのプログラム、そのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体（以下、単に、可視カメラ識別性能評価システムと称する）に係るものである。特に、本発明は、可視カメラのノイズに対する識別性能を客観的にかつ具体的に数値により評価することができる可視カメラ識別性能評価システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、安全警備のセキュリティーシステム、交通監視システム、船舶の航行システム、航空機の管制システム、国立公園の動物監視システムなどにおいては、画像処理技術が中心となっている。
【０００３】
前記画像を撮像する手段としては、例えば、高精細度カメラ（いわゆる、ハイビジョンカメラ）などの可視カメラが使用されている。前記可視カメラにおいて、性能を評価する手段としては、総画素数やＳ／Ｎ比などがある。
【０００４】
ところが、従来の可視カメラにおける性能評価手段には、ノイズに対する識別性能を客観的にかつ具体的に数値により評価する手段がない。
【０００５】
ここで、可視カメラのノイズに対する識別性能とは、撮像した画像がノイズに対して埋もれずに識別できる、すなわち、見える能力を言う。このノイズに対する識別性能が良ければ、遠距離の対象物を識別することができる。したがって、前記画像処理を行うシステムにおいて可視カメラを設置する場合には、その可視カメラの識別性能を客観的にかつ具体的に数値により把握することが重要である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、可視カメラのノイズに対する識別性能を客観的にかつ具体的に数値により評価することができる可視カメラ識別性能評価システムを提供することを目的とする。
【０００７】
本発明のその他の目的や新規な特徴は後述の実施の形態において明らかにする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の目的を達成するために、請求項１にかかる発明は、第１演算手段が、入力手段により入力された基準照明の照明分光特性の数値と、基準チャートの分光反射率の数値とから、反射光特性の数値を演算する第１演算ステップと、第１変換手段が、前記第１演算ステップにより演算された前記反射光特性の数値を反射光の三刺激値の数値に変換する第１変換ステップと、第２演算手段が、前記入力手段により入力された前記照明分光特性の数値と、前記分光反射率の数値と、可視カメラの分光特性の数値と、レンズの焦点距離の数値と、レンズの分光透過率の数値とから、可視カメラの感受特性の数値を演算する第２演算ステップと、第２変換手段が、前記第２演算ステップにより演算された前記感受特性の数値を信号の三刺激値の数値に変換する第２変換ステップと、第３演算手段が、前記第１変換ステップにより変換された反射光の三刺激値の数値と、前記第２変換ステップにより変換された信号の三刺激値の数値とから、単位光当たりの刺激値の数値を演算する第３演算ステップと、第３変換手段が、前記入力手段により入力された可視カメラのシステムノイズの数値をノイズの三刺激値の数値に変換する第３変換ステップと、第４変換手段が、前記第３変換ステップにより変換された前記ノイズの三刺激値の数値をノイズの刺激値の数値に変換する第４変換ステップと、第４演算手段が、前記第３演算ステップにより演算された単位光当たりの刺激値の数値と、前記第４変換ステップにより変換されたノイズの刺激値の数値とから、ノイズ等価の数値を演算する第４演算ステップと、第５変換手段が、前記第４演算ステップにより演算されたノイズ等価の数値をＬ＊ａ＊ｂ＊表色系におけるパラメータの数値に変換する第５変換ステップと、第５演算手段が、前記第５変換ステップにより変換されたＬ＊ａ＊ｂ＊表色系におけるパラメータの数値から、Ｌａｂ空間におけるノイズ等価輝色差の数値を演算する第５演算ステップと、を備えたことを特徴とする。
【０００９】
この結果、請求項１にかかる発明は、まず可視カメラの信号側の三刺激値とノイズ側の三刺激値とからノイズ等価を演算し、つぎにそのノイズ等価をＬ＊ａ＊ｂ＊表色系におけるパラメータに変換し、それからそのＬ＊ａ＊ｂ＊表色系におけるパラメータからＬａｂ空間におけるノイズ等価輝色差の数値を演算するものである。
【００１０】
すなわち、請求項１にかかる発明は、３次元の色空間において、ノイズ等価輝色差を表現することができる。これにより、請求項１にかかる発明は、可視カメラのノイズに対する識別性能を客観的にかつ具体的に数値により評価することができる。
【００１１】
また、請求項２にかかる発明は、コンピュータに、前記請求項１に記載された可視カメラのノイズに対する識別性能評価方法の各ステップを、実行させるためのプログラムを特徴とする。
【００１２】
この結果、請求項２にかかる発明は、プログラムをコンピュータに読み取らせることにより、コンピュータに、前記請求項１に記載された可視カメラのノイズに対する識別性能評価方法の各ステップを、実行させることができる。したがって、請求項２にかかる発明は、前記請求項１にかかる発明と同様に、可視カメラのノイズに対する識別性能を客観的にかつ具体的に数値により評価することができる。
【００１３】
また、請求項３にかかる発明は、コンピュータに、前記請求項１に記載された可視カメラのノイズに対する識別性能評価方法の各ステップを、実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を特徴とする。
【００１４】
この結果、請求項３にかかる発明は、記録媒体に記録されているプログラムをコンピュータに読み取らせることにより、コンピュータに、前記請求項１に記載された可視カメラのノイズに対する識別性能評価方法の各ステップを、実行させることができる。したがって、請求項３にかかる発明は、前記請求項１にかかる発明と同様に、可視カメラのノイズに対する識別性能を客観的にかつ具体的に数値により評価することができる。
【００１５】
また、請求項４にかかる発明は、基準照明の照明分光特性の数値と、基準チャートの分光反射率の数値と、可視カメラの分光特性の数値と、レンズの焦点距離の数値と、レンズの分光透過率の数値と、可視カメラのシステムノイズの数値とを入力する入力手段と、前記入力手段により入力された前記照明分光特性の数値と、前記分光反射率の数値とから、反射光特性の数値を演算する第１演算手段と、前記第１演算手段により演算された前記反射光特性の数値を反射光の三刺激値の数値に変換する第１変換手段と、前記入力手段により入力された前記照明分光特性の数値と、前記分光反射率の数値と、前記分光特性の数値と、前記焦点距離の数値と、前記分光透過率の数値とから、可視カメラの感受特性の数値を演算する第２演算手段と、前記第２演算手段により演算された前記感受特性の数値を信号の三刺激値の数値に変換する第２変換手段と、前記第１変換手段により変換された反射光の三刺激値の数値と、前記第２変換手段により変換された信号の三刺激値の数値とから、単位光当たりの刺激値の数値を演算する第３演算手段と、前記入力手段により入力された前記システムノイズの数値をノイズの三刺激値の数値に変換する第３変換手段と、前記第３変換手段により変換された前記ノイズの三刺激値の数値をノイズの刺激値の数値に変換する第４変換手段と、前記第３演算手段により演算された前記単位光当たりの刺激値の数値と、前記第４変換手段により変換された前記ノイズの刺激値の数値とから、ノイズ等価の数値を演算する第４演算手段と、前記第４演算手段により演算された前記ノイズ等価の数値をＬ＊ａ＊ｂ＊表色系におけるパラメータの数値に変換する第５変換手段と、前記第５変換手段により変換されたＬ＊ａ＊ｂ＊表色系におけるパラメータの数値から、Ｌａｂ空間におけるノイズ等価輝色差の数値を演算する第５演算手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１６】
この結果、請求項４にかかる発明は、前記請求項１にかかる発明と同様に、可視カメラのノイズに対する識別性能を客観的にかつ具体的に数値により評価することができる。
【００１７】
また、請求項５にかかる発明は、コンピュータを、前記請求項４に記載された可視カメラのノイズに対する識別性能評価装置の各手段として、機能させるためのプログラムを特徴とする。
【００１８】
この結果、請求項５にかかる発明は、プログラムをコンピュータに読み取らせることにより、コンピュータを、前記請求項４に記載された可視カメラのノイズに対する識別性能評価装置の各手段として、機能させることができる。したがって、請求項５にかかる発明は、前記請求項４にかかる発明と同様に、可視カメラのノイズに対する識別性能を客観的にかつ具体的に数値により評価することができる。
【００１９】
また、請求項６にかかる発明は、コンピュータを、前記請求項４に記載された可視カメラのノイズに対する識別性能評価装置の各手段として、機能させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を特徴とする。
【００２０】
この結果、請求項６にかかる発明は、記録媒体に記録されているプログラムをコンピュータに読み取らせることにより、コンピュータを、前記請求項４に記載された可視カメラのノイズに対する識別性能評価装置の各手段として、機能させることができる。したがって、請求項６にかかる発明は、前記請求項４にかかる発明と同様に、可視カメラのノイズに対する識別性能を客観的にかつ具体的に数値により評価することができる。
【発明の効果】
【００２１】
本発明にかかる可視カメラのノイズに対する識別性能評価方法（請求項１）によれば、３次元の色空間において、ノイズ等価輝色差を表現することができるので、可視カメラのノイズに対する識別性能を客観的にかつ具体的に数値により評価することができる。
【００２２】
また、本発明にかかるプログラム（請求項２）によれば、プログラムをコンピュータに読み取らせることにより、コンピュータに、可視カメラのノイズに対する識別性能評価方法の各ステップを、実行させることができる。この結果、請求項２にかかる発明は、請求項１にかかる発明と同様に、３次元の色空間において、ノイズ等価輝色差を表現することができるので、可視カメラのノイズに対する識別性能を客観的にかつ具体的に数値により評価することができる。
【００２３】
また、本発明にかかる記録媒体（請求項３）によれば、記録媒体に記録されているプログラムをコンピュータに読み取らせることにより、コンピュータに、可視カメラのノイズに対する識別性能評価方法の各ステップを、実行させることができる。この結果、請求項３にかかる発明は、請求項１にかかる発明と同様に、３次元の色空間において、ノイズ等価輝色差を表現することができるので、可視カメラのノイズに対する識別性能を客観的にかつ具体的に数値により評価することができる。
【００２４】
また、本発明にかかる可視カメラのノイズに対する識別性能評価装置（請求項４）によれば、請求項１にかかる発明と同様に、３次元の色空間において、ノイズ等価輝色差を表現することができるので、可視カメラのノイズに対する識別性能を客観的にかつ具体的に数値により評価することができる。
【００２５】
また、本発明にかかるプログラム（請求項５）によれば、プログラムをコンピュータに読み取らせることにより、コンピュータを、可視カメラのノイズに対する識別性能評価装置の各手段として、機能させることができる。この結果、請求項５にかかる発明は、請求項４にかかる発明と同様に、３次元の色空間において、ノイズ等価輝色差を表現することができるので、可視カメラのノイズに対する識別性能を客観的にかつ具体的に数値により評価することができる。
【００２６】
また、本発明にかかる記録媒体（請求項６）によれば、記録媒体に記録されているプログラムをコンピュータに読み取らせることにより、コンピュータを、可視カメラのノイズに対する識別性能評価装置の各手段として、機能させることができる。この結果、請求項６にかかる発明は、請求項４にかかる発明と同様に、３次元の色空間において、ノイズ等価輝色差を表現することができるので、可視カメラのノイズに対する識別性能を客観的にかつ具体的に数値により評価することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
以下、本発明にかかる可視カメラのノイズに対する識別性能評価システムの実施の形態の１例を添付図面を参照して説明する。なお、この実施の形態により、この可視カメラのノイズに対する識別性能評価システムが限定されるものではない。
【００２８】
（ハードウエアの構成の説明）
図２はハードウエアの構成を示すブロック図である。図２において、１は入力装置、２は演算装置、３は出力装置である。
【００２９】
前記入力装置１は、キーボード、ＯＣＲ、マウス、タブレット、ライトペン、イメージスキャナーなどからなる。また、前記演算装置２は、ＣＰＵ、並列プロセッサ、ベクトルプロセッサなどからなる。さらに、前記出力装置３は、ディスプレー装置、プリンタなどからなる。
【００３０】
（ハードウエアの機能の説明）
図１は図２に示したハードウエアの機能を示すブロック図である。図１において、１は前記入力装置、２は前記演算装置、３は前記出力装置である。
【００３１】
前記入力装置１は、基準照明４の照明分光特性Ｓ（λ）１１の数値と、基準チャート５の分光反射率ＲR 、G 、B （λ）１２の数値と、可視カメラ６の分光特性バーｒ（λ）、バーｇ（λ）、バーｂ（λ）１３の数値と、レンズ７の焦点距離（光学諸元）Ｆ１４の数値と、レンズ７の分光透過率μ（λ）１５の数値と、可視カメラ６のシステムノイズ[Ｖ]ＲN 、ＧN 、ＢN １６の数値とを入力する手段である。
【００３２】
前記演算装置２は、第１〜第５演算手段２０１、２０３，２０５、２０８、２１０と、第１〜第５変換手段２０２、２０４、２０６、２０７、２０９とから構成されている。
【００３３】
前記第１演算手段２０１は、下式（１）に基づいて、前記入力装置１により入力された基準照明の照明分光特性Ｓ（λ）１１の数値と、基準チャートの分光反射率ＲR 、G 、B （λ）１２の数値とから、反射光特性ＢR 、G 、B （λ）の数値を演算するものである。
【００３４】
【数１】
2006086769.tif 000003
【００３５】
前記第１変換手段２０２は、下式（２）に基づいて、前記第１演算手段２０１により演算された前記反射光特性ＢR 、G 、B （λ）の数値を反射光の三刺激値ＢX 、Y 、Z の数値に変換するものである。なお、下式（２）において、Ａの変換行列は、１例であるから、この数値に限定されない。
【００３６】
【数２】
2006086769.tif 000004
【００３７】
前記第２演算手段２０３は、下式（３）に基づいて、前記入力装置１により入力された前記照明分光特性Ｓ（λ）１１の数値と、前記分光反射率ＲR 、G 、B （λ）１２の数値と、前記可視カメラ６の分光特性バーｒ（λ）、バーｇ（λ）、バーｂ（λ）１３の数値と、前記レンズ７の焦点距離（光学諸元）Ｆ１４の数値と、レンズ７の分光透過率μ（λ）１５の数値とから、可視カメラ６の感受特性[Ｖ]Ｒ、Ｇ、Ｂの数値を演算するものである。
【００３８】
【数３】
2006086769.tif 000005
【００３９】
前記第２変換手段２０４は、下式（４）、（５）に基づいて、前記第２演算手段２０３により演算された前記感受特性[Ｖ]Ｒ、Ｇ、Ｂの数値を信号の三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚの数値に変換するものである。なお、下式（４）において、Ａの変換行列は、１例であるから、この数値に限定されない。
【００４０】
【数４】
2006086769.tif 000006
【００４１】
【数５】
2006086769.tif 000007
【００４２】
前記第３演算手段２０５は、下式（６）に基づいて、前記第１変換手段２０２により変換された反射光の三刺激値ＢX 、Y 、Z の数値と、前記第２変換手段２０４により変換された信号の三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚの数値とから、単位光当たりの刺激値[Ｖ]ＶSX 、SY 、SZ の数値を演算するものである。
【００４３】
【数６】
2006086769.tif 000008
【００４４】
前記第３変換手段２０６は、下式（７）に基づいて、前記入力装置１により入力された可視カメラ６のシステムノイズ[Ｖ]ＲN 、ＧN 、ＢN の数値をノイズの三刺激値ＸN 、ＹN 、ＺN の数値に変換するものである。なお、下式（７）において、Ａは上式（２）、（４）の変換行列Ａを使用する。
【００４５】
【数７】
2006086769.tif 000009
【００４６】
前記第４変換手段２０７は、同じく上式（７）に基づいて、前記第３変換手段２０６により変換された前記ノイズの三刺激値ＸN 、ＹN 、ＺN の数値をノイズの刺激値[Ｖ]ＶNX 、NY 、NZ の数値に変換するものである。
【００４７】
前記第４演算手段２０８は、下式（８）に基づいて、前記第３演算手段２０５により演算された単位光当たりの刺激値[Ｖ]ＶSX 、SY 、SZ の数値と、前記第４変換手段２０７により変換されたノイズの刺激値[Ｖ]ＶNX 、NY 、NZ の数値とから、ノイズ等価ＮＥＸＤ、ＮＥＹＤ、ＮＥＺＤの数値を演算するものである。
【００４８】
【数８】
2006086769.tif 000010
【００４９】
前記第５変換手段２０９は、下式（９）に基づいて、前記第４演算手段２０８により演算されたノイズ等価ＮＥＸＤ、ＮＥＹＤ、ＮＥＺＤの数値をＬ＊ａ＊ｂ＊表色系におけるパラメータΔＬ＊、Δａ＊、Δｂ＊の数値に変換するものである。なお、下式（９）において、四角で囲まれた具体的数値「１１６」、「１６」、「５００」、「２００」は、１例であるから、この数値に限定されない。
【００５０】
【数９】
2006086769.tif 000011
【００５１】
前記第５演算手段２１０は、下式（１０）に基づいて、前記第５変換手段２０９により変換されたＬ＊ａ＊ｂ＊表色系におけるパラメータΔＬ＊、Δａ＊、Δｂ＊の数値から、Ｌａｂ空間におけるノイズ等価輝色差ＮＥＥＤの数値を演算するものである。
【００５２】
【数１０】
2006086769.tif 000012
【００５３】
前記出力装置３は、前記演算装置２の演算結果を表示、出力するものである。
【００５４】
（概要の説明）
図３はこの実施の形態の概要を示すブロック図である。図３において、４は前記基準照明、５は前記基準チャート、６は性能評価を行う前記可視カメラ、７は前記可視カメラのレンズである。前記基準照明４を点灯して、前記基準照明４からの光を前記基準チャート５に照射させる。一方、前記可視カメラ６により、前記基準チャート５を撮像する。
【００５５】
この実施の形態の可視カメラのノイズに対する識別性能評価システムは、前記可視カメラ６により撮像された画像がノイズに対して埋もれずにどの程度識別できるのか、すなわち、前記可視カメラ６の識別性能を客観的にかつ具体的に数値により評価するものである。
【００５６】
すなわち、前記基準照明４の照明分光特性Ｓ（λ）１１の数値と、前記基準チャート５の分光反射率ＲR 、G 、B （λ）１２の数値と、前記可視カメラ６の分光特性バーｒ（λ）、バーｇ（λ）、バーｂ（λ）１３の数値と、前記レンズ７の焦点距離（光学諸元）Ｆ１４の数値と、前記レンズ７の分光透過率μ（λ）１５の数値と、前記可視カメラ６のシステムノイズ[Ｖ]ＲN 、ＧN 、ＢN １６の数値とは、それぞれ、把握されているものである。これらの数値を、前記入力装置１にそれぞれ入力する。
【００５７】
すると、前記第１演算手段２０１が上式（１）に基づいて反射光特性ＢR 、G 、B （λ）の数値を演算する。つぎに、前記第１変換手段２０２が上式（２）に基づいて反射光の三刺激値ＢX 、Y 、Z の数値に変換する。つぎに、前記第２演算手段２０３が上式（３）に基づいて可視カメラ６の感受特性[Ｖ]Ｒ、Ｇ、Ｂの数値を演算する。つぎに、前記第２変換手段２０４が上式（４）、（５）に基づいて、信号の三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚの数値に変換する。前記第３演算手段２０５が上式（６）に基づいて、単位光当たりの刺激値[Ｖ]ＶSX 、SY 、SZ の数値を演算する。一方、前記第３変換手段２０６が上式（７）に基づいてカメラのシステムノイズ[Ｖ]ＲN 、ＧN 、ＢNをノイズの三刺激値ＸN 、ＹN 、ＺN の数値に変換する。つぎに、前記第４変換手段２０７が同じく上式（７）に基づいてノイズの刺激値[Ｖ]ＶNX 、NY 、NZ の数値に変換する。それから、前記第４演算手段２０８が上式（８）に基づいてノイズ等価ＮＥＸＤ、ＮＥＹＤ、ＮＥＺＤの数値を演算する。つぎに、前記第５変換手段２０９が上式（９）に基づいてＬ＊ａ＊ｂ＊表色系におけるパラメータΔＬ＊、Δａ＊、Δｂ＊の数値に変換する。そして、前記第５演算手段２１０が上式（１０）に基づいて、Ｌａｂ空間におけるノイズ等価輝色差ＮＥＥＤの数値を演算する。その求められたノイズ等価輝色差ＮＥＥＤが前記出力装置３に出力される。
【００５８】
（異なった可視カメラにより撮像された画像の説明）
図４は異なった可視カメラにより撮像された画像を模擬的に示す説明図である。図４において、４は前記基準照明、５は前記基準チャートである。同一の前記基準照明４により照明された同一色（この例では、赤色）の前記基準チャート５を、異なった可視カメラＡ、Ｂにより撮像したＡ、Ｂ画像を比較検討してみる。
【００５９】
前記可視カメラＡにより撮像されたＡ画像（ノイズが小）と前記可視カメラＢにより撮像されたＢ画像（ノイズが大）との信号レベル（可視カメラの感受特性[Ｖ]Ｒ、Ｇ、Ｂ）は、等しい。ところが、Ａ画像のノイズのｐ−ｐ、すなわち、ノイズレベル（可視カメラのシステムノイズ[Ｖ]ＲN 、ＧN 、ＢN ）は、約０．０１１ｍＶである。それに対して、Ｂ画像のノイズのｐ−ｐ、すなわち、ノイズレベル（可視カメラのシステムノイズ[Ｖ]ＲN 、ＧN 、ＢN ）は、約０．０４５ｍＶである。
【００６０】
このために、図４に示すように、Ｂ画像の方がＡ画像よりもノイジイである。これをノイズ等価輝色差ＮＥＥＤで表現すると、Ａ画像は１２５、これに対して、Ｂ画像は２０１であり、Ｂ画像の方がＡ画像よりも数値的に約倍ノイズが大きいといえる。これにより、可視カメラのノイズに対する識別性能を客観的にかつ具体的に数値により評価することができる。
【００６１】
（具体的数値による説明）
以下、前記可視カメラＢによるＮＥＥＤを具体的数値により求めてみる。
【００６２】
まず、前記第１演算手段２０１により演算される前記反射光の特性ＢR 、G 、B （λ）の数値は、図５（Ａ）の分光の欄に示される。つぎに、前記第２演算手段２０３により演算される可視カメラの感受特性[Ｖ]Ｒ、Ｇ、Ｂの数値は、図５（Ａ）の信号レベルの欄に示される。つぎに、前記第２変換手段２０４により変換される信号の三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚの数値は、図５（Ｂ）の信号の欄に示される。一方、入力装置１により入力される可視カメラ６のシステムノイズ[Ｖ]ＲN 、ＧN 、ＢN の数値は、図５（Ｃ）のノイズｐ−ｐの欄及びノイズレベルの欄に示される。つぎに、前記第３変換手段２０６により変換されるノイズの三刺激値ＸN 、ＹN 、ＺN の数値は、図５（Ｄ）のノイズの欄に示される。
【００６３】
それから、前記第４演算手段２０８により演算されるノイズ等価ＮＥＸＤ、ＮＥＹＤ、ＮＥＺＤの数値は、図６（Ａ）のＮＥＸＹＺＤの欄に示される。つぎに、前記第５変換手段２０９により変換されるＬ＊ａ＊ｂ＊表色系におけるパラメータΔＬ＊、Δａ＊、Δｂ＊の数値は、図６（Ｂ）のＬａｂの欄に示される。そして、前記第５演算手段２１０により演算されるＬａｂ空間におけるノイズ等価輝色差ＮＥＥＤの数値は、図６（Ｃ）のＮＥＥＤの欄及び図６（Ｄ）のＮＥＥＤのＢ画像の欄に示される。
【００６４】
なお、前記可視カメラＢによるＮＥＥＤの具体的数値を求める際に、基準照明４の照明分光特性Ｓ（λ）１１の数値と、基準チャート５の分光反射率ＲR 、G 、B （λ）１２の数値と、可視カメラ６の分光特性バーｒ（λ）、バーｇ（λ）、バーｂ（λ）１３の数値と、レンズ７の焦点距離（光学諸元）Ｆ１４の数値と、レンズ７の分光透過率μ（λ）１５の数値と、第１変換手段２０２により変換される反射光の三刺激値ＢX 、Y 、Z の数値と、第３演算手段２０５により演算される単位光当たりの刺激値[Ｖ]ＶSX 、SY 、SZ の数値と、第４変換手段２０７により変換されるノイズの刺激値[Ｖ]ＶNX 、NY 、NZ の数値とは、それぞれ省略されている。
【００６５】
一方、前記可視カメラＡによるＮＥＥＤの具体的数値は、途中の具体的な数値を省略するが、図６（Ｄ）のＮＥＥＤのＡ画像の欄に示される。
【００６６】
図７はＸＹＺ（Ｙｘｙ）表色系を示す説明図である。このＸＹＺ（Ｙｘｙ）表色系は、第１変換手段２０２により変換される反射光の三刺激値ＢX 、Y 、Z と、第２変換手段２０４により変換される信号の三刺激値Ｘ、Ｙ、Ｚと、第３変換手段２０６により変換されるノイズの三刺激値ＸN 、ＹN 、ＺN とを示す際に使用される。
【００６７】
図８はＬ＊ａ＊ｂ＊表色系を示す説明図である。このＬ＊ａ＊ｂ＊表色系は、第５変換手段２０９により変換されるＬ＊ａ＊ｂ＊表色系におけるパラメータΔＬ＊、Δａ＊、Δｂ＊を示す際に使用される。
【００６８】
図９はＬ＊ａ＊ｂ＊表色系の色差図を示す説明図である。このＬ＊ａ＊ｂ＊表色系の色差図は、第５演算手段２１０により演算されるＬａｂ空間におけるノイズ等価輝色差ＮＥＥＤを示す際に使用される。
【００６９】
前記図９において、Ａは基準の色、Ｂは測定試料の色、Ａ´は測定試料の色Ｂと同一明るさでの基準の色を示す。ここで、ΔＬは、測定試料の色Ｂと同一明るさでの基準の色Ａ´と、基準の色Ａとの明るさの差分である。Δａは、測定試料の色Ｂと同一明るさでの基準の色Ａ´と、測定試料の色Ｂとの赤方向の差分である。Δｂは、測定試料の色Ｂと同一明るさでの基準の色Ａ´と、測定試料の色Ｂとの黄方向の差分である。そして、ΔＥ＊ａｂは、基準の色Ａと測定試料の色Ｂとの色差、すなわち、Ｌａｂ空間におけるノイズ等価輝色差ＮＥＥＤである。
【００７０】
（実施の形態の効果の説明）
このように、この実施の形態にかかる可視カメラのノイズに対する識別性能評価システムは、まず、可視カメラ６の信号側の三刺激値ＢX 、Y 、Z 、Ｘ、Ｙ、Ｚと、ノイズの三刺激値ＸN 、ＹN 、ＺN とからノイズ等価ＮＥＸＤ、ＮＥＹＤ、ＮＥＺＤを演算する。つぎに、そのノイズ等価ＮＥＸＤ、ＮＥＹＤ、ＮＥＺＤをＬ＊ａ＊ｂ＊表色系におけるパラメータΔＬ＊、Δａ＊、Δｂ＊に変換する。それから、そのＬ＊ａ＊ｂ＊表色系におけるパラメータΔＬ＊、Δａ＊、Δｂ＊からＬａｂ空間におけるノイズ等価輝色差ＮＥＥＤの数値を演算するものである。
【００７１】
すなわち、この実施の形態にかかる可視カメラのノイズに対する識別性能評価システムは、３次元の色空間において、ノイズ等価輝色差を表現することができる。これにより、この実施の形態にかかる可視カメラのノイズに対する識別性能評価システムは、可視カメラのノイズに対する識別性能を客観的にかつ具体的に数値により評価することができる。
【００７２】
以上本発明の実施の形態について説明してきたが、本発明はこれに限定されることなく請求項の記載の範囲内において各種の変形、変更が可能なことは当業者には自明であろう。
【図面の簡単な説明】
【００７３】
【図１】本発明の可視カメラのノイズに対する識別性能評価システムにかかる実施の形態の１例のハードウエアの機能を示すブロック図である。
【図２】本発明の可視カメラのノイズに対する識別性能評価システムにかかる実施の形態の１例のハードウエアの構成を示すブロック図である。
【図３】同じく、概要を示すブロック図である。
【図４】同じく、異なった可視カメラにより撮像された画像を模擬的に示す説明図である。
【図５】同じく、（Ａ）は可視カメラＢの分光及び信号レベルの具体的数値を示す説明図、（Ｂ）は可視カメラＢの信号の具体的数値を示す説明図、（Ｃ）は可視カメラＢのノイズｐ−ｐ及びノイズレベルの具体的数値を示す説明図、（Ｄ）は可視カメラＢのノイズの具体的数値を示す説明図である。
【図６】同じく、（Ａ）は可視カメラＢのＮＥＸＹＺＤの具体的数値を示す説明図、（Ｂ）は可視カメラＢのＬａｂの具体的数値を示す説明図、（Ｃ）は可視カメラＢのＮＥＥＤの具体的数値を示す説明図、（Ｄ）は可視カメラＡによるＡ画像のＮＥＥＤ及び可視カメラＢによるＢ画像のＮＥＥＤの具体的数値を示す説明図である。
【図７】ＸＹＺ（Ｙｘｙ）表色系を示す説明図である。
【図８】Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系を示す説明図である。
【図９】Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系の色差図を示す説明図である。
【符号の説明】
【００７４】
１  入力装置（入力手段）
１１  基準照明の照明分光特性
１２  基準チャートの分光反射率
１３  可視カメラの分光特性
１４  レンズの焦点距離
１５  レンズの分光透過率
１６  可視カメラのシステムノイズ
２  演算手段
２０１  第１演算手段
２０２  第１変換手段
２０３  第２演算手段
２０４  第２変換手段
２０５  第３演算手段
２０６  第３変換手段
２０７  第４変換手段
２０８  第４演算手段
２０９  第５変換手段
２１０  第５演算手段
３  出力装置（出力手段）
４  基準照明
５  基準チャート
６  可視カメラ
７  レンズ
【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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