(57)【要約】【課題】物体に埋め込まれるマーカーの形状があらかじめ定められていない場合でも、簡易な処理で埋め込まれた情報を読み取ることができる画像処理装置を得ること。【解決手段】画像処理装置１は、背景部分との間の色差を用いて埋め込まれたマーカーを有する撮影対象物を撮影して得られた画像データから、背景部分に対応する色を示す色情報を算出する色判定部１１と、画像データの画素ごとの色と色情報との間の色差を示すΔＥ00を算出し、算出したΔＥ00が閾値以上であるか否かに基づいてマーカーを検出する閾値判定部１２と、を備え、ΔＥ00の算出に用いる係数は、評価指標を用いて最適化された値である。【選択図】図６
2018036968.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
背景部分との間の色差を用いて埋め込まれたマーカーを有する撮影対象物を撮影して得られた画像データから、前記背景部分に対応する色を示す色情報を算出する色判定部と、
前記画像データの画素ごとの色と前記色情報との間の色差を示すΔＥ00を算出し、算出したΔＥ00が閾値以上であるか否かに基づいてマーカーを検出する閾値判定部と、
を備え、
ΔＥ00の算出に用いる係数は、評価指標を用いて最適化された値であることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記背景部分に表示される色を示す条件である基準条件により表示された部分を撮影して得られる２つの画像データを第１の撮影データとし、前記基準条件により表示された部分を撮影して得られる画像データと前記基準条件との間の色差が人間に識別可能な限界の色差となる条件である識別可能条件により表示された部分を撮影して得られる画像データとを第２の撮影データとし、前記第１の撮影データを構成する２つの画像データの間の色差を示すΔＥ00の誤差範囲を第１の誤差範囲とし、前記第２の撮影データを構成する２つの画像データの間の色差を示すΔＥ00の誤差範囲を第１の誤差範囲とするとき、
前記評価指標は、前記第１の誤差範囲のうち前記第２の誤差範囲側の端と、前記第２の誤差範囲のうち前記第１の誤差範囲側の端と、の間の距離であ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】
前記背景部分に表示される色を示す条件である基準条件により表示された部分を測定して得られる波長ごとの反射率を第１の反射率とし、前記第１の反射率に対して誤差を与えた反射率を第２の反射率とするとき、
前記誤差を与えた波長に対する前記第１の反射率と前記第２の反射率との間の色差を示すΔＥ00の所望の波長範囲の面積を第１の面積とし、前記誤差を与えた波長に対する前記第１の反射率と前記第２の反射率との間の色差を示すΔＥ00の所望の波長範囲以外の面積の総和を第２の面積とするとき、前記評価指標は、前記第１の面積の前記第２の面積に対する比である特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記誤差は、所定の波長刻みで、波長ごとに反射率を所定の比率で変化させて得られる誤差であることを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記色判定部は、前記画像データに対してガンマ補正を行い、
前記ガンマ補正におけるガンマ値は、前記評価指標を用いて最適化された値であることを特徴とする請求項１から４のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項６】
背景部分との間の色差を用いて埋め込まれたマーカーを有する撮影対象物を撮影して画像データを取得する撮影装置と、
前記撮影装置により取得された前記画像データからマーカーを検出する画像処理装置と、
を備え、
前記画像処理装置は、
前記撮影装置により取得された前記画像データから、前記背景部分に対応する色を示す色情報を算出する色判定部と、
前記画像データの画素ごとの色と前記色情報との間の色差であるΔＥ00を算出し、算出したΔＥ00が閾値以上であるか否かに基づいてマーカーを検出する閾値判定部と、
を備え、
ΔＥ00の算出に用いる係数は、評価指標を用いて最適化された値であることを特徴とする画像処理システム。
【請求項７】
背景部分との間の色差を用いて埋め込まれたマーカーを有する撮影対象物を撮影して得られた画像データから、前記背景部分に対応する色を示す色情報を算出する第１のステップと、
前記画像データの画素ごとの色と前記色情報との間の色差であるΔＥ00を算出し、算出したΔＥ00が閾値以上であるか否かに基づいてマーカーを検出する第２のステップと、
を含み、
ΔＥ00の算出に用いる係数は、評価指標を用いて最適化された値であることを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本実施形態は、画像処理装置、画像処理システムおよび画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
物体に付加した情報をカメラ等で識別する技術が多分野で検討されており、その一例としてＡＲ（Augmented  Reality）技術への応用が挙げられる。用途によっては、物体に付加された情報が人間には視認されることが望ましくないこともあり、人間には視認できない赤外光と再規性反射材を用いた技術が検討されている。しかしながら、赤外光と再規性反射材を用いた技術は装置が大がかりとなり汎用性も高くない。
【０００３】
また、人間には視認できず機械には識別可能な色差を用いた電子透かしにより、物体に情報を埋め込む技術も提案されている。例えば、特許文献１には、青色系の照射光を反射すると共に色相、輝度又は彩度のうちの少なくとも一を画像の空間で空間周波数として高周期に変化するパターンをマーカーとして画像に埋め込む技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−２３２８８６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記特許文献１に記載の技術では、物体に埋め込まれる情報を示すマーカーの形状は、あらかじめ定められている必要がある。また、上記特許文献１に記載の技術では、埋め込まれた情報を読み取る際に、テンプレートを用いたマッチングを行う必要があり、処理負荷が高くなるという問題がある。
【０００６】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、物体に埋め込まれるマーカーの形状があらかじめ定められていない場合でも、簡易な処理で埋め込まれた情報を読み取ることができる画像処理装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一つの実施形態によれば、画像処理装置は、背景部分との間の色差を用いて埋め込まれたマーカーを有する撮影対象物を撮影して得られた画像データから、前記背景部分に対応する色を示す色情報を算出する色判定部と、前記画像データの画素ごとの色と前記色情報との間の色差を示すΔＥ00を算出し、算出したΔＥ00が閾値以上であるか否かに基づいてマーカーを検出する閾値判定部と、を備え、ΔＥ00の算出に用いる係数は、評価指標を用いて最適化された値であることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、物体に埋め込まれるマーカーの形状があらかじめ定められていない場合でも、簡易な処理で埋め込まれた情報を読み取ることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、本発明にかかる画像処理システムの構成例を示す図である。
【図２】図２は、実施の形態の画像処理システムの適用例を示す図である。
【図３】図３は、画像処理装置として機能する計算機システムの構成例を示す図である。
【図４】図４は、試料の一例を示す図である。
【図５】図５は、目視評価に基づいて求められた識別可能条件の一例を示す図である。
【図６】図６は、画像処理装置の機能構成例を示す図である。
【図７】図７は、閾値決定装置の構成例を示す図である。
【図８】図８は、基準条件の誤差範囲および識別可能条件の誤差範囲の一例を示す図である。
【図９】図９は、基準条件の誤差範囲および識別可能条件の誤差範囲の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、閾値決定装置におけるｋL，ｋC，ｋHの最適化手順の一例を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、ｋLとマージンの値との関係の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、係数を全て１に設定した場合と図１２に示した手順により算出された係数を用いた場合との比較を示す図である。
【図１３】図１３は、係数を全て１に設定した場合と図１２に示した手順により算出された係数を用いた場合との比較を示す図である。
【図１４】図１４は、係数を全て１に設定した場合と図１２に示した手順により算出された係数を用いた場合との比較を示す図である。
【図１５】図１５は、波長ごとの反射率の測定結果の一例を示す図である。
【図１６】図１６は、図１５の波長３８７ｎｍ付近の拡大図である。
【図１７】図１７は、反射率に誤差を与えて算出されたΔＥ00を、ｋL＝１，ｋC＝１，ｋH＝１として算出した場合と第１の実施の形態により最適化された係数を用いて算出した場合との一例を示す図である。
【図１８】図１８は、反射率に誤差を与えて算出されたΔＥ00を、ｋL＝１，ｋC＝１，ｋH＝１として算出した場合と第１の実施の形態により最適化された係数を用いて算出した場合との一例を示す図である。
【図１９】図１９は、反射率に誤差を与えて算出されたΔＥ00を、ｋL＝１，ｋC＝１，ｋH＝１として算出した場合と第１の実施の形態により最適化された係数を用いて算出した場合との一例を示す図である。
【図２０】図２０は、ガンマ補正における入出力特性であるガンマ特性を説明するための図である。
【図２１】図２１は、ガンマ補正における入出力特性であるガンマ特性を説明するための図である。
【図２２】図２２は、閾値設定のための全体処理手順の一例を示す図である。
【図２３】図２３は、ガンマ値の最適化手順の一例を示す図である。
【図２４】図２４は、ガンマ値が最適化された後のガンマ特性の一例を示す図である。
【図２５】図２５は、はガンマ値およびΔＥ00を算出する際の係数を最適化した後のΔＥ00の例を示す図である。
【図２６】図２６は、ガンマ値およびΔＥ00を算出する際の係数を最適化した後のΔＥ00の例を示す図である。
【図２７】図２７は、ガンマ値およびΔＥ00を算出する際の係数を最適化した後のΔＥ00の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に添付図面を参照して、実施形態にかかる画像処理装置、画像処理システムおよび画像処理方法を詳細に説明する。なお、これらの実施形態により本発明が限定されるものではない。
【００１１】
（第１の実施の形態）
図１は、本発明にかかる画像処理システムの構成例を示す図である。図１に示すように、本実施の形態の画像処理システムは、画像処理装置１および撮影装置２を備える。画像処理装置１は、例えば、パーソナルコンピュータ等の計算機システムにより実現される。撮影装置２は、例えば、デジタルカメラ等であり、対象物を撮影して、撮影した画像を画像データとして出力可能な装置である。
【００１２】
図２は、本実施の形態の画像処理システムの適用例を示す図である。図２に示すように、撮影装置２は、撮影対象物３を撮影し、撮影した画像を画像データとして画像処理装置１へ出力する。撮影対象物３には、後述するように、情報を示すマーカーが埋め込まれている。画像処理装置１は、撮影装置２から画像データを取得し、画像データからマーカーを抽出して、抽出したマーカーを解析して埋め込まれた情報を取得する。
【００１３】
なお、図１では、画像処理装置１と撮影装置２とが別の装置である例を示しているが、画像処理装置１と撮影装置２とは一体化されていてもよい。例えば、カメラ機能付き携帯端末、カメラ機能付きタブレットまたは処理機能付きデジタルカメラ等により本実施の形態の画像処理システムが実現されてもよい。また、図１では、画像処理装置１と撮影装置２とが接続されている例を示しているが、画像処理装置１と撮影装置２とは接続されていなくてもよく、画像処理装置１は、撮影装置２により取得された画像データを、外部記憶媒体を介して撮影装置２から取得してもよい。
【００１４】
図３は、本実施の形態の画像処理装置１として機能する計算機システムの構成例を示す図である。この計算機システムは、たとえば、制御部１０１と入力部１０２と記憶部１０３と表示部１０４と通信部１０５とを備え、これらはシステムバス１０６を介して接続されている。
【００１５】
制御部１０１は、本発明にかかる画像処理プログラムを実行するＣＰＵ（Central  Processing  Unit）等のプロセッサである。入力部１０２は、たとえばキーボードやマウスなどで構成され、計算機システムのユーザが、各種情報の入力を行うために使用する。記憶部１０３は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory），ＲＯＭ（Read  Only  Memory）などの各種メモリおよびハードディスクなどのストレージデバイスを含み、上記制御部１０１が実行すべきプログラム，処理の過程で得られた必要なデータ，などを記憶する。また、記憶部１０３は、プログラムが一時的に利用する一時的な記憶領域としても使用される。表示部１０４は、ＣＲＴ，ＬＣＤ（液晶表示パネル）などで構成され、計算機システムのユーザに対して各種画面を表示する。
【００１６】
ここで、本発明にかかる画像処理プログラムが実行可能な状態になるまでの計算機システムの動作例について説明する。上述した構成をとる計算機システムには、例えば、ＣＤ−ＲＯＭドライブ（図示せず）にセットされたＣＤ−ＲＯＭから、画像処理プログラムが記憶部１０３にインストールされる。そして、画像処理プログラムの実行時に、記憶部１０３から読み出された画像処理が記憶部１０３の所定の場所に格納される。この状態で、制御部１０１は、記憶部１０３に格納されたプログラムに従って、画像処理を実行する。
【００１７】
なお、ここでは、ＣＤ−ＲＯＭを記録媒体として、上記プログラムを提供しているが、これに限らず、計算機システムの構成、提供するプログラムの容量などに応じて、たとえば、磁気ディスク，光磁気ディスク，磁気テープなどの記録媒体を用いることも可能である。また、電子メール，インターネットなどの伝送媒体により提供されたプログラムを用いることとしてもよい。
【００１８】
次に、本実施の形態の撮影対象物３に埋め込まれるマーカーについて説明する。撮影対象物３を観察する人間に、撮影対象物３に埋め込まれるマーカーが視認されないようにすることは望ましい場合がある。例えば、撮影対象物３が、映像をユーザへ提示するものである場合、ユーザは映像を観察しているため、埋め込まれたマーカーが視認できないことが望ましい。本実施の形態では、撮影対象物３のうちマーカーが埋め込まれる部分の地の色を基準色と定義し、マーカーの色を基準色とわずかに異ならせる。このとき、マーカーの色と基準色との間の色差を、人間が認識できずかつ機械が認識できる色差に設定する。人間が認識できずかつ機械が認識できる色差を設定するための手順を以下に示す。
【００１９】
はじめに、人間が視認可能な限界を示す識別可能条件を、目視評価により求めておく。具体的には、まず、複数の基準色について、それぞれ基準色を印刷する際の条件である基準条件を定める。そして、試料となる印刷用紙に対して、マーカーを配置する位置を決定し、マーカーを配置する部分が基準条件とわずかに色が異なる条件（以下、マーカー条件と呼ぶ）で印刷され、残りの部分は基準条件で印刷されるように、印刷を行う。このようにして、基準条件で印刷された部分（以下、背景部分と呼ぶ）と、マーカー条件により印刷されたマーカーとを含む試料が生成される。
【００２０】
図４は、試料の一例を示す図である。試料５０は、マーカー５１と、背景部分５２とを含む。各マーカー５１は、すなわちマーカー５１として示した矩形内の領域はマーカー条件で印刷され、背景部分５２は基準条件で印刷される。マーカー条件が異なる複数の試料を生成して、被験者に各試料を目視してもらい、各試料について被験者がマーカー５１を視認可能であったか否かを目視評価結果として記録する。そして、目視評価結果に基づいて、人間が視認可能な限界のマーカー条件である識別可能条件を求める。換言すると、各基準条件に対応する識別可能条件は、目視評価に基づいて、人間に視認可能であった試料のマーカー条件のうち、基準条件との間の色差ΔＥ00が最も小さいマーカー条件である。例えば、人間が視認可能な限界のマーカー条件としては、一定数以上の被験者が視認できたマーカー条件のうち、一定数未満の被験者が視認できなかったマーカー条件に一番近い条件を用いることができる。
【００２１】
図５は、目視評価に基づいて求められた識別可能条件の一例を示す図である。図５に示した識別可能条件は、次のような手順で目視評価を行った結果に基づいて算出されたものである。まず、赤、緑、青の基準条件として図５に示したＲＧＢ値を定義し、赤、緑、青の基準条件ごとに、各基準条件からＲＧＢ値を変更したものをマーカー条件と複数定義する。そして、図４で例示したように、光沢紙に、背景部分５２を基準条件で印刷し、マーカー５１をマーカー条件で印刷する。マーカー５１は、１０ｍｍ四方の正方形および５ｍｍ四方の正方形とした。本目視評価では、試料ごとに図４に示すように合計７個のマーカー５１を印刷した。このようにして、赤、緑、青の基準条件ごとに、複数の試料が生成される。
【００２２】
この後、光源としてＤ５０光源を用いて、各試料を１４人の被験者に目視してもらい、全てのマーカー５１を被験者が識別できた場合に、「正答」と判定する。試料ごとに、「正答」と判定された被験者の数の総被験者数に対する割合を算出する。そして、赤、緑、青の基準条件ごとに、「正答」と判定された被験者が総被験者数の５０％以上であった場合は、該試料に印刷されたマーカー５１が人間に視認可能であると判断する。人間に視認可能であった試料のマーカー条件のうち、基準条件との間の色差が最も小さいマーカー条件を識別可能条件とする。
【００２３】
人間が感じる色差を示す指標としては、Ｌ*ａ*ｂ*（ＣＩＥ（Commission  Internationale  de  l'Eclairage：国際照明委員会）により策定されたＬ*ａ*ｂ*表色系における値）がある。本実施の形態では、Ｌ*ａ*ｂ*に比べ、より人間の色弁別に近い値を表現することができるΔＥ00を色差の指標として用いる。
【００２４】
ΔＥ00は、２つの色のＬ*ａ*ｂ*の値に基づいて算出することができる。算出方法については、文献１（「色彩工学」第２版，大田  登著，東京電気大学出版局，２００１年９月刊行）、文献２（「ＪＩＳ  Ｚ  ８７３０：２００９  色の表示方法-物体色の色差」，日本工業規格，http://kikakurui.com/z8/Z8730-2009-01.html）をはじめとした各種教科書および文献に掲載されている方法を用いることができる。具体的には、ΔＥ00は、以下の式（１）により算出することができる。
【００２５】
【数１】
2018036968.tif 000003
【００２６】
なお、ΔＬ’は２色のCIE明度指数平均であり、ΔＣ’は２色のCIELABの彩度差であり、ΔＨ’は２色のCIELABの色相差である。ＳLは明度差の重みづけ係数であり、ＳCは彩度差の重みづけ係数であり、ＳHは色相差の重みづけ係数である。ｋLは色差の観察条件が標準的な観察条件と異なる場合の明度差の補正係数であり、ｋCは色差の観察条件が標準的な観察条件と異なる場合の彩度差の補正係数であり、ｋHは色差の観察条件が標準的な観察条件と異なる場合の色相差の補正係数であり、ＲTは青領域だけに適用される重みづけ係数である。ｋL，ｋC，ｋHは、環境に応じて任意の値に設定可能であるが、標準的な観察条件では一般に１に設定される。
【００２７】
また、ΔＬ’，ΔＣ’，ΔＨ’は、２色のそれぞれのＬ*ａ*ｂ*の値の値から算出することができる。Ｌ*ａ*ｂ*の値は、ＸＹＺ表色系における値から算出することができる（文献１参照）。また、ＲＧＢ（ＲＧＢ表色系での値）からＸＹＺ（ＸＹＺ表色系での値）への変換は、各種式が知られている。
【００２８】
以上のようにして、基準条件ごとに、人間に視認可能な限界の色差を示す識別可能条件が得られる。背景を基準条件で印刷し、基準条件と識別可能条件でマーカーを印刷すると、人間に視認可能な限界の色差でマーカーが印刷されることになる。人間に視認可能な限界の色差でマーカーが印刷された場合、観察者は注意深く観察しないとマーカーを識別できないため、実用上は識別可能条件でマーカーを印刷すれば、観察者が、マーカーが埋め込まれた物を見た場合に、マーカーがじゃまになることはないと考えられる。このため、本実施の形態では、背景部分を基準条件で印刷し、基準条件と識別可能条件でマーカーを印刷したものを撮影対象物３として、撮影装置２により撮影してマーカーを読み取るとする。なお、基準条件とマーカー部分の色の間の色差が、基準条件と識別可能条件との間の色差より小さくなるような条件でマーカーを印刷してもよい。例えば、上述した目視評価において、人間にマーカーが識別されない限界の条件を求めて、この条件でマーカーを印刷してもよい。
【００２９】
また、以上の例では、光沢用紙に印刷する場合を説明したが、物体を着色する方法であればよく、光沢用紙に印刷する例に限らず、同様に目視評価を行うことで識別可能条件を決定することができる。
【００３０】
以上、本実施の形態の撮影対象物３における背景部分とマーカーとの色差について説明した。本実施の形態の画像処理装置１は、撮影対象物３を撮影して得られる画像データに基づいて、マーカーを認識してマーカーにより示される情報を読み取る。この際、画像処理装置１は、まず背景部分を認識し、画像データにおける各部分の背景部分の色との間の色差ΔＥ00を求め、ΔＥ00が閾値以上となる部分をマーカーと認識する。しかしながら、撮影された画像データは、環境光の影響等による誤差により、印刷された色と完全に一致するとは限らずばらつきが生じる。このため、印刷された色を前提に、単純に背景部分とマーカーとを分離させるための閾値を定めておくと正しくマーカー部分を認識できない可能性がある。また、誤差を考慮して閾値を設定する場合、基準条件で印刷された２つの部分を撮影した画像データ間の色差の取り得る範囲である第１の誤差範囲と、基準条件で印刷された部分を撮影した画像データと識別可能条件で印刷された部分を撮影した画像データとの間の色差の取り得る範囲である第２の誤差範囲とが重複して、閾値が設定できない場合も考えられる。本実施の形態では、ΔＥ00を算出する際の係数であるｋL，ｋC，ｋHを調整して最適化することにより、第１の誤差範囲と、第２の誤差範囲が重複する場合でも閾値を設定できるようにする。
【００３１】
以下、ｋL，ｋC，ｋHを最適化して算出された閾値を用いて画像データからマーカーを読み取る本実施の形態の画像処理装置１の構成および動作の詳細と、閾値の決定方法について説明する。
【００３２】
図６は、本実施の形態の画像処理装置１の機能構成例を示す図である。画像処理装置１は、色判定部１１、閾値判定部１２、マーカー解析部１３および閾値記憶部１４を備える。色判定部１１、閾値判定部１２、マーカー解析部１３は、画像処理プログラムにより制御部１０１により実現される処理部である。また、閾値記憶部１４は、図３に示した記憶部１０３の一部により実現される。
【００３３】
色判定部１１は、背景部分との間の色差を用いて埋め込まれたマーカーを有する撮影対象物を撮影して得られた画像データから、背景部分に対応する色を示す色情報を算出する。例えば、色判定部１１は、画像データの画素ごとのＲＧＢ値の度数を求め、最も頻度の高いＲＧＢ値を背景部分の色情報とする等の方法により背景部分に対応する色を示す色情報を算出する。閾値判定部１２は、画像データの画素ごとの色と色情報が示す色との間の色差を示すΔＥ00を算出し、算出したΔＥ00が閾値以上であるか否かに基づいてマーカーを検出する。なお、閾値判定部１２は、算出したΔＥ00が閾値以上でありかつ上限値以下であるか否かに基づいてマーカーを検出するようにしてもよい。この場合、上限値は背景部分と全く異なる色の部分がマーカーとして認識されるのを防止するために設定される値である。後述するように、閾値判定部１２においてΔＥ00の算出に用いる係数は、後述する評価指標を用いて最適化された値である。
【００３４】
図７は、本実施の形態の閾値決定装置４の機能構成例を示す図である。閾値決定装置４は、識別可能条件算出部４１、評価結果記憶部４２、情報記憶部４３、係数算出部４４および閾値決定部４５を備える。閾値決定装置４は、画像処理装置１を実現する計算機システムと同一の計算機システムにより実現されてもよいし、画像処理装置１とは別の計算機システムにより実現されてもよい。換言すると、画像処理装置１が閾値決定装置４としての機能を有していてもよいし、画像処理装置１と閾値決定装置４とは別の装置であってもよい。閾値決定装置４が、画像処理装置１とは別の計算機システムにより実現される場合、閾値決定装置４を実現する計算機システムの構成例は図３と同様である。識別可能条件算出部４１、係数算出部４４、係数算出部４４、係数算出部４４、係数算出部４４および閾値決定部４５は、制御部１０１により実現される処理部である。また、評価結果記憶部４２および情報記憶部４３は、図３に示した記憶部１０３の一部により実現される。
【００３５】
次に、本実施の形態の動作について説明する。上述したように、本実施の形態では、まず、基準条件ごとに識別可能条件を求める。識別可能条件の算出方法の一例は、上述した目視評価を用いた方法であるが、識別可能条件の算出方法は上述した例に限定されない。ここでは、目視評価の結果を用いて識別可能条件を算出する例について説明する。試料ごとの基準条件およびマーカー条件と目視評価の結果とは、評価者による入力等により、評価結果記憶部４２に格納される。
【００３６】
識別可能条件算出部４１は、試料ごとの基準条件およびマーカー条件と目視評価の結果とに基づいて、基準条件ごとに、人間に視認可能であった試料のマーカー条件のうち、基準条件との間の色差ΔＥ00が最も小さいマーカー条件を識別可能条件として求める。識別可能条件算出部４１は、基準条件と識別可能条件との対応を色情報として情報記憶部４３へ記憶する。基準条件が、図５に例示したように、赤、緑、青の３つである場合には、図５に示した情報が色情報として情報記憶部４３に記憶される。なお、基準条件の数は、３つに限定されず、４つ以上であってもよい。
【００３７】
なお、ここでは、閾値決定装置４が識別可能条件を算出する例を説明したが、閾値決定装置４とは別の装置により識別可能条件を算出してもよい。この場合には、閾値決定装置４は、識別可能条件算出部４１および評価結果記憶部４２を備える必要はなく、情報記憶部４３に記憶される情報は、別の装置から受信される、または外部記憶装置からコピーされるまたは評価者により入力される。
【００３８】
次に、本実施の形態のマーカー判定のための閾値の決定方法について説明する。本実施の形態では、誤差を考慮して、閾値を決定する。誤差は、例えば、同一の条件で生成された試料を複数回撮影して得られる複数の画像データにおけるばらつきとして算出する。具体的には、基準条件により印刷された２つの試料を１対として、１対の試料を同時に撮影する。この撮影を、複数回実施する。そして、同時に撮影された２つの試料に対応する２つの画像データの間の色差であるΔＥ00を算出する。これにより、基準条件で印刷された試料間の色差ΔＥ00が複数求められる。全ての条件が同じであれば、これら複数の、基準条件で印刷された試料を撮影した画像データ間の色差ΔＥ00は０となるはずであるが、実際には、試料の位置により光の入射する角度が異なっていること等により、この色差ΔＥ00は０になるとは限らず、ばらつきが生じる。本実施の形態では、一例として、このばらつきの範囲を、算出されたΔＥ00のσ（標準偏差）と定義する。以下では、色差ΔＥ00のσ（標準偏差）を、基準条件の誤差範囲（第１の誤差範囲）と呼ぶ。また、基準条件により印刷された試料と識別可能条件により印刷された試料とを１対として、上記と同様に、１対の試料を同時に撮影する。この撮影を、複数回実施する。そして、同時に撮影された２つの試料に対応する２つの画像データの間の色差であるΔＥ00を算出する。これにより、基準条件で印刷された試料を撮影した画像データと識別条件で印刷された試料を撮影した画像データと間の色差ΔＥ00が複数求められる。これらのΔＥ00のばらつきの範囲すなわちσ（標準偏差）を、識別可能条件の誤差範囲（第２の誤差範囲）と呼ぶ。なお、ここでは、ばらつきの範囲としてσを用いたが、２σを用いる等でもよく、ばらつきの範囲の算出方法はこの例に限定されない。
【００３９】
図８および図９は、基準条件の誤差範囲および識別可能条件の誤差範囲の一例を示す図である。図８に示した例では、基準条件の誤差範囲２０２が、識別可能条件の誤差範囲２０３と重複している。このため、図８の例では、基準条件に対応する部分であるか識別可能条件に対応する部分であるかを判別するための閾値を設定することができない。図９に示した例では、基準条件の誤差範囲２０４が、識別可能条件の誤差範囲２０５と重複していない。このため、図９に示した例では、基準条件に対応する部分であるか識別可能条件に対応する部分であるかを判別するための閾値を設定することができる。基準条件に対応する部分であるか識別可能条件に対応する部分であるかを正確に判別できるようにするには、識別可能条件の誤差範囲のうち基準条件の誤差範囲に近い側の端と基準条件の誤差範囲のうち識別可能条件の誤差範囲に近い側の端との間のΔＥ00の差が、大きい方が望ましい。以下、識別可能条件の誤差範囲のうち基準条件の誤差範囲に近い側の端と基準条件の誤差範囲のうち識別可能条件の誤差範囲に近い側の端との間のΔＥ00の差を、マージンと呼ぶ。本実施の形態では、マージンを最大にするように、ｋL，ｋC，ｋHを調整する。すなわち、ｋL，ｋC，ｋHを最適化の条件として、マージンを最大化するという条件を用いる。
【００４０】
以下、ｋL，ｋC，ｋHを最適化して閾値を決定する方法について説明する。図１０は、閾値決定装置４におけるｋL，ｋC，ｋHの最適化手順の一例を示すフローチャートである。図１０は、１つの基準条件に対応する処理を示しており、閾値決定装置４は、基準条件ごとに、図１０に示した処理を実施する。図１０に示すように、閾値決定装置４では、係数算出部４４が、撮影装置２により撮影された画像データを取得する（ステップＳ１）。
【００４１】
画像データの取得方法は、例えば、撮影装置２と閾値決定装置４が接続されることにより係数算出部４４が撮影装置２から画像データを取得する方法であってもよいし、外部記憶媒体を介した取得方法であってもよい。また、ステップＳ１で取得する画像データには、基準条件で印刷された１対の試料を撮影した１対の画像データである第１の撮影データと、基準条件と識別可能条件と印刷された１対の試料を撮影した１対の画像データである第２の撮影データとを含む。上述したように、基準条件で印刷された１対の試料の撮影と、基準条件と識別可能条件と印刷された１対の試料の撮影とはそれぞれ複数回実施されるため、第１の撮影データおよび第２の撮影データはそれぞれ複数である。第１の撮影データおよび第２の撮影データは、撮影装置２により撮影されたＲＧＢ（ＲＧＢ形式で表現されたデータ）である。ステップＳ１で取得された画像データは、情報記憶部４３へ格納される。
【００４２】
係数算出部４４は、情報記憶部４３から第１の撮影データおよび第２の撮影データを読み出し、第１の撮影データおよび第２の撮影データをＲＧＢからＸＹＺ（ＸＹＺ表色系における値）へ変換する（ステップＳ２）。係数算出部４４は、第１の撮影データおよび第２の撮影データを、ＸＹＺからＬ*ａ*ｂ*へ変換する（ステップＳ３）。上述した通り、第１の撮影データは、２つの基準条件に対応する試料を撮影した１対の画像データであり、第２の撮影データは、基準条件に対応する試料を撮影した画像データと識別可能条件に対応する試料を撮影した画像データとで構成される１対の画像データである。また、第１の撮影データおよび第２の撮影データは、それぞれ複数であるため、ステップＳ２およびステップＳ３では、複数の第１の撮影データおよび第２の撮影データについて、それぞれ実施される。
【００４３】
次に、係数算出部４４は、ｋL，ｋC，ｋHを設定する（ステップＳ４）。初期値、すなわちステップＳ６を初めて実施する場合のｋL，ｋC，ｋHは、ｋL＝１，ｋC＝１，ｋH＝１に設定する。後述するステップＳ１０を経由して２回目以降にステップＳ６を実施する場合には、前回までに設定された係数とは異なる係数を設定する。例えば、係数を変更するステップと、係数ごとの最大値を定めておき、１回ステップＳ６を実施するごとに１との係数を１ステップずつ変更する。例えば、ステップを１とすると、初回は、ｋL＝１，ｋC＝１，ｋH＝１に設定し、２回目は、ｋL＝２，ｋC＝１，ｋH＝１に設定し、ｋLがｋLの最大値であるｋLmaxとなるまで、１ずつｋLを増加させる。ｋLがｋLの最大値になると、ｋL＝１，ｋC＝２，ｋH＝１に設定し、同様にｋLがｋLの最大値であるｋLmaxとなるまで、１ずつｋLを増加させる。このような処理をｋCの最大値であるｋCmaxとなるまで実施する。ｋHについても同様に最大値ｋHmaxとなるまで１ずつ増加させる。
【００４４】
ここで、ｋL，ｋC，ｋHの最大値の設定方法について一例を説明する。図１１は、ｋLとマージンの値との関係の一例を示す図である。図１１は、ｋL，ｋC，ｋHのうちｋLを変化させて、ｋLの値ごとに、図９に示したマージンを算出した結果である。図１１に示すように、ｋLが増えるにつれてマージンは増えるが、ｋLがある程度以上になると、ｋLが増加してもマージンの値はほとんど変化しなくなる。すなわち、マージンの値はある値に収束する。なお、図１１では、マージンの値は、収束する値を１としている。したがって、ｋLの最大値は、ｋLを増加させても一定量以上マージンが変化しなくなる値に設定すればよい。ここでは、図１１に基づいて、ｋLmaxを１００に設定する。ｋCおよびｋHについても同様の計算を行うと、同様の傾向があり、ｋCmaxおよびｋHmaxを１００に設定する。
【００４５】
図１０の説明に戻り、次に、係数算出部４４は、ステップＳ３で算出されたＬ*ａ*ｂ*をΔＥ00に変換する（ステップＳ５）。ステップＳ５で算出されるΔＥ00は、第１の撮影データに対応する複数のΔＥ00と、第２の撮影データに対応する複数のΔＥ00とである。次に、閾値決定部４５は、ステップＳ５で変換されたΔＥ00から評価指標Ｃｏｓを算出し、ＣｏｓがＣｏｓ＿ｍａｘより大きいか否かを判断する（ステップＳ６）。Ｃｏｓ＿ｍａｘは、Ｃｏｓの最大値を示す値であり、初期値は、例えば０に設定されている。
【００４６】
本実施の形態では、Ｃｏｓとして、図１１に示したマージン、すなわち識別可能条件の誤差範囲のうち基準条件の誤差範囲に近い側の端と基準条件の誤差範囲のうち識別可能条件の誤差範囲に近い側の端との間のΔＥ00の差を用いる。上述したように、ステップＳ５では、第１の撮影データに対応する複数のΔＥ00と、第２の撮影データに対応する複数のΔＥ00とが算出される。第１の撮影データに対応する複数のΔＥ00のばらつきが基準条件の誤差範囲であり、第２の撮影データに対応する複数のΔＥ00のばらつきが識別可能条件の誤差範囲である。換言すると、本実施の形態の評価指標は、第１の誤差範囲（基準条件の誤差範囲）のうち第２の誤差範囲（識別可能条件の誤差範囲）側の端と、第２の誤差範囲のうち第１の誤差範囲側の端と、の間の距離である。
【００４７】
ＣｏｓがＣｏｓ＿ｍａｘより大きい場合（ステップＳ６  Ｙｅｓ）、閾値決定部４５は、Ｃｏｓ＿ｍａｘ＝Ｃｏｓとし、そのときに設定されている係数（ｋL，ｋC，ｋH）の値を保持する（ステップＳ７）。閾値決定部４５は、終了条件を満たすか否かを判断し（ステップＳ８）、終了条件を満たす場合（ステップＳ８  Ｙｅｓ）、処理を終了する。終了条件を満たさない場合（ステップＳ８  Ｎｏ）、ステップＳ６へ戻る。終了条件としては、ｋL，ｋC，ｋHの全ての係数について、最大値までステップＳ５、ステップＳ６の処理が行われたという条件を用いることができる。
【００４８】
ＣｏｓがＣｏｓ＿ｍａｘ以下である場合（ステップＳ６  Ｎｏ）、閾値決定部４５は、ステップＳ７を実施せずに、ステップＳ８へ進む。
【００４９】
以上の処理により、評価指標Ｃｏｓであるマージンを最大化する係数を、最適化された係数として算出することができる。図１２、図１３、図１４は、係数を全て１に設定した場合と図１０に示した手順により算出された係数を用いた場合との比較を示す図である。図１２は、赤の基準条件に対応する結果、図１３は、緑の基準条件に対応する結果、図１４は、青の基準条件に対応する結果をそれぞれ示している。図１２、図１３、図１４では、左側に係数を全て１に設定した場合を示し、右側に図１０に示した手順により算出された係数を用いた場合を示している。図１２、図１３、図１４からわかるように、係数を全て１に設定した場合には基準条件の誤差範囲と識別可能条件の誤差範囲とが重複して閾値を設定できないのに対し、図１０に示した手順により算出された係数を用いると閾を設定できるようになることがわかる。なお、この例では、図１０に示した手順により、赤および緑の基準条件については、ｋL＝１，ｋC＝１００，ｋH＝１００が最適値として算出され、青の基準条件については、ｋL＝１００，ｋC＝１，ｋH＝１が最適値として算出されている。
【００５０】
最適化された係数を決定した後の閾値の設定方法は、どのような方法を用いてもよいが、例えば、マージンの中央値を閾値として設定する方法を用いることができる。
【００５１】
図６に示した画像処理装置１は、上述したような手順で設定された係数および閾値を用いて、撮影装置２により撮影された画像データからマーカーを検出する。具体的には、閾値記憶部１４に、基準条件ごとの閾値が閾値情報としてあらかじめ記憶される。そして、撮影装置２が、色差を用いてマーカーが埋め込まれた撮影対象物３を撮影する。色判定部１１は、撮影装置２から、画像データを取得し、背景部分の色（ＲＧＢ）を判定し、判定した色を示す色情報を閾値判定部１２へ通知する。背景部分については、全画像のそれぞれの画素のなかで、最も多い色を背景部分の色と判定してもよいし、その他の方法で判定してもよい。
【００５２】
閾値判定部１２は、通知された色情報に基づいて、閾値記憶部１４に格納されている閾値情報から、対応する閾値を読み出す。なお、背景部分の色が閾値情報に格納されている基準条件と一致する場合には、該基準条件に対応する閾値を読み出せばよい。背景部分の色に一致する基準条件が閾値情報内に無い場合には、背景部分の色に最も近い基準条件を選択してもよいし、複数の基準条件に対応する複数の閾値から、用いる閾値を算出してもよい。閾値判定部１２は、通知された色情報と、画像データの各画素の色との間のΔＥ00を上述した最適化された係数を用いて算出する。そして、閾値判定部１２は、算出したΔＥ00を、閾値記憶部１４から読み出した閾値または算出した閾値と比較することにより、画像データの各画素がマーカーであるか否かを判定し、埋め込まれているマーカーを検出し、検出したマーカーの形状等をマーカー解析部１３へ通知する。マーカー解析部１３は、閾値判定部１２により通知されたマーカーを解析してマーカーにより示される情報を得る。
【００５３】
以上のように、本実施の形態では、色差を用いて物体に埋め込まれたマーカーを検出する際に、ΔＥ00を、閾値と比較することによりマーカーを検出するようにした。ΔＥ00を算出する際に用いられる係数は、評価指標であるマージンの大きさに基づいて算出される。また、閾値は、上述した係数を用いて算出されたマージンに基づいて算出される。これにより、本実施の形態の画像処理装置１は、物体に埋め込まれるマーカーの形状があらかじめ定められていない場合でも、簡易な処理で埋め込まれた情報を読み取ることができる。
【００５４】
（第２の実施の形態）
第１の実施の形態では、評価指標としてマージンが最大になるようにΔＥ00を算出する際に用いられる係数を決定した。本実施の形態では、評価指標として別の指標を用いる例を説明する。本実施の形態のシステム構成および各装置の構成は、第１の実施の形態と同様である。以下、第１の実施の形態と異なる点を説明し、第１の実施の形態と重複する説明を省略する。
【００５５】
第１の実施の形態では、複数回撮影することにより得られる色差のばらつきにより誤差を考慮したが、本実施の形態では、反射率に誤差を与えることにより誤差のΔＥ00に対する影響を評価し、誤差を与えた後のΔＥ00に基づいて得られる指標を、係数を最適化するための評価指標として用いる。
【００５６】
図１５は、波長ごとの反射率の測定結果の一例を示す図である。図１５は、基準条件により印刷された試料を測定した反射率の一例を示している。図１６は、図１５の波長３８７ｎｍ付近の拡大図である。ここでは、一例として、波長１ｎｍごとに、１％の反射率（分光反射率のその波長の測定値の１％）の誤差を与える例を説明するが、誤差を与える波長の刻み、与える誤差の量はこの例に限定されない。また、ここでは、３８０−７８０ｎｍの間で１ｎｍごとに反射率に誤差を与えるとするが、反射率に誤差を与える波長の範囲はこの範囲に限定されない。図１６は、３８７ｎｍに対応する反射率に誤差を与えることを説明するための図であり、図１６に示すように、誤差付加値２００は、３８７ｎｍの反射率の測定値２０１に、反射率が増加する側に１％の誤差を与えたものである。このように、誤差を与える波長を１ｎｍごとに変えて、誤差を与えた反射率と、誤差を与える前の反射率（すなわち測定された反射率）との間のΔＥ00を算出する。具体的には、測定された反射率である第１の反射率をＸＹＺに変換し、誤差を与えた反射率である第２の反射率をＸＹＺに変換し、第１の反射率から変換されたＸＹＺと第２の反射率から変換されたＸＹＺとＬ*ａ*ｂ*を算出する。そして、Ｌ*ａ*ｂ*をΔＥ00に変換する。これにより、反射率に誤差を与えた場合と誤差を与えていない場合との間のΔＥ00が、誤差を与えた波長ごとに生成される。なお、ここでは、波長ごとに反射率が増加する側に誤差を与える例を説明したが、波長ごとに反射率が減少する側に誤差を与えてもよい。さらに、波長ごとに反射率が増加する側、反射率が減少する側の両方に誤差を与えてもよい。
【００５７】
本実施の形態では、係数を最適化する際の評価指標として、上述したように反射率に誤差を与えて算出されたΔＥ00の所望の波長の領域の面積の、所望の波長領域以外の領域の合計の面積に対する比を用いる。図１７、図１８、図１９は、反射率に誤差を与えて算出されたΔＥ00を、ｋL＝１，ｋC＝１，ｋH＝１として算出した場合と第１の実施の形態により最適化された係数を用いて算出した場合との一例を示す図である。図１７、図１８、図１９の横軸は、誤差を与えた波長を示しており、縦軸は、各波長の反射率に誤差を与えた場合に、誤差を与えた反射率と誤差を与える前の反射率（すなわち測定された反射率）との間のΔＥ00を算出したものである。図１７の最適化例３００は、第１の実施の形態により、赤の基準条件で印刷された試料の反射率に基づいて、ｋL，ｋC，ｋHを最適化した場合に、反射率に誤差を与えて算出されたΔＥ00である。図１７の比較例３０１は、赤の基準条件で印刷された試料の反射率に基づいて、ｋL＝１，ｋC＝１，ｋH＝１として反射率に誤差を与えて算出されたΔＥ00を算出した例である。
【００５８】
図１８の最適化例３０２は、第１の実施の形態により、緑の基準条件で印刷された試料の反射率に基づいて、ｋL，ｋC，ｋHを最適化した場合の反射率に誤差を与えて算出されたΔＥ00である。図１８の比較例３０３は、緑の基準条件で印刷された試料の反射率に基づいて、ｋL＝１，ｋC＝１，ｋH＝１として反射率に誤差を与えて算出されたΔＥ00を算出した例である。図１９の最適化例３０４は、第１の実施の形態により、青の基準条件で印刷された試料の反射率に基づいて、ｋL，ｋC，ｋHを最適化した場合の反射率に誤差を与えて算出されたΔＥ00である。図１９の比較例３０５は、青の基準条件で印刷された試料の反射率に基づいて、ｋL＝１，ｋC＝１，ｋH＝１として反射率に誤差を与えて算出されたΔＥ00を算出した例である。
【００５９】
図１７、図１８、図１９からわかるように、係数を最適化することにより、ピークを中心とした領域以外の面積の、ピークを中心した領域以外の面積に対する比が、比較例に比べて増加していることがわかる。換言すると、係数を最適化することにより、所望の波長領域（ピークを中心とした領域）以外の成分が相対的に減少することがわかる。このことから、所望の波長領域の面積の所望の波長領域以外の面積に対する比を、直接評価指標として用いても係数を最適化できることがわかる。
【００６０】
具体的には、測定された反射率と、誤差を与えた反射率とを用いて、係数（ｋL，ｋC，ｋH）を設定してＬ*ａ*ｂ*を算出する。そして、第１の実施の形態と同様に、係数を変更してＬ*ａ*ｂ*からΔＥ00を算出し、算出されたΔＥ00を用いた以下に述べる評価指標に基づいて、評価指標を最大にする係数を求める。なお、上述したようにΔＥ00は、誤差を与えた波長ごとに算出される。
【００６１】
本実施の形態の評価指標としては、マージンの代わりに、誤差を与えた波長に対する反射率に誤差を与えた場合と誤差を与えていない場合との間のΔＥ00における、所望の波長領域の面積Ａの所望の波長領域以外の面積Ｂに対する比を用いる。換言すると、誤差を与えた波長に対する反射率に誤差を与えた場合と誤差を与えていない場合との間のΔＥ00の所望の波長範囲の面積を第１の面積とし、誤差を与えた波長に対する反射率に誤差を与えた場合と誤差を与えていない場合との間のΔＥ00の所望の波長範囲以外の面積の総和を第２の面積とするとき、本実施の形態の評価指標は、第１の面積の第２の面積に対する比である。図１７には、所望の波長領域が、領域４００であった場合の面積Ａと面積Ｂ（＝Ｂ1＋Ｂ2)を例示している。所望の波長領域の具体例としては、以下の（１）から（７）が挙げられるが、所望の波長領域はこれらの例に限定されない。
【００６２】
（１）半値幅の領域すなわちピークの波長を含み、ピークの両側でピークの強度の５０％以上の強度となる波長範囲
（２）ピークの波長を含み、ピークの両側でピークの強度の１０％以上の強度となる波長範囲
（３）ピークの波長を含み、ピークの両側でピークの強度の１％以上の強度となる波長範囲
（４）撮影装置２における撮像素子（ＣＣＤ（Charge  Coupled  Device），ＣＭＯＳ（Complementary  Metal  Oxide  Semiconductor）等）のフィルタ特性に応じた波長範囲（例えば、赤の場合、撮像素子の赤フィルタにおける透過範囲）
（５）ピークの波長を含み、ピークとなる波長を正規分布の平均値とした場合の１σに対応する強度となる波長範囲、すなわちピークに対して３１．７％以上の強度となる波長範囲
（６）ピークの波長を含み、ピークとなる波長を正規分布の平均値とした場合の２σに対応する強度となる波長範囲、すなわちピークに対して４．５５％以上の強度となる波長範囲
（７）ピークの波長を含み、ピークとなる波長を正規分布の平均値とした場合の３σに対応する強度となる波長範囲、すなわちピークに対して０．２７％以上の強度となる波長範囲
【００６３】
なお、上記の（１）から（７）の例のうち、（４）以外の例については、誤差を与えた波長に対する反射率に誤差を与えた場合と誤差を与えていない場合との間のΔＥ00のそのものを用いるのではなく、ピークを中心としてなだらかに減衰するよう外挿してすなわちスムージングした後に、求めることが望ましい。これは、ピークを中心としてなだらかに減衰した形状となっていない部分は測定誤差等の影響であると考えられるためである。図２０は、反射率に誤差を与えて算出されたΔＥ00をピークを中心としてなだらかに減衰するよう外挿した一例を示す図である。図２０では、算出結果３０５は、反射率に誤差を与えて算出されたΔＥ00を示し、外挿結果３０６は、算出結果３０５を、ピークを中心としてなだらかに減衰するよう外挿したものを示している。また、図２０では、上記の（６）に対応する２σとなる強度３０７を図示している。図２０の例において、上記の（６）の例で所望の波長範囲を決めた波長範囲が、波長範囲５００である。
【００６４】
上記の（１）から（７）の例のうち、（４）以外の例は、ピークの波長を含み、強度がピークに対して所定の比率以上となる範囲と言い換えることもできる。なお、係数（ｋL，ｋC，ｋH）を変更すると、誤差を与えた波長に対する反射率に誤差を与えた場合と誤差を与えていない場合との間のΔＥ00がピークとなる波長が変わる可能性がある。したがって、上記の例のうち（４）以外の例では、係数（ｋL，ｋC，ｋH）により、所望の波長範囲が変わる可能性がある。このため、上記の例のうち（４）以外の例については、例えば、ｋL＝１，ｋC＝１，ｋH＝１のように基準となる係数の値を定めておき、基準となる係数を用いて上記の例により算出された所望の波長範囲を、係数の値によらずに用いてもよい。または、上記の例のうち（４）以外の例をそのまま用いて、係数ごとに所望の波長範囲が異なるようにしてもよい。
【００６５】
以上述べた（１）から（７）のうち（４）以外の例を用いて、係数の最適化を行う実験を行うと、いずれの例も、係数の最適化を行わない場合よりマージンが大きくなるという結果が得られた。（１）から（７）のいずれを用いても、係数の最適化を行わない場合より、マージンが大きくなると考えられ、所望の波長域の算出方法は、（３）および（６）の例に限定されない。
【００６６】
以上のように、本実施の形態では、係数算出部４４は、基準条件により表示された部分を測定して得られる波長ごとの反射率を第１の反射率とし、第１の反射率に対して誤差を与えた反射率を第２の反射率とするとき、誤差を与えた波長に対する第１の反射率と第２の反射率との間の色差を示すΔＥ00を求める。本実施の形態では、所望の波長範囲の面積を第１の面積とし、誤差を与えた波長に対する第１の反射率と第２の反射率との間の色差を示すΔＥ00の所望の波長範囲以外の面積の総和を第２の面積とするとき、評価指標は、第１の面積の第２の面積に対する比である。
【００６７】
以上述べた以外の本実施の形態の動作は第１の実施の形態と同様である。本実施の形態においても、第１の実施の形態と同様の効果を奏することができる。
【００６８】
（第３の実施の形態）
次に、第３の実施の形態について説明する。本実施の形態のシステム構成および各装置の構成は、第１の実施の形態と同様である。以下、第１の実施の形態と異なる点を説明し、第１の実施の形態と重複する説明を省略する。
【００６９】
第１の実施の形態で述べた手順により係数を最適化しても、図１６のように、マージンがほとんどない場合もある。本実施の形態では、マージンをより大きく設けることができるように、ΔＥ00を算出する際の係数に加え、さらにガンマ補正におけるガンマ値についても最適化する。
【００７０】
本実施の形態では、撮影装置２により取得された画像データに対してガンマ補正を実施し、ガンマ補正におけるガンマ値を、第１の実施の形態のΔＥ00を算出する際の係数と同様に、評価指標に基づいて最適化する。図２１は、ガンマ補正における入出力特性であるガンマ特性を説明するための図である。図２１は、最適化を行う前のガンマ特性の一例を示しており、横軸は入力（光量）を示し、縦軸は出力（諧調）を示している。
【００７１】
図２２は、本実施の形態の閾値設定のための全体処理手順の一例を示す図である。まず、閾値決定装置４は、ガンマ値の最適化を実施する（ステップＳ２１）。図２３は、ガンマ値の最適化手順の一例を示す図である。ステップＳ２１では、図２３に示す処理を実施する。図２３に示すように、まず、係数算出部４４は、画像データを取得する（ステップＳ１）と、ガンマ値を設定し、第１の撮影データおよび第２の撮影データにガンマ補正を実施する（ステップＳ３１）。ガンマ値の初期値は、任意の値を設定可能である。２回目以降のステップＳ３１では、ガンマ値を変更する。
【００７２】
ガンマ補正後の第１の撮影データおよび第２の撮影データに対して、第１の実施の形態と同様にステップＳ１を実施し、以降、ステップＳ２からステップＳ６までを実施の形態１と同様に実施する。ステップＳ６でＹｅｓの場合、Ｃｏｓ＿ｍａｘ＝Ｃｏｓとし、そのときに設定されているガンマ値を保持する（ステップＳ７ａ）。その後、終了条件を満たすかが判定され（ステップＳ８ａ）、終了条件を満たす場合（ステップＳ８ａ  Ｙｅｓ）、処理を終了する。終了条件は、あらかじめ定めたガンマ値の範囲について、処理が終了したという条件を用いることができる。ステップＳ８ａでＮｏの場合、ステップＳ３１へ戻る。また、係数（ｋL，ｋC，ｋH）については、係数の最適化が行われている場合には、初期値が用いられ、係数の最適化が行われた後では、最適化された係数が用いられる。
【００７３】
図２２の説明に戻り、ステップＳ２１でガンマ値の最適化が行われた後、最適化されたガンマ値により第１の撮影データおよび第２の撮影データに対してガンマ補正が実施され、ガンマ補正後の第１の撮影データおよび第２の撮影データを用いて、図１０に示したΔＥ00を算出する際の係数の最適化処理が実施される（ステップＳ２２）。そして、再び、ガンマ値の最適化処理が実施され（ステップＳ２３）、処理を終了する。ステップＳ２３では、ΔＥ00を算出する際の係数として、ステップＳ２２で最適化された係数が用いられる。なお、評価指標が所望の値以上とならない場合、以降、再び、ΔＥ00を算出する際の係数の最適化処理を実施してもよい。また、図２２に示した手順に限らず、ΔＥ00を算出する際の係数をはじめに最適化して、ガンマ値を最適化し、再び、ΔＥ00を算出する際の係数を最適化する等という手順としてもよい。ただし、ガンマ値をはじめに最適化した方が、収束が早い（評価指標が所望の値になるまでの処理が少ない）ことが予想される。
【００７４】
図２４は、ガンマ値が最適化された後のガンマ特性の一例を示す図である。図２５、図２６、図２７は、ガンマ値およびΔＥ00を算出する際の係数を最適化した後のΔＥ00の例を示す図である。図２５は、赤の基準条件において、基準条件の誤差範囲４０１および識別可能条件の誤差範囲４０２を示している。図２６は、緑の基準条件において、基準条件の誤差範囲４０３および識別可能条件の誤差範囲４０４を示している。図２７は、青の基準条件において、基準条件の誤差範囲４０５および識別可能条件の誤差範囲４０６を示している。図２５、図２６、図２７からわかるように、第１の実施の形態に比べ、マージンを大きくとることができ、より閾値を設定しやすくなっていることがわかる。
【００７５】
図６に示した画像処理装置１では、色判定部１１が、画像データに対して、最適化されたガンマ値を用いてガンマ補正を行う。以上述べた以外の本実施の形態の動作は、第１の実施の形態と同様である。
【００７６】
また、本実施の形態では、ガンマ補正を画像処理装置１が行う例を説明したが、撮影装置２がガンマ補正を行うようにしてもよい。この場合、ステップＳ３１では、撮影装置２がガンマ値を設定して、ガンマ補正を行い、画像処理装置１がガンマ補正後の画像データをガンマ値とともに撮影装置２から取得する。これにより、撮影装置２がガンマ補正を行う場合も、上述した例と同様に、画像処理装置１は、最適化されたガンマ値を求めることができる。
【００７７】
なお、以上の例では、評価指標として第１の実施の形態の評価指標を用いたが、評価指標として第２の実施の形態で述べた評価指標を用いてもよい。
【００７８】
以上のように、本実施の形態では、ΔＥ00を算出する際の係数に加え、さらにガンマ補正におけるガンマ値についても最適化するようにした。このため、第１の実施の形態に比べより閾値を設定しやすくなり、マーカーを判別する際の誤りを抑制することができる。
【産業上の利用可能性】
【００７９】
以上のように、本発明にかかる画像処理装置、画像処理システムおよび画像処理方法は、マーカーが埋め込まれた物体からマーカーを識別するに適している。
【符号の説明】
【００８０】
１  画像処理装置、２  撮影装置、３  撮影対象物、１１  色判定部、１２  閾値判定部、１３  マーカー解析部、１４  閾値記憶部、４１  識別可能条件算出部、４２  評価結果記憶部、４３  情報記憶部、４４  係数算出部、４５  閾値決定部、１０１  制御部、１０２  入力部、１０３  記憶部、１０４  表示部、１０５  通信部、１０６  システムバス。
【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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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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