(57)【要約】スキャナが、波を伝播方向に放射して対象物体の構造の層を透過させるように構成された放射器と、対象物体の層によって反射された波の強度を測定するように構成された受信機とを備える。スキャナは、各セグメントが、対象物体の多層化構造を画定する対象物体の対応する層からの反射波となるように、反射波の強度を一組のセグメントに分割することと、波の伝播方向における対象物体の層のスパース性の増加を防止する結合層階層的画像回復を用いて、対応するセグメントから対象物体の層の画像を再構築することとを行うように構成されたハードウェアプロセッサも備える。出力インターフェースが、対象物体の層の再構築された画像をレンダリングするように構成されている。
2021518916.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
波を伝播方向に放射して対象物体の構造の層を透過させるように構成された放射器と、
前記対象物体の層によって反射された波の強度を測定するように構成された受信機と、
ハードウェアプロセッサであって、
各セグメントが、前記対象物体の多層構造を画定する前記対象物体の対応する層からの反射波となるように、前記反射波の強度を一組のセグメントに分割することと、
波の伝播方向における前記対象物体の層のスパース性の増加を防止する結合層階層的画像回復を用いて、対応する前記セグメントから前記対象物体の層の画像を再構築することと、
を行うように構成されたハードウェアプロセッサと、
前記対象物体の層の再構築された画像をレンダリングする出力インターフェースと、
を備える、スキャナ。
【請求項２】
前記結合層階層的画像回復は、結合階層的正則化を用いて前記画像を再構築し、前記結合階層的正則化は、層グループの結合正則化の加重結合であり、各前記層グループは、前記多層構造から選択された層と、前記多層構造における前記選択された層に先行する全ての層とを含み、前記層グループの結合正則化は、前記層グループ内の層の個別正則化の加重結合である、請求項１に記載のスキャナ。
【請求項３】
前記結合層階層的画像回復は、第１の項及び第２の項の結合を最小にする結合層階層的正則化最小二乗法を用い、前記第１の項は、前記多層構造の全ての層の全ての再構築された画像にわたって前記反射波の測定強度に結合データフィッティングを課し、前記第２の項は、前記多層構造の前記再構築された画像の回復されたコンテンツに前記結合階層的正則化を課す、請求項２に記載のスキャナ。
【請求項４】
前記結合階層的正則化は、前記反射波の測定強度の振幅の全変動（ＴＶ）を含む、請求項２に記載のスキャナ。
【請求項５】
前記ＴＶは、等方性ＴＶ及び異方性ＴＶのうちの一方又は組み合わせである、請求項４に記載のスキャナ。
【請求項６】
前記結合層階層的画像回復は、階層的結合スパース性制約を条件として前記反射波の測定強度の振幅の全変動（ＴＶ）を最小にする、請求項１に記載のスキャナ。
【請求項７】
前記ハードウェアプロセッサは、前記対象物体の前記層の前記再構築された画像を組み合わせて、前記対象物体の前記構造の画像を生成するように構成されている、請求項１に記載のスキャナ。
【請求項８】
前記ハードウェアプロセッサは、先行する層の画像に基づいて少なくとも幾つかの層を後処理するように構成されている、請求項１に記載のスキャナ。
【請求項９】
前記ハードウェアプロセッサは、タイムゲーティング及びピーク検出のうちの一方又は組み合わせを用いて前記反射波を分割する、請求項１に記載のスキャナ。
【請求項１０】
前記対象物体の層の材料を示すデータを記憶するように構成されたメモリを更に備え、
前記ハードウェアプロセッサは、前記データに基づいて前記反射波を分割する、請求項１に記載のスキャナ。
【請求項１１】
前記放射器は、テラヘルツ周波数レンジ内で波を放射する、請求項１に記載のスキャナ。
【請求項１２】
前記テラヘルツ周波数レンジは０．３テラヘルツ〜３テラヘルツである、請求項１１に記載のスキャナ。
【請求項１３】
前記スキャナは圧縮スキャンモードで動作し、
前記放射器は、波を幅広ビームにコリメートするコリメータと、前記幅広ビームをランダムマスクを用いて空間的に符号化する空間エンコーダとを備え、
前記受信機は、前記反射波を集束する集束レンズと、前記集束レンズによって集束された波を受信して、前記集束された波の測定値を一時に１つ与える単一ピクセル光伝導検出器とを備え、
前記ハードウェアプロセッサは、スパース再構築を用いて前記多層構造の画像を回復する、請求項１に記載のスキャナ。
【請求項１４】
前記対象物体の異なる層の構造パターンは、波の伝播方向においてオーバーラップしない、請求項１に記載のスキャナ。
【請求項１５】
前記対象物体は、第１の層に印刷された住所を有し、第２の層に印刷された前記住所の名称を有する出荷ラベルである、請求項１４に記載のスキャナ。
【請求項１６】
前記対象物体は、異なる識別符号が識別カードの異なる層に印刷された前記識別カードである、請求項１４に記載のスキャナ。
【請求項１７】
前記対象物体は、異なる符号が位置符号化構造物の異なる層に印刷された前記位置符号化構造物である、請求項１４に記載のスキャナ。
【請求項１８】
対象物体の構造の画像再構築のための方法であって、前記方法は、前記方法を実施する記憶された命令と結合されたプロセッサを用い、前記命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記方法のステップを実行し、前記方法は、
波を伝播方向に放射して対象物体の構造の層を透過させることに応答して反射波の強度を受け取り、前記対象物体の層によって反射された波の強度を測定することと、
各セグメントが、前記対象物体の多層構造を画定する前記対象物体の対応する層からの前記反射波となるように、前記反射波の強度を一組のセグメントに分割することと、
波の伝播方向における前記対象物体の層のスパース性の増加を防止する結合層階層的画像回復を用いて、対応する前記セグメントから前記対象物体の層の画像を再構築することと、
前記対象物体の層の再構築された画像をレンダリングすることと、
を含む、方法。
【請求項１９】
前記結合層階層的画像回復は、結合階層的正則化を用いて前記画像を再構築し、前記結合階層的正則化は、層グループの結合正則化の加重結合であり、各前記層グループは、前記多層構造から選択された層と、前記多層構造における前記選択された層に先行する全ての層とを含み、前記層グループの結合正則化は、前記層グループ内の層の個別正則化の加重結合である、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
方法を実行するプロセッサによって実行可能なプログラムが具現化された非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記方法は、
波を伝播方向に放射して対象物体の構造の層を透過させることに応答して反射波の強度を受け取り、前記対象物体の層によって反射された波の強度を測定することと、
各セグメントが、前記対象物体の多層構造を画定する前記対象物体の対応する層からの前記反射波となるように、前記反射波の強度を一組のセグメントに分割することと、
波の伝播方向における前記対象物体の層のスパース性の増加を防止する結合層階層的画像回復を用いて、対応する前記セグメントから前記対象物体の層の画像を再構築することと、
前記対象物体の層の前記再構築された画像をレンダリングすることと、
を含む、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、シースルーセンシングに関し、より具体的には、スキャナ及び対象物体の構造の画像再構築のための方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
シースルーセンシングは、マイクロ波撮像、生体顕微鏡検査、医用撮像、壁透過撮像（ＴＷＩ：through-the-wall imaging）、インフラストラクチャモニタリング、及び地震学的描像等の多くの用途にとって重要である。特に、シースルーセンシングは、材料の内部構造の視覚化及びその物理的性質の特徴付けを可能にする。例えば、マイクロ波撮像では、シースルーセンシングは、物体の構造を提供する。生体顕微鏡検査では、シースルーセンシングは、内部細胞構造を３次元に視覚化することを可能にする。ＴＷＩでは、シースルーセンシングは、壁を透過して伝播する信号の遅延を補償することを可能にする。
【０００３】
例えば、過去２０年間にわたって、ガス検知、水分分析、非破壊評価、生物医学的診断、パッケージ検査、及びセキュリティスクリーニングにおける広範な用途により、反射モード又は透過モードのいずれにおいてもテラヘルツ（ＴＨｚ：terahertz）センシングの関心が高まっている。ＴＨｚセンシングシステムは、広範囲の非導電性材料を透過する能力を有するため、サンプルの上面だけでなく、サンプルの内部構造、すなわち、最上層の下又は多層構造の下の欠陥も検査することができる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、ＴＨｚセンシング等のシースルーセンシングは、３次元物体の画像再構築が複雑であるという欠点を有する。計算が複雑であることに加えて、望ましくないアーティファクトが、再構築された画像の品質を低下させる可能性がある。したがって、対象物体の構造の画像再構築のためのシステム及び方法が必要とされている。
【０００５】
幾つかの実施の形態の目的は、対象物体の構造の画像再構築のためのシステム及び方法を提供することである。幾つかの実施の形態は、多くの状況において、対象物体の構造がスパースであり、画像再構築にスパース性を用いることができるという認識に基づいている。しかしながら、スパースではあるが３次元構造の画像再構築は、依然として計算するには困難な問題である。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
幾つかの実施の形態は、対象物体の構造を多層構造として扱い、対象物体の各層の画像を個別に及び／又は併せて再構築することによってこの問題に対処することができるという理解に基づいている。そのような構造の多層表現によって、対象物体の構造全体のスパース性だけでなく、各個別層のスパース性も考慮することが可能になる。加えて、そのような多層表現によって、画像再構築の計算を分割することが可能になり、ひいては、この計算を簡略化することが可能になる。
【０００７】
例えば、幾つかの実施の形態は、反射波の強度を一組のセグメントに分割する。このセグメンテーションは、通常、波を伝播方向に放射して対象物体の構造の層を透過させ、対象物体の層によって反射された波の強度を測定することによって行われる。そのようなセグメンテーションは、対象物体の多層構造を画定する。すなわち、各セグメントは、対象物体の対応する層からの反射波である。そのため、幾つかの実施の形態は、反射波全体から物体全体の１つの画像を再構築することとは対照的に、対応するセグメントから対象物体の層の画像を再構築する。
【０００８】
幾つかの状況では、対象物体の構造が確かに層状になっていることに注目すべきである。例えば、対象物体は、個別の用紙が多層構造における層である用紙を重ねたもの、異なる材料の層によって形成された半導体デバイス、及び異なる深さの地下に拡張されたインフラ（infrastructure extended underground）等の層状構造を有する人工の物体とすることができる。例えば、対象物体は、複数の層を有する人間の組織のような層状構造を有する自然の物体とすることができる。そのような状況において、多層構造の各層は、対象物体の層によって反射された波の強度のピークを探索するピーク検出方法によって特定することができる。
【０００９】
一方、他の状況では、対象物体は、明確に観察される層状構造を有しておらず、セグメンテーションが、均一又は不均一なゲート期間を有するタイムゲーティング等の異なる技法を用いて行われる。いずれの場合も、幾つかの実施の形態では、対象物体は、反射波のセグメンテーションによって画定された層を有する多層構造とみなされる。
【００１０】
幾つかの実施の形態は、対象物体の層の画像を個別及び／又は併せて再構築することができるという認識に基づいている。幾つかの実施の形態では、再構築された画像を反射波の強度の測定値にフィッティングすることによって、スパース再構築を用いて画像を再構築する。そのようなスパース再構築は、オーバーフィッティングを防止するため、正則化を用いて行われる。別の実施の形態では、適切な正則化を選択することによって層の個別再構築及び／又は結合再構築（joint reconstruction）を行う。例えば、個別再構築の場合、正則化は層ごとに個別である。対照的に、結合再構築の場合、正則化は、層の個別正則化の加重結合として求められた結合正則化（joint regularization）である。
【００１１】
しかしながら、幾つかの実験、シミュレーション、及び試験の後、幾つかの実施の形態では、層状再構築の更なる問題を特定している。実際、計算性能は改善されたが、再構築された層の画像品質は低下していた。この品質低下は、深い層の画像ほどより顕著である。この問題は、結合再構築によって部分的に対処されるが、依然として、多くの実験では、個別再構築及び／又は結合再構築を用いて再構築されたより深い層の画像はアーティファクトを含む。
【００１２】
幾つかの実施の形態は、対象物体を層状構造として取り扱う利点にもかかわらず、そのような取り扱いは、多値画像再構築において更なる問題を生み出すという認識に基づいている。具体的には、多値画像再構築は、前面の層からそれよりも深い層への波の不均一な透過による影効果を欠点として有する。この問題は、１つの層の構造が後続の層に影を投じ、その影を後続の層の構造とみなすことができるときに発生する。そのようにして、影効果は、深い層の画像再構築におけるアーティファクトの一因となる。
【００１３】
幾つかの実施の形態は、影効果が、物体の層を透過する波の伝播方向における対象物体の層のスパース性の増加を防止するという理解に基づいている。実際、後続の各層が前の層からの影効果を有する場合、後続の層は、少なくとも前の層と同程度のスパース性を有するが、通常、スパース性は低くなっている。そのため、幾つかの実施の形態は、層の結合画像再構築に対してそのような制約が加わる場合に、そのような制約によって、再構築は影効果を考慮することになり、不要なアーティファクトを削減するという理解に基づいている。
【００１４】
そのため、幾つかの実施の形態は、波の伝播方向における対象物体の層のスパース性の増加を防止する結合層（joint-layer）階層的画像回復を開示する。例えば、層のスパース性の増加は、階層的結合スパース性（hierarchical joint sparsity）制約を画像再構築に課すことによって防止することができる。
【００１５】
例えば、幾つかの実施の形態では、画像再構築の際に個別正則化又は結合正則化を用いる代わりに、結合階層的正則化を用いる。この結合階層的正則化は、層グループの結合正則化の加重結合であり、各層グループは、多層化構造から選択された層と、この多層構造においてこの層に先行する全ての層とを含む。この状況において、層グループの結合正則化は、グループ内の層の個別正則化の加重結合である。
【００１６】
例えば、１つの実施の形態では、結合層階層的画像回復は、第１の項及び第２の項の結合を最小にする結合層階層的正則化最小二乗法を用いる。第１の項は、多層構造の全ての層の全ての再構築された画像にわたって反射波の測定強度に結合データフィッティングを課す。一方、第２の項は、多層構造の再構築された画像の回復されたコンテンツに結合階層的正則化を課す。そのようにして、結合層階層的画像回復は、影効果を考慮しながら結合画像再構築から利用することができる。
【００１７】
結合階層的正則化は、ネストされたグループスパース性を促進して、より深い層における影効果を考慮する。幾つかの実施の形態では、ネストされたグループスパース性は、画像再構築に有利な全変動（ＴＶ：total variation）領域において実施される。例えば、幾つかの実施の形態では、結合階層的正則化は、反射波の測定強度の振幅のＴＶを含む。ＴＶの例として、等方性ＴＶ及び異方性ＴＶのうちの一方又は組み合わせがある。これによって、結合層階層的画像回復は、階層的結合スパース性制約を条件として反射波の測定強度の振幅のＴＶを最小にすることが可能になる。
【００１８】
異なる実施の形態では、対象物体の予想された構造及び所望のタイプの画像再構築に基づいて選択された異なるタイプの放射器を用いる。放射器の例として、光放射器、超音波放射器、及びＸ線放射器がある。幾つかの実施の形態では、例えば、１ｍｍ〜０．１ｍｍ（すなわち、１００μｍ）の波長に対応する０．３テラヘルツ〜３テラヘルツのテラヘルツ周波数レンジ内で放射するテラヘルツ（ＴＨｚ）放射器を用いる。ＴＨｚスキャナは、前面の層から深い層への不均一な透過照射の影響を受けやすいので、結合層階層的画像回復は、これらの種類の放射器では有益である。
【００１９】
また、幾つかの実施の形態では、圧縮スキャンモードで動作するスキャナを用いる。このタイプのスキャナは、圧縮再構築の原理により不均一な透過への依存を更に減らすことができる。例えば、１つの実施の形態では、放射器は、波を幅広ビームにコリメートするコリメータと、幅広ビームをランダムマスクを用いて空間的に符号化する空間エンコーダとを備える。加えて、受信機は、反射波を集束する集束レンズと、集束レンズから集束された波を受信して、集束された波の測定値を一時に１つ与える単一ピクセル光伝導検出器とを備え、それによって、スパース再構築を用いて多層構造の画像を回復することが可能になる。
【００２０】
幾つかの実施の形態は、対象物体の異なる層の構造パターンが波の伝播方向においてオーバーラップしないときに結合層階層的画像回復の性能を改善することができるという別の理解に基づいている。そのようにすると、影効果は、後続の層の構造と干渉しない。幾つかの実施の形態は、複数の状況において、対象物体の構造が十分スパースであるので、異なる層の非オーバーラップパターンを仮定することができるという認識に基づいている。また、幾つかの実施の形態では、非オーバーラップパターンを確保することができる方法で対象物体を設計する。
【００２１】
例えば、１つの実施の形態では、対象物体は、第１の層に印刷された住所を有し、第２の層に印刷された住所の名称を有する出荷ラベルである。この出荷ラベルの異なる層に印刷された名称及び住所はオーバーラップせず、後続の層に印刷された名称によって、名宛人の機密性を保持することが可能になる。別の実施の形態では、対象物体は、異なる識別符号が識別カードの異なる層に印刷された識別カードである。そのような識別カードによって、偽造問題に対処することが可能になる。別の実施の形態では、対象物体は、異なる符号が位置符号化構造物の異なる層に印刷された位置符号化構造物である。この実施の形態によって、単一の層にのみ印刷される符号よりも高密度の符号を複数の層に印刷することが可能になる。
【００２２】
したがって、１つの実施の形態は、波を伝播方向に放射して対象物体の構造の層を透過させるように構成された放射器と、対象物体の層によって反射された波の強度を測定するように構成された受信機と、ハードウェアプロセッサであって、各セグメントが、対象物体の多層化構造を画定する対象物体の対応する層からの反射波となるように、反射波の強度を一組のセグメントに分割することと、波の伝播方向における対象物体の層のスパース性の増加を防止する結合層階層的画像回復を用いて、対応するセグメントから対象物体の層の画像を再構築することとを行うように構成されたハードウェアプロセッサと、対象物体の層の再構築された画像をレンダリングする出力インターフェースとを備える、スキャナを開示する。
【００２３】
別の実施の形態は、対象物体の構造の画像再構築のための方法であって、この方法は、この方法を実施する記憶された命令と結合されたプロセッサを用い、この命令は、プロセッサによって実行されると、この方法のステップを実行し、この方法は、波を伝播方向に放射して対象物体の構造の層を透過させることに応答して反射波の強度を受け取り、対象物体の層によって反射された波の強度を測定することと、各セグメントが、対象物体の多層化構造を画定する対象物体の対応する層からの反射波となるように、反射波の強度を一組のセグメントに分割することと、波の伝播方向における対象物体の層のスパース性の増加を防止する結合層階層的画像回復を用いて、対応するセグメントから対象物体の層の画像を再構築することと、対象物体の層の再構築された画像をレンダリングすることとを含む、方法を開示する。
【００２４】
更に別の実施の形態は、方法を実行するプロセッサによって実行可能なプログラムが具現化された非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、この方法は、波を伝播方向に放射して対象物体の構造の層を透過させることに応答して反射波の強度を受け取り、対象物体の層によって反射された波の強度を測定することと、各セグメントが、対象物体の多層化構造を画定する対象物体の対応する層からの反射波となるように、反射波の強度を一組のセグメントに分割することと、波の伝播方向における対象物体の層のスパース性の増加を防止する結合層階層的画像回復を用いて、対応するセグメントから対象物体の層の画像を再構築することと、対象物体の層の再構築された画像をレンダリングすることとを含む、非一時的コンピュータ可読記憶媒体を含む。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】幾つかの実施形態によるスキャナの概略図である。
【図２】１つの実施形態による一例示的な対象構造物の概略図である。
【図３】波の伝播方向における対象物体の層のスパース性の増加を防止する幾つかの実施形態による結合層階層的画像回復の概略図である。
【図４】幾つかの実施形態によって用いられる結合階層的正則化を示す概略図である。
【図５】幾つかの実施形態による個別正則化、結合正則化、及び結合階層的正則化の数学的定式化の概略図である。
【図６】幾つかの実施形態による個別正則化、結合正則化、及び結合階層的正則化の数学的定式化の概略図である。
【図７】幾つかの実施形態による個別正則化、結合正則化、及び結合階層的正則化の数学的定式化の概略図である。
【図８】１つの実施形態によって回復された多層非オーバーラップコンテンツの説明例を示す図である。
【図９】別の実施形態による回復された多層非オーバーラップコンテンツの統計を示す図である。
【図１０】幾つかの実施形態によるコンピュータベースの情報システムのブロック図である。
【図１１】幾つかの実施形態による反射波を一組のセグメントに分割する概略図である。
【図１２Ａ】別の実施形態によるＴＨｚスキャナの概略図である。
【図１２Ｂ】別の実施形態によるＴＨｚスキャナの概略図である。
【図１２Ｃ】別の実施形態によるＴＨｚスキャナの概略図である。
【図１２Ｄ】別の実施形態によるＴＨｚスキャナの概略図である。
【図１３】１つの実施形態による、層間にわたって非オーバーラップパターンを有する多層構造を示す概略図である。
【図１４】幾つかの実施形態による、多層非オーバーラップコンテンツを有する出荷ラベルの概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
図１は、幾つかの実施形態によるスキャナ１００の概略図を示している。このスキャナは、放射器１２１と受信機１２４とを備えるセンシングシステム１２０を備える。放射器は、対象物体１３０の構造の層１３１及び１３２を透過する波１２７をアンテナ１２２から伝播方向に放射するように構成されている。受信機１２４は、対象物体１３０の層によって反射され、アンテナ１２３を通じて受け取られた波１２９の強度を測定するように構成されている。
【００２７】
スキャナ１００は、各セグメントが、対象物体の多層化構造を画定する対象物体の対応する層からの反射波となるように、反射波の強度を一組のセグメントに分割する（１０２）ように構成されたハードウェアプロセッサを備えるコンピュータベースの情報システム１１０を備える。プロセッサは、波の伝播方向における対象物体の層のスパース性の増加を防止する結合層階層的画像回復を用いて、対応するセグメントから対象物体の層の画像を再構築する（１０８）。スキャナ１００は、対象物体の層の再構築された画像をレンダリングする出力インターフェース１４１も備える。
【００２８】
スキャナ１００は、対象物体１３０の構造を、対象物体の構造全体のスパース性だけでなく、各個別層のスパース性も考慮することを可能にする多層構造として扱う。加えて、そのような多層表現は、画像再構築の計算を分割することを可能にし、したがって、簡略化することを可能にする。
【００２９】
例えば、幾つかの実施形態では、反射波の強度を一組のセグメントに分割する。このセグメンテーションは、通常、波を伝播方向に放射して対象物体の構造の層を透過させ、対象物体の層によって反射された波の強度を測定することに応答して行われる。そのようなセグメンテーションは、対象物体の多層構造を画定する。すなわち、各セグメントは、対象物体の対応する層からの反射波である。そのために、幾つかの実施形態は、反射波全体から物体全体の１つの画像を再構築することとは対照的に、対応するセグメントから対象物体の層の画像を再構築する。
【００３０】
幾つかの状況では、対象物体の構造が確かに層状になっていることに注目すべきである。例えば、対象物体は、個別の用紙がその多層構造における層である用紙を重ねたもの、異なる材料の層によって形成された半導体デバイス、及び異なる深さの地下に拡張されたインフラ等の層状構造を有する人工の物体とすることができる。例えば、対象物体は、複数の層を有する人間の組織のような層状構造を有する自然の物体とすることができる。それような状況において、多層構造の各層は、対象物体の層によって反射された波の偏りのピークを探索するピーク検出方法によって特定することができる。
【００３１】
一方、他の状況では、対象物体は、明確に観察される層状構造を有しておらず、セグメンテーションは、均一及び／又は不均一なゲート期間を有するタイムゲーティング等の異なる技法を用いて行うことができる。いずれの場合も、幾つかの実施形態では、対象物体は、反射波のセグメンテーションによって画定された層を有する多層構造とみなされる。
【００３２】
例えば、ｘｌ＝［ｘｌ（１），ｘｌ（２），．．．，ｘｌ（Ｎ）］Ｔは、サンプルの第ｌの層における２次元反射率行列の列をスタックすることによる反射率ベクトルを表すものとする。ここで、Ｎはサンプルの各層における総ピクセル数である。例えば、ＴＨｚ放射源等の放射器が空間的に符号化されたマスクから対象物体を照射する。その場合、受信された測定値は、以下のように記述することができる。
【数１】
2021518916.tif 000003
ここで、Ａｌ＝［ａｌ，１，．．．，ａｌ，Ｍ］Ｔは、第ｌの層に対応する測定値行列であり、ｖｌ＝［ｖｌ（１），．．．，ｖｌ（Ｍ）］Ｔは、ゼロ平均及び未知の分散σｌ２を有するガウス分布雑音、すなわち、ｖｌ：Ｎ（０，σｌ２，ＩＭ）であり、ｙｌ＝［ｙｌ（１），．．．，ｙｌ（Ｍ）］Ｔであり、Ｍは測定値の数である。
【００３３】
実際には、ＴＨｚ帯域ＳＬＭは、電気光学サンプリングプロセス中は同じ状態である可能性が高く、これは、全ての層にわたって同じ測定値行列Ａを与える。しかしながら、幾つかの実施形態では、測定値行列が、層に依存する相互反射及び表面の不規則性を吸収することができるので、測定値行列Ａｌが層インデックスの関数であると仮定する。
【００３４】
式（１）の信号モデルは、実際、ラスタースキャンによって得られるもの及び圧縮スキャンによって得られるものの双方を記述することができることに留意されたい。例えば、ラスタースキャンの場合、すなわち、各ピクセルが個別に照射及び測定される場合、Ｍ＝Ｎであり、Ａは奥行き変動を担う対角要素を有する対角行列になる。圧縮スキャンの場合、例えば、単一ピクセルＴＨｚカメラの場合、Ｍ＜Ｎであり、測定値行列Ａの各行は、１つの測定値ｙｍを形成するのに用いられる１つのランダムマスクパターンに対応する。層状構造の場合、前面の層からそれよりも深い層への透過照射が不均一であることによって、影効果が存在する。
【００３５】
図２は、１つの実施形態による一例示的な対象構造物の概略図を示している。この例では、対象構造物は、層状構造を有する人工の物体、すなわち、３枚の用紙を重ねたものである。この例は、対象物体を層状構造物として扱うことによって生じる画像再構築の問題を示している。
【００３６】
具体的には、幾つかの実施形態は、対象物体の層の画像を個別及び／又は併せて再構築することができるという認識に基づいている。幾つかの実施形態は、再構築された画像を反射波の強度の測定値にフィッティングすることによって、スパース再構築を用いて画像を再構築する。そのようなスパース再構築は、オーバーフィッティングを防止するために正則化を用いて行われる。別の実施形態では、適切な正則化を選択することによって層の個別再構築及び／又は結合再構築を行う。例えば、個別再構築の場合、正則化は層ごとに個別である。対照的に、結合再構築の場合、正則化は、層の個別正則化の加重結合として求められた結合正則化である。
【００３７】
しかしながら、幾つかの実験、シミュレーション、及び試験の後、幾つかの実施形態では、層状再構築の更なる問題を特定している。実際、計算性能は改善されたが、再構築された層の画像品質は低下していた。この品質低下は、深い層の画像ほどより顕著である。この問題は、結合再構築によって部分的に対処されるが、依然として、多くの実験では、個別再構築及び／又は結合再構築を用いて再構築されたより深い層の画像はアーティファクトを含む。
【００３８】
幾つかの実施形態は、対象物体を層状構造として取り扱う利点にもかかわらず、そのような取り扱いは、多値画像再構築において更なる問題を生み出すという認識に基づいている。具体的には、多値画像再構築は、前面の層からそれよりも深い層への波の不均一な透過による影効果を欠点として有する。この問題は、１つの層の構造が後続の層に影を投じ、その影を後続の層の構造とみなすことができるときに発生する。そのようにして、影効果は、深い層の画像再構築におけるアーティファクトの一因となる。
【００３９】
図２は、前面の層から深い層へのパターンの影効果の概略図を示している。文字「Ｍ」のパターン２１５は、構造物１３０の第１の層２１０に現れ、文字「Ｅ」のパターン２２５は、構造物１３０の第２の層２２０に現れる。不均一な透過に起因して、「Ｍ」の影文字が、第２の層２２０上に現れ（２４０）、第３の層２３０上にも現れる（２４１）。同様に、「Ｅ」の影文字が、第３の層２３０上に現れる（２５０）。幾つかの実施形態の目的は、影効果が存在する場合であっても、パターン／文字「Ｍ」及び「Ｅ」を回復することである。
【００４０】
幾つかの実施形態は、影効果が、物体の層を透過する波の伝播方向における対象物体の層のスパース性の増加を防止するという理解に基づいている。実際、後続の各層が前の層からの影効果を有する場合、後続の層は、少なくとも前の層と同程度のスパース性を有するが、通常、スパース性は低くなっている。そのため、幾つかの実施形態は、層の結合画像再構築に対してそのような制約が加わる場合に、そのような制約によって、再構築は影効果を考慮することになり、不要なアーティファクトを削減するという理解に基づいている。
【００４１】
図３は、波の伝播方向における対象物体の層のスパース性の増加を防止する、幾つかの実施形態による結合層階層的画像回復３１０の概略図を示している。例えば、層のスパース性の増加は、階層的結合スパース性制約を画像再構築に課すことによって防止することができる。
【００４２】
例えば、１つの実施形態では、結合層階層的画像回復は、第１の項３２０及び第２の項３３０の結合を用いる。第１の項３２０は、多層構造の全ての層の全ての再構築された画像にわたって反射波の測定強度に結合データフィッティングを課す。第２の項３３０は、多層構造の再構築された画像の回復されたコンテンツに結合階層的正則化を課す。例えば、１つの実施形態では、結合層階層的画像回復３１０は、第１の項及び第２の項の結合を最小にする（３４０）正則化最小二乗法を用いることができる。そのようにして、結合層階層的画像回復は、影効果を考慮しながら結合画像再構築から利益を得ることができる。
【００４３】
図４は、幾つかの実施形態によって用いられる結合階層的正則化を示す概略図を示している。結合階層的正則化は、図２の３層の用紙の概略図を用いて示されている。図４は、画像再構築に有利な全変動（ＴＶ）領域における階層的グループスパース性を示している。矢印４１１及び４１２は、第１の層４１０の非ゼロ（水平／垂直）勾配を表す。矢印４２１及び４２２は、第１の層４１０の影効果に起因した第２の層４２０の非ゼロ（水平／垂直）勾配を表す。矢印４２３及び４２４は、第２の層４２０の非ゼロ（水平／垂直）勾配を表す。矢印４３１及び４３２は、第１の層４１０の影効果に起因した第３の層４３０の非ゼロ（水平／垂直）勾配を表す。矢印４３３及び４３４は、第２の層４２０の影効果に起因した第３の層４３０の非ゼロ（水平／垂直）勾配を表す。矢印４３５及び４３６は、第３の層４３０の非ゼロ（水平／垂直）勾配を表す。矢印の残りはゼロ勾配を表す。
【００４４】
この結合階層的正則化は、層グループの結合正則化の加重結合であり、各層グループは、多層化構造から選択された層と、この多層構造においてこの層に先行する全ての層とを含む。この状況において、層グループの結合正則化は、グループ内の層の個別正則化の加重結合である。
【００４５】
そのため、この例は３つの層グループを含む。第１のグループは層４１０のみを含む。第２のグループは層４１０及び４２０を含む。第３のグループは層４１０、４２０、及び４３０を含む。層グループの結合正則化は、そのグループ内の層の個別正則化の加重結合である。異なる実施形態では、個別正則化は、各層の勾配から互いに独立に求められる。正則化の例として、チコノフ（Tikhonov）ノルム２正則化、ノルム１正則化等がある。
【００４６】
結合正則化を求める際の個別正則化の加重結合の重み、及び、結合階層的正則化を求める際の結合正則化の加重結合の重みは、事前に求めておくことができ、種々の用途に応じて変化する可能性がある。これらの重みは、階層的層状構造に関する事前知識から選択することもできるし、等しい値として選択することもできるし、他の手段によって選択することもできる。
【００４７】
図５、図６、及び図７は、幾つかの実施形態による個別正則化、結合正則化、及び結合階層的正則化の数学的定式化の概略図を示している。それらの例は、反射波の測定強度の振幅のＴＶを含む正則化を用いる。例えば、ＴＶは、各層の全てのピクセルにわたる個別ピクセルの水平勾配及び垂直勾配の二乗和の平方根の和を計算する等方性ＴＶとすることができる。例えば、ＴＶは、各層の全てのピクセルにわたる個別ピクセルの水平勾配及び垂直勾配の絶対値の和を計算する異方性ＴＶとすることができる。幾つかの実施態様では、結合層階層的画像回復は、階層的結合スパース性制約を条件として反射波の測定強度の振幅のＴＶを最小にする。
【００４８】
図５は、１つの実施形態による個別層画像回復の概略図を示している。個別層画像回復は、対象物体の多層化構造の画像を再構築するのに用いることができる。例えば、１つの実施態様は、正則化最小二乗法による解法５１０を用いる。正則化最小二乗基準は２つの項を含み、一方の項５１２は、データフィッティングのためのものであり、他方の項は、或る形態の個別正則化５１５を各層における回復されたコンテンツに課すためのものである。正則化の１つの選択肢は、各ピクセルの局所的な勾配を計算する全変動正則化である。全変動正則化の２つのバージョンを用いることができる。一方は、個別層の水平勾配及び垂直勾配の二乗和の平方根として定義される等方性全変動５２０である。他方は、個別層における水平勾配及び垂直勾配の絶対値の和として定義される異方性全変動５２５である。
【００４９】
図５は、３層構造の層５３０、５４０、及び５５０上の４×４ピクセルのエリアの垂直勾配及び水平勾配（矢印として表されている）の説明例を更に示している。幾つかの矢印はゼロ勾配（ピクセル間の振幅変化がない）を表す一方、他の矢印は非ゼロの勾配（振幅変化がある）を表す。水平矢印、例えば、５３０、５４０、及び５５０は、水平勾配を表す。垂直矢印、例えば、５３５、５４５、及び５５５は、垂直勾配を表す。個別層正則化項は、各層からの勾配から切り離して計算される。個別層正則化項の例として、チコノフノルム２正則化、ノルム１正則化、ウェーブレット領域正則化等があり、５３７、５４７、及び５５７は、３つの層の各個別層における全変動を計算する。
【００５０】
図６は、１つの実施形態による結合層画像回復の概略図を示している。結合層画像回復は、対象物体の多層化構造の画像を再構築するのに用いることができる。
【００５１】
例えば、１つの実施態様は、結合層正則化最小二乗法による解法６１０を用いる。結合層正則化最小二乗基準は２つの項を含み、一方は、全ての層（Ｌ個の層）にわたる全データフィッティングのためのものであり、他方は、全ての層における回復されたコンテンツに或る形態の結合正則化を課すためのものである。そのような正則化の１つの選択肢は、全ての層の各ピクセルの局所的な勾配を計算するグループ全変動正則化である。グループ全変動正則化の２つのバージョンを用いることができる。一方は、全ての層の水平勾配及び垂直勾配の二乗和の平方根として定義される等方性グループ全変動６２０である。他方は、全ての層の水平勾配及び垂直勾配の絶対値の和として定義される異方性全変動６３０である。図６は、３層構造上の４×４ピクセルのエリアの垂直勾配及び水平勾配（矢印として表されている）の説明例を更に含む。等方性バージョン６２０又は異方性バージョン６３０等の結合層正則化項６５０は、３つの全ての層における勾配から併せて計算される（６４０）。
【００５２】
図７は、１つの実施形態による結合階層的画像回復の概略図を示している。結合階層的画像回復は、対象物体の多層化構造の画像を再構築するのに用いることができる。例えば、１つの実施態様は、結合層階層的正則化最小二乗法による解法７１０を用いる。結合層階層的正則化最小二乗基準は２つの項を含み、一方は、全ての層（Ｌ個の層）にわたる全データフィッティングのためのものであり、他方は、全ての層における回復されたコンテンツに対して或る形態の結合階層的正則化を課すためのものである。そのような正則化の１つの選択肢は、全ての階層的な層グループの各ピクセルの局所的な勾配を計算するグループ階層的全変動７２０である。
【００５３】
図７は、３層構造上の４×４ピクセルのエリアの垂直勾配及び水平勾配（矢印として表されている）の説明例を更に含む。結合階層的正則化項は、階層形式の３つの全ての層における勾配から計算される。そのようにして、正則化項７３０は、第１の層グループ（第１の層でもある）にわたる全変動を計算し、正則化項７４０は、第２の層グループ（第１の層及び第２の層を含む）にわたる全変動を計算し、正則化項７５０は、第３の層グループ（第１の層、第２の層及び第３の層を含む）にわたる全変動を計算する。次に、正則化項７２０は、全ての層グループにわたる全変動、すなわち、この説明例では７３０、７４０及び７５０を加算する。そのようなネストされた計算によって、影効果を考慮することが可能になる。
【００５４】
図８は、個別層回復８５０、結合層回復８５５、及び結合層階層的回復８６０を用いて３層構造から１つの実施形態によって回復された多層非オーバーラップコンテンツの説明例を示している。結合層階層的回復は、３つの層にわたり、特に第３の層について最良の結果を与えることが確認される。
【００５５】
図９は、圧縮比の関数としての成功率及び正規化平均二乗誤差に関して、個別層回復８５０（正方形として表されている）、結合層回復８５５（菱形として表されている）、及び結合層階層的回復８６０（円形として表されている）を用いて図８の３層構造から回復された多層非オーバーラップコンテンツの統計９１０を示している。
【００５６】
ここで、個別層回復８５０、結合層回復８５５、及び結合層階層的回復８６０のアルゴリズムのより詳細な説明を与える。
【００５７】
個別層ＴＶ最小化８５０
まず、直接的な解法は、各個別層にわたって独立にＴＶ正則化最小化を適用することである。この解法は、以下のように定式化することができる。
【数２】
2021518916.tif 000004
ここで、λｌは、第ｌの層の正則化パラメータであり、ＰｘＰＴＶは、１）等方性ＴＶ
【数３】
2021518916.tif 000005
及び２）異方性ＴＶ
【数４】
2021518916.tif 000006
の２つの一般的な選択肢を用いた離散ＴＶ（セミ）ノルムである。ただし、演算子
【数５】
2021518916.tif 000007
及び
【数６】
2021518916.tif 000008
は、それぞれピクセルｎにおける水平１次差分及び垂直１次差分に対応する。具体的には、
【数７】
2021518916.tif 000009
であり、
【数８】
2021518916.tif 000010
である。ｈ（ｎ）及びｖ（ｎ）は、それぞれピクセルｎの最も近い水平近傍及び垂直近傍を表す。反復縮小／閾値アルゴリズム（ＩＳＴＡ：iterative shrinkage/thresholding algorithm）及びその高速バージョン（ＦＩＳＴＡ）等の高速アルゴリズムが、ＴＶ正則化項の非平滑性を回避するために提案されている。
【００５８】
結合層ＴＶ最小化８５０
式（２）からの解法は、影効果を考察せず、スパース性が層間にわたって減少するにつれて深い層のより多くの測定値を必要とすることが分かる。影効果を利用するために、前面の層におけるコンテンツが深い層に常に現れるように層間にわたってグループスパース性を実施することができる。層間にわたるこのグループスパース性を定式化する１つの方法は、以下のように記述することができる。
【数９】
2021518916.tif 000011
ここで、Ｘ＝［ｘ１，．．．，ｘＬ］∈ＲＮ×Ｌは、Ｌ個の層にわたる全ての画像をグループ化したものである。λは、正則化パラメータである。
【数１０】
2021518916.tif 000012
は、等方性ＴＶの場合には
【数１１】
2021518916.tif 000013
及び異方性ＴＶの場合には
【数１２】
2021518916.tif 000014
として定義される複数の層にわたるグループＴＶである。所与のピクセルｎについて、単一層の場合の２つの（水平及び垂直）勾配の代わりに、Ｌ個の層にわたる２Ｌ個の勾配があることに留意されたい。等方性グループＴＶは、拡張された２Ｌ個の勾配にわたって単純にｌ２ノルムを用い、その後に、全てのピクセルにわたってｌ１ノルムを用いる。
【００５９】
階層的結合層ＴＶ最小化
影効果に加えて、非オーバーラップ仮定は、層間にわたって追加の特徴を課す。すなわち、ＴＶ領域スパース性の程度は、層間にわたって増加する。すなわち、Ｓ（ＴＶ（ｘｌ））⊂Ｓ（ＴＶ（ｘｌ＋１））である。ここで、Ｓ（ｘ）は、ｘの要素が非ゼロであるインデックスの集合である。実際、影効果及び非オーバーラップ仮定を組み合わせたものは、ＴＶ領域において階層的な層単位の構造を導入する。
【００６０】
非ゼロ勾配及びゼロ勾配がそれぞれカラーの矢印（濃い色の矢印）及びグレーの矢印（薄い色の矢印）として表された図４におけるＬ＝３の説明例として、非ゼロ（水平及び垂直）勾配を有する２つのピクセルが、第１の層の左上コーナーに存在し、影効果に起因して、第２の層及び第３の層における同じピクセルの勾配も非ゼロである。第２の層において、右上コーナーにおける更に２つのピクセルが非ゼロ勾配を有し、その結果、第３の層における同じピクセルが非ゼロ勾配を有する。最後に、第３の層において、右下コーナーにおける更に２つのピクセルが非ゼロ勾配を有する。この説明例から、層間の階層構造が明らかに分かる。より正確に言えば、これは、ＴＶ領域における層間にわたるネストされたグループスパース性パターンである。
【００６１】
ネストされたグループ構造は、以下のように数学的に定式化することができる。第ｌの層の画像を
【数１３】
2021518916.tif 000015
として表す。ここで、Ｎ＝Ｎｒ×Ｎｃであり、ｘｌはＸｌをベクトル化したものである。ピクセルが非ゼロ勾配を有する最小の層インデックスを示す行列ＩＴＶは、以下のように定義することができる。
【数１４】
2021518916.tif 000016
【００６２】
図４における説明例について、対応する行列ＩＴＶは、右上コーナーに与えられる。［ｎｒ，ｎｃ］における所与のピクセルについて、ネストされたグループ構造は、
【数１５】
2021518916.tif 000017
を意味する。
【００６３】
換言すれば、層
【数１６】
2021518916.tif 000018
の前の層における全ての勾配は全て０である。他方、層間にわたる［ｎｒ，ｎｃ］におけるピクセルの非ゼロの勾配の数は、層の数からＩＴＶにおける対応する最小の層インデックスを引いたものに等しい。
【数１７】
2021518916.tif 000019
【００６４】
ここで対象となる問題について、階層的スパース性制約をＴＶ領域に導入する。階層的グループ構造を説明するために、以下の変数を定義する。
【数１８】
2021518916.tif 000020
ここで、ｄｌ＝ＴＶ（ｘｌ）＝［ＴＶ（ｘｌ（１）），．．．，ＴＶ（ｘｌ（Ｎ））］Ｔは、第ｌの層におけるｘｌの（等方性又は異方性）ＴＶベクトルを表す。基本的に、Ｄ（Ｘｌ）は、最初のｌ個の層の最初のｌ個のＴＶベクトルをグループ化したものである。Ｄｌ＝ｄｌであることに留意されたい。その場合、複数の層にわたる階層的グループＴＶ最小化は、以下のように定義される。
【数１９】
2021518916.tif 000021
ここで、
【数２０】
2021518916.tif 000022
である。ただし、第１の層から第ｌの層までのグループ構造を得るために、各
【数２１】
2021518916.tif 000023
が課せられる。以下のように書き換えることができる。
【数２２】
2021518916.tif 000024
【００６５】
その場合、付加的なペナルティ項
【数２３】
2021518916.tif 000025
は、層インデックスｌがより小さくなると追加のスパース性制約を実施する。その結果、この最小化によって、深い層よりも前面の層においてよりスパースな解が促進され、したがって、ＴＶ領域においてネストされたグループスパースパターンを有する解が与えられる。
【００６６】
図１０は、幾つかの実施形態によるコンピュータベースの情報システム１１０のブロック図を示している。情報システム１１０は、記憶された命令を実行するように構成されたプロセッサ１００２と、このプロセッサによって実行可能な命令を記憶することができるメモリ１００８とを備えることができる。プロセッサ１００２は、シングルコアプロセッサ、マルチコアプロセッサ、コンピューティングクラスター、又は任意の数の他の構成体とすることができる。メモリ１００８は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：random access memory）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ：read only memory）、フラッシュメモリ、又は他の任意の適した非一時的コンピュータ可読記憶媒体を含むことができる。プロセッサ１００２は、バス１００６を通して１つ以上の入力インターフェース／デバイス１０６５及び出力インターフェース／デバイス１４１に接続されている。
【００６７】
メモリ１００８に記憶されたこれらの命令１００４は、対象物体の構造の画像回復を実施することができる。例えば、命令は、反射波の測定値１０９５に対するフィルタリング、分割、タイムゲーティング、ピーク検出、及び雑音除去等の前処理１０５２を含むことができる。命令は、異なる実施形態による画像再構築１０５３の実施を更に提供する。任意選択で、命令は、再構築された画像の品質を更に改善し、及び／又は、対象物体の層の再構築された画像を組み合わせて対象物体の構造の画像を生成する後処理を含むことができる。
【００６８】
情報システム１１０は、推定された情報をレンダリングする出力インターフェース／デバイス１４１を備えることができる。幾つかの実施形態では、出力インターフェース１４１は、エンコーダを印刷デバイス（図示せず）に接続するように適合されたプリンターインターフェース（図示せず）を含むことができる。幾つかの実施形態では、ディスプレイインターフェース１０４７は、プロセッサ１００２をディスプレイデバイス１０４２に接続するように適合することができる。ディスプレイデバイス１０４２は、カメラ、コンピュータ、スキャナ、モバイルデバイス、ウェブカム、又はそれらの任意の組み合わせを含むことができる。幾つかの実施形態では、ネットワークインターフェース１０４３は、プロセッサ１００２を、場合によってネットワーク１０９０上の１つ又は幾つかのサードパーティーデバイス１０４４にも接続するように適合されている。幾つかの実施形態では、アプリケーションインターフェース１０４５は、推定された情報を、非限定例として、移動物体の移動を制御するコントローラ等のアプリケーションデバイス１０４６にサブミットするのに用いることができる。
【００６９】
情報システム１１０は、反射信号１２９の振幅の振幅測定値１０９５を受信する入力インターフェース１０６５も備えることができる。例えば、ネットワークインターフェースコントローラ（ＮＩＣ：network interface controller）１０６０は、情報システム１１０を、バス１００６を通してネットワーク１０９０に接続するように適合することができる。ネットワーク１０９０は、有線ネットワーク又は無線ネットワークとして実施することができる。記憶又は更なる処理のために、ネットワーク１０９０及び／又は入力インターフェース１０６５の他の実施態様を通じて、反射信号の振幅測定値１０９５をダウンロードして記憶することができる。
【００７０】
図１１は、幾つかの実施形態による反射波の一組のセグメントへの分割の概略図を示している。対象物体からの反射波１１１５は、ピーク検出方法１１２０に供給され、反射波のピーク１１２５が特定される。タイムゲーティング部１１３０は、反射波１１１５をピークの周辺で分割し、セグメント１１２４を生成する。例えば、１つの実施形態は、２つの隣接したピークの間の中心点において信号を分割する。加えて又は代替的に、１つの実施形態は、反射波を等分割で分割し、ピーク検出プロセスをなくす。
【００７１】
異なる実施形態は、対象物体の予想された構造及び所望のタイプの画像再構築に基づいて選択された異なるタイプの放射器を用いる。放射器の例として、光放射器、超音波放射器、及びＸ線放射器がある。幾つかの実施形態は、例えば、１ｍｍ〜０．１ｍｍ（すなわち、１００μｍ）の対応する波長を有する０．３テラヘルツ〜３テラヘルツのテラヘルツ周波数レンジ内で放射するテラヘルツ（ＴＨｚ）放射器を用いる。ＴＨｚスキャナは、前面の層から深い層への不均一な透過照射の影響を受けやすいので、結合層階層的画像回復は、これらの種類の放射器の利益になる。
【００７２】
図１２Ａは、単一のＴＨｚ送受信機１２０６を用いて多層１２０２、マルチトラック１２０１、多値スケールを、すなわち、トラック間にわたって及びトラックに沿って機械的にスキャンし、反射波形を受信して位置の符号化パターンを特定する概略図を示している。或いは、単一のＴＨｚ送受信機は、送信されたＴＨｚ波形が多層化スケールを通過し、受信機１２０９によって受信される送信機とすることができる。特に、送信されたＴＨｚ波形は、多層化／多値スケールを通過し、このＴＨｚ波形は、受信機１２０９まで直接進み、位置の符号化パターンを特定する。
【００７３】
図１２Ｂは、アレイ内の各ＴＨｚ送受信機を単一のトラック１２０１と整列させることができる複数のＴＨｚ送受信機１２０７（又はＴＨｚ送受信機アレイ）を用いる概略図を示している。各ＴＨｚ送受信機は、反射波形を受信して、位置の対応するトラックの符号化パターンを特定することも可能とすることができる。ＴＨｚ送受信機アレイ１２０７は、絶対位置決めを行うためにトラック方向Ｄに沿って併せて移動することができる。
【００７４】
図１２Ｃは、単一のＴＨｚ送受信機１２０６を、コリメート／集束レンズ１２１１、ＴＨｚ帯域における空間光変調器１２１２とともに用いる概略図を示している。単一の送受信機１２０６は、ＴＨｚ波形をコリメートレンズ１２１１に送信する。この波形は、コリメートレンズ１２１１によってコリメートされ、その後、ランダムパターンを有する空間光変調器１２１２によって変調される。反射されたＴＨｚ波形は、集束レンズ１２１１を通過し、単一のＴＨｚ送受信機１２０６によって検出される。
【００７５】
図１２Ｄは、多層非オーバーラップサンプル１３０の両側に分離されたＴＨｚ送信機１２２０及びＴＨｚ受信機１２２５を、コリメート／集束レンズ１２１１、ＴＨｚ帯域における空間光変調器１２１２とともに用いる概略図を示している。これによって取得されるものは、図１２Ｃと同様であるが、透過モードで取得されるものである。
【００７６】
幾つかの実施形態は、対象物体の異なる層の構造パターンが波の伝播方向においてオーバーラップしないときに結合層階層的画像回復の性能を改善することができるという別の理解に基づいている。そのようにして、影効果は、後続の層の構造と干渉しない。幾つかの実施形態は、複数の状況において、対象物体の構造が十分スパースであるので、異なる層の非オーバーラップパターンを仮定することができるという認識に基づいている。加えて又は代替的に、幾つかの実施形態は、非オーバーラップパターンを確保することができる方法で対象物体を設計する。
【００７７】
例えば、１つの実施形態では、対象物体は、第１の層に印刷された住所を有し、第２の層に印刷された宛先の名称を有する出荷ラベルである。この出荷ラベルの異なる層に印刷された名称及び住所はオーバーラップせず、後続の層に印刷された名称によって、名宛人の機密性を保持することが可能になる。別の実施形態では、対象物体は、異なる識別符号が識別カードの異なる層に印刷された当該識別カードである。そのような識別カードによって、偽造問題に対処することが可能になる。別の実施形態では、対象物体は、異なる符号が位置符号化構造物の異なる層に印刷された当該位置符号化構造物である。この実施形態によって、単一の層にのみ印刷される符号よりも高密度の符号を複数の層に印刷することが可能になる。
【００７８】
図１３は、１つの実施形態による、層間にわたって非オーバーラップパターンを有する多層構造を示す概略図である。この層状構造は、符号化パターンの複数のトラック１３０１と、符号化パターンの複数の層１３０２とを備える。各トラックにおいて、数字１３０３は、ＴＨｚ帯域における符号化パターンの反射率のレベルを指定する。例えば、０は、ＴＨｚ放射信号の完全な吸収を意味する一方、１は、ＴＨｚ放射信号の強い反射を意味する。数字１３０３は、反射率とその数字との間に既定のマッピングを有する２値又は多値とすることができる。この実施形態の多層非オーバーラップパターンにわたるＴＨｚスキャンは、エレベータ／列車システムにおける測位に用いることができる。
【００７９】
図１４は、本開示の幾つかの実施形態による、多層非オーバーラップコンテンツを有する出荷ラベル１４１０の概略図を示している。多層非オーバーラップコンテンツは、表面に視覚的に開示されることなく、より深い層にプライバシー関連コンテンツを保持するのに用いることができる。例えば、出荷ラベルの異なる層に印刷された名称及び住所はオーバーラップせず、後続の層に名称を印刷することによって、名宛人の機密性を保持することが可能になる。
【００８０】
本発明の上記の実施形態は数多くの方法のいずれかにおいて実現することができる。例えば、それらの実施形態は、ハードウェア、ソフトウェア又はその組み合わせを用いて実現することができる。ソフトウェアにおいて実現されるとき、そのソフトウェアコードは、単一のコンピュータ内に設けられるにしても、複数のコンピュータ間に分散されるにしても、任意の適切なプロセッサ、又はプロセッサの集合体において実行することができる。そのようなプロセッサは集積電気回路として実現することができ、集積回路構成要素内に１つ以上のプロセッサが含まれる。しかしながら、プロセッサは、任意の適切な構成の電気回路を用いて実現することができる。
【００８１】
また、本発明の実施形態は、方法として具現化することができ、この方法の一例が提供されている。この方法の一部として実行される動作は、任意の適した方法で順序付けることができる。したがって、例示したものと異なる順序で動作が実行される実施形態を構築することができ、この順序は、いくつかの動作が例示の実施形態では順次的な動作として示されていても、それらの動作を同時に実行することを含むことができる。
【００８２】
請求項の要素を修飾する、特許請求の範囲における「第１」、「第２」等の序数の使用は、それ自体で、１つの請求項の要素の別の請求項の要素に対する優先順位も、優位性も、順序も暗示するものでもなければ、方法の動作が実行される時間的な順序も暗示するものでもなく、請求項の要素を区別するために、単に、或る特定の名称を有する１つの請求項の要素を、同じ（序数の用語の使用を除く）名称を有する別の要素と区別するラベルとして用いられているにすぎない。
【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１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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【図１２Ｃ】
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【図１２Ｄ】
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【図１３】
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【図１４】
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【国際調査報告】
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