(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像捕捉素子であって、
センサ配列、
中間像から第１の距離にて配置されたレンズ、及び
レンズから第２の距離にて配置されるポリクロマトであって、前記ポリクロマトが伝達関数に従って中間像を回折して前記センサ配列上に分散したセンサ像を発生させるよう構成され、前記分散したセンサ像が前記中間像の空間的符号化を表すポリクロマトを含み、
前記中間像から前記センサ配列への前記伝達関数がＰ（ｘ，ｙ；ｘ’，ｙ’，λ）として表され、（ｘ’，ｙ’）が前記中間像の空間座標であり、（ｘ，ｙ）が前記センサ配列の空間座標であり、
前記中間像を再生させるために、前記伝達関数が測定される、
画像捕捉素子。
【請求項２】
前記空間的符号化が、波長及び色のうち少なくとも１つの空間的強度の表示である、請求項１に記載の画像捕捉素子。
【請求項３】
前記中間像がカラー画像である、請求項１に記載の画像捕捉素子。
【請求項４】
前記中間像がＯ（ｘ’，ｙ’，λ）として表され、また前記センサ像がＩ（ｘ，ｙ）として表され、（ｘ’，ｙ’）が前記中間像の空間座標であり、λが波長であり、かつ（ｘ，ｙ）が前記センサ配列の空間座標である、請求項１に記載の画像捕捉素子。
【請求項５】
前記伝達関数が実際の空間変換である、請求項１に記載の画像捕捉素子。
【請求項６】
前記伝達関数がフーリエ変換である、請求項１に記載の画像捕捉素子。
【請求項７】
前記伝達関数がスカラ−フレネル−キルヒホフの回折式である、請求項１に記載の画像捕捉素子。
【請求項８】
前記伝達関数が、マクスウェルの方程式に基づいた厳密な光伝搬関数である、請求項１に記載の画像捕捉素子。
【請求項９】
前記センサ像がＩ（ｘ，ｙ）＝Ｏ（ｘ’，ｙ’，λ）、Ｐ（ｘ，ｙ；ｘ’，ｙ’，λ）＝Σａｍ，ｎ，ｋＰ（ｘ，ｙ；ｘ’ｍ，ｙ’ｍ，λｋ）として表され、О（ｘ’，ｙ’，λ）が前記中間像を表し、Ｐ（ｘ，ｙ，；ｘ’，ｙ’，λ）が前記中間像から前記センサ配列への伝達関数を表し、ａｍ，ｎ，ｋが座標（ｘ’ｍ，ｙ’ｍ，λｋ）における前記中間像の未知値である、請求項１に記載の画像捕捉素子。
【請求項１０】
前記第１の距離がレンズの前側焦点距離に等しい、請求項１に記載の画像捕捉素子。
【請求項１１】
前記第２の距離がレンズの後側焦点距離に等しい、請求項１に記載の画像捕捉素子。
【請求項１２】
前記画像捕捉素子が、センサ像を発生させるための吸収カラーフィルタを含まない、請求項１に記載の画像捕捉素子。
【請求項１３】
複数の波長又は複数のスペクトルバンドを使用してイメージングを実施する、請求項１に記載の画像捕捉素子。
【請求項１４】
前記ポリクロマトが、模様付き及び透明又は半透明の基板である、請求項１に記載の画像捕捉素子。
【請求項１５】
前記レンズと前記センサ配列との間に配向された転写可能なピンホール素子を含む、ピンホール測定アセンブリを更に具備する、請求項１に記載の画像捕捉素子。
【請求項１６】
前記ピンホール測定アセンブリが、前記転写可能なピンホール素子と前記ポリクロマトとの間に配向された少なくとも１つの校正レンズを更に含む、請求項１５に記載の画像捕捉素子。
【請求項１７】
前記第１の距離が前記第２の距離より長くなるように、前記センサ配列と前記ポリクロマトとの間にレンズを有しない、請求項１６に記載の画像捕捉素子。
【請求項１８】
前記ポリクロマトが、マルチレベル回折素子又はバイナリ回折素子である、請求項１に記載の画像捕捉素子。
【請求項１９】
前記レンズと前記センサ配列との間に配向された、転写可能なピンホール素子の配列を含む、ピンホール測定アセンブリを更に具備する、請求項１に記載の画像捕捉素子。
【請求項２０】
前記配列における転写可能なピンホール素子（複数）間の間隔が、２つの隣接した転写可能なピンホール素子間の回折信号が、前記センサ配列上で重なり合わないように選択される、請求項１９に記載の画像捕捉素子。
【請求項２１】
回折伝搬値の計算にて使用する回折フィルタ配列（ＤＦＡ）を更に含み、前記ＤＦＡの点像分布関数（ＰＳＦ）が空間可変型であり、前記ＤＦＡが超格子に基づいて周期的である、請求項１に記載の画像捕捉素子。
【請求項２２】
前記ＰＳＦが、センサ画素の位置及び対象体情報の関数として計算される、請求項２１に記載の画像捕捉素子。
【請求項２３】
マルチスペクトル画像又はハイパースペクトル画像が、回折パターンの非ゼロ要素に基づいて計算される、請求項２１に記載の画像捕捉素子。
【請求項２４】
追加の測定を行ってＰＳＦマトリックスの行列階数を上昇させることにより、画像再生が実施される、請求項２１に記載の画像捕捉素子。
【請求項２５】
画像捕捉素子用のコンポーネントであって、
レンズから距離を置いて配置されたポリクロマトであって、伝達関数に従って中間像を回折してセンサ配列上に分散したセンサ像を発生させるよう構成され、前記分散したセンサ像が中間像の空間的符号化を表すポリクロマトを含み、
前記中間像から前記センサ配列への前記伝達関数がＰ（ｘ，ｙ；ｘ’，ｙ’，λ）として表され、（ｘ’，ｙ’）が前記中間像の空間座標であり、（ｘ，ｙ）が前記センサ配列の空間座標であり、
前記中間像を再生させるために、前記伝達関数が測定される、
画像捕捉素子用のコンポーネント。
【発明の詳細な説明】
【関連出願】
【０００１】
本出願は、その全体が参考として組み込まれる、２０１５年３月２４日に出願された同時係属米国特許仮出願第６２／１３７，７０２、表題：「撮像素子」に対する優先権を主張する。
【０００２】
本出願は、その全体が参考として組み込まれる、２０１５年１１月４日に出願された同時係属米国特許仮出願第６２／２５１，０１０、表題：「撮像素子」に対する優先権を主張する。
【背景技術】
【０００３】
像を捕捉するために、カラーカメラなどの撮像素子を使用することができる。像は、従前どおりビデオ又は映画などの写真又は動画であることができる。撮像素子は、可視スペクトル内の光又は電磁スペクトルのその他の一部の光を使用して操作することができる。このような装置をイメージセンサに使用して光を捕捉し、かつ光学像を、次に記憶することができ、あるいは別の方法で送達して電子像を組み立てることが可能な、電子信号へと変換することができる。イメージセンサの例としては、電荷結合素子（ＣＣＤ）イメージセンサ又は相補型金属酸化膜半導体（ＣＭＯＳ）イメージセンサを挙げることができる。
【０００４】
在来型の結像系は、対象体空間における一点を像空間の一点へと写像させる。画像化した点の空間的拡張、点像分布関数（ＰＳＦ）は、本質的に系内に存在する遠視野回折及び収差によって決定される。歴史的には、多くのタイプの収差を最小化して回折限界ＰＳＦを得るよう、高度レンズの設計及び製造技術が開発された。過去１０年間、ＰＳＦの物理的寸法を収縮させること、又はＰＳＦの形状に関する事前知識による統計的推定を使用することのいずれかにより、超解像顕微鏡におけるサブ回折特性を解明するために、いくつかの方法が広く研究されてきた。
【０００５】
電子センサは、通常は光強度を検出できるのみである。色を識別するために、吸収性カラーフィルタ配列（一般にべイヤーフィルタと称する）がセンサの上部に置かれる。そのようなものであるから、３色（青、緑及び赤）のみが測定される。しかし、自然情景は、多数のマシンビジョン用途に有益であり得るマルチスペクトル情報を含んでいる。従来のマルチスペクトル撮像観測装置（multi-spectral imagers，ＭＳＩ）は、費用がかかりかつ扱いにくい。一般のＭＳＩはプッシュブルーム方式にて作動し、かつプリズム又は回折格子を利用して光を分散させる。このようなＭＳＩ用の光学的設計は、大変複雑であり得る。ＭＳＩの第２の種類は、液晶波長可変フィルタ又は音響光学的可変フィルタのどちらかを用いて、時間の経過とともに入力スペクトルを変調させる。後者が高価でありかつ高い消費電力を有する一方、前者のフィルタは処理能力の減少及び低速度に悩んでいる。
【０００６】
したがって、デジタル画像センサ及びシステムにおける素晴らしい進歩であるにもかかわらず、このような素子は不十分な低光量及び貧弱な多スペクトル性能に悩まされている。
【発明の概要】
【０００７】
本技術の実施形態は、センサ配列、中間像から第１の距離に配列されたレンズ、及びレンズから第２の距離に配置されたポリクロマトを含む画像捕捉素子を開示する。ポリクロマトは、伝達関数に従って中間像を回折し、センサ配列上に分散されるセンサ像、中間像の空間的符号化を表す分散したセンサ像を発生させるよう構成され得る。
【０００８】
このように、以降の詳細な説明が一層理解され得るように、かつ、当技術分野へのこの貢献が一層評価され得るように、本発明のより重要な特徴を幾分大まかに略述した。本発明の他の特徴は、添付の図面及び特許請求の範囲と合わせた、以下の本発明の詳細な説明により明確となるか、又は本発明の実施により教示され得る。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
本発明の特徴及び利点は、実施例、本発明の特徴により続けて示す添付図面とともに記載される、次の詳細な説明により明らかとなるであろう。
【図１Ａ】本発明の実施形態による、イメージング素子を示す。
【図１Ｂ】本発明の実施形態による、イメージング素子を示す。
【図１Ｃ】本発明の実施形態による、イメージング素子を示す。
【図１Ｄ】本発明の実施形態による、イメージング素子を示す。
【図１Ｅ】本発明の実施形態による、イメージング素子を示す。
【図１Ｆ】本発明の実施形態による、イメージング素子を示す。
【図２Ａ】本発明の実施形態による、撮像素子の概略図である。
【図２Ｂ】は、本発明の実施形態による、撮像素子の追加の概略図である。
【図３】本発明の実施形態による、撮像素子の測定を示す。
【図４Ａ】本発明の実施形態による、撮像素子への入射光の入射角を示す。
【図４Ｂ】本発明の実施形態による、ポリクロマトの分布である。
【図５】本発明の実施形態による、種々の波長及び角度におけるポリクロマトの感度を表す複数の点像分布関数を示す。
【図６】本発明の実施形態による、種々の波長及び角度におけるポリクロマトの感度を表す複数の点像分布関数を示す。
【図７】本発明の実施形態による、種々の波長及び角度におけるポリクロマトの感度を表す複数の点像分布関数を示す。
【図８Ａ】本発明の実施形態による、対象体の分光角度分布を示す。
【図８Ｂ】本発明の実施形態による、対象体の分光情報及び角度情報を含む合成像を示す。
【図９Ａ】本発明の実施形態による、対象体の元の分光角度分布を示す。
【図９Ｂ】本発明の実施形態による、直接バイナリサーチ（ＤＢＳ）アルゴリズムを使用して抽出した、対象体の分光角度分布を示す。
【図１０Ａ】本発明の実施形態による対象体の、分光情報及び角度情報を含む合成像を示す。
【図１０Ｂ】本発明の実施形態による、再生輝度画像を示す。
【図１１】本発明の実施形態による、対象体の元の分光角度分布と対象物の抽出した分光角度分布との間の誤差を表す、エラーマップを示す。
【図１２】は、本発明の実施形態による、対象物の抽出した分光角度分布と対象体の元の分光角度分布との間の、反復時間に関する二乗平均平方根（ＲＭＳ）誤差を示す。
【図１３Ａ】本発明の実施形態による、対象体の元の分光角度分布を示す。
【図１３Ｂ】本発明の実施形態による、マルチレベルサーチ（ＭＬＳ）アルゴリズムを使用して抽出した、対象体の分光角度分布を示す。
【図１４Ａ】本発明の実施形態による、対象体の分光情報及び角度情報を含む合成像を示す。
【図１４Ｂ】本発明の実施形態による、再生輝度画像を示す。
【図１５】本発明の実施形態による、対象体の元の分光角度分布と対象物の抽出した分光角度分布との間の誤差を表す、エラーマップを示し、また
【図１６】本発明の実施形態による、対象物の抽出した分光角度分布と対象体の元の分光角度分布との間の、反復時間に関する二乗平均平方根（ＲＭＳ）誤差を示す。
【図１７】本発明の実施形態による、単色センサ配列の前面に広帯域の回折素子（ポリクロマト）を備える、回折カラーセンサの概略図である。
【図１８】本発明の実施形態による、ポリクロマトとレンズとの間に配向されたピンホール測定アセンブリを含む、画像捕捉素子を図解したものである。
【図１９】本発明の実施形態による、１つ以上の集束光学系を含む、代替のピンホール測定アセンブリを示す概略図である。
【図２０】本発明の実施形態による、回折フィルタ配列（ＤＦＡ）を含む撮像素子を示す。
【図２１Ａ】本発明の実施形態による、点像分布関数（ＰＳＦ）における空間的変動を示す。
【図２１Ｂ】本発明の実施形態による、点像分布関数（ＰＳＦ）における空間的変動を示す。
【図２１Ｃ】本発明の実施形態による、点像分布関数（ＰＳＦ）における空間的変動を示す。
【図２１Ｄ】本発明の実施形態による、点像分布関数（ＰＳＦ）における空間的変動を示す。
【図２２Ａ】本発明の実施形態による、マルチスペクトル画像又はハイパースペクトル画像の算定手法を示す。
【図２２Ｂ】本発明の実施形態による、マルチスペクトル画像又はハイパースペクトル画像の算定手法を示す。
【図２２Ｃ】本発明の実施形態による、マルチスペクトル画像又はハイパースペクトル画像の算定手法を示す。
【図２３Ａ】本発明の実施形態による、測定値を確認して、画像を再生する過程中に点像分布関数（ＰＳＦ）マトリックスの行列階数を上昇させる手法を示す。
【図２３Ｂ】本発明の実施形態による、測定値を確認して、画像を再生する過程中に点像分布関数（ＰＳＦ）マトリックスの行列階数を上昇させる手法を示す。
【図２３Ｃ】本発明の実施形態による、測定値を確認して、画像を再生する過程中に点像分布関数（ＰＳＦ）マトリックスの行列階数を上昇させる手法を示す。
【図２３Ｄ】本発明の実施形態による、測定値を確認して、画像を再生する過程中に点像分布関数（ＰＳＦ）マトリックスの行列階数を上昇させる手法を示す。
【図２３Ｅ】本発明の実施形態による、測定値を確認して、画像を再生する過程中に点像分布関数（ＰＳＦ）マトリックスの行列階数を上昇させる手法を示す。
【図２３Ｆ】本発明の実施形態による、測定値を確認して、画像を再生する過程中に点像分布関数（ＰＳＦ）マトリックスの行列階数を上昇させる手法を示す。
【図２４Ａ】一実施例での回折フィルタ及びセンサ配列の概略像である。
【図２４Ｂ】本発明の実施形態に従い形成された、回折フィルタの顕微鏡写真である。
【図２４Ｃ】図２４Ｂの回折フィルタの一部の、原子間力顕微鏡写真である。  ここにおいて、参照は示される代表的実施形態に対して行われ、同様のものを記述するために、特定の言語が本明細書内で用いられるであろう。にもかかわらず、それによって本発明の範囲の限定が意図されないことが理解されるであろう。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本発明を説明し、特許請求する際に、以下の用語を使用する。
【００１１】
単数形「ａ」、「ａｎ」、及び「ｔｈｅ」は、その内容について別段の明確な指示がない限り、複数の指示対象を含む。したがって、例えば「画素」への言及は、１つ以上のこのような特徴への言及を含み、また「指示」への言及は、１つ以上のこのような工程を指す。
【００１２】
特定の性質又は状況に関して本明細書で使用する場合、「実質的に」とは、ばらつきが、特定の性質又は状況から測定され得る程に外れるようなものではなく、十分わずかなものであることを意味する。許容され得るばらつきの正確な程度は、場合によっては具体的な文脈に依存し得る。
【００１３】
本明細書で使用する場合、複数の項目、構造要素、構成要素、及び／又は材料は、便宜上、共通の一覧で示され得る。しかしながら、これらの一覧は、あたかも一覧の各要素が、別個の独自の要素として個々に認識されるように解釈されるべきである。したがって、かかる一覧の個々の要素は、別途記載のない限り、共通の群のなかでのこれらの提示のみに基づき、同じ一覧の任意の他の要素の事実上の均等物として解釈されるべきでない。
【００１４】
本明細書で使用する場合、用語「のうちの少なくとも１つ」は、「１つ以上の」と同義語であることを意図される。例えば、「Ａ、Ｂ、及びＣのうちの少なくとも１つ」は明示的に、Ａのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、及びそれぞれの組み合わせを含む。
【００１５】
量及びその他の数値データは、本明細書において範囲の形式で提示され得る。かかる範囲の形式は単に、便宜上及び簡潔性のために用いられることを理解されたく、かつ、範囲の限定として明示的に列挙される数値を含むだけでなく、あたかも各数値及び部分範囲が明示的に列挙されているかのように、その範囲内に包含されている個々の数値又は部分範囲全ても含むと柔軟に解釈されるべきである。例えば、約１〜約４．５の数的範囲は、１〜約４．５の明示的に列挙された限界だけでなく、２、３、４等の個々の数字、及び１〜３、２〜４等の副範囲も含むと解釈されるべきである。同じ原理は、「約４．５未満」等の１つの数的値のみを列挙する範囲に適用され、これは、上で列挙される値及び範囲の全てを含むと解釈されるべきである。更に、記載されている範囲の幅又は特性に関係なく、かかる解釈を適用するべきである。
【００１６】
任意の方法又はプロセスの請求項で列挙した任意の工程は、任意の順序で実行してよく、特許請求の範囲に提示される順序に限定されるべきでない。ミーンズ・プラス・ファンクション又はステップ・プラス・ファンクションの限定は、特定の請求項の限定に対し、以下の条件の全て：ａ）「〜のための手段（means for）」又は「〜のための工程（step for）」が明示的に列挙され、かつｂ）対応する機能が明示的に列挙される場合にのみ、用いられるであろう。ミーンズ・プラス・ファンクションを支える構造、材料又は動作は、本明細書における説明で明示的に列挙される。したがって、本発明の範囲は、単に本明細書で与えられる説明及び実施例ではなく、添付の特許請求の範囲及びこれらの法的均等物によってのみ決定されるべきである。
【００１７】
低光量状態でカラーイメージングを有効に実施し得る、撮像素子のための技術について記載している。撮像素子は、レンズ、回折光学素子、及びセンサ配列を含むことができる。撮像素子は、カラーカメラを含むことができる。回折光学素子は、回折フィルタ、ポリクロマト、又はクロマティックフィルタと呼ばれることもあり、また広帯域の回折光学素子である。撮像素子は、複数の波長を用いたイメージング（即ち、ハイパースペクトルイメージング）又は複数のスペクトルバンドを用いたイメージング（即ち、マルチスペクトルイメージング）を行うことができる。本撮像素子は、低光量状態にて、撮像素子の効果的なイメージング実施を許容可能にするロス量の減少により、メージングを行うことができる。ほぼ吸収損なしで色情報を得ることができるため、低光量イメージングを達成することができる。撮像素子用の回折フィルタは、ロールツーロールインプリンティング、エンボッシング、ＵＶ硬化エンボッシング、熱エンボッシング、成形、インプリントリソグラフィ、ソフトリソグラフィ、ミクロ接触プリンティング、光投影リソグラフィ、フォトリソグラフィ、極端紫外線リソグラフィ、水浸フォトリソグラフィなどと同様の、大容量の方法を使用して製造することができる故に、撮像素子を光学素子の総数の減少に利用することができ、また費用を低減させて生産することができる。撮像素子は、信号対雑音比の増大と同様に色及び空間分解能の増大を可能にすることができる。空間分解能は、像において回線がどれくらい綿密に分解できるかの尺度であり得る。なお、撮像素子は、ベイヤーフィルタなどの従来の吸収カラーフィルタと比較して、色と空間分解能との間の、トレードオフの低下をもたらすことができる。
【００１８】
原理に一致して、画像捕捉素子は、センサ配列、レンズ、及びポリクロマト（即ち、回折フィルタ）を含むことができる。レンズは、中間像から第１の距離にて配置され得る。ポリクロマトはレンズから第２の距離にて配置され得、ここで前記ポリクロマトは伝達関数に従って中間像を回折して、センサ配列上に分散したセンサ像を発生させるよう構成される。分散したセンサ像は、中間像の空間的符号化を表している。
【００１９】
空間的符号化は、波長又は色のうち少なくとも１つの空間的強度の表示であり得る。場合によっては、中間像はカラー画像である。一実施例では、中間像はＯ（ｘ’，ｙ’，λ）として表され、またセンサ像はＩ（ｘ，ｙ）として表され、ここで（ｘ’，ｙ’）は中間像の空間座標であり、λは波長であり、かつ（ｘ，ｙ）はセンサ配列の空間座標である。
【００２０】
伝達関数は、空間的符号化を発生させる及び／又は表すのに使用可能な、任意の好適な変換形であり得る。一実施例では、伝達関数は実際の空間変換である。あるいは、伝達関数はフーリエ変換であり得る。更に別の代替形では、伝達関数はスカラ−フレネル−キルヒホフの回折式であり得る。更に別の例では、伝達関数はマックスウェルの方程式に基づく厳密な波動伝播関数であり得る。例えば、センサ上のポリクロマトにわたる像の比率は、マックスウェルの方程式を使用して模範してよい。したがって、フレネル−キルヒホフの回折式に代えて、これらを使用することができる。これは、光のベクトル特性（例えば、偏光）を確認することが重要である場合に、有用であり得る。これはまた、回折フィルタにおける特徴が対象の波長より小さい場合に、有用である。
【００２１】
一具体例では、中間像からセンサ配列への伝達関数はＰ（ｘ，ｙ；ｘ’ｙ’λ）として表され、ここで（ｘ’，ｙ’）は中間像の空間座標であり、（ｘ，ｙ）はセンサ配列の空間座標であり、かつλは波長である。
【００２２】
場合によっては、伝達関数は中間像を再生させるために校正される。別の具体例では、中間像はＯ（ｘ’，ｙ’，λ）＝［Ｐ（ｘ，ｙ；ｘ’，ｙ’，λ）−１Ｉ（ｘ，ｙ）］を使用して再生される。場合によっては、５次元（５Ｄ）の明視野スペクトル像を再生するために空間的符号化を使用することができる。このようなしたがって、明視野スペクトル像はＯ（ｘ’，ｙ’，θｘ，θｙ，λ）＝［Ｐ（ｘ，ｙ；ｘ’，ｙ’，θｘ，θｙ，λ）］−１Ｉ（ｘ，ｙ）を使用して再生され得れ、ここでＯ（ｘ’，ｙ’θｘ，θｙ，λ）は未知の５次元明視野スペクトル像であり、Ｉ（ｘ，ｙ）はセンサ配列を表し、またＰ（ｘ，ｙ；ｘ’，ｙ’，θｘ，θｙ，λ）は校正された伝達関数である。
【００２３】
必須ではないが、空間的符号化は、センサ配列を形成する場合に実質的に全ての有効な光子の使用を可能にする。
【００２４】
別の実施例では、センサ像はＩ（ｘ，ｙ）＝Ｏ（ｘ’，ｙ’，λ）として表すことができる。Ｐ（ｘ，ｙ；ｘ’，ｙ’，λ）＝Σａｍ，ｎ，ｋＰ（ｘ，ｙ；ｘ’ｍ，ｙ’ｍ，λｋ）であり、ここでＯ（ｘ’，ｙ’，λ）は中間像を表し、Ｐ（ｘ，ｙ；ｘ’，ｙ’，λ）は中間像からセンサ配列への伝達関数を表し、ｍ，ｎ，ｋは座標（ｘ’ｍ，ｙ’ｍ，λｋ）における中間像の未知値である。
【００２５】
有利には、センサ像は、画像捕捉素子が低光量状態で作動する場合に、規定された画質水準と一致する。色精度、画像鮮明度、ホワイトバランス精度、ダイナミック・レンジ、空間分解能及びスペクトル分解能、スペクトル精度などの、種々の標準基準値の使用を含む様々な方法で画質を確定してよい。
【００２６】
一実施例では、第１の距離はレンズの前側焦点距離に等しい。別の実施例では、第２の距離はレンズの後側焦点距離に等しい。
【００２７】
以下でより詳細に説明のとおり、本素子は低光量の画像収集を可能にする。これは、少なくとも部分的にカラーフィルタの省略を許容する、素子の構成故である。したがって、通常は、像捕捉素子はセンサ像を発生させるための吸収カラーフィルタを含まない。更に、複数の波長を使用、及び／又は複数のスペクトルバンドを用いてイメージングが実施可能である。
【００２８】
回折フィルタ又はポリクロマトはパターニングすることができ、かつ透明又は半透明な基板であり得る。回折フィルタは、本明細書に記載されるように、変化することにより入射光への特定の回折効果を決定する物理的高さをそれぞれが有する画素の、配列を更に含むことができる。回折フィルタは、一般に３以上の回折画素高さを含むマルチレベル回折素子であり得る。しかし、場合によっては、回折フィルタは２つの回折画素の高さを有するバイナリ回折素子であることができる。このフィルタはセンサ配列上に直接組み込まれてよい。あるいは、フィルタを個別に製造してよく、またセンサ配列に極めて接近させて定置及び並置してよい。一般的な指針として、回折フィルタ、又はポリクロマトは、センサ配列から１０ｎｍ〜２０００μｍ、及びほとんどの場合、１０ｎｍ〜５０μｍに配向され得る。種々の構造が使用可能であるにもかかわらず、一実施例では、回折フィルタは、０μｍ〜１５μｍ、及びほとんどの場合、０μｍ〜９μｍの範囲の画素高さを有することができる。同様に、回折フィルタは、約０．０１μｍ〜約１５μｍ、及び多くの場合約０．５μｍ〜約５μｍの画素幅（例えば、正方画素と想定）を有することができる。なお、画素高さは、連続的に変更可能な画素高さも更に使用することができるにもかかわらず、３〜１０の高さなどの、マルチ−レベルの高さを含むことができる。画素の配列は、相補的センサ配列（例えば、有効なセンサ配列に基づいて１〜３２ＭＰ又はそれより高い）に対応した所望の数の画素を含むことができる。設計が変更し得るにもかかわらず、１〜６４の回折画素が各センサ配列画素に対応し得、通常は任意の二乗数の回折画素が使用される（例えば、４、９、１６、２５、３６、４９、６４、８１、等）にもかかわらず、場合によってはセンサ配列画素当たり４〜１６の回折画素である。場合によっては、回折画素配列は１Ｄ配列であり得る。例えば、カメラがコンベヤーベルト上の検査品目である場合、又はカメラが地域を超えてドローン飛行にある場合、１Ｄは有用であり得る。これらの実施例では、観察される対象体に対するカメラの相対運動は、１Ｄ配列の直交方向に像を生成する。この場合、回折フィルタを介した分散は１Ｄのみであり、かつ再生も大幅に容易になり得る。
【００２９】
場合によっては、回折フィルタ全体が独自の回折パターンを有し得る。しかし、ほとんどの場合、回折フィルタは、２つの次元で繰り返しの回折パターンを含むことができ、ここで回折パターンの副単位が回折フィルタを越えるｘ及びｙ次元で繰り返される。
【００３０】
所望の周波数の透過を許容する任意の好適な透過性材料にて、回折フィルタを形成することができる。好適な材料の非限定例としては、ガラス、プラスチック、フォトレジスト、ポリマー、ポリスチレン、ポリ−メチルメタクリレート、ポリカーボネート、ＰＤＭＳ、ＳＵ−８、３Ｄプリントが可能なポリマー、光活性ポリマー、石英、シリコン、窒化ケイ素、酸化アルミニウム、窒化アルミニウム、ＨＯＱ、電子ビームレジスト、ＰＥＴ、ナノ−インプリントレジスト、等を挙げることができる。
【００３１】
素子は、伝達関数を使用した、分散したセンサ像からの中間像の再生に適合したデータ処理装置を、追加的に含むことができる。データ処理装置は、本明細書での開示に一致した、検知した画像再生への命令により符号化されたメモリを更に含む、又は伴うことができる。
【００３２】
マルチスペクトル撮像素子は、人間及び従来のカメラが知覚できない情報を明らかにする。本技術の実施形態では、圧縮型単安定素子マルチスペクトルビデオイメージングカメラは、超小形構造回折フィルタを画像センサに近接させて定置することにより、作成される。回折フィルタは、分光情報をセンサ画素上で空間的符号化に変換する。校正段階に続いて、正規化系の線形代数を介して符号化を反転させ、マルチスペクトル画像を計算することができる。
【００３３】
選択したパラメータに基づいて解像度を変更することができるにもかかわらず、一実施形態では、可視帯内（４３０ｎｍ〜７１８ｎｍ）で９．６ｎｍのスペクトル分解能を得ることができる。一実施形態では、回折フィルタなしで同一の光学素子及びセンサを用いた場合と比較して、本技術を使用することにより、空間分解能が３０％超強化される。本技術の実施形態において吸収カラーフィルタを利用しない故に、同様に感度が保たれる。光学リソグラフィ及び複写技術を使用して、回折フィルタを容易に製造することができる。
【００３４】
これらの原理の導入の一例として、図１Ａは、カラーカメラなどの撮像素子内の、代表的なカラーフィルタ配列（ＣＦＡ）及びセンサ配列を示す。撮像素子は、画像センサチップ１０２を含むことができる。一連のセンサ画素１０４を、画像センサチップ１０２の上部に配置することができる。一連のセンサ画素１０４は、画像センサチップ１０２の上部に配置されたセンサ配列の一部であることができる。センサ配列は、相補性金属酸化膜半導体（ＣＭＯＳ）センサ又は電荷結合素子（ＣＣＤ）センサなどのセンサを含むことができるが、これらに限定されない。
【００３５】
一実施例では、一連のカラーフィルタ（又はカラーフィルタモザイク）を、撮像素子内のセンサ配列の前面に配置することができる。一連のカラーフィルタを、センサ画素１０４にわたって配置し、色情報を捕捉することができる。一連のカラーフィルタは、カラーフィルタ配列（ＣＦＡ）の一部であることができる。一実施形態では、ＣＦＡは４つの正方形−２つの緑色の正方形、１つの青色の正方形、及び１つの赤色の正方形で構成されることができる。別の実施形態では、カラーフィルタは、べイヤーフィルタ配列１０６の一部であることができる。典型的な感光素子が、わずかな波長特異性を伴う又は波長特異性を伴わない光強度を検出する故にカラーフィルタを使用することができ、またしたがって、色情報を分離することができない。分離した濾光強度が光の色に関する情報を含むことができるように、カラーフィルタは波長帯により光を濾光することができる。
【００３６】
画像の各空間画素は、２×２（又は４）のカラーサブピクセルから構成される。カラーサブピクセルは、吸収により色を検知することができる。例えば、赤色フィルタ領域が青色及び緑色の光子を吸収するが、赤色の光子が透過するのを許容する故に、赤色のカラーサブピクセルは空間画素内の赤色の量を決定することができる。同様に、緑色フィルタ領域が赤色及び青色の光子を吸収するが、緑色の光子が透過するのを許容する故に、緑色のカラーサブピクセルは空間画素内の緑色の量を決定することができる。同様に、青色フィルタ領域が緑色及び赤色の光子を吸収するが、青色の光子が透過するのを許容する故に、青色のカラーサブピクセルは空間画素内の青色の量を決定することができる。したがって、カラーフィルタ配列は、赤色、緑色及び青色（ＲＧＢ）の波長領域における、光の強度に関する情報を提供することができる。画像センサにより捕捉される生画像データは、カラーフィルタの各種類について必要に応じて調整される、デモザイクアルゴリズムを使用することにより、完全なカラー画像（各画素にて表される全ての三原色の強度を伴う）へと変換することができる。
【００３７】
図１Ｂは、代表的な撮像素子を示す。撮像素子は、画像センサチップ１０２及び画像センサチップ１０２の上部に配置されたセンサ配列１０７を含むことができる。撮像素子は、センサ配列１０７の上部に配置された回折フィルタ１０８を含むことができる。回折フィルタ１０８は吸収カラーフィルタ用の代用品であり得る、又はこのようなカラーフィルタに加えて使用可能である。一実施例では、回折フィルタ１０８はマルチレベル回折構造体であり得る。なお、回折フィルタ１０８は、捕捉されかつ像が造られるよう、波長に対して透明又は半透明の材料で製造することができる。
【００３８】
図１Ｃは、別の代表的な撮像素子を示す。撮像素子は、画像センサチップ１０２及び画像センサチップ１０２の上部に配置されたセンサ配列１０９を含むことができる。撮像素子は、センサ配列１０９の上部に配置された回折フィルタ１１０を含むことができる。図示されている本実施例では、回折フィルタ１１０はバイナリ回折構造体であり得る。確認することができるように、場合によっては、回折フィルタは、フィルタを越えて連続的であるベース層、及び異なる高さを伴う不連続な画素特徴の配列を有する画素層、とを含むことができる。一実施例では、画素層は入射光に面することができる（即ち、センサ配列から離れている）。あるいは、画素層はセンサ配列に面することができる。一般に、センサに可能な限り近くパターン領域を配置することは、距離を低減させることができ、したがって光を伝搬する。センサ配列から離れて面する平坦な基板の表面は、損傷からトポグラフィカルパターンを保護することができる。別の任意の態様では、回折フィルタのトポグラフィカルパターンはまた、異なる屈折率を有する材料でパターンを十分に満たすことにより、保護され得る。例えば、ガラス又は窒化ケイ素を、保護層として使用することが可能である。
【００３９】
図１Ｄは、更に別の代表的な撮像素子を示す。撮像素子は、画像センサチップ１０２、画像センサチップ１０２の上部に配置されたセンサ配列１１１、センサ配列１１１の上部に配置された吸収カラーフィルタ配列１１２、及び画像センサチップ１０２にわたって配置された（即ち、センサ配列１１１及び吸収カラーフィルタ１１２にわたって配置された）回折フィルタ１１３を含むことができる。回折フィルタ１１３はマルチレベル回折構造体であり得る。撮像素子は、単一素子による可視イメージング及び赤外線（ＩＲ）イメージングの実施において有用であり得、ここで可視イメージングは吸収カラーフィルタ配列１１２（即ち、従来のカラーフィルタ）を使用して実施され、またＩＲイメージングは本明細書で記載される計算手法を介して得られる。この場合、希望するとおりＩＲ光子が分散される一方、回折フィルタ１１３が可視画像を混乱させないことを確実にするように、回折フィルタ１１３が設計される。より具体的には、回折フィルタ１１３は、回折構造体（例えば、回折フィルタ副単位）の周期性を選択することにより、最小の対象ＩＲ波長よりも大きいが、最長の対象可視波長より小さくなるよう設計され得る。一実施例では、本技術は、可視及びＩＲ以外のスペクトル帯域に適用することができる。
【００４０】
図１Ｅは、依然として別の代表的な撮像素子を示す。撮像素子は、画像センサチップ１０２、画像センサチップ１０２の上部に配置されたセンサ配列１１４、センサ配列１１４の上部に配置された吸収カラーフィルタ配列１１５、及び画像センサチップ１０２にわたって配置された（即ち、センサ配列１１４及び吸収カラーフィルタ１１５にわたって配置された）回折フィルタ１１６を含むことができる。この場合、回折フィルタ１１６はバイナリ−レベル回折構造体であり得る。
【００４１】
吸収により色を検知するカラーサブピクセルの伝統的な手法は非効率であり得、同一規格の白黒カメラと比較すると、低光量条件下ではカラーカメラに不十分な作動をもたらすことがある。白黒カメラにおける各センサ画素は異なる空間画素を表し（即ち、白黒カメラではＣＦＡが存在しない）、特に低光量条件下では、カラーカメラに対して空間分解能が優れることができる。本明細書で記載される技術は、カラーカメラが低光量条件において同様に機能することを可能にし（即ち、信号対雑音比の増大）、また白黒カメラと比較して同様の空間分解能を実現することを可能にする。
【００４２】
低光量カラーカメラは、セキュリティイメージング、交通カメラ及び料金所カメラ、工業イメージング、農産物及び薬剤類の検査、屋外イメージング、消費者カメラ、等において重要な用途を有することができる。低光量性能の観点から白黒カメラと同様の機能を提供することが可能であるカラーセンサは、カラーカメラにおいて広く使用することができる。なお、このようなカメラは、フラッシュライトの使用を回避又は低減させることができ、これはカメラの消費電力を低減させることができる。
【００４３】
図１Ｆは、カラーカメラなどの撮像素子内の、カラーフィルタ配列（ＣＦＡ）１５０及びセンサ配列１６０を示す。ＣＦＡ  １５０（又はカラーフィルタモザイク）を、撮像素子内のセンサ配列１６０の前面に配置することができる。ＣＦＡ  １５０は、大多数のカラーカメラにて利用される吸収カラーフィルタである。ＣＦＡ  １５０は、画像センサの画素センサにわたって配置され、色情報を捕捉する、カラーフィルタのモザイクであり得る。典型的な感光素子が、わずかな波長特異性を伴う又は波長特異性を伴わない光強度を検出する故にカラーフィルタを使用することができ、またしたがって、色情報を分離することができない。分離した濾光強度が光の色に関する情報を含むことができるように、カラーフィルタは波長帯により光を濾光することができる。
【００４４】
一実施例では、ＣＦＡ  １５０はべイヤーカラーフィルタであり得る。センサ配列１６０は、相補性金属酸化膜半導体（ＣＭＯＳ）センサ又は電荷結合素子（ＣＣＤ）センサなどのセンサを含むことができる。ＣＦＡ  １５０は４つの正方形−２つの緑色の正方形、１つの青色の正方形、及び１つの赤色の正方形で構成されることができる。
【００４５】
画像の各空間画素は、２×２（又は４）のカラーサブピクセルから構成される。カラーサブピクセルは、吸収により色を検知することができる。例えば、赤色フィルタ領域が青色及び緑色の光子を吸収するが、赤色の光子が透過するのを許容する故に、赤色のカラーサブピクセルは空間画素内の赤色の量を決定することができる。同様に、緑色フィルタ領域が赤色及び青色の光子を吸収するが、緑色の光子が透過するのを許容する故に、緑色のカラーサブピクセルは空間画素内の緑色の量を決定することができる。同様に、青色フィルタ領域が緑色及び赤色の光子を吸収するが、青色の光子が透過するのを許容する故に、青色のカラーサブピクセルは空間画素内の青色の量を決定することができる。したがって、ＣＦＡ  １５０は、赤色、緑色及び青色（ＲＧＢ）の波長領域における、光の強度に関する情報を提供することができる。画像センサにより捕捉される生画像データは、カラーフィルタの各種類について必要に応じて調整される、デモザイクアルゴリズムを使用することにより、完全なカラー画像（各画素にて表される全ての三原色の強度を伴う）へと変換することができる。
【００４６】
図２Ａは、代表的な撮像素子２０２の概略図である。撮像素子２０２は、センサ配列２１０、ポリクロマト２２０、及びレンズ２３０を含むことができる。従来のカメラでは、カメラ内のレンズ２３０などのレンズにより画像を形成することができ、またセンサを画面内に配置することができる。図２Ａにて示すように、像平面（中間像２３５とも称される）から前側焦点距離に等しい距離でレンズ２３０を配置することができる。中間像２３５はＯ（ｘ’，ｙ’）として表すことができ、ここで（ｘ’，ｙ’）は空間座標であり、またλは波長である。レンズ２３０から後側焦点距離２０３に等しい距離で、ポリクロマト２２０を配置することができる。換言すれば、ポリクロマト２２０とレンズ２３０との間の距離は、後側焦点距離２０３によって表すことが可能であり、またレンズ２３０と中間像２３５との間の距離は、前側焦点距離２０２によって表すことが可能である。ポリクロマト２２０とレンズ２３０との間の平面で、像のフーリエ変換を形成することができる。ポリクロマト２２０はフーリエ変換処理が可能であり、かつセンサ配列２１０上に分散した像（即ち、センサ像２１５）を形成する。センサ像２１５はＩ（ｘ，ｙ）として表すことができる。
【００４７】
中間像２３５（又は中間像平面）からセンサ配列２１０への伝達関数２０７は、Ｐ（ｘ，ｙ；ｘ’ｙ’，λ）として表すことができる。伝達関数２０７が校正される場合（以下の更なる詳細に記載のとおり）、次に種々のアルゴリズムをフルカラー像の再生に適用することができる。一形態では、ポリクロマト２２０は完全に透明であり得、また吸収フィルタを使用する代わりに空間的符号化型として色情報を得ることができる。その結果、撮像素子２０２のための理想的な低光量性能を実現することが可能な、実質的に全ての有効な光子が使用可能である。なお、上記のべイヤーカラーフィルタとは対照的に、各センサ画素のビットを利用して高分解能なグレースケールデータを得ることができる故に、空間分解能と色解像度との間でトレードオフがない。一実施例では、ポリクロマト２２０と中間像との間の距離は、ポリクロマト２２０とセンサ配列２１０との間の距離と同様に、撮像素子２０２に対して低光量状態で効果的に作用するのに重要ではない。これらの距離は、後側焦点距離２０３及び前側焦点距離２０５と異ってよい。校正が適切に実施される限り、カラー画像の再生は精密であり得る。したがって、センサ配列で受信した像は、典型的には通常の像として空間的に画素化されない。むしろ、センサ配列は、空間像へと再生され得る分散した像（即ち、センサ像２１５）を受信する。
【００４８】
センサ像２１５（即ち、センサ配列２１０上の像）は、中間像２３５における各点の応答の、線形結合によって所与され得る。離散的形式では、中間像２３５は
Ｏ（ｘ’，ｙ’，λ）＝Σａｍ，ｎ，ｋδ（ｘ’−ｘ’ｍ，ｙ’−ｙ’ｍ，λ−λｋ）（方程式１）によって表すことが可能であり、
ここでａｍ，ｎ，ｋは、座標（ｘ’ｍ，ｙ’ｍ，λｋ）におけるカラー中間像２３５の未知値である。測定したセンサ像２１０は、
Ｉ（ｘ，ｙ）＝Ｏ（ｘ’，ｙ’，λ）．Ｐ（ｘ，ｙ；ｘ’ｙ’，λ）（方程式２）によって表すことが可能であり、
これは、
Σａｍ，ｎ，ｋＰ（ｘ，ｙ；ｘ’ｍ，ｙ’ｍ，λｋ）（方程式３）に等しく、
ここで（ｘ，ｙ）はセンサ配列２１０上の座標であり、（ｘ’，ｙ’）は中間像平面における座標であり、またＰ（ｘ，ｙ；ｘ’，ｙ’，λ）は中間像２３５（又は中間像平面）からセンサ配列２１０への伝達関数２０７である。換言すれば、伝達関数２０７は、ポリクロマト２２０及びレンズ２３０を含むシステムを表すことができる。中間像２３５は、
Ｏ（ｘ’，ｙ’，λ）＝［Ｐ（ｘ，ｙ；ｘ’，ｙ’，λ）］−１Ｉ（ｘ，ｙ）（方程式４）を使用して再生させることができ、
これは、方程式２の形式である。
【００４９】
方程式２が一次方程式である故に、例えば、直接バイナリサーチ法又は正規系のマトリックス反転法などの様々な手法を使用して、方程式３に包含される逆問題を解くことができる。
【００５０】
図２Ｂは、別の代表的な撮像素子２０４の概略図である。図２Ａ示す撮像素子２０２とは対照的に、撮像素子２０４はレンズを含まない。その結果、図２Ｂに示す撮像素子２０４は、より薄く、より簡素かつより安価である。撮像素子２０４は、センサ配列２４０及びポリクロマト２５０を含むことができる。ポリクロマト２５０は、像平面（中間像２５５とも称される）からの距離を確定し得る。中間像２５５はＯ（ｘ’，ｙ’λ）として表すことができ、ここで（ｘ’，ｙ’）は空間座標であり、またλは波長である。ポリクロマト２４０はカラー画像のフーリエ変換処理が可能であり、かつセンサ配列２４５上に分散した像（即ち、センサ像２４５）を形成する。センサ像２４５はＩ（ｘ，ｙ）として表すことができる。しかし、中間像２５５（又は中間像平面）からセンサ配列２４５への伝達関数は、撮像素子２０２と比較すると、撮像素子２０４の場合異なる。この場合、中間像２５５はポリクロマト２５０により回折される。伝達関数を校正することができ、また方程式３を介して中間像２５５を再生することができる。換言すれば、カラー画像の詳細を提供するために方程式３を解くことができる。
【００５１】
画像捕捉素子は、伝達関数の測定及び／又は空間的に符号化されたセンサ像からの像の再生を可能にする、ピンホール測定アセンブリを選択的に含むことができる。ピンホール測定アセンブリは、レンズとセンサ配列との間に配向された転写可能なピンホール素子を含むことができる。ピンホール測定アセンブリは、所望により、転写可能なピンホール素子とポリクロマトとの間に配向された、少なくとも１つの校正レンズを含むことができる。特に、画像捕捉素子のいくつかの場合では、第１の距離が第２の距離より長くなるように、センサ配列とポリクロマトとの間にレンズを有しない。
【００５２】
画像捕捉素子は、レンズとセンサ配列との間に配向された転写可能なピンホール素子の配列を包含することができる、ピンホール測定アセンブリを含むことができる。配列における転写可能なピンホール素子（複数）間の間隔は、２つの隣接した転写可能なピンホール素子間の回折信号がセンサ配列上で重なり合わないように、選択され得る。配列における転写可能なピンホール素子からの伝達関数を収集して、校正データを得ることができる。
【００５３】
一例として、図３は撮像素子３０２の校正を示す。撮像素子３０２は、センサ配列３１０、ポリクロマト３２０、及びレンズ３３０を含むことができる。センサ配列、ポリクロマト３２０及びレンズ３３０は、レンズ−ポリクロマト−センササブシステムと呼ばれることもある。代替的な構成では、撮像素子３０２は、センサ配列３１０及びポリクロマト３２０のみ（即ち、ポリクロマト−センサシステム）を含むことができる。前記代替的な構成では、レンズ３３０は含まれない。
【００５４】
撮像素子３０２（例えば、カラーカメラ）が低光量状態で効果的に作動するために、中間像（又は中間像平面）からセンサ配列３１０への伝達関数Ｐ（ｘ，ｙ；ｘ’，ｙ’，λ）は、校正される。
【００５５】
校正を実施するために、レンズ−ポリクロマト−センササブシステムを高精度Ｘ−Ｙステージ上に取り付けることができ、Ｘ軸及びＹ軸でステップすることができる。（ｘ’，ｙ’）の各位置で、波長、平行入射光線３０５のλを走査することができる。広帯域源３５０へと取り付けられている従来のモノクロメータ３４０を使用して（又は波長可変フィルタにより）、走査を実施することができる。いくつかの実施例では、広帯域源３５０は、ランプ、超連続レーザー、広帯域（超放射）発光ダイオード、又は任意の他の広帯域形態若しくは狭帯域照明（例えば、レーザー、ＬＥＤ、ランプ、ＯＬＥＤ、量子ドット等）を含むことができる。図３にて示すように、モノクロメータ３４０を使用して、広帯域源３５０からの入射光線３０５を走査することができる。（ｘ’，ｙ）の各位置についての入射光線３０５を走査することができる。（ｘ’，ｙ，λ）の各値でのセンサ像を、収集して記憶させることができる。これらのセンサ像のデータセットは、測定された伝達関数、Ｐ（ｘ，ｙ；ｘ’，ｙ’，λ）を表すことができる。一実施例では、類似した走査技術を三次元（３Ｄ）イメージングに利用することができる。別の実施例では、類似した走査技術を明視野スペクトルイメージングに利用することができる。
【００５６】
一実施例では、ポリクロマト３２０は透明基板又は半透明基板であり得る。種々の基板材料が使用可能であるにもかかわらず、非限定的例としては、ガラス、透明プラスチック、ＰＭＭＡ、ＰＥＴ、ＴＡＣ、ポリスチレン、ＵＶ硬化性ポリマー、熱硬化性ポリマー、窒化ケイ素、シリコン酸化物、二酸化ケイ素、酸化アルミニウム、透明伝導性酸化物、透明酸化物、インジウムスズ酸化物、フォトレジスト、透明ポリマーなどが挙げられる。ポリクロマト３２０をパターニングして、各点（ｘ’，ｙ’，λ）により形成される像が、センサ配列３１０上で一意性となるように光を回折することができる。ポリクロマト３２０は、確定パターン又はランダムパターンを有することができる。遠視野回折又は準近視野回折を使用してポリクロマト３２０を作用させることができる。別の実施例では、近視野回折にてポリクロマト３２０を作用させることができる。現在の技術では、カラー画像の空間分解能及びスペクトル分解能を最大化させるために、ポリクロマト３２０は明瞭に設計されている。カラー画像の空間分解能及びスペクトル分解能は、伝達関数Ｐ（ｘ，ｙ；ｘ’，ｙ’，λ）の行列が対角化され得ることを確実にすることにより、最大化することができる。換言すれば、センサ配列３１０上の各点（ｘ’，ｙ’，λ）が、接近して間隔を開けた点（ｘ’＋∂ｘ’，ｙ’＋∂ｙ’，λ＋∂λ）とは異なることを確実とすることである。ポリクロマト３２０は、遺伝的アルゴリズム、焼きなまし法、直接バイナリサーチ等の適用を含む、非線形最適法を使用して設計することができる。
【００５７】
撮像素子３０２におけるポリクロマト３２０の設計に使用される代表的パラメータは、以下に示すように、表１にて図示されている。これらのパラメータは代表であり、またその他の代替値も同様に利用することができる。
【００５８】
【表１】
0006725526.tif 000002
【００５９】
図４Ａは、撮像素子への、入射光４０２の入射角を示す。例えば、入射光はポリクロマトの前面にあるレンズを突き通ることができる。入射角は、シータ（θ）により表すことが可能であり、方位角は、ファイ（φ）により表すことができる。入射角とは、表面上への光線入射と、入射点における表面への線状の垂線（法線とも称される）との間の角度を意味し得る。方位角とは、投影ベクトルと標準ベクトルとの間の角度を意味し得る。換言すれば、方位角は、光が光源から入射する、そこからの羅針方位である。
【００６０】
一実施例では、入射角は、中間像における位置（ｘ’，ｙ’）に関連し得る。センサ配列、ポリクロマト、及びレンズを含む撮像素子（図２にて示す）の構成に関して、次の方程式を使用することができる。（ｘ’／ｆ）＝（１／ｔａｎθｃｏｓφ）及び（ｙ’／ｆ）＝（１／ｔａｎθｃｏｓφ）であって、ここで中間像平面の位置が（ｘ’，ｙ’）により表され、θが入射角を表し、φが方位角を表し、またｆはレンズの焦点距離である。
【００６１】
図４Ｂは、代表的なポリクロマト４０４のプロファイルである。前述したように、ポリクロマト４０４は、低光量状態で作動が可能な撮像素子内に含まれることができる。ポリクロマト４０４は、各画素が３μｍの寸法を有することができる、１００×１００の正方画素を測定することができる。したがって、ポリクロマトの総寸法は３００μｍ×３００μｍであり得る。なお、各画素は、（例えば）０〜１５００μｍの間の高さ値を伴うことができ、ここで値０は黒であり、また値１５００は白である。０〜任意の値まで、通常は数重ミクロンまで、高さ値を変えることができる。しかし、センサの寸法及びセンサの任意の必要条件に適合するよう、ポリクロマト４０４を設計することができる。
【００６２】
図５〜７は、種々の波長及び角度におけるポリクロマトの感度を表す、複数の点像分布関数の実施例を示す。点像分布関数は、上記の撮像素子用の参照表を形成することができる。点像分布関数は、一点対象体の像である。換言すれば、点像分布関数は、結像系の点対象体（点光源）への応答について述べている。点対象体の像における伝搬の程度（即ち、ぶれ）は、結像系の品質に関して測定される。
【００６３】
図５〜７に示すように、波長及び種々の角度に関して、複数の空間的スペクトル点像分布関数が定義される。図５〜７は、それぞれ４５０ナノメートル（ｎｍ）、５５０ｎｍ、及び６５０ｎｍの波長に関する、空間的スペクトル点像分布関数を示す。各点像分布関数に関する方位角（φ）は、０、９０、１８０又は２７０度のうち１つであり得る。なお、各点像分布関数に関する入射角（θ）は、０、１０又は２０度のうち１つであり得る。角度スペクトル情報からの記述では、画像の色及び画像の明視野は、計算的に再生することができる。
【００６４】
一実施例では、画像の疑似再生が実施可能である。画像は対象体のものであり得る（例えば、任意の対象体又は人工の色対象体）。人工の色対象体は、以下の表２に示すように、ランダムな角度スペクトル係数を使用して合成することができる。
【００６５】
【表２】
0006725526.tif 000003
【００６６】
図８Ａは、対象体（又は人工の色対象体）の分光角度分布を示す。換言すれば、図８Ａは、合成対象体の波長及び角スペクトルを示す。波長は、５０ｎｍの間隔にて４００ｎｍ〜７００ｎｍの範囲であり得る。したがって、波長は４００ｎｍ、４５０ｎｍ、５００ｎｍ、５５０ｎｍ、６００ｎｍ、６５０ｎｍ、及び７００ｎｍであり得る。角度は、表２に示す入射角（シータ）及び方位角（ファイ）の９つの組み合わせから誘導することができる。入射角は、０度、１０度又は２０度のうち１つであり得る。図８Ａにて示すように、角度１は０度に等しいシータ及び０度に等しいファイを表すことができ、角度２は１０度に等しいシータ及び０度に等しいファイを表すことができ、角度３は１０度に等しいシータ及び９０度に等しいファイなどを表すことができる。方位角は、０度、９０度、１８０度又は２７０度のうち１つであり得る。図８Ａにて示すように、角度と波長との各組（例えば、確度７と波長６００ｎｍ）を表すために、０と１との間の値を使用することができる。
【００６７】
図８Ｂは、対象体の分光情報及び角度情報を含む合成像を示す。単色の撮像素子により、合成像を記録することができる。合成像は、３００μｍ×３００μｍのイメージング領域を有することができる。合成像は、各画素が３μｍの寸法を有することができる、１００×１００の正方画素を測定することができる。各画素の輝度レベルは、０〜１の間の値を有するよう正規化され得る。したがって、合成像は、疑似対象体（又は人工色の対象体）の分光情報及び角度情報の両方を、符号化することができる。したがって、このようなカメラは、情景の吸収されない色だけではなく明視野情報をも提供することができる。
【００６８】
一実施例では、直接バイナリサーチ（ＤＢＳ）アルゴリズムを使用して、像の疑似再生が実施可能である。画像再生の実行に使用される可能なパラメータを、下表３に示す。
【００６９】
【表３】
0006725526.tif 000004
【００７０】
図９Ａは、対象体（人工色の対象体又は疑似対象体としても知られている）の、元の分光角度分布を示す。換言すれば、図９Ａは、疑似対象体の波長及び角スペクトルを示す。波長は、５０ｎｍの間隔にて４００ｎｍ〜７００ｎｍの範囲であり得る。角度は、入射角（即ち、０、１０度、２０度）及び方位角（０、９０度、１８０度、２７０度）との、９つの組み合わせから誘導される。図９Ａにて示すように、角度と波長との各組（例えば、確度２と波長４５０ｎｍ）を表すために、０と１との間の値を使用することができる。
【００７１】
図９Ｂは、対象体の抽出した分光角度分布を示す。対象体の分光角度分布は、図８Ｂの合成像（即ち、単色センサにより記録された合成像）に、数値的に基づくことができる。直接バイナリサーチ（ＤＢＳ）アルゴリズムを使用して、対象体の抽出した分光角度分布を得ることができる。図９Ｂにて示すように、複数の角度及び波長用の、再生した分光角度分布が提供される。
【００７２】
図１０Ａは、対象体の分光情報及び角度情報を含む合成像を示す。合成像は、図８Ｂにて示すものと同じである。合成像（又は元のカメラ記憶画像）は、疑似の分光角度分布を形成することができる。単色の撮像素子により、合成像を記録することができる。合成像は、３００μｍ×３００μｍのイメージング領域を有することができる。合成像は、各画素が３μｍの寸法を有することができる、１００×１００の正方画素を測定することができる。各画素の輝度レベルは、０〜１の間の値を有するよう正規化され得る。したがって、合成像は、疑似対象体（又は人工色の対象体）の分光情報及び角度情報の両方を、符号化することができる。
【００７３】
図１０Ｂは、抽出した分光角度分布（図９Ｂにて示すように）と、種々の角度での抽出した疑似の空間的スペクトル点像分布関数（図５〜７にて示すように）とを乗じることによって再生されている、輝度画像を示す。輝度画像は、３００μｍ×３００μｍのイメージング領域を有することができる。輝度画像は、各画素が３μｍの寸法を有することができる、１００×１００の正方画素を測定することができる。なお、各画素の輝度レベルは、０〜１の間の値を有するよう正規化され得る。
【００７４】
図１１は、対象体の元の分光角度分布（図９Ａにて示すように）と、対象体の抽出した分光角度分布（図９Ｂにて示すように）との間の、エラーマップを示す。エラーマップは、対象体の元の分光角度分布と、対象体の抽出した分光角度分布との間の、誤差（又は差）を示すことができる。エラーマップは、再生画像が元の対象体にどれくらい近く関連しているかを示すことができる。換言すれば、再生画像と対象体との間の差を、エラーマップをプロットすることにより数量化することができる。エラーマップは、角度と波長との各組（例えば、角度５と波長５５０ｎｍ）についてのエラー値を示す。誤差値は、−１〜１の間の値を有するよう正規化され得る。
【００７５】
図１２は、対象物の抽出した分光角度分布と対象体の元の分光角度分布との間の、反復時間に関する二乗平均平方根（ＲＭＳ）誤差を示す。対象体の抽出した分光角度分布を９Ｂにて示し、また対象体の元の分光角度分布を図９Ａにて示す。抽出した分光角度分布と元の分光角度分布との間のＲＭＳ誤差を、直接バイナリサーチ（ＤＢＳ）に基づいた抽出アルゴリズムにて、反復時間でプロットすることができる。ＤＢＳが反復アルゴリズムである故に、反復回数応じてＲＭＳ誤差をプロットすることができる。図１２にて示すように、約７０反復にて解を収束させることができる。ＲＭＳ誤差は、約７０反復後も安定して、おおよそ０．０２のままであり得る。
【００７６】
先に説明したように、直接バイナリサーチ（ＤＢＳ）アルゴリズムによる、画像再生に関する第１の手法が実施可能である。なお、マルチレベルサーチ（ＭＬＳ）法による、画像再生に関する第２の手法が実施可能である。ＭＬＳでは、ＤＢＳと比較してより包括的なサーチを実施するために、単一反復における複数の高さレベルを越えたサーチ法を利用する。
【００７７】
ＭＬＳでの単一反復の間、波長−角度マップにおける各画素を、順不同に選択することができる。各画素の値は、１０００レベル（即ち、０．００１の単位摂動）に分けることができる。摂動を利用するＤＢＳとは対照的に、画素の全ての可能値の数値が求められる。例えば、画素に関して、値０、０．００１、０．００２、．．．０．９９９、１．０００の数値が求められる。これらの値の全てにおける実際の画像と再生画像との間のＲＭＳ誤差のベクトルが、生じる。最小のＲＭＳ誤差が選択され、かつ対応する値が最適値としてこの画素に割り当てられる。波長−角度マップにおける全ての画素がトラバース法で測定されるまで、本工程が繰り返される。したがって、単一反復後、全ての画素について、終了条件が満たされるまで（例えば、２つの反復間での最小のＲＭＳ改善又は画素の最小数が変化するまで）同一工程が繰り返される。
【００７８】
マルチレベルサーチの実行に使用される可能なパラメータを、下表４に示す。
【００７９】
【表４】
0006725526.tif 000005
【００８０】
図１３Ａは、対象体（人工色の対象体又は疑似対象体としても知られている）の、元の分光角度分布を示す。換言すれば、図１３Ａは、疑似対象体の波長及び角スペクトルを示す。波長は、５０ｎｍの間隔にて４００ｎｍ〜７００ｎｍの範囲であり得る。角度は、入射角（即ち、０、１０度、２０度）及び方位角（０、９０度、１８０度、２７０度）との、９つの組み合わせから誘導される。図１３Ａにて示すように、角度と波長との各組（例えば、確度２と波長４５０ｎｍ）を表すために、０と１との間の値を使用することができる。
【００８１】
図１３Ｂは、対象体の抽出した分光角度分布を示す。対象体の分光角度分布は、図８Ｂの合成像（即ち、単色カメラにより記録された合成像）に、数値的に基づくことができる。マルチレベルサーチ（ＭＬＳ）アルゴリズムを使用して、対象体の抽出した分光角度分布を得ることができる。図１３Ｂにて示すように、複数の角度及び波長用の、再生した分光角度分布が提供される。
【００８２】
図１４Ａは、対象体の分光情報及び角度情報を含む合成像を示す。合成像（又は元のカメラ記憶画像）は、疑似の分光角度分布を形成することができる。単色センサにより、合成像を記録することができる。合成像は、３００μｍ×３００μｍのイメージング領域を有することができる。合成像は、各画素が３μｍの寸法を有することができる、１００×１００の正方画素を測定することができる。各画素の輝度レベルは、０〜１の間の値を有するよう正規化され得る。したがって、合成像は、疑似対象体（又は人工色の対象体）の分光情報及び角度情報の両方を、符号化することができる。
【００８３】
図１４Ｂは、抽出した分光角度分布（図１３Ｂにて示すように）と、種々の角度での抽出した疑似の空間的スペクトル点像分布関数（図５〜７にて示すように）とを乗じることによって再生されている、輝度画像を示す。輝度画像は、３００μｍ×３００μｍのイメージング領域を有することができる。輝度画像は、各画素が３μｍの寸法を有することができる、１００×１００の正方画素を測定することができる。なお、各画素の輝度レベルは、０〜１の間の値を有するよう正規化され得る。
【００８４】
図１５は、対象体の元の分光角度分布（図１３Ａにて示すように）と、対象体の抽出した分光角度分布（図１３Ｂにて示すように）との間の、エラーマップを示す。エラーマップは、対象体の元の分光角度分布と、対象体の抽出した分光角度分布との間の、誤差（又は差）を示すことができる。エラーマップは、再生画像が元の対象体にどれくらい近く関連しているかを示すことができる。換言すれば、再生画像と対象体との間の差を、エラーマップをプロットすることにより数量化することができる。エラーマップは、角度と波長との各組（例えば、角度１と波長４００ｎｍ）についてのエラー値を示す。誤差値は、−１〜１の間の値を有するよう正規化され得る。
【００８５】
図１６は、対象物の抽出した分光角度分布と対象体の元の分光角度分布との間の、反復時間に関する二乗平均平方根（ＲＭＳ）誤差を示す。対象体の抽出した分光角度分布を１３Ｂにて示し、また対象体の元の分光角度分布を図１３Ａにて示す。抽出した分光角度分布と元の分光角度分布との間のＲＭＳ誤差を、マルチレベルサーチ（ＭＬＳ）に基づいた抽出アルゴリズムにて、反復時間でプロットすることができる。より大域的なサーチ方法論（ＤＢＳと比較して）故に、減少した反復回数で解を収束することができる。図１６にて示すように、ＤＢＳアルゴリズムを使用する場合の約７０反復とは対照的に、ＲＭＳ誤差は約１６反復後も安定して、おおよそ０．０２のままであり得る。
【００８６】
本発明の１つの実施形態によれば、画像捕捉素子が開示される。画像捕捉素子は、センサ配列を含むことができる。画像捕捉素子は、中間像から第１の距離にて配置されるレンズを含むことができる。画像捕捉素子は、レンズから第２の距離にて配置されるポリクロマトを含むことができ、本ポリクロマトは、空間的グレースケール符号化を使用してレンズ上に形成される中間像から色情報を得るよう構成され、また分散したセンサ像をセンサ配列上に形成するために、中間像のフーリエ変換処理する。
【００８７】
一形態では、センサ像はカラー画像である。別の形態では、センサ像は単色像である。別の形態では、中間像はＯ（ｘ’，ｙ’，λ）として表され、またセンサ像は（ｘ，ｙ）として表され、ここで（ｘ’，ｙ’）は中間像の空間座標であり、λは波長であり、かつ（ｘ，ｙ）はセンサ配列の空間座標である。更に別の形態では、中間像からセンサ配列への伝達関数はＰ（ｘ，ｙ；ｘ’ｙ’，λ）として表され、ここで（ｘ’，ｙ’）は中間像の空間座標であり、（ｘ，ｙ）はセンサ配列の空間座標であり、かつλは波長である。
【００８８】
一実施例では、伝達関数は中間像を再生させるために校正される。別の例の実施例では、Ｏ（ｘ’，ｙ’，θｘ，θｙ，λ）＝［Ｐ（ｘ，ｙ；ｘ’，ｙ’，θｘ，θｙ，λ）］−１Ｉ（ｘ，ｙ）を使用して中間像が再生され、ここでＩ（ｘ，ｙ）はセンサ像を表す。更に別の実施例では、空間的符号化は、センサ配列を形成する場合に実質的に全ての有効な光子の使用を可能にする。なお、センサ像は、Ｉ（ｘ，ｙ）＝Ｏ（ｘ’，ｙ’，λ）として表される。Ｐ（ｘ，ｙ；ｘ’ｙ’，λ）＝Σａｍ，ｎ，ｋＰ（ｘ，ｙ；ｘ’ｍ，ｙ’ｍ，λｋ）であり、ここでＯ（ｘ’，ｙ’，λ）は中間像を表し、Ｐ（ｘ，ｙ；ｘ，’ｙ’，λ）は中間像からセンサ配列への伝達関数を表し、またａは座標（ｘ’ｍ，ｙ’ｍ，λｋ）における中間像の未知の値である。
【００８９】
一形態では、センサ像は、画像捕捉素子が低光量状態で作動する場合に、規定された画質水準と一致する。別の形態では、第１の距離はレンズの前側焦点距離に等しい。更に別の形態では、第２の距離はレンズの後側焦点距離に等しい。
【００９０】
一実施例では、像捕捉素子はセンサ像を発生させるための吸収カラーフィルタを含まない。別の実施例では、複数の波長を使用、又は複数のスペクトルバンドを用いてイメージングが実施される。更に別の実施例では、ポリクロマトは模様付き及び透明又は半透明の基板である。
【００９１】
伝達関数は多くの場合、３Ｄ（即ち、明視野カメラ）において特に有用であり得るフーリエ変換であり得る。しかし、フーリエ変換は計算的に集約的であり得る。したがって、場合によっては、実際の空間において変換を利用するのが望ましくあり得る。対象体の適用では、色情報を計算的に得られる。これは、参照表としてのデータの特性決定及び大量のデータの記憶などに関連する。これは、フーリエ空間における画像処理が生じる場合である。別の実施形態は同様の結果を実現するが、色情報処理が実際の空間にて生じる。これは、点像分布関数（又はシステムの伝達関数）に関する校正データを非常にわずかにし、かつ処理を数値的により容易にする。圧縮センシング及び関連する分野で使用する種々のアルゴリズムを適用して、次に色情報及び画像輝度情報を得ることができる。
【００９２】
本実施形態では、センサ系は従来の単色センサ（カラーフィルタ配列を有しない）及びポリクロマトから構成される。センサ配列とポリクロマトとの間の空隙部はｄであり、また数十ナノメートルから数ｍｍのどこであってもよい。しかし、一度この空隙部が選択されると（空間分解能及びスペクトル分解能の選択のため、また混信を回避するため、等）、本空隙部は固定される。任意の結像系（カメラ、望遠鏡、顕微鏡等）におけるような結像光学素子は、図１７に記載のごとく、最終像がポリクロマト平面上に形成されるように、本センサ−ポリクロマトアセンブリの前面に置くことができる。ポリクロマト１７０４は、本画像からの光を、センサ配列１７０２上にて回折する。十分注意して校正することにより、後述のように、異なる各画像点から光がどのように回折するかを計算することができ、次に画像の色詳細及び空間的詳細を計算することができる。画像を、センサ配列１７０４の平面１７０６上に形成してよい。一実施形態では、ポリクロマト１７０４とセンサ配列１７０２との間の距離１７０６は、０．０５ｍｍ〜５ｍｍの範囲である。本画像を、センサ配列１７０４の平面１７０６上に形成してよい。光学素子１７０８は、レンズなどの従来の結像光学素子を表す。
【００９３】
本アセンブリの校正に対する１つの容易なアプローチは、図１８にて示すように、ポリクロマトに極めて接近させてピンホールを定置することである。広帯域白色光源などの光源により、本ピンホールに光を当てた。源の帯域幅は、色結像系の目的の作動帯域幅に及ぶべきである。示すような校正の間、レンズ１８０２を使用してより多くの光を採取してよいが、これは必須ではない。レンズ１８０２に入射する入射光線１８０４は、レンズ１８０２が存在しない場合、ピンホール１８０６に直接入射してよい。ピンホール１８０６（及び、使用する場合、レンズ１８０２）は、ＸＹ（焦点はずれが校正される必要がある場合、ＸＹＺ）ステージ上に取り付けられている。ステージはＸＹ平面及び各位置にステップされ、センサ配列１８１０上の回折画像が捕捉される。当業者が認めるように、回折画像は、ピンホールの中央へと位置合わせされるセンサ画素に高度に集中する。したがって、センサ配列１８１０上で捕捉した画像はまばらとなる。本データは、次にポリクロマト−センサアセンブリの伝達関数を表す。前述のとおり、これは様々な手法を使用して数値的に伝達関数を反転させ、任意の画像の詳細（色及び輝度）を得ることができる。
【００９４】
図１８にて示すように、場合により、ピンホール１８０６をポリクロマト１８０８に極めて接近させて移動させることが困難な場合がある。この場合、図１９に図示されているように、画像中継システム１９０２が使用可能であり、ここで４ｆ系は、ポリクロマト平面１９０６上にピンホール１９１２の画像を中継する。一実施形態では、４ｆ系においてレンズ１９０８及び１９１０は焦点距離を有し、かつ長さ２ｆにより互いに分離されている。レンズ１９１０は、ｆの長さでピンホール１９１２から分離されてよく、またレンズ１９０８は、ｆの長さによりポリクロマト平面１９０６から分離されている。したがって、示すように、４ｆ系は４ｆの長さを有する。４ｆ系におけるレンズ１９０８及び１９１０は、図において同等のものとして示されているが、これは必須ではない。それらの焦点距離が異なる場合、拡大又は縮小という結果をもたらし、これはある種の用途のためには有利であり得る。しかし、画像詳細を計算する場合に伝達関数の反転を行う一方、本拡大及び縮小要因を考慮に入れなければならない。
【００９５】
一形態では、単一のピンホールの代わりにピンホール配列を使用することにより、時間を減らしてアセンブリを校正することができる。ピンホール配列は、一次元ピンホール配列又は二次元ピンホール配列であり得る。一実施例では、配列におけるピンホール（複数）との間の空隙部は、２つの接近した間隙を介したピンホール（例えば、隣接したピンホール）からの回折信号が、センサ配列１９０４上で重なり合わないように、選択することができる。次に、ピンホール（複数）との間の空隙部により決定される領域にわたって、ピンホール配列を走査することができる。本データを捕捉した後、配列におけるピンホールからの伝達関数を収集して、アセンブリ用の校正データを得ることができる。校正データは、画像捕捉素子の視界全体からのものであり得る。したがって、ピンホール配列を使用することは、アセンブリ用の校正処理速度を速めることができる。
【００９６】
図２０は、超格子回折フィルタ配列と呼ばれることもある回折フィルタ配列（ＤＦＡ）２００４を含む、代表的な撮像素子２００２を示す。より具体的には、図２０は、回折伝搬の拡張を計算するための幾何学的配列について記載する。一実施形態では、正方形２００６は、ＤＦＡ２００４の１つの超格子を表す。回折フィルタ配列（ＤＦＡ）２００４は、周期的な様式で設計することができる。超格子周期は、回折伝搬の最大拡張により決定することができる。回折角度であるθは、回折格子の方程式−ｓｉｎ（θ）＋ｓｉｎ（α）＝λ／Ｐにより決定され、ここでλは目的の最も長い波長であり、αは最大の軸外光線角であり、またＰはＤＦＡ画素の２倍のサイズである。
【００９７】
非限定的実施例として、λ＝７５０ｎｍ、α＝３００、及びＰ＝２μｍ、次にθ＝約７０である。別の非限定的実施例として、ギャップ（ｇ）＝１０μｍ、次に回折伝搬、δ＝ｔａｎ（θ）＊ｇ＝１．２６μｍであり、これは約１センサ画素である。
【００９８】
一実施例では、本ＤＦＡ  ２００４の点像分布関数は、空間可変型である。換言すれば、回折パターンは波長に依存しているだけではなく、センサ配列２００８上のセンサ画素の位置にも依存している。後者は、異なるセンサ位置から異なる軸外光線角度を見ることができるという要因のためである。換言すれば、α（即ち、最大の軸外光線角度）は、考察中のセンサ画素の位置ごとに変えることができる。２０１０は、超格子の境界線を表す。
【００９９】
図２１Ａは、点像分布関数（ＰＳＦ）における空間的集散を伴う、結像系２１０２の一例を示す。結像系２１０２は、レンズ２１０４及び回折フィルタ配列（ＤＦＡ）２１０６を具備する。図２１Ａは、レンズ２１０４を貫通した後、各点Ａ’及びＢ’のように、どのように点Ａ及び点ＢがＤＦＡ１２０６に入射するかを示す。
【０１００】
図２１Ｂは、ＤＦＡ  ２１０８及びセンサ２１１０を具備する結像系２１０２を示し、ここで角度αは、所与のセンサ画素用のＡ’の位置を示している。図２１Ｃは、考察中のセンサ画素Ｂ’の位置によるＡ’と比較して、どのように角度αが変化するかを示しており、また軸外光線は回折パターンを外れることができる。ＰＳＦを校正し、対象体情報（ｘ’，ｙ’，λ）と同様に、センサ画素の位置の関数（ｘ，ｙ）として記憶させることができる。
【０１０１】
図２１Ｄに図示されているように、光学系２１１４における対称２１１６及びセンサ２１１０は、ＰＳＦデータ量の減少をもたらすことができる。対称原理を、データ量の減少に適用することができる。ほとんどの光学系は回転的に対称性であり、センサ画素そのものは矩形対称を有する。したがって、記憶されるＰＳＦの量を（四分の一まで）減らすことができる。なお、ＤＦＡ  ２１０８が超格子に基づいて周期的な場合、対象体の中央点に関してＰＳＦを校正することができる。次に、任意のその他の点について、点の位置及び光学系２１１４の設計に従って回折パターンをはずす（回転させる）ことができ、データ全体の記憶に代わって実時間にて計算することができ、それにより記憶が必要なデータ量の著しい減少をもたらす。したがって、ＰＳＦは、センサ画素の位置及び対象体情報の関数として計算可能である。
【０１０２】
図２２Ａ〜Ｃは、実時間イメージングのための超並列方式における、マルチスペクトル画像又はハイパースペクトル画像の代表的な算定手法を示す。本手法では、一度に回折パターンの非ゼロ要素のみを考えることができる。（従来の結像系におけるような、特定の対象体画素に対応する）各センサ画素について、図２２Ａにて図示されているように、波長Ｌに対応するＬ  ＰＳＦ  ２２０２行列が存在する。サイズｍ  Ｘ  ｎにより規定される、ＰＳＦマトリックスの非ゼロ要素（回折素子により決定される）のみが使用される。図では、ｍ＝ｎ＝３であるが、これらはただ単に非限定例である。場合によっては、ｍ及びｎは等しくない値であり得る。図２２Ｂにて示すように、センサ画素２２０４及び伝搬の範囲はセンサ画素配列２２０６上にグレーで示され、また対象体のセンサ画素は黒で示される。
【０１０３】
第一段階２２０８では、ｍ  Ｘ  ｎセンサ画素内の色は一定であり得る。中央画素（黒で示される）に関する方程式の線状システムは、Ｉ＝Ｏ＊Ｐと定義され、ここでＩは測定された画像サイズ（ｍ  Ｘ  ｎ）であり、Оは、画素がサイズ（１  Ｘ  Ｌ）であることに対応する対象体の点であり、かつＰはＰＳＦのサイズ（Ｌ  Ｘ  ｍ  Ｘ  ｎ）のマトリックスである。図２２Ｂにて示すように、隣接する画素に依存せずに線状システムを解することができる。ｍ＊ｎ＞＝Ｌにて線状システムを解することができる。等式を適用する場合、行列は正方形でありかつ十分な階数である。法則では、センサ全体に対する全ての独立した方程式の線状システムは、このようにして解することができる。前述のとおり、図２１Ａ〜Ｄで図示されているように、ＰＳＦマトリックスは考察中の各センサ画素（黒にて示す）を変化させる。得られた代表画像は、図２２Ｂの２２１０上でプロットされる。図２２Ｃにて示すように、本プロセスは、次に各センサ画素について適切な超格子境界の移動（ＰＳＦに関する周期的境界条件と想定する）により、またＰＳＦの適切な調整（入力円すい角における変化と想定する）により、ｍ  Ｘ  ｎ集合内で繰り返される。各場合では、図２２Ｂに示すものに類似した画像が得られる。これらの全てのｍ  Ｘ  ｎ  Ｘ  Ｌの画像を組み合わせることにより、完全なマルチスペクトル画像又はハイパースペクトル画像を得ることができる。
【０１０４】
一実施例では、隣接した画素の近接効果を説明することができる。直接バイナリサーチなどの１つのアプローチが、非線形最適化に関する初期条件として組み合わされた画像に使用される。この最終段階は、オフライン（即ち、非実時間にて）で実施可能である。
【０１０５】
図２３Ａ〜Ｆは、測定値を確認して、画像を再生する過程中に点像分布関数（ＰＳＦ）マトリックスの行列階数を上昇させる代表的手法を示す。一実施例では、活性撮像素子を使用することにより、画像再生プロセスを改良することができる。例えば、画像再生プロセスを簡略化するために、ＰＳＦマトリックスの階数を増やすことができる。これは、より多くの測定値を得ることにより、実現することができる。図２３に図示されているように、様々な手法を適用してこれを実現することができる。図２３にて示すように、各手法を伴い、多数の未知数に相当する多数の測定値（方程式）を得ることができる。
【０１０６】
図２３Ａにて示すように、加工ＤＦＡに代えて液晶（ＬＣ）セル２３０３が使用され、またセンサ２３０２とともに使用される。ＬＣセル２３０３は、画素化された方法で移動する電気制御の位相を導入する。したがって、Ｌの異なる位相パターンを作成することができ、またセンサ配列上のＬの異なる画像を捕捉することができる。次に、総測定値数はＭ、Ｘ、Ｎ、Ｘ、Ｌとなり、ここでＭ、Ｘ、Ｎは総センササイズである。目下、方程式の数（Ｍ、Ｘ、Ｎ、Ｘ）は未知数（Ｍ、Ｘ、Ｎ、Ｘ、Ｌ）の数と等しくなり、また本線状システムを解することができる。
【０１０７】
図２３Ｂは、ＬＣセル２３０３の両側に直交線状偏光子２３０５を定置させることによる振幅変調を使用して、多重測定を達成することができる実施例を示す。この手法は、従来のＬＣディスプレイに類似し得る。しかし、この場合、偏光子２３０５の低透過率故に、若干の光が失われる。
【０１０８】
図２３Ｃは、Ｘ及びＹ２３０６におけるＤＦＡ２３０４の変換により得ることができる、多重測定の実施例を示す。変換は、サイズにおいてはサブピクセル又はスーパーピクセルであり得る。変換は、高速振動の形態であることができる。
【０１０９】
図２３Ｃは、Ｚ方向２３０８（光軸に沿う）におけるＤＦＡ２３０４の変換により得ることができる、多重測定の実施例を示す。焦点はずれは回折パターンを変化させ、したがって各フレームに関するＬ固有の測定を行うことを許容する。図２３Ｅは、ＤＦＡ２３０４が長手方向軸線２３１０の周りを回転して、多重測定を得る実施例を示す。図２３Ｆは、ＤＦＡ２３０４が横手方向軸線２３１２の周りを回転して、多重測定を得る実施例を示す。これらの全ての場合について、測定のために使用される各Ｌ構成に関するＰＳＦデータを記憶することができる。なお、対称性及び計算を、データ量の減少に使用することができる。
【実施例】
【０１１０】
一般に図２Ａに示すような、画像捕捉素子を構成した。図２４Ａは、回折フィルタ２４０２及びセンサ配列２４０４の一部の、概略図を示す。回折フィルタは、幅３μｍ及び周期１８μｍ（即ち、画素あたりの副単位）の特徴を有する。単色ＣＭＯＳセンサ配列２４０４は、６μｍの画素サイズを有した。図２４Ｂは、作製された回折フィルタの顕微鏡写真である。傾斜照明を適用して、コントラストを強めた（挿入写真は、より大きい倍率の像である）。図２４Ｃは、ブラックボックスにより区切られた、図２４Ｂの回折素子の一部の、原子間力顕微鏡写真である。構造体は最大画素高さ１．２μｍを有し、またマルチレベルの画素高さの素子である。３μｍの画素サイズを標識し、また１つの周期（即ち副単位）は白いダッシュドボックスにより取り囲まれている。グレースケールリソグラフィを介して溶融石英基板上にコーティングした透明の誘電材料（シップリー１８１３フォトレジスト）により、回折素子を形成した。市販用のレンズ（ＭＶＬ１２ＷＡ、Ｔｈｏｒｌａｂｓ）を、回折フィルタの前面に定置させた。
【０１１１】
波長可変帯域フィルタを伴うグリッドに沿って階段状になったピンホール系を使用してシステムを校正し、照明波長を選択した。校正は一度のみ実施される必要があり、同一のシステムを使用して任意の画像再生にて使用可能である。
【０１１２】
このシステムにより、計算型の再焦点合わせ及び３Ｄマルチスペクトルイメージングへの拡張を得ることができる。焦点が合っている対象体の平面からずれた種々の平面にて、焦点深度の測定と同様に、マルチスペクトルＰＳＦｓを測定した。次に、焦点が合っている対象体の平面から２０ｍｍまでシフトした平面にて、マルチスペクトル対象体の像を造った。予想どおり、焦点が合っているＰＳＦデータを使用して計算されたマルチスペクトル画像は、重大な色誤差及びカラーノイズにより変形する。しかし、単に焦点はずれ平面からのＰＳＦデータを使用することにより（＋２０ｍｍ）、計算的に正確なマルチスペクトル画像を得ることができる。したがって、本システムは、マルチスペクトルＰＳＦデータを使用した３Ｄ空間の校正による３Ｄマルチスペクトル画像の生成にて、使用可能である。
【０１１３】
したがって、単に回折フィルタを従来のセンサ配列の頂上に定置させて、一次再生アルゴリズムを適用することによりペクトル分解能と空間分解能の両方を維持する、計算によるマルチスペクトルビデオイメージングが提供される。システムは、スペクトル及び空間的集散ＰＳＦを示し、各マルチスペクトル対象体の点（ｘ，ｙ，λ）をセンサ画素（ｘ’，ｙ’）のセットへとマップする。この一対多数のマッピングは、一次伝達関数であるが故に正規化を介して反転させることができる。反転プロセスはマルチスペクトル画像の計算を可能にする。従来のカメラにより達成され得るものよりも高い、実証されたスペクトル分解能９．６ｎｍ及び空間分解能４．２周期／ｍｍもまた、示されている。
【０１１４】
回折フィルタはあらゆる光をも吸収しないので、センサは全ての入射光子を利用する。これは、従来のカラーカメラと対照的であり、べイヤーフィルタに吸収される故に、平均で、２／３ｒｄｓの光が使用されない。べイヤーフィルタを移動させることにより、ＣＭＯＳセンサは電子工学で一般的なシリコン製造プロセスと完全に適合し得る。なお、計算上の３Ｄマルチスペクトルイメージングは、マルチスペクトル明視野の計算上の捕捉への拡張により、実現することができる。本手法は、センサ配列が十分な感度を実証する限り、あらゆる電磁領域の部分に等しく適用可能である。
【０１１５】
前述の実施例が、１つ以上の特定用途において本発明の原理の例証となる一方、形態における多数の変更、実施における使用法及び詳細が、本発明に関わる権限の権利の行使なしに、また本発明の原則及び概念から逸脱することなく成され得るであろうことが、当業者には明白である。したがって、本発明は、以下に記述されている請求項によるものを除き、限定されないことが意図されている。
【図１Ａ】
0006725526.tif 000006
【図１Ｂ】
0006725526.tif 000007
【図１Ｃ】
0006725526.tif 000008
【図１Ｄ】
0006725526.tif 000009
【図１Ｅ】
0006725526.tif 000010
【図１Ｆ】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３】
0006725526.tif 000014
【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５】
0006725526.tif 000017
【図６】
0006725526.tif 000018
【図７】
0006725526.tif 000019
【図８Ａ】
0006725526.tif 000020
【図８Ｂ】
0006725526.tif 000021
【図９Ａ】
0006725526.tif 000022
【図９Ｂ】
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【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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【図１１】
0006725526.tif 000026
【図１２】
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【図１３Ａ】
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【図１３Ｂ】
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【図１４Ａ】
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【図１４Ｂ】
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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２１Ａ】
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【図２１Ｂ】
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【図２１Ｃ】
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【図２１Ｄ】
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【図２２Ａ】
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【図２２Ｂ】
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【図２２Ｃ】
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【図２３Ａ】
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【図２３Ｂ】
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【図２３Ｃ】
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【図２３Ｄ】
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【図２３Ｅ】
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【図２３Ｆ】
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【図２４Ａ】
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【図２４Ｂ】
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【図２４Ｃ】
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