(57)【要約】【課題】分光画像撮影システムによる撮影画像における測色誤差を低減することが可能な技術を提供する。【解決手段】分光画像撮影システム１は、調整用の撮影対象物の測色値を測色計５０などを用いて取得する。また、分光画像撮影システム１は、その撮影対象物の色の推定値を、回転式フィルタ３２に設けられた複数のフィルタを透過する複数の透過光強度（受光強度）などに基づいて、複数の分光画像取得条件のそれぞれにおいて取得する。複数の分光画像取得条件としては、たとえば、照明光源ＬＳ、フィルタセットなどが互いに異なるものが挙げられる。そして、分光画像撮影システム１は、測色値と各分光画像取得条件下での推定値との比較結果に基づいて、分光画像撮影時に採用するのに適した分光画像取得条件を複数の分光画像取得条件の中から選択する。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
分光画像を撮影する分光画像撮影システムであって、
調整用の撮影対象物の測色値を取得する測色値取得手段と、
前記撮影対象物の色の推定値を、複数の分光画像取得条件のそれぞれにおいて取得する推定値取得手段と、
前記測色値と各分光画像取得条件下での前記推定値との比較結果に基づいて、分光画像撮影時に採用するのに適した分光画像取得条件を前記複数の分光画像取得条件の中から選択する選択手段と、
を備えることを特徴とする分光画像撮影システム。
【請求項２】
請求項１に記載の分光画像撮影システムにおいて、
前記推定値取得手段は、互いに異なる波長帯域に関する複数の受光強度に基づいて前記推定値を取得し、
前記複数の分光画像取得条件は、前記撮影対象物を照明する光源の種類と前記複数の受光強度の取得時に用いるフィルタセットとの少なくとも一方が互いに異なることを特徴とする分光画像撮影システム。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の分光画像撮影システムにおいて、
前記推定値は、低次元線形近似法に基づいて求められ、
前記複数の分光画像取得条件は、前記低次元線形近似法で用いられる基底関数が互いに異なることを特徴とする分光画像撮影システム。
【請求項４】
請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の分光画像撮影システムにおいて、
前記選択手段は、前記分光画像撮影時に採用するのに適した分光画像取得条件として、前記測色値と各分光画像取得条件下での前記推定値との差異が最小になる分光画像取得条件を前記複数の分光画像取得条件の中から選択することを特徴とする分光画像撮影システム。
【請求項５】
分光画像を撮影する分光画像撮影システムの調整方法であって、
調整用の撮影対象物の測色値を取得する工程と、
前記撮影対象物の色の推定値を、複数の分光画像取得条件のそれぞれにおいて取得する工程と、
前記測色値と各分光画像取得条件下での前記推定値との比較結果に基づいて、分光画像撮影時に採用するのに適した分光画像取得条件を前記複数の分光画像取得条件の中から選択する工程と、
を含むことを特徴とする、分光画像撮影システムの調整方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、撮影対象物の分光画像を取得する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
分光画像を撮影するシステムが知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
「分光画像」とは、画像内の各画素が分光分布を保持する画像である。この分光画像は、一般的なスキャナあるいはデジタルカメラなどによって撮影されたカラー画像（ＲＧＢ画像）には存在しない物理的な測色情報を有している。
【０００４】
一般に、撮影対象物の色は、光源が変われば、人間には異なる色として知覚される。
【０００５】
これに対して、物体固有の情報である物体色の分光分布（各波長域における光の強度分布）を求めておくことによれば、光源に依存しない物体固有の色を正確に表現することが可能である。この物体色の分光分布は、たとえば、所定の照明環境下における物体からの反射光の分光分布から、その照明光源の分光放射輝度（分光分布）の影響を排除することによって、得ることができる。
【０００６】
「分光画像」は、このような物体色の分光分布に関する情報を、画素ごとに求めて保存している画像である。すなわち、「分光画像」内の１画素１画素は、このような物体色の分光分布に関する情報を有している。
【０００７】
この分光画像は、各画素における物体色の分光分布に関する情報を有しており、照明光源の分光分布に依存しない。したがって分光画像を用いれば、各画素における物体色の分光分布と、任意の照明光源の分光分布（既知）とに基づいて、（その照明光源下での撮影の有無にかかわらず）その照明光源下でのカラー画像を容易に作成することが可能である。すなわち、実際に照明を変えてカラー画像を撮影し直すことなく、様々な照明環境下でのカラー画像を１枚の分光画像から作成することが可能である。
【０００８】
【特許文献１】
特開２０００−１１５５５３号公報
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、このような分光画像撮影システムにおいては、物体色の分光分布を求める際に、物体からの反射光のうち、互いに異なる（互いに独立の）透過波長帯域を有する数種類（たとえば３〜６種類）の各フィルタを透過した成分を検出することによって行われる。したがって、数種類のフィルタ透過光についての強度検出値に基づいて、幅広い可視領域（たとえば、４００ｎｍ〜７００ｎｍ（ナノメートル）の波長領域）の可視光線の分光分布を近似的に求めていることになる。
【００１０】
比較的少数のフィルタ透過光強度に基づいて分光分布を求めるに際して、具体的な近似手法としては、たとえば、１）比較的少数の基底関数を主成分分析法により求め、分光分布をそれらの基底関数の線形結合として近似する手法（「低次元線形近似法」とも称する）、あるいは、２）重回帰分析を用いる手法（「重回帰分析法」とも称する）、などが用いられている。
【００１１】
しかしながら、このような分光画像撮影システムにおいては、上記のような近似手法に基づく測定が行われているため、本来の物体色とは誤差が生じることになる。このような誤差は本来的に望ましくないものであり、低減することが好ましい。
【００１２】
そこで、本発明は前記問題点に鑑み、分光画像撮影システムによる撮影画像における測色誤差を低減することが可能な技術を提供することを目的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、請求項１の発明は、分光画像を撮影する分光画像撮影システムであって、調整用の撮影対象物の測色値を取得する測色値取得手段と、前記撮影対象物の色の推定値を、複数の分光画像取得条件のそれぞれにおいて取得する推定値取得手段と、前記測色値と各分光画像取得条件下での前記推定値との比較結果に基づいて、分光画像撮影時に採用するのに適した分光画像取得条件を前記複数の分光画像取得条件の中から選択する選択手段と、を備えることを特徴とする。
【００１４】
請求項２の発明は、請求項１の発明に係る分光画像撮影システムにおいて、前記推定値取得手段は、互いに異なる波長帯域に関する複数の受光強度に基づいて前記推定値を取得し、前記複数の分光画像取得条件は、前記撮影対象物を照明する光源の種類と前記複数の受光強度の取得時に用いるフィルタセットとの少なくとも一方が互いに異なることを特徴とする。
【００１５】
請求項３の発明は、請求項１または請求項２の発明に係る分光画像撮影システムにおいて、前記推定値は、低次元線形近似法に基づいて求められ、前記複数の分光画像取得条件は、前記低次元線形近似法で用いられる基底関数が互いに異なることを特徴とする。
【００１６】
請求項４の発明は、請求項１ないし請求項３のいずれかの発明に係る分光画像撮影システムにおいて、前記選択手段は、前記分光画像撮影時に採用するのに適した分光画像取得条件として、前記測色値と各分光画像取得条件下での前記推定値との差異が最小になる分光画像取得条件を前記複数の分光画像取得条件の中から選択することを特徴とする。
【００１７】
請求項５の発明は、分光画像を撮影する分光画像撮影システムの調整方法であって、調整用の撮影対象物の測色値を取得する工程と、前記撮影対象物の色の推定値を、複数の分光画像取得条件のそれぞれにおいて取得する工程と、前記測色値と各分光画像取得条件下での前記推定値との比較結果に基づいて、分光画像撮影時に採用するのに適した分光画像取得条件を前記複数の分光画像取得条件の中から選択する工程と、を含むことを特徴とする。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
【００１９】
＜Ａ．第１実施形態＞
＜Ａ１．構成＞
図１は、第１実施形態に係る分光画像撮影システム１を示す図である。図１に示すように、分光画像撮影システム１は、撮影対象の画像を取得するモノクロデジタルカメラ３１、複数のフィルタを有する回転式フィルタ３２、および、デジタルカメラ３１にて得られた画像を処理するコンピュータ３３を備える。
【００２０】
分光画像撮影システム１は、照明用の光源（照明光源）ＬＳをさらに備えており、この光源ＬＳによって撮影対象物（被写体）ＯＢを照明する。光源ＬＳから放射された光は、撮影対象物ＯＢで反射され、その反射光が回転式フィルタ３２のフィルタを透過した後、デジタルカメラ３１に入射して受光される。この分光画像撮影システム１においては、互いに異なる透過波長特性を有する各フィルタを透過した複数の透過光強度に基づいて、各画素の分光反射率が所定の推定手法により取得されることによって、分光画像が取得される。
【００２１】
この実施形態においては、本来目的とする撮影対象物（被写体）についての分光画像撮影に先立って調整動作を行うことによって、この推定動作に起因する推定誤差を低減する技術について説明する。
【００２２】
また、この分光画像撮影システム１には、所定のインターフェース４７（図２）を介して、外付けの測色計５０（たとえば、分光測色計あるいは色彩計）を接続することが可能である。この測色計５０は、主に分光画像撮影システム１の調整時に使用し、本来の撮影対象物についての分光画像撮影時には使用しない。
【００２３】
図２は分光画像撮影システム１の主な構成を示すブロック図である。図２に示すように、デジタルカメラ３１はレンズ系３１１、ＣＣＤ（撮像素子）３１２およびＡ／Ｄ変換部３１３を有し、撮影対象の画像をデジタルデータとして取得する機能を有する。
【００２４】
コンピュータ３３は、デジタルカメラ３１にて取得された画像を処理する機能を有し、ＣＰＵ４１、ＨＤＤ（固定ディスク）４２、ＲＡＭ４３およびディスクドライブ４４を有する。ＨＤＤ４２には、画像を処理するためのプログラム４２１が記憶されている。ＲＡＭ４３は、主に画像処理における作業用領域として利用され、各種の画像データ一時的に記憶される。また、ＲＡＭ４３は、携帯可能な磁気ディスクあるいは光磁気ディスク等の記録媒体９との間で、ディスクドライブ４４を介して、データの受け渡しが可能である。
【００２５】
また、記録媒体９に記録された画像処理用および／または調整用のプログラムがＲＡＭ４３（およびＨＤＤ４２）に読み込まれ、ＲＡＭ４３内のプログラムによって（あるいは、ＨＤＤ４２内のプログラムとＲＡＭ４３内のプログラムとによって）、コンピュータ３３は、分光画像撮影システム１におけるコントローラ（制御装置）として機能する。
【００２６】
コンピュータ３３には、さらに、画像を表示したり操作者への情報の表示を行うディスプレイ（表示出力部）４５、および、操作者からの入力を受け付けるキーボード、マウス等の入力部４６が設けられている。操作者は入力部４６より例えば撮影対象の測色値を入力することができる。この場合、測色計５０はインターフェース４７に接続されている必要はなく、測色計５０で実測した測色値を操作者が入力部４６より入力すればよい。
【００２７】
回転式フィルタ３２は、円盤状の回転体に、互いに異なる透過波長帯域（分光透過率ないし透過特性とも称する）を有するフィルタを複数（たとえばｍ種類）設けた構成となっており、回転体が回転することによりデジタルカメラ３１には異なるフィルタが対向し、異なる波長帯域の透過光が入射する。コンピュータ３３は、回転式フィルタ３２に設けられたエンコーダからの信号に基づいて、デジタルカメラ３１のレンズ系３１１の前にいずれの種類のフィルタが位置するかを認識することができる。なお、図７には、６種類のフィルタの分光透過率の一例が示されている。
【００２８】
＜Ａ２．分光画像＞
つぎに、この分光画像撮影システム１において分光画像を求める原理について説明する。「分光画像」は、物体色の分光分布に関する情報を、画素ごとに求めて保存している画像である。すなわち、「分光画像」内の１画素１画素は、撮影対象物の物体色の分光分布に関する情報を有している。
【００２９】
この分光画像撮影システム１では、回転式フィルタ３２を用いて、各画素について、物体色の分光分布に関するデータ（物体色成分データ）を有する分光画像を求める。
【００３０】
所定の光源ＬＳ（図１）から放射された光は、所定の撮影対象物ＯＢで反射される。そして、撮影対象物ＯＢから反射された反射光成分のうち、所定のフィルタを透過した透過光成分は、ＣＣＤ（撮像素子）３１２（図２）の各画素において受光され、Ａ／Ｄ変換を経てデジタルデータ化され、各画素の画素値（階調値）として取得される。
【００３１】
また、分光画像撮影システム１においては、フィルタを切り替えつつ同様の撮影動作を繰り返すことによって、撮影対象物に関する複数（ｍ枚）の撮影画像を得ることができる。このような撮影動作（ないし測定動作）によって、ｍ枚の撮影画像における同一位置の各画素について、それぞれ、ｍ種類の受光強度が取得される。言い換えれば、ＣＣＤ３１２内の各受光素子は、撮影対象物からの反射光のうち、異なる波長域を有する複数のフィルタを透過する透過光の強度を、それぞれ測定する複数の受光センサとして機能する。これによって、ＣＣＤ３１２の各画素での受光強度（透過光成分の強度）ｖｉ（ｉ＝１，．．．，ｍ）が測定される。
【００３２】
また、透過光成分の強度ｖｉは、各撮影画像内の各画素位置（ｘ，ｙ）における画素値として取得されるため、各座標値ｘ，ｙの関数となる。
【００３３】
第ｉ枚目（ｉ＝１，．．．，ｍ）の撮影画像内の位置（ｘ，ｙ）における画素値、言い換えれば、第ｉフィルタによる撮影画像の透過光成分の強度（センサ応答）ｖｉ（ｘ，ｙ）は、「光学第２７巻７号」（社団法人応用物理学会分科会日本光学会発行）の３８４頁〜３９１頁（津村徳道、羽石秀昭、三宅洋一著）に紹介される通り、次の数１で表される。
【００３４】
【数１】
2004336657.tif 000003
【００３５】
ここで、ｒ（ｘ，ｙ，λ）は撮影対象物の画像位置（ｘ，ｙ）における波長λごとの反射率（すなわち分光反射率）を表し、Ｓ（λ）は撮像系の総合分光感度（以下、「撮像系総合分光感度」とも称する）を表す。撮像系総合分光感度は、ＣＣＤ３１２の分光感度だけでなく、レンズ系の分光感度をも考慮した、総合的な分光感度である。言い換えれば、撮像系総合分光感度は、ＣＣＤ３１２およびレンズ系を含む撮像系に関する分光感度である。また、Ｅ（λ）は照明の分光放射輝度を表し、ｔｉ（λ）は第ｉフィルタの分光透過率を示す。なお、λ１，λ２は、それぞれ、積分範囲の下限の波長および上限の波長である。
【００３６】
次に数学的な取り扱いを簡略化するため、分光分布を離散化し、数１で表現されるｍ個の関係をベクトルおよび行列を用いてまとめると、数２のように表現できる。ただし、数２およびそれ以降の数式においては、位置（ｘ，ｙ）に関する表記は適宜省略するものとする。
【００３７】
【数２】
2004336657.tif 000004
【００３８】
ここで、列（縦）ベクトルｖは、その要素として、複数（ｍ個）のフィルタを透過した透過光の強度を表す上記のセンサ応答ｖｉ（ｉ＝１，．．．，ｍ）を縦に並べたｍ次元のベクトルである。このベクトルｖは「センサ応答ベクトル」とも称することができる。たとえば、５種類のフィルタ透過画像を得る場合には、このセンサ応答ベクトルｖは、各フィルタに対応する５種類のセンサ応答（画素値）で構成される５次元の列ベクトル（ｍ＝５）となる。
【００３９】
また、列ベクトルｒは、物体色の分光反射率（分光分布）を表すｈ次元のベクトルである。ベクトルｒは、物体色を表すベクトルであり、「分光反射率ベクトル」とも称することができる。たとえば、可視光線の４００ｎｍ〜７００ｎｍの波長領域における１０ｎｍ刻みの３１の代表値で離散化を図る場合には、この分光反射ベクトルｒは、各代表値に対応する３１の感度で構成される３１次元の列ベクトル（ｈ＝３１）となる。
【００４０】
さらに、行列Ｅは、照明の分光放射輝度を表すｈ×ｈの対角行列であり、照明輝度行列とも称することができる。行列Ｓは、撮像系の総合分光感度を表すｈ×ｈの対角行列であり、撮像系感度行列とも称することができる。
【００４１】
また、行列Ｔは、数３に示すように、ｍ個の列ベクトルｔｉ（ｈ×１）の転置ベクトル（すなわち行ベクトルｔｉｔ）を縦方向に配列した行列であり、ｍ行ｈ列（ｍ×ｈとも表記する）のサイズを有している。ｍ個の列ベクトルｔｉ（ｈ×１）のそれぞれは、各フィルタの分光特性を示すベクトルである。そのため、この行列Ｔは、フィルタ分光特性行列とも称することができる。なお、この明細書において、記号（＊）ｔは、転置ベクトルあるいは転置行列を意味するものとする。
【００４２】
【数３】
2004336657.tif 000005
【００４３】
上記の行列Ｔ，Ｅ，Ｓを数４に示すように行列Ｆとしてまとめて表記すると、数２に示す分光反射率ベクトルｒとセンサ応答ベクトルｖとの関係は、数５のように表すことができる。なお、行列Ｆは、ｍ×ｈのサイズを有している（（ｍ，ｈ）型の行列であるとも表現できる）。
【００４４】
【数４】
2004336657.tif 000006
【００４５】
【数５】
2004336657.tif 000007
【００４６】
この分光画像撮影システム１において「分光画像」を求めるということは、各画素に関して、センサ応答ベクトルｖに基づいて分光反射率ベクトルｒを求めることに相当する。すなわち、この数５を、分光反射率ベクトルｒについて解くことと等価である。
【００４７】
しかしながら、この分光画像撮影システム１において、分光反射率ベクトルｒの次元数ｈはセンサ応答ベクトルｖの次元数ｍよりも大きい（ｈ＞ｍ）ため、ｍ×ｈ型の行列Ｆは正方行列ではなく正則でない。したがって、逆行列が存在しないため、数５を分光反射率ベクトルｒについて解くことができない。
【００４８】
そこで、分光反射率ベクトルｒは、各種の推定手法に基づく推定により近似的に求められる。
【００４９】
＜Ａ３．分光画像撮影時の近似手法＞
分光画像撮影に関する近似手法としては、たとえば、次の２つの手法が挙げられる。
【００５０】
１つは、１）比較的少数の基底関数を主成分分析法により求め、分光分布をそれらの基底関数の線形結合として近似する手法（以下、「低次元線形近似法」とも略称する）である。また、もう１つは、２）重回帰分析を用いる手法（以下、「重回帰分析法」とも略称する）である。
【００５１】
これらの近似手法によれば、比較的少数のフィルタ透過光強度に基づいて分光分布を近似的に求めること（言い換えれば、推定すること）ができる。
【００５２】
この第１実施形態においては、前者の手法（低次元線形近似法）について説明する。なお、後者の手法（重回帰分析法）については、第２実施形態において説明する。
【００５３】
前者の手法においては、後述する数１１に基づいて、センサ応答ベクトルｖから、分光反射率ベクトルｒの推定値ｒｅを求める。以下では、その概要を説明する。
【００５４】
一般に、分光反射率ベクトルｒ（ｈ次元ベクトル）は、主成分ベクトルｂｊ（ｈ次元ベクトル）と各主成分ベクトルｂｊに対する係数ｗｊ（スカラー）とを用いた線形結合として、数６のように表現できる。
【００５５】
【数６】
2004336657.tif 000008
【００５６】
このように、分光反射率ベクトルｒは、基底関数に相当する主成分ベクトルｂｊ（ｊ＝１，．．．，Ｋ）を用いて表現される。
【００５７】
なお、主成分ベクトルｂｊは、統計的手法（主成分分析法）により求められる。具体的には、主成分ベクトルｂｊは、複数（Ｋ個）のサンプルの分光反射率ベクトルに関する共分散行列の固有分解を用いて求められる。また、求められた複数の固有ベクトルのうち、固有値の大きいものから順に第１主成分ベクトル，第２主成分ベクトル，．．．，第ｊ主成分ベクトル，．．．の名称が付される。
【００５８】
ここでは、数６における全ての主成分ベクトルｂｊ（基底関数）を用いるのではなく、第１主成分ベクトルから第ｋ主成分ベクトルまでのｋ個（ただし、ｋ＜Ｋ）の主成分ベクトルｂｊ（ｊ＝１，．．．，ｋ）を用いることによって、分光反射率ベクトルｒを近似的に表現する。すなわち、数７のように、分光反射率ベクトルｒを近似分光反射率ベクトル（言い換えれば推定分光反射率ベクトル）ｒｅで近似するものとする。
【００５９】
【数７】
2004336657.tif 000009
【００６０】
また、この近似分光反射率ベクトルｒｅは、数８で表現される。
【００６１】
【数８】
2004336657.tif 000010
【００６２】
なお、行列Ｂは、ｋ個の主成分ベクトル（縦ベクトル）ｂｊを横方向に並べた行列であり、ｈ×ｋのサイズを有している。また、係数ベクトルｗは、その要素としてｋ個の係数ｗｊ（ｊ＝１，．．．，ｋ）を縦に並べたｋ次元のベクトルである。ただし、次元数ｋは、後述の計算の便宜上、センサ応答ベクトルｖの次元数ｍと同一（ｋ＝ｍ）とする。すなわち、主成分ベクトルの数ｋを、フィルタ数（バンド数とも称する）ｍと等しくなるように設定する。
【００６３】
このとき、数５、数７および数８を用いて数９の関係が導かれる。
【００６４】
【数９】
2004336657.tif 000011
【００６５】
ここで、（ｍ×ｋ）の行列（ＦＢ）は、ｋ＝ｍであるので（ｍ×ｍ）の正方行列である。そして、行列（ＦＢ）が正則であるとすれば、行列（ＦＢ）は逆行列を有する。このとき、係数ベクトルｗは、行列（ＦＢ）の逆行列（ＦＢ）−１を用いて、数１０で表現される。
【００６６】
【数１０】
2004336657.tif 000012
【００６７】
したがって、近似分光反射率ベクトルｒｅは、数１１のように表現される。なお、数１１は、数１０を数８に代入すること等によって得られる。
【００６８】
【数１１】
2004336657.tif 000013
【００６９】
行列Ｆ（＝ＴＥＳ）および行列Ｂの各要素は既知であるので、数１１を用いれば、分光反射率ベクトルｒの推定値である近似分光反射率ベクトルｒｅを、センサ応答ベクトルｖに基づいて求めることができる。すなわち、分光反射率ベクトルｒから分光反射率ベクトルｒを推定することができる。
【００７０】
なお、撮影画像の複数の画素（たとえば全画素）について、分光反射率ベクトルｒを推定して求めることによれば、分光画像を得ることができる。
【００７１】
＜Ａ４．組合せ最適化〜近似推定値の正しさの評価＞
上述したように、このような近似手法により得られる推定値は、近似値であるため誤差を有している。
【００７２】
ところで、このような推定値の取得に際しては、様々な条件を用いることが可能である。具体的には、透過光強度（センサ応答ベクトルｖ）の取得に関連しては、様々な撮影に関する条件（光源、フィルタセット）を利用することが可能である。また、近似手法における行列計算においては、様々な基底関数を利用することが可能である。これらの様々な条件は、分光画像における推定値を取得する際の条件であることから、この明細書においては、これらの様々な条件を「分光画像取得条件」と総称するものとする。なお、この分光画像取得条件は、推定値を取得する際の条件であることから、「推定条件」とも称することもできる。
【００７３】
これらの様々な分光画像取得条件としては、たとえば、
１）光源（種類）、
２）フィルタセット、
３）基底関数、
のうちの少なくとも１つが互いに異なる分光画像取得条件が存在する。
【００７４】
そして、これらの要素等の組合せ（すなわち分光画像取得条件）が変更されると、近似の正確さが変化するのである。
【００７５】
そこで、この実施形態においては、このような知見に基づいて、複数の分光画像取得条件の中から適切な条件を求める調整動作を、実際の分光画像の撮影動作に先立って予め行っておく。この調整動作によって、上記の近似手法における近似をより適切に行うための分光画像取得条件を予め選定しておくことができる。
【００７６】
具体的には、撮影対象物に関する測色値と推定値とを比較して、「色」の誤差を比較的小さくする（好ましくは最小化する）分光画像取得条件を選択する。なお、後述するように、測色値と推定値との比較は、物体の分光反射率による表現形式（ないし表現レベル）で行ってもよいし、あるいは、ＸＹＺ表色系あるいはＬ＊ａ＊ｂ＊（以下では、簡単化のため単に「Ｌａｂ」と表記する）表色系などの表色系による表現形式で行っても良い。
【００７７】
その後、調整動作の結果として得られた分光画像取得条件を用いて分光画像撮影を行うことによれば、得られる分光画像における誤差を低減することができる。
【００７８】
図３は、分光画像撮影システム１の機能ブロック図である。分光画像撮影システム１は、測色値取得部１１、推定値取得部１２、条件選択部１３、および分光画像撮影制御部２０を備えている。これらの測色値取得部１１、推定値取得部１２、条件選択部１３、および分光画像撮影制御部２０は、コンピュータ３３のハードウエアを用いて所定のプログラムを実行することによって機能的に実現される処理部である。
【００７９】
測色値取得部１１は、調整用の撮影対象物の測色値を取得する機能を有している。なお、調整用の撮影対象物は、実際の分光画像取得時の撮影対象物と同一又は類似の材質であることが好ましい。撮影対象物が異なる場合には、好適な分光画像取得条件が異なることがあるためである。
【００８０】
「測色値」としては、たとえば、外付けタイプの測色計５０を用いて、調整用の撮影対象物の色を測定した結果（すなわち実測値）を用いればよい。具体的には、測色値取得部１１は、外付けタイプの測色計５０による測色データをインターフェース４７を介して取得すればよい。測色計５０による測色値は、測色時の照明光の影響が排除された値、すなわち、物体自体の「色」を表す値として得られる。また、この「測色値」は、「推定値」が近似値であることと対比して「真」の値であると表現することもできる。
【００８１】
なお、これに限定されず、内蔵タイプの測色計を分光画像撮影システムに設けておき、その内蔵測色計で測色動作を行うようにしてもよい。さらには、このように撮影対象物の色を実測してその測色値を得る場合に限定されない。たとえば、既知の色を有する物体を調整用の撮影対象物として選択し、カタログデータなどに記載されたその既知の色（測色結果）を測色値として用いるようにしてもよい。より詳細には、電子データ化されてＨＤＤ４２（あるいは記録媒体９）に保存されているカタログデータ等を、測色値として測色値取得部１１に取り込むようにすればよい。或いは、カタログデータが電子化されていない場合、操作者がこれを測色値として入力部４６から入力すればよい。ただし、調整用の撮影対象物の色には個体差が存在する可能性があるため、カタログデータなどによる測色値を用いるよりも、実測によって得られた測色値を用いることが好ましい。
【００８２】
推定値取得部１２は、分光画像撮影システム１を用いた撮影による撮影対象物の色の推定値を、複数の分光画像取得条件のそれぞれにおいて求める機能を有している。なお、この「推定値」もまた、照明光の影響が排除された値、すなわち、物体自体の「色」を表す値である。ただし、この「推定値」は、近似値である点で上記の「測色値」と相違する。
【００８３】
具体的には、まず、撮影対象物からの反射光のうち複数のフィルタを透過する透過光の強度（すなわちセンサ応答ベクトルｖ）を、ＣＣＤ３１２内の所定の画素の画素値として実際に測定し、そのセンサ応答ベクトルｖの測定値（透過光の強度）を求める。そして、上記の数１１に基づいて、撮影対象物の色の推定値（近似分光反射率ベクトルｒｅ）を求める。このような撮影動作を複数の分光画像取得条件のそれぞれに対して行うことによって、各条件下における推定値が取得される。
【００８４】
なお、これに限定されず、センサ応答ベクトルｖを実測によらず、数２に基づくシミュレーションによって求めるようにしてもよい。このシミュレーションによる動作については後に詳述する。
【００８５】
条件選択部１３は、測色値と各分光画像取得条件下での推定値との比較結果に基づいて、分光画像撮影時に採用するのに適した分光画像取得条件を複数の分光画像取得条件の中から選択する機能を有している。
【００８６】
具体的には、条件選択部１３は、測色値取得部１１により取得された測色値と、推定値取得部１２により取得された推定値とを比較して、その比較結果を評価値として得る。さらに、条件選択部１３は、複数の条件下で得られた推定値のそれぞれについての比較結果（評価値）を求め、そのうち評価値が最適化されたものを、分光画像撮影時に採用する分光画像取得条件として選択して決定する。
【００８７】
たとえば、測色値取得部１１により取得された分光反射率ベクトルｒ（測色値）と推定値取得部１２により取得された近似分光反射率ベクトルｒｅ（推定値）との近似の程度を評価すればよい。より詳細には、この２つのｈ次元のベクトルｒ，ｒｅの差ベクトルのノルムであるΔｒ（数１２参照）が最小となる条件を複数の条件の中から選定すればよい。
【００８８】
【数１２】
2004336657.tif 000014
【００８９】
あるいは、物体の分光反射率による表現形式ではなく、所定の表色系による表現形式で、測色値と推定値とを比較して、その測色誤差を求めるようにしてもよい。
【００９０】
詳細には、数１３に示すように、Ｌａｂ表色系で表現された測色値（Ｌｍ，ａｍ，ｂｍ）と、同じくＬａｂ表色系で表現された推定値（Ｌｅ，ａｅ，ｂｅ）とに基づく誤差ΔＬａｂを求めてもよい。
【００９１】
【数１３】
2004336657.tif 000015
【００９２】
あるいは、数１４に示すように、ＸＹＺ表色系で表現された測色値（Ｘｍ，Ｙｍ，Ｚｍ）と、同じくＸＹＺ表色系で表現された推定値（Ｘｅ，Ｙｅ，Ｚｅ）とに基づく誤差ΔＸＹＺを求めてもよい。
【００９３】
【数１４】
2004336657.tif 000016
【００９４】
なお、物体の分光反射率による表現とＸＹＺ表色系による表現との間での変換は、公知の変換式を用いて行えばよい。同様に、物体の分光反射率による表現と、ＸＹＺ表色系以外のその他の表色系（たとえばＬａｂ表色系）による表現との間での変換も、適宜の変換式を用いて行うことができる。
【００９５】
また、様々な色をより正確に近似する分光画像取得条件を、より的確に選択するためには、できるだけ多くの色の撮影対象物を用いることが好ましい。具体的には、まず、その色が互いに異なる複数（Ｑ個）の撮影対象物について、それぞれ、測色値と推定値とを取得する。そして、それら複数の撮影対象物についての測色値と推定値との平均誤差を求め、そのうち平均誤差を最小化する分光画像取得条件を、分光画像撮影時に採用する分光画像取得条件として選択して決定すればよい。
【００９６】
分光画像撮影制御部２０は、分光画像取得条件設定後の撮影動作を制御する機能を有している。具体的には、各推定手法に基づいて、各画素について、センサ応答ベクトルｖから近似分光反射率ベクトルｒｅを推定する。たとえば、６枚のフィルタ画像を取得して各画素についてのセンサ応答ベクトルｖを求め、各画素についてのセンサ応答ベクトルｖと数１１とに基づいて、各画素についての近似分光反射率ベクトルｒｅを推定する。これにより、分光画像が取得される。
【００９７】
＜Ａ５．動作＞
つぎに、図４のフローチャートを参照しながら、調整動作等について詳細に説明する。
【００９８】
まず、ステップＳ１（図４）において、照明用の光源（照明光源）、フィルタセット、基底関数のうちの少なくとも１つが互いに異なる複数組（Ｐ組）の分光画像取得条件（組合せ）をリストアップする。
【００９９】
図５（ａ）（ｂ）（ｃ）は、この分光画像撮影システム１において利用可能な、照明光源、フィルタ、基底関数をそれぞれ示している。
【０１００】
図５（ａ）には利用可能な照明光源の種類が示されている。ここでは１０個（１０種類）の光源が利用可能な場合が示されている。また、各光源の分光放射輝度（分光分布）を表す照明輝度行列Ｅは、分光画像撮影システム１内のＨＤＤ４２（あるいはＲＡＭ４３）などの記憶部において、データ（電子データ）として格納されている。このデータは、各光源についての輝度が０〜１の値を有するように規格化（正規化）されている。光源の分光放射輝度を示すデータを用いることによって、照明輝度行列Ｅを決定することができる。
【０１０１】
図５（ｂ）には利用可能なフィルタが示されている。ここでは５０個のフィルタが利用可能な場合が示されている。分光画像撮影時には、これらの５０個のフィルタのうち所定数（ｍ個）のフィルタが利用される。すなわち、５０個のフィルタからｍ個のフィルタを選択する複数（５０Ｃｍ組）の組合せのそれぞれが、分光撮影時の「フィルタセット」として利用可能である。なお、ｍとしては、５〜６程度の値が用いられることが多いが、これに限定されず、より大きなｍ、あるいはより小さなｍを用いても良い。
【０１０２】
たとえば、ｍ＝５のときには、５０個のフィルタから５（＝ｍ）個のフィルタを選択する組合せ、すなわち（５０Ｃ５）個の組合せが存在する。具体的には、第１のフィルタセット（フィルタＮｏ．１，２，３，４，５）、第２のフィルタセット（フィルタＮｏ．１，２，３，４，６）、第３のフィルタセット（フィルタＮｏ．１，２，３，４，７）、．．．、第（５０Ｃ５）のフィルタセット、というように（５０Ｃ５）個のフィルタセット（フィルタの組合せ）が存在する。
【０１０３】
また、分光画像撮影システム１内のＨＤＤ４２（あるいはＲＡＭ４３）などの記憶部においては、各フィルタの分光透過率（分光分布）を示すデータ（電子データ）が、規格化（正規化）された状態で格納されている。フィルタセットに対応するフィルタの分光透過率を示すデータを用いることによって、フィルタ分光特性行列Ｔを決定することができる。
【０１０４】
さらに、図５（ｃ）には利用可能な基底関数（セット）が示されている。ここでは２０個の基底関数（セット）が利用可能な場合が示されている。基底関数は、たとえば上述の主成分分析法により、主成分ベクトルｂｊとして求められる。この基底関数は、用いるサンプルに依存して決定される。
【０１０５】
図５（ｃ）には、基底関数とサンプルとの対応関係（より詳細には、各基底関数がどのような材質のサンプルに基づいて算出されたか）が示されている。たとえば、Ｎｏ．２の基底関数は、水彩絵の具の複数の色（たとえば１００色）の分光反射率に基づいて算出された基底関数であり、Ｎｏ．２０の基底関数は、ペンキの複数の色の分光反射率に基づいて算出された基底関数である。
【０１０６】
以上のような、照明光源とフィルタセットと基底関数とが、この分光画像撮影システム１において利用可能である。
【０１０７】
このとき、照明光源とフィルタセットと基底関数との組合せの数Ｐは、Ｐ＝（光源種類数）×（フィルタセット数）×（基底関数の数）＝１０×（５０Ｃ５）×２０、となる。ステップＳ１では、これらのＰ組の全ての組合せに係る分光画像取得条件をリストアップする。なお、これに限定されず、全ての組合せのうちの任意の数の組合せをリストアップし、リストアップされた組合せのうちの最適条件を探索するようにしてもよい。
【０１０８】
つぎに、ステップＳ２において、測色値取得部１１は、調整用の撮影対象物（サンプルとも称する）の測色値を取得する。
【０１０９】
上述したように、様々な色をより正確に近似する分光画像取得条件を、より的確に選択するためには、できるだけ多くの色のサンプルを用いることが好ましい。そのため、ここでは、第１番目から第Ｑ番目までの複数（Ｑ個、たとえばＱ＝１００）のサンプルの測色値を取得する。複数（Ｑ個）のサンプルの色は互いに異なっている。
【０１１０】
具体的には、調整用の撮影対象物の色を測色計５０を用いて実測することによって、各測色値を得る。より詳細には、撮影対象物上の所定位置の測色値を測色計５０を用いて実測する。
【０１１１】
また、上述したように、調整用の撮影対象物（被写体）は、実際の分光画像取得時の撮影対象物と同一又は類似の材質であることが好ましい。たとえば、「ペンキで塗られた物体」に関する分光画像を取得する場合には、調整用の撮影対象物として「ペンキで塗られた物体」を用いることが好ましい。あるいは、「水彩画」に関する分光画像を取得する場合には、調整用の撮影対象物として「水彩画」を用いることが好ましい。なお、調整用の「水彩画」としては、実際の撮影対象物と同一材質の下地表面に実際の撮影対象物と同一種類の「水彩絵の具」を塗り広げた画を用いることがさらに好ましい。
【０１１２】
また、ここでは、測色誤差をＬａｂ表色系による表現形式で求める場合を例示する。そのため、測色計５０による測色値を、Ｌａｂ表色系で表現された値として取得しておく。
【０１１３】
ステップＳ３〜Ｓ９においては、第ｐ番目（ｐ＝１，．．．，Ｐ；ここではまずｐ＝１）の分光画像取得条件の下での調整用の撮影対象物の色の推定値をＱ個のサンプルについて求め、平均測色誤差を算出する。平均測色誤差は、測色値と推定値との誤差を、Ｑ個のサンプルについて平均した値として算出される。また、各推定値は、分光画像撮影システム１におけるセンサ応答ベクトルｖを用いて、上述のような近似手法（数１１等）により求められる。
【０１１４】
そのため、まずステップＳ３において、推定値取得部１２によって推定行列Ｄが求められる。
【０１１５】
推定行列Ｄは、行列Ｂおよび行列Ｆに基づいて決定される（数１１参照）。
【０１１６】
行列Ｂは、上記の数８と第ｐ番目の分光画像取得条件の基底関数に対応するｍ（＝ｋ）個の主成分ベクトルｂｊ（ｊ＝１，．．．，ｍ）とに基づいて定められる。
【０１１７】
行列Ｆは，行列Ｔ，Ｅ，Ｓと数４とに基づいて決定される。このうち、行列Ｔは、第ｐ番目の分光画像取得条件のフィルタセット（ｍ個のフィルタの組合せ）に対応するｍ個のベクトルｔｉと数３とに基づいて決定される。行列Ｅは、第ｐ番目の分光画像取得条件における光源輝度の分光分布を、その対角成分とする対角行列として決定される。行列Ｓは、装置固有の総合分光感度を表す対角行列である。総合分光感度を示すデータは、分光画像撮影システム１内のＨＤＤ４２（あるいはＲＡＭ４３）などの記憶部において、正規化されて格納されている。行列Ｓは、記憶部に記憶されたこのようなデータ（電子データ）に基づいて決定される。
【０１１８】
そして、これらの行列Ｆおよび行列Ｂと、Ｄ＝Ｂ（ＦＢ）−１の関係とに基づいて行列Ｄが求められる。
【０１１９】
つぎに、ステップＳ４において、第ｐ番目の条件の下で分光画像撮影システム１を用いて第ｑ番目（ｑ＝１，．．．，Ｑ；ここではまずｑ＝１）のサンプル（撮影対象物）を撮影したときのセンサ応答ベクトルｖを実測動作により求める。また、測定結果は、ＨＤＤ４２などの記憶部に保存する。なお、ここではその表面の色が均一なサンプルを均一光源下で測定することを前提にする。
【０１２０】
このステップＳ４でのセンサ応答ベクトルｖは、ステップＳ２での測色値を求めたときの撮影対象物上における測色位置と同一の位置についての測定結果に基づいて取得することが好ましい。具体的には、センサ応答ベクトルｖの各要素は、測色位置に対応する画素の画素値（あるいは、測色位置に対応する画素とその周辺画素とを含む複数の画素に関する画素値の平均値）に基づいて求めればよい。なお、ここではその表面の色が均一なサンプルを均一光源下で測定することを前提にしているため、位置（ｘ，ｙ）に依存する色の相違が存在しないものとみなして、異なる位置についての測定結果を用いても良い。また、同一の照明条件下での同一フィルタについての受光強度が既に求められているときには、その値（具体的には、ＨＤＤ４２などの記憶部に保存されている値）を用いて、センサ応答ベクトルｖを得ることができる。これによれば、再測定せずに済むため、調整動作を簡略化することができる。
【０１２１】
また、ステップＳ５において、推定値取得部１２は、第ｐ番目の分光画像取得条件下における第ｑ番目のサンプルの色の推定値を取得する。具体的には、ステップＳ３で求めた行列Ｄと、ステップＳ４で求めたセンサ応答ベクトルｖと、数１１とに基づいて、近似分光反射率ベクトルｒｅを求める。また、ここではＬａｂ表色系による表現形式での比較を行うために、この近似分光反射率ベクトルｒｅをＬａｂ表色系による表現形式に変換する。これにより、第ｐ番目の分光画像取得条件下での第ｑ番目のサンプルについての色の推定値が、Ｌａｂ表色系で表現された値として求められる。
【０１２２】
そして、ステップＳ６において、条件選択部１３は、同一のサンプル（第ｑ番目のサンプル）について、ステップＳ５で求めた推定値（Ｌｅ，ａｅ，ｂｅ）と、ステップＳ２で求めた測色値（Ｌｍ，ａｍ，ｂｍ）との測色誤差ΔＬａｂを数１３に基づいて算出する。
【０１２３】
その後、ステップＳ７において、全サンプル（Ｑ個のサンプル）について、推定値と測色値との測色誤差が既に求められたか否かが判定される。対応する測色誤差を求めていないサンプルが未だ残っている場合には、ｑを１つインクリメント（ステップＳ８）して再びステップＳ４〜Ｓ７の動作を繰り返し、残りの各サンプルに関する測色誤差を求める。一方、全てのサンプルについて終了したと判定されると、ステップＳ９に進む。
【０１２４】
ステップＳ９では、条件選択部１３は、得られたＱ個の測色誤差ΔＬａｂの平均値を求める。得られた平均値（平均測色誤差）は、第ｐ番目の分光画像取得条件下における測色誤差の評価値となる。
【０１２５】
さらに、ステップＳ１０では、全ての分光画像取得条件（Ｐ組の分光画像取得条件）についての平均測色誤差が既に求められたか否かが判定される。対応する平均測色誤差を求めていない分光画像取得条件が未だ残っている場合には、ｐを１つインクリメント（ステップＳ１１）して再びステップＳ３〜Ｓ９の動作を繰り返し、残りの各分光画像取得条件に関する平均測色誤差を求める。一方、全ての分光画像取得条件について終了したと判定されると、ステップＳ１２に進む。
【０１２６】
ステップＳ１２においては、条件選択部１３は、Ｐ組の分光画像取得条件のうち、その平均測色誤差が最小となる分光画像取得条件（以下、「最適条件」とも称する）を検索する。そして、条件選択部１３は、この最適条件を、実際の分光画像撮影時に用いられる条件として選択する。選択された最適条件は、表示出力部（ディスプレイ４５）に表示され、操作者（撮影者）に提示される。
【０１２７】
このようにして最適条件が決定されると、その後、ステップＳ１３において、分光画像撮影動作が実際に行われる。このときの分光画像取得条件としては、上述の最適条件が採用される。具体的には、システムの操作者は、表示出力部に表示された最適条件となるように分光画像取得条件を設定する。
【０１２８】
より詳細には、まず、基底関数については、条件選択部１３によって、最適条件に対応する基底関数が自動的に選択されて設定される。また、操作者は、最適条件として選定された光源およびフィルタを、分光画像撮影システム１内の指定位置に装着する。そして、分光画像取得条件が最適条件に設定されたことを示す操作者からの設定完了入力に応答して、分光画像撮影システム１は分光画像取得条件が最適条件に設定されたことを認識する。その後、その分光画像取得条件下において撮影動作が行われ、分光画像が取得される。
【０１２９】
以上のように、この分光画像撮影システム１によれば、分光画像取得条件を最適化した上で、実際の分光画像撮影動作が行われるので、測色誤差を低減することが可能である。
【０１３０】
＜Ａ６．シミュレーションによる推定値の導出＞
上記の動作においては、（ステップＳ４で）分光画像撮影システム１による実測動作によって、センサ応答ベクトルｖを求める場合を例示したが、これに限定されない。たとえば、シミュレーションによってセンサ応答ベクトルｖを求めても良い。
【０１３１】
具体的には、ステップＳ４において、上記の数２に基づいてセンサ応答ベクトルｖを求める。行列Ｓは、装置に固有の行列であり、分光画像撮影システム１内の記憶部に記憶されているものを用いればよい。また、行列Ｔ，Ｅについては、第ｐ番目の条件の下での撮影時のフィルタセット、光源種類に基づいて決定すればよい。また、分光反射率ベクトルｒは、ステップＳ２で求めた測色値を用いれば良い。具体的には、第ｑ番目のサンプルの分光反射率の実測値ないしカタログ値を測色値として用いればよい。なお、Ｌａｂ表色系での測色値しか取得されていない場合には、所定の変換式に基づいて、Ｌａｂ表色系から分光反射率ベクトルｒによる表現へと変換すればよい。
【０１３２】
数２において、このようにして求めたＴ，Ｅ，Ｓ，ｒを代入すれば、センサ応答ベクトルｖを得ることができる。
【０１３３】
このようにシミュレーションによってセンサ応答ベクトルｖを得ることによれば、実測によりセンサ応答ベクトルｖを得る場合に比べて、省力化を図ることができる。また、組合せの数が多くなるにつれて、省力化の効果は大きくなる。
【０１３４】
特に、この分光画像撮影システム１において、利用可能な分光画像取得条件の組合せ数が大きくなる場合には、非常に有用である。たとえば、上記の全組合せについてのセンサ応答ベクトルｖを得る場合には、少なくとも、１０種類の照明光源のそれぞれの下で、５０種類のフィルタのそれぞれによる画像を撮像することになる。すなわち、合計５００回（＝１０×５０）の撮影動作を行うことになる。また、１つのサンプルについての撮影動作を自動化して省力化するとしても、サンプルを交換しつつＱ個のサンプルについて同様の撮影動作を行うことになる。このような撮影動作は、大きな労力を伴う大変な作業である。これに対して、シミュレーション結果を利用することによれば、著しく省力化を図ることが可能である。
【０１３５】
＜Ａ７．組合せについて＞
上記実施形態のステップＳ１においては、適切な分光画像取得条件を探索する際の探索対象として、全ての組合せをリストアップする場合について例示したが、これに限定されない。
【０１３６】
たとえば、全ての組合せのうちの任意の数の組合せをリストアップし、リストアップされた組合せのうちの最適条件を探索するようにしてもよい。
【０１３７】
あるいは、状況に応じて、３つの要素（照明光源、フィルタセット、基底関数）のうち、いずれかを予め確定させて、リストアップする組合せの数を減少させるようにしてもよい。より詳細には、照明光源、フィルタセット、基底関数の３つの要素のうちの１つまたは２つの要素を固定し、固定しない他の要素の組合せをリストアップするようにしてもよい。
【０１３８】
具体的には、撮影対象物の材質が基底関数導出時のサンプルの材質と同一であることが判っている場合には、図５（ｃ）の対応関係に基づいて基底関数を確定させ、フィルタセットと照明光源との２つの要素についての組合せをリストアップするようにすればよい。たとえば、「ペンキ」で塗られた物体を撮影対象とする場合には、推定時に用いる基底関数としてＮｏ．２０の基底関数を採用することを操作者が決定し、その他の２要素（すなわちフィルタセットおよび照明光源）についての複数の組合せを分光画像撮影システム１にリストアップさせるようにしてもよい。
【０１３９】
このように、撮影対象と同じ材質に適した基底関数が既に存在する場合には、その基底関数を用いるようにしてもよい。一方、同一の材質に対応する基底関数が存在しない場合においては、どの基底関数を採用すればよいのかが不明となる。その場合には、上記のように、基底関数を変更しつつ推定値を算出し、測色誤差を最小化するような基底関数を、複数の基底関数の中から選択すればよい。なお、撮影対象物の材質が基底関数導出時のサンプルの材質と同一であることが判明している場合であっても、さらに正確を期すため、上記のように基底関数をも変更した複数の組合せの中から最適条件を探索するようにしても良い。
【０１４０】
または、照明光源を特定の光源に決定して固定した上で、その他の２要素（すなわちフィルタセットおよび基底関数）についての組合せをリストアップするようにしてもよい。
【０１４１】
たとえば、分光画像取得時において、特定の目的で、特定の波長域での分光反射率を精度良く得たい場合がある。そのためには、その特定波長域で十分なエネルギー強度を有する特定光源を用いることが望ましい。この場合、操作者は、分光画像の撮影に用いるべき光源をその特定光源に決定し、その他の２要素（すなわちフィルタセットおよび基底関数）についての組合せを分光画像撮影システム１にリストアップさせるようにすればよい。
【０１４２】
また、次述するように、撮影対象物の「色」を構成する分光反射率自体が光源によって異なる場合もある。この場合には、操作者が、分光画像の撮影に用いるべき光源を或る光源に決定し、その他の２要素（すなわちフィルタセットおよび基底関数）についての組合せを分光画像撮影システム１にリストアップさせるようにすればよい。
【０１４３】
具体的には、分光画像撮影システム１の撮影対象物（被写体）が生体（詳細には、生体の皮膚など）である場合は、光源波長によって撮影対象物への光の浸透深度が異なることがある。たとえば、近赤外域（７００ｎｍ〜１０００ｎｍ付近）の波長の光が生体深部へと透過する現象が報告されている。このような波長の光を照射した場合、皮膚表面での直接的な反射光だけでなく、皮膚内部へ浸透して乱反射を繰り返して表面から放出された光もが、「撮影対象物からの反射光」を構成することになる。このように、「撮影対象物からの反射光」は光源によって異なるため、撮影対象物の「色」も異なることになる。
【０１４４】
分光画像撮影システム１を用いて、このような特定波長域（近赤外域）を含む波長領域に関する分光画像を取得することによれば、生体内部の情報を得ることが可能である。具体的には、近赤外域で十分な光量をもつ光源（たとえば、白熱灯やキセノンランプ）によって撮影対象物を照射し、その撮影対象物の「色」（可視領域だけでなく近赤外域をも含む分光スペクトル）を測定する。これによれば、皮膚表面の色のみならず、皮膚内部へ浸透して乱反射を繰り返して表面から放出された光を計測することができ、皮膚表面だけでなく皮膚内部の状況、すなわち生体内部の情報を得ることが出来る。
【０１４５】
そして、このような分光画像の撮影を行う際には、近赤外域で十分な光量をもつ光源（たとえば、白熱灯やキセノンランプ）を照明光源として採用することを決定し、その他の２要素（すなわちフィルタセットおよび基底関数）についての組合せをリストアップすればよい。
【０１４６】
さらには、３つの要素のうち、２つの要素を固定し、残りの１つの要素のみを変更するようにしてもよい。たとえば、光源を特定の光源に決定して固定するとともに基底関数を特定の基底関数に決定して固定した上で、複数のフィルタセットの中から採用するべきフィルタセットを、分光画像撮影システムに選択させるようにしてもよい。
【０１４７】
また、次の第２実施形態で詳述する「重回帰分析法」を近似手法として用いる場合には、基底関数を用いないため、考慮すべき要素が１つ減少し、フィルタセットと照明光源との２つの要素についてのみ考慮すればよい。すなわち、フィルタセットと照明光源とが互いに異なる複数の分光画像取得条件をリストアップし、そのリストアップされた組合せの中から適切な分光画像取得条件を選択すればよい。また、上述のような事情によって、フィルタセットおよび照明光源のうちの一方がさらに固定される場合には、残りの１つの要素についての分光画像取得条件をリストアップし、その中から適切な分光画像取得条件を選択すればよい。
【０１４８】
＜Ａ８．数値例＞
つぎに、上記の調整動作をシミュレーション結果を利用して行う場合の数値例を示す。
【０１４９】
上記の例では非常に場合分けの数が多いため、数値を表記するのが困難である。そこで、ここでは簡単化した例を示す。具体的には、光源種類、フィルタセット、基底関数の３つの要素のうち、フィルタセット、基底関数は既に確定しており、光源種類のみについて最適化を図る場合を想定する。また、光源種類の数も（１０種類ではなく）３種類とする。すなわち、３種類の光源の中から最適な光源を選ぶ場合を例示する。
【０１５０】
３種類の照明光源（標準Ｃ光源、標準Ａ光源、フラッシュ）は、図６のグラフに示されるような分光放射輝度を有している。なお、この数値例では簡単化のため、図６に示すような理想的な照明光源の分光分布を用いているが、実際には各照明光源の分光分布を用いればよい。
【０１５１】
また、フィルタセットとしては、６個のフィルタ（ＦＬ１〜ＦＬ６）の組合せを用いる。図７には、これらの６個のフィルタ（ＦＬ１〜ＦＬ６）のそれぞれの分光分布が示されている。
【０１５２】
さらに、基底関数としては、図８のグラフに示される分光分布を有する６つの主成分ベクトルｂｊを用いる。この６つの主成分ベクトルｂｊは、マクベスカラーチャートの２４色から主成分分析法によって導かれたものである。すなわち、６つの主成分ベクトルｂｊが、主成分分析法によって、２４個のサンプル（Ｋ＝２４）に基づいて導かれた場合に相当する。
【０１５３】
図９は、測色計５０による撮影対象物の実測測色値を示す図である。なお、撮影対象物（サンプル）は、マクベスカラーチャートの２４色である。図９においては、色が互いに異なる各サンプルの測色値が、各サンプルに付されたサンプル番号に対応させて、Ｌａｂ表現で記載されている。
【０１５４】
一方、図１０は、各照明光源下における推定結果を示す図である。図１０においては、３種類の照明光源下における推定結果が、それぞれ、部分ＰＥ１，ＰＥ２，ＰＥ３に記載されている。具体的には、最も左側の部分ＰＥ１には標準Ｃ光源下での撮影対象物の色の推定値が示されており、その右側の部分ＰＥ２にはフラッシュ下での撮影対象物の色の推定値が示されており、さらにその右側には、部分ＰＥ３には標準Ａ光源下での撮影対象物の色の推定値が示されている。また、各部分においては、２４色の撮影対象物（サンプル）についての色の推定値が、各サンプル番号に対応して、縦方向に並べて記載されている。
【０１５５】
また、図１０には、各撮影対象物についての測色値と推定値との差ΔＬａｂも併せて示されている。そして、２４色の撮影対象物についての測色誤差ΔＬａｂの平均値が各部分ＰＥ１，ＰＥ２，ＰＥ３の最下欄に示されている。具体的には、標準Ｃ光源下での平均測色誤差は１．１であり、フラッシュ下での平均測色誤差は０．６であり、標準Ａ光源下での平均測色誤差は１．２であることが示されている。
【０１５６】
すなわち、「フラッシュ」が平均測色誤差を最小化する光源となる。したがって、この場合には、分光画像撮影時の光源として、「フラッシュ」を選択すればよいことが判る。
【０１５７】
＜Ｂ．第２実施形態＞
この第２実施形態は、第１実施形態の変形例である。この第２実施形態に係る分光画像撮影システムは、第１実施形態の分光画像撮影システムと同様の構成を有しており、同様の動作が行われる。以下では、相違点を中心に説明する。
【０１５８】
この第２実施形態においては、上述したように、近似手法として、重回帰分析を用いる手法（「重回帰分析法」）が用いられる。この点において第１実施形態と相違する。
【０１５９】
＜Ｂ１．重回帰分析法＞
以下では、まず、この重回帰分析法による推定値の導出について説明する。
【０１６０】
この手法においては、後述する数１８に基づいて、センサ応答ベクトルｖから分光反射率ベクトルｒの推定値ｒｅを求める。以下では、その概要を説明する。
【０１６１】
ここでは、分光反射率の推定問題に重回帰分析法を適用する。重回帰分析法として、特異値分解法を用いる。これによれば、ベクトル・行列演算により簡単に求解することが可能である。
【０１６２】
まず、測色値を示すｎ個の分光反射率ベクトル（縦ベクトル）ｒ１，．．．，ｒｎを横方向に並べてまとめた数１５のような（ｈ×ｎ）のサイズの行列Ｒを求める。なお、各ベクトルｒ１，．．．，ｒｎは、ｎ個のサンプルのそれぞれについての測色値を示すｈ次元のベクトルである。
【０１６３】
【数１５】
2004336657.tif 000017
【０１６４】
また、ｎ個のセンサ応答ベクトル（縦ベクトル）ｖ１，．．．，ｖｎを横方向に並べてまとめた数１６のような（ｍ×ｎ）のサイズの行列Ｖを求める。なお、ベクトルｖ１，．．．，ｖｎは、それぞれｈ次元のベクトルであり、それぞれ分光反射率ベクトル（縦ベクトル）ｒ１，．．．，ｒｎに対応している。
【０１６５】
【数１６】
2004336657.tif 000018
【０１６６】
このとき、Ｖを説明変数，Ｒを目的変数としたＶからＲへの回帰式の回帰係数行列Ｇは，数１７のように表される。この回帰理論は、最小二乗法の多変数の場合への拡張である。なお、行列Ｇのサイズは（ｈ×ｍ）である。
【０１６７】
【数１７】
2004336657.tif 000019
【０１６８】
したがって、数１８に示すように、この回帰係数行列Ｇを推定行列として用いることによって、分光反射率ベクトルｒの推定値、すなわち近似分光反射率ベクトルｒｅをセンサ応答ベクトルｖから求めることができる。
【０１６９】
【数１８】
2004336657.tif 000020
【０１７０】
＜Ｂ２．分光画像取得条件の最適化＞
つぎに、この重回帰分析法を用いる場合の分光画像取得条件の最適化について説明する。
【０１７１】
上述したように、この重回帰分析法により得られる推定値も、近似値であるため誤差を有している。
【０１７２】
したがって、上記と同様に、その誤差を最小化する分光画像取得条件（最適条件）を選択した上で、分光画像を撮影することが好ましい。
【０１７３】
具体的には、第１実施形態の動作と同様の動作によって、最適条件を求めることができる。以下では、相違点を中心に説明する。
【０１７４】
図１１は、第２実施形態における調整動作等を示すフローチャートである。図１１は、第１実施形態に関する図４のフローチャートに対応する図である。
【０１７５】
まず、ステップＳ２１において、照明光源、フィルタセットのうちの少なくとも１つが互いに異なる複数組（Ｐ組）の分光画像取得条件（組合せ）をリストアップする。
【０１７６】
この重回帰分析法においては基底関数が存在しないため、基底関数を考慮する必要がない。したがって、ステップＳ２１においては、照明光源、フィルタセットのうちの少なくとも１つが互いに異なる複数組の分光画像取得条件（組合せ）をリストアップすればよい。その後の動作においても、基底関数を考慮する必要はなく、ステップＳ２１でリストアップした条件について考慮すれば十分である。
【０１７７】
つぎに、ステップＳ２２において、測色値取得部１１は、複数（Ｑ個、たとえばＱ＝１００）のサンプルの測色値を取得する。この動作はステップＳ２（図４）と同様である。
【０１７８】
さらに、ステップＳ２３〜Ｓ２９においては、第ｐ番目（ｐ＝１，．．．，Ｐ；ここではまずｐ＝１）の分光画像取得条件について、平均測色誤差を算出する。ここでは、分光画像取得条件に応じた推定行列Ｇを用いて推定値を算出する場合について説明する。
【０１７９】
そのため、まず、第ｐ番目の条件の下で分光画像撮影システム１を用いてＱ個のサンプル（撮影対象物）のそれぞれの撮影時におけるＱ個のセンサ応答ベクトルｖを求める（ステップＳ２３）。なお、センサ応答ベクトルｖは、上述したように、実測によって求めても良く、シミュレーションによって求めても良い。
【０１８０】
つぎに、ステップＳ２４において、ｎ個のセンサ応答ベクトルｖを用いて、推定行列Ｇを算出する。推定行列Ｇは、行列Ｒおよび行列Ｖに基づいて決定される（数１７参照）。
【０１８１】
行列Ｒは、上記の数１５とｎ個の分光反射率ベクトルｒｕ（ｕ＝１，．．．，ｎ）とに基づいて求められる。分光反射率ベクトルｒｕは、ステップＳ２２で得られた測色値に基づいて得ることができる。たとえば、ステップＳ２２での測色値が、分光反射率ベクトルｒとして得られているときはそのまま用いればよい。また、ステップＳ２２での測色値がＬａｂ表色系で得られている場合には所定の変換式を用いることによって、分光反射率ベクトルｒでの表現形式に変換することができる。
【０１８２】
行列Ｖは、上記の数１６とｎ個のセンサ応答ベクトルｖｕ（ｕ＝１，．．．，ｎ）とに基づいて求められる。センサ応答ベクトルｖｕは、ステップＳ２３で得られたものを用いればよい。
【０１８３】
またここでは、行列Ｒの列数（および行列Ｖの列数）は、ステップＳ２２で得られたセンサ応答ベクトルｖの数Ｑに等しい（ｎ＝Ｑ）ものとする。ただし、これに限定されず、ｎは、Ｑより小さくても良く、あるいは逆にＱより大きくてもよい。なお、ｎがＱよりも大きい場合には、不足分の（ｎ−Ｑ）個のサンプルについてセンサ応答ベクトルｖをさらに求めた上で、行列Ｖおよび推定行列Ｇを算出すれば良い。
【０１８４】
そして、ステップＳ２５において、ステップＳ２３で求めた各センサ応答ベクトルｖ（ｖｕ）と、ステップＳ２４で求めた推定行列Ｇと、数１８とに基づいて、近似分光反射率ベクトルｒｅを求める。また、ここではＬａｂ表色系による表現形式での比較を行うために、この近似分光反射率ベクトルｒｅをＬａｂ表色系による表現形式に変換する。これにより、第ｐ番目の分光画像取得条件下での第ｑ番目のサンプルについての色の推定値が、Ｌａｂ表色系で表現された値として求められる。
【０１８５】
次のステップＳ２６において、条件選択部１３は、同一のサンプル（第ｑ番目のサンプル）について、ステップＳ２５で求めた推定値（Ｌｅ，ａｅ，ｂｅ）と、ステップＳ２２で求めた測色値（Ｌｍ，ａｍ，ｂｍ）との測色誤差ΔＬａｂを数１３に基づいて算出する。
【０１８６】
その後、ステップＳ２７において、全サンプル（Ｑ個のサンプル）について、推定値と測色値との測色誤差が既に求められたか否かが判定される。対応する測色誤差を求めていないサンプルが未だ残っている場合には、ｑを１つインクリメント（ステップＳ２８）して再びステップＳ２５〜Ｓ２７の動作を繰り返し、残りの各サンプルに関する測色誤差を求める。一方、全てのサンプルについて終了したと判定されると、ステップＳ２９に進む。
【０１８７】
ステップＳ２９では、ステップＳ９と同様に、条件選択部１３は、得られたＱ個の測色誤差ΔＬａｂについての平均値を求める。求められた平均値（平均測色誤差）は、第ｐ番目の分光画像取得条件下における測色誤差の評価値となる。
【０１８８】
さらに、ステップＳ３０では、ステップＳ１０と同様に、全ての分光画像取得条件（Ｐ組の分光画像取得条件）についての平均測色誤差が既に求められたか否かが判定される。対応する平均測色誤差を求めていない分光画像取得条件が未だ残っている場合には、ｐを１つインクリメント（ステップＳ３１）して再びステップＳ２３〜Ｓ２９の動作を繰り返し、残りの各分光画像取得条件に関する平均測色誤差を求める。一方、全ての分光画像取得条件について終了したと判定されると、ステップＳ３２に進む。
【０１８９】
ステップＳ３２，Ｓ３３は、図４のステップＳ２２，Ｓ２３と同様の処理である。これにより、最適条件が選択され、その最適条件下において実際の分光画像撮影動作が行われる。
【０１９０】
以上のように、この第２実施形態の分光画像撮影システムによれば、分光画像取得条件を最適化した上で、実際の分光画像撮影動作が行われるので、測色誤差を低減することが可能である。
【０１９１】
なお、上記実施形態においては、推定行列Ｇを分光画像取得条件に応じて変更して設定し、分光画像取得条件毎に設定された推定行列Ｇを用いて推定値を算出する場合について説明したが、これに限定されない。推定行列Ｇを分光画像取得条件に応じて変更することなく、常に同じ行列を推定行列Ｇとして用いるようにしてもよい。
【０１９２】
＜Ｂ３．重回帰分析法における変形例＞
ところで、上記の重回帰分析法においては、説明変数と目的変数の間に線形関係がある場合を想定している。しかしながら、説明変数と目的変数の間に非線形な関係がある場合も想定される。そのような場合には、説明変数の高次の項、具体的には、センサー応答の高次の項を導入し、分光反射率を推定するようにしてもよい。これによれば、数１８における推定精度を向上させることが可能である。
【０１９３】
たとえば、数１６に含まれる各センサ応答ベクトルｖｕ（ｕ＝１，．．．，ｎ）として、数１９に示すような高次の項をも含めた拡張ベクトルｖｕを想定する。この拡張ベクトルの次数は、元のベクトルの次数ｍよりも大きい。なお、値ｖｉｕは、数１６の元のベクトルｖｕの第ｉ成分（ｉ＝１，．．．，ｍ）を示すスカラー量である。
【０１９４】
【数１９】
2004336657.tif 000021
【０１９５】
そして、この高次の項を含む拡張センサ応答ベクトルｖｕをセンサ応答ベクトルｖの代わりに用い、上記の場合（高次の項を用いない場合）と同様にして、近似分光反射率ベクトルｒｅを求める。具体的には、数１６に基づいて拡張ベクトルｖｕに対する拡張行列Ｖを算出した後、数１７に基づいて拡張行列Ｇを求め、数１８に基づいて拡張ベクトルｖについての近似分光反射率ベクトルｒｅを求める。このとき、拡張ベクトルｖｕおよび拡張行列Ｖのサイズが元のベクトルｖおよび行列Ｖと異なる点で上記の場合と相違する。また、数１９では２次の項までしか含めていないが、さらに高次（３次以上）の項を含めるようにしてもよい。
【０１９６】
＜Ｃ．照明条件等＞
＜Ｃ１．均一性＞
上記の各実施形態においては、照明の分光放射輝度分布（強度分布）は全画素について均一であると仮定している。さらに精度を向上させるため、理想的には、一画素一画素毎に別の分光放射輝度を入力することによって、分光画像の画素ごとに上記のような調整動作を行うことが好ましい。しかしながら、このような調整動作は、非常に非効率的である。これに対して、上記の仮定を用いることによれば、実用上妥当な調整動作を行うことが可能である。
【０１９７】
また、上記の仮定から著しく外れることを防止するため、できるだけ均一な照明を用いることが好ましい。具体的には、複数個（２個以上）の照明で、左右・上下など対称な位置より配光することによって、撮影対象物を均等に照明することが可能である。詳細には、撮影対象物を中心とした周囲３６０°を照明数で均等に分割した位置に照明を配置し、均一な照射照度を実現する。この場合、各照明の強度は同じであることが望ましい。これについて図１２〜図１５を用いて説明する。
【０１９８】
図１２は、分光画像撮影シーンの一例を示す図である。図１２においては、デジタルカメラ３１を用いて、人物の顔を撮影対象物（被写体）ＯＢとして撮影する場合を想定している。図１３は図１２の撮影シーンを上側から見た図を示し、図１４は図１２の撮影シーンを正面側からみた照明の配置を示す図である。図１４（ａ）〜（ｄ）は、それぞれ、照明の配置を照明の個数別（２〜４個）に示している。図１４（ａ）〜（ｄ）において、紙面の上側は撮影シーンの上側（天空側）に対応しており、紙面の下側は撮影シーンの下側（地面側）に対応している。図１３および図１４においては、簡略化のため、光源ＬＳおよび撮影対象物ＯＢが適宜図案化して示されている。なお、図１２においては、光源ＬＳの図示が省略されている。
【０１９９】
たとえば、２個の光源ＬＳを用いる場合には、図１４（ａ）および図１３に示すように、２個の光源ＬＳを撮影対象物ＯＢの左右に配置して、撮影対象物ＯＢを照明すればよい。なお、これに限定されず、図１５に示すように、２個の光源ＬＳを撮影対象物ＯＢの上下に配置して、撮影対象物ＯＢを照明するようにしてもよい。図１５は、図１２〜図１４とは異なる光源配置の撮影シーンを横方向から見た図である。また、図１５においては、各光源ＬＳを撮影対象物ＯＢよりもデジタルカメラ３１側の位置に配置し、光源ＬＳからの光を撮影対象物ＯＢに向けて照射する場合が例示されている。
【０２００】
また、図１３に示すように、撮影対象物ＯＢが立体物である場合、正反射光ＬＳａがデジタルカメラ３１に入射しないように光源ＬＳを配置することが望ましい。
【０２０１】
さらに、３個の光源ＬＳを用いる場合には、図１４（ｂ）に示すように、正面側から見て撮影対象物ＯＢを取り囲む円を３等分する位置に３個の光源ＬＳを配置して、撮影対象物ＯＢを照明すればよい。ここでは３個の光源ＬＳを、撮影対象物ＯＢの上側、左下側、右下側に配置しているが、これに限定されず、たとえば、撮影対象物ＯＢの下側、左上側、右上側に配置してもよい。
【０２０２】
同様に、４個の光源ＬＳを用いる場合には、図１４（ｃ）に示すように、正面側から見て撮影対象物ＯＢを取り囲む円を４等分する位置に３個の光源ＬＳを配置して、撮影対象物ＯＢを照明すればよい。また、５個の光源ＬＳを用いる場合には、図１４（ｄ）に示すように、正面側から見て撮影対象物ＯＢを取り囲む円を５等分する位置に５個の光源ＬＳを配置して、撮影対象物ＯＢを照明すればよい。
【０２０３】
＜Ｃ２．照明の種類＞
また、照明光源の種類には様々なものがあり、分光画像撮影用には、基本的には分光放射輝度が既知であればどのような種類の照明でも使用できる。
【０２０４】
ただし、図１６に示すような輝線を有する光源（蛍光灯など）は、一般的には分光画像撮影用の光源としては好適ではない。これは次のような理由による。
【０２０５】
上記各実施形態においては分光放射輝度は離散化して表現されるが、光源の分光分布が輝線を有する場合には、離散化に伴う量子化誤差が無視できなくなるのである。たとえば、図１６に示すように、その分光照射輝度分布におけるピーク位置の１つは、４３５ｎｍ付近に存在する。分光放射輝度を１０ｎｍ刻みで離散化する場合には、このピーク位置は、離散化後の代表値である４３０ｎｍと４４０ｎｍとのちょうど中間点に存在するため、正確にこの分光放射輝度を表現することが困難である。この結果、撮影対象物の分光反射率の測定精度の低下につながる。
【０２０６】
したがって、分光画像入力用の光源としては、輝線のない光源を用いることが好ましい。
【０２０７】
しかしながら、次のような技術を用いれば、輝線を有する光源を用いることも可能である。
【０２０８】
たとえば、離散化における刻み幅をより小さくすること（たとえば５ｎｍにすること）によれば、精度を向上させることが可能である。
【０２０９】
あるいは、（輝線を有する光源の）ピーク波長域に対応する吸収特性を有するフィルタを用いるようにしてもよい。より詳細には、このような輝線に対応する特定の波長域の光を吸収するフィルタを光源ＬＳに取り付けて、撮影対象物に向けて照射される分光放射輝度を修正するようにすればよい。このような光源装置によれば、輝線の影響を低減できる。
【０２１０】
なお、その光源が輝線を有する光源であるか否かは次のようにして定めればよい。すなわち、基準波長（たとえば５００ｎｍ）での発光強度を１としたときに、発光強度が２以上になる波長がある光源を、輝線を有する光源と分類すればよい。なお、基準波長としては、輝線波長以外の波長が選定されることが好ましい。一般に蛍光灯では３原色に対応する３つの波長域、すなわち、６００ｎｍ付近（Ｒ）、５５０ｎｍ付近（Ｇ）、４００ｎｍあるいは４４０ｎｍ付近（Ｂ）の輝線を持つ光源が多い。したがって、これらの波長域を避けた波長、たとえば５００ｎｍを基準波長として用いることができる。
【０２１１】
＜Ｄ．その他＞
上記各実施形態においては、４００ｎｍ〜７００ｎｍの波長領域の分光分布を求める場合について例示したが、これに限定されない。たとえば、３８０ｎｍ〜７８０ｎｍの波長領域の分光分布を求めるようにしてもよい。なお、このとき、１０ｎｍの刻み幅で離散化すれば、上記の分光反射率ベクトルｒは、４１次元のベクトルとなる。
【０２１２】
あるいは、生体撮影時に関する変形例として上述したように、近赤外領域をも含む波長領域（たとえば、４００ｎｍ〜１０００ｎｍ）の分光分布を求めるようにしてもよい。
【０２１３】
また、上記実施形態においては、Ｌａｂ表色系で測色値と推定値とを比較する場合について例示したが、上述したように、他の表色系（たとえばＸＹＺ表色系）で比較しても良い。
【０２１４】
さらに、上記実施形態においては、ｍ種類のフィルタのうちの各フィルタを透過した透過光をＣＣＤが受光することによりその受光強度を測定する場合を例示したが、これに限定されない。たとえば、波長帯域に応じて光の到達深度（吸収深さ）が異なることを利用した半導体受光素子（たとえば、三重井戸構造の３原色ピクセルセンサ）を受光素子（受光手段）として用いてもよい。このような半導体受光素子によれば、フィルタを用いることなく、互いに異なる波長帯域に関する複数の受光強度を得ることができる。
【０２１５】
また、上記の実施形態においては、複数の分光画像取得条件のうち、測色誤差を最小にする条件を選択する場合について例示したが、これに限定されない。たとえば、分光画像撮影システムは、測色誤差（平均測色誤差）が所定の閾値以下となるような少なくとも１つの分光画像取得条件を、分光画像撮影時に採用するのに適した分光画像取得条件として選択するようにしてもよい。そして、分光画像撮影システムは、選択された少なくとも１つの分光画像取得条件を含む一覧（リスト）を、ディスプレイ４５などの表示出力部に表示するようにしてもよい。この場合、操作者は、リストに提示された分光画像取得条件のうちのいずれかの条件を、分光画像撮影時の分光画像取得条件として設定すればよい。
【０２１６】
あるいは、分光画像撮影システム１は、複数の条件を測色誤差（平均測色誤差）の小さい順に並べ替えてリスト表示するようにしてもよい。この場合において、この並べ替え動作は、分光画像撮影時に採用するのに適した分光画像取得条件を複数の分光画像取得条件の中から選択する選択動作に相当する。
【０２１７】
また、光画像撮影システム１は、その測色誤差（平均測色誤差）が最も小さいものから順にいくつかの分光画像取得条件を、分光画像撮影時に採用するのに適した分光画像取得条件として選択した後、選択された条件の中から、その傾向等に基づいて最終的に条件を確定するようにしてもよい。たとえば、その測色誤差（平均測色誤差）が最も小さいものから順に２つの分光画像取得条件を、分光画像撮影時に採用するのに適した分光画像取得条件として選択した後、その中間的な傾向を有する条件を、分光画像撮影時の分光画像取得条件として決定するようにしてもよい。
【０２１８】
なお、上述した具体的実施形態には以下の構成を有する発明が含まれている。
【０２１９】
（１）請求項１に記載の分光画像撮影システムにおいて、
前記測色値取得手段は、測色計を用いた実測動作により得られた実測値を、前記測色値として取得することを特徴とする分光画像撮影システム。
【０２２０】
（２）請求項１に記載の分光画像撮影システムにおいて、
前記測色値取得手段は、電子データ化された値を入力することによって、前記測色値を取得することを特徴とする分光画像撮影システム。
【０２２１】
（３）請求項１に記載の分光画像撮影システムにおいて、
前記推定値取得手段は、互いに異なる波長帯域に関する複数の受光強度に基づいて前記推定値を取得し、
前記複数の受光強度は、前記分光画像撮影システムを用いた各分光画像取得条件における実測動作により求められることを特徴とする分光画像撮影システム。
【０２２２】
（４）請求項１に記載の分光画像撮影システムにおいて、
前記推定値取得手段は、互いに異なる波長帯域に関する複数の受光強度に基づいて前記推定値を取得し、
前記複数の受光強度は、各分光画像取得条件に対応するシミュレーション動作により求められることを特徴とする分光画像撮影システム。
【０２２３】
（５）請求項１に記載の分光画像撮影システムにおいて、
前記推定値は、重回帰分析法に基づいて求められることを特徴とする分光画像撮影システム。
【０２２４】
（６）請求項１に記載の分光画像撮影システムにおいて、
前記推定値は、低次元線形近似法に基づいて求められることを特徴とする分光画像撮影システム。
【０２２５】
（７）請求項１に記載の分光画像撮影システムにおいて、
前記測色値取得手段は、前記調整用の撮影対象物として、異なる色の複数の撮影対象物についての測色値を取得し、
前記推定値取得手段は、前記複数の撮影対象物についての複数の推定値を取得し、
前記選択手段は、前記複数の推定値と対応する測色値との各分光画像取得条件下での比較結果に基づいて、前記分光画像撮影時に採用するのに適した分光画像取得条件を前記複数の分光画像取得条件の中から選択することを特徴とする分光画像撮影システム。
【０２２６】
（８）請求項１に記載の分光画像撮影システムにおいて、
前記調整用の撮影対象物は、前記分光画像撮影時の撮影対象物と同一種類の材質であることを特徴とする分光画像撮影システム。
【０２２７】
（９）請求項５に記載の調整方法において、
前記推定値取得手段は、互いに異なる波長帯域に関する複数の受光強度に基づいて前記推定値を取得し、
前記複数の分光画像取得条件は、前記撮影対象物を照明する光源の種類と前記複数の受光強度を受光するためのフィルタセットとの少なくとも一方が互いに異なることを特徴とする、分光画像撮影システムの調整方法。
【０２２８】
（１０）請求項５に記載の調整方法において、
前記推定値は、低次元線形近似法に基づいて求められ、
前記複数の分光画像取得条件は、前記低次元線形近似法で用いられる基底関数が互いに異なることを特徴とする、分光画像撮影システムの調整方法。
【０２２９】
（１１）請求項５に記載の調整方法において、
前記分光画像撮影時に採用するのに適した分光画像取得条件として、前記測色値と各分光画像取得条件下での前記推定値との差異が最小になる分光画像取得条件が、前記複数の分光画像取得条件の中から選択されることを特徴とする、分光画像撮影システムの調整方法。
【０２３０】
（１２）コンピュータに、
調整用の撮影対象物の測色値を取得する工程と、
前記撮影対象物の色の推定値を、複数の分光画像取得条件のそれぞれにおいて取得する工程と、
前記測色値と各分光画像取得条件下での前記推定値との比較結果に基づいて、分光画像撮影時に採用するのに適した分光画像取得条件を前記複数の分光画像取得条件の中から選択する工程と、
を実行させるためのプログラム。
【０２３１】
（１３）分光画像を撮影する分光画像撮影システムに使用される光源装置であって、
所定の波長域に輝線を有した分光分布を有する光源と、
前記所定波長域に吸収特性を有するフィルタと、
を備えることを特徴とする光源装置。
【０２３２】
【発明の効果】
以上のように、請求項１ないし請求項５に記載の発明によれば、測色値と各分光画像取得条件下での推定値との比較結果に基づいて、分光画像撮影時に採用するのに適した分光画像取得条件が複数の分光画像取得条件の中から選択されるので、分光画像撮影時の誤差を低減することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施形態に係る分光画像撮影システム１を示す構成図である。
【図２】分光画像撮影システム１の主な構成を示すブロック図である。
【図３】分光画像撮影システム１の機能ブロック図である。
【図４】分光画像撮影システム１の調整動作等を示すフローチャートである。
【図５】分光画像撮影システム１において利用可能な、照明光源とフィルタと基底関数とを示す図である。
【図６】照明光源の分光放射輝度の一例を示す図である。
【図７】６個のフィルタの各分光透過率の一例を示す図である。
【図８】６つの主成分ベクトルｂｊの一例を示す図である。
【図９】撮影対象物の測色計による測色値の一例を示す図である。
【図１０】異なる３つの照明光源下における推定値の一例を示す図である。
【図１１】第２実施形態における調整動作等を示すフローチャートである。
【図１２】分光画像撮影シーンの一例を示す図である。
【図１３】分光画像撮影シーンを上側から見た図である。
【図１４】分光画像撮影シーンを正面側からみたときの照明の配置を示す図である。
【図１５】分光画像撮影シーンを横方向から見た図である。
【図１６】輝線を有する光源の分光放射輝度を示す図である。
【符号の説明】
１  分光画像撮影システム
３１  モノクロデジタルカメラ
３１１  レンズ系
３１２  ＣＣＤ
３２  回転式フィルタ
３３  コンピュータ
５０  測色計
９  記録媒体
Ｄ，Ｇ  推定行列
Ｅ  照明輝度行列
ＬＳ  光源
ＯＢ  撮影対象物
Ｔ  フィルタ分光特性行列
ｂｊ  主成分ベクトル（基底関数）
ｒ  分光反射率ベクトル（測色値）
ｒｅ  近似分光反射率ベクトル（推定値）
ｖ  センサ応答ベクトル（受光強度）
【図１】
2004336657.tif 000022
【図２】
2004336657.tif 000023
【図３】
2004336657.tif 000024
【図４】
2004336657.tif 000025
【図５】
2004336657.tif 000026
【図６】
2004336657.tif 000027
【図７】
2004336657.tif 000028
【図８】
2004336657.tif 000029
【図９】
2004336657.tif 000030
【図１０】
2004336657.tif 000031
【図１１】
2004336657.tif 000032
【図１２】
2004336657.tif 000033
【図１３】
2004336657.tif 000034
【図１４】
2004336657.tif 000035
【図１５】
2004336657.tif 000036
【図１６】
2004336657.tif 000037