(57)【要約】  本発明は、絞り（２１０）とファブリペロー干渉計（２２０）と光センサ素子（２３０）とを含む光センサ組立体（２００）によって取得されたセンサデータから、入力スペクトルを推定する方法に関する。この方法は、絞り（２１０）の第１設定の下で光センサ組立体（２００）のスペクトル応答関数を表す第１校正データを取得するステップ（１１０）と、第１校正データから第２校正データを計算するステップ（１２０）とを含み、第２校正データは、絞り（２１０）の第２設定の下で光センサ組立体のスペクトル応答関数を表し、第２設定は、センサデータを取得する際に適用された設定に対応しており、入力スペクトルを第２校正データおよびセンサデータの関数として推定するステップ（１３０）を含む。また、本発明は、入力スペクトルを推定するための対応のシステムに関する。
2018503827.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
絞り（２１０）とファブリペロー干渉計（２２０）と光センサ素子（２３０）とを含む光センサ組立体（２００）によって取得されたセンサデータから、入力スペクトルを推定する方法であって、
前記絞り（２１０）の第１設定の下で前記光センサ組立体（２００）のスペクトル応答関数を表す第１校正データを取得する（１１０）ステップと、
前記第１校正データから第２校正データを計算する（１２０）ステップとを含み、前記第２校正データは、前記絞り（２１０）の第２設定の下で前記光センサ組立体（２００）のスペクトル応答関数を表し、前記第２設定は、前記センサデータを取得する際に適用された設定に対応しており、
前記入力スペクトルを前記第２校正データおよび前記センサデータの関数として推定する（１３０）ステップを含む、方法。
【請求項２】
前記第１校正データの取得（１１０）は、前記絞り（２１０）の前記第１設定の下で、複数の校正光源に対する前記光センサ組立体（２００）のスペクトル応答を測定することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ファブリペロー干渉計（２２０）は、異なるスペクトル特性を有し、前記センサ素子（２３０）の各々の領域を覆う複数の部分を含み、
前記第１校正データの取得（１１０）は、前記複数の領域に対応する校正データセットを取得することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記第１校正データは、第１行列として表され、
前記第２校正データの計算（１２０）は、前記第１行列に対して行列乗算を実行することによって、前記第２校正データを表す第２行列を取得することを含む、請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法を実行するように構成されたコード手段を含むコンピュータプログラム製品。
【請求項６】
絞り（２１０）を有する光センサ組立体（２００）によって取得されたセンサデータから、入力スペクトルを推定するためのシステムであって、
インターフェイス接続手段（３１０、３２０）を備え、
前記インターフェイス接続手段は、前記センサデータと、前記絞りの第１設定の下で前記光センサ組立体のスペクトル応答関数を表す第１校正データとを取得する（１１０）ように構成され、
処理手段（３５０）を備え、
前記処理手段は、前記第１校正データから第２校正データを計算する（１２０）ように構成され、前記第２校正データは、前記絞り（２１０）の第２設定の下で前記光センサ組立体（２００）のスペクトル応答関数を表し、前記第２設定は、前記センサデータを取得する際に適用された設定に対応しており、
前記処理手段は、前記入力スペクトルを前記第２校正データおよび前記センサデータの関数として推定する（１３０）、システム。
【請求項７】
前記光センサ組立体（２００）をさらに備え、
前記光センサ組立体は、絞り（２１０）と、ファブリペロー干渉計（２２０）と、光センサ素子（２３０）とを含む、請求項６に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
発明の分野
本発明は、光センサ組立体に関し、特に、マルチスペクトルまたはハイパースペクトル光センサ組立体の校正に関する。したがって、本発明は、測定スペクトルから、入力スペクトルを推定するための方法およびシステムを提供する。
【背景技術】
【０００２】
背景
既知の光センサ組立体は、絞り、ファブリペロー干渉計またはエタロン、および光センサ素子を備えることができる。本明細書において、「光センサ素子」という用語を使用して、ＣＭＯＳ素子などの感光素子のアレイを表す。
【０００３】
ファブリペロー干渉計は、中心波長がその厚さに依存する狭い透過帯域を有する。上述の組立体において、ファブリペロー干渉計の目的は、目標波長帯域外の光によるセンサの透過を低減することである。マルチスペクトルまたはハイパースペクトルセンサ組立体を得るために、ファブリペロー干渉計は、光学センサ素子の異なる領域に対応する異なる性質（特に、異なる厚さ）を有することができる。このようにして得られたハイパースペクトルセンサ組立体の例は、国際特許出願公開ＷＯ２０１１／０６４４０３Ａ１に開示されている。同一基板上に設けられた第２センサ素子をさらに備えるセンサ組立体のさらなる例は、本願出願人の名義で国際特許出願公開ＷＯ２０１１／０７３４３０Ａ１に開示されている。
【０００４】
既知の光学センサ組立体の欠点は、精確なスペクトルの特徴付けが複雑で時間のかかる作業であることである。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
発明の概要
光学システムは、非ゼロの寸法を有する対象物によって出射されまたは反射され、非ゼロの直径を有する絞りを通過した光を捕捉する。その結果、絞りを通ってセンサに到達した光線は、さまざまな角度範囲でファブリペロー干渉計を通過することになる。この角度範囲は、選択した絞り設定に依存する。
【０００６】
ファブリペロー干渉計のスペクトル応答は、入射光の入射角に依存する。したがって、既知の光センサ組立体の特徴として、スペクトル応答曲線は、絞りサイズの変化に伴って変化する。スペクトル応答曲線の絞り依存性という課題を対処するために、特定の絞り設定でスペクトル応答を測定し、絞りサイズの有効範囲の全体に亘って測定操作を繰り返すことによって、光学システムを校正する必要がある。光センサを使用する場合、新たな画像の取得に使用された絞り設定に対応する正しい校正測定値を選択して、取得した全ての画像を校正する。
【０００７】
この校正プロセスは、煩雑であり、実質的に同様の幾何特性を有する一連の光センサ組立体ごとに実行されなければならない。マルチスペクトルまたはハイパースペクトルセンサ組立体において、システムは、各波長帯域に対して校正されなければならない。その後取得された画像の補正を実行するために使用されるコンピュータまたはプロセッサは、全ての可能な絞り設定で各々得られた異なる校正曲線を利用しなければならない。
【０００８】
本発明の目的は、校正プロセスを容易にしおよび／または補正プロセスをより効率的にすることである。
【０００９】
本発明の一態様によれば、絞りとファブリペロー干渉計と光センサ素子とを含む光センサ組立体によって取得されたセンサデータから、入力スペクトルを推定する方法が提供される。この方法は、絞りの第１設定の下で光センサ組立体のスペクトル応答関数を表す第１校正データを取得するステップと、第１校正データから第２校正データを計算するステップとを含み、第２校正データは、絞りの第２設定の下で光センサ組立体のスペクトル応答関数を表し、第２設定は、センサデータを取得する際に適用された設定に対応しており、入力スペクトルを第２校正データおよびセンサデータの関数として推定するステップを含む。
【００１０】
本発明に係る方法の利点として、取得しなければならないものは、単一の絞り設定に対する校正データである。後続の画像取得に使用され得る他の絞り設定に対応する校正データは、必要に応じて、利用可能な校正データから計算することができる。
【００１１】
本発明は、第１校正データおよび第２校正データを参照して説明されているが、絞りの第１設定に対する一連の測定値（第１校正データ）を入力として使用して、第２校正データを計算することに限定されない。具体的に、この方法は、２つの方法で使用することができる。すなわち、１）１つの絞りに対する一連の測定値を使用して、他の全ての絞り設定の応答を計算することができる。２）使用する予定の全ての絞り値のサブセットを表す複数セットの測定値を使用して、中間の絞り値（上記のモデルを用いた物理的な内挿）の応答および測定範囲外の絞り値（上記の外挿）の応答を計算することができる。
【００１２】
本発明に係る方法の実施形態において、第１校正データの取得は、絞りの第１設定の下で、複数の校正光源に対する光センサ組立体のスペクトル応答を測定することを含む。
【００１３】
実際の校正ステップは、本発明の実施形態の一部であってもよい。しかしながら、一旦初期校正が実行されると、光学センサ組立体は、取得した校正データで、動作し続けることができる。
【００１４】
本発明に係る方法の一実施形態において、ファブリペロー干渉計は、異なるスペクトル特性を有し、センサ素子の各々の領域を覆う複数の部分を含み、第１校正データの取得は、複数の領域に対応する校正データセットを取得することを含む。
【００１５】
この実施形態の利点として、本発明をマルチスペクトルセンサおよびハイパースペクトルセンサに適用できることである。
【００１６】
本発明に係る方法の一実施形態において、第１校正データは、第１行列として表され、第２校正データの計算は、第１行列に対して行列乗算を実行することによって、第２校正データを表す第２行列を取得することを含む。
【００１７】
以下に示すように、行列乗算は、第１校正データから第２校正データへの変換を実行するための計算上効率的な方法である。
【００１８】
本発明の一態様によれば、上述の方法を実行するように構成されたコード手段を含むコンピュータプログラム製品が提供される。
【００１９】
本発明の一態様によれば、絞りを有する光センサ組立体によって取得されたセンサデータから、入力スペクトルを推定するためのシステムが提供される。このシステムは、インターフェイス接続手段を備え、インターフェイス接続手段は、センサデータと絞りの第１設定の下で光センサ組立体のスペクトル応答関数を表す第１校正データとを取得するように構成される。このシステムは、処理手段を備え、処理手段は、第１校正データから第２校正データを計算するように構成され、第２校正データは、絞りの第２設定の下で光センサ組立体のスペクトル応答関数を表し、第２設定は、センサデータを取得する際に適用された設定に対応しており、処理手段は、入力スペクトルを第２校正データおよびセンサデータの関数として推定する。
【００２０】
一実施形態において、本発明に係るシステムは、光センサ組立体をさらに備え、光センサ組立体は、絞りと、ファブリペロー干渉計と、光センサ素子とを備える。
【００２１】
本発明に係るコンピュータプログラム製品およびシステムの実施形態の技術的効果および利点は、本発明に係る方法の対応実施形態の効果および利点に対応する。
【００２２】
本発明の実施形態のこれらおよび他の技術的効果および利点は、添付の図面を参照してより詳細に説明される。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】ファブリペロー干渉計の動作原理を示す図である。
【図２】ファブリペロー応答ピークの全体的な形状および異なるＲ値の影響を示す図である。
【図３】入射角の変化に従ってシフトするファブリペロー干渉計の透過ピークを示す図である。
【図４】光センサ素子の所定の点におけるスペクトル応答を統合しなければならない入射角の領域を概略的に示す図である。
【図５】ファブリペロー干渉計のスペクトル応答の絞り依存性を概略的に示す図である。
【図６】本発明の一実施形態に係る方法を示すフローチャートである。
【図７】本発明の一実施形態に係るシステムを概略的に示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
実施形態の説明
マルチスペクトル画像撮影およびハイパースペクトル画像撮影は、さまざまなスペクトル帯域で電磁スペクトル全体の情報を収集し且つ処理するスペクトル画像撮影である。ハイパースペクトル画像撮影は、連続したスペクトル範囲に亘って狭いスペクトル帯域を取り扱う。マルチスペクトル画像撮影は、限られた数の帯域を取り扱うが、各帯域が狭い帯域であってもよく、広い帯域であってもよい。これらの帯域は、連続した範囲をカバーする必要がなく、離散帯域を含んでもよい。
【００２５】
収集された異なるスペクトル画像から、撮影された物体の情報を導出することができる。例えば、特定の物体が物体の状態に依存して特有のスペクトル特徴を画像に残すことができるため、マルチペクトル画像撮影によって得られた情報は、撮影される領域に物体の存在および／または状態に関する情報を提供することができる。撮影を行うスペクトル範囲を選択した後、全てのスペクトル範囲においてスペクトル画像を取得することができるため、物体の詳細な事前知識を必要とせず、後処理によって全ての利用可能な情報を得ることができる。
【００２６】
ＷＯ２０１１／０６４４０３Ａ１およびＷＯ２０１１／０７３４３０Ａ１に開示された既知のハイパースペクトルセンサ組立体は、ファブリペロー干渉計と組み合わせた２次元配列の感光素子を含む。２次元配列の感光素子の厚さは、１つの領域から次の領域に変化する。したがって、センサ素子の異なる部分は、異なる波長帯域に敏感である。
【００２７】
図１に示すように、ファブリペロー干渉フィルタは、２つの反射面の間に位置するキャビティを含む。入射光は、表面で反射される。多重反射によって、狭いスペクトル帯域に対して増強干渉が生じるため、特定の波長λを有する光の大部分がフィルタを通過する。位相差δが整数である場合、透過は、最大である。
【００２８】
【数１】
2018503827.tif 000003
【００２９】
反射面の間の材料が所定の屈折率ｎを有する場合、キャビティの厚さＬが、最大透過率を有するフィルタの中心波長を決定する。
【００３０】
他の波長の場合、透過率が減少する。
【００３１】
【数２】
2018503827.tif 000004
【００３２】
透過率は、中間量Ｆ（フィネス係数）を介して、反射率Ｒによって決定される。
【００３３】
【数３】
2018503827.tif 000005
【００３４】
ファブリペロー応答ピークの全体的な形状および異なるＲ値の影響は、図２に示される。図中、幅の狭い曲線は、Ｒ＝０．９９を表し、幅の広い曲線は、Ｒ＝０．８を表す。δが小さい場合、ｓｉｎδ≒δになるため、ファブリペロー応答ピークは、（関数形式１／（１＋ｘ２）を有する）ローレンツ曲線に近似する。
【００３５】
また、以下の式で概ね示すように、スペクトル応答ピークの幅（ＦＷＨＭ）も、Ｒによって決定される。
【００３６】
【数４】
2018503827.tif 000006
【００３７】
中心波長は、入射角θ（式１を参照）に依存する。所定のフィルタの場合、ピーク透過率は、垂直入射する場合の最も長い波長の透過率である。入射角が増加すると、ピーク透過率は、短い波長にシフトする。図３は、このようなシフトを示している。
【００３８】
上述したスペクトル応答は、単一入射角の光のみに対して有効である。実際には、任意の光学機器は、光学系を介して、一定範囲の方向からの光を集める。テレセントリックレンズを使用しない限り、光は、さまざまな角度でフィルタに到達する。図４に概略的に示すように、全体的なスペクトル応答は、入射円錐に亘ってさまざまな角度に対する応答の積分である。
【００３９】
入射円錐が絞りサイズの増加に従って広くなると、スペクトル応答関数も、絞りに依存する。一定範囲（ｆ１６〜ｆ１．４）の絞りに対して得られたスペクトル応答関数は、図５に示される。
【００４０】
絞り依存効果によって、光センサ組立体に適用され得る全ての可能な絞り設定に対して、光センサ組立体の校正測定を行う必要がある。
【００４１】
本発明の実施形態は、絞り効果のモデルを用いて、所定の絞り値で得られた、ファブリペロー干渉計を含む光センサ組立体のスペクトル応答関数を、任意の他の絞り値で得られたスペクトル応答関数から変換することができ、それに変換することができるという本発明の発明者らの識見に基づいている。
【００４２】
所定のファブリペロー測定標準装置が（測定された）スペクトル応答関数ＳＲＦ（λ）を有する場合、入力スペクトルｓ（λ）に対するスペクトル応答Ｒ（λ）は、積分によって得ることができる。
【００４３】
【数５】
2018503827.tif 000007
【００４４】
実際には、マルチスペクトルまたはハイパースペクトルセンサにおいて、画像の取得は、多くの離散波長帯域に対して実行され、校正は、一連の離散測定によって実行される。したがって、都合によって、式５を行列形式に書き直すことができる。よって、スペクトル応答関数のサンプルを行列ＳＲＦに配列することによって、フィルタの効果をモデル化することができる。この行列ＳＲＦにおいて、各行（ｋ）は、特定のスペクトル帯域に対するスペクトル応答関数を表し、各列（ｉ）は、全てのスペクトル帯域の特定の波長に対するスペクトル応答関数を表す。サンプリングされた入力スペクトルＳｉに対して、行列乗算によって帯域応答を計算することができる。
【００４５】
【数６】
2018503827.tif 000008
【００４６】
スペクトル応答関数を式６に示すような行列形式で表現することにより、１つ以上の応答測定行列ＳＲＦ測定（Ａｉ）に基づいて、特定の絞り設定値Ａｘにおける応答行列ＳＲＦ推定（Ａｘ）の推定値を計算することができる。一般的に、応答測定行列ＳＲＦ測定（Ａｉ）は、全ての可能な絞りＡｉの有限サブセットに対して既知である。したがって、以下の場合を区別することができる。
【００４７】
測定絞り：Ａｘが測定絞りＡｉのうち１つに等しい場合、応答測定行列は、修正なしで使用される。すなわち、ＳＲＦ推定（Ａｘ）＝ＳＲＦ測定（Ａｉ）。
【００４８】
外挿法：Ａｘが全ての測定絞りＡｉよりも厳密に大きいまたは厳密に小さい場合、外挿法を適用する。測定行列ＳＲＦ測定（Ａｉ）が単一のみであり且つＡｘ≠Ａｉの場合、これはデフォルトである。以下でより詳細に説明するように、最も近似な絞りＡｎのデータは、開始点として使用され、光学モデルを使用して変換される。
【００４９】
内挿法：２つ以上の応答測定行列が利用可能である場合、要求される応答行列の絞りＡｘを２つの測定値（Ａｒ＜Ａｘ＜Ａｓ）の間に入ることができる。この場合、以下でより詳細に説明するように、内挿法を適用することができる。
【００５０】
内挿法および外挿法の数学基礎は、以下の通りである。測定されたスペクトルから元のスペクトルを再構築するために、式６を反転した。
【００５１】
【数７】
2018503827.tif 000009
【００５２】
実際には、行列反転が不安定であるため、適切な正則化法を使用する必要がある（Ｖ．ＭＯＲＥＡＵら、「天然資源を管理するための小型ハイパースペクトル／全整色撮像素子の開発」、４Ｓシンポジウム、２０１２年６月、スロベニアポルトロス）。正則化は、ＳＲＦ行列上で特異値の分解から始まる。
【００５３】
【数８】
2018503827.tif 000010
【００５４】
式中、ＵおよびＶは、直交行列であり、Σは、特異値σｉを含む対角行列である。ＳＲＦ行列の（擬似）反転行列は、次のように得られる。
【００５５】
【数９】
2018503827.tif 000011
【００５６】
式中、Σ−１は、対角線上の値１／σｉを有する対角行列である。式９の解がまだ不安定であるが、Σ−１の値を（σｉ／（α＋σｉ２））に変更して、小さな固有値の寄与を減衰することによって、問題を解決することができる。
【００５７】
留意すべきことは、再構成された出力スペクトルのスペクトルサンプリングは、ＳＲＦサンプリングと同様である必要がないことである。好ましくは、出力サンプリングは、測定スペクトル帯域のサンプリングよりも粗い。このような場合、出力サンプリングを再サンプリングする必要がある。この演算も、行列乗算として表現することができる。
【００５８】
上記の開発は、所定セットの離散化スペクトル応答関数を用いて、観測された（測定された）出力スペクトルから入力スペクトルを推定することが数学的に可能であることを示した。本発明者は、図４および５に示す物理現象を賢明に利用することによって、以下に説明するように、異なる絞り設定の離散化スペクトル応答関数セットを別々に測定する必要がないことを見出した。
【００５９】
図２に示された理論上のピーク形状を用いて、一体化されたマルチスペクトルまたはハイパースペクトルセンサ組立体に使用された、所定の中心周波数およびＦＷＨＭを有するファブリペローフィルタセットのスペクトル応答関数をモデル化し、離散化し、行列ＳＲＦｋ，ｉとして示すことができる。同様に、図５に示されたピーク形状を用いて、第２行列ＳＲＦ′ｋ，ｉとして示すことができる所定の絞りの絞り効果を含むように、同一セットのファブリペローフィルタのスペクトル応答関数をモデル化することができる。これらのモデル化されたＳＲＦ行列が与えられた場合、所定の絞り設定ｘの絞り光学効果Ｔｘを数学的に分けることができる。
【００６０】
【数１０】
2018503827.tif 000012
【００６１】
このような行列は、任意の絞り値に対して構築することができる。したがって、適切な順方向行列および逆方向行列（式８および９を参照）を使用することによって、スペクトルを任意の絞り値からおよび任意の絞り値に変換することができる。この識見を使用して、スペクトルを共通の絞り値に変換することができる。
【００６２】
この識見に基づき、外挿法によって他の絞り値の推定値を計算するために、校正測定を実行することによって、単一の絞りで測定およびサンプリングされたスペクトル応答周波数を取得するだけで十分である。測定された出力スペクトルを推定する入力スペクトルに変換する場合、後続の測定に使用された絞りの適切なＴｘ行列を校正ＳＲＦ行列に行列乗算し、調整された反転ＳＲＦ（式８および式９）を式７に代入するだけで、十分である。
【００６３】
したがって、外挿手順を以下のように要約することができる。すなわち、外挿手順は、
ＡｘおよびＡｎの理論的な応答行列ＳＲＦ修正（Ａｘ）およびＳＲＦ修正（Ａｎ）を計算するステップと、
変換行列を計算するステップと、
Ｔ（Ａｘ→Ａｎ）＝（ＳＲＦ修正（Ａｎ））−１×ＳＲＦ修正（Ａｘ）′
（式中、＊は、通常の行列乗算を表し、（）−１は、行列の（擬似）反転行列を表す）
次のように応答行列を推定するステップとを含む。
【００６４】
ＳＲＦ推定（Ａｘ）＝Ｔ（Ａｘ→Ａｎ）×ＳＲＦ測定（Ａｎ）
この式によって、モデル化された変換行列Ｔ（Ａｘ→Ａｎ）を使用して、測定された単一の応答行列ＳＲＦ測定（Ａｎ）から、推定する応答行列を計算することができる。
【００６５】
２つの測定値、すなわち、ＳＲＦ測定（Ａｒ）およびＳＲＦ測定（Ａｓ）を使用して、次のステップで、すなわち、
Ａｘ、ＡｒおよびＡｓの理論的な応答行列ＳＲＦ修正（Ａｘ）、ＳＲＦ修正（Ａｒ）およびＳＲＦ修正（Ａｓ）を計算するステップと、
それぞれの変換行列を計算するステップと、
Ｔ（Ａｘ→Ａｒ）＝（ＳＲＦ修正（Ａｒ））−１×ＳＲＦ修正（Ａｘ）′
Ｔ（Ａｘ→Ａｓ）＝（ＳＲＦ修正（Ａｓ））−１×ＳＲＦ修正（Ａｘ）′
対応する（独立した）２つの推定値を計算するステップと、
ＳＲＦ推定，ｒ（Ａｘ）＝Ｔ（Ａｘ→Ａｒ）×ＳＲＦ測定（Ａｒ）
ＳＲＦ推定，ｓ（Ａｘ）＝Ｔ（Ａｘ→Ａｓ）×ＳＲＦ測定（Ａｓ）
を含むステップで、同様の手法を内挿法に使用することができる。
【００６６】
実際には、２つの推定値は、同一の結果をもたらさない。２つの推定値に内挿を行うために、まず、絞りの関数およびスペクトル帯域（ｂ）の関数である補間変数Ｖ（Ａ，ｂ）を選択する。
【００６７】
各スペクトル帯域（ｂ）に対して、応答の適切な線形結合は、以下のように計算され得る。
【００６８】
ＥＳＴ（Ａｘ）（ｂ）＝ｆ．ＳＲＦ推定，ｒ（Ａｘ）＋（１−ｆ）．ＳＲＦ推定，ｓ（Ａｘ）
ｆ＝（Ｖ（Ａｓ，ｂ）−Ｖ（Ａｘ，ｂ））／（Ｖ（Ａｓ，ｂ）−Ｖ（Ａｒ，ｂ））
Ｖ（Ａ，ｂ）に対して、最も簡単な選択は、絞り自体である、すなわち、Ｖ（Ａ，ｂ）＝Ａ。好ましい実施例において、フィルタ応答ピークの全幅半値を使用する、すなわち、Ｖ（Ａ，ｂ）＝ＦＷＨＭ（Ａ，ｂ）。その値は、スペクトル帯域（ｂ）ごとに異なる。
【００６９】
最終的な応答推定行列ＳＲＦ推定（Ａｘ）は、各スペクトル帯域の応答の集合ＳＲＦ推定（Ａｘ）（ｂ）によって形成される。
【００７０】
図６は、本発明の一実施形態に係る方法のフローチャートを提供する。光センサ組立体の部品を言及する場合、図７に示す参照番号が使用される。図示された方法は、絞り２１０とファブリペロー干渉計２２０と光センサ素子２３０とを含む光センサ組立体２００によって取得されたセンサデータから、入力スペクトルを推定する。
【００７１】
図示された方法の第１ステップ１１０において、絞り２１０の第１設定の下で光センサ組立体２００のスペクトル応答関数を表す第１校正データは、取得される。第１校正データの取得１１０は、実際の校正、すなわち、絞り２１０の第１設定の下で、複数の校正光源に対する光センサ組立体２００のスペクトル応答の測定を含むことができる。しかしながら、別の時間で校正を既に行ったことがあるため、第１校正データの取得１１０は、メモリ、記憶媒体、またはネットワークからデータを取り出すことを含むことができる。
【００７２】
例示された方法の第２ステップ１２０において、第２校正データは、第１校正データから計算される。第２校正データは、絞り２１０の第２設定（センサデータを取得する際に適用された設定に対応する）の下で光センサ組立体２００のスペクトル応答関数を表す。式６に関連して上記で説明したように、第１校正データを第１行列として表すことができるため、第２校正データの計算１２０は、第１行列に行列乗算を行うことによって、第２校正データを表す第２行列を取得することを含む。具体的に、このステップは、式１０に定義された行列Ｔｘを用いた乗算を含むことができる。
【００７３】
図示された方法の第３ステップ１３０において、入力スペクトルは、第２校正データおよびセンサデータの関数として推定される。これは、上記でより詳細に説明した式７〜９を適用することによって達成され得る。
【００７４】
ファブリペロー干渉計２２０、例えば、マルチスペクトルセンサまたはハイパースペクトルセンサは、異なるスペクトル特性を有し、センサ素子２３０の各々の領域を覆う複数の部分を含むことができる。この場合、第１校正データの取得１１０は、複数の領域に対応する校正データセットを取得することを含むことができる。
【００７５】
また、本発明は、プロセッサに指示して、上述した方法のステップを実行するように構成されたコード手段を含むコンピュータプログラム製品に関する。コンピュータプログラム製品は、磁気ディスク、光ディスクまたは半導体メモリなどのコンピュータ可読媒体上で提供されてもよく、ローカルエリアネットワーク、ストレージエリアネットワークまたはインターネットなどのローカルダウンロードおよびインストールを可能にするネットワークを介して提供されてもよく、ＳａａＳ（software-as-a-service）として提供されてもよい。
【００７６】
図７は、本発明の一実施形態に係るシステムを概略的に示す。このシステムは、光センサ組立体２００によって取得されたセンサデータに対して演算を行う。光センサ組立体２００は、システムと一体化することができる。光センサ組立体２００は、絞り２１０と、ファブリペロー干渉計２２０と、光センサ素子２３０とを含む。
【００７７】
システムは、インターフェイス手段３１０および３２０を備える。インターフェイス手段３１０および３２０は、センサデータと、絞り２１０の第１設定の下で光センサ組立体２００のスペクトル応答関数を表す第１校正データとを取得する（１１０）ように構成される。「インターフェイス手段」という用語は、データを提供するまたは取得することができる別の実体と通信するために必要なハードウェアおよびソフトウェアを指す。好ましくは、これらのハードウェアおよびソフトウェアは、認可された業界標準に従って動作する。したがって、インターフェイス手段の物理的なリンク層およびデータリンク層の態様は、ＩＥＥＥ基準８０２．３（イーサネット（登録商標））、ＩＥＥＥ基準８０２．１１（無線ＬＡＮ）、ＵＳＢなどの基準に従って動作することができる。インターフェイス手段のネットワーク層およびトランスポート層の態様は、ＴＣＰ／ＩＰプロトコルスタックに従って動作することができる。本明細書に言及されたさまざまなインターフェイス（３１０，３２０，３３０）は、ハードウェアおよび／またはソフトウェアを共有してもよい。
【００７８】
図示されたシステムは、処理手段３５０をさらに備える。処理手段３５０は、第１校正データから第２校正データを計算する（１２０）ように構成され、第２校正データは、絞り２１０の第２設定の下で光センサ組立体２００のスペクトル応答関数を表し、第２設定は、センサデータを取得する際に適用された設定に対応している。処理手段３５０は、入力スペクトルを第２校正データおよびセンサデータの関数として推定する（１３０）ようにさらに構成されている。これらの演算の計算態様に関しては、上記の詳細な説明を参照する。
【００７９】
処理手段３５０は、専用ハードウェア（例えば、ＡＳＩＣ）、構成可能なハードウェア（例えば、ＦＰＧＡ）、プログラム可能な要素（例えば、適切なソフトウェアを有するＤＳＰまたは汎用プロセッサ）、またはそれらの任意の組み合せによって実現されてもよい。同様の要素は、他の機能を含むこともできる。
【００８０】
第１校正データは、システムのインターフェイス３２０に接続された外部記憶装置３２５から入力されると概略的に示されている。同様に、推定された入力スペクトルは、システムのインターフェイス３３０に接続された外部記憶装置３３５に出力されると概略的に示されている。これは、説明の目的でのみ行われ、当業者であれば、システムの入力および出力は、内部メモリ、ローカル記憶媒体、ネットワーク接続記憶装置、ネットワーク上の他のサーバなどに行うこともできることを理解するであろう。
【００８１】
システムおよび方法の別々の実施形態を参照して、上記で本発明を説明したが、上記の説明は、本発明を明確にするために行われたものである。当業者であれば、システムまたは方法のみに関連して説明された特徴は、同様の技術的な効果および利点を有するように、方法またはシステムにそれぞれ適用することができることを理解するであろう。さらに、本発明の範囲は、これらの実施形態に限定されず、添付の特許請求の範囲によって規定される。
【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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【国際調査報告】
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