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測 ﹂

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自 ３

計 比

from‐Focus法 による実生の 3次 元顕微計測 ￨Shape‐
大 政

謙

次

ネ・
国府 田 正樹*ネ.大 谷義彦

米ネ

3Dヽ 在icrOscOpic Measurement of Seedlings
Using a Shape‐frOHl̲Focus Method
ネ
Kenji OMASAネ ,MaSaki KouDAネ章
and Yoshihiko OHTANrホ

The shape‐fronl‐focus algorithm,a passive rnethod,was IIlodined for rnicrOscOpic measurement of 3 D shape andtexture mapping of intact petunia seedlings u′ ith cOarse surface First,bOth max̲min and least‐ squares (linear
regresslon)operatOrs newiy develOped to estimate the focus measure index were compared with the sum‐modifled‐
Laplacian opcrator proposed by Nayar and Nakaga、va ln the new Operators a defomed mask was used forshortening of calculation tirne Also,R(3B Full color images as well as gray image were used as a series of original
2.D ilnages measured at consecutive focused planes by a cornputerized light rnicroscope As a result,tlle focused
range image,1.e 3‐ D shape estirnated using the least―squares operator and RGB irnages、 vas the best of all. 「イhiscombination was effective for estirnating the focused range in the case of not only the coarse texture but also thetexture with iarge gradient in gray level such as the edge Secondly,a focused color image was interpolated frOm
a series of originalimages using the range image Also,wire frane and texture mapping images were made using
the range and focused color images. As a result, tt was possibic tO make a clear color image of the seedling.
Furthemore,it made easy to Observe 3 D color images of the seedling frOrn any direction by operating a mousc
Key Wordsi 3D,Hlicroscopic measurement,seedling,shape・

frorn‐
focus,texture mappingな方法 だ けでな く,植 物 の生 育環境 下 で,可 能 な限 り環境 に

1, は じ め に影響 を与 えな い受動的計測法 の開発 が望 まれて い る13‑16〕。ま

3次 元形状 計 測 は,ス テ レオ画 像 にお け る両 眼 視 差 やた,器 官 の診断のために色 調 の計測 も必 要 とされ る。そ こで,

f rom̲Xと呼ばれ る単眼画像 での奥行 きの1育
Shape‐
報 を利用する受動的な方法 と, レーザー光な どのような電磁波 を被写

ここで は,受 動的 な方法で,比 較 的,光 学頭微鏡 での 3次 元
形状 計測 に適 した Shape‐
from、
Focus法 17)を改良 し,実 生の体 に照射 し,距 離画像 を得 る能動的方法 に分 けられ る15).細

よ うなテ クスチ ャのキ メが粗 い被写体 の計 測 に も適用 で き,胞や組織などの比較的高倍率 の顕微画像の計測のためには,
共焦点 レーザー スキャン顕 微鏡 が実用化 されてお り,主 に,エ ッジでの 急激 な濃度変化 に も対応 で きる手法 を新 た に検討

蛍光色素 と併用 して生理 機能 や構造 の計 測 に利用 され ている。的。また,計 測時間 に問題 が あるが,レ ーザー変位計 とx,の 3次 元顕微計測 とテ クス チ ャマ ッ ピングに よるカラ ー合成

y軸 駆動装置 を組み合わせて,植 物器官 の高精度計測 を行 っ)。しか し,植 物の光合成や発芽,形 態形
た とい う報告 もある。
成 な どの生理反応は,環 境 の変化,特 に光 に対 して非常 に敏
感 で,生 命維持 に深 くか かわってい る こ とが知 られ て い
‑12)。
る1。
それゆえ,植 物生体 を対象 とした計測では,能 動的↑ 35回
計測 自動制御学 会学術講演 会 で発表 ( 1 9 9 6 ' 7 )第本 国立環境研究所 つ くば市小野 1 6 ‑ 2
川
料 日本大学生産工学部
習 志野市 泉町 卜2 ‑ 1
本National lnstitute fOr Environmental Studies,Tsukuba
中本Nihon University,College of lndustrial′
rechn。1。
gy,Nara・shino(Received May 7, 1996)
128,1997)(Revised Ap占した。 そ して,生 育環境 を変化 させ な い で,実 生器官 の形状
画像 表示 を可能 した光 学顕微 鏡 シス テム を開発 したの で報告
す る.
2.形

状 計 測 とテ クス テ ャ マ ッ ピ ン グ の 方 法

焦点解 析の方法 は,当 初 ,自 動 的 に焦 点 の あ った画 像 を得るた めに用 い られ て いたが lhl的,1980年 代 の 中頃 か ら深 さ方
向 の情 報 を得 るた め に利 用 され 始 め た20‑221最近 ,Nayar
and Nakagawaは ,こ の焦 点解析 の 方法 をさ らに発展 させ ,3次 元形状 の計測 のための Shape々
from、
Focus法 を提 案 し,ワ イヤ フ レー ム画像 を得 た 17)。
この 方法 は,ラ ンダム な金属微粒 子 で形成 されたセラ ミック基板 ピアホ ール の計 測 を目的 として開発 された もので,キ メの細 か い,ざ らざ らした テク ス
チ ャを有 す る被写体の計測 に適 して い る。 しか し,実 生 を対TR Oo08/97/3308‑0752⑥ 1996 SICE

計測 自動制御学会論文集
Fo側s mcasurc
operattprs

第 33巻 第 8号 1997年 8月

Causshninlerpo8at4onDlsplay(b)

M e d i 8 n:■ter(c)nterpo18tiOn【
from Bngeimage2地
査= % ̲ ―Esdmated
rttge inlage―戴
MOrc accuratc
Focused colo「image
angeimge

ン

focus masurc/
Wire fran image

象 とした計測では,テ クスチャのキメが粗 く,Nayar andNakagawaの 方法では,合焦距離 (焦点があった距離)が正確に決定できない場合が ある。そ こで,彼 らの方法を改良 し,テクスチャのキメが粗 い場合 にも適用でき,エ ッジでの急激な濃度変化 にも対応できる方法を新たに検討 した。 また,得られた合焦距離画像 をもとに,合 焦 カラー画像 を合成 し,テTexmrcmapping lmage︲
弱PrOcess of recOnstruction of 3 D shapc and texture mapping

ヽい

Fig、l

Wire Fraw irnagc(b)MOdi「led Fllsk

ng.2 Two masks used for operation of focus measure

クスチャマ ッピングを行 う方法についても検討 した。
ng。1は ,筆 者 らが行 った 3次 元形状の再構成法 とテクス
チャマ ッピングの流れ図である。Nayar and Nakagawaの方法では,焦 点測度 の計算 のために,焦 点面の異なる複数 の単色演淡画像 を用 いて,加 算変形 ラプランアン(SML)演 算を行 うが,こ こでは,単 色濃淡画像だけでな く,RCB濃 淡画像を用い,ま た,演 算時間 を短縮 するために変形 マス クを用 い

ここで,r,y∈ 〃恵す,ブ)内 の座標点であ,ブ)は,ど,フが,〃 メ(′…
=ブ
す十( 戸‑ 1 ) / 2 , ノ
る こ と を意 味 し, ″ = ど―( 戸‑ 1 ) / 2 ,′ー(FV‑1)/2,…
十(ダー1)/2)で与えられる。また,Mの や Tl
,メ
な どのパ ラメー タは,目的 に応 じて設定 されるが,通常,対 =3ま たは 5,Vの =1ま たは 2,Tl=7程 度の値が使用 される。
(2)Max Min演

算法

変 形 ラ / ラ シ ア ンの 演 算 で は, N X 戸の マ ス ク( F i g

た Max‐Min演 算法や最小 2乗 演算法を新た に開発 し,性 能
比較 を行った,一 般 に,均 ― で,キ メの細か いテクスチャの2(a))を 用いてい るが,テ クスチャのキメが粗 い場合 には,

場合には,ど の方法で も,焦 点測度 が最大 の時 に,合 焦距離

メ を大 きくとる必要がある。しか し,"が 大 きくなると,計を示 し,比 較的容易に,正 確 な合焦距離 を求めることができ

算時間 が極端 に長 くなる。そ こで,計 算時間の短縮のために,た,し かし,テ クスチ ャが粗 くなると,ま た,テ クスチャの不均一 さに伴 うエ ッジ効果がある場 合には,従 来 の加算変形
ラ/ラ シアンによる方法では,正 確を合焦距雄 を求めること

Max Min演 算 と最小 2乗 演算 では,Fig 2(b)の ような変形マスクを使用 した。こ の変形 マスクは,理 想的な円形のマスがで きなかつた。ここで述 べ る2つ の方法は,従 来の Shape‐クに近 く,縦 ,横 ,斜 めの 4つ のラインに分割でき,実 際のプログラム作成 も容易である.戸 ×ダ マスクと比較すると,

from・
Focus法 では用 い られてい なかった演算法 で,上 記 の合成過程 Fメ ディアンフィルタをかけるため差はほとんど現問題 を解決するために新た に導入 した。

れない。

この演算法では,焦 点面 を z軸 方向に少 しずつず らして計Max Min演 算法 は,RGBの 濃淡画像 (rF(I,y),/6(″
,7),
rg(″
,
最小値 rnin(″, y)}において,浪 度の最大値 rm8X(r,V)とy)を,そ れぞれ,測された複数枚 の単色濃淡画像 の各画像 r(■,y)に対 して,同一座標点 (r,v)で,変 形 ラプラシアン とだ(″,フ)を次式 によつて求め.

rmax(″,v)=max(rP(″,y),あ(r,y)} (3), y),rc(″
あtn(″,フ)=min{rf(″
fフ
(■
,y),あ
(r,y)}(4)),たにより求め,さ らに,座 標点 (',ブ)を中心 とした変形マスク

L (r,y)=12r(″,y)一′(r一sを,,y)一r(″十s,の,y)￨十12/(2,7)―/(ご,7‑sセク)一r(■
,″十sた
夕ll

(7rr(す,メ))の中で,次式のよ,ブ))内の座標点 ″,y(■,v∈″爪″
うに,お 。
と島!n(r,7)のx(″,7)の最大値
最小値の差を計算
し,焦 点測度 /(,,ブ
める
。
)を求

2.1 焦 点測度の計算(1)加算変形 ラプラシアン(SML)演 算法t"(1)
さらに,焦 点測度 /(',す,メ)を,座 標点 (ナ)を 中心 とした NX
Nマ スク 仰行(す2(a))に おいて,と″(″,y)の局所加),Fig。
,ブ
算演算によ り計算する。

イ
/(,,メ
)=二
ィ
(・
■ (2)
,ク
), ifと(r,7)と
提臣
品 )と

ー
tX(・
/(す
,ブ
)=rJ』
'yル
ry」
段卜〕{ゑ
以胎〕(rmtn(r,y))(5)

この 方法 は, 計 算時間 は短 いが, エ ッジの ような急激な濃度変化が生 じる場 合 には対 応 で きな い欠点が ある.

754

(3)最

T SICE V0138 No

小 2乗 (線形回帰)演算法

最小 2乗 演算法は,変 形 マス ク内の座標点 (′,メ)を 中心 と
=1,2.3,
した縦,横 ,斜 めの 4つ のライ ンマスク 仰行̀ヵ
(′
,ブ
),々
4,Fig 2(b))に おいて,そ れぞれのラインマスクを座標軸 とした場 合の座標軸上の位置を示す変数 み(ど、y)に対 して,最小 2乗 法 によつて(3)式 で得 られた最大濃度値 あax(2,y)の回帰直線 を近似 し,こ の直線 とrmax(″, v)と の絶対誤差の和
か ら焦点測度 /(″,ブ)を求 める方法である。具体的 には,変 形
マスク内のライ ン 々での回帰直 線の係数 を 2ぉ
,メ
),あん
)
(ど
(,,ブ
とすると,焦 点測度 /(r,メ)は次式で与 えられ る。

8 August 1997

,

=粗ォ
胤か
】中

l

tralぇ
ヵ[

)
]備
ー
で与 えられる。合焦 カラ 画像 を得 るには,RCB各 々の濃淡
画像のすべ ての座標点 (',メ) に ついて この計算 を行 い,一 枚のカラー画像 として合成する.
被写体 の形状や色調,明 るさな どについての 3次 元的な認識 を容易にするために,上 記で得 られた距離画像の ワイヤ フ
レーム表示 と合焦カラー画像のテクスチャマ ッピングを行 う
ソフ トウエアを新たに作成 した。 この ソフ トウエアでは,マ

/ (,″
・
X (,″
ブ
) = ̀ =3呂
ソ
)一
{ 2(た
,すブ
)
r■,″
擢
″
.吊
〕1 島

ウス操作により,様 々な方向か ら観察 を可能に した。ま た,

十あ★
(′
,ブ
)み(■,ソ))￨(6)
この方法は,計算時間 は Max Min演 算法 に比 べ て長いが,急激な濃度変化にも対応で きる。

見 る方向の位置決めな どに対する操作性 をよくするために,点表示による高速のプ レピューの機能 を付加 した。
3.実 験的検 討

2.2 ガ ウス分布近似による合焦距離 の推定
原画像 は,焦 点面を z軸 方向に少 しずつず らして計測 された複数の画像 により構成 され る.こ のため,21で 計算 された
焦点潤度の画像 九(ガ,ブ)(力=1,…,″‑1,″,″+1,…,J21は,ず3.1 光 学顕徴鏡 システム
植物 の生育環境 を変化 させないで,3次 元顕微計測 を行 う
ために開発 した光学顕彼鋭 システムの構成 を ng.3に 示す。

らした焦点面 の数 (比)だ け得 られ る。今,座 標点 (ど,ブ)に おいて,焦点測度が最 も大 きくなるときの基準点か らの距離 (深from‐
光学顕微鏡には,実 生の生育のための光照射 とShape‐

さ)を ぁ(F,メ) ,ず らした距 離 の間隔 を Zzと すると,″z〜0,
すなわち,z軸 方向に連続な一連の画像の場合 には,焦 点がく(34 0 mm。2x),焦 点深度が浅 い (550 nmで,91〃m)対 物
レンズが装着で きるものを使用 し,倍 率の調節 は, リ レー レ
ンズ十ズームレンズ(05x〜 14x)で 行 った. この頭微鏡 のあった合焦距離 み(す,ダ)は,幼(',メ) と 等 しくなる。しか し,実際 には,計 測 および計算の時間を短 くするために,画 像枚数を極力減 らしたいので,み(F,ブ
)と z几
(′
,メ
)と が一致 しない,このため,合 焦距離 み(ど,メ)を焦点測度 のガ ウス分布近似 によ■.
り推定するよう=

Focus法 による形状計測 を容易にするために,作 動距雄が長RCBの 中心波長での色収差 は焦点深度の範囲内で,ほぼ回折限界(無収差)とみなせた。 また,こ の システムでは,光 学顕微鋭の ステー ジの x,y,z軸 (微調)および鏡筒 (z軸粗調)を,
ステ ッピングモータ制御 システムによ り,0 02 μ
m/1パ ル スの分解能で制御することができた。
光学顕欲鏡に取 り付 けたカラーCCDカ メラか らの信号 は,
ワー クステー ションの ビデ オ A/D変 換 器 で RCB各 8 bits

(7)

ここで,座標点 (ど,ブ)は省略 されているが,/.は,(2)式 ,(5)式,あ るいは (6)式 により計算 された焦点測度 の最大値 で,2.は,そ の ときの距離 (深さ)である。 また,そ の両隣 りの焦̲1,Zヵ十Jと し,計 算
点測度 をそれぞれ,ん ̲1,ん.1,距離 を zヵに用 いた。この処理 をすべ ての座標点 (ブ,ダ)に ついて行 えば,少ない計測焦点面 (原画像)で得た焦点測度 の画像 か ら,連 続的に変化する合焦距離画像 を推定する ことができる。さらに,
エ ッジなどの情報 を損なう ことな く,ス パ イク状 のノイズをのディジタル画 像 (原画像)(640x480 pixelslに変換 され た後,処 理 された。原画像や処理画像 は,パ ソコンを介 して,昇華型熱転写 カラープ リンタやベ ー ジプ リンタなどに出力 し
た,ま t,得 られた膨大な量の画像デー タは,パ ソコンに接続 された相変化型光 デイスク(PD)に 保存 した。なお,画 像
データの転送は,イ ーサーネッ トを介 して行った。
3.2 真 生の焦点面の異なるカラー原画像の計測
C,60 μmolphotons m 2s,(昼間 12
実験材料 としては,25°除去するために,メ ディア ンフイルタの処理 を行 った。
2.3 合 焦カラー画像の合成 とテクスチャマ ッピング
すべ ての座標点 (ど,ブ)に焦点が合 った含焦 カラー画像 は,×3枝 )を,22で 得 た合焦距離画像
RGBカ ラーの原画像 (2Wをる(す)の結果 を用いて,距 離 (深さ)方向 に内挿す ることによ,ブり求める。具体的 には,っ (′)の前後の計測焦点面(原画像),ブ̲1(F,ブの距離 を ぁ('1ブ) ・z″)と し.そ の ときの原画像の濃度値)をそれぞれ,あ (す,ブ(ど,ダ)とすれば,含 焦温度値 あ(す
,ブ
),島̲〕

Pcrj伽湖 ご切ッ″″, ■ 研 たS″rt伽″‖″鷺T″
協縄97r iル

は、
Fig.3 Diagram of 3 D light microscOpe system

計測自動制御学会論文集

第 33巻

第 8号

755

1 9 9 7 年8 月

時間)の環境 下 で,湿 った滝紙 を敷 いた シ ャー レ内 で発芽 させ,5日 間育苗 したペ チ ュニ ア仔秘z″カ ルかれ力 Vilm cv

Ⅳ=5,srの‐1を 与 えた,実 生の画像 は,セ ラミック基板 ピア
ホールの画像 に比 べ てテ ク スチャの キメが粗 く,こ のパ ラ

Mitche11)の
東生 を用 いた。光源 としては,2台 のフアイパ照メー タでは含焦距態 が うま く推定 できないことがわかる,そこで,メ ー13と マス クを大 き くとり,合 焦距離 を推 定 したb)).こ の結果か ら,対 を大 きくとることにより含焦(Fig 5〔

明装置 (反射 ミラー,熱 線 カッ トフィルタ付 きハ ロゲンランプ)を用い,照 射光 が均― になるように調節 した。計測 は,光学顕億策 のステー ジの上にシャー ンを置 き,同 じ環境 を維持
しなが ら行 った。ng,4は ,連続的 に焦点面 を変 えて得 られた
実生の 9枚 のカラー画像 (原画像)である。 デ ィジタル画像 としては,RCB各々 について,640x480 pixeis,8 bitsの浪淡

距雄 の推定精度が飛躍的 に改善 され ることがわかる。しか し,テクスチャの状態 によってはうま く推定 で きない個所が存在した。
次 に,マ スクの大 きさを 7V=13と して,Max,Min演 算法

画像 が得 られた,計 河 に際 して,最 初 の画像 の焦点面は,浸と最小 2乗 演算法 について検討 した。ng.6は Max,Mih演

紙 に合わせ,そ の後,等 間隔 (0.3mm)で 上面にずらせ,最 後算法,Pig,7は 最小 2乗 演算法 の結果 で,(a)が C画 像のみ,
2つ の(b)が RCBカ ラー画像 を使用 した ときの結果である。

の画像 の焦点面は,子 葉の上面 よりも少 し上方に合わせた.
これ は,上 時 における距離 (深さ)方向の情報,例 えば子葉表

方法 とも,加 算変形 ラ/ラ シアン(SML)演 算法 に比 べて,合面の凹凸の情報 な どの欠落 を防 ぐためである。

焦距離 の推定精度 が向上 した。 また,C画 像 のみの場合 に比べ て,RCBカ ラー画像 を使用 した方がスパ イク状のノイズが3.3 焦 点河度 の計算法の違 いによる比較
3.2で 得 られた実生の原画像 を用 いて,2.Iで述べた焦点測度計算法の違 いに よる比較 を行 つた。最初,Nayar and Na・kagawaの 加算変形 ラプラシアン(SML)演 算法 について検討するために,彼 らがセラ ミック基板 ビアホールで与 えた条
件 と同程度 の条件 で含焦距離 を計算 し,結 果をワイヤフレー
ム画像 として表示 した (H宮,5(a))。 ここでは,原 画像 として,G画 像 を単色濃淡画像 として使用 し,パ ラメータとして,

少な く推定精度 が高 かつた。特 に.RCBカ ラー画像 を使用 した最小 2乗 演算法では,ス パ イク状の ノイズがみられず・推定 された合焦距離画像 も滑 らかで,実 際の実生の形状に合つていた,こ れ らの 2つ の方法に用 いた変形 マスクは,実 質的には加算変形 ラプラシア ン(SML)演 算 法に用 いた マス クに
比 べ て,大 きさで 2小 さく,「 =IIに 相当する と考えてよい.
また,マ ス ク内の要素 の数 が少 ないので,計 算時間 を大幅 にで きた。
短館 すること力｀
Max・Min演 算法 と最小 2乗 演算法の比較 では,Fig 6および Fig 7の例 か ら,後 者 の 方が推定精度 が 高 いこ とがわかる。最小 2乗 演算法 は,Max Min演 算法 に比 べて,エ ッジのような急激な濃度変化 が生 じる場合に効果 を発揮する。 この,4

効果 を横証するために,ng.8の ような急激な浪度変化 と細か い斑点のテクスチ ャをもつ テス ト画像 を作成 し,評価 した。
Fig.8(a)の Aは 焦点の合 った画像で,8,Cは 光学顕微接で

1,Om
Fig.4 A sertes of color images of an intact
petwlia seedlingneasured with changing focus

・(3)Ch g●
ド=13

m)RCB
hはぃぃ
.N=13
●)RCB前F.N=13Fig.6 Range images estimated by the max,min oPerato「(O Ch鳴 持 ,N‐5命) 6 ‑ g ● 、N = 1 3(a)G酎 g.5 Range images estimatedLaplacian operator

by

the

N=13
h a g.●(b)RCB hagES,N=13

sum‐ mOdined,酎宮・
7 Range images estimated by the least‐squares operator

T.SICE V01.33 No.8 August 1997の焦点面の変化 を模擬 し,順 に焦点 をばか した画像である.
また,こ れ らのテス ト画像の検 方向 (x軸 )の濃度値 を示 した'ン
が Fig.8(b)であ る。Fig,9に は, このテス ト画像 を用 いて、MaxヵMin演 算法 (a)と 最小 2乗 演算法 (b)に よ り焦 点
調度 を計算 した結果 を示す。焦点測度 が最大 の点が焦点 の合った点 と判断 され るが,Max‐Min演 算法 では,白黒 のエ ッ
ジの ところで,焦 点 が合 った A画 像 ではな く,焦 点が合 つていない B画 像 を選択 して しまう。 しか し,最 小 2乗 演算法 では,全 ての点で正確 に A画 像 を選択で きた。なお,最 小 2乗

10

1 1
1｀

40

50

弟 が

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C「荘

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□︒
中

よ り,計 算 された焦点測度 が他 の方法に比 べて多少変動 す る
が,こ の問題 は,メ デ ィア ンフィル タの大 きさを適切 に選 ぶ

AI1

20

Pogldon(a)Max,Min mttlod

演算法では,細 かなテクスチ ャの変化や画像 ノイズの影響 に

10

40
50
P08iSOn●)LSt,SquaEに い田

Fig,9

20

30

働 mparisOn between focus measure indexes estimatedby the max・min operator and the least‐squares operaハtOr From the test inages shown in Fig,8(■)TeSt images

Ｗ ゴ
や
中
0

10

20

30

40

50

PosLt10n(b)Changes in gtty level
開ヒ.8 A series of test images and changes in gray tevel on
horizontal axis of the images(a)Wire tt image
Fig.1lWire frame image with color

140 HlmFig。10 Focused color image estimated by the least‐ squares
operator(b)TeXは ,maPPing imag●
infoHnation and texture mapptng image

757

計測目動制御学会議文集 第 33巷 第 8号 1997年 8月
ここに よって容易 に解 決 で きた.
3.4 合 成 カ ラー画像 とテ クスチ ャマ ッピング
最小 2乗 演 算 法 で得 られ た 含焦 距 離 画像 (Fig 7(b))の結果 を罵 い て,原 画像 (RCB各 々の浪淡画像,Fig 4)の す べ ての座標 点 に つい て,式 (8)の 内挿計 算 を行 い,合 焦 カラー画
像 (ng。lo)を合成 した ,こ の合焦 カラー画像 の 良否 は,合 焦距態画像 の結果 に依存 す るので,ス パ イ ク状 の ノイズな どがあ ると,ポ ケた画素 を選 択 して しまい。 画質 が 悪 くな る。 ま6)T Wilson(ed)i Confocal Microscopy.Academic Prtts(1990)
7)J,B PaWiey (ed): Handbook of B1010gical Confocal(1990)
Microscopy,Plenum Pre弱8)W Knebet and E SchnepFi Confocal Laser Scanning
Microscopy oF F'uorescentty Stained Wood Celis: A New
Method for Three・dinensional lmaging of Xylem Ele、
ments.Trees.5,1/4(1991)
ー9)羽 藤̀杉 山,青 柳,橋 本 :二 次元 デー タベ スに基 づ く植物 工
ー タ ベ ー ス を構 築 す るた めの
1報
ム
)デ
シス
テ
(第
の
設
計
場
レーザ計翔 福 物 工場学 会議 72.103/109(1995)

た,マ ス クが大 きい と画 像 が 不鮮明 にな る,特 に,エ ッジの10)E.D

部分 ではその影響 が顕 者 に現 れ るが ,最 小 2乗 演算法 は,実汽 (1972)
Crotth The Kent State University Pre騒
Photo‐
11)R E Kendrick and C H M KrOnenberg(ed)〔morphagenesis in Plants Martinus Niihoff Publishers.
(1986)
12)J.Kiget and C,Calili(ed.)t Seed Development and Cerrnt‐
nation. Marcet Dekker. (1995)
13)大 政 ,近 藤,井 上 て編):植 物 の計潤 と診断.研 倉書店 (1988)

生の ようなテ クスチ ャの キ メが相 い場 合 に も,比 較的小 さい
マ スクでスパ イク状 の ノイズ を除去 で き,エ ッジの急激 な濃度変化 に対 して も適応 で きるので・他の方法 に比 べ て鮮 明 な
含焦 カラー 画像 を得 るこ とがで きた。
次 に,被 写体 の形 状 や色調,明 るさな どにつ いての 3次 元
ワ イヤ フ レーム

的 な認識 を容易 にす るため に,Fig,7(b)の

画像 へ の 色 情 報 の合 成 (Fig.11(a))と 含 焦 カ ラー画像 の テ
クスチ ャマ ッ ピング を行 つた (Fig.11(b)),こ れ らの 3次 元
画像 は,Fig.7(b)と は異 な った 視 点 か らの表 示 になって おり,色 情報 の付加 に よって,実 生器官 の認識 が容易 にな った。
この システムで は,マ ウスの操作 に よ り,自 由 に視点 を変 えることがで きるが ,こ こで述 べ た方 法 で は,真 上 か らみた複
数枚 の画像 か ら 3次 元形状 画像 を作成 す るので,上 方か ら観察 で きな い部 分 は復元 で きな い。
4.お

わ り に

本論文 で は,テ クスチ ャの キメが粗 い発芽 直後 の実生 を対from‐
Focus法 に よる
象 として,受 動 的 な方 法 であ る Shape・
形状 の 3次 元顕領計 測 とテ ク スチ ャマ ッ ピングによるカ ラー
合成 画像表示の 方法 につ い て検討 した。 その結果,筆 者 らが開発 した変形 マ ス クに よ る最小 2乗 演 算法 に よる方法 が含焦Bickford and S

Dun (ed): Lighting for Plant

ユ1)K,Omasa: Image instRIInentation Methds of Piant Analy,
sis ln:Modem Methods of Piant Analysis New Ser.
F JacksOn, eds), 203/243.
V01,11(H.FA Linskens and J、SpringerttVerlag(1990)
・
amer,H NOnaniand B.Ro Strain i15)Y.HashimOto,PJ Kァ
Measurement Techniques in Plant Science, Academic
PGぷ .(1990)
1 6 ) 大 政 : 細 胞 ・組農機能 の計潟 と診断 一 可視〜 熟赤外城の スペ
ク トル画像 を対象 として一̀ 計 測 と制御 3 ‑ 1 0 , 8 5 5 / 8 6 2 ( 1 9 9 4 )17)S.K.Nayar and Y,Nakagawa:Shape from Focus:An
EfFective Approach for Rough Surfaces. Proc 1990 1EEE
Int.Conf,on Robotics&Automaton4 218/225(1990)
18)RA.Jarvis:Focus Optinization Cttteria rOr cOmputer
lmage Processing.Microscope 24‑2,163/180(1976)
19)太 田。杉原,杉 江 :分 散値 を利用 した画像合茂法.電 子通信学
会議文誌 J66・D‑10,1245/1246(1983)20)E Krotkov: F∝using int. J.Computer Vision I,223/
237(1987)
nis革
ion21)P,Cro―anni Depth from Focus. Pattem Reco宮
Lettcrs.5, 63/69(1987)22)T,Darrell and K.Wohn:Pyramid Based Depth fronFocus Proco CVPR,504/509(1988)

距離 画像 の推定 に有効 で あ る こ とがわか った。 また,こ の方
法 を用 い て,合 焦 カ ラー画像 の 合成 とテ クス チ ャマ ッ ピング
を行 い,形 状 に加 え て,色 調 や明 る さの情 報 を加 えた 実生 の
3次 元表示 を可能 に した。ここで述 べ た 方法 は,環 境 を破緩 す
るこ とな く3次 元計測 が 可能 な受 動的 な方法 であ り,ま た,
色調 や明 るさに関 す る情報 を提供 で きるので,今 後,植 物 分
野 の計 測だ けで な く,こ の ような情 報 を必要 とす る他 の分野の計潮 に も有効 で あ ろ う。
なお,本 研究 を基行 す るにあた り,(財 )新技術 開発財 団の助成 を得 た。 関係各 位 に謝意 を表 す る.
◆ 考 文 献1 ) 尾 上 ( 幅) : 画 像処理ハ ン ドプック, 3 9 2 / 4 0 7 , 昭
晃堂 ( 1 9 8 7 )2 ) 井 回, 鉾 : 三 次元画像計河, 昭晃堂 ( 1 9 9 o )3 ) 横 失 : コ ンピュー タビジ ョンにおける逆問題 とその解法. シ
ステム制御情報学会議 3 5 ‑ 1 0 , 6 0 1 / 6 0 9 ( 1 9 9 1 )4)M.Suk and S,M.Bhandarkart mee.dimensiona1 0biect
Recognition from Range lmages. Springer・
Veriag(1992)
5 ) 井 回 : 3 次 元形状計潟の最近 の動向. 計 潟 と制御 3 4 ‑ 6 . 4 2 9 /434(1995)

[著

や

大 政

銭

攻

者

紹

介]

(正会員)
1973年愛農大学農学部長業工学科卒業,1975年同大学大学院農学研究科修士謀程修了.1976年環境庁目立公音研究所 て現在,国立環境研究所)に入所.
現在,生 物目環境部環境植物研究室長。1985年エ
学博士(東京大学).ね 物 の生体画像計潟や生物施設の研究に従事。また,最 近では, リモー トセン
シングや大気汚染,砂 漢化,地 球温暖化などの植
科学技術庁長首賞(研
物分野の研究 も行っている。
究功出者表彰),日本生物環境コ節学会彙励賞,日本農業気象学会賞(学術質)などを受賞口環境科学会,米 国植物生理学会な どの会員,

税
夏駆Ｈ
中一

T SICE V。 1 33 No18 August 1997
大由

1995年日本大学生産工学部電気工学科卒業,1997
毎馬六字大学院生産 工学科修 了,1997年小糸工柴(株)に入社,現 在 に至る。画像情報処理の研究に
控事、

谷

強

彦
1962年日本大学理工学部経営工学科 (電気工学専攻)卒業,1962年 同動務。現在教授,1984年 工字博士(日本大学).影 の中の照度計算・画像処理 による照明状態の評価などの研究に従事.電気学会.
日本建築学会,電 気設備学会などの会員.日 本照明委員会副会長.