"撮影対象の分光情報を取得する分光情報取得装置であって、前記撮影対象を撮影する撮像機器とこの撮像機器及び撮影対象の間に設置する光学フィルタとからなる撮像手段と、この撮像手段で撮像される画像の各画素に結像される光の前記光学フィルタへの入射角度を算出し、予め入射角度毎に測定し記憶された前記光学フィルタの分光透過率データを用いて、前記光の入射角度に対応する分光透過率データを算出し、前記各画素における分光情報推定行列を算出する手段と、この算出手段で算出された分光情報推定行列と画素の画素値とから、結像する前記撮影対象上の位置の分光情報を算出する手段とを備えたことを特徴とする分光情報取得装置。前記撮像手段としては、デジタルカメラ等の前記撮像機器とこの撮像機器及び前記撮影対象の間に設置する前記光学フィルタとで構成される撮像系であって、1枚または複数枚の前記光学フィルタが順次着脱させつつ撮像を繰り返し、これら複数枚の撮像画像をもって一組の画像入力とすることを特徴とする請求項1に記載の分光情報取得装置。前記撮像手段としては、デジタルカメラ等の前記撮像機器とこの撮像機器及び前記撮影対象の間に設置する前記光学フィルタとで構成される撮像系であって、各々撮像系全体の分光特性が異なるような複数の撮像系を有し、これら複数の撮像系で撮像された画像をもって一組の画像入力とすることを特徴とする請求項1に記載の分光情報取得装置。撮影対象を撮影する撮像機器とこの撮像機器及び当該撮影対象の間に設置する光学フィルタとからなる撮像手段により前記撮影対象の画像を取得する第1のステップと、この第1のステップで取得された画像の各画素に結像される光の前記光学フィルタへの入射角度を算出し、予め入射角度毎に測定し記憶された前記光学フィルタの分光透過率データを用いて、前記光の入射角度に対応する分光透過率データを算出し、前記各画素における分光情報推定行列を算出する第2のステップと、この第2のステップで算出された分光情報推定行列と画素の画素値とから、結像する前記撮影対象上の位置の分光情報を算出する第3のステップとを設けることにより、前記撮影対象の分光情報を取得することを特徴とする分光情報取得方法。前記第1のステップとしては、デジタルカメラ等の前記撮像機器とこの撮像機器及び前記撮影対象の間に設置する前記光学フィルタとで構成される撮像系であって、1枚または複数枚の当該光学フィルタを、前記撮像機器及び前記撮影対象の間に着脱させつつ撮像を繰り返し、これら複数枚の撮像画像をもって一組の画像入力とすることを特徴とする請求項4に記載の分光情報取得方法。前記第1のステップとしては、デジタルカメラ等の前記撮像機器とこの撮像機器及び前記撮影対象の間に設置する前記光学フィルタとで構成される撮像系であって、各々撮像系全体の分光特性が異なるような複数の撮像系を有し、これら複数の撮像系で撮像された画像をもって一組の画像入力とすることを特徴とする請求項4に記載の分光情報取得方法。撮影対象を撮影する撮像機器と前記撮影対象及び当該撮像機器の間に設置される光学フィルタとで構成される撮像系が設けられ、かつ、予め光の入射角度毎の前記光学フィルタの分光透過率データが記憶され、前記撮影対象の分光情報を取得処理するコンピュータに、前記撮影対象を撮影する撮像機器とこの撮像機器及び当該撮影対象の間に設置する光学フィルタとからなる撮像系により前記撮影対象の画像を取得する画像取得手順と、この画像取得手順で取得された画像の各画素に結像される光の前記光学フィルタへの入射角度を算出し、予め前記光の入射角度毎に測定し記憶された前記光学フィルタの分光透過率データを用いて、前記光の入射角度に対応する分光透過率データを算出し、前記各画素における分光情報推定行列を算出する分光情報推定行列算出手順と、この分光情報推定行列算出手順で算出された分光情報推定行列と画素の画素値とから、結像する前記撮影対象上の位置の分光情報を算出する分光情報取得処理手順とを実行させるための分光情報取得用プログラム。前記画像取得手順としては、デジタルカメラ等の前記撮像機器とこの撮像機器及び前記撮影対象の間に設置する前記光学フィルタとで構成される撮像系であって、1枚または複数枚の当該光学フィルタを、前記撮像機器及び前記撮影対象の間に着脱させつつ撮像を繰り返し、これら複数枚の撮像画像をもって一組の画像入力とすることを特徴とする請求項7に記載の分光情報取得用プログラム。前記画像取得手順としては、デジタルカメラ等の前記撮像機器とこの撮像機器及び前記撮影対象の間に設置する前記光学フィルタとで構成される撮像系であって、各々撮像系全体の分光特性が異なるような複数の撮像系を有し、これら複数の撮像系で撮像された画像をもって一組の画像入力とすることを特徴とする請求項7に記載の分光情報取得用プログラム。従って、以上のように広帯域の透過波長帯を有した干渉フィルタとデジタルカメラとを組み合わせた撮像系を用いて、撮影対象の分光情報を取得する場合、干渉フィルタに入射する光の入射角度に依存した光学特性が存在することから、画素位置が周辺部に向かうに従って分光反射率の推定精度が低下する問題がある。そこで、本発明は以上のような問題を解決するためになされたもので、分光透過率の入射角度依存性を有する光学フィルタとデジタルカメラ等の撮像機器とを用いて簡易なカメラのマルチバンド化を実現し、かつ画像周辺部においても精度を低下させずに撮影対象の分光情報を取得する分光情報取得装置、分光情報取得方法及び分光情報取得用プログラムを提供することを目的とする。上記課題を解決するために、請求項1に対応する発明は、撮影対象の分光情報を取得する分光情報取得装置であって、撮影対象を撮影する撮像機器とこの撮像機器及び撮影対象の間に設置する光学フィルタとからなる撮像手段と、この撮像手段で撮像される画像の各画素に結像される光の前記光学フィルタへの入射角度を算出し、予め入射角度毎に測定し記憶された前記光学フィルタの分光透過率データを用いて、前記算出された光の入射角度に対応する分光透過率データを算出し、前記各画素における分光情報推定行列を算出する手段と、この算出手段で算出された分光情報推定行列と画素の画素値とから、結像する前記撮影対象上の位置の分光情報を算出する手段とを備えた構成である。請求項2に対応する発明は、請求項1に対応する発明に記載される撮像手段としては、デジタルカメラ等の前記撮像機器とこの撮像機器及び前記撮影対象の間に設置する前記光学フィルタとで構成される撮像系であって、1枚または複数枚の前記光学フィルタが順次着脱させつつ撮像を繰り返し、これら複数枚の撮像画像をもって一組の画像入力とすることを特徴とする。請求項3に対応する発明は、請求項1に対応する発明に記載される撮像手段としては、デジタルカメラ等の前記撮像機器とこの撮像機器及び前記撮影対象の間に設置する前記光学フィルタとで構成される撮像系であって、各々撮像系全体の分光特性が異なるような複数の撮像系を有し、これら複数の撮像系で撮像された画像をもって一組の画像入力とすることを特徴とする。また、請求項4に対応する発明は、撮影対象を撮影する撮像機器とこの撮像機器及び当該撮影対象の間に設置する光学フィルタとからなる撮像手段により前記撮影対象の画像を取得する第1のステップと、この第1のステップで取得された画像の各画素に結像される光の前記光学フィルタへの入射角度を算出し、予め入射角度毎に測定し記憶された前記光学フィルタの分光透過率データを用いて、前記算出された光の入射角度に対応する分光透過率データを算出し、前記各画素における分光情報推定行列を算出する第2のステップと、この第2のステップで算出された分光情報推定行列と画素の画素値とから、結像する前記撮影対象上の位置の分光情報を算出する第3のステップとを設けることにより、撮影対象の分光情報を取得する分光情報取得方法である。請求項5に対応する発明は、請求項4に対応する発明に記載される前記第1のステップとしては、デジタルカメラ等の前記撮像機器とこの撮像機器及び前記撮影対象の間に設置する前記光学フィルタとで構成される撮像系であって、1枚または複数枚の当該光学フィルタを、前記撮像機器及び前記撮影対象の間に着脱させつつ撮像を繰り返し、これら複数枚の撮像画像をもって一組の画像入力とすることを特徴とする。請求項6に対応する発明は、請求項4に対応する発明に記載される前記第1のステップとしては、デジタルカメラ等の前記撮像機器とこの撮像機器及び前記撮影対象の間に設置する前記光学フィルタとで構成される撮像系であって、各々撮像系全体の分光特性が異なるような複数の撮像系を有し、これら複数の撮像系で撮像された画像をもって一組の画像入力とすることを特徴とする。さらに、請求項7に対応する発明は、撮影対象を撮影する撮像機器とこの撮像機器及び前記撮影対象の間に設置する光学フィルタとで構成される撮像系が設けられ、かつ、予め光の入射角度毎の前記光学フィルタの分光透過率データが記憶され、前記撮影対象の分光情報を取得処理するコンピュータに、前記撮影対象を撮影する撮像機器とこの撮像機器及び当該撮影対象の間に設置する光学フィルタとからなる撮像手段により前記撮影対象の画像を取得する画像取得手順と、この画像取得手順で取得された画像の各画素に結像される光の前記光学フィルタへの入射角度を算出し、予め前記光の入射角度毎に測定し記憶された前記光学フィルタの分光透過率データを用いて、前記算出された光の入射角度に対応する分光透過率データを算出し、前記各画素における分光情報推定行列を算出する分光情報推定行列算出手順と、この分光情報推定行列算出手順で算出された分光情報推定行列と画素の画素値とから、結像する前記撮影対象上の位置の分光情報を算出する分光情報取得処理手順とを実行させるための分光情報取得用プログラムである。請求項8に対応する発明は、請求項7に対応する発明に記載される前記画像取得手順としては、デジタルカメラ等の前記撮像機器とこの撮像機器及び前記撮影対象の間に設置する前記光学フィルタとで構成される撮像系であって、1枚または複数枚の当該光学フィルタを、前記撮像機器及び前記撮影対象の間に着脱させつつ撮像を繰り返し、これら複数枚の撮像画像をもって一組の画像入力とすることを特徴とする。請求項9に対応する発明は、請求項7に対応する発明に記載される前記画像取得手順としては、デジタルカメラ等の前記撮像機器とこの撮像機器及び前記撮影対象の間に設置する前記光学フィルタとで構成される撮像系であって、各々撮像系全体の分光特性が異なるような複数の撮像系を有し、これら複数の撮像系で撮像された画像をもって一組の画像入力とすることを特徴とする。本発明によれば、分光透過率の入射角度依存性を有する光学フィルタとデジタルカメラ等の撮像機器とを用いて簡易なカメラのマルチバンド化を実現し、かつ画像周辺部においても精度を低下させずに撮影対象の分光情報を取得することができる。以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。なお、この実施形態では、本発明装置で取得する撮影対象の分光情報として、分光反射率の取得する例について説明する。図1は本発明に係る分光情報取得装置の一実施形態を示す構成図である。同図において、1は分光反射率の取得対象となる撮影対象である被写体、2は被写体1に向けて光を照射する撮影光源、10は被写体1の分光反射率を取得する分光反射率取得装置である。分光反射率取得装置10は、干渉フィルタ11、フィルタ着脱装置12、RGBデジタルカメラ13及びコンピュータ14によって構成される。干渉フィルタ11は、被写体1とRGBデジタルカメラ13との間に配置されるものであって、RGBデジタルカメラ13との組合せによって撮像系を構成する一方、この撮像系の分光感度を変調させる機能をもっている。干渉フィルタ11の分光透過率は、入射角度毎に測定され、この測定された分光透過率データはコンピュータ14の一部を構成する外部記憶装置15のフィルタ透過率データテーブル151に格納される。外部記憶装置15としては、フィルタ透過率データテーブル151の他、測定済みの分光反射率ノイズ相関行列データを記憶する分光反射率ノイズ記憶部152、RGBデジタルカメラ13の予め既知である分光感度データを記憶するカメラ分光感度データ記憶部153、予め既知となる撮影用光源2の分光分布データを記憶する光源分光データ記憶部154その他必要なデータを格納する共有データ記憶部155が設けられている。フィルタ着脱装置12は、干渉フィルタ11を前進後退させることにより、干渉フィルタ11をRGBデジタルカメラ13の前方に着脱自在に配置する装置である。RGBデジタルカメラ13は、撮影対象の画像を撮影し取得するものであって、該カメラ13の各チャンネルの分光感度は既知であり、前述するように予めカメラ分光感度データ記憶部153に格納されている。コンピュータ14は、分光反射率取得装置10全体の処理動作を統括して制御するとともに、所望とするデータ処理を実行するものであって、パソコン等で構成される。コンピュータ14は、前述した外部記憶装置15の他、分光情報取得用プログラムを記憶するROMで構成される主記憶装置としてのプログラム記憶部16と、撮影画像の一般的な画像処理の他、分光情報取得用プログラムによる分光情報の取得処理を実行するCPUで構成される画像処理部17と、同じく分光情報取得用プログラムに従ってフィルタ着脱装置12及びRGBデジタルカメラ13の撮影動作制御を司るCPUで構成される機器制御部18とを備えている。次に、以上のように構成された分光情報取得装置における分光情報の取得原理ないし取得動作について説明する。ここでは、分光反射率取得装置10を用いて、分光反射率の取得対象となる被写体1の分光反射率を画素単位で取得する例について説明する。なお、説明を簡単にするため、RGBデジタルカメラ13の各チャンネルの応答特性は線形であるとする。また、干渉フィルタ11はRGBデジタルカメラ13の光軸に対して垂直に配置されているものとする。また、被写体1と分光反射率取得装置10とは十分に距離が離れているものとする。以下、分光情報としては離散化されたデータとして扱い、ベクトルまたは行列で表すものとする。今、被写体1上の1点の分光反射率をri、撮影光源2の分光分布をE、RGBデジタルカメラ13の分光感度をSn、干渉フィルタ11の分光透過率をTとすると、それぞれ下式で表すことができる。ここで、行列上の右肩の添字Tは転置を表す。また、添字iは画素番号、Nは波長サンプリング数を表す。例えば、分光情報を380nmから730nm、10nm間隔でサンプリングした場合、N=36である。撮影光源2の分光分布Eは対角成分e1,e2,...,eNが各波長の分光強度を表し、他成分は0である。RGBデジタルカメラ13の分光感度Snの各列はR、G、Bの各チャンネルの分光感度を表す。干渉フィルタ11の分光透過率Tは対角成分t1,t2,...,tNが各波長の分光透過率を表し、他成分は0である。干渉フィルタ11とRGBデジタルカメラ13とを組み合わせて撮像系を構成する場合、フィルタ装着時の撮像系の分光感度Stは下記の5式で計算することができる。ここでは、フィルタ装着時とフィルタ未装着時の2回の撮影を繰り返すことにより、合計6チャンネル分の撮影画像を得る場合、6チャンネル分の撮像系全体の分光感度をまとめて、下記の6式のScで表せる。Sc=[SnSt]......6また、干渉フィルタ11とRGBデジタルカメラ13とを組み合わせたマルチバンド撮像系の場合、画像番号iの得られる画素値は下記7式でモデル化することができる。gi=ScTEri......7上式において、giは画素値を表し、当該画素値giが表せる。gi=[gi1gi2gi3gi4gi5gi6]T......8この8式において、1、2、3番目の成分はそれぞれフィルタ非装着時のR、G、B各チャンネルの画素値、4、5、6番目の成分はそれぞれフィルタ装着時のR、G、B各チャンネルの画素値を表す。そこで、分光反射率の推定は、7式のモデルの逆問題を解き、giから未知のriを求めることに相当し、線形演算によってこれを解くと、下記の9式で推定分光反射率を得ることができる。ここで、画素値から分光反射率への変換行列W以下、分光反射率推定行列と呼ぶは6×36次元であり、これを満たす解は一意ではない。しかし、自然界の多くの分光反射率は、低次元3-9次元程度の基底関数の線形和で表すことが可能なことがわかっているので、このことを利用して分光反射率推定行列Wを導出する種々の方法が提案されている。ここでは、分光反射率推定行列Wを求める方法として、ウィーナー推定法を用いるものとすると、分光反射率推定行列Wは下記の10式で求めることができる。ここで、10式において、Rrは推定対象の分光反射率の相関行列、Rnは撮像系の画像ノイズの相関行列である。Rrは実際に推定対象のカテゴリに属する多数の分光反射率データの実測値サンプルを集め、相関行列により計算することにより事前に得ることができる。また、ノイズRnは均一な白色物体を撮像し、その画素値のばらつきをノイズと見なして事前に測定することができる。従って、以上のようにして7式のカメラ撮像モデルの逆問題に基づいて分光反射率を推定する場合、RGBデジタルカメラ13の分光感度S、撮影光源2の分光分布E、干渉フィルタ11の分光透過率Tが既知であることが必要となる。また、その測定精度が分光反射率推定に影響を及ぼすことが知られている。ところで、干渉フィルタ11の分光透過率Tは光の入射角度に依存するという特性を持っている。すなわち、光が光軸からθ度傾いて入射した際の分光透過率Tの波長シフト量λθは式の近似式で求めることができるただし、入射角度が10度以下の場合。ここで、neffは実効屈折率とよばれる干渉フィルタ11の薄膜の構成によって決まる特性である。一方、RGBデジタルカメラ13の前方に干渉フィルタ11を設置して撮像した場合、デジタルカメラ13の画素毎に、当該画素に対応するイメージセンサの位置に結像する光の干渉フィルタ11を通る際の入射角度が異なる。図2に示すように、RGBデジタルカメラ13の光軸に垂直に干渉フィルタ11を設置した場合、画像中心から同心円上に向かって干渉フィルタ11への入射角度θ1,θ2,θ3が大きくなってくる。ここでは、RGBデジタルカメラ13と被写体1との距離が十分に遠く、入射角度はほぼレンズ中心を通る光で代表できるものとする。ゆえに、以上のような干渉フィルタ11の特性により、分光透過率Tを0度入射時の1つのみを使用して10式に基づいたマルチバンド画像からの分光反射率の推定を行った場合、干渉フィルタ11の波長シフトに起因するモデル化誤差が生じるため、前述したように画像の中心から周辺部へ向かうに従って分光反射率の推定精度が低下するといった問題が生じる。そこで、本発明装置においては、画素毎に使用するフィルタ分光透過率Tを変えて分光反射率推定行列を作成することで、モデル化誤差を軽減し、画像周辺部であっても高い分光反射率推定精度を実現できるものであり、図3及び図4を参照して説明する。図3は画素位置と、被写体1をデジタルカメラ13で撮像した場合の干渉フィルタ11への入射角度θとの関係を示す模式図、図4は画素位置と実際のイメージセンサに結像した位置との関係を説明する図である。まず、ある画素に対応するところの干渉フィルタ11への光の入射角度θを決定する。ここでは、干渉フィルタ11はRGBデジタルカメラ13の光軸に対して垂直に設置しているものとする。今、画素iの画像上の座標をXi,Yiとすると、カメラ13のイメージセンサ上の位置xiyiとは一対一で対応する。画像中心の座標値をXcYcとすると、画像中心からの半径Riに対応する、イメージセンサ上におけるセンサ中心からの半径riは下記の12式で表すことができる。上式において、Wはイメージセンサの横の長さ、Wは画像の横画素数である。ここで、W,Wはそれぞれイメージセンサの縦の長さ、画像の縦画素数としても良い。このとき、干渉フィルタ11への入射角度θは下記の13式で計算することができる。θ=arctan......13上式において、fはRGBデジタルカメラ13のレンズの焦点距離を指す。干渉フィルタ11への入射角度θが分かれば、事前に測定した入射角度毎の分光透過率データから、θに対応する干渉フィルタ11の分光透過率を算出することで、当該画素の分光反射率推定行列Wを10式に基づいて導出することが可能となる。次に、本発明に係る分光情報取得方法及び分光情報取得用プログラムの一実施の形態について、図5を参照して説明する。図5は分光反射率分光情報を取得するための一連の処理手順を示すフローチャートである。分光情報取得用プログラムは、常時はプログラム記憶部16に格納され、一連の処理の実行時に機器制御部18または画像処理部17が起動し、プログラム記憶部16から分光情報取得用プログラムを読み出してワークメモリである外部記憶装置15の例えば共有データ記憶部155などに格納し、分光情報取得用プログラムを実行する。なお、分光情報取得用プログラムの実行に際し、機器制御部18と画像処理部17とは互いに連係し、図5に示す一連の処理を進めていく。まず、コンピュータ14は、撮影対象となる被写体1と撮像機器であるデジタルカメラ13との間に干渉フィルタ11を配置し、当該干渉フィルタ11とRGBデジタルカメラ13とで構成される撮像系を用いて、被写体1からの画像を取得する画像取得手順を実行するS1,S2。この画像取得手順としては、例えば撮影光源2から被写体1に光を照射した後、機器制御部1が所定の順序でフィルタ着脱装置12を制御し、そのフィルタ着脱装置12の着脱制御後、RGBデジタルカメラ13に撮影指示を出し、被写体1を撮像する手順となる。すなわち、機器制御部18は、フィルタ着脱装置12に対して干渉フィルタ11の装着及び未装着の制御指示を出し、干渉フィルタ11装着後及び脱着後にRGBデジタルカメラ13に撮影指示を送出し順次撮影を繰り返すことにより、フィルタ装着時と非装着時の2枚の画像を得る,いわゆるマルチバンド撮影を行うS1。RGBデジタルカメラ13は、以上のようにして撮像された2枚1組のマルチバンド画像をコンピュータ14の画像処理部17へ転送するS2。ここで、画像処理部17は、以下、RGBデジタルカメラ13から受け取った画像の推定対象画素数だけ同様の処理を繰り返し行うことによりS3-S8、画素における分光情報推定行列算出処理手順S3-S6及び分光情報取得処理手順S7を実行する。画像処理部17は、対象画素iに入射する光の干渉フィルタ11への入射角度θを前記12式及び13式に基づいて算出した後S4、干渉フィルタ11の分光透過率Tを算出するS5。すなわち、画像処理部17は、予めフィルタ透過率データテーブル151に干渉フィルタ11の入射角度毎の既知なる分光透過率データが記憶されているので、前記ステップS4で算出された入射角度θに基づき、フィルタ透過率データテーブル151を参照し、算出された入射角度θにおける干渉フィルタ11の分光透過率データを算出するS5。例えば、フィルタ透過率データテーブル151には干渉フィルタ11の入射角度θ=0から1度刻みで測定された分光透過率データが格納されているので、フィルタ透過率データテーブル151間の線形補間等の処理により該当する入射角度に対応する分光透過率データを算出する。引き続き、画像処理部17は、ステップS5にて算出された分光透過率データを用いて、前記10式にて分光反射率推定行列Wを算出するS6。さらに、画像処理部17は分光情報取得処理手順S7を実行する。この分光情報取得処理手順は、ステップS6にて算出された分光反射率推定行列W及び該当画素の画素値giから、前記9式により分光反射率riを推定する。以下、前述する一連の処理手順S3-S7を推定対象画素全てについて実行した後S8、終了する。従って、以上のような実施形態によれば、干渉フィルタ11とRGBデジタルカメラ13とを組み合せることでマルチバンド化を行い、被写体1の分光反射率を取得する際、干渉フィルタ11の分光透過率の入射角度依存性を考慮し、分光反射率推定行列及び該当画素の画素値から分光反射率を算出するので、画像の周辺部に向うに従って分光反射率推定精度を低下させることなく、精度の高い撮影対象の分光情報を取得することができる。その他の実施の形態なお、前述した実施の形態は本発明の一例を示したものであり、本発明はこれに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、適宜の変更または改変を行ってもよい。1例えば前述した実施の形態例では、取得分光情報として被写体の分光反射率としたが、これに限定されることではなく、別の分光情報、例えば撮影シーンの分光強度分布としてもよい。例えば、撮影光源2の分光分布が既知であれば、前記9式で求めた分光反射率に対して撮影光源2の分光強度分布Eを掛けることで、撮影シーンの分光強度分布を求めることができる。一方、撮影光源2の分光分布が未知であるなら、前記4式で導出するウィーナー推定に基づく分光情報推定行列ここでは分光強度分布推定行列に用いる相関行列を、様々な光源の分光分布に対してサンプリングして算出すればよい。2また、前述した実施の形態例では、分光情報推定行列の導出方法として、ウィーナー推定法を用いる例について説明したが、これに限定されることではなく、例えば主成分分析にもとづく方法など別の推定行列算出式に変えても、画素毎に光学フィルタの入射角度依存性を考慮して分光情報推定行列を算出すればよい。3また、前述した実施の形態例では、干渉フィルタ11の分光透過率をフィルタ透過率データテーブル151に記憶し、これに基づいて分光透過率の算出を行なったが、例えば11式に基づき、画素毎のフィルタ分光透過率のシフト量を算出し、分光透過率データを求めても良い。4また、前述した実施の形態例では、分光情報推定行列を画素毎に再計算して求めるようにしたが、これに限定されることではなく、予めフィルタ入射角毎に、10式に基づいて分光反射率推定行列を算出し、これをキャッシュデータとして事前にコンピュータ14を構成する外部記憶機装置15に格納しておき、画素毎の推定時には既に格納されているキャッシュデータを参照することで分光反射率推定行列を求めてもよい。5さらに、前述した実施の形態例では、干渉フィルタ11及びデジタルカメラ13で構成される撮像系を1つとしたが、これに限定されることではなく、各々撮像系全体の分光特性が異なるような撮像系を複数有し、これらから撮影して得た複数の画像によってマルチバンド化を行い、被写体1の分光反射率取得を行ってもよい。また、複数の撮像系を有しておらず、また撮像系におけるフィルタ11の着脱を行なわなくても、3チャンネルの色情報から分光反射率推定が可能な素材の分光反射率取得が必要な場合でも、干渉フィルタ11など透過率の入射角度依存性のある光学フィルタを撮像系に組み込む場合は、本手法が適用可能である。6さらに、前述した実施の形態例では、干渉フィルタ11はRGBデジタルカメラ13の光軸に垂直に設置するようにしたが、これに限定されることではなく、各画素に入射した光と干渉フィルタ11とのなす角が同定できる手段があれば、角度に応じた干渉フィルタ11の分光透過率を算出し、分光反射率推定行列を求めればよい。7さらに、前述した実施の形態例では、光学フィルタとして干渉フィルタ11を用いるとしたが、これに限定されることではなく、液晶チューナブルフィルタなど、透過率の入射角度依存性が存在するフィルタ全般を使用する際に適用可能である。8さらに、前述した実施の形態例では、被写体1が十分に遠く、レンズ中心を通る光線と干渉フィルタ11がなす角のみを使用するとしたが、これに限定されることではなく、被写体1が分光反射率取得装置10に近く、様々なフィルタ入射角度の光がレンズにより当該画素に集光される場合でも、口径と被写体距離との関係から集光する光のフィルタ入射角度の期待値を求め、それに入射角度を代表させてもよい。9さらに、前述した実施の形態例では、RGBデジタルカメラ13の応答特性は各チャンネル線形であるとしたが、これに限定されることではなく、事前にRGBデジタルカメラ13の応答特性を同定しておき、この逆関数を取得画素値に適用することで線形化すれば、本手法を適用することが可能である。"