口内空洞の画像のオブジェクト分類の方法であって、口内空洞の少なくとも一部分を光りビームで照明することと、前記口内空洞の照明された部分の画像を取得することと、前記画像の複数の点について座標を決めることと、前記点のそれぞれについて半透明度の値を決めることと、前記点の半透明度の値に基づいて前記点のそれぞれについてオブジェクトクラスを決めることと、を含む方法。前記オブジェクトクラスを決めることは、前記半透明度の値をオブジェクトクラスに関連する少なくとも一つのしきい値と比較することを含む、請求項1に記載の方法。さらに各点についてオブジェクトのカラーを決めることを含み、各点のオブジェクトクラスを決めることは、前記半透明度の値および前記オブジェクトのカラーに基づく、請求項1に記載の方法。各点について、オブジェクトグレイスケール値を決めることを含み、各点のオブジェクトクラスを決めることは、前記半透明度の値および前記オブジェクトグレイスケール値に基づく、請求項1に記載の方法。前記座標は、前記口内空洞のオブジェクト表面の3D座標である、請求項1に記載の方法。前記座標は、前記口内空洞の画像の2D座標である、請求項1に記載の方法。オブジェクトシーンの三次元3Dデータのオブジェクト分類の方法であって、構成された光パターンでオブジェクトシーンを照らすことと、照らされたオブジェクトシーンの画像を取得することと、前記オブジェクトシーンの複数の点の座標を、前記取得された画像に基づいて決めることと、各点について、半透明度の値を決めることと、前記半透明度の値に基づいて各点のオブジェクトクラスを決めることと、を含む、方法。前記オブジェクトシーンを照らすことは単一波長をもつ光を投射することを含む、請求項7に記載の方法。前記オブジェクトシーンを照らすことは、複数の波長をもつ光を投射することを含む、請求項7に記載の方法。前記オブジェクトシーンを照らすことは、連続する波長スペクトルをもつ光を投射することを含む、請求項7に記載の方法。前記座標は、前記オブジェクトシーンの3D座標である、請求項7に記載の方法。各点のオブジェクトクラスを決めることは、前記半透明度の値をオブジェクトクラスに関連する少なくとも一つのしきい値と比較することを含む、請求項7に記載の方法。さらに各点についてオブジェクトカラーを求めることを含み、前記各点についてオブジェクトクラスを決めることは、前記半透明度の値および前記オブジェクトカラーに基づく、請求項7に記載の方法。さらに各点についてオブジェクトグレイスケールを求めることを含み、前記各点についてオブジェクトクラスを決めることは、前記半透明度の値および前記オブジェクトグレイスケールに基づく、請求項7に記載の方法。さらに前記座標にしたがって前記点のグラフィックディスプレイ表示を生成することを含み、前記点のそれぞれはその点のオブジェクトクラスを示すグラフィック表現を有する、請求項7に記載の方法。前記座標は2D画像の座標である、請求項7に記載の方法。さらに2D画像座標のグラフィックディスプレイ表示を生成することを含み、前記2D画像座標のそれぞれは該2D画像座標のオブジェクトクラスを示すグラフィック表現をもつ、請求項16に記載の方法。前記グラフィックディスプレイ表示を生成することは、前記オブジェクトシーンの点の3D表面マップ表現を生成することを含む、請求項16に記載の方法。前記グラフィックディスプレイ表示を生成することは、3D点クラウドディスプレイ表示を生成することを含む、請求項16に記載の方法。オブジェクトクラスを示す前記グラフィック表現はカラーである、請求項16に記載の方法。前記オブジェクトクラスは、歯、歯茎およびソフト組織を含むグループの中の少なくとも2つのオブジェクトクラスを含む複数のオブジェクトクラスから求められる、請求項7に記載の方法。オブジェクトシーンの三次元3Dデータのオブジェクト分類の方法であって、異なる空間位相をもつ構成された光パターンのシーケンスでオブジェクトシーンを照明することと、前記構成された光パターンのそれぞれについてオブジェクトシーンの画像を取得することと、前記取得された画像に基づいてオブジェクトシーンの複数の点の座標を求めることと、各点について、前記取得された画像に基づいてバックグラウンド輝度値を求めることと、前記バックグラウンド輝度値に基づいて各点のオブジェクトクラスを求めることと、を含む方法。前記バックグラウンド輝度値は前記オブジェクトシーンの前記点の半透明性に応答する、請求項22に記載の方法。さらに各点についてオブジェクトカラーを求めることを含み、各点の前記オブジェクトクラスを求めることは、前記バックグラウンド輝度値および前記オブジェクトカラーに基づく、請求項22に記載の方法。さらに各点についてオブジェクトグレイスケール値を求めることを含み、各点の前記オブジェクトクラスを求めることは、前記バックグラウンド輝度値および前記オブジェクトグレイスケール値に基づく、請求項22に記載の方法。前記バックグラウンド輝度値を求めることは、正弦曲線の輝度関数を計算し、前記シーケンスにおける画像の前記点についての輝度値に数学的に当てはめることを含み、前記正弦曲線の輝度関数は、最大値および最小値をもち、前記バックグラウンド輝度値を前記正弦曲線輝度関数の最小値として求めることを含む、請求項22に記載の方法。前記オブジェクトクラスを求めることは、バックグラウンド輝度値をオブジェクトクラスに関連する少なくとも一つのしきい値と比較することを含む、請求項22に記載の方法。さらに前記座標にしたがって前記点のグラフィックディスプレイ表示を生成することを含み、前記点のそれぞれは、前記点のオブジェクトクラスを示すグラフィック表現を有する、請求項22に記載の方法。前記グラフィックディスプレイ表示を生成することは、前記オブジェクトシーンにおける前記点の表面マップ表現を生成することを含む、請求項28に記載の方法。前記グラフィックディスプレイ表示を生成することは、3D点クラウドディスプレイ表示を生成することを含む、請求項28に記載の方法。前記オブジェクトクラスを示す前記グラフィック表現は、カラーである、請求項28に記載の方法。前記オブジェクトクラスは、歯、歯茎およびソフト組織のグループのうちの少なくとも2つのオブジェクトクラスを含む複数のオブジェクトクラスから求められる、請求項22に記載の方法。オブジェクトシーンのオブジェクト分類のための装置であって、オブジェクトシーンを照明する照明源と、照明されたオブジェクトシーンの画像を取得し、前記オブジェクトシーンの2次元2D画像データを含む出力信号を提供するよう構成されたそつ増装置と、前記撮像装置と通信し、前記2D画像データに応じて前記画像に表される複数の座標について半透明度の値を求めるよう構成されたプロセッサと、を備え、前記プロセッサは、前記座標の半透明度の値に応じて前記座標のそれぞれについてオブジェクトクラスを判定する、前記オブジェクト分類のための装置。前記プロセッサは、前記2D画像データに応じて前記座標のそれぞれについてカラーを決め、前記座標の前記半透明度の値および前記カラーに応じて前記座標のそれぞれについてオブジェクトクラスを決定する、請求項33に記載の装置。前記プロセッサは、前記2D画像データに応じて前記座標のそれぞれについてオブジェクトグレイスケール値を決め、前記座標の前記半透明度の値および前記オブジェクトグレイスケール値に応じて前記座標のそれぞれについてオブジェクトクラスを決める、請求項33に記載の装置。オブジェクトシーンのオブジェクト分類のための装置であって、構成された光パターンのシーケンスでオブジェクトシーンを照らすよう構成されたプロジェクタと、前記シーケンスの構成された光パターンのそれぞれについて照らされたオブジェクトシーンの画像を取得するよう構成された撮像装置と、を備え、該撮像装置は、前記画像のそれぞれについて前記オブジェクトシーンの2次元2D画像データを含む出力信号を提供し、前記撮像装置と通信し、前記シーケンスについての前記2D画像データに応じて、前記オブジェクトシーンについて三次元3D座標および該3D座標のそれぞれについて半透明度の値を決めるよう構成されたプロセッサと、を備え、該プロセッサは、前記3D座標の前記半透明度の値に応じて前記3D座標のそれぞれのオブジェクトクラスを決める、前記オブジェクト分類のための装置。前記プロセッサは、前記2D画像データに応じて前記3D座標のそれぞれについてカラーを決め、前記3D座標の前記半透明度の値および前記カラーに応じて前記3D座標のそれぞれについて前記オブジェクトクラスを決める、請求項36に記載の装置。前記プロセッサは、前記2D画像データに応じて前記3D座標のそれぞれについてオブジェクトグレイスケール値を決め、前記3D座標についての前記半透明度の値および前記オブジェクトグレイスケール値に応じて前記3D座標のそれぞれについて前記オブジェクトクラスを決める、請求項36に記載の装置。したがって、口内空洞の画像についてオブジェクトを分類する方法が必要とされている。一面において、この発明は、口内空洞の画像についてオブジェクトを分類する方法を提供する。この方法は、口内空洞の少なくとも一部分を光りビームで照らし、照らされた部分の画像を取得することを含む。画像の複数の点について座標が決められ、それぞれの点について半透明値が求められる。オブジェクトのクラスは、それぞれの点について、その点の半透明値に基づいて判定される。もう一つの面によると、この発明は、オブジェクトシーンの3Dデータのオブジェクト分類の方法を特徴とする。この方法は、オブジェクトシーンを構成された光パターンで照らし、照らされたオブジェクトシーンの画像を取得することを含む。所得された画像に基づいてオブジェクトシーンにおける複数の点について座標が決められる。それぞれの点について半透明値が決められ、それぞれの点についてその点の半透明値に基づいてオブジェクトクラスが求められる。さらに他の面によると、この発明は、オブジェクトシーンの3Dデータのオブジェクト分類の方法を特徴とする。この方法は、それぞれ異なる空間位相をもつ構成された光パターンのシーケンスでオブジェクトシーンを照らすことを含む。構成された光パターンのそれぞれについてオブジェクトシーンの画像が取得される。取得された画像に基づいてオブジェクトシーンにおける複数の点の座標が決められる。取得された画像に基づいてそれぞれの点のバックグラウンド強度値intensity、輝度値が決められ、その点のバックグラウンド強度値に基づいてオブジェクトクラスが求められる。さらにもう一つの面によると、この発明は、オブジェクトシーンのオブジェクト分類のための装置を特徴とする。この装置は、オブジェクトシーンを照らす照明源と、撮像装置およびこの撮像装置と通信するプロセッサを備える。撮像装置は、照らされたオブジェクトシーンの画像を取得しそのオブジェクトシーンの2D画像データを含む出力信号を出力するよう構成されている。プロセッサは、2D画像データに応じて画像に表される複数の座標の半透明値を決めるよう構成されている。プロセッサは、座標の半透明値に応じて座標のそれぞれについてオブジェクトクラスを決める。さらにもう一つの面では、この発明は、オブジェクトシーンのオブジェクト分類のための装置を特徴とする。この装置は、投影機プロジェクタ、撮像装置および撮像装置と通信するプロセッサを備える。プロジェクタは、オブジェクトシーンを構成された光パターンのシーケンスで照らすよう構成されている。撮像装置は、シーケンスにおけるそれぞれの構成された光パターンについて照明されたオブジェクトシーンの画像を取得するよう構成されている。撮像装置は、画像のそれぞれについてオブジェクトシーンの2D画像データを含む出力信号を出力する。プロセッサは、オブジェクトシーンの3D座標を求め、そのシーケンスの2D画像データに応じて3D座標のそれぞれについての半透明値を求めるよう構成されている。プロセッサは、3D座標の半透明値に応じて3D座標のそれぞれについてオブジェクトクラスを求める。この発明の上述の利点およびさらなる利点は、図面と関連して以下の説明を参照することにより明らかになる。図において参照番号は構造エレメントおよび事項を示す。説明のため、すべての図においてすべてのエレメントにラベルをつけることはしていない。図は必ずしも等倍ではなく、この発明の原理を示すために強調がなされている。図面に示される例示的な実施例を参照して教示内容を詳細に説明する。この教示内容は、種々の実施例および例に関連して説明するが、この発明がそれらの実施例に限定されることを意図していない。そうではなく、この発明は、当業者にとって明らかなように、種々の代替物、修正、および均等物を包含する。この発明にアクセスする当業者は、追加的な実行、修正および実施例、他の用途分野などを認識するであろうし、それらはここに説明するこの発明開示の範囲内のものである。この発明の方法は、動作可能な態様でのここに記載される任意の実施例およびその組み合わせを含む。まず全体的に説明すると、この発明の実施例の方法は、計測された3Dオブジェクトシーンの迅速な自動化されたオブジェクト分類を可能にする。この明細書でオブジェクト分類は、計測されたオブジェクトについて複数のありうるオブジェクトクラスからオブジェクトのタイプまたはクラスを決めることをいう。この方法は、データ取得中の3D計測手順において実行することができる。代替的に、この方法は、既に取得したデータで計測手順を完了した後に実施することもできる。種々の実施例において、オブジェクトシーンは、光ビームで照らされ、画像が取得される。画像の点について座標が決められ、点のそれぞれについて半透明値が求められる。オブジェクトクラスは、それぞれの点についてその点の半透明値に基づいて決められる。オプションとして、角点のグレイスケールまたは画像データがオブジェクトクラスを決定するための補助として使用される。以下に説明する具体的な実施例では、この方法は、歯科分野において臨床医によって行われる計測のような、口内空洞の3D計測中またはその後の3Dデータについてのオブジェクト分類に関する。計測された表面は、歯のエナメル面、歯の象牙質構造、歯茎、その他種々の歯科構造物支柱、挿入物および充填物および柔らかい組織たとえば、舌、唇を含むことができる。口内空洞計測の3D計測データの分類は、異なるオブジェクトクラスに対応する3Dデータの間の区別を可能にする。異なるタイプのオブジェクトを区別する能力は、計測されたオブジェクトシーンにおけるオブジェクトクラスを示す態様で3D計測データがディスプレイ表示されることを可能にする。さらに、関心のないオブジェクトからの3D計測データは、そのように扱うことができる。たとえば、口内空洞計測分野において計測視野における舌または唇の動きは、妨げになるオブジェクトkらデータが取得されるようにすることがある。望まないデータは、廃棄するなどして所望のオブジェクトシーン、すなわち歯および歯茎の計測を阻害することがないようにしなければならない。この方法は、複数のオブジェクトクラスをもつオブジェクトシーンについて3D計測データが取得される医療その他の分野で使用することもできる。以下に説明する実施例では、3D計測システムは、干渉縞投影その他の技術によって生成される構成された照射パターンを使用する。撮像コンポーネントは2D画像を取得し、これがオブジェクトの構成された照射に基づいてオブジェクト表面の点の位置情報を求めるために使われる。米国特許5870191は、干渉縞の投影に基づく3D計測に使用することができるアコーディオン縞干渉法を記述している。AFIベースの3D計測システムは、オブジェクト表面に干渉縞パターンを投影するために、典型的には2つの近接しておかれたコヒーレント光源を使用する。縞パターンの画像は、縞パターンの少なくとも3つの空間相に対して取得される。図1は、一つまたは複数のオブジェクト22の3D画像を得るために使用されるAFIベースの3D計測システムを示す。縞投影機18によって発生された2つのコヒーレント光ビーム14Aおよび14Bが干渉縞26のパターンでオブジェクト22の表面を照射するのに使用される。オブジェクト22での縞パターンの画像が、撮像システムまたはレンズ30によって光検出器34のアレイを含む撮像装置に形成される。たとえば、検出器アレイ34は2次元の電荷結合デバイスCCD撮像アレイであってよい。検出器アレイ34によって発生された出力信号はプロセッサ38に提供される。この出力信号はアレイ34の各光検出器で受け取られた光の強度についての情報を含んでいる。光偏光子42が散乱光の主たる偏光成分と合致するように指向されている。制御モジュール46が縞投影機18から放射された2つのコヒーレント光ビーム14のパラメータを制御する。制御モジュール46は、2つのビーム14の位相差を調整するための位相シフトコントローラ50、およびオブジェクト22における干渉縞26のピッチまたはスペクトルを調節するための空間周波数コントローラ54を含む。縞パターンの空間周波数は縞投影機18におけるコヒーレント光放射の2つの仮想光源の分離、仮想光源からオブジェクト22までの距離、および放射の波長によって求められる。この仮想光源は、光放射が出されている見かけ状の点であり、光放射の実際の光源はどこかほかに位置していてよい。プロセッサ38および制御モジュール46は、位相差および空間周波数の変化に関し、光検出器アレイ34からの信号の処理を調和させるため通信し、プロセッサ38は、縞パターンの画像に従ってオブジェクト表面についての3D情報を判断する。プロセッサ38は、縞パターンの連続する位相シフトの後に生成される一連の2次元画像におけるピクセルの強度に基づき、各ピクセルについて撮像システム30および検出器アレイ34からオブジェクト表面までの距離を計算する。こうしてプロセッサはオブジェクト表面を表す点のクラウドすなわち表面マップとしてディスプレイすることができる1組の3D座標を生成する。プロセッサ38は、計測手順の間に生成される3Dデータを格納するためのメモリモジュール58と通信する。ユーザインターフェイス62は、入力デバイスおよびディスプレイを含んでおり、臨床医のようなオペレータが操作コマンドを入力し、取得された3D情報をリアルタイムに近い態様で観察すること可能にする。たとえば、オブジェクト22の表面の異なる領域が計測され追加的な3D計測データが取得されるにつれて、オペレータは、点クラウドすなわち表面マップのグラフィック表現の成長のディスプレイを観察することができる。図2は、口内空洞の3D計測データを得るのに使用することができる操作可能なウォンド66の形の手持ち式の3D計測デバイスを示す。ウォンド66は、可撓性のケーブル74に結合されている本体部分70を含む。ウォンド66は、その投射端82の近くから投射され計測すべき表面を照射する構成された光パターン78を生成する。たとえば、構成された光パターン78は、図1に関連して説明したAFI計測システムの原理に基づく干渉縞パターンであってよい。ウォンド66は、歯列弓の一部分の3Dデータを取得するのに使用してもよい。ウォンドは臨床医によって口内空洞内で操作されてよく、構成された光パターン78で照射することができるすべての表面について3Dデータを得ることができる。図3は、図2のウォンド66のような手持ちの3D計測デバイスを使用して上部歯列弓を計測する応用を示す。この例では、ウォンド66は、AFIタイプの3D計測システムの操作可能なコンポーネントである。歯列弓のほお側のスキャンの一部の間に、ウォンド66から縞が計測視野94において歯86および付近のゴム質組織90に投影される。この計測スキャンから得られる3Dデータは、は86および歯茎90の計測表面を示す3D点クラウドすなわち表面マップたとえば、ワイヤーフレーム表現として臨床医にディスプレイ表示されるのが好ましい。図1も参照すると、撮像アレイ34が計測視野94内で歯86および付近の歯茎90に投影された縞パターンの画像を受け取る。エナメルの半透明性により、投影された縞パターンのいくつかは歯86の表面を浸透し表面下領域で散乱される。散乱光は、典型的には縞パターンの画像の品質を低下させる。半透明の度合いが、表面を浸透し散乱する縞パターンの光量を決める。表面下の領域からの散乱光の寄与が表面での縞照明からの散乱光の寄与より大きいならば、画像における縞パターンの見かけ上の位置すなわち、見かけ上の位相は、歯86の表面上の縞パターンの実際の位置とは異なる。縞プロジェクタ18は表面知覚の内部拡散を増大させる照明波長を使用する。たとえば、縞照明は紫外線またはより短い可視波長たとえば、約350mmから500mmを含むことができ、これらの波長は、長い波長よりも表面でより多くの散乱を生じ、表面下への浸透はより小さい。さらに、縞パターンは、浅い表面下領域から散乱する光が縞パターンの画像へのほぼ均一なバックグランド光寄与になるよう、高い空間周波数をもつように構成するのが好ましい。歯86のための3Dデータを求めるための2D画像の処理中は、表面下領域からのバックグラウンド寄与は無視される。さらに、表面下領域からの空間的に変化する輝度の寄与によって生じる残留誤差の程度は、前記寄与がそれぞれの歯86の表面下の浅い領域に制限されるのでより小さい。実施例では、投影される縞パターンの波長は、405mmであり、歯の表面における縞パターンの空間周波数すなわちピッチは、少なくとも1縞mm1mmあたり1つの縞である。図4は、オブジェクトシーンの3Dデータのためのオブジェクト分類の方法100の実施例のフローチャートである。方法100は、構成された光パターンでオブジェクトシーンを照明することを含むステップ110。例として、構成された光パターンは、コヒーレント干渉性の光ビームの干渉またはシャドウマスク投影によって生成されるストライプ状の輝度パターンであることができる。照明されたオブジェクトシーンの画像が取得されるステップ120。応用によっては、オブジェクトシーンは、3D撮像デバイスの計測視野に対応し、計測視野がより大きいオブジェクトシーンの他の領域を含むよう撮像デバイスを操作することによりより大きなオブジェクトシーンが計測される。オブジェクトシーンの表面上の3D点の座標は、取得された画像から決められるステップ130。それぞれの計測された3D点の半透明値が決められるステップ140。オブジェクトシーンは、互いに区別できるオブジェクトを含むことができる。たとえば、2つのオブジェクトは、異なる半透明性を示す異なる材料で構成されていることがある。こうして、前記点について、半透明性を利用してオブジェクトのタイプ、すなわちオブジェクトクラスを決めることができるステップ150。オブジェクトの分類は、半透明度の値を異なるタイプのオブジェクトに関連する一つまたは複数のしきい値と比較することに基づくことができる。たとえば、オブジェクトの分類は、半透明度の値の複数のレンジ範囲のうちどのレンジが前記点の半透明度の値を含むかを判定して行うことができる。この例では、半透明度の値の各レンジが特異なオブジェクト分類に対応する。オプションとして、対応するオブジェクトの表面から散乱される光の大きさに対応する反射値を、半透明度の値と組み合わせて使用してオブジェクトクラスを判定することができる。この場合、反射値は、半透明度の値と組み合わせて、種々のオブジェクトクラスに関連する複数の反射しきい値またはしきい値のレンジと比較される。オブジェクトシーンのグラフィックディスプレイ表示が生成されるステップ160。このディスプレイ表示は、前記点のそれぞれについてのオブジェクトクラスの表示を含む。たとえば、ディスプレイ表示は、3D表面マップ表現であってよく、ワイヤフレーム表現、表面エレメント描画などがオブジェクトクラスを示すために異なる色で表示される。それぞれの点のオブジェクトクラスを示すためにその他のグラフィックパラメータを使うことができる。別の例では、ディスプレイ表示は、3D点クラウドであることができ、各点がそのオブジェクト分類に関連する色をもつ。実施例によっては、グラフィックディスプレイ表示は、オブジェクトシーンの異なる領域を区分し区別するための境界線などの特徴をグラフィックオブジェクトに含ませることができ、異なるオブジェクトが容易に認識される。オプションとして、オブジェクトシーンの照明された領域のカラー画像が取得される。各点について得られたカラーデータは、前記点のオブジェクトクラスを決めるため、前記点の半透明度の値と組み合わせて使われることができる。カラー画像は、白光源またはブロードバンド光源のような補助光源または消極照明passivelightingの下で取得することができ、カラーによる区別を行う能力を改善するのに使用することができる。代替実施例では、赤、緑、青の発光ダイオードLEDのようなスペクトル光源の連続動作を使用してRGB画像を生成する。このようにして、単色里増装置を使用してオブジェクト分類を補助するカラーデータを生成することができる。別のオプションでは、オブジェクトシーンの照明された領域のグレイスケール画像が取得される。それぞれの点のオブジェクトグレイスケール値は、前記点の半透明度の値と組み合わせて使用され、前記点のオブジェクトクラスが求められる。グレイスケール画像は、消極照明または補助光源を使用して取得することができる。図5は、オブジェクトシーンの3Dデータのオブジェクト分類方法200の実施例のフローチャートである。方法200は、異なる空間位相の構成された光パターンのシーケンスでオブジェクトシーンを照明することを含むステップ210。構成された光パターンは、一方向に正弦曲線の輝度変化をもつ干渉輝度パターンであるのが好ましい。正弦曲線の輝度変化は、たとえば、図1に関して上述した2つのコヒーレントビームの干渉によって生成される。前記シーケンスは、それぞれが他の2つの正弦曲線輝度パターンから120度オフセットされている空間位相をもつ1組の3つの正弦曲線輝度パターンを含むのが好ましい。前記シーケンスの光パターンのそれぞれについて、照明されたオブジェクトシーンの画像が取得されるステップ220。構成された光パターンのシーケンスの画像に基づいてオブジェクトシーンの複数の点について3Dデータが求められるステップ230。画像のシーケンスからそれぞれの点のバックグラウンド輝度値が計算されるステップ240。概して、オブジェクトシーンの点のバックグラウンド輝度値は、オブジェクトシーンを照らす他の光源が低レベルに維持され、画像取得時間が十分短ければ、主として、その点に関連するオブジェクトの半透明度による。こうしてバックグラウンド輝度値は、前記点の半透明性すなわち、半透明度の値の目安として使用することができる。3つの正弦曲線の輝度パターンの投影に基づく実施例では、ある点のバックグラウンド輝度値は、まず正弦曲線の輝度変化を、照明されたオブジェクトシーンの2D画像におけるその点の箇所についての3つの輝度値に数学的に当てはめることによって求める。たとえば、この数学的当てはめは、正弦関数の最小二乗法であることができる。バックグラウンド輝度は、前記シーケンスの全ての画像に存在し、コントラストを低下させる。バックグラウンド輝度の値は、当てはめられた正弦関数の最小値として求められる。バックグラウンド輝度値は、半透明度の値に密接に関係しているので、バックグラウンド輝度のレベルを前記点についてのオブジェクトのタイプ、すなわちオブジェクトクラスを決めるために使用することができ、たとえば、バックグラウンド輝度値を、異なるタイプのオブジェクトに関連する一つまたは複数のしきい値またはバックグラウンド輝度値のレンジと比較することによって決めることができる。さらに別の実施例では、オブジェクト分類は、オブジェクト分類が、当てはめられた正弦関数の最大値を一つまたは複数のしきい輝度値と比較することを含む、2ステップの比較を含んでいる。オブジェクトシーンのグラフィックディスプレイ表示が生成されステップ260、点のそれぞれについてオブジェクトクラスの表示を含む。ディスプレイは、図4に関連して上述したように、表面マップ表現の任意のタイプまたは3D点クラウドであることができ、カラーその他のグラフィックの特徴が異なるオブジェクトクラスおよび構成を示すために使われる。オプションとして、オブジェクトシーンのカラーまたはグレイスケールの画像が取得され、バックグラウンド輝度値と組み合わせて使用され、オブジェクトクラスの判定が行われる。上述の実施例は、主として構成された光パターンを使用してオブジェクトシーンが照明される場合のオブジェクト分類に関するものであったが、半透明性の判定によるオブジェクト分類もより一般的な照明条件の下で実施することができる。たとえば、オブジェクト上の点または領域についての半透明性が決められる任意の態様で、オブジェクトシーンを光ビームで照射することができる。光コヒーレンストモグラフopticalcoherencetomographyOCTシステムおよび共焦点検鏡法システムは、半透明計測およびオブジェクト分類のために使うことができる計測システムの例である。波長すなわち空間幅のような光ビームの特性は、異なるオブジェクトクラスの間を区別するのに最も助けになるよう選ぶことができる。さらに、オブジェクト/シーンのグレイスケールまたはカラー画像は、オブジェクト分類の能力を改善するため種々の実施例で利用することができる。この発明を特定の実施例に関して説明したが、特許請求の範囲に記載されるこの発明の精神および範囲から離れることなく種々の変更が可能であることは、当業者にとって自明であろう。