"自然光で照明された対象物を撮影することにより、前記対象物の反射率を算出する反射率算出装置であって、画素毎に対象物の反射スペクトルを含む、自然光で照明された対象物の撮影画像データを取得する画像取得部と、前記撮影画像データを前記対象物の参照画像データとして取得し、さらに、前記対象物の形状を模擬した形状を有し、かつ前記撮影と同じ照明条件により同じ陰影を有する白色参照モデルの白色参照データを取得し、前記参照画像データのうち前記白色参照モデル上の陰部分に対応する第1の部分参照画像データと、前記白色参照モデル上の前記陰部分に近接する非陰部分に対応する第2の部分参照画像データとの差分と、前記陰部分に対応する白色参照データの値とに基づいて、前記対象物の陰部分に応じた照明光の光強度の減衰率を算出する減衰率算出部と、前記対象物の撮影時の照明光の光強度のスペクトルを表す白色基準データに対して、前記光強度の減衰率を用いて補正を行うデータ補正部と、補正された白色基準データと前記撮影画像データとを用いて前記対象物の反射率を算出する反射率算出部とを有することを特徴とする反射率算出装置。前記減衰率算出部は、前記非陰部分の選択を、前記第1の部分参照画像データの反射スペクトルと前記第2の部分参照画像データの反射スペクトルとの間の類似度に基づいて行う、請求項1に記載の反射率算出装置。前記減衰率算出部は、前記第1の部分参照画像データの反射スペクトルと前記第2の部分参照画像データの反射スペクトルとの間の、同じ波長同士の値の差分の絶対値を合計することにより得られる類似度に基づいて前記非陰部分の選択を行う、請求項2に記載の反射率算出装置。前記減衰率算出部は、前記対象物を少なくとも2方向から撮影した撮影画像に基づいて作成された前記対象物の3次元の仮想モデルを前記白色参照モデルとして用いる、請求項1~3のいずれか1項に記載の反射率算出装置。さらに、複数の白色基準データを、各白色基準データを測定したときの日時、位置、および天候の少なくとも1つの属性情報を含む測定条件と関係付けて記録したデータベース部と、反射率スペクトル分布を算出するために前記対象物を撮影した時の撮影日時、撮影位置、および撮影時の天候の少なくとも1つの属性情報を含む撮影条件を用いて、前記データベース部から、前記複数の白色基準データの1つを抽出する白色基準データ抽出部を、有する請求項1~4のいずれか1項に記載の反射率算出装置。自然光で照明された対象物を撮影することにより、前記対象物の反射率を算出する反射率算出装置における反射率算出方法であって、前記反射率算出装置は、前記対象物の撮影により、画素毎に反射スペクトルを含む前記対象物の撮影画像データを参照画像データとして取得するとともに、前記対象物の形状を模擬した形状を有し、かつ前記撮影と同じ照明条件により同じ陰影を有する白色参照モデルの白色参照データを取得し、前記参照画像データのうち前記白色参照モデル上の陰部分に対応する第1の部分参照画像データと、前記白色参照モデル上の前記陰部分に近接する非陰部分に対応する第2の部分参照画像データとの差分と、前記陰部分に対応する白色参照データの値とに基づいて、前記対象物の陰部分に応じた照明光の光強度の減衰率を算出し、前記対象物の撮影時の照明光の光強度のスペクトルを表す白色基準データに対して、前記光強度の減衰率を用いて補正を行い、補正された前記白色基準データと前記撮影画像データとを用いて前記対象物の反射率を算出する、ことを特徴とする反射率算出方法。自然光で照明された対象物を撮影することにより、前記対象物の反射率スペクトル分布を算出する反射率算出方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、前記対象物の撮影により、画素毎に反射スペクトルを含む前記対象物の撮影画像データを参照画像データとして取得するとともに、前記対象物の形状を模擬した形状を有し、かつ前記撮影と同じ照明条件により同じ陰影を有する白色参照モデルの白色参照データを取得し、前記参照画像データのうち前記白色参照データの前記白色参照モデル上の陰部分に対応する第1の部分参照画像データと、前記白色参照データの前記白色参照モデル上の前記陰部分に近接する非陰部分に対応する第2の部分参照画像データとの差分と、前記陰部分に対応する白色参照データの値とに基づいて、前記対象物の陰部分に応じた照明光の光強度の減衰率を算出し、前記対象物の撮影時の照明光の光強度のスペクトルを表す白色基準データに対して、前記光強度の減衰率を用いて補正を行い、補正された前記白色基準データと前記撮影画像データとを用いて前記対象物の反射率を算出する、処理をコンピュータに実行させるプログラム。上記方法では、圃場内の稲体のように、対象物が比較的平面的であるため、対象物に陰影が生じない。しかし、1個の野菜や10個程度の野菜のように、表面凹凸があり、照明光によって陰影が生じる測定対象物の場合、陰部分の照明光の光強度を得ることができないため、上記基準板を用いて反射率を算出しようとしても、正確な反射率のスペクトルを算出することは難しい。また、陰部分の光強度のスペクトルは、非陰部分における照明光の光強度のスペクトルを波長全域にわたって一律に低下したものではないため、陰部分の反射率を正確に算出することはできない。そこで、本発明は、上記方法とは異なる方式により、白色板等の基準板を撮影することなく、測定対象物の陰部分について正確に反射率を算出することができる反射率算出装置、反射率算出方法、及びプログラムを提供することを目的とする。本発明の一態様は、自然光で照明された対象物を撮影することにより、前記対象物の反射率を算出する反射率算出装置である。当該反射率算出装置は、画素毎に対象物の反射スペクトルを含む、自然光で照明された対象物の撮影画像データを取得する画像取得部と、前記撮影画像データを前記対象物の参照画像データとして取得し、さらに、前記対象物の形状を模擬した形状を有し、かつ前記撮影と同じ照明条件により同じ陰影を有する白色参照モデルの白色参照データを取得し、前記参照画像データのうち前記白色参照モデル上の陰部分に対応する第1の部分参照画像データと、前記白色参照モデル上の前記陰部分に近接する非陰部分に対応する第2の部分参照画像データとの差分と、前記陰部分に対応する白色参照データの値とに基づいて、前記対象物の陰部分に応じた照明光の光強度の減衰率を算出する減衰率算出部と、前記対象物の撮影時の照明光の光強度のスペクトルを表す白色基準データに対して、前記光強度の減衰率を用いて補正を行うデータ補正部と、補正された白色基準データと前記撮影画像データとを用いて前記対象物の反射率を算出する反射率算出部とを有する。本発明の他の一態様は、自然光で照明された対象物を撮影することにより、前記対象物の反射率を算出する反射率算出装置における反射率算出方法である。前記反射率算出装置は、前記対象物の撮影により、画素毎に反射スペクトルを含む前記対象物の撮影画像データを参照画像データとして取得するとともに、前記対象物の形状を模擬した形状を有し、かつ前記撮影と同じ照明条件により同じ陰影を有する白色参照モデルの白色参照データを取得し、前記参照画像データのうち前記白色参照モデル上の陰部分に対応する第1の部分参照画像データと、前記白色参照モデル上の前記陰部分に近接する非陰部分に対応する第2の部分参照画像データとの差分と、前記陰部分に対応する白色参照データの値とに基づいて、前記対象物の陰部分に応じた照明光の光強度の減衰率を算出し、前記対象物の撮影時の照明光の光強度のスペクトルを表す白色基準データに対して、前記光強度の減衰率を用いて補正を行い、補正された前記白色基準データと前記撮影画像データとを用いて前記対象物の反射率を算出する。また、本発明のさらに他の一態様は、自然光で照明された対象物を撮影することにより、前記対象物の反射率スペクトル分布を算出する反射率算出方法をコンピュータに実行させるプログラムである。当該プログラムは、前記対象物の撮影により、画素毎に反射スペクトルを含む前記対象物の撮影画像データを参照画像データとして取得するとともに、前記対象物の形状を模擬した形状を有し、かつ前記撮影と同じ照明条件により同じ陰影を有する白色参照モデルの白色参照データを取得し、前記参照画像データのうち前記白色参照データの前記白色参照モデル上の陰部分に対応する第1の部分参照画像データと、前記白色参照データの前記白色参照モデル上の前記陰部分に近接する非陰部分に対応する第2の部分参照画像データとの差分と、前記陰部分に対応する白色参照データの値とに基づいて、前記対象物の陰部分に応じた照明光の光強度の減衰率を算出し、前記対象物の撮影時の照明光の光強度のスペクトルを表す白色基準データに対して、前記光強度の減衰率を用いて補正を行い、補正された前記白色基準データと前記撮影画像データとを用いて前記対象物の反射率を算出する、処理をコンピュータに実行させる。上述の態様の反射率算出装置、反射率算出方法、及びプログラムは、白色板等の基準板を撮影することなく、対象物の陰部分について正確に反射率を算出することができる。以下、本発明の反射率算出装置、反射率算出方法およびプログラムについて説明する。図1は、本実施形態の反射率算出装置を用いた反射率算出システム以降、システムという10を説明する図である。反射率算出システム図1に示す反射率算出システム10は、撮影装置12と、反射率算出装置14と、を有する。撮影装置12は、圃場で生育中の1つのキャベツを測定対象物Sとし、自然光を照明光として測定対象物Sを撮影する。撮影装置12は、HSカメラを有する。HSカメラは、測定対象物Sが自然光で照明されたとき、測定対象物Sの表面で反射した反射光を、バンドパスフィルタ等を用いて複数の波長帯域、例えば数10帯域以上に分けて撮像する撮像デバイスを有する。したがって、撮影装置12で撮影された画像の各画素は、波長毎の反射光のスペクトル、すなわち反射スペクトルを有する。撮影装置12の撮影により得られた画像データは、反射率算出装置14に送られる。反射率算出装置14は、撮影装置12で撮影された測定対象物Sの撮影画像の画像データを取得する一方、測定対象物Sの撮影時の照明光の光強度のスペクトルを表す白色基準データに対して、測定対象物Sに生じる陰部分A図1参照に応じて補正を行う。反射率算出部14は、さらに、補正された白色基準データと撮影画像の画像データとを用いて測定対象物Sの反射率を撮影画像内の画素毎に算出する。このように算出された測定対象物Sの反射率は、波長毎に値を持つスペクトルであるので、この反射率は、測定対象物Sの特性、例えば、キャベツの成熟度合いや甘みの特性を推定するために用いられる。反射率算出装置14は、白色基準データに対して、測定対象物Sに生じる陰部分A図1参照に応じて補正を行うので、測定対象物Sの陰部分Aを含む表面における照明光の光強度のスペクトルを精度良く求めることができる。このため、測定対象物Sの非陰部分明部分はもちろん陰部分Aにおける反射率も精度良く求めることができ、測定対象物Sの特性をより精度よく推定することができる。このようなシステム10では、白色基準データを補正するために、後述するように、照明光の光強度の減衰率Rを画素毎に算出する。光強度の減衰率Rは、波長毎に分布を持つスペクトルとして算出され、白色基準データデータから陰部分Aにおける照明光の光強度のスペクトルを算出する際に用いられる。この光強度の減衰率Rを算出するために、測定対象物Sを撮影装置12で事前に撮影した測定対象物Sの参照画像データと、白色参照モデルの白色参照データとが用いられる。白色参照モデルとは、事前の撮影と同じ照明条件光源の高度と方位下において同じ陰影を有するように測定対象物Sの形状を模擬したモデルである。白色参照モデルでは、表面の反射率が1、すなわち、入射した光を表面で完全に反射するモデルである。図2は、測定対象物Sを模擬した白色参照モデルS’を示している。以下、本実施形態の反射率算出装置14、および白色基準データを補正することにより反射率を算出する方法を詳細に説明する。反射率算出装置図3は、撮影装置12と、反射率算出装置14の構成を示す図である。撮影装置12は、測定対象物Sを互いに異なる方向から撮影するHSカメラ以降、単にカメラという12a,12bを有する。カメラ12a,12bを用いて互いに異なる方向から撮影対象物Sを撮影するのは、測定対象物Sの3次元情報を取得して、図2に示すような白色参照モデルS’を作成するためである。カメラ12a,12bはそれぞれ、測定対象物Sを撮像する撮像デバイスの他に、カメラ12a,12bの撮影位置の情報を取得するためのGPS位置取得ユニット16a,16bと、撮影日時の情報を取得する日時取得ユニット17a,17bと、を有する。カメラ12a,12bは、撮影された測定対象物Sの撮影画像データおよび取得した撮影位置の情報および撮影日時の情報を、反射率算出装置14に送る。反射率算出装置14は、CPU20と、ROM22と、RAM24と、記憶部26と、入力部28と、を有するコンピュータによって形成される。この他に、反射率算出装置14は、図示されないマウスやキーボードを含む入力操作系と、撮影画像や反射率算出中のデータや情報を画面表示する図示されないディスプレイと接続されている。ROM22は、起動することによりコンピュータが各処理を実行するOSおよび各種ソフトウェアが記憶されている。RAM24は、後述する反射率算出の過程で生成される各種処理データを記憶する。記憶部26は、後述するような測定対象物Sの反射率を算出するためのプログラムを記憶するほか、算出された反射率のデータを記憶する。さらに、記憶部26は、種々の測定日時および測定位置において測定された白色基準データ、および種々の日時および位置における太陽高度表および太陽方位の情報を記憶する。入力部28は、カメラ12a,12bと、後述する天候データベース31と接続されており、画像データ及び各種情報を受信する。CPU20は、反射率算出装置14の各部分の動作の制御と管理を行い、さらに、反射率モジュール30の処理の制御と管理を行う。CPU20は、記憶部26に記憶されたプログラムを実行することにより、反射率算出モジュール30を生成する。すなわち、反射率算出モジュール30は、CPU26が記憶部26の記憶するプログラムを読み出して実行することにより生成されるソフトウェアモジュールである。反射率算出モジュール30は、後述するように、画像取得部32と、白色モデル作成部34と、減衰率算出部36と、白色基準データ抽出部38と、データ補正部40と、反射率算出部42と、を有する。したがって、CPU20がプログラムを実行するとき、CPU20は、画像取得部32と、白色モデル作成部34と、減衰率算出部36と、白色基準データ抽出部38と、データ補正部40と、反射率算出部42の機能を実質的に担う。図4は、反射率算出モジュール30を説明する図である。反射率算出モジュール30は、図4に示すように、画像取得部32と、白色モデル作成部34と、減衰率算出部36と、白色基準データ抽出部38と、データ補正部40と、反射率算出部42と、を有する。画像取得部32は、入力部28に入力された撮影画像データを取得する。カメラ12aにより撮影された測定対象物Sの撮影画像データは、参照画像データとして取得されて白色モデル作成部34に振分けられるほか、反射率の算出に用いる撮影画像データとして取得されて反射率算出部42に振分けられる。カメラ12bにより撮影された測定対象物Sの画像データは、別の参照画像データとして白色モデル作成部34に振分けられる。白色モデル作成部34は、カメラ12a,12bで撮影された測定対象物Sの参照画像データを用いて図2に示す白色参照モデルS’を作成する。具体的には、カメラ12a,12bは、互いに異なる方向から測定対象物Sを撮影するので、カメラ12a,12bで撮影された2つの参照画像の画像データから、測定対象物Sの3次元位置情報を取得することができる。測定対象物Sの3次元位置情報を取得するために事前に行うキャリブレーションは、周知の方法が用いられる。例えば特開2006-250889号公報に記載される方法を用いてキャリブレーションが行われる。また、キャリブレーションの一例として以下の方法が用いられてもよい。すなわち、カメラ12a,12bを用いて事前にチェッカーボードが撮影され、チェッカーの交点の撮影空間内の3次元の位置座標列と、各撮影画像内の2次元の位置座標列とを用いて、2つの撮影画像における2次元位置座標を撮影空間内の3次元位置座標に変換するための行列および変換パラメータの値が同定される。キャリブレーションにより得られた行列、変換パラメータの値は、記憶部26に記憶される。白色モデル作成部34は、記憶された行列、変換パラメータの値を読み出して、カメラ12a,12bで撮影された2つの参照画像内の測定対象物Sの各位置の2次元位置座標から3次元位置座標を算出する。白色モデル作成部34は、算出された3次元位置座標で規定される撮影空間内の点を直線あるいは曲線により結ぶことにより、測定対象物Sの外観形状を得る。この外観形状は、上記各点を結ぶ直線あるいは曲線の途中に補間点を作成することにより、測定対象物Sを模擬した滑らかな外観形状とすることもできる。こうして、測定対象物Sを模擬した仮想モデルが得られる。図5A、図5Bは、測定対象物Sをカメラ12aにより撮影することにより得られる参照画像Grefと測定対象物Sの参照画像データの一例を示す図である。図5A、図5Bは、判りやすく説明するために、撮影される参照画像を10画素×10画素のサイズとし、各画素は波長λ1~λ15の反射スペクトルを有する場合を例示している。実際の参照画像の画素数およびスペクトルの波長数は、10画素×10画素及び15波長より大きい。図5Aに示す撮影された測定対象物Sの参照画像Grefの左上端の画素をP1,1とし、右下端の画素をP10,10とし、右上端の画素をP10,1として、各画素の位置を定めたとき、画素P1,1~画素P10,10は、図5Bに示すように、画素毎に、波長λ1~λ15の値を有する。図5Bに示す例では、各画素は、8ビット階調でサンプリングされて0~255値255が最高階調値の値を有する。白色モデル作成部34は、さらに、測定対象物Sの外観形状を有する3次元の仮想モデルの表面に反射率1を与える。一方、参照画像Grefの撮影条件の属性情報撮影日時、撮影位置は、カメラ12a,12bから送られて記憶部26に記憶されるので、白色モデル作成部34は、この撮影条件と、記憶部26に記憶されている太陽高度表および太陽方位の情報とを用いて、上記撮影条件に最も近い太陽高度と太陽方位を求める。白色モデル作成部34は、抽出した太陽高度と太陽方位を、参照画像Grefを取得したときの測定対象物Sの照明条件と同じ照明条件として定め、作成された上記3次元の仮想モデルに対して、周知のレイトレーシング法を用いて陰影処理を施す。なお、例えば8ビットの階調0~255で陰影処理を行う場合、仮想モデル上の非陰部分明部分の各画素は各波長で255最高階調値の一定値を持つ。仮想モデル上の陰部分の各画素は各波長で255最高階調値以下の一定値を持つ。陰影処理の施された上記仮想モデルは、測定対象物Sの形状を模擬したモデルであり、かつ、参照画像Grefの撮影時の照明条件を再現することにより同じ陰影を有する白色参照モデルS’となっている。すなわち、陰影処理により、図2に示される白色参照モデルS’が得られる。白色モデル作成部34は、陰影処理が施された3次元の仮想モデルを、カメラ12a、12bのいずれか一方、例えば、カメラ12aの視野で見た2次元画像になるようにレンダリングする。このように、カメラ12aの視野で見た2次元画像になるようにレンダリングするのは、測定対象物Sの反射率を求めるときに撮影画像の視野としてカメラ12aの視野が基準の視野として用いられるためである。したがって、測定対象物Sの反射率を求めるときに撮影画像の視野としてカメラ12bの視野が用いられる場合、カメラ12bの視野で見た2次元画像になるようにレンダリングが行われる。これにより、白色モデル作成部34は、カメラ12aから見た白色参照モデルS’の2次元画像の画像データである白色参照データDwを取得する。取得した白色参照データDwは記憶部26に記憶される。図5Aの右側には、陰影処理が施された3次元の仮想モデルをカメラ12aの視野で見るようにレンダリングされた2次元画像Gwの一例が示されている。さらに、図6には、2次元画像Gwの白色参照データDwの一例が示されている。白色参照モデルS’に照射される照明光の光強度は、非陰部分において波長λ1~λ15のいずれにおいても階調値が最高8ビットの階調では255になるように、設定されている。したがって、白色参照データDwは、いずれの画素において波長λ1~λ15における値が同じである。図6に示す白色参照データDwでは、画素P3,2~画素P5,2は最高階調値でないため、陰部分である。減衰率算出部36は、白色参照データDwの中から陰部分階調値が255でない部分を抽出し、さらに、参照画像Grefの参照画像データのうち白色参照モデルS’上の陰部分に対応する部分参照画像データDsp1と、上記陰部分に近接する白色参照モデルS’上の非陰部分に対応する部分参照画像データDsp2との差分を算出する。この差分の算出結果に基づいて、減衰率算出部36は、測定対象物Sの陰部分に入射する照明光の光強度の減衰率Rを算出する。具体的な光強度の減衰率Rの算出については、後述する。算出された光強度の減衰率Rは、記憶部26に記憶される。部分参照画像データDsp1および部分参照画像データDsp2は、カメラ12aで撮影された参照画像Grefの画像データであるので、図5Bに示すように、画素毎に反射スペクトルを含んでいる。したがって、部分参照画像データDsp1および部分参照画像データDsp2を用いて算出される光強度の減衰率Rも、画素毎に波長毎の値を有する。図7は、光強度の減衰率Rの算出のために用いる参照画像Grefの参照画像データDrefの一例を示す。図6に示す白色参照データDwから、画素P3,2~画素P5,2が陰部分である。したがって、図7に示す参照画像データDrefのうち、白色参照モデルS’上の陰部分に対応する画素P3,2~画素P5,2のデータが部分参照画像データDsp1となる。図7では、画素P3,2のデータが部分参照画像データDsp1として取り出されている状態を示している。一方、陰部分に近接する非陰部分に対応する画素は、以下のように選択される。陰部分として画素P3,2~画素P5,2のように複数の画素が存在する場合、各画素に対して近接する非陰部分の画素が選択される。以下、陰部分である画素P3,2に近接する白色参照モデルS’上の非陰部分の画素、すなわち、白色参照モデルS’上の最高階調値を持つ画素を選択する例を説明する。画素P4,2及び画素P5,2についても同様の方法で、近接する非陰部分の画素が選択される。図9a,bに示すように、減衰率算出部36は、画素P3,2を中心とする周辺画素であって、白色参照データDwにおいて最高階調値を持つ画素を探索する。この場合、まず、隣り合う非陰部分の画素として画素P3,1および画素P2,2が抽出される。このとき、減衰率算出部36は、画素P3,1および画素P2,2の反射スペクトルが、画素P3,2における反射スペクトルに類似するか否かを判定する。すなわち、白色参照モデルS’上に位置する画素P3,2と近似する非陰部分であって、画素P3,2に最も近い画素を探索する。反射スペクトルの類似の判定は、以下の類似度の計算によって行われる。画素P3,2の反射スペクトルの各波長における値をSP1Pλii=1~15の整数とし、類似度を調べる画素Pj,kの反射スペクトルの各波長における値をSP1Pλii=1~15の整数とするとき、減衰率算出部36は、類似度を下記式1に従って計算する。下記式1において、Nは波長数であり、波長λ1~λ15が ゙用いられる場合、N=15である。すなわち、類似度は、部分参照画像データSP1の反射スペクトルと部分参照画像データSP2の反射スペクトルとの間の、同じ波長同士の値の差分の絶対値を合計することにより得られる。減衰率算出部36は、算出した類似度が予め設定した閾値以上であるか否かによって類似の有無の判定を行う。類似度が上記閾値以上である場合、画素同士は類似すると判定される。閾値は例えば0.01に設定される。例えば、図8A、図8Bに示す画素P3,2と画素P3,1との間の類似度の値は0.0055となり、閾値として0.01が設定される場合、類似度は0.01未満であるため、類似しないと判定される。図8A、図8Bに示す画素P3,2と画素P2,2との間の類似度の値も0.0055となり、閾値として設定される0.01未満であるため、類似しないと判定される。このようにして、減衰率算出部36は、画素P3,2に近い画素から順番に画素P3,2に類似する非陰部分の画素を探索する。図9では、探索の結果、画素P6,2が画素3,2に類似する非陰部分の画素であって、最も近い画素として選択されている。画素P3,2と画素P6,2との間の類似度は、0.020であり、閾値として設定される0.01以上であるため、上記閾値を超えている。このようにして、陰部分の画素P3,2に最も近い非陰部分の画素P6,2が選択されることにより、部分参照画像データDsp2が選択される。なお、探索する画素の順番は、画素P3,2に近い順番に行われるが、探索する複数の画素が画素P3,2から同じ距離離れる場合、複数の画素に対する探索の順番は特に限定されない。例えば、画素位置の列番号が小さいものから優先的に探索が行われてもよいし、画素位置の行番号が小さいものから優先的に探索が行われてもよく、これ以外の方法で決定された順番で探索が行われてもよい。画素位置の列番号とは、例えば画素P3,1の場合、3であり、画素位置の行番号とは、例えば画素P3,1の場合、1である。このようにして、減衰率算出部36は、陰部分に近接する測定対象物S上の非陰部分の部分参照画像データDsp2を選択することができる。なお、本実施形態は、画素間の類似の判定を、式1を用いて行うが、この類似の判定を、相関係数を用いて行ってもよい。また、これ以外の周知の類似度の算出方法を用いて類似の判定を行うこともできる。減衰率算出部36は、部分参照画像データDsp1と、部分参照画像データDsp2との差分に基づいて、測定対象物Sの陰部分に応じた照明光の光強度の減衰率Rを算出する。上述した画素P3,2の例では、減衰率算出部36は、図10Aに示される値白色参照データDwの画素P3,2の値SP0λii=1~15の整数と、図10Bに示される部分参照画像データDsp1の画素P3,2の値SP1λii=1~15の整数及び部分参照画像データDsp2の画素P6,2の値SP2Pλii=1~15の整数と、に基づいて下記式2に従って光強度の減衰率Rを算出する。Rλi=SP0λi-SP1λi-SP2Pλi2画素P3,2は、白色参照モデルS’の陰部分であり、したがって、測定対象物S上の陰部分である。画素P3,2の測定対象物S上の位置がもし非陰部分であれば、画素P3,2は、画素P3,2に最も近い画素P6,2と同じ反射スペクトルを持つと考えられる。このため、画素P3,2の反射スペクトルと画素P6,2の反射スペクトルとの差分は、測定対象物S上の画素P3,2の位置において、陰に影響されて光強度が減衰する情報を含んでいる。したがって、減衰率算出部36は、上記式2に示すような演算をすることにより、光強度の減衰率Rを算出することができる。図11には、図10A、図10Bに示すSP0λi,SP1λi,SP2Pλii=1~15の整数を用いて算出された画素P3,2における光強度の減衰率Rの算出結果の一例が示されている。このような光強度の減衰率Rは、陰部分の画素毎に算出される。したがって、画素P4,2及び画素P5,2についても光強度の減衰率Rが算出される。白色基準データ抽出部38は、測定対象物Sの反射率を求めるために測定対象物Sを撮影したときの照明光の白色基準データを抽出する。具体的には、白色基準データ抽出部38は、記憶部26に記憶されている種々の日時および位置において測定された白色基準データの中から、白色基準データの測定条件の属性情報測定日時、測定位置、天候情報が、測定対象物Sの撮影時の撮影条件の属性情報撮影日時、撮影位置、天候情報に最も近い白色基準データを抽出する。白色基準データは、白色基準データを測定した測定日時および測定位置と対応付けられているので、測定位置と測定日時が取得されると、白色基準データ抽出部38は、天候データベース31から測定時の晴れ、曇り、雨等の天候情報を取得することができる。同様に、撮影日時と撮影位置が取得されると、白色基準データ抽出部38は、天候データベース31から撮影時の晴れ、曇り、雨等の天候情報を取得することができる。図12aには、撮影条件の一例が示されている。天候曇の情報は、撮影位置と撮影日時から、天候データベース31から取得される。図12bには、天候データベース31に記憶されている測定条件の例が示されている。したがって、白色基準データ抽出部38は、撮影条件の属性情報撮影日時、撮影位置、天候情報に最も近い測定条件測定日時、測定位置、天候情報を持つ白色基準データを抽出することができる。白色基準データの抽出において、白色基準データ抽出部38は、例えば日時の情報を、ある基準日からの経過時間秒として数値化して規格化し、撮影位置の緯度と経度のそれぞれを数値化して規格化し、さらに、天候情報についても、例えば、図12cに示されるように、晴れは遮蔽度0、曇は遮蔽度0.5、雨は遮蔽度0.3のように遮蔽度として数値化して規格化する。白色基準データ抽出部38は、撮影条件の撮影日時、撮影位置および天候情報も同様に数値化して規格化する。ここで、規格化とは、測定条件における数値の平均値が0、標準偏差が1になるように変換することをいう。さらに、白色基準データ抽出部38は、多数の測定条件の規格化した数値のうち、撮影条件の規格化した数値に最も近似する数値を持つ白色基準データを抽出する。最も近似する数値とは、例えば、撮影条件及び測定条件の上記規格化した数値が空間内の点の位置座標に対応するように空間座標系を想定したとき、この空間座標系において、複数の測定条件に対応する複数の点の中から、撮影条件に対応する点の位置に最も近い点の座標値をいう。本実施形態は、白色基準データを抽出するために、測定日時、測定位置及び天候情報の3つの属性情報を用いるが、測定日時、測定位置および天候情報のうちいずれかの属性情報が固定されている場合、残りの属性情報を用いて白色基準データを抽出してもよい。また、本実施形態は、上記の類似度の変わりに、属性情報が、撮影条件の属性情報との間で最も相関係数が高い測定条件を持つ白色基準データを抽出してもよく、白色基準データの抽出方法は、特に限定されない。データ補正部40は、白色基準データ抽出部38で抽出された白色基準データを、減衰率算出部36で算出された光強度の減衰率Rを用いて補正する。光強度の減衰率Rは、測定対象物Sに生じる陰部分に関するので、撮影された測定対象物Sの陰部分に応じて照明光の光強度は補正される。データ補正部40は、抽出された白色基準データSP3の各波長λii=1~15の整数における値をSP3λiとし、光強度の減衰率Rの各波長λii=1~15の整数における値をRλiとし、補正された白色基準データSP4の各波長λii=1~15の整数における値をSP4λiとした時、下記式3に従って、白色基準データを補正する。SP4λi=SP3λi-Rλi3反射率算出部42は、補正された白色基準データと、カメラ12aで撮影された撮影画像データとを用いて測定対象物Sの反射率スペクトルを算出する。具体的には、撮影画像データは画素毎に反射スペクトルの値を有し、照明光の光強度は測定対象物Sの陰部分の画素に応じて波長λi毎の値を有するので、反射率算出部42は、反射スペクトルの各波長λiにおける値を、補正された白色基準データの対応する波長λiにおける値で除算することを画素毎に行うことにより、反射率を算出する。算出された反射率は、例えば、測定対象物Sの特性の推定に用いられる。反射率算出方法このような反射率算出装置14では、図13A、図13Bに示すような反射率算出方法が実施される。まず、カメラ12a,12bで測定対象物Sの撮影画像を得るために、カメラ12a,12bで異なる2方向から撮影が行われたか否かを、反射率算出装置14は判定するステップS10。カメラ12a,12bによる撮影が行われるまで、反射率算出部14は待機する。撮影により取得された撮影画像は、カメラ12a,12bから画像取得部32に送られる。画像取得部32は、送られた撮影画像を、反射率を算出するための撮影画像として、あるいは光強度の減衰率Rを算出するための参照画像Grefとして取得する。カメラ12a,12bによる撮影が行われると、白色モデル作成部34は、カメラ12a,12bから送られる撮影条件、具体的には、撮影日時および撮影位置の情報を取得するステップS20。さらに、白色モデル作成部34は、撮影日時および撮影位置から撮影時の太陽高度と方位を、記憶部26に記憶されている太陽高度表および太陽方位の情報から求めるステップS30。記憶部26には、種々の日時と種々の位置における太陽高度表と太陽方位の情報が記されたテーブルを備えるが、撮影日時と撮影位置から自動的に太陽高度と方位を算出する周知の式を用いて撮影時の太陽高度と方位を求めてもよい。次に、白色モデル作成部34は、3次元計測モデリングを行うステップS40。具体的には、白色モデル作成部34は、カメラ12a,12bで撮影した異なる2方向からの参照画像Grefを用いて、測定対象物Sを模擬した滑らかな外観形状を有する3次元の仮想モデルを作成する。仮想モデルの作成は、上述した方法で行われる。白色モデル作成部34は、さらに、測定対象物Sと同じ陰影を有するように、ステップS30で求めた太陽高度と方位を用いて、3次元の仮想モデルに陰影処理を施すことにより、白色参照モデルS’を作成する。白色モデル作成部34は、この白色参照モデルS’から白色参照データDwを作成するステップS50。白色参照データDwは、カメラ12aの位置から測定対象物Sを撮影したときの視野を有する、白色参照モデルS’に関する2次元の画像のデータである。次に、減衰率算出部36は、カメラ12aで撮影された測定対象物Sの参照画像Grefの陰部分の画素すべてについて光強度の減衰率Rを算出したか否かを判定するステップS60。減衰率算出部36は、上記判定の結果が否定であるステップS60においてNO場合、減衰率算出部36は、光強度の減衰率Rが算出されていない、陰部分の画素の部分参照画像データDsp1を抽出するステップS70。図7に示す例では、画素P3,2~画素P5,2のデータが参照画像データDsp1の対象となる。さらに、減衰率算出部36は、光強度の減衰率Rが算出されていない陰部分の現在注目する画素に対して隣接する非陰部分の画素を選択しステップS80、選択した画素の部分参照画像データDsp2を抽出するステップS90。さらに、減衰率算出部36は、部分参照画像データDsp1と部分参照画像データDsp2の類似度の計算を行うステップS100。類似度の計算は、上述した方法により行われる。次に減衰率算出部36は、算出した類似度の値が予め設定された閾値以上であるか、否かを判定するステップS110。これにより、選択した画素が、測定対象物S上の非陰部分の画素であるか否かが判定される。類似度の値が予め設定された閾値以上であるステップS110においてYES場合、減衰率算出部36は、選択された画素の部分参照画像データDsp2が部分参照画像データDsp1とともに用いられて、上記式2に従って、陰によって生じる波長毎の光強度の減衰率Rを算出するステップS120。類似度の値が予め設定された閾値未満であるステップS110においてNO場合、減衰率算出部36は、選択した画素を変更してステップS130、ステップS80に戻る。このようなステップS60~ステップS130の処理は、陰部分の全画素に関して光強度の減衰率Rが算出されるまで、陰部分の各画素に対して繰り返し行われる。陰部分の全画素に関して光強度の減衰率Rが算出されたステップS60でYES場合、画像取得部32は、測定対象物Sの撮影画像データを取得して反射率の算出の処理に移る。まず、白色基準データ抽出部38は、カメラ12aで測定対象物Sを撮影したときの撮影条件撮影日時、撮影位置を取得するステップS140。撮影条件は、撮影時にカメラ12aから反射率算出装置14に送られたものである。白色基準データ抽出部38は、天候データベース31から取得した撮影日時、撮影位置に基いて、撮影時の天候の情報を取り出して、撮影日時、撮影位置および撮影時の天候に最も近い測定条件測定日時、測定位置、測定時の天候を持つ白色基準データを抽出するステップS150。白色基準データの抽出は、上述した方法により行われる。次に、データ補正部40は、抽出した白色基準データと、ステップS120で求めた光強度の減衰率Rとを用いて、上記式3に従って白色基準データの補正を行うステップS160。補正は、測定対象物Sの陰部分の画素について行われる。最後に、反射率算出部42は、補正した白色基準データと、カメラ12aで撮影された撮影画像の反射スペクトルを用いて、反射率を算出するステップS170。反射率は、各波長毎に値を持つ。したがって、測定対象物Sの反射率から、測定対象物Sの特性指数を用いて撮影時における測定対象物Sの特性を推定することができる。本実施形態では、測定対象物Sとして、1つの物体を対象としたが、測定対象物Sは1つの物体に限られない。例えば、同じような物体が複数分布したものを測定対象物としてもよい。図1では、測定対象物Sとして1つのキャベツを挙げたが、圃場に植えられている複数の生育中のキャベツを1つの測定対象物Sとして定点カメラを用いて撮影してもよい。このような場合、白色参照モデルS’は、複数の楕円体がキャベツの分布に対応するように水平面に配置された簡易なモデルを用いることができる。このような測定対象物Sを用いることで、複数の物体の反射率を同時に、かつ比較的正確に算出することができ、複数の物体の特性を一度に推定することができる点で有効である。また、本実施形態では、天候情報を天候データベース31から取得するが、測定対象物Sの撮影時に直接照度計で照明光の照度を計測して、白色基準データの抽出の際に用いてもよい。この場合、照度の情報は、撮影日時および撮影位置の情報とともに用いられて、測定日時、測定位置および測定時の照度の情報を測定条件として関連付けた多数の白色基準データの中から1つの白色基準データが抽出される。また、本実施形態は、白色参照モデルS’をカメラ12a,12bで撮影して測定対象物Sの形状を模擬した3次元の仮想モデルを作成するが、3次元の仮想モデルの代わりに、実際に3次元の白色参照モデルを作製して陰影のついた白色参照モデルの画像を撮影することにより、白色参照データDwを取得してもよい。なお、本実施形態の反射率算出装置14の記憶部26は、上記反射率算出方法の処理を実行する下記のプログラムを記憶する。すなわち、プログラムは、測定対象物Sの撮影により、画素毎に反射スペクトルを含む撮影画像データを参照画像データDrefとして取得するとともに、測定対象物Sの形状を模擬した形状を有し、かつ前記撮影と同じ照明条件下において同じ陰影を有する白色参照モデルS’の白色参照データDwを取得し、参照画像データDrefのうち白色参照データDwの白色参照モデルS’上の陰部分に対応する第1の部分参照画像データDsp1と、白色参照データDwの白色参照モデルS’上の陰部分に近接する非陰部分に対応する部分参照画像データDsp2との差分と、前記陰部分に対応する白色参照データDwとに基づいて、測定対象物Sの陰部分における照明光の光強度の減衰率Rを算出し、測定対象物Sの撮影時の照明光の光強度のスペクトルを表す白色基準データに対して、光強度の減衰率Rを用いて、測定対象物Sに生じる陰部分に応じて補正を行い、補正された白色基準データと撮影画像データとを用いて測定対象物の反射率スペクトルを算出する、処理を含む。以上のように、本実施形態の反射率算出装置14は、測定対象物Sの撮影により、画素毎に反射スペクトルを含む参照画像データDrefを取得し、さらに、白色参照モデルS’の白色参照データDwを取得する。このとき、反射率算出装置14は、陰部分に対応する部分参照画像データDsp1と、陰部分に近接する非陰部分に対応する部分参照画像データDsp2との差分と、陰部分に対応する白色参照データDwの値とに基づいて、照明光の光強度の減衰率Rを算出する。したがって、従来のように、白色板等の基準板を撮影することなく、測定対象物Sの陰部分について正確に反射率を算出することができる。また、減衰率算出部36は、非陰部分の選択を、部分参照画像データDsp1の反射スペクトルと部分参照画像データDsp2の反射スペクトルとの間の類似度に基づいて行うので、正確な光強度の減衰率Rを算出することができる。減衰率算出部36は、部分参照画像データDsp1の反射スペクトルと部分参照画像データDsp2の反射スペクトルの同じ波長帯域毎のスペクトル値の差分の絶対値を合計することにより得られる類似度に基づいて非陰部分の選択を行うので、正確な非陰部分の選択を行うことができる。減衰率算出部36は、測定対象物Sを少なくとも2方向から撮影した撮影画像に基づいて作成された測定対象物の3次元の仮想モデルを白色参照モデルとして用いるので、実際にモデルを作製することなく、容易に白色参照モデルを得ることができる。また、白色基準データ抽出部38は、撮影日時、撮影位置、および撮影時の天候を用いて、記憶部26から、白色基準データを抽出するので、撮影時の照明光に極めて近い白色基準データを抽出することができる。上記実施形態は、以下に示す内容を開示する。付記1自然光で照明された対象物を撮影することにより、前記対象物の反射率を算出する反射率算出装置であって、画素毎に対象物の反射スペクトルを含む、自然光で照明された対象物の撮影画像データを取得する画像取得部と、前記撮影画像データを前記対象物の参照画像データとして取得し、さらに、前記対象物の形状を模擬した形状を有し、かつ前記撮影と同じ照明条件により同じ陰影を有する白色参照モデルの白色参照データを取得し、前記参照画像データのうち前記白色参照モデル上の陰部分に対応する第1の部分参照画像データと、前記白色参照モデル上の前記陰部分に近接する非陰部分に対応する第2の部分参照画像データとの差分と、前記陰部分に対応する白色参照データの値とに基づいて、前記対象物の陰部分に応じた照明光の光強度の減衰率を算出する減衰率算出部と、前記対象物の撮影時の照明光の光強度のスペクトルを表す白色基準データに対して、前記光強度の減衰率を用いて補正を行うデータ補正部と、補正された白色基準データと前記撮影画像データとを用いて前記対象物の反射率を算出する反射率算出部とを有することを特徴とする反射率算出装置。付記2前記減衰率算出部は、前記非陰部分の選択を、前記第1の部分参照画像データの反射スペクトルと前記第2の部分参照画像データの反射スペクトルとの間の類似度に基づいて行う、付記1に記載の反射率算出装置。付記3前記減衰率算出部は、前記第1の部分参照画像データの反射スペクトルと前記第2の部分参照画像データの反射スペクトルとの間の、同じ波長同士の値の差分の絶対値を合計することにより得られる類似度に基づいて前記非陰部分の選択を行う、付記2に記載の反射率算出装置。付記4前記減衰率算出部は、前記対象物を少なくとも2方向から撮影した撮影画像に基づいて作成された前記対象物の3次元の仮想モデルを前記白色参照モデルとして用いる、付記1~3のいずれか1項に記載の反射率算出装置。付記5さらに、複数の白色基準データを、各白色基準データを測定したときの日時、位置、および天候の少なくとも1つの属性情報を含む測定条件と関係付けて記録したデータベース部と、反射率スペクトル分布を算出するために前記対象物を撮影した時の撮影日時、撮影位置、および撮影時の天候の少なくとも1つの属性情報を含む撮影条件を用いて、前記データベース部から、前記複数の白色基準データの1つを抽出する白色基準データ抽出部を、有する付記1~4のいずれか1項に記載の反射率算出装置。付記6自然光で照明された対象物を撮影することにより、前記対象物の反射率を算出する反射率算出装置における反射率算出方法であって、前記反射率算出装置は、前記対象物の撮影により、画素毎に反射スペクトルを含む前記対象物の撮影画像データを参照画像データとして取得するとともに、前記対象物の形状を模擬した形状を有し、かつ前記撮影と同じ照明条件により同じ陰影を有する白色参照モデルの白色参照データを取得し、前記参照画像データのうち前記白色参照モデル上の陰部分に対応する第1の部分参照画像データと、前記白色参照モデル上の前記陰部分に近接する非陰部分に対応する第2の部分参照画像データとの差分と、前記陰部分に対応する白色参照データの値とに基づいて、前記対象物の陰部分に応じた照明光の光強度の減衰率を算出し、前記対象物の撮影時の照明光の光強度のスペクトルを表す白色基準データに対して、前記光強度の減衰率を用いて補正を行い、補正された前記白色基準データと前記撮影画像データとを用いて前記対象物の反射率を算出する、ことを特徴とする反射率算出方法。付記7前記非陰部分は、前記第1の部分参照画像データの反射スペクトルと前記第2の部分参照画像データの反射スペクトルとの間の類似度に基づいて選択される、付記6に記載の反射率算出方法。付記8前記非陰部分の選択は、前記第1の部分参照画像データの反射スペクトルと前記第2の部分参照画像データの反射スペクトルとの間の、同じ波長同士の値の差分の絶対値を合計することにより得られる類似度に基づいて行われる、請求項6に記載の反射率算出方法。付記9前記白色参照モデルとして、前記対象物を少なくとも2方向から撮影した撮影画像に基づいて作成された前記対象物の3次元の仮想モデルが用いられる、付記6~8のいずれか1項に記載の反射率算出方法。付記10さらに、複数の白色基準データが、各白色基準データを測定したときの日時、位置、および天候の少なくとも1つの属性情報を含む測定条件と関係付けて記録されたデータベース部の前記複数の白色基準データの中から、前記対象物を撮影した時の撮影日時、撮影位置、および撮影時の天候の少なくとも1つの属性情報を含む撮影条件を用いて、前記白色基準データが抽出される付記7~10のいずれか1項に記載の反射率算出方法。付記11自然光で照明された対象物を撮影することにより、前記対象物の反射率スペクトル分布を算出する反射率算出方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、前記対象物の撮影により、画素毎に反射スペクトルを含む前記対象物の撮影画像データを参照画像データとして取得するとともに、前記対象物の形状を模擬した形状を有し、かつ前記撮影と同じ照明条件により同じ陰影を有する白色参照モデルの白色参照データを取得し、前記参照画像データのうち前記白色参照データの前記白色参照モデル上の陰部分に対応する第1の部分参照画像データと、前記白色参照データの前記白色参照モデル上の前記陰部分に近接する非陰部分に対応する第2の部分参照画像データとの差分と、前記陰部分に対応する白色参照データの値とに基づいて、前記対象物の陰部分に応じた照明光の光強度の減衰率を算出し、前記対象物の撮影時の照明光の光強度のスペクトルを表す白色基準データに対して、前記光強度の減衰率を用いて補正を行い、補正された前記白色基準データと前記撮影画像データとを用いて前記対象物の反射率を算出する、処理をコンピュータに実行させるプログラム。以上、本発明の反射率算出装置、反射率算出方法およびプログラムについて詳細に説明したが、本発明は上記実施形態に限定されず、本発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々の改良や変更をしてもよいのはもちろんである。"