"少なくとも部分的に制御ロジックプロセッサによって実行される、歯オブジェクトのための色マッピングを生成するための方法であって、歯の統計的に有効なサンプリングについての1組のスペクトル反射率データに従って、変換マトリックスを生成するステップと、一度に1つの波長帯ずつ、少なくとも第1、第2、および第3の波長帯にわたって、前記歯オブジェクトに照明を当てるステップと、撮像アレイ内の複数のピクセルの各々について、前記少なくとも第1、第2、および第3の波長帯の各々に対応する画像データ値を取得するステップと、前記取得された画像データ値に従って、また前記少なくとも第1、第2、および第3の波長帯において基準オブジェクトから取得された画像データ値に従って、前記複数のピクセルの各々について1組の視覚的色値を生成することによって、前記色マッピングを形成するために、前記変換マトリックスを適用するステップと、前記色マッピングをコンピュータアクセス可能な電子的なメモリ内に保存するステップとを含むことを特徴とする方法。歯オブジェクトのための色マッピングを取得するための装置であって、一度に1つの波長帯ずつ、少なくとも第1、第2、および第3の波長帯の照明を前記歯オブジェクトに当てるためにエネルギー供給可能な照明装置と、前記少なくとも第1、第2、および第3の波長帯にわたって広帯域スペクトル応答を有し、光学システムに関して配置され、前記歯オブジェクトの1組の画像を形成するために、各照明波長帯において前記歯オブジェクトの画像をキャプチャするように作動可能な単色画像センサアレイと、前記単色画像センサアレイに関して実質的に焦点が合い、前記光学システムの照射野内に配置される基準ターゲットと、前記照明装置および前記単色画像センサアレイと動作可能に接続され、保存された命令に応答して、前記少なくとも第1、第2、および第3の波長帯を順次提供するように前記照明装置にエネルギー供給し、保存された命令にさらに応答して、各波長帯において画像をキャプチャし、保存し、各ピクセルについての画像データ値を計算し、スペクトル反射率データのサンプル集合に従って、また前記サンプル集合から測定された画像値に従って、色マッピングを生成し、保存する、制御ロジックプロセッサとを備えることを特徴とする装置。少なくとも部分的に制御ロジックプロセッサによって実行される、歯オブジェクトのための色マッピングを生成するための方法であって、歯の統計的に有効なサンプリングについての1組のスペクトル反射率データに従って、変換マトリックスを生成するステップと、一度に1つの波長帯ずつ、少なくとも第1、第2、および第3の波長帯にわたって、前記歯オブジェクトに照明を当てるステップと、撮像アレイ内の複数のピクセルの各々について、前記少なくとも第1、第2、および第3の波長帯の各々に対応する画像データ値を取得するステップと、前記生成された変換マトリックスに従って、また前記少なくとも第1、第2、および第3の波長帯において基準オブジェクトから取得された画像データ値に従って、前記少なくとも第1、第2、および第3の波長帯の各々についての前記画像データ値を処理することによって、前記複数のピクセルの各々についてのスペクトル反射率データを生成するステップと、前記複数のピクセルの各々についての前記生成されたスペクトル反射率データ値に従って、またビューイング光源のスペクトル分布値に従って、前記歯オブジェクトの視覚的色を再構成することによって、前記色マッピングを形成するステップと、前記色マッピングを電子的なメモリ内に保存するステップとを含むことを特徴とする方法。本発明の目的は、歯科用途における色合いマッピングの技術を進歩させることである。この目的を踏まえて、本発明は、分光測色計を使用する複雑さを伴わずに、歯の多色画像からスペクトル反射率データを取得する装置および方法を提供する。本発明の利点は、本発明が、画像全体にわたる分光測色測定値を取得するために、撮像アレイを利用することである。このことは、本発明の実施形態を、口腔内のカメラ使用に対して容易に適応可能にする。加えて、提供される出力の分光測色色データは、比色分析およびRGBの色マッチング技法を使用するソリューションに影響を与える光源依存性メタメリズムの影響を受けない。本発明の実施形態で使用される手法は、歯の異なる部分における色の変化を含み、歯色の正確なマッピングを可能にする、歯画像のピクセル毎のスペクトル反射率データを取得する。これらの目的は、説明的な例として与えられたにすぎないが、そのような目的は、本発明の1つ以上の実施形態にとって典型的なものであり得る。当業者であれば、開示される発明によって本質的に達成される他の望ましい目的および利点も思い浮かべることができ、または明らかにすることができよう。本発明は、添付の特許請求の範囲によって定義される。本発明の一態様によれば、制御ロジックプロセッサによって少なくとも部分的に実行される、歯オブジェクトdentalobjectについての色マッピングを生成するための方法が提供される。その方法は、歯の統計的に有効なサンプリングについての1組のスペクトル反射率データに従って、変換マトリックスを生成するステップと、一度に1つの波長帯ずつ、少なくとも第1、第2、および第3の波長帯において、歯オブジェクトに照明を当てるステップと、撮像アレイ内の複数のピクセルの各々について、少なくとも第1、第2、および第3の波長帯の各々に対応する画像データ値を取得するステップと、取得された画像データ値に従い、また少なくとも第1、第2、および第3の波長帯において基準オブジェクトから取得された画像データ値に従い、複数のピクセルの各々についての1組の視覚的色値を生成することによって、色マッピングを形成するために変換マトリックスを適用するステップと、色マッピングをコンピュータアクセス可能な電子的メモリ内に保存するステップとを含む。本発明の上記および他の目的、特徴、および利点は、添付の図面に説明されているように、本発明の実施形態についての以下のより詳細な説明から明らかとなろう。図面の要素は、必ずしも互いに同じ縮尺比で描かれているわけではない。以下は、図面を参照して行われる、本発明の好ましい実施形態についての詳細な説明である。図面中の同じ参照番号は、いくつかの図の各々において構造の同じ要素を示す。本出願の明細書では、狭帯域という用語は、20~50nm幅など、波長の狭い範囲にわたって出力光のほとんどを放射するLEDまたは他の照明源を述べるために使用される。広帯域という用語は、少なくとも約400nmから約700nmに広がる広い波長範囲にわたる入射光に対して高い感度を示す光センサを述べるために使用される。このタイプのセンサは光には応答するが、色を区別しないので、単色モノクロセンサ、またはやや不正確であるが、白黒センサとしばしば呼ばれる。本出願の明細書では、ピクセル要素またはピクセルという用語は、この用語が画像処理分野の当業者によって理解される場合と共通の意味を有する。物体の電子画像は、感光性要素のアレイによってキャプチャされ、感光性要素の各々は、画像データのピクセルを形成するための信号を提供する。本明細書において参照される図面は、本発明による動作の主要原理、およびそれぞれの光路沿いのコンポーネント関係を説明するために提供され、正確なサイズまたは縮尺を示す意図では描かれていない。基本的な構造関係および動作原理を強調するために、ある種の誇張が必要なこともある。例えば、様々なタイプの光学台など、説明される実施形態の実施に必要とされるいくつかの従来のコンポーネントは、本発明自体の説明を簡素化するために図面に示されない。図面および以下の説明では、同じコンポーネントは、同じ参照番号を用いて指し示される。コンポーネントに関する類似の説明、および既に説明されたコンポーネントの構成または相互作用は、省略される。第1のおよび第2のなどの用語が使用される場合、それらは、必ずしも順序関係または優先関係を表すわけではなく、単に1つの要素を別の要素からより明確に区別するために使用される。色および波長帯という用語は、本明細書で使用される場合は、一般に同義的である。例えば、レーザまたは他の固体光源は、そのピーク出力波長635nmなどまたはその波長帯630~640nmなどの代わりに、赤など、その一般色によって説明される。本明細書で使用される集合という用語は、集合の要素またはメンバの集まりの概念が初等数学において広く理解されているように、非空の集合を表す。部分集合という用語は、別途明示的に述べられない限り、本明細書では、非空の真部分集合を表すために使用される。すなわち、部分集合という用語は、1つ以上のメンバを有するより大きな集合の部分集合を表すために使用される。集合Sに対して、部分集合は、集合Sそのものを含むことができる。しかし、集合Sの真部分集合は集合Sに厳密に含まれ、集合Sの少なくとも1つのメンバを含んでいない。本明細書では、歯オブジェクトという用語は、口腔内使用または用途のための物体、材料、または他の要素を表す。例えば、歯オブジェクトという用語は、歯と、クラウン、義歯、ブレースおよび他のサポートならびにブリッジ、充填材料、色調マッチングタブなどの補綴デバイスとを含む。歯色を特性化する際のいくつかの試みとは対照的に、本発明の装置および方法は、色測定に影響を与え、色を正確に特性化する作業を複雑にする要因の組合せを考慮する。本発明の特定の実施形態は、正確な色データを導出するために、照明波長および検出器応答特性などの可変の要因を識別し、補償する。これを行うため、本発明の実施形態で使用される手法は、歯または他の歯オブジェクトの画像内のピクセル毎に、測定デバイスのスペクトル応答とは実質的に独立し、また波長の任意の組合せにわたる光源に対して適用される色の客観的な測定を提供するために使用できるスペクトル反射率データを取得する。結果として、本発明における歯色マッピングのために取得されたデータは、知られたスペクトル分布を有する1組の利用可能な光源から選択された任意の光源の下で見た場合に、物体の視覚的な色を再構成するために使用することができる。その後、歯オブジェクトについて生成された色マッピングは、表示画像を生成するために使用することができ、あるいはクラウンもしくは他の歯科補綴デバイスまたは充填材料など、別の物体または材料についての色マッピングデータとの比較のために使用することができる。歯オブジェクトについて生成された色マッピングは、例えば、歯科補綴デバイスを設計し、形成するために使用することもできる。歯または他の歯オブジェクトについての色マッピングは、相当な量のデータからなることができ、一般にデータファイルとしてコンピュータアクセス可能なメモリ内に保存される。図1を参照すると、歯色データを取得するための従来の撮像装置10の概略ブロック図が示されている。照明源12は歯20に光を照射する。その後、キャプチャモジュール18が画像キャプチャを実行し、画像データを色再構成モジュール22に提供する。出力は、歯表面上の点に対応する1組の視覚的色値である。図1の基本構成は、先に背景技術において説明された画像ベースの色測定手法の各々に対して使用される。図2は、例えば、先に引用されたジョルジアンニらGiorgianniらの’830特許において説明されるシステムを実施するための概略図を示している。撮像装置30において、照明源12は歯20に白色光照明を当てる。レンズ32は反射光をセンサ34に導き、センサ34は、ピクセル毎に対応する赤値、緑値、および青値を提供する。その後、色較正変換36は、すべての画像点についての出力として視覚的色値を生成する。図1および図2に示された手法とは対照的に、本発明の装置および方法は、スペクトル反射率に基づいた色再構成を利用する色マッピング装置を提供する。この手法は、歯の実際の色特性に関する本質的により正確な1組のデータを提供することによって、RGBベースのデバイスおよび比色分析デバイスよりも有利になる。有利なことに、この方法は、光源依存性メタメリズムの影響を受けない。他の方法では、光源依存性メタメリズムのせいで、測定値は、測定システムの光源に依存したものとなる。一般に分光測色測定デバイスとは異なり、本発明の装置および方法は、歯画像内のピクセル毎のスペクトルデータを取得する。さらに、この情報は、光センサの代わりに撮像アレイを使用して取得される。本発明の実施形態で使用される撮像アレイは単色センサであるが、代替として、色センサを使用することもできる。本発明の装置および方法は、単一のピクセルまたは一群の隣接ピクセルについての正確な色測定値を取得するばかりでなく、撮像デバイスを使用するので、歯オブジェクトの画像全体にわたる正確な色マッピングにとって適切な情報も提供する。撮像アレイを使用してスペクトル測定データを取得することによって、本発明の実施形態は、スペクトルデータが歯画像のピクセル毎に生成されることを可能にする測定値を取得する。図3の概略図を参照すると、色測定およびマッピング装置40は、別個の色の光を提供できる照明装置24を使用する。一実施形態では、照明装置24は、波長帯λ1,λ2,λ3およびλ4をそれぞれ有する、複数の狭帯域光源14b,14g,14yおよび14rからなる。複数の狭帯域光源14b,14g,14yおよび14rは、カラーLEDとして示されている。図3の実施形態では、例として4つのLEDが示されているが、任意の数の異なる色が存在することができ、各色に対して2つ以上のLEDまたは他の光源が存在することもできる。広帯域撮像センサアレイ44は、この実施形態では、CCD電荷結合素子またはCMOS相補型酸化金属膜半導体撮像アレイであり、各狭帯域光源からの反射に対応する1組の出力値をピクセル毎に提供する。基準ターゲット28は、後で説明されるように、システムにおける輝度変動を補正する際に使用される基準輝度測定値を取得するためのオプションで提供される物体である。一実施形態では、基準ターゲット28は、知られたスペクトル反射率特性を有する灰色のパッチである。基準ターゲット28および歯20はともに、撮像レンズ32の視野内に存在する。別の実施形態では、基準ターゲット28は、画像フィールド内には出現しない物体であるが、基準データおよび較正データを取得するために使用される別個のデバイスである。図3に示される装置を使用してスペクトルデータを取得するため、LEDまたは他の光源には、色グループに従ってエネルギーが供給される。これは、一度に1つの色グループずつ高速に連続して行われ、反射光に対応する測定値が広帯域撮像センサアレイ44によって取得される。図3にサムネイル形式で示されるように、これは、歯画像のピクセル毎に、グラフ上に多くの点を効果的に提供する。1つの輝度示度は、この例では、波長帯λ1,λ2,λ3およびλ4の各々に対応する。これらの点を使用して完全なスペクトル反射率曲線を生成するために、統計ベースの変換マトリックス50が使用される。その結果は、歯画像の各個別ピクセルについてのスペクトル反射率曲線である。これらのデータは、三刺激値を直接的に測定しようと単純に試みる方法、またはRGBから例えば色相-彩度-明度値HSVもしくは国際照明委員会LabCIELAB色空間などの標準色空間への色変換を実行しようと単純に試みる方法と比較した場合に、色合いをより正確に表す色マッピングを提供する。図3には、制御ロジックプロセッサ38も示されている。制御ロジックプロセッサ38は制御ロジック処理を実行し、またこれらの処理機能を実行し、中間結果および最終結果を保存するコンピュータアクセス可能な電子メモリコンポーネントのサポートを含む。そのようなコンポーネントは、撮像分野の当業者にはよく知られている。図4Aのグラフは、1つのピクセル当たり4つの別々の輝度測定値が取得される例を示している。波長帯λ1,λ2,λ3およびλ4にそれぞれ対応する各光源14b,14g,14yおよび14rについて1つの測定値が取得される。これは、図示されるように、輝度対波長のグラフ内に4つの点を生じさせる。正確な測定を行うには、システムにおける異なるエネルギーレベルおよび測定感度についての知識が必要である。図4Bに示すように、この実施形態ではLEDである各狭帯域光源は、制限された範囲にわたって出力輝度を提供する。波長帯λ1,λ2,λ3およびλ4は、これらの輝度曲線がピークを示す公称波長によって識別される。広帯域撮像センサアレイ44は、エネルギー供給された照明装置24のコンポーネントに対応する反射光の量を測定し、ピクセル毎の測定値を提供する任意のタイプのセンサアレイとすることができる。一実施形態では、広帯域撮像センサアレイ44は、可視波長範囲にわたる広いスペクトル応答特性を有する。これは、ともに可視波長の孤立した帯域でのみ著しい値を有する、眼の色マッチング関数または色センサアレイのスペクトル応答とは明確に異なる。例えば、単色CCD撮像アレイは、図4Cの例に示されるような典型的な量子効率曲線quantumefficiencycurveを有することができる。このデバイスは、照明された場合に、各光源14b,14g,14yおよび14rに対応する反射光の量を測定し、感知した光の強度を表す出力信号を提供する。LED光源のピーク波長および帯域幅は知られているので、測定値は、色フィルタアレイCFA:colorfilterarrayまたは他のフィルタリングコンポーネントを必要とすることなく、容易に波長と関連付けることができる。いくつかの色マッチングソリューションとは対照的に、本発明の方法および装置は、歯表面の色を正確にプロファイルするために使用できる推定スペクトル反射率データ値Rtoothを、歯画像内のピクセル毎に効果的に保存する、分光測色またはスペクトル反射率色マッピングを提供する。RGB較正変換測定または比色分析測定に依存する従来の方法と比較した場合、本発明の方法は、歯画像のピクセル毎に相当な量のデータを含むマッピングを生成することが可能である。これは、図5Aおよび図5Bに概略的に表されている。図5Aは、従来の色測定手法を使用して単一のピクセルPについて集められた色データを示している。図示された例では、単一のデータ値は、赤、緑、および青の色平面の各々について提供される。対照的に、図5Bは、本発明の方法を使用してピクセル毎に取得されたスペクトル反射率マッピングデータの性質を示している。ここでは、各ピクセルPは、三刺激値X、Y、Zまたは他の色データを導出することができ、実際の色成分について相当な量の情報を提供する、関連するスペクトル反射率曲線を効果的に有する。実際には、この処理の後では、ピクセルP毎に少量のデータのみをメモリ内に保存すればよい。スペクトル反射率曲線自体は、先に説明したように取得された係数からなる保存されたマトリックスを使用して、再構成することができる。その場合、メモリ記憶内で、各ピクセルは、1組のスペクトル反射率値と関連付けることができ、任意選択的に、そのピクセルについての完全なスペクトル反射率曲線を再生成することを可能にするマトリックスに対するリンクまたは他の識別子を有することもできる。代替として、計算された三刺激値、CIELAB値、または他の標準色空間における値を、ピクセルP毎に保存することもできる。スペクトル反射率データ値を有することの1つの有利な結果は、歯と補綴デバイスまたは材料との間など、歯オブジェクト間の改善された色マッチングである。本発明のデータ取得および処理シーケンスを使用した場合、多くの数学的技法のいずれかを使用して、色マッチングを達成することができる。一実施形態では、歯オブジェクトAについてのスペクトル反射率曲線は、歯オブジェクトBについてのスペクトル反射率曲線と比較され、2つの曲線の間の差が、適合性または他のメトリックの近さに関して評価される。例えば、異なる波長範囲にわたる2つの曲線の間の重複領域を評価することができる。他の実施形態では、歯オブジェクトの各々について、三刺激データ値またはCIELAB色値が取得され、比較される。マルチスペクトルカメラからの複数の狭帯域測定値を使用して、画像内のピクセルについてのスペクトル反射率データを取得する一般的な理論および原理は、FourthColorImagingConference:ColorScienceSystemsandApplications、1996年、19~22ページのAnalysisMultispectralImageCaptureと題する論文において、ピータD.バーンズおよびロイS.ベルンズによって示され、説明されている。これらの研究者らは、異なる波長において1組の色基準サンプルから画像データを取得するために、連続的に位置が入れ替わる7つの干渉スペクトルフィルタを有する白色光源を利用した。その後、同様に取得された一連の色画像を使用して、未知色のパッチについてのスペクトル反射率データを再構成するために使用可能な1組のスカラ値を提供するために、主成分分析PCA:PrincipalComponentAnalysisが適用された。これらの研究者らの仕事は、正確なスペクトル反射率データを取得するために少数の測定値を使用することの実現可能性を示したが、利用されるシステムは、歯ならびに他の歯オブジェクトおよび材料の色マッピングのためには実用的ではなかった。入れ替わる複数の干渉フィルタを利用するマルチスペクトルカメラの設計は、歯科撮像のサイズ制約およびアクセス制約に適合していない。図6Aの論理フロー図は、本発明の一実施形態において、歯についての視覚的色値を生成するために、図3の色測定およびマッピング装置40の制御ロジック処理コンポーネントによって実行されるステップを示している。変換マトリックス生成ステップS100が、後で説明されるように、歯の統計的に有効なサンプリングからのスペクトル反射率データを使用して、最初に実行される。反復する手順が、光源色毎に一度、ここではLED色または他の狭帯域照明源毎に一度、実行される。照明ステップS110において、LEDまたは他の狭帯域照明源にエネルギーが供給される。画像キャプチャステップS120が、与えられた照明において、歯20および任意選択的に基準ターゲット28の画像を取得する。結果の画像は、画像キャプチャステップS120においてピクセル毎にキャプチャされた、歯からの反射光からなる。その後、値取得ステップS130において、測定された画像値の配列が、広帯域センサアレイから取得され、保存される。ステップS110,S120およびS130からなるループは、LEDまたは他の狭帯域光源からなる各色グループにエネルギーが供給されるまで繰り返される。最終結果は、歯または他の歯オブジェクトについての画像の各ピクセルについての1組の画像値である。値取得ステップS130は、N個の画像波長値についてN個の信号の組s={s1,s2,,sk}をもたらす。代替として、ステップS130は、例えば、多項式変換など、上記の信号値の変換に基づいた追加の信号値をのように含むことができる。ここで、eは実数である。代替として、画像サンプル測定値の変換値は、[0.3~0.4]の範囲内にある指数を用いる単純なべき法則を使用して計算することができる。図6Aの論理フローについて説明を続けると、マトリックス適用ステップS160は、測定された画像値に変換マトリックスを適用する。視覚的色値取得ステップS174は、変換マトリックスに従って、画像データから視覚的色値を生成する。その後、保存ステップS190において、生成された色マッピングが、制御ロジックプロセッサ38によって電子的なメモリ内に保存される。メモリ自体は、短期記憶のためのランダムアクセスデバイス、または長期記憶のための光もしくは磁気記憶ユニットとすることができる。色マッピングは、必要に応じて生成することができるので、図6Aに示されるようなメモリ記憶は一時的なワークスペースであり、例えば、色マッチもしくは比較を実行する間のみ、または画像を表示する間のみ、制御ロジックプロセッサ38によって使用される。代替として、保存ステップS190は、例えば、光源タイプによってインデックス付けされる色マッピングのデータベースの一部としてなど、長期にわたって色マッピングを保存することができる。色マッピングが形成され、コンピュータアクセス可能なメモリにおいて利用可能になると、色マッピングは、例えば、補綴デバイスまたは材料についての色マッピングデータとの比較のために使用することができる。図6Bの論理フロー図は、一実施形態において、色マッピングを生成するための拡張されたステップを示している。ステップS100~S160は、図6Aを参照して説明されたステップと同様である。ステップS160における変換マトリックスの適用に続いて、ステップS170は、ステップS160において取得された混合係数mixturecoefficientおよび先に計算された主成分を使用して、スペクトル反射率データまたは曲線を生成する。その後、色値抽出ステップS180が、所望の光源のスペクトル分布に基づいて、色マッピングについての視覚的色値を抽出する。有利なこととして、歯および他の歯科材料についてのスペクトル反射率は、挙動が安定しており、特徴的なパターンに従う。歯および他の歯科材料についてのスペクトル反射率曲線は、相対的に限定された範囲内に収まる変動を有するにすぎない滑らかな一貫した形状を示す。この特徴は、従来の手法を使用した場合に入手可能なものよりも正確な色マッチングのために必要とされるツールを提供するために、統計的な技法の使用を可能にする。変換マトリックス50の生成図3に示したように、歯についての相対的に少数の測定値に基づいて視覚的色データを提供するために、変換マトリックス50が使用される。本発明の実施形態は、多数の歯についてのスペクトル反射率データの統計的に有効なサンプリングから、変換マトリックス50を生成する。統計的に有効なサンプリング内の歯の数は、歯のより大きな母集団を代表するのに十分なメンバを有する。サンプルサイズが統計的に十分なまたは統計的に有効なサンプル数を超えて増加すると、サンプリング分布から取得された結果のデータに対する顕著な効果が現れなくなりがちである。図7を参照すると、変換マトリックス生成ステップS100において、変換マトリックス50を形成するためのプロセスが示されている。最初に、分光測色計を使用して、スペクトル反射率曲線52のサンプル集合が取得される。サンプル集合は、統計的に有効なサンプルとして使用するために十分な数のM個の歯についてのスペクトル反射率曲線52を含み、一実施形態では、例えば、M=100である。その後、54に示される主成分分析PCAを使用して、このデータを分析し、統計的に最も重要なそれらの主成分56と、対応する混合係数60とを識別する。経験的なデータは、歯および他の歯オブジェクトのスペクトル反射率についての重要な主成分の数が約4であることを示している。主成分分析PCAは、多次元データ集合内の関係をよりよく示すように、多次元データ集合の次元の総数を削減するために統計学において使用される、周知のベクトル空間変換技法である。スペクトル反射率データなどの多変量データの場合、PCAは、データをよりよく理解し、それらの使用を簡単にするために使用できるデータ内の傾向を明らかにするのを助けるために、データ変数の共分散を分析する。PCAは、データのための代替的な基底または座標系を提供する固有ベクトルl2ノルムにおいて相互に直交するを生成することによって、データの分解を伴う。PCAは、それぞれの固有ベクトルに関連付けられた固有値の降順に基づいて順序付けされた固有ベクトルの順序集合を決定する。固有ベクトルは、単位ベクトルにスケーリングすることができ、直交しているので、その元の座標系から固有ベクトルの代替的な座標系への直交線形変換が取得される。このタイプのデータ分解を用いた場合、低次元の成分すなわち、順番に1次、2次、3次、および以降の次数の主成分は、データの最も重要な側面を表し、高次の成分は、次数が上がるほど、データの分散についてますます僅かな情報しか表さない。これは、データが最初に取得されたときよりも簡潔な形式でのすなわち、より少ない次元での、データの統計的な特性化を可能にする。図7を再び参照すると、56において、1組の低次の主成分が、対応する1組の混合係数60とともに生成される。混合係数は、スペクトル反射率曲線52のサンプル集合のための1組の歯スペクトル反射率曲線の各々を生成するために、主成分固有ベクトルをスケーリングまたは重み付けするために使用される。簡潔に述べると、混合係数は、PCA固有ベクトルによって決定されるベクトル空間において、ベクトルを形成する。図7の論理フローをさらに参照すると、一実施形態では、変換マトリックス50は、以前にスペクトル反射率曲線が記録されたのと同じ位置で、色測定およびマッピング装置40図3を使用して、サンプル集合内のM個の歯の画像値62をとることによって生成される。図7の画像値62には、M個の歯の各々について4つの測定値が表されているが、歯毎に取得される測定値の数は、照明装置24における光源LEDの数に対応する。その後、1組の混合係数60と測定された画像データの測定値62との間で、最小二乗適合least-squaresfit手順78が実行され、測定された画像データ62を混合係数60に変換するための最良適合マトリックスを提供する変換マトリックス50を生成する。図7で説明された実施形態による変換マトリックス50の生成ステップは、色マッピングにおいて将来使用するための変換マトリックスを生成する。その後、このマトリックスおよび1組の主成分56は、色測定およびマッピング装置40の制御ロジックプロセッサ38内に保存される。その後、色測定およびマッピング装置40が未知の歯に対して使用されるたびに、1組の混合係数を計算するために、保存された変換マトリックス50が、歯画像のピクセルにおいて取得された画像値に適用されるステップS160。その後、1組の混合係数は、スペクトル反射率データを生成するために、保存された主成分56とともに使用することができる図6BのステップS170。その後、生成されたスペクトル反射率曲線は、歯の三刺激値XYZを計算するために、任意のビューイング光源viewingilluminantのスペクトルプロファイルおよび視覚的色マッチング関数とともに使用することができる図6BのステップS180。図8の論理フロー図に示されるように、ステップS100における変換マトリックス生成のための別の実施形態では、PCA64は、サンプル集合からのスペクトル反射率データ52の代わりに、統計的に有効なサンプル集合について測定された画像値62に対して実行される。測定された画像値62の値は、マッピング装置40図3を使用して取得される。その結果は、1組の重要な主成分66と、測定された画像値62について対応する混合係数70である。XYZ色値63は、先に説明したように分光測色計を使用して測定されたスペクトル反射率データのサンプル集合の各曲線から直接的に取得される。変換マトリックス72のための値を生成するために、取得されたXYZ値63と混合係数70との間で、最小二乗適合手順78が実行される。この実施形態では、変換マトリックス72は、測定された画像値62の主成分に対応する混合係数70を三刺激値に変換するための、最良適合マトリックスである。この実施形態は、所定のビューイング光源についての視覚的な色を直接的に計算し、完全なスペクトル反射率情報を提供しない。図9は、PCAを実行せずに変換マトリックスを生成するためのステップS100の別の実施形態を説明している。XYZ色値63が、先に説明したように分光測色計を使用して記録されたスペクトル反射率データのサンプル集合の各曲線から最初に取得される。測定された画像値62の値は、マッピング装置40図3を使用して取得される。その後、変換マトリックス74のための値を生成するために、取得されたXYZ値63と測定された画像値62との間で、最小二乗適合が実行される。この実施形態における変換マトリックス74は、測定された画像値62を直接的に三刺激値に変換するための、最良適合マトリックスである。これは、図7および図8に関して説明された先の2つの実施形態よりも実施が簡単である。しかし、図7の実施形態と異なり、また図8の実施形態と同様に、このシーケンスは、所定のビューイング条件viewingconditionについてのXYZ色値のみを生成する。図10は、PCAを実行せずに変換マトリックスを生成するためのステップS100のさらに別の実施形態を説明している。XYZ値63が、先に説明したように分光測色計を使用して記録されたスペクトル反射率データのサンプル集合の各曲線から最初に取得される。視覚的色値200が、XYZ値の各組に対して計算される。これらの視覚的色値は、CIELABなど近似的に一様な視覚的色空間における座標をそれらが表すように、選択することができる。測定された画像値62は、マッピング装置40図3を使用して取得される。しかし、ステップS130のこの実施形態では、1組の測定された画像データは、測定された各画像値の多項式変換値を含むように、と拡張される。ここで、eは、先に説明したように実数である。その後、変換マトリックス76のための値を生成するために、取得されたXYZ値63と拡張された1組の測定された画像値210との間で、最小二乗適合が実行される。この実施形態における変換マトリックス76は、拡張された測定された画像値210を直接的に視覚的色値に変換するための、最良適合マトリックスである。図7、図8、および図9の実施形態と異なり、このシーケンスは、所定のビューイング条件についての視覚的色値のみを生成する。先に言及したように、従来の方法を使用して正確な色測定値を取得する作業は、照明およびセンサ応答の変化によって混乱が生じる。これらの問題は、本発明の改良された方法によって対処される。色測定およびマッピング装置40を使用して、以降の式ではLED照明について、特定の波長λについて取得された一般化された測定信号Sitoothは、以下の式で表すことができる。ここで、R0は、歯または他の歯オブジェクトの実際の反射率である。この変数は、歯材料を示す場合はRtoothとしても表され、Dλはセンサ応答であり、ILEDiは第iのLEDまたは他の狭帯域光源の輝度である。上記の式1は、RGB光源を使用しても、または白色光源を使用しても、また画像センサアレイがCCD,CMOS、または他のタイプの光感知デバイスであっても、一般に歯の色測定に当てはまることを観察することができる。RGBベースの色測定デバイスおよび比色分析測定デバイスなど、従来の歯色測定デバイスは、測定信号Sitoothから歯色値を生成することに言及しておくことは特に有益である。しかし、式1が示すように、この信号それ自体は、実際の歯反射率R0、光源、およびセンサ応答という、3つの可変因子の積である。従来のRGBベースの測定装置または比色分析測定装置を用いた場合に、正確な色計算が取得されないのは、この測定が光源およびセンサ応答に依存するためである。しかし、従来のソリューションとは異なり、本発明の手法は、歯反射率R0を測定信号における他の2つの因子から分離する。その後、取得された反射率R0は、いかなる照明条件の下でも、色を正確に特性化するために使用することができる。このようにして、本発明の方法は、色の特性化に対して分光測色手法を利用する。しかし、物体上の1つの位置において単一の光センサ毎に、このデータを抽出するために1つ以上の測定値を取得する従来の分光測色機器とは異なり、本発明の装置および方法は、物体全体についての分光測色データのマッピングをキャプチャする単色センサアレイとともに、よく特性化された狭帯域光源を使用して、このデータを取得する。本発明の一実施形態では、ii=1,2,...,Nとインデックス付けられる、N個のLED色光源の各々につき1つの、複数の信号値Sitoothが取得される。式1が示すように、Sitoothを使用して、正確で一貫性のある測定値を提供するために、光源輝度および/またはセンサ応答Dλの変動などに由来する、デバイスにおける短期的な変化を補償することが必要である。この理由で、撮像工程の一部として、基準ターゲット測定値Sirefが、較正基準として使用するために任意選択的に取得される。この基準ターゲット測定値Sirefは、以下の式で表される。ここで、Rrefは、基準ターゲット28の反射率である。この値は、一実施形態では、視野内に配置され歯と同様にキャプチャされる基準ターゲット28図3からの画像示度を使用して取得される。別の実施形態では、基準ターゲット28からの画像示度は、例えば、撮像セッションの開始時など、別途取得される。値SitoothおよびSirefを考慮すると、本発明の方法を実施するためにより役立つ量は、以下の式で与えられる補正された測定値である。ここで、Rrefλiは、LEDiのピーク値における基準ターゲット28の知られた反射率である。補正された測定値は、測定のばらつきの1次的な源を取り除き、輝度またはデバイス応答のスケールに対する依存性を排除する。補正された測定値から、視覚的色値を取得して非常に正確な色マッピングを提供するために、本発明の方法を使用することができる。ピクセル毎の三刺激色値X,Y,Zこれ以降、Xqq=1,2,3によって表され、X1=X,X2=YおよびX3=Zであるの各々は、以下の式のようにして、歯反射率から計算することができる。ここで、の値は、標準的な観測者の対応する視覚的色マッチング関数であり、Iλは、歯がその下で見られる光源のスペクトル分布である。値Rtoothλは、色測定およびマッピング装置40によって直接的に測定されないが、先に説明されたように、PCAを使用するなどして、サンプル集合の分析から導出される混合係数を使用して取得することができる。色測定およびマッピング装置40から取得されたスペクトル反射率測定結果は、式4に従って、知られたスペクトルエネルギー分布を有するいかなる照明条件の下でも、歯についての色三刺激値を計算するために使用することができる。この手順を歯および色調マッチングタブの両方に適用することで、最良のマッチを見出すことができる2組の三刺激値がもたらされる。代替として、三刺激値は、歯と色調マッチングタブとの間の最も近いマッチを見出すために、CIELABまたはHSV色空間など、異なる視覚的色空間に変換することができる。上記の手法は、単色広帯域センサアレイについて説明された。各LEDまたは他の照明源にエネルギーが供給されたときに、従来のRGB色センサアレイを使用して信号を提供する場合にも、同じ方法を使用することができる。RGB色センサの場合、特定のLED照明について最も高い信号レベルを有する色チャネルを使用することができる。各LED照明についてセンサの3つの色チャネルのすべてが使用される場合、測定される画像データ値は、加重和など、3つの色チャネルの信号の組合せから取得される。本発明の実施形態を使用した場合、歯表面の分光測色色マッピングを取得する作業は簡素化され、このデータを提供するコストは、従来の代替手段よりも著しく低減される。本発明の変換マトリックスを適用した結果は、非常に正確な色データを取得するために、僅かな測定値しか必要とされないというものである。多くの口腔内撮像用途における色合いマッピングのためには、3つまたは4つのLEDを使用するだけの照明からの測定値で十分であることが分かった。図6Aおよび図6Bのシーケンスは、1組のビューイング照明条件のうちのいずれかの下で、色マッピングを可能にすることに留意されたい。集められたスペクトル反射率マッピングデータは、白熱灯、蛍光灯、自然光もしくは日光、または他の光源を含むビューイング光のいずれかの光源と最もよくマッチする色を計算するために、使用することができる。したがって、例えば、歯科医の処置室で取得されたスペクトル反射率マッピングデータは、自然光日光の中で見られた補綴物と、またはモデルもしくは役者などの場合には舞台照明の下で見られた補綴物と、またはオフィス環境における蛍光灯照明もしくは他の照明条件の中で見られた補綴物と、最もよくマッチする色を決定するために使用することができる。これは、患者にとって最も関係が深い照明条件とは大きく異なることもあり得る、色測定を行う際に使用される特定の照明条件に色マッピングおよび色マッチが制約を受けた従来のRGB方法および比色分析方法にまさる、本発明の方法の利点である。図6Aおよび図6Bのプロセスから取得される情報は、多くの方法で保存し、使用することができる。生成される視覚的色値は、例えば、表示用にマッピングを描画するために直接的に使用することができ、または何らかの方法で符号化し、メモリ内に保存することができる。スペクトル反射率値は、他の歯画像データと相関させることができ、正確な色特性化が役に立つ歯科技工室または他の施設に提供することができる。図6Aおよび図6Bで説明された方法は、一実施形態において、歯画像のピクセル毎に複数の測定値を取得することに留意されたい。これは、潜在的に相当な量のデータとなるが、歯画像のスペクトル成分をピクセル毎に完全に特性化することを可能にする。歯画像について集められたデータは、非条件等色であり、したがって、色マッピングのために、従来の比色分析システム、RGBシステム、または視覚的にマッチさせるシステムが利用された場合に、色データを損なうことがあり得る照明依存性の望ましくない効果を排除する。LEDは、本発明に従ってスペクトル反射率データを取得するための光源として有利である。好ましい一実施形態では、LEDは、その光のほとんどを、約40nmよりも短い波長の範囲にわたって放射する。一実施形態では、LED光源は、それぞれの波長帯に関して実質的に重複しないので、隣接帯への光の漏れを無視することができる。反射率測定のために必要とされる照明を提供するために、代替として、他のタイプの狭帯域光源を使用することもできる。代替的なタイプの光源は、例えば、ランプなどの広帯域光源からのフィルタリングされた光を含む。図3の例には、4つのLEDが示されている。一般に、異なる波長の少なくとも3つの光源を使用すべきである。本発明の装置および方法は、スペクトル反射率値のマッピングを提供するので、従来の比色分析またはRGBベースの測定方法を使用した場合に入手可能なものよりも、歯の真の色についての情報を正確なものにする。スペクトル反射率は、光源には関係なく、完全な色情報を含むので、取得される色データは、条件等色に起因する誤差の影響を受けない。LEDまたは他の小型の光源を使用することによって、格子または他のデバイスを必要とすることなく、本発明の装置は、低コストでコンパクトにパッケージ化することができる。例えば、色測定およびマッピング装置40は、口腔内カメラとしてパッケージ化することができる。基準ターゲット28は、色イメージングのための基準画像を提供するための、パッチなどの任意の適切なタイプの基準オブジェクトとすることができる。白色または灰色のパッチばかりでなく、一様なスペクトル成分を有する他の何らかのパッチも使用することができる。ターゲット28は別途撮像することができ、または撮像視野内の広帯域撮像センサアレイ44からほぼ同じ距離のところに、例えば歯と並べて配置することができ、固定された位置に、または撮像サイクル中に必要に応じて、アクチュエータを作動させるなどして、基準撮像のために定位置に回転させてもよい。例えば、三刺激値を取得するため、および結果を保存し、表示するためなどに、多くの計算機能が利用される。これらの機能は、本発明の色マッチングおよびマッピング装置に設けられた、またはこれと対話するように構成された、制御ロジックプロセッサ38によって提供できることが理解できよう。例えば、保存された命令は、上で説明された色マッピングデータアクセス機能、計算機能、および出力機能を実行するように、プロセッサ論理回路を構成する。専用コンピュータワークステーション、パーソナルコンピュータ、またはデジタル信号処理コンポーネントなど専用データ処理コンポーネントを利用する組込みコンピューティングシステムなど、多くのタイプの制御ロジックプロセッサデバイスのいずれでも、計算機能のために使用することができる。制御ロジック処理装置は、データ保存および取出しのために、電子的なメモリにアクセスする。色マッチおよび色マッピングの結果を表示するために、オプションの表示デバイスを提供することもできる。本発明の方法および装置は、非常に正確な色情報を有するマッピングを取得するために、検出器としてセンサ34を利用する。このコンポーネントは、一般にピクセル毎にセンサが1つ割り当てられる、複数のCMOSまたはCCDセンサの配列を含むことができる。一実施形態では、広帯域単色センサアレイが使用される。しかし、R,G,B色の感知のために構成された、または他の何らかの色空間特性化のために構成された、センサアレイを利用することも可能である。本発明におけるスペクトル反射率データを取得する方法は、先に説明したように、そのようなデバイスにも同様に適用することができる。例えば、平均値を取得するためなど、広帯域撮像センサアレイ44内の複数のセンサ位置が一緒にグループ化またはクラスタ化されるように、色マッチングのためのピクセル間隔は変化させ得ることに留意されたい。本発明の色測定装置は、撮像センサアレイを使用するので、従来の口腔内色イメージングのために使用されるのと同じデバイスが、撮像と色測定の両方の動作モードのために構成可能になり得る。例えば、図3の概略ブロック図を参照すると、色イメージングは、照明装置24からの照明のパターン、センサアレイ34の分解能、および制御ロジックプロセッサ38から提供される色処理を変化させることによって、実行することができる。装置40の動作モードを従来の撮像用または本明細書で説明された歯色マッピング用に設定するために、オペレータインタフェースから発行されるモード切り替え図示されずまたはモード制御コマンドを提供することができる。本発明の照明装置24は、一実施形態では多色LEDを利用する。しかし、他のタイプの固体光源、またはより従来的なランプもしくは色フィルタを備えるランプを含む多色照明を提供できる他の光源も、代替として利用することができる。照明源12内の各LEDのプロファイルを維持し、定期的に更新できるように、コンポーネントの老朽化およびドリフトを補償するために、色測定およびマッピング装置40の初期的および定期的な較正が必要とされる。以下に付記として、本発明の構成の例を示す。付記1少なくとも部分的に制御ロジックプロセッサによって実行される、歯オブジェクトのための色マッピングを生成するための方法であって、歯の統計的に有効なサンプリングについての1組のスペクトル反射率データに従って、変換マトリックスを生成するステップと、一度に1つの波長帯ずつ、少なくとも第1、第2、および第3の波長帯にわたって、前記歯オブジェクトに照明を当てるステップと、撮像アレイ内の複数のピクセルの各々について、前記少なくとも第1、第2、および第3の波長帯の各々に対応する画像データ値を取得するステップと、前記取得された画像データ値に従って、また前記少なくとも第1、第2、および第3の波長帯において基準オブジェクトから取得された画像データ値に従って、前記複数のピクセルの各々について1組の視覚的色値を生成することによって、前記色マッピングを形成するために、前記変換マトリックスを適用するステップと、前記色マッピングをコンピュータアクセス可能な電子的なメモリ内に保存するステップとを含むことを特徴とする方法。付記2付記1に記載の方法であって、照明を当てるステップが、1つ以上のLEDにエネルギー供給するステップを含むことを特徴とする方法。付記3付記1に記載の方法であって、前記撮像アレイが、CMOSまたはCCDセンサアレイであることを特徴とする方法。付記4付記1に記載の方法であって、前記撮像アレイが、広帯域または単色センサアレイであることを特徴とする方法。付記5付記1に記載の方法であって、前記撮像アレイが、色センサアレイであることを特徴とする方法。付記6付記1に記載の方法であって、前記基準オブジェクトが、前記歯オブジェクトの画像と同じ画像内で取得されることを特徴とする方法。付記7付記1に記載の方法であって、前記基準オブジェクトが、前記歯オブジェクトの画像とは別個の画像として取得されることを特徴とする方法。付記8付記1に記載の方法であって、前記基準オブジェクトが、口腔内撮像デバイスに関連するテストパッチであることを特徴とする方法。付記9付記1に記載の方法であって、前記基準オブジェクトが、単独ターゲットであるテストパッチであることを特徴とする方法。付記10付記1に記載の方法であって、前記歯オブジェクトが、歯、色マッチングガイド、歯科補綴物、および歯科材料からなる群から選択されることを特徴とする方法。付記11付記1に記載の方法であって、前記変換マトリックスを生成するステップが、歯の前記統計的に有効なサンプリングについての前記1組のスペクトル反射率データに主成分分析を適用することによって、複数の混合係数を生成するステップと、一度に1つの波長帯ずつ、少なくとも第1、第2、および第3の波長帯にわたって、各歯に照明を当て、撮像アレイ内の複数のピクセルの各々において、各歯から、前記少なくとも第1、第2、および第3の波長帯の各々に対応する画像データ値を取得することによって、歯の前記統計的に有効なサンプリング内の要素についての1組の画像サンプル測定値を取得するステップであって、前記1組の画像サンプル測定値が、前記1組のスペクトル反射率データと同じ位置において取得される、ステップと、前記複数の混合係数と前記1組の画像サンプル測定値との間で最小二乗適合を使用して、前記変換マトリックスを形成するステップとを含むことを特徴とする方法。付記12付記1に記載の方法であって、前記変換マトリックスを生成するステップが、歯の前記統計的に有効なサンプリングについての前記1組のスペクトル反射率データから1組の三刺激値を生成するステップと、一度に1つの波長帯ずつ、少なくとも第1、第2、および第3の波長帯にわたって、各歯に照明を当て、撮像アレイ内の複数のピクセルの各々において、各歯から、前記少なくとも第1、第2、および第3の波長帯の各々に対応する画像データ値を取得することによって、歯の前記統計的に有効なサンプリング内の前記歯についての1組の画像サンプル測定値を取得するステップであって、前記1組の画像サンプル測定値が、前記1組のスペクトル反射率データと同じ位置において取得される、ステップと、測定されたサンプル集合に主成分分析を適用することによって、複数の混合係数を生成するステップと、前記複数の混合係数と前記1組の三刺激値との間で最小二乗適合を使用して、前記変換マトリックスを形成するステップとを含むことを特徴とする方法。付記13付記1に記載の方法であって、前記変換マトリックスを生成するステップが、歯の前記統計的に有効なサンプリングについての前記1組のスペクトル反射率データから1組の三刺激値を生成するステップと、一度に1つの波長帯ずつ、少なくとも第1、第2、および第3の波長帯にわたって、各歯に照明を当て、撮像アレイ内の複数のピクセルの各々において、各歯から、前記少なくとも第1、第2、および第3の波長帯の各々に対応する画像データ値を取得することによって、歯の前記統計的に有効なサンプリング内の前記歯についての1組の画像サンプル測定値を取得するステップであって、前記1組の画像サンプル測定値が、前記1組のスペクトル反射率データと同じ位置において取得される、ステップと、前記1組の三刺激値と前記1組の画像サンプル測定値との間で最小二乗適合を使用して、前記変換マトリックスを形成するステップとを含むことを特徴とする方法。付記14付記1に記載の方法であって、前記変換マトリックスを生成するステップが、歯の前記統計的に有効なサンプリングについての前記1組のスペクトル反射率データから1組の三刺激値を生成するステップと、一度に1つの波長帯ずつ、少なくとも第1、第2、および第3の波長帯にわたって、各歯に照明を当て、撮像アレイ内の複数のピクセルの各々において、各歯から、前記少なくとも第1、第2、および第3の波長帯の各々に対応する画像データ値を取得することによって、歯の前記統計的に有効なサンプリング内の前記歯についての1組の画像サンプル測定値を取得するステップであって、前記1組の画像サンプル測定値が、前記1組のスペクトル反射率データと同じ位置において取得される、ステップと、1つ以上の前記画像サンプル測定値の変換値を追加することによって、拡張された1組の画像サンプル測定値を生成するステップと、前記生成された1組の視覚的色値と前記拡張された1組の画像サンプル測定値との間で最小二乗適合を使用して、前記変換マトリックスを形成するステップとを含むことを特徴とする方法。付記15付記1に記載の方法であって、前記歯オブジェクトが、第1の歯オブジェクトであり、前記方法が、前記第1の歯オブジェクトについての前記色マッピングを前記電子的なメモリから取り出すステップと、第2の歯オブジェクトについての色マッピングを生成するステップと、前記第1および第2の歯オブジェクトの前記それぞれの色マッピングを比較するステップとをさらに含むことを特徴とする方法。付記16付記11に記載の方法であって、前記1組の視覚的色値を生成するステップが、前記複数のピクセルの各々についてのスペクトル反射率データを生成するステップと、ビューイング光源のスペクトル分布値に従って、前記複数のピクセルの各々についての前記1組の視覚的色値を計算するステップとをさらに含むことを特徴とする方法。付記17付記1に記載の方法であって、前記生成された視覚的色値が、三刺激値、CIELAB値、HSV値、または標準色空間内の他の値であることを特徴とする方法。付記18付記14に記載の方法であって、前記画像サンプル測定値の前記変換が、多項式であることを特徴とする方法。付記19付記14に記載の方法であって、前記画像サンプル測定値の前記変換値が、[0.3~0.4]の範囲内にある指数を用いる単純なべき法則を使用して計算されることを特徴とする方法。付記20歯オブジェクトのための色マッピングを取得するための装置であって、一度に1つの波長帯ずつ、少なくとも第1、第2、および第3の波長帯の照明を前記歯オブジェクトに当てるためにエネルギー供給可能な照明装置と、前記少なくとも第1、第2、および第3の波長帯にわたって広帯域スペクトル応答を有し、光学システムに関して配置され、前記歯オブジェクトの1組の画像を形成するために、各照明波長帯において前記歯オブジェクトの画像をキャプチャするように作動可能な単色画像センサアレイと、前記単色画像センサアレイに関して実質的に焦点が合い、前記光学システムの照射野内に配置される基準ターゲットと、前記照明装置および前記単色画像センサアレイと動作可能に接続され、保存された命令に応答して、前記少なくとも第1、第2、および第3の波長帯を順次提供するように前記照明装置にエネルギー供給し、保存された命令にさらに応答して、各波長帯において画像をキャプチャし、保存し、各ピクセルについての画像データ値を計算し、スペクトル反射率データのサンプル集合に従って、また前記サンプル集合から測定された画像値に従って、色マッピングを生成し、保存する、制御ロジックプロセッサとを備えることを特徴とする装置。付記21付記20に記載の装置であって、前記装置が、口腔内カメラの形式を取ることを特徴とする装置。付記22少なくとも部分的に制御ロジックプロセッサによって実行される、歯オブジェクトのための色マッピングを生成するための方法であって、歯の統計的に有効なサンプリングについての1組のスペクトル反射率データに従って、変換マトリックスを生成するステップと、一度に1つの波長帯ずつ、少なくとも第1、第2、および第3の波長帯にわたって、前記歯オブジェクトに照明を当てるステップと、撮像アレイ内の複数のピクセルの各々について、前記少なくとも第1、第2、および第3の波長帯の各々に対応する画像データ値を取得するステップと、前記生成された変換マトリックスに従って、また前記少なくとも第1、第2、および第3の波長帯において基準オブジェクトから取得された画像データ値に従って、前記少なくとも第1、第2、および第3の波長帯の各々についての前記画像データ値を処理することによって、前記複数のピクセルの各々についてのスペクトル反射率データを生成するステップと、前記複数のピクセルの各々についての前記生成されたスペクトル反射率データ値に従って、またビューイング光源のスペクトル分布値に従って、前記歯オブジェクトの視覚的色を再構成することによって、前記色マッピングを形成するステップと、前記色マッピングを電子的なメモリ内に保存するステップとを含むことを特徴とする方法。付記23付記22に記載の方法であって、前記生成されたスペクトル反射率データを前記電子的なメモリ内に保存するステップをさらに含むことを特徴とする方法。"