目とデジタルカメラのモデル

以下、雑学です。写真とは、関係のないことなので、興味のない方はスルーしてくださいね。

・社会に出て、横浜国立大学と、愛媛大学と共同研究を行いましたが、私自身、大学の研究室でカルソニックから来た研究員と苦い思い出があるので、金銭関係と学生さんとのかかわりは、結構苦労しましたね。

・英会話教室で、”おばさま”と、話をして、苦い思い出があるのだけれど、TVやメディアの

情報だけで、先導されてしまっている。大学にオープンハウスとかあるので、一般の方ほど、ぜひ、行ってあげて、学生さんとお話ししてほしいですね。もちろん学生さんも、広く世間を知ってほしいものです。

そういう意味では、カメラ撮影の趣味は、一つのいい選択肢かな。(^^)


以下、解説

かなり古新聞になったているけど。東京大学の修士論文の付録の抜粋。

一応、大学の方からは、同志社大学の学生(多分(^^))から

コピーの依頼があったときに、東大工学部からは

著作権は私にあるので”コピーの許可ください”と、

言われてしまった。もともと、国立大学の学位論文だから

オープン(公共)なものなので、東大工学部の判断でOKで、

その必要はないと思うのだが。(^^)

(まぁ、その時の要求は、ここではなかったのだけど(笑))


論文では、付録で画像処理による温度計測について書いているのだけども

当時はカメラのCCDイメージセンサ(多分、今はCMOS)の

カラー再現の”仕組み”と人間の目の組織(細胞、神経ライン)の”

”医学のモデル”について”付録”で書いています。


<背景>

当時の研究は、画像処理でNGにした感温液晶(温度により発色が変わる液晶、

テレビの物は電気信号により発色が変わる)を使ったカメラ撮影による

温度計測手法についてです。(そこの記載はここでは書きません。)

(NGの理由は、ターゲットの温度の変化に対して液晶の色の変化が追随できないと、

判断したため)


<ポイント>

カメラでいうところの”センサ”に当たる部分と、伝達経路が異なります。

"センサ”について

1)人間の目では明るさを感じる”Cone”と色を感じるCone”がある。

2)CCDセンサは、”Red”、”Green”、”Blue”のフィルタをセンサにかけて、

  センサがそれぞれの明るさを信号として取得する。

  濁して書くが、それぞれの”フィルタ”には、透過する光の波長パターンが

  ある。


”伝達経路”について

1)人間の場合は、”Red-Green channel”、”Yellow-Green channel”の2系統の”神経経路”で脳に伝達される。

2)カメラは、”Red”、”Green”、”Blue”の経路で”電気信号”で、信号伝達される。

  この信号は、”画像処理回路”を経由して”記録装置”に記憶される。

3)特筆すべきは、カメラでは、”電気信号”であるということ。

  電気信号は、流れることで磁場を発生し、お互いの信号が干渉しあう。

  これが、ノイズで、S/N比のこと。

  この影響力は、回路の信号間の”距離”、”雰囲気温度”、”回路の金属の純度”などにより

  変わってくるかな?(笑)

  研究当時は、入力光をプリズムで分光した”Red”、”Green”、”Blue”の光を

  個々のCCDで電気信号に変換する、”3CCDカメラ”があった。

  例えば、センサからの伝達経路が”光”であったり、”生物的なもの”で

  あったりすると変わってくる。


”色の認識”のについて

温度計測であったので、”Red”、”Green”、”Blue”の3つの電気信号を”温度”に認識する必要があったので、ここをワーク。

1)先人に習って、”QC手法”でよく用いられる、統計数学の回帰直線で

  3つの信号(R,G,Bの電気信号)を1つの信号(温度)に変換する数式を策定した。

 (個々の記述はありません)

2)人間の”脳”の仕組みの数式モデル、”ニューラルネットワーク”についての解説記事です。

  簡単な数式構造で、ネットワークを組み、学習させることにより、

  3つの信号(R,G,B)から1つの信号(温度)を得る解説。

(この時は、実際やっていない。これは先日のNGにした理由による)

 最近の、”AI”は、よくわからないですが、各情報の”相関”により、

 解を導き出すものなのかな?そういう意味では統計手法に似ているし、限界も

 感じますね。(^^)


<以下、論文抜粋>

東京大学修士論文 「レーザー誘起蛍光法による流体の温度計測にかんする研究」

1994年 亀井泰造 付録より


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