画像とは
基本は下記の2つしかない。このページでは基本的に1について扱う。
- ビットマップデータ：ある位置に存在する画素にはR・G・Bそれぞれどれくらい明るい色かという数値が入っている
- ベクターデータ： 数式によって記述されるもの。詳細は割愛。
参考URL：https://kotobank.jp/word/%E7%94%BB%E5%83%8F-11415
一般的な画像の内部構成
- 光の三原色：Red + Green + Blue
- 不透明度
- その他情報：撮影日時、撮影場所など
RGB画像はテレビに接眼したときのようなイメージ
Wikipediaが結構わかりやすい。
参考URL：https://ja.wikipedia.org/wiki/RGB
Office製品を利用したわかりやすい例
下記の図はRBG各値の最大値を255とした場合の例。RGB、sRGB系の他にHSL系、HSV系、Lab*系、AdobeRGB系などがある。
一般にこのようにして表される値のことを明度値という。
グレー画像や2値画像に限っては輝度という場合もある。しかし、輝度はどちらかというと発光体の明るさ[cd/㎡]を指すことが普通。
参考URL：https://qiita.com/yoya/items/96c36b069e74398796f3
人の目の特性について
- 青の感度が高め
- 等色関数
- 明るい光(色)のばらつきよりも、暗い光(色)のばらつきの方が気づきやすい
錐状体(cone)と杆状体(rod)とかの話。
参考URL：https://rayspace.xyz/CG/contents/Spectrum_RGB/
グレースケール化について
グレースケール化の方法には下記のようなものがある。ひとくちにメイドと言っても何を指すかはケース・バイ・ケース。
- R or G or B のいずれかの明度値で他のチャネルの値を置き換える。
ex) #FF23a9 –gray–> #232323(カラー画像のまま) - R or G or B のいずれかの明度値で他のチャネルの値を置き換える。
ex) #FF23a9 –gray–> 明度値35(10進数)=23(16進数) - 下記の式に従う。ガンマ値で重み付け補正。詳細は忘れた。人のグレースケール感度の補正とかだったはず。
Gray = 0.3R + 0.59G + 0.11B
ex) #FF23a9 –gray–> 明度値116(10進数)
参考URL：https://algorithm.joho.info/image-processing/rgb-to-gray-color-space/
参考URL：https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B0%E3%83%AC%E3%83%BC%E3%82%B9%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%83%AB
2値化について
大津の2値化法と呼ばれるものが一般的である。
詳細は割愛。
参考URL：https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%A4%A7%E6%B4%A5%E3%81%AE%E4%BA%8C%E5%80%A4%E5%8C%96%E6%B3%95
CISの構造について
CIS=Contact Image Sensor は光源用RGBLEDと受光用フォトセンサーが組み合わされたもの。
RGBそれぞれの周波数に対応する反射型センサ(あるいは透過型センサ1対)みたいなもの。
なので、光源がなくても受光は可能。環境光やフォトセンサー自体の発熱によるノイズの影響を受ける。
逆に光源があると、十分に光が拡散できないと、受光光量にムラができて画像のムラにつながる。
参考URL：https://jimukiki.net/mfp-construction/
※ちなみにLEDとフォトセンサはほぼ同じものです。
端子に電圧をかければLEDとして使えるし、チップに光を当てれば端子間に電圧が生じるのでフォトセンサとして使える。
バンドギャップを乗り越えるのに、電圧(電気エネルギー)を使うか光(エネルギー)を使うかの違いしかない。
半導体工学
参考URL(セキュアではないので注意)：http://kccn.konan-u.ac.jp/physics/semiconductor/basic/2_13.html
CIS取得値(スキャン画像)のムラについて
- 距離特性
- 対抗面との傾きによる反射ばらつき
- 対抗面反射率(吸収率・拡散率・透過率)ばらつき
- 発光素子の光量ばらつき
- 光源の光を拡散させる構造のばらつき
- 受光素子感度ばらつき
>>> メカ的なばらつきは上記1,2のCISのxyz位置とyaw,pitch,roll姿勢のみである。
EOF