信号処理方法、信号処理デバイス及び光画像計測装置
【課題】複数の受光素子からなるラインセンサのＥＶＥＮ出力信号とＯＤＤ出力信号との間に生じる強度のズレに起因するノイズを低減させることができる信号処理方法を提供することを目的とする。
【解決手段】ＣＣＤイメージセンサ１２０によって得られた受光信号に基づいて光源からの出力光の強度に相当する背景成分の強度情報とノイズ成分の強度情報を求め、背景成分の強度情報とノイズ成分の強度情報に基づいて補正量の大きさを算出し、補正量の大きさに基づいて補正係数を算出する。その補正係数に基づいて複数の群による受光信号間の強度のズレ補正を行う。
【解決手段】ＣＣＤイメージセンサ１２０によって得られた受光信号に基づいて光源からの出力光の強度に相当する背景成分の強度情報とノイズ成分の強度情報を求め、背景成分の強度情報とノイズ成分の強度情報に基づいて補正量の大きさを算出し、補正量の大きさに基づいて補正係数を算出する。その補正係数に基づいて複数の群による受光信号間の強度のズレ補正を行う。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、信号処理方法、信号処理デバイス及び光画像計測装置に関する。光画像計測装置はラインセンサを用いて被測定物体の画像を形成するものである。具体的には、光コヒーレンストモグラフィ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：以下「ＯＣＴ」という場合がある）、或いはライン走査型レーザー検眼鏡（Ｌｉｎｅ Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｌａｓｅｒ Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ：以下、「Ｌ−ＳＬＯ」という場合がある）がある。
【背景技術】
【０００２】
近年、レーザ光源等からの光ビームを用いて被測定物体の表面形態や内部形態を表す画像を形成するＯＣＴが注目を集めている。ＯＣＴは、Ｘ線ＣＴのような人体に対する侵襲性を持たないことから、特に医療分野や生物学分野における応用の展開が期待されている。たとえば眼科分野においては、眼底や角膜等の画像を形成する装置が実用化段階に入っている。
【０００３】
特許文献１にはＯＣＴを適用した装置が開示されている。この装置は、測定腕が回転式転向鏡（ガルバノミラー）により物体を走査し、参照腕に参照ミラーが設置されており、その出口に計測腕及び参照腕からの光束の干渉光の強度を分光器で分析する干渉器が設けられている。更に、参照腕は、参照光光束位相を不連続な値で段階的に変えるように構成されている。
【０００４】
特許文献１の装置は、いわゆる「フーリエドメインＯＣＴ（Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｄｏｍａｉｎ ＯＣＴ）」の手法を用いるものである。すなわち、被測定物体に対して低コヒーレンス光のビームを照射し、その反射光と参照光とを重ね合わせて干渉光を生成し、この干渉光のスペクトル強度分布を取得してフーリエ変換を施すことにより画像データを取得する。この画像データに基づいて被測定物体の深度方向（ｚ方向）の形態を画像化するものである。なお、このタイプの手法は、特にスペクトラルドメイン（Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ｄｏｍａｉｎ）とも呼ばれる。
【０００５】
更に、特許文献１に記載の装置は、光ビーム（信号光）を走査するガルバノミラーを備え、それにより被測定物体の所望の測定対象領域の画像を形成するようになっている。この装置においては、ｚ方向に直交する１方向（ｘ方向）にのみ光ビームを走査するように構成されているので、この装置により形成される画像は、光ビームの走査方向（ｘ方向）に沿った深度方向（ｚ方向）の２次元断層像となる。
【０００６】
ＯＣＴを用いた装置を眼科分野に適用すると、高精細の画像を取得できる点、更には断層像や３次元画像を取得できる点などにおいて、眼底カメラ等に対して優位性を持つ。
【０００７】
ここで、フーリエドメインＯＣＴでは一般に、干渉光のスペクトル強度分布を取得するために、複数の受光素子が一列に配置されたラインセンサ（ラインＣＣＤ）が用いられる。
【０００８】
なお、Ｌ−ＳＬＯにおいてもラインセンサ（ラインＣＣＤ）が用いられる方式がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開平１１−３２５８４９号公報
【特許文献２】特公２００５−５２９６６９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
例えば図１１、１２に示すように、ラインセンサ１０００には複数の受光素子１００１（ｉ）（ｉ＝０，１，・・・・・，Ｎ−１）が直線状に配列されている。ラインセンサ１０００は受光素子１００１（ｉ）の偶数番目（ＥＶＥＮ）の素子の出力と奇数番目（ＯＤＤ）の素子の出力をそれぞれ一群（ＥＶＥＮ側タップ１００３、ＯＤＤ側タップ１００４）にまとめた、いわゆる２タップ方式のものである。
【００１１】
このラインセンサ１０００で干渉光を受光する場合、図１１に示すように各受光素子１００１（ｉ）の中心位置（図１１における各受光素子１００１（ｉ）の破線の交わっている位置）に干渉光のスポット光１００２（ｉ）（ｉ＝０，１，・・・・・，Ｎ−１）が当たる場合、受光素子の偶数番目の出力信号（ＥＶＥＮ出力信号）と奇数番目の出力信号（ＯＤＤ出力信号）の間に強度のズレが生じることはない。従ってこれら出力信号に基づく画像は、当該ズレによるノイズの影響を受けることはない。
【００１２】
一方、図１２に示すように各受光素子１００１（ｉ）の中心位置からズレた位置に干渉光のスポット光１００２（ｉ）が当たる場合、ＥＶＥＮ出力信号とＯＤＤ出力信号の間に強度のズレが生じ、画像にノイズが混入することが知られている。
【００１３】
この発明は、以上のような問題を解決するためになされたもので、その目的は、ＥＶＥＮ出力信号とＯＤＤ出力信号との間に生じる強度のズレに起因するノイズを低減させることが可能な信号処理方法、信号処理デバイス及び光画像計測装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記目的を達成するために、実施の形態に記載の信号処理方法は、光源からの出力光の被測定物体による反射光を受光して電気信号を生成する複数の受光素子を有し、前記複数の受光素子を複数の群に分け、前記複数の受光素子により生成された電気信号に対して群ごとにゲインをかけて受光信号を生成する受光手段からの受光信号を処理する信号処理方法であって、前記出力光の強度に相当する背景成分の強度情報とノイズ成分の強度情報を求めるステップと、前記背景成分の強度情報と前記ノイズ成分の強度情報に基づいて補正量の大きさを算出するステップと、前記補正量の大きさに基づいて補正係数を算出するステップと、前記補正係数に基づいて前記複数の群による受光信号間の強度のズレを補正するステップと、を有することを特徴とする。
また、実施の形態に記載の信号処理デバイスは、光源からの出力光の被測定物体による反射光を受光して電気信号を生成する複数の受光素子を有し、前記複数の受光素子を複数の群に分け、前記複数の受光素子により生成された電気信号に対して群ごとにゲインをかけて受光信号を生成する受光手段からの受光信号を処理する信号処理デバイスであって、前記受光信号が入力される入力部と、前記出力光の強度に相当する背景成分の強度情報とノイズ成分の強度情報を求める強度情報取得手段と、前記背景成分の強度情報と前記ノイズ成分の強度情報に基づいて補正量の大きさを算出する補正量算出手段と、前記補正量算出手段によって算出された補正量の大きさに基づいて補正係数を算出する補正係数算出手段と、前記補正係数算出手段によって算出された補正係数に基づいて前記複数の群による受光信号間の強度のズレを補正する補正手段と、を有することを特徴とする。
また、実施の形態に記載の光画像計測装置は、被測定物体に対して照射する光を発生させる光源と、前記被測定物体を経由した前記光を受光する複数の受光素子を有し、前記複数の受光素子を複数の群に分け、前記複数の受光素子により生成された電気信号に対して群ごとにゲインをかけて受光信号を生成する受光手段と、前記出力光の強度に相当する背景成分の強度情報とノイズ成分の強度情報を求める強度情報取得手段と、前記背景成分の強度情報と前記ノイズ成分の強度情報に基づいて補正量の大きさを算出する補正量算出手段と、前記補正量算出手段によって算出された補正量の大きさに基づいて補正係数を算出する補正係数算出手段と、前記補正係数算出手段によって算出された補正係数に基づいて前記複数の群による受光信号間の強度のズレを補正する補正手段と、前記補正手段により補正された受光信号に基づく画像を表示する表示手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本実施の形態にかかる信号処理方法、信号処理デバイス及び光画像計測装置は、出力光の強度に相当する背景成分の強度情報とノイズ成分の強度情報に基づいて補正量の大きさを算出し、当該補正量の大きさに基づいて補正係数を算出する。そして当該補正係数に基づいて受光信号との強度のズレを補正することができる。従って、受光素子に対して光が当たる位置のズレによって生じるＥＶＥＮ出力信号とＯＤＤ出力信号との間の強度のズレに起因するノイズを低減させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】この発明に係る光画像計測装置の実施形態の構成の一例を表す概略図である。
【図２】この発明に係る演算制御ユニットの実施形態の構成の一例を表す概略図である。
【図３】実施の形態１に係る画像形成部の構成の一例を表す概略ブロック図である。
【図４】実施の形態１に係る画像形成部の実施形態の動作の一例を表すフローチャートである。
【図５Ａ】図４のフローチャートの説明を補足するグラフ図である。
【図５Ｂ】図４のフローチャートの説明を補足するグラフ図である。
【図６Ａ】ノイズ低減前の画像を示す図である。
【図６Ｂ】この発明に係るノイズ低減処理が行われた画像を示す図である。
【図７】実施の形態２に係る画像形成部の構成の一例を表す概略ブロック図である。
【図８】実施の形態２に係る画像形成部の実施形態の動作の一例を表すフローチャートである。
【図９】実施の形態３に係る画像形成部の構成の一例を表す概略ブロック図である。
【図１０】実施の形態３に係る画像形成部の実施形態の動作の一例を表すフローチャートである。
【図１１】一般的なラインセンサの構成を表す概略図である。
【図１２】一般的なラインセンサの構成を表す概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
光画像計測装置の実施の形態の一例について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお本実施の形態においては、ラインセンサを用いる光画像計測装置として光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）を用いたものについて説明を行うが、これに限られない。例えばライン走査型レーザー検眼鏡（Ｌ−ＳＬＯ）のような装置であっても同様の構成を適用できる。
【００１８】
以下の実施の形態においては、光源からの出力光の強度に相当する背景成分の強度情報として、フーリエ変換により得られたデータから求められた出力光のパワースペクトルの自己相関に相当する成分の強度を表す自己相関強度情報を用いて説明を行う。またノイズ成分の強度情報として、フーリエ変換により得られたデータから求められたナイキスト周波数に相当する成分の強度を表すナイキスト周波数強度情報を用いて説明を行う。なお、本実施の形態においてナイキスト周波数に相当する成分を用いているのは複数の受光素子を２つの群（ＯＤＤ群、ＥＶＥＮ群）に分けているためである。
【００１９】
光画像計測装置は、光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）を用いて被測定物体（例えば眼底）の断層像を形成する。この光画像計測装置には、フーリエドメインタイプの光コヒーレンストモグラフィを適用することが可能である。なお、光コヒーレンストモグラフィによって取得される画像をＯＣＴ画像と呼ぶことがある。また、ＯＣＴ画像を形成するための計測動作をＯＣＴ計測と呼ぶことがある。
【００２０】
〔ＯＣＴユニット〕
ＯＣＴユニット１００には、被測定物体Ａの断層像を取得するための光学系が設けられている。この光学系は、従来のフーリエドメインタイプのＯＣＴ装置と同様の構成を有する。すなわち、この光学系は、低コヒーレンス光を参照光と信号光に分割し、被測定物体を経由した信号光と参照光路を経由した参照光とを干渉させて干渉光を生成し、この干渉光をスペクトル分解した後、そのスペクトル成分を検出するように構成されている。この検出結果（検出信号）は演算制御ユニット２００に送られる。
【００２１】
光源ユニット１０１は広帯域の低コヒーレンス光Ｌ０を出力する。低コヒーレンス光Ｌ０は、たとえば、近赤外領域の波長帯（約８００ｎｍ〜９００ｎｍ程度）を含み、数十マイクロメートル程度の時間的コヒーレンス長を有する。なお、人眼では視認できない波長帯、たとえば１０５０〜１０６０ｎｍ程度の中心波長を有する近赤外光を低コヒーレンス光Ｌ０として用いてもよい。
【００２２】
光源ユニット１０１は、スーパールミネセントダイオード（Ｓｕｐｅｒ Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｔ Ｄｉｏｄｅ：ＳＬＤ）や、ＬＥＤや、ＳＯＡ（Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ Ｏｐｔｉｃａｌ Ａｍｐｌｉｆｉｅｒ）等の光出力デバイスを含んで構成される。
【００２３】
光源ユニット１０１から出力された低コヒーレンス光Ｌ０は、光ファイバ１０２によりファイバカプラ１０３に導かれて信号光ＬＳと参照光ＬＲに分割される。なお、ファイバカプラ１０３は、光を分割する手段（スプリッタ；ｓｐｌｉｔｔｅｒ）、及び、光を合成する手段（カプラ；ｃｏｕｐｌｅｒ）の双方の作用を有するが、ここでは慣用的に「ファイバカプラ（干渉手段）」と称する。
【００２４】
信号光ＬＳは、光ファイバ１０４により導光され、コリメータレンズユニット１０５により平行光束となり、スキャンユニット１０５ａを介して被測定物体Ａに照射される。信号光ＬＳは、被測定物体Ａにおいて散乱、反射される。この散乱光及び反射光をまとめて信号光ＬＳの反射光と称することがある。信号光ＬＳの反射光は、同じ経路を逆向きに進行してファイバカプラ１０３に導かれる。なお、スキャンユニット１０５ａは、被測定物体Ａに対して信号光ＬＳをスキャンするものであり、図示しないガルバノミラー等を含んで構成される。
【００２５】
参照光ＬＲは、光ファイバ１０６により導光され、コリメータレンズユニット１０７により平行光束となる。更に、参照光ＬＲは、ミラー１０８、１０９、１１０により反射され、ＮＤ（Ｎｅｕｔｒａｌ Ｄｅｎｓｉｔｙ）フィルタ１１１により減光され、ミラー１１２に反射され、コリメータレンズ１１３により参照ミラー１１４の反射面に結像される。参照ミラー１１４に反射された参照光ＬＲは、同じ経路を逆向きに進行してファイバカプラ１０３に導かれる。なお、分布補償用の光学素子（ペアプリズム等）や、偏光補正用の光学素子（波長板等）を参照光ＬＲの光路（参照光路）に設けてもよい。
【００２６】
ファイバカプラ１０３は、信号光ＬＳの被測定物体反射光と、参照ミラー１１４に反射された参照光ＬＲとを合波する。これにより生成された干渉光ＬＣは、光ファイバ１１５により導光されて出射端１１６から出射される。更に、干渉光ＬＣは、コリメータレンズ１１７により平行光束とされ、回折格子１１８により分光（スペクトル分解）され、集光レンズ１１９により集光されてＣＣＤイメージセンサ１２０の受光面に投影される。なお、図１に示す回折格子１１８は透過型であるが、反射型の回折格子を用いてもよい。
【００２７】
ＣＣＤイメージセンサ１２０は、たとえばラインセンサであり、分光された干渉光ＬＣの各スペクトル成分を検出して電荷に変換する。ＣＣＤイメージセンサ１２０は、この電荷を蓄積して検出信号を生成する。更に、ＣＣＤイメージセンサ１２０は、この検出信号を演算制御ユニット２００に送る。
【００２８】
この実施形態ではマイケルソン型の干渉計を採用しているが、たとえばマッハツェンダー型など任意のタイプの干渉計を適宜に採用することが可能である。また、ＣＣＤイメージセンサに代えて、他の形態のイメージセンサ、たとえばＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）イメージセンサなどを用いることが可能である。
【００２９】
〔演算制御ユニット〕
演算制御ユニット２００の構成について図２を用いて説明する。演算制御ユニット２００は、ＣＣＤイメージセンサ１２０から入力される検出信号を解析して被測定物体ＡのＯＣＴ画像を形成する。この演算制御ユニット２００は、信号処理デバイスの一例である。
【００３０】
演算制御ユニット２００は、表示装置３（表示手段）及びＯＣＴユニット１００の各部を制御する。たとえば演算制御ユニット２００は、被測定物体Ａの断層像等のＯＣＴ画像を表示装置３に表示させる。
【００３１】
また、ＯＣＴユニット１００の制御として、演算制御ユニット２００は、光源ユニット１０１の動作制御、スキャンユニット１０５ａの動作制御、参照ミラー１１４及びコリメータレンズ１１３の移動制御、ＣＣＤイメージセンサ１２０の動作制御などを行う。
【００３２】
演算制御ユニット２００は、たとえば、従来のコンピュータと同様に、マイクロプロセッサ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスクドライブ、通信インターフェイスなどを含んで構成される。演算制御ユニット２００は、ＣＣＤイメージセンサ１２０からの検出信号に基づいてＯＣＴ画像を形成する専用の回路基板を備えていてもよい。また、演算制御ユニット２００は、キーボードやマウス等の操作デバイス（入力デバイス）や、ＬＣＤ等の表示デバイスを備えていてもよい。
【００３３】
表示装置３、ＯＣＴユニット１００及び演算制御ユニット２００は、一体的に（つまり単一の筺体内に）構成されていてもよいし、それぞれ別体として構成されていてもよい。
【００３４】
〔制御系〕
光画像計測装置の制御系の構成について図２を参照しつつ説明する。
【００３５】
（制御部）
光画像計測装置の制御系は、演算制御ユニット２００の制御部２１０を中心に構成される。制御部２１０は、たとえば、前述のマイクロプロセッサ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスクドライブ、通信インターフェイス等を含んで構成される。
【００３６】
制御部２１０には、主制御部２１１と記憶部２１２が設けられている。主制御部２１１は、前述の各種制御を行う。特に、主制御部２１１は、ＯＣＴユニット１００の光源ユニット１０１及び参照駆動部１３０を制御する。
【００３７】
参照駆動部１３０は、たとえばパルスモータを含んで構成され、参照光ＬＲの進行方向に沿って、コリメータレンズ１１３及び参照ミラー１１４を一体的に移動させる。
【００３８】
また、主制御部２１１は、記憶部２１２にデータを書き込む処理や、記憶部２１２からデータを読み出す処理を行う。
【００３９】
記憶部２１２は、各種のデータを記憶する。記憶部２１２に記憶されるデータとしては、たとえば、ＯＣＴ画像の画像データ、被測定物体の画像データ、被測定物体情報などがある。被測定物体情報は、患者ＩＤや氏名などの被検者に関する情報等を含む。
【００４０】
（画像形成部）
画像形成部２２０は、ＣＣＤイメージセンサ１２０からの検出信号に基づいて、被測定物体の断層像の画像データを形成する。画像形成部２２０にはノイズ除去（ノイズ低減）、ＦＦＴ（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）などの処理を行う構成が含まれている。画像形成部については以下において各実施の形態ごとに詳細な説明を行う。
【００４１】
画像形成部２２０は、たとえば、前述の回路基板や通信インターフェイス等を含んで構成される。なお、この明細書では、「画像データ」と、それに基づいて呈示される「画像」とを同一視することがある。
【００４２】
（画像処理部）
画像処理部２３０は、画像形成部２２０により形成された画像に対して、必要に応じて各種の画像処理や解析処理を施す。たとえば、画像処理部２３０は、画像の輝度補正や分散補正等の各種補正処理を実行する。
【００４３】
また、画像処理部２３０は必要に応じて、画像形成部２２０により形成された断層像の間の素子を補間する補間処理を実行するなどして、被測定物体の３次元画像の画像データを形成する。
【００４４】
なお、３次元画像の画像データとは、３次元座標系により素子の位置が定義された画像データを意味する。３次元画像の画像データとしては、３次元的に配列されたボクセルからなる画像データがある。この画像データは、ボリュームデータ或いはボクセルデータなどと呼ばれる。ボリュームデータに基づく画像を表示させる場合、画像処理部２３０は、このボリュームデータに対してレンダリング処理（ボリュームレンダリングやＭＩＰ（Ｍａｘｉｍｕｍ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ：最大値投影）など）を施して、特定の視線方向から見たときの擬似的な３次元画像の画像データを形成する。
【００４５】
画像処理部２３０は、３次元画像の画像データに基づいて、任意の断面における断層像を形成することができる。この処理は、たとえば、手動又は自動で指定された断面に対し、この断面上に位置する素子（ボクセル等）を特定し、特定された素子を２次元的に配列させて当該断面における被測定物体の形態を表す画像データを形成することにより実行される。このような処理により、元の断層像の断面（信号光ＬＳの走査線の位置）だけでなく、所望の断面における画像を取得することが可能となる。
【００４６】
画像処理部２３０は、たとえば、前述のマイクロプロセッサ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスクドライブ、回路基板等を含んで構成される。
【００４７】
（操作部）
操作部２４０は、前述した演算制御ユニット２００の操作デバイスを含んで構成される。また、操作部２４０には、ＯＣＴユニット１００の筐体や外部に設けられた各種のボタンやキーが含まれていてもよい。
【００４８】
〔実施の形態１〕
以下、図３〜図６Ａ、Ｂを用いて実施の形態１に係る画像形成部の構成及び動作について説明を行う。
【００４９】
この実施の形態に係る画像形成部２２０は、入力部３００、フーリエ変換手段３０１、強度情報取得手段３０２、補正量算出手段３０３、補正量正負判別手段３０４、補正係数算出手段３０５及び補正手段３０６を有する。
【００５０】
入力部３００は、ＣＣＤイメージセンサ１２０（受光手段）によって生成された受光信号を画像形成部２２０内に入力するための入力端を構成している。
【００５１】
フーリエ変換手段３０１は、ＣＣＤイメージセンサ１２０によって生成された受光信号に対してフーリエ変換（高速フーリエ変換：ＦＦＴ）を行う。本実施の形態では複素フーリエ変換の手法を用いている。
【００５２】
この実施の形態に係る受光手段は図１１、１２に記載されているような、いわゆるラインセンサ（ラインＣＣＤ）であり、複数の受光素子を一列に配置した構成となっている。そして例えば、受光素子の偶数番目（ＥＶＥＮ）の素子の出力と奇数番目（ＯＤＤ）の素子の出力を第１の群（ＥＶＥＮ群）及び第２の群（ＯＤＤ群）にまとめ、各群の受光素子で生成された電気信号に対して群ごとにゲインをかけて受光信号を生成する構成となっている。
【００５３】
強度情報取得手段３０２は、フーリエ変換手段３０１においてフーリエ変換されたデータから自己相関強度情報とナイキスト周波数強度情報を求める。ここで「自己相関強度情報」とは、光源ユニット１０１の出力光（低コヒーレンス光Ｌ０）のパワースペクトルの自己相関に相当する成分の強度情報である。また「ナイキスト周波数強度情報」とは、ナイキスト周波数に相当する成分の強度情報である。
【００５４】
補正量算出手段３０３は、強度情報取得手段３０２で求められた自己相関強度情報とナイキスト周波数強度情報に基づいてズレの程度に相当する補正量の大きさを算出する。ここで「補正量」とは、ＥＶＥＮ群による受光信号とＯＤＤ群による受光信号との間の強度のズレを補正するための量である。
【００５５】
補正量正負判別手段３０４は、フーリエ変換手段３０１においてフーリエ変換されたデータからＥＶＥＮ群及びＯＤＤ群に対応するズレに対して逆向き、つまり補正の向きに相当する補正量の正負を判別する。なお、補正手段３０６でＥＶＥＮ群による受光信号とＯＤＤ群による受光信号との間の強度のズレを補正する際の補正係数（後述の補正係数算出手段３０５で算出される係数）は、強度を増加させる場合には正の値をとり、強度を減少させる場合には負の値をとることになる。つまり「補正量の正負」とは、当該正負の値を示すものである。
【００５６】
補正係数算出手段３０５は、補正量算出手段３０３によって算出された補正量の大きさと補正量正負判別手段３０４によって決定された補正量の正負とを組み合わせて補正係数を算出する。ここで「補正係数」とは、ＥＶＥＮ群による受光信号とＯＤＤ群による受光信号との間の強度のズレを補正するために用いる係数である。
【００５７】
補正手段３０６は、補正係数算出手段３０５によって算出された補正係数に基づいてＥＶＥＮ群による受光信号とＯＤＤ群による受光信号との間の強度のズレを補正する。そして画像形成部２２０において、補正後の信号に基づいて画像データを作成する。
【００５８】
制御部２１０は、画像形成部２２０で作成された画像データを受け、記憶部２１２へ記憶する制御をおこなう。また制御部２１０は、必要に応じて画像処理部２３０に送り画像処理を行わせた後、表示装置３に表示させる制御をおこなう。
【００５９】
次に図４から図６Ａ、Ｂを用いて本実施の形態の動作について説明する。なお、ここでは２０４８個の受光素子が設けられている場合について説明する。
【００６０】
ＣＣＤイメージセンサ１２０によって生成された受光信号は入力部３００を経てフーリエ変換手段３０１に入力される（Ｓ１０）。
【００６１】
フーリエ変換手段３０１に入力される受光信号をグラフ化すると図５Ａに示す状態となる。この受光信号はＥＶＥＮ群による受光信号とＯＤＤ群による受光信号が合成された信号である。なお図５Ａの横軸はＣＣＤイメージセンサ１２０の素子番号（ｐｉｘｅｌ番号）であり、縦軸は信号強度（ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）となっている。
【００６２】
次にフーリエ変換手段３０１においてＳ１０で入力された受光信号に対してフーリエ変換処理を行いデータ（ｃｏｍｐｌｅｘ ｄａｔａ）を取得する（Ｓ１１）。本実施の形態では複素フーリエ変換処理を行っている。
【００６３】
この実施の形態においては受光素子数が２０４８個なので、ナイキスト周波数に相当する成分は第１０２４ｐｉｘｅｌの成分に相当する。また光源ユニット１０１の出力光のパワースペクトルの自己相関に相当する成分は第０ｐｉｘｅｌの成分に相当する。
【００６４】
次に強度情報取得手段３０２においてＳ１１でフーリエ変換処理された受光信号のデータに基づいて光源ユニット１０１の出力光のパワースペクトルの自己相関に相当する成分の強度情報（Ｅｓｏｕｒｃｅ）とナイキスト周波数に相当する成分の強度情報（Ｅｎｏｉｓｅ）を取得する（Ｓ１２）。この取得には、例えばデジタルバンドパスフィルタ処理が用いられる。
【００６５】
ここで、上述の通り、第０ｐｉｘｅｌにおける成分が光源ユニット１０１の出力光のパワースペクトルの自己相関に相当する成分であり、第１０２４ｐｉｘｅｌにおける成分がナイキスト周波数に相当する成分である。従って、強度情報取得手段３０２はこれらの位置における強度情報を選択的に取得する。
【００６６】
次に補正量算出手段３０３においては、Ｓ１２で取得されたＥｓｏｕｒｃｅとＥｎｏｉｓｅの比に基づいて補正量Ｅｇａｉｎの大きさを算出する処理を行う（Ｓ１３）。ここで、Ｓ１３にて求める補正量の大きさはＣＣＤイメージセンサ１２０のＥＶＥＮ群による受光信号とＯＤＤ群よる受光信号との間の強度のズレを補正するために用いる補正係数の元となる量である。
【００６７】
一方、補正量正負判別手段３０４においては、Ｓ１１でフーリエ変換処理された受光信号のデータに基づいてナイキスト周波数に相当する成分（第１０２４ｐｉｘｅｌにおける成分）が正か負かの判別を行う（Ｓ１４）。なお、第１０２４ｐｉｘｅｌはＥＶＥＮに相当する。
【００６８】
次に補正係数算出手段３０５は補正量算出手段３０３で得られた補正量Ｅｇａｉｎと補正量正負判別手段３０４で得られた正負の情報を群ごとに組み合わせる。つまり、ＥＶＥＮ群に対して正の符号（負の符号）を割り当てる場合、ＯＤＤ群に対してはそれと異なる負の符号（正の符号）を割り当てることにより補正係数Ｇｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎを算出する（Ｓ１５）。
【００６９】
次に補正手段３０６において補正係数Ｇｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎを用いてＥＶＥＮ群による受光信号とＯＤＤ群よる受光信号との間の強度のズレを補正する（Ｓ１６）。
【００７０】
具体的には補正係数Ｇｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎをフーリエ変換したものを用いて、フーリエ変換手段３０１で処理された受光信号を変換する。すると受光信号からノイズ成分が低減された信号をフーリエ変換したもの（ＦＦＴ｛Ｒｅｍｏｖｅｄ Ｎｏｉｓｅ｝）が得られる。
【００７１】
そして、補正手段３０６においてＦＦＴ｛Ｒｅｍｏｖｅｄ Ｎｏｉｓｅ｝を逆フーリエ変換することにより、ノイズ成分が低減された受光信号を取得することができる（Ｓ１７）。
【００７２】
このようにＳ１０からＳ１７の処理を行うことによりＣＣＤイメージセンサ１２０により生成された受光信号からノイズ成分を低減することができる。そして画像形成部２２０は、このデータに基づいてＯＣＴ画像を形成する。以上の処理による効果について以下、詳述する。
【００７３】
先に述べたように、図５Ａはフーリエ変換手段３０１に入力される受光信号をグラフ化したものである。また図５ＢはＳ１０からＳ１７までの処理によりノイズが低減された受信信号をグラフ化したものである。図５Ｂから明らかなように、本実施の形態における処理を施すことで、例えばＥＶＥＮ側で受信信号を強くするノイズが生じている場合にはそのノイズを抑えると共に、ＯＤＤ側（受信信号を弱くするノイズが生じている側）で弱くなっている受信信号を強調することで受信信号の強度のブレを抑えている。
【００７４】
図５Ａ、図５Ｂの情報を画像化したものが図６Ａ、図６Ｂである。ここで図６Ａに対して図６Ｂでは、干渉信号Ｉはそのままにノイズ成分Ｎ１及びノイズ成分Ｎ２が消滅・減少していることが明らかにわかる。
【００７５】
以上の通り本実施の形態によれば、ＣＣＤイメージセンサ１２０の各受光素子に対して光が当たる位置のズレにより生じるノイズの影響を低減することが可能となる。
【００７６】
またＬ−ＳＬＯを用いる場合、ラインビームをラインセンサで検出する。ビーム中の各位置、つまり被測定物体に対する各照射位置に各受光素子が対応する。つまり、各受光素子の位置に対応する強度のズレが生じる可能性がある。この場合、本実施の形態と同様、ラインセンサの複数の受光素子間において強度のズレが生じていることになる。従って、本実施の形態と同様の処理を行うことでノイズの影響を低減することが可能となる。
【００７７】
Ｌ−ＳＬＯは、ラインビームの強度分布をラインセンサで検出する方式であるためフーリエ変換の処理は不要である。
【００７８】
なお、この発明の「反射光」は、被測定物体に照射された光に基づく蛍光も含むものとする。すなわち、蛍光を検出するタイプのＬ−ＳＬＯもこの発明の範疇である。
【００７９】
〔実施の形態２〕
以下、図７〜図８を用いて実施の形態２に係る画像形成部の構成及び動作について説明を行う。実施の形態２は実施の形態１と共通の構成も多いため、異なる部分を中心に説明を行う。
【００８０】
この実施の形態に係る画像形成部２２０は、実施の形態１と同様、入力部３００、フーリエ変換手段３０１、強度情報取得手段３０２、補正量算出手段３０３、補正量正負判別手段３０４、補正係数算出手段３０５、補正手段３０６を有する。
【００８１】
更にこの実施の形態に係る画像形成部２２０は、逆フーリエ変換手段３０７及び分布情報算出手段３０８を有する。なお、逆フーリエ変換手段３０７は第１逆フーリエ変換手段３０７ａと第２逆フーリエ変換手段３０７ｂを有する。
【００８２】
入力部３００、フーリエ変換手段３０１、強度情報取得手段３０２、補正量正負判別手段３０４、補正係数算出手段３０５、補正手段３０６及び制御部２１０における制御は実施の形態１と同様の構成のため説明を省略する。
【００８３】
逆フーリエ変換手段３０７は、強度情報取得手段３０２で取得された情報に対して逆フーリエ変換を行う。例えば、第１逆フーリエ変換手段３０７ａにおいて光源ユニット１０１の出力光のパワースペクトルの自己相関に相当する成分の自己相関強度情報の逆フーリエ変換を行う。また、第２逆フーリエ変換手段３０７ｂにおいてナイキスト周波数に相当する成分のナイキスト周波数強度情報の逆フーリエ変換を行う。なお、この実施の形態においては、自己相関強度情報の逆フーリエ変換を行って得られた情報をＥｓｏｕｒｃｅ、ナイキスト周波数強度情報の逆フーリエ変換を行って得られた情報をＥｎｏｉｓｅとする。
【００８４】
分布情報算出手段３０８は、逆フーリエ変換手段３０７により得られた情報に基づいてＥＶＥＮ群の受光素子による受光信号とＯＤＤ群の受光素子による受光信号との間の強度のズレの分布を示す情報を求める。
【００８５】
この実施の形態における補正量算出手段３０３は、分布情報算出手段３０８で求められたＥＶＥＮ群による受光信号とＯＤＤ群による受光信号との間の強度のズレの分布に基づいて補正量の大きさを算出する。
【００８６】
次に図５Ａ、Ｂ、図７及び図８を用いてこの実施の形態の動作について説明する。なお、ここでは受光素子数が２０４８個の場合について説明する。
【００８７】
ＣＣＤイメージセンサ１２０によって生成された受光信号は入力部３００を経てフーリエ変換手段３０１に入力される（Ｓ２０）。
【００８８】
次にフーリエ変換手段３０１においてＳ２０で入力された受光信号に対してフーリエ変換処理を行い、データ（ｃｏｍｐｌｅｘ ｄａｔａ）を取得する（Ｓ２１）。本実施の形態では複素フーリエ変換処理を行っている。
【００８９】
この実施の形態においては受光素子数が２０４８個なので、ナイキスト周波数に相当する成分は第１０２４ｐｉｘｅｌの成分に相当する。また光源ユニット１０１の出力光のパワースペクトルの自己相関に相当する成分は第０ｐｉｘｅｌの成分に相当する。
【００９０】
次に強度情報取得手段３０２においてＳ２１でフーリエ変換された受光信号のデータに基づいて光源ユニット１０１の出力光のパワースペクトルの自己相関に相当する成分の強度情報とナイキスト周波数に相当する成分の強度情報を取得する（Ｓ２２）。この取得には、例えばデジタルバンドパスフィルタ処理が用いられる。
【００９１】
ここで、上述の通り、第０ｐｉｘｅｌにおける成分が光源ユニット１０１の出力光のパワースペクトルの自己相関に相当する成分であり、第１０２４ｐｉｘｅｌにおける成分がナイキスト周波数に相当する成分であるため、強度情報取得手段３０２はこれらの位置における強度情報を選択的に取得する。
【００９２】
次に第１逆フーリエ変換手段３０７ａは、強度情報取得手段３０２において得られた自己相関に相当する成分の強度情報を逆フーリエ変換する（Ｓ２３）。Ｓ２３により自己相関に相当する成分の逆フーリエ変換された強度情報（Ｅｓｏｕｒｃｅ）が得られる。
【００９３】
また第２逆フーリエ変換手段３０７ｂは、強度情報取得手段３０２において得られたナイキスト周波数に相当する成分の強度情報を逆フーリエ変換する（Ｓ２４）。Ｓ２４によりナイキスト周波数に相当する成分の逆フーリエ変換された強度情報（Ｅｎｏｉｓｅ）が得られる。
【００９４】
次に分布情報算出手段３０８は、Ｓ２３及びＳ２４で取得されたＥｓｏｕｒｃｅとＥｎｏｉｓｅからＥＶＥＮ群による受光信号とＯＤＤ群による受光信号との間の強度のズレの分布情報Ｄ（ｉ）を求める（Ｓ２５）。
【００９５】
具体的には、分布情報算出手段３０８はｐｉｘｅｌごとにＥｎｏｉｓｅとＥｓｏｕｒｃｅの比を算出し、その比を受光素子の配列に対応付けることで分布情報Ｄ（ｉ）とする処理を行っている。
【００９６】
次に補正量算出手段３０３においては、Ｓ２５で取得された分布情報Ｄ（ｉ）に基づいて補正量Ｅｇａｉｎの大きさを算出する処理を行う（Ｓ２６）。ここで、Ｓ２６にて求める補正量の大きさはＣＣＤイメージセンサ１２０のＥＶＥＮ群による受光信号とＯＤＤ群よる受光信号との間の強度のズレを補正するために用いる補正係数の元となる量である。
【００９７】
なお一般に、ラインセンサの端に位置する受光素子への入射光量は、ラインセンサの中心部分よりも低くなる。よってラインセンサの端に位置するＥＶＥＮ群による受光信号とＯＤＤ群よる受光信号のズレは大きくなる。従って、分布情報Ｄ(ｉ)に基づいて補正量Ｅｇａｉｎの大きさを算出する場合、望ましくはズレの少ないｐｉｘｅｌ（ラインセンサの中心部分に位置するｐｉｘｅｌ）における情報のみを使用することで確度の高い補正量Ｅｇａｉｎを得ることができる。
【００９８】
一方、補正量正負判別手段３０４においては、Ｓ２１でフーリエ変換処理された受光信号のデータに基づいてナイキスト周波数に相当する成分（第１０２４ｐｉｘｅｌにおける成分）が正か負かの判別を行う（Ｓ２７）。なお、第１０２４ｐｉｘｅｌはＥＶＥＮに相当する。
【００９９】
次に補正係数算出手段３０５は補正量算出手段３０３で得られた補正量Ｅｇａｉｎと補正量正負判別手段３０４で得られた正負の情報を群ごとに組み合わせる。つまり、ＥＶＥＮ群に対して正の符号（負の符号）を割り当てる場合、ＯＤＤ群に対してはそれと異なる負の符号（正の符号）を割り当てることにより補正係数Ｇｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎを算出する（Ｓ２８）。
【０１００】
次に補正手段３０６において補正係数Ｇｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎを用いてＥＶＥＮ群による受光信号とＯＤＤ群よる受光信号との間の強度のズレを補正する（Ｓ２９）。
【０１０１】
そして、補正手段３０６においてＦＦＴ｛Ｒｅｍｏｖｅｄ Ｎｏｉｓｅ｝を逆フーリエ変換することによりノイズ成分が低減された受光信号を取得することができる（Ｓ３０）。
【０１０２】
このようにＳ２０からＳ３０の処理を行うことによりＣＣＤイメージセンサ１２０により生成された受光信号からノイズ成分を低減することができる。そして画像形成部２２０は、このデータに基づいてＯＣＴ画像を形成する。
【０１０３】
以上の通り、この実施の形態によっても、ＣＣＤイメージセンサ１２０の各受光素子に対して光が当たる位置のズレに起因するノイズの影響を低減することが可能となる。
【０１０４】
〔実施の形態３〕
以下、図９、図１０を用いて実施の形態３に係る画像形成部の構成及び動作について説明を行う。実施の形態３は実施の形態１、２と共通の構成も多いため、異なる部分を中心に説明を行う。
【０１０５】
ここで、この実施の形態においても実施の形態２と同様、自己相関強度情報の逆フーリエ変換を行って得られた情報をＥｓｏｕｒｃｅ、ナイキスト周波数強度情報の逆フーリエ変換を行って得られた情報をＥｎｏｉｓｅとする。
【０１０６】
この実施の形態に係る画像形成部２２０は、実施の形態２と同様、入力部３００、フーリエ変換手段３０１、強度情報取得手段３０２、補正量算出手段３０３、補正量正負判別手段３０４、補正係数算出手段３０５、補正手段３０６、逆フーリエ変換手段３０７及び分布情報算出手段３０８を有する。なお、逆フーリエ変換手段３０７は第１逆フーリエ変換手段３０７ａと第２逆フーリエ変換手段３０７ｂを有する。
【０１０７】
この実施の形態においては、補正量正負判別手段３０４が第２逆フーリエ変換手段３０７ｂにより得られたナイキスト周波数強度情報（Ｅｎｏｉｓｅ）に基づいてＥＶＥＮ群及びＯＤＤ群に対応する補正量の正負を判別することが特徴である。
【０１０８】
次に図１０を用いてこの実施の形態の動作について説明する。なお、ここでは受光素子数が２０４８の場合について説明する。
【０１０９】
Ｓ４０からＳ４６までの動作は実施の形態２のＳ２０からＳ２６までの動作と同様であるため説明を省略する。
【０１１０】
補正量正負判別手段３０４において、Ｓ４４で逆フーリエ変換処理されたナイキスト周波数の強度情報（Ｅｎｏｉｓｅ）に基づいて、当該強度情報の第０ｐｉｘｅｌにおける成分が正か負かの判別を行う（Ｓ４７）。
【０１１１】
次に補正係数算出手段３０５は補正量算出手段３０３で得られた補正量Ｅｇａｉｎと補正量正負判別手段３０４で得られた正負の情報を群ごとに組み合わせる。つまり、ＥＶＥＮ群に対して正の符号（負の符号）を割り当てる場合、ＯＤＤ群に対してはそれと異なる負の符号（正の符号）を割り当てることにより補正係数Ｇｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎを算出する（Ｓ４８）。
【０１１２】
次に補正手段３０６において補正係数Ｇｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎを用いてＥＶＥＮ群による受光信号とＯＤＤ群よる受光信号との間の強度のズレを補正する（Ｓ４９）。
【０１１３】
そして、補正手段３０６において補正された結果、ノイズ成分が低減された受光信号を取得することができる（Ｓ５０）。
【０１１４】
このようにＳ４０からＳ５０の処理を行うことによりＣＣＤイメージセンサ１２０により生成された受光信号からノイズ成分を低減することができる。そして画像形成部２２０は、このデータに基づいてＯＣＴ画像を形成する。
【０１１５】
以上の通り、この実施の形態によっても、ＣＣＤイメージセンサ１２０の各受光素子に対して光が当たる位置のズレによるノイズの影響を低減することが可能となる。
【０１１６】
〔実施の形態１から３に共通の事項〕
以上に説明した構成は、この発明を好適に実施するための一例に過ぎない。よって、この発明の要旨の範囲内における任意の変形を適宜に施すことが可能である。
【０１１７】
実施の形態１から３までは光画像計測装置の構成を用いて説明したが、本発明は光画像計測装置に限定されるものではない。例えばラインセンサを用いる機器の信号処理デバイスとして応用することが可能である。
【０１１８】
また、複数の受光素子をまとめる形態は２つの群に限られない。３つ以上の群が存在する場合にはその群の数（分割数、タップ数）に応じてノイズ成分が決定される。
【０１１９】
一般に、複数の受光素子をＮ（Ｎ≧２）の群に分割する場合（いわゆるＮタップのラインセンサを用いる場合）、複数の受光素子は第１から第Ｎの群に分けられる。複数の受光素子からの受光信号に基づいて当該光の強度に相当する背景成分の強度情報とノイズ成分の強度情報を求め、当該背景成分の強度情報と当該ノイズ成分の強度情報に基づいて補正量の大きさを算出する。そして当該補正量の大きさに基づいて補正係数を算出し、当該補正係数に基づいて前記複数の群による受光信号間の強度のズレを補正する。従って、各受光素子に対して光が当たる位置のズレによるノイズの影響を低減することが可能となる。このように、群の数（タップ数）によってはノイズ成分の周波数はナイキスト周波数以外の周波数となる場合がある。
【０１２０】
上記の実施形態におけるコンピュータプログラムを、コンピュータによって読み取り可能な任意の記録媒体に記憶させることができる。この記録媒体としては、たとえば、光ディスク、光磁気ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ／ＤＶＤ−ＲＡＭ／ＤＶＤ−ＲＯＭ／ＭＯ等）、磁気記憶媒体（ハードディスク／フロッピー（登録商標）ディスク／ＺＩＰ等）などを用いることが可能である。また、ハードディスクドライブやメモリ等の記憶装置に記憶させることも可能である。
【０１２１】
また、インターネットやＬＡＮ等のネットワークを通じてこのプログラムを送受信することも可能である。
【符号の説明】
【０１２２】
１２０ ＣＣＤイメージセンサ
２１０ 制御部
２２０ 画像形成部
３０１ フーリエ変換手段
３０２ 強度情報取得手段
３０３ 補正量算出手段
３０４ 補正量正負判別手段
３０５ 補正係数算出手段
３０６ 補正手段
【技術分野】
【０００１】
この発明は、信号処理方法、信号処理デバイス及び光画像計測装置に関する。光画像計測装置はラインセンサを用いて被測定物体の画像を形成するものである。具体的には、光コヒーレンストモグラフィ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ：以下「ＯＣＴ」という場合がある）、或いはライン走査型レーザー検眼鏡（Ｌｉｎｅ Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｌａｓｅｒ Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ：以下、「Ｌ−ＳＬＯ」という場合がある）がある。
【背景技術】
【０００２】
近年、レーザ光源等からの光ビームを用いて被測定物体の表面形態や内部形態を表す画像を形成するＯＣＴが注目を集めている。ＯＣＴは、Ｘ線ＣＴのような人体に対する侵襲性を持たないことから、特に医療分野や生物学分野における応用の展開が期待されている。たとえば眼科分野においては、眼底や角膜等の画像を形成する装置が実用化段階に入っている。
【０００３】
特許文献１にはＯＣＴを適用した装置が開示されている。この装置は、測定腕が回転式転向鏡（ガルバノミラー）により物体を走査し、参照腕に参照ミラーが設置されており、その出口に計測腕及び参照腕からの光束の干渉光の強度を分光器で分析する干渉器が設けられている。更に、参照腕は、参照光光束位相を不連続な値で段階的に変えるように構成されている。
【０００４】
特許文献１の装置は、いわゆる「フーリエドメインＯＣＴ（Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｄｏｍａｉｎ ＯＣＴ）」の手法を用いるものである。すなわち、被測定物体に対して低コヒーレンス光のビームを照射し、その反射光と参照光とを重ね合わせて干渉光を生成し、この干渉光のスペクトル強度分布を取得してフーリエ変換を施すことにより画像データを取得する。この画像データに基づいて被測定物体の深度方向（ｚ方向）の形態を画像化するものである。なお、このタイプの手法は、特にスペクトラルドメイン（Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ｄｏｍａｉｎ）とも呼ばれる。
【０００５】
更に、特許文献１に記載の装置は、光ビーム（信号光）を走査するガルバノミラーを備え、それにより被測定物体の所望の測定対象領域の画像を形成するようになっている。この装置においては、ｚ方向に直交する１方向（ｘ方向）にのみ光ビームを走査するように構成されているので、この装置により形成される画像は、光ビームの走査方向（ｘ方向）に沿った深度方向（ｚ方向）の２次元断層像となる。
【０００６】
ＯＣＴを用いた装置を眼科分野に適用すると、高精細の画像を取得できる点、更には断層像や３次元画像を取得できる点などにおいて、眼底カメラ等に対して優位性を持つ。
【０００７】
ここで、フーリエドメインＯＣＴでは一般に、干渉光のスペクトル強度分布を取得するために、複数の受光素子が一列に配置されたラインセンサ（ラインＣＣＤ）が用いられる。
【０００８】
なお、Ｌ−ＳＬＯにおいてもラインセンサ（ラインＣＣＤ）が用いられる方式がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開平１１−３２５８４９号公報
【特許文献２】特公２００５−５２９６６９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
例えば図１１、１２に示すように、ラインセンサ１０００には複数の受光素子１００１（ｉ）（ｉ＝０，１，・・・・・，Ｎ−１）が直線状に配列されている。ラインセンサ１０００は受光素子１００１（ｉ）の偶数番目（ＥＶＥＮ）の素子の出力と奇数番目（ＯＤＤ）の素子の出力をそれぞれ一群（ＥＶＥＮ側タップ１００３、ＯＤＤ側タップ１００４）にまとめた、いわゆる２タップ方式のものである。
【００１１】
このラインセンサ１０００で干渉光を受光する場合、図１１に示すように各受光素子１００１（ｉ）の中心位置（図１１における各受光素子１００１（ｉ）の破線の交わっている位置）に干渉光のスポット光１００２（ｉ）（ｉ＝０，１，・・・・・，Ｎ−１）が当たる場合、受光素子の偶数番目の出力信号（ＥＶＥＮ出力信号）と奇数番目の出力信号（ＯＤＤ出力信号）の間に強度のズレが生じることはない。従ってこれら出力信号に基づく画像は、当該ズレによるノイズの影響を受けることはない。
【００１２】
一方、図１２に示すように各受光素子１００１（ｉ）の中心位置からズレた位置に干渉光のスポット光１００２（ｉ）が当たる場合、ＥＶＥＮ出力信号とＯＤＤ出力信号の間に強度のズレが生じ、画像にノイズが混入することが知られている。
【００１３】
この発明は、以上のような問題を解決するためになされたもので、その目的は、ＥＶＥＮ出力信号とＯＤＤ出力信号との間に生じる強度のズレに起因するノイズを低減させることが可能な信号処理方法、信号処理デバイス及び光画像計測装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記目的を達成するために、実施の形態に記載の信号処理方法は、光源からの出力光の被測定物体による反射光を受光して電気信号を生成する複数の受光素子を有し、前記複数の受光素子を複数の群に分け、前記複数の受光素子により生成された電気信号に対して群ごとにゲインをかけて受光信号を生成する受光手段からの受光信号を処理する信号処理方法であって、前記出力光の強度に相当する背景成分の強度情報とノイズ成分の強度情報を求めるステップと、前記背景成分の強度情報と前記ノイズ成分の強度情報に基づいて補正量の大きさを算出するステップと、前記補正量の大きさに基づいて補正係数を算出するステップと、前記補正係数に基づいて前記複数の群による受光信号間の強度のズレを補正するステップと、を有することを特徴とする。
また、実施の形態に記載の信号処理デバイスは、光源からの出力光の被測定物体による反射光を受光して電気信号を生成する複数の受光素子を有し、前記複数の受光素子を複数の群に分け、前記複数の受光素子により生成された電気信号に対して群ごとにゲインをかけて受光信号を生成する受光手段からの受光信号を処理する信号処理デバイスであって、前記受光信号が入力される入力部と、前記出力光の強度に相当する背景成分の強度情報とノイズ成分の強度情報を求める強度情報取得手段と、前記背景成分の強度情報と前記ノイズ成分の強度情報に基づいて補正量の大きさを算出する補正量算出手段と、前記補正量算出手段によって算出された補正量の大きさに基づいて補正係数を算出する補正係数算出手段と、前記補正係数算出手段によって算出された補正係数に基づいて前記複数の群による受光信号間の強度のズレを補正する補正手段と、を有することを特徴とする。
また、実施の形態に記載の光画像計測装置は、被測定物体に対して照射する光を発生させる光源と、前記被測定物体を経由した前記光を受光する複数の受光素子を有し、前記複数の受光素子を複数の群に分け、前記複数の受光素子により生成された電気信号に対して群ごとにゲインをかけて受光信号を生成する受光手段と、前記出力光の強度に相当する背景成分の強度情報とノイズ成分の強度情報を求める強度情報取得手段と、前記背景成分の強度情報と前記ノイズ成分の強度情報に基づいて補正量の大きさを算出する補正量算出手段と、前記補正量算出手段によって算出された補正量の大きさに基づいて補正係数を算出する補正係数算出手段と、前記補正係数算出手段によって算出された補正係数に基づいて前記複数の群による受光信号間の強度のズレを補正する補正手段と、前記補正手段により補正された受光信号に基づく画像を表示する表示手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本実施の形態にかかる信号処理方法、信号処理デバイス及び光画像計測装置は、出力光の強度に相当する背景成分の強度情報とノイズ成分の強度情報に基づいて補正量の大きさを算出し、当該補正量の大きさに基づいて補正係数を算出する。そして当該補正係数に基づいて受光信号との強度のズレを補正することができる。従って、受光素子に対して光が当たる位置のズレによって生じるＥＶＥＮ出力信号とＯＤＤ出力信号との間の強度のズレに起因するノイズを低減させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】この発明に係る光画像計測装置の実施形態の構成の一例を表す概略図である。
【図２】この発明に係る演算制御ユニットの実施形態の構成の一例を表す概略図である。
【図３】実施の形態１に係る画像形成部の構成の一例を表す概略ブロック図である。
【図４】実施の形態１に係る画像形成部の実施形態の動作の一例を表すフローチャートである。
【図５Ａ】図４のフローチャートの説明を補足するグラフ図である。
【図５Ｂ】図４のフローチャートの説明を補足するグラフ図である。
【図６Ａ】ノイズ低減前の画像を示す図である。
【図６Ｂ】この発明に係るノイズ低減処理が行われた画像を示す図である。
【図７】実施の形態２に係る画像形成部の構成の一例を表す概略ブロック図である。
【図８】実施の形態２に係る画像形成部の実施形態の動作の一例を表すフローチャートである。
【図９】実施の形態３に係る画像形成部の構成の一例を表す概略ブロック図である。
【図１０】実施の形態３に係る画像形成部の実施形態の動作の一例を表すフローチャートである。
【図１１】一般的なラインセンサの構成を表す概略図である。
【図１２】一般的なラインセンサの構成を表す概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
光画像計測装置の実施の形態の一例について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお本実施の形態においては、ラインセンサを用いる光画像計測装置として光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）を用いたものについて説明を行うが、これに限られない。例えばライン走査型レーザー検眼鏡（Ｌ−ＳＬＯ）のような装置であっても同様の構成を適用できる。
【００１８】
以下の実施の形態においては、光源からの出力光の強度に相当する背景成分の強度情報として、フーリエ変換により得られたデータから求められた出力光のパワースペクトルの自己相関に相当する成分の強度を表す自己相関強度情報を用いて説明を行う。またノイズ成分の強度情報として、フーリエ変換により得られたデータから求められたナイキスト周波数に相当する成分の強度を表すナイキスト周波数強度情報を用いて説明を行う。なお、本実施の形態においてナイキスト周波数に相当する成分を用いているのは複数の受光素子を２つの群（ＯＤＤ群、ＥＶＥＮ群）に分けているためである。
【００１９】
光画像計測装置は、光コヒーレンストモグラフィ（ＯＣＴ）を用いて被測定物体（例えば眼底）の断層像を形成する。この光画像計測装置には、フーリエドメインタイプの光コヒーレンストモグラフィを適用することが可能である。なお、光コヒーレンストモグラフィによって取得される画像をＯＣＴ画像と呼ぶことがある。また、ＯＣＴ画像を形成するための計測動作をＯＣＴ計測と呼ぶことがある。
【００２０】
〔ＯＣＴユニット〕
ＯＣＴユニット１００には、被測定物体Ａの断層像を取得するための光学系が設けられている。この光学系は、従来のフーリエドメインタイプのＯＣＴ装置と同様の構成を有する。すなわち、この光学系は、低コヒーレンス光を参照光と信号光に分割し、被測定物体を経由した信号光と参照光路を経由した参照光とを干渉させて干渉光を生成し、この干渉光をスペクトル分解した後、そのスペクトル成分を検出するように構成されている。この検出結果（検出信号）は演算制御ユニット２００に送られる。
【００２１】
光源ユニット１０１は広帯域の低コヒーレンス光Ｌ０を出力する。低コヒーレンス光Ｌ０は、たとえば、近赤外領域の波長帯（約８００ｎｍ〜９００ｎｍ程度）を含み、数十マイクロメートル程度の時間的コヒーレンス長を有する。なお、人眼では視認できない波長帯、たとえば１０５０〜１０６０ｎｍ程度の中心波長を有する近赤外光を低コヒーレンス光Ｌ０として用いてもよい。
【００２２】
光源ユニット１０１は、スーパールミネセントダイオード（Ｓｕｐｅｒ Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｔ Ｄｉｏｄｅ：ＳＬＤ）や、ＬＥＤや、ＳＯＡ（Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ Ｏｐｔｉｃａｌ Ａｍｐｌｉｆｉｅｒ）等の光出力デバイスを含んで構成される。
【００２３】
光源ユニット１０１から出力された低コヒーレンス光Ｌ０は、光ファイバ１０２によりファイバカプラ１０３に導かれて信号光ＬＳと参照光ＬＲに分割される。なお、ファイバカプラ１０３は、光を分割する手段（スプリッタ；ｓｐｌｉｔｔｅｒ）、及び、光を合成する手段（カプラ；ｃｏｕｐｌｅｒ）の双方の作用を有するが、ここでは慣用的に「ファイバカプラ（干渉手段）」と称する。
【００２４】
信号光ＬＳは、光ファイバ１０４により導光され、コリメータレンズユニット１０５により平行光束となり、スキャンユニット１０５ａを介して被測定物体Ａに照射される。信号光ＬＳは、被測定物体Ａにおいて散乱、反射される。この散乱光及び反射光をまとめて信号光ＬＳの反射光と称することがある。信号光ＬＳの反射光は、同じ経路を逆向きに進行してファイバカプラ１０３に導かれる。なお、スキャンユニット１０５ａは、被測定物体Ａに対して信号光ＬＳをスキャンするものであり、図示しないガルバノミラー等を含んで構成される。
【００２５】
参照光ＬＲは、光ファイバ１０６により導光され、コリメータレンズユニット１０７により平行光束となる。更に、参照光ＬＲは、ミラー１０８、１０９、１１０により反射され、ＮＤ（Ｎｅｕｔｒａｌ Ｄｅｎｓｉｔｙ）フィルタ１１１により減光され、ミラー１１２に反射され、コリメータレンズ１１３により参照ミラー１１４の反射面に結像される。参照ミラー１１４に反射された参照光ＬＲは、同じ経路を逆向きに進行してファイバカプラ１０３に導かれる。なお、分布補償用の光学素子（ペアプリズム等）や、偏光補正用の光学素子（波長板等）を参照光ＬＲの光路（参照光路）に設けてもよい。
【００２６】
ファイバカプラ１０３は、信号光ＬＳの被測定物体反射光と、参照ミラー１１４に反射された参照光ＬＲとを合波する。これにより生成された干渉光ＬＣは、光ファイバ１１５により導光されて出射端１１６から出射される。更に、干渉光ＬＣは、コリメータレンズ１１７により平行光束とされ、回折格子１１８により分光（スペクトル分解）され、集光レンズ１１９により集光されてＣＣＤイメージセンサ１２０の受光面に投影される。なお、図１に示す回折格子１１８は透過型であるが、反射型の回折格子を用いてもよい。
【００２７】
ＣＣＤイメージセンサ１２０は、たとえばラインセンサであり、分光された干渉光ＬＣの各スペクトル成分を検出して電荷に変換する。ＣＣＤイメージセンサ１２０は、この電荷を蓄積して検出信号を生成する。更に、ＣＣＤイメージセンサ１２０は、この検出信号を演算制御ユニット２００に送る。
【００２８】
この実施形態ではマイケルソン型の干渉計を採用しているが、たとえばマッハツェンダー型など任意のタイプの干渉計を適宜に採用することが可能である。また、ＣＣＤイメージセンサに代えて、他の形態のイメージセンサ、たとえばＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）イメージセンサなどを用いることが可能である。
【００２９】
〔演算制御ユニット〕
演算制御ユニット２００の構成について図２を用いて説明する。演算制御ユニット２００は、ＣＣＤイメージセンサ１２０から入力される検出信号を解析して被測定物体ＡのＯＣＴ画像を形成する。この演算制御ユニット２００は、信号処理デバイスの一例である。
【００３０】
演算制御ユニット２００は、表示装置３（表示手段）及びＯＣＴユニット１００の各部を制御する。たとえば演算制御ユニット２００は、被測定物体Ａの断層像等のＯＣＴ画像を表示装置３に表示させる。
【００３１】
また、ＯＣＴユニット１００の制御として、演算制御ユニット２００は、光源ユニット１０１の動作制御、スキャンユニット１０５ａの動作制御、参照ミラー１１４及びコリメータレンズ１１３の移動制御、ＣＣＤイメージセンサ１２０の動作制御などを行う。
【００３２】
演算制御ユニット２００は、たとえば、従来のコンピュータと同様に、マイクロプロセッサ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスクドライブ、通信インターフェイスなどを含んで構成される。演算制御ユニット２００は、ＣＣＤイメージセンサ１２０からの検出信号に基づいてＯＣＴ画像を形成する専用の回路基板を備えていてもよい。また、演算制御ユニット２００は、キーボードやマウス等の操作デバイス（入力デバイス）や、ＬＣＤ等の表示デバイスを備えていてもよい。
【００３３】
表示装置３、ＯＣＴユニット１００及び演算制御ユニット２００は、一体的に（つまり単一の筺体内に）構成されていてもよいし、それぞれ別体として構成されていてもよい。
【００３４】
〔制御系〕
光画像計測装置の制御系の構成について図２を参照しつつ説明する。
【００３５】
（制御部）
光画像計測装置の制御系は、演算制御ユニット２００の制御部２１０を中心に構成される。制御部２１０は、たとえば、前述のマイクロプロセッサ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスクドライブ、通信インターフェイス等を含んで構成される。
【００３６】
制御部２１０には、主制御部２１１と記憶部２１２が設けられている。主制御部２１１は、前述の各種制御を行う。特に、主制御部２１１は、ＯＣＴユニット１００の光源ユニット１０１及び参照駆動部１３０を制御する。
【００３７】
参照駆動部１３０は、たとえばパルスモータを含んで構成され、参照光ＬＲの進行方向に沿って、コリメータレンズ１１３及び参照ミラー１１４を一体的に移動させる。
【００３８】
また、主制御部２１１は、記憶部２１２にデータを書き込む処理や、記憶部２１２からデータを読み出す処理を行う。
【００３９】
記憶部２１２は、各種のデータを記憶する。記憶部２１２に記憶されるデータとしては、たとえば、ＯＣＴ画像の画像データ、被測定物体の画像データ、被測定物体情報などがある。被測定物体情報は、患者ＩＤや氏名などの被検者に関する情報等を含む。
【００４０】
（画像形成部）
画像形成部２２０は、ＣＣＤイメージセンサ１２０からの検出信号に基づいて、被測定物体の断層像の画像データを形成する。画像形成部２２０にはノイズ除去（ノイズ低減）、ＦＦＴ（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）などの処理を行う構成が含まれている。画像形成部については以下において各実施の形態ごとに詳細な説明を行う。
【００４１】
画像形成部２２０は、たとえば、前述の回路基板や通信インターフェイス等を含んで構成される。なお、この明細書では、「画像データ」と、それに基づいて呈示される「画像」とを同一視することがある。
【００４２】
（画像処理部）
画像処理部２３０は、画像形成部２２０により形成された画像に対して、必要に応じて各種の画像処理や解析処理を施す。たとえば、画像処理部２３０は、画像の輝度補正や分散補正等の各種補正処理を実行する。
【００４３】
また、画像処理部２３０は必要に応じて、画像形成部２２０により形成された断層像の間の素子を補間する補間処理を実行するなどして、被測定物体の３次元画像の画像データを形成する。
【００４４】
なお、３次元画像の画像データとは、３次元座標系により素子の位置が定義された画像データを意味する。３次元画像の画像データとしては、３次元的に配列されたボクセルからなる画像データがある。この画像データは、ボリュームデータ或いはボクセルデータなどと呼ばれる。ボリュームデータに基づく画像を表示させる場合、画像処理部２３０は、このボリュームデータに対してレンダリング処理（ボリュームレンダリングやＭＩＰ（Ｍａｘｉｍｕｍ Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ：最大値投影）など）を施して、特定の視線方向から見たときの擬似的な３次元画像の画像データを形成する。
【００４５】
画像処理部２３０は、３次元画像の画像データに基づいて、任意の断面における断層像を形成することができる。この処理は、たとえば、手動又は自動で指定された断面に対し、この断面上に位置する素子（ボクセル等）を特定し、特定された素子を２次元的に配列させて当該断面における被測定物体の形態を表す画像データを形成することにより実行される。このような処理により、元の断層像の断面（信号光ＬＳの走査線の位置）だけでなく、所望の断面における画像を取得することが可能となる。
【００４６】
画像処理部２３０は、たとえば、前述のマイクロプロセッサ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスクドライブ、回路基板等を含んで構成される。
【００４７】
（操作部）
操作部２４０は、前述した演算制御ユニット２００の操作デバイスを含んで構成される。また、操作部２４０には、ＯＣＴユニット１００の筐体や外部に設けられた各種のボタンやキーが含まれていてもよい。
【００４８】
〔実施の形態１〕
以下、図３〜図６Ａ、Ｂを用いて実施の形態１に係る画像形成部の構成及び動作について説明を行う。
【００４９】
この実施の形態に係る画像形成部２２０は、入力部３００、フーリエ変換手段３０１、強度情報取得手段３０２、補正量算出手段３０３、補正量正負判別手段３０４、補正係数算出手段３０５及び補正手段３０６を有する。
【００５０】
入力部３００は、ＣＣＤイメージセンサ１２０（受光手段）によって生成された受光信号を画像形成部２２０内に入力するための入力端を構成している。
【００５１】
フーリエ変換手段３０１は、ＣＣＤイメージセンサ１２０によって生成された受光信号に対してフーリエ変換（高速フーリエ変換：ＦＦＴ）を行う。本実施の形態では複素フーリエ変換の手法を用いている。
【００５２】
この実施の形態に係る受光手段は図１１、１２に記載されているような、いわゆるラインセンサ（ラインＣＣＤ）であり、複数の受光素子を一列に配置した構成となっている。そして例えば、受光素子の偶数番目（ＥＶＥＮ）の素子の出力と奇数番目（ＯＤＤ）の素子の出力を第１の群（ＥＶＥＮ群）及び第２の群（ＯＤＤ群）にまとめ、各群の受光素子で生成された電気信号に対して群ごとにゲインをかけて受光信号を生成する構成となっている。
【００５３】
強度情報取得手段３０２は、フーリエ変換手段３０１においてフーリエ変換されたデータから自己相関強度情報とナイキスト周波数強度情報を求める。ここで「自己相関強度情報」とは、光源ユニット１０１の出力光（低コヒーレンス光Ｌ０）のパワースペクトルの自己相関に相当する成分の強度情報である。また「ナイキスト周波数強度情報」とは、ナイキスト周波数に相当する成分の強度情報である。
【００５４】
補正量算出手段３０３は、強度情報取得手段３０２で求められた自己相関強度情報とナイキスト周波数強度情報に基づいてズレの程度に相当する補正量の大きさを算出する。ここで「補正量」とは、ＥＶＥＮ群による受光信号とＯＤＤ群による受光信号との間の強度のズレを補正するための量である。
【００５５】
補正量正負判別手段３０４は、フーリエ変換手段３０１においてフーリエ変換されたデータからＥＶＥＮ群及びＯＤＤ群に対応するズレに対して逆向き、つまり補正の向きに相当する補正量の正負を判別する。なお、補正手段３０６でＥＶＥＮ群による受光信号とＯＤＤ群による受光信号との間の強度のズレを補正する際の補正係数（後述の補正係数算出手段３０５で算出される係数）は、強度を増加させる場合には正の値をとり、強度を減少させる場合には負の値をとることになる。つまり「補正量の正負」とは、当該正負の値を示すものである。
【００５６】
補正係数算出手段３０５は、補正量算出手段３０３によって算出された補正量の大きさと補正量正負判別手段３０４によって決定された補正量の正負とを組み合わせて補正係数を算出する。ここで「補正係数」とは、ＥＶＥＮ群による受光信号とＯＤＤ群による受光信号との間の強度のズレを補正するために用いる係数である。
【００５７】
補正手段３０６は、補正係数算出手段３０５によって算出された補正係数に基づいてＥＶＥＮ群による受光信号とＯＤＤ群による受光信号との間の強度のズレを補正する。そして画像形成部２２０において、補正後の信号に基づいて画像データを作成する。
【００５８】
制御部２１０は、画像形成部２２０で作成された画像データを受け、記憶部２１２へ記憶する制御をおこなう。また制御部２１０は、必要に応じて画像処理部２３０に送り画像処理を行わせた後、表示装置３に表示させる制御をおこなう。
【００５９】
次に図４から図６Ａ、Ｂを用いて本実施の形態の動作について説明する。なお、ここでは２０４８個の受光素子が設けられている場合について説明する。
【００６０】
ＣＣＤイメージセンサ１２０によって生成された受光信号は入力部３００を経てフーリエ変換手段３０１に入力される（Ｓ１０）。
【００６１】
フーリエ変換手段３０１に入力される受光信号をグラフ化すると図５Ａに示す状態となる。この受光信号はＥＶＥＮ群による受光信号とＯＤＤ群による受光信号が合成された信号である。なお図５Ａの横軸はＣＣＤイメージセンサ１２０の素子番号（ｐｉｘｅｌ番号）であり、縦軸は信号強度（ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）となっている。
【００６２】
次にフーリエ変換手段３０１においてＳ１０で入力された受光信号に対してフーリエ変換処理を行いデータ（ｃｏｍｐｌｅｘ ｄａｔａ）を取得する（Ｓ１１）。本実施の形態では複素フーリエ変換処理を行っている。
【００６３】
この実施の形態においては受光素子数が２０４８個なので、ナイキスト周波数に相当する成分は第１０２４ｐｉｘｅｌの成分に相当する。また光源ユニット１０１の出力光のパワースペクトルの自己相関に相当する成分は第０ｐｉｘｅｌの成分に相当する。
【００６４】
次に強度情報取得手段３０２においてＳ１１でフーリエ変換処理された受光信号のデータに基づいて光源ユニット１０１の出力光のパワースペクトルの自己相関に相当する成分の強度情報（Ｅｓｏｕｒｃｅ）とナイキスト周波数に相当する成分の強度情報（Ｅｎｏｉｓｅ）を取得する（Ｓ１２）。この取得には、例えばデジタルバンドパスフィルタ処理が用いられる。
【００６５】
ここで、上述の通り、第０ｐｉｘｅｌにおける成分が光源ユニット１０１の出力光のパワースペクトルの自己相関に相当する成分であり、第１０２４ｐｉｘｅｌにおける成分がナイキスト周波数に相当する成分である。従って、強度情報取得手段３０２はこれらの位置における強度情報を選択的に取得する。
【００６６】
次に補正量算出手段３０３においては、Ｓ１２で取得されたＥｓｏｕｒｃｅとＥｎｏｉｓｅの比に基づいて補正量Ｅｇａｉｎの大きさを算出する処理を行う（Ｓ１３）。ここで、Ｓ１３にて求める補正量の大きさはＣＣＤイメージセンサ１２０のＥＶＥＮ群による受光信号とＯＤＤ群よる受光信号との間の強度のズレを補正するために用いる補正係数の元となる量である。
【００６７】
一方、補正量正負判別手段３０４においては、Ｓ１１でフーリエ変換処理された受光信号のデータに基づいてナイキスト周波数に相当する成分（第１０２４ｐｉｘｅｌにおける成分）が正か負かの判別を行う（Ｓ１４）。なお、第１０２４ｐｉｘｅｌはＥＶＥＮに相当する。
【００６８】
次に補正係数算出手段３０５は補正量算出手段３０３で得られた補正量Ｅｇａｉｎと補正量正負判別手段３０４で得られた正負の情報を群ごとに組み合わせる。つまり、ＥＶＥＮ群に対して正の符号（負の符号）を割り当てる場合、ＯＤＤ群に対してはそれと異なる負の符号（正の符号）を割り当てることにより補正係数Ｇｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎを算出する（Ｓ１５）。
【００６９】
次に補正手段３０６において補正係数Ｇｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎを用いてＥＶＥＮ群による受光信号とＯＤＤ群よる受光信号との間の強度のズレを補正する（Ｓ１６）。
【００７０】
具体的には補正係数Ｇｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎをフーリエ変換したものを用いて、フーリエ変換手段３０１で処理された受光信号を変換する。すると受光信号からノイズ成分が低減された信号をフーリエ変換したもの（ＦＦＴ｛Ｒｅｍｏｖｅｄ Ｎｏｉｓｅ｝）が得られる。
【００７１】
そして、補正手段３０６においてＦＦＴ｛Ｒｅｍｏｖｅｄ Ｎｏｉｓｅ｝を逆フーリエ変換することにより、ノイズ成分が低減された受光信号を取得することができる（Ｓ１７）。
【００７２】
このようにＳ１０からＳ１７の処理を行うことによりＣＣＤイメージセンサ１２０により生成された受光信号からノイズ成分を低減することができる。そして画像形成部２２０は、このデータに基づいてＯＣＴ画像を形成する。以上の処理による効果について以下、詳述する。
【００７３】
先に述べたように、図５Ａはフーリエ変換手段３０１に入力される受光信号をグラフ化したものである。また図５ＢはＳ１０からＳ１７までの処理によりノイズが低減された受信信号をグラフ化したものである。図５Ｂから明らかなように、本実施の形態における処理を施すことで、例えばＥＶＥＮ側で受信信号を強くするノイズが生じている場合にはそのノイズを抑えると共に、ＯＤＤ側（受信信号を弱くするノイズが生じている側）で弱くなっている受信信号を強調することで受信信号の強度のブレを抑えている。
【００７４】
図５Ａ、図５Ｂの情報を画像化したものが図６Ａ、図６Ｂである。ここで図６Ａに対して図６Ｂでは、干渉信号Ｉはそのままにノイズ成分Ｎ１及びノイズ成分Ｎ２が消滅・減少していることが明らかにわかる。
【００７５】
以上の通り本実施の形態によれば、ＣＣＤイメージセンサ１２０の各受光素子に対して光が当たる位置のズレにより生じるノイズの影響を低減することが可能となる。
【００７６】
またＬ−ＳＬＯを用いる場合、ラインビームをラインセンサで検出する。ビーム中の各位置、つまり被測定物体に対する各照射位置に各受光素子が対応する。つまり、各受光素子の位置に対応する強度のズレが生じる可能性がある。この場合、本実施の形態と同様、ラインセンサの複数の受光素子間において強度のズレが生じていることになる。従って、本実施の形態と同様の処理を行うことでノイズの影響を低減することが可能となる。
【００７７】
Ｌ−ＳＬＯは、ラインビームの強度分布をラインセンサで検出する方式であるためフーリエ変換の処理は不要である。
【００７８】
なお、この発明の「反射光」は、被測定物体に照射された光に基づく蛍光も含むものとする。すなわち、蛍光を検出するタイプのＬ−ＳＬＯもこの発明の範疇である。
【００７９】
〔実施の形態２〕
以下、図７〜図８を用いて実施の形態２に係る画像形成部の構成及び動作について説明を行う。実施の形態２は実施の形態１と共通の構成も多いため、異なる部分を中心に説明を行う。
【００８０】
この実施の形態に係る画像形成部２２０は、実施の形態１と同様、入力部３００、フーリエ変換手段３０１、強度情報取得手段３０２、補正量算出手段３０３、補正量正負判別手段３０４、補正係数算出手段３０５、補正手段３０６を有する。
【００８１】
更にこの実施の形態に係る画像形成部２２０は、逆フーリエ変換手段３０７及び分布情報算出手段３０８を有する。なお、逆フーリエ変換手段３０７は第１逆フーリエ変換手段３０７ａと第２逆フーリエ変換手段３０７ｂを有する。
【００８２】
入力部３００、フーリエ変換手段３０１、強度情報取得手段３０２、補正量正負判別手段３０４、補正係数算出手段３０５、補正手段３０６及び制御部２１０における制御は実施の形態１と同様の構成のため説明を省略する。
【００８３】
逆フーリエ変換手段３０７は、強度情報取得手段３０２で取得された情報に対して逆フーリエ変換を行う。例えば、第１逆フーリエ変換手段３０７ａにおいて光源ユニット１０１の出力光のパワースペクトルの自己相関に相当する成分の自己相関強度情報の逆フーリエ変換を行う。また、第２逆フーリエ変換手段３０７ｂにおいてナイキスト周波数に相当する成分のナイキスト周波数強度情報の逆フーリエ変換を行う。なお、この実施の形態においては、自己相関強度情報の逆フーリエ変換を行って得られた情報をＥｓｏｕｒｃｅ、ナイキスト周波数強度情報の逆フーリエ変換を行って得られた情報をＥｎｏｉｓｅとする。
【００８４】
分布情報算出手段３０８は、逆フーリエ変換手段３０７により得られた情報に基づいてＥＶＥＮ群の受光素子による受光信号とＯＤＤ群の受光素子による受光信号との間の強度のズレの分布を示す情報を求める。
【００８５】
この実施の形態における補正量算出手段３０３は、分布情報算出手段３０８で求められたＥＶＥＮ群による受光信号とＯＤＤ群による受光信号との間の強度のズレの分布に基づいて補正量の大きさを算出する。
【００８６】
次に図５Ａ、Ｂ、図７及び図８を用いてこの実施の形態の動作について説明する。なお、ここでは受光素子数が２０４８個の場合について説明する。
【００８７】
ＣＣＤイメージセンサ１２０によって生成された受光信号は入力部３００を経てフーリエ変換手段３０１に入力される（Ｓ２０）。
【００８８】
次にフーリエ変換手段３０１においてＳ２０で入力された受光信号に対してフーリエ変換処理を行い、データ（ｃｏｍｐｌｅｘ ｄａｔａ）を取得する（Ｓ２１）。本実施の形態では複素フーリエ変換処理を行っている。
【００８９】
この実施の形態においては受光素子数が２０４８個なので、ナイキスト周波数に相当する成分は第１０２４ｐｉｘｅｌの成分に相当する。また光源ユニット１０１の出力光のパワースペクトルの自己相関に相当する成分は第０ｐｉｘｅｌの成分に相当する。
【００９０】
次に強度情報取得手段３０２においてＳ２１でフーリエ変換された受光信号のデータに基づいて光源ユニット１０１の出力光のパワースペクトルの自己相関に相当する成分の強度情報とナイキスト周波数に相当する成分の強度情報を取得する（Ｓ２２）。この取得には、例えばデジタルバンドパスフィルタ処理が用いられる。
【００９１】
ここで、上述の通り、第０ｐｉｘｅｌにおける成分が光源ユニット１０１の出力光のパワースペクトルの自己相関に相当する成分であり、第１０２４ｐｉｘｅｌにおける成分がナイキスト周波数に相当する成分であるため、強度情報取得手段３０２はこれらの位置における強度情報を選択的に取得する。
【００９２】
次に第１逆フーリエ変換手段３０７ａは、強度情報取得手段３０２において得られた自己相関に相当する成分の強度情報を逆フーリエ変換する（Ｓ２３）。Ｓ２３により自己相関に相当する成分の逆フーリエ変換された強度情報（Ｅｓｏｕｒｃｅ）が得られる。
【００９３】
また第２逆フーリエ変換手段３０７ｂは、強度情報取得手段３０２において得られたナイキスト周波数に相当する成分の強度情報を逆フーリエ変換する（Ｓ２４）。Ｓ２４によりナイキスト周波数に相当する成分の逆フーリエ変換された強度情報（Ｅｎｏｉｓｅ）が得られる。
【００９４】
次に分布情報算出手段３０８は、Ｓ２３及びＳ２４で取得されたＥｓｏｕｒｃｅとＥｎｏｉｓｅからＥＶＥＮ群による受光信号とＯＤＤ群による受光信号との間の強度のズレの分布情報Ｄ（ｉ）を求める（Ｓ２５）。
【００９５】
具体的には、分布情報算出手段３０８はｐｉｘｅｌごとにＥｎｏｉｓｅとＥｓｏｕｒｃｅの比を算出し、その比を受光素子の配列に対応付けることで分布情報Ｄ（ｉ）とする処理を行っている。
【００９６】
次に補正量算出手段３０３においては、Ｓ２５で取得された分布情報Ｄ（ｉ）に基づいて補正量Ｅｇａｉｎの大きさを算出する処理を行う（Ｓ２６）。ここで、Ｓ２６にて求める補正量の大きさはＣＣＤイメージセンサ１２０のＥＶＥＮ群による受光信号とＯＤＤ群よる受光信号との間の強度のズレを補正するために用いる補正係数の元となる量である。
【００９７】
なお一般に、ラインセンサの端に位置する受光素子への入射光量は、ラインセンサの中心部分よりも低くなる。よってラインセンサの端に位置するＥＶＥＮ群による受光信号とＯＤＤ群よる受光信号のズレは大きくなる。従って、分布情報Ｄ(ｉ)に基づいて補正量Ｅｇａｉｎの大きさを算出する場合、望ましくはズレの少ないｐｉｘｅｌ（ラインセンサの中心部分に位置するｐｉｘｅｌ）における情報のみを使用することで確度の高い補正量Ｅｇａｉｎを得ることができる。
【００９８】
一方、補正量正負判別手段３０４においては、Ｓ２１でフーリエ変換処理された受光信号のデータに基づいてナイキスト周波数に相当する成分（第１０２４ｐｉｘｅｌにおける成分）が正か負かの判別を行う（Ｓ２７）。なお、第１０２４ｐｉｘｅｌはＥＶＥＮに相当する。
【００９９】
次に補正係数算出手段３０５は補正量算出手段３０３で得られた補正量Ｅｇａｉｎと補正量正負判別手段３０４で得られた正負の情報を群ごとに組み合わせる。つまり、ＥＶＥＮ群に対して正の符号（負の符号）を割り当てる場合、ＯＤＤ群に対してはそれと異なる負の符号（正の符号）を割り当てることにより補正係数Ｇｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎを算出する（Ｓ２８）。
【０１００】
次に補正手段３０６において補正係数Ｇｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎを用いてＥＶＥＮ群による受光信号とＯＤＤ群よる受光信号との間の強度のズレを補正する（Ｓ２９）。
【０１０１】
そして、補正手段３０６においてＦＦＴ｛Ｒｅｍｏｖｅｄ Ｎｏｉｓｅ｝を逆フーリエ変換することによりノイズ成分が低減された受光信号を取得することができる（Ｓ３０）。
【０１０２】
このようにＳ２０からＳ３０の処理を行うことによりＣＣＤイメージセンサ１２０により生成された受光信号からノイズ成分を低減することができる。そして画像形成部２２０は、このデータに基づいてＯＣＴ画像を形成する。
【０１０３】
以上の通り、この実施の形態によっても、ＣＣＤイメージセンサ１２０の各受光素子に対して光が当たる位置のズレに起因するノイズの影響を低減することが可能となる。
【０１０４】
〔実施の形態３〕
以下、図９、図１０を用いて実施の形態３に係る画像形成部の構成及び動作について説明を行う。実施の形態３は実施の形態１、２と共通の構成も多いため、異なる部分を中心に説明を行う。
【０１０５】
ここで、この実施の形態においても実施の形態２と同様、自己相関強度情報の逆フーリエ変換を行って得られた情報をＥｓｏｕｒｃｅ、ナイキスト周波数強度情報の逆フーリエ変換を行って得られた情報をＥｎｏｉｓｅとする。
【０１０６】
この実施の形態に係る画像形成部２２０は、実施の形態２と同様、入力部３００、フーリエ変換手段３０１、強度情報取得手段３０２、補正量算出手段３０３、補正量正負判別手段３０４、補正係数算出手段３０５、補正手段３０６、逆フーリエ変換手段３０７及び分布情報算出手段３０８を有する。なお、逆フーリエ変換手段３０７は第１逆フーリエ変換手段３０７ａと第２逆フーリエ変換手段３０７ｂを有する。
【０１０７】
この実施の形態においては、補正量正負判別手段３０４が第２逆フーリエ変換手段３０７ｂにより得られたナイキスト周波数強度情報（Ｅｎｏｉｓｅ）に基づいてＥＶＥＮ群及びＯＤＤ群に対応する補正量の正負を判別することが特徴である。
【０１０８】
次に図１０を用いてこの実施の形態の動作について説明する。なお、ここでは受光素子数が２０４８の場合について説明する。
【０１０９】
Ｓ４０からＳ４６までの動作は実施の形態２のＳ２０からＳ２６までの動作と同様であるため説明を省略する。
【０１１０】
補正量正負判別手段３０４において、Ｓ４４で逆フーリエ変換処理されたナイキスト周波数の強度情報（Ｅｎｏｉｓｅ）に基づいて、当該強度情報の第０ｐｉｘｅｌにおける成分が正か負かの判別を行う（Ｓ４７）。
【０１１１】
次に補正係数算出手段３０５は補正量算出手段３０３で得られた補正量Ｅｇａｉｎと補正量正負判別手段３０４で得られた正負の情報を群ごとに組み合わせる。つまり、ＥＶＥＮ群に対して正の符号（負の符号）を割り当てる場合、ＯＤＤ群に対してはそれと異なる負の符号（正の符号）を割り当てることにより補正係数Ｇｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎを算出する（Ｓ４８）。
【０１１２】
次に補正手段３０６において補正係数Ｇｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎを用いてＥＶＥＮ群による受光信号とＯＤＤ群よる受光信号との間の強度のズレを補正する（Ｓ４９）。
【０１１３】
そして、補正手段３０６において補正された結果、ノイズ成分が低減された受光信号を取得することができる（Ｓ５０）。
【０１１４】
このようにＳ４０からＳ５０の処理を行うことによりＣＣＤイメージセンサ１２０により生成された受光信号からノイズ成分を低減することができる。そして画像形成部２２０は、このデータに基づいてＯＣＴ画像を形成する。
【０１１５】
以上の通り、この実施の形態によっても、ＣＣＤイメージセンサ１２０の各受光素子に対して光が当たる位置のズレによるノイズの影響を低減することが可能となる。
【０１１６】
〔実施の形態１から３に共通の事項〕
以上に説明した構成は、この発明を好適に実施するための一例に過ぎない。よって、この発明の要旨の範囲内における任意の変形を適宜に施すことが可能である。
【０１１７】
実施の形態１から３までは光画像計測装置の構成を用いて説明したが、本発明は光画像計測装置に限定されるものではない。例えばラインセンサを用いる機器の信号処理デバイスとして応用することが可能である。
【０１１８】
また、複数の受光素子をまとめる形態は２つの群に限られない。３つ以上の群が存在する場合にはその群の数（分割数、タップ数）に応じてノイズ成分が決定される。
【０１１９】
一般に、複数の受光素子をＮ（Ｎ≧２）の群に分割する場合（いわゆるＮタップのラインセンサを用いる場合）、複数の受光素子は第１から第Ｎの群に分けられる。複数の受光素子からの受光信号に基づいて当該光の強度に相当する背景成分の強度情報とノイズ成分の強度情報を求め、当該背景成分の強度情報と当該ノイズ成分の強度情報に基づいて補正量の大きさを算出する。そして当該補正量の大きさに基づいて補正係数を算出し、当該補正係数に基づいて前記複数の群による受光信号間の強度のズレを補正する。従って、各受光素子に対して光が当たる位置のズレによるノイズの影響を低減することが可能となる。このように、群の数（タップ数）によってはノイズ成分の周波数はナイキスト周波数以外の周波数となる場合がある。
【０１２０】
上記の実施形態におけるコンピュータプログラムを、コンピュータによって読み取り可能な任意の記録媒体に記憶させることができる。この記録媒体としては、たとえば、光ディスク、光磁気ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ／ＤＶＤ−ＲＡＭ／ＤＶＤ−ＲＯＭ／ＭＯ等）、磁気記憶媒体（ハードディスク／フロッピー（登録商標）ディスク／ＺＩＰ等）などを用いることが可能である。また、ハードディスクドライブやメモリ等の記憶装置に記憶させることも可能である。
【０１２１】
また、インターネットやＬＡＮ等のネットワークを通じてこのプログラムを送受信することも可能である。
【符号の説明】
【０１２２】
１２０ ＣＣＤイメージセンサ
２１０ 制御部
２２０ 画像形成部
３０１ フーリエ変換手段
３０２ 強度情報取得手段
３０３ 補正量算出手段
３０４ 補正量正負判別手段
３０５ 補正係数算出手段
３０６ 補正手段
【特許請求の範囲】
【請求項１】
光源からの出力光の被測定物体による反射光を受光して電気信号を生成する複数の受光素子を有し、前記複数の受光素子を複数の群に分け、前記複数の受光素子により生成された電気信号に対して群ごとにゲインをかけて受光信号を生成する受光手段からの受光信号を処理する信号処理方法であって、
前記出力光の強度に相当する背景成分の強度情報とノイズ成分の強度情報を求めるステップと、
前記背景成分の強度情報と前記ノイズ成分の強度情報に基づいて補正量の大きさを算出するステップと、
前記補正量の大きさに基づいて補正係数を算出するステップと、
前記補正係数に基づいて前記複数の群による受光信号間の強度のズレを補正するステップと、
を有することを特徴とする信号処理方法。
【請求項２】
前記受光信号に対してフーリエ変換を行うステップを更に有し、
前記背景光の強度情報は、前記フーリエ変換により得られたデータに基づく前記出力光のパワースペクトルの自己相関に相当する成分の自己相関強度情報であり、
前記ノイズ成分の強度情報は、前記フーリエ変換により得られたデータに基づくナイキスト周波数に相当する成分のナイキスト周波数強度情報を含むことを特徴とする請求項１記載の信号処理方法。
【請求項３】
前記複数の群は、少なくとも第１の群と第２の群を有し、
前記フーリエ変換により得られたデータから前記第１及び第２の群のそれぞれに対応する補正量の正負を判別するステップを更に有し、
前記補正係数を算出するステップは、前記補正量の大きさと前記補正量の正負とを組み合わせて前記補正係数を算出することを特徴とする請求項２記載の信号処理方法。
【請求項４】
前記複数の群は、少なくとも第１の群と第２の群を有し、
前記補正量の大きさを算出するステップは、
前記自己相関強度情報を逆フーリエ変換するステップと、
前記ナイキスト周波数強度情報を逆フーリエ変換するステップと、
前記自己相関強度情報を逆フーリエ変換して得られたデータと前記ナイキスト周波数強度情報を逆フーリエ変換して得られたデータとに基づいて前記第１の群による受光信号と前記第２の群による受光信号との間の強度のズレの前記複数の受光素子における分布情報を求めるステップと、
前記分布情報に基づいて当該補正量の大きさを算出するステップと、
を含み、
前記フーリエ変換により得られたデータから前記第１及び第２の群に対応する当該補正量の正負を判別するステップを更に有し、
前記補正係数を算出するステップは、当該補正量の大きさと当該補正量の正負とを組み合わせて前記補正係数を算出することを特徴とする請求項２記載の信号処理方法。
【請求項５】
前記複数の群は、少なくとも第１の群と第２の群を有し、
前記補正量の大きさを算出するステップは、
前記自己相関強度情報を逆フーリエ変換するステップと、
前記ナイキスト周波数強度情報を逆フーリエ変換するステップと、
前記自己相関強度情報を逆フーリエ変換して得られたデータと前記ナイキスト周波数強度情報を逆フーリエ変換して得られたデータとに基づいて前記第１の群による受光信号と前記第２の群による受光信号との間の強度のズレの前記複数の受光素子における分布情報を求めるステップと、
前記分布情報に基づいて当該補正量の大きさを算出するステップと、
を含み、
前記ナイキスト周波数強度情報を逆フーリエ変換して得られたデータから前記第１及び第２の群のそれぞれに対応する当該補正量の正負を判別するステップを更に有し、
前記補正係数を算出するステップは、当該補正量の大きさと当該補正量の正負とを組み合わせて前記補正係数を算出することを特徴とする請求項２記載の信号処理方法。
【請求項６】
光源からの出力光の被測定物体による反射光を受光して電気信号を生成する複数の受光素子を有し、前記複数の受光素子を複数の群に分け、前記複数の受光素子により生成された電気信号に対して群ごとにゲインをかけて受光信号を生成する受光手段からの受光信号を処理する信号処理デバイスであって、
前記受光信号が入力される入力部と、
前記出力光の強度に相当する背景成分の強度情報とノイズ成分の強度情報を求める強度情報取得手段と、
前記背景成分の強度情報と前記ノイズ成分の強度情報に基づいて補正量の大きさを算出する補正量算出手段と、
前記補正量算出手段によって算出された補正量の大きさに基づいて補正係数を算出する補正係数算出手段と、
前記補正係数算出手段によって算出された補正係数に基づいて前記複数の群による受光信号間の強度のズレを補正する補正手段と、
を有することを特徴とする信号処理デバイス。
【請求項７】
前記受光信号に対してフーリエ変換を行うフーリエ変換手段を更に有し、
前記背景光の強度情報は、前記フーリエ変換により得られたデータに基づく前記出力光のパワースペクトルの自己相関に相当する成分の自己相関強度情報であり、
前記ノイズ成分の強度情報は、前記フーリエ変換により得られたデータに基づくナイキスト周波数に相当する成分のナイキスト周波数強度情報を含むことを特徴とする請求項６記載の信号処理デバイス。
【請求項８】
前記複数の群は、少なくとも第１の群と第２の群を有し、
前記フーリエ変換手段により得られたデータから前記第１及び第２の群のそれぞれに対応する補正量の正負を判別する補正量正負判別手段を更に有し、
前記補正係数算出手段は、前記補正量の大きさと前記補正量の正負とを組み合わせて前記補正係数を算出することを特徴とする請求項７記載の信号処理デバイス。
【請求項９】
前記複数の群は、少なくとも第１の群と第２の群を有し、
前記補正量算出手段は、
前記自己相関強度情報及び前記ナイキスト周波数強度情報をそれぞれ逆フーリエ変換する逆フーリエ変換手段と、
前記逆フーリエ変換手段により得られたデータに基づいて前記第１の群による受光信号と前記第２の群による受光信号との間の強度のズレの前記複数の受光素子における分布情報を求める分布情報算出手段と、
を含み、
前記分布情報算出手段による算出結果に基づいて当該補正量の大きさを算出し、
前記フーリエ変換手段により得られたデータから前記第１及び第２の群のそれぞれに対応する当該補正量の正負を判別する補正量正負判別手段を更に有し、
前記補正係数算出手段は、当該補正量の大きさと当該補正量の正負とを組み合わせて前記補正係数を算出することを特徴とする請求項７記載の信号処理デバイス。
【請求項１０】
前記複数の群は、少なくとも第１の群と第２の群を有し、
前記補正量算出手段は、
前記自己相関強度情報及び前記ナイキスト周波数強度情報をそれぞれ逆フーリエ変換する逆フーリエ変換手段と、
前記逆フーリエ変換手段により得られたデータに基づいて前記第１の群による受光信号と前記第２の群による受光信号との間の強度のズレの前記複数の受光素子における分布情報を求める分布情報算出手段と、
を含み、
前記分布情報算出手段による算出結果に基づいて当該補正量の大きさを算出し、
前記逆フーリエ変換手段により得られた前記ナイキスト周波数強度情報に基づいて前記第１及び第２の群のそれぞれに対応する当該補正量の正負を判別する補正量正負判別手段を更に有し、
前記補正係数算出手段は、当該補正量の大きさと当該補正量の正負とを組み合わせて前記補正係数を算出することを特徴とする請求項７記載の信号処理デバイス。
【請求項１１】
被測定物体に対して照射する光を発生させる光源と、
前記被測定物体を経由した前記光を受光する複数の受光素子を有し、前記複数の受光素子を複数の群に分け、前記複数の受光素子により生成された電気信号に対して群ごとにゲインをかけて受光信号を生成する受光手段と、
前記光の強度に相当する背景成分の強度情報とノイズ成分の強度情報を求める強度情報取得手段と、
前記背景成分の強度情報と前記ノイズ成分の強度情報に基づいて補正量の大きさを算出する補正量算出手段と、
前記補正量算出手段によって算出された補正量の大きさに基づいて補正係数を算出する補正係数算出手段と、
前記補正係数算出手段によって算出された補正係数に基づいて前記複数の群による受光信号間の強度のズレを補正する補正手段と、
前記補正手段により補正された受光信号に基づく画像を表示する表示手段と、
を有することを特徴とする光画像計測装置。
【請求項１２】
前記光は低コヒーレンス光であって、
前記低コヒーレンス光を信号光と参照光とに分割し、被測定物体を経由した前記信号光と参照光路を経由した前記参照光とを重畳させて干渉光を生成し、前記干渉光をスペクトル分解する光学系を有し、
前記受光手段は、前記干渉光のスペクトルを受光して受光信号を生成し、
当該受光信号に対してフーリエ変換を行うフーリエ変換手段を更に有し、
前記背景光の強度情報は、前記フーリエ変換により得られたデータに基づく前記光のパワースペクトルの自己相関に相当する成分の自己相関強度情報であり、
前記ノイズ成分の強度情報は、前記フーリエ変換により得られたデータに基づくナイキスト周波数に相当する成分のナイキスト周波数強度情報を含むことを特徴とする請求項１１記載の光画像計測装置。
【請求項１３】
前記複数の群は、少なくとも第１の群と第２の群を有し、
前記フーリエ変換手段により得られたデータから前記第１及び第２の群のそれぞれに対応する補正量の正負を判別する正負判別手段を更に有し、
前記補正係数算出手段は、前記補正量の大きさと前記補正量の正負とを組み合わせて前記補正係数を算出することを特徴とする請求項１２記載の光画像計測装置。
【請求項１４】
前記複数の群は、少なくとも第１の群と第２の群を有し、
前記補正量算出手段は、
前記自己相関強度情報及び前記ナイキスト周波数強度情報をそれぞれ逆フーリエ変換する逆フーリエ変換手段と、
前記逆フーリエ変換手段により得られたデータに基づいて前記第１の群による受光信号と前記第２の群による受光信号との間の強度のズレの前記複数の受光素子における分布情報を求める分布情報算出手段と、
を含み、
前記分布情報算出手段による算出結果に基づいて当該補正量の大きさを算出し、
前記フーリエ変換手段により得られたデータから前記第１及び第２の群に対応する当該補正量の正負を判別する補正量正負判別手段を更に有し、
前記補正係数算出手段は、当該補正量の大きさと当該補正量の正負とを組み合わせて前記補正係数を算出することを特徴とする請求項１２記載の光画像計測装置。
【請求項１５】
前記複数の群は、少なくとも第１の群と第２の群を有し、
前記補正量算出手段は、
前記自己相関強度情報及び前記ナイキスト周波数強度情報をそれぞれ逆フーリエ変換する逆フーリエ変換手段と、
前記逆フーリエ変換手段により得られたデータに基づいて前記第１の群による受光信号と前記第２の群による受光信号との間の強度のズレの前記複数の受光素子における分布情報を求める分布情報算出手段と、
を含み、
前記分布情報算出手段による算出結果に基づいて当該補正量の大きさを算出し、
前記逆フーリエ変換手段により得られた前記ナイキスト周波数強度情報に基づいて前記第１及び第２の群のそれぞれに対応する当該補正量の正負を判別する補正量正負判別手段を更に有し、
前記補正係数算出手段は、当該補正量の大きさと当該補正量の正負とを組み合わせて前記補正係数を算出することを特徴とする請求項１２記載の光画像計測装置。
【請求項１】
光源からの出力光の被測定物体による反射光を受光して電気信号を生成する複数の受光素子を有し、前記複数の受光素子を複数の群に分け、前記複数の受光素子により生成された電気信号に対して群ごとにゲインをかけて受光信号を生成する受光手段からの受光信号を処理する信号処理方法であって、
前記出力光の強度に相当する背景成分の強度情報とノイズ成分の強度情報を求めるステップと、
前記背景成分の強度情報と前記ノイズ成分の強度情報に基づいて補正量の大きさを算出するステップと、
前記補正量の大きさに基づいて補正係数を算出するステップと、
前記補正係数に基づいて前記複数の群による受光信号間の強度のズレを補正するステップと、
を有することを特徴とする信号処理方法。
【請求項２】
前記受光信号に対してフーリエ変換を行うステップを更に有し、
前記背景光の強度情報は、前記フーリエ変換により得られたデータに基づく前記出力光のパワースペクトルの自己相関に相当する成分の自己相関強度情報であり、
前記ノイズ成分の強度情報は、前記フーリエ変換により得られたデータに基づくナイキスト周波数に相当する成分のナイキスト周波数強度情報を含むことを特徴とする請求項１記載の信号処理方法。
【請求項３】
前記複数の群は、少なくとも第１の群と第２の群を有し、
前記フーリエ変換により得られたデータから前記第１及び第２の群のそれぞれに対応する補正量の正負を判別するステップを更に有し、
前記補正係数を算出するステップは、前記補正量の大きさと前記補正量の正負とを組み合わせて前記補正係数を算出することを特徴とする請求項２記載の信号処理方法。
【請求項４】
前記複数の群は、少なくとも第１の群と第２の群を有し、
前記補正量の大きさを算出するステップは、
前記自己相関強度情報を逆フーリエ変換するステップと、
前記ナイキスト周波数強度情報を逆フーリエ変換するステップと、
前記自己相関強度情報を逆フーリエ変換して得られたデータと前記ナイキスト周波数強度情報を逆フーリエ変換して得られたデータとに基づいて前記第１の群による受光信号と前記第２の群による受光信号との間の強度のズレの前記複数の受光素子における分布情報を求めるステップと、
前記分布情報に基づいて当該補正量の大きさを算出するステップと、
を含み、
前記フーリエ変換により得られたデータから前記第１及び第２の群に対応する当該補正量の正負を判別するステップを更に有し、
前記補正係数を算出するステップは、当該補正量の大きさと当該補正量の正負とを組み合わせて前記補正係数を算出することを特徴とする請求項２記載の信号処理方法。
【請求項５】
前記複数の群は、少なくとも第１の群と第２の群を有し、
前記補正量の大きさを算出するステップは、
前記自己相関強度情報を逆フーリエ変換するステップと、
前記ナイキスト周波数強度情報を逆フーリエ変換するステップと、
前記自己相関強度情報を逆フーリエ変換して得られたデータと前記ナイキスト周波数強度情報を逆フーリエ変換して得られたデータとに基づいて前記第１の群による受光信号と前記第２の群による受光信号との間の強度のズレの前記複数の受光素子における分布情報を求めるステップと、
前記分布情報に基づいて当該補正量の大きさを算出するステップと、
を含み、
前記ナイキスト周波数強度情報を逆フーリエ変換して得られたデータから前記第１及び第２の群のそれぞれに対応する当該補正量の正負を判別するステップを更に有し、
前記補正係数を算出するステップは、当該補正量の大きさと当該補正量の正負とを組み合わせて前記補正係数を算出することを特徴とする請求項２記載の信号処理方法。
【請求項６】
光源からの出力光の被測定物体による反射光を受光して電気信号を生成する複数の受光素子を有し、前記複数の受光素子を複数の群に分け、前記複数の受光素子により生成された電気信号に対して群ごとにゲインをかけて受光信号を生成する受光手段からの受光信号を処理する信号処理デバイスであって、
前記受光信号が入力される入力部と、
前記出力光の強度に相当する背景成分の強度情報とノイズ成分の強度情報を求める強度情報取得手段と、
前記背景成分の強度情報と前記ノイズ成分の強度情報に基づいて補正量の大きさを算出する補正量算出手段と、
前記補正量算出手段によって算出された補正量の大きさに基づいて補正係数を算出する補正係数算出手段と、
前記補正係数算出手段によって算出された補正係数に基づいて前記複数の群による受光信号間の強度のズレを補正する補正手段と、
を有することを特徴とする信号処理デバイス。
【請求項７】
前記受光信号に対してフーリエ変換を行うフーリエ変換手段を更に有し、
前記背景光の強度情報は、前記フーリエ変換により得られたデータに基づく前記出力光のパワースペクトルの自己相関に相当する成分の自己相関強度情報であり、
前記ノイズ成分の強度情報は、前記フーリエ変換により得られたデータに基づくナイキスト周波数に相当する成分のナイキスト周波数強度情報を含むことを特徴とする請求項６記載の信号処理デバイス。
【請求項８】
前記複数の群は、少なくとも第１の群と第２の群を有し、
前記フーリエ変換手段により得られたデータから前記第１及び第２の群のそれぞれに対応する補正量の正負を判別する補正量正負判別手段を更に有し、
前記補正係数算出手段は、前記補正量の大きさと前記補正量の正負とを組み合わせて前記補正係数を算出することを特徴とする請求項７記載の信号処理デバイス。
【請求項９】
前記複数の群は、少なくとも第１の群と第２の群を有し、
前記補正量算出手段は、
前記自己相関強度情報及び前記ナイキスト周波数強度情報をそれぞれ逆フーリエ変換する逆フーリエ変換手段と、
前記逆フーリエ変換手段により得られたデータに基づいて前記第１の群による受光信号と前記第２の群による受光信号との間の強度のズレの前記複数の受光素子における分布情報を求める分布情報算出手段と、
を含み、
前記分布情報算出手段による算出結果に基づいて当該補正量の大きさを算出し、
前記フーリエ変換手段により得られたデータから前記第１及び第２の群のそれぞれに対応する当該補正量の正負を判別する補正量正負判別手段を更に有し、
前記補正係数算出手段は、当該補正量の大きさと当該補正量の正負とを組み合わせて前記補正係数を算出することを特徴とする請求項７記載の信号処理デバイス。
【請求項１０】
前記複数の群は、少なくとも第１の群と第２の群を有し、
前記補正量算出手段は、
前記自己相関強度情報及び前記ナイキスト周波数強度情報をそれぞれ逆フーリエ変換する逆フーリエ変換手段と、
前記逆フーリエ変換手段により得られたデータに基づいて前記第１の群による受光信号と前記第２の群による受光信号との間の強度のズレの前記複数の受光素子における分布情報を求める分布情報算出手段と、
を含み、
前記分布情報算出手段による算出結果に基づいて当該補正量の大きさを算出し、
前記逆フーリエ変換手段により得られた前記ナイキスト周波数強度情報に基づいて前記第１及び第２の群のそれぞれに対応する当該補正量の正負を判別する補正量正負判別手段を更に有し、
前記補正係数算出手段は、当該補正量の大きさと当該補正量の正負とを組み合わせて前記補正係数を算出することを特徴とする請求項７記載の信号処理デバイス。
【請求項１１】
被測定物体に対して照射する光を発生させる光源と、
前記被測定物体を経由した前記光を受光する複数の受光素子を有し、前記複数の受光素子を複数の群に分け、前記複数の受光素子により生成された電気信号に対して群ごとにゲインをかけて受光信号を生成する受光手段と、
前記光の強度に相当する背景成分の強度情報とノイズ成分の強度情報を求める強度情報取得手段と、
前記背景成分の強度情報と前記ノイズ成分の強度情報に基づいて補正量の大きさを算出する補正量算出手段と、
前記補正量算出手段によって算出された補正量の大きさに基づいて補正係数を算出する補正係数算出手段と、
前記補正係数算出手段によって算出された補正係数に基づいて前記複数の群による受光信号間の強度のズレを補正する補正手段と、
前記補正手段により補正された受光信号に基づく画像を表示する表示手段と、
を有することを特徴とする光画像計測装置。
【請求項１２】
前記光は低コヒーレンス光であって、
前記低コヒーレンス光を信号光と参照光とに分割し、被測定物体を経由した前記信号光と参照光路を経由した前記参照光とを重畳させて干渉光を生成し、前記干渉光をスペクトル分解する光学系を有し、
前記受光手段は、前記干渉光のスペクトルを受光して受光信号を生成し、
当該受光信号に対してフーリエ変換を行うフーリエ変換手段を更に有し、
前記背景光の強度情報は、前記フーリエ変換により得られたデータに基づく前記光のパワースペクトルの自己相関に相当する成分の自己相関強度情報であり、
前記ノイズ成分の強度情報は、前記フーリエ変換により得られたデータに基づくナイキスト周波数に相当する成分のナイキスト周波数強度情報を含むことを特徴とする請求項１１記載の光画像計測装置。
【請求項１３】
前記複数の群は、少なくとも第１の群と第２の群を有し、
前記フーリエ変換手段により得られたデータから前記第１及び第２の群のそれぞれに対応する補正量の正負を判別する正負判別手段を更に有し、
前記補正係数算出手段は、前記補正量の大きさと前記補正量の正負とを組み合わせて前記補正係数を算出することを特徴とする請求項１２記載の光画像計測装置。
【請求項１４】
前記複数の群は、少なくとも第１の群と第２の群を有し、
前記補正量算出手段は、
前記自己相関強度情報及び前記ナイキスト周波数強度情報をそれぞれ逆フーリエ変換する逆フーリエ変換手段と、
前記逆フーリエ変換手段により得られたデータに基づいて前記第１の群による受光信号と前記第２の群による受光信号との間の強度のズレの前記複数の受光素子における分布情報を求める分布情報算出手段と、
を含み、
前記分布情報算出手段による算出結果に基づいて当該補正量の大きさを算出し、
前記フーリエ変換手段により得られたデータから前記第１及び第２の群に対応する当該補正量の正負を判別する補正量正負判別手段を更に有し、
前記補正係数算出手段は、当該補正量の大きさと当該補正量の正負とを組み合わせて前記補正係数を算出することを特徴とする請求項１２記載の光画像計測装置。
【請求項１５】
前記複数の群は、少なくとも第１の群と第２の群を有し、
前記補正量算出手段は、
前記自己相関強度情報及び前記ナイキスト周波数強度情報をそれぞれ逆フーリエ変換する逆フーリエ変換手段と、
前記逆フーリエ変換手段により得られたデータに基づいて前記第１の群による受光信号と前記第２の群による受光信号との間の強度のズレの前記複数の受光素子における分布情報を求める分布情報算出手段と、
を含み、
前記分布情報算出手段による算出結果に基づいて当該補正量の大きさを算出し、
前記逆フーリエ変換手段により得られた前記ナイキスト周波数強度情報に基づいて前記第１及び第２の群のそれぞれに対応する当該補正量の正負を判別する補正量正負判別手段を更に有し、
前記補正係数算出手段は、当該補正量の大きさと当該補正量の正負とを組み合わせて前記補正係数を算出することを特徴とする請求項１２記載の光画像計測装置。
【図２】
【図３】
【図４】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１】
【図５Ａ】
【図５Ｂ】
【図６Ａ】
【図６Ｂ】
【図３】
【図４】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１】
【図５Ａ】
【図５Ｂ】
【図６Ａ】
【図６Ｂ】
【公開番号】特開２０１１−２２６９８５（Ｐ２０１１−２２６９８５Ａ）
【公開日】平成２３年１１月１０日（２０１１．１１．１０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−９８８０８（Ｐ２０１０−９８８０８）
【出願日】平成２２年４月２２日（２０１０．４．２２）
【出願人】（０００２２０３４３）株式会社トプコン (904)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年１１月１０日（２０１１．１１．１０）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年４月２２日（２０１０．４．２２）
【出願人】（０００２２０３４３）株式会社トプコン (904)
【Ｆターム（参考）】
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