イメージスキャナー開発現状とカラー化技術 1991.4.16 講演資料

日本工業技術センター　講演　1991.4.16

イメージスキャナー開発現状とカラー化技術

http://www.imeasure.co.jp/pdf/NihonKougyouCenter.pdf

[ #オルソスキャナ ] 24億画素の画像を25分で撮影する新システムが登場しました

今回の出張スキャンに向けて秘密兵器を作りました。

2メートル40センチの作品まで、1人のオペレーターでスムーズに800ppi スキャンができる様になりました。

ミニチュアリニアガイドを装備した事で、

(1) 分割撮影時の作品移動を1人で出来る。

(2) 分割撮影時、左右の移動を1ミリメートル単位で制御できる。

(3) 分割撮影画像同士の回転角度のズレを0.032 ミリメール以内に出来る。

などの特徴があります。

2.4 ×1mを800ppiでスキャンすると24億画素。

これを1人でトータル25分間で撮影できます。

およそ、1億画素を1分間のペース。

しかも、分割撮影した画像を隣り合わせて触れるだけで

画素が整合接合するので、

撮影後の編集作業時間は大幅に短縮されました。

従来のPhotoshop[パペットワープ]で無理やり繋いでいた苦労が不要です。

また、Photoshop[フォトマージ]の作る 歪み画像箇所もありません。

デジタルアーカイブデータに期待される 真正性の高い画像を提供します。

〜・〜・〜

ー オルソスキャナ関連リンク ー

パペットワープ から おさらば な時代です。

寸法1メートル×1メートルの作品を非接触撮影する。

10mm凹凸のある被写体を

800ppi　（32マイクロメートル）で撮影し

10億画素の画像を生成する。

全てピントぴったしにして

かつ　接合部の絹本の1本1本の接合もばっちりにする方法。

それが　オルソスキャナの誕生により可能となりました。

もう　Photoshop　パペットワープ　から　おさらばな時代が来ました。

800ppiでスキャンすると、画素数は辺で、31,500画素。

総画素数は、10億画素。

8Kカメラで撮影したら、辺が4分割撮影になります。

32000＝8000画素×4

よって、全面では、8Kカメラ16台分の画像です。

この作品が、例えば平滑ではなく、湾曲している場合、

国宝級の貴重作品で、一切触ることが出来ない場合、

例えば、掛け軸などで凹凸になっていて、貴重な作品のため、

押さえることが出来ない場合。

800ppiの撮影レンズは、被写界深度はあまり深くありません。

凹凸が、10mm以上あった場合どうなるか。

8Kカメラ16台分つまり、16回分割撮影する場合、

その境で画像を繋ぎ合わせることは至難の業です。

まして、その作品が、絹本（絹の布）であった場合はどうなるか。

絹本　1本、1本が布として織ってあります。

絹本1本の寸法は、細いもので０．２ｍｍくらい。

800ppiで撮影すると6ピクセルくらい。

そのため、画像を接合した箇所は、非常に敏感に目立ってしまいます。

さてどうするか。

→　オルソスキャナ にお任せください。　

10億画素の画像のどこが分割撮影した画像の接合部か、見分けが付きません。

何故なら、テレセントリックレンズを使って、まるで人工衛星が宇宙から撮影した地上のビルのように、全て平行光線で画像を生成しているため、接合部に立体的な見込み角度の差が生じません。

もう、パペットワープから解放される正確な画像。

それがオルソスキャナです。

ぜひお試しください。

↓

スキャニングサービス。

もちろん　出張スキャニングにも対応しております。

Photoshop 色域指定のアルゴリズムは ［ 画像内のカラーの範囲の選択 無料ソフト ］

Photoshop 色域指定のアルゴリズムは不明だが、ImageJ の Threshold Color　は、 Photoshop の色域指定　に相当するツールだ。

Photoshop が何をやっているか、アルゴリズムが不明なのに対して、ImageJの　Threshold Color　は、

Color Space の3つの独立変数のヒストグラムでの範囲選択と、

Thresholding method の選択肢から構成されていることが可視化されている。

ImageJ menu:

Image > Adjust > Color Threshold

[ Color Space　の選択肢　一覧］

HSB

RGB

L*a*b*

YUV

何とL*a*b*もある！

[ Thresholding method の選択肢　一覧 ]

Default

Huang

Intermodes

IsoData

IJ_IsoData

Li

MaxEntropy

Mean

MinError

Minimum

Moments

Otsu

Percentile

RenyiEntropy

Shanbhag

Triangle

Yen

以上