デジタル画像

2018年4月21日 (土)

痺れた

「イメージングカフェ」に招かれての講演が無事終了した。 

デジタル画像を語るには最高の場(東工大の蔵前会館)でした。 

参加者は日本で指折りのデジタル画像に関心を持つコアな方々。 

みなさんに喜んで頂きたくて、EPSONエンデバーさん、EIZOさんに声をかけたところ、快く全面的なご協力を頂いた。 

ありがとうございました。心から感謝申し上げます。 

本当に贅沢な時間と空間でした。 

設置機材: 

[1] EPSON Endeavor ST20E タッチ液晶21インチ一体型モデル 

https://shop.epson.jp/pc/desktop/st20e/ 

タッチ式ディスプレイ一体型、コンパクトでファンレスPC 

持ち運びができて、AC100V電源1本で稼働。 

スイッチ一つで即プレゼン可能。 

[2] EIZO ColorEdge CG318-4K (4K, 価格50万円)+ EPSON ST20E
http://www.eizo.co.jp/products/ce/cg3184k/index.html

業界標準機。 

FlexScanの上位機種です。 

コントラスト比 15001

[3] EIZO PROMINENCE CG3145 (4K, 価格300万円)+ EPSON ST20E
http://www.eizo.co.jp/products/ce/cg3145/index.html

コントラスト比 100万対1(間違いではありません。ゼロが6ケ付く)のディスプレイ。 

世界最高峰機種。 

PROMINENCE CG3145 を初めて拝見しました。 

痺れました。(漏電ではありません。)   

「プロが唸る」 のキャッチコピーは、まったくその通りです。 

こんなにも凄いディスプレイメーカーが日本にあることに感動を覚えました。 

・・・ 

その昔。 

江戸時代。 

浮世絵という舞台(メディア)で、 

絵師、彫り師、摺師(すりし)がその腕を競い合った時代がありました。 

その最高の到達点のひとつが美人画の毛割(けわり)でした。 

この紙の版画の向こうには、実際に人の手で掘られた木版が有る。 

彫り師が、堅いヤマザクラの木版に向かって削る風景を想像する。 

静粛な朝の光の中、鋭い鋭利な刃物で、極寒で育った堅いヤマザクラの木肌を

カリ カリ とリズムカルに黙々と削っていく 彫り師の姿を想像する。

顕微鏡もルーペも無い時代にだ。 

・・・

閲覧体験実習に集ったコアな方々に 

ため息と感嘆の声が上がった。 

デジタルスケール付きのビューアーで鑑賞すると、 

毛割の線密度が解る。 

http://imeasure.cocolog-nifty.com/blog/2017/09/post-c2ae.html 

ミリメートルあたり 38本。 

今みなさんがお使いのファクシミリは、ミリメートルあたり、8ピクセル。 

毛割に換算すると、ミリメートルあたり 4本。 

つまり、ファクシリミの光学解像度で、人が手で彫ったことになる。 

・・・ 

100万対1のディスプレイ で眺める日本刀の刃文は、ため息が出るほど美しかった。 

・・・ 

未来の絵師たちよ、 

未来の彫り師たちよ、 

未来の摺師たちよ。 

出てこいや。 


セッションしようぜ。 


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2018年3月24日 (土)

Europeanaで見つけた歌麿の美人画の毛割を計測する

Europeanaで見つけた歌麿の美人画の毛割を計測する
喜多川歌麿
Europeana / utamaro / MEDIA:Image/ Extra Large (4MP+) : 8件

https://www.rijksmuseum.nl/nl/collectie/AK-MAK-1159

このアーカイブ画像のスキャン解像度を調べてみよう。

1.今自分が使っているディスプレイの画素数を調べる。
1440x900 pixel

Display


念のため、デフォルトの画素数であることを確認する。

Display2


2.歌麿の美人画を最大拡大して表示する。

Utamaro_2


3.歌麿の画像の中に一緒に撮影されている定規(単位mm)のスクリーンショットを撮影する。
この時、画面一杯(例えば、上下方向:重要)を撮影する。

900


4.ImageJを起動。

――
ImageJのスケールを校正する。
・SetScaleを開く。
ImageJ:Analyze > Set Scale
Distance in pixels: 1
Known distance:1
Pixel aspect ratio: 1.0 ←これは触らない。
Unit of length:pixel
参考:
http://imeasure.cocolog-nifty.com/blog/2017/09/post-c2ae.html
——

5.先ほどのスクリーンショットを開く。
画像の上下寸法が、画面画素数(900pixel)と同じであることを確認する。
写っている定規の20mm分が、318.03pixel であることがわかる。

Resolution_utamaro_400


計算:
318.03pixel/20mm
=15.9pixel/mm
=403.9 [ppi]

6.毛割を測定する。

Kewari1832


3本/18.32pixel
=3本/1.1522mm
=2.6本/mm

■ 結論: 
・この歌麿画像の毛割の最大解像度は、2.6本/mm である。
ちなみに、この画像のスキャン解像度は、404 ppi である。
つまり、イメージスキャナを使っていない。
おそらく、撮影時の光学解像度の要求仕様が、16pixel/mm なんじゃないかな。

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Europeana で hokusai や hiroshige utamaro を 検索して 巨大画像を見てみよう

https://www.europeana.eu/portal/en

Europeana で hokusai を 検索して 巨大画像を見てみよう

左の欄から、

MEDIA

Image

を選択する。

さらに、

SIZE

Extra Large (4MP+)

を選択する。

つまり、400万画素以上の画像。

すると、49 画像が登録されていることがわかる。

例えば、これらのよく見る画像:

https://www.rijksmuseum.nl/nl/collectie/AK-MAK-930 

https://www.rijksmuseum.nl/nl/collectie/AK-MAK-1603 

https://www.rijksmuseum.nl/nl/collectie/AK-MAK-1588 

https://www.rijksmuseum.nl/nl/collectie/AK-MAK-1213 

http://cyfrowe.mnw.art.pl/dmuseion/docmetadata?id=32793 

http://cyfrowe.mnw.art.pl/dmuseion/docmetadata?id=31772 

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2018年1月12日 (金)

解説 ガンマってなに?

解説 ガンマってなに?
放射線治療のガンマナイフのガンマ線ではなくて、コンピュータの色再現に関連する、ディスプレイガンマのことです。
殴り書きですが、久々に過去に書いた記事のまとめを書きました。
ーーー
1.ガンマについて
以下のpdfの 3-3-2. ガンマ変換をご覧下さい。
初期のディスプレイCRTは真空管(3極管)でした。
3極管の特性として、グリッド極の制御電圧値に対して、
流れる電流値
(グリッドメッシュを通り抜けて、高電圧をかけた、
蛍光体が塗布されているターゲット電極に辿り着く電子の量)
のグラフを対数表示すると直線になる。
そこで、その直線の傾きをガンマとして定義した。
式では、y=x^(γ)で定義された。
という技術史から来ています。
現在のディスプレイは、デジカメも含めて、sRGBが標準となっていて、
ガンマ値で表すと、約2.2です。
詳細は、下記blogご覧下さい。
「sRGBのガンマは2.2」ってのは本当?
2009年11月24日 (火)
より詳細には、このガンマ特性とは、
肉眼の特性がこれに近い(ガンマで表現すると2.2〜2.6くらい)ため、TV放送時代の電波リソース(周波数帯)の節約の設計から来ていると思われます(ここは一ノ瀬の推定)。
L*のガンマ
2010年9月20日 (月)
つまり、肉眼をごまかせるように、受像器(TV)の
ガンマ特性の設計をした、と考えられます。
ちなみに、アナログ放送時代の放送規格(日米ではNTSC)は、ガンマ2.2でした。
デジカメも、スキャナも現在もこの流れに従属しています。
理論上は、ビット数を16bitにして、
デジカメもイメージスキャナも、ディスプレイも全て、
ガンマを1.0にして、後は、ICCプロファイルで変換して、
正しい色をコミュニケーションする、という設計があり得るはずですが、
既に、デファクトスタンダードとしてデジタル画像の世界が出来上がっていることと、
先ほどの、肉眼の特性起因の画像情報リソース節約のコストパフォーマンスから、
従来通りの慣習を踏襲しているものと推定されます。
ーーー
以上

2017年10月28日 (土)

古地図をデジカメやスキャナで分割撮影する方法

デジタルアーカイブ系の論文を読み解く シリーズ1

大判資料(古地図等)の分割撮影向け簡易撮影台の作製
Portable camera frames to take multiple shots for large documents like maps
大矢一志

鶴見大学紀要 第47号 第4部
平成22(2010)年3月 別冊

URL:
http://library.tsurumi-u.ac.jp/metadb/up/admin/pt4_07_ohya.pdf

■主な写真

Fig4_

Fig5_


■概要
大きな古地図全域(たとえば畳1畳分、90cm×180cm)を一定の光学解像度(例えば300ppi、400ppi)で撮影する手段の開発報告書。

具体的には、
(1)デジタルカメラによる分割撮影、
(2)イメージスキャナ(CIS方式)による分割撮影、
(3)イメージスキャナ(CCD方式)による分割撮影、
の試作を行い、開発コスト、実作業での操作性、全体俯瞰図完成までの作業時間、完成図の精度や画像品質など、 現場の学芸員が使う立場に立った、総合的な評価を含む、実践的な実験報告書。

目的、目標、手順履歴、結果、評価、など子細に記述されていて、このテーマ「大判資料(古地図等)の分割撮影」を行おうとする者にとって、具体的な手引き書になっている。優れた論文だと思う。

この論文が書かれた背景を著者は論文最後に簡単に記載している。


本稿は、撮影台を作成した報告を目的とした、学術 研究論文というよりは、いわば技術報告書に近いものである。その意味では(、技官ではない)自分が用意する論文としては相応しくないかもしれない。日本では、資料の電子化そのものに関する学術的な研究は極めて少なく、また、その発表も高く評価されることはまれである。現場に直接還元できる実験報告は、意図的に学術論文としての性格を放棄しない限り、現状では共有できる情勢ではない。よって、本稿は、学術論文としての立場を放棄する。大矢・土屋 2000[1]でも述べた通り、研究者が自らの手で資料を電子化することは、 人文情報学の研究を進める上で極めて重要な仕事であると考えている。その環境を整えるためには、このような報告書も価値があると考えている。よって、本稿を上梓した。
■実験に用いた機材:
・デジタルカメラ Canon EOS 5D, EF50mm F2.5 Compact macro
・イメージスキャナ(CCD方式) Epson Colorio GT-S620
・イメージスキャナ (CIS方式)Canon CanoScan LiDE 600F

■コメント
イメージスキャナ設計者の視点で、2箇所気になる記述があったので、コメントする。
◇ page49 欄外コメント16)
「スキャナの場合、多くがレンズによる収差を自動的に補正してくれる。」
正確には、製造前の段階で収差が無いレンズ設計を実施している。具体的には、一般的にレンズには球面収差や歪曲収差、非点収差、そしてこれらの波長依存性で生じる色収差、などがあり、レンズ光軸中心(CCD式スキャナではスキャンエリア(短辺×長辺)の短辺側の中央位置)と周辺で異なる特性を有しているために生じる。
そこで、レンズ設計段階にて、ラインセンサ(イメージスキャナのセンサは、デジカメのセンサと異なり、2次元画素配列ではなく、1次元配列である)の逆投影面である被写体上の1本の線上において、収差の無い、均一な画像を得られるように、レンズ設計が行われる。非常に小さいレンズである(直径30~40mm)が、高級一眼レフ用のマクロレンズ同様に、5群7枚などといった高性能レンズが採用される。
加えると、イメージスキャナが、「自動的に補正」しているのは、主に「シェーディング補正」と呼ばれる機能である。イメージスキャナは、内部に白基準板と呼ぶ、反射率基準板を内蔵している。イメージスキャナは、電源投入後の起動時や、スキャニングする毎に、事前に内蔵白基準板の画像取り込みを行い、校正(キャリブレーション)を実施する。この原理は、反射率測定機や、分光光度計の計測手段と全く同じである。白と黒を得て、センサの感度特性がリニア(光量vs出力が直線的)であることを利用して、校正を行っている。
そのため、「(1)光源の光量ムラ、(2)レンズの周辺減光、(3)ラインセンサ画素毎の感度のバラツキ、(4)光源の光量、(5)レンズのF(絞り)値の明暗バラツキ、折り返しミラーの反射率バラツキ、(6)ラインセンサ全体の感度バラツキ、」など、時間変動の無い要因(=パターンムラ)を全て自動的に補正することができる。 その結果、分割撮影において、隣接画像との階調差が発生しない(継ぎ接ぎ部分で明暗差が生じない)階調再現性(色再現性)が担保される。

◇ page52 付録
「CCD方式では、被写界深度はCIS方式のそれより は深いため、ピントの合う領域は広くなり、図上では ほぼ全面でピントが合っている(図8)。 しかし、 デジタルカメラの方は、絞りの量を多く調整すると被写界深 度はより深くなるため、折り目に沈んでいる文字も浮 かび上がらせて撮影することができる 」

Fig789

この画像(図8)を見る限りでは、被写界深度の要因ではなく、採用したCCD方式イメージスキャナの照明装置の問題であると推定される。評価したイメージスキャナは、片側照明装置搭載のモデル(GT-S620)であり、光源の指向性が高く(拡散性が低く)、凹凸に対して影(陰影)が強い。そのため、凹部の奥まった箇所に光が届いて居ないためと思われる。
 
以上です。
このような素晴らしい大矢氏の論文や、私のささやかなコメントが、大型古地図撮影現場の学芸員や技官の方のお役に立つことを祈念して。

(初出:アイメジャー公式フェイスブック)

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2017年9月 2日 (土)

論文紹介 浮世絵 色材 #ukiyoe

論文紹介 浮世絵 色材 #ukiyoe

昨年の11月、東京都墨田区に北斎美術館が開館するのに合わせてNHK特集が放映された。

「ロスト北斎 The Lost Hokusai『幻の巨大絵に挑む男たち』」

関東大震災で消失した北斎の作品『須佐之男命厄神退治之図』(すさのおのみことやくじんたいじのず)を、残されていた白黒(コロタイプの)印刷物から図柄を復元するだけでなく、色彩をも再現しようとする試みをドキュメンタリータッチで構成した秀逸な番組だった。

白黒写真が、256階調のグレースケールと仮定すれば、フルカラーにおいては、1670万色からどの色かを推定しなければならない。

・当時、白黒(コロタイプ)印刷を行う上で使われた白黒フィルムの分光感度特性の調査。

・当時、北斎が作品に使ったであろう、色材の推定を現存する作品から分析。

・当時、北斎の手法で描かれた場合の、グラデーション手法をプロの絵師に再現してもらいシミュレーションする。

・当時、それぞれの絵柄に登場する病や災害を象徴する鬼達が、どのような文化的背景で彩色されていたかを時代考証する。

それらを総合的に考察し、最終的に、非接触スキャナでスキャニングされた白黒(コロタイプ)印刷物の濃淡と合致する色材候補の中から、特定の色材を特定していく、気の遠くなるような地道な作業。

現在、普及しているオフセット印刷物ではなく、美術作品の記録として優れたコロタイプ印刷であったことが、せめてもの救いであったと思われる。これにより微細な表現と忠実な階調性の記録がなされている。

また、この滑らかな階調を高い光学解像度のまま、正確に非接触で写し取るために使用されたオルソスキャナの活用も重要であった。

現在、この複製画は、すみだ北斎美術館の入り口にドーンと飾られている。

・・・

当時、北斎が使ったであろう、色材の推定。

浮世絵に使われている色材の先駆的な研究成果が以下の論文である。

https://www.jstage.jst.go.jp/article/bunsekikagaku1952/47/2/47_2_93/_pdf

分析科学 Vol.47, No.2, pp.93-100(1998)

光ファイバーを用いる三次元蛍光スペクトルによる日本古来の浮世絵版画に使用された着色料の非破壊同定

下山進、野田裕子、勝原伸也

この共同研究者の勝原さんは、立原位貫(1951-2015)という作家名で浮世絵版画の再現を目指した彫り師+摺師である。残念ながら、一昨年亡くなられた。

昨年、共同論文執筆者の下山氏が、研究成果の全貌を判りやすく論文にまとめた。

http://kiui.jp/pc/bunkazai/kiyo14/08_shimoyama_pp63-74.pdf

浮世絵の色材研究

浮世絵非破壊分析法の開発研究と浮世絵研究者との出会

下山 進・下山 裕子

文化財情報学研究 第 14 号 文化財情報学研究 第 14 号 pp63-74

ここでは、浮世絵の色材の研究目的のために、さまざまな分光学的な計測手法が開発された経緯が、詳細に綴られている。

(1)3DF分析法:三次元蛍光スペクトル非破壊分析法

 ※顔料は測定できない。

(2)RI蛍光X線分析法

※NASA火星探査機MarsPathfinder に搭載された装置をヒントに、ハンディーな蛍光X線分析装置を開発した。

(3)Vis-Nir反射スペクトル分析法

※Ocean Optics 光ファイバー式。直径1mmを計測可能。780nm~1100nmの近赤外線域も計測可能。

こうして、江戸時代に 青 として使われていた染料、顔料、

・染料:青花(露草 つゆくさ)、藍

・顔料:プルシアンブルー(鉄とカリウム)

が、どの浮世絵から、採用されたかを、時間軸で科学的に解明された。

素晴らしい成果ですね。

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2017年8月31日 (木)

研究 歌麿の美人画の毛割の密度を計測してみる

研究 歌麿の美人画の毛割の密度を計測してみる

(1)米国議会図書館データベースへアクセス。

https://www.loc.gov/resource/jpd.02711/

(2)TIFF画像をダウンロードする。

 Download TIFF (93.1MB)

Download


(3)画像のスキャン解像度を確認する。
ImageJを使います。
https://imagej.nih.gov/ij/

ImageJ : Analyze > Set Scale

Bijinga1

600 pixel per inch (600dpiと同じ意味)

(4)これをmm単位に変更する。
Distance in pixels : 600 ← これは触らない。
Known distance : 25.4 ← 変更する。
Pixel aspect ratio : 1.0  ← これは触らない。

Unit of length : mm  ← 変更する。

Bijinga2

(5)直線ツールを使って毛割を4本分数えて線を引く。

Bijinga3

(6)lengthを読む。
length = 0.71

結果:

毛割4本分 / 0.71mm

 

→ 5.6本/mm

考察:
600ppiのスキャン解像度は、23.6pixel/mmです。
ちょうど 4pixelが、毛割1本周期分に割り当てられます。

■■□□ という具合。
スキャン解像度を600ppiにする、ってのは適切でしたね。
この場合。

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2017年8月20日 (日)

日本刀と2進数の話

[ 日本刀と2進数の話 ]

1枚の紙を折る→2枚になる。
更に折る→4枚になる。
更に折る→8枚になる。
更に折る→16枚になる。
更に折る→32枚になる。
更に折る→64枚になる。
更に折る→128枚になる。
更に折る→256枚になる。

当たり前なんだけど、つまり、2のべき乘のリストになる。

bit(2進法)を知っていると、これは、
2^1
2^2
2^3
2^4
2^5
2^6
2^7
2^8
なんだよね。

・・・

日本刀 の刃の切っ先の高解像度画像を観察している。

Screenshot2_2

[※画像の無断転載を禁止します。]

■日本刀 情報:
作品種別:脇差
隕鉄剣。
長さ30.6センチメートル 反り0.1センチメートル
銘文 表 髙見國一作之
裏 平成廿九年 清明
■スキャン条件:
アイメジャー社製 非接触式 オルソスキャナ

型番: OSI-C60100

スキャン解像度:1200ppi(ピクセル等倍表示スクリーンショット・部分)

=====

1200ppiでスキャンした画像では、1画素が21μmとなる。

オルソスキャンの画像は、寸法をフォトショップ上で直接計測できる。
緻密に折りたたまれた刃先。
焼き入れにより作られた刃文とマルテンサイト変態。

研がれた刃先を観察してその境界線が優に100本を超えていて、でも200本を超えてそうもなければ、
その日本刀は、8回折りたたんで鍛えられたってことが判る。

模様はまるで杢目(もくめ)のように見える。
でも、年輪はその1本1本が1年に相当するけど、日本刀の場合は、2のべき乘なんですよね。
樹木の年輪は1本数え損ねれば、推定する生育年数を間違う。
でも、日本刀の場合は、64本か、128本か、256本のいずれかを数え損ねることは無いから、折り返しの回数はズバリ当てることができる。

中村さん にそのことを初めて指摘されたときに、
bitの世界に生きていながら、初めその意味を理解出来なかった。
おはずかしい。

そりゃ、そうだよなぁ。でもなんかオモシロイね。

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2017年8月 3日 (木)

今使っているディスプレイの光学解像度=画素密度(pixel density)を計測しましょう

今使っているディスプレイの画素密度(pixel density)を計測しましょう。
一般にディスプレイの解像度というと、1600x1200pixelとかで、『最大表示画素数』を表していますよね。
これに対して、 pixel density つまり、画素密度は、
所定の長さあたりに、どのくらい画素が詰まっているかを意味します。
イメージスキャナであれば、いわゆる光学解像度なのですが、
ディスプレイの表記では、解像度というと上述の通りなので、紛らわしいですね。
・・・
さて、今みなさんが実際に見ているディスプレイの画素密度(pixel density)を計測しましょう。
【 方法 】
■1.イメージスキャナのスキャン解像度が判っている画像に写った定規を表示します。
具体的に見てみましょう。
弊社のデジタルギャラリーの地図画像を表示してみてください。
この地図は、光学解像度 800ppi でスキャンした画像です。

Chizu

左下に一緒にスキャンしてある、定規を最大表示します。
(これ以上+ボタンが押せない状態)
ディスプレイに 実物の定規を当てて 10mmが 何ミリメートルになっているかを計測します。
私のディスプレイでは、92mm でした。

Meas_pixel_density

■2.倍率を計算する
800ppiでスキャンした画像の中で、
10mmの定規が、9.2倍拡大表示されています。
■3.画素密度 pixel densityを求める
求めるディスプレイの 画素密度 pixel density は、
スキャン解像度/倍率
800ppi  / 9.2 = 87 ppi
(了)

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2017年6月12日 (月)

さてと ICCプロファイルでも作りましょうか

I1scanner

久しぶりに 色再現をやっています。

EPSON  イメージスキャナ GT-X980 を買うと タダで付いてくる

X-Rite の 『 i1Scanner 』 を使って ICC プロファイルを作っています。

昔はコレ単体がモナコカラーって名で売ってました。

3万円くらいしていましたよね。

スキャナにプロファイルメーカーが標準添付されてんですからね。

スゴイ時代です。

プロファイルを作るには、ご存じの通り、

(1)使用するカラーチャートのパッチごとの測色値

 (X,Y,Z か L,a,b)

(2)カラーチャートのイメージスキャナでスキャンした値

 (R,G,B)

の両方が必要ですよね。

i1Scanner は実際にやってみると、かなり簡単で、

200ppiフルカラースキャン画像をアプリに放り込んで、

カラーチャートの4角のマーカーを手動でマウスでクリックして、

(1)のデータファイルを探して選択すると、

あとは自動でプロファイルが生成されます。

超、簡単でした。

・・・

で、まずは基本的なチェック作業です。

出来上がったICCプロファイルを使って、

ICCプロファイルを作るために使用したカラーチャートのスキャン画像本体を

 RGB から Lab に変換

してみる。

当然、(1)の測色値とピッタリ一致するはずです。

だって、変動要因は殆どないんだから。

もし変動要因があるとすれば、(1)の測色値。

これは、ロット毎の管理なので1日1枚しか測定していない。

私が購入した手元のチャートの色を計測した訳では無い。

・・・

Adobe RGB の色空間で、

スキャナのICCプロファイルを使って、

変換して、その画像のLab値を計測する。

もちろん、絶対値を比較しますので、変換モードは

Absolute「絶対的な色域は維持」ですね。

さて、カラーパッチの色再現、ΔE(Lab)が1未満にならないとしたら、

その要因は何なんでしょうかね。

わくわくする夜です。

 

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