デジタル画像

2017年3月29日 (水)

フィルムに記録される有効情報量 ~ 適正露光条件から、有効フィルム粒子径を推定する ~

        ----------      <はじめに>    ----------

 高感度フィルムは粒子径が粗く、高密度なフィルムは感度が低い。
 と一般に言われます。
 フィルムの粒状性を実際に測定せずに、
 適正露光に必要な光量から、粒子径を計算する事はできないものでしょうか。
 つまり、使う計算式は、

  (照射された光子数 * 発生確率) / 面積 ==> 感光粒子数 / 面積

 もし、これが可能であれば、感光粒子間の距離を知らずに、
 そのフィルムに記録可能な有効情報量を計算できます。
 そのフィルムの適正露光条件から、記録可能な有効情報量を推定する。
 というのが本論文の目的です。

        ----------      <計算>    ----------

□仮説:フィルムの有効情報量は光子に反応した銀粒子核の数で決まる。
□結論:35mmフィルムの有効記録情報量:106 [MByte]
□条件:
・被写体位置での照度  :41000 [lx]
・レンズF値          :11
・シャッター速度      :1/125 [sec.]
以上の条件で適正露光であるフィルムの場合。
(ISO 100フィルムにて基準露光量に対して+6.3EV)

・倍率 β      :倍率:0.02 (=36mm/1800mm)
・レンズ透過率 t:   100  [%]
・フィルム面積  :24*36*10^-6 [m^2]

□仮定
 ・光ショットノイズは、sqr(N)。
  256諧調を完全に確保するために、256^2 = 65536個のAg核が必要。と仮定。
 ・Ag核発生率    :   100  [%] //100個のPhotonで100個のAg核発生。

□計算結果:

[1] 光伝達効率:0.1986%
     = t/{4*F^2*(1+β)^2)}

     E  = π * L * t/{4*F^2*(1+β)^2)} //光学技術ハンドブック
        L : 被写体の輝度
        E : フィルム面照度
        π * L = 完全拡散な被写体とした場合の被写体位置での照度。

[2] フィルム面照度:81.42 [lx]

[3] フィルム面露光量:0.651 [lx・Sec.]
    = (フィルム面照度)*(シャッター速度)

[4] フィルム面への全照射エネルギー E_total:0.8276 * 10^-6 [J]
        E_total = (フィルム面露光量)*(フィルム面積)/680
                1 [lx] = 1 [lm/m^2]
                λ= 555nmの光エネルギー : 1[W] = 680 [lm]

[5] 照射Photon数 N_total_photon :2.31 x 10^12 [個]/(24*36mm^2)
        N_total_photon = E_total/E_photon

        1 Photonのエネルギー : E_photon = h * C / λ
                h=6.6256*10^-34 [J・Sec.]
                C=3.0 * 10^8 [m/Sec.]
                λ=555 * 10^-9 [m]

[6] Ag核間距離:0.0193 * 10^-6 [m]
        sqr{(フィルム面積)/(N_total_photon * Ag核発生率)}

[7] 256諧調を出すための基本ユニットサイズ:4.95 * 10^-6 [m]
        0.0193 * 256 = 4.95

[8] 有効画素数:3526 [万画素/色]
        (フィルム面積)/{(4.95*10^-6)^2}

[9] 全記録情報量:35.26 [MByte]
        RGBの3色で3倍。3*35.26 =105.8 [MByte]

初出-----
Nifty-Serve FPHOTOD  MES( 3):#04109 1999/01/24 00:06
--------------------

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iPhoneの画面の pixel density 光学解像度 (resolution) を計測しよう

(1)まず 線数メーターを用意します。

http://www.japanprinter.co.jp/cgi-bin/bkdatabase/bookdatabase.cgi?key=%20igs-linemeter

(2)これをiPhoneに載せます。

(3)カメラを自撮りモードにします。

(4)更に、空中に鏡を置きます。

(5)自撮り用のカメラに自撮り させます。

結果:

Resolution_iphone5

(6)最後に画像を左右反転します。

※ ImageJ がお奨め

(link: https://imagej.nih.gov/ij/)

Iphone5

測定結果→ 325 pixel per inch

実際には、、

https://www.tekrevue.com/retina-display-comparison/

Iphone_pixel_density

326 ppi ですね!

(以上)

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2016年11月30日 (水)

ラスターベクター変換ソフト(フリー)を使ってモノづくり

Telectntirc_lens


本日は、イメージスキャナを使ったモノづくり方法を提案します。

現物が目の前に有り、そのまま図面にして3Dプリンタでモノづくりしたい。

どんな方法が有るでしょうか。

もちろん、3Dスキャナが有れば便利ですね。

でも、あまりにも高額です。

では、手元に有るイメージスキャナが使えたらどうでしょうか。

1.対象物をスキャナに載せてスキャニングし、

2.得られた画像データを CAD用のベクトルデータに変換する。

うまくいくならこんなに簡単な方法はありませんよね。

対象物が、図面であったり、平面状のものであれば具体的に作れそうです。

 フリーウェアの探索

スキャナで得られるデータは、ビットマップと言って1つ1つの画像の構成単位、画素(がそ)に濃さの情報があります。

赤(Red)、緑(Green)、青(Blue)の3色が揃うとフルカラーになります。

CAD用のデータにするには、まず、図面のような線画情報を得る必要があります。

この線画を、CADで書いた図面のような「ベクトルデータ」に変換することで、次の3Dプリンターによる加工データを準備することができます。

そこで、線画をCADデータにするソフトを探します。

専門用語では、画像データは、ラスターデータと呼び、CADデータは、ベクトルデータと呼びます。

そこで、探すソフトは、「ラスターベクター変換」機能のあるソフトウェアです。

検索単語:「 ラスターベクター変換ソフト フリー 」

本日、ざっと探して見たところ、以下2点を見つけました。

現在、さっそくこのソフトウェアを試用しております。

ScanBmp Monkey II

動作OS Windows 2000/98/95

http://www.vector.co.jp/soft/win95/art/se089461.html

Windows 8.1 64bit で動作しました。BMPファイルのみ対応のため、最新版のPhotoshopの出力書式が対応できません。ImageJを使ってTIFFBMP変換しました。)

WinTopo Freeware v1.76

http://www.wintopo.com/dl-wintopo.htm

Windows10に対応しています。有料のProバージョが有るようです。

ーーーーー

図の説明:通常光学系(中心投影光学系)とテレセントリック光学系

通常の光学系は、対象物とレンズの距離が前後した場合、見かけの倍率が変わります。近づくと大きくなり、遠ざかると小さくなる。

一方、テレセントリック光学系は、対象物との距離変動に対して、(ピントはボケますが)倍率変動が生じません。

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Photoshopに出来ないこと

Imrotation

OrthoScan-IMAGERを使って、複数回に分けてスキャンした巨大画像の接合(スティッチング)方法を検討しています。

2つの画像を接合(スティッチング)するためには、

片方の画像を固定した場合、

もう片方の接合したい画像に対して2つの移動を行います。

(1)平行移動 (Δx, Δy)

(2)回転移動 (ΔΘ

平行移動は、Adobe社のPhotoshopを用いて、1pixel精度で行うことが可能です。

回転移動は、レイヤーで重ね合わせた2つの画像に対して、片方だけの画像を回転する機能をPhotoshpは持っていません。

そのため、事前に、所定の角度回転した後に、合成することとなります。

そこで、問題になるのは、Photoshopの回転の精度(誤差)です。

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2016年11月25日 (金)

蚊野浩さん デジカメSANYOエンジンの開発者かな。

facebook投稿より。2016.9.29)

何気なく 「シェーディング補正」で検索したら、素晴らしいドキュメント(pdf)を発見しました。(^^)

2016年6月6日のテキストです。

著者は、京都産業大学の蚊野浩さん

http://www.cc.kyoto-su.ac.jp/~kano/pdf/course/SP1.pdf

http://www.cc.kyoto-su.ac.jp/~kano/member.html
経歴を拝見すると、
ーーーーー
1984
年京都大学大学院情報工学専攻修士課程修了
1984
年三洋電機入社
1998
年京都大学博士(工学)取得
2010
年三洋電機退職
2010
年京都産業大学コンピュータ理工学部 教授
ーーーーー
です。
つまり、あの、2000年にデジカメを産み出したSANYOエンジンチームのかなりコアなところに居らした方なのでしょう。

なんせ、当時の NIKON, OLYMPUS, E のデジカメのエンジンは全て三洋でしたからね。

出典:

https://www.facebook.com/iMeasureInc/posts/1186231754781889

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2011年11月 3日 (木)

Brookman Technology,Inc. (浜松市)

会社名 株式会社 ブルックマンテクノロジ Brookman Technology,Inc.

設立 2006年2月 (平成18年2月)

代表取締役会長 川人 祥二 (Shoji Kawahito)

代表取締役社長 青山 聡 (Satoshi Aoyama)

所在地 〒432-8003 浜松市中区和地山3-1-7 浜松イノベーションキューブ(Hi-Cube)内

http://brookmantech.com/about.html

誰もできないこと、誰もやらなかったこと。

http://brookmantech.com/product.html

数ある半導体集積回路の中でも、とりわけCMOSイメージセンサの開発では、実に多くの留意すべき設計項目に直面します (感度、フレームレート、ダイナミックレンジ、解像度、光学サイズ、消費電力、等々)。

2011年10月14日 (金)

Steve は雲間に消えた

もしあなたがまだ evernote をお使いでないなら、ぜひ使って見て欲しい。
E V E R N O T E エバーノートと読む。
(twitter で、誰かが、 evemote いぶもて と書いてた笑)

iPhone4S搭載の新機能は、カメラや音声認識と言ったTVで取り上げられている話題よりも、やっぱ iCloud あいくらうど だ。

iCloud の威力を体感するには、evernoteをお奨めする。

確か、1990年代の前半だったと思う。

あたらしもの好きな上司がこう議論をふっかけてきた。

「これからはペーパーレスだからね。」
内心、本当にこの人は紙が無くなると思っているのだろうかといぶかしい思いをしながら私はこう言った。

「いえ、ネットが普及すると返って印刷する紙の量が増えるでしょうね。」

「ペーパーレス社会なんて当分来ないでしょう。」と。

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2011年10月 5日 (水)

ギガパン

知人から教わった。
ギガパン。

なんか、デカパンの更に10^3くらいでかそうなパンツか、

なかがわしょうこがどこかのアナウンサーになったのか(ならぎざぱん だな。)と思ったら、、

違った。

http://gigapan.org/

日本で買う

2011年9月 5日 (月)

デジカメのISO感度 その2

さて、まずはフィルムのISO感度が定義された最初の記述からおさらいです。
下の図は、参考資料1.より引用しました。
ISO6によって定義されたISO感度を決めるための模式図です。


図6.15 白黒ネガフィルムの感度の求め方(ISO 6より引用)

参考資料:
1)(社)日本写真学会編: 改訂 写真工学の基礎 −銀塩写真編−, コロナ社, 1998.10.16(改訂版1刷)

横軸は、露光量。
縦軸は、フィルムの透過濃度です。
右上にまっすぐ伸びる直線(最初はJの字に曲がっています)
はフィルムの「特性曲線」と呼ばれます。
・・・

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2011年9月 4日 (日)

デジカメのISO感度 その1

■はじめに
この考察は一ノ瀬@アイメジャーの私的な技術検討です。
技術情報のソース(出典)を明記しますので、ここをご覧のみなさんからのご意見、ご批判を期待します。

参考資料:
1)(社)日本写真学会編: 改訂 写真工学の基礎 −銀塩写真編−, コロナ社, 1998.10.16(改訂版1刷)
2)一ノ瀬:日本画像学会技術講習「カラーイメージスキャナの設計技術」, 1999.6.24
http://www.imeasure.co.jp/pdf/NihonGazouGakkai.pdf

3)国立天文台:理科年表 平成23年

■概要
YAKUSCAN(%3)の開発者、塚田さんからの質問に回答すべく検討をはじめます。
塚田さんの質問は、【Q:「YAKUSCAN」のISO感度をどのように決めれば良いか?】です。
私も現時点では、答えは分かりません。(%4)
写真のISO感度はどのようにして決まっているのか?
という疑問に答えるには、国際標準(ISO規格)の定義の事実情報を調べないといけませんが、どうしてそう考えたのか、という子細な考え方などは記載されていません。
そこで、私なりに納得のいく理解をここで展開してみたいと思います。
基本的に、計算をするための基礎的能力は、高校生時代に習っている教養の範囲でやれるのでは?と考えています。
また、写真について全く初めての方も対象にしようと思っています。
(仕事柄、はじめてカメラに触れる方もお客様にいらっしゃるので。)
ですので、写真に詳しい方には退屈な議論になると思いますが、つたない私の説明に対し、ここをご覧のみなさんからご批判、修正を頂けると幸いです。

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