デジタル画像

2018年6月21日 (木)

河鍋暁斎(かわなべきょうさい) 慈母観音図(じぼかんのんず) 17億画素デジタルルーペ画像のデモンストレーション の申し込み受付開始

河鍋暁斎(かわなべきょうさい) 慈母観音図(じぼかんのんず) 17億画素デジタルルーペ画像のデモンストレーション の申し込み受付開始

■申し込み方法

申し込み先はこちら →

  [17億画素 河鍋暁斎の慈母観音図 鑑賞デモ担当]

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[■表示方法]

(1)21.5インチタッチ式ディスプレイ(Full-HD) [ 弊社持参デモ機

(2)テレビモニター (Full-HD~4K)[HDMI]

(3)各種液晶プロジェクター (2K~4K)[HDMI/D-sub9ピン]

(4)86インチタッチ式ディスプレイ (BOE、4K)[要ご相談]

  ※先週の、 .DSJ2018、BOEジャパンブースでのデモ は、みなさん感動の嵐でした。

【条件】

・不特定多数が来場する展示会や、お客様の商品(表示装置等)を販売促進するためにご利用する場合は、別途ご相談となります。( 作品の所有者である 日本浮世絵博物館様 の 有償作品貸出契約に含まれる場合があります。)

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■制作手順]如何にして17億画素の暁斎画像が作られたのか。


厚み127mmまで対応可能な 非接触式大型イメージスキャナを使います。

60cm×1メートルの作品を光学解像度800ppi(0.032mm分解)でスキャンすると6億画素になります。

この「画素」とは、1画素にRed,Green,Blueのそれぞれの生の基本色分解情報が詰まっている、本当の画素(pixel)です。

その撮影を4回繰り返すと、60cm×4=2.4mの作品をスキャンできます。

4回の撮影によって得られる総画素数は、(繋ぎのため重複部分が少しだけ必要ですが)6億画素×4回=24億画素となります。

これをフォトショップで同時に開いて、繋ぎます。

1メートル方向は、800ppiでスキャンすると約3万画素となります。

3万画素と隣接する3万画素を各画像の境界で1画素精度で繋ぎます。

この作業が誰でも簡単にできるのが、オルソスキャナの凄みです。

http://www.imeasure.co.jp/report/photomerge.html

こうしてでき上がったデジタルルーペ画像作品が、河鍋暁斎の慈母観音図 です。

掛け軸全体で 17億画素、作品部分で 6億画素 の画像です。

息をのむ画像です。

(私は思わず手を合わせて祈りたくなりました。)

ベイヤー配列画素センサから生まれた合成画素数ではなく、全てリアルな画素数です。

800ppiの光学解像度が織りなすデジタルルーペの世界をぜひご堪能ください。

この感動的な作品が、たくさんの方の眼に触れるように、これからもあらゆる企画を生み出します。

2018年6月17日 (日)

有料メルマガを始めました。

有料メルマガを始めました。

『イメージスキャナの内緒の話』

ぜひご登録ください。

http://www.mag2.com/m/0001683126.html

Magmag

2018年6月13日 (水)

REALPIXEL Viewer に 新たに 86インチモデルが加わりました。

REALPIXEL Viewer に 新たに 86インチモデルが加わりました。

[2018-6-13~15まで DSJ2018(幕張メッセ)で展示中。BOEジャパン ブースにて。]

http://imeasure.cocolog-nifty.com/info/2018/06/dsj-2018-ad30.html

17億画素の 河鍋暁斎 肉筆画 慈母観音図 に触れに来て下さい。

製品名:RPV-B86

86インチ・4K・表示画素密度 51.47ppi

表示倍率:1554% (800ppi スキャン時)

○ 掛け軸を等倍のまま姿全体を鑑賞可能

表示寸法:189.5cm×106.6cm です。

例えば、

江戸時代~明治絵師の絵師 河鍋曉斎肉筆画 慈母観音図

(本紙寸法: 116.8cm×73.6cm)

を等倍表示のまま 作品全体を鑑賞することが可能 です。

Imeasure_1386

写真1(著作権について)

 15倍に拡大してリアルに観察

画素密度は 51.47ppiです。

例えば、800ppiでスキャンした画像は、1554%に拡大表示可能です。

(800ppi/51.47ppi=15.54) 

作品の1cmの微細領域を子細に観察したい時、15.54cmすなわち 手のひらの大きさに拡大して微細な作家のタッチを間近で観察可能です。

Imeasure_1388_2

写真2-1(著作権について)

Imeasure_1390

写真2-2(著作権について)

Imeasure_1392

写真2-3(著作権について)

【著作権について】

ここで表示に使用した画像は、すべて作品の所有者である 日本浮世絵博物館 より展示会期間中の展示について許可を得て掲載しています。著作権で保護された作品です。無断での転載、保存、再販を禁止します。

問い合わせ先:アイメジャー株式会社 (リアルピクセルビューアー担当) まで。

REALPIXEL Viewer リアルピクセルビューアー  とは。

アイメジャーオリジナルのタッチ式ディスプレイビューアー(画像閲覧装置)です。

オルソスキャナでスキャンした高精細なデジタル画像を画面に触ってスマートホンのように自由自在に高速閲覧するための閲覧装置(ビューアー)です。

しかも、特別な有料ソフトを使わずに、安価なPCや少ないメモリやハードディスク環境で動作します。

詳細:タッチパネルで高解像度画像を自由自在に高速閲覧。

http://www.imeasure.co.jp/product/realpixelviewer.html

■RPV-B86(新製品) 詳細仕様:

86インチ・4K・表示画素密度 51.47ppi

表示倍率:1554% (800ppi スキャン時)

詳細仕様

Pixel Density : 51.47 ppi

Pixel Pitch : 0.4935 mm

表示寸法:1895.04×1065.96mm

対角寸法:85.6 inch(2174.27mm)

Resolution : 3840 × 2160 pixel

コントラスト:1200:1

寿命:30,000時間

2018年6月 7日 (木)

17億画素の 河鍋暁斎 肉筆画 慈母観音図 に触れに来て下さい。

━━━━━━━━━━━━      ☆ お知らせ ☆    ━━━━━━━━━━━━

名称:デジタルサイネージ ジャパン(DSJ) 2018
URL:http://www.f2ff.jp/dsj/
会期:2018年6月13日(水)〜15日(金) 13日(水) 10:30〜18:00、14日(木) 10:00〜18:00、15日(金) 10:00〜17:00
場所:幕張メッセ(国際展示場/国際会議場)
ブース 3日間。BOEジャパン[8L08]
ブース 15日(金) のみ。エプソンダイレクト[8R29]

━━━━━━━━━━━━   ☆ 出展の見どころ ☆  ━━━━━━━━━━━━
タッチ式ディスプレイ:86インチタッチ式ディスプレイ、4K

■展示作品: 河鍋暁斎作、慈母観音図
・本紙:116.8cm×50.6cm
・表装込み:212cm×73.6cm
・800ppi、17億画素 (1.7GPixel)

本紙:37K×16Kpixel=6億画素

画像提供:日本浮世絵博物館 http://www.japan-ukiyoe-museum.com 時価総額 1億円と言われる名作です。 オルソスキャナを使ってスキャニングした高精細画像です。  スキャニング光学解像度:800ppi   ディスプレイの表示画素密度:51.47ppi  約16倍までの拡大鑑賞が可能です。 アイメジャー独自のビューアーソフト技術により、 安価なPC(メモリ8GB)でも高速なスクロール閲覧が可能です。

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2018年5月19日 (土)

古写真の解読 消えた文字の可視化

先日、1枚の古写真が持ち込まれた。

鶏卵紙(けいらんし)写真と呼ばれているらしい。

Photo

[photo-1A] Scanned Full Color Image 持ち込まれた古写真

松本市内在住の古写真研究者。

松本に関連する古写真を精力的に収集しているとのこと。

近年は、古写真がネットオークションでばら売りされているので、お宝物とおぼしき古写真を地道に収集しているのだとか。

この古写真もその収集した写真の1枚。

[1]まずは、フルカラーイメージスキャナ

光学解像度を400ppi

イメージタイプを48bitカラーにして、スキャン。

Photoshopを使って画像処理。

5

[Photo-1B] Retouched Full Color Scaned image.

右端上部に何やらこの写真についての解説文が1行あるようだ。

この1行をどうしても解読できない。

[2]取り敢えず、赤外線でスキャン

同じく400ppi

Photo_2

[Photo-2A: Infra-Red image]
赤外線イメージスキャナは、過去にもさまざまなケースで活躍してきた。
 ○ 木簡の文字解読、

 ○ 線香で燻されて真っ黒になった位牌の墨書の解読、

 ○ 柿渋で黒茶になった伊勢型紙の墨判の解読、

相手が銀塩であれば、墨と同様に解読ができるはず。

先ほどと同じく、Photoshopで画像処理を行う。

5_2

[Photo-2B: retouched Infra-Red image]
うむ。。まだ 右端上部の解説文は解読できない。

[3]さらに、紫外線蛍光でスキャンを試みる

Photo_3

[Photo-3A] UV-Fluorescent image  紫外線蛍光画像

アイメジャーのFLSCANが生み出す紫外線蛍光画像は、

○ ブラックライトで光る蛍光インクの検査、

○ 消えてしまった蛍光ペンで書かれた「ファイト新聞」の復活

○ バチカン教皇庁図書館の羊皮紙の重記写本(パリンプセスト)解読、

などに活用されている。

先ほどと同じく、Photoshopで画像処理を行う。

5_3

[Photo-3B] retouched UV-Fluorescent image
お。可視光モードの画像よりも、何やらハイライト側が明らかにくっきりとしている。

右端上部の解説文字も何やらくっきりと見えてきた。

もう少し画像処理を試みる。

Photoshop で画像処理した画像の比較。

(クリックして拡大表示してみてください。)

左から、

[可視光/赤外線画像/紫外線蛍光画像]

・母屋の屋根に注目してみてください。

紫外線蛍光画像>可視光画像>赤外線画像

の順に、コントラストが高く、くっきりと見えていることが解ります。

さて,問題の右端上の解説文の拡大、

私には読めませんが、、これを見て依頼主は文字を判明できたとお喜びのご様子でした。

(後日談:残念ながら松本市の関連写真で無いことが判明しました。

 しかし、不明古写真の由来を判明できたことでお役に立ったようです。)

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昔の白黒ネガ写真を フルカラーにしてみた

ここ、

http://hi.cs.waseda.ac.jp:8082

で、

以前見つけたガラス乾板を

イメージスキャナでネガポジ変換した画像、

Mixed_processed300

http://imeasure.cocolog-nifty.com/blog/2008/01/imeasurescan_6888.html

を変換してみた。

結果:↓

Unknown


2018年5月13日 (日)

フォトショップの迷路に填まっている人へ 露出補正の基礎

フォトショップの迷路に填まっている人へ。

フォトショップを触っている人。

なんでもできる。→ 画像をいじりすぎて迷路に。

でも、最初にやるべき基本は非常にシンプルです。

カメラマンのやっていることは、



[1]構図を決める (これはアートですね)
[2]ピントを決める (どこにピントを合わせるか、どこのピントをボカすか、これはアート。ピントを合わせる、ボカすは、テクノロジー)
[3]ライティング 露出を決める。(ライティング:陰の出しかた、コントラストの出しかた、光らせかた、これらはアートですね。色温度、露出を決める。これは、テクノロジー。)



この中のテクノロジーの部分の 露出を決める、のエッセンスは、
(1)シャッター速度
(2)レンズ絞り
(3)ISO感度設定
の3つ。

フォトショップの画像処理も、まずは、
[ 得られた画像をどのように、露出調整するか? ]
がまずやるべきこと。

最近は、photoshop に
[ 露光 Exposure EV ]
という 機能がありますが、
やっていることは、

(a) レベル補正の ハイライトの制御。
(b) トーンカーブのハイライトポイントを左右する。

のいずれかと全く同じ意味です。
更に、色かぶり補正 は、きれいな画像を生むための もっとも基本的処理です。
これも、 [色毎の露出補正]と考えるとやるべきことがよくわかります。
つまり、上記の
(a) レベル補正の ハイライトの制御。
(b) トーンカーブのハイライトポイントを左右する。

を色毎のチャンネルでやる、
が、基本です。
以上

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iPhone 撮影 Tips スマホの露出を制御する

22年前(*1)、携帯可能なデジタルカメラがここまで化けると誰が予想したでしょうか。

生まれて小学生から既にiPhoneを手にする現代の若者たち。
iPhoneが登場したのは、2007年 (つい11年前)
日本市場では、 iPhone3GSが 2008−7−11 に初登場した。
(つい10年前)
・・・
それにしても、露光制御が素晴らしい。
最近使ったテクを書いておきます。
カメラマンには常識ですが、案外使っていない人が居ると思うので。
ーーー目次
[1] HDRをONにして撮影する。
[2] 撮影時に 露出調整する。
[3] 撮影後に 露出調整する。
ーーー
[1] HDRをONにして撮影する。

Img_1172_2

これは、2018-5-12の乗鞍岳と手前ドジョウ池のシーンです。
留意点:
(1)残雪と空の境界を残す。白を飛ばさない。
(2)池に映る山の黒を表現する。黒を潰さない。
・・・
きれいな画像と言う時に画素数だけに議論が集まりやすいですが
(今度のiPhoneは xx画素なんだよ。なんてね。)
プロ用のフルサイズセンサ(24x36mmという意味)デジカメで、2200万画素ですので、もう必要充分な画素数が有ります。
これからは、ダイナミックレンジこそが重要といえるでしょう。
私は、iPhone4で、天界で最も明るい恒星 シリウス(-1.6等星)が写せてから、
SONYの裏面照射センサのポテンシャルに驚き、進化に注目しました。
SONYのこの技術の登場によりスマホの画質が格段に向上しました。
iPhone以外のカメラも、世界中のスマホセンサは、sonyが総なめしています。
・・・
さて、HDR の説明は不要ですよね。High Dynamic Range 高ダイナミックレンジの意味です。
これは、露出を変えて複数回撮影して、画像を合成してくれるモードです。
これをまずONにする。

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iPhone の偽色 輝く湖面にカタクリの群生の様な模様が現れるのは何故か

昨日の信州は、5月特有の透き通った空気と輝く残雪の風景を背景に ミズバショウが咲き誇る素晴らしい景観でした。

この写真は乗鞍高原 一ノ瀬園地のどうじょう池から眺める乗鞍岳です。

Img_1172

ふと気づくと右下あたりに 紫(Magenta)の色が見えます。

Img_1180

拡大するとこんな感じです。

Img_1184

さらに拡大。

Img_1185

さらに拡大。

まるで、「カタクリの群生」ですね。

何故こんな 偽色 (ぎしょく) が現れるのでしょうか?

それを解明しましょう。

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2018年4月30日 (月)

身の回りの光学解像度 〜スキャニングサービスの光学解像度を選ぶ時の留意点〜

身の回りの光学解像度

スキャニングサービスの光学解像度を選ぶ時の留意点

非接触スキャナ オルソスキャナのスキャニングサービス:

http://www.imeasure.co.jp/ortho/service.html

では、4種類の光学解像度を選択可能です。

光学解像度の選択肢:

 150ppi

 400ppi

 800ppi

1200ppi



Q1:光学解像度とは何か?


まず、ppi(ぴーぴーあい)の意味です。

Pixel Per Inch(ぴくせるぱーいんち) の略です。

Pixelとは画素のことです。

すなわち、光学解像度とは、1インチに、いくつの画素が詰まっているか?を表します。

1インチ=25.4mm です。

解像度が高い程、1画素の寸法が小さくなります。

寸法に換算すると次の通りです。

150ppi 0.169mm

400ppi 0.0635mm

800ppi 0.0318mm

1200ppi 0.0212mm



Q2:光学解像度を選ぶための判断基準


私たちの身体能力(視力)や身の回りの人工画像がどの程度の光学解像度を持っているのかを知ると基準となります。


[単位:ppi]

新聞:  100

FAX:  200(正確には、8pixel/mm

視力1の目:  291(観察距離30cm

iPhone5  326

雑誌:  350(175LPI

髪の毛:  362(0.07mm)

iPhoneX  463

視力2の目:  582(観察距離30cm

視力2の目:  1164(観察距離15cm

銀塩フィルム: 2400~4800




詳細

オルソスキャナによるスキャニングサービスは、スキャンサイズを変えずに光学解像度を任意に選ぶことが可能な、世界でも希なスキャンサービスです。

(通常は、光学解像度を上げると、反比例してスキャン可能なサイズが狭くなります。)

例えば、2メートルx1メートルの作品(120号Mサイズ相当)を800ppiでスキャンすると、20億画素になります。

ファイル容量は、1枚で、6GB(48bitColorにて、12GB

20億画素とは、プロ用デジタルカメラ(例えば、EOS-1D X Mark IIは2020万画素)の約100倍の画素数があります。

より正確には、デジタルカメラのセンサは、ベイヤー配列のカラーセンサですので、1ショットで得る画像成分は、

Green成分 :1000万画素、

Red成分 : 500万画素、

Blue成分 : 500万画素、

です。

そのため、オルソスキャナの生み出すリアルな20億画素とは、色毎に個別に注目すると、200~400倍の画素数となります。すなわち、繊細なモノクロの線画や、青色や赤色の繊細な原色を使った線画で顕著な差が現れると推測されます。

資料:

https://pixensity.com/search/?search=iPhone

 

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