Computational imaging

An emerging field of machine vision image processing is computational imaging. Computational imaging is a relatively new arm of machine vision. It involves combining multiple images algorithmically to create a single more useful image.

One technique that meets this description, yet is not considered computational imaging, is structured light imaging for 3D surfaces. The common approach to structured light is to project a series of patterns, usually bars of light, onto the scene and take images of each pattern. Combining all these images can give a profile of the imaged surface as a single image.

An emerging use of computational image is photometric stereo that can detect surface artifacts not easily imaged with other techniques. It uses three or more, typically four, images each acquired with illumination from a different direction to compute an image showing reflectance or surface height change revealing fine structure such as defects.

Another instance of computational imaging is super-resolution in which multiple images of the same scene but from slightly different positions are combined to create very high-resolution images. The different images can come from individual cameras that take images simultaneously from different positions, or the images can come from the same camera with the image sensor shifted a fraction of a pixel in different directions between each exposure.

Summary

While machine vision has matured since coming onto the scene in the later 1970’s, there is still much progress being realized. With the ability to borrow technology from photography, military reconnaissance, medical imaging, remote sensing, and other imaging applications, machine vision will continue to evolve new and better approaches to solving the need for industrial automation imaging.

コンピュテーショナルイメージング

マシンビジョン画像処理において新たに登場した分野として「コンピュテーショナルイメージング」がある。マシンビジョンの中でも比較的最近生まれた技術で、複数の画像をアルゴリズムで組み合わせて、より有用性の高い1枚の画像を作成するというものだ。

これと同様の処理を行う「構造化光イメージング」という技術もあるが、これはコンピュテーショナルイメージングとは別の手法と認識されており、物体の立体形状を把握するためのものだ。一般的には、一定のパターン（縞模様の光など）を対象シーンに投影し、各パターンの画像を撮影するという方法を用いる。撮影した画像をすべて組み合わせることで、対象物表面のプロファイルを1枚の画像として取得できる。

コンピュテーショナルイメージングでは、「フォトメトリックステレオ」という新しい撮影方法が注目されつつある。他の技術では撮像の難しい表面アーチファクト（微細な凹凸などの特徴）を検出できるからだ。3枚以上（通常は4枚）の画像をそれぞれ異なる方向から照明を当てて取得し、反射率または表面高さの変化を示す画像をコンピュータ処理することで、欠陥などの微細構造を明らかにできる。

コンピュテーショナルイメージングの応用技術として、「超解像イメージング」もある。同じシーンをわずかに異なる位置から撮影した複数の画像を合成し、非常に解像度の高い画像を作成する手法だ。複数の画像は、複数台のカメラを異なる位置に配置して同時に撮影する方法や、1台のカメラで1枚の撮影ごとにイメージセンサーを異なる方向に数分の1ピクセル動かして撮影する方法がある。

まとめ

マシンビジョンは1970年代後半に登場して以来成熟してきたが、今後もさらなる進歩が見込まれる。写真撮影、軍事偵察、医療用画像処理、リモートセンシングなどの画像処理アプリケーションから技術を転用することも可能なため、マシンビジョンは産業オートメーション向け画像処理ニーズに対応するための改良や開発が重ねられ、さらに進化を続けるだろう。

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