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JP7395511B2 - イメージング装置、その演算処理装置、車両用灯具、車両、センシング方法 - Google Patents

イメージング装置、その演算処理装置、車両用灯具、車両、センシング方法 Download PDF

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Description

本発明は、イメージング装置に関する。
自動運転やヘッドランプの配光の自動制御のために、車両の周囲に存在する物体の位置および種類をセンシングする物体識別システムが利用される。物体識別システムは、センサと、センサの出力を解析する演算処理装置を含む。センサは、カメラ、ＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging、Laser Imaging Detection and Ranging）、ミリ波レーダ、超音波ソナーなどの中から、用途、要求精度やコストを考慮して選択される。
イメージング装置（センサ）のひとつとして、ゴーストイメージングの原理を利用したものが知られている。ゴーストイメージングは、参照光の強度分布（パターン）をランダムに切り替えながら物体に照射し、パターンごとに反射光の光検出強度を測定する。光検出強度はある平面にわたるエネルギーあるいは強度の積分値であり、強度分布ではない。そして、対応するパターンと光検出強度との相関計算を行い、物体の復元画像を再構成（reconstruct）する。
特許第６４１２６７３号公報
本発明者らは、イメージング装置について検討した結果、以下の課題を認識するに至った。ゴーストイメージングにおける相関には、式（１）の相関関数が用いられる。参照光のＩｒはｒ番目（ｒ＝１，２…，Ｍ）の強度分布であり、ｂｒはｒ番目の強度分布を有する参照光を照射したときに得られる検出強度の値である。
Figure 0007395511000001
図１は、イメージング装置の１フレームのセンシングを示すタイムチャートである。式（１）から分かるように、相関計算には、Ｍ回の参照光の照射に対して得られるＭ個の検出強度ｂ１～ｂＭの平均値＜ｂ＞が必要である。したがってＭ回の照射が完了しないと、相関計算を開始できず、時間遅延τが生ずる。車載などのリアルタイム性が要求される用途では、この時間遅延τを極力小さくすることが求められる。
また、物体ＯＢＪからの反射光の強度が小さいと、検出強度ｂｒが小さくなり、Ｓ／Ｎ比が低下する。Ｓ／Ｎ比の低下は、復元される画像の画質の低下をもたらす。
本発明は係る状況においてなされたものであり、そのある態様の例示的な目的のひとつは、画像再構築の時間遅延を短縮可能なイメージング装置の提供にある。また別の態様の例示的な目的のひとつは、画質の低下を抑制可能なイメージング装置の提供にある。
１． 本発明のある態様は、イメージング装置に関する。イメージング装置は、参照光を照射する照明装置と、物体からの反射光を測定する光検出器と、光検出器の出力にもとづく検出強度と参照光の強度分布にもとづいて物体の復元画像を再構成する演算処理装置と、を備える。参照光は、強度分布が均一である少なくともひとつの基準パターンと、複数のランダムパターンと、を含む。各ランダムパターンは、強度分布がランダムであり、空間平均強度が既知である。演算処理装置は、参照光が基準パターンであるときに得られる検出強度である基準検出強度にもとづいて、参照光が複数のランダムパターンであるときに得られる複数の検出強度の平均である検出強度平均値を取得する。
２． 本発明のある態様は、イメージング装置に関する。このイメージング装置は、参照光を照射する照明装置と、物体からの反射光を測定する光検出器と、光検出器の出力にもとづく検出強度と参照光の強度分布にもとづいて、物体の復元画像を再構成する演算処理装置と、を備える。参照光は、ランダムな強度分布を有する複数のランダムパターンを含む。演算処理装置は、あるランダムパターンに対して得られる検出強度と、複数のランダムパターンに対して得られる複数の検出強度の平均である検出強度平均値との差分が所定のしきい値より大きいとき、当該ランダムパターンの照射に関する計算を行い、小さいとき計算を省略する。
３． 本発明のある態様は、ゴーストイメージングにもとづくイメージング装置に関する。イメージング装置は、物体からの反射光を測定する光検出器と、光検出器の出力にもとづく検出強度と参照光の強度分布にもとづいて、物体の復元画像を再構成する演算処理装置と、を備える。参照光は、強度分布が均一である少なくともひとつの基準パターンと、強度分布がランダムであり、空間平均強度が所定値である複数のランダムパターンと、を含む。演算処理装置は、参照光が基準パターンであるときに得られる検出強度である基準検出強度にもとづいて、複数のランダムパターンの空間平均強度を設定する。
本発明のある態様によれば、計算量を減らすことができ、あるいは画質を改善できる。
イメージング装置の１フレームのセンシングを示すタイムチャートである。 実施の形態に係るイメージング装置を示す図である。 イメージング装置の動作を説明するタイムチャートである。 図４（ａ）～（ｃ）は、変形例に係るセンシングを説明する図である。 変形例５に係るイメージング装置の動作を説明する図である。 変形例６に係るイメージング装置の動作を説明する図である。 変形例７に係るイメージング装置の動作を説明する図である。 変形例８に係るイメージング装置の動作を説明する図である。 物体識別システムのブロック図である。 物体識別システムを備える自動車のブロック図である。 物体検出システムを備える車両用灯具を示すブロック図である。
（実施の形態の概要）
本明細書における「強度分布がランダム」とは、完全なランダムであることを意味するものではなく、ゴーストイメージングにおいて画像を再構築できる程度に、ランダムであればよい。したがって本明細書における「ランダム」は、その中にある程度の規則性を内包することができる。また「ランダム」は、予測不能であることを要求するものではなく、予想可能、再生可能であってもよい。
１． 本明細書に開示される一実施の形態は、イメージング装置に関する。イメージング装置は、参照光を照射する照明装置と、物体からの反射光を測定する光検出器と、光検出器の出力にもとづく検出強度と参照光の強度分布にもとづいて物体の復元画像を再構成する演算処理装置と、を備える。参照光は、強度分布が均一である少なくともひとつの基準パターンと、複数のランダムパターンと、を含む。各ランダムパターンは、強度分布がランダムであり、空間平均強度が既知である。演算処理装置は、参照光が基準パターンであるときに得られる検出強度である基準検出強度にもとづいて、参照光が複数のランダムパターンであるときに得られる複数の検出強度の平均である検出強度平均値を取得する。
この実施の形態によると、すべてのランダムパターンの照射を待たずに、画像再構築のための計算を開始することができ、計算時間を短縮できる。また、Ｍ回のパターン照射に対して得られるデータをすべてメモリに保持する必要がないため、ハードウェアコストを下げることができる場合もある。
基準パターンは、複数のランダムパターンより前に位置してもよい。あるいは、基準パターンは、複数のランダムパターンの先頭部分に挿入されてもよい。
あるランダムパターンに対して得られる検出強度と、検出強度平均値との差分が所定のしきい値より大きいとき、当該ランダムパターンの照射に関する計算を行い、小さいとき計算を省略してもよい。これにより演算量を減らすことができ、あるいは鮮明な画像を得ることができる。
検出強度平均値との差分がしきい値より大きいような検出強度の個数が、所定数に達するまで、複数のランダムパターンの照射を行ってもよい。この場合、鮮明な画像を再構成できる。
複数のランダムパターンの空間平均強度は、基準検出強度にもとづいて設定されてもよい。これにより、検出対象の物体の大きさ、反射率、距離や、参照光の光路の環境に適したセンシングが可能となる。
基準検出強度が小さいほど、複数のランダムパターンの空間平均強度は大きくてもよい。これによりＳ／Ｎ比を高めることができる。
２． 本明細書に開示される一実施の形態もイメージング装置に関する。イメージング装置は、参照光を照射する照明装置と、物体からの反射光を測定する光検出器と、光検出器の出力にもとづく検出強度と参照光の強度分布にもとづいて物体の復元画像を再構成する演算処理装置と、を備える。参照光は、ランダムな強度分布を有する複数のランダムパターンを含む。演算処理装置は、あるランダムパターンに対して得られる検出強度と、複数のランダムパターンに対して得られる複数の検出強度の平均である検出強度平均値との差分がしきい値より大きいとき、当該ランダムパターンの照射に関する計算を行い、小さいとき計算を省略する。
この実施の形態によれば、計算量を減らすことができる。
検出強度平均値との差分がしきい値より大きいような検出強度の個数が、所定数に達するまで、複数のランダムパターンの照射を行ってもよい。この場合、鮮明な画像を再構成できる。
本明細書に開示される一実施の形態は、イメージング装置に関する。イメージング装置は、参照光を照射する照明装置と、物体からの反射光を測定し、検出強度を出力する光検出器と、検出強度と参照光の強度分布にもとづいて、物体の復元画像を再構成する演算処理装置と、を備える。参照光は、強度分布が均一である少なくともひとつの基準パターンと、複数のランダムパターンと、を含む。各ランダムパターンは、強度分布がランダムであり、空間平均強度は所定値である。演算処理装置は、参照光が基準パターンであるときに得られる検出強度である基準検出強度を利用して、参照光が複数のランダムパターンであるときに得られる複数の検出強度の平均である検出強度平均値を計算する。
この実施の形態によると、すべてのランダムパターンの照射を待たずに、画像再構築のための演算処理を開始することができ、計算時間を短縮できる。また、Ｍ回のパターン照射に対して得られるデータをすべてメモリに保持する必要がないため、ハードウェアコストを下げることができる場合もある。
基準パターンは、複数のランダムパターンより前に位置してもよい。あるいは、基準パターンは、複数のランダムパターンの先頭部分に挿入されてもよい。
あるランダムパターンに対して得られる検出強度と、検出強度平均値との差分が所定のしきい値より大きいとき、当該ランダムパターンの照射に関する計算を行い、小さいとき計算を省略してもよい。これにより演算量を減らすことができ、あるいは鮮明な画像を得ることができる。
検出強度平均値との差分がしきい値より大きいような検出強度の個数が、所定数に達するまで、複数のランダムパターンの照射を行ってもよい。この場合、鮮明な画像を再構成できる。
複数のランダムパターンの空間平均強度は、基準検出強度にもとづいて設定されてもよい。これにより、検出対象の物体の大きさ、反射率、距離や、参照光の光路の環境に適したセンシングが可能となる。
基準検出強度が小さいほど、複数のランダムパターンの空間平均強度は大きくてもよい。これによりＳ／Ｎ比を高めることができる。
本明細書に開示される一実施の形態もイメージング装置に関する。イメージング装置は、参照光を照射する照明装置と、物体からの反射光を測定し、検出強度を出力する光検出器と、検出強度と参照光の強度分布にもとづいて、物体の復元画像を再構成する演算処理装置と、を備える。参照光は、ランダムな強度分布を有する複数のランダムパターンを含む。演算処理装置は、あるランダムパターンに対して得られる検出強度と、複数のランダムパターンに対して得られる複数の検出強度の平均である検出強度平均値との差分がしきい値より大きいとき、当該ランダムパターンの照射に関する計算を行い、小さいとき計算を省略する。
この実施の形態によれば、計算量を減らすことができる。
検出強度平均値との差分がしきい値より大きいような検出強度の個数が、所定数に達するまで、複数のランダムパターンの照射を行ってもよい。この場合、鮮明な画像を再構成できる。
３． 本明細書に開示される一実施の形態は、イメージング装置に関する。イメージング装置は、参照光を照射する照明装置と、物体からの反射光を測定する光検出器と、光検出器の出力にもとづく検出強度と参照光の強度分布にもとづいて、物体の復元画像を再構成する演算処理装置と、を備える。参照光は、強度分布が均一である少なくともひとつの基準パターンと、複数のランダムパターンと、を含む。各ランダムパターンは、強度分布がランダムであり、空間平均強度が所定値である。演算処理装置は、参照光が基準パターンであるときに得られる検出強度である基準検出強度にもとづいて、複数のランダムパターンの空間平均強度を設定する。
基準検出強度は、物体の大きさ、反射率、イメージング装置と物体との間の伝搬損失に応じて変化する。この実施の形態によれば、検出対象の物体の大きさ、反射率、距離や、参照光の光路の環境に適したセンシングが可能となる。
基準検出強度が小さいほど、複数のランダムパターンの空間平均強度は大きくてもよい。これにより、反射率が低い物体をセンシングする際や、伝搬損失が大きい環境でセンシングする際のＳ／Ｎ比を低下を抑制できる。
演算処理装置は、基準検出強度にもとづいて、参照光が複数のランダムパターンであるときに得られる複数の検出強度の平均である検出強度平均値を取得してもよい。この実施の形態によると、すべてのランダムパターンの照射を待たずに、画像再構築のための計算を開始することができ、計算時間を短縮できる。また、Ｍ回のパターン照射に対して得られるデータをすべてメモリに保持する必要がないため、ハードウェアコストを下げることができる場合もある。
あるランダムパターンに対して得られる前記検出強度と、検出強度平均値との差分がしきい値より大きいとき、当該ランダムパターンの照射に関する計算を行い、小さいとき計算を省略してもよい。これにより演算量を減らすことができ、あるいは鮮明な画像を得ることができる。
検出強度平均値との差分がしきい値より大きいような検出強度の個数が、所定数に達するまで、複数のランダムパターンの照射を行ってもよい。この場合、鮮明な画像を再構成できる。
本明細書に開示される一実施の形態もイメージング装置に関する。イメージング装置は、参照光を照射する照明装置と、物体からの反射光を測定し、検出強度を出力する光検出器と、検出強度と参照光の強度分布にもとづいて、物体の復元画像を再構成する演算処理装置と、を備える。参照光は、ランダムな強度分布を有する複数のランダムパターンを含む。演算処理装置は、あるランダムパターンに対して得られる検出強度と、複数のランダムパターンに対して得られる複数の検出強度の平均である検出強度平均値との差分がしきい値より大きいとき、当該ランダムパターンの照射に関する計算を行い、小さいとき計算を省略する。
この実施の形態によれば、計算量を減らすことができる。
検出強度平均値との差分がしきい値より大きいような検出強度の個数が、所定数に達するまで、複数のランダムパターンの照射を行ってもよい。この場合、鮮明な画像を再構成できる。
（実施の形態）
以下、本発明を好適な実施の形態をもとに図面を参照しながら説明する。各図面に示される同一または同等の構成要素、部材、処理には、同一の符号を付するものとし、適宜重複した説明は省略する。また、実施の形態は、発明を限定するものではなく例示であって、実施の形態に記述されるすべての特徴やその組み合わせは、必ずしも発明の本質的なものであるとは限らない。
図２は、実施の形態に係るイメージング装置１００を示す図である。イメージング装置１００はゴーストイメージングの原理を用いたシングルピクセルのイメージング装置であり、照明装置１１０、光検出器１２０および演算処理装置１３０を備える。イメージング装置１００を、量子レーダカメラとも称する。
照明装置１１０は、疑似熱光源であり、実質的にランダムとみなしうる強度分布Ｉ（ｘ，ｙ）を有する参照光Ｓ１を生成し、物体ＯＢＪに照射する。物体ＯＢＪへの参照光Ｓ１の照射は、その強度分布を複数のＭ回、ランダムに変化させながら行われる。
照明装置１１０は、光源１１２、パターニングデバイス１１４およびパターン発生器１３２を含む。光源１１２は、均一な強度分布を有する光Ｓ０を生成する。光源１１２は、レーザや発光ダイオードなどを用いてもよい。参照光Ｓ１の波長やスペクトルは特に限定されず、複数のあるいは連続スペクトルを有する白色光であってもよいし、所定の波長を含む単色光であってもよい。参照光Ｓ１の波長は、赤外あるいは紫外であってもよい。
パターニングデバイス１１４は、マトリクス状に配置される複数の画素を有し、複数の画素のオン、オフの組み合わせにもとづいて、光の強度分布Ｉを空間的に変調可能に構成される。本明細書においてオン状態の画素をオン画素、オフ状態の画素をオフ画素という。なお、以下の説明では理解の容易化のために、各画素は、オンとオフの２値（１，０）のみをとるものとするがその限りでなく、中間的な階調をとってもよい。
パターニングデバイス１１４としては、反射型のＤＭＤ（Digital Micromirror Device）や透過型の液晶デバイスを用いることができる。パターニングデバイス１１４には、パターン発生器１３２が発生するパターン信号ＰＴＮ（画像データ）が与えられている。
パターン発生器１３２は、参照光Ｓ１の強度分布Ｉｒを指定するパターン信号ＰＴＮｒを発生し、時間とともにパターン信号ＰＴＮｒを切り替える（ｒ＝１，２，…Ｍ）。
光検出器１２０は、物体ＯＢＪからの反射光を測定し、検出信号Ｄｒを出力する。検出信号Ｄｒは、強度分布Ｉｒを有する参照光を物体ＯＢＪに照射したときに、光検出器１２０に入射する光エネルギー（あるいは強度）の空間的な積分値である。したがって光検出器１２０は、シングルピクセルの光検出器（フォトディテクタ）を用いることができる。光検出器１２０からは、複数Ｍ通りの強度分布Ｉ１～ＩＭそれぞれに対応する複数の検出信号Ｄ１～ＤＭが出力される。
演算処理装置１３０は、パターン発生器１３２と再構成処理部１３４を含む。再構成処理部１３４は、複数の強度分布（ランダムパターンともいう）Ｉ１～ＩＭと、複数の検出強度ｂ１～ｂＭの相関計算を行い、物体ＯＢＪの復元画像Ｇ（ｘ，ｙ）を再構成する。
検出強度ｂ１～ｂＭは、検出信号Ｄ１～ＤＭにもとづいている。検出強度と検出信号の関係は、光検出器１２０の種類や方式などを考慮して定めればよい。
ある強度分布Ｉｒの参照光Ｓ１を、ある照射期間にわたり照射するとする。また検出信号Ｄｒは、ある時刻（あるいは微小時間）の受光量、すなわち瞬時値を表すとする。この場合、照射期間において検出信号Ｄｒを複数回サンプリングし、検出強度ｂｒを、検出信号Ｄｒの全サンプリング値の積分値、平均値あるいは最大値としてもよい。あるいは、全サンプリング値のうちのいくつかを選別し、選別したサンプリング値の積分値や平均値、最大値を用いてもよい。複数のサンプリング値の選別は、たとえば最大値から数えて序列ｘ番目からｙ番目を抽出してもよいし、任意のしきい値より低いサンプリング値を除外してもよいし、信号変動の大きさが小さい範囲のサンプリング値を抽出してもよい。
光検出器１２０として、カメラのように露光時間が設定可能なデバイスを用いる場合には、光検出器１２０の出力Ｄｒをそのまま、検出強度ｂｒとすることができる。
検出信号Ｄｒから検出強度ｂｒへの変換は、演算処理装置１３０が実行してもよいし、演算処理装置１３０の外部で行ってもよい。
相関には、式（１）の相関関数が用いられる。Ｉｒは、ｒ番目の強度分布であり、ｂｒはｒ番目の検出強度の値である。
演算処理装置１３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）、マイコンなどのプロセッサ（ハードウェア）と、プロセッサ（ハードウェア）が実行するソフトウェアプログラムの組み合わせで実装することができる。演算処理装置１３０は、複数のプロセッサの組み合わせであってもよい。あるいは演算処理装置１３０はハードウェアのみで構成してもよい。
本実施の形態において、参照光Ｓ１は、強度分布がランダムであり、空間平均強度が所定値である複数のランダムパターンＩ１～ＩＭに加えて、強度分布が均一である少なくともひとつの基準パターンＩ０と、を含む。以下では基準パターンＩ０は１個であるとし、全画素がオン（点灯）であるとする。好ましくは基準パターンＩ０は、複数のランダムパターンＩ１～ＩＭより前に位置してもよい。
参照光Ｓ１の空間平均強度は、パターニングデバイス１１４の全画素の強度の平均である。パターニングデバイス１１４の各画素が、オン、オフの２状態で制御される場合、オン画素の強度を１、オフ画素の強度を０に対応付ける。パターニングデバイス１１４の全画素数をｐ、オンである画素（オン画素）の個数をｑとするとき、空間平均強度は、ｑ／ｐであり、これを点灯比率ηと称する。言い換えればパターン発生器１３２は、点灯比率ηがしきい値ηａとなる制約条件のもと、複数のランダムパターンＩ１～ＩＭを発生する。なお、複数のランダムパターンＩ１～ＩＭそれぞれの点灯比率η１～ηＭが厳密にηａと一致する必要はなく、ある程度の誤差を有していてよい。
なお、基準パターンＩ０の空間平均強度（点灯比率η０）は１である。
演算処理装置１３０の再構成処理部１３４は、参照光Ｓ１が基準パターンＩ０であるときに得られる検出強度である基準検出強度ｂ０を利用して、参照光Ｓ１が複数のランダムパターンＩ１～ＩＭであるときに得られる複数の検出強度ｂ１～ｂｒの平均である検出強度平均値＜ｂ＞を計算する。
基準パターンＩ０（ｘ，ｙ）が、とある物体に反射して得られる基準検出強度ｂ０は、
ｂ０＝ΣｘΣｙＩ０（ｘ，ｙ）×ｆ（ｘ，ｙ）
である。ｆ（ｘ，ｙ）は、物体の反射特性や、参照光および反射光の伝送路の特性を表す。
同じ物体、同じ伝送路を仮定するとき、ｆ（ｘ，ｙ）は同じであるから、ランダムパターンＩｒ（ｒ＝１～Ｍ）に関しても同じ関係式が成り立つ。
ｂｒ＝ΣｘΣｙ｛Ｉｒ（ｘ，ｙ）×ｆ（ｘ，ｙ）｝
また、Ｍ個のランダムパターンＩ１（ｘ，ｙ）～ＩＭ（ｘ，ｙ）の平均的な強度分布＜Ｉ（ｘ，ｙ）＞は均一であり、ηａ×Ｉ０（ｘ，ｙ）となる。
そうするとＭ個の検出強度ｂ１～ｂＭの検出強度平均値＜ｂ＞は、以下の式から計算することができる。
＜ｂ＞＝Σｒ＝１：Ｍｂｒ／Ｍ
＝ｂ０×ηａ …（２）
以上がイメージング装置１００の構成である。続いてその動作を説明する。
図３は、イメージング装置１００の動作を説明するタイムチャートである。図３では、パターニングデバイス１１４の全画素数はｐ＝４×４＝１６画素であり、５個のオン画素が含まれるように、ランダムパターンＩ１～ＩＭが生成される。つまり点灯比率ηａは５／１６に定められる。実際のパターニングデバイス１１４の画素数ｐがさらに多くてよいことは言うまでもない。
最初に強度分布が均一である基準パターンＩ０が照射され、それに対応する基準検出強度ｂ０が測定される。再構成処理部１３４は、均一照射が完了すると直ちに式（２）にもとづいて、検出強度平均値＜ｂ＞を算出する。
そして、ランダムパターンＩ１の照射が終了し、ｂ１が得られると、式（１）のうち、対応する項（ｃと表記する）を計算し、その値を積算値ｄとする。
ｃ１＝（ｂ１－＜ｂ＞）Ｉ１／Ｍ …（３）
ｄ＝ｃ１ …（４）
続いて、ランダムパターンＩ２の照射が終了し、ｂ２が得られると、式（１）のうち、対応する項ｃ２を計算する。そしてｃ２を、前回得られた値ｄに加算する。
ｃ２＝（ｂ２－＜ｂ＞）Ｉ２／Ｍ …（５）
ｄ＝ｄ＋ｃ２ …（６）
一般化すると、ｒ番目のランダムパターンＩｒの照射に関連して、以下の計算が行われる。
ｃｒ＝（ｂｒ－＜ｂ＞）Ｉｒ／Ｍ …（７）
ｄ＝ｄ＋ｃｒ …（８）
この処理は、最後のランダムパターンＩＭの照射まで繰り返される。
以上がイメージング装置１００の動作である。このイメージング装置１００によれば、基準パターンＩ０の照射が終了した段階で、検出強度平均値＜ｂ＞を算出できる。したがって、それ以降は、新たな検出強度ｂｒが得られる度に、相関計算を進めることができる。これにより、Ｍ回目のランダムパターンＩＭの照射の完了後、直ちに、復元画像Ｇを得ることができ、計算遅延を低減できる。
また、従来の方式では、すべての照射が完了するまで、ｂ１～ｂＭを保持し続けなければならないため、メモリの容量が大きくなる。これに対して本実施の形態では、ｂｒは計算完了後破棄することができるため、メモリ容量を削減できる。
続いて、基準パターンの照射に関する変形例を説明する。図４（ａ）～（ｃ）は、変形例に係るセンシングを説明する図である。
（変形例１）
図３では、１フレームの先頭に、基準パターンＩ０が位置したがその限りでなく、先頭以外の箇所に挿入してもよい。計算遅延の削減の効果を考慮すると、基準パターンＩ０はなるべく前の方に挿入した方がよい。たとえば図４（ａ）に示すように、Ｍ＝１０００である場合に、Ｉ１００とＩ１０１の間に挿入してもよい。この場合であっても、１００回目のランダムパターンＩ１００の照射後、基準パターンＩ０を照射した段階で検出強度平均値＜ｂ＞が得られる。したがって１０００番目のランダムパターンの照射完了を待つ必要がないため、計算遅延を短縮できる。
（変形例２）
図３では、１フレームに、１回の基準パターンＩ０を挿入したが、その限りでない。図４（ｂ）に示すように、１フレームに複数の基準パターンＩ０を挿入してもよい。この場合、複数の基準パターンＩ０に対応して得られる複数の基準検出強度ｂ０の平均値にもとづいて、検出強度平均値＜ｂ＞を計算してもよい。
（変形例３）
１フレームのセンシングにおいて、連続するＫ個のランダムパターンごとに１個の基準パターンＩ０を照射してもよい。この場合、ある基準パターンＩ０に対応して得られる基準検出強度ｂ０にもとづいて、それに続く（あるいはそれに先行する）Ｋ個の検出強度の平均値を計算してもよい。
（変形例４）
図３の例では、基準パターンＩ０を、全画素オンとしたが、その限りでない。各画素の強度として中間的な階調を指定できる場合、全画素の強度をηａとしてもよい。この場合、＜ｂ＞＝ｂ０とすることができる。
続いて、計算時間をより短縮することが可能な変形を説明する。
（変形例５）
変形例５では、あるランダムパターンＩｒに対して得られる検出強度ｂｒと、検出強度平均値＜ｂ＞との差分｜ｂｒ－＜ｂ＞｜がしきい値δより大きいとき、当該ランダムパターンの照射に関する計算（すなわち項ｃｒの計算）を行い、小さいときには、ｂｒ－＜ｂ＞≒０、すなわちｃｒ≒０と近似して、その計算を省略する。なおこの変形例において、計算を省略した項は、平均の母集団に含むものとする。
図５は、変形例５に係るイメージング装置１００の動作を説明する図である。ｂ１，ｂ３に関して、＜ｂ＞との差分｜ｂｒ－＜ｂ＞｜はしきい値δより小さい。したがって、これらに関する項ｃ１，ｃ３の計算は省略され、ｃ１＝ｃ３＝０とされる。
この変形例５によれば、演算処理装置１３０における演算量を減らすことができる。
（変形例６）
図６は、変形例６に係るイメージング装置１００の動作を説明する図である。変形例６では、変形例５と同様に、あるランダムパターンＩｒに対して得られる検出強度ｂｒと、検出強度平均値＜ｂ＞との差分｜ｂｒ－＜ｂ＞｜がしきい値δより大きいとき、当該ランダムパターンの照射に関する計算（すなわち項ｃｒの計算）を行い、小さいときにはその計算を省略する。変形例５との相違点は、計算を省略した項ｃｒは、平均の母集団から除外する点である。つまりＭ個のランダムパターンＩ１～ＩＭに対して、実際の平均数ｍは小さくなる。この変形例６によれば、｜ｂｒ－＜ｂ＞｜が大きな照射を用いて、相関計算を行うため、鮮明な画像を得ることができる。
（変形例７）
変形例７は、変形例６の修正である。変形例６では、ｍ ≪Ｍとなると、画質が低下する可能性がある。そこで変形例７では、予め準備するランダムパターンの個数Ｍ”を、Ｍより大きくしておき、検出強度平均値＜ｂ＞との差分がしきい値δより大きいような検出強度ｂｒの個数ｍが、所定数Ｍに達するまで、複数のランダムパターンの照射を行うこととする。これにより常にＭ個の検出強度およびランダムパターンにもとづいて相関計算を行うこととなり、鮮明な画像を得ることが可能となる。なお、擬似ランダム信号発生器を用いる場合、予めＭ”個のパターンを用意する必要はなく、ｍがＭに達するまで、パターンを発生し続ければよい。
図７は、変形例７に係るイメージング装置１００の動作を説明する図である。この例では、Ｍ＝８、Ｍ”＝１９である。この例では、１２個目のランダムパターンを照射した時点で、｜ｂｒ－＜ｂ＞｜＞δである個数Ｍ”が、所定値Ｍ＝８に到達し、その段階で最終的な復元画像が得られる。この変形例によれば、変形例６に比べてさらに鮮明な画像を得ることが可能となる。
（変形例８）
変形例８において、複数のランダムパターンの空間平均強度、言い換えれば点灯比率ηａは、基準検出強度ｂ０にもとづいて設定される。図８は、変形例８に係るイメージング装置１００の動作を説明する図である。この例では、各フレームの点灯比率ηａが、そのフレームの先頭で得られる基準検出強度ｂ０にもとづいて決定される。図８には連続する２フレームが示される。
たとえば、基準検出強度ｂ０が小さいほど、複数のランダムパターンの空間平均強度、すなわち点灯比率ηａを大きくし、反対に基準検出強度ｂ０が大きいほど、点灯比率ηａを小さくする。たとえばηａは、ｂ０に実質的に反比例してもよい。
比較のために、２フレーム目において、１フレーム目と同じ点灯比率ηａを採用したとする。この場合の検出強度ｂ１～ｂＭは、破線で示すように非常に小さくなる。これに対して、基準検出強度ｂ０が小さいフレームでは、ηａを大きくすることで、その後、取得される検出強度ｂ１～ｂＭを大きくすることができる。これによりＳ／Ｎ比の低下を抑制できる。
以上、本発明について、実施の形態をもとに説明した。この実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組み合わせにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。以下、こうした変形例について説明する。
（変形例１）
実施の形態では、照明装置１１０を、光源１１２とパターニングデバイス１１４の組み合わせで構成したがその限りでない。たとえば照明装置１１０は、マトリクス状に配置される複数の半導体光源（ＬＥＤ（発光ダイオード）やＬＤ（レーザダイオード））のアレイで構成し、個々の半導体光源のオン、オフ（あるいは輝度）を制御可能に構成してもよい。
（用途）
続いてイメージング装置１００の用途を説明する。図９は、物体識別システム１０のブロック図である。この物体識別システム１０は、自動車やバイクなどの車両に搭載され、車両の周囲に存在する物体ＯＢＪの種類（カテゴリ）を判定する。
物体識別システム１０は、イメージング装置１００と、演算処理装置４０を備える。イメージング装置１００は、上述のように、物体ＯＢＪに参照光Ｓ１を照射し、反射光Ｓ２を測定することにより、物体ＯＢＪの復元画像Ｇを生成する。
演算処理装置４０は、イメージング装置１００の出力画像Ｇを処理し、物体ＯＢＪの位置および種類（カテゴリ）を判定する。
演算処理装置４０の分類器４２は、画像Ｇを入力として受け、それに含まれる物体ＯＢＪの位置および種類を判定する。分類器４２は、機械学習によって生成されたモデルにもとづいて実装される。分類器４２のアルゴリズムは特に限定されないが、ＹＯＬＯ（You Only Look Once）とＳＳＤ（Single Shot MultiBox Detector）、R-CNN（Region-based Convolutional Neural Network）、SPPnet（Spatial Pyramid Pooling）、Faster R-CNN、DSSD（Deconvolution -SSD）、Mask R-CNNなどを採用することができ、あるいは、将来開発されるアルゴリズムを採用できる。
以上が物体識別システム１０の構成である。物体識別システム１０のセンサとして、イメージング装置１００を用いることで、以下の利点を得ることができる。
イメージング装置１００すなわち量子レーダカメラを用いることで、ノイズ耐性が格段に高まる。たとえば、降雨時、降雪時、あるいは霧の中を走行する場合、肉眼では物体ＯＢＪを認識しにくいが、イメージング装置１００を用いることで、雨、雪、霧の影響を受けずに、物体ＯＢＪの復元画像Ｇを得ることができる。
また、イメージング装置１００を用いることで、計算遅延を小さくできる。これにより低遅延のセンシングを提供できる。特に車載用途では物体ＯＢＪが高速に移動するケースがあるため、低遅延のセンシングがもたらす恩恵は、非常に大きい。
図１０は、物体識別システム１０を備える自動車のブロック図である。自動車３００は、前照灯３０２Ｌ，３０２Ｒを備える。イメージング装置１００は、前照灯３０２Ｌ，３０２Ｒの少なくとも一方に内蔵される。前照灯３０２は、車体の最も先端に位置しており、周囲の物体を検出する上で、イメージング装置１００の設置箇所として最も有利である。
図１１は、物体検出システム２１０を備える車両用灯具２００を示すブロック図である。車両用灯具２００は、車両側ＥＣＵ３０４とともに灯具システム３１０を構成する。車両用灯具２００は、光源２０２、点灯回路２０４、光学系２０６を備える。さらに車両用灯具２００には、物体検出システム２１０が設けられる。物体検出システム２１０は、上述の物体識別システム１０に対応しており、イメージング装置１００および演算処理装置４０を含む。
演算処理装置４０が検出した物体ＯＢＪに関する情報は、車両用灯具２００の配光制御に利用してもよい。具体的には、灯具側ＥＣＵ２０８は、演算処理装置４０が生成する物体ＯＢＪの種類とその位置に関する情報にもとづいて、適切な配光パターンを生成する。点灯回路２０４および光学系２０６は、灯具側ＥＣＵ２０８が生成した配光パターンが得られるように動作する。
また演算処理装置４０が検出した物体ＯＢＪに関する情報は、車両側ＥＣＵ３０４に送信してもよい。車両側ＥＣＵは、この情報にもとづいて、自動運転を行ってもよい。
実施の形態において、ゴーストイメージング（あるいはシングルピクセルイメージング）の手法として、相関計算を用いた手法を説明したが、画像の再構築の手法はそれに限定されない。いくつかの実施の形態では、相関計算に変えて、フーリエ変換やアダマール逆変換を使用した解析的手法や、スパースモデリングなどの最適化問題を解く手法、およびＡＩ・機械学習を利用したアルゴリズムによって、画像を再構築してもよい。
実施の形態にもとづき、具体的な語句を用いて本発明を説明したが、実施の形態は、本発明の原理、応用の一側面を示しているにすぎず、実施の形態には、請求の範囲に規定された本発明の思想を逸脱しない範囲において、多くの変形例や配置の変更が認められる。
本発明は、イメージング装置に関する。
ＯＢＪ 物体
１０ 物体識別システム
４０ 演算処理装置
４２ 分類器
１００ イメージング装置
１１０ 照明装置
１１２ 光源
１１４ パターニングデバイス
１１６ パターン発生器
１２０ 光検出器
１３０ 演算処理装置
１３２ パターン発生器
１３４ 再構成処理部
２００ 車両用灯具
２０２ 光源
２０４ 点灯回路
２０６ 光学系
３００ 自動車
３０２ 前照灯
３１０ 灯具システム
３０４ 車両側ＥＣＵ

Claims (19)

  1. 参照光を照射する照明装置と、
    物体からの反射光を測定する光検出器と、
    前記光検出器の出力にもとづく検出強度と前記参照光の強度分布にもとづいて、前記物体の復元画像を再構成する演算処理装置と、
    を備え、
    前記参照光は、強度分布が均一である少なくともひとつの基準パターンと、強度分布がランダムであり、空間平均強度が既知である複数のランダムパターンと、を含み、
    前記演算処理装置は、前記参照光が前記基準パターンであるときに得られる前記検出強度である基準検出強度を利用して、前記参照光が前記複数のランダムパターンであるときに得られる複数の前記検出強度の平均である検出強度平均値を取得することを特徴とするイメージング装置。
  2. 前記基準パターンは、前記複数のランダムパターンより前に位置することを特徴とする請求項１に記載のイメージング装置。
  3. あるランダムパターンに対して得られる前記検出強度と、前記検出強度平均値との差分がしきい値より大きいとき、当該ランダムパターンの照射に関する計算を行い、小さいとき計算を省略することを特徴とする請求項１または２に記載のイメージング装置。
  4. 前記検出強度平均値との差分がしきい値より大きいような前記検出強度の個数が、所定数に達するまで、前記複数のランダムパターンの照射を行うことを特徴とする請求項３に記載のイメージング装置。
  5. 前記複数のランダムパターンの前記空間平均強度は、前記基準検出強度にもとづいて設定されることを特徴とする請求項２に記載のイメージング装置。
  6. 前記基準検出強度が小さいほど、前記複数のランダムパターンの前記空間平均強度は大きいことを特徴とする請求項５に記載のイメージング装置。
  7. 請求項１から６のいずれかに記載のイメージング装置を備えることを特徴とする車両用灯具。
  8. 請求項１から６のいずれかに記載のイメージング装置を備えることを特徴とする自動車。
  9. イメージング装置に用いられる演算処理装置であって、
    前記イメージング装置は、
    参照光を照射する照明装置と、
    物体からの反射光を測定する光検出器と、
    前記参照光の強度分布を制御するとともに、前記光検出器の出力にもとづく検出強度と前記参照光の強度分布にもとづいて、前記物体の復元画像を再構成可能な演算処理装置と、
    を備えるものであり、
    前記演算処理装置は、
    前記参照光の強度分布を、（i）均一な基準パターンと、（ii）強度分布がランダムであり、空間平均強度が既知である複数のランダムパターンとで切り替え、
    前記参照光が前記基準パターンであるときに得られる前記検出強度である基準検出強度を利用して、前記参照光が前記複数のランダムパターンであるときに得られる複数の前記検出強度の平均である検出強度平均値を取得することを特徴とする演算処理装置。
  10. 照明装置が参照光を物体に照射するステップと、
    光検出器が、前記物体からの反射光を測定し、検出強度を生成するステップと、
    演算処理装置が、前記検出強度と前記参照光の強度分布にもとづいて、前記物体の復元画像を再構成するステップと、
    を備え、
    前記参照光は、強度分布が均一である少なくともひとつの基準パターンと、強度分布がランダムであり、空間平均強度が既知である複数のランダムパターンと、を含み、
    前記演算処理装置が、前記参照光が前記基準パターンであるときに得られる前記検出強度である基準検出強度を利用して、前記参照光が前記複数のランダムパターンであるときに得られる複数の前記検出強度の平均である検出強度平均値を取得することを特徴とするセンシング方法。
  11. 参照光を照射する照明装置と、
    物体からの反射光を測定する光検出器と、
    前記光検出器の出力にもとづく検出強度と前記参照光の強度分布にもとづいて、前記物体の復元画像を再構成する演算処理装置と、
    を備え、
    前記参照光は、強度分布が均一である少なくともひとつの基準パターンと、強度分布がランダムであり、空間平均強度が所定値である複数のランダムパターンと、を含み、
    前記演算処理装置は、前記参照光が前記基準パターンであるときに得られる前記検出強度である基準検出強度にもとづいて、前記複数のランダムパターンの空間平均強度を設定することを特徴とするイメージング装置。
  12. 前記基準検出強度が小さいほど、前記複数のランダムパターンの前記空間平均強度は大きいことを特徴とする請求項１１に記載のイメージング装置。
  13. 前記演算処理装置は、前記基準検出強度にもとづいて、前記参照光が前記複数のランダムパターンであるときに得られる複数の前記検出強度の平均である検出強度平均値を取得することを特徴とする請求項１１または１２に記載のイメージング装置。
  14. あるランダムパターンに対して得られる前記検出強度と、前記検出強度平均値との差分がしきい値より大きいとき、当該ランダムパターンの照射に関する計算を行い、小さいとき計算を省略することを特徴とする請求項１３に記載のイメージング装置。
  15. 前記検出強度平均値との差分がしきい値より大きいような前記検出強度の個数が、所定数に達するまで、前記複数のランダムパターンの照射を行うことを特徴とする請求項１４に記載のイメージング装置。
  16. 請求項１１から１５のいずれかに記載のイメージング装置を備えることを特徴とする車両用灯具。
  17. 請求項１１から１５のいずれかに記載のイメージング装置を備えることを特徴とする車両。
  18. イメージング装置に用いられる演算処理装置であって、
    前記イメージング装置は、
    参照光を照射する照明装置と、
    物体からの反射光を測定し、検出強度を出力する光検出器と、
    前記参照光の強度分布を制御するとともに、前記検出強度と前記参照光の強度分布にもとづいて、前記物体の復元画像を再構成可能な演算処理装置と、
    を備えるものであり、
    前記演算処理装置は、
    前記参照光の強度分布を、（i）均一な基準パターンと、（ii）強度分布がランダムであり、空間平均強度が所定値である複数のランダムパターンとで切り替え、
    前記参照光が前記基準パターンであるときに得られる前記検出強度である基準検出強度にもとづいて、前記複数のランダムパターンの前記空間平均強度を設定することを特徴とする演算処理装置。
  19. 照明装置が参照光を物体に照射するステップと、
    光検出器が、前記物体からの反射光を測定し、検出強度を生成するステップと、
    演算処理装置が、前記検出強度と前記参照光の強度分布にもとづいて、前記物体の復元画像を再構成するステップと、
    を備え、
    前記参照光は、強度分布が均一である少なくともひとつの基準パターンと、強度分布がランダムであり、空間平均強度が所定値である複数のランダムパターンと、を含み、
    前記演算処理装置が、前記参照光が前記基準パターンであるときに得られる前記検出強度である基準検出強度にもとづいて、前記複数のランダムパターンの空間平均強度を設定することを特徴とするセンシング方法。
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