ボケ幅の抽出

ボケ幅の抽出処理の流れ

本実験で用いたボケ幅の抽出方法の概要を図 2.10に示す．

図 2.10 ボケ抽出方法の流れ

Input image

・Binarization

・Labeling

・Noise removal

・Padding

Image without blur Image with blur

Extraction of blur width

b

b

Grayscale transformation

2.4 推定式の導出実験

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まず，入力画像を 8bit グレースケールに変換する．そして，ボケを含む領域を抽出 する閾値とボケを含まない領域を抽出する閾値により，二値化を行い，さらに，ラベリ ング，ノイズ除去（微小領域除去），パディング処理（花粉の模様部分を埋める）を行 い，ボケを含む領域を抽出した画像とボケを含まない領域を抽出した画像を作成する．

作成した２つの画像の差分をとることにより，ボケ幅を抽出する．なお，このボケ幅の 抽出方法は，ボケが重なっている物体には適用できないため本実験においては，花粉は 重なっていないもの選び，花粉とエンドエフェクタはボケが重ならないように十分に距 離をとって実験を行った．

閾値の設定

本実験環境において，適切にボケ幅を抽出するための二値化閾値の設定方法について 述べる．提案方法は，ボケ幅の差を用いて奥行き方向の距離を推定するため，二値化閾 値は，エンドエフェクタと花粉の焦点一致面からの距離とボケ幅の関係が等しくなるよ うな値でなければならない．そこで，二値化閾値設定のための予備実験を行う必要があ る．まず，図 2.11のようにエンドエフェクタと微小物体を，エンドエフェクタ先端と 微小物体の外縁部の距離が一致するように設置する．次に，レンズを移動させ，図 2.11 中のn=0の場所が焦点一致面になるようにする．そして，n=1, n=2，・・・のようにレ ンズを一定間隔dずつ移動させることにより，焦点一致面を移動させ画像を取得する．

本画像処理によりボケ幅を抽出し，焦点一致面からの距離とボケ幅の関係を求める．そ して，この関係が等しく（ボケ幅の差が0）なるように閾値を設定することとした．

図 2.11 二値化閾値設定のための予備実験

Focused plane

・ ・

・ ・

・ ・

・ ・

・ ・

End-Effector Micro-Object

d n=0

n=1 n=2

・ ・ ・ ・

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予備実験の結果，設定した閾値はボケを含まない領域抽出の閾値が130，ボケを含む 領域抽出の閾値が160となった．このときのボケ幅の差を図 2.12に示す．横軸が焦点 一致面からの距離，縦軸がエンドエフェクタ先端と花粉のボケ幅の差である．ボケ幅の 差は，平均値で0.25µmであり，僅かにずれはあるが一致していたといえる．この予備 実験を他の任意の花粉に対しても行った結果，図 2.12の結果と同様となることを確認 した．したがって，以下，ここで設定したボケ幅抽出の閾値を用いることとした．

図 2.12 エンドエフェクタと花粉とのボケ幅の差

10 8 6 4 2 Difference of blur widths µm 0

10 30 50 70 90 Difference of blur widths

Distance between focused plane and object µm

2.4 推定式の導出実験

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