Imager マニア

オリンピックも終わりましたね。
日本は過去最多のメダル数41。
大して見てはいないものの、このblogを数年後に読み返したりした時に、”あ～2016年ってそういう年だったな”とか同時に懐かしく思い起こすための、別の備忘録として(^^;)

　日本としては、柔道、レスリング、競泳、体操(男子)、卓球、シンクロ復活、テニス(錦織)、バドミントン(女子)あたりでしょうか。
最後の4x100mリレー男子の銀メダルは良かったですね。

全般的には、ウサイン・ボルトの100m・200m・4x100mリレーのオリンピック3冠&3連覇、及び最後のオリンピックというのが恐らくNo.1トピックか。
　あと、個人的にサッカーは興味あるので、ブラジルが初金メダル(決勝はPK決着)というのも記載しておきます(^^)


　さて、お盆休みで1週書かないでいると、今週末もスルーしそうになっていて、このままだと一生blogエントリしなくなりそうですので(^^;)、無理矢理にでも今週軽く書いておくことにします。

　先々週までに引き続きしつこいのですが、カメラの販売台数の話を冒頭少し(これも言ってみれば後年2016年を思い起こすための備忘録兼です)。

Yahooのトップページにも一時載った記事。
↑この記事の数字を信じると、デジカメ各社の第一四半期終了時の見直し後の2016年度のカメラ販売台数は・・・

　キヤノン　　：950万台　(キヤノンのみ2016年1月～12月。その他は、16年4月～17年3月)
　ニコン　　　：670万台
　ソニー　　　：340万台
　パナソニック：170万台
　富士フイルム：120万台
　オリンパス　：  87万台

[1回]

数値記載がある上記会社合計：2337万台
(※数字はいずれもレンズ固定式・交換式の合計で、かつワールドワイドのもの)

その他、カシオ / リコー / シグマ　が、日本の会社としては未記載ですが、
個人的な概算予想として、上記3社合わせて100万台程度とすると、
'16年度の日本の会社のデジカメ出荷台数の合計は、概略2440万台ということに。

　集計時期が1四半期分ずれてしまいますが、CIPAの2015年(1月～12月)の同様各社合計の出荷台数は、約3540万台。
ですので、数にして凡そ1100万台減、割合にして約30%減という感じになりそうです。

　あとは今年、遂にデジカメトップシェアのキヤノンの総販売台数が1000万台割れが確実になったというのが数字上のトピックでしょうか。
　また、最新のCIPA統計で'16年6月のデジカメ出荷台数が、デジカメ黎明期より恐らく初めて月単位でレンズ交換式カメラの台数が、レンズ固定式(≒コンパクトデジカメ)のそれを上回っているのも目を引きます。



　さて、数字遊び(？)はこれくらいにして、今週の本題にして、わずかばかり先々週のFossum(フォッサム)教授の続きを。

先々週のエントリの後、いつも勝手にお世話になっているImageSensorWorldにたまたま上記教授の最新の(？)Photon Count(フォトンカウント)センサの進捗が報告されていました。
オリジナルはコチラです( View Full-Text   |   Download PDF   |    Browse Figures　のいずれかをクリックすれば誰でも無料で閲覧可能です )。

タイトルは「The Quanta Image Sensor: Every Photon Counts」
量子撮像素子：すべての光子をカウントする・・・みたいな感じでしょうか。
このタイトルから何か
”次世代イメージセンサは、たった一つの光子も無駄にしないぞ”
という様な意気込みを感じるのは私だけでしょうか(^^;)なんかかっこいいです(^^;)

まだ全て読めていませんし、読めたところで数式を含めて全て理解することは私には出来ないのですが、
冒頭の3～4ページでわかったこの教授の提唱するフォトンカウントセンサの概念・イメージだけ。

　他のフォトンカウントセンサはともかく、”この教授の考える”フォトカウントセンサは・・・
イメージとして”例えば”
　・10億画素
を
　・1000fps
で読み出す。
結果、信号読み出しレートは
　・1Tbit/sec
のオーダーになる。
　・1画素の画素ピッチは、可視光の回折限界以下の200nm～1000um　(＝0.2um～1um)
”基本は”上記1画素で
　・バイナリデータ＝0 or 1として検知する　(≒photon1個を受光したか否かを判定する)
そして
　・上記1画素1画素を”jot”と呼称する　(ギリシャ語で"小さなもの”という意味らしい)


↑つまり、このフォトンカウントセンサの1フレーム(※この論文中では、あえて(？)1fieldと呼んでいる様ですが・・・)の画処理前のrawデータは、
上図左の様に、拡大していくと”白か黒”のデータである。

上図の様な1フレーム(field)のデータを、以下図のイメージで、
　・”例えば”1000fpsの時間軸方向に4フレームに渡って
　・”例えば”4×4画素領域を単純に積算で
　・結果、4×4×4＝4096LSB(？)分のデータとして画処理して
最終画像を生成する


そして、上記画処理方法は最も単純でわかりやすい一例であり、
　・フレームやjotの位置によるデータの重み付け処理をしても良く
また
　・画像の領域ごとに、2×2や10×10といった画処理の最低jot領域を可変にしても良く
同様に
　・フレーム(≒field)についても画像領域ごとに処理単位を可変にして良く
更に
　・画像内で重複して処理されるjotがあっても良い

　つまり、具体的には、例えば扇風機みたいな羽が回っている画像を収めた場合、
”羽のエッジ部分は、(動)解像度重視で狭い領域を少ないフレームに渡って細かくデータ処理し、
背景の様な静物や、のっぺりした被写体部では、広い領域を多くのフレームにまたがってデータ処理することにより(解像度は犠牲になるが)階調やSNを重視する”
　といった様な処理を、”データ＝画像(動画？)を取得した後から被写体や個人の意思に合わせた”最適な処理を行うことが可能である・・・ということの様です・・・私の理解したと思うところでは(^^;)

　そして、順番が逆になってしまいましたが、
フォッサム教授たちが、このセンサを何に使いたい(≒使える)と考えているかと言うと、