画像と（色）認識

　画像と（色）認識　　　　
　これは、大変なテーマで、膨大な内容になります。　ここは（問題の要点のみなので）→　詳細は、これまでの講義を参照して下さい。(図面は2010.4.10）
（３色画像の作成）
　網膜には、多数の棹体センサーや錐体のセンサーが分布しています、目はこれを多数(百万コ）の小さな桝目領域に分割（画素という）し、画素内の（複数の）センサーデータは、画素単位で纏められます。
　目のシステムは、画素データを（種類別に）、一定のリズムで（レーダー方式で掃引）収集を行い、神経系を通じて、順次頭脳に送ります。
　この信号は、頭脳で再び組立て直されて、頭脳用の（原画、←網膜映像のコピー）になります。頭脳はそれ等を更に（解析・警戒・保存・・など）利用を広げて行きます。
（センサーの感度レベル））
　錐体センサーには（ＬＭＳ）の３種があり、専ら（昼間の色彩用）とされていますが、都会の夜空の青色や、夜間の赤色の標識灯、火星や他の星の色など、かなりの暗さまで動作するようです。
　棹体は、高感度なので夜間動作、とされますが、高分解能で（色の比ではない）昼間も働いているようです。
（棹体の明暗データ）
　棹体の総数は、膨大で（１億２千万コ）もあり、夜間の暗視状態から→白昼の太陽光照射まで、実に広範囲（３億倍―２６Ｌｖ程度）もの（光の強度の変化）に対応しています。
　明るさは、昼夜で大きく変わるので、その場に応じて（強度基準）を移動して、一定の明暗範囲（数Ｌｖ程度）を観察する仕組みのようです。
（錐体センサーと３色画像）
　センサーの感度図は、従来の（比視感度→出力方式）は止めて、分りよい（入力感度方式）に改めたいですネ。
　３種のセンサー（Ｌ・Ｍ・Ｓ）は夫々の受け持ち波長範囲が決まっています（感度特性）。　データ収集は、　最強レベルから〜数Ｌｖ下の（弱いレベル）までの範囲を、（移動平均方式）で集計し（＋〜０〜−）のデータ形式の、３枚の（赤・緑・青）の色画像（写真フィルムのように）が作られます。
（旧三原色との違い）
　旧来の三原色は、可視光線の波長帯域を（いきなり３分割）して、３センサーの（帯域出力）を、そのまま（赤・緑・青）色に割当て（Ｒ〇〇，Ｇ〇〇，Ｂ〇〇）と（色を決定）します。　つまり、センサー出力＝原色（赤緑青）光の強さ、と一意に決められ、帯域内の分布状況や、帯域相互の関連など・・一切関係はありません。
（色立体方式）
　新色彩では　、３つのセンサー出力レベルは、夫々一定の処理を受け、（＋〜０〜−）の（色の要素）のデータとなって（ＲＣ，ＧＭ、ＢＹ）の直交３軸に割り振られます。
　従ってデータの配置は（座標中心＝色の基点）となり、多くの色が、ここから立体的に広がるため、全データがあれば（色の立方体）を作ることになります。
（旧色彩の色明度）
　旧来の色彩学では、「光が無いのが（黒色）で、→次第に色（光）を強くすると（明度）が増える」、となっています・・が、それから先（実際には白色が混入する）の説明が有りません。（さらに、色(光)を強くすると色(光)が無くなる？）
　新色彩の色立方体の解析では、色の配置は、黒から→（赤・緑・青）色へと並びます。　赤と緑の光を合わせた場合（黄色光）になります、黄色光に青色光を重ねると、ベクトル加算なので、方向は青色方向で、光レベルが上がり（白の位置）にきます　←（この話は立体のカラーＢｏｘで追跡して下さい）。