（販売・並びにお試しＳＯＦＴのＤＯＷＮ ＬＯＡＤは下記HPをクリック）
＊ラテラルシグナルプロセシング株式会社＊
ＨＰ： http://www.lateralsignalprocessing.co.jp/Site/pictureeffect01.html
＊＊：可変帯域型／色(波長）分離型・ＳＯＦＴ
比較例＊ＰＯＩＮＴ ＳＥＬＥＣＴ ＴＹＰＥ／分離 ＳＯＦＴの結果を下記に＊
赤い所を一点指示：分離結果
分布状況を再現する為には、極めて多数の指示ＰＯＩＮＴが必要！！
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＊：ＴＯＯＬ ａｎｄ ＳＯＦＴの操作
及び処理具体例にＪＵＭＰ！！
＜序＞(今後も資料入手次第追加します）
・一般的に、物体の画像認識は画像の明度差(輝度差）及び
色の差で認識される。前者の場合には多数の有料・無料の
画像処理ＳＯＦＴ並びに解説文献資料が溢れているが、
通常に認識されている画像の大半は、色情報も含まれた
画像となっている。色彩情報も分析に於いては、極めて大きな
構成要素であるが、構成素子・機器類は高価な物が多い。
・分光：
元々はニュートンが太陽光をプリズムで波長分離したのが
最初といわれている。機械的ＧＡＰ・干渉作用・波長と屈折率の
関係から分光できるが、何れの方法も価格は相当に高い。
一例として、天文・写真で使用されるフイルタだが、
７００ｎｍ＋−５０ｎｍのＢＰＦ（帯域通過フイルタ）でも
一枚につき精度にもよるが、数千￥〜数万￥のコストが
必要になる。３色(３波長）では３Ｘになり、相当な出費を
強いられる。
・分光の応用１：リモートセンシング
測地衛星・探査衛星にはマルチスペクトラムスキャナーが
搭載されている。 簡単に言うと、紫外領域〜赤外領域までの
光電観測機器が載っているのだが、構成は大型パラボラ又は
大型屈折レンズが有り、その後に分光機器が続く。
衛星の重量は数トン〜２０トン級まで有り、分解能は数センチ級
もあるが、搭載機器の種類や軌道変更燃料の量、並びに
運用期待時間によって異なる。分光部もＳＰＯＴ的に並べた物や
複数の波長掃引を搭載した物、分析を地上で行い構成･重量を
簡易化したものが有る。波長差で解る温度分布・熱吸収差・
色彩(波長）差・輝度差等から鉱物・海洋資源･気象・天文・
･赤外領域を利用した車両の移動分布や、
森林等自然・農作物の分布や成長度合い等がわかる。
・分光の応用２：バイオ・農林水産
農作物・果樹において成長度合いや果実の成熟度及び
葉の病気等は，慣れた方が色彩や濃度･分布を眼で判断したり
色指標をサンプルと一緒にカラー撮影し分析したりしていました。
例えば、稲の葉の濃さや、かんきつ類の成熟度を色の濃さで判断
したり、等々。
トマトなどは、熟度が上がるにつれて、薄緑〜黄色〜赤にと
色彩がシフトしていきます。日照が少ないと葉も葉緑体が減少し
緑色が淡くなってきます。病変部は多くの場合に、周辺と異なる
色彩になることが多いので、波長による画像成分分離は
客観性のある記録が可能になります。
・分光の応用３：メディカル
簡易的に、手のひらを１００Ｗ電球を照射して透かして見ると
血管分布が見えます。
実際には、強力な白色光＋赤色＋青色をブレンドした
ＬＥＤ ＴＹＰＥが使用されていますが、眼視観測です。
ＢＯＸに光源とカメラを組込、撮影後に波長スペクトル
分解すれば、より正確に記録も残せます。
・分光の応用４：鉱物探査／成分分析
サンプルをスライサーで薄片に加工し偏光顕微鏡にて
観測すると、成分により色彩別に観測できます。
あらかじめ校正しておけば、現場でも成分ごとに
分離記録できるので、分布や成分量が算定しやすく
成ります。
・分光の応用５：焼成物の管理等
電子基板の半田付に於いて、温度が高いと
基板の成分が変性して、薄いこげ茶色分布が
確認できる。但しレジストや部品が多いので
目視検査は大変になる。 又パンやピザなどの
加熱加工品は、焼き上がりを色で見極めるが
これらも色分離画像処理で、より客観性が高まる。
・天文及び写真画像の分析・処理
天文写真を都会で行おうとすると、街灯の光がカブッテいたり
して、予想外の出来に成る事も多い。
鮮明に撮影しようとすると、３種類の狭帯域光学フイルタを
途中に挿入し、それぞれの画像をコンピユータ上で合成し鮮明な
画像を得たりするが、上記に書いたようにフイルタは相当に値が張る。
但し、余計な成分が入らないので出来ばえは極めてよい。
一例として、雑誌天文ガイド２００９年１0月号Ｐ１８６の
網状星雲や２０１０年４月号のＰ１８２スターバースト銀河など
ＳＯＦＴ的に、必要な部分のみ抽出すればよい。
具体例や画像等は別途ＰＡＧＥを設けるので参考にして欲しい。