JP4832590B2 - 画像解析方法、評価方法、画像解析装置、及び画像解析プログラム - Google Patents
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Description
本発明は、例えば波長領域800〜2500nmまで撮影可能な近赤外カメラを用いて、約1460nm付近の水の吸収特性に加えて約1750nm付近の油の吸収特性、約1920nm付近の水の強い吸収特性、及び2230〜2400nm付近にある複数の油の強い吸収特性に対する被写体の画像を取得し、取得した画像に対して肌等の解析や評価等を行う。なお、本発明における近赤外光とは、具体的には、約800〜2500nm付近の波長の光を意味している。
まず、本実施形態において取得される画像を撮影する顔撮影装置の概略構成例について図を用いて説明する。なお、以下の例では、皮膚の一例として顔の肌を撮影する例を示すが、本発明においてはこれに限定されるものではなく、例えば、手や腕の他、代用皮膚(例えば、ブタ皮膚、人工皮膚、ウレタン)や毛髪等、水分や油分を評価するためのあらゆるものについて適用可能である。
次に、上述した本実施形態における偏光フィルタの具体例について説明する。通常、画像の撮影では、光源に起因する観察対象物表面での解析に不要な反射光(ぎらつき等)が生じる場合がある。また、不要な反射光は取得画像の輝度値に影響をし、画像解析による定量評価を行うときに誤差が生じてしまう可能性があり問題となる。
次に、上述した本実施形態における色票の具体例について説明する。通常、画像解析による定量評価を用いて画像間の比較を行う場合、撮影条件により若干の差異が出ることが解析上の問題となる。そこで、本実施形態では、白から黒の反射率が特定できる任意の色票を用いて取得画像の輝度値を補正することにより、画像取得の時期の違いにかかわらず画像間の比較が可能となり、精度良く解析することができる。
次に、本実施形態における画像解析装置12の機能構成例について図を用いて説明する。図4は、本実施形態における画像解析装置の機能構成の一例を示す図である。図4に示す画像解析装置12は、入力手段41と、出力手段42と、蓄積手段43と、撮影画像取得手段44と、画像解析手段45と、評価手段46と、画像生成手段47と、制御手段48とを有するよう構成されている。
ここで、上述した画像解析装置12においては、各機能をコンピュータに実行させることができる実行プログラム(画像解析プログラム)を生成し、例えば汎用のパーソナルコンピュータ、サーバ等にその実行プログラムをインストールすることにより、本発明における皮膚外用剤の塗布前後、及び塗布後所定時間経過後において撮影した所定の近赤外領域における画像を用いて解析することができる。
次に、上述した画像解析装置12や画像解析プログラムを用いた本実施形態における画像解析処理手順について説明する。図6は、本実施形態における画像解析処理手順の一例を示すフローチャートである。
次に、本実施形態における画像解析の実施例について、具体的に説明する。なお、本実施例では、「(1)左頬にしっとり化粧水をコットンで塗布し、塗布前、塗布直後において解析した例」と、「(2)左頬にしっとり乳液をコットンで塗布し、塗布前、塗布直後、及び塗布10分後において解析した例」と、「(3)左毛髪に寝ぐせ直し用ヘアトリートメントを噴霧し、塗布前、塗布直後において解析した例」について説明する。
<(1)化粧水の塗布前後>
図7は、化粧水塗布前後の肌画像の一例を示す図である。図7に示す例では、塗布前と塗布直後における「ベース」、「水1」、「水2」のそれぞれの画像が示されている。ここで、「ベース」は、中心波長を1300nm±40nm程度で取得した画像を示し、「水1」は、中心波長を1500nm±45nm程度で取得した画像を示し、「水2」は、中心波長を1920nm±55nm程度で取得した画像を示している。また、図7に示す塗布直後の領域61−1〜61−3は、皮膚外用剤(図7の例では化粧水)を塗布した部分を示している。
次に、皮膚外用剤(化粧水、乳液)を塗布した場合の本実施形態における具体的な解析例について、図を用いて説明する。
図8は、「水1」における化粧水塗布前後の輝度変化を示す図である。図8に示す例では、塗布前、塗布直後におけるベース画像との差を画像化した例と、その差について選択範囲内において擬似カラー表示した例を示している。また、図8の例では、皮膚表面での反射をある程度補正するために、輝度補正した後、「水1」画像からベース画像を引いた差画像を算出した。この画像では、水を塗布した部分は、白く表示される。
図9は、「水2」における化粧水塗布前後の輝度変化を示す図である。図9に示す例では、図8と同様に、塗布前、塗布直後におけるベース画像との差を画像化した例と、その差について選択範囲内において擬似カラー表示した例を示している。また、図9の例では、皮膚表面での反射をある程度補正するために、輝度補正した後、「水2」画像からベース画像を引いた差画像を算出した。この画像では、水を塗布した部分は、白く表示される。
<(2)乳液の塗布前後とその後>
次に、乳液の塗布前後の肌画像について図用いて説明する。図10は、乳液の塗布前後の肌画像の一例を示す図である。なお、図10に示す例では、塗布前と塗布直後、及び塗布後10分経過後における「ベース」、「水1」、「油」、「水2」のそれぞれの画像が示されている。
次に、乳液における実施例について説明する。図11は、「水1」における乳液塗布前後の輝度変化を示す図である。図11に示す例では、塗布前、塗布直後、10分後におけるベース画像との差を画像化した例と、その差について選択範囲内において擬似カラー表示した例を示している。また、図11の例では、皮膚表面での反射をある程度補正するために、輝度補正した後、「水1」画像からベース画像を引いた差画像を算出した。この画像では、水を塗布した部分は、白く表示される。
次に、乳液における実施例について説明する。図12は、「油」における乳液塗布前後の輝度変化を示す図である。図12に示す例では、塗布前、塗布直後、10分後におけるベース画像との差を画像化した例と、その差について選択範囲内において擬似カラー表示した例を示している。また、図12の例では、皮膚表面での反射をある程度補正するために、輝度補正した後、「油」画像からベース画像を引いた差画像を算出した。この画像では、油を塗布した部分は、白く表示される。
次に、乳液における実施例について説明する。図13は、「水2」における乳液塗布前後の輝度変化を示す図である。図13に示す例では、塗布前、塗布直後、10分後におけるベース画像との差を画像化した例と、その差について選択範囲内において擬似カラー表示した例を示している。また、図13の例では、皮膚表面での反射をある程度補正するために、輝度補正した後、「水2」画像からベース画像を引いた差画像を算出した。この画像では、水を塗布した部分は、白く表示される。
次に、ヘアトリートメントの塗布前後の肌画像について図用いて説明する。図14は、ヘアトリートメントの塗布前後の頭髪画像の一例を示す図である。なお、図14の例では、塗布前と塗布直後における「ベース」、「水1」、「水2」のそれぞれの画像が示されている。
次に、第2の実施形態について説明する。第2の実施形態では、上述した実施形態で示した内容について、ユーザに提示する画面をよりユーザにわかり易く示したものである。
次に、上述した評価手段46における肌(皮膚)等の評価手法について、以下に具体的な実施例を説明する。
本実施形態における評価手段46は、上述した画像解析手段45により解析した結果に基づいて、例えば近赤外画像を用いた水分分布状態解析から肌の露出を評価することによる洗浄料の洗浄効果を評価することができる。
本実施形態における評価手段46は、上述した画像解析手段45により解析した結果に基づいて、例えば近赤外画像を用いた水分分布状態解析から肌の露出を評価することによるファンデーション等の化粧料の付着状態を評価することができる。
11 顔撮影装置
12 画像解析装置
13 ケーブル
21 ドーム(筐体)
22 光源
23 顎乗せ部材
24 撮像装置
31 第1のフィルタ
32 第2のフィルタ
33 第3のフィルタ
41 入力手段
42 出力手段
43 蓄積手段
44 撮影画像取得手段
45 画像解析手段
46 評価手段
47 画像生成手段
48 制御手段
51 入力装置
52 出力装置
53 ドライブ装置
54 補助記憶装置
55 メモリ装置
56 CPU
57 ネットワーク接続装置
58 記録媒体
61 領域
62,71 塗布領域
63,72 選択範囲
64,73 輝度変化値測定領域
Claims (11)
- 複数の異なる近赤外領域において撮影された被写体の顔画像を用いて、該被写体の皮膚の解析を行う画像解析方法において、
前記被写体に皮膚外用剤を塗布する前後における前記顔画像を取得する画像取得ステップと、
前記画像取得ステップにより取得した画像に輝度補正を行う輝度補正ステップと、
前記輝度補正ステップにより得られた前記皮膚外用剤を塗布する前後の画像の差分量を前記複数の異なる近赤外領域毎に取得する差分量取得ステップと、
前記差分量取得ステップにより得られる差分量に基づいて前記被写体の皮膚を解析する解析ステップと、
前記解析ステップにより得られた解析結果を表示する画面を生成する画面生成ステップとを有することを特徴とする画像解析方法。 - 前記複数の近赤外領域は、1100〜1360nm、1300〜1640nm、1860〜2200nm、1700〜1860nm、及び2230〜2400nmのうち、少なくとも2つの帯域であることを特徴とする請求項1に記載の画像解析方法。
- 前記画面生成ステップは、
前記差分量取得ステップにより得られた差分量の大きさに基づいて予め設定された色又は模様により所定の画素毎に強調表示した画面を生成することを特徴とする請求項1又は2に記載の画像解析方法。 - 前記解析ステップは、
前記画面生成ステップにより得られた解析結果の画面から、ユーザにより設定される前記画面中の所定領域に対する輝度変化値を算出することを特徴とする請求項1乃至3の何れか1項に記載の画像解析方法。 - 複数の異なる近赤外領域において撮影された被写体の顔画像を用いて、該被写体の皮膚の解析し、解析した結果を用いた評価を行う評価方法において、
前記被写体に皮膚外用剤を塗布する前後における前記顔画像を取得する画像取得ステップと、
前記画像取得ステップにより取得した画像に輝度補正を行う輝度補正ステップと、
前記輝度補正ステップにより得られた前記皮膚外用剤を塗布する前後の画像の差分量を前記複数の異なる近赤外領域毎に取得する差分量取得ステップと、
前記差分量取得ステップにより得られる差分量に基づいて前記被写体の皮膚を解析する解析ステップと、
前記解析ステップにより得られた解析結果を表示する画面を生成する画面生成ステップと、
前記解析ステップにより得られた解析結果を用いて、前記被写体の肌に対する洗浄料による保湿効果の評価及び/又は化粧料の付着状態の評価を行う評価ステップとを有することを特徴とする評価方法。 - 複数の異なる近赤外領域において撮影された被写体の顔画像を用いて、該被写体の皮膚の解析を行う画像解析装置において、
前記被写体に皮膚外用剤を塗布する前後における前記顔画像を取得する画像取得手段と、
前記画像取得手段により取得した画像に輝度補正を行う輝度補正手段と、
前記輝度補正手段により得られた前記皮膚外用剤を塗布する前後の画像の差分量を前記複数の異なる近赤外領域毎に取得する差分量取得手段と、
前記差分量取得手段により得られる差分量に基づいて前記被写体の皮膚を解析する解析手段と、
前記解析手段により得られた解析結果を表示する画面を生成する画面生成手段とを有することを特徴とする画像解析装置。 - 前記複数の近赤外領域は、1100〜1360nm、1300〜1640nm、1860〜2200nm、1700〜1860nm、及び2230〜2400nmのうち、少なくとも2つの帯域であることを特徴とする請求項6に記載の画像解析装置。
- 前記画面生成手段は、
前記差分量取得手段により得られた差分量の大きさに基づいて予め設定された色又は模様により所定の画素毎に強調表示した画面を生成することを特徴とする請求項6又は7に記載の画像解析装置。 - 前記解析手段は、
前記画面生成手段により得られた解析結果の画面から、ユーザにより設定される前記画面中の所定領域に対する輝度変化値を算出することを特徴とする請求項6乃至8の何れか1項に記載の画像解析装置。 - 前記解析手段により得られた解析結果に基づいて、前記被写体の肌に対する洗浄料による保湿効果の評価及び/又は化粧料の付着状態の評価を行う評価手段を有することを特徴とする請求項6乃至9の何れか1項に記載の画像解析装置。
- 複数の異なる近赤外領域において撮影された被写体の顔画像を用いて、該被写体の皮膚の解析を行う画像解析プログラムにおいて、
コンピュータを、
前記被写体に皮膚外用剤を塗布する前後における前記顔画像を取得する画像取得手段、
前記画像取得手段により取得した画像に輝度補正を行う輝度補正手段、
前記輝度補正手段により得られた前記皮膚外用剤を塗布する前後の画像の差分量を前記複数の異なる近赤外領域毎に取得する差分量取得手段、
前記差分量取得手段により得られる差分量に基づいて前記被写体の皮膚を解析する解析手段、及び、
前記解析手段により得られた解析結果を表示する画面を生成する画面生成手段として機能させるための画像解析プログラム。
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