WO2014027522A1 - 画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび画像処理システム - Google Patents

画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび画像処理システム Download PDF

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WO2014027522A1
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feature
image
skin
feature amount
image processing
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PCT/JP2013/068140
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雄介 中村
信一郎 五味
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ソニー株式会社
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    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30088—Skin; Dermal

Definitions

  • This technology relates to an image processing apparatus, an image processing method, a program, and an image processing system, and enables a feature portion to be detected from a skin image with high accuracy.
  • the pore is measured by subtracting the smooth image from the original image and binarizing the image after subtraction to divide the pore into an area indicating the pore and another area. The number and size of the area to be shown are measured.
  • an image obtained by subtracting the smoothed image from the original image includes an edge component and a texture component that are obstructive factors in detecting pores. Therefore, when binarization is performed on an image after subtraction, it is not possible to distinguish between a region showing pores and a region showing edge components or texture components, and it is possible to accurately detect pores that are characteristic portions of the skin. It may not be possible.
  • an object of this technique is to provide an image processing apparatus, an image processing method, a program, and an image processing system that can accurately detect a characteristic portion from a skin image.
  • a feature amount calculating unit that calculates a polarity indicating a tone of a skin image and a scale indicating an image region having a similar pixel value different from the surroundings as the feature amount, and the feature amount calculating unit
  • the image processing apparatus includes a feature portion extraction unit that extracts a feature portion of the skin image based on the feature amount calculated in step (1).
  • luminance information separation processing is performed on a skin image in which reflection of the surface of the skin is excluded by making the polarizing filter provided for the light source and the imaging unit orthogonal to each other.
  • Global luminance information indicating the structural component is acquired.
  • the feature amount is calculated using the global luminance information.
  • the feature amount for example, a polarity indicating the polarity of the tone of the skin image and a scale indicating an image region having similar pixel values different from the surroundings are calculated.
  • the intensity indicating the signal difference between the image area having similar pixel values and the surrounding area may be further calculated as the feature amount.
  • at least one of feature portions of the skin image for example, pores, balloons, spots, pores, is extracted.
  • the statistic is calculated based on the extraction result of the feature portion that is the feature amount satisfying the preset extraction condition, and information on the number and size of the feature portions and / or the color density is generated.
  • a melanin analysis unit for analyzing melanin is provided, and feature portions are extracted using the feature amount calculated based on the skin image and the melanin analysis result of the skin image. For example, using features calculated based on skin images captured using white light and melanin analysis results such as skin images captured using red light and near infrared light, or ultraviolet light Part extraction is performed.
  • an image alignment unit that aligns the past skin image and the current skin image is provided so that the feature parts match, and matching of the feature parts using the second feature amount indicating the polarity of the intensity change is performed. As a result, the skin image is aligned so that the corresponding feature portions in the past skin image and the current skin image match.
  • the imaging range is moved so that the position of the corresponding feature portion in the current skin image becomes the position of the corresponding feature portion in the past skin image. Advice is presented.
  • a second aspect of this technique is a step of calculating, as a feature amount, a polarity relating to a tone of a skin image and a scale indicating an image region having a similar pixel value different from the surroundings, and based on the calculated feature amount. And a step of extracting a characteristic part of the skin image.
  • a third aspect of the present technology is a program that causes a computer to execute skin image processing, and includes a polarity indicating the tone of the skin image and a scale indicating an image region having similar pixel values different from the surroundings, and a feature amount And a program for causing the computer to execute a procedure for extracting a feature portion of the skin image based on the calculated feature value.
  • the program of the present technology is, for example, a storage medium or a communication medium provided in a computer-readable format to a general-purpose computer that can execute various program codes, such as an optical disk, a magnetic disk, or a semiconductor memory. It is a program that can be provided by a medium or a communication medium such as a network. By providing such a program in a computer-readable format, processing corresponding to the program is realized on the computer.
  • the imaging device is provided with an imaging unit that generates a skin image.
  • the feature amount calculation unit that calculates the polarity relating to the gradation of the skin image and the scale indicating the image region of the similar pixel value different from the surroundings as the feature amount, and the feature amount calculation unit
  • the image processing system includes a feature part extraction unit that extracts a feature part of the skin image based on a feature amount and a presentation unit that presents the feature part.
  • the polarity indicating the tone of the skin image and the scale indicating the image area having similar pixel values different from the surroundings are calculated as the feature amount, and the feature portion of the skin image is extracted based on the feature amount. Is done. Accordingly, it becomes possible to accurately detect skin pores, blowouts, and the like as characteristic portions, and it is possible to more accurately perform various advices according to the state of the skin. Note that the effects described in the present specification are merely examples and are not limited, and may have additional effects.
  • Blend ratio BR s is a diagram illustrating a BR M. It is a figure which shows the structure of a characteristic part analysis part. It is a flowchart which shows the extraction operation
  • Image processing system First embodiment 2-1. Configuration of first embodiment 2-2. Operation of the first embodiment Second embodiment 3-1. Configuration of second embodiment 3-2. Operation of second embodiment 4. Third embodiment 4-1. Configuration of third embodiment 4-2. Operation of the third embodiment
  • FIG. 1 illustrates a configuration of an image processing system according to the present technology.
  • the image processing system 10 is configured using a device 11 having an imaging function (hereinafter referred to as “imaging device”), information processing devices 15 and 16, and the like.
  • imaging device for example, a personal computer device
  • the imaging device 11 and the information processing device (for example, a personal computer device) 15 can be directly connected via a wired or wireless transmission path.
  • the imaging device 11 and the information processing device (for example, a server device) 16 can be connected via a public communication network or the like.
  • the imaging device 11 includes an imaging unit 112 that generates a captured image of the skin.
  • One of the imaging device 11 and the information processing devices 15 and 16 is provided with an image processing device 20 that detects a characteristic portion of the skin.
  • the image processing apparatus 20 includes a feature amount calculation unit and a feature part extraction unit.
  • the feature amount calculation unit calculates, as a feature amount, a scale representing a polarity related to gradation from a captured image of skin (hereinafter referred to as “skin image”) and a pixel region having similar pixel values different from the surroundings.
  • the feature portion extraction unit extracts a feature portion of the skin based on the calculated feature amount.
  • the imaging unit 11 or the information processing devices 15 and 16 is provided with a presentation unit 50 that presents the extraction result of the skin feature.
  • the skin image used for detection of the skin characteristic portion by the image processing apparatus 20 is not limited to the skin image output from the imaging unit 112 but may be a skin image generated by the imaging unit 112 and stored in a recording medium
  • FIG. 2 shows a simplified configuration of an imaging apparatus that images skin.
  • 2A is a front view of the imaging apparatus 11, and
  • FIG. 2B is a side view of the imaging apparatus 11.
  • An attachment device 12 is provided at the tip of the lens barrel 111 of the imaging device 11.
  • the attachment device 12 may be configured integrally with the lens barrel 111 or may be configured to be detachable from the lens barrel 111.
  • the attachment device 12 has a plurality of light sources 121 (for example, LEDs (Light-Emitting-Diode) 1 to LEDn) arranged in a ring shape.
  • a white LED is preferred as the light source.
  • a white LED 121-1 provided with a polarization filter having a predetermined polarization plane, and a predetermined polarization plane
  • a white LED 121-2 provided with a polarizing filter whose polarization planes are orthogonal to each other is provided.
  • the clogging of pores may be detected as a characteristic part by using a near-ultraviolet LED 121-v as a light source as shown in FIG.
  • the imaging device 11 provided with the accessory device 12 captures a skin image while being in close contact with the skin, for example, as shown in FIG.
  • a polarization filter 113 whose polarization plane is orthogonal to a predetermined polarization plane is provided on the optical path to the imaging unit 112.
  • FIG. 5 shows the configuration of the first embodiment of the image processing apparatus.
  • the image processing apparatus 20 includes a preprocessing unit 21, a luminance information separation unit 22, and a feature portion analysis unit 24.
  • the pre-processing unit 21 acquires a skin image and performs pre-processing.
  • the pre-processing unit 21 applies contrast enhancement processing to make the shadow information stand out more with respect to the luminance information of the acquired skin image.
  • contrast enhancement processing method for example, histogram equalization processing is used. When noise is conspicuous, noise removal may be performed before contrast enhancement, and when shading is conspicuous, shading correction may be performed before contrast enhancement.
  • the luminance information separation unit 22 separates the luminance information obtained by the preprocessing unit 21 into global luminance information and local luminance information.
  • the global luminance information is information indicating the illumination component included in the image and the structural component of the skin.
  • the local luminance information is information indicating a fine skin pattern such as texture.
  • the luminance information may be separated by performing low-pass processing on the input luminance information to separate the global luminance information, or a separation method disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2009-98925 may be used.
  • this separation method low-pass filter processing is performed on the acquired luminance information (input luminance information) f in W to generate luminance information f G ′ (see Expression (1)).
  • the small amplitude component in the difference between the input luminance information f in W and the luminance information f G ′ is set as the local luminance information f L W.
  • simple low-pass filter processing is performed in a portion where the edge strength is high, a strong edge is included in the local luminance information.
  • the local luminance information f L W is generated by extracting only the small amplitude component using the function C that suppresses the high amplitude component (see Expression (2)). Further, the difference between the input luminance information f in W and the local luminance information f L W is calculated to generate global luminance information f G W (see Expression (3)).
  • FIG. 6 illustrates function C.
  • a process for suppressing the amplitude is performed on a signal whose amplitude is not included in the range of “i_min to i_max”.
  • 6A to 6D illustrate functions C having different amplitude suppression characteristics.
  • a plurality of low-pass filters having different pass frequency bands are used, and the function C is used to limit the amplitude between the input luminance information and each luminance information after filtering. I do.
  • Global luminance information can also be generated using local luminance information obtained by integrating luminance information after amplitude limitation.
  • the low-pass filter processing of the input luminance information f in W is performed using three low-pass filters having different pass frequency bands to generate luminance information f G ′ (see Expression (4)).
  • S, M, and L indicate the number of taps of the low-pass filter, and the band of the low-pass filter becomes a narrow band in this order.
  • difference between the input luminance information f in W and luminance information f Gj W by extracting only the small-amplitude components to generate a luminance information f Lj W (Equation (5) see).
  • Blend ratio BR s corresponding to the further edge strength, performs the integration of luminance information f Lj W with BR M, to generate the local luminance information f L W (see equation (6)). Such may generate global luminance information f G W from equation (3) using the local luminance information f L W generated in the.
  • Figure 7 illustrates blending ratio BR s, the BR M.
  • edge strength is strong, the ratio of both the blend ratio BR s and the blend ratio BR M is high.
  • edge strength is intermediate, the ratio of the blend ratio BR M is higher than the blend ratio BR s .
  • edge strength is weak, the ratio of both the blend ratio BR s and the blend ratio BR M is low.
  • the separation of luminance information is not limited to the above method, and a known edge-preserving smoothing filter such as a bilateral filter may be applied as the low-pass filter.
  • the feature portion analysis unit 24 calculates a feature amount from the skin image, and analyzes the feature portion of the skin based on the calculated feature amount.
  • FIG. 8 shows a configuration of the feature portion analysis unit 24.
  • the feature portion analysis unit 24 includes a feature amount calculation unit 241, a feature portion extraction unit 243, and a statistic calculation unit 244.
  • the feature amount calculation unit 241 calculates a feature amount.
  • the feature amount calculation unit 241 calculates the feature amount using, for example, global luminance information generated by the luminance information separation unit 22.
  • the feature amount calculation unit 241 calculates a scale representing a polarity related to the tone of the skin image as a feature amount and a pixel region having similar pixel values different from the surroundings. Further, the feature amount calculation unit 241 may further calculate an intensity indicating a signal difference between an image region having similar pixel values as a feature amount and the surrounding area.
  • the feature points are calculated using an image feature extraction method.
  • image feature extraction methods include SURF (Speeded Up Up Robust Feature) and SIFT (Scale Invariant Feature Up Transform).
  • SURF Speeded Up Robust Feature
  • feature points white circles, black circles
  • the feature point in the image is detected by searching for a point where the matrix value of the Hessian matrix becomes maximum while changing the standard deviation ⁇ of the Gaussian function.
  • the calculation of Expression (7) using an approximate filter is performed for speeding up.
  • D xx , D yy , and D xy indicate image convolution using a Gaussian second derivative that is a component of a Hessian matrix calculated using a box filter.
  • the filter size corresponds to a Gaussian standard deviation.
  • the feature amount calculation unit 241 calculates, as the feature amount, a scale representing a pixel region having similar pixel values different from the surroundings, that is, a scale at which the matrix value calculated by Expression (7) is maximized. Also, the feature amount calculation unit 241 uses the Laplacian value of the feature point at which the polarity relating to the tone of the skin image, that is, the feature amount is calculated, as the feature amount. Further, the feature amount calculation unit 241 may include an intensity indicating a signal difference between an image region having a similar pixel value and the surroundings, for example, the maximum value of the matrix value calculated by Expression (7), in the feature amount. Note that the feature amount calculation unit 241 may calculate the feature amount using the other feature extraction method described above.
  • the feature portion extraction unit 243 extracts a feature portion based on the feature amount obtained by the feature amount calculation unit 241. For example, when extracting the pore portion as the feature portion, the feature portion extraction unit 243 sets the Laplacian to “1” as an extraction condition. This is because Laplacian indicates the polarity relating to the gradation of the skin image, and when Laplacian is “1”, it indicates a feature in which black pixels are surrounded by white pixels and matches the feature of pores. In addition, the feature portion extraction unit 243 limits a scale representing a pixel region having a similar pixel value different from the surroundings. It is known that the pore size is about 0.1 mm to 0.3 mm. Therefore, the feature portion extraction unit 243 uses the feature amount scale obtained by the feature amount calculation unit 241 as an extraction condition that corresponds to the pore size.
  • the feature portion extraction unit 243 may limit the strength. For example, a feature that appears to be a conspicuous pore region requires some signal strength (contrast difference) relative to other regions. Therefore, the feature portion extraction unit 243 uses the strength (matrix value) that can extract conspicuous pores as an extraction condition.
  • the feature portion extraction unit 243 can extract only the pore region from the skin image by extracting the feature points that satisfy all the extraction conditions set as described above as the skin feature portions. As will be described later, the extraction condition may be changed to extract the blowout or the like as a skin feature.
  • the statistic calculation unit 244 calculates a statistic for the feature portion extracted by the feature portion extraction unit 243. For example, when pores are extracted as feature portions, the statistic calculation unit 244 calculates the number of pores by measuring the number of extracted feature portions. In addition, the statistic calculation unit 244 calculates an average value of the scales of the extracted feature portions, and obtains a statistic of the pore size from the average value. Further, the statistic calculation unit 244 calculates the average value of the strengths (for example, Hessian values) of the extracted feature parts to obtain the density of the pores. Further, the statistic calculator 244 may calculate not only the average value but also the maximum value, variance, and the like. In addition, classification of pore sizes and colors may be performed, and a class value may be calculated for each class. Further, the statistic calculation unit 244 may calculate the statistic in the same manner not only for pores but also for blowouts and the like. Further, the statistic calculation unit 244 may obtain a ratio of a region having a high melanin index.
  • the analysis result of the feature portion analysis unit 24 is presented to the user.
  • the presentation unit 50 displays the statistics calculated by the feature portion analysis unit 24 on the screen.
  • FIG. 9 is a flowchart showing the feature portion extraction operation.
  • the image processing apparatus 20 acquires a feature amount.
  • the image processing apparatus 20 uses the feature amount calculated using the global luminance information, for example, the polarity relating to the tone of the skin image, the scale representing the pixel region having similar pixel values different from the surroundings, and the intensity (contrast difference).
  • the feature quantity shown is acquired, and the process proceeds to step ST2.
  • step ST2 the image processing apparatus 20 determines whether the polarity is a predetermined polarity.
  • the image processing device 20 proceeds to step ST3.
  • the image processing apparatus 20 proceeds to step ST7 when the feature amount does not indicate the polarity of the feature portion.
  • step ST3 the image processing apparatus 20 determines whether the scale is a predetermined scale.
  • the process proceeds to step ST4.
  • the image processing apparatus 20 proceeds to step ST7 when the feature amount does not indicate a predetermined scale.
  • step ST4 the image processing apparatus 20 determines whether the intensity is a predetermined intensity.
  • the image processing device 20 proceeds to step ST5.
  • the image processing apparatus 20 proceeds to step ST7 when the feature amount does not indicate the predetermined intensity, for example, when the strength indicated by the feature amount is smaller than the contrast difference between the pore portion and the skin portion.
  • step ST5 the image processing apparatus 20 determines that the feature portion. For example, when the pore extraction condition is satisfied in steps ST2 to ST4, the image processing apparatus 20 determines that the feature portion indicates a pore and proceeds to step ST6.
  • step ST6 the image processing apparatus 20 determines whether the feature portion extraction processing has been completed.
  • the image processing apparatus 20 proceeds to step ST7 if a feature amount region that has not been determined whether or not it is a feature portion remains, and ends the feature portion extraction operation if it does not remain.
  • step ST7 the image processing apparatus 20 acquires a new feature amount.
  • the image processing apparatus 20 acquires a feature amount that has not been determined whether or not it is a feature portion, and returns to step ST2.
  • the order of determination of polarity, scale, and intensity is not limited to the order shown in FIG. 9, but may be another order. It is also possible to extract feature parts without determining the strength.
  • the image processing apparatus 20 performs such processing to accurately extract the pore portion from the skin image. Further, when presenting the extraction result of the characteristic part to the presentation unit 50, it is presented in a form that is easy for the user to understand.
  • FIG. 10 shows the relationship between the feature part to be extracted, the light source, and the extraction condition.
  • a white light source is used as the extraction condition.
  • the polarity indicating the characteristics surrounded by the pixels with high luminance and the range of the scale are set to about 0.1 to 0.3 mm.
  • the extraction condition the polarity indicating the characteristics surrounded by the low-luminance pixels and the range of the scale are set to about 0.5 to 1.0 mm.
  • a near ultraviolet light source When detecting clogging of pores, a near ultraviolet light source is used. It is known that the sebum portion emits green light by near-ultraviolet light, and the porferrin portion produced by acne bacteria emits orange light by near-ultraviolet light. Therefore, in the extraction condition, when the skin image is grayscale, the polarity indicating the characteristics surrounded by the low luminance pixels, the polarity indicating green or orange by near ultraviolet light, and the range of the scale is about 0.2 to Set to about 0.5 mm.
  • FIG. 11 illustrates the operation of the presentation unit.
  • FIG. 11A shows a state in which pores are plotted according to size, for example, with respect to a skin image
  • FIG. 11B displays pore size distribution (histogram) by size.
  • pore size distribution histogram
  • C shows a state where pores are plotted with respect to density on the captured image
  • FIG. 11D shows pore density distribution (histogram) for each density.
  • the presentation unit 50 presents the feature portion extraction result in a form that is easy for the user to understand.
  • Second Embodiment> By the way, when the scale and brightness of the stain and the pore are similar, it is difficult to distinguish the stain and the pore. Therefore, in the second embodiment, a case will be described in which melanin that is present in many spots is analyzed, and spots and pores are discriminated using the analysis results.
  • the imaging device 11 When analyzing melanin, the imaging device 11 performs imaging by switching the wavelength of the light source so that melanin can be easily analyzed. For example, as shown in FIG. 12, a red LED 121 -r and a near-infrared LED 121 -ir are further provided in the attachment device 12, and the imaging device 11 switches the light source used for illumination and images the skin.
  • melanin may be analyzed using an image captured by irradiating ultraviolet rays, or melanin may be analyzed using spectral reflectance of the skin.
  • melanin may be analyzed using an image obtained by switching between red light and near infrared light.
  • FIG. 13 shows the configuration of the second embodiment of the image processing apparatus.
  • the image processing apparatus 20 includes a preprocessing unit 21, a luminance information separation unit 22, a melanin analysis unit 23, and a feature portion analysis unit 24.
  • the preprocessing unit 21 acquires a skin image captured using a white light source and performs preprocessing. As in the first embodiment, the preprocessing unit 21 applies contrast enhancement processing to the luminance information of the acquired skin image in order to make a shadow stand out. When noise is conspicuous, noise removal may be performed before contrast enhancement, and when shading is conspicuous, shading correction may be performed before contrast enhancement.
  • the brightness information includes a B (blue) channel signal for a skin image using a white light source, and an R (red) channel signal for a skin image using a red light source and a skin image using a near infrared light source. It is desirable to use it.
  • the luminance information separation unit 22 separates the luminance information obtained by the preprocessing unit 21 into global luminance information and local luminance information.
  • the luminance information separation unit 22 is configured to display global luminance information that is information indicating illumination components and skin structural components included in an image, and local information that indicates a fine pattern of skin such as texture. Separation of luminance information.
  • the melanin analysis unit 23 acquires a skin image captured using a red light source and a skin image captured using a near-infrared light source, and analyzes melanin based on the acquired skin image.
  • FIG. 14 shows the configuration of the melanin analysis unit 23.
  • the melanin analysis unit 23 includes a melanin distribution calculation unit 231 and a melanin index calculation unit 232.
  • the melanin distribution calculating unit 231 calculates an average value Avg std R of luminance information (red component) f std R from a captured image obtained by irradiating a standard diffuse reflector used for calibration with red light. (See equation (8)). Similarly, to calculate the near-infrared intensity information light from the captured image obtained by irradiating the near-infrared region (near-infrared component) f std IR average value Avg std IR standard diffuse reflector (see equation (9)).
  • the melanin distribution Mx is calculated from the luminance information (near infrared component) f in IR and the average values Avg std R and Avg std IR when using a standard diffuse reflector (see formula (10)).
  • Equation (10) “k” is a parameter representing the slope of the equation, and “q” is a parameter representing the intercept of the equation.
  • the melanin index calculation unit 232 normalizes the melanin distribution calculated by the melanin distribution calculation unit 231 and calculates the melanin index.
  • Melanin index calculating unit 232 calculates an input luminance information (red component) f in the average value Avg in R and the input luminance information (near-infrared component) of R f in IR average value Avg in IR (formula (11) , (12)).
  • the average value Avg in R of the input luminance information (red component) f in R the average value Avg in IR of the input luminance information (near infrared component) f in IR , and the average when using a standard diffuse reflector
  • An average melanin amount Mx avg is calculated using the values Avg std R and Avg std IR (formula (13)).
  • Equation (13) “k” is a parameter representing the slope of the equation, and “q” is a parameter representing the intercept of the equation.
  • threshold values Mx_th1 and Mx_th2 are set using the average melanin amount Mx avg (Equations (14) and (15)).
  • “e” is a parameter that defines the melanin distribution Mx with the melanin index in the range of “0” to “1”.
  • the threshold setting method is not limited to the above method, and may be set to a fixed value, for example.
  • the melanin index calculation unit 232 sets threshold values Mx_th1 and Mx_th2, and converts the melanin distribution Mx into the melanin index ID Mx with the conversion characteristics shown in FIG.
  • the feature portion analysis unit 24 calculates a feature amount from the skin image, and extracts a feature portion of the skin based on the calculated feature amount.
  • the feature portion analysis unit 24 includes a feature amount calculation unit 241, a feature portion extraction unit 243, and a statistic calculation unit 244, as in the first embodiment.
  • the feature amount calculation unit 241 calculates a feature amount.
  • the feature amount calculation unit 241 calculates the feature amount using, for example, global luminance information generated by the luminance information separation unit 22.
  • the feature amount calculation unit 241 calculates a scale representing a polarity related to the tone of the skin image as a feature amount and a pixel region having similar pixel values different from the surroundings. Further, the feature amount calculation unit 241 may further calculate an intensity indicating a signal difference between an image region having similar pixel values as a feature amount and the surrounding area.
  • the feature portion extraction unit 243 extracts a feature portion based on the feature amount obtained by the feature amount calculation unit 241. For example, when extracting the pore portion as the feature portion, the feature portion extraction unit 243 sets the Laplacian to “1” as an extraction condition. This is because Laplacian indicates the polarity relating to the gradation of the skin image, and when Laplacian is “1”, it indicates a feature in which black pixels are surrounded by white pixels and matches the feature of pores. In addition, the feature portion extraction unit 243 limits a scale representing a pixel region having a similar pixel value different from the surroundings. It is known that the pore size is about 0.1 mm to 0.3 mm. Therefore, the feature portion extraction unit 243 uses the feature amount scale obtained by the feature amount calculation unit 241 as an extraction condition that corresponds to the pore size.
  • the feature portion extraction unit 243 may limit the strength. For example, a feature that appears to be a conspicuous pore region requires some signal strength (contrast difference) relative to other regions. Therefore, the feature portion extraction unit 243 uses the strength (matrix value) that can extract conspicuous pores as an extraction condition.
  • the feature portion extraction unit 243 determines whether the region is a pore region or a stain region based on the melanin index ID Mx for the extracted feature portion. For example, when the melanin index ID Mx is larger than a predetermined value, it is determined as a spot region, and when it is equal to or smaller than the predetermined value, it is determined as a pore region.
  • the statistic calculation unit 244 calculates a statistic for the feature portion extracted by the feature portion extraction unit 243. For example, when pores are extracted as feature portions by distinguishing them from spots, the statistic calculation unit 244 calculates the number of pores by measuring the number of extracted feature portions. Further, the statistic calculation unit 244 calculates an average value of the scales of the feature portions of the pores, and obtains a statistic of the size of the pores from the average value. Further, the statistic calculation unit 244 calculates the average value of the strengths (for example, Hessian values) of the extracted feature parts to obtain the density of the pores. Further, the statistic calculation unit 244 may obtain a ratio of a region having a high melanin index.
  • the analysis result of the feature portion analysis unit 24 is presented to the user.
  • the presentation unit 50 displays the statistics calculated by the feature portion analysis unit 24 on the screen.
  • FIG. 16 is a flowchart showing the feature portion extraction operation.
  • the image processing apparatus 20 acquires a feature amount.
  • the image processing apparatus 20 indicates a feature amount calculated using luminance information, for example, a polarity related to the tone of a skin image, a scale representing a pixel region having similar pixel values different from the surroundings, and intensity (contrast difference).
  • luminance information for example, a polarity related to the tone of a skin image, a scale representing a pixel region having similar pixel values different from the surroundings, and intensity (contrast difference).
  • luminance information for example, a polarity related to the tone of a skin image, a scale representing a pixel region having similar pixel values different from the surroundings, and intensity (contrast difference).
  • luminance information for example, a polarity related to the tone of a skin image, a scale representing a pixel region having similar pixel values different from the surroundings, and intensity (contrast difference).
  • luminance information for example, a
  • step ST12 the image processing apparatus 20 determines whether the polarity is a predetermined polarity.
  • the image processing device 20 proceeds to step ST13.
  • the image processing apparatus 20 proceeds to step ST18 when the feature amount does not indicate the polarity of the feature portion.
  • step ST13 the image processing apparatus 20 determines whether the scale is a predetermined scale.
  • the image processing apparatus 20 proceeds to step ST14.
  • the image processing apparatus 20 proceeds to step ST18 when the feature amount does not indicate a predetermined scale.
  • step ST14 the image processing apparatus 20 determines whether the intensity is a predetermined intensity.
  • the image processing device 20 proceeds to step ST15.
  • the image processing apparatus 20 proceeds to step ST18 when the feature amount does not indicate the predetermined intensity, for example, when the strength indicated by the feature amount is smaller than the contrast difference between the pore portion and the skin portion.
  • step ST15 the image processing apparatus 20 determines whether the melanin index is equal to or less than a predetermined value.
  • the image processing device 20 proceeds to step ST16 when the melanin index of the characteristic portion is equal to or smaller than the predetermined value, and proceeds to step ST18 when the melanin index is larger than the predetermined value.
  • step ST16 the image processing apparatus 20 determines that it is a characteristic part.
  • the image processing apparatus 20 satisfies the pore extraction condition in, for example, step ST12 to step ST14. If the melanin index is less than or equal to a predetermined value in step ST15, the image processing apparatus 20 determines that the feature portion indicates a pore and step ST17. Proceed to If the melanin index is larger than a predetermined value, it may be determined as a feature portion showing a spot and the process may proceed to step ST18.
  • step ST17 the image processing apparatus 20 determines whether the feature portion extraction processing has been completed.
  • the image processing apparatus 20 proceeds to step ST18 if a feature amount region that has not been determined whether or not it is a feature portion remains, and ends the feature portion extraction operation if it does not remain.
  • step ST18 the image processing apparatus 20 acquires a new feature amount.
  • the image processing apparatus 20 acquires a feature amount that has not been determined whether or not it is a feature portion, and returns to step ST12.
  • the order of determination of polarity, scale, and intensity is not limited to the order shown in FIG. 16, but may be another order. It is also possible to extract feature parts without determining the strength.
  • the image processing apparatus 20 can distinguish pores and spots by performing such processing, and accurately extract pores.
  • the region having a high melanin index may be displayed in a different color, and the statistic calculation unit 244 You may show the ratio of the area
  • pores and spots can be distinguished using melanin analysis results, and pores can be extracted with high accuracy. Further, since pores and spots can be distinguished, the state of pores and spots can be presented with high accuracy.
  • FIG. 17 shows the configuration of the third embodiment of the image processing apparatus.
  • the image processing apparatus 20 includes a preprocessing unit 21, a luminance information separation unit 22, and a feature portion analysis unit 24.
  • the pre-processing unit 21 acquires a skin image and performs pre-processing. As in the first embodiment, the preprocessing unit 21 applies contrast enhancement processing to the luminance information of the acquired skin image in order to make a shadow stand out. When noise is conspicuous, noise removal may be performed before contrast enhancement, and when shading is conspicuous, shading correction may be performed before contrast enhancement.
  • the luminance information separation unit 22 separates the luminance information obtained by the preprocessing unit 21 into global luminance information and local luminance information.
  • the luminance information separation unit 22 is configured to display global luminance information that is information indicating illumination components and skin structural components included in an image, and local information that indicates a fine pattern of skin such as texture. Separation of luminance information.
  • the feature portion analysis unit 24 calculates a feature amount from the skin image, and analyzes the feature portion of the skin based on the calculated feature amount. As shown in FIG. 18, the feature portion analysis unit 24 includes a feature amount calculation unit 241, a position alignment unit 242, a feature portion extraction unit 243, and a statistic calculation unit 244.
  • the feature amount calculation unit 241 calculates a feature amount.
  • the feature amount calculation unit 241 calculates the feature amount using, for example, global luminance information generated by the luminance information separation unit 22.
  • the feature amount calculation unit 241 calculates a scale representing a polarity related to the tone of the skin image as a feature amount and a pixel region having similar pixel values different from the surroundings. Further, the feature amount calculation unit 241 may further calculate an intensity indicating a signal difference between an image region having similar pixel values as a feature amount and the surrounding area.
  • the feature amount calculation unit 241 calculates a second feature amount used for feature portion matching in order to align the past skin image and the current skin image.
  • the feature quantity calculation unit 241 calculates, for example, a feature quantity indicating the polarity of intensity change as the second feature quantity.
  • a square area centered on the characteristic part for example, a “20s ⁇ 20s” area is divided into “4 ⁇ 4” sub-areas and rotated by an orientation angle.
  • the gradient vector is obtained by dividing the sub-region into four and creating HaarWavelets (2s) of the same size.
  • a four-dimensional vector ( ⁇ dx, ⁇ dy, ⁇
  • This four-dimensional vector has a positive gradient direction when the gradient in the x direction is large and the absolute value thereof is also large.
  • the gradient in the x direction is small and its absolute value is large.
  • the four-dimensional vector is information indicating the polarity of the intensity change. Accordingly, a four-dimensional vector is obtained from the 16 sub-regions, and 64 feature amounts are used as the second feature amount.
  • the feature amount calculation unit 241 stores global luminance information and the second feature amount calculated from this information so that alignment with a subsequently captured skin image can be performed.
  • the information storage unit 25 stores global luminance information and a second feature amount calculated from this information.
  • the information storage unit 25 stores a skin image, a pre-processed skin image, or global luminance information, and performs the above-described processing by the feature amount calculation unit 241 or the like to calculate a second feature amount. May be output to the alignment unit 242.
  • Alignment unit 242 performs matching of the feature portions of the past skin image and the current skin image, and detects a pair of feature portions corresponding to each other.
  • a matching method for example, a method such as the nearest linear search may be used.
  • the registration unit 242 performs projective transformation or the like and performs registration between a new skin image and a past skin image. For example, a new skin image is matched with the position of a past skin image by obtaining a homography matrix from a pair of feature parts and performing projective transformation.
  • the alignment unit 242 moves the imaging range in a direction in which more pairs of feature portions are found based on the positions of feature point portions that are paired when the number of feature portion pairs found by matching is equal to or less than a predetermined number. Present advice as you do.
  • the position of the corresponding feature portion in the new skin image is biased to the left of the screen relative to the position in the past skin image
  • the position of the corresponding feature portion is the past skin image and the current skin image.
  • the feature portion extraction unit 243 extracts a feature portion based on the feature amount obtained by the feature amount calculation unit 241. For example, when extracting the pore portion as the feature portion, the feature portion extraction unit 243 sets the Laplacian to “1” as an extraction condition. This is because Laplacian indicates the polarity relating to the gradation of the skin image, and when Laplacian is “1”, it indicates a feature in which black pixels are surrounded by white pixels and matches the feature of pores. In addition, the feature portion extraction unit 243 limits a scale representing a pixel region having a similar pixel value different from the surroundings. It is known that the pore size is about 0.1 mm to 0.3 mm. Therefore, the feature portion extraction unit 243 uses the feature amount scale obtained by the feature amount calculation unit 241 as an extraction condition that corresponds to the pore size.
  • the feature portion extraction unit 243 may limit the strength. For example, a feature that appears to be a conspicuous pore region requires some signal strength (contrast difference) relative to other regions. Therefore, the feature portion extraction unit 243 uses the strength (matrix value) that can extract conspicuous pores as an extraction condition.
  • the feature portion extraction unit 243 can extract only the pore region from the skin image by extracting the feature points that satisfy all the extraction conditions set as described above as the skin feature portions. As will be described later, the extraction condition may be changed to extract the blowout or the like as a skin feature.
  • the feature portion extraction unit 243 extracts feature points such as skin pores and pimples by extracting feature points with the polarity and scale related to the gradation of the skin image.
  • the statistic calculation unit 244 calculates a statistic for the feature portion extracted by the feature portion extraction unit 243. For example, when pores are extracted as feature portions, the statistic calculation unit 244 calculates the number of pores by measuring the number of extracted feature portions. In addition, the statistic calculation unit 244 calculates an average value of the scales of the extracted feature portions, and obtains a statistic of the pore size from the average value. Further, the statistic calculation unit 244 calculates the average value of the strengths (for example, Hessian values) of the extracted feature parts to obtain the density of the pores.
  • the strengths for example, Hessian values
  • the analysis result of the feature portion analysis unit 24 is presented to the user.
  • the presentation unit 50 displays the statistics calculated by the feature portion analysis unit 24 on the screen.
  • FIG. 19 is a flowchart showing the operation of the third embodiment.
  • the image processing apparatus 20 acquires a skin image.
  • the image processing device 20 acquires the skin image generated by the imaging device 11, and proceeds to step ST22.
  • step ST22 the image processing apparatus 20 performs preprocessing.
  • the image processing apparatus 20 performs a contrast enhancement process or the like to make the shade information more prominent with respect to the luminance information of the acquired skin image, and proceeds to step ST23.
  • step ST23 the image processing apparatus 20 separates the luminance information.
  • the image processing apparatus 20 separates the luminance information that has been preprocessed into global luminance information and local luminance information, and proceeds to step ST24.
  • step ST24 the image processing apparatus 20 calculates a feature amount.
  • the image processing apparatus 20 uses the global luminance information to calculate, as a feature amount, a scale representing a polarity related to the tone of the skin image and a pixel region having similar pixel values different from the surroundings, and proceeds to step ST25. Further, the image processing apparatus 20 may further calculate an intensity indicating a signal difference between an image region having a similar pixel value and the periphery.
  • step ST25 the image processing apparatus 20 determines whether or not the number of feature pairs exceeds a predetermined number.
  • the image processing device 20 determines whether or not the number of pairs of feature portions detected from the past skin image and the corresponding feature portions in the current skin image is greater than a predetermined number. If the number is less than the predetermined number, the process proceeds to step ST26. If the number is larger than the predetermined number, the process proceeds to step ST27.
  • step ST26 the image processing apparatus 20 presents advice.
  • the image processing device 20 presents, for example, advice on the moving direction of the imaging range on the presentation unit 50 so that the position of the pair of feature portions is approximately the same in the past skin image and the skin image generated by the imaging device 11. And return to step ST21.
  • step ST27 the image processing apparatus 20 calculates a homography matrix. Since the image processing device 20 matches the position of the past skin image and the skin image generated by the imaging device 11, the image processing device 20 is a homolog indicating the correspondence relationship between the past skin image and the skin image generated by the imaging device 11. The graphic matrix is calculated and the process proceeds to step ST28.
  • step ST28 the image processing apparatus 20 performs alignment.
  • the image processing device 20 performs projective transformation using the calculated homography matrix, matches the position of the past skin image and the skin image generated by the imaging device 11, and ends the processing.
  • the image processing apparatus 20 performs such a process, aligns the images so that the corresponding feature portions can be easily compared between the past skin image and the skin image generated by the imaging device 11, and the detection result. Present.
  • FIG. 20 illustrates the operation of the presentation unit.
  • 20A shows a state in which, for example, pores are plotted according to size with respect to a past skin image
  • FIG. 20B shows a pore size distribution (histogram) in the past skin image.
  • FIG. 20C shows a state in which pores are plotted by size, for example, on the skin image newly generated by the imaging apparatus 11, and
  • FIG. 20D shows the newly generated skin.
  • the pore size distribution (histogram) in the image is displayed by size.
  • size of a pore you may compare by the number of pores, the density of a pore, and may compare by all of them.
  • FIG. 21 exemplifies advice when the number of feature part pairs is a predetermined number or less.
  • the detection result of the past skin image and the detection result of the new skin image are displayed, and further, the advice of the moving direction of the imaging range is performed so that the skin image is substantially in the same position. Therefore, the past skin image and the current skin image can be easily aligned.
  • the past skin condition and the current skin condition can be easily compared, and how the various advices and the like are obtained. Can be easily and accurately confirmed.
  • the series of processes described in the specification can be executed by hardware, software, or a combined configuration of both.
  • a program in which a processing sequence is recorded is installed and executed in a memory in a computer incorporated in dedicated hardware.
  • the program can be installed and executed on a general-purpose computer capable of executing various processes.
  • the program can be recorded in advance on a hard disk or ROM (Read Only Memory) as a recording medium.
  • the program can be temporarily or permanently stored on a removable recording medium such as a flexible disk, CD-ROM (Compact Disc Read Only Memory), MO (Magneto optical disc), DVD (Digital Versatile Disc), magnetic disk, semiconductor memory card, etc. Can be stored (recorded).
  • a removable recording medium can be provided as so-called package software.
  • the program may be transferred from the download site to the computer wirelessly or by wire via a network such as a LAN (Local Area Network) or the Internet.
  • the computer can receive the program transferred in this way and install it on a recording medium such as a built-in hard disk.
  • the image processing apparatus may have the following configuration.
  • a feature amount calculating unit that calculates, as a feature amount, a polarity relating to the gradation of a skin image and a scale indicating an image region having a similar pixel value different from the surroundings;
  • An image processing apparatus comprising: a feature portion extraction unit that extracts a feature portion of the skin image based on the feature amount calculated by the feature amount calculation unit.
  • a luminance information separation unit that performs luminance information separation processing on the skin image and acquires global luminance information, The image processing apparatus according to (1), wherein the feature amount calculation unit calculates the feature amount using the global luminance information acquired by the luminance information separation unit.
  • the image processing device calculates, as the feature amount, an intensity indicating a signal difference between the image region having the similar pixel value and the periphery.
  • the feature portion extraction unit performs feature portion extraction using the feature amount calculated by the feature amount calculation unit and the analysis result obtained by the melanin analysis unit.
  • the feature amount calculation unit calculates a second feature amount indicating the polarity of intensity change,
  • the image alignment unit performs feature part matching using the second feature amount, and aligns the skin image so that corresponding feature parts match in the first and second skin images ( The image processing apparatus according to any one of 1) to (4).
  • (6) Using a past image as the first skin image and a current image as the second skin image, When the number of corresponding feature portions is equal to or less than a predetermined number, the image alignment unit is configured such that the position of the corresponding feature portion in the second skin image corresponds to the position of the corresponding feature portion in the first skin image.
  • the image processing apparatus which presents an advice for moving the imaging range so that (7)
  • the image processing apparatus according to any one of (1) to (6), wherein the feature part extraction unit extracts at least one of pores, blowouts, spots, and pores as the feature parts.
  • the feature portion extraction unit extracts at least one of pores, blowouts, and spots from a skin image captured using white light based on the feature amount calculated by the feature amount calculation unit,
  • the image processing apparatus according to (7), wherein clogging of pores is extracted from a skin image captured using light based on the feature amount calculated by the feature amount calculation unit.
  • the image processing apparatus according to any one of (1) to (8), further including an amount calculation unit.
  • the skin image is an image in which surface reflection of the skin is excluded by making the polarizing filter provided for the light source and the imaging unit orthogonal to each other. The image processing apparatus described.
  • the polarity indicating the tone of the skin image and the scale indicating the image area of the similar pixel value different from the surroundings are calculated as the feature amount, A feature portion of the skin image is extracted based on the feature amount. For this reason, it becomes possible to accurately detect skin pores, blowouts, and the like as characteristic portions, and it is possible to perform various advices and the like more accurately according to the state of the skin. Therefore, it is suitable for an electronic device having a skin imaging function, for example, a digital camera, a portable terminal device, an information processing device that provides various services via a network, and the like.
  • DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Image processing system 11 ... Imaging device 12 ... Attached device 15, 16 ... Information processing device 20 ; Image processing device 21 ... Pre-processing part 22 ... Luminance information separation part DESCRIPTION OF SYMBOLS 23 ... Melanin analysis part 24 ... Feature part analysis part 25 ... Information storage part 50 ... Presentation part 111 ... Lens barrel 112 ... Imaging part 113 ... Polarizing filter 121 ... Light source 231 ... Melanin distribution calculation unit 232 ... Melanin index calculation unit 241 ... Feature amount calculation unit 242 ... Positioning unit 243 ... Feature part extraction unit 244 ... Statistics amount calculation unit

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Abstract

　特徴量算出部２４１では、肌画像の階調に関する極性と、周辺とは異なる類似した画素値の画像領域を示すスケールが特徴量として算出される。特徴部分抽出部２４３は、予め設定された抽出条件を満たす特徴量の抽出を行い、特徴部分として毛穴、吹出物、シミの少なくとも何れかを抽出する。また、肌の表面反射が除外されている肌画像を用いるようにして、この肌画像に対して輝度情報分離処理を行い肌の構造成分を示すグローバル輝度情報を取得して、このグローバル輝度情報を用いて特徴量の算出が行われる。このため、肌画像から例えば毛穴や吹出物等の特徴部分を精度よく検出することができる。

Description

画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび画像処理システム
　この技術は、画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび画像処理システムに関し、肌画像から特徴部分を精度よく検出できるようにする。
　従来、肌についてのカンセリング等では、ユーザの肌について種々の測定を行い、測定結果に基づいて種々のアドバイスが行われている。例えば、毛穴のサイズを測定して、毛穴のサイズに応じて化粧品を選択したり、毛穴を小さくする治療等における治療効果の確認が行われている。
　毛穴の測定は、例えば特許文献１では、原画像から平滑画像を減算して、減算後の画像に対して二値化を行うことで毛穴を示す領域と他の領域に分割して、毛穴を示す領域の数やサイズ等が測定されている。
特開平７－５５４４７号公報
　ところで、原画像から平滑化画像を減算した画像には、毛穴を検出する上で阻害要因となるエッジ成分やキメ成分などが含まれることが予想される。したがって、減算後の画像に対して二値化を行った場合に、毛穴を示す領域とエッジ成分やキメ成分を示す領域を区別できず、肌における特徴部分である毛穴を精度よく検出することができないおそれがある。
　また、肌についての測定では、特徴部分として毛穴に限らずニキビ等の吹出物の検出も行えるようにすれば、種々のアドバイス等を肌の状態に応じてより的確に行うことが可能となる。
　そこで、この技術では肌画像から特徴部分を精度よく検出できる画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび画像処理システムを提供することを目的とする。
　この技術の第１の側面は、肌画像の階調に関する極性と、周辺とは異なる類似した画素値の画像領域を示すスケールを、特徴量として算出する特徴量算出部と、前記特徴量算出部で算出された特徴量に基づき、前記肌画像の特徴部分を抽出する特徴部分抽出部とを備える画像処理装置にある。
　この技術においては、例えば光源と撮像部に対して設けられた偏光フィルタを直交関係とすることで肌の表面反射が除外されている肌画像に対して、輝度情報分離処理が行われて肌の構造成分を示すグローバル輝度情報が取得される。このグローバル輝度情報を用いて特徴量の算出が行われる。特徴量としては、例えば肌画像の階調に関する極性と、周辺とは異なる類似した画素値の画像領域を示すスケールが算出される。また、類似した画素値の画像領域と周辺との信号差を示す強度を特徴量としてさらに算出してもよい。このような特徴量に基づき、肌画像の特徴部分例えば毛穴、吹出物、シミ、毛穴のつまりの少なくとも何れかが抽出される。また、予め設定された抽出条件を満たす特徴量である特徴部分の抽出結果に基づき統計量の算出が行われて、特徴部分の数と大きさと色の濃さの少なくとも何れかに関する情報が生成される。
　さらに、メラニンの解析を行うメラニン解析部が設けられて、肌画像に基づいて算出された特徴量と、肌画像のメラニン解析結果を用いて特徴部分の抽出が行われる。例えば、白色光を用いて撮像された肌画像に基づいて算出された特徴量と、赤色光と近赤外光、または紫外光を用いて撮像された肌画像等のメラニン解析結果を用いて特徴部分の抽出が行われる。また、特徴部分が一致するように例えば過去の肌画像と現在の肌画像の位置合わせを行う画像位置合わせ部が設けられて、強度変化の極性を示す第２特徴量を用いた特徴部分のマッチングによって、過去の肌画像と現在の肌画像において対応する特徴部分が一致するように肌画像の位置合わせが行われる。また、対応する特徴部分の数が所定数以下である場合、現在の肌画像において対応する特徴部分の位置が、過去の肌画像において対応する特徴部分の位置となるように撮像範囲を移動させるためのアドバイスの提示が行われる。
　この技術の第２の側面は、肌画像の階調に関する極性と、周辺とは異なる類似した画素値の画像領域を示すスケールを、特徴量として算出する工程と、前記算出された特徴量に基づき、前記肌画像の特徴部分を抽出する工程とを含む画像処理方法にある。
　この技術の第３の側面は、肌画像の処理をコンピュータで実行させるプログラムであって、肌画像の階調に関する極性と、周辺とは異なる類似した画素値の画像領域を示すスケールを、特徴量として算出する手順と、前記算出された特徴量に基づき、前記肌画像の特徴部分を抽出する手順とを前記コンピュータで実行させるプログラムにある。
　なお、本技術のプログラムは、例えば、様々なプログラム・コードを実行可能な汎用コンピュータに対して、コンピュータ可読な形式で提供する記憶媒体、通信媒体、例えば、光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなどの記憶媒体、あるいは、ネットワークなどの通信媒体によって提供可能なプログラムである。このようなプログラムをコンピュータ可読な形式で提供することにより、コンピュータ上でプログラムに応じた処理が実現される。
　この技術の第４の側面は、撮像装置と情報処理装置を用いて構成される画像処理システムにおいて、前記撮像装置には、肌画像を生成する撮像部を設け、前記撮像装置または情報処理装置の何れかに、前記肌画像の階調に関する極性と、周辺とは異なる類似した画素値の画像領域を示すスケールを、特徴量として算出する特徴量算出部と、前記特徴量算出部で算出された特徴量に基づき、前記肌画像の特徴部分を抽出する特徴部分抽出部と、前記特徴部分の提示を行う提示部とを設けた画像処理システムにある。
　この技術によれば、肌画像の階調に関する極性と、周辺とは異なる類似した画素値の画像領域を示すスケールを、特徴量として算出して、この特徴量に基づき肌画像の特徴部分が抽出される。したがって、肌の毛穴や吹出物等を特徴部分として精度よく検出することができるようになり、種々のアドバイス等を肌の状態に応じてより的確に行うことが可能となる。なお、本明細書に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものでは無く、また付加的な効果があってもよい。
画像処理システムの構成を例示した図である。 撮像装置の構成を簡略化して示した図である。 付属装置の光源を例示した図である。 撮像時の撮像装置の位置を示した図である。 画像処理装置の第１の実施の形態の構成を示す図である。 関数Ｃを例示した図である。 ブレンド比ＢＲs，ＢＲMを例示した図である。 特徴部分解析部の構成を示す図である。 特徴部分の抽出動作を示すフローチャートである。 検出する特徴部分と光源および特徴部分の抽出条件の関係を示す図である。 提示部の動作を例示した図である。 付属装置の光源を例示した図である。 画像処理装置の第２の実施の形態の構成を示す図である。 メラニン解析部の構成を示す図である。 メラニン分布Ｍｘをメラニン指数ＩＤMxに変換する変換特性を示す図である。 特徴部分の抽出動作を示すフローチャートである。 画像処理装置の第３の実施の形態の構成を示す図である。 特徴部分解析部の構成を示す図である。 第３の実施の形態の動作を示すフローチャートである。 提示部の動作を例示した図である。 特徴部分のペアが所定数以下である場合のアドバイスを例示した図である。
　以下、本技術を実施するための形態について説明する。なお、説明は以下の順序で行う。
　１．画像処理システム
　２．第１の実施の形態
　　２－１．第１の実施の形態の構成
　　２－２．第１の実施の形態の動作
　３．第２の実施の形態
　　３－１．第２の実施の形態の構成
　　３－２．第２の実施の形態の動作
　４．第３の実施の形態
　　４－１．第３の実施の形態の構成
　　４－２．第３の実施の形態の動作
　＜１．画像処理システム＞
　図１は、本技術の画像処理システムの構成を例示している。画像処理システム１０は、撮像機能を有する機器（以下「撮像装置」という）１１や情報処理装置１５，１６等を用いて構成されている。撮像装置１１と情報処理装置（例えばパーソナルコンピュータ装置等）１５は、有線または無線の伝送路を介して直接接続可能とされている。また、撮像装置１１と情報処理装置（例えばサーバ装置等）１６は、公衆通信網のネットワーク等を介して接続可能とされている。
　撮像装置１１は、肌の撮像画像を生成する撮像部１１２を備えている。撮像装置１１または情報処理装置１５，１６の何れかには、肌の特徴部分を検出する画像処理装置２０が設けられている。画像処理装置２０は、特徴量算出部と特徴部分抽出部を有している。特徴量算出部は、肌の撮像画像（以下「肌画像」という）から階調に関する極性と、周辺とは異なる類似した画素値をもつ画素領域を表すスケールを、特徴量として算出する。特徴部分抽出部は、算出された特徴量に基づき肌の特徴部分の抽出を行う。さらに、撮像装置１１または情報処理装置１５，１６の何れかには、肌の特徴部分の抽出結果を提示する提示部５０が設けられている。なお、画像処理装置２０で肌の特徴部分の検出に用いる肌画像は、撮像部１１２から出力される肌画像に限らず、撮像部１１２で生成されて記録媒体等に記憶されている肌画像でもよい。
　＜２．第１の実施の形態＞
　第１の実施の形態では、画像処理装置２０によって肌画像から毛穴等の特徴部分を検出する場合について説明する。
　図２は、肌を撮像する撮像装置の構成を簡略化して示している。なお、図２の（Ａ）は撮像装置１１の正面図、図２の（Ｂ）は撮像装置１１の側面図である。撮像装置１１の鏡胴１１１の先端には、付属装置１２が設けられている。また、付属装置１２は、鏡胴１１１と一体に構成されていてもよく、鏡胴１１１に対して着脱可能に構成されていてもよい。付属装置１２には、図３の（Ａ）に示すように、照明部を構成する複数の光源１２１（例えばＬＥＤ（Light Emitting Diode）1～ＬＥＤn）がリング状に配されている。光源としては白色ＬＥＤが好ましい。肌表面反射成分を除外して内部反射成分の肌画像を得る場合、図３の（Ｂ）に示すように、所定の偏光面の偏光フィルタを設けた白色ＬＥＤ１２１-1と、所定の偏光面に対して例えば偏光面が直交している偏光フィルタが設けた白色ＬＥＤ１２１-2を設ける。さらに、光源として図３の（Ｃ）に示すように近紫外光ＬＥＤ１２１-vを用いることで、特徴部分として毛穴のつまりを検出してもよい。
　付属装置１２が設けられた撮像装置１１は、例えば図４に示すように、肌に密着されて肌画像の撮像を行う。また、偏光フィルタが設けられた光源を用いる場合、撮像部１１２までの光路上に、所定の偏光面に対して偏光面が直交している偏光フィルタ１１３を設ける。このように偏光フィルタを設けることで、白色ＬＥＤ１２１-1を点灯させて撮像を行うと、肌表面反射成分をカットした画像を得ることができ、白色ＬＥＤ１２１-2を点灯させて撮像を行うと肌表面反射成分がカットされていない画像を得ることができる。
　［２－１．第１の実施の形態の構成］
　図５は、画像処理装置の第１の実施の形態の構成を示している。画像処理装置２０は、前処理部２１、輝度情報分離部２２、特徴部分解析部２４を有している。
　前処理部２１は、肌画像を取得して前処理を行う。前処理部２１は、取得した肌画像の輝度情報に対して、より陰影を際立たせるためにコントラスト強調処理を適用する。コントラスト強調処理の方法としては、例えばヒストグラムイコライゼーション処理を用いる。また、ノイズが目立つ場合にはコントラスト強調の前にノイズ除去を行ってもよく、シェーディングが目立つ場合にはコントラスト強調の前にシェーディング補正を行ってもよい。
　輝度情報分離部２２は、前処理部２１で求めた輝度情報をグローバル輝度情報とローカル輝度情報に分離する。グローバル輝度情報とは画像に含まれる照明成分や、肌の構造成分を示す情報である。また、ローカル輝度情報は、肌理などの肌の細かな模様を示す情報である。
　輝度情報の分離は、例えば、入力輝度情報に対して低域通過処理を行いグローバル輝度情報を分離してもよく、特開２００９－９８９２５号公報に開示された分離方法を用いてもよい。この分離方法では、取得した輝度情報（入力輝度情報）ｆin Wに対して低域通過フィルタ処理を行い、輝度情報ｆG'を生成する（式（１）参照）。また、入力輝度情報ｆin Wと輝度情報ｆG'との差分における小振幅成分のみをローカル輝度情報ｆL Wとする。この際、エッジ強度が高い部分で単純な低域通過フィルタ処理を行うと、強いエッジがローカル輝度情報に含まれる。したがって、高振幅の成分を抑制する関数Ｃを用いて小振幅成分のみを抽出してローカル輝度情報ｆL Wを生成する（式（２）参照）。さらに、入力輝度情報ｆin Wとローカル輝度情報ｆL Wとの差分を算出してグローバル輝度情報ｆG Wを生成する（式（３）参照）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　図６は関数Ｃを例示している。関数Ｃでは、振幅が「ｉ＿ｍｉｎ～ｉ＿ｍａｘ」の範囲に含まれない信号に対して、振幅を抑制する処理が行われる。なお、図６の（Ａ）乃至（Ｄ）は、振幅の抑制の特性が相違した関数Ｃを例示している。
　さらに、他の分離方法としては、通過周波数帯域の異なる複数の低域通過フィルタを用いて、入力輝度情報とフィルタ処理後の各輝度情報との差分に対してそれぞれ関数Ｃを用いて振幅の制限を行う。この振幅制限後の輝度情報を統合したローカル輝度情報を用いて、グローバル輝度情報を生成することもできる。
　例えば、通過周波数帯域の異なる３つの低域通過フィルタを用いて、入力輝度情報ｆin Wの低域通過フィルタ処理を行い、輝度情報ｆG'を生成する（式（４）参照）。なお、式（４）（５）において、Ｓ，Ｍ，Ｌは、低域通過フィルタのタップ数を示しており、この順番に低域通過フィルタの帯域が狭帯域となる。次に、関数Ｃを用いて、入力輝度情報ｆin Wと輝度情報ｆGj Wとの差分から小振幅成分のみを抽出して輝度情報ｆLj Wを生成する（式（５）参照）。さらにエッジ強度に応じたブレンド比ＢＲs，ＢＲMを用いて輝度情報ｆLj Wの統合を行い、ローカル輝度情報ｆL Wを生成する（式（６）参照）。このようにして生成したローカル輝度情報ｆL Wを用いて式（３）からグローバル輝度情報ｆG Wを生成してもよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　図７は、ブレンド比ＢＲs，ＢＲMを例示している。エッジ強度が強い場合、ブレンド比ＢＲsとブレンド比ＢＲMの両方の比率が高くなっている。エッジ強度が中間の場合には、ブレンド比ＢＲsよりもブレンド比ＢＲMの比率が高くなっている。エッジ強度が弱い場合には、ブレンド比ＢＲsとブレンド比ＢＲMの両方の比率が低くなっている。
　なお、輝度情報の分離は、上記の方法に限定されるものではなく、例えばバイラテラルフィルタなどの既知のエッジ保存型平滑化フィルタを低域通過フィルタとして適用してもよい。
　特徴部分解析部２４は、肌画像から特徴量を算出して、算出された特徴量に基づき肌の特徴部分の解析を行う。図８は、特徴部分解析部２４の構成を示している。特徴部分解析部２４は、特徴量算出部２４１と特徴部分抽出部２４３と統計量算出部２４４を有している。
　特徴量算出部２４１は、特徴量を算出する。特徴量算出部２４１は、例えば輝度情報分離部２２で生成されたグローバル輝度情報を用いて特徴量を算出する。特徴量算出部２４１は、特徴量として肌画像の階調に関する極性、および周辺とは異なる類似した画素値をもつ画素領域を表すスケールを算出する。さらに、特徴量算出部２４１は、特徴量として類似した画素値の画像領域と周辺との信号差を示す強度をさらに算出してもよい。
　次に、特徴量の算出について説明する。特徴点の算出は、画像の特徴抽出手法を利用して行う。画像の特徴抽出手法では、ＳＵＲＦ（Speeded Up Robust Feature）やＳＩＦＴ（Scale Invariant Feature Transform）等の手法が知られている。
　例えばＳＵＲＦ（Speeded Up Robust Feature）では、画像中の特徴点（白丸、黒丸）を次のように選ぶ。具体的には、Hessian行列の行列値が極大となる点を、ガウス関数の標準偏差σを変えて探索して、画像中の特徴点を検出する。Hessian行列の行列値の算出では、高速化のために近似フィルタを用いた式（７）の演算が行われる。なお、式（７）において、Dxx，Dyy，Dxyは、box filterを用いて算出したHessian行列の成分であるガウス２次導関数による画像の畳込みを示している。また、フィルタサイズはガウシアンの標準偏差に相当しており、例えば９×９のフィルタサイズはσ＝１．２に相当している。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 　
　特徴量算出部２４１は、周辺とは異なる類似した画素値をもつ画素領域を表すスケール、すなわち式（７）で算出された行列値が極大となるスケールを特徴量として算出する。また、特徴量算出部２４１は、肌画像の階調に関する極性すなわち特徴量を算出した特徴点のラプラシアンの値を特徴量とする。さらに、特徴量算出部２４１は、類似した画素値の画像領域と周辺との信号差を示す強度、例えば式（７）で算出された行列値の極大値を特徴量に含めてもよい。なお、特徴量算出部２４１は、上述の他の特徴抽出手法を用いて特徴量の算出を行うようにしてもよい。
　特徴部分抽出部２４３は、特徴量算出部２４１で求めた特徴量に基づき特徴部分を抽出する。特徴部分抽出部２４３は、例えば特徴部分として毛穴部分を抽出する場合、ラプラシアンが「１」であることを抽出条件とする。ラプラシアンは肌画像の階調に関する極性を示しており、ラプラシアンが「１」の場合、黒画素が白画素に囲まれている特徴を示しており、毛穴の特徴と合致するからである。また、特徴部分抽出部２４３は、周辺とは異なる類似した画素値をもつ画素領域を表すスケールを限定する。毛穴の大きさは０．１ｍｍから０．３ｍｍ程度であることが知られている。したがって、特徴部分抽出部２４３は、特徴量算出部２４１で求めた特徴量のスケールが毛穴の大きさに相当することを抽出条件とする。
　また、特徴部分抽出部２４３は、強度を限定してもよい。例えば、目立つ毛穴の領域と思われる特徴には、他の領域に対してある程度の信号の強度（コントラスト差分）が必要である。したがって、特徴部分抽出部２４３は、目立つ毛穴等を抽出できる強度（行列値）を抽出条件とする。
　特徴部分抽出部２４３は、上述のように設定した抽出条件を全て満たす特徴点を肌の特徴部分として抽出することで、肌画像から毛穴の領域だけを抽出することが可能となる。なお、後述するように抽出条件を変更して、吹出物等を肌の特徴部分として抽出してもよい。
　統計量算出部２４４は、特徴部分抽出部２４３で抽出した特徴部分に対して、統計量を算出する。例えば特徴部分として毛穴を抽出した場合、統計量算出部２４４は、抽出した特徴部分の数を計測して毛穴の数を算出する。また、統計量算出部２４４は、抽出した特徴部分のスケールの平均値を算出して、この平均値から毛穴の大きさの統計量を求める。さらに、統計量算出部２４４は、抽出した特徴部分の強さ（例えばHessian値）の平均値を算出して毛穴の濃さとする。また、統計量算出部２４４は、平均値に限らず最大値や分散等も算出してもよい。また、毛穴の大きさや色の階級分けを行い、階級毎に階級値を算出してもよい。また、統計量算出部２４４は、毛穴に限らず吹出物等についても同様に統計量の算出を行ってもよい。さらに、統計量算出部２４４は、メラニン指数の高い領域の割合を求めるようにしてもよい。
　撮像装置１１や情報処理装置１５等に設けられた提示部５０では、特徴部分解析部２４の解析結果をユーザに提示する。例えば、提示部５０は、特徴部分解析部２４で算出された統計量等を画面上に表示する。
　［２－２．第１の実施の形態の動作］
　次に、画像処理装置の第１の実施の形態の動作について説明する。図９は、特徴部分の抽出動作を示すフローチャートである。ステップＳＴ１で画像処理装置２０は特徴量を取得する。画像処理装置２０は、グローバル輝度情報を用いて算出された特徴量、例えば肌画像の階調に関する極性、周辺とは異なる類似した画素値をもつ画素領域を表すスケール、および強度（コントラスト差分）を示す特徴量を取得してステップＳＴ２に進む。
　ステップＳＴ２で画像処理装置２０は、所定の極性であるか判別する。画像処理装置２０は、特徴量が抽出する特徴部分の極性を示す場合、例えばラプラシアンが「１」で毛穴の特徴と合致する場合にステップＳＴ３に進む。また、画像処理装置２０は、特徴量が特徴部分の極性を示していない場合にステップＳＴ７に進む。
　ステップＳＴ３で画像処理装置２０は、所定のスケールであるか判別する。画像処理装置２０は、特徴量が抽出する特徴部分のスケールを示す場合、例えば特徴量で示されているスケールが毛穴に対応したスケールである場合にステップＳＴ４に進む。また、画像処理装置２０は、特徴量が所定のスケールを示していない場合にステップＳＴ７に進む。
　ステップＳＴ４で画像処理装置２０は、所定の強度であるか判別する。画像処理装置２０は、特徴量が抽出する特徴部分の強度を示す場合、例えば特徴量で示された強度が毛穴部分と肌部分のコントラスト差分に相当する強度以上である場合にステップＳＴ５に進む。また、画像処理装置２０は、特徴量が所定の強度を示していない場合、例えば特徴量で示された強度が毛穴部分と肌部分のコントラスト差分よりも小さい場合にステップＳＴ７に進む。
　ステップＳＴ５で画像処理装置２０は、特徴部分と判定する。画像処理装置２０は、例えばステップＳＴ２からステップＳＴ４で毛穴の抽出条件を満たす場合、毛穴を示す特徴部分と判定してステップＳＴ６に進む。
　ステップＳＴ６で画像処理装置２０は、特徴部分の抽出処理が完了したか判別する。画像処理装置２０は、特徴部分であるか否か判定されていない特徴量の領域が残っている場合はステップＳＴ７に進み、残っていない場合は特徴部分の抽出動作を終了する。
　ステップＳＴ７で画像処理装置２０は新たな特徴量を取得する。画像処理装置２０は、特徴部分であるか否か判定されていない特徴量を取得してステップＳＴ２に戻る。
　なお、特徴部分の抽出動作において、極性やスケール，強度の判定順序は、図９に示す順序に限らず他の順序であってもよい。また、強度の判定を行うことなく特徴部分の抽出を行うこともできる。
　画像処理装置２０は、このような処理を行うことで、肌画像から毛穴部分を精度よく抽出する。また、特徴部分の抽出結果を提示部５０に提示する場合、ユーザに分かりやすい形で提示する。
　さらに、特徴部分として吹出物や毛穴のつまりを検出する場合、光源の波長や特徴点の抽出条件を切り替えることで、毛穴だけでなく吹出物や毛穴のつまり等を検出することができる。図１０は、抽出する特徴部分と光源および抽出条件の関係を示している。例えば、毛穴を検出する場合、白色光源を用いる。抽出条件は、輝度の高い画素に囲まれている特徴を示す極性、およびスケールの範囲を約０．１～０．３ｍｍ程度に設定する。吹出物を検出する場合、白色光源を用いる。抽出条件は、輝度の低い画素に囲まれている特徴を示す極性、およびスケールの範囲を約０．５～１．０ｍｍ程度に設定する。毛穴のつまりを検出する場合、近紫外光源を用いる。皮脂の部分は近紫外光によって緑色に発光し、ニキビ菌によって生じるポルフェリンの部分は近紫外光によってオレンジ色に発光することが知られている。したがって、抽出条件では、肌画像をグレースケールとしたときに輝度の低い画素に囲まれている特徴を示す極性、近紫外光によって緑色やオレンジ色を示す極性、スケールの範囲を約０．２～０．５ｍｍ程度に設定する。
　図１１は、提示部の動作を例示している。図１１の（Ａ）は、例えば肌画像に対して毛穴を大きさ別にプロットした様子を示しており、図１１の（Ｂ）は、毛穴の大きさの分布（ヒストグラム）を大きさ別に表示している。図１１の（Ｃ）は、撮像画像に対して毛穴を濃さ別にプロットした様子を示している。また、図１１の（Ｄ）は、毛穴の濃さの分布（ヒストグラム）を濃さ別に表示している。このように、提示部５０では、ユーザに分かりやすい形で特徴部分の抽出結果を提示する。
　＜３．第２の実施の形態＞
　ところで、シミと毛穴のスケールや輝度が類似していると、シミと毛穴を区別することが困難である。そこで、第２の実施の形態では、シミの部分に多く存在するメラニンについての解析を行い、この解析結果を利用してシミと毛穴の判別を行う場合について説明する。メラニンの解析を行う場合、撮像装置１１では、メラニンの解析を容易に行うことができるように、光源の波長を切り替えて撮像を行う。例えば図１２に示すように、付属装置１２に赤色ＬＥＤ１２１-rと近赤外ＬＥＤ１２１-irをさらに設けて、撮像装置１１は、照明に用いる光源を切り替えて肌の撮像を行う。また、メラニンの解析では、紫外線を照射して撮像された撮像画像を用いてメラニンの解析を行ってもよく、肌の分光反射率を用いてメラニンの解析を行うようにしてもよい。以下、赤色光と近赤外光を切り替えて撮像を行うことにより得られた画像を用いてメラニンの解析を行う場合について説明する。
　［３－１．第２の実施の形態の構成］
　図１３は、画像処理装置の第２の実施の形態の構成を示している。画像処理装置２０は、前処理部２１、輝度情報分離部２２、メラニン解析部２３、特徴部分解析部２４を有している。
　前処理部２１は、白色光源を用いて撮像された肌画像を取得して前処理を行う。前処理部２１は、取得した肌画像の輝度情報に対して、第１の実施の形態と同様に、陰影を際立たせるためにコントラスト強調処理を適用する。また、ノイズが目立つ場合にはコントラスト強調の前にノイズ除去を行ってもよく、シェーディングが目立つ場合にはコントラスト強調の前にシェーディング補正を行ってもよい。なお、輝度情報としては、白色の光源を用いた肌画像ではＢ（青）チャンネル信号、赤色の光源を用いた肌画像と近赤外の光源を用いた肌画像ではＲ（赤）チャンネル信号を用いることが望ましい。
　輝度情報分離部２２は、前処理部２１で求めた輝度情報をグローバル輝度情報とローカル輝度情報に分離する。輝度情報分離部２２は、第１の実施の形態と同様にして、画像に含まれる照明成分や肌の構造成分を示す情報であるグローバル輝度情報と、肌理などの肌の細かな模様を示すローカル輝度情報の分離を行う。
　メラニン解析部２３は、赤色の光源を用いて撮像された肌画像と近赤外の光源を用いて撮像された肌画像をそれぞれ取得して、取得した肌画像に基づきメラニンの解析を行う。図１４は、メラニン解析部２３の構成を示している。メラニン解析部２３はメラニン分布算出部２３１とメラニン指数算出部２３２を有している。
　メラニン分布算出部２３１は、キャリブレーションを行うために用いられる標準拡散反射板に赤色光を照射して得られた撮像画像から輝度情報（赤色成分）ｆstd Rの平均値Ａｖｇstd Rを算出する（式（８）参照）。同様に、標準拡散反射板に近赤外光を照射して得られた撮像画像から輝度情報（近赤外成分）ｆstd IRの平均値Ａｖｇstd IRを算出する（式（９）参照）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　次に、肌に対して赤色光を照射して得られた撮像画像の入力輝度情報（赤色成分）ｆin Rと、肌に対して近赤外光を照射して得られた撮像画像の入力輝度情報（近赤外成分）ｆin IR、および標準拡散反射板を用いたときの平均値Ａｖｇstd R，Ａｖｇstd IRから、メラニン分布Ｍｘを算出する（式（１０）参照）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　なお、式（１０）において「ｋ」は式の傾きを表すパラメータ、「ｑ」は式の切片を表すパラメータである。
　メラニン指数算出部２３２は、メラニン分布算出部２３１で算出したメラニン分布を正規化して、メラニン指数を算出する。
　メラニン指数算出部２３２は、入力輝度情報（赤色成分）ｆin Rの平均値Ａｖｇin Rと入力輝度情報（近赤外成分）ｆin IRの平均値Ａｖｇin IRを算出する（式（１１），（１２）参照）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
　次に、入力輝度情報（赤色成分）ｆin Rの平均値Ａｖｇin Rと入力輝度情報（近赤外成分）ｆin IRの平均値Ａｖｇin IR、および標準拡散反射板を用いたときの平均値Ａｖｇstd R，Ａｖｇstd IRを用いて、平均のメラニン量Ｍｘavgを算出する（式（１３））。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
　なお、式（１３）において「ｋ」は式の傾きを表すパラメータ、「ｑ」は式の切片を表すパラメータである。
　次に、平均のメラニン量Ｍｘavgを用いて閾値Ｍｘ_th1，Ｍｘ_th2を設定する（式（１４），（１５））。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
　なお、式（１４），（１５）において、「ｅ」はメラニン指数を「０」～「１」の範囲とするメラニン分布Ｍｘを規定するパラメータである。なお、閾値の設定方法は上記の方法に限定されるものではなく、例えば固定値に設定してもよい。
　メラニン指数算出部２３２は、閾値Ｍｘ_th1，Ｍｘ_th2を設定して、図１５に示す変換特性でメラニン分布Ｍｘをメラニン指数ＩＤMxに変換する。
　特徴部分解析部２４は、肌画像から特徴量を算出して、算出された特徴量に基づき肌の特徴部分の抽出を行う。特徴部分解析部２４は、第１の実施の形態と同様に特徴量算出部２４１と特徴部分抽出部２４３と統計量算出部２４４を有している。
　特徴量算出部２４１は、特徴量を算出する。特徴量算出部２４１は、例えば輝度情報分離部２２で生成されたグローバル輝度情報を用いて特徴量を算出する。特徴量算出部２４１は、特徴量として肌画像の階調に関する極性、および周辺とは異なる類似した画素値をもつ画素領域を表すスケールを算出する。さらに、特徴量算出部２４１は、特徴量として類似した画素値の画像領域と周辺との信号差を示す強度をさらに算出してもよい。
　特徴部分抽出部２４３は、特徴量算出部２４１で求めた特徴量に基づき特徴部分を抽出する。特徴部分抽出部２４３は、例えば特徴部分として毛穴部分を抽出する場合、ラプラシアンが「１」であることを抽出条件とする。ラプラシアンは肌画像の階調に関する極性を示しており、ラプラシアンが「１」の場合、黒画素が白画素に囲まれている特徴を示しており、毛穴の特徴と合致するからである。また、特徴部分抽出部２４３は、周辺とは異なる類似した画素値をもつ画素領域を表すスケールを限定する。毛穴の大きさは０．１ｍｍから０．３ｍｍ程度であることが知られている。したがって、特徴部分抽出部２４３は、特徴量算出部２４１で求めた特徴量のスケールが毛穴の大きさに相当することを抽出条件とする。
　また、特徴部分抽出部２４３は、強度を限定してもよい。例えば、目立つ毛穴の領域と思われる特徴には、他の領域に対してある程度の信号の強度（コントラスト差分）が必要である。したがって、特徴部分抽出部２４３は、目立つ毛穴等を抽出できる強度（行列値）を抽出条件とする。
　ところで、ラプラシアンが「１」の場合、黒画素が白画素に囲まれている特徴を示しており、この特徴は毛穴だけでなくシミの特徴と合致する。また、シミの大きさ色が毛穴に類似していると、特徴部分が毛穴とシミの何れであるか判別できない。そこで、特徴部分抽出部２４３は、抽出された特徴部分についてのメラニン指数ＩＤMxに基づき、毛穴の領域とシミの領域の何れであるか判定する。例えばメラニン指数ＩＤMxが所定値よりも大きい場合はシミの領域、所定値以下の場合は毛穴の領域と判別する。
　統計量算出部２４４は、特徴部分抽出部２４３で抽出した特徴部分に対して、統計量を算出する。例えば特徴部分として毛穴をシミと区別して抽出した場合、統計量算出部２４４は、抽出した特徴部分の数を計測して毛穴の数を算出する。また、統計量算出部２４４は、毛穴の特徴部分のスケールの平均値を算出して、この平均値から毛穴の大きさの統計量を求める。さらに、統計量算出部２４４は、抽出した特徴部分の強さ（例えばHessian値）の平均値を算出して毛穴の濃さとする。さらに、統計量算出部２４４は、メラニン指数の高い領域の割合を求めるようにしてもよい。
　撮像装置１１や情報処理装置１５等に設けられた提示部５０では、特徴部分解析部２４の解析結果をユーザに提示する。例えば、提示部５０は、特徴部分解析部２４で算出された統計量等を画面上に表示する。
　［３－２．第２の実施の形態の動作］
　次に、画像処理装置の第２の実施の形態の動作について説明する。図１６は、特徴部分の抽出動作を示すフローチャートである。ステップＳＴ１１で画像処理装置２０は特徴量を取得する。画像処理装置２０は、輝度情報を用いて算出された特徴量、例えば肌画像の階調に関する極性、周辺とは異なる類似した画素値をもつ画素領域を表すスケール、および強度（コントラスト差分）を示す特徴量を取得してステップＳＴ１２に進む。
　ステップＳＴ１２で画像処理装置２０は、所定の極性であるか判別する。画像処理装置２０は、特徴量が抽出する特徴部分の極性を示す場合、例えばラプラシアンが「１」で毛穴やシミの特徴と合致する場合にステップＳＴ１３に進む。また、画像処理装置２０は、特徴量が特徴部分の極性を示していない場合にステップＳＴ１８に進む。
　ステップＳＴ１３で画像処理装置２０は、所定のスケールであるか判別する。画像処理装置２０は、特徴量が抽出する特徴部分のスケールを示す場合、例えば特徴量で示されているスケールが毛穴に対応したスケールである場合にステップＳＴ１４に進む。また、画像処理装置２０は、特徴量が所定のスケールを示していない場合にステップＳＴ１８に進む。
　ステップＳＴ１４で画像処理装置２０は、所定の強度であるか判別する。画像処理装置２０は、特徴量が抽出する特徴部分の強度を示す場合、例えば特徴量で示された強度が毛穴部分と肌部分のコントラスト差分に相当する強度以上である場合にステップＳＴ１５に進む。また、画像処理装置２０は、特徴量が所定の強度を示していない場合、例えば特徴量で示された強度が毛穴部分と肌部分のコントラスト差分よりも小さい場合にステップＳＴ１８に進む。
　ステップＳＴ１５で画像処理装置２０は、メラニン指数が所定値以下であるか判別する。画像処理装置２０は、特徴部分のメラニン指数が所定値以下である場合にステップＳＴ１６に進み、メラニン指数が所定値より大きい場合にステップＳＴ１８に進む。
　ステップＳＴ１６で画像処理装置２０は、特徴部分と判別する。画像処理装置２０は、例えばステップＳＴ１２からステップＳＴ１４で毛穴（シミ）の抽出条件を満たしており、ステップＳＴ１５でメラニン指数が所定値以下である場合には毛穴を示す特徴部分と判定してステップＳＴ１７に進む。なお、メラニン指数が所定値よりも大きい場合にはシミを示す特徴部分と判別してステップＳＴ１８に進むようにしてもよい。
　ステップＳＴ１７で画像処理装置２０は、特徴部分の抽出処理が完了したか判別する。画像処理装置２０は、特徴部分であるか否か判定されていない特徴量の領域が残っている場合はステップＳＴ１８に進み、残っていない場合は特徴部分の抽出動作を終了する。
　ステップＳＴ１８で画像処理装置２０は新たな特徴量を取得する。画像処理装置２０は、特徴部分であるか否か判定されていない特徴量を取得してステップＳＴ１２に戻る。
　なお、特徴部分の抽出動作において、極性やスケール，強度の判定順序は、図１６に示す順序に限らず他の順序であってもよい。また、強度の判定を行うことなく特徴部分の抽出を行うこともできる。
　画像処理装置２０は、このような処理を行うことで、毛穴とシミを区分することが可能となり毛穴を精度よく抽出する。また、特徴部分の抽出結果を提示部５０に提示する場合、第１の実施の形態に加えて、メラニン指数の高い領域に対して色を変えて表示してもよく、統計量算出部２４４で求めたメラニン指数の高い領域の割合を示してもよい。
　このような第２の実施の形態によれば、メラニン解析結果を利用して毛穴とシミを区分することが可能となり毛穴を精度よく抽出できるようになる。また、毛穴とシミを区分することが可能となることから、毛穴やシミの状態を精度よく提示することができる。
　＜４．第３の実施の形態＞
　第１の実施の形態と第２の実施の形態では、肌の特徴部分を検出する処理について説明したが、肌の観察では、時間の経過と共に肌の特徴部分がどのように変化したか判別できることが望ましい。例えば、毛穴を小さくする治療や吹出物等を無くする治療等が行われた場合、毛穴や吹出物等がどのように変化しているか比較できることが望ましい。そこで、第３の実施の形態では、時間の異なる複数の肌画像間で、対応する特徴部分が同じ位置となるように画像の位置合わせを容易に行うことができる画像処理装置について説明する。
　［４－１．第３の実施の形態の構成］
　図１７は、画像処理装置の第３の実施の形態の構成を示している。画像処理装置２０は、前処理部２１、輝度情報分離部２２、特徴部分解析部２４を有している。
　前処理部２１は、肌画像を取得して前処理を行う。前処理部２１は、取得した肌画像の輝度情報に対して、第１の実施の形態と同様に、陰影を際立たせるためにコントラスト強調処理を適用する。また、ノイズが目立つ場合にはコントラスト強調の前にノイズ除去を行ってもよく、シェーディングが目立つ場合にはコントラスト強調の前にシェーディング補正を行ってもよい。
　輝度情報分離部２２は、前処理部２１で求めた輝度情報をグローバル輝度情報とローカル輝度情報に分離する。輝度情報分離部２２は、第１の実施の形態と同様にして、画像に含まれる照明成分や肌の構造成分を示す情報であるグローバル輝度情報と、肌理などの肌の細かな模様を示すローカル輝度情報の分離を行う。
　特徴部分解析部２４は、肌画像から特徴量を算出して、算出された特徴量に基づき肌の特徴部分の解析を行う。特徴部分解析部２４は、図１８に示すように、特徴量算出部２４１、位置合わせ部２４２、特徴部分抽出部２４３、統計量算出部２４４を有している。
　特徴量算出部２４１は、特徴量を算出する。特徴量算出部２４１は、例えば輝度情報分離部２２で生成されたグローバル輝度情報を用いて特徴量を算出する。特徴量算出部２４１は、特徴量として肌画像の階調に関する極性、および周辺とは異なる類似した画素値をもつ画素領域を表すスケールを算出する。さらに、特徴量算出部２４１は、特徴量として類似した画素値の画像領域と周辺との信号差を示す強度をさらに算出してもよい。
　また、特徴量算出部２４１は、過去の肌画像と現在の肌画像の位置合わせを行うために、特徴部分のマッチングに用いる第２特徴量を算出する。特徴量算出部２４１は、第２特徴量として例えば強度変化の極性を示す特徴量を算出する。
　次に、強度変化の極性を示す第２特徴量の算出について例示する。特徴量算出部２４１は、特徴部分毎にオリエンテーション（＝基準角度）を求める。例えば、特徴部分（ｘ，ｙ，ｓ））を中心とした半径６ｓの範囲でＨａａｒＷａｖｅｌｅｔｓ（４ｓ）のフィルタ処理を行い、ｘ方向とｙ方向の応答（ｄｘ，ｄｙ）を求めて勾配方向θと強度ｍを算出する（式（１６）（１７）参照）。なお、「ｓ」はスケールを示している。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
　次に、勾配方向の分解能に応じたヒストグラムを作成する。例えば、分解能を「ビン幅＝６０度」に設定した場合、６方向を階級としたヒストグラムを作成することになる。各階級では、階級に含まれる勾配方向の強度を加算して階級値とする。このように作成されたヒストグラムにおいて、階級値が最大となる方向をオリエンテーションとする。
　次に、特徴部分を中心とした正方領域例えば「２０ｓ×２０ｓ」の領域を「４×４」のサブ領域に分割して、オリエンテーションの角度だけ回転する。その後、サブ領域を４分割して同じサイズのＨａａｒＷａｖｅｌｅｔｓ（２ｓ）を作成することにより勾配ベクトルを求める。この勾配ベクトルのｘ方向成分，ｙ方向成分である「ｄｘ」,「ｄｙ」から４次元ベクトル（Σｄｘ，Σｄｙ，Σ｜ｄｘ｜，Σ｜ｄｙ｜）を算出する。この４次元ベクトルは、ｘ方向の勾配が大きく、その絶対値も大きいときは正の勾配方向となる。また、負の勾配方向のときは、ｘ方向の勾配が小さく、その絶対値は大きくなる。このように、４次元ベクトルは、強度変化の極性を示す情報となる。したがって、１６個のサブ領域から４次元ベクトルを求めて、６４個の特徴量を第２特徴量として用いる。
　また、特徴量算出部２４１は、その後に撮像される肌画像との位置合わせを行うことができるように、グローバル輝度情報とこの情報から算出した第２特徴量を記憶する。
　情報記憶部２５は、グローバル輝度情報とこの情報から算出した第２特徴量を記憶する。なお、情報記憶部２５には、肌画像、前処理後の肌画像、またはグローバル輝度情報を記憶して、上述のような処理を特徴量算出部２４１等で行い、第２特徴量を算出して位置合わせ部２４２に出力するようにしてもよい。
　位置合わせ部２４２は、過去の肌画像と現在の肌画像の特徴部分のマッチングを行い、対応している特徴部分のペアを検出する。マッチング方法としては、例えば最近傍の線形探索なとの方法を用いればよい。
　また、位置合わせ部２４２は、対応している特徴部分のペアが所定数よりも多く見つかった場合には、射影変換等を行い、新たな肌画像と過去の肌画像の位置合わせを行う。例えば特徴部分のペアからホモグラフィー行列を求めて射影変換を行うことで、新たな肌画像を過去の肌画像の位置に合わせる。また、位置合わせ部２４２は、マッチングによって見つかった特徴部分のペアが所定数以下である場合、ペアとなっている特徴点部分の位置に基づき特徴部分のペアがより多く見つかる方向に撮像範囲を移動するようにアドバイスの提示を行う。例えば新たな肌画像において対応している特徴部分の位置が、過去の肌画像における位置よりも画面左に偏っていたら、対応している特徴部分の位置が、過去の肌画像と現在の肌画像において類似した位置となるように、撮像範囲を左にずらすアドバイスを提示する。
　特徴部分抽出部２４３は、特徴量算出部２４１で求めた特徴量に基づき特徴部分を抽出する。特徴部分抽出部２４３は、例えば特徴部分として毛穴部分を抽出する場合、ラプラシアンが「１」であることを抽出条件とする。ラプラシアンは肌画像の階調に関する極性を示しており、ラプラシアンが「１」の場合、黒画素が白画素に囲まれている特徴を示しており、毛穴の特徴と合致するからである。また、特徴部分抽出部２４３は、周辺とは異なる類似した画素値をもつ画素領域を表すスケールを限定する。毛穴の大きさは０．１ｍｍから０．３ｍｍ程度であることが知られている。したがって、特徴部分抽出部２４３は、特徴量算出部２４１で求めた特徴量のスケールが毛穴の大きさに相当することを抽出条件とする。
　また、特徴部分抽出部２４３は、強度を限定してもよい。例えば、目立つ毛穴の領域と思われる特徴には、他の領域に対してある程度の信号の強度（コントラスト差分）が必要である。したがって、特徴部分抽出部２４３は、目立つ毛穴等を抽出できる強度（行列値）を抽出条件とする。
　特徴部分抽出部２４３は、上述のように設定した抽出条件を全て満たす特徴点を肌の特徴部分として抽出することで、肌画像から毛穴の領域だけを抽出することが可能となる。なお、後述するように抽出条件を変更して、吹出物等を肌の特徴部分として抽出してもよい。
　このように、特徴部分抽出部２４３は、肌画像の階調に関する極性やスケールで特徴点を抽出することで、肌の毛穴や吹出物等の特徴部分を抽出する。
　統計量算出部２４４は、特徴部分抽出部２４３で抽出した特徴部分に対して、統計量を算出する。例えば特徴部分として毛穴を抽出した場合、統計量算出部２４４は、抽出した特徴部分の数を計測して毛穴の数を算出する。また、統計量算出部２４４は、抽出した特徴部分のスケールの平均値を算出して、この平均値から毛穴の大きさの統計量を求める。さらに、統計量算出部２４４は、抽出した特徴部分の強さ（例えばHessian値）の平均値を算出して毛穴の濃さとする。
　撮像装置１１や情報処理装置１５等に設けられた提示部５０では、特徴部分解析部２４の解析結果をユーザに提示する。例えば、提示部５０は、特徴部分解析部２４で算出された統計量等を画面上に表示する。
　［４－２．第３の実施の形態の動作］
　次に、画像処理装置の第３の実施の形態の動作について説明する。図１９は、第３の実施の形態の動作を示すフローチャートである。ステップＳＴ２１で画像処理装置２０は肌画像を取得する。画像処理装置２０は、撮像装置１１で生成された肌画像を取得してステップＳＴ２２に進む。
　ステップＳＴ２２で画像処理装置２０は、前処理を行う。画像処理装置２０は、取得した肌画像の輝度情報に対して、より陰影を際立たせるためにコントラスト強調処理等を行いステップＳＴ２３に進む。
　ステップＳＴ２３で画像処理装置２０は、輝度情報を分離する。画像処理装置２０は、前処理が行われた輝度情報をグローバル輝度情報とローカル輝度情報に分離してステップＳＴ２４に進む。
　ステップＳＴ２４で画像処理装置２０は特徴量を算出する。画像処理装置２０は、グローバル輝度情報を用いて、肌画像の階調に関する極性、および周辺とは異なる類似した画素値をもつ画素領域を表すスケールを特徴量として算出してステップＳＴ２５に進む。また、画像処理装置２０は、類似した画素値の画像領域と周辺との信号差を示す強度をさらに算出してもよい。
　ステップＳＴ２５で画像処理装置２０は、特徴部分のペアが所定数より多いか判別する。画像処理装置２０は、過去の肌画像から検出されている特徴部分と現在の肌画像における対応する特徴部分のペアが所定数より多いか判別して、所定数以下である場合はステップＳＴ２６に進み、所定数より多い場合はステップＳＴ２７に進む。
　ステップＳＴ２６で画像処理装置２０は、アドバイスを提示する。画像処理装置２０は、特徴部分のペアの位置が過去の肌画像と撮像装置１１で生成された肌画像で略同じ位置となるように、例えば撮像範囲の移動方向のアドバイスを提示部５０で提示させてステップＳＴ２１に戻る。
　ステップＳＴ２７で画像処理装置２０は、ホモグラフィー行列を算出する。画像処理装置２０は、過去の肌画像と撮像装置１１で生成された肌画像の位置を一致させるため、過去の肌画像と撮像装置１１で生成された肌画像との位置の対応関係を示すホモグラフィー行列を算出してステップＳＴ２８に進む。
　ステップＳＴ２８で画像処理装置２０は位置合わせを行う。画像処理装置２０は、算出したホモグラフィー行列を用いて射影変換を行い、過去の肌画像と撮像装置１１で生成された肌画像の位置を一致させて処理を終了する。
　画像処理装置２０は、このような処理を行い、過去の肌画像と撮像装置１１で生成された肌画像とで、対応する特徴部分を容易に比較できるように画像の位置合わせを行って検出結果を提示する。
　図２０は、提示部の動作を例示している。図２０の（Ａ）は、過去の肌画像に対して例えば毛穴を大きさ別にプロットした様子を示しており、図２０の（Ｂ）は、過去の肌画像における毛穴の大きさの分布（ヒストグラム）を大きさ別に表示している。図２０の（Ｃ）は、撮像装置１１で新たに生成された肌画像に対して例えば毛穴を大きさ別にプロットした様子を示しており、図２０の（Ｄ）は、新たに生成された肌画像における毛穴の大きさの分布（ヒストグラム）を大きさ別に表示している。また、前回からの変化をユーザに提示してよい。例えば、図２０では、前回と比べて毛穴の数が全体的に小さくなっていることを示すメッセージを表示している。なお、実施の形態では、毛穴の大きさについて比較したが、毛穴の数や毛穴の濃さで比較してもよく、それら全てで比較してもよい。
　このように、過去の肌画像と現在の肌画像の位置合わせが行われて、特徴部分の検出結果が表示されることから、特徴部分の時間変化を容易に確認できるようになる。
　図２１は、特徴部分のペアが所定数以下である場合のアドバイスを例示している。アドバイスの提示では、例えば過去の肌画像の検出結果と新たな肌画像の検出結果が表示されて、さらに、肌画像が略同じ位置となるように撮像範囲の移動方向のアドバイスが行われる。したがって、過去の肌画像と現在の肌画像の位置合わせを容易に行うことができる。
　このような第３の実施の形態によれば、過去の肌の状態と現在の肌の状態を容易に比較することができるので、種々のアドバイス等に対してどのように効果が得られているかを容易かつ精度よく確認することが可能となる。
　明細書中において説明した一連の処理はハードウェア、またはソフトウェア、あるいは両者の複合構成によって実行することが可能である。ソフトウェアによる処理を実行する場合は、処理シーケンスを記録したプログラムを、専用のハードウェアに組み込まれたコンピュータ内のメモリにインストールして実行させる。または、各種処理が実行可能な汎用コンピュータにプログラムをインストールして実行させることが可能である。
　例えば、プログラムは記録媒体としてのハードディスクやＲＯＭ（Read Only Memory）に予め記録しておくことができる。あるいは、プログラムはフレキシブルディスク、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory），ＭＯ（Magneto optical）ディスク，ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、磁気ディスク、半導体メモリカード等のリムーバブル記録媒体に、一時的または永続的に格納（記録）しておくことができる。このようなリムーバブル記録媒体は、いわゆるパッケージソフトウェアとして提供することができる。
　また、プログラムは、リムーバブル記録媒体からコンピュータにインストールする他、ダウンロードサイトからＬＡＮ（Local Area Network）やインターネット等のネットワークを介して、コンピュータに無線または有線で転送してもよい。コンピュータでは、そのようにして転送されてくるプログラムを受信し、内蔵するハードディスク等の記録媒体にインストールすることができる。
　なお、本技術は、上述した技術の実施の形態に限定して解釈されるべきではない。この技術の実施の形態は、例示という形態で本技術を開示しており、本技術の要旨を逸脱しない範囲で当業者が実施の形態の修正や代用をなし得ることは自明である。すなわち、本技術の要旨を判断するためには、請求の範囲を参酌すべきである。
　また、本技術の画像処理装置は以下のような構成も取ることができる。
　（１）　肌画像の階調に関する極性と、周辺とは異なる類似した画素値の画像領域を示すスケールを、特徴量として算出する特徴量算出部と、
　前記特徴量算出部で算出された特徴量に基づき、前記肌画像の特徴部分を抽出する特徴部分抽出部と
を備える画像処理装置。
　（２）　前記肌画像に対して輝度情報分離処理を行い、グローバル輝度情報を取得する輝度情報分離部を備え、
　前記特徴量算出部は、前記輝度情報分離部で取得した前記グローバル輝度情報を用いて前記特徴量の算出を行う（１）に記載の画像処理装置。
　（３）　前記特徴量算出部は、前記類似した画素値の画像領域と周辺との信号差を示す強度を、前記特徴量として算出する（１）または（２）に記載の画像処理装置。
　（４）　メラニンの解析を行うメラニン解析部をさらに備え、
　前記特徴部分抽出部は、前記特徴量算出部で算出された特徴量と前記メラニン解析部で得られた解析結果を用いて特徴部分の抽出を行う（１）乃至（３）の何れかに記載の画像処理装置。
　（５）　特徴部分が一致するように第１と第２の肌画像の位置合わせを行う画像位置合わせ部をさらに備え、
　前記特徴量算出部は、強度変化の極性を示す第２特徴量の算出を行い、
　前記画像位置合わせ部は、前記第２特徴量を用いて特徴部分のマッチングを行い、前記第１と第２の肌画像において対応する特徴部分が一致するように前記肌画像の位置合わせを行う（１）乃至（４）の何れかに記載の画像処理装置。
　（６）　前記第１の肌画像として過去画像、前記第２の肌画像として現在画像を用い、
　前記画像位置合わせ部は、対応する特徴部分の数が所定数以下である場合、前記第２の肌画像において前記対応する特徴部分の位置が、前記第１の肌画像において対応する特徴部分の位置となるように撮像範囲の移動アドバイスを提示する（５）に記載の画像処理装置。
　（７）　前記特徴部分抽出部は、前記特徴部分として毛穴、吹出物、シミ、毛穴のつまりの少なくとも何れかを抽出する（１）乃至（６）の何れかに記載の画像処理装置。
　（８）　前記特徴部分抽出部は、白色光を用いて撮像された肌画像から前記特徴量算出部で算出された特徴量に基づき、毛穴、吹出物、シミの少なくとも何れかを抽出し、近紫外光を用いて撮像された肌画像から前記特徴量算出部で算出された特徴量に基づき、毛穴のつまりを抽出する（７）に記載の画像処理装置。
　（９）　予め設定された抽出条件を満たす特徴量である特徴部分の抽出結果に基づき統計量の算出を行い、特徴部分の数と大きさと色の濃さの少なくとも何れかに関する情報を生成する統計量算出部を有する（１）乃至（８）の何れかに記載の画像処理装置。
　（１０）　前記肌画像は、光源と撮像部に対して設けられた偏光フィルタを直交関係とすることで肌の表面反射が除外されている画像である（１）乃至（９）の何れかに記載の画像処理装置。
この技術の画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび画像処理システムでは、肌画像の階調に関する極性と、周辺とは異なる類似した画素値の画像領域を示すスケールが、特徴量として算出されて、この特徴量に基づき肌画像の特徴部分が抽出される。このため、肌の毛穴や吹出物等を特徴部分として精度よく検出することができるようになり、種々のアドバイス等を肌の状態に応じてより的確に行うことが可能となる。したがって、肌の撮像機能を有する電子機器、例えばデジタルカメラや携帯端末装置、ネットワーク等を介して種々のサービスの提供を行う情報処理装置等に適している。
　　１０・・・画像処理システム
　　１１・・・撮像装置
　　１２・・・付属装置
　　１５，１６・・・情報処理装置
　　２０・・・画像処理装置
　　２１・・・前処理部
　　２２・・・輝度情報分離部
　　２３・・・メラニン解析部
　　２４・・・特徴部分解析部
　　２５・・・情報記憶部
　　５０・・・提示部
　１１１・・・鏡胴
　１１２・・・撮像部
　１１３・・・偏光フィルタ
　１２１・・・光源
　２３１・・・メラニン分布算出部
　２３２・・・メラニン指数算出部
　２４１・・・特徴量算出部
　２４２・・・位置合わせ部
　２４３・・・特徴部分抽出部
　２４４・・・統計量算出部

Claims (13)

  1. 　肌画像の階調に関する極性と、周辺とは異なる類似した画素値の画像領域を示すスケールを、特徴量として算出する特徴量算出部と、
    　前記特徴量算出部で算出された特徴量に基づき、前記肌画像の特徴部分を抽出する特徴部分抽出部と
    を備える画像処理装置。
  2. 　前記肌画像に対して輝度情報分離処理を行い、グローバル輝度情報を取得する輝度情報分離部を備え、
    　前記特徴量算出部は、前記輝度情報分離部で取得した前記グローバル輝度情報を用いて前記特徴量の算出を行う
    請求項１記載の画像処理装置。
  3. 　前記特徴量算出部は、前記類似した画素値の画像領域と周辺との信号差を示す強度を、前記特徴量として算出する
    請求項１記載の画像処理装置。
  4. 　メラニンの解析を行うメラニン解析部をさらに備え、
    　前記特徴部分抽出部は、前記特徴量算出部で算出された特徴量と前記メラニン解析部で得られた解析結果を用いて特徴部分の抽出を行う
    請求項１記載の画像処理装置。
  5. 　特徴部分が一致するように第１と第２の肌画像の位置合わせを行う画像位置合わせ部をさらに備え、
    　前記特徴量算出部は、強度変化の極性を示す第２特徴量の算出を行い、
    　前記画像位置合わせ部は、前記第２特徴量を用いて特徴部分のマッチングを行い、前記第１と第２の肌画像において対応する特徴部分が一致するように前記肌画像の位置合わせを行う
    請求項１記載の画像処理装置。
  6. 　前記第１の肌画像として過去画像、前記第２の肌画像として現在画像を用い、
    　前記画像位置合わせ部は、対応する特徴部分の数が所定数以下である場合、前記第２の肌画像において前記対応する特徴部分の位置が、前記第１の肌画像において対応する特徴部分の位置となるように撮像範囲の移動アドバイスを提示する
    請求項５記載の画像処理装置。
  7. 　前記特徴部分抽出部は、前記特徴部分として毛穴、吹出物、シミ、毛穴のつまり少なくとも何れかを抽出する
    請求項１記載の画像処理装置。
  8. 　前記特徴部分抽出部は、白色光を用いて撮像された肌画像から前記特徴量算出部で算出された特徴量に基づき、毛穴、吹出物、シミの少なくとも何れかを抽出し、近紫外光を用いて撮像された肌画像から前記特徴量算出部で算出された特徴量に基づき、毛穴のつまりを抽出する
    請求項７記載の画像処理装置。
  9. 　予め設定された抽出条件を満たす特徴量である特徴部分の抽出結果に基づき統計量の算出を行い、特徴部分の数と大きさと色の濃さの少なくとも何れかに関する情報を生成する統計量算出部を有する
    請求項１記載の画像処理装置。
  10. 　前記肌画像は、光源と撮像部に対して設けられた偏光フィルタを直交関係とすることで肌の表面反射が除外されている画像である
    請求項１記載の画像処理装置。
  11. 　肌画像の階調に関する極性と、周辺とは異なる類似した画素値の画像領域を示すスケールを、特徴量として算出する工程と、
    　前記算出された特徴量に基づき、前記肌画像の特徴部分を抽出する工程と
    を含む画像処理方法。
  12. 　肌画像の処理をコンピュータで実行させるプログラムであって、
    　肌画像の階調に関する極性と、周辺とは異なる類似した画素値の画像領域を示すスケールを、特徴量として算出する手順と、
    　前記算出された特徴量に基づき、前記肌画像の特徴部分を抽出する手順と
    を前記コンピュータで実行させるプログラム。
  13. 　撮像装置と情報処理装置を用いて構成される画像処理システムにおいて、
    　前記撮像装置には、肌画像を生成する撮像部を設け、
    　前記撮像装置または情報処理装置の何れかに、
    　前記肌画像の階調に関する極性と、周辺とは異なる類似した画素値の画像領域を示すスケールを、特徴量として算出する特徴量算出部と、
    　前記特徴量算出部で算出された特徴量に基づき、前記肌画像の特徴部分を抽出するに特徴部分抽出部と
    　前記特徴部分の抽出結果を提示する提示部と
    を設けた画像処理システム。
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