JP2014180284A - Skin image generation system for analysis and skin image generation method for analysis - Google Patents
Skin image generation system for analysis and skin image generation method for analysis Download PDFInfo
- Publication number
- JP2014180284A JP2014180284A JP2013054455A JP2013054455A JP2014180284A JP 2014180284 A JP2014180284 A JP 2014180284A JP 2013054455 A JP2013054455 A JP 2013054455A JP 2013054455 A JP2013054455 A JP 2013054455A JP 2014180284 A JP2014180284 A JP 2014180284A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image data
- skin
- image
- analysis
- difference
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 0 C*CC*1CCCC1 Chemical compound C*CC*1CCCC1 0.000 description 2
Images
Landscapes
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
Description
本発明は、肌のキメと肌のシミを分析するための画像を生成する分析用肌画像生成システムおよび分析用肌画像生成方法に関する。 The present invention relates to an analysis skin image generation system and an analysis skin image generation method for generating an image for analyzing skin texture and skin spots.
従来、肌を撮影した画像データから肌状態を分析することが行われている。
例えば、画像データから肌のキメ、肌のシミ、肌の色等が分析される。肌のキメとは、肌表面の状態を指すものであり、肌表面には、互いに交差するように多数の溝(皮溝)があり、これら溝の間が少し盛り上がった状態の皮丘となっている。また、肌には毛穴がある。
Conventionally, the skin condition is analyzed from image data obtained by photographing the skin.
For example, skin texture, skin spots, skin color, and the like are analyzed from the image data. Skin texture refers to the condition of the skin surface. The skin surface has a number of grooves (skin grooves) that cross each other, and the skin is a skin that is slightly raised between these grooves. ing. Skin has pores.
例えば、キメの状態が良い場合に、毛穴が目立たず、皮溝が浅くかつ比較的整然とした状態となっている。このような肌のキメは、肌表面の状態を示すものであり、キメを分析するためには、肌表面が撮影された画像が用いられる。また、肌の色も、肌表面が撮影されたカラー画像を用いて分析することができる。 For example, when the texture is good, the pores are not conspicuous, the skin groove is shallow, and the state is relatively orderly. Such skin texture indicates the state of the skin surface, and in order to analyze the texture, an image of the skin surface is used. The skin color can also be analyzed using a color image obtained by photographing the skin surface.
それに対して、シミは、肌表面より少し下にメラニンが沈着して形成されるので、肌表面より少し内側の層を撮影する必要がある。肌を照明して撮影した場合に、照明光が肌表面で反射されるだけではなく、照明光の一部は、肌表面を透過して肌表層部内のシミも撮影される。しかし、このように撮影された画像では、肌表面の反射光による画像が主に撮影されることになり、シミの画像が肌表面の画像に隠れ、このシミが明確には見えない状態となっている。 On the other hand, since the stain is formed by depositing melanin slightly below the skin surface, it is necessary to photograph a layer slightly inside the skin surface. When the skin is illuminated and photographed, not only the illumination light is reflected on the skin surface, but also a part of the illumination light is transmitted through the skin surface and a spot in the skin surface layer is photographed. However, in the image photographed in this way, an image by reflected light on the skin surface is mainly photographed, and the spot image is hidden by the image on the skin surface, and this spot is not clearly visible. ing.
そこで、2枚の偏光板を用いて、肌の表面からの反射光に基づく画像を撮影し難い状態にして、肌の表面を透過してから肌表層部内で反射した反射光に基づく画像が主に撮影される状態にすることが行われている。 Therefore, an image based on the reflected light that has been transmitted through the skin surface and then reflected in the skin surface layer using two polarizing plates to make it difficult to capture an image based on the reflected light from the skin surface. It is done to be in a state of being photographed.
すなわち、図8に示すように、照明用の光源41側と撮影用のレンズ(カメラ42)側とにそれぞれ偏光板43,44を配置するとともにこれら偏光板43,44の偏光方向d1,d2を互いに直交するように配置して肌を撮影する。このように撮影した場合に、肌表面45での反射光は、光源側の偏光板43で偏光された偏光方向d1が変化せず、レンズ側の偏光方向が偏光方向d1と直交する偏光方向d2である偏光板44を通過できない。それに対して、肌の表層部46内に透過してから反射した光は、肌の表層部46内での光の多重散乱により偏光方向がランダムになり、レンズ側の偏光板44の偏光方向d2と直交しない偏光方向の光を多く含むことから、偏光板44を通過する。これにより、肌表面45の反射光がカットされた肌表層部46内のシミの画像を得ることができる(例えば、特許文献1参照)。
That is, as shown in FIG. 8, polarizing
上述の光源41としては、例えば、白色LEDが用いられる。白色LEDには、複数の方式があるが、例えば、青に発光する青色LEDと、青の光が照射されると黄色の蛍光を発する蛍光体とを備える白色LEDを光源41として用いることができる。このような白色LEDの光源スペクトルは、図9、図10に示すように、青色LEDに基づく青の波長の幅の狭いピークと、蛍光体に基づく黄色の波長に頂点があるとともに緑から赤に至る幅の広いピークからなっている。
For example, a white LED is used as the
ここで、図10のグラフに光源スペクトルが示される白色LED(図10の白色LED)は、図9のグラフに光源スペクトルが示される白色LED(図9の白色LED)と比較して、相対的に青のピークに対して黄色のピークが高くなっている。これにより図10の白色LEDは、肌色の演色性が高く、肌のキメの撮影に適している。それに対して図9の白色LEDは、黄色の光のピークより青の光のピークが高く肌色の演色性は必ずしも高くない。しかし、シミを構成するメラニンは、波長の長い光より波長の短い光の方が吸光度が高く、例えば、赤の光より青の光に対する吸光度が高い。 Here, the white LED (white LED in FIG. 10) whose light source spectrum is shown in the graph of FIG. 10 is relatively compared with the white LED (white LED in FIG. 9) whose light source spectrum is shown in the graph of FIG. The yellow peak is higher than the blue peak. Accordingly, the white LED in FIG. 10 has a high skin color rendering property and is suitable for photographing skin texture. On the other hand, the white LED in FIG. 9 has a blue light peak higher than a yellow light peak and does not necessarily have high skin color rendering. However, the melanin constituting the stain has a higher absorbance for light having a shorter wavelength than light having a longer wavelength, for example, absorbance for blue light is higher than that for red light.
したがって、シミを撮影する場合に、相対的に青より波長が長い光が多い図10の白色LEDに対して、青の波長の光のピークがそれより波長の短い光より相対的に高い図9の白色LEDを用いた方が、シミのメラニンが多く暗く写る部分と、シミの周囲のメラニンが少なく明るく写る部分との明暗の差が大きくなり、シミの画像が明瞭になる。 Accordingly, when shooting a spot, the peak of light of blue wavelength is relatively higher than that of light of shorter wavelength than the white LED of FIG. When the white LED is used, the difference in brightness between the portion where the dark melanin appears darker and the portion where the dark melanin appears brighter becomes larger and the image of the stain becomes clearer.
したがって、肌の撮影に際し、図9の白色LEDと、図10の白色LEDとの両方を用意しておき、肌のシミの撮影に図9の白色LEDを用い、肌のキメの撮影に図10の白色LEDを用いるように、2種類の照明(白色LED)を使い分けることが好ましい。 Therefore, when photographing the skin, both the white LED of FIG. 9 and the white LED of FIG. 10 are prepared, the white LED of FIG. 9 is used for photographing the skin stain, and FIG. 10 is used for photographing the skin texture. It is preferable to use two types of illumination (white LED) properly so as to use white LEDs.
ところで、撮影された画像データから肌のキメ、肌のシミ等を分析する場合に、肌のシミの分析用画像を上述のように2枚の偏光板を用いて撮影する場合に、この画像には、肌表面の画像がほとんど含まれていないので、肌のシミ画像とは別に、肌のキメの分析用画像を撮影する必要がある。 By the way, when analyzing skin texture, skin spots, etc. from the captured image data, when taking an image for analyzing skin spots using two polarizing plates as described above, Since the skin surface image is hardly included, it is necessary to take an image for analyzing skin texture separately from the skin stain image.
すなわち、少なくとも肌のキメと、肌のシミとの両方を分析する場合には、二枚の偏光板を用いて撮影されたシミ分析用画像と、偏光板を用いずに撮影されたキメ分析用画像とが必要となり、一度の分析に対して2回の撮影が必要となる。 That is, when analyzing at least both skin texture and skin stain, an image for spot analysis taken using two polarizing plates and a texture analysis taken without using a polarizing plate An image is required, and two images are required for one analysis.
また、上述のように肌のキメを撮影する場合の照明光と、肌のシミを撮影する場合の照明光とを使い分けることが好ましく、照明用のLEDとして、2種類のLEDを用いるとともに、肌のキメの撮影と、肌のシミの撮影とで照明を切り替えることになり、照明側での偏光板の有無の切り替えと合わせて撮影が煩雑になる。
なお、肌の色の分析には、肌のキメ用に撮影された画像データがカラーならば、この画像データを用いることが可能である。
Further, as described above, it is preferable to use illumination light when photographing skin texture and illumination light when photographing skin spots, and two types of LEDs are used as illumination LEDs, and the skin The illumination is switched between photographing the texture and photographing the skin stain, and the photographing becomes complicated together with the switching of the presence or absence of the polarizing plate on the illumination side.
For the analysis of the skin color, if the image data taken for skin texture is color, this image data can be used.
また、肌の状態の分析を気軽に家庭で行いたいという要望があり、上述のようなキメ分析用画像や、シミ分析用画像を撮影する家庭用の肌カメラが提案されている。
このような肌カメラは、例えば、スマートフォン等の携帯型電子機器に接続され、肌カメラで撮影された画像をスマートフォンに取り込んで処理したり、取り込んだ画像データを携帯型電子機器からインターネットを介して肌画像の解析等のサービスを行うサーバーに送信したりすることが提案されている。
また、スマートフォンのカメラ部分対応位置に装着し、スマートフォンのカメラで肌分析用の画像を撮影可能とするコンバージョンレンズを有するレンズモジュールも提案されている。
In addition, there is a demand to easily analyze the skin condition at home, and a skin camera for home use that captures the texture analysis image and the stain analysis image as described above has been proposed.
For example, such a skin camera is connected to a portable electronic device such as a smartphone, and images captured by the skin camera are captured in the smartphone and processed, or the captured image data is transmitted from the portable electronic device via the Internet. It has been proposed to transmit to a server that provides services such as skin image analysis.
In addition, a lens module having a conversion lens that is mounted at a position corresponding to the camera portion of a smartphone and that can capture an image for skin analysis with the camera of the smartphone has been proposed.
これら肌カメラやコンバージョンレンズを有するレンズモジュールにおいて、上述のシミ分析用画像と、キメ分析用画像を撮影するためには、たとえば、偏光板を介して照明するシミ撮影用照明装置と、偏光板を介さずに照明するキメ撮影用照明装置との二つを設け、これら照明装置を切り替えて少なくも二回肌を撮影する必要がある。すなわち、通常の照明用LED以外に偏光板を備える照明用LEDが必要となり、肌カメラやレンズモジュールのコストが高くなる。なお、この場合に、例えば、レンズ側にも偏光板を配置するが、この偏光板はキメ撮影時とシミ撮影時とで移動する必要はない。 In the lens module having the skin camera or the conversion lens, in order to capture the above-described spot analysis image and texture analysis image, for example, a spot photographing illumination device that illuminates via a polarizing plate, and a polarizing plate It is necessary to provide a texture photographing illumination device that illuminates without intervention and to photograph the skin at least twice by switching these illumination devices. That is, an illumination LED including a polarizing plate is required in addition to a normal illumination LED, which increases the cost of a skin camera and a lens module. In this case, for example, a polarizing plate is also arranged on the lens side, but it is not necessary to move the polarizing plate between the texture photographing and the spot photographing.
また、肌カメラでは、1つの装置の中にカメラ、レンズ、照明が含まれており、これらを肌カメラの制御装置で制御可能である。それに対して、スマートフォンのカメラにレンズモジュールを装着する場合に、スマートフォンに設けられたカメラのLED照明では、カメラから1m程度離れた被写体を撮影するようにセッティングされているので、肌に近接して肌を撮影する場合に、明るすぎて白く色飛びしてしまう可能性がある。また、スマートフォンに設けられたLED照明は、通常の撮影用の照明であり、偏光板がない。 Further, in a skin camera, a camera, a lens, and illumination are included in one device, and these can be controlled by a control device of the skin camera. On the other hand, when the lens module is attached to the camera of the smartphone, the LED lighting of the camera provided on the smartphone is set to shoot a subject about 1 m away from the camera. When photographing skin, there is a possibility that the color will be too bright and white. Moreover, the LED illumination provided in the smart phone is illumination for normal photography, and there is no polarizing plate.
したがって、レンズモジュール側に肌撮影用の照明装置を設ける必要がある。たとえば、偏光板を備える肌のシミ撮影のための照明用LEDと、偏光板を備えない肌のキメ撮影のための照明用LEDをレンズモジュールに備える場合に、偏光板を必要とすることからレンズモジュールのコストが高くなる。 Therefore, it is necessary to provide a lighting device for skin photographing on the lens module side. For example, when a lens module is provided with an illumination LED for skin spot photography with a polarizing plate and an illumination LED for skin texture photography without a polarizing plate, a lens is required because a polarizing plate is required. Module costs increase.
また、2種類の照明を切り替えて撮影する必要があるが、レンズモジュールと、スマートフォンが互いにデータ通信可能に接続されていない場合に、自動的に2種類の照明を切り替えて2度撮影するように制御することが困難である。手動で照明を切り替えて二度撮影する場合に、手動により2種類の照明を切り替えて、2度の撮影を行うことが煩わしいとユーザーに思われる虞がある。 In addition, it is necessary to switch between the two types of lighting to shoot, but when the lens module and the smartphone are not connected to each other so that data communication is possible, the two types of lighting are automatically switched to shoot twice. It is difficult to control. When shooting twice with manual illumination switching, there is a risk that the user may find it cumbersome to manually switch between the two types of illumination and perform twice imaging.
自動的に2種類の照明を切り替えて撮影を行えるようにレンズモジュールにスマートフォンと通信可能なUSBやBluetooth(登録商標)やWiFiやNFC等の周知の各種通信手段を設けるものとした場合に、レンズモジュールのコストが高くなる。 If the lens module is equipped with various known communication means such as USB, Bluetooth (registered trademark), WiFi, NFC, etc. that can communicate with the smartphone so that it can automatically switch between the two types of illumination and shoot, the lens Module costs increase.
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、1種類の照明による1回の撮影により得られた画像データから少なくとも主にキメ(皮溝、皮丘、毛穴等)が写った画像データと、主にシミが写った画像データを得ることができる分析用肌画像生成システムおよび分析用肌画像生成方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and image data in which at least mainly texture (skin, skin, pores, etc.) is captured from image data obtained by one shooting with one kind of illumination. Another object of the present invention is to provide an analysis skin image generation system and an analysis skin image generation method capable of obtaining image data in which spots are mainly reflected.
上記課題を解決するために、本発明の分析用肌画像生成システムは、肌のシミを分析可能な肌の画像データを生成する分析用肌画像生成システムであって、
少なくとも赤の光と青の光を含む照明光を被写体に照射可能な照明手段と、
前記照明手段に照明された前記被写体を撮影する撮影手段と、
前記撮影手段に撮影された前記被写体の画像データを記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された前記被写体の画像データを処理する画像処理手段とを備え、
前記画像処理手段は、前記記憶手段に記憶された前記画像データから赤成分の画像データと、青成分の画像データとを抽出する画像抽出手段と、
前記抽出手段で抽出された前記赤成分の画像データと、前記青成分の画像データとの明るさのレベルを合わせ、前記青成分の画像データと前記赤成分の画像データとの差分となる差分画像データを算出する差分算出手段とを備えることを特徴とする。
In order to solve the above-described problem, the skin image generation system for analysis of the present invention is a skin image generation system for analysis that generates skin image data that can analyze skin spots,
Illumination means capable of irradiating the subject with illumination light including at least red light and blue light;
Photographing means for photographing the subject illuminated by the illumination means;
Storage means for storing image data of the subject photographed by the photographing means;
Image processing means for processing image data of the subject stored in the storage means,
The image processing means is an image extracting means for extracting red component image data and blue component image data from the image data stored in the storage means;
The difference image which is the difference between the blue component image data and the red component image data by matching the brightness levels of the red component image data and the blue component image data extracted by the extraction means And a difference calculating means for calculating data.
また、本発明の分析用肌画像生成方法は、肌のシミを分析可能な肌の画像データを生成する分析用肌画像生成方法であって、
少なくとも赤の光と青の光を含む照明光を被写体に照射して撮影された画像データから赤成分の画像データと、青成分の画像データとを抽出し、
抽出された前記赤成分の画像データと、前記青成分の画像データとの明るさのレベルを合わせた後に、前記青成分の画像データと前記赤成分の画像データとの差分となる差分画像データを求めることを特徴とする。
The skin image generation method for analysis of the present invention is a skin image generation method for analysis that generates skin image data that can analyze skin spots,
Extracting red component image data and blue component image data from image data taken by illuminating the subject with illumination light including at least red light and blue light,
After matching the brightness levels of the extracted red component image data and the blue component image data, difference image data that is the difference between the blue component image data and the red component image data is obtained. It is characterized by seeking.
これらのような構成によれば、少なくとも青の光と赤の光を含む照明光で照明された状態の被写体としての肌を撮影して得られた一つの画像データから肌のキメを分析するための肌の表面が撮影された肌のキメの分析用の画像データと、肌の表層部内のシミが撮影された(シミがある場合)肌のシミの分析用の画像データを得ることができる。 According to such a configuration, in order to analyze the skin texture from one image data obtained by photographing the skin as a subject illuminated with illumination light including at least blue light and red light. Image data for analyzing the texture of the skin where the surface of the skin is photographed and image data for analyzing the spot of the skin where the spots in the surface layer of the skin are photographed (if there are spots) can be obtained.
メラニンからなるシミは、青の光を赤の光より吸収するので、赤の光で撮影した場合よりも青の光で撮影した方が、シミを明確に撮影できる。言い換えれば、赤の光で撮影した画像ではシミの画像が薄くなり、シミの分析が困難になる。また、赤の光で撮影された画像では、シミが薄くなるので、肌表面の画像がより鮮明になる。 A spot made of melanin absorbs blue light more than red light. Therefore, it is possible to photograph the spot more clearly when shooting with blue light than when shooting with red light. In other words, the spot image becomes thin in an image taken with red light, and it becomes difficult to analyze the spot. In addition, in an image photographed with red light, since the stain becomes thin, the image on the skin surface becomes clearer.
青の波長の光は、必ずしも肌内部への透過性が高くないが、青の光は、シミが形成される肌表層部、すなわち、肌の浅い部分まで透過するとともに、上述のようにメラニンに吸収され、シミの部分が暗くなるように撮影される。但し、肌表面で反射される青の反射光が撮影されるので、肌表面の画像とシミの画像が混在した状態であり、シミの画像を明確に認識することができない。 Blue wavelength light is not necessarily highly permeable to the inside of the skin, but blue light is transmitted to the skin surface layer where the spots are formed, that is, to the shallow part of the skin, and to melanin as described above. Photographed so that spots are darkened after being absorbed. However, since the blue reflected light reflected on the skin surface is photographed, the skin surface image and the spot image are mixed, and the spot image cannot be clearly recognized.
そこで、青成分の画像データから赤成分の画像データを差し引くと、青成分の画像データから肌表面の画像が消されて肌表層部内のシミの画像(シミがある場合)が残ることになる。 Therefore, when the red component image data is subtracted from the blue component image data, the skin surface image is erased from the blue component image data, and a stain image (if there is a stain) in the skin surface layer portion remains.
但し、赤成分の画像データと青成分画像データでは、ベースとなる明るさ(輝度)のレベルが異なるので、赤成分の画像データと青成分画像データとの差分となる画像データを算出する前に、赤成分の画像データと青成分画像データとで明るさのレベルを合わせる必要がある。 However, since the red component image data and the blue component image data have different levels of brightness (luminance) as a base, before calculating the image data that is the difference between the red component image data and the blue component image data. Therefore, it is necessary to match the brightness level between the red component image data and the blue component image data.
上述の青成分の画像データから主に肌表面の画像が含まれる赤成分の画像データが差し引かれた差分画像データには、肌表層部内のシミを分析するのに好適な画像が含まれることになる。キメの分析用画像データとしては、上述の照明手段で照明されて撮影手段で撮影された被写体の画像データをそのまま用いることができるとともに、上述のようにシミの画像を含まない赤成分の画像データを用いることができる。 The difference image data obtained by subtracting the red component image data mainly including the skin surface image from the blue component image data includes an image suitable for analyzing a stain in the skin surface layer portion. Become. As the image data for analyzing the texture, the image data of the subject that is illuminated by the illumination unit and photographed by the photographing unit can be used as it is, and the red component image data that does not include a spot image as described above. Can be used.
この場合に、シミと肌表面との両方の画像をそれぞれある程度のレベル以上に含む青成分の画像データから主に肌表面の画像(シミを含まない画像)である赤成分の画像データを差し引くことにより肌表面の画像を取り除けるので、従来のようにシミの撮影に2枚の偏光板を必要とせず、撮影手段および照明手段のコストの低減を図ることができる。 In this case, the red component image data, which is mainly the skin surface image (image without the stain), is subtracted from the blue component image data that includes both the stain and skin surface images to a certain level or more. Thus, since the image of the skin surface can be removed, it is not necessary to use two polarizing plates for photographing a spot as in the prior art, and the costs of the photographing means and the illuminating means can be reduced.
また、1種類の照明で1回の撮影を行うことにより、キメの分析用の画像データと、シミの分析用の画像データとの両方を得られるので、従来のように偏光板を通過する照明と、通過しない照明との2種類の照明とを切り替えて2回撮影する必要がない。 In addition, by performing one image with one type of illumination, both image data for texture analysis and image data for stain analysis can be obtained, so illumination that passes through the polarizing plate as in the past. And it is not necessary to switch between two types of illumination, that is, illumination that does not pass through, and photograph twice.
したがって、スマートフォンのカメラにコンバージョンレンズを有するレンズモジュールをセットして撮影する際に、2種類の照明を切り替えて2回撮影する必要がないので、容易に撮影を行うことができ、必ずしも撮影を自動化するためにレンズモジュールとスマートフォンとの間で比較的高価な通信手段を用いなくてもよい。したがって、キメとシミの撮影が容易になるとともに、撮影手段および照明手段のコストを低減できる。 Therefore, when shooting with a lens module having a conversion lens in the camera of a smartphone, it is not necessary to switch between the two types of illumination and shoot twice. Therefore, it is not necessary to use a relatively expensive communication means between the lens module and the smartphone. Therefore, it is easy to photograph the texture and the stain, and the costs of the photographing means and the illumination means can be reduced.
また、赤の波長と青の波長を含む照明光は、白色光であってもよく、照明手段の照明光を白色光とすることにより、赤、青、緑の成分を含む画像データを肌の色を分析するための画像データとすることができる。したがって、一度の撮影で肌のキメ・シミ・色の分析が可能な3種類(キメと色を同じ画像データで分析する場合に2種類)の画像データを得ることができる。 Further, the illumination light including the red wavelength and the blue wavelength may be white light, and the image data including the red, blue, and green components is converted into skin light by using the illumination light of the illumination unit as white light. It can be image data for analyzing colors. Accordingly, it is possible to obtain three types of image data (two types when the texture and color are analyzed with the same image data) that can analyze the texture, stain, and color of the skin with one shooting.
また、肌の状態の分析後も画像データを保存する場合に、撮影時の元の画像データを保存するものとすれば、一人の1回の撮影に対して一つの画像データを保存すればよいので例えば、インターネットを介した肌画像分析サービスで、多くのユーザーから送られた画像データを記憶して保管する場合に、記憶容量を削減することができる。 Further, when the image data is stored even after the analysis of the skin condition, if the original image data at the time of shooting is stored, one image data may be stored for one shooting of one person. Therefore, for example, when storing and storing image data sent from many users in a skin image analysis service via the Internet, the storage capacity can be reduced.
本発明の前記分析用肌画像生成システムおよび前記分析用肌画像生成方法において、前記差分画像データを肌のシミの分析用の画像データとし、前記赤成分の画像データを肌のキメの分析用の画像データとすることが好ましい。 In the analysis skin image generation system and the analysis skin image generation method of the present invention, the difference image data is used as image data for analysis of skin spots, and the red component image data is used for analysis of skin texture. It is preferable to use image data.
これらのような構成によれば、肌を撮影した1つの画像データから算出された差分画像データを肌のシミの分析に用いることができ、かつ、差分画像データを算出の際に画像データから抽出された赤成分の画像データを肌のキメの分析に利用できる。したがって、従来のように照明光における偏光板の有無を変更して、肌のシミ用の撮影と、肌のキメ用の撮影とを別々に行う必要がなく、シミとキメの分析用の画像データの取得を容易にすることができる。 According to such a configuration, the difference image data calculated from one image data obtained by photographing the skin can be used for analysis of skin spots, and the difference image data is extracted from the image data at the time of calculation. The red component image data can be used for analysis of skin texture. Therefore, it is not necessary to change the presence or absence of the polarizing plate in the illumination light as in the past, and to perform shooting for skin spots and skin texture separately, and image data for analyzing spots and textures. Can be easily acquired.
本発明の前記分析用肌画像生成システムにおいて、前記差分算出手段段は、前記抽出手段で抽出された前記赤成分の画像データと、前記青成分の画像データとにおいて互いに近似する波形の振幅を互いに略同じになるように合わせた後に、前記差分画像データを求めることが好ましい。 In the skin image generation system for analysis according to the present invention, the difference calculation means stage sets the amplitudes of waveforms that approximate each other in the red component image data and the blue component image data extracted by the extraction means to each other. It is preferable to obtain the difference image data after matching them so that they are substantially the same.
また、本発明の前記分析用肌画像生成方法において、前記差分画像データを求める前に、抽出された前記赤成分の画像データと、前記青成分の画像データとにおいて互いに近似する波形の振幅を互いに略同じになるように合わせることが好ましい。 Further, in the analysis skin image generation method of the present invention, before obtaining the difference image data, the amplitudes of the waveforms that are approximate to each other in the extracted red component image data and the blue component image data are mutually equal. It is preferable to match them so that they are substantially the same.
これらのような構成によれば、赤成分の画像データと、青成分の画像データとは、それぞれ肌表面の画像を含み、同じ肌表面を撮影していることから画像データの水平方向や垂直方向の波形が近似することになるが、上述のように赤成分の画像データと青成分の画像データでは明るさのレベルが異なるので、明るさのレベルを合わせる必要がある。さらに、青成分の画像データと赤成分の画像データの肌表面の画像に基づく波形が近似していても赤成分と青成分とでは相似的に振幅が異なるので、差分画像データを求める際に、明るさのレベルだけではなく、振幅も合わせることにより、青成分の画像データから肌表面の画像をより精度高く除去することができる。 According to such a configuration, the red component image data and the blue component image data each include an image of the skin surface, and since the same skin surface is captured, the horizontal or vertical direction of the image data However, since the brightness level differs between the red component image data and the blue component image data as described above, it is necessary to match the brightness levels. Furthermore, even if the waveform based on the skin surface image of the blue component image data and the red component image data is approximate, the red component and the blue component have similar amplitudes, so when obtaining the difference image data, By adjusting not only the brightness level but also the amplitude, the image of the skin surface can be more accurately removed from the blue component image data.
また、本発明の前記分析用肌画像生成システムにおいて、携帯型電子機器に搭載されたカメラと、当該カメラに装着されるレンズモジュールに設けられた肌撮影用のコンバージョンレンズとから前記撮影手段が構成され、
前記レンズモジュールに前記照明手段が設けられていることが好ましい。
Further, in the analysis skin image generation system of the present invention, the photographing means comprises a camera mounted on a portable electronic device and a skin photographing conversion lens provided in a lens module attached to the camera. And
It is preferable that the illumination unit is provided in the lens module.
このような構成によれば、照明の種類を切り替えて複数回撮影しなくとも、1種類の照明で1回撮影すれば、キメとシミとの両方を分析可能な画像データを得られるので、レンズモジュールとスマートフォン等の携帯型電子機器との間に通信手段を設けなくても容易に肌の撮影を行うことができる。 According to such a configuration, since it is possible to obtain image data that can analyze both the texture and the stain by photographing once with one type of illumination without changing the type of illumination and photographing multiple times, the lens Skin can be easily photographed without providing a communication means between the module and a portable electronic device such as a smartphone.
本発明によれば、1種類の照明下での1回の撮影により、キメとシミの分析が可能であり、撮影を容易なものにできる。また、シミの撮影に偏光板を必要とせず、コストの低減を図ることができる。 According to the present invention, it is possible to analyze the texture and the stain by one shooting under one kind of illumination, and the shooting can be facilitated. In addition, a polarizing plate is not required for spot photography, and the cost can be reduced.
以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態について説明する。
この実施の形態の分析用肌画像生成システムは、図1および図2に示すように、デジタルカメラ(撮像素子を備えるカメラ2)を備えた携帯型電子機器としてのスマートフォン1と、スマートフォン1のカメラ2に装着されて肌を拡大して接写するための2枚のレンズ11a,11bからなるコンバージョンレンズ11および撮影の照明用のLED12を有するレンズモジュール10とを備える。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
As shown in FIGS. 1 and 2, the analysis skin image generation system of this embodiment includes a
分析用肌画像生成システムにおいて、上述のLED12が肌を照明する照明手段となり、前記カメラ2とコンバージョンレンズ11が前記照明手段に照明された肌を撮影する撮影手段となる。また、分析用肌画像生成システムは、照明手段により照明された被写体としての肌を撮影手段で撮影して得られた画像データを記憶する記憶手段と、この画像データからシミ分析用の画像データ、キメ分析用の画像データを生成するための画像処理手段とを備える。この記憶手段をスマートフォン1の後述のフラッシュメモリ4とし、画像処理手段をスマートフォン1の後述の制御装置3としてもよい。
In the skin image generation system for analysis, the above-described
すなわち、図3に示すように、スマートフォン1には、そのカメラ2の位置に、コンバージョンレンズ11と少なくとも青の光と赤の光を照射するLED12からなる照明手段aを備えるレンズモジュール10が装着され、コンバージョンレンズ11とカメラ2とから撮影手段bが構成されている。また、スマートフォン1は、フラッシュメモリ4から構成される記憶手段cを備えており、照明手段aに照明されて撮影手段bで撮影された肌の画像データが一旦記憶手段cに記憶される。
That is, as shown in FIG. 3, the
また、スマートフォン1は、通信手段dを備え、移動体通信網に接続したり、無線LANに接続したりすることによりインターネットhに接続可能であり、上述の記憶手段cに記憶された肌の画像データをインターネットhを介して、データ管理サーバー(サーバー)gに送信するようになっている。データ管理サーバーgは、各スマートフォン1から送信される肌の画像データから肌の状態を分析し、肌の状態がどの程度良い状態(または悪い状態)かの判定を行う。
In addition, the
また、データ管理サーバーgは、肌の画像データや肌状態の分析の判定結果のデータ等を例えばユーザー毎に管理し、これらデータをスマートフォン1を用いてユーザーに閲覧可能にするとともに、例えば、化粧品会社等の肌関係の企業から個人を特定可能な情報を除いて肌の画像データや、肌の状態の分析の判定結果等のデータを使用可能にする。
In addition, the data management server g manages skin image data, data of skin condition analysis determination results, and the like for each user, for example, and enables the user to view these data using the
このようなデータ管理サーバーgは、インターネットhを介してスマートフォン1とデータ通信可能とする通信手段iと、スマートフォン1からインターネットを介して送信された肌の画像データや、この肌の画像データの分析による肌状態の判定結果等が登録される肌履歴データベースjを備える。また、データ管理サーバーgは、画像処理手段kとして機能する制御装置を備え、この制御装置は、撮影された画像データから後述のように青成分の画像データと、赤成分の画像データをそれぞれ抽出する抽出手段eとして機能する。
Such a data management server g includes a communication means i that enables data communication with the
また、画像処理手段kは、青成分の画像データと赤成分の画像データとで後述のように明るさのレベルを合わせ、さらに、赤成分の画像データを構成する画像信号と、青成分の画像データを構成する画像信号とで近似する波形における振幅の大きさを合わせた後に、青成分の画像データと赤成分の画像データとの差分となる差分画像データを算出する差分算出手段fとして機能する。 Further, the image processing means k adjusts the brightness level between the blue component image data and the red component image data as described later, and further, the image signal constituting the red component image data and the blue component image Functions as difference calculation means f for calculating difference image data that is the difference between the blue component image data and the red component image data after matching the magnitudes of the amplitudes of the waveforms approximated by the image signals constituting the data. .
また、画像処理手段kは、上述の赤成分の画像データを用い、周知の判定アルゴリズムにより、肌のキメの状態の良し悪しの判定結果を生成するとともに、上述の差分画像データを用い、周知の判定アルゴリズムにより、肌のシミの状態の良し悪しの判定結果を生成する分析判定手段mとして機能する。また、分析判定手段mによる判定結果は、各ユーザ−に関連付けて記憶手段としての肌履歴データベースjに記憶される。 The image processing unit k uses the above-described red component image data, generates a determination result of the quality of the skin texture using a known determination algorithm, and uses the above-described difference image data to generate a known result. By the determination algorithm, it functions as an analysis determination unit m that generates a determination result of whether the skin stain is good or bad. The determination result by the analysis determination unit m is stored in the skin history database j as a storage unit in association with each user.
なお、図4に示すように、撮影された肌の画像データの処理をスマートフォン1で行うものとしてもよく、スマートフォン1は、上述の照明手段a、撮影手段b、記憶手段cに加えて、上述の画像処理手段k、抽出手段e、差分算出手段f、分析判定手段mを備える。分析判定手段mによる判定結果のデータは、分析に用いられた肌の画像データに関連付けて記憶手段cに記憶される。
As shown in FIG. 4, the processed skin image data may be processed by the
また、撮影手段bは、上述のカメラ2とレンズモジュール10のコンバージョンレンズ11とからなるものだけではなく、コンバージョンレンズ11を用いた場合と同様に肌を撮影可能な単体の肌カメラ5であってもよい。この肌カメラ5は、スマートフォン1と、例えば、USB等の通信手段を介してデータ通信可能にされており、撮影された画像データは、肌カメラからスマートフォン1に送信されて記憶手段cに記憶される。なお、肌カメラ側にフラッシュメモリ等の記憶装置を設け、肌カメラに撮影された画像データを記憶可能になっていてもよい。
Further, the photographing means b is not only the
レンズモジュール10は、上述のコンバージョンレンズ11およびLED12と、LED12を駆動するLED駆動回路14と、これらを収容する筐体10aとを備える。筐体10a内で、コンバージョンレンズ11の二枚のレンズ11a,11bは、バレル20aに支持され、カメラ2のマスターレンズ(図示略)の前に、カメラ2のマスターレンズの光軸と二枚のレンズ11a、11bの光軸とを略合わせるように配置される。
The
また、筐体10aは、バレル20aの前側(被写体側)にレンズ筐体20を備える。レンズ筐体20は、先端面が被写体としての肌の撮影時に肌に当接する当接部20bとされ、当接部20bが肌に当接した状態で外光を遮るようになっている。また、当接部20bには、開口部20cが形成され、肌の開口部20cに臨む部分が撮影されるようになっている。
The
バレル20aは、レンズ11aおよびレンズ11bからなるコンバージョンレンズ11を支持した状態で、筐体10a内のレンズ筐体20の基端側(カメラ2に装着される側)に固定されている。また、筐体10a内には、図1および図2に示すように、レンズ筐体20の当接部20bの開口部20cに向けて撮影用の照明光を照射するLED12およびこのLED12を駆動するLED駆動回路14を備えた回路基板13が支持されている。
The
また、回路基板13には、例えば、1つのLED12が備えられるが、例えば、複数のLED12がそれぞれ異なる位置から肌を照明するように設けられていてもよい。
Further, for example, one
なお、肌のキメが明確な画像を撮影する上では、肌に対して斜めに光を照射する一つのLED12を配置することが好ましいが、肌の撮影範囲の明るさを平均化する上では、複数のLED12を複数箇所に配置することが好ましい。また、キメは基本的に肌の凹凸であり、1つの光源から肌に斜めに光を照射することにより、肌の凹凸の影が明確になり、肌の凹凸が分かり易い画像となる。
In order to shoot an image with a clear skin texture, it is preferable to arrange one
LED駆動回路14の中には昇圧回路・定電圧回路を設けているので使用時のLED照度低下問題が発生しないようになっている。
また、レンズ筐体20により撮影領域に外乱光が入射しないように遮光状態になっている。したがって、常に略一定の撮影条件が確保できるようになっており、撮影ごとの撮影条件の差の基づく画像補正処理を不要としている。
Since the
Further, the
また、レンズモジュール10は、LED12、LED駆動回路14等に電力を供給する電池を備えた電源回路18と、電源スイッチ(図示略)を備える。
この電源スイッチは、手動でオン・オフを切り替える機械スイッチであってもよい。
The
The power switch may be a mechanical switch that is manually turned on / off.
また、レンズ筺体20の肌への当接部20bにプッシュスイッチを設けること等によりレンズ筺体20の当接部20bが肌に当接した際に自動的にスイッチが入る構造としてもよい。
たとえば、レンズ筐体20と当接部20bとが別部材とされ、当接部20bがレンズ筐体20から被写体側に移動自在にレンズ筐体20に支持され、弾性部材(付勢手段)により当接部20bが被写体側に付勢される構造とし、常時はレンズ筐体20と当接部20bとが所定距離だけ離れた状態とする。また、レンズ筐体20には、当接部20bとの間にプッシュスイッチ等の押圧されることにより電源がオンとなり、押圧が解除されるとオフになるスイッチが設けられている。このような構造により、被写体である肌に当接部20bが当てられて、弾性部材による付勢力に抗して、当接部20bがレンズ筐体20側に移動した際に、スイッチが押圧されてオンとなり、当接部20bを肌から離した際に肌側に付勢されている当接部20bがスイッチから離れて電源がオフとなる。
また、レンズ筐体20内部に光電スイッチが設けられ、レンズ筐体20の当接部20bに肌を当接させてレンズ筐体20内への光の進入が遮られた際に、筺体内部が暗くなったことにより光電スイッチがオンになる構造であってもよい。
Further, a structure may be adopted in which a switch is automatically turned on when the abutting
For example, the
In addition, a photoelectric switch is provided inside the
スマートフォン1は、周知の通り携帯電話としての機能を有し、無線回線を用いた通話が可能となっている。また、スマートフォン1は、図示しないディスプレイを有するとともに、無線回線によりインターネットに接続可能であり、インターネットを介してeメールの送受信が可能である。さらに、アプリケーション(アプリ)としてのブラウザによりウェブサイトの閲覧が可能になっている。また、例えば、ウェブサイト等のサーバーに対してファイルのアップロードが可能で、ウェブサイト等のサーバーからファイルのダウンロードが可能になっている。
As is well known, the
また、スマートフォン1は、CPU、ROM、RAM等を有する制御装置3を備え、上述のプログラムとしてのアプリを実行可能になっている。また、制御装置3には、記憶装置としてのフラッシュメモリ4が接続されており、ダウンロードしたアプリ(プログラム)や、音楽ファイル、動画ファイル等を保存可能になっている。すなわい、動画ファイルおよび静止画ファイルには、カメラ2で撮影された画像データが含まれる。
また、制御装置3は、カメラ2を制御して撮影が可能であるとともに、撮影した画像データをフラッシュメモリ4に保存することができる。また、画像処理や画像解析用のアプリにより画像データの解析や分析の処理が可能である。
The
Further, the
この実施形態においては、LED12で照明された被写体としての肌をレンズモジュール10を用いてカメラ2で撮影して得られた静止画像データを画像処理することによりシミを分析可能な画像データを生成するようになっており、その画像処理は、スマートフォン1の制御装置3で行われる。
なお、上述のようにスマートフォン1から画像データを上述のデータ管理サーバーに送って、データ管理サーバー側において、スマートフォン1で撮影された画像データを記憶するとともにこの画像データの画像処理を行ってシミの分析に用いられる画像データを得るものとしてもよい。
In this embodiment, image data that can analyze a spot is generated by image processing still image data obtained by photographing the skin as a subject illuminated by the
As described above, image data is sent from the
ここで、スマートフォン等に内蔵されるカメラを含む一般的なデジタルカメラでは、撮像素子に各画素に対応して赤、緑、青の単色のフィルタを所定パターンで配列したカラーフィルタを用いる場合がある。この場合に、各画素のセンサによって、赤成分を撮影するセンサと、緑成分を撮影するセンサと、青成分を撮影するセンサとがあることになる。これら各位置の各色のセンサからの値は、対応するフィルタを透過した光の明るさ(輝度)を示すものとなる。 Here, in a general digital camera including a camera built in a smartphone or the like, a color filter in which red, green, and blue single color filters are arranged in a predetermined pattern corresponding to each pixel may be used in an image sensor. . In this case, depending on the sensor of each pixel, there are a sensor for photographing the red component, a sensor for photographing the green component, and a sensor for photographing the blue component. The values from the sensors of the respective colors at these positions indicate the brightness (luminance) of the light transmitted through the corresponding filter.
各画素毎の輝度のデータは、RAWデータとしてそのまま出力される場合もあるが、通常は、補間処理や色調整等により各画素毎に赤、緑、青、すなわち、RGBの値を有するカラー画像データに変換されてカメラから出力される。なお、カラーフィルタは、必ずしも赤、緑、青のパターンではなく、これらの補色等を用いたり、3色ではなく4色のフィルタを用いる場合があり、また、画像データとしてはRGB方式だけではなく、その他の方式の画像データもあるが、いずれにしろ、各画素の色がRGBの値で示されるRGB方式の画像データに変換することが可能である。 The luminance data for each pixel may be output as RAW data as it is, but usually a color image having red, green, blue, that is, RGB values for each pixel by interpolation processing, color adjustment, or the like. It is converted into data and output from the camera. Note that the color filter is not necessarily a red, green, and blue pattern, and these complementary colors may be used, or a four-color filter may be used instead of three colors, and the image data is not limited to the RGB system. Although there are other types of image data, in any case, it is possible to convert the color of each pixel into RGB type image data indicated by RGB values.
各画素がRGBの値で示される画像データで、各画素毎にRの値だけを用いた画像データ、すなわち、GとBの値を0とした画像データが赤成分の画像データであり、各画素において、RとBの値を0として、Gの値だけを用いた画像データが緑成分の画像データであり、各画素において、RとGの値を0として、Bの値だけを用いた画像データが青成分の画像データである。すなわち、各画素のRGB値からなる画像データにおいて、RGBのうちの二つの値を0とすることにより、赤成分の画像データ、緑成分の画像データ、青成分の画像データを抽出可能である。 Each pixel is image data represented by RGB values, and image data using only the R value for each pixel, that is, image data with G and B values of 0 is red component image data, In the pixel, the R and B values are 0, and the image data using only the G value is the green component image data. In each pixel, the R and G values are 0 and only the B value is used. The image data is blue component image data. That is, in the image data composed of the RGB values of each pixel, by setting two values of RGB to 0, it is possible to extract red component image data, green component image data, and blue component image data.
赤成分の画像データを表示すると赤の濃淡の画像となり、緑成分の画像データを表示すると緑の濃淡の画像となり、青成分の画像データを表示すると青の濃淡の画像となる。この場合に、例えば、赤成分の画像データをキメの分析に用いる場合に、赤の濃淡からなる画像が見づらく思われる可能性がある。 When red component image data is displayed, it becomes a red shade image, when green component image data is displayed, it becomes a green shade image, and when blue component image data is displayed, it becomes a blue shade image. In this case, for example, when image data of red component is used for texture analysis, it may be difficult to see an image composed of red and light.
そこで、赤成分の画像データにおいて、Gの値とBの値を0ではなく、Rと同じ値にすることにより白黒画像(グレースケールの画像)に変換することができる。緑成分の画像データ、青成分の画像データにおいても、同様にRGB値をGの値またはBの値に揃えることで、グレースケールの画像に変換することができる。 Therefore, in the red component image data, the G value and the B value can be converted to a black and white image (grayscale image) by setting the value of G and B to the same value as R instead of 0. Similarly, the image data of the green component and the image data of the blue component can be converted into a gray scale image by aligning the RGB values to the G value or the B value.
また、後述の差分となる画像データは、基本的に赤成分と青成分との輝度の差となり、グレースケールの画像データとして扱うことになる。
ここで、グレースケールの画像データを画像処理により肌色にするものとしてもよい。
In addition, image data, which is a difference described later, basically has a luminance difference between a red component and a blue component, and is handled as grayscale image data.
Here, the grayscale image data may be converted to a skin color by image processing.
この場合に、例えば、後述のように撮影された肌画像データを色補正した後に、補正処理した肌画像を用いて基準肌色を決定し、上記各画素のRGBの各値を設定することにより、肌色ベースのキメ画像・シミ画像を得ることができる。 In this case, for example, after color-correcting the skin image data photographed as described later, a reference skin color is determined using the corrected skin image, and each RGB value of each pixel is set, A skin color-based texture image / stain image can be obtained.
例えば、所定の明るさにおけるRGBの各値を設定する。この際には、たとえば、RGBの各値をR:98/256、G:68/256、B:58/256等のように設定し、これを肌色のパターンとし、上述の肌色に変換されるグレースケースの画像の輝度の変化に対応して、上述のパターンのままRGBの各値を上下させることにより、肌色のグラデーションからなる画像データを得ることができる、 For example, RGB values at a predetermined brightness are set. In this case, for example, RGB values are set as R: 98/256, G: 68/256, B: 58/256, etc., and this is used as a skin color pattern and converted to the above skin color. Corresponding to the change in luminance of the image of the grace case, image data composed of a gradation of skin color can be obtained by raising and lowering each RGB value while maintaining the above pattern.
さらに、上記肌画像から画素の輝度値の「ゆらぎ」パターンを計算してRGBの各値を設定することにより、より実際の肌らしい肌色ベースのキメ画像・シミ画像を得ることができる。すなわち、上述のパターンを各画素において少しだけずらすようにすることで、より自然な肌色を表現できる。 Further, by calculating a “fluctuation” pattern of pixel luminance values from the skin image and setting each value of RGB, a skin color-based texture image / stain image that seems to be more actual skin can be obtained. That is, a more natural skin color can be expressed by shifting the above-mentioned pattern slightly in each pixel.
前記LED12は、肌を照明する照明手段であり、例えば、白色LEDが用いられている。白色LEDには、複数種類あり、例えば、青色LEDと青い光が照射されると黄色に光る蛍光体とを組み合わせた白色LEDと、紫外線を出力する紫外線LEDに紫外線が照射されると赤、緑、青に発光する複数種の蛍光体を組み合わせた白色LEDと、青く発光する青色LED、緑に発光する緑色LEDと、赤く発光する赤色LEDとを組み合わせた白色LEDとがある。
The
これら白色LEDのいずれを使用してもよいが、この実施形態における照明手段としては、少なくとも青の光と、赤の光とを含む光を発光していることが好ましい。青の光は、例えば、450〜495nmの波長の光であり、赤の光は、例えば、620〜750nmの光であり、上述の各白色LEDから発光される光に含まれる。なお、上述の各波長範囲内の波長の光を全て含んでいる必要はなく、各波長範囲の一部の波長を含んでいればよい。また、可視光の波長の範囲は、例えば、380〜750nmであり、基本的には可視光の長波長側と短波長側の光が含まれていればよい。 Any of these white LEDs may be used, but the illumination means in this embodiment preferably emits light including at least blue light and red light. The blue light is, for example, light having a wavelength of 450 to 495 nm, and the red light is, for example, light having a wavelength of 620 to 750 nm, and is included in the light emitted from each of the white LEDs described above. In addition, it is not necessary to include all light having wavelengths within the above-described wavelength ranges, and it is only necessary to include some wavelengths in each wavelength range. Moreover, the range of the wavelength of visible light is, for example, 380 to 750 nm, and basically it is sufficient that light on the long wavelength side and the short wavelength side of visible light is included.
次に、上述の画像処理手段としてのスマートフォン1の制御装置3で行われる画像処理について説明する。
ここで、シミは、肌表層部内に沈着したメラニンから形成されている。また、メラニンの吸収スペクトルでは、波長が短いほど吸光度が高くなる傾向となっており、波長の長い赤の光より波長の短い青の光の方がより吸収される。
Next, image processing performed by the
Here, the stain is formed from melanin deposited in the skin surface layer. In the absorption spectrum of melanin, the shorter the wavelength, the higher the absorbance, and blue light having a shorter wavelength is more absorbed than red light having a longer wavelength.
したがって、メラニンの多い部分は、撮影された画像データの青成分では暗くなるが、赤成分ではそれほど暗くならず、青成分の方が赤成分よりシミが明確になる。
すなわち、肌表層部において、メラニンの量が多いシミの部分と、メラニンの量が少ないシミ以外の部分があり、赤成分の画像データでは、メラニンの赤の光の吸光度が低いので、メラニン量の多いシミの部分でも赤の光が少ししか吸収されずにカメラ2側に反射される。したがって、シミの部分でも画像データ上の輝度があまり下がらない。
Therefore, a portion having a large amount of melanin becomes darker in the blue component of the captured image data, but is not so dark in the red component, and the blue component has a clearer spot than the red component.
That is, in the skin surface layer portion, there are a portion of a stain with a large amount of melanin and a portion other than a stain with a small amount of melanin, and in the red component image data, the absorbance of melanin red light is low. Even in many spots, the red light is reflected to the
シミの量の少ない部分では、さらに赤の光の吸収が少なくなるが、赤成分の画像データ上でシミの部分の輝度と、シミ以外の部分の輝度の差は小さくなる。したがって、赤成分の画像データにおいては、シミの画像が明と暗との差が小さいコントラストの低い画像となり、シミは写っているが、シミとシミ以外の部分の明暗差が少なくシミが見難い画像データとなる。 In the portion where the amount of the stain is small, red light is further absorbed, but the difference between the luminance of the portion of the stain on the red component image data and the luminance of the portion other than the stain is small. Therefore, in the red component image data, the spot image is a low-contrast image with a small difference between light and dark, and the spot is visible, but there is little difference in brightness between the spot and the part other than the spot and the spot is difficult to see. It becomes image data.
それに対して、青成分の画像データでは、メラニンの青の光の吸光度が高いので、肌表層部内のメラニンの多いシミの部分を反射した青の光は、シミの部分で多くを吸収されてカメラ2側に反射される。したがって、メラニンに多くを吸収された青の光の反射を撮影した青の画像データでは、メラニンの量の多いシミがより暗く写ることになる。また、青の光においても、シミ以外のメラニン量の少ない部分では、青の光はあまり吸収されない。したがって、シミの部分とそれ以外の部分との暗と明との差が大きく、コントラストの高い画像となり、シミが見易い画像となる。 On the other hand, in the blue component image data, the absorption of blue light from melanin is high, so the blue light reflected from the melanin-rich spot in the skin surface is absorbed by the spot and the camera is absorbed. Reflected to the second side. Accordingly, in the blue image data obtained by photographing the reflection of the blue light that has been absorbed in a large amount by melanin, a stain having a large amount of melanin appears darker. Even in the blue light, the blue light is not so much absorbed in the portion with a small amount of melanin other than the stain. Therefore, the difference between darkness and lightness of the spot portion and the other portions is large, resulting in an image with high contrast, and an image that allows easy viewing of the spot.
したがって、相対的ではあるが、赤成分の画像データには肌表面の画像が主な画像となり、シミの画像はかなり薄い状態となるのに対して、青成分の画像データには、肌表面の画像が含まれるとともに、赤の場合よりも濃い(暗い)シミの画像が含まれる。 Therefore, although relative to the red component image data, the skin surface image is the main image, and the stain image is considerably thin, whereas the blue component image data is the skin surface image. An image is included, and an image of a darker (darker) spot than that in the case of red is included.
図5は、肌の表面画像として、キメの皮溝を互いに交差する複数の線で模式的に示すとともに、肌表層部内のシミを雲状に模式的に示した画像データの模式図であり、B(青成分)の画像データには、互いに交差する線で表される肌表面(皮溝)の画像と、雲状に表される肌表層部内のシミの画像とが含まれる(シミがある場合)ことになる。 FIG. 5 is a schematic diagram of image data schematically showing a skin skin groove with a plurality of lines intersecting each other as a skin surface image, and schematically showing a stain in the skin surface layer portion in a cloud shape. The image data of B (blue component) includes an image of the skin surface (skin groove) represented by lines intersecting each other and an image of a stain in the skin surface layer portion represented in a cloud shape (there is a stain) If).
図6(a)は、撮影された画像データ51をグレースケールの画像として示したものであり、図6(b)は、赤成分の画像データ52をグレースケールの画像として示したものである。また、図6(c)は、後述のように青成分の画像データと赤成分の画像データ52との差分となる画像データ53をグレースケールで示したものである。
FIG. 6A shows the captured
また、R(赤成分)の画像データでも基本的に肌表面の画像と肌表層部内のシミの画像とが含まれることになるが、シミの画像があっても青成分の画像データに比較してシミが薄い状態となり、シミが見難い状態となっている。すなわち、図6に示す画像データにおいて、撮影された画像データ51には、青成分のシミの画像が含まれ、キメの画像と混ざっているが、赤成分の画像データ52では、シミの画像が薄くなっており、撮影された画像データよりキメが見易い画像データとなる。
In addition, the R (red component) image data basically includes the skin surface image and the stain image in the skin surface layer portion, but even if there is a stain image, it is compared with the blue component image data. The stain is thin and the stain is difficult to see. That is, in the image data shown in FIG. 6, the captured
ここで、青成分、赤成分とは、例えば、画像データをRGBで表した場合のBの値(明るさ、輝度)とRの値(明るさ、輝度)である。 Here, the blue component and the red component are, for example, a B value (brightness and luminance) and an R value (brightness and luminance) when image data is expressed in RGB.
図7は、赤成分の画像データと、青成分の画像データとにおいて、画像データ上の同じ垂直位置の一本の水平ラインの各画素の輝度をグラフ(波形)として示したものであり、グラフ30には、上側の赤成分の波形と下側の青成分の波形が図示されている。これらの赤成分の波形と青成分の波形とには、それぞれ、図5において、模式的に複数の交差する線で示された肌表面の画像を示す同じ波形が含まれることから、赤成分の波形と青成分の波形とが近似した形状となっている。 FIG. 7 is a graph (waveform) showing the luminance of each pixel of one horizontal line at the same vertical position on the image data in the red component image data and the blue component image data. 30 shows the waveform of the upper red component and the waveform of the lower blue component. Each of the red component waveform and the blue component waveform includes the same waveform indicating the image of the skin surface schematically shown by a plurality of intersecting lines in FIG. The waveform is similar to the waveform of the blue component.
また、赤成分の波形と、青成分の波形とで異なる部分の一部は、青成分の画像データで赤成分の画像データより濃く表示されるシミによる波形に基づくものである。
したがって、青成分の画像データと赤成分の画像データの差分を求めれば、青成分の肌の表面の画像とシミの画像とから肌の表面の画像が除かれ、シミの画像が残り、肌表面の画像に邪魔されることなく、シミの画像が見易い状態になる。
Further, a part of the difference between the red component waveform and the blue component waveform is based on a waveform due to a stain that is displayed darker than the red component image data in the blue component image data.
Therefore, if the difference between the blue component image data and the red component image data is obtained, the skin surface image is removed from the blue component skin surface image and the stain image, the stain image remains, and the skin surface remains. It is easy to see the spot image without being disturbed by the image.
しかし、図7のグラフ30に示すように、赤成分の画像データと、青成分の画像データとの間には大きな輝度の差があり、差分の画像データを求める際に、この輝度の差をなくす必要がある。
However, as shown in the
また、輝度は青成分の画像データより、赤成分の画像データの方が高くなるが、各波形を見た場合に、主に肌表面の反射光に基づく波形の振幅は、赤成分の画像データより青成分の画像データの方が大きくなる。
したがって、肌表面の画像が含まれない差分画像データを求めるためには、青成分と赤成分とで波形の振幅を合わせることが好ましい。
In addition, the luminance of the red component image data is higher than that of the blue component image data, but when looking at each waveform, the amplitude of the waveform mainly based on the reflected light on the skin surface is the red component image data. The blue component image data becomes larger.
Therefore, in order to obtain differential image data that does not include an image of the skin surface, it is preferable to match the amplitude of the waveform between the blue component and the red component.
また、グラフ30では、赤成分の画像データの波形のベースラインと、青成分の画像データの波形のベースラインとが求められている。なお、グラフ30中の式は、ベースラインを示す式である。また、前記式で示されるベースラインは、グラフの波形に対して近似曲線を求めたものであり、ここでは二次曲線として近似曲線を求めている。
In the
これら2本のベースラインで示されるように、中央部分の輝度が高く、左右両端の部分の輝度が低くなっている。これは、LED12による照明が肌の撮影範囲の中央部が明るく、周縁部が暗くなっているためであり、照明による画像のむらである。このような照明に基づく画像データ上の位置による明るさの違いは、LEDの設置個所を増やすことにより小さくなるが、複数方向から肌を照らした場合に、影がなくなり、例えば、肌の凹凸である皮溝や毛穴が見づらい画像となる。
As indicated by these two baselines, the luminance at the center is high and the luminance at the left and right ends is low. This is because the illumination by the
すなわち、肌表面の画像は、光源の配置箇所数が少ない方が肌の凹凸であるキメを分析し易い画像データとなる。すなわち、肌表面を示す波形において、光源の配置箇所数が少ない方が振幅が大きくなり、光源の配置箇所が増加すると、振幅が小さくなり、皮溝や毛穴が目立たない画像となってしまう。 That is, the image on the skin surface is image data that is easier to analyze the texture of the unevenness of the skin when the number of light source arrangements is smaller. That is, in the waveform indicating the skin surface, the smaller the number of light source arrangement locations, the larger the amplitude. When the number of light source placement locations increases, the amplitude decreases, resulting in an image in which skin grooves and pores are not conspicuous.
画像データ上の照明に基づく輝度の違い(むら)は、周知のシェーディング補正により補正可能であり、補正することが好ましい。
また、上述の差分画像データを求める式は、例えば、赤成分の輝度レベルをRとし、青成分の輝度レベルをBとし、求められる差分をDとした場合に、D=α(B−β・(R―k))となる。
Differences in brightness (unevenness) based on illumination on image data can be corrected by well-known shading correction, and are preferably corrected.
Further, the above-described equation for obtaining the difference image data is, for example, when the luminance level of the red component is R, the luminance level of the blue component is B, and the obtained difference is D, D = α (B−β · (R−k)).
ここで、α、β、kは、係数であるが、kは、上述の青成分と赤成分の輝度のレベルの差であり、青成分より輝度が高い赤成分の画像データから輝度のレベルの差としてのkを減算することにより、青成分と赤成分とで輝度(明るさ)のレベルが合わせられる。kは、赤成分と青成分との輝度のレベルの差、例えば、上述の赤成分の輝度の波形のベースラインと、青成分の輝度の波形のベースラインとの差から求められる。 Here, α, β, and k are coefficients, and k is the difference in the luminance level between the blue component and the red component described above, and the luminance level from the image data of the red component that is higher in luminance than the blue component. By subtracting k as the difference, the level of brightness (brightness) is adjusted between the blue component and the red component. k is obtained from the difference in luminance level between the red component and the blue component, for example, the difference between the above-described baseline of the luminance waveform of the red component and the baseline of the waveform of the luminance of the blue component.
また、βは、上述の赤成分の波形と、青成分の波形との振幅の差を減少させるための係数であり、例えば、青成分の波形の各ピークと、これらピークの対応する赤成分の各ピークそれぞれの比から求められるものであり、たとえば、赤成分の波形のピークの高さにβを乗算すると、赤成分のピークの高さと、青成分のピークの高さの差が減少することになる。 Β is a coefficient for reducing the difference in amplitude between the red component waveform and the blue component waveform. For example, each peak of the blue component waveform and the corresponding red component of these peaks For example, multiplying the peak height of the red component waveform by β reduces the difference between the red component peak height and the blue component peak height. become.
αは、差分が求められた後に、差分のデータの値の大きさを調整するためのもので、分析し易いレンジになるように差分の値を調整するものである。
RGB方式の画像データでは、各画素にそれぞれRGBの各値が割り付けられており、上述のように青の光と赤の光を含む白色LEDで照明された光で撮影された画像データをRGB形式の画像データとし、各画素におけるRの値と、Bの値を上述のD=α(B−β・(R―K))の式に代入してDを求めることになる。
α is used to adjust the magnitude of the difference data value after the difference is obtained, and is used to adjust the difference value so that the range is easy to analyze.
In RGB image data, each pixel is assigned an RGB value. As described above, image data captured with light illuminated by a white LED including blue light and red light is converted into RGB format. D is obtained by substituting the value of R and the value of B in each pixel into the above-mentioned equation of D = α (B−β · (R−K)).
この場合に、図5に模式的に示すように肌のキメの画像と肌のシミの画像とを含む青成分の画像データから主に肌のキメを含む赤成分の画像データを除くことにより、差分画像データを求めた場合に、差分画像データは、主に肌のシミの画像を有する画像データになる。この画像データでは、図6(c)の差分の画像データ53に示すように、肌表面の皮溝等の画像が除かれて、主に肌表層部内のシミが写った画像となる。
In this case, as schematically shown in FIG. 5, by removing the red component image data mainly including skin texture from the blue component image data including the skin texture image and the skin stain image, When the difference image data is obtained, the difference image data is image data mainly having an image of a skin spot. In this image data, as shown in the
また、図7のグラフ30に示すように、輝度のレベルと波形の振幅の大きさが異なる赤成分の画像データと、青成分の画像データとにおいて、輝度のレベルと波形の振幅の大きさを合わせると、グラフ31に示すように、互いに近似した波形を示す赤成分の画像データと、青成分の画像データが重なった状態となるが、これら画像データでは、主に青成分に含まれるシミの画像に基づく差がある。そこで、グラフ32に示すように、これらの画像データの差分データ(D)を求めることにより、肌表面の画像をあまり含まず、主にシミの画像を含む差分画像データを得るこができる。
Further, as shown in a
そして、各画素で求められたDの値からなる差分画像データには、上述のように肌表面の画像と肌表層部内のシミの画像とが含まれる青成分の画像データから、シミの画像が薄く主に肌表面の画像からなる赤成分の画像データを減算することにより、肌表面の画像を略含まない肌表層部内のシミの画像が含まれる。
この差分画像データが、肌のシミを分析するための画像データとなる。
The difference image data composed of the D value obtained for each pixel includes a stain image from the blue component image data including the skin surface image and the stain image in the skin surface layer as described above. By subtracting the image data of the red component that is thin and mainly composed of an image of the skin surface, an image of a stain in the skin surface layer portion that does not substantially include the image of the skin surface is included.
This difference image data becomes image data for analyzing skin spots.
また、差分画像データを求める際に用いた元のカラーの画像データのうちの上述のようにシミの画像をほとんど含まない赤成分の画像データを肌の表面のキメの分析用の画像データとすることができる。なお、シミの影響があるが、撮影されて処理されていない元のカラーの画像データをキメの分析用画像データとしてもよい。 Further, among the original color image data used for obtaining the difference image data, the red component image data that hardly includes a spot image as described above is used as image data for analyzing the texture of the skin surface. be able to. Note that original color image data that has been affected by a stain but has not been photographed and processed may be used as texture analysis image data.
また、元の画像データは、白色LED(LED12)で照明されたカラーの画像データであり、このデータを肌の色の分析用画像データとすることができる。なお、この場合に、ホワイトバランスを取ることが好ましいが、スマートフォン1のカメラ2には、ホワイトバランス機能が備えられており、これによりホワイトバランスを取ることができる。
The original image data is color image data illuminated by a white LED (LED 12), and this data can be used as image data for skin color analysis. In this case, it is preferable to take a white balance. However, the
この分析用肌画像生成システムにおける分析用肌画像生成方法においては、上述の画像処理手段の機能により、青の光と赤の光を含む白色LEDにより撮影された画像データの各画素において、青成分と赤成分の差分をD=α(B−β・(R―K))の式に基づいて算出することにより、シミの分析用画像を得ることができる。また、上述のように元の画像データまたは赤成分の画像データを肌のキメの分析用画像データとすることができる。さらに、元の画像データのホワイトバランスを取ることにより肌の色の分析用の画像データを得ることができる。 In the analysis skin image generation method in this analysis skin image generation system, the blue component is generated in each pixel of the image data photographed by the white LED including blue light and red light by the function of the above-described image processing means. By calculating the difference between the red component and the red component based on the equation D = α (B−β · (R−K)), it is possible to obtain a spot analysis image. Further, as described above, the original image data or red component image data can be used as image data for analyzing skin texture. Furthermore, image data for skin color analysis can be obtained by white balance of the original image data.
ここで、ホワイトバランス等の色バランスを精度高くとるためには、例えば、レンズモジュール10や肌カメラ5を最初に使う際、すなわち、これらを購入後1回だけ、肌カメラに付属された基準白色のテストチャートを撮影し、スマホ内部あるいは上述のサーバーサイドで、撮影白色画像が基準白色となる補正値を決定し、スマートフォン1のフラッシュメモリ4やサーバー側の記憶措置等のいずれかに記憶しておく。
Here, in order to obtain a color balance such as white balance with high accuracy, for example, when the
肌撮影時または撮影後には、撮影された肌画像に上記補正値を用いて色補正を行うことにより、適切な肌画像を得ることができる。
なお、白色のテストチャートに代えて、複数または単色の有彩色の印刷されたテストチャートを用いてもよい。
An appropriate skin image can be obtained by performing color correction on the photographed skin image using the above correction value during or after skin photographing.
In place of the white test chart, a test chart printed with a plurality of or single chromatic colors may be used.
また、レンズモジュール10、肌カメラ5の撮影範囲内に上述のテストチャートを設け、撮影画像に上記テストチャートが写り込むようにし、この写り込んだテストチャートを毎回補正値を決定し、この補正値を用いて撮影された肌画像を補正するようにしてもよい
In addition, the above-described test chart is provided within the photographing range of the
以上のことから、このような分析用肌画像生成システムおよび分析用肌画像生成方法にあっては、偏光板を用いることなく、肌表面より内側の肌表層部のシミを分析可能な画像データを得ることができるので、肌の撮影装置において、撮影用の照明側と撮影用のレンズ側に互いに偏光方向が直交する偏光板を用いる必要がなく、肌を撮影するための専用の肌カメラやスマートフォン1等の携帯型電子機器のカメラに肌撮影機能を付加するコンバージョンレンズ11と照明用のLED12を有するレンズモジュール10において、コストの低減を図ることができる。
From the above, in such a skin image generation system for analysis and a skin image generation method for analysis, image data that can analyze the stain on the skin surface layer inside the skin surface without using a polarizing plate is obtained. Since it is possible to obtain the skin, it is not necessary to use polarizing plates whose polarization directions are orthogonal to each other on the photographing illumination side and the photographing lens side in the skin photographing apparatus, and a dedicated skin camera or smartphone for photographing the skin In the
また、一度の撮影により、肌のシミの分析用画像データと、肌のキメの分析用画像データと、肌の色の分析用画像データを得ることが可能であり、肌の分析のための肌画像の撮影を容易なものとし、各ユーザーが自分で肌を撮影する場合に、ユーザーの負荷を軽減することができる。 In addition, it is possible to obtain image data for analyzing skin spots, image data for analyzing skin texture, and image data for analyzing skin color by performing a single shooting operation. It is possible to easily shoot an image, and the burden on the user can be reduced when each user shoots skin by himself.
また、携帯型電子機器のデジタルカメラにレンズモジュール10を装着して肌画像を撮影する際に、例えば、照明の種類を切り替えたり、撮影の各種設定を切り替えたりすることなく、所定の照明で一回の撮影を行うことにより、上述の肌のシミ、キメ、色をそれぞれ分析可能な画像データを得ることができるので、撮影を自動化しなくても、容易に撮影を行うことができる。
In addition, when the
また、撮影を自動化するものとしても、従来のように照明や設定を切り替えて複数回の撮影を行う必要がないので、基本的にコンバージョンレンズ11と、照明用のLED12を有するレンズモジュール10側の電源を入れてLED12を点灯した状態で、例えば、スマートフォン1側で肌撮影用のアプリを起動して自動的に撮影を行わせるか、逆にアプリを起動してから、アプリの指示に基づいてLED12を点灯するためにレンズモジュール10の電源を入れた後に撮影を自動で行うだけであり、レンズモジュール10とスマートフォン1との間で特に通信を必要とせず、通信手段を設けることによりレンズモジュール10のコストが高くなるのを防止できる。
In addition, even in the case of automating shooting, it is not necessary to switch the illumination and setting and perform shooting a plurality of times as in the prior art, so basically the
上述のサーバーでは、スマートフォン1から送信される肌画像データを例えば各スマートフォン1のユーザー毎に、肌履歴用データベースに記憶し、例えば、ユーザーがいつでも見られるようにしたり、化粧品メーカー等で利用可能にしたりすることが考えられる。この場合に、これまではキメ画像とシミ画像(+肌画像)を登録しておく必要があった。それに対してこの分析用肌画像生成システムにおいては、一枚の肌画像データを記憶しておけば、いつでも、キメ、シミ、肌色の各分析用の画像データを得られるので、サーバーに必要とされる記憶容量を少なくすることができる。
In the above-mentioned server, the skin image data transmitted from the
なお、LED12の設置個所は、肌の凹凸であるキメを分析する画像データを得る上では、凹凸の影が濃くなるように一個所が好ましいが、シミの分析する画像データを得る上では、肌表面の画像が取り除かれることから、明るさの照明むらをなくすために、複数箇所であることが好ましい。但し、上述のようにシェーディング補正を行うことによりLED12が一箇所に配置される構成であっても照明むらの問題を解消できる。
The
1 スマートフォン(携帯型電子機器)
2 カメラ(撮影手段b)
3 制御装置(画像処理手段k、抽出手段e、差分算出手段f)
4 フラッシュメモリ(記憶手段c)
10 レンズモジュール
11 コンバージョンレンズ(撮影手段b)
11a レンズ
11b レンズ
12 LED(照明手段a)
1 Smartphone (portable electronic device)
2 Camera (photographing means b)
3 Control device (image processing means k, extraction means e, difference calculation means f)
4 Flash memory (storage means c)
10
Claims (7)
少なくとも赤の光と青の光を含む照明光を被写体に照射可能な照明手段と、
前記照明手段に照明された前記被写体を撮影する撮影手段と、
前記撮影手段に撮影された前記被写体の画像データを記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された前記被写体の画像データを処理する画像処理手段とを備え、
前記画像処理手段は、前記記憶手段に記憶された前記画像データから赤成分の画像データと、青成分の画像データとを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段で抽出された前記赤成分の画像データと、前記青成分の画像データとの明るさのレベルを合わせ、前記青成分の画像データと前記赤成分の画像データとの差分となる差分画像データを算出する差分算出手段とを備えることを特徴とする分析用肌画像生成システム。 A skin image generation system for analysis that generates skin image data capable of analyzing skin spots,
Illumination means capable of irradiating the subject with illumination light including at least red light and blue light;
Photographing means for photographing the subject illuminated by the illumination means;
Storage means for storing image data of the subject photographed by the photographing means;
Image processing means for processing image data of the subject stored in the storage means,
The image processing means, extracting means for extracting red component image data and blue component image data from the image data stored in the storage means;
The difference image which is the difference between the blue component image data and the red component image data by matching the brightness levels of the red component image data and the blue component image data extracted by the extraction means A skin image generation system for analysis, comprising: difference calculation means for calculating data.
前記レンズモジュールに前記照明手段が設けられていることを特徴とする請求項1から請求項3のいずれか1項に記載の分析用肌画像生成システム。 The photographing means is composed of a camera mounted on a portable electronic device, and a skin photographing conversion lens provided in a lens module attached to the camera,
The skin image generation system for analysis according to any one of claims 1 to 3, wherein the illumination unit is provided in the lens module.
少なくとも赤の光と青の光を含む照明光を被写体に照射して撮影された画像データから赤成分の画像データと、青成分の画像データとを抽出し、
抽出された前記赤成分の画像データと、前記青成分の画像データとの明るさのレベルを合わせた後に、前記青成分の画像データと前記赤成分の画像データとの差分となる差分画像データを求めることを特徴とする分析用肌画像生成方法。 A skin image generation method for analysis that generates skin image data capable of analyzing skin spots,
Extracting red component image data and blue component image data from image data taken by illuminating the subject with illumination light including at least red light and blue light,
After matching the brightness levels of the extracted red component image data and the blue component image data, difference image data that is the difference between the blue component image data and the red component image data is obtained. A method for generating a skin image for analysis, characterized in that it is obtained.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2013054455A JP2014180284A (en) | 2013-03-16 | 2013-03-16 | Skin image generation system for analysis and skin image generation method for analysis |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2013054455A JP2014180284A (en) | 2013-03-16 | 2013-03-16 | Skin image generation system for analysis and skin image generation method for analysis |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2014180284A true JP2014180284A (en) | 2014-09-29 |
Family
ID=51699594
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2013054455A Pending JP2014180284A (en) | 2013-03-16 | 2013-03-16 | Skin image generation system for analysis and skin image generation method for analysis |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2014180284A (en) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2018175848A (en) * | 2017-04-04 | 2018-11-15 | カシオ計算機株式会社 | Medical imaging device |
WO2019026472A1 (en) * | 2017-07-31 | 2019-02-07 | マクセルホールディングス株式会社 | Conversion lens unit and state measurement system |
CN116754548A (en) * | 2022-07-12 | 2023-09-15 | 黑龙江省农业科学院食品加工研究所 | Determination method for peel retention degree of processed rice |
CN116754548B (en) * | 2022-07-12 | 2024-05-24 | 黑龙江省农业科学院食品加工研究所 | Determination method for peel retention degree of processed rice |
-
2013
- 2013-03-16 JP JP2013054455A patent/JP2014180284A/en active Pending
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2018175848A (en) * | 2017-04-04 | 2018-11-15 | カシオ計算機株式会社 | Medical imaging device |
WO2019026472A1 (en) * | 2017-07-31 | 2019-02-07 | マクセルホールディングス株式会社 | Conversion lens unit and state measurement system |
CN116754548A (en) * | 2022-07-12 | 2023-09-15 | 黑龙江省农业科学院食品加工研究所 | Determination method for peel retention degree of processed rice |
CN116754548B (en) * | 2022-07-12 | 2024-05-24 | 黑龙江省农业科学院食品加工研究所 | Determination method for peel retention degree of processed rice |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5530440B2 (en) | In-camera based method for detecting defects with high accuracy | |
JP5772991B2 (en) | Electronics | |
JP5786254B2 (en) | Method and apparatus for controlling light emitting devices in a terminal device, and terminal device | |
US8736674B2 (en) | Method and system for 3D display calibration with feedback determined by a camera device | |
JP5976676B2 (en) | Imaging system using longitudinal chromatic aberration of lens unit and operation method thereof | |
US10168215B2 (en) | Color measurement apparatus and color information processing apparatus | |
CN109152535B (en) | Skin diagnosis device and skin diagnosis method | |
US10194129B2 (en) | Method of taking pictures for generating three-dimensional image data | |
US20180332239A1 (en) | Background replacement utilizing infrared light and visible light | |
JP2011530911A5 (en) | ||
CN108986726B (en) | Information terminal | |
JP2003143612A (en) | Digital imaging system | |
WO2018219294A1 (en) | Information terminal | |
CN109565577B (en) | Color correction device, color correction system and color correction method | |
JP2014180285A (en) | Skin image generation system for analysis and skin image generation method for analysis | |
JPWO2014007268A1 (en) | Lens unit | |
JP6480419B2 (en) | Visible light receiving method | |
JP2016086246A (en) | Image processing apparatus and method, and imaging device | |
CN104586355A (en) | Measurement device | |
US10455119B2 (en) | Display device, image processing apparatus, control methods thereof, and display system | |
US8654210B2 (en) | Adaptive color imaging | |
JP2014180284A (en) | Skin image generation system for analysis and skin image generation method for analysis | |
US8164650B2 (en) | Image processing apparatus and method thereof | |
CN106791760B (en) | Colour temperature for camera detects, adjusts the method, apparatus and camera of white balance | |
CN109300186A (en) | Image processing method and device, storage medium, electronic equipment |