CN106793864A - 用于分析毛发和/或预测毛发染色处理的结果的方法与装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及用于分析毛发和/或预测毛发染色处理的结果的方法与装置。本发明公开的是在毛发样品上预测毛发颜色改变处理的结果的方法，该方法包括：a.对于多个区别区域的每个给出的区域，分别测量分别设置在给定区域内的所述毛发样品的各自材料的区域特异性光谱；以及b.在对所述毛发样品施加毛发颜色改变处理之后，通过分别预测第一与第二初始光谱的转换，计算分别来自第一和第二初始光谱的第一和第二预测的处理后光谱，所述第一与第二初始光谱是有区别的，且(i)来自多个测量的区域特异的光谱，和/或(ii)对应于第一和第二的测量的区域特异的光谱。

Description

用于分析毛发和/或预测毛发染色处理的结果的方法与装置
相关专利申请的交叉引用
本专利申请是2014年9月28日申请的PCT/IL2014/050850的部分继续申请，该专利申请以它的整体引入作为参考。本申请要求享有以下美国临时专利申请的优先权：2014年4月27日申请的US 61/984,798、2014年4月27日申请的US 61/984,861、2014年4月28日申请的US 61/985,331和2015年1月22日申请的US 62/106,426；这些专利申请都以它的整体引入作为参考。本申请也要求享有2014年9月24日申请的PCT/IB 2014/064809的优先权。
要求享有优先权，
背景技术
本发明涉及用于分析“天然灰色毛发”的方法与装置——例如，为了提供适合用于天然的灰色毛发的定制的毛发染色成分。
对于群体的显著部分，例如人们的年龄、他们的毛发灰色，他们的毛发变成“天然灰色”。“天然灰色毛发”可以区分于“人工灰色”的毛发，其中人工染料的存在对个别的毛干给出了他们的灰颜色。
天然灰发是两种类型的毛干的混合物：(i)包含天然色素的毛干(例如，包含黑色素的毛干，例如黑毛干或红毛干或金毛干或棕毛干或其他包含天然色素的毛干)以及(ii)天然白毛干，它们基本上是没有黑色素的，例如，由于年龄的原因。在两种颜色类型的毛干存在时，单个毛干混合物导致混合物作为一个整体对于随便的肉眼观察者表现为“灰色毛发”。
对于本发明，术语“毛干”是指个别的毛发，但不限于个别毛发的“轴部分”(也就是，远离毛根部分)。
天然灰发是毛干的颜色混杂的“混合物”的一个例子，但不限于仅是这个例子，它在这里也被称为毛发的“颜色混杂混合物”。
有时，天然灰发是被施加“毛发颜色处理”，它可改变整体表观，以致它不再考虑“天然灰色”。对于本发明，“毛发染色处理”是改变毛干颜色的任意处理。毛发染色处理的例子包染发处理(例如，基于人工染料)和漂白。染发处理包括临时、班永久或永久的染发(例如，氧化式染发)处理。
对于本发明，“原来的天然灰色毛发”是毛发的混合物：(i)在过去是“天然灰色”但已经被毛发染色处理而转换；以及(ii)目前可被认识(例如，基于由发型师或其他本领域技术人员的检查)为具有指示它原来状态为天然灰色毛发的属性。在一个实施例中，天然黑色和天然白色毛干的混合物(也就是，一种类型的天然灰色毛发)是人工地染成红色的——例如，通过氧化式染发方法。
在这个例子中，作为红色染发处理的结果，每个天然白色毛干变成相对淡的红色，而每根天然黑色毛干变成更深的红色——这是可基于个别毛干的靠近检查而可观察到的。相反，混合物的整体表观(也就是，作为整体)不同于个别毛干的表观(也就是，在分离中可观察到)。
在这个例子中，在以红色染料处理之前，毛发是天然灰色的，且是天然黑色和天然白色毛干的混合物。在毛发染色过程之后，毛发是“原来的天然灰色”，且是第一和第二颜色类型的毛干的混合物。在染色过程之前，第一颜色类型的毛干是天然黑色的毛干——在染色过程之后，这些毛干是暗红色的。在染色过程之前，第二颜色类型的毛干是天然白色的毛干——在染色过程之后，这些毛干是淡红色的。
毛发染色已经有一千年的实践历史，并继续在现代社会中扮演重要角色。在毛发染色领域的一个核心问题是提供正确的处理——例如，合适的染色成分和/或处理参数(例如，处理时间、温度等)。
PCT/IB2012/051351公开了一种分配装置，它包括多个容器，其中每个容器包含用于毛发染色成分的各自不同组分。该毛发的一个初始光谱是通过干燥分析来测量的。根据分析的结果，用于定制毛发染色成分(也就是，特异于用户的毛发以及想要获得结果)的组分的组合是由分配装置从容器中被分配的。
用于毛发染色成分的组分的组合是根据所测量的毛发的分析来选择的。因此，高度期望精确地测量毛发样品的初始光谱，以便提供最适合于用户毛发和他或她的毛发染色目标的定制的毛发染色。
直到现在，仍有必要开发查明用户毛发的当前状态——例如，用于精确分配用于毛发染色成分的组分的正确组合。
发明内容
本发明的具体实施方式涉及用于预测在毛发样品上的毛发颜色改变处理的结果的方法与装置(也就是，天然含有色素的毛干与天然白色的毛干的混合物)，基于测量和分析区域特异的光谱。
在一些具体实施例中，(i)测量在毛发样品的第一区域内的毛发材料的区域特异的光谱；以及(ii)测量在毛发样品的第二区域内的毛发材料的区域特异的光谱。相比于样品代表性光谱(也就是，从穿过样品的位置散射的光产生的)，对应于第一区域的测量的区域特异的光谱是主要从天然白色毛干的散射光中产生的。相比于样品代表性光谱，对应于第二区域的测量的区域特异的光谱是主要从天然含有色素的毛干的散射光中产生的。
基于第一和第二区域特异的光谱，通过分别计算第一和第二处理后的预测光谱，可以分别预测天然白色毛干与天然含有色素的毛干的处理后(也就是，在对毛发样品施加毛发颜色改变处理之后)的状态。
随后，为了预测整个毛发样品的代表性的处理后的状态，第一和第二处理后的光谱可以互相合并——例如，考虑在毛发样品中天然白色毛干与天然含有色素的毛干的相关片段。因此，在天然白色毛干更普遍的毛发样品中，更大的权重可以被分配到表示天然白色毛干的处理后状态的预测的光谱中。相反，在天然含有色素的毛干更普遍的毛发样品中，更小的权重可以被分配到表示天然含有色素的毛干的处理后状态的预测的光谱中。
不希望被理论所约束，需要注意的是，不同毛干类型可不同地响应于相同的毛发染色处理。在毛发样品是相对均一性的情形下，没有需要计算区域特异的光谱。在这些情形下，由从穿过样品的位置散射的光产生的单独的光谱可足以使在样品内的毛干具有“典型”的特征。
相反，对于天然灰色毛发的例子，没有“典型的”毛干——反而，毛干是天然白色或者天然含有色素的毛干，每个毛干不同地相应毛发处理。为了精确地预测样品代表性处理后的光谱，因此它是必需的以便预测对于每种类型的毛干的最后光谱，以及合并这些结果。
然而，为了精确地预测对于每种类型的毛干的最后光谱，每种类型的毛干的初始毛发光谱可以被精确地特征化。为了达到这一点，这里公开了方法和装置，其中每种类型的毛干的初始毛发光谱是通过对于在毛发样品内的特异区域进行区域特异的光谱测量而被直接测量的。
前面的章节涉及天然灰色毛发的特殊例子。正如下面所讨论的，其他具体实施例涉及原来天然灰色的毛发。
因此，不限于在毛发样品上的特定说明，对于多个区域的每个给出的区域，可以分别测量区域特异的光谱。每个区域特异的光谱是特异于在给出的区域内的毛发样品的材料。
前述教导可以采用用于测量光谱的多个装置来实施，包括但不限于超光谱的成像装置以及用于打断光进入光谱部件的色散光学元件(例如棱镜或光栅)。
可替代地或可附加地，这里公开了一种结构，其中：(i)光谱测量装置限定了对象平面；(ii)毛发是被这样设置以致对象平面穿过多个区域的每个给出的区域，以致对于每个给出的区域，限定该给出区域的各自“区域-对象平面交叉区”；(iii)对于每个给出的区域，(A)各自的区域-对象平面交叉区具有延长的形状，且其纵横比为至少5(或至少10或至少15)以限定“延长的轴”，和/或各自的区域-对象平面交叉区的宽度是至多100微米或至多50微米或至多25微米或至多15微米。
以这种方式，当毛发样品的毛干是互相对齐以限定毛干延长轴，各自的区域-对象平面交叉区的延长轴是与毛发样品的毛干相对齐的，该各自的区域-对象平面交叉区是适合于毛干的形状。
不希望被理论所约束，在毛发样品是相对于毛干颜色均一性的情形下，总的来说，如果多个毛干的材料是由单独测量光谱所“捕获”的。相反，在其他情形(例如，毛发样品是天然灰色毛发或原来天然灰色毛发)下，有必要尽可能避免这样，不需求助于不必要的限制区域尺寸。
不限制所请求保护的主题的范围，需要注意的是，通过施加光学装置以及使和装置几何形状，使区域-对象平面交叉区适合于毛干的形状，可以实现这个目标。
一种从角质纤维光学地获取数据的方法，包括：a.照亮角质纤维以致由角质纤维反射和/或偏转和/或发射的光是被入射在检测器上，并由检测器转换为电信号；以及b.从电信号中计算角质纤维的多个光谱以致多个光谱的每个光谱分别对应于(i)角质纤维的各个不同部分和/或(ii)在至少一部分角质纤维被设置的空间的不同子区域内的材料。
在一些具体实施例中，所述方法是这样进行以致：i.所照亮的纤维是在第一对象平面；ii.第一图像是在沿着在纤维与检测器之间的光路在中间位置上形成的，该中间位置是被配置为作为第一图像平面与第二对象平面。第一图像是纤维的至少一维聚焦的图像；以及iii.第二图像是在检测器上形成的，第二图像是第一图像的镜像。
在一些具体实施例中，所述方法是这样进行以致由于至少一个成像系统的存在：i.所照亮的纤维是在第一对象平面；ii.第一图像是在沿着在纤维与检测器之间的光路在中间位置上形成的，该中间位置是被配置为作为第一图像平面与第二对象平面。第一图像是纤维的至少一维聚焦的图像；以及iii.第二图像是在检测器上形成的，第二图像是第一图像的镜像。
在一些具体实施例中，图像系统是沿着光路设置的。
在一些具体实施例中，狭缝或者孔是沿着在角质纤维与检测器之间的光路而设置的，中间位置基本上对应于该狭缝或孔。
在一些具体实施例中，检测器包括多个构成型光检测器，它们被安排在二维平面阵列内，光检测器的平面对应于第二图像的图像平面。
在一些具体实施例中，构成型光检测器的第一和第二子组(例如，不相交的子组)分别产生第一和第二反射光谱，它们分别对应于(i)角质纤维的第一和第二部分和/或(ii)在至少一部分角质纤维被设置的空间的第一和第二子区域内的材料。
在一些具体实施例中，在一个方向上，光检测器的子组是互相平行的。
在一些具体实施例中，照亮的纤维是沿着对齐轴互相对齐的，对应于第一和第二光谱的该纤维的第一和第二部分是沿着对齐轴互相对齐的。
在一些具体实施例中，光检测器阵列的第一方向对应于变动的波长，而垂直于第一方向的第二方向对应于角质纤维的不同部分。
在一些具体实施例中，多个光谱的每个反射光谱分别对应于角质纤维的不同的各个不相交的部分。
在一些具体实施例中，所述方法还包括：c.电子地将特异于角质纤维的第一部分的光谱与特异于角质纤维的第二部分的光谱进行比较；以及d.根据所述比较的结果，将角质纤维分级为关于颜色的同质性或者异质性。
在一些具体实施例中，所述方法还包括：c.电子地将特异于角质纤维的第一部分的反射光谱与特异于角质纤维的第二部分的反射光谱进行比较；以及d.根据所述比较的结果，将角质纤维分级为关于颜色的同质性或者异质性。
在一些具体实施例中，所述方法还包括：c.电子地将特异于角质纤维的第一部分的光谱与特异于角质纤维的第二部分的光谱进行比较；以及d.根据所述比较的结果，分配毛发染色剂的组合。
在一些具体实施例中，所述方法还包括：c.电子地将特异于角质纤维的第一部分的反射光谱与特异于角质纤维的第二部分的反射光谱进行比较；以及d.根据所述比较的结果，分配毛发染色剂的组合。
一种角质纤维染色相关的方法，包括：a.设置对象的角质纤维以致不同部分的角质纤维是分别被定位在划分为多个子区域的空间区域的不同子区域内；b.对于多个子区域的每个子区域，分别获取特异于设置在所述子区域内的角质纤维的各个部分的光谱数据；以及c.电子地将特异于角质纤维的第一部分的光谱数据与特异于角质纤维的第二部分的光谱数据进行比较。
一种角质纤维染色相关的方法，包括：a.设置对象的角质纤维以致不同部分的角质纤维是分别被定位在划分为多个子区域的空间区域的不同子区域内；b.对于多个子区域的每个子区域，测量特异于被设置在子区域内的角质纤维的各自部分的各自光谱；以及c.电子地将角质纤维的第一部分的第一光谱说明与角质纤维的第二部分的第二光谱说明进行比较。
在一些具体实施例中，所述第一和第二光谱的其中一个或者两个都是反射光谱。
在一些具体实施例中，所述方法是被执行为计算均一性和/或同质性参数。
在一些具体实施例中，均一性和/或同质性参数是发束均一性和/或同质性参数。
在一些具体实施例中，均一性和/或同质性参数是颜色空间参数。
在一些具体实施例中，颜色空间参数是LAB颜色空间值。
在一些具体实施例中，所述方法还包括：根据所述比较的结果，分配毛发染色剂的组合。
在一些具体实施例中，所述方法还包括：将角质纤维分级为有关于颜色和/或颜色空间值的同质性或异质性，根据所述分级的结果进行分配。
在一些具体实施例中，所述方法还包括：将角质纤维分级为有关于颜色和/或颜色空间值的同质性或异质性。
一种角质纤维染色的方法，包括：a.设置对象的角质纤维以致不同的角质纤维子群是分别被定位在划分为多个子区域的空间区域的每个子区域内；b.对于多个子区域的每个子区域，分别获取特异于设置在所述子区域内的角质纤维的各个子群的光谱数据；以及c.电子地将特异于角质纤维的第一子群的光谱数据与特异于角质纤维的第二子群的光谱数据进行比较；以及d.根据所述电子比较的结果，计算关于毛发同质性的参数。
在一些具体实施例中，(i)所述方法还包括：e.根据光谱数据的比较，电子地将角质纤维分级为天然灰色毛发或者人工染色的灰色毛发；以及根据所述分级的结果进行所述分配。
在一些具体实施例中，所述图像是在对象平面的正交轴上各向异性地放大为不同的放大值——也就是，第一放大值可以等于一个或任意其他值；也就是，在第二轴的第二放大值是不同于第一放大值。
在一些具体实施例中，所述方法是这样执行以致图像平面是与狭缝或孔共面的，它是仅包括一维聚焦图像的图像平面，该图像是被聚焦在图像平面内的第一轴上，并在第二轴上变模糊，第二轴是垂直于第一轴。
一种用于从角质纤维获得光谱数据的系统，包括：a.装置壳体，其限定角质纤维放置的位置；b.光源，被配置为当角质纤维定位在所述角质纤维放置的位置时，照亮该角质纤维以致至少一部分角质纤维是被定位在空间区域内；c.配置用于每个子区域的装置，其分别获得特异于设置在每个子区域内的材料的光谱数据。
一种用于从角质纤维获得光谱数据的系统，包括：a.装置壳体，其限定角质纤维放置的位置；b.光源，被配置为当角质纤维定位在所述角质纤维放置的位置时，照亮该角质纤维以致至少一部分角质纤维是被定位在空间区域内；c.配置用于每个子区域的装置，其分别获得特异于角质纤维的不同区域的光谱数据。
在一些具体实施例中，所述装置包括单色器或者光谱分析器。
在一些具体实施例中，所述单色器或者光谱分析器包括至少一个光栅或棱镜。
在一些具体实施例中，狭缝或孔是被设置在角质纤维与光检测器之间的光路上。
一种用于从角质纤维获得光谱数据的系统，包括：a.装置壳体，其限定角质纤维放置的位置；b.光源，被配置为当角质纤维定位在所述角质纤维放置的位置时，照亮该角质纤维以致至少一部分角质纤维是被定位在空间区域内；c.狭缝或孔或准直透镜；d.光栅和/或棱镜和/或其他色散元件；e.用于检测光的检测器；以及f.第一和第二光学系统，被配置为聚焦由照亮的角质纤维反射和/或偏转和/或发射的光，以致：i.由角质纤维反射和/或偏转和/或发射的光是由第一成像系统聚焦的，以形成该角质纤维在沿着在角质纤维与检测器之间的光路的中间位置上的至少一维聚焦图像；以及ii.光栅和/或棱镜和/或其他色散元件与第二成像系统是被定位在狭缝或孔或准直透镜与检测器之间的光路上，以致由角质纤维反射和/或偏转和/或发射的光通过光栅和/或棱镜和/或其他色散元件和第二成像系统到达检测器，其中：A.光栅和/或棱镜和/或其他色散元件的存在可导致检测器检测角质纤维的光谱数据；以及B.第二成像系统的存在将角质纤维反射和/或偏转和/或发射的光聚焦在检测器上(例如，在它的平面阵列上)以在检测器上形成角质纤维在中间位置的图像。这个图像可以是。
在一些具体实施例中，中间位置可以对应于狭缝(或其他孔)的位置，或者对应于光栅和/或棱镜和/或其他色散元件的位置。
一种用于从角质纤维获得光谱数据的系统，包括：a.装置壳体，其限定角质纤维放置的位置；b.光源，被配置为当角质纤维定位在所述角质纤维放置的位置时，照亮该角质纤维以致至少一部分角质纤维是被定位在空间区域内；c.二维平面阵列的光检测器；以及d.光学元件，被配置为从由角质纤维反射和/或偏转和/或发射的光形成：i.在二维平面阵列的光检测器的第一方向上的光谱数据；以及ii.在二维平面阵列的光检测器的第二方向的角质纤维的至少一维聚焦图像，第二方向是垂直于第一方向。
在一些具体实施例中，所述狭缝限定了延长轴，而角质纤维是基本上对齐与与狭缝的延长轴垂直的方向。
一种从角质纤维光学地获取数据的方法，包括：a.通过光照亮角质纤维以致由角质纤维反射的光随后穿过狭缝或孔；以及b.分析光检测器的输出以确定所照亮的角质纤维的光谱数据，和/或从所分析的输出中计算毛发处理，其中照亮的纤维是在对象平面内，在角质纤维与狭缝或孔之间的光路上的一个或多个光学部件的存在可导致形成图像平面，以致狭缝或孔是被定位在该图像平面内。
在一些具体实施例中，所述图像是在对象平面的正交轴上各向异性地放大为不同的放大值——也就是，第一放大值可以等于一个或任意其他值；也就是，在第二轴的第二放大值是不同于第一放大值。
在一些具体实施例中，所述图像平面是与狭缝或孔共面的，它是仅包括一维聚焦图像的图像平面，该图像是被聚焦在图像平面内的第一轴上，并在第二轴上变模糊，第二轴是垂直于第一轴。
一种从角质纤维光学地获取数据的方法，包括：a.通过光照亮角质纤维以致由角质纤维反射的光随后穿过狭缝或孔；以及b.分析光检测器的输出以确定所照亮的角质纤维的光谱数据，和/或从所分析的输出中计算毛发处理，其中照亮的纤维是在对象平面内，在角质纤维与狭缝或孔之间的光路上的一个或多个光学部件的存在可导致在该狭缝或孔的相对侧形成第一和第二仅一维聚焦的图像，其中，来自第一和第二仅一维聚焦图像的光被入射在光检测器上，并由光检测器所检测(例如，以重组仅一维聚焦图像)。
在一些具体实施例中，第一仅一维聚焦图像是被聚焦在第一方向上，并在垂直于第一方向的第二方向上变模糊；第二仅一维聚焦图像是被聚焦在第二方向上，并在垂直于第一方向上变模糊。
在一些具体实施例中，被照亮的角质纤维是互相对齐的。
在一些具体实施例中，至少一个光谱或至少多个光谱是反射光谱或吸收光谱或发射光谱。
在一些具体实施例中，角质纤维是由不相干的光照亮的。
一种从角质纤维光学地获取数据的方法，包括：a.照亮角质纤维；b.从由角质纤维反射和/或偏转和/或发射的光分别形成角质纤维在第一和第二中间位置的第一和第二仅一维聚焦的图像；c.来自第一和第二仅一维聚焦图像的光穿过色散元件；以及d.在这个光已经穿过色散元件之后，由光检测器接收来自第一和第二仅一维聚焦图像的光以致检测角质纤维的光谱。
在一些具体实施例中，第一和第二仅一维聚焦的图像是由包括复曲面透镜的光学部件来形成的。
一种用于从角质纤维光学地获取数据的系统，所述系统包括：a.光源，被配置为照亮角质纤维；b.成像系统，被配置为从由角质纤维反射和/或偏转和/或发射的光分别形成角质纤维在第一和第二中间位置的第一和第二仅一维聚焦的图像；c.色散元件，被配置为接收来自第一和第二仅一维聚焦图像的光；以及d.光检测器，被配置为在这个光已经穿过色散元件之后，接收来自第一和第二仅一维聚焦图像的光以致检测角质纤维的光谱。
在一些具体实施例中，第一仅一维聚焦的图像是被聚焦在第一图像平面方向上，并在垂直于第一图像平面方向的第二图像平面方向上变模糊；第二仅一维聚焦的图像是被聚焦在第二图像平面方向上并在第一图像平面方向上模糊的。
在一些具体实施例中，角质纤维是沿着对齐轴对齐的。
在一些具体实施例中，i.角质纤维是沿着对齐轴对齐的；ii.第一仅一维聚焦的图像是被聚焦在沿着对齐轴的第一图像平面方向上，并在垂直于第一图像平面方向的第二图像平面方向上变模糊；以及iii.第二仅一维聚焦的图像是被聚焦在第二图像平面方向上并在第一图像平面方向上模糊的。
在一些具体实施例中，第一与第二仅一维聚焦的图像都是在光检测器上被重组的。在一些具体实施例中，第一与第二仅一维聚焦的图像是在光检测器上被重组为二维聚焦图像。
在一些具体实施例中，由角质纤维反射和/或偏转和/或发射的光在到达色散元件的途中穿过孔或狭缝。
在一些具体实施例中，第一与第二仅一维聚焦图像的图像平面位置对应于狭缝或孔的平面。
在一些具体实施例中，还包括：根据所检测的光谱，计算毛发处理配方和/或分配毛发染色剂的组合。
一种预测在毛发样品上毛发颜色改变的结果的方法，所述方法包括：a.对于多个区别区域的每个给出的区域，分别测量分别设置在给定区域内的所述毛发样品的各自材料的区域特异性光谱；以及b.在对所述毛发样品施加毛发颜色改变处理之后，通过分别预测第一与第二初始光谱的转换，计算分别来自第一和第二初始光谱的第一和第二预测的处理后光谱，所述第一与第二初始光谱是有区别的，且(i)来自多个测量的区域特异的光谱，和/或(ii)对应于第一和第二的测量的区域特异的光谱。
在一些具体实施例中，所述的方法中：i.所述毛发样品是天然灰色毛发的样品，它是天然白色毛干与含有天然色素的毛干的混合物；ii.第一组测量的区域特异光谱的每个测量的区域特异光谱是主要由从天然白色毛干散射的光产生的；iii.第二组测量的区域特异光谱的每个测量的区域特异光谱是主要由从天然含有色素的毛干散射的光产生的；iv.所述第一和第二初始光谱分别是所述第一组光谱和所述第二组光谱的代表，它们是分别从所述第一组光谱和所述第二组光谱中得到的。
天然包含色素的毛干的例子包括：天然黑色毛干、天然棕色毛干、天然红色毛干和天然金色毛干。
在一些具体实施例中，所述的方法中：i.所述毛发样品是原来天然灰色毛发的样品：(A)其是天然白色毛干与天然含有色素的毛干的原来混合物；以及(B)其是第一和第二颜色类型的毛干的原来混合物，它们是分别从天然白色毛干与天然含有色素的毛干中得到的；ii.第一组测量的区域特异光谱的每个测量的区域特异光谱是主要由从第一颜色类型的毛干散射的光产生的；iii.第二组测量的区域特异光谱的每个测量的区域特异光谱是主要由从第二颜色类型的毛干散射的光产生的；iv.所述第一和第二初始光谱分别是所述第一组光谱和所述第二组光谱的代表，它们是分别从所述第一组光谱和所述第二组光谱中得到的。
在一些具体实施例中，所述的方法，其特征在于，还包括：从所述第一和第二处理后的光谱中计算，预测的样品代表性的处理后的光谱代表对于整体毛发样品在施加毛发颜色改变处理之后的预测的光谱。
在一个具体实施例中，处理后的光谱可以被这样计算以致减少在第一与第二颜色类型的毛干(例如，天然白色毛干与天然包含色素的毛干)之间的颜色空间的距离，同时也最小化在每种类型的毛干与目标颜色(例如LAB值)之间的颜色空间的距离。
在一些具体实施例中，所述的方法中：(i)根据毛发样品的毛干颜色异质性参数来进一步计算所预测的样品代表性的处理后的光谱；和/或(ii)多个区域特异性光谱是互相比较的，根据区域特异性光谱的比较的结果而计算所预测的样品代表性的处理后的光谱。
在一些具体实施例中，所述的方法，其特征在于：所述毛干颜色异质性参数描述了在天然灰色毛发的样品中天然白色毛干与天然含有色素的毛干的相关片段。
在一些具体实施例中，对于多种候选的毛发颜色改变处理的每种候选的毛发颜色改变处理，分别计算不同的预测的样品代表性的处理后的光谱，以及推荐的毛发颜色改变处理是基于每种候选的毛发颜色改变处理而获得的。
在一些具体实施例中，所述的方法还包括：根据样品代表性的处理后的光谱，计算对于毛发染色成分的组分的组合，以及分配所计算的组分的组合。
在一些具体实施例中，所述的方法中：步骤(b)是对于多种候选的毛发颜色改变处理的每种候选的毛发颜色改变处理分别进行的，其中，推荐的毛发颜色改变处理是基于每种候选的毛发颜色改变处理的预测的比较而获得的。
在一些具体实施例中，所述的方法还包括：根据在步骤(b)计算的预测的处理后光谱，计算对于毛发颜色成分的组分的组合。
在一些具体实施例中，所测量的光谱是反射光谱或者透射光谱。
在一些具体实施例中，所述方法中，所述光谱的测量是通过光谱成像装置来进行的。
在一些具体实施例中，所述的方法中：所述光谱的测量包括由所述毛发样品穿过棱镜或光栅的穿过光、反射光和/或偏转光。
在一些具体实施例中，所述的方法中，每个测量的光谱包括：在[200nm,400nm]范围内的至少一个读数，在[400nm,600nm]范围内的至少一个读数，在[600nm,800nm]范围内的至少一个读数。
在一些具体实施例中，所述的方法中：每个测量的光谱包括在[600+N*50nm,1000nm]范围内的至少一个读数，其中N是整数，其值为至少1或至少2或至少3或至少4或至少5。
在一些具体实施例中，所述的方法中：每个测量的光谱包括在所有以下范围内的至少一个读数：{[400nm,500nm],[500nm,600nm],[600nm,700nm],[700nm,800nm]}。
在一些具体实施例中，
在一些具体实施例中，所述的方法中：i.每种区域特异的光谱测量是通过限定对象平面的测量装置来进行的；ii.所述毛发样品是被这样设置以致所述对象平面穿过每个所述区域；iii.每个区域进入所述对象平面的垂直投影产生限定延长轴的对象平面的各自延长区；iv.由各自区域进入所述对象平面的投影所限定的每个延长区具有等于至少5或至少10的各自纵横比，和/或所述对象平面的每个延长区的各自宽度是至多100微米或至多50微米或至多25微米或至多15微米；以及v.所有延长轴都是互相对齐的。
在一些具体实施例中，所述方法是在毛干的样品上进行的，这些毛干是互相对齐的以限定毛干对齐轴，该毛干对齐轴是与区域-对象平面交叉区的延长轴相对齐的。在一些具体实施例中，一种预测在毛发样品上毛发颜色改变处理的结果的方法，所述方法包括：a.对于多个不同区域的每个给出的区域，分别进行在给定区域内毛发样品的各个材料的区域特异的比色测量，以致分别获得特异于分别设置在给定区域的材料的比色测量数据；b.在对所述毛发样品施加毛发染色改变处理之后，通过分别预测第一和第二初始色度数据的转变，计算第一和第二预测的处理后色度数据，这些数据是分别来自第一和第二初始色度数据；所述第一和第二初始色度数据是不同的；以及(i)从多个区域特异的比色测量数据和/或(ii)对应于第一和第二区域特异的比色数据。
在一些具体实施例中，所述的方法中：i.所述毛发样品是天然灰色毛发的样品，它是天然白色的毛杆与天然含有色素的毛干的混合物；ii.第一组比色测量的每种比色测量是主要由从天然白色毛发散射的光产生的；iii.第一组比色测量的每种比色测量是主要由从天然含色素的毛发散射的光产生的；iv.所述第一初始的比色数据是由第一组比色测量的色度数据获得的比色测量数据的代表；以及v.所述第二初始的比色数据是由第二组比色测量的色度数据获得的比色测量数据的代表。
在一些具体实施例中，所述的方法中：i.所述毛发样品是原来天然灰色毛发的样品：(A)其是天然白色毛干与天然含有色素的毛干的原来混合物；以及(B)其是第一和第二颜色类型的毛干的原来混合物，它们是分别从天然白色毛干与天然含有色素的毛干中得到的；ii.第一组测量的比色测量的每种比色测量是主要由从第一颜色类型的毛干散射的光产生的；iii.第二组测量的比色测量的每种比色测量是主要由从第二颜色类型的毛干散射的光产生的；iv.所述第一初始比色数据是由第一组比色测量所获得的各自的比色测量数据；以及v.所述第二初始比色数据是由第二组比色测量所获得的各自的比色测量数据。
在一些具体实施例中，所述的方法中：i.每种区域特异的光谱测量是通过限定对象平面的测量装置来进行的；ii.所述毛发样品是被这样设置以致所述对象平面穿过每个所述区域；iii.每个区域进入所述对象平面的垂直投影产生限定延长轴的对象平面的各自延长区；iv.由各自区域进入所述对象平面的投影所限定的每个延长区具有等于至少5或至少10的各自纵横比，和/或所述对象平面的每个延长区的各自宽度是至多100微米或至多50微米或至多25微米或至多15微米；以及v.所有延长轴都是互相对齐的。
在一些具体实施例中，所述的方法是在毛发样品的毛干上进行：毛干互相对齐以限定毛发对齐轴，所述毛发对齐轴是与区域-对象平面交叉区的每个延长轴相对齐的。
在一些具体实施例中，所述的方法还包括：从所述第一和第二处理后的比色数据中计算，预测的样品代表性的处理后的比色数据代表对于整体毛发样品在施加毛发颜色改变处理之后的预测的比色数据。
在一些具体实施例中，所述的方法中：(i)根据毛发样品的毛干颜色异质性参数来进一步计算所预测的样品代表性的处理后的比色数据,和/或(ii)多个区域特异性光谱是互相比较的，根据区域特异性光谱的比较的结果而计算所预测的样品代表性的处理后的比色数据。
在一些具体实施例中，所述的方法中：所述毛干颜色异质性参数描述了在天然灰色毛发的样品中天然白色毛干与天然含有色素的毛干的相关片段。
在一些具体实施例中，所述的方法中：对于多种候选的毛发颜色改变处理的每种候选的毛发颜色改变处理，分别计算不同的预测的样品代表性的处理后的比色数据，以及推荐的毛发颜色改变处理是基于每种候选的毛发颜色改变处理而获得的。
在一些具体实施例中，所述的方法还包括：根据样品代表性的处理后的比色数据，计算对于毛发染色成分的组分的组合，以及分配所计算的组分的组合。
在一些具体实施例中，所述的方法中，所述区域特异的比色数据是LAB数据或者RBG数据。
在一些具体实施例中，所述的方法中：i.每种区域特异的光谱测量是通过限定对象和图像平面的测量装置来进行的；ii.每个区域特异的光谱是通过光产生的，所述光是这样光学地处理的以致：A.沿着在图像平面内一组平行线的每条给出的线，仅有光从在对象平面内一组平行线的对应的线到达在图像平面内的给出的线；和/或B.对于沿着在图像平面内一组平行线的每条给出的线的每个给出的点，仅有单个波长的光从沿着在对象平面内的对应的线到达所给出的线的给出点的多个位置；和/或C.沿着在图像平面内所述一组平行线的每个给出的线，从所述对象平面接收的光的波长是单调地增加的。
在一些具体实施例中，所述的方法中：对于每种区域特异的比色测量是基于由限定对象平面和图像平面的光学元件来处理的光进行的，以致：i.沿着在图像平面内一组平行线的每条给出的线，仅有光从在对象平面内一组平行线的对应的线到达在图像平面内的给出的线；和/或ii.对于沿着在图像平面内一组平行线的每条给出的线的每个给出的点，仅有单个波长的光从沿着在对象平面内的对应的线到达所给出的线的给出点的多个位置；和/或iii.沿着在图像平面内所述一组平行线的每个给出的线，从所述对象平面接收的光的波长是单调地增加的。
一种从毛发样品中通过限定对象和图像平面的测量装置光学地获得数据的方法，所述方法包括：a.设置所述毛发样品以致所述对象平面穿过所述毛发样品；以及b.光学地处理由所述毛发样品反射和/或偏转和/或发射的光，基于以下方面到达所述图像平面：i.沿着在所述图像平面内一组平行线的每条给出的线，仅有光从在对象平面内一组平行线的对应的线到达在图像平面内的给出的线；ii.对于沿着在图像平面内一组平行线的每条给出的线的每个给出的点，仅有单个波长的光从沿着在对象平面内的对应的线到达所给出的线的给出点的多个位置；iii.沿着在图像平面内所述一组平行线的每个给出的线，从所述对象平面接收的光的波长是单调地增加的。
在一些具体实施例中，所处理的光是通过一排光检测器来接收的，以致检测毛发样品或它的一部分的一个或多个光谱。
在一些具体实施例中，所述的方法是按以下进行测量光谱：对于多个区域的每个给出的区域，测量分别设置在给出的区域内的毛发样品的各个材料的各个区域特异的光谱。
在一些具体实施例中，所述的方法中：i.所述毛发样品是被这样设置以致所述对象平面穿过每个所述区域；ii.每个区域进入所述对象平面的垂直投影产生限定延长轴的对象平面的各自延长区；iii.由各自区域进入所述对象平面的投影所限定的每个延长区具有等于至少5或至少10的各自纵横比，和/或所述对象平面的每个延长区的各自宽度是至多100微米或至多50微米或至多25微米或至多15微米；以及iv.所有延长轴都是互相对齐的。
在一些具体实施例中，所述的方法是在毛发样品的毛干上进行：所述毛干是互相对齐的以限定毛发对齐轴，所述毛发对齐轴是与延长区域的每个延长轴对齐的。
一种从毛发样品中通过限定对象和图像平面的测量装置光学地获得数据的方法，所述方法包括：对于多个区域的每个给出的区域，分别测量分别设置在给出的区域内的毛发样品的各个材料的区域特异的光谱，其中：i.设置所述毛发样品以致所述对象平面穿过所述毛发样品；ii.每个区域进入进入所述对象平面的垂直投影产生限定延长轴的对象平面的各自延长区；iii.由各自区域进入所述对象平面的投影所限定的每个延长区具有等于至少5或至少10的各自纵横比，和/或所述对象平面的每个延长区的各自宽度是至多100微米或至多50微米或至多25微米或至多15微米；以及iv.所有延长轴都是互相对齐的。
在一些具体实施例中，所述的方法中：所述测量是这样进行的：当毛发样品的毛干是互相对齐以限定毛干对齐轴时，所述毛干对齐轴是与对象平面的延长区的所有延长轴相对齐的。
在一些具体实施例中，所述的方法是这样进行以致所述对象平面的每个延长区的厚度是最大100微米或最大50微米。
在一些具体实施例中，所述的方法中，所述光谱是通过以下的光而产生的：(i)由毛发样品反射和/或偏转和/或发射的光；以及(ii)随后光学地处理以致，基于以下方式到达图像平面：i.沿着在所述图像平面内一组平行线的每条给出的线，仅有光从在对象平面内一组平行线的对应的线到达在图像平面内的给出的线；ii.对于沿着在图像平面内一组平行线的每条给出的线的每个给出的点，仅有单个波长的光从沿着在对象平面内的对应的线到达所给出的线的给出点的多个位置；iii.沿着在图像平面内所述一组平行线的每个给出的线，从所述对象平面接收的光的波长是单调地增加的。
在一些具体实施例中，所述的方法中：对于区域依赖光谱的测量的光是通过色散光学元件来处理的，而光谱是由色散光学元件处理的光产生的。
在一些具体实施例中，所述的方法是在灰色毛发的样品上进行，或者在原来灰色毛发的样品上进行。
在一些具体实施例中，所述方法还包括：测量、获得或计算毛发异质性参数，并计算毛发染色处理，和/或根据所述毛发异质性参数的结果(例如，毛发异质性参数的组合以及光学地获得的数据和/或测量的区域特异的光谱——例如，分析所测量的区域特异的光谱的结果)来分配对于毛发染色成分的组分。
在一些具体实施例中，所述的方法还包括：(i)直接或间接地比较第一和第二区域特异的光谱；以及(ii)计算毛发染色处理，和/或根据所述比较的结果(例如，所述比较的结果的组合以及光学地获得的数据和/或测量的区域特异的光谱——例如，分析所测量的区域特异的光谱的结果)来分配对于毛发染色成分的组分。
在一些具体实施例中，所述的方法还包括：(i)检测毛干边界的位置；以及(ii)计算毛发染色处理，和/或根据检测毛干边界的结果(例如，所述检测毛干边界的结果的组合以及光学地获得的数据和/或测量的区域特异的光谱——例如，分析所测量的区域特异的光谱的结果)来分配对于毛发染色成分的组分。
在一些具体实施例中，一种计算关于多个角质纤维的光谱数据的方法，所述方法包括：a.照亮在用户头上的角质纤维；b.检测来自照亮的角质纤维的光以获得用户光谱测量数据；c.通过测量在(i)用户光谱测量数据与(ii)一个或多个部分的头皮光谱之间的相关性程度来计算头皮光谱近似度参数；以及d.取决于近似度是否超过阈值，产生警告信号。
在一些具体实施例中，一种计算关于多个角质纤维的光谱数据的方法，所述方法包括：a.对在用户头上的角质纤维施加一个或多个光谱测量以获得用户光谱数据；b.分析用户光谱数据以确定一个或镀铬头皮光谱识别特征在用户光谱数据中的存在或存在的程度；以及c.取决于所述确定的结果，产生警告信号。
在一些具体实施例中，一种计算关于多个角质纤维的光谱数据的方法，所述方法包括：a.对在用户头上的角质纤维施加一个或多个光谱测量以获得用户光谱数据；b.分析用户光谱数据以确定计算似然性，所述用户光谱数据是头皮光谱的代表，而不是毛发光谱的代表；以及c.取决于所述确定的结果，产生警告信号。
在一些具体实施例中，一种方法，包括：a.对在对象头上的角质纤维施加一个或多个光谱测量以获得对象光谱数据；b.从对象光谱数据中减去头皮光谱数据的函数以获得在对象头上的角质纤维的头皮降噪的光谱数据；以及c.根据头皮降噪的光谱数据来计算毛发染色配方或者分配毛发染色剂。
在一些具体实施例中，所述的方法中：所述头皮光谱数据是从除了所述用户之外的人获得的。
在一些具体实施例中，所述的方法中：所述头皮光谱数据是通过对不同部分的对象的头施加光谱测量而获得的。
在一些具体实施例中，一种降低在角质纤维分光检测数据的头皮相关噪声的方法，所述方法包括：a.设置对象的角质纤维以致不同部分的角质纤维是分别被定位在划分为多个子区域的空间区域的子区域内；b.对于多个子区域的每个子区域，分别获取特异于在所述子区域内设置的各自材料的分光检测数据；c.从来自入射光的光检测器的输出中计算多个子区域特异的反射光谱，所述多个子区域的每个反射光谱对应于不同的子区域；d.分析每个格子的光谱以确定各自的头皮光谱近似度参数；以及e.对于第一和第二子区域特异的反射光谱，每个具有各自不同的非零的头皮光谱近似度参数，计算第一和第二子区域特异的反射光谱的函数以产生具有头皮光谱近似度参数的第三光谱，它是低于包括第一和第二子区域特异的光谱。
在一些具体实施例中，一种从角质纤维获得光学数据的方法，所述方法包括：a.设置对象的角质纤维以致不同部分的角质纤维是分别被定位在划分为多个子区域的空间区域的子区域内；b.对于多个子区域的每个子区域，分别获取特异于在所述子区域内设置的各自材料的分光检测数据；c.从来自入射光的光检测器的输出中计算多个子区域特异的反射光谱，所述多个子区域的每个反射光谱对应于不同的子区域；d.分析每个格子的光谱以确定各自的头皮光谱近似度参数；以及e.对于第一和第二子区域特异的反射光谱，每个具有各自不同的非零的头皮光谱近似度参数，计算第一和第二子区域特异的反射光谱的函数以产生具有头皮光谱近似度参数的第三光谱，它是低于包括第一和第二子区域特异的光谱。
在一些具体实施例中，一种从角质纤维获得光学数据的方法，所述方法包括：a.设置对象的角质纤维以致不同部分的角质纤维是分别被定位在划分为多个子区域的空间区域的子区域内；b.对于多个子区域的每个子区域，分别获取特异于在所述子区域内设置的各自材料的分光检测数据；c.从来自入射光的光检测器的输出中计算多个子区域特异的反射光谱，所述多个子区域的每个反射光谱对应于不同的子区域；d.分析每个格子的光谱以确定各自的头皮光谱近似度参数；e.根据所述分析的结果，将子区域特异的反射光谱分级；f.通过分配较大权重给分级的子区域特异的反射光谱以具有较低的头皮光谱近似度参数来估算所述角质纤维的初始颜色；以及g.根据所估算的初始颜色和目标颜色，计算毛发染色配方和/或分配毛发染色配方的组分。
在一些具体实施例中，多个区域中没有区域是被包含在所述多个区域的任意其他区域中。
在一些具体实施例中，多个区域的所有区域具有相同的体积，或者对于由多个区域所限定的区域对的组的每个给出的区域对，各自的体积比是最大2或最大1.5。
在一些具体实施例中，在多个区域的任意两个区域之间没有重叠，或者对于由多个区域所限定的区域对的组的每个给出的区域对，各自的重叠部分是最大50％或最大30％或最大20％或最大10％。
在一些具体实施例中，所述方法中：i.所述测量是通过限定对象平面的测量装置来进行的；ii.当毛发样品被这样设置以致对象平面穿过毛发样品以致对于多个区域的每个给出的区域限定各自的区域-对象平面交叉区时，进行所述测量，因而限定多个区域-对象平面交叉区。
在一些具体实施例中，所述方法中：多个区域-对象平面交叉区中没有区域-对象平面交叉区是被包括在多个区域-对象平面交叉区的任意其他区域-对象平面交叉区中。
在一些具体实施例中，所述方法中：多个区域-对象平面交叉区的所有区域-对象平面交叉区具有相同的尺寸，或者对于由多个区域-对象平面交叉区限定的交叉区对的组的每个给出的交叉区对，各自的尺寸比是最大2或最大1.5。
在一些具体实施例中，在多个区域-对象平面交叉区的任意两个交叉区之间没有重叠，或者对于由多个区域-对象平面交叉区所限定的交叉区对的组的每个给出的交叉区对，各自的重叠部分是最大50％或最大30％或最大20％或最大10％。
一种用于预测在毛发样品上的毛发颜色改变处理的结果的装置，所述装置包括：a.光谱测量装置，被配置为测量以下的多个光谱：对于多个不同区域的每个给出的区域，分别测量分别设置在给定的区域内的毛发样品的各个材料的区域特异的光谱；以及b.电子电路，被配置为在对毛发样品施加毛发颜色改变处理之后，通过分别预测第一和第二初始光谱的转变而分别从第一和第二初始光谱计算第一和第二预测的处理后的光谱，所述第一和第二初始光谱是不同的，以及(i)从多个测量的区域特异的光谱中获得，和/或(ii)对应于第一和第二测量的区域特异的光谱。在一些具体实施例中，所述光谱测量装置包括色散光学元件和/或超光谱装置。
用于预测在毛发样品上的毛发颜色改变处理的结果的装置，所述装置包括：a.比色数据测量装置，被配置为测量以下的比色数据：对于多个不同区域的每个给出的区域，分别进行设置在给定的区域内的毛发样品的各个材料的区域特异的比色测量以分别获得特异于分别设置在给定的区域内的材料的比色测量数据；以及b.电子电路，被配置为在对毛发样品施加毛发颜色改变处理之后，通过分别预测第一和第二初始光谱的转变而分别从第一和第二初始比色数据计算第一和第二预测的处理后的比色数据，所述第一和第二初始比色数据是不同的，以及(i)从多个测量的区域特异的比色数据中获得，和/或(ii)对应于第一和第二测量的区域特异的比色数据。
在一些具体实施例中，所述电子电路包括任意软件、硬件和固件的组合。
用于从毛发样品中光学地获得数据的装置，包括：测量装置，包括光学元件和平面阵列的光检测器，所述光学元件和平面阵列限定了对象平面和图像平面，所述光学元件被配置为：当毛发样品被这样设置以致对象平面穿过毛发样品，以光学地处理由毛发样品反射和/或偏转的和/或发射的光，基于以下方式到达图像平面：i.沿着在所述图像平面内一组平行线的每条给出的线，仅有光从在对象平面内一组平行线的对应的线到达在图像平面内的给出的线；ii.对于沿着在图像平面内一组平行线的每条给出的线的每个给出的点，仅有单个波长的光从沿着在对象平面内的对应的线到达所给出的线的给出点的多个位置；iii.沿着在图像平面内所述一组平行线的每个给出的线，从所述对象平面接收的光的波长是单调地增加的。
在一些具体实施例中，所述的装置是被配置为从光学地获得的数据中计算毛发染色处理，和/或被配置为根据毛发异质性参数的结果来分配毛发染色成分的组分。
在一些具体实施例中，所述的装置是被配置为计算毛发染色处理，和/或被配置为根据区域特异的光谱的比较结果和/或根据检测的毛干的边界来分配毛发染色成分的组分。
在一些具体实施例中，所述的装置是：i.被配置为接收、测量、检测、计算和/或获得毛发异质性参数；以及ii.被配置为计算毛发染色处理，和/或被配置为根据包括(A)光学获得的数据和/或测量的光谱和/或测量的比色数据与(B)所述毛发异质性参数来分配毛发染色成分的组分。
在一些具体实施例中，所述的装置是：i.被配置为检测毛干的边界；以及ii.被配置为计算毛发染色处理，和/或被配置为根据包括(A)光学获得的数据和/或测量的光谱和/或测量的比色数据与(B)所述毛干的边界来分配毛发染色成分的组分。
在一些具体实施例中，所述的装置是：i.被配置为直接或间接地比较所测量的光谱；以及ii.被配置为计算毛发染色处理，和/或被配置为根据所述测量的结果来分配毛发染色成分的组分。
附图说明
图1是根据测量的用户毛发的光学特性制备定制的毛发染色成分的系统的方块图。
图2和图3A-3B分别显示了示例性的分配器与毛发读取器装置。
图4是用于制备定制的毛发染色成分的方法的流程图。
图5是根据所测量的区域特异的光谱用于预测处理后的光谱的方法的流程图。
图6A显示了在毛发读取器装置的窗口上的毛干。
图6B和图8显示了照亮的毛干的横截面。
图6C和图7A是照亮的毛干的上-下视图。
图7B显示了在多个区域与对象平面之间的交叉区。
图9是根据检测的区域特异的比色数据用于预测处理后的比色数据的方法的流程图。
图10A是根据一些具体实施例用于预测毛发颜色改变处理的结果的技术的流程图。
图10B显示了根据毛干颜色特性的群体。
图11是在毛发阅读装置的窗口上基本上对齐的毛发的特写镜头。
图12A-12B显示了在光谱的毛发读取器的窗口上的多个角质纤维。
图13A显示了一种用于测量毛发的区域特异的光谱的装置。
图13B显示了光检测器的二维阵列。
图14A-14B、图15A-15B和图16A-16B显示了在对象平面和图像平面内平行的线。
图16C显示了通过使空间区域突出进入对象平面所形成的对象平面-突出的区域(例如，对象平面的延长区域)。
图17至图27显示了附加的具体实施方式。
具体实施方式
下面将通过结合附图展示示例性的具体实施方式的详细说明来更好地理解权利要求书。本说明书、具体实施方式以及附图不应视为对权利要求书的限制。需要明确的是，并非目前所公开的方法与装置的每个特征在每个具体实施方式中都是必要的。需要明确的是，通过本发明，这里所显示或描述的过程或者方法，该方法的步骤可以任意次序或者同时被执行，除非从正文中清楚表明某个步骤取决于另一个首先被执行的步骤。正如在本申请中通篇所使用的，术语“可以”是用于许可的意思(也就是，意思是“具有潜力以进行”)，而不是强制性含义(也就是，意思是“必须”)。
需要重视的是，为了清楚，本发明的特定特征是被描述在分离的具体实施方式的内容中，这些特征也可被提供为单独具体实施例的组合。相反，为了简明，本发明的多种不同特征是被描述在单独的具体实施方式中，它们也可被分离地提供或者以任意合适的子组合的方式来提供。
定义
为方便起见，在这里的说明书的内容中，展示了多种不同的术语。在这个方面来说，在本发明的这里或其他地方以明示或暗示的方式提供了术语的定义，这些定义是与本领域技术人员在使用所定义的术语时的含义相一致的。而且，这样的定义是被建立与习惯用法相符合的最广泛的可能的含义上。
对于本发明，术语“图像”是指一个或多个的(i)被聚焦在图像平面(以下称“二维聚焦图像”)的两个维度上的图像以及(ii)“仅一维聚焦图像”，它是被聚焦在图像平面的仅第一维度，并在图像平面的垂直于第一维度的第二维度上变模糊。在图像的内容中，1D是指在图像平面内的单一维度(一维)，而2D是指在图像平面内的两个维度(二维)。仅一维聚焦图像可以采用本领域已知的任意光学元件来产生，包括但不限于复曲面透镜——本领域技术人员应当明确，也可采用除了透镜(例如镜)之外的其他透镜或其他光学部件。术语“部分图像”和“仅一维聚焦图像”是可相互替代地使用的。
术语“至少一维聚焦图像”是指“仅一维聚焦图像”或“二维聚焦图像”。因此，对于“至少一维聚焦图像”的任意参考意味着：(i)在一些具体实施例中，该图像可以是“仅一维聚焦的图像”；以及(ii)在其他具体实施例中，该图像可以是“二维聚焦图像”。
对于“图像”的任意参考无需特别指出维度的数量，其中，该图像是被聚焦的，可以涉及“仅一维聚焦图像”(在一些实施例中)或涉及“二维聚焦图像”(在另一些实施例中)。
当图像是在“中间位置”形成时，这意味着：(i)二维聚焦图像是在中间位置(例如，在单个中间位置)上形成的；(ii)第一和第二仅一维聚焦图像(也就是，分别聚焦在第一和第二方向上(例如，第一方向与第二方向是互相垂直的)以及分别在垂直的第一和第二方向上模糊)是在第一和第二中间位置上形成的。因此，“中间位置”是指一个或多个中间位置。
对于本发明，“色散元件”是指打断光进入光谱元件的光学部件。色散元件的例子报道但不限于棱镜和光栅。
“光检测器”或“检测器”是指一个或多个光检测器——例如，配置为图像传感器和/或在一维或二维阵列的光检测器。在另一个实施例中，相当于一维或二维“开始”阵列的光检测器的扫描检测器装置被采用。当光被聚焦在光检测器的图像平面中时，光检测器的光检测器是在图像平面内。
“狭缝”是一种特殊类型的孔，具有相对高的纵横比(例如，至少5或至少7.5或至少10或至少15)——也就是，长度显著超过它的宽度。对于本发明，对于需要或叙述“狭缝”的任意实施例，也可用“孔”来代替。
术语“颜色赋予剂”是指染发剂(例如，用于永久毛发染色)或它的组分。
除非另外特别指出，当某个区域是“突出”进入一个平面，该区域的每个点是被施加为垂直投影进入该平面。
“基本上多数”意味着至少75％。在一些具体实施例中，“基本上多数”是至少90％或至少95％或至少99％。除非另外特别指出，“多数”意味着“至少大多数”。除非另外特别指出，“至少大多数”意味着在一些具体实施例中，“多数”是至少基本上大多数——也就是，至少75％或至少90％或至少95％或至少99％。
电子电路可包括任意可执行的代码模块(也就是，存储在计算机可读介质)和/或固件和/或硬件，包括但不限于：现场可编程逻辑阵列(FPLA)元件、硬连线的逻辑元件、现场可编程门阵列(FPGA)元件，以及特定用途集成电路(ASIC)元件。任意指令组架构可被应用，包括但不限于：精简指令集(RISC)架构和/或复杂指令集(CISC)架构。电子电路可被定位在单独的位置或者分布在多个位置之间，其中多种电路元件可以无线或有线地互相电连接。
“毛发染色处理”是改变毛干颜色的任意处理。毛发染色处理的例子包括：染发处理(例如，基于人工染料)以及漂白。染发处理的例子是临时的、半永久的或永久的染发(例如，氧化式染发)。
材料(例如毛发)的“光谱”可以是反射光谱、发射光谱或吸收光谱——也就是，光可从材料以任意模式散射出来。“光谱”包括对于至少5个不同波长的读数(也就是，实际测量)——测量是对于一组波长SET＝{λ1，λ2..λN}的每个波长进行的，其中λj>λi，如果j>i，则N>＝5。
当测量(例如，光谱或比色数据的测量)“对应于”空间区域(或平面的)，该测量是特异于在区域内的毛发材料。
“一组”是指“一个或多个”。通过实施例，“一组光谱”是一个或多个光谱。
除非另外特别指出，多个区域是指多个不同的区域。
一组数据对象的“代表性”数据对象(例如，代表性比色数据或代表性光谱)可以是通过比较数据对象的普通特征(也就是，该代表性是基于普通特征来选择的)来计算，或者通过计算中央趋势值(例如，平均值)，或者平均值或任意其他代表值(例如，第一统计矩)，或者根据适合于毛发分析领域的任意其他技术。
当第二数据(例如，光谱或它的一部分，或比色数据)是“来自”第一数据时，该第一数据可通过施加第一数据而获得，以致根据所述分析的结果分析和获得第二数据。例如，第二数据可以是数学转换——也就是，第二数据＝f(第一数据)。在另一个实施例中，可以分析有关于数据库的第一数据，并根据所述分析的结果从第一数据中获得第二数据。通过实施例，可以(i)存储一个或多个光谱的库，(ii)将测量的区域特异的光谱与存储于库的光谱进行比较，以及(iii)根据所述比较的结果，从存储库中取回一个或多个光谱。
一个特定的例子涉及计算“代表性光谱”，它表示多个测量的区域特异的光谱。在这个特殊例子中，可以存储光谱库，其中每个光谱具有不同的各自毛发颜色——每个测量的区域特异的光谱是与库的光谱进行比较，以确定普遍的特征。根据这个特定实施例，具有最普遍特征的库存储的光谱是被设计为“代表性光谱”，它是多个测量的区域特异的光谱的代表。
当第一和第二数据对象(例如，光谱或比色数据)是互相“比较”的，它们是直接比较的，或间接比较的(例如，第一和第二数据对象可以是直接与第三数据对象比较的)。
“初始光谱”涉及在毛发处理之前的光谱。
“内部毛干异质性毛发参数”也称为“毛发异质性参数”，涉及在个别毛干之间的颜色特性变化(或者它的缺失)。“毛发异质性参数”的一个例子是这样的信息：毛发样品是“天然灰色毛发”或“原来天然灰色毛发”或者“既不是灰色毛发也不是原来天然灰色毛发”。毛发异质性参数的另一个例子是这样的事实：特定的毛发样品是25％黑色毛发(也就是，特殊的黑色)和75％白色毛发的混合物。
在不同的具体实施例中，装置(例如，用于光学地获取数据的“测量装置”——例如，检测一个或多个光谱和/或检测比色数据)可以被称为“限定对象平面”和/或“限定对象平面”。
当装置“限定”一个“图像平面”，图像平面位置是光检测器的平面阵列的位置。当一个装置“限定一个对象平面”时，通过定义，所有以下的特征被提供：A.该装置包括“光学元件”和平面阵列的光检测器；B.光是由光检测器的平面阵列来接收的，并被转换为点信号——例如，比色数据和/或光谱，可被读取，或者从电信号中获得；C.在到达光检测器之前，光是通过光学元件到光检测器的途中被处理的。光学元件限定了在对象平面与图像平面之间的关系。
通过定义，图像平面是与光检测器的平面阵列的光检测器共面的。因为光检测器的平面阵列使图像平面的位置具有特性，且因为光学元件使在图像平面与对象平面之间的关系具有特征，一个装置是被称为“限定一个对象平面”。
图1是根据测量的用户毛发的光学特性制备定制的毛发染色成分的系统的方块图。图2和图3分别显示了示例性的分配器与毛发读取器装置——例如，用于图1所示的系统。图4是用于制备定制的毛发染色成分的方法的流程图——例如，采用图1所示的系统。
图5至图27涉及用于从角质纤维光学地获取数据(例如光谱数据)的方法与装置。例如，角质纤维的多个光谱可以被这样检测以致每个光谱对应于(i)角质纤维的各个不同的部分，和/或(ii)在至少一部分角质纤维被设置在的空间的不同子区域中的材料。
图1至图4的讨论
图1是用于以下的系统的方块图：(i)光学地测量毛发的一个或多个特性(例如光谱或比色数据)；以及(ii)根据光学测量的特性，从容器中分配材料以提供定制的毛发染色成分。例如，用户想要将他或她的毛发染成目标颜色。对用户的“初始毛发”进行光学测量，毛发染色成分是根据用户毛发的初始状态来定制的，同时制备毛发染色目标。
在图1中显示了毛发读取器3110、系统控制器3120和分配器装置3130。在图1所示的非限制性例子中，系统控制器3120包括分配决定引擎3140，它包括配方检索引擎3150、预测引擎3160和配方评分引擎3170。
毛发读取器3110从毛发光学地获取光学数据——例如，通过照亮毛发和检测由毛发反射和/或偏转和/或发射的光。系统控制器3120(例如，包括数字计算机)接收光学数据和毛发目标数据(例如，描述用户想要的目标颜色)。根据所接收的数据，系统控制器3120采用对于毛发染色成分的定制的配方进行计算(例如，分配决定引擎3140)——例如，包括存储在分配器3110中的各自量的多个不同材料。分配器进行分配对于毛发染色成分的材料(例如，进入混合容器——在图1中未示出)。这些材料可被自动地或手动地混合以形成定制的毛发染色成分，它被应用到用户的毛发。
在多种不同的实施例中，毛发读取器3110可以是或者包括任意的一个或多个(也就是，任意组合)以下的装置：照相机或任意其他成像装置、分光计(例如，包括“色散元件”)、光谱仪、超光谱成像装置。在不同的实施例中，可测量反射和/或吸收和/或发射光谱。
在图2中显示了毛发染色剂的分配器3130的一个非限制性例子。在这个非限制性例子中，多个容器180A-180Q是被结合到分配器3130，以致每个容器容纳关于毛发染色的各种不同材料。分配器3130分配这些材料的组合进入混入的管道(未示出)——例如，定位在端口182。
在图1所示的实施例中，系统控制器3120包括分配决定引擎3140，它计算用于分配毛发染色成分的材料的优选配方。为达到这个目的，可考虑多个候选配方，通过配方检索引擎3150从相对“大”量的可能性中进行选择。对于每个候选配方，根据候选配方处理用户的毛发的预期输出可通过预测引擎3160来计算，并通过评分引擎3170来评分。例如，评分引擎3170可将预期输出与描述用户想要的颜色的毛发目标数据进行比较。
在一个例子中，一个或多个3140、3150、3160和/或3170是被实施为存储在可擦写或不可擦写存储器中的软件。
图3A-3B显示了根据一些具体实施例所述的毛发读取器3110的非限制性例子。毛发读取器3110包括壳体804(例如不透明的)和窗口808。在图3B中，多个角质纤维812是基本上沿着对齐轴对齐的，该对齐轴对应于“y”轴。
图4是用于制备定制的毛发染色成分的方法的流程图，例如采用图1所示的系统。在步骤S101中，接收和存储用户目标的数据(例如，在可擦写和/或不可擦写的计算机可读存储器中)。通常，用户目标数据涉及选择的颜色——例如，用户想要将他或她的毛发染成选择的颜色。在步骤S105中，测量用户的毛发的特征——例如，采用至少一个毛发读取器装置(例如，用于测量至少一个毛发反射值或用于测量毛发反射光谱)以致在图2或图4中显示的那样，或者在PCT/IB2012/051351中公开的，或则任意相关的毛发读取器，正如下面所讨论的。这些特征可在步骤S109中被电子地分析。根据图4所述的技术，可以计算“定制的”毛发处理，它是特异于(i)用户毛发的初始处理前的状态(例如，在步骤S105中测量以及在步骤S109中分析)以及(ii)用户目标数据。
术语“用户目标”通常包括目标颜色——例如，可表达为在颜色空间的值，例如Hunter Lab颜色空间或者任意其他颜色空间。除了目标颜色之外，用户目标数据也可包括任意建议的毛发处理的一些其他想要的特征——例如，“仅毛根”的处理，与“整个毛干”相对，最大处理时间等。
多个假设的或“候选的”毛发处理方案可被分析和被考虑。“毛发处理”通常是指以下任意一个方面：(A)将被施加到毛发的毛发染色成分的内容(或多于一个毛发染色成分，它可被按顺序或同时施加——例如，包含染料的成分和漂白成分)和/或(B)其他处理参数——例如，处理时间、处理温度。计算或特性化“毛发处理”可包括：特性化至少绝对或相对量或“负载”(也就是，表达为摩尔术语或权重或体积或以任意其他本领域所知的方式)的毛发染色成分的一种或多种毛发染色剂(例如，“多试剂”成分)。术语“毛发染色剂”可以包括人工染料、氧化剂、碱化剂或本领域用于临时、半永久或永久毛发染色的其它物质。毛发染色剂可以处以任意阶段或形式，包括但不限于液体、凝胶、摩丝、乳脂、固体、粉末、片剂或本领域已知的任意其他形式。可选地，“毛发处理”也包括涉及以下方面的数据：例如，毛发处理可以需要产生多种不同的毛发染色剂的组合——例如，染色混合物和漂白混合物，它们是被施加在不同阶段。
对于本发明，术语“假设的”和“候选的”可相互交替地使用，它们是指可能或不可能实际使用的处理。
通常，每个用户的毛发的特定特征是个体化的(例如，基于他或她的基因型、年龄、环境影响等)，且潜在目标颜色的数量也可以是相对大的。因为初始的和目标的毛发特征有无数种可能的组合，可能的候选或假设的毛发处理方案的数量可以是相当大的，它不是总是在先已知的，即毛发处理方案是可被预测为能有效地(或者最大效力地)将毛发从它的初始状态转变为匹配在步骤S101中接受的目标数据的状态。
因此，有必要电子分析多个假设的毛发处理以鉴别某个处理(或者一组多于一个的假设的毛发处理)是否成功地将初始毛发转变为目标颜色。
这是在步骤S113和S117中完成的。因此，在步骤S113中，对于毛发的处理后的状态是被预期为在步骤S105中测量的毛发特征和特别的候选的毛发处理。在步骤S117中，电子地确定这个处理后的状态是否匹配用户目标数据的说明书。
术语“毛发颜色处理”并不限于引入染料(例如人工染料)进入毛发(也就是“染色”)，还可包括毛发漂白。
在一个非限制性实施例中，(i)在步骤105中，测量一个或多个初始反射光谱，
(ii)在步骤S113中，从初始反射光谱中计算假设的处理后的反射光谱，将候选的毛发处理方案特定化，颜色值(例如LAB值)是从假设的处理后的反射光谱来计算的；以及(iii)在步骤S117中，这个初始毛发特征和候选处理方案的特异性LAB值是比作与步骤S101中接收的用户目标数据相关联的LAB值。
在不同的具体实施方式中，可以测量反射光谱、发射光谱、偏转的光的光谱和吸收光谱。
在步骤S121中，匹配用户目标数据的处理方案被选择。可选地，例如，如果超过一个候选的处理方案匹配用户目标数据，这些候选的处理方案将被分析和/或评
分，更优选的匹配的毛发染色处理方案可以被相应地选择。
在步骤S125中，根据所选择的毛发染色处理方案，对于多种毛发染色剂，各自量的毛发染色剂是根据在步骤S121中选择的毛发染色处理方案的具体特性来每个分配。
在图2中显示了毛发染色剂的分配器的一个非限制性实施例。在这个非限制性例子中，各自不同的毛发染色剂是被放置在多个容器180A-180Q。对于至少2种或至少3种或至少4种或至少5种或至少任意数量的毛发染色剂，每种毛发染色剂的各个量是被分配进入位于端口192的管道(未示出)中。
在一些具体实施例中，分配器是自动的，它包括用于调整将被分配的毛发染色剂的量的电子电路。
对于本发明，根据一些计算的和/或电子操作(例如，预测处理后的毛发处理光谱(例如，反射光谱)或者来源于光谱的颜色值)的结果，分配多个毛发染色剂，涉及一种或多种所述的两种情形：(i)电子电路自动地控制分配装置的情形(本领域技术人员被引导到PCT/IB2012/051351，它在这里被引入作为参考)和/或(ii)从电子预测中计算的毛发染色指令的情形，它似乎与人类用户相联系的(例如，可视地穿过计算机屏幕或者以任意其它方式)。毛发染色指令可涉及相对量的毛发染色剂，例如，人用户遵循这个指令以根据由计算机提供的指令特定化的量来分配毛发染色剂。用于化学试剂的容器可具有任意形成因子(例如，硬容器、管等)，并可安装到如图2所示的分配器，或者可以是“自由的”或未安装的容器。
一旦这些试剂被分配进入管道，可选地，一个或多个步骤可被执行以将管道(未示出)的内容物转变为毛发染色成分，然后，它可被应用到用户的毛发以染发。
对于本发明，术语“输入角质纤维”和“初始毛发”是可互相交替使用的——它们两个都是指被施加一种或多种测量(例如，光学测量和/或反射测量——例如，以测量毛发偏转光谱，目的是预测一个或多个假设的毛发处理)的角质纤维(例如毛发)。
本领域技术人员应当明确，并非图4所示的每个步骤都是在每个具体实施例中是需要的，图4所示的步骤的次序是非限制性的——这些步骤可以不同次序而执行，附加的步骤可被执行，以及一个或更多数据可被改变。
图5至图8的讨论
图5是根据所测量的区域特异的光谱用于预测处理后的光谱的方法的流程图。图5是参考图6至图7来解释的。
在步骤S201中，多个区域特异的光谱被测量如下：对于多个区域{区域1,区域2,...区域N}的每个给出的区域区域i(N是具有至少2的值的正整数；i是具有值在1至N之间的正整数)，对于设置在给出的区域区域i的毛发材料，测量区域特异的光谱SPEC(区域i)。
图6A是图3的部分的特写，其中毛干被设置在里面。图6A涉及一种类型的天然灰色毛发。在图6A所示的实施例中，显示了5根毛干812A-812E——毛干812B和812E是天然黑色的发轴(也即是，通过其中存在天然毛发色素的发轴)和毛干812A、812C和812D，它们是天然白色毛发，没有黑色素。
图6B是相同的五个毛干的横截面视图。在图6B所示的例子中，阐明是“从下面”——图6B的挡箭头是以照明这个灯做标签。从毛干偏转反射回“下”的光是由检测器收集的。在这个实施例中，区域依赖的光谱是基于反射光而产生的。在图6B中也显示了对象平面820，由检测器的光学元件(未示出)来限定。正如在图6B中所示，对象平面820穿透毛发轴。
图6C显示了在x-y平面内相同的五个毛干812A-812E的横截面——例如，在对象平面820。
在“空间区域”(也就是，在三维空间，具有有限维度)与对象平面之间的交叉区是“平面的区域”或一部分。通过实施例，当一个无限空间穿过一个实心球时，交叉区是在光谱内的点的位置。因此，在“空间区域”与平面(例如，对象平面)之间的交叉区被称为“对象平面的切片”或者“区域-对象平面交叉区”。
术语“区域-对象平面交叉区”是指被给出区域包含的对象平面820的区域。当一个对象平面“穿过”多个区域时，该对象平面与这些区域限定了多个“区域-对象平面交叉区”。
正如下面将要讨论的(参见图16)，在一个空间区域与一个区域之间的交叉区也可以通过对该空间区域施加垂直投影来获得。因此，在一些具体实施例中，一个区域的“区域-对象平面交叉区”是该区域的垂直投影的同义词。
图7A显示了图6A所示的平面区域的一部分——在x-方向，图7A是被局限到x-轴上在x1与x5之间的部分，并被局限于x-轴上在y1与y5之间的部分。
在关于图6A-6B的一个实施例中，可以限定228个空间区域(所有形状为矩形的棱镜)如下：(A)所有区域是被限制在z-轴上在z1与z2之间的部分；(B)空间的区域1是被局限于x1与x2之间(也就是，在x-轴上)和被局限于y1与y2之间(也就是，在y-轴上)；……空间的区域12是被局限于x12与x13之间(也就是，在x-轴上)和被局限于y1与y2之间(也就是，在y-轴上)；空间的区域13是被局限于x1与x2之间(也就是，在x-轴上)和被局限于y2与y3之间(也就是，在y-轴上)；……空间的区域228是被局限于x12与x13之间(也就是，在x-轴上)和被局限于y19与y20之间(也就是，在y-轴上)。
由于空间限制，这些区域未明确地标注，正如在图6C中。正如上所述，图7A显示了图6C所示的平面区域的一部分。在图7B中，在对象平面820与228个区域的一些区域之间的交叉区是被标注的。
在图7B中的位置是对应于图7A的那些位置。特别地，图7B涉及以下空间区域：区域1、区域13、区域25、区域37、区域2、区域14、区域26、区域38、区域3、区域15、区域27、区域39、区域41、区域16、区域28、区域407。
因为这些空间区域是三维的，也因为图7B是二维图，实际上，在图7B中显示的并不是每个完整的区域，而是每个区域的“切片”——也就是，在每个区域与穿过所有这些区域的平面(例如，对象平面820)之间的交叉区。这些区域被标注为区域的“对象平面切片”——在本说明书中，术语“切片”是“区域-对象平面交叉区”的同义词——因此，在图7B中显示的是16个这样的“交叉区”，描述了在16个区域的每个区域与穿过所有这些区域的平面(例如，对象平面820)之间的各个交叉区。
在图7B中显示的“对象平面-区域的切片”实际上是所有进入对象平面820的区域的垂直投影。
正如在图7B中所示(也就是，实际上，显示了二维“切片”或“交叉区”)，对象平面的这些区域都是关于白色毛干812A的“单独毛干”——区域1、区域13、区域25和区域37——对于所有这些区域，它们各自光谱光谱(区域1)、光谱(区域3)、光谱(区域25)和光谱(区域37)是主要从天然白色毛干的一个毛干(也就是毛干812A)反射的光产生的。类似地，所有这些区域与对象平面之间的交叉区仅包括白色毛干材料被定位的位置。
正如在图7B中所示，对象平面的以下区域都是关于黑色毛干812B的“单独毛干”——区域4、区域16、区域28和区域40——对于所有这些区域，它们各自光谱光谱(区域4)、光谱(区域16)、光谱(区域28)和光谱(区域40)是主要从天然白色毛干的一个毛干(也就是毛干812B)反射的光产生的。类似地，所有这些区域与对象平面之间的交叉区仅包括黑色毛干材料被定位的位置。
再一次参见图5。在步骤201中，产生一组区域特异的光谱{光谱(区域1),光谱(区域2),...光谱(区域N)}。
基于这些区域特异的光谱，可以在步骤S205中指示和/或计算“初始光谱”。术语“部分采样的”在步骤S205中涉及这样的事实：光谱是仅一部分样品的代表，而不是作为整体的样品。步骤S205至S13现在根据两个非限制性实施例来进行解释。
第一个实施例涉及步骤S205至S213。可被决定的是：因为区域1与对象平面820的交叉区仅包括在白色毛干812A内的位置，光谱(区域1)是白色毛干光谱的代表。可替代或附加的，可被决定的是：因为光谱(区域1)是主要从由白色毛干(也就是毛干812A)散射的光产生的，光谱(区域1)是白色毛干光谱的代表。
可被决定的是：因为区域4与对象平面820的交叉区仅包括在黑色毛干812B内的位置，光谱(区域4)是黑色毛干光谱的代表。可替代或附加的，可被决定的是：因为光谱(区域4)是主要从由黑色毛干(也就是毛干812B)散射的光产生的，光谱(区域4)是黑色毛干光谱的代表。
在这个“第一个”实施例中，在步骤S209中，在对毛发样品施加毛发染色处理之后，可预测光谱(区域1)的转变——结果是处理_转变(光谱(区域1))。这可通过本领域任意已知的方法来进行，包括但不限于在US 7,110,117和PCT/IB2012/051351中所公开的技术，这两篇文献都以它们的整体并入这里作为参考。例如，(i)在毛干内的一个或多个天然色素的初始浓度可以从光谱(区域1)中被计算，(ii)在天然色素上漂白的影响(也就是，具有计算的初始浓度)和/或人工色素的最终浓度可以根据毛发染色过程的特点而被计算，以及(iii)处理_转变(光谱(区域1))可根据在毛干内的天然和人工染料的最终预测浓度来计算，这些毛干初始都是天然白色(也就是，由光谱(区域1)表示)。
在这个“第一个”实施例中，光谱(区域4)是天然黑色毛干光谱的代表。因此，在这个第一个实施例中，在步骤S213中，在对毛发样品施加毛发染色处理之后，可预测光谱(区域4)的转变——结果是处理_转变(光谱(区域4))。
因此，“第一个实施例”涉及对应于第一和第二区域特异的光谱的第一和第二初始光谱的例子。
第二个实施例涉及步骤S205至S213。在这个实施例中，代表“白色毛干”的初始光谱(也就是，它是在步骤S209中后续转变的)是在步骤S205中被定义的，根据以下区域特异的光谱(所有这些光谱是主要从天然白色毛干散射的光产生的和/或从在仅包括在白色毛干内的位置的对象平面820交叉的空间区域内产生的)的平均——光谱(区域1)、光谱(区域13)、光谱(区域25)和光谱(区域37)。因此，根据第二个实施例，第一初始光谱是平均(光谱(区域1)、光谱(区域13)、光谱(区域25)和光谱(区域37))。
因此，在这个“第二个”实施例中，第一光谱是从多个区域特异的光谱“获得”的——也就是，成为白色毛干的代表。
在这个实施例中，代表“黑色毛干”的初始光谱(也就是，它是在步骤S213中后续转变的)是在步骤S205中被定义的，根据以下区域特异的光谱(所有这些光谱是主要从天然黑色毛干散射的光产生的和/或从在仅包括在黑色毛干内的位置的对象平面820交叉的空间区域内产生的)的平均——光谱(区域4)、光谱(区域16)、光谱(区域28)和光谱(区域40)。因此，根据第二个实施例，第一初始光谱是平均(光谱(区域4)、光谱(区域16)、光谱(区域28)和光谱(区域40))。
样品代表性预测的光谱(也就是，在步骤S217中计算的)可以任意方式而被采用，并用于任意目的。在一些具体实施例中，所述方法包括步骤S221，其中，预测的光谱是用于计算毛发染色处理和/或分配它的组分。
现在参见图8，它可以与图6B相比较。在图6B所示的例子中，显示了单排的毛干。在图8所示的实施例中，除了下排的毛干812A-812E，还显示了上排的毛干812F-812K。当从下面照亮时，主要进行散射(在这个反射中)，但不排除通过毛干的下排812A-812E，它们是关于照明的“前排”。
在讨论图9之前，现在定义一群附加的术语。
多个区域{区域1,区域2,...区域N}是指一组“区域对”，作为所有(区域j,区域k)对的组，其中，j,k都是在1至N之间的正整数，且j≠k。
在两个区域区域j与区域k之间的“容积比”是：(i)1，如果它们具有相同的容积；或者(ii)否则，是在较大区域的容积与较小区域的容积之间的比率。
对于两个重叠区域区域j与区域k(也就是，重叠的一“对”区域)，其中j,k都是正整数，且j≠k，合并的区域是统一区域j∪区域k。重叠部分是重叠区域，其比率是在(i)区域对的区域的重叠部分的容积——也就是区域j∪区域k的容积与(ii)合并区域区域j∪区域k的容积之间的比率。
对于对象平面OP和多个区域区域i，区域区域i的区域-对象平面交叉区是在区域区域i内包含的一部分的对象平面OP。除非另外特别指出，术语“交叉区”交叉_区是指区域-对象平面交叉区。图7B涉及与对象平面的16个区域的交叉，并显示了对象平面的16个部分——交叉平面的所有这些部分(称为“区域的切片”)都是区域-对象平面交叉区或“交叉区”。
对于对象平面OP和多个区域{区域1,区域2,...区域N}，这多个区域定义了如下的多个区域-对象平面交叉区：对于区域-对象平面交叉区，“尺寸”是“区域”，并给出长度2的尺度——例如，mm2或者微米2。
在两个区域-对象平面交叉区(也就是，一对交叉区)之间的“尺寸比”是：(i)1，如果每个交叉区具有相同的尺寸；或者(ii)在较大的交叉区与较小的交叉区之间的比率。
对于两个重叠区域交叉_区j与交叉_区k，其中j,k都是在1至N之间的正整数，且j≠k，合并的区域是统一交叉_区j∪交叉_区k。重叠部分是重叠的交叉区(也就是，“一对交叉区”的)，其比率是在(i)交叉区对的重叠部分的尺寸——也就是交叉_区j∪交叉_区k的尺寸与(ii)合并区域交叉_区j∪交叉_区k的尺寸之间的比率。
图9的讨论
现在参见图9。在步骤S251中，进行多个区域特异的比色测量——例如，对于每个区域，获取LAB数据或RGB数据或本领域的任意其他比色数据。在步骤S255中，定义第一和第二部分采样的比色数据。该“部分采样”的比色数据是仅一部分样品的代表，而不是整个样品。
第一和第二比色数据是分别在步骤S259和S263中被转变的。在步骤S267中，样品代表性比色数据是从第一和第二部分采样的预测的处理后的比色数据中计算的。样品代表性预测的比色数据(也就是，在步骤S217中计算的)可以任意方式被应用，以及用于任意目的。在一些具体实施例中，包括步骤S261的方法中，预测的光谱被用于计算毛发染色处理和/或分配它的组分。
图10A-10B的讨论
图10A是根据一些具体实施方式用于预测毛发颜色改变处理的结果的技术的流程图。
在步骤S301中，确定毛发样品是否毛发的毛干颜色不同类的混合物。如果不是，则在步骤S305中，可以毛发均质性模式305来操作。这个确定可以任意方式作出——在一个实施例中，毛发类型或其他专业使用者可手动输入数据。可替代地或附加地，毛发样品的光学获得的数据可以被分析以作出确定。例如，毛发的照相机获得的图像的像素数据可以互相比较。在另一个实施例中，正如下面所讨论的，对于多个子区域的子区域特异的数据可以互相比较。
在步骤S309中，毛干和/或它的区域是根据毛干颜色类型进行分类。例如，包括白色毛干和黑色毛干的天然灰色毛发可以用红色染料来处理以产生包含(i)淡红色毛干(也就是第一颜色类型)与(ii)深红色毛干(也就是第二颜色类型)的原来天然灰色毛发。
在涉及自动检测毛发类型的一个非限制性实施例中，可以形成发簇(参见图10B)——例如，在LAB空间，或者根据任意其他颜色相关特性。在图10B所示的非限制性实施例中，每个毛干是由不同的点来表示的。在图10B所示的实施例中，可总结为：区域R1、R2、R5和R8是与第一发簇(例如，天然白色毛发)关联的，而区域R3、R4、R7和R6是与第二发簇(例如，天然黑色毛发)关联的。
图11至图12的讨论
图11是在毛发阅读装置的窗口808上的基本上对齐的毛干的特写——窗口808包括透明表面820(例如，玻璃的或塑料的)以及用于在壳体804上支持透明表面820的支持框816。
图12A-12B显示了在光谱的毛发读取器3110的窗口上的多个角质纤维。图12A是横截面视图，而图12B是侧视图。照明光源118照亮角质纤维，来自那里的光(例如，主要是漫反射的光)穿过狭缝或孔120。图12A所示的系统的附加部件是在图13A-13B中显示的，下面将讨论。
图13A是用于测量多个毛干光谱的装置的非限制性实施例，每个光谱对应于不同的各个子区域，各自不同组的毛干(或它们的部分)被设置在其中。图13A的显著特征是存在两个成像系统1080和1070，每个成像系统包括各自不同组的光学部件。
在一个非限制性实施例中，在图13B中所示，检测器180包括一个阵列的光检测器(例如，二维的——例如，平面阵列)——在图12所示的实施例中，这是8×3阵列，但也可采用任意其他维度的部分(例如，包括至少2行或至少2列)。例如，可采用CCD或CMOS阵列。
在一些具体实施例中，成像系统1080是可操作与聚焦从毛干812反射和/或偏转和/或发射的光，在这个反射和/或偏转和/或发射的光穿过狭缝或孔120之前，以致(i)毛干812是被定位在对象平面内；以及(ii)狭缝或孔120是被定位在图像平面内。在这个非限制性实施例中，定位在“图像”平面的图像是“中间图像”。该“中间图像”(例如，在狭缝或孔120)可以是仅一维聚焦图像——例如，聚焦在垂直于毛发对齐轴812的维度上——例如，沿着x-轴(参见图6中的992)。
在一些具体实施例中，成像系统1070是可操作与聚焦从毛干反射和/或偏转和/或发射的光，在这个光穿过狭缝120之后，以致狭缝120(或者另一个“中间”位置，其中中间图像)是在一个对象平面内，而光检测器180(例如，平面的二维阵列——例如，CCD或CMOS阵列)是在图像平面180内——因此，光检测器180接收狭缝120的图像，毛干812的图像是存在于该图像上——一个“图像”的图像。
可替代地，取代二维阵列的光检测器(也就是，“开始”系统)，可采用扫描系统——例如，获取在成像系统1070的聚焦平面上检测二维图像的效果。
图像是不需要被精确定位在狭缝或孔120上。可沿着光路被定位在任意位置的另一个中间位置。
光栅150也被显示在图13A中。可替代地，可采用棱镜。
在另一个实施例中，可以采用光检测器来检测反射光谱和/或吸收光谱和/或发射光谱，该光检测器具有波长和/或“颜色”(也就是，在可见光范围或任意其他光谱中的)敏感性。
类似地，不需要狭缝或延长的孔——其他光学部件(例如透镜)可被构造为提供这个功能。
因此，一些具体实施例涉及配置为测量角质纤维的光谱数据(例如，反射光谱、吸收光谱或者发射光谱)的任意装置(例如，单色器)。
正如在图13B中所示的非限制性实施例中，(i)二维阵列的光检测器180的A排是被用于检测在子区域840A内的角质纤维的光谱数据；(ii)二维阵列的光检测器180的B排是被用于检测在子区域840B内的角质纤维的光谱数据；(iii)二维阵列的光检测器180的C排是被用于检测在子区域840C内的角质纤维的光谱数据。这样的光谱的实施例是被显示在图13B所示的右手栏中。
图14至图16的讨论
当光是通过图13A-13B所示的光学元件来处理，可提供一个或多个(也就是，任意组合的)特征A和/或特征B和/或特征C。
现在参见图14A。图14A显示了在对象平面内的3条平行线线A,线B and线C，在图像平面内的3条对象线线A',线B'and线C'.。线A'是相对于线A的“相对线”，线B'是相对于线B的“相对线”，等等(也就是，A线与A'线是对应的，B线与B'线是对应的，等等)。
特征A——对于沿着在图像平面内一组平行线的每条给出的线，仅从在对象平面内的一组平行线的一条对应线的光到达在图像平面内给出的线。
在图14A所示的例子中，光被处理(例如通过图13A-13B所示的系统)以致仅有光从线A达到线A'，仅有光从线B达到线B'，等等。因此，没有光从LineB达到LineA'。
然而，需要注意的是，沿着在对象平面内多个点发出的光可到达在图像平面内的原点。参见图14B，需要注意的是，来自所有点982A、984A和986A的光可到达点992A。来自所有点982B、984B和986B的光可到达点992B。
特征B——对于沿着在图像平面内一组平行线的每条给出的线，仅有单一波长的光从多个位置沿着对应的线到达给出的线的给出的点。
因此，参见图15A，波长为λ1的光从多个位置沿着对应的线到达单独的点992A——仅有单一波长λ1的光到达点992A。
参见图15B，波长为λ2的光从多个位置沿着对应的线到达单独的点994A——仅有单一波长λ2的光到达点994A。
类似地，图16A-16B涉及线B和B'。
特征C——在一些具体实施例中，沿着图像平面的线，来自对象平面的某个波长的光单调地增加——因此，在点994B接收的某个波长的光会超过在点992B接收的该波长的光，在点994C接收的某个波长的光会超过在点992C接收的该波长的光，等等——在单一方向上移动(也就是，向下)，该波长的光单调地增加。
图16C的讨论
作为光学元件的结果，每个“区域”可以是相对长和薄的。因此，当每个空间区域被投影进入对象平面时，形成各自的“投影区域”。正如在图16C中所示，这些对象平面-投影区域可以是长和薄的——例如，具有至少5的纵横比，并限定延长轴(也就是，沿着每个对象平面-投影区域的长度)都是互相对齐的。
在图16中，对象平面-投影区域是被称为对象平面的“切片”。每个切片的长度是由828示出，而宽度是由818A-818J的宽度示出——对象的纵横比是长度828与宽度的比，延长轴是沿着y轴。
因此，切片A 818A的延长轴是沿着y轴，切片B 818B的延长轴是沿着y轴，等等。
因此，在图16C中，沿着y轴的区域是在位置822A与822B之间，并在切片A 818A内沿着x轴是对象平面的延长区——这个第一延长区的“延长轴”是沿着y轴的，这个延长区的纵横比是至少5或者至少10。这个第一延长区是整个在白色毛干812A内。这个第一延长区是由三维区域(例如，对于该区域，测量光谱)的垂直投影进入对象平面而形成的。
类似地，第二延长区是通过切片B 818B形成的，第三延长区是通过切片C 818C形成的。所有这些延长区是通过各自将各个空间区域投影进入对象平面而形成的。所有这些延长区具有沿着y轴的“延长轴”(也就是，沿着较长的长度)。
图17A-17B的讨论
在一些具体实施例中，毛发可以被光学地原位探查(例如，以获得光谱和/或它的反射数据)。在本例中，毛发读取器可以定向在总体“向下”方向上，其中用户的毛发是“低于”窗口808(也就是，在高度上)。这被显示在图17A-17B中，其中在“目标位点A”的毛发是光学地探查的。
图18至图27的讨论
正如在图18中所示，(i)二维阵列的光检测器180的A排是被用于记录在切片840A内的角质纤维的光谱数据；(ii)二维阵列的光检测器180的B排是被用于记录在切片840B内的角质纤维的光谱数据；(iii)二维阵列的光检测器180的C排是被用于记录在切片840C内的角质纤维的光谱数据。这样的光谱的实施例是被显示在图12所示的右手栏中。
图19是用于计算毛发染色配方和/或用于分配毛发染色剂的技术的流程图。在步骤S301中，测量多个反射光谱，每个光谱对应于不同的各个切片——例如，第一光谱是特异于在切片840A内的毛干，第二光谱是特异于在切片840B内的毛干，第三光谱是特异于在切片840C内的毛干。
在步骤S309中，切片特异的光谱是互相比较的，描述多个光谱的近似度的参数可被计算。例如，如果光谱是相对互相近似时，配方可被提供S313用于“均匀的灰色”。可替代地，如果光谱是互相较低近似时，可提供特异于毛发的不均匀混合物的配方。毛发染色剂可以根据所计算的毛发染色配方来被分配。
图20A显示了头皮反射——例如，在用户的头皮上皮肤的反射光谱。图20B显示了头皮反射光谱的“鉴别特征”，包括多个点，其中第N个导数(N是正整数)是零，在光谱的[500nm,580nm]部分中。因此，在图20B所示的例子中，显示了局部最大380、局部最小388和拐点384。
在一些具体实施例中，可以分析用户毛发(例如，在步骤S105测量的毛发)的光谱(例如反射光谱)以确定：实际上，它的数据是整体的关于用户毛发的数据，或者，事实上是否有任何头皮相关的贡献(和它的量级)。
在一些具体实施例中，可以聚焦在“识别特征”，它提供在毛发光谱与头皮光谱之间的区分能力。图20B涉及一些“识别特征”。
在一些具体实施例中，当分析测量光谱以确定由于头皮的贡献的相对量级时，对于一个或多个“识别特征”，可以分配额外权重和/或预测能力，包括但不限于：(i)临界点和/或变化拐点和/或较高次序导数为零的点的存在或缺失；(ii)在一部分的光谱中大量的这样的点；(iii)在这样的点之间的距离；(iv)在一部分光谱中斜率(或较高次序的导数)的值(例如，向下斜率392——例如，在约820nm与约860nm之间单调地向下，或者它的其他特征或组合)。
因此，在图21中，可以测量在测量光谱数据与一个或多个头皮“识别特征”之间的相关性(步骤S209)。
头皮光谱数据可以被预存储在计算机存储器中(例如可擦写和/或不可擦写存储器)。该头皮光谱数据可以是通用的、群体特异的(例如种族特异的)和/或用户特异的——例如，在图26中所示，可以(目标位点C)明确地测量用户头皮的光谱数据。
对于步骤S209的头皮光谱相关性测量，有大量的可能的响应。在一个实施例(图22)中，可以产生警告信号(例如，声音警报、可视警报、电子邮件警报等)，取决于展示在近似度的阈值之外的测量光谱。可替代或可附加地(图19)，在测量光谱与头皮的一个或多个特征之间的近似度可以被用于校正测量数据以去除头皮相关的噪声。
在图24中，头皮相关噪声可在步骤S251中被去除。
并不总是清楚地先验知晓头皮在用户测量中有多少影响，因此当从测量数据中减去头皮光谱数据(在步骤S251中)时，并不总是清楚地先验知晓头皮光谱或它的一部分(例如，预存储的)的什么“量级”或者“系数”能被应用于头皮光谱。这个问题在图25A-26B中被说明。
图27涉及这样的情形，多个光谱被测量——例如，采用这里公开的任意技术(例如参见图5至图13)。在本例中，对于每个光谱，可以测量各自相关性的强度，且当计算初始毛发颜色值(例如在LAB空间)时，采用具有最少量的“头皮噪声”的光谱。
在本申请的说明书和权利要求书中，每个动词，“包含”、“包括”和“具有”以及它们的组合被用于指示：动词的对象不必然是成员、组件、元件或该动词的部分对象的完整列表。
这里所采用的所有参考文献在这里以它们的整体被引入作为参考。参考文献的引用不构成该参考文献是现有技术的承认。
这里所用的冠词“一个”是指一个或多于一个(也就是，至少一个)的冠词的语法对象。通过例子，术语“一个元件”意味着一个元件或多于一个元件。
这里所用的术语“包括”是指可替代地使用短语“包括但不限于”。
这里所用的术语“或者”是指可替代地使用术语“和/或”，除非文中另外明确指出。
这里所用的术语“例如”是指可替代地使用术语“例如但不限于”。
因此，本发明已经描述了前面的示例性实施例，需要明确的是，对于本领域技术人员，它的多种变化等同、改变、修饰和改进不会脱离后面引用的权利要求的精神和范围。特别地，不同的具体实施例可包括特征的组合，除了这里所描述的之外。因此，这些权利要求并不局限于前面的讨论。

Claims (63)

1.一种预测在毛发样品上毛发颜色改变的结果的方法，所述方法包括：
a.对于多个区别区域的每个给出的区域，分别测量分别设置在给定区域内的所述毛发样品的各自材料的区域特异性光谱；以及
b.在对所述毛发样品施加毛发颜色改变处理之后，通过分别预测第一与第二初始光谱的转换，计算分别来自第一和第二初始光谱的第一和第二预测的处理后光谱，所述第一与第二初始光谱是有区别的，且(i)来自多个测量的区域特异的光谱，和/或(ii)对应于第一和第二的测量的区域特异的光谱。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
i.所述毛发样品是天然灰色毛发的样品，它是天然白色毛干与含有天然色素的毛干的混合物；
ii.第一组测量的区域特异光谱的每个测量的区域特异光谱是主要由从天然白色毛干散射的光产生的；
iii.第二组测量的区域特异光谱的每个测量的区域特异光谱是主要由从天然含有色素的毛干散射的光产生的；
iv.所述第一和第二初始光谱分别是所述第一组光谱和所述第二组光谱的代表，它们是分别从所述第一组光谱和所述第二组光谱中得到的。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
i.所述毛发样品是之前天然灰色毛发的样品：
(A)其是天然白色毛干与天然含有色素的毛干的之前混合物；以及
(B)其是第一和第二颜色类型的毛干的之前混合物，它们是分别从天然白色毛干与天然含有色素的毛干中得到的；
ii.第一组测量的区域特异光谱的每个测量的区域特异光谱是主要由从第一颜色类型的毛干散射的光产生的；
iii.第二组测量的区域特异光谱的每个测量的区域特异光谱是主要由从第二颜色类型的毛干散射的光产生的；
iv.所述第一和第二初始光谱分别是所述第一组光谱和所述第二组光谱的代表，它们是分别从所述第一组光谱和所述第二组光谱中得到的。
4.根据前述任意权利要求之一所述的方法，其特征在于，还包括：
从所述第一和第二处理后的光谱中计算，预测的样品代表性的处理后的光谱代表对于整体毛发样品在施加毛发颜色改变处理之后的预测的光谱。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：(i)根据毛发样品的毛干颜色异质性参数来进一步计算所预测的样品代表性的处理后的光谱；和/或(ii)多个区域特异性光谱是互相比较的，根据区域特异性光谱的比较的结果而计算所预测的样品代表性的处理后的光谱。
6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于：所述毛干颜色异质性参数描述了在天然灰色毛发的样品中天然白色毛干与天然含有色素的毛干的相关片段。
7.根据权利要求4-6之一所述的方法，其特征在于：对于多种候选的毛发颜色改变处理的每种候选的毛发颜色改变处理，分别计算不同的预测的样品代表性的处理后的光谱，以及推荐的毛发颜色改变处理是基于每种候选的毛发颜色改变处理而获得的。
8.根据权利要求4-7之一所述的方法，其特征在于，还包括：根据样品代表性的处理后的光谱，计算对于毛发染色成分的组分的组合，以及分配所计算的组分的组合。
9.根据前述任意权利要求之一所述的方法，其特征在于：步骤(a)是对于多种候选的毛发颜色改变处理的每种候选的毛发颜色改变处理分别进行的，其中，推荐的毛发颜色改变处理是基于每种候选的毛发颜色改变处理的预测的比较而获得的。
10.根据前述任意权利要求之一所述的方法，其特征在于，还包括：根据在步骤(b)计算的预测的处理后光谱，计算对于毛发颜色成分的组分的组合。
11.根据前述任意权利要求之一所述的方法，其特征在于：所计算的光谱是反射光谱或者透射光谱。
12.根据权利要求1-11任意之一所述的方法，其特征在于：所述光谱的测量是通过光谱成像装置来进行的。
13.根据权利要求1-11任意之一所述的方法，其特征在于：所述光谱的测量包括由所述毛发样品穿过透镜或光栅的穿过光、反射光和/或偏转光。
14.根据前述任意权利要求之一所述的方法，其特征在于：每个测量的光谱包括在[200nm,400nm]范围内的至少一个读数。
15.根据前述任意权利要求之一所述的方法，其特征在于：每个测量的光谱包括在[600+N*50nm,1000nm]范围内的至少一个读数，其中N是整数，其值为至少1或至少2或至少3或至少4或至少5。
16.根据前述任意权利要求之一所述的方法，其特征在于：每个测量的光谱包括在所有以下范围内的至少一个读数：{[400nm,500nm]、[500nm,600nm]、[600nm,700nm]、[700nm,800nm]}。
17.根据前述任意权利要求之一所述的方法，其特征在于：
i.每种区域特异的光谱测量是通过限定对象平面的测量装置来进行的；
ii.所述毛发样品是被这样设置以致所述对象平面穿过每个所述区域；
iii.每个区域进入所述对象平面的垂直投影产生限定延长轴的对象平面的各自延长区；
iv.由各自区域进入所述对象平面的投影所限定的每个延长区具有等于至少5或至少10的各自纵横比，和/或所述对象平面的每个延长区的各自宽度是至多100微米或至多50微米或至多25微米或至多15微米；以及
v.所有延长轴都是互相对齐的。
18.一种预测在毛发样品上毛发颜色改变处理的结果的方法，所述方法包括：
a.对于多个不同区域的每个给出的区域，分别进行在给定区域内毛发样品的各个材料的区域特异的比色测量，以致分别获得特异于分别设置在给定区域的材料的比色测量数据；
b.在对所述毛发样品施加毛发染色改变处理之后，通过分别预测第一和第二初始色度数据的转变，计算第一和第二预测的处理后色度数据，这些数据是分别来自第一和第二初始色度数据；所述第一和第二初始色度数据是不同的；以及(i)从多个区域特异的比色测量数据和/或(ii)对应于第一和第二区域特异的比色数据。
19.根据权利要求19所述的方法，其特征在于：
i.所述毛发样品是天然灰色毛发的样品，它是天然白色的毛杆与天然含有色素的毛干的混合物；
ii.第一组比色测量的每种比色测量是主要由从天然白色毛发散射的光产生的；
iii.第一组比色测量的每种比色测量是主要由从天然含色素的毛发散射的光产生的；
iv.所述第一初始的比色数据是由第一组比色测量的色度数据获得的比色测量数据的代表；以及
v.所述第二初始的比色数据是由第二组比色测量的色度数据获得的比色测量数据的代表。
20.根据权利要求19所述的方法，其特征在于：
i.所述毛发样品是之前天然灰色毛发的样品：
(A)其是天然白色毛干与天然含有色素的毛干的之前混合物；以及
(B)其是第一和第二颜色类型的毛干的之前混合物，它们是分别从天然白色毛干与天然含有色素的毛干中得到的；
ii.第一组测量的比色测量的每种比色测量是主要由从第一颜色类型的毛干散射的光产生的；
iii.第二组测量的比色测量的每种比色测量是主要由从第二颜色类型的毛干散射的光产生的；
iv.所述第一初始比色数据是由第一组比色测量所获得的各自的比色测量数据；以及
v.所述第二初始比色数据是由第二组比色测量所获得的各自的比色测量数据。
21.根据权利要求19-21任意之一所述的方法，其特征在于：
i.每种区域特异的光谱测量是通过限定对象平面的测量装置来进行的；
ii.所述毛发样品是被这样设置以致所述对象平面穿过每个所述区域；
iii.每个区域进入所述对象平面的垂直投影产生限定延长轴的对象平面的各自延长区；
iv.由各自区域进入所述对象平面的投影所限定的每个延长区具有等于至少5或至少10的各自纵横比，和/或所述对象平面的每个延长区的各自宽度是至多100微米或至多50微米或至多25微米或至多15微米；以及
v.所有延长轴都是互相对齐的。
22.根据权利要求22所述的方法，其特征在于，在毛发样品的毛干上进行：毛干互相对齐以限定毛发对齐轴，所述毛发对齐轴是与区域-对象平面交叉区的每个延长轴相对齐的。
23.根据权利要求19-23任意之一所述的方法，其特征在于，还包括：
从所述第一和第二处理后的比色数据中计算，预测的样品代表性的处理后的比色数据代表对于整体毛发样品在施加毛发颜色改变处理之后的预测的比色数据。
24.根据权利要求24所述的方法，其特征在于：(i)根据毛发样品的毛干颜色异质性参数来进一步计算所预测的样品代表性的处理后的比色数据,和/或(ii)多个区域特异性光谱是互相比较的，根据区域特异性光谱的比较的结果而计算所预测的样品代表性的处理后的比色数据。
25.根据权利要求24或25所述的方法，其特征在于：所述毛干颜色异质性参数描述了在天然灰色毛发的样品中天然白色毛干与天然含有色素的毛干的相关片段。
26.根据权利要求24至26之一所述的方法，其特征在于：对于多种候选的毛发颜色改变处理的每种候选的毛发颜色改变处理，分别计算不同的预测的样品代表性的处理后的比色数据，以及推荐的毛发颜色改变处理是基于每种候选的毛发颜色改变处理而获得的。
27.根据权利要求24-27之一所述的方法，其特征在于，还包括：根据样品代表性的处理后的比色数据，计算对于毛发染色成分的组分的组合，以及分配所计算的组分的组合。
28.根据权利要求19至28任意之一所述的方法，其特征在于：所述区域特异的比色数据是LAB数据或者RBG数据。
29.根据权利要求1至18任意之一所述的方法，其特征在于：
i.每种区域特异的光谱测量是通过限定对象和图像平面的测量装置来进行的；
ii.每个区域特异的光谱是通过光产生的，所述光是这样光学地处理的以致：
A.沿着在图像平面内一组平行线的每条给出的线，仅光从在对象平面内一组平行线的对应的线达到在图像平面内的给出的线；和/或
B.对于沿着在图像平面内一组平行线的每条给出的线的每个给出的点，仅单个波长的光从沿着在对象平面内的对应的线达到所给出的线的给出点的多个位置发出；和/或
C.沿着在图像平面内所述一组平行线的每个给出的线，从所述对象平面接收的光的波长是单调地增加的。
30.根据权利要求19至29任意之一所述的方法，其特征在于：对于每种区域特异的比色测量是基于由限定对象平面和图像平面的光学元件来处理的光进行的，以致：i.沿着在图像平面内一组平行线的每条给出的线，仅光从在对象平面内一组平行线的对应的线达到在图像平面内的给出的线；和/或ii.对于沿着在图像平面内一组平行线的每条给出的线的每个给出的点，仅单个波长的光从沿着在对象平面内的对应的线达到所给出的线的给出点的多个位置发出；和/或iii.沿着在图像平面内所述一组平行线的每个给出的线，从所述对象平面接收的光的波长是单调地增加的。
31.一种从毛发样品中通过限定对象和图像平面的测量装置光学地获得数据的方法，所述方法包括：
a.设置所述毛发样品以致所述对象平面穿过所述毛发样品；以及
b.光学地处理由所述毛发样品反射和/或偏转和/或发射的光，基于以下方面到达所述图像平面：
i.沿着在所述图像平面内一组平行线的每条给出的线，仅光从在对象平面内一组平行线的对应的线达到在图像平面内的给出的线；
ii.对于沿着在图像平面内一组平行线的每条给出的线的每个给出的点，仅单个波长的光从沿着在对象平面内的对应的线达到所给出的线的给出点的多个位置发出；
iii.沿着在图像平面内所述一组平行线的每个给出的线，从所述对象平面接收的光的波长是单调地增加的。
32.根据权利要求32所述的方法，其特征在于：所处理的光是通过一排光检测器来接收的，以致检测毛发样品或它的一部分的一个或多个光谱。
33.根据权利要求32或33所述的方法，其特征在于，按以下进行测量光谱：对于多个区域的每个给出的区域，测量分别设置在给出的区域内的毛发样品的各个材料的各个区域特异的光谱。
34.根据权利要求34所述的方法，其特征在于：
i.所述毛发样品是被这样设置以致所述对象平面穿过每个所述区域；
ii.每个区域进入所述对象平面的垂直投影产生限定延长轴的对象平面的各自延长区；
iii.由各自区域进入所述对象平面的投影所限定的每个延长区具有等于至少5或至少10的各自纵横比，和/或所述对象平面的每个延长区的各自宽度是至多100微米或至多50微米或至多25微米或至多15微米；以及
iv.所有延长轴都是互相对齐的。
35.根据权利要求35所述的方法，其特征在于，在毛发样品的毛干上进行：所述毛干是互相对齐的以限定毛发对齐轴，所述毛发对齐轴是与延长区域的每个延长轴对齐的。
36.一种从毛发样品中通过限定对象和图像平面的测量装置光学地获得数据的方法，所述方法包括：
对于多个区域的每个给出的区域，分别测量分别设置在给出的区域内的毛发样品的各个材料的区域特异的光谱，其中：
i.设置所述毛发样品以致所述对象平面穿过所述毛发样品；
ii.每个区域进入进入所述对象平面的垂直投影产生限定延长轴的对象平面的各自延长区；
iii.由各自区域进入所述对象平面的投影所限定的每个延长区具有等于至少5或至少10的各自纵横比，和/或所述对象平面的每个延长区的各自宽度是至多100微米或至多50微米或至多25微米或至多15微米；以及
iv.所有延长轴都是互相对齐的。
37.根据权利要求37所述的方法，其特征在于：所述测量是这样进行的：当毛发样品的毛干是互相对齐以限定毛干对齐轴时，所述毛干对齐轴是与对象平面的延长区的所有延长轴相对齐的。
38.根据权利要求37或38所述的方法，其特征在于：这样进行以致所述对象平面的每个延长区的厚度是最大100微米或最大50微米。
39.根据权利要求37至39任意之一所述的方法，其特征在于，所述光谱是通过以下的光而产生的：(i)由毛发样品反射和/或偏转和/或发射的光；以及(ii)随后光学地处理以致，基于以下方式到达图像平面：
i.沿着在所述图像平面内一组平行线的每条给出的线，仅光从在对象平面内一组平行线的对应的线达到在图像平面内的给出的线；
ii.对于沿着在图像平面内一组平行线的每条给出的线的每个给出的点，仅单个波长的光从沿着在对象平面内的对应的线达到所给出的线的给出点的多个位置发出；
iii.沿着在图像平面内所述一组平行线的每个给出的线，从所述对象平面接收的光的波长是单调地增加的。
40.根据权利要求1至40任意之一所述的方法，其特征在于：对于区域依赖光谱的测量的光是通过色散光学元件来处理的，而光谱是由色散光学元件处理的光产生的。
41.根据权利要求32至41任意之一所述的方法，其特征在于：在灰色毛发的样品上进行，或者在之前灰色毛发的样品上进行。
42.根据权利要求32至42任意之一所述的方法，其特征在于：这样进行以致所述方法还包括：测量、获得或计算毛发异质性参数，并计算毛发染色处理，和/或根据所述毛发异质性参数的结果来分配对于毛发染色成分的组分。
43.根据权利要求32至43所述的方法，其特征在于，还包括：(i)直接或间接地比较第一和第二区域特异的光谱；以及(ii)计算毛发染色处理，和/或根据所述比较的结果来分配对于毛发染色成分的组分。
44.根据权利要求32至44任意之一所述的方法，其特征在于，还包括：(i)检测毛干边界的位置；以及(ii)计算毛发染色处理，和/或根据检测毛干边界的结果来分配对于毛发染色成分的组分。
45.一种计算关于多个角质纤维的光谱数据的方法，所述方法包括：
a.照亮在用户头上的角质纤维；
b.检测来自照亮的角质纤维的光以获得用户光谱测量数据；
c.通过测量在(i)用户光谱测量数据与(ii)一个或多个部分的头皮光谱之间的相关性程度来计算头皮光谱近似度参数；以及
d.取决于超过极限的近似度，产生警告信号。
46.一种计算关于多个角质纤维的光谱数据的方法，所述方法包括：
a.对在用户头上的角质纤维施加一个或多个光谱测量以获得用户光谱数据；
b.分析用户光谱数据以确定计算似然性，所述用户光谱数据是头皮光谱的代表，而不是毛发光谱的代表；以及
c.取决于所述确定的结果，产生警告信号。
47.一种方法，包括：
a.对在对象头上的角质纤维施加一个或多个光谱测量以获得对象光谱数据；
b.从对象光谱数据中减去头皮光谱数据的函数以获得在对象头上的角质纤维的头皮降噪的光谱数据；以及
c.根据头皮降噪的光谱数据来计算毛发染色配方或者分配毛发染色剂；以及。
48.根据权利要求18所述的方法，其特征在于：所述头皮光谱数据是从除了所述用户之外的人获得的。
49.根据权利要求48所述的方法，其特征在于：所述头皮光谱数据是通过对不同部分的对象的头施加光谱测量而获得的。
50.一种降低在角质纤维分光检测数据的头皮相关噪声的方法，所述方法包括：
a.设置对象的角质纤维以致不同部分的角质纤维是分别被定位在划分为多个子区域的空间区域的子区域内；
b.对于多个子区域的每个子区域，分别获取特异于在所述子区域内设置的各自材料的分光检测数据；以及
c.从来自入射光的光检测器的输出中计算多个子区域特异的反射光谱，所述多个子区域的每个反射光谱对应于不同的子区域；
d.对于第一和第二子区域特异的反射光谱，每个具有各自不同的非零的头皮光谱近似度参数，计算第一和第二子区域特异的反射光谱的函数以产生具有头皮光谱近似度参数的第三光谱，它是低于包括第一和第二子区域特异的光谱。
51.一种从角质纤维获得光学数据的方法，所述方法包括：
a.设置对象的角质纤维以致不同部分的角质纤维是分别被定位在划分为多个子区域的空间区域的子区域内；
b.对于多个子区域的每个子区域，分别获取特异于在所述子区域内设置的各自材料的分光检测数据；以及
c.从来自入射光的光检测器的输出中计算多个子区域特异的反射光谱，所述多个子区域的每个反射光谱对应于不同的子区域；
c.分析每个格子的光谱以确定各自的头皮光谱近似度参数；
d.对于第一和第二子区域特异的反射光谱，每个具有各自不同的非零的头皮光谱近似度参数，计算第一和第二子区域特异的反射光谱的函数以产生具有头皮光谱近似度参数的第三光谱，它是低于包括第一和第二子区域特异的光谱。
52.一种从角质纤维获得光学数据的方法，所述方法包括：
a.设置对象的角质纤维以致不同部分的角质纤维是分别被定位在划分为多个子区域的空间区域的子区域内；
b.对于多个子区域的每个子区域，分别获取特异于在所述子区域内设置的各自材料的分光检测数据；以及
c.从来自入射光的光检测器的输出中计算多个子区域特异的反射光谱，所述多个子区域的每个反射光谱对应于不同的子区域；
c.分析每个格子的光谱以确定各自的头皮光谱近似度参数；以及
d.根据所述分析的结果，将子区域特异的反射光谱分级；以及
e.通过分配较大权重给分级的子区域特异的反射光谱以具有较低的头皮光谱近似度参数来估算所述角质纤维的初始颜色；以及
f.根据所估算的初始颜色和目标颜色，计算毛发染色配方和/或分配毛发染色配方的组分。
53.根据前述任意权利要求之一所述的方法，其特征在于：通过照亮毛发和/或通过采用环境光来进行。
54.一种用于预测在毛发样品上的毛发颜色改变处理的结果的装置，所述装置包括：
a.光谱测量装置，被配置为测量以下的多个光谱：对于多个不同区域的每个给出的区域，分别测量分别设置在给定的区域内的毛发样品的各个材料的区域特异的光谱；以及
b.电子电路，被配置为在对毛发样品施加毛发颜色改变处理之后，通过分别预测第一和第二初始光谱的转变而分别从第一和第二初始光谱计算第一和第二预测的处理后的光谱，所述第一和第二初始光谱是不同的，以及(i)从多个测量的区域特异的光谱中获得，和/或(ii)对应于第一和第二测量的区域特异的光谱。
55.根据权利要求55所述的光谱，其特征在于：所述光谱测量装置包括色散光学元件。
56.根据权利要求55所述的光谱，其特征在于：所述光谱测量装置包括超光谱装置。
57.一种用于预测在毛发样品上的毛发颜色改变处理的结果的装置，所述装置包括：
a.比色数据测量装置，被配置为测量以下的比色数据：对于多个不同区域的每个给出的区域，分别进行设置在给定的区域内的毛发样品的各个材料的区域特异的比色测量以分别获得特异于分别设置在给定的区域内的材料的比色测量数据；以及
b.电子电路，被配置为在对毛发样品施加毛发颜色改变处理之后，通过分别预测第一和第二初始光谱的转变而分别从第一和第二初始比色数据计算第一和第二预测的处理后的比色数据，所述第一和第二初始比色数据是不同的，以及(i)从多个测量的区域特异的比色数据中获得，和/或(ii)对应于第一和第二测量的区域特异的比色数据。
58.根据权利要求55至58任意之一所述的装置，其特征在于：所述电子电路包括任意软件、硬件和固件的组合。
59.用于从毛发样品中光学地获得数据的装置，包括：
测量装置，包括光学元件和平面阵列的光检测器，所述光学元件和平面阵列限定了对象平面和图像平面，所述光学元件被配置为：当毛发样品被这样设置以致对象平面穿过毛发样品，以光学地处理由毛发样品反射和/或偏转的和/或发射的光，基于以下方式到达图像平面：i.沿着在所述图像平面内一组平行线的每条给出的线，仅光从在对象平面内一组平行线的对应的线达到在图像平面内的给出的线；ii.对于沿着在图像平面内一组平行线的每条给出的线的每个给出的点，仅单个波长的光从沿着在对象平面内的对应的线达到所给出的线的给出点的多个位置发出；iii.沿着在图像平面内所述一组平行线的每个给出的线，从所述对象平面接收的光的波长是单调地增加的。
60.根据权利要求55至60任意之一所述的装置，其特征在于：
i.被配置为接收、测量、检测、计算和/或获得毛发异质性参数；以及
ii.被配置为计算毛发染色处理，和/或被配置为根据包括(A)光学获得的数据和/或测量的光谱和/或测量的比色数据与(B)所述毛发异质性参数来分配毛发染色成分的组分。
61.根据权利要求55至61任意之一所述的装置，其特征在于：
i.被配置为检测毛干的边界；以及
ii.被配置为计算毛发染色处理，和/或被配置为根据包括(A)光学获得的数据和/或测量的光谱和/或测量的比色数据与(B)所述毛干的边界来分配毛发染色成分的组分。
62.根据权利要求55至62任意之一所述的装置，其特征在于：
i.被配置为直接或间接地比较所测量的光谱；以及
ii.被配置为计算毛发染色处理，和/或被配置为根据所述测量的结果来分配毛发染色成分的组分。
63.一种计算关于多个角质纤维的反射光谱的方法，所述方法包括
a.对在用户头上的角质纤维施加一种或多种光谱测量以获得用户光谱数据；
b.分析所述用户光谱数据以确定在所述用户光谱数据内一个或多个头皮光谱识别特征的存在或者存在的程度；以及
c.依赖于所述确定的结果，产生警告信号。
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