CN116324350A - 图像分析方法、图像分析装置、程序及记录媒体 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种图像分析方法、图像分析装置、程序及记录媒体，所述图像分析方法能够通过比色图表的图像信号值精度良好地估计通过特定的色材显色的对象物的图像信号值。在本发明中，获取通过特定的色材显色的对象物的光谱特性，获取通过与特定的色材不同的色材形成的多个比色图表的各自的光谱特性，通过将多个比色图表的各自的光谱特性作为变量包含的近似式来近似对象物的光谱特性，通过摄影装置拍摄多个比色图表的每一个来获得，针对每个比色图表获取与摄影图像的颜色对应的图像信号值，根据获取的按照每个比色图表的图像信号值和近似式估计通过摄影装置拍摄了对象物时的图像信号值。

Description

图像分析方法、图像分析装置、程序及记录媒体

技术领域

本发明涉及一种图像分析方法、图像分析装置、程序及记录媒体，尤其涉及一种用于估计通过特定的色材显色的对象物的颜色的图像信号值的图像分析方法、图像分析装置、程序及记录媒体。

背景技术

通过相机等摄影装置拍摄通过特定的色材显色的对象物，从其图像特定对象物的颜色，有时由与所确定的色有关的信息确定赋予对象物的能量等。

另一方面，从摄影图像获得的信息、例如RGB(Red Green Blue，红绿蓝)的各色的图像信号值能够依赖于摄影装置的光谱灵敏度而变化。因此，对拍摄某一对象物而获得的图像信号值，需要考虑摄影装置之间的光谱灵敏度的差异，而进行校准等。

在专利文献1中所记载的装置(色处理装置)中，通过光谱测定机的基准机测定块图像来获取基准光谱反射率，通过作为校正对象机的光谱测定机制作斑图像来获取校正对象光谱反射率。并且，根据基准光谱反射率针对每个波长生成校正系数，针对每个波长通过上述校正系数对校正对象光谱反射率进行校正。由此，根据机种之间的光谱灵敏度的差异，能够高精度地校正基于校正对象机的光谱反射率的测定结果。

以往技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2012-142920号公报

发明内容

发明要解决的技术课题

如在专利文献1中所记载的技术，当针对每个校正对象的设备进行校准的情况下，需要针对每个设备拍摄对象物，针对每个设备获取校正的信号值。但是，若考虑到对象物中所含有的特定的色材的耐久性及准备显色的状态的对象物的工夫等，则很难针对每个设备拍摄对象物并且针对每个设备进行校准。

从上述理由考虑到，代替实际对象物使用如印刷油墨等那样通过与特定的色材不同的色材形成为与对象物相同的颜色的比色图表。然而，当光谱特性在对象物中所含有的色材与用于形成比色图表的色材之间不同的情况下，从拍摄比色图表的图像获得的图像信号值有可能与实际对象物的图像信号值不同。即，即使为拍摄作为对象物的代替的比色图表而获得的图像信号值，也可能不会成为正确再现了对象物的图像信号值的信号值。

因此，本发明是鉴于上述情况而完成的，其课题在于解决以下所示的目的。即，本发明的目的在于解决上述以往技术的问题点，并且提供一种能够通过比色图表的图像信号值精度良好地估计通过特定的色材显色的对象物的图像信号值的图像分析方法、图像分析装置、程序及记录媒体。

用于解决技术课题的手段

为了实现上述目的，本发明的图像分析方法的特征在于，具有：第1获取工序，获取通过特定的色材显色的对象物的光谱特性；第2获取工序，获取通过与特定的色材不同的色材而形成且颜色互不相同的多个比色图表的各自的光谱特性；近似工序，通过将获取的多个比色图表的各自的光谱特性作为变量而包含的近似式来近似所获取的对象物的光谱特性；第3获取工序，通过摄影装置拍摄多个比色图表的每一个来获得，并且针对每个比色图表获取与摄影图像的颜色对应的图像信号值；及估计工序，根据在第3获取工序中获取的每个比色图表的图像信号值和近似式来估计通过摄影装置拍摄对象物时的图像信号值。

根据本发明的图像分析方法，使用多个比色图表的各自的图像信号值，能够精度良好且不依赖于摄影装置的光谱灵敏度而估计通过摄影装置拍摄对象物时的图像信号值。

并且，本发明的图像分析方法中，在近似工序中，通过近似式来近似所获取的对象物的光谱特性，所述近似式具有多个由所获取的多个比色图表的各自的光谱特性及乘以各自的光谱特性的系数构成的项，在估计工序中，将在第3获取工序中获取的每个比色图表的图像信号值中的与各个项对应的图像信号值代入到近似式中所包含的多个项中的每一个，由此也可以估计通过摄影装置拍摄对象物时的图像信号值。

在上述构成中，将多个比色图表的各自的图像信号值代入到近似式，由此能够更容易估计通过摄影装置拍摄对象物时的图像信号值。

并且，本发明的图像分析方法中，在近似工序中，更优选通过由与多个比色图表相同的数量的项的线性和表示的近似式来近似所获取的对象物的光谱特性。

若为上述构成，则能够更容易估计通过摄影装置拍摄对象物时的图像信号值。

此外，本发明的图像分析方法中，在近似工序中，更优选将多个项分别所具有的系数设定在-0.5以上且0.5以下的范围内。

通过限制近似式中的各项的系数的设定范围，能够抑制对对象物的图像信号值的估计结果带来影响的系数的影响变得过大。

并且，本发明的图像分析方法中，在第3获取工序中，也可以通过作为摄影装置的内置有图像传感器的相机对多个比色图表分别进行拍摄，并且针对每个比色图表获取图像信号值。

如上所述，使用内置有图像传感器的相机对多个比色图表进行拍摄并且针对每个比色图表获取图像信号值，由此能够容易地获取各比色图表的图像信号值。

并且，本发明的图像分析方法中，在第1获取工序中，获取对象物的光谱反射率，在第2获取工序中，也可以获取多个比色图表的每一个的光谱反射率。

或者，本发明的图像分析方法中，在第1获取工序中，获取对象物的光谱透射率，在第2获取工序中，也可以获取多个比色图表的每一个的光谱透射率。

并且，本发明的图像分析方法中，多个色卡可以包含颜色互不相同的多个比色图表。

根据上述构成，使用包含颜色互不相同的色卡的多个比色图表的各自的图像信号值，能够精度良好地估计对象物的图像信号值。

并且，本发明的图像分析方法中，对象物可以为通过含有特定的色材并且赋予外部能量而根据外部能量的量显色的片体。

根据上述构成，能够精度良好地估计对象物的图像信号值的本发明的效果变得更有意义。

并且，本发明的图像分析方法中，在估计工序中，可以对赋予了已知的量的外部能量的第1对象物的图像信号值进行估计。该情况的图像分析方法可以还具有：第4获取工序，通过摄影装置拍摄赋予了未知的量的外部能量的第2对象物，并且获取第2对象物的图像信号值；及预测工序，基于所获取的第2对象物的图像信号值及所估计的第1对象物的图像信号值，预测对第2对象物赋予的外部能量的量。

若为上述构成，能够精度良好地估计第2对象物的图像信号值。并且，根据第1对象物的图像信号值与赋予到第1对象物的外部能量的量的对应关系，基于对第2对象物的图像信号值的估计结果，能够精度良好地预测赋予到第2对象物的外部能量的量。

并且，为了解决前述的课题，本发明的图像分析装置具备处理器，前述图像分析装置的特征在于，处理器进行如下处理：获取通过特定的色材显色的对象物的光谱特性，获取通过与特定的色材不同的色材而形成且颜色互不相同的多个比色图表的各自的光谱特性，通过将所获取的多个比色图表的各自的光谱特性作为变量而包含的近似式来近似所获取的对象物的光谱特性，通过摄影装置拍摄多个比色图表的每一个来获得，针对每个比色图表获取与摄影图像的颜色对应的图像信号值，根据所获取的每个比色图表的图像信号值与近似式来估计通过摄影装置拍摄了对象物时的图像信号值。

根据本发明的图像分析装置，使用多个比色图表的各自的图像信号值，能够精度良好且不依赖于摄影装置的光谱灵敏度而估计通过摄影装置拍摄对象物时的图像信号值。

并且，为了解决前述的课题，本发明的程序为用于使计算机执行以上说明的图像分析方法中的任一个所具有的各工序的程序。

根据本发明的程序，能够通过计算机实现本发明的图像分析方法。即，通过上述程序的执行，使用多个比色图表的各自的图像信号值，能够精度良好且不依赖于摄影装置的光谱灵敏度而估计通过摄影装置拍摄对象物时的图像信号值。

并且，也能够实现记录媒体，所述记录媒体能够通过计算机读取，并且记录有用于使计算机执行以上说明的图像分析方法中的任一个所具有的各工序的程序。

发明效果

根据本发明，使用多个比色图表的各自的图像信号值，能够精度良好且不依赖于摄影装置的光谱灵敏度而估计通过摄影装置拍摄对象物时的图像信号值。

并且，根据本发明，基于对象物的图像信号值与赋予到对象物的外部能量的量的对应关系，能够由估计的对象物的图像信号值精度良好地预测赋予到对象物的外部能量的量。

附图说明

图1是表示显色的对象物及多个比色图表的图。

图2是表示本发明的一实施方式的图像分析装置的构成的图。

图3是表示本发明的一实施方式的图像分析装置的功能的图。

图4是表示多个比色图表的各自的光谱反射率的一例的图。

图5是表示通过比色计测定的对象物的光谱反射率的一例的图(其1)。

图6是表示通过多个比色图表的光谱反射率近似的对象物的光谱反射率的一例的图(其1)。

图7是表示通过比色计测定的对象物的光谱反射率的一例的图(其2)。

图8是表示通过多个比色图表的光谱反射率近似的对象物的光谱反射率的一例的图(其2)。

图9是表示通过比色计测定的对象物的光谱反射率的一例的图(其3)。

图10是表示通过多个比色图表的光谱反射率近似的对象物的光谱反射率的一例的图(其3)。

图11是用于估计对象物的图像信号值的式。

图12是表示对象物的图像信号值与赋予到对象物的外部能量的量的对应关系的图。

图13是表示图像分析流程的流程的图。

具体实施方式

参考附图，对本发明的具体的实施方式(以下为本实施方式)进行说明。但是，以下说明的实施方式仅是为了便于理解本发明的理解而举出的一例，不限定本发明。即，本发明只要不脱离其主旨，能够从以下说明的实施方式进行变更或改良。并且，本发明包括其等价物。

并且，在本说明书中，使用“～”表示的数值范围是指将“～”前后所记载的数值作为下限值及上限值而包含的范围。

并且，本说明书中，“颜色”是指表示“色相”、“彩度”及“明度”并且包括浓淡(浓度)及色彩的概念。

[关于本实施方式的对象物]

对本实施方式进行说明时，首先对对象物及其用途进行说明。本实施方式的对象物(以下为对象物S)为含有特定的色材并且配置于测定环境并且在该环境下赋予外部能量而根据外部能量的量显色的片体。

“特定的色材”例如为由在支撑体中微胶囊化的显色剂及显色剂构成的色材，具体而言是日本特开2020-073907号公报中所记载的由显色剂及显色剂构成的色材。

若对象物S上涂布有上述显色剂及显色剂，并且在对象物S上赋予外部能量，则微胶囊被破坏而显色剂吸附于显色剂上。由此，如图1所示，对象物S以规定颜色(严格地说为规定色相)显色。并且，根据赋予的外部能量改变所破坏的微胶囊的个数，由此改变显色的对象物S的颜色(严格地说为浓度，以下称为显色浓度)。

“外部能量”为放置对象物S的测定环境下赋予到对象物S的力、热、磁以及紫外线及红外线等能量波等，严格地说为通过赋予这些产生对象物S的显色(即，对象物S中的微胶囊的破坏)的能量。

并且，“外部能量的量”例如为赋予到对象物S的外部能量(详细而言，作用于对象物S的力、热、磁及能量波等)的瞬时的大小。但是并不限定于此，外部能量继续赋予到对象物S的情况下，可以将规定时间中的累积赋予量(即，作用于对象物S的力、热、磁及能量波的量的累积值)作为外部能量。

为了在测定环境下测定赋予的外部能量的量而使用对象物S。详细而言，对对象物S赋予外部能量而使对象物S显色，通过摄影装置拍摄显色的对象物S，并且能够由显示其摄影图像的颜色(严格地说为显色浓度)的图像信号值预测外部能量。

并且，当赋予的外部能量在对象物S的各部分中不均匀的情况下，对象物S的各部分以与外部能量相应的浓度显色，因此在对象物S的表面产生显色浓度的分布。利用该现象，能够从对象物S的表面中的显色浓度的分布针对赋予到对象物S的外部能量测定(预测)二维分布。

对象物S优选为在测定环境下良好地配置的基础上充分薄的材料，例如可以由纸、薄膜及薄片等构成。并且，对象物S的用途换言之为使用对象物S测定(预测)的外部能量的种类并无特别限定。例如，对象物S可以为通过赋予压力来显色的压敏薄片、通过赋予热来显色的感热片或通过照射光来显色的感光片等。

另外，以下对假定对象物S为压敏薄片并且预测赋予到对象物S的压力的大小或累积值的情况进行说明。

[关于本实施方式的图像处理装置]

参考图2及图3，对本实施方式的图像分析装置(以下为图像分析装置10)进行说明。如图2所示，图像分析装置10为具备处理器11的计算机。处理器11由专用电路等构成，所述专用电路为具有在作为通用处理器的CPU(Central Processing Unit：中央处理单元)、FPGA(Field Programmable Gate Array：现场可编程逻辑门阵列)等的制造后能够变更电路构成的处理器即可编程逻辑器件(Programmable Logic Device：PLD)及为了进行ASIC(Application Specific Integrated Circuit：专用集成电路)等的特定的处理而专用设计的电路构成。

处理器11通过执行图像分析用程序来实施图像分析用的一系列的处理。换言之，通过处理器11与图像分析用程序的协作来实现图3所示的多个处理部、具体而言为光谱特性获取部21、储存部22、近似部23、图像信号值获取部24、估计部25及预测部26。在后面对这些处理部进行详细说明。

另外，图3所示的多个处理部可以由上述的多种处理器中的1种构成，也可以由同种或不同种的2种以上的处理器的组合例如多个FPGA的组合或FPGA及CPU的组合等构成。并且，图3所示的多个处理部可以由上述的多种处理器中的1种构成，也可以将2个以上的处理部集中而由1个处理器构成。

并且，例如以服务器及客户端等计算机为代表，可以考虑由1个以上的CPU与软件的组合构成1个处理器，该处理器作为图3所示的多个处理部发挥作用的方式。并且，以系统芯片(System on Chip：SoC)等为代表，可以考虑使用由1个IC(Integrated Circuit：集成电路)芯片实现包含多个处理部的整个系统的功能的处理器的方式。

并且，上述的各种处理器的硬件构成可以为将半导体元件等的电路元件组合而成的电路(Circuitry)。

通过处理器11执行的图像分析用程序相当于本发明的程序，并且为在处理器11中执行后述的图像分析流程中的各工序(详细而言，图13所示的工序S001～S007)的程序。并且，图像分析用程序记录于记录媒体上。在此，记录媒体可以为设置于图像分析装置10的内存12及存储器13，或者也可以为CD-ROM(Compact Disc Read only memory：光盘只读存储器)等计算机能够读取的介质。并且，将能够与图像分析装置10通信的外部设备(例如服务器计算机等)中所具备的储存装置作为记录媒体，可以在外部设备的储存装置中记录图像分析用程序。

并且，图像分析装置10具备输入装置14及通信用接口15，并且通过输入装置14接收使用者的输入操作，或者经由通信用接口15与其他设备通信而获取各种信息。图像分析装置10所获取的信息中包括图像分析时所需的信息、更详细而言使用了对象物S的压力测定(压力预测)时所需的信息。其信息之中，例如包括对象物S及后述的多个比色图表C的各自的光谱特性以及多个比色图表C的摄影图像。

在本实施方式中，光谱特性为光谱反射率，能够通过公知的比色计101(例如X-Rite公司的“eXact”及“i1PRO”以及Konica Minolta，Inc.的“FD-7”及“FD-5”等)来测量。

摄影图像为通过数码相机、智能手机及平板终端等具有拍摄功能的信息处理终端或如扫描器等的公知的摄影装置102拍摄的图像。在本实施方式中，摄影图像通过对从摄影装置102中所具备的图像传感器输出的视频信号进行数字化并以规定的形式进行压缩来使其数据化。摄影图像的数据(以下称为图像数据)表示每一像素的图像信号值。图像信号值为与摄影图像的颜色对应的值，详细而言，是在规定数值范围内(例如若为8位的数据，则为0～255)规定的摄影图像中的各像素的灰度值。

在本实施方式中，摄影装置102为内置有摄影透镜及图像传感器(摄像元件)的相机，详细而言，制作彩色图像作为摄影图像。即，在本实施方式中，图像传感器为RGB3色的彩色传感器，图像数据所表示的图像信号值为RGB各色的灰度值。但是并不限定于此，图像信号值可以为单色图像(详细而言，灰度图像)的灰度值。

另外，在图2所示的方式中，图像分析装置10、比色计101及摄影装置102被分别分开，但是并不限定于此。图像分析装置10可以具备比色计的功能(即，测定光谱反射率的功能)及摄影装置的功能(即，拍摄功能)中的任一个或两者。

并且，图像分析装置10具备显示器等输出装置16，能够将图像分析的结果(例如，后述的压力值的预测结果)输出到输出装置16来通知使用者。

[关于使用了对象物的现有的压力测定]

接着，对使用了对象物S的现有的压力测定进行说明。

通过赋予压力，对象物S以与压力值对应的显色浓度显色。压力值相当于外部能量，并且为瞬时的压力的大小或在规定时间内继续赋予时的压力的累积量。

若利用上述性质，则能够从对象物S的显色浓度测定赋予到对象物S的压力的压力值。具体而言，预先求出显色浓度与压力值的关系、详细而言与各显色浓度对应的图像信号值与压力值的对应关系。并且，能够由拍摄对象物S而获得的图像信号值根据上述对应关系预测压力值。

另一方面，图像信号值取决于摄影装置的光谱灵敏度等。因此，当通过某个摄影装置拍摄对象物S的情况下，需要对其摄影图像的图像信号值进行校正，以使其成为规定图像信号值、具体而言与对象物S的显色浓度对应的基准的图像信号值。为了精度良好地进行该校正，例如需要通过具有与对象物S中所使用的色材(详细而言，上述显色剂及显色剂)相同的光谱特性的色材来制作校正用薄片。

但是，若从制作成本、制作的工夫、色材的耐久性及变色(褪色)的观点考虑，则很难通过上述色材制作校正用薄片。因此，通常利用再现与通过上述色材产生的颜色相同的颜色(显色浓度)的印刷物等代替品。该代替品通常利用与上述色材不同的色材、例如印刷用油墨或涂料等来制作，但是当色材不同的情况下，光谱反射率有可能不同。因此，当使用印刷物等代替品进行校正的情况下，需要在考虑代替品与对象物S之间的色材的光谱反射率的差异对图像信号值带来的影响的基础上进行校正。

以往，需要如上述那样在考虑基于色材的光谱反射率的差异的影响的基础上进行校正又在每次所利用的摄影装置发生变化时实施上述校正。因此，在使用了对象物S的现有的压力测定中，需要花费时间并且作业效率有可能会降低。

相对于此，在使用图像分析装置10进行的本实施方式的图像分析方法中，解决在使用了对象物S的现有的压力测定中所产生的上述课题，并且能够精度良好地并且有效地实施使用了对象物S的压力测定。以下，对图像分析装置10的功能及本实施方式的图像分析方法进行详细说明。

[本实施方式的图像分析装置的功能]

若从功能方面对图像分析装置10的构成进行说明，则图像分析装置10具有光谱特性获取部21、储存部22、近似部23、图像信号值获取部24、估计部25及预测部26(参考图3)。

光谱特性获取部21获取显色的对象物S的光谱特性，严格地说获取对象物S的显色部分的光谱反射率。在本实施方式中，当比色计101测定对象物S的光谱反射率的情况下，光谱特性获取部21从比色计101接收测定结果，由此获取对象物S的光谱反射率。但是并不限定于此，例如使用者通过输入装置14输入通过比色计101测定的对象物S的光谱反射率，由此光谱特性获取部21也可以获取对象物S的光谱反射率。或者，当在外部计算机中储存有对象物S的光谱反射率的信息的情况下，图像分析装置10通过通信用接口15与该外部计算机通信，由此也可以获取对象物S的光谱反射率。

另外，光谱特性获取部21针对对象物S的每个颜色(详细而言，每个显色浓度)获取光谱反射率，并且，针对对象物S的每个种类(换言之为对象物S中所使用的色材的每个种类)获取光谱反射率。

并且，光谱特性获取部21获取多个比色图表C的各自的光谱特性，详细而言获取光谱反射率。如图1所示，多个比色图表C包含颜色(色相、彩度及明度)互不相同的多个色卡，并且由与对象物S中所使用的特定的色材不同的色材、例如如印刷用油墨或涂料等通用色材形成。作为多个比色图表C，例如能够利用Macbeth Chart及X-rite公司的“ColorChecker”等。并且，关于获取光谱反射率的比色图表C的数量并无特别限定，优选为10个以上，更优选为15个以上，尤其优选为20个以上。

关于通过光谱特性获取部21获取的多个比色图表C的各自的光谱反射率，在图4中示出一例。另外，获取比色图表C的光谱反射率的顺序与对象物S的情况相同。

储存部22储存图像分析时所需的各种信息、详细而言储存使用了对象物S的压力测定时所需的信息。储存于储存部22的信息中包括通过光谱特性获取部21获取的对象物S及多个比色图表C的各自的光谱反射率以及通过近似部23求出的近似式等。

近似部23通过将通过光谱特性获取部21获取的多个比色图表C的各自的光谱反射率作为变量而包含的近似式来近似通过光谱特性获取部21获取的对象物S的光谱反射率。本实施方式中，近似式具有多个由获取的多个比色图表C的各自的光谱反射率及乘以各自的光谱反射率的系数构成的项。若更具体地说明，则近似式为如下述式(1)所示那样通过与多个比色图表C相同的数的项的线性和表示的多项式。

P＝c1×R1+c2×R2+···+ci×Ri (1)

上述式(1)中，左边的P表示对象物S的光谱反射率(严格地说为近似的光谱反射率)，右边的R1～Ri表示多个比色图表C的光谱反射率(严格地说为获取的光谱反射率)，右边的c1～ci表示系数。i为3以上的自然数，并且为多个比色图表C的个数。

各项的系数设定成通过上述近似式来近似的对象物S的光谱反射率最接近实际的光谱反射率、即通过光谱特性获取部21获取的光谱反射率。

另外，关于上述近似式中的多个项的各自所具有的系数，具体的设定方法并无特别限定，能够使用求出近似式时所利用的公知的优化方法(例如最小平方法等)。

并且，各项的系数可以设定在任意范围内，但优选限制系数的设定范围，尤其优选设定在-0.5～0.5的范围内。

并且，近似部23针对对象物S的每个颜色(详细而言，每个显色浓度)设定上述近似式中的一组的系数c1～ci。此外，近似部23针对对象物S的每个种类(换言之为对象物S中所使用的色材的每个种类)设定一组的系数c 1～ci。由此，关于通过光谱特性获取部21获取的对象物S的光谱反射率的各个，设定近似式、换言之为一组的系数c 1～ci。

另外，图5、图7及图9中示出通过光谱特性获取部21获取的对象物S的光谱反射率的一例，图6、图8及图10中示出关于相同的对象物S通过多个比色图表C的光谱反射率(具体而言，图4所示的18个比色图表C的光谱反射利率)近似的光谱反射率。

图像信号值获取部24针对每个比色图表获取通过摄影装置102拍摄多个比色图表C的各自而获得的图像信号值(严格地说为RGB图像信号值)。在本实施方式中，通过作为摄影装置102的相机来拍摄多个比色图表C的各自，图像信号值获取部24从相机接收各比色图表C的图像数据，由此针对每个比色图表获取图像信号值。但是并不限定于此，例如可以进行使用者从相机向图像分析装置10移送各比色图表C的图像数据的操作、具体而言进行从相机取出记录媒体并且安装于图像分析装置10的操作，由此图像信号值获取部24获取图像信号值。

此外，图像信号值获取部24获取通过摄影装置102拍摄配置于测定环境并且通过赋予压力来显色的对象物S(以下称为预测对象物)而获得的图像信号值。预测对象物为赋予的压力的压力值为未知的对象物S。另外，获取预测对象物的图像信号值的顺序与比色图表C的情况相同。

估计部25根据通过图像信号值获取部24获取的多个比色图表C的各自的图像信号值及通过近似部23设定的近似式估计对象物S的图像信号值。通过估计部25估计的对象物S的图像信号值假设为通过摄影装置102拍摄对象物S时获得的图像信号值。

本实施方式中，估计部25通过向近似式中所包含的多个项的各自代入通过图像信号值获取部24获得的每个比色图表的图像信号值中的与各自的项对应的图像信号值来估计对象物S的图像信号值。由此，与摄影装置102的光谱灵敏度无关地，能够精度良好地估计任意光谱灵敏度下的对象物S的图像信号值。

为了简明起见，对象物S的图像信号值为根据获取其图像信号值时的光谱灵敏度(相机的光谱灵敏度)与对象物S的光谱反射率乘积确定的值。在此，对象物S的光谱反射率P通过上述近似式由多个比色图表C的光谱反射率R1、R2、···Ri近似。然而，如由下述式(2)可知，用某一相机拍摄对象物S时的图像信号值能够通过用该相机拍摄多个比色图表C时的图像信号值与系数c1～ci的乘积的线性和表现。

对象物的图像信号值＝[相机的光谱灵敏度]×[对象物的光谱反射率]

＝[相机的光谱灵敏度]×[c1×R1+c2×R2+···+ci×Ri]

＝c1×[色材1的图像信号值]+c2×[色材2的图像信号值]+···+ci×[色材i的图像信号值] (2)

通过以上，如图11所示，能够通过用各相机拍摄多个比色图表C而针对每个比色图表获取的图像信号值来估计用任意光谱灵敏度的相机来拍摄对象物S时的图像信号值。

若对图11所示的估计式进行说明，式中的左边的P1、P2、···Pn为通过光谱灵敏度互不相同的相机(相机#1～#n)拍摄对象物S时的图像信号值的估计值。并且，右边的R11、R21、R31、···Ri1为用相机#1拍摄多个比色图表C而获得的每个比色图表的图像信号值。同样地，右边的R12、R22、R32、····Ri2为用相机#2拍摄多个比色图表C而获得的每个比色图表的图像信号值，右边的R1n、R2n、R3n、···Rin为用相机#n拍摄多个比色图表C而获得的每个比色图表的图像信号值。

另外，n为2以上的自然数。

如以上那样，在本实施方式中，每次改变摄影装置102的光谱灵敏度时不需要拍摄对象物S，并且，也不需要制作由与对象物S的颜色相同的颜色形成的印刷物等校正用薄片。因此，即使不针对摄影装置102的每个光谱灵敏度调整校正用薄片的颜色(色彩及浓度等)，也能够简便地求出(估计)以各光谱灵敏度拍摄对象物S时的图像信号值。

并且，当用相机来拍摄的情况下，若改变拍摄环境，则能够改变照明的光谱分布，但是在本实施方式中，能够对应于各种照明的光谱分布。即，若在一定照明下摄影多个比色图表C的各自来获取图像信号值，并且将获得的每个比色图表的图像信号值代入到上述近似式，则能够估计在相同的照明下拍摄对象物S时的图像信号值。

另外，本实施方式中，估计部25估计赋予的压力的压力值为已知的对象物S(以下称为估计对象物)的图像信号值。估计对象物相当于赋予已知的量的外部能量的第1对象物。另一方面，前述预测对象物相当于赋予未知的量的外部能量的第2对象物。

预测部26预测赋予到预测对象物的压力的压力值。本实施方式中，预测部26根据通过图像信号值获取部24获取的预测对象物的图像信号值及通过估计部25估计的估计对象物的图像信号值来估测赋予到预测对象物的压力的压力值。

若进行具体地说明，则估计对象物为如前述那样赋予的压力的压力值为已知的对象物S。并且，在估计对象物的图像信号值与赋予到估计对象物的压力的压力值之间存在相关性。即，将压力值设定为多个值来准备多个估计对象物(即，色材相同且显色浓度不同的多个对象物S)，通过上述顺序估计各自的估计对象物的图像信号值。由此，可确定如图12所示的图像信号值与压力值之间的对应关系。

通过确定的对应关系，如图12所示，能够由预测对象物的图像信号值(图中，用符号Va表述)预测赋予到预测对象物的压力的压力值(图中，用符号Fa表述)。

通过预测部26预测的压力值、即赋予到预测对象物的未知的压力值的预测结果输出到输出装置16。由此，使用者能够确认预测的压力值。

[关于本实施方式的图像分析流程]

以下，参考图13并对使用图像分析装置10实施的图像分析流程进行说明。图13所示的图像分析流程使用本发明的图像分析方法来实施，换言之为图像分析流程中的各工序相当于构成本发明的图像分析方法的各工序。

在图像分析流程中，首先实施第1获取工序S001及第2获取工序S002。在第1获取工序S001中，获取显色的对象物S的光谱特性，详细而言获取通过比色计101测定的光谱反射率。本实施方式中，在第1获取工序S001中，获取赋予的压力的压力值为已知的对象物S(即，估计对象物)的光谱反射率。

在第2获取工序S002中，获取多个比色图表C的各自的光谱特性，详细而言获取通过比色计101测定的光谱反射率。另外，在图13中，在实施第1获取工序S001之后实施第2获取工序S002，但是并不限定于此，可以在实施第1获取工序S001之前或与第1获取工序S001并行实施第2获取工序S002。

接着，实施近似工序S003。在近似工序S003中，通过将在第2获取工序S002中获取的多个比色图表C的各自的光谱反射率作为变量而包含的近似式来近似在第1获取工序S001中获取的对象物S(严格地说为估计对象物)的光谱反射率。详细而言，如上述的近似式(1)，求出相加多个由每个比色图表的光谱反射率与系数的乘积构成的项、即通过线性和表示的近似式，具体而言通过最小平方法等优化方法设定各项的系数，由此近似获取的对象物S(估计对象物)的光谱反射率。

另外，在近似工序S003中，可以将近似式中的各项的系数(即，一组的系数c 1～ci)设定在规定数值范围内，具体而言优选设定在-0.5～0.5的范围内。在该情况下，之后的估计工序S005中，能够抑制各项的系数对对象物S的图像信号值的估计结果带来的影响变得过大。假设若系数的设定范围并无限制，并且系数设定成相对大的值的情况下，若代入到近似式的各比色图表C的图像信号值中包括误差，则导致其误差对估计结果带来的影响根据系数的大小而变大。相对于此，若各项的系数设定在-0.5～0.5的范围内，则能够更降低因误差而引起的上述影响。

之后，实施第3获取工序S004，在第3获取工序S004中，通过内置有图像传感器(严格地说为彩色传感器)的相机来拍摄多个比色图表C的各自，针对每个比色图表获取图像信号值。

在实施第3获取工序S004之后，实施估计工序S005。在估计工序S005中，根据在第3获取工序S004中获得的每个比色图表的图像信号值及在近似工序S003中设定的近似式来估计对象物S的图像信号值、严格地说为估计对象物的图像信号值。详细而言，将针对每个比色图表获取的图像信号值中的与该各自的项对应的图像信号值代入到近似式中所包含的多个项的每一个。由此，估计了估计对象物的图像信号值。

并且，在图像分析流程中，实施第4获取工序S006。在第4获取工序S006中，通过与在第3获取工序S004中所使用者相同的相机，摄影赋予的压力的压力值为未知的对象物S(即，预测对象物)，获取其图像信号值。另外，在图13中，在实施估计工序S005之后实施第4获取工序S006，但是并不限定于此，可以在实施估计工序S005之前实施第4获取工序S006，例如可以在实施第3获取工序S004之后或与第3获取工序S004并行实施。

在实施第4获取工序S006之后，实施预测工序S007。在预测工序S007中，基于在第4获取工序S006中获取的预测对象物的图像信号值及在估计工序S005中估计的估计对象物的图像信号值，预测赋予到预测对象物的压力的压力值。详细而言，基于估计对象物的图像信号值的估计结果与赋予到估计对象物的压力的压力值的对应关系，由预测对象物的图像信号值预测赋予到预测对象物的压力的压力值。

在结束以上说明的一系列的步骤S001～S007的时刻，结束图像分析流程。

[其他实施方式]

以上说明的实施方式是为了容易理解而说明本发明的图像分析方法、图像分析装置、程序及记录媒体而举出的具体例，只不过是一例，也可以考虑其他实施方式。

在上述实施方式中，使用了对象物S的压力测定的一系列的工序、即图13所示的图像分析流程中的所有工序S001～S007通过构成图像分析装置10的计算机来执行。但是并不限定于此，例如预测赋予到对象物S(严格地说为预测对象物)的压力的压力值的预测工序S007也可以不是计算机而是通过使用者、即人工来进行。

并且，在上述实施方式中，作为对象物S及多个比色图表C的各自的光谱特性获取光谱反射率，但是也可以获取除了光谱反射率以外的光谱特性、例如光谱透射率。即，在图像分析流程中的第1获取工序S001中，获取对象物S的光谱透射率，在第2获取工序S002中，也可以获取多个比色图表C的各自的光谱透射率。在该情况下，在近似工序S003中，通过将获取的各比色图表C的光谱透射率作为变量而包含的近似式来近似获取的对象物S的光谱透射率。

另外，光谱透射率能够通过公知的透射率测定机(例如TOKAI OPTICAL CO.，LTD.的“TLN-110/110v”及Asahi Spectra Co.，Ltd.的“TLV-304-BP”等)进行测定。

并且，在上述实施方式中，具有多个由每个比色图表的光谱反射率及系数构成的项，更详细而言，通过由与多个比色图表C相同的数量的项的线性和表示的近似式来近似对象物S的光谱反射率。但是并不限定于此，例如通过一个项中包含2以上的比色图表的光谱反射率的近似式、或者以除了线性和以外的形式表示的近似式，也可以近似对象物S的光谱反射率。

并且，在上述实施方式中，为了获取对象物S(详细而言为预测对象物)及多个比色图表C的各自的图像信号值而使用的摄影装置为内置图像传感器的相机。但是并不限定于此，代替相机可以将扫描器用作摄影装置。当将扫描器用作摄影装置的情况下，若改变扫描器的机种，则能够改变光谱灵敏度的分布与拍摄时的照明的光谱分布。此时，若适用本发明的图像分析方法，则能够对应于变更后的扫描器的机种。即，通过变更后的机种的扫描器拍摄(读取)多个比色图表C的各自来获取图像信号值，并且将获得的每个比色图表的图像信号值代入到近似式，则能够估计通过相同的扫描器拍摄(读取)对象物S时的图像信号值。

符号说明

10-图像分析装置，11-处理器，12-内存，13-存储器，14-输入装置，15-通信用接口，16-输出装置，21-光谱特性获取部，22-储存部，23-近似部，24-图像信号值获取部，25-估计部，26-预测部，101-比色计，102-摄影装置，C-比色图表，S-对象物。

Claims (13)

1.一种图像分析方法，其具有：

第1获取工序，获取通过特定的色材显色的对象物的光谱特性；

第2获取工序，获取通过与所述特定的色材不同的色材而形成且颜色互不相同的多个比色图表的各自的光谱特性；

近似工序，通过将获取的所述多个比色图表的各自的光谱特性作为变量而包含的近似式来近似所获取的所述对象物的光谱特性；

第3获取工序，通过摄影装置拍摄所述多个比色图表的每一个来获得，并且针对每个比色图表获取与摄影图像的颜色对应的图像信号值；及

估计工序，根据在所述第3获取工序中获取的每个比色图表的所述图像信号值及所述近似式来估计通过所述摄影装置拍摄了所述对象物时的所述图像信号值。

2.根据权利要求1所述的图像分析方法，其中，

在所述近似工序中，通过所述近似式来近似所获取的所述对象物的光谱特性，所述近似式具有多个由所获取的所述多个比色图表的各自的光谱特性及乘以各自的光谱特性的系数构成的项，

在所述估计工序中，将在所述第3获取工序中获取的每个比色图表的所述图像信号值中的与各个所述项对应的所述图像信号值代入到所述近似式中所包含的多个所述项中的每一个，由此估计通过所述摄影装置拍摄了所述对象物时的所述图像信号值。

3.根据权利要求2所述的图像分析方法，其中，

在所述近似工序中，通过由与所述多个比色图表相同的数量的所述项的线性和表示的所述近似式，近似所获取的所述对象物的光谱特性。

4.根据权利要求2或3所述的图像分析方法，其中，

在所述近似工序中，将多个所述项的每一个所具有的所述系数设定在一0.5以上且0.5以下的范围内。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的图像分析方法，其中，

在所述第3获取工序中，通过作为所述摄影装置的内置有图像传感器的相机来拍摄所述多个比色图表的每一个，针对每个比色图表获取所述图像信号值。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的图像分析方法，其中

在所述第1获取工序中，获取所述对象物的光谱反射率，

在所述第2获取工序中，获取所述多个比色图表的每一个的光谱反射率。

7.根据权利要求1至5中任一项所述的图像分析方法，其中

在所述第1获取工序中，获取所述对象物的光谱透射率，

在所述第2获取工序中，获取所述多个比色图表的各自的光谱透射率。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的图像分析方法，其中，

所述多个比色图表包含颜色互不相同的多个色卡。

9.根据权利要求1至8中任一项所述的图像分析方法，其中，

所述对象物为含有所述特定的色材并且通过赋予外部能量而根据所述外部能量的量显色的片体。

10.根据权利要求9所述的图像分析方法，其中，

在所述估计工序中，对赋予了已知的量的所述外部能量的第1对象物的所述图像信号值进行估计，

所述图像分析方法具有：

第4获取工序，通过所述摄影装置对赋予了未知的量的所述外部能量的第2对象物进行拍摄，获取所述第2对象物的所述图像信号值；及

预测工序，根据所获取的所述第2对象物的所述图像信号值及所估计的所述第1对象物的所述图像信号值，预测对所述第2对象物赋予的所述外部能量的量。

11.一种图像分析装置，其具备处理器，其中，

所述处理器进行如下处理：

获取通过特定的色材显色的对象物的光谱特性，

获取通过与所述特定的色材不同的色材而形成且颜色互不相同的多个比色图表的各自的光谱特性，

通过将所获取的所述多个比色图表的各自的光谱特性作为变量而包含的近似式来近似所获取的所述对象物的光谱特性，

通过摄影装置拍摄所述多个比色图表的每一个来获得，针对每个比色图表获取与摄影图像的颜色对应的图像信号值，

根据所获取的每个比色图表的所述图像信号值及所述近似式来估计通过所述摄影装置拍摄了所述对象物时的所述图像信号值。

12.一种程序，其用于使计算机执行权利要求1至10中任一项所述的图像分析方法所具有的各工序。

13.一种记录媒体，其能够通过计算机读取，并且记录有用于使计算机执行权利要求1至10中任一项所述的图像分析方法所具有的各工序的程序。

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