CN1297807C - 分析头发并预测可获得的染发最终颜色的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于接受者的特定输入值分析头发、预测可获得的最终颜色并推荐染发剂的方法和系统。本发明包括下列方法:(a)基于至少一种接受者的原始头发值确定可获得的最终头发颜色的方法;(b)基于至少一种接受者的原始头发值确定染发剂的方法;和(c)为头发颜色分析系统输出图像的方法。本发明还包括:(d)一种为消费者提供染发产品的方法,该方法包括下列步骤:(i)为消费者确定可获得的最终头发颜色;(ii)为消费者描绘可获得的最终颜色;(iii)使消费者选择所需的最终头发颜色;和(iv)为消费者推荐可获得所述最终所需头发颜色的染发剂。
Description
相关申请的交叉参考
本申请是2000年5月12日提交的美国申请顺序号09/570,292的部分继续申请(CIP)。
技术领域
本发明一般涉及一种基于接受者的特定输入值,分析头发、预测可获得的最终颜色、输出所预测的可获得的颜色并推荐染发剂的方法和系统。
发明背景
全世界无数的人均在寻求通过使用染发剂改善他们的外在表现的方式。结果是,现在已经具有非常大量的产品可供消费者选择。通常的情况是:消费者个体发现难以确定要选择的染发剂,并且还难以预测在他们目前头发颜色的基础上所获得的头发颜色看起来如何。
某些染发剂(hair coloring agent)以包装形式销售,在该包装上通常描绘有包含三种原始的颜色和三种染色后相应的最终颜色的染发图表。目前已经开发了试图在消费者图片上覆盖头发颜色图片的一些系统。而且,还有一些系统,试图使用一种指数体系,将产品和消费者的原始颜色匹配。然而,这些系统中没有一种以不受特定输入数字限制的方式而基于接受者原始头发值(starting hair value)(诸如颜色)来提供个性化的颜色预测。因此,消费者可能达不到合理的接近所许诺颜色的最终头发颜色。而且,这些系统中没有一种是在购买过程中,通过以协同方式将染发分析系统与染发剂的产品系列组合起来而成为完整的系统。
因此,所需要的是:基于接受者的特定输入值分析头发、预测可获得的最终颜色、输出所预测的可获得的颜色并推荐染发剂的方法和系统。
发明概述
本发明涉及一种基于接受者的具体输入值,分析头发、预测可获得的最终颜色、输出所预测的可获得的颜色并推荐染发剂的方法和系统。
一方面,本发明涉及基于至少一种接受者的原始头发值确定(identify)可获得的最终头发颜色的方法。该方法包括下列步骤:输入接受者的至少一种原始头发值,然后基于该原始头发值确定至少一种可获得的最终头发颜色。
另一个方面,本发明涉及基于至少一种接受者的原始头发值,确定染发剂的方法。该方法包括下列步骤:输入接受者的至少一种原始头发值;输入族系颜色选择(family color selection);基于原始头发值和所述颜色选择族系,输出至少一种描绘可获得的最终头发颜色的加工图像(workingimage)。该方法还可以另外包括一个或多个步骤以改善所输出的加工图像的外观,从而来说明在获得原始头发数值时的照明特征与在观测加工图像时的照明特征之间的任意差异。
另一方面,本发明涉及一种用于输出头发颜色分析系统用图像的方法,该方法包括下列步骤:输入个人加工图像;输入可获得的最终头发颜色;将加工图像的RGB色值转化成L、a和b色值;计算加工图像的平均L、a和b色值;基于加工图像的L、a和b色值、加工图像的平均L、a和b色值和可获得的最终头发颜色,计算新的L、a和b色值;然后将这种新的L、a和b色值再转化成RGB值。
又一方面,本发明涉及一种为消费者提供染发产品的方法,该方法包括下列步骤:为消费者确定可获得的最终头发颜色;为消费者描绘可获得的最终颜色;使消费者选择所需的最终头发颜色;为消费者推荐可获得所述的所需最终头发颜色的染发剂。
附图简述
图1是能够应用本发明的颜色预测方法的方框图;
图2是图1方框110中可以使用的欢迎屏幕的屏幕显示图并且也是方框110的一个实例;
图3是图1方框120中可以使用的输入屏幕的屏幕显示图并且也是方框120的一个实例;
图4是图1方框130中可以使用的输入屏幕的屏幕显示图并且也是方框130的一个实例;
图5是图1方框140中可以使用的输入屏幕的屏幕显示图并且也是方框140的一个实例;
图6是图1方框150中可以使用的输入屏幕的屏幕显示图并且也是方框150的一个实例;
图7是图1方框160中可以使用的输入屏幕的屏幕显示图并且也是方框160的一个实例;
图8是图1方框170中可以使用的输入屏幕的屏幕显示图并且也是方框170的一个实例;
图9是图1方框190中可以使用的输入屏幕的屏幕显示图并且也是方框190的一个实例;
图10是系列颜色和相应的颜色色调的表;
图11是现有技术中染发图表的实例;
图12是图1方框200中可以使用的输入屏幕的屏幕显示图并且也是方框200的一个实例;
图13是为使用淡红褐色色调的消费者生成的染发前和后的数据的实例;
图14是使用本发明的提供颜色方法的方框图;
图15是(a)成色前的加工图像、(b)加工图像的遮盖图像和(c)使用本发明生成的成色图像的实例。
图16是使用本发明的颜色预测方法的方框图,其中包括评价头发损害的步骤。
图17是是图16中方框210中可以使用的输入屏幕的屏幕显示图并且也是方框210的一个实例。
发明详述
基于接受者的原始头发条件,确定染发剂的方法100的方框图解释在图1中。在一个实施方案中,方法100通过计算机系统实施,该计算机系统位于目的在于分析并推荐染发产品的零售柜台处。然而,本领域普通技术人员很容易明白这种设备可位于任何地方,这不会脱离本发明的范围。例如,可以在美容院使用该设备。
参照图1,染发分析方法100包含一系列步骤,这些步骤包含用于为实施本方法100的目的而为消费者或用户提供并接收信息的屏幕图像(screenshot)。可以使这些屏幕图像显示在显示屏上,所述的显示屏可以包括但不限于计算机屏幕、阴极射线管(cathode ray tube,CRT)装置和液晶显示器(LCD)。方框110包含确定系统和相关染发剂(例如VS Sassoon产品)的欢迎来到屏幕(参见图2)。方框120包含询问接受者为何他/她要染他/她的头发的屏幕(参见图3)。例如,1位接受者可能要求覆盖他的灰色的头发,这需要较强的染发剂,而另一位接受者可能仅需要增加她的头发颜色,这需要较柔和的染发剂。方框130包含询问接受者在过去一年内他/她是否经常染发的屏幕(参见图4)。某人染发的频率会影响其头发的条件和接受另一种染发剂的能力。方框140包含询问接受者有关头发的平均长度如何的屏幕(参见图5)。接受者头发的长度会影响头发的条件和接受另一种染发剂的能力,因为头发越长,则受自然损害的程度越高。它还可以影响要采用的测定的颜色(例如使造型扭曲而更难以考虑到发根与发端)的方法。方框150包含询问接受者其眼睛(和/或皮肤)颜色的屏幕(参见图6)。可以在接受者确定他们所需的最终颜色时,看到成色图象中描绘的眼睛和皮肤信息,由此帮助接受者选择步骤。
仍然参照图1,方框160提示接受者使用色度计或分光光度计采取多种颜色量度方式(参见图7)。在一个实施例中,提示接受者采用6种颜色读数方式(前、左前、左后、后、右前和右后)。该步骤可由接受者自身进行或由另一个人,例如美容顾问对接受者来进行。从色度计中获得的各个读数都是可以使用的格式,包括但不限于Commission International del’Eclairage(CIE)的L、a和b色值和亨特(Hunter)L、a和b色值。本领域普通技术人员易于理解的是可以使用其它颜色格式而不会脱离本发明的范围。接下来求L、a和b色值的平均值并储存以便以后用于颜色预测模型。本领域普通技术人员显然可以分别对多个L、a和b色值进行统计学分析以便校正可能在测定过程中出现的异常值以及不精确的数值和误差。方框170提示接受者从一个颜色系列(例如,亚麻色、淡棕色、中等棕色、深棕色和红色/铜色)中选择(参见图8)。所选择的颜色系也用于颜色预测模型。尽管优选的实施方案描绘了5种不同的颜色系,但是本领域普通技术人员易于理解的是无论在何处均可以使用任意数号的颜色系而不会脱离本发明的范围。此外,本领域普通技术人员易于理解方框120-170中所列步骤的顺序代表也仅代表本发明的一种实施方案,且实际上这些步骤可以按照彼此任意的顺序来进行。
方框180显示了由方框120-170中所述的步骤基于输入值确定的可获得的最终头发颜色(参见图9)。方框190提示接受者从一组可获得的最终头发颜色中选择,它们代表在方框170中所述步骤内选择的颜色系中包含的不同颜色色调(参见图9)。所关注的是可以将提示呈现给接受者,以使接受者可以返回到该方法的流程中而实现要在方框180中显示的可获得的最终头发颜色的不同组合。作为非限制性实例,它可以使接受者改变输入值,包括对问题的回答,或可以使接受者简单表示他们需要看到的较淡或较深或较红或浅红或金色或较浅的金色的一系列最终头发颜色。可以将可获得的最终头发颜色分成多个种类,包括但不限于相对于增加的改变,其中在改变类别中的那些颜色被认为是更极端的颜色改变,需要较高pH染发剂,而在增加类别中的那些颜色被认为是更温和的颜色改变,需要较低pH染发剂。有关类别的这类信息(例如染发剂的pH水平)可以在使用染发剂方面帮助接受者和/或美容顾问作出信息更全面的决定。尽管优选的实施方案包含16种不同颜色色调(shade)与5种不同颜色系(参见图10),但是本领域普通技术人员易于理解的是无论在何处均可以使用任意数号的色调而不会脱离本发明的范围。例如,可以使用25种颜色色调。这些可获得的最终头发颜色来源于颜色预测模型,由此能更准确地代表接受者染发后的颜色而不是通常在大多数染发剂包装背面上找到的普通颜色图表(参见图11)。方框120基于选定的可获得的最终头发颜色,也称作所需头发颜色,推荐了特定染发剂(参见图12)。
头发损害
参照图16,毛发颜色分析方法100可以进一步包含一个或多个步骤,其中接受者的原始头发值可以是对接受者头发损害的量度。方框210包含询问接受者有关其头发损害程度的屏幕(参见图17)。头发受损害的量可以影响头发的染色能力,因为一般的情况是头发的损害越大,则头发因表皮结构改变而保持颜色的能力越低。此外,本领域普通技术人员可以理解方框120-170和方框210中所列步骤的顺序代表的只是本发明的一种实施方案,实际上这些步骤可以按照彼此任意的顺序来进行。
损害程度可以由图17中所示的这类术语表示,即“轻度、中度、基本上重度”;不过,可以将描绘损害增加或减少数量的任意术语或标号的等级或连续点用于本发明。损害程度如何的测定方法可以包括但不限于:接受者直觉的自我评价;接受者或如美容顾问这样的另一人的肉眼或身体评价(physical assessment);使用测定头发损害的装置进行的评价;对头发的化学评价;以及它们的组合。头发损害的测定方法可以在实施方法100的过程中进行或可以预先进行该方法且在实施方法100的过程中单纯输入结果。
本文所用的合适的头发损害测定方法包括但不限于使用评价粗糙度的装置进行的方法和根据将头发在某些条件下产生的摩擦程度而推断损害的方法。例如,通常将梳理的容易程度用作平滑度的量度。在一种梳理试验中,将通过经一束头发纤维拖拉梳子以解开缠结所需的力用于评价摩擦力、粗糙度和损害。EP-A-965,834中描述了用于评价化妆品对皮肤、头发、膜和眼睛作用的摩擦力的测定设备。该设备通过探头上可变形部件的变形来评价摩擦力。JP 63/163143中通过比较向前和向后的摩擦力而测定了对头发的损害程度。通过扭力计测定这些力。JP 62/273433中通过使湍流形式的液体通过一束头发并通过检测该液体中压力的损耗来测定摩擦力而测定了头发之间的摩擦力。
另外适合于本文使用的是一种用于测定由一束头发纤维产生的摩擦力的方法的装置,所述的方法包括下列步骤:提供摩擦构件(friction member),拉动摩擦构件穿过一束头发,由此生成摩擦噪声信号;和通过噪声传感器捕捉所述的摩擦噪声信号。此外,可以将捕捉的摩擦噪声信号转化成可以显示的形式。然后使用显示装置显示转化的信号。在这类方法中,使用摩擦构件和噪声传感器测定一束接受者头发产生的摩擦力。可以将摩擦构件拉过头发,使得它接触并通过每根头发的表面。该过程在摩擦构件与头发之间产生了摩擦力。产生的摩擦噪声取决于摩擦构件与头发表面之间的摩擦力水平。可以将摩擦构件通过接受者头发拉过一次或多次并可以进行统计学分析以便确定平均值或平均数值。
这类摩擦构件一般可以由刚性材料制成且可以是具有多齿的梳理工具的形式。通常通过一束头发以通常用于梳理的方式拖拉梳理装置。通过例如扩音器这样的摩擦噪声传感器捕捉产生的摩擦噪声信号,所述的扩音器例如是一种标准的电扩音器或消除噪声扩音器。一旦捕捉到了摩擦噪声,则可以将它显示出来并按照任意合适的方式进行分析。它可以以对接受者而言肉眼可见的方式显示,接受者然后基于显示的情况选择损害等级或可以将其简单地直接输入方法100中,同时也对接受者显示出来。可以将由传感器检测到的摩擦噪声转化成一种信号,然后将该信号转入可见显示装置并显示出来或例如可以将其显示成声音振幅相对于时间的轨迹的形式。可以使用公知的装置进行这些转化。
可以将该方法评价的损害程度报告为对已经测定并制成表的标准头发损害程度的预定类别指定的数值或报告为与标准值比较的损害数值或报告为根据相当于特定损害程度的等级分贝水平测定的损害数量或可以将该方法评价的损害程度报告为如测定的绝对值等。
用于本文的合适的头发损害测定方法还包括但不限于本领域中所公知的方法,该方法以化学方式评价接受者头发中断裂与未断裂的半胱氨酸二硫键的数量。
颜色预测模型
在开发颜色预测模型(color prediction model)的过程中,征募消费者在美容院(salon)中参与染发过程。在到达美容院时,使用色度计测定消费者头发的初始颜色。产生的数据是以L、a、b颜色范围表示的颜色读数。在头部的不同部位采取多个读数(例如,前、左前、左后、后、右后和右前)。根据这些单独的读数计算总平均颜色读数。在采用这些初始读数后,使用消费者选定的色调给消费者的头发染色。在染色并干燥后,使用如上所述的色度计再次测定头发的颜色。由此对大量消费者而言产生不同色调染色前后的数据。就使用淡红褐色色调的消费者而言,将产生的数据的实例列在图13中。在预测的头发颜色与因测定误差、造型误差和数据的天然变异性而在染色后观察到的头发颜色之间存在轻度差异。以均方根误差(预测的标准误差)表示的模型精确度就L而言在2.5点左右而就a和b而言在1点左右。这是在头部的天然变异性的范围之内。研究已经证实在根据经验描述消费者自身头发颜色的过程中,消费者的L可以达到10或12点。在这一点的基础上,认为本发明的预测精确度高于可接受的程度。
然后生成各色调的颜色预测模型以便预测与头发的初始颜色相比的染色后可获得的头发颜色。生成单独的模型以便预测各色调的L、a和b(红褐色、淡红褐色、淡棕色、金栗色、深棕色、中等铜棕色、轻度珍珠灰亚麻色、朦胧的淡棕亚麻色、浓勃艮第葡萄酒红色、最淡的红棕色、最淡的棕色、最淡的金褐色、柔和的中度棕色、纯红色、暖深棕色和柔和的铜亚麻色)。a和b的模型包含对L、a和b的线性作用。使用部分最小二乘回归法(partial least squares regression)生成模型。尽管优选的实施方案包含上述模型化策略和技术,但是本领域普通技术人员易于理解的是无论在何处均可以使用其它模型化策略和技术而不会脱离本发明的范围。淡红褐色色调就L、a和b生成的颜色预测模型的实例如下:
预测的L=7.037+(0.5948×染色前的L)
预测的a=0.0104+(0.0868×染色前的L)+(0.580×染色前的a)+(0.2085×染色前的b)
预测的b=-3.3911+(0.2831×染色前的L)-(0.0190×染色前的a)+(0.3187×染色前的b)
再次参照图1,方框180显示了提示接受者从方框190中选择的可获得的最终颜色,重要的是要显示出最准确形式的可获得的最终头发颜色,也就是说,显示屏上显示的颜色在接受者的感觉中应基本上与由颜色预测模型预测的颜色类似。在诸如方框160中获得的原始头发值的照明条件下的特征与在方框180中显示的可获得的最终颜色的照明条件下的特征之间可以且可能会存在差异。此外,任意显示可获得的最终颜色的CRT屏幕的应用本身会在按照L、a和b值显示颜色与接受者对其图像的感觉之间产生一定的差异。为了校正这些潜在的差异,方框180可以包括一个或多个步骤以便调整显示图像的颜色以及此接受者的感觉(参见图1)。
颜色调整
参照图1,头发颜色分析方法100的方框180可以进一步包含一个或多个步骤以校正在诸如方框160中获得的原始头发数值的照明条件下的特征与显示可获得的最终颜色的照明条件下的特征之间的任何差异(参见方框180)且实际上应用任意的显示屏本身可在接受者的感觉中产生差异。申请人已经发现因为这些因素,即照明和应用显示屏这两者的结果,接受者会发现显示给他们的图像较暗(duller)或者与他们想象的他们的头发颜色不一致,尽管实际上所提供的图像的L、a、b值与其当前的头发颜色或可获得的最终头发颜色相同。
根据一种适用于本文的测定各色调的校正因子的方法,人们可由任意给定的色调开始。然后许多头发已染成那种色调的人可以让人测定他们的颜色(参见方框160)。尽管显示出了图像,但是可以调节所显示的图像的L、a、b值,直到能够辨别的裁决者裁决关于人的头发颜色,想象中的与所显示的颜色匹配。然后可以在所有测试人群中分别求L、a、b值改变的平均值。这些数值随后可以代表校正因子。
颜色提供方法
参照图14,颜色提供方法(color rendering method)300包含一系列步骤,目的是用于将加工图像转化成可以在显示屏上提供的图像。许多显示屏使用RGB颜色格式显示其颜色。此外,各类显示屏可能具有独特的图形轮廓(profile)。为了解决这些问题,开发了图14中的技术。方法300从将加工图像315读取入计算机的内存或任意其它类似电子装置中的方框310开始(参见图15)。方框320遮盖了加工图像315而生成了遮盖图像325(参见图15)。遮盖图像325将不含头发的区域与含有头发的区域区分开。这种遮盖步骤是有用的,在于确定了仅需要改变的区域(即含有头发的区域),由此减少了计算机的操作时间。可以使用工业领域中公知的各种遮盖技术以自动或手动方式进行遮盖步骤。另外需要的是遮盖诸如眼睛和皮肤这样的其它区域,使得这些区域可以随着接受者在对方框150中提供的眼睛和皮肤信息的而改变。尽管优选实施方案对接受者而言使用了相同的加工图像315和相同遮盖图像325,但是本领域普通技术人员易于理解可以使用其它技术而不会脱离本发明的范围,这些其它技术包括但不限于由接受者的照片生成加工图像,然后遮盖所述的图像。方框330将按照RGB(红-绿-蓝)颜色格式的加工图像315的遮盖部分首先转化成XYZ三色激励值(tristimulus value),然后将它们进一步转化成L、a、b颜色。方框340计算了加工图像315头发部分的L、a、b值的平均值,所述的平均值在下文中分别定义为“平均图像颜色L(Average Image Color_L)”、“平均图像颜色_a”和“平均图像颜色_b”。接着方框350计算了加工图像315头发部分中各点(x、y)的新L、a、b值,所述新值在下文中分别定义为“新图像颜色_L”、“新图像颜色_a”和“新图像颜色_b”且如下计算:
新图像颜色_L(x、y)=当前图像颜色_L(x、y)+(所需颜色_L-平均图像颜色_L)
新图像颜色_a(x、y)=当前图像颜色_a(x、y)+(所需颜色_a-平均图像颜色_a)
新图像颜色_b(x、y)=当前图像颜色_b(x、y)+(所需颜色_b-平均图像颜色b)
其中:
平均图像颜色_L、平均图像颜色_a和平均图像颜色_b是所讨论的计算的平均值。
新图像颜色L(x、y)、新图像颜色a(x、y)和新图像颜色b(x、y)是对被编辑的点(x、y)的新计算的值。
当前图像颜色L(x、y)、当前图像颜色a(x、y)和当前图像颜色b(x、y)是被编辑的点(x、y)的原始色值。
所需颜色_L、所需颜色_a和所需颜色_b是在方框190中选定的可获得的所需颜色的色值。
一旦加工图像头发部分内的各点(x、y)进行了如上所讨论的转换,则所得图像将分别具有所需颜色_L、所需颜色_a和所需颜色_b的L、a、b平均值。
这一结果可以通过如下对L所显示的将头发部分内的所有点(x、y)加和并除以头发部分内的总数而得到证明:
SUM[新图像颜色_L(x、y)]=SUM[当前图像颜色_L(x、y)]+SUM[所需颜色_L-平均图像颜色_L]
但是,所有(x、y)点的SUM等于平均值乘以总数。如果头发部分内点的总数为N,那么:
平均新图像颜色_L*N=平均当前图像颜色_L*N+SUM(所需颜色_L)-SUM(平均图像颜色_L)
平均新图像颜色_L*N=平均当前图像颜色_L*N+所需颜色_L*N-平均图像颜色_L*N
现在,抵消了平均图像颜色_L*N,剩下平均新图像颜色_L*N=所需颜色_L*N
即:平均新图像颜色_L=所需颜色_L
方框360将新图像颜色L、a、b值转化回RGB,使得它们可以在使用RGB格式的显示屏上显示出来。还可以将它们转化成sRGB值。这种转化通过首先将新图像颜色L、a、b值转化成XYZ三色激励值且然后进一步将它们转化成RGB颜色来完成。方框370接着对于特定显示屏采用特定显示要求(monitor profile),使得新图像颜色L、a、b值显示出打算看到的样子。应用特定显示要求的这种步骤描述在ICC Profile API Suite Version2.0-Professional Color Management Tools,Eastman-Kodak Company,1997中且照此引入本文作为参考。方框380输出了所提供的图像335(参见图15)。输出包括但不限于在显示屏上显示、打印、存盘或图像交互传输。
颜色提供方法300和颜色调整的实施例
本实施例解释了如何使用颜色提供方法300为个人提供可获得的淡红褐色色调的颜色。其中,还解释了颜色调整方法。
就淡红褐色色调而言,将颜色调节因子测定为:L-+5;a-+2;和b-+5。因此,必须将预测的颜色修改如下:
所需的L=预测的L+5
所需的a=预测的a+5
所需的b=预测的b+2
假设已经得到个人头发的6个CIE Lab颜色读数且CIE Lab的平均色值为(14.16、-5.06、4.54)。按照对淡红褐色的预测模型,可获得的输出颜色应为:
预测的L=7.037+(0.5948×14.16)=15.73
预测的a=0.0104+(0.0868×14.16)+(0.580×-5.06)+(0.2085×4.54)=-0.75
预测的b=-3.3911+(0.2831×14.16)-(0.0190×-5.06)+(0.3187×4.54)=2.16
02
接下来按照用于淡红褐色的颜色调节值修改预测值,显示如下:
所需的L=15.73+5=20.73
所需的a=-0.75+5=4.25
所需的b=2.16+2=4.16
所以,颜色提供方法300的功能就是读取图像并重新生成具有L、a、b头发色值的平均值为(20.73、4.25、4.16)的新图像。
随后按照方框310和320的要求,读取加工图像,然后遮盖,其中这些图像对图15中所示的图像而言是具有代表性的。
下一步按照方框330所述,将所述图像由红-绿-蓝(RGB)转化成CIE Lab颜色。假设图像由640×480(=307200)点组成,其中各点具有三个数值-各自为红、绿和蓝。在该步骤中,就该图像中的各点而言,首先按照下列等式将红、绿和蓝值转化成三个XYZ三色激励值:
r=红/255.0
g=绿/255.0
b=蓝/255.0
如果(r<或=0.03928),那么r=r/12.92,否则r=((r+0.055)/1.055)2.4
如果(g<或=0.03928),那么g=g/12.92,否则g=((g+0.055)/1.055)2.4
如果(b<或=0.03928),那么b=b/12.92,否则b=((b+0.055)/1.055)2.4
X=(0.4124*r+0.3576*g+0.1805*b)
Y=(0.2126*r+0.7152*g+0.0722*b)
Z=(0.0193*r+0.1192*g+0.9505*b)
然后按照下面给出的等式将三个XYZ三色激励值转化成CIE Lab值:
Xnorm=X/0.95
Ynorm=Y/1.0
Znorm=Z/1.09
如果(Ynorm>0.008856),那么fY=Ynorm1/3且L=116.0*fY-16.0,否则L=903.3*Ynorm
如果(Xnorm>0.008856),那么fX=Ynorm1/3,否则fX=7.787*Xnorm+16/116
如果(Znorm>0.008856),那么fZ=Znorm1/3,否则fZ=7.787*Znorm+16/116
a=500*(fX-fY)
b=200*(fY-fZ)
例如,就具有红、绿和蓝值为(198、130、111)的图像点而言,这些等式产生的CIE Lab值为(60.1、24.1、21.1)。
接下来按照方框340所述,计算L、a和b的平均值。在该步骤中,所述图像将其所有(即640×480=307200)由红、绿、蓝值转化的点换算成CIE L、a、b值。就含有头发的区域内的所有点而言,通过常规的数学方法(即总和/点数)来计算L、a和b的平均值。就本实施例的目的而言,推断L、a和b的平均值为(26.7、10.1、15.2)。
然后按照方框350中所述,计算新的L、a和b值。按照上述方框图350中所述的等式,改变含有头发的图像区域内的各点。假设L、a、b的平均值为(26.7、10.1、15.2)且当前点的色值为(59.3、30.4、18.4),则为了得到对淡红褐色所预测出的L、a和b平均色值为(20.73、4.25、4.16)的新图像,这个具体点的新的L、a和b的色值将被转化成:
新L=59.3+(20.73-26.7)=53.33
新a=30.4+(4.25-10.1)=24.55
新b=18.4+(4.16-15.2)=7.36
一旦按照上述技术转化了含有头发的区域内的图像中的所有点,则新图像(即提供的图像)具有的L、a和b的平均色值为(20.73、4.25、4.16),它就是对淡红褐色预测出的(即所需的)颜色。
下一步,按照方框360所述,将L、a和b的值转化成RGB值。在该步骤中,必须将属于L、a和b格式(例如CIE Lab)的新图像转化回RGB(红、绿和蓝)格式。该步骤通过首先将L、a和b值转化成三个XYZ三色激励值,然后将所述的三个三色激励值转化成RGB值来完成。该步骤可以通过下列技术来完成:
L plus 16 By 25=(L+16.0)/25.0
(1/100)1/3=0.21544
fX=a/500.0+(1/100)1/3*L plus 16 By 25
fY=L plus 16 By 25
fZ=(1/100)1/3*L plus 16 By 25-(b/200.0)
Xnorm=0.95*fX3.0
Ynorm=1.0*fY3.0/100.0
Znorm=1.09*fZ3.0
r=(3.2410*Xnorm-1.5374*Ynorm-0.4986*Znorm)
g=(-0.9692*Xnorm+1.8760*Ynorm+0.0416*Znorm)
b=(0.0556*Xnorm+0.2040*Ynorm+1.0570*Znorm)
如果(r<=0.00304),那么r=12.92*r,否则r=1.055*r1.0/2.4-0.055
如果(g<=0.00304),那么g=12.92*g,否则g=1.055*g1.0/2.4-0.055
如果(b<=0.00304),那么b=12.92*b,否则b=1.055*b1.0/2.4-0.055
红=255.0*r
绿=255.0*g
蓝=255.0*b
例如,就具有L、a、b值为(60.89、24.08、21.12)的图像点而言,这些等式产生的红、绿、蓝值为(198、130、111)。
-实施例结束-
本发明例如可以通过使用Minolta CR300色度计和包括计算机系统和触摸式显示屏的NCR触摸式屏幕Kiosk 7401来实施。
本发明例如可以通过操作计算机系统执行一系列机器可读命令来实施。这些命令可以保存在诸如硬盘驱动器和主内存这样的各种类型的承载信号的介质中。在这方面,本发明的另一个方面涉及一种程序产品,它包括执行可由诸如中央处理器(CPU)这样的数字式数据处理器来完成的机器可读命令程序的承载信号的介质,用以执行方法步骤。所述的机器可读命令可以包括本领域中公知的大量程序化语言中的任意一种(例如VisualBasic、C、C++等)。
应理解的是本发明可以在任意类型的计算机系统上完成。一种可接受类型的计算机系统包括与主内存(例如随机存取存储器(RAM))、显示适配器、辅助存储适配器和网络适配器连接的主要或中央处理器(CPU)。这些系统的部件可以通过使用的系统总线相互连接。
例如,所述的CPU可以是由Intel公司制造的奔腾处理器。然而,应理解的是本发明并不限于任一生产商生产的处理器且可以使用诸如共处理器或辅助处理器这样的某些其它类型的处理器来实施本发明。可以将辅助存储适配器用于使大型存储器(诸如硬盘驱动器)与计算机系统连接。所述程序不必均同时保存在计算机系统上。实际上,后一种方案可能是这样一种情况,即如果计算机系统是网络计算机,则依赖于请求命令输送机制进入保存在服务器上的作用过程(mechanism)或部分作用过程。可以用显示适配器使显示器与计算机系统直接连接。可以用网络适配器使计算机系统与其它计算机系统连接。
重要的是应注意尽管本发明在上下文中描述了全功能计算机系统,但是本领域普通技术人员应理解本发明的机制或作用过程能够作为各种形式的程序产品分销,并且本发明同样可以应用,而与用于进行实际分销的承载信号的介质的特定类型无关。承载信号的介质的实例包括诸如软盘、硬盘驱动器和CD ROMs这样的可记录型介质以及诸如数字和模拟通讯连接器和无线式这样的传输类型介质。
尽管已经解释和描述了本发明的特定实施方案,但是本领域普通技术人员显然可以对其进行改变和修改而不会脱离本发明的范围。
Claims (9)
1.基于接受者的至少一种原始头发值确定可获得的最终头发颜色的方法,所述的方法包括下列步骤:
a)通过计算机系统和/或计算机程序接收,接受者的至少一种原始头发值的输入;和
b)通过计算机系统和/或计算机程序基于所述原始头发值确定至少一种可获得的最终头发颜色;和
c)通过计算机系统和/或计算机程序输出至少一种描绘可获得的最终头发颜色的加工图像,其中接受者可以将所述加工图像选作所需的最终头发颜色,其中
所述原始头发值包括使用选自亨特L、a、b色值和CommissionInternatinal de l’Eclairage L、a、b色值的数值表示的接受者头发的颜色;
将所述可获得的最终头发颜色的L、a、b色值进行调整以校正可获得的实际最终头发颜色与接受者对显示的可获得的最终头发颜色的感觉之间的差异。
2.权利要求1所述的方法,其中所述的原始头发值进一步包括代表接受者的染发原因、接受者头发损害如何、接受者眼睛和皮肤是何种颜色或其组合的数值。
3.权利要求1所述的方法,其中通过色度计或分光光度计来测定接受者头发的颜色。
4.权利要求2所述的方法,其中接受者头发的损害使用选自代表下列情况的数值表示:
a)接受者头发的平均发长;
b)接受者染发的频率;
c)通过选自下列的方法测定的损害数量:
i.接受者自我直觉评价;
ii.接受者或他人肉眼或身体评价;
iii.使用测定头发损害的装置进行的评价;
iv.对接受者头发的化学评价;和
v.它们的组合;和
d)上述的组合。
5.权利要求1所述的方法,其中所述对可获得的最终头发颜色的确定是通过颜色预测算法来确定的。
6.权利要求5所述的方法,其中所述的颜色预测算法使用通过应用所述至少一种对原始头发值进行的部分最小二乘回归技术产生的颜色模型计算所述可获得的最终头发颜色。
7.权利要求1所述的方法,进一步包括通过计算机系统和/或计算机程序推荐获得所述所需的最终头发颜色的染发剂的步骤。
8.权利要求1所述的方法,其中所述加工图像输出至选自计算机屏幕、阴极射线管装置和液晶显示器的显示屏。
9.权利要求1所述的方法,其中所述步骤包含在计算机系统和/或计算机程序内或包含在计算机可读的介质内或包含在载波中加载的计算机数据信号内。
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