JP2003281565A - 表示デバイスの特性に依存しない光沢感再現方法 - Google Patents
表示デバイスの特性に依存しない光沢感再現方法Info
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- JP2003281565A JP2003281565A JP2002079328A JP2002079328A JP2003281565A JP 2003281565 A JP2003281565 A JP 2003281565A JP 2002079328 A JP2002079328 A JP 2002079328A JP 2002079328 A JP2002079328 A JP 2002079328A JP 2003281565 A JP2003281565 A JP 2003281565A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 商品の正確な光沢感再現を可能とする表示デ
バイスの特性に依存しない光沢感再現方法を提供する。 【解決手段】 表示デバイスの特性に依存しない光沢感
再現方法であって、人が光沢感を知覚する傾向を主観評
価実験により測定し、前記傾向に対する知覚的特性と物
理的特性を結びつけることにより定量化を行い、光沢感
モデルに基づく等光沢感曲線を得て、この等光沢感曲線
に基づきデバイスの輝度に合わせて表面反射成分を変化
させ、商品の正確な光沢感再現を可能とする。
バイスの特性に依存しない光沢感再現方法を提供する。 【解決手段】 表示デバイスの特性に依存しない光沢感
再現方法であって、人が光沢感を知覚する傾向を主観評
価実験により測定し、前記傾向に対する知覚的特性と物
理的特性を結びつけることにより定量化を行い、光沢感
モデルに基づく等光沢感曲線を得て、この等光沢感曲線
に基づきデバイスの輝度に合わせて表面反射成分を変化
させ、商品の正確な光沢感再現を可能とする。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、表示デバイスの特
性に依存しない光沢感再現方法に関するものである。
性に依存しない光沢感再現方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、かかる技術分野の参考文献として
は、以下に示すようなものがあった。
は、以下に示すようなものがあった。
【０００３】〔１〕Ｊａｍｅｓ Ａ．Ｆｅｒｗｅｒｄａ
ｅｔ ａｌ．，Ａ ｐｓｙｃｈｏｐｈｙｓｉｃａｌｌ
ｙ−ｂａｓｅｄ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｓｕｒｆａｃｅ
ｇｌｏｓｓ ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ，ＳＰＩＥ Ｈｕｍ
ａｎ Ｖｉｓｉｏｎ ａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｉ
ｍａｇｉｎｇ ＩＶ，ｐｐ．２９１−３０１，２００
１． 〔２〕Ｊｏｓｅｐｈ Ｂ．Ｋｒｕｓｋａｌ ｅｔ ａ
ｌ．，Ｍｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ Ｓｃａｌｉ
ｎｇ，ＳＡＧＥ ＰＵＢＬＩＣＡＴＩＯＮＳ，１９７
８． 〔３〕Ｗａｒｄ Ｇ．Ｊ．，Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ ａｎ
ｄ ｍｏｄｅｌｉｎｇａｎｉｓｏｔｒｏｐｉｃ ｒｅｆ
ｌｅｃｔｉｏｎ，Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｇｒａｐｈｉｃｓ
Ｖｏｌ．２６，Ｎｏ．２，ｐｐ．２６５−２７２，１
９９２． 〔４〕Ｃｏｏｋ Ｒ．Ｌ．ａｎｄ Ｋ．Ｅ．Ｔｏｒｒａ
ｎｃｅ，Ａ ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ ｍｏｄｅｌ ｆ
ｏｒ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｇｒａｐｈｉｃｓ，Ｃｏｍｐ
ｕｔｅｒ Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｖｏｌ．１５，Ｎｏ．
３，ｐｐ．３０７−３１６，１９８２． 〔５〕Ｍｉｃｈａｅｌ Ｏｒｅｎ ａｎｄ Ｓｈｒｅｅ
Ｋ．Ｎａｙｅｒ，Ｇｅｎｅｒａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏ
ｆ ｔｈｅ Ｌａｍｂｅｒｔｉａｎ Ｍｏｄｅｌ ａｎ
ｄ Ｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｆｏｒ Ｍａｃｈｉｎ
ｅ Ｖｉｓｉｏｎ，Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏ
ｕｒｎａｌ ｏｆ ＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎ，Ｖ
ｏｌ．１４，ｐｐ．２２７−２５１，１９９５． 〔６〕Ｂ．Ｐｈｏｎｇ，Ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎ ｆ
ｏｒ ｃｏｍｐｕｔｅｒ−ｇｅｎｅｒａｔｅｄ ｐｉｃ
ｔｕｒｅｓ，Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓｏｆ ｔｈ
ｅ ＡＣＭ，Ｖｏｌ．１８，Ｎｏ．６，ｐｐ．３１１−
３１７，１９８２． 〔７〕Ｓ．Ａ．Ｓｈａｆｅｒ，Ｕｓｉｎｇ ｃｏｌｏｒ
ｔｏ ｓｅｐａｒａｔｅ ｒｅｆｌｅｃｔｉｏｎ ｃ
ｏｍｐｏｎｅｎｔｓ，ＣＯＬＯＲ Ｒｅｓｅａｒｃｈ
ａｎｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ，Ｖｏｌ．１０，Ｎ
ｏ．４，ｐｐ．２１０−２１８，１９８５． 〔８〕Ｋ．Ｅ．Ｔｏｒｒａｎｃｅ ａｎｄ Ｅ．Ｍ．Ｓ
ｐａｒｒｏｗ，Ｔｈｅｏｒｙ ｆｏｒ Ｏｆｆ−Ｓｐｅ
ｃｕｌａｒ Ｒｅｆｌｅｃｔｉｏｎ ＦｒｏｍＲｏｕｇ
ｈｅｎｅｄ Ｓｕｒｆａｃｅｓ，Ｊ．Ｏｐｔ．Ｓｏｃ．
Ａｍ．Ｖｏｌ．５７，Ｎｏ．９，ｐｐ．１１０５−１１
１４，１９６７．
ｅｔ ａｌ．，Ａ ｐｓｙｃｈｏｐｈｙｓｉｃａｌｌ
ｙ−ｂａｓｅｄ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｓｕｒｆａｃｅ
ｇｌｏｓｓ ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ，ＳＰＩＥ Ｈｕｍ
ａｎ Ｖｉｓｉｏｎ ａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｉ
ｍａｇｉｎｇ ＩＶ，ｐｐ．２９１−３０１，２００
１． 〔２〕Ｊｏｓｅｐｈ Ｂ．Ｋｒｕｓｋａｌ ｅｔ ａ
ｌ．，Ｍｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ Ｓｃａｌｉ
ｎｇ，ＳＡＧＥ ＰＵＢＬＩＣＡＴＩＯＮＳ，１９７
８． 〔３〕Ｗａｒｄ Ｇ．Ｊ．，Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ ａｎ
ｄ ｍｏｄｅｌｉｎｇａｎｉｓｏｔｒｏｐｉｃ ｒｅｆ
ｌｅｃｔｉｏｎ，Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｇｒａｐｈｉｃｓ
Ｖｏｌ．２６，Ｎｏ．２，ｐｐ．２６５−２７２，１
９９２． 〔４〕Ｃｏｏｋ Ｒ．Ｌ．ａｎｄ Ｋ．Ｅ．Ｔｏｒｒａ
ｎｃｅ，Ａ ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ ｍｏｄｅｌ ｆ
ｏｒ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｇｒａｐｈｉｃｓ，Ｃｏｍｐ
ｕｔｅｒ Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｖｏｌ．１５，Ｎｏ．
３，ｐｐ．３０７−３１６，１９８２． 〔５〕Ｍｉｃｈａｅｌ Ｏｒｅｎ ａｎｄ Ｓｈｒｅｅ
Ｋ．Ｎａｙｅｒ，Ｇｅｎｅｒａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏ
ｆ ｔｈｅ Ｌａｍｂｅｒｔｉａｎ Ｍｏｄｅｌ ａｎ
ｄ Ｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｆｏｒ Ｍａｃｈｉｎ
ｅ Ｖｉｓｉｏｎ，Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏ
ｕｒｎａｌ ｏｆ ＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎ，Ｖ
ｏｌ．１４，ｐｐ．２２７−２５１，１９９５． 〔６〕Ｂ．Ｐｈｏｎｇ，Ｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎ ｆ
ｏｒ ｃｏｍｐｕｔｅｒ−ｇｅｎｅｒａｔｅｄ ｐｉｃ
ｔｕｒｅｓ，Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓｏｆ ｔｈ
ｅ ＡＣＭ，Ｖｏｌ．１８，Ｎｏ．６，ｐｐ．３１１−
３１７，１９８２． 〔７〕Ｓ．Ａ．Ｓｈａｆｅｒ，Ｕｓｉｎｇ ｃｏｌｏｒ
ｔｏ ｓｅｐａｒａｔｅ ｒｅｆｌｅｃｔｉｏｎ ｃ
ｏｍｐｏｎｅｎｔｓ，ＣＯＬＯＲ Ｒｅｓｅａｒｃｈ
ａｎｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ，Ｖｏｌ．１０，Ｎ
ｏ．４，ｐｐ．２１０−２１８，１９８５． 〔８〕Ｋ．Ｅ．Ｔｏｒｒａｎｃｅ ａｎｄ Ｅ．Ｍ．Ｓ
ｐａｒｒｏｗ，Ｔｈｅｏｒｙ ｆｏｒ Ｏｆｆ−Ｓｐｅ
ｃｕｌａｒ Ｒｅｆｌｅｃｔｉｏｎ ＦｒｏｍＲｏｕｇ
ｈｅｎｅｄ Ｓｕｒｆａｃｅｓ，Ｊ．Ｏｐｔ．Ｓｏｃ．
Ａｍ．Ｖｏｌ．５７，Ｎｏ．９，ｐｐ．１１０５−１１
１４，１９６７．
〔９〕頓所一貴、津村徳道、三宅洋一、偏角分光イメー
ジング法を用いた３次元物体の記録および再現システム
の構築、千葉大学、修士論文、２００２ 〔１０〕三宅洋一、ディジタルカラー画像の解析・評
価、東京大学出版会、２０００ 〔１１〕小室日出樹、ＰＯＶ−Ｒａｙではじめるレイト
レーシング、アスキー出版局、１９９９ 〔１２〕牧野都治、統計の知識、森北出版、１９７０ 〔１３〕本間友之、津村徳道、羽石秀昭、三宅洋一、偏
角分光イメージング法における物体の色と光沢成分の推
定に関する研究、千葉大学、修士論文、２００１ 近年、インターネットのブロードバンド化に伴い、イン
タラクティブな画像配信技術を利用した電子商取引シス
テムなどが急速に展開している。電子商取引システムで
は、顧客にディスプレイなどを通じて商品画像を提供す
るため、ディスプレイの特性に依存しない画像再現技術
が必要となる。
ジング法を用いた３次元物体の記録および再現システム
の構築、千葉大学、修士論文、２００２ 〔１０〕三宅洋一、ディジタルカラー画像の解析・評
価、東京大学出版会、２０００ 〔１１〕小室日出樹、ＰＯＶ−Ｒａｙではじめるレイト
レーシング、アスキー出版局、１９９９ 〔１２〕牧野都治、統計の知識、森北出版、１９７０ 〔１３〕本間友之、津村徳道、羽石秀昭、三宅洋一、偏
角分光イメージング法における物体の色と光沢成分の推
定に関する研究、千葉大学、修士論文、２００１ 近年、インターネットのブロードバンド化に伴い、イン
タラクティブな画像配信技術を利用した電子商取引シス
テムなどが急速に展開している。電子商取引システムで
は、顧客にディスプレイなどを通じて商品画像を提供す
るため、ディスプレイの特性に依存しない画像再現技術
が必要となる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、異なる
ディスプレイでは最大輝度や色再現域の違いから、商品
の正確な色や質感を顧客に伝えることが非常に困難であ
る。
ディスプレイでは最大輝度や色再現域の違いから、商品
の正確な色や質感を顧客に伝えることが非常に困難であ
る。
【０００５】これは、本などの外観があまり重視されな
い商品ではそれほど問題とならないが、洋服や美術品な
どの見た目がより重視される商品では大きな問題とな
る。
い商品ではそれほど問題とならないが、洋服や美術品な
どの見た目がより重視される商品では大きな問題とな
る。
【０００６】この問題に対して、物体の色に関してはさ
まざまな画像再現技術があるが、デバイスに依存しない
物体の質感再現に関してはまだ実現されていないのが現
状である。
まざまな画像再現技術があるが、デバイスに依存しない
物体の質感再現に関してはまだ実現されていないのが現
状である。
【０００７】本発明は、上記状況に鑑みて、商品の正確
な光沢感再現を可能とする表示デバイスの特性に依存し
ない光沢感再現方法を提供することを目的とする。
な光沢感再現を可能とする表示デバイスの特性に依存し
ない光沢感再現方法を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明は、上記目的を達
成するために、 〔１〕表示デバイスの特性に依存しない光沢感再現方法
において、人が光沢感を知覚する傾向を主観評価実験に
より測定し、前記傾向に対する知覚的特性と物理的特性
を結びつけることにより定量化を行い、光沢感モデルに
基づく等光沢感曲線を得て、この等光沢感曲線に基づき
デバイスの輝度に合わせて表面反射成分を変化させるこ
とをことを特徴とする。
成するために、 〔１〕表示デバイスの特性に依存しない光沢感再現方法
において、人が光沢感を知覚する傾向を主観評価実験に
より測定し、前記傾向に対する知覚的特性と物理的特性
を結びつけることにより定量化を行い、光沢感モデルに
基づく等光沢感曲線を得て、この等光沢感曲線に基づき
デバイスの輝度に合わせて表面反射成分を変化させるこ
とをことを特徴とする。
【０００９】〔２〕請求項１記載の表示デバイスの特性
に依存しない光沢感再現方法において、前記物理的特性
は反射モデルのパラメータであることを特徴とする。
に依存しない光沢感再現方法において、前記物理的特性
は反射モデルのパラメータであることを特徴とする。
【００１０】〔３〕請求項２記載の表示デバイスの特性
に依存しない光沢感再現方法において、前記光沢感モデ
ルを構築するため、前記反射モデルの表面反射成分と画
像の輝度を様々に変化させた実験画像を作成することを
特徴とする。
に依存しない光沢感再現方法において、前記光沢感モデ
ルを構築するため、前記反射モデルの表面反射成分と画
像の輝度を様々に変化させた実験画像を作成することを
特徴とする。
【００１１】〔４〕請求項１記載の表示デバイスの特性
に依存しない光沢感再現方法において、前記光沢感を得
る対象となるものが、電子商取引において顧客に対する
商品であることを特徴とする。
に依存しない光沢感再現方法において、前記光沢感を得
る対象となるものが、電子商取引において顧客に対する
商品であることを特徴とする。
【００１２】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て詳細に説明する。
て詳細に説明する。
【００１３】まず、内部反射成分に依存しない定量的光
沢感再現モデルについて説明する。
沢感再現モデルについて説明する。
【００１４】定量的光沢感再現モデルについては、Ｊａ
ｍｅｓ Ａ．Ｆｅｒｗｅｒｄａ氏ら（参考文献〔１〕）
により研究がなされている。本発明では、Ｊａｍｅｓ氏
らの手法に基づき、さらにデバイスに依存している光沢
感再現という考え方を加えた定量的光沢感再現モデルを
構築した。ここでは、Ｊａｍｅｓ氏らの研究と本発明で
用いた方法を例を挙げて説明する。
ｍｅｓ Ａ．Ｆｅｒｗｅｒｄａ氏ら（参考文献〔１〕）
により研究がなされている。本発明では、Ｊａｍｅｓ氏
らの手法に基づき、さらにデバイスに依存している光沢
感再現という考え方を加えた定量的光沢感再現モデルを
構築した。ここでは、Ｊａｍｅｓ氏らの研究と本発明で
用いた方法を例を挙げて説明する。
【００１５】Ｊａｍｅｓ氏らの研究と本発明では物体の
光沢感を自由に操作し、様々な光沢感を持った画像を作
成するため、物体の反射モデルを用いた。
光沢感を自由に操作し、様々な光沢感を持った画像を作
成するため、物体の反射モデルを用いた。
【００１６】反射モデルとは、物体に光が入射した際の
反射の様子をモデル化したものであり、コンピュータグ
ラフィックスの分野で、画像生成を目的として使われ
る。
反射の様子をモデル化したものであり、コンピュータグ
ラフィックスの分野で、画像生成を目的として使われ
る。
【００１７】反射モデルとしては、Ｐｈｏｎｇモデル
（参考文献〔６〕）、Ｏｒｅｎ−Ｎａｙａｒモデル（参
考文献〔５〕）、Ｔｏｒｒａｎｃｅ−Ｓｐａｒｒｏｗモ
デル（参考文献〔８〕）、Ｃｏｏｋ−Ｔｏｒｒａｎｃｅ
モデル（参考文献〔４〕）、Ｗａｒｄモデル（参考文献
〔３〕）などの様々なモデルが提案され、目的に応じて
使い分けられている。
（参考文献〔６〕）、Ｏｒｅｎ−Ｎａｙａｒモデル（参
考文献〔５〕）、Ｔｏｒｒａｎｃｅ−Ｓｐａｒｒｏｗモ
デル（参考文献〔８〕）、Ｃｏｏｋ−Ｔｏｒｒａｎｃｅ
モデル（参考文献〔４〕）、Ｗａｒｄモデル（参考文献
〔３〕）などの様々なモデルが提案され、目的に応じて
使い分けられている。
【００１８】以下、Ｊａｍｅｓ氏らと本発明で用いられ
た２色性反射モデルについて、Ｊａｍｅｓ氏らが用いて
いるＷａｒｄモデルについて、また、本発明で用いたＰ
ｈｏｎｇモデルについて概説する。
た２色性反射モデルについて、Ｊａｍｅｓ氏らが用いて
いるＷａｒｄモデルについて、また、本発明で用いたＰ
ｈｏｎｇモデルについて概説する。
【００１９】（２色性反射モデル）反射モデルには、Ｓ
ｈａｆｅｒの２色性反射モデル（Ｄｉｃｈｒｏｍａｔｉ
ｃｒｅｆｌｅｃｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ）（参考文献
〔７〕）がよく用いられる。
ｈａｆｅｒの２色性反射モデル（Ｄｉｃｈｒｏｍａｔｉ
ｃｒｅｆｌｅｃｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ）（参考文献
〔７〕）がよく用いられる。
【００２０】２色性反射モデルでは、図１に示すよう
に、物体表面からの反射光は表面反射光（表面反射光成
分）４と内部反射光（内部反射光成分）５と呼ばれる２
つの成分で構成される。表面反射光４は物体１と空気２
の屈折率の違いにより物体１表面で反射する光であり、
光源３の色を持つ。物体１内部に入った光は色素粒子１
Ａ間で屈折・吸収・散乱を繰り返す。その際に波長に依
存して光が色素粒子１Ａに吸収されるため、物体１から
の出射光である内部反射光５は物体１の色を持つ。後述
するＷａｒｄモデルやＰｈｏｎｇモデルも２色性反射モ
デルの一部である。
に、物体表面からの反射光は表面反射光（表面反射光成
分）４と内部反射光（内部反射光成分）５と呼ばれる２
つの成分で構成される。表面反射光４は物体１と空気２
の屈折率の違いにより物体１表面で反射する光であり、
光源３の色を持つ。物体１内部に入った光は色素粒子１
Ａ間で屈折・吸収・散乱を繰り返す。その際に波長に依
存して光が色素粒子１Ａに吸収されるため、物体１から
の出射光である内部反射光５は物体１の色を持つ。後述
するＷａｒｄモデルやＰｈｏｎｇモデルも２色性反射モ
デルの一部である。
【００２１】（Ｗａｒｄモデル）Ｊａｍｅｓ氏らは画像
の光沢感を操作する反射モデルとして、Ｗａｒｄモデル
を用いた。Ｗａｒｄモデルは式（１）で表される。
の光沢感を操作する反射モデルとして、Ｗａｒｄモデル
を用いた。Ｗａｒｄモデルは式（１）で表される。
【００２２】
【数１】
【００２３】図２はＷａｒｄモデルの模式図である。
【００２４】ρ（θi ，φi ，θo ，φo ）は表面のＢ
ＲＤＦ（Ｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ Ｒｅｆｌｅｃｔ
ａｎｃｅ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ Ｆｕｎｃｔｉｏ
ｎ：双方向性反射分布関数）であり、入射角( θi ，φ
i ）、出射角（θo ，φo ）、入射角と反射角の二等分
線δ、物体の内部反射成分ρd 、物体の表面反射成分の
強度ρs 、物体の表面反射成分の広がりαにより構成さ
れる。
ＲＤＦ（Ｂｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ Ｒｅｆｌｅｃｔ
ａｎｃｅ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ Ｆｕｎｃｔｉｏ
ｎ：双方向性反射分布関数）であり、入射角( θi ，φ
i ）、出射角（θo ，φo ）、入射角と反射角の二等分
線δ、物体の内部反射成分ρd 、物体の表面反射成分の
強度ρs 、物体の表面反射成分の広がりαにより構成さ
れる。
【００２５】反射成分のパラメータρd ,ρs ,αを変
化させることにより、物体に任意の光沢感を与えること
ができる。
化させることにより、物体に任意の光沢感を与えること
ができる。
【００２６】（Ｐｈｏｎｇモデル）様々な反射モデルの
中で、Ｐｈｏｎｇモデルは比較的計算コストが低く、等
方的な反射面では正確な表現が可能である。また表面反
射と内部反射の反射光強度分布を表す標準的な方法であ
るため、ここでは、本発明ではＰｈｏｎｇモデルを用い
たが、これに限定するものではなく、反射モデルであれ
ばなんでもよい。
中で、Ｐｈｏｎｇモデルは比較的計算コストが低く、等
方的な反射面では正確な表現が可能である。また表面反
射と内部反射の反射光強度分布を表す標準的な方法であ
るため、ここでは、本発明ではＰｈｏｎｇモデルを用い
たが、これに限定するものではなく、反射モデルであれ
ばなんでもよい。
【００２７】表面反射光１１は図３に示すように法線に
対して正反射し、光の広がり方は楕円形になる。内部反
射光１２は図４に示すように方向によらず一定の広がり
方になる。この２成分の性質から、式（２）、式（３）
に示す、光源角度θから照明した時の反射光強度が定義
される。
対して正反射し、光の広がり方は楕円形になる。内部反
射光１２は図４に示すように方向によらず一定の広がり
方になる。この２成分の性質から、式（２）、式（３）
に示す、光源角度θから照明した時の反射光強度が定義
される。
【００２８】
【数２】
【００２９】
【数３】
【００３０】上記式（２）は表面反射成分についての式
である。ｋs は表面反射成分を表しており、表面反射成
分の強度であるＡ1 と、その広がりＡ3 から構成され
る。
である。ｋs は表面反射成分を表しており、表面反射成
分の強度であるＡ1 と、その広がりＡ3 から構成され
る。
【００３１】上記式（３）は内部反射成分についての式
である。ｋd は内部反射成分を表しており、内部反射成
分の強度であるＢ1 から構成される。本発明では表面反
射成分のパラメータであるＡ1 とＡ3 を変化させること
により様々な光沢感を持った画像を作成し、主観評価実
験に使用した。
である。ｋd は内部反射成分を表しており、内部反射成
分の強度であるＢ1 から構成される。本発明では表面反
射成分のパラメータであるＡ1 とＡ3 を変化させること
により様々な光沢感を持った画像を作成し、主観評価実
験に使用した。
【００３２】（心理物理学的方法）Ｊａｍｅｓ氏らの研
究と本発明では、人間の知覚的特性の測定のため、多く
の主観評価実験を行っている。主観評価実験によるデー
タの解析・検討には、後述するＭｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓ
ｉｏｎａｌ Ｓｃａｌｉｎｇ（参考文献〔２〕）を用い
た。また、データの取得・解析には、後述のＭａｇｎｉ
ｔｕｄｅ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎを用いた。ここではＪ
ａｍｅｓ氏らの研究を例として取り上げ、これら２つの
心理物理学的手法について説明する。
究と本発明では、人間の知覚的特性の測定のため、多く
の主観評価実験を行っている。主観評価実験によるデー
タの解析・検討には、後述するＭｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓ
ｉｏｎａｌ Ｓｃａｌｉｎｇ（参考文献〔２〕）を用い
た。また、データの取得・解析には、後述のＭａｇｎｉ
ｔｕｄｅ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎを用いた。ここではＪ
ａｍｅｓ氏らの研究を例として取り上げ、これら２つの
心理物理学的手法について説明する。
【００３３】（ＭＤＳを用いた光沢感知覚傾向の測定）
Ｊａｍｅｓ氏らの研究と本発明では主観評価実験により
得られたデータの解析・検討方法として、Ｍｕｌｔｉｄ
ｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ Ｓｃａｌｉｎｇ（多次元尺度
法、以下、ＭＤＳ）を用いた。ＭＤＳはデータの潜在的
な構造を明らかにする方法であり、対象の持つ類似性・
非類似性のデータを解析し、対象の持つ潜在的な構造を
最も適切に表現するように２次元平面、あるいは３次元
立体などに布置として出力する。得られた布置を検討す
ることで、対象の持っている明らかではなかった傾向を
見い出すことができる。
Ｊａｍｅｓ氏らの研究と本発明では主観評価実験により
得られたデータの解析・検討方法として、Ｍｕｌｔｉｄ
ｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ Ｓｃａｌｉｎｇ（多次元尺度
法、以下、ＭＤＳ）を用いた。ＭＤＳはデータの潜在的
な構造を明らかにする方法であり、対象の持つ類似性・
非類似性のデータを解析し、対象の持つ潜在的な構造を
最も適切に表現するように２次元平面、あるいは３次元
立体などに布置として出力する。得られた布置を検討す
ることで、対象の持っている明らかではなかった傾向を
見い出すことができる。
【００３４】以下、日本地図を例に挙げてＭＤＳの概念
を説明する。
を説明する。
【００３５】図５に示す日本地図における６つの都市間
の距離が表１に示されている。
の距離が表１に示されている。
【００３６】
【表１】
【００３７】この地図から都市間の距離を示す表を作る
のは比較的簡単である。定規で都市間の距離を測り、そ
れを地図の縮尺に応じて実際の距離に変換すればよい。
しかし、逆に都市間の距離の表が既知であり、そこから
地図を再現する場合は前の問題より非常に難しい問題と
なる。そこで用いる手法がＭＤＳである。
のは比較的簡単である。定規で都市間の距離を測り、そ
れを地図の縮尺に応じて実際の距離に変換すればよい。
しかし、逆に都市間の距離の表が既知であり、そこから
地図を再現する場合は前の問題より非常に難しい問題と
なる。そこで用いる手法がＭＤＳである。
【００３８】ＭＤＳはデータとして類似性・非類似性の
データを入力とする。ここでは各都市間の距離データを
非類似性データとして入力する。入力データをＭＤＳで
処理することにより、多次元の布置が結果として得られ
る。今回は元のデータが地図であるので２次元が適当で
あると推測できるが、一般には１次元、２次元と増やし
ていき、適当な結果が得られるように次元数を調節す
る。布置が適当かを判断する基準であるＳｔｒｅｓｓ
は、式（４）で表すことができる。
データを入力とする。ここでは各都市間の距離データを
非類似性データとして入力する。入力データをＭＤＳで
処理することにより、多次元の布置が結果として得られ
る。今回は元のデータが地図であるので２次元が適当で
あると推測できるが、一般には１次元、２次元と増やし
ていき、適当な結果が得られるように次元数を調節す
る。布置が適当かを判断する基準であるＳｔｒｅｓｓ
は、式（４）で表すことができる。
【００３９】
【数４】
【００４０】Ｓｔｒｅｓｓは布置の適合性を表す数値で
あり、入力データδi,j と出力である布置データΔi,j
の差の二乗和で表される。この値は出力された布置がど
の程度元のデータに適合して作られたかを示しており、
値が小さいほど最適な布置と言える。この例では出力さ
れた多次元の地図が、どの程度入力データである各都市
間の距離に沿って再現されているかを表しており、完全
に再現できた場合にはＳｔｒｅｓｓの値は０となる。
あり、入力データδi,j と出力である布置データΔi,j
の差の二乗和で表される。この値は出力された布置がど
の程度元のデータに適合して作られたかを示しており、
値が小さいほど最適な布置と言える。この例では出力さ
れた多次元の地図が、どの程度入力データである各都市
間の距離に沿って再現されているかを表しており、完全
に再現できた場合にはＳｔｒｅｓｓの値は０となる。
【００４１】まず、各都市間の距離を１次元の布置とし
てＭＤＳで再現する。
てＭＤＳで再現する。
【００４２】ＭＤＳを用いて得られた布置の座標データ
が表２であり、それを視覚化したものが図６である。
が表２であり、それを視覚化したものが図６である。
【００４３】
【表２】
【００４４】１次元でのＳｔｒｅｓｓの値は０．１１５
となっている。要素の数（この例では都市の数）が少な
いので、Ｓｔｒｅｓｓの値は既に十分小さくなっている
が、ここではさらに次元数を上げてＭＤＳを行う。
となっている。要素の数（この例では都市の数）が少な
いので、Ｓｔｒｅｓｓの値は既に十分小さくなっている
が、ここではさらに次元数を上げてＭＤＳを行う。
【００４５】２次元でのＭＤＳを用いて得られた布置の
座標データが表３であり、それを視覚化したものが図７
である。
座標データが表３であり、それを視覚化したものが図７
である。
【００４６】
【表３】
【００４７】２次元でのＳｔｒｅｓｓの値は０となり、
完全に布置が再現できたことを示している。地図から得
られた距離データなので２次元でＳｔｒｅｓｓの値が０
となるのは当然だが、一般には適切な結果が得られるま
でより高次元のＭＤＳを行い、ある程度満足のできるＳ
ｔｒｅｓｓの値の減少がみられた次元を用いる。この例
では表４と図８に示す減少が確認された。
完全に布置が再現できたことを示している。地図から得
られた距離データなので２次元でＳｔｒｅｓｓの値が０
となるのは当然だが、一般には適切な結果が得られるま
でより高次元のＭＤＳを行い、ある程度満足のできるＳ
ｔｒｅｓｓの値の減少がみられた次元を用いる。この例
では表４と図８に示す減少が確認された。
【００４８】
【表４】
【００４９】２次元で十分小さいＳｔｒｅｓｓの値が得
られたので、２次元の布置で十分であると考えることが
できる。
られたので、２次元の布置で十分であると考えることが
できる。
【００５０】以上のように地図を例としてＭＤＳの概念
的な説明をした。
的な説明をした。
【００５１】次にＪａｍｅｓ氏らの研究においてのＭＤ
Ｓにおけるデータの解析・検討方法について説明する。
Ｓにおけるデータの解析・検討方法について説明する。
【００５２】Ｊａｍｅｓ氏らは人間が光沢感を感じる知
覚的特性の傾向を見い出すために主観評価実験を行い、
データの解析・検討方法としてＭＤＳを用いた。実験は
Ｗａｒｄモデルのパラメータを変化させた画像を用いて
行われた。２枚の画像を提示し、被験者は画像に対して
感じる光沢感の違いを０（光沢感の差が小さい）から１
００（光沢感の差が大きい）の１００段階で入力する。
２枚の画像間の違いを非類似性のデータとしＭＤＳの入
力として処理した結果、図９のような２次元の布置を得
た。
覚的特性の傾向を見い出すために主観評価実験を行い、
データの解析・検討方法としてＭＤＳを用いた。実験は
Ｗａｒｄモデルのパラメータを変化させた画像を用いて
行われた。２枚の画像を提示し、被験者は画像に対して
感じる光沢感の違いを０（光沢感の差が小さい）から１
００（光沢感の差が大きい）の１００段階で入力する。
２枚の画像間の違いを非類似性のデータとしＭＤＳの入
力として処理した結果、図９のような２次元の布置を得
た。
【００５３】図９はＪａｍｅｓ氏らの論文（参考文献
〔１〕）から抜粋したものである。布置よりαに関して
の鮮鋭さに対する傾向と、ρd ,ρs に関してのコント
ラストに対する傾向が確認されたため、これら２つの傾
向を元に後述のＭａｇｎｉｔｕｄｅ Ｅｓｔｉｍａｔｉ
ｏｎ（強度推定法、以下、ＭＥ）を行っている。
〔１〕）から抜粋したものである。布置よりαに関して
の鮮鋭さに対する傾向と、ρd ,ρs に関してのコント
ラストに対する傾向が確認されたため、これら２つの傾
向を元に後述のＭａｇｎｉｔｕｄｅ Ｅｓｔｉｍａｔｉ
ｏｎ（強度推定法、以下、ＭＥ）を行っている。
【００５４】本発明ではＭＤＳを、人間が光沢感を知覚
する傾向を見い出すために用いた。２つの画像を提示し
た際に知覚される光沢感の違いを非類似性のデータとし
てＭＤＳで処理し、出力として得られた布置から人間の
光沢感知覚特性の傾向を見い出すために用いた。
する傾向を見い出すために用いた。２つの画像を提示し
た際に知覚される光沢感の違いを非類似性のデータとし
てＭＤＳで処理し、出力として得られた布置から人間の
光沢感知覚特性の傾向を見い出すために用いた。
【００５５】（ＭＥを用いた定量的光沢感モデルの構
築）Ｊａｍｅｓ氏らの研究と本発明では主観評価実験に
おいてのデータ取得・解析法として、ＭＥを用いた。Ｍ
Ｅは、主観評価実験により複数の特性間のデータを求め
回帰分析にかけることにより、特性間の関係を定式化す
る手法である。
築）Ｊａｍｅｓ氏らの研究と本発明では主観評価実験に
おいてのデータ取得・解析法として、ＭＥを用いた。Ｍ
Ｅは、主観評価実験により複数の特性間のデータを求め
回帰分析にかけることにより、特性間の関係を定式化す
る手法である。
【００５６】Ｊａｍｅｓ氏らは前述した求められた被験
者がもつ２つの傾向と、Ｗａｒｄモデルのパラメータρ
d ,ρs ,αの関係を定式化するため、ＭＥを用いて主
観評価実験を行った。ＭＥの結果、式（５）に示す鮮鋭
さに対してのモデル式と、式（６）に示すコントラスト
に対してのモデル式が得られた。
者がもつ２つの傾向と、Ｗａｒｄモデルのパラメータρ
d ,ρs ,αの関係を定式化するため、ＭＥを用いて主
観評価実験を行った。ＭＥの結果、式（５）に示す鮮鋭
さに対してのモデル式と、式（６）に示すコントラスト
に対してのモデル式が得られた。
【００５７】
【数５】
【００５８】
【数６】
【００５９】この２つのモデル式と明るさＬから、図１
０〔Ｊａｍｅｓ氏らの論文（参考文献〔１〕）から抜
粋〕に示したような知覚的に一様な光沢感空間が求めら
れた。
０〔Ｊａｍｅｓ氏らの論文（参考文献〔１〕）から抜
粋〕に示したような知覚的に一様な光沢感空間が求めら
れた。
【００６０】モデル式を用いて光沢感を補正した結果が
図１１〔Ｊａｍｅｓ氏らの論文（参考文献〔１〕）から
抜粋〕である。
図１１〔Ｊａｍｅｓ氏らの論文（参考文献〔１〕）から
抜粋〕である。
【００６１】上段は補正前の画像で、黒い色ほど光沢感
が強く知覚される。下段は補正後の画像で、色に依存せ
ず同様な光沢感であることが分かる。
が強く知覚される。下段は補正後の画像で、色に依存せ
ず同様な光沢感であることが分かる。
【００６２】本発明ではＭＥを人間が光沢感を知覚する
心理的特性と、Ｐｈｏｎｇモデルのパラメータと画像の
最大輝度である物理的特性の関係を明らかにするために
用いた。詳しくは後述する。
心理的特性と、Ｐｈｏｎｇモデルのパラメータと画像の
最大輝度である物理的特性の関係を明らかにするために
用いた。詳しくは後述する。
【００６３】以上、Ｊａｍｅｓ氏らの論文を例に挙げて
主観評価実験の手法を説明した。以降は、Ｊａｍｅｓ氏
らの論文の手法に基づき、さらに表示デバイスに依存し
ない光沢感再現という考え方を加えた、本発明における
定量的光沢感再現モデルについて説明する。
主観評価実験の手法を説明した。以降は、Ｊａｍｅｓ氏
らの論文の手法に基づき、さらに表示デバイスに依存し
ない光沢感再現という考え方を加えた、本発明における
定量的光沢感再現モデルについて説明する。
【００６４】次に、最大輝度に依存しない定量的光沢感
再現モデルについて説明する。
再現モデルについて説明する。
【００６５】本発明では上記したＪａｍｅｓ氏らの研究
に習い、最大輝度に依存しない定量的光沢感モデルの構
築を行った。Ｊａｍｅｓ氏らは内部反射成分に関しての
定量的光沢感再現モデルを構築した。本発明ではさらに
表示デバイスの特性に依存しない光沢感再現という考え
方を取り入れ、画像表示デバイスの最大輝度を考慮した
光沢感定量化再現モデルを構築する。
に習い、最大輝度に依存しない定量的光沢感モデルの構
築を行った。Ｊａｍｅｓ氏らは内部反射成分に関しての
定量的光沢感再現モデルを構築した。本発明ではさらに
表示デバイスの特性に依存しない光沢感再現という考え
方を取り入れ、画像表示デバイスの最大輝度を考慮した
光沢感定量化再現モデルを構築する。
【００６６】本発明では、反射モデルとして比較的計算
コストが低く、等方的な反射面では正確な表現が可能で
あるＰｈｏｎｇモデルを用いた。また主観評価実験での
データ取得・解析法としてＭＥを、得られたデータの解
析・検討手法としてＭＤＳを用いた。デバイスの最大輝
度を最大画素値と仮定し、同一のディスプレイの下でモ
デル式の構築を行った。異なるディスプレイでの有効性
の確認は後述する。
コストが低く、等方的な反射面では正確な表現が可能で
あるＰｈｏｎｇモデルを用いた。また主観評価実験での
データ取得・解析法としてＭＥを、得られたデータの解
析・検討手法としてＭＤＳを用いた。デバイスの最大輝
度を最大画素値と仮定し、同一のディスプレイの下でモ
デル式の構築を行った。異なるディスプレイでの有効性
の確認は後述する。
【００６７】本発明で行った複数の主観評価実験の流れ
は以下のようである。
は以下のようである。
【００６８】（ＭＤＳによる光沢感知覚傾向の測定）本
発明では人間が光沢感を知覚する際の傾向を測定するた
め、主観評価実験を行った。異なるディスプレイでの最
大輝度に関しての知覚的特性を測定することを目的とし
て、まず、同一のディスプレイで最大画素値の変化を最
大輝度の変化と仮定した実験を行った。被験者に２枚の
ディジタル画像を提示し、その画像に対して知覚する光
沢感の差異のデータを得ることで光沢感知覚特性の傾向
を測定することができる。
発明では人間が光沢感を知覚する際の傾向を測定するた
め、主観評価実験を行った。異なるディスプレイでの最
大輝度に関しての知覚的特性を測定することを目的とし
て、まず、同一のディスプレイで最大画素値の変化を最
大輝度の変化と仮定した実験を行った。被験者に２枚の
ディジタル画像を提示し、その画像に対して知覚する光
沢感の差異のデータを得ることで光沢感知覚特性の傾向
を測定することができる。
【００６９】この際に提示する画像群にはパラメータを
様々に変化させた画像を用意する。変化させたパラメー
タは，画像の最大画素値とＰｈｏｎｇモデルのパラメー
タＡ1 ，Ａ3 である。画像のモデリング及びレンダリン
グは、幅広く使用されている、レイトレーシングソフト
ＰＯＶ−Ｒａｙ（参考文献〔１１〕）を用いて行った。
様々に変化させた画像を用意する。変化させたパラメー
タは，画像の最大画素値とＰｈｏｎｇモデルのパラメー
タＡ1 ，Ａ3 である。画像のモデリング及びレンダリン
グは、幅広く使用されている、レイトレーシングソフト
ＰＯＶ−Ｒａｙ（参考文献〔１１〕）を用いて行った。
【００７０】Ｐｈｏｎｇモデルの表面反射成分の強度Ａ
1 と、広がりＡ3 はＰＯＶ−Ｒａｙに与えるパラメータ
を変化させることにより容易に操作することができる。
最大画素値を変化させる際に輝度と画素値の対応関係が
必要となるので、ディスプレイの輝度と画素値の関係を
輝度測定器により測定した。使用した輝度測定器はＴＯ
ＰＣＯＮ製のＢＭ−７である。また、ディスプレイには
ＭＩＴＳＵＢＩＳＨＩ製のＲＤＦ２２Ｈを用いた。測定
の結果、表５に示す結果が得られ、また図１２に示すデ
ィスプレイの特性曲線が求められた。
1 と、広がりＡ3 はＰＯＶ−Ｒａｙに与えるパラメータ
を変化させることにより容易に操作することができる。
最大画素値を変化させる際に輝度と画素値の対応関係が
必要となるので、ディスプレイの輝度と画素値の関係を
輝度測定器により測定した。使用した輝度測定器はＴＯ
ＰＣＯＮ製のＢＭ−７である。また、ディスプレイには
ＭＩＴＳＵＢＩＳＨＩ製のＲＤＦ２２Ｈを用いた。測定
の結果、表５に示す結果が得られ、また図１２に示すデ
ィスプレイの特性曲線が求められた。
【００７１】
【表５】
【００７２】この特性曲線により輝度に対応する画素値
が求められるので、画像の最大画素値の変化をディスプ
レイの最大輝度の変化と仮定して、任意の最大輝度に対
しての画像を作成することができる。
が求められるので、画像の最大画素値の変化をディスプ
レイの最大輝度の変化と仮定して、任意の最大輝度に対
しての画像を作成することができる。
【００７３】以上のような方法で、パラメータを様々に
変化させた画像を作成した。
変化させた画像を作成した。
【００７４】この実験ではＡ1 を０．３３，０．６６，
０．９９の３通り、Ａ3 を０．００４，０．００７，
０．０１０の３通り、最大画素値Ｖmax を２３９，２２
８，１８９の３通り変化させ２７通りの組み合わせの画
像を作成した。実際にディスプレイ上に表示される画素
値Ｉは、式（７）のように表される。図１３に作成した
画像の一例を示す。
０．９９の３通り、Ａ3 を０．００４，０．００７，
０．０１０の３通り、最大画素値Ｖmax を２３９，２２
８，１８９の３通り変化させ２７通りの組み合わせの画
像を作成した。実際にディスプレイ上に表示される画素
値Ｉは、式（７）のように表される。図１３に作成した
画像の一例を示す。
【００７５】
【数７】
【００７６】次に、作成した画像を用いて主観評価実験
を行った。実験はプログラムを作成して行った。左の画
像と右の画像を別々のディスプレイと仮定して、提示さ
れた２つの画像に対して感じた光沢感の差を０（光沢感
の差が小さい）から１００（光沢感の差が大きい）まで
の数値で入力する。実験は８人の被験者により行われ、
３５１通りの画像の組み合わせの内、ランダムに選択し
た１００組を用いて行った。
を行った。実験はプログラムを作成して行った。左の画
像と右の画像を別々のディスプレイと仮定して、提示さ
れた２つの画像に対して感じた光沢感の差を０（光沢感
の差が小さい）から１００（光沢感の差が大きい）まで
の数値で入力する。実験は８人の被験者により行われ、
３５１通りの画像の組み合わせの内、ランダムに選択し
た１００組を用いて行った。
【００７７】この際、左右の画像の画素値の違いを意識
させないため、図１４に示す両眼隔壁法（ｈａｐｒｏｓ
ｃｏｐｉｃ ｍｅｔｈｏｄ）（参考文献〔１０〕）を用
いた。この図１４において、２１はサブジェクト、２２
は壁、２３は右イメージ、２４は左イメージである。
させないため、図１４に示す両眼隔壁法（ｈａｐｒｏｓ
ｃｏｐｉｃ ｍｅｔｈｏｄ）（参考文献〔１０〕）を用
いた。この図１４において、２１はサブジェクト、２２
は壁、２３は右イメージ、２４は左イメージである。
【００７８】人間の目は視野の中で最も明度の高い色に
順応してしまう特性があるため、左目と右目の間に壁２
２を設けることで左右の目の順応状態を分離することが
できる。
順応してしまう特性があるため、左目と右目の間に壁２
２を設けることで左右の目の順応状態を分離することが
できる。
【００７９】次に、得られたデータをＭＤＳにより処理
した。表６と図１５が次元に対するＳｔｒｅｓｓの値の
減少を示している。２次元である程度のＳｔｒｅｓｓの
値の減少が見られ、３次元以降は次元増加に対するＳｔ
ｒｅｓｓの値の減少がそれほど大きくなかったため、２
次元の布置を用いた。
した。表６と図１５が次元に対するＳｔｒｅｓｓの値の
減少を示している。２次元である程度のＳｔｒｅｓｓの
値の減少が見られ、３次元以降は次元増加に対するＳｔ
ｒｅｓｓの値の減少がそれほど大きくなかったため、２
次元の布置を用いた。
【００８０】
【表６】
【００８１】データ解析ソフトＳＰＳＳの、２次元のＭ
ＤＳの出力として得られた布置が図１６である。この布
置では分かりにくいため、データを画像に置換して出力
するプログラムを作成した結果、図１７に示すような布
置が得られた。
ＤＳの出力として得られた布置が図１６である。この布
置では分かりにくいため、データを画像に置換して出力
するプログラムを作成した結果、図１７に示すような布
置が得られた。
【００８２】布置を視覚化した結果、左上から右下の方
向に向かって画像の鮮鋭さが傾向として知覚された。鮮
鋭さはパラメータＡ3 による傾向であるので、人間が光
沢感を知覚する傾向はＡ3 による鮮鋭さであると言え
る。もう１つの傾向は確認されなかったが、残りのＡ1
と最大画素値に関する傾向が考えられるため、この２つ
の傾向を用いて後述するように光沢感知覚特性の定量化
を行う。
向に向かって画像の鮮鋭さが傾向として知覚された。鮮
鋭さはパラメータＡ3 による傾向であるので、人間が光
沢感を知覚する傾向はＡ3 による鮮鋭さであると言え
る。もう１つの傾向は確認されなかったが、残りのＡ1
と最大画素値に関する傾向が考えられるため、この２つ
の傾向を用いて後述するように光沢感知覚特性の定量化
を行う。
【００８３】（各尺度における光沢感知覚特性のモデル
化）上記の実験で人間の光沢感知覚特性の傾向が確認さ
れたので、その傾向と物理的パラメータを関係づけ定量
化するため、ＭＥを用いて主観評価実験を行った。実験
は後述する主観評価実験プログラムを作成して行った。
化）上記の実験で人間の光沢感知覚特性の傾向が確認さ
れたので、その傾向と物理的パラメータを関係づけ定量
化するため、ＭＥを用いて主観評価実験を行った。実験
は後述する主観評価実験プログラムを作成して行った。
【００８４】１回目の実験は人間の心理的特性であるＡ
1 及び最大画素値に関する傾向と、物理的特性であるＡ
1 の値及び最大画素値を定量化するため行った。この実
験ではＡ3 ＝０．００４に固定し、Ａ1 ＝（０．１７，
０．３３，０．５０，０．６６，０．８３，０．９９）
の６通り、最大画素値Ｖmax ＝（２４２，２４０，２３
１，２１５，１９２）の５通りの組み合わせにより、全
３０枚のディジタル画像を用いて行った。
1 及び最大画素値に関する傾向と、物理的特性であるＡ
1 の値及び最大画素値を定量化するため行った。この実
験ではＡ3 ＝０．００４に固定し、Ａ1 ＝（０．１７，
０．３３，０．５０，０．６６，０．８３，０．９９）
の６通り、最大画素値Ｖmax ＝（２４２，２４０，２３
１，２１５，１９２）の５通りの組み合わせにより、全
３０枚のディジタル画像を用いて行った。
【００８５】２回目の実験は人間の心理的特性であるＡ
3 に関する鮮鋭さに関しての傾向と、物理的特性である
Ａ3 の値を定量化するため行った。この実験ではＡ1 ＝
０．９９、最大画素値は２４２に固定し、Ａ3 ＝（０．
００１，０．００３，０．００５，０．００７，０．０
０９，０．０１１，０．０１３，０．０１５，０．０１
７，０．０１９）の１０通りの組み合わせにより全１０
枚のディジタル画像を用いて行った。
3 に関する鮮鋭さに関しての傾向と、物理的特性である
Ａ3 の値を定量化するため行った。この実験ではＡ1 ＝
０．９９、最大画素値は２４２に固定し、Ａ3 ＝（０．
００１，０．００３，０．００５，０．００７，０．０
０９，０．０１１，０．０１３，０．０１５，０．０１
７，０．０１９）の１０通りの組み合わせにより全１０
枚のディジタル画像を用いて行った。
【００８６】両実験とも画像は一度に１枚提示され、５
人の被験者は提示された画像に対して知覚する光沢感
を、スライダーを用いて０（光沢感を感じない）から１
００（光沢感を強く感じる）までの数値で入力する。得
られたデータを個人差を考慮して、式（８）を用いて０
から１００に正規化した。個人のそれぞれの画像に対す
る主観評価値Ｓbeforeの集合において、ｍａｘは集合に
おける最大値、ｍｉｎは集合における最小値，Ｓafter
は正規化後の主観評価値を表している。
人の被験者は提示された画像に対して知覚する光沢感
を、スライダーを用いて０（光沢感を感じない）から１
００（光沢感を強く感じる）までの数値で入力する。得
られたデータを個人差を考慮して、式（８）を用いて０
から１００に正規化した。個人のそれぞれの画像に対す
る主観評価値Ｓbeforeの集合において、ｍａｘは集合に
おける最大値、ｍｉｎは集合における最小値，Ｓafter
は正規化後の主観評価値を表している。
【００８７】
【数８】
【００８８】正規化後、各画像についての主観評価値の
平均を求め、平均±標準偏差の信頼区間外（参考文献
〔１２〕）のデータは入力ミス・測定誤差として除外し
た。データをＳＰＳＳにより回帰分析した結果、式
（９），式（１０）に示すモデル式が得られた。式中の
Ｖmax は最大画素値を表す。
平均を求め、平均±標準偏差の信頼区間外（参考文献
〔１２〕）のデータは入力ミス・測定誤差として除外し
た。データをＳＰＳＳにより回帰分析した結果、式
（９），式（１０）に示すモデル式が得られた。式中の
Ｖmax は最大画素値を表す。
【００８９】
【数９】
【００９０】
【数１０】
【００９１】得られたモデル式に基づいて画像のパラメ
ータを変化させることにより、図１８、図１９に示す等
光沢感曲線が得られた。等光沢感曲線上の画像は、同等
に知覚されることがわかっているため、最大輝度の制限
に合わせて画像を選択することにより、最大輝度に依存
しない光沢感再現が可能となる。ここまではＡ1 及び最
大画素値とＡ3 を異なる尺度内で扱ってきたが、後述で
は３要素を同一の尺度内で考える。
ータを変化させることにより、図１８、図１９に示す等
光沢感曲線が得られた。等光沢感曲線上の画像は、同等
に知覚されることがわかっているため、最大輝度の制限
に合わせて画像を選択することにより、最大輝度に依存
しない光沢感再現が可能となる。ここまではＡ1 及び最
大画素値とＡ3 を異なる尺度内で扱ってきたが、後述で
は３要素を同一の尺度内で考える。
【００９２】（全尺度における光沢感知覚特性のモデル
化）上記までは、同時にＡ1 及び最大画素値、またはＡ
3 のみ変化させていたが、それぞれのパラメータを同一
な尺度内で扱うため、ここでは３つのパラメータを同時
に変化させてＭＥを用いた主観評価実験を行う。実験は
主観評価実験プログラムを作成して行った。
化）上記までは、同時にＡ1 及び最大画素値、またはＡ
3 のみ変化させていたが、それぞれのパラメータを同一
な尺度内で扱うため、ここでは３つのパラメータを同時
に変化させてＭＥを用いた主観評価実験を行う。実験は
主観評価実験プログラムを作成して行った。
【００９３】Ａ1 ＝（０．１７，０．３３，０．５０，
０．６６，０．８３，０．９９）の６通り、Ａ3 ＝
（０．００１，０．００５，０．００９，０．０１３，
０．０１７，０．０２１）の６通り、最大画素値はＶ
max ＝（２４７，２２８，２０７，１８４，１５７，１
２５，７９）の７通りの組み合わせにより、全２５２枚
のディジタル画像を作成し、その中から１５０枚の画像
をランダムに選択して行った。画像は一度に１枚提示さ
れ、６人の被験者は提示された画像に対して知覚する光
沢感を、スライダーを用いて０（光沢感を感じない）か
ら１００（光沢感を強く感じる）までの数値で入力す
る。
０．６６，０．８３，０．９９）の６通り、Ａ3 ＝
（０．００１，０．００５，０．００９，０．０１３，
０．０１７，０．０２１）の６通り、最大画素値はＶ
max ＝（２４７，２２８，２０７，１８４，１５７，１
２５，７９）の７通りの組み合わせにより、全２５２枚
のディジタル画像を作成し、その中から１５０枚の画像
をランダムに選択して行った。画像は一度に１枚提示さ
れ、６人の被験者は提示された画像に対して知覚する光
沢感を、スライダーを用いて０（光沢感を感じない）か
ら１００（光沢感を強く感じる）までの数値で入力す
る。
【００９４】得られたデータを前述と同様な方法で処理
した結果、式（１１）に示すモデル式が得られた。
した結果、式（１１）に示すモデル式が得られた。
【００９５】
【数１１】
【００９６】得られたモデル式に基づいて画像のパラメ
ータを変化させることにより等光沢感曲面が得られた．
図２０はｇｌｏｓｓγ＝５０での等光沢感曲面である。
なお、γはサフィックスである（以下、同様）。
ータを変化させることにより等光沢感曲面が得られた．
図２０はｇｌｏｓｓγ＝５０での等光沢感曲面である。
なお、γはサフィックスである（以下、同様）。
【００９７】この等光沢感曲面に近似曲面を加えたもの
が図２１である。図２２はｇｌｏｓｓγ＝５０，７５，
１００での等光沢感曲面である。これら等光沢感曲面に
近似曲面を加えたものが図２３である。図２０の等光沢
感曲面において、Ａ3 を一定とした断面図より得られた
ものが、図２４の等光沢感曲線である。Ａ1 を一定とし
た断面図より得られたものが、図２５の等光沢感曲線で
ある。
が図２１である。図２２はｇｌｏｓｓγ＝５０，７５，
１００での等光沢感曲面である。これら等光沢感曲面に
近似曲面を加えたものが図２３である。図２０の等光沢
感曲面において、Ａ3 を一定とした断面図より得られた
ものが、図２４の等光沢感曲線である。Ａ1 を一定とし
た断面図より得られたものが、図２５の等光沢感曲線で
ある。
【００９８】これらの等光沢感曲面、等光沢感曲線上の
画像は、主観評価実験により同等に知覚される事が分か
っている。そのためデバイスの最大輝度の制限に合わせ
て画像を選択することにより、最大輝度に依存しない光
沢感再現が可能となる。後述では本モデル式に基づいた
表示デバイスの特性に依存しない光沢感再現の応用例に
ついて説明する。ここまでは最大画素値を最大輝度の制
限と仮定して実験を行ってきた。また、用いたディスプ
レイは同一のものである。後述ではこのような制限の下
で求められたモデル式が、異なるディスプレイにおいて
実際にどの程度効果があるかの有効性を確認する。
画像は、主観評価実験により同等に知覚される事が分か
っている。そのためデバイスの最大輝度の制限に合わせ
て画像を選択することにより、最大輝度に依存しない光
沢感再現が可能となる。後述では本モデル式に基づいた
表示デバイスの特性に依存しない光沢感再現の応用例に
ついて説明する。ここまでは最大画素値を最大輝度の制
限と仮定して実験を行ってきた。また、用いたディスプ
レイは同一のものである。後述ではこのような制限の下
で求められたモデル式が、異なるディスプレイにおいて
実際にどの程度効果があるかの有効性を確認する。
【００９９】（定量的光沢感再現モデルの有効性の確認
とその応用例）ここまでは同一のディスプレイでの実験
のため、最大輝度の違いを最大画素値の違いと仮定して
実験を行ってきた。ここでは、このような仮定に基づい
て構築された定量的光沢感再現モデルが、異なるディス
プレイにおいてどの程度の有効性を持っているかを確認
する実験を行う。また、実際に本モデルを適用した応用
例を示す。
とその応用例）ここまでは同一のディスプレイでの実験
のため、最大輝度の違いを最大画素値の違いと仮定して
実験を行ってきた。ここでは、このような仮定に基づい
て構築された定量的光沢感再現モデルが、異なるディス
プレイにおいてどの程度の有効性を持っているかを確認
する実験を行う。また、実際に本モデルを適用した応用
例を示す。
【０１００】（主観評価による有効性の確認実験）ここ
では、最大輝度の異なるディスプレイを用いて、モデル
式の有効性を確認した。
では、最大輝度の異なるディスプレイを用いて、モデル
式の有効性を確認した。
【０１０１】実験には表７に示す異なる最大輝度を持っ
たディスプレイを用いた。
たディスプレイを用いた。
【０１０２】
【表７】
【０１０３】また、ＰＣ用のディスプレイだけでなく、
本モデルの今後の応用を考慮して携帯電話のディスプレ
イも用いた。今後の応用・展望に関しては後述する。
本モデルの今後の応用を考慮して携帯電話のディスプレ
イも用いた。今後の応用・展望に関しては後述する。
【０１０４】実験は２つのディスプレイと１つの携帯電
話を用い、それぞれに対して主観評価実験プログラムを
作成して行った。実験の際のディスプレイの配置は図２
６に示す通りであり、左側にＳＨＡＲＰ ＵＸＧＡ、中
央にＤｏＣｏＭｏ Ｐ５０３ｉＳ、右側にＭＩＴＳＵＢ
ＩＳＨＩ ＲＤＦ２２Ｈを設置した。
話を用い、それぞれに対して主観評価実験プログラムを
作成して行った。実験の際のディスプレイの配置は図２
６に示す通りであり、左側にＳＨＡＲＰ ＵＸＧＡ、中
央にＤｏＣｏＭｏ Ｐ５０３ｉＳ、右側にＭＩＴＳＵＢ
ＩＳＨＩ ＲＤＦ２２Ｈを設置した。
【０１０５】ＳＨＡＲＰ ＵＸＧＡには実験プログラ
ム、ＤｏＣｏＭｏ Ｐ５０３ｉＳには実験プログラム
（図２７参照）の、ＭＩＴＳＵＢＩＳＨＩ ＲＤＦ２２
Ｈには実験プログラムをそれぞれ用いた。ＳＨＡＲＰ
ＵＸＧＡとＭＩＴＳＵＢＩＳＨＩＲＤＦ２２Ｈは同一の
ＰＣのデュアルディスプレイビデオカードにより同期さ
れている。
ム、ＤｏＣｏＭｏ Ｐ５０３ｉＳには実験プログラム
（図２７参照）の、ＭＩＴＳＵＢＩＳＨＩ ＲＤＦ２２
Ｈには実験プログラムをそれぞれ用いた。ＳＨＡＲＰ
ＵＸＧＡとＭＩＴＳＵＢＩＳＨＩＲＤＦ２２Ｈは同一の
ＰＣのデュアルディスプレイビデオカードにより同期さ
れている。
【０１０６】実験にはそれぞれのディスプレイの最大輝
度に適した画像と、その最大輝度の−４０％，−３０
％，−２０％，−１０％，＋１０％，＋２０％，＋３０
％，＋４０％の９通りの最大輝度を持つディスプレイに
適した画像を、ｇｌｏｓｓγ＝５０，７５，１００の３
通りで作成し、３台のディスプレイに対してそれぞれ２
７枚づつ、計８１枚の画像を用いた。画像は一度にディ
スプレイ３台のうちの１台に１枚提示され、７人の被験
者は提示された画像に対して知覚する光沢感を、スライ
ダーを用いて０（光沢感を感じない）から１００（光沢
感を強く感じる）までの数値で入力する。
度に適した画像と、その最大輝度の−４０％，−３０
％，−２０％，−１０％，＋１０％，＋２０％，＋３０
％，＋４０％の９通りの最大輝度を持つディスプレイに
適した画像を、ｇｌｏｓｓγ＝５０，７５，１００の３
通りで作成し、３台のディスプレイに対してそれぞれ２
７枚づつ、計８１枚の画像を用いた。画像は一度にディ
スプレイ３台のうちの１台に１枚提示され、７人の被験
者は提示された画像に対して知覚する光沢感を、スライ
ダーを用いて０（光沢感を感じない）から１００（光沢
感を強く感じる）までの数値で入力する。
【０１０７】得られたデータは上記と同様な方法で処理
し、データを２次元上にプロットして検討した。ｇｌｏ
ｓｓγ＝５０での各ディスプレイの主観評価値が図２８
である。それぞれのグラフにおいてＡのグラフがＳＨＡ
ＲＰ ＵＸＧＡ用、ＢのグラフがＭＩＴＳＵＢＩＳＨＩ
ＲＤＦ２２Ｈ用、ＣのグラフがＤｏＣｏＭｏ Ｐ５０
３ｉＳ用の画像である。横軸は基準の輝度からの変化の
割合を示しており、縦軸は主観評価値である。
し、データを２次元上にプロットして検討した。ｇｌｏ
ｓｓγ＝５０での各ディスプレイの主観評価値が図２８
である。それぞれのグラフにおいてＡのグラフがＳＨＡ
ＲＰ ＵＸＧＡ用、ＢのグラフがＭＩＴＳＵＢＩＳＨＩ
ＲＤＦ２２Ｈ用、ＣのグラフがＤｏＣｏＭｏ Ｐ５０
３ｉＳ用の画像である。横軸は基準の輝度からの変化の
割合を示しており、縦軸は主観評価値である。
【０１０８】また、ｇｌｏｓｓγ＝７５での各ディスプ
レイの主観評価値が図２９であり、ｇｌｏｓｓγ＝１０
０での各ディスプレイの主観評価値が図３０である。な
お、図２９及び図３０においても、ＡのグラフがＳＨＡ
ＲＰ ＵＸＧＡ用、ＢのグラフがＭＩＴＳＵＢＩＳＨＩ
ＲＤＦ２２Ｈ用、ＣのグラフがＤｏＣｏＭｏ Ｐ５０
３ｉＳ用の画像である。
レイの主観評価値が図２９であり、ｇｌｏｓｓγ＝１０
０での各ディスプレイの主観評価値が図３０である。な
お、図２９及び図３０においても、ＡのグラフがＳＨＡ
ＲＰ ＵＸＧＡ用、ＢのグラフがＭＩＴＳＵＢＩＳＨＩ
ＲＤＦ２２Ｈ用、ＣのグラフがＤｏＣｏＭｏ Ｐ５０
３ｉＳ用の画像である。
【０１０９】０％の画像はそれぞれのディスプレイの最
大輝度に適合するように、モデル式によりＡ1 ，Ａ3 の
パラメータを変化させたものである。この値がそれぞれ
のｇｌｏｓｓγで近い主観評価値となれば、モデル式に
よる光沢感の補正が正しく行われたと言える。それぞれ
のｇｌｏｓｓγにおいて、０％の最大・最小主観評価値
の差は、ｇｌｏｓｓγ＝５０においてΔ50＝３．３５，
ｇｌｏｓｓγ＝７５においてΔ75＝０．８７，ｇｌｏｓ
ｓγ＝１００においてΔ100 ＝９．２５となっており、
ｇｌｏｓｓγの高い値ではΔが少し大きくなるものの、
かなり優秀な結果が得られたと言える。図３１は、それ
ぞれのｇｌｏｓｓγにおいての０％での主観評価値であ
る。
大輝度に適合するように、モデル式によりＡ1 ，Ａ3 の
パラメータを変化させたものである。この値がそれぞれ
のｇｌｏｓｓγで近い主観評価値となれば、モデル式に
よる光沢感の補正が正しく行われたと言える。それぞれ
のｇｌｏｓｓγにおいて、０％の最大・最小主観評価値
の差は、ｇｌｏｓｓγ＝５０においてΔ50＝３．３５，
ｇｌｏｓｓγ＝７５においてΔ75＝０．８７，ｇｌｏｓ
ｓγ＝１００においてΔ100 ＝９．２５となっており、
ｇｌｏｓｓγの高い値ではΔが少し大きくなるものの、
かなり優秀な結果が得られたと言える。図３１は、それ
ぞれのｇｌｏｓｓγにおいての０％での主観評価値であ
る。
【０１１０】ｇｌｏｓｓγを高い値に設定すると、ディ
スプレイが表示できる明度の限界を超えてしまい、明度
が飽和してしまう。そのためΔが少し大きくなったと考
えられる。本実験により、本モデルが最大輝度が異なる
ディスプレイの光沢感を補正することに、十分有効であ
ることが分かった。
スプレイが表示できる明度の限界を超えてしまい、明度
が飽和してしまう。そのためΔが少し大きくなったと考
えられる。本実験により、本モデルが最大輝度が異なる
ディスプレイの光沢感を補正することに、十分有効であ
ることが分かった。
【０１１１】（定量的光沢感再現モデルの応用例）本モ
デルは上記した主観評価実験に基づき定式化され、上記
でその有効性が確認できた。ここでは実際に最大輝度が
既知のディスプレイに適用し光沢感を補正した例を挙げ
ながら、本モデルを適用するアルゴリズムについて説明
する。手順は、まず最初にモデル式にデバイスの最大輝
度を入力する。次に、モデル式に基づいてパラメータＡ
1 ，Ａ3 を決定する。最後に求められたパラメータを用
いて画像をレンダリングする。
デルは上記した主観評価実験に基づき定式化され、上記
でその有効性が確認できた。ここでは実際に最大輝度が
既知のディスプレイに適用し光沢感を補正した例を挙げ
ながら、本モデルを適用するアルゴリズムについて説明
する。手順は、まず最初にモデル式にデバイスの最大輝
度を入力する。次に、モデル式に基づいてパラメータＡ
1 ，Ａ3 を決定する。最後に求められたパラメータを用
いて画像をレンダリングする。
【０１１２】例として、比較的最大輝度の低い携帯電話
に画像を表示する場合を考える。画像の送信者である企
業Ａは、商品であるティーポットの画像をネットワーク
を通じて顧客Ｂ，顧客Ｃに提供している。顧客Ｂ，Ｃと
もに携帯電話を使用してショッピングのＷｅｂサイトに
アクセスし、携帯電話のディスプレイを通じて商品画像
を閲覧する。顧客Ｂの携帯電話には従来通りの画像が表
示され、顧客Ｃの携帯電話は本モデル式による光沢感補
正アルゴリズムを適用した画像が表示される。
に画像を表示する場合を考える。画像の送信者である企
業Ａは、商品であるティーポットの画像をネットワーク
を通じて顧客Ｂ，顧客Ｃに提供している。顧客Ｂ，Ｃと
もに携帯電話を使用してショッピングのＷｅｂサイトに
アクセスし、携帯電話のディスプレイを通じて商品画像
を閲覧する。顧客Ｂの携帯電話には従来通りの画像が表
示され、顧客Ｃの携帯電話は本モデル式による光沢感補
正アルゴリズムを適用した画像が表示される。
【０１１３】企業のＷｅｂサイトでは、顧客の使用して
いるデバイス情報を取得し、その最大輝度に合わせた画
像をレンダリングして顧客に提供する。図３２は企業が
準備しておいた商品の原画像である。図３３は最大輝度
の低い携帯電話に原画像を補正せずに表示した場合であ
る。紙面上で表現するため、便宜上最大画素値を落とし
てある。原画像を補正せずに閲覧すると、最大輝度が低
いため光沢感が少なく知覚され、顧客Ｂは正確な光沢感
を得ることができない。そのため商品が配送されてか
ら、実物と商品画像の際に気づき返品される可能性があ
る。
いるデバイス情報を取得し、その最大輝度に合わせた画
像をレンダリングして顧客に提供する。図３２は企業が
準備しておいた商品の原画像である。図３３は最大輝度
の低い携帯電話に原画像を補正せずに表示した場合であ
る。紙面上で表現するため、便宜上最大画素値を落とし
てある。原画像を補正せずに閲覧すると、最大輝度が低
いため光沢感が少なく知覚され、顧客Ｂは正確な光沢感
を得ることができない。そのため商品が配送されてか
ら、実物と商品画像の際に気づき返品される可能性があ
る。
【０１１４】図３４は本モデル式による光沢感補正アル
ゴリズムを適用した画像である。顧客Ｃは正確に光沢感
が再現された画像を閲覧することで、実物と同じ光沢感
を得られる。
ゴリズムを適用した画像である。顧客Ｃは正確に光沢感
が再現された画像を閲覧することで、実物と同じ光沢感
を得られる。
【０１１５】このように本モデル式による光沢感補正ア
ルゴリズムを適用することで、正確な光沢感を再現する
ことができる。図３５に本モデル式に基づいた商品画像
の作成の手順を、図３６にオンラインショッピングの概
念図を示す。
ルゴリズムを適用することで、正確な光沢感を再現する
ことができる。図３５に本モデル式に基づいた商品画像
の作成の手順を、図３６にオンラインショッピングの概
念図を示す。
【０１１６】上記したように、本発明によれば、Ｊａｍ
ｅｓ氏らの研究に基づき、さらに最大輝度を考慮した表
示デバイスの特性に依存しない光沢感表現を実現するこ
とを目的とした定量的光沢感再現モデルの開発を行っ
た。ＭＤＳを用いて人間の知覚的特性の傾向を求め、そ
の傾向に対してＭＥにより主観評価実験を行うことで知
覚的特性と物理的特性の関係を求め定量化を行った。主
観評価実験に基づいたデータを用いることにより、人間
の知覚的特性に基づいた定量的光沢感モデルを構築する
ことができた。また、実際に最大輝度の異なるディスプ
レイでの有効性検証実験により、本モデルが異なるディ
スプレイの光沢感を補正することに、十分有効であるこ
とが分かった。
ｅｓ氏らの研究に基づき、さらに最大輝度を考慮した表
示デバイスの特性に依存しない光沢感表現を実現するこ
とを目的とした定量的光沢感再現モデルの開発を行っ
た。ＭＤＳを用いて人間の知覚的特性の傾向を求め、そ
の傾向に対してＭＥにより主観評価実験を行うことで知
覚的特性と物理的特性の関係を求め定量化を行った。主
観評価実験に基づいたデータを用いることにより、人間
の知覚的特性に基づいた定量的光沢感モデルを構築する
ことができた。また、実際に最大輝度の異なるディスプ
レイでの有効性検証実験により、本モデルが異なるディ
スプレイの光沢感を補正することに、十分有効であるこ
とが分かった。
【０１１７】本発明は画像表示デバイスに依存しない質
感再現を目的としているため、光沢感だけでなく透明感
やざらつきなどの質感に関する他の特性への本モデルを
構築したアルゴリズムの応用が考えられる。また、本発
明ではレンダリングした合成画像を用いているが、本発
明が目的とする電子商取引システムなどへの応用には、
本方法の実物体への応用が不可欠である。
感再現を目的としているため、光沢感だけでなく透明感
やざらつきなどの質感に関する他の特性への本モデルを
構築したアルゴリズムの応用が考えられる。また、本発
明ではレンダリングした合成画像を用いているが、本発
明が目的とする電子商取引システムなどへの応用には、
本方法の実物体への応用が不可欠である。
【０１１８】実物体への応用への方法として、図３７に
示すような配信システムの構築を考えている。サーバ３
１上には、商品の偏角分光情報（参考文献
示すような配信システムの構築を考えている。サーバ３
１上には、商品の偏角分光情報（参考文献
〔９〕，〔１
３）〕と３次元情報３３を用意しておく。ユーザー３４
は最大輝度・最小輝度・解像度・画像サイズ・表示色数
・ファイルタイプなどのデバイス情報と、照明などの環
境情報をサーバに送信する。サーバ３１ではユーザー３
４から受け取った情報をもとにＰＣ Ｃｌｕｓｔｅｒ３
２によりリアルタイムレンダリングし、画像をユーザー
３４に配信する。このような商品画像配信システムを構
築することで、実際の商品に応用できるレンダリングシ
ステムの構築を考えている。
３）〕と３次元情報３３を用意しておく。ユーザー３４
は最大輝度・最小輝度・解像度・画像サイズ・表示色数
・ファイルタイプなどのデバイス情報と、照明などの環
境情報をサーバに送信する。サーバ３１ではユーザー３
４から受け取った情報をもとにＰＣ Ｃｌｕｓｔｅｒ３
２によりリアルタイムレンダリングし、画像をユーザー
３４に配信する。このような商品画像配信システムを構
築することで、実際の商品に応用できるレンダリングシ
ステムの構築を考えている。
【０１１９】なお、本発明は上記実施例に限定されるも
のではなく、本発明の趣旨に基づいて種々の変形が可能
であり、これらを本発明の範囲から排除するものではな
い。
のではなく、本発明の趣旨に基づいて種々の変形が可能
であり、これらを本発明の範囲から排除するものではな
い。
【０１２０】
【発明の効果】以上、詳細に説明したように、本発明に
よれば、電子商取引において顧客に対して商品の正確な
光沢感再現を可能とすることができる。
よれば、電子商取引において顧客に対して商品の正確な
光沢感再現を可能とすることができる。
【図１】２色性反射モデルを示す図である。
【図２】Ｗａｒｄモデルを示す図である。
【図３】物体の表面反射光の強度分布を示す図である。
【図４】物体の内部反射光の強度分布を示す図である。
【図５】日本地図を示す図である。
【図６】１次元の布置を示す図である。
【図７】２次元の布置を示す図である。
【図８】ＭＳＤで用いる次元数を示す図である。
【図９】Ｊａｍｅｓ氏らによるＭＳＤを示す図である。
【図１０】Ｊａｍｅｓ氏らによる光沢感空間を示す図で
ある。
ある。
【図１１】Ｊａｍｅｓ氏らによる光沢感補正結果を示す
図である。
図である。
【図１２】ディスプレイの特性曲線を示す図である。
【図１３】パラメータを変化させた画像を示す図であ
る。
る。
【図１４】両眼隔壁法の説明図である。
【図１５】次元とＳｔｒｅｓｓの値の割合を示す図であ
る。
る。
【図１６】ＳＰＳＳによる布置の出力を示す図である。
【図１７】画像に置換した布置を示す図である。
【図１８】Ａ1 と最大画素値に関しての等光沢感曲線を
示す図である。
示す図である。
【図１９】Ａ3 に関しての等光沢感曲線を示す図であ
る。
る。
【図２０】ｇｌｏｓｓγ＝５０での等光沢感曲面を示す
図である。
図である。
【図２１】ｇｌｏｓｓγ＝５０での等光沢感曲面と近似
曲面を示す図である。
曲面を示す図である。
【図２２】ｇｌｏｓｓγ＝５０，７５，１００での等光
沢感曲面を示す図である。
沢感曲面を示す図である。
【図２３】ｇｌｏｓｓγ＝５０，７５，１００での等光
沢感曲面と近似曲面を示す図である。
沢感曲面と近似曲面を示す図である。
【図２４】Ａ1 についての等光沢感曲線を示す図であ
る。
る。
【図２５】Ａ3 についての等光沢感曲線を示す図であ
る。
る。
【図２６】ディスプレイの配置を示す図である。
【図２７】実験プログラム例を示す図である。
【図２８】ｇｌｏｓｓγ＝５０での主観評価値を示す図
である。
である。
【図２９】ｇｌｏｓｓγ＝７５での主観評価値を示す図
である。
である。
【図３０】ｇｌｏｓｓγ＝１００での主観評価値を示す
図である。
図である。
【図３１】正確に補正された画像の主観評価値を示す図
である。
である。
【図３２】原画像を示す図である。
【図３３】補正前を示す図である。
【図３４】補正後を示す図である。
【図３５】モデル式に基づいた商品画像の作成フローチ
ャートである。
ャートである。
【図３６】ネットワークを通したショッピングの様子を
示す図である。
示す図である。
【図３７】配信システムを示す図である。
１ 物体
１Ａ 色素粒子
２ 空気
３ 光源
４，１１ 表面反射光
５，１２ 内部反射光
２１ サブジェクト
２２ 壁
２３ 右イメージ
２４ 左イメージ
３１ サーバ
３２ ＰＣ Ｃｌｕｓｔｅｒ
３３ ３次元情報
３４ ユーザー
Claims (4)
- 【請求項１】（ａ）人が光沢感を知覚する傾向を主観評
価実験により測定し、（ｂ）前記傾向に対する知覚的特
性と物理的特性を結びつけることにより定量化を行い、
（ｃ）光沢感モデルに基づく等光沢感曲線を得て、
（ｄ）該等光沢感曲線に基づきデバイスの輝度に合わせ
て表面反射成分を変化させることを特徴とする表示デバ
イスの特性に依存しない光沢感再現方法。 - 【請求項２】 請求項１記載の表示デバイスの特性に依
存しない光沢感再現方法において、前記物理的特性は反
射モデルのパラメータであることを特徴とする表示デバ
イスの特性に依存しない光沢感再現方法。 - 【請求項３】 請求項２記載の表示デバイスの特性に依
存しない光沢感再現方法において、前記光沢感モデルを
構築するため、前記反射モデルの表面反射成分と画像の
輝度を様々に変化させた実験画像を作成することを特徴
とする表示デバイスの特性に依存しない光沢感再現方
法。 - 【請求項４】 請求項１記載の表示デバイスの特性に依
存しない光沢感再現方法において、前記光沢感を得る対
象となるものが、電子商取引において顧客に対する商品
であることを特徴とする表示デバイスの特性に依存しな
い光沢感再現方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002079328A JP2003281565A (ja) | 2002-03-20 | 2002-03-20 | 表示デバイスの特性に依存しない光沢感再現方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002079328A JP2003281565A (ja) | 2002-03-20 | 2002-03-20 | 表示デバイスの特性に依存しない光沢感再現方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003281565A true JP2003281565A (ja) | 2003-10-03 |
Family
ID=29228842
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2002079328A Pending JP2003281565A (ja) | 2002-03-20 | 2002-03-20 | 表示デバイスの特性に依存しない光沢感再現方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2003281565A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2006051841A1 (ja) * | 2004-11-15 | 2006-05-18 | Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. | 質感再現システム |
| US10606545B2 (en) | 2017-10-30 | 2020-03-31 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Display apparatus, scanner, and non-transitory computer readable medium |
-
2002
- 2002-03-20 JP JP2002079328A patent/JP2003281565A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2006051841A1 (ja) * | 2004-11-15 | 2006-05-18 | Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. | 質感再現システム |
| US10606545B2 (en) | 2017-10-30 | 2020-03-31 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Display apparatus, scanner, and non-transitory computer readable medium |
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