JP2009297295A - 肌のなめらかさの評価方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】次の(1)〜(3)の工程により肌のなめらかさを評価する。
(1)複数の被験者の肌の各々について、
(1a)偏光を用いて表面反射光画像及び/又は内部散乱光画像を形成し、表面反射光画像及び/又は内部散乱光画像を周波数領域の異なる複数階層の画像に分解し、分解した画像の基本統計量を求める工程、
(1b)通常画像の明るさの平均値を求める工程、
(1c)肌のなめらかさの主観的評価値を求める工程、
(2)(1a)の基本統計量と、(1b)の通常画像の明るさの平均値とに対する、(1c)の肌のなめらかさの主観的評価値の重回帰分析を行う工程、
(3)(2)で得た回帰式に基づき、任意の被験者の肌の表面反射光画像及び/又は内部散乱光画像の基本統計量と、通常画像の明るさの平均値とから、肌のなめらかさの主観的評価値を得る工程
【選択図】図1
Description
(1)複数の被験者の肌の各々について、
(1a)偏光を用いて表面反射光画像及び/又は内部散乱光画像を形成し、表面反射光画像及び/又は内部散乱光画像を空間周波数領域の異なる複数階層の画像に分解し、分解した画像の基本統計量を求める工程、
(1b)通常画像の明るさの平均値を求める工程、
(1c)肌のなめらかさの主観的評価値を求める工程、
(2)(1a)の基本統計量と、(1b)の通常画像の明るさの平均値とに対する、(1c)の肌のなめらかさの主観的評価値の重回帰分析を行う工程、
(3)(2)で得た回帰式に基づき、任意の被験者の肌の表面反射光画像及び/又は内部散乱光画像の基本統計量と、通常画像の明るさの平均値とから、肌のなめらかさの主観的評価値を得る工程
を有する肌のなめらかさの評価方法を提供する。また、本発明は、上述の肌のなめらかさの評価方法を行うのに有用なシステムとして、画像取得手段と演算手段を備えた肌のなめらかさの評価システムであって、演算手段が次のa〜eの機能
a.画像取得手段で取得した画像から表面反射画像と内部散乱光画像を形成する画像形成機能、
b.表面反射光画像及び/又は内部散乱光画像から特定空間周波数領域の画像を取得する機能、
c.特定空間周波数領域の画像の基本統計量を算出する機能、
d.通常画像の明るさの平均値を取得する機能
e.表面反射光及び/又は内部散乱光の特定空間周波数領域の画像の基本統計量と、通常画像の明るさの平均値に対する、肌のなめらかさの主観的評価値の回帰式を記憶し、その回帰式を用いて、特定空間周波数領域の画像の基本統計量と通常画像の明るさの平均値とから、肌のなめらかさの主観的評価値を算出する機能
を有する肌のなめらかさの評価システムを提供する。
a.画像取得手段10で取得した画像から表面反射光画像及び/又は内部散乱光画像を形成する画像形成機能、
b.表面反射光画像及び/又は内部散乱光画像から特定空間周波数領域の画像を取得する機能、
c.特定空間周波数領域の画像の基本統計量を算出する機能、
d.通常画像の明るさの平均値を取得する機能
e.表面反射光及び/又は内部散乱光の特定空間周波数領域の画像の基本統計量と、通常画像の明るさの平均値に対する、肌のなめらかさの主観的評価値の回帰式を記憶し、その回帰式を用いて、特定空間周波数領域の画像の基本統計量と通常画像の明るさの平均値とから、肌のなめらかさの主観的評価値を算出する機能
を有するものを使用することが好ましい。
b' 表面反射光画像及び/又は内部散乱光画像を、空間周波数領域の異なる複数階層の画像に分解する機能をもたせ、また、
c'. b'で得た画像について、基本統計量を算出する機能、及び
e'. 複数の被験者について、c'で得た基本統計量とdで得た画像の明るさの平均値に対し、肌のなめらかさの主観的評価値の入力値の重回帰分析を行い、回帰式を算出する機能
をもたせても良い。
(1)表面反射光画像、内部散乱光画像、通常画像の取得
図2の画像取得手段を用い、光源の前面の偏光板15Aとデジタルカメラ14の前面の偏光板15Bの偏光方向を直交させた場合と、平行にした場合のそれぞれについて、被験者(10〜30歳代の女性20名)の全顔の画像を撮った。そして、これらの偏光板15A、15Bの偏光方向を直交させて撮った画像を内部散乱光画像(2462×1632ピクセル)とし、また、これらの偏光板15A、15Bの偏光方向を平行にして撮った画像と内部散乱光画像との差分から表面反射光画像(2462×1632ピクセル)を得た。さらに、こうして得た表面反射光画像と内部散乱光画像を合成して通常画像を得た。
取得した表面反射光画像、内部散乱光画像及び通常画像はリニア変換処理を行った。
(1)で得た通常画像において、頬の最も明るい部分を中心とする100ピクセル×100ピクセル(約1.5cm×1.5cm)の矩形領域、及びそれと同位置で同面積の表面反射光画像及び内部散乱光画像を取得し、その表面反射光画像及び内部散乱光画像のGチャンネルを、画像ピラミッド法により、次の5階層の空間周波数領域に分解し、各階層の画像の基本統計量として、その画像を構成する画素の強度の標準偏差を算出した。解析対象領域の各階層の代表的な画像を、1名の被験者の画像を例として、図3に示す。
LEVEL 2: 0.5cycle/ピクセル(約3.33cycle/mm)以上 1cycle/ピクセル(約6.67cycle/mm未満
LEVEL 3: 0.25cycle/ピクセル(約1.67cycle/mm)以上 0.5cycle/ピクセル(約3.33cycle/mm)未満
LEVEL 4: 0.125cycle/ピクセル(約0.83cycle/mm)以上 0.25cycle/ピクセル(約1.67cycle/mm未満
LEVEL 5: 0.125cycle/ピクセル(約0.83cycle/mm)未満
前述の各被験者の解析対象領域の肌のなめらかさについて、9名の専門判定者が−3から+3の13段階(0.5刻み)に数値評価した場合の評価結果を得、その9名の評価数値の平均値を算出し、これを肌のなめらかさの主観的評価値とした。
こうして得た、肌のなめらかさの主観的評価値を、表面反射光画像の各階層の標準偏差と、内部散乱光画像の各階層の標準偏差と、通常画像の明るさの平均値に対して重回帰分析し、次の回帰式(I)を得た。
(式中、Y:肌のなめらかさの主観的評価値
Xn:通常画像の明るさの平均値
Xs3:表面反射光画像のLEVEL 3の標準偏差
Xd3:内部散乱光画像のLEVEL 3の標準偏差 )
前述の20名の被験者について、(2)で得た表面反射光画像のLEVEL 3の標準偏差と内部散乱光画像のLEVEL 3の標準偏差と通常画像の明るさの平均値から、回帰式(I)を用いて肌のなめらかさの主観的評価値を算出し、その算出値と、(3)で得た専門判定者による実際の主観的評価値との相関係数を求めたところ、0.85であった。
新たな9名の被験者(18〜37歳)について、(1)と同様に表面反射光画像、内部散乱光画像、通常画像を取得し、(2)と同様にして表面反射光画像と内部散乱光画像のLEVEL 3の周波数領域の画像の標準偏差を算出すると共に、通常画像の明るさの平均値を算出し、これらの算出値と回帰式(I)から肌のなめらかさの主観的評価値を算出した。
(1)回帰式の算出
実施例1において、肌のなめらかさの主観的評価値の重回帰分析を、表面反射光画像のLEVEL 3の標準偏差と、通常画像の明るさの平均値に対して行う以外は実施例1と同様にして次の回帰式(II)を得た。
Y=0.07×Xn−0.118×Xs3−1.7 (II)
回帰式(II)の導出に関わった20名の被験者について、回帰式(II)を用いて肌のなめらかさの主観的評価値を算出し、その算出値と、専門判定者(8名)による実際の主観的評価値との相関を求めた。その結果、相関係数は0.82であった。
実施例1の(6)において回帰式(II)を使用する以外は同様にして、新たな9名の肌のなめらかさの主観的評価値を算出した。
(1)回帰式の算出
実施例1において、肌のなめらかさの主観的評価値の重回帰分析を、内部散乱光画像のLEVEL 3の標準偏差と、通常画像の明るさの平均値に対して行う以外は実施例1と同様にして次の回帰式(III)を得た。
Y=0.09×Xn−0.144×Xd3−0.36 (III)
回帰式(III)の導出に関わった20名の被験者について、回帰式(III)を用いて肌のなめらかさの主観的評価値を算出し、その算出値と、専門判定者(8名)による実際の主観的評価値との相関を求めた。この相関係数は、0.77であった。
実施例1の(6)において回帰式(III)を使用する以外は同様にして、新たな9名の肌のなめらかさの主観的評価値を算出した。
(1)回帰式の算出
実施例1において、肌のなめらかさの主観的評価値の重回帰分析を、表面反射光画像のLEVEL 3の標準偏差と内部散乱光画像のLEVEL 3の標準偏差に対して行う以外は実施例1と同様にして次の回帰式(IV)を得た。
Y=−0.115×Xs3−0.023Xd3+1.92 (IV)
回帰式(IV)の導出に関わった20名の被験者について、回帰式(IV)を用いて肌のなめらかさの主観的評価値を算出し、その算出値と、専門判定者(8名)による実際の主観的評価値との相関を求めた。この相関係数は、0.60であった。
実施例1の(6)において回帰式(IV)を使用する以外は同様にして、新たな9名の肌のなめらかさの主観的評価値を算出した。
(1)回帰式の算出
実施例1において、肌のなめらかさの主観的評価値の回帰分析を、表面反射光画像のLEVEL 3の標準偏差のみに対して行う以外は実施例1と同様にして次の回帰式(V)を得た。
Y=−0.124×Xs3+1.8 (V)
回帰式(V)の導出に関わった20名の被験者について、回帰式(V)を用いて肌のなめらかさの主観的評価値を算出し、その算出値と、専門判定者(8名)による実際の主観的評価値との相関を求めた。この相関係数は、−0.60であった。
(1)回帰式の算出
実施例1において、肌のなめらかさの主観的評価値の回帰分析を、内部散乱光画像のLEVEL 3の標準偏差のみに対して行う以外は実施例1と同様にして次の回帰式(VI)を得た。
Y=−0.11×Xd3+1.43 (VI)
回帰式(VI)の導出に関わった20名の被験者について、回帰式(VI)を用いて肌のなめらかさの主観的評価値を算出し、その算出値と、専門判定者による実際の主観的評価値との相関を求めた。この相関係数は、−0.38であった。
(1)回帰式の算出
実施例1において、肌のなめらかさの主観的評価値の回帰分析を、通常画像の明るさの平均値のみに対して行う以外は実施例1と同様にして次の回帰式(VII)を得た。
Y=0.07×Xn−3.25 (VII)
回帰式(VI)の導出に関わった20名の被験者について、回帰式(VII)を用いて肌のなめらかさの主観的評価値を算出し、その算出値と、専門判定者(8名)による実際の主観的評価値との相関を求めた。この相関係数は、0.60であった。
実施例1〜3、比較例1〜4における回帰式の独立変数と、回帰式による肌のなめらかさの主観的評価値の算出値と専門判定者による実際の主観的評価値との相関係数を表1に示した。
各実施例及び比較例の回帰式の導出に関わった20名の被験者のうち、比較例1の回帰式(IV)によれば、肌のなめらかさの主観的評価値の算出値の数値が近いが、通常画像の明るさの平均値Xnの数値は異なる2名の被験者A(Xn=54:色白肌)、B(Xn=46:色黒肌)について、比較例1の回帰式(IV)による肌のなめらかさの主観的評価値の算出値と、実施例1の回帰式(I)による肌のなめらかさの主観的評価値の算出値と、専門判定者による実際の肌のなめらかさの主観的評価値を抜き出し、図5に示した。
10 画像取得手段
11 暗室
12 座席
13 光源
13A、13B、13C 蛍光灯
14 デジタルカメラ
15A、15B 偏光板
20 演算手段
21 パーソナルコンピュータ
22 通信回線
23 ディスプレイ
Claims (7)
- 次の(1)〜(3)の工程を有する肌のなめらかさの評価方法。
(1)複数の被験者の肌の各々について、
(1a)偏光を用いて表面反射光画像及び/又は内部散乱光画像を形成し、表面反射光画像及び/又は内部散乱光画像を空間周波数領域の異なる複数階層の画像に分解し、分解した画像の基本統計量を求める工程、
(1b)通常画像の明るさの平均値を求める工程、
(1c)肌のなめらかさの主観的評価値を求める工程、
(2)(1a)の基本統計量と、(1b)の通常画像の明るさの平均値とに対する、(1c)の肌のなめらかさの主観的評価値の重回帰分析を行う工程、
(3)(2)で得た回帰式に基づき、任意の被験者の肌の表面反射光画像及び/又は内部散乱光画像の基本統計量と、通常画像の明るさの平均値とから、肌のなめらかさの主観的評価値を得る工程 - 基本統計量として、画素強度の標準偏差を用いる請求項1記載の評価方法。
- 空間周波数領域の異なる複数階層の画像への分解を画像ピラミッド法により行う請求項1又は2記載の評価方法。
- 重回帰分析で用いる独立変数をステップワイズ法で選択する請求項1〜3のいずれかに記載の評価方法。
- 表面反射光画像の基本統計量と内部散乱光画像の画像特徴量の双方を回帰式の独立変数とする請求項1〜4のいずれかに記載の評価方法。
- 画像取得手段と演算手段を備えた肌のなめらかさの評価システムであって、演算手段が次のa〜eの機能を有する肌のなめらかさの評価システム。
a.画像取得手段で取得した画像から表面反射画像及び/又は内部散乱光画像を形成する画像形成機能、
b.表面反射光画像及び/又は内部散乱光画像から特定空間周波数領域の画像を取得する機能、
c.特定空間周波数領域の画像の基本統計量を算出する機能、
d.通常画像の明るさの平均値を取得する機能
e.表面反射光及び/又は内部散乱光の特定空間周波数領域の画像の基本統計量と、通常画像の明るさの平均値に対する、肌のなめらかさの主観的評価値の回帰式を記憶し、その回帰式を用いて、特定空間周波数領域の画像の基本統計量と通常画像の明るさの平均値とから、肌のなめらかさの主観的評価値を算出する機能 - 画像取得手段が偏光板を備えている請求項6記載の肌のなめらかさの評価システム。
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