JP2010534376A - しわのエイジング及びディエイジングの現実的シミュレーションの方法及び装置 - Google Patents
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Abstract
Description
本出願は、2007年7月23日に出願された米国特許仮出願第60/951,313号からの優先権を主張し、この特許は、その全体が参照として本明細書に組み込まれている。
本発明は、画像処理の分野、詳細には、皮膚の画像の処理、及びそのエイジング又はディエイジングのシミュレーションに関する。
図1は、本発明による、代表的なしわのエイジングシミュレーション法を示すハイレベルフローチャートである。101Aでは、従来のデジタルカメラによるなどして、ニュートラルな状態(リラックスした状態又は表情のない状態ともいう)にある人の顔のクローズアップ顔写真を標準光の下で撮影する。101Bでは、表情を有する同じ被験者の写真を同じ条件下で撮影する。本発明は、いずれの特定の顔の表情にも制限されず、例えば、笑った表情、眉をひそめた表情、ふくれっ面、ウインク、横目、又は驚いた表情を含め、表情の画像を生成するために、しわを引き起こす、あらゆる顔の表情も潜在的に用いることができると考えられる。
しわのエイジングシミュレーションは好ましくは、しわとほうれい線を含む顔の皮膚区域の上で行わなければならない。本発明の例示的な実施形態では、例えば、唇、毛、目、眉、及び鼻孔といった顔の皮膚以外の区域は、シミュレーションから除外する。顔の前記皮膚区域を検出する技術は、米国特許出願公開第11/681,509号に記載されている。この方法は、皮膚マップを生成し、顔の皮膚領域の輪郭を描くと共に、唇、目、眉、及び毛のような皮膚以外の区域を取り除く。
図2は、代表的な特徴ベースの対応マッチングプロセスであって、ニュートラル画像と表情画像のマスキング済み部分をインプットとしてみなし、位置合わせプロセスで用いられる一連の対応する制御点を戻すプロセスのフローチャートを示している。特徴ベースの対応マッチングプロセスは、両方の画像上の同じ皮膚特徴を見つけることに基づいている。
代表的な弾性位置合わせ及びマッピングプロセスが図3に示されている。表情画像からのしわをニュートラル画像の上に位置合わせするために、まず、関心領域(すなわち、マスキング済み領域)内における表情画像とニュートラル画像との間の空間マッピングを定める。ニュートラル画像及び表情画像のマスキング済み領域を用いて、一連のマッチング制御点を探し出し、この制御点を用いて、マッピングを画定することになる。対応マッチング後に得られた一連のニュートラル画像制御点及び表情画像制御点に基づいて、弾性位置合わせ技術を用いて、2つの画像間の一対一の空間マッピングを画定できる。マッピングが確立されたら、表情画像からのしわをニュートラル画像の適切な場所に転写することができる。
本発明の例示的な実施形態による、しわのエイジングシミュレーションは、例えば、ニュートラル画像としわのシミュレート画像との間のしわの経時変化の程度を示すレンダリング画像をコンピュータモニター上に表示することによって、示すことができる。対話制御機構(例えば、スライダー制御、ノブ、レバーなど)を提供して、観察者が、シミュレートされる経時変化の程度を変えられるようにすることができる。このようなプロセスは、図4A及び4Bに示されている。
しわのエイジングシミュレーションに加えて、本発明は、上記のような画像レンダリングプロセスを用いる、可変なしわのディエイジングシミュレーション法も提供する。代表的な可変ディエイジングプロセスは、図6A及び6Bに示されている。図6A及び6Bに示されているように、画像レンダリングプロセス610によって、しわのディエイジド画像602を現行のニュートラル画像601とブレンドする。しわのディエイジド画像602は、米国特許出願公開第11/681,509号に記載されているようなしわのディエイジングシミュレーション法を用いて、ニュートラル画像601から生成することができる。
本発明の別の態様では、可変なディエイジングシミュレーションに、処置に基づいた知識ベースのディエイジングモデルを組み込むことができる。しわの処置としては様々な選択肢(例えば、局所製剤、注射可能な充填剤、注射可能なボツリヌス毒素、フラクショナルリサーフェイシング、光/レーザー治療、形成外科/美容外科処置など)があり、これらの処置の効果は、経験によって知られている。この知識ベースのディエイジングを上記の可変なディエイジング実施形態のブレンド制御にリンクさせて、適用される処置に合った様々なしわディエイジングの度合いの画像をもたらすことができる。したがって、例えば、所定の処置が、しわの重症度スコアの比例的な上昇(すなわち、ΔWSS/WSS0、式中、WSS0は処置前のWSS)をもたらすことが示されている実験データがある場合、この情報を用いて、前記処置の成果をシミュレートする、しわのディエイジド画像をもたらすことができる。
本発明の別の態様では、可変なディエイジングシミュレーションに、ライフスタイルに基づく、知識ベースのしわのエイジング/ディエイジングモデルを組み込むことができる。しわの経時変化は、ライフスタイルによって、プラス方向、マイナス方向の双方で、大きな影響を受ける場合がある。しわの経時変化に悪影響を与えるか、又はしわの経時変化を加速させることが示されているライフスタイルの選択肢又は因子としては、例えば、喫煙、日光曝露、肥満、糖尿病、及びその他の様々な状態又は疾病が挙げられ、これらの各々は、経時変化の加速又は早期化をもたらす場合がある。例えば、食生活及び身体的活動のようなその他のライフスタイル因子、又は、ライフスタイル因子を損なう悪影響を覆すために取られる対策は、しわの経時変化に好影響を及ぼすか、又は、しわの経時変化を遅らせる。本発明の例示的な実施形態に従って、このような因子の影響を組み込んだ知識ベースのモデルを、上記の可変なエイジング又はディエイジング実施形態のブレンド制御にリンクさせて、ユーザーの指定したライフスタイル因子に合った様々な度合いのしわのエイジング/ディエイジングの画像をもたらすことができる。したがって、例えば、所定のライフスタイル因子が、しわの重症度スコアの比例的な低下(すなわち、ΔWSS/WSS0、式中、WSS0は処置前のWSS)をもたらすことが示されている実験データがある場合、この情報を用いて、このようなライフスタイル因子の影響をシミュレートするしわのエイジング画像をもたらすことができる。
図11A〜11Dは、将来における顔のしわの出現を予測するのに表情しわを用いる際の基本原理を示す顔画像である。ニュートラル状態の28歳の白人女性の被験者の顔画像を図11Aに、笑った表情の状態のものを図11Bに示した。これらの画像は、K.ミヤモト(Miyamoto)らの「美容画像化システム:皮膚状態の客観的評価のために(The Beauty Imaging System: For the Objective Evaluation of Skin Condition)」(化粧品サイエンス会誌(Journal of Cosmetic Science)、53(1)、2002年、62〜65ページ)に記載されているように、ヘッド位置決め補助手段が取り付けられた標準的な照明装置の中に搭載されたクローズアップレンズを備えるフジ(Fuji)DS330というデジタルカメラを採用している制御画像化システムを用いて撮影した。比較用に、図11Cは、同じ画像化システムによって撮影した、同じ被験者の37歳時のニュートラル画像を示している。28歳時に見ることのできる笑いじわ(図11B)の進行を、37歳時に撮影したニュートラル画像(図11C)内で視覚的に理解することができる。
Claims (25)
- 顔画像を操作して、加齢によるしわの変化をシミュレートする方法であって、該方法は、
顔のニュートラル画像を取り込む工程と、
顔の表情画像を取り込む工程と、
前記ニュートラル画像と前記表情画像との間で位置合わせを行う工程と、
前記表情画像の少なくとも一部を前記ニュートラル画像の上にマッピングして、しわの変化した顔画像を生成する工程と、を含み、前記表情画像の前記一部が、少なくとも1つのしわを含む、方法。 - 前記位置合わせが、前記ニュートラル画像から前記表情画像までの前記顔の計算モーフィングを割り出す弾性位置合わせを含み、かつ前記マッピングが、前記計算モーフィングに従って行われる、請求項1に記載の方法。
- 前記位置合わせを行う前に、前記ニュートラル画像と前記表情画像の対応マッチングを行う工程を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記ニュートラル画像の上にマッピングされた前記表情画像の前記一部を前記ニュートラル画像と画像モザイク化する工程を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記顔の前記表情画像が、笑顔、眉をひそめた表情、ふくれっ面、ウインク、横目、及び驚いた表情からなる群から選択される顔の表情を含む、請求項1に記載の方法。
- 対応マッチングを行う工程の前に、前記ニュートラル画像にマスクを適用する工程と、
対応マッチングを行う工程の前に、前記表情画像にマスクを適用する工程と、を含む、請求項3に記載の方法。 - 前記マスクが、前記画像内の対象皮膚領域を区切る、請求項6に記載の方法。
- 顔画像を操作して、可変なしわのエイジングをシミュレートする方法であって、該方法は、
顔の第1の画像を取り込む工程と、
前記第1の画像に基づいて、しわの変化した画像である第2の画像を生成する工程と、
ユーザーインプットに基づいているブレンドパラメーターに従って、前記第1の画像と前記第2の画像とをブレンドすることによって、第3の画像を生成する工程と、を含む方法。 - 前記第2の画像が、しわの経時変化をシミュレートした画像である、請求項8に記載の方法。
- 前記第1の画像が、ニュートラル状態の前記顔の画像であり、前記第2の画像が、前記第1の画像と、表情のある状態の前記顔の更なる画像とに基づいている、請求項9に記載の方法。
- 前記第2の画像が、しわのディエイジング(老化防止)をシミュレートした画像である、請求項8に記載の方法。
- 前記の第2の画像を生成する工程が、
前記第1の画像内のしわを検出する工程と、
前記検出したしわを除去する工程と、を含む、請求項11に記載の方法。 - 前記第3の画像に対応し、しわのエイジングモデルに基づいているしわ年齢を割り出す工程、を含む、請求項8に記載の方法。
- 前記しわのエイジングモデルが、ピアグループに基づいたしわのエイジングモデルを含む、請求項13に記載の方法。
- 前記第1の画像のしわの重症度スコアを割り出す工程と、
前記第2の画像のしわの重症度スコアを割り出す工程と、
前記第1及び第2の画像のしわの重症度スコアと前記ブレンドパラメーターとに基づき、前記第3の画像のしわの重症度スコアを割り出す工程と、
しわ年齢としわの重症度スコアとの間の関係を提供する前記しわのエイジングモデルに従って、前記第3の画像の前記しわの重症度スコアから前記しわ年齢を割り出す工程と、を含む、請求項13に記載の方法。 - 前記ユーザーインプットが、指定の処置を含み、かつ
前記ブレンドパラメーターが、前記指定の処置に従って割り出される、請求項8に記載の方法。 - 1つ以上の処置の成果予想のデータベースを用いて、前記ブレンドパラメーターを割り出す、請求項16に記載の方法。
- 前記第1の画像の前記しわの重症度スコアに従って、前記のしわのエイジングモデルを調節する、請求項13に記載の方法。
- 前記ブレンドパラメーターに従って、前記第1の画像と前記第2の画像の前記しわの重症度スコアの一次関数として、前記第3の画像の前記しわの重症度スコアを割り出す、請求項13に記載の方法。
- 前記ユーザーインプットが、指定のしわ年齢を含む、請求項8に記載の方法。
- 前記第1の画像のしわの重症度スコアを割り出す工程と、
前記第2の画像のしわの重症度スコアを割り出す工程と、
しわ年齢としわの重症度スコアとの間の関係を提供する前記しわのエイジングモデルに従って、前記指定のしわ年齢に基づき、前記第3の画像のしわの重症度スコアを割り出す工程と、
前記の第1、第2、及び第3の画像の前記しわの重症度スコアに従って、前記ブレンドパラメーターを割り出す工程と、を含む、請求項20に記載の方法。 - 前記の第1、第2、及び第3の画像の前記しわの重症度スコアの一次関数として、前記ブレンドパラメーターを割り出す、請求項21に記載の方法。
- 前記第1の画像と前記第2の画像とをアルファブレンディング(α合成)することによって、前記第3の画像を生成する、請求項8に記載の方法。
- 前記ユーザーインプットが、指定のライフスタイル選択肢を含み、かつ
前記指定のライフスタイル選択肢に従って、前記ブレンドパラメーターを割り出す、請求項8に記載の方法。 - 1つ以上のライフスタイル選択肢の影響予想のデータベースを用いて、前記ブレンドパラメーターを割り出す、請求項24に記載の方法。
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