JP2017140206A - 肌理評価方法 - Google Patents
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Abstract
Description
美しく、健康的な肌に見せるためには、肌理を細かく目立たなくすることが重要なポイントである。肌理は、加齢に伴って粗くなり、不規則、不明瞭となっていく傾向はあるものの、若年者でも肌理が不明瞭な場合があることから、必ずしも老化と肌理の粗さが直接対応するわけではない。肌理の形状は個人差が大きく、各人の持って生まれた皮膚形態であるといえる。
通常は、肌理の状態を多段階に再現した皮膚のレプリカモデルを参照しながら、あるいは直接肌を目視して、専門判定者が肌理について評価を行うのが一般的である。しかし、肌理は、直接肉眼で観察することは難しく、また、拡大画像を詳細に観察することは技術が必要であり、操作も煩雑である。さらに、専門判定者による目視評価は主観的なものであり、訓練を受けた専門判定者であっても、評価にバラツキが生じることは避けられない。
特許文献1には、微分処理により皮膚表面の微細明暗分布を強調した二次元サンプル画像を撮像し、この二次元サンプル画像から一次元明暗プロファイルを抽出し、この一次元明暗抽出プロファイルに含まれる明暗ピークデータを演算処理してサンプル皮膚表面の凹凸に相関する特性値を計測する皮膚表面解析方法が提案されている。
特許文献2には、肌のレプリカ標本のSm、Pmr、Raのいずれか一種以上を使用する肌の美しさの鑑別法が提案されている。
特許文献3には、肌の表面反射光画像と内部散乱光画像のいずれかまたは両方から算出した基本統計量と、画像の明るさとから肌の滑らかさを評価する方法が提案されている。
(1A)前記拡大画像から肌理についての目視スコアを作成する工程
(1B)前記拡大画像をモノクロ画像に変換する工程
(1C)前記モノクロ画像の各画素(x,y)における濃淡を表す数値Z(x,y)から、それぞれ下記式(1)〜(3)で表される肌理パラメータSa’、PSm’、Str’を算出する工程
A:積分範囲の面積
XSi:測定面上にサンプリングライン(直線)を引き、Z(x,y)が
正から負になる点の間の距離を順にXS1・・・XSmとする。
mはZ(x,y)が正から負になる点の数から1を引いた数である。
ここで、分子は自己相関関数がSに減衰する最小距離、分母は自己相関関数がSに減衰する最大距離である。ただし、自己相関関数(ACF)は、下記式(4)である。
(2)前記目視スコアを目的変数、前記肌理パラメータSa’、PSm’、Str’を説明変数とする重回帰式を求める工程
(3)被験者の肌の拡大画像から前記(1B)、(1C)と同様にして算出した肌理パラメータ演算値Sa1、PSm1、Str1と前記重回帰式より、前記被験者の肌理スコア理論値を評価する肌理評価工程
を有することを特徴とする肌理評価方法。
2.撮像装置と画像解析装置とを有し、
前記撮像装置は、被験者の肌の拡大画像を撮像し、
前記画像解析装置は、肌理の目視スコアを目的変数、肌理パラメータSa’、PSm’、Str’を説明変数とする重回帰式を記憶しており、
前記画像解析装置は、前記拡大画像をモノクロ画像に変換し、前記モノクロ画像の各画素(x,y)における濃淡を表す数値Z(x,y)から、下記式(5)〜(7)で表され、それぞれ前記Sa’、前記PSm’、前記Str’に相当する肌理パラメータ演算値Sa1、PSm1、Str1を算出し、前記重回帰式と前記肌理パラメータ演算値Sa1、PSm1、Str1とから、被験者の肌理の目視スコア理論値を算出することを特徴とする肌理評価システム。
A:積分範囲の面積
XSi:測定面上にサンプリングライン(直線)を引き、Z(x,y)が
正から負になる点の間の距離を順にXS1・・・XSmとする。
mはZ(x,y)が正から負になる点の数から1を引いた数である。
ここで、分子は自己相関関数がSに減衰する最小距離、分母は自己相関関数がSに減衰する最大距離である。ただし、自己相関関数(ACF)は、下記式(4)である。
肌理の状態を目視で数値化するためには熟練が要求されるが、本発明の方法は、被験者の肌の拡大画像を適切に撮像するだけで肌理の状態を評価することができる。経験の少ない者でも肌理の評価を行うことができるため、専門判定者が在籍していない店舗であっても、肌理の状態を評価するカウンセリングを提供することができる。
本発明の肌理評価システム1は、撮像装置2と画像解析装置3とを備える。画像解析装置3としては、市販されている画像処理ソフト、表面粗さ解析ソフト等を備えたパーソナルコンピュータ、タブレット型端末等を用いることができる。画像解析装置は、撮像装置と同一の筐体内に配置することもでき、あるいは、通信回線(図示せず)により接続された複数の装置で各工程の処理を分担するように構成することもできる。
(1)複数者の肌拡大画像撮像
まず、複数者の肌の拡大画像を撮像装置で撮像する。この撮像装置は、下記(3)工程で使用する本発明の肌理評価システム1の撮像装置2と同一のものである。撮像装置2は、レンズ部と照光部とを備える。撮像した画像に影が生じると、モノクロ画像とした時に影部分が実際よりも濃くなり、濃淡値から算出する肌理パラメータに狂いが生じるため、レンズ部を取り囲むように複数の照光部を配置することが好ましい。例えば、LED等の点光源からなる複数の照光部を、レンズ部を中心とする円周上にn回回転対象(n≧3)に配置することが好ましい。また、照光部は、同心円である2個以上の円周上に配置することもでき、全円周上を照光部とすることもできる。このような撮像装置としては、例えば、i−SCOPE(株式会社モリテックス製)を挙げることができる。
撮像箇所は、小じわ、しわ等が存在しない滑らかな部分が好ましく、例えば、頬、額等が挙げられる。また、反射光が強くなるテカリ(油脂)を拭き取り、女性の場合はメイク等を落としてから撮像する。
肌理が細かく、規則正しく、等方性であると、肌理の状態が良いと判断される。
この拡大画像の肌理の細かさ、規則正しさ、等方性を、専門判定者が総合的に数値化して目視スコア実測値を作成する。
演算装置を用いて、拡大画像をモノクロ画像に変換する。ここで、モノクロ画像とは、多階調単色画像を意味する。モノクロ画像の色調は特に制限されず、例えば、赤成分(R)、緑成分(G)、青成分(B)のいずれかを用いることができる。画像の濃淡が最も明確に判別できるため、緑成分を用いることが好ましい。また、モノクロ画像に変換する前、または後に、ノイズ低減のためのスムージング処理、照明ムラを補正するうねり取り処理等を行うことができる。
このモノクロ画像の各画素(x,y)における濃淡を表す数値Z(x,y)から、肌理の状態と相関を有する肌理パラメータとして、下記式(1)〜(3)で表されるSa’、PSm’、Str’を算出する。
正から負になる点の間の距離を順にXS1・・・XSmとする。
mはZ(x,y)が正から負になる点の数から1を引いた数である。
ただし、自己相関関数(ACF)は、下記式(4)である
(1A)で求めた目視スコアの実測値を目的変数、(1C)で算出した肌理パラメータSa’、PSm’、Str’を説明変数とする重回帰分析を行い、下記式(8)で表される重回帰式を求める。
式(8):目視スコア理論値=A×Sa’+B×PSm’+C×Str’+D
(ただし、A、B、Cは係数、Dは定数である。)
撮像装置2を用いて、被験者の肌の拡大画像を撮像する。この際、上記(1)工程と同一条件で撮像する。
画像解析装置3を用いて、上記(1B)、(1C)と同様にして、拡大画像をモノクロ画像に変換し、モノクロ画像の画素の濃淡を表す数値から、それぞれ、上記式(1)〜式(3)で表されるSa’、PSm’、Str’に相当する肌理パラメータ演算値Sa1、PSm1、Str1を算出する。この画像解析装置は、予め、上記式(8)で表される重回帰式を記憶しており、この重回帰式と肌理パラメータ演算値Sa1、PSm1、Str1とから、被験者の肌理の状態を表す目視スコア理論値を算出することができる。
20代から50代の男女32名(女性25名、男性7名、女性の平均年齢38.2才、男性の平均年齢43.6才)について、メイクを落とした状態で、右目尻から約2cm下の頬骨部分に2.5cm×2.5cm四方内に印をつけ、これらの範囲内で拡大画像の撮像を行った。撮像条件は下記の通りである。
撮像装置 :モリテックス社製i−SCOPE
画像処理装置 :東芝製パーソナルコンピュータ dynabook R73
演算装置 :画像処理装置と同一機材を使用
撮像ソフト :アイスコープ ビューワー(Ver3.0)
解像度 :640×480
画像の保存形式:ビットマップ
PSm’:常法によりノイズ除去を行った後、最大値の1/10の値を正のしきい値、最小値の1/10の値を負のしきい値とし、画面内に縦8本、横6本のサンプリングラインを等間隔にとり、サンプリングライン上でスキャンして、負のしきい値以下の値になる点から次に負のしきい値以下になる点までの距離を求めた。縦ごと、横ごとにこの値を平均し、最後に縦と横の値の平均をPSm’とした。
Str’:画像中心部の120×120画素の領域を切り出し、この領域から計算した自己相関関数(ACF)の最大値の0.3倍をしきい値として、長軸半径と短軸半径を求め、この比(短軸半径/長軸半径)をStr’とした。
式(9): 目視スコア理論値=−38.649×Sa’―0.287×PSm’+2.884×Str’+19.460
実施例1と同様の条件で、34名(20代から50代の女性、平均年齢27.3才)について、拡大画像を撮像し、この拡大画像から肌理の目視スコア実測値を求めた。また、予め上記式(9)で表される重回帰式を記憶させた画像解析装置を用いて、拡大画像から肌理パラメータ演算値Sa1、PSm1、Str1を算出し、この肌理パラメータ演算値と上記式(9)で表される重回帰式とから目視スコア理論値を算出した。
2 撮像装置
3 画像解析装置
Claims (2)
- (1)複数者の肌について拡大画像を撮像し、
(1A)前記拡大画像から肌理についての目視スコアを作成する工程
(1B)前記拡大画像をモノクロ画像に変換する工程
(1C)前記モノクロ画像の各画素(x,y)における濃淡を表す数値Z(x,y)から、それぞれ下記式(1)〜(3)で表される肌理パラメータSa’、PSm’、Str’を算出する工程
A:積分範囲の面積
XSi:測定面上にサンプリングライン(直線)を引き、Z(x,y)が
正から負になる点の間の距離を順にXS1・・・XSmとする。
mはZ(x,y)が正から負になる点の数から1を引いた数である。
ここで、分子は自己相関関数がSに減衰する最小距離、分母は自己相関関数がSに減衰する最大距離である。ただし、自己相関関数(ACF)は、下記式(4)である。
(2)前記目視スコアを目的変数、前記肌理パラメータSa’、PSm’、Str’を説明変数とする重回帰式を求める工程
(3)被験者の肌の拡大画像から前記(1B)、(1C)と同様にして算出した肌理パラメータ演算値Sa1、PSm1、Str1と前記重回帰式より、前記被験者の肌理スコア理論値を評価する肌理評価工程
を有することを特徴とする肌理評価方法。 - 撮像装置と画像解析装置とを有し、
前記撮像装置は、被験者の肌の拡大画像を撮像し、
前記画像解析装置は、肌理の目視スコアを目的変数、肌理パラメータSa’、PSm’、Str’を説明変数とする重回帰式を記憶しており、
前記画像解析装置は、前記拡大画像をモノクロ画像に変換し、前記モノクロ画像の各画素(x,y)における濃淡を表す数値Z(x,y)から、下記式(5)〜(7)で表され、それぞれ前記Sa’、前記PSm’、前記Str’に相当する肌理パラメータ演算値Sa1、PSm1、Str1を算出し、前記重回帰式と前記肌理パラメータ演算値Sa1、PSm1、Str1とから、被験者の肌理の目視スコア理論値を算出することを特徴とする肌理評価システム。
A:積分範囲の面積
XSi:測定面上にサンプリングライン(直線)を引き、Z(x,y)が
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