JP2018060532A

JP2018060532A - 皮膚評価方法

Info

Publication number: JP2018060532A
Application number: JP2017180765A
Authority: JP
Inventors: 雅則濱口; Masanori Hamaguchi; 服部　文弘; Fumihiro Hattori; 文弘服部; 道廣服部; Michihiro Hattori
Original assignee: Mikimoto Pharmaceutical Co Ltd
Current assignee: Mikimoto Pharmaceutical Co Ltd
Priority date: 2016-10-06
Filing date: 2017-09-21
Publication date: 2018-04-12
Anticipated expiration: 2037-09-21
Also published as: JP7083478B2

Abstract

【課題】簡単な機器や汎用性のあるソフトウエアで、シミ、毛穴等多くの要素を含む皮膚の色ムラの評価を迅速かつ正確に行うことができる皮膚評価方法を提供する。【解決手段】皮膚の画像ファイルのある画素とそれに隣接する８つの画素に対する３次元空間の直交座標系で表される色空間での移動ベクトルの平均値（平均移動ベクトル）を、いくつかの画素から算出し、その平均値（平均移動ベクトルの平均値）を指標として評価する。【選択図】図３

Description

本発明は、正確にまた容易に皮膚の色ムラの評価方法に関する。

皮膚の色ムラの評価方法はすでにいくつかの方法が知られている。例えば、肌の見た目年齢を評価するために、皮膚表面の２５×２０mmを１００グリッドに分割し、それぞれのグリットの中心点のＲＧＢ値の標準偏差より求められる値（色ムラ度）を指標とする皮膚の色ムラの評価方法が知られている。（非特許文献１）
しかしながら、シミ、毛穴等の情報は得られない。
また、肌画像より周波数解析より得られた色ムラ指数より肌のくすみ評価を行うことが行われている。（特許文献１）
いずれもデータの標準偏差や変動係数を用いて色ムラとしているが、正確に色ムラを表現できていない。

特開2014-213065

田中清隆，若松香苗：肌の色ムラ評価方法の開発．フレグランスジャーナル．2010年6月,第38巻,第6号 P88-89，1989

簡単な機器や汎用性のあるソフトウエアで、シミ、毛穴等多くの要素を含む皮膚の色ムラの評価を迅速かつ正確に行うことができる評価方法を得ることにある。

本発明者らは鋭意検討した結果、デジタルカメラ等で皮膚の画像を3次元空間の直交座標系で表されるデジタルデータで得るか、得た画像を次元空間の直交座標系で表されるデジタルデータ変換して情報を得、画素とそれに隣接する８つの画素に対す移動ベクトルを計算し、平均値（平均移動ベクトル）を算出する。
なお、移動ベクトルは以下の式より算出する。

移動ベクトル＝２色間の距離（β）×２色間の平均角度（Θ)

２色間の距離（β）は以下の数式１により計算される。
２色間の平均角度（θ)は以下の数式２により計算される。
なお、ここでのＸ、Ｙ、ＺはＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸という意味であり、ＸＹＺ表色系を指しているわけではない。
３次元空間の直交座標系で表される色空間の座標は様々なものがあるが、本発明に用いる３次元空間の直交座標系で表される色空間の座標にはＲＧＢやＬａｂ等が適当である。
幾つかの画素に対して平均移動ベクトルを出し、その平均値を色ムラの指標とした。
なお、皮膚の表面画像は、皮膚１cm当り１０〜３００ピクセルになるように画像を得るか、皮膚１cm当り３００ピクセル以上の画像を得たのち、解像度を下げて必要な解像度を得る。

この画像を基に各画素に対する平均移動ベクトルを算出し、平均移動ベクトルの分布をみることによって、皮膚の色ムラが明確化される。

算出に必要な画素数は皮膚１cm当たり５００を越える画素で算出しても精度がさらに向上するわけではないのであまり意味がない。
以上の処理は、公に利用可能なソフトウェア「ＩｍａｇｅＪ」（http://rsb.info.nih.gov/ij/)やフリーソフトである「Ｒ」（http://cran.r-project.org/)を使用して実施することができ、解析マクロ等を組むことによって、自動的に実施することができる。
なお、画像をファイルにする場合は非圧縮の保存形式が好ましく例えばビットマップやＴＩＦＦ形式で扱う方がよい。
また、皮膚の撮影方法は、通常の方法でよいがより精度を高めるために光の強度や撮影距離等を一定にする。

以下に実施例を挙げて説明する

顔面のシミの目立つ人、毛穴の目立つ人、シミと毛穴の目立つ人、シミや毛穴が目立たない人の目尻２cm下の２cm×２cm四方に印を付けた後、VISIA（Canfield Scientific, Inc.）で撮影後、bmp形式で出力し、目尻より２cm下の２cm×２cm四方部分を切出し、Tiff形式で保存した。
その後、Adobe Photoshop7.0でsRGB形式に再保存したものを解析に供した。
ソフト「Ｒ」を用い、皮膚１cm当たりのピクセル数を２６２で、平均移動ベクトルを求めた。その後、平均移動ベクトルを８ｂｉｔグレースケール画像に再変換し、状態を確認した。
また、平均移動ベクトルの平均値も求めた。
その結果を図１〜４に示す。

平均移動ベクトルを求めることによって、シミの目立つ肌、毛穴の目立つ肌、シミも毛穴も目立つ肌、、シミも毛穴も目立たない肌、それぞれ特徴的な画像が認められ平均移動ベクトルの平均値も画像の状態に応じて変化することが認められた。

実施例１の結果を示す。シミが目立つ皮膚の人の結果で、上から表面画像、平均移動ベクトルの値を画像化したもの、平均移動ベクトルの平均値を３例示した。実施例１の結果を示す。毛穴が目立つ皮膚の人の結果で、上から表面画像、平均移動ベクトルの値を画像化したもの、平均移動ベクトルの平均値を３例示した。実施例１の結果を示す。シミと毛穴が目立つ皮膚の人の結果で、上から表面画像、平均移動ベクトルの値を画像化したもの、平均移動ベクトルの平均値を３例示した。実施例１の結果を示す。シミと毛穴が目立たない皮膚の人の結果で、上から表面画像、平均移動ベクトルの値を画像化したもの、平均移動ベクトルの平均値を３例示した。

Claims

皮膚の画像ファイルのある画素とそれに隣接する８つの画素に対する３次元空間の直交座標系で表される色空間での移動ベクトルの平均値（平均移動ベクトル）を、いくつかの画素から算出し、その平均値（平均移動ベクトルの平均値）を指標とする皮膚の色ムラの評価方法。
３次元空間の直交座標系で表される色空間の座標がＬａｂであることを特徴とする請求項１の皮膚の色ムラの評価方法。