JP3236362B2 - 皮膚表面に関する画像からの３次元形状の復元に基づく皮膚表面形状の特徴抽出装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、皮膚表面の微細な形状
を抽出して、皮膚の性状、肌質、それらの加齢による変
化を判定するための指標となる特徴情報を抽出する装置
に関する。

【０００２】

【従来の技術】皮膚表面には、皮溝と呼ばれる多数の細
い溝、皮溝によって区画分けされる皮丘と呼ばれる小
丘、皮溝の交差部分に存在する毛孔などが存在し、それ
らは皮膚の代謝等の生理的な影響を受けて変化する。

【０００３】従って、皮膚表面形状からの特徴抽出は、
皮膚の性状、肌質、それらの加齢による変化を判定する
ための指標となり、その指標は、皮膚の治療、診断、美
容衛生などの分野において有用な情報を提供する。

【０００４】皮膚表面形状の特徴抽出の第１の従来例と
して、皮膚表面をシリコンラバーなどによって型取りし
て皮膚表面レプリカ（ネガティブレプリカ）を作成し、
それを人間が光学顕微鏡で観察する方法がある。

【０００５】皮膚表面形状の特徴抽出の第２の従来例と
して、皮膚表面レプリカを表面粗さ計を用いて触針によ
り走査し、その結果得られた起伏値信号から起伏のピー
クの高さや数、ピーク面積などを求めて、皮膚表面レプ
リカ面の凹凸の程度を判定する方法がある。

【０００６】皮膚表面形状の特徴抽出の第３の従来例と
して次のような方法がある。即ち、まず、皮膚表面又は
皮膚表面レプリカ面を複数方向例えば３方向から照明す
る。次に、各照明毎に面を光学顕微鏡を介してテレビカ
メラで撮像し、その撮像信号をディジタル画像データに
変換することによって、各照明画像についてその画像を
構成する各画素毎の明度値を求める。そして、そのよう
にして得られた明度データに対して、ディジタル画像処
理を施すことにより、幾何学的な特徴パラメータを抽出
し、それを皮膚表面形状の特徴情報とする。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】しかし、前述した第１
の従来例では、皮膚表面形状の特徴の評価が目視の所見
による主観的な評価であるため、評価が定量性に欠け、
評価に熟練を要するという問題点を有している。

【０００８】また、前述した第２の従来例では、観察す
ることのできる領域が局所にかたよってしまい面の全体
の特徴を抽出するには必ずしも十分でなく、更に、特別
な計測装置も必要になってしまうという問題点を有して
いる。

【０００９】更に、前述した第３の従来例では、面の全
体的な特徴を定量的な特徴パラメータとして抽出するこ
とができるが、その特徴パラメータは明度値の分布のみ
に基づいて抽出されるため、例えば皮溝の深さに関する
情報は明度分布から間接的に推定するしかない。

【００１０】従って、皮溝の幅や方向性と皮溝の深さと
の関係、又は皮溝の交点が本当に毛孔に対応しているか
否かなどの判定結果を詳細に求めることは難しく、皮膚
表面形状の特徴を必ずしも正確に抽出できないという問
題点を有している。

【００１１】本発明は、皮膚表面の３次元の形状を復元
することを可能にし、それによってより正確な皮膚表面
形状の特徴を抽出可能とすることを目的とする。

【００１２】

【課題を解決するための手段】本発明は、まず、皮膚表
面又は皮膚表面レプリカなどの皮膚表面形状を照明する
照明手段を有する。

【００１３】次に、皮膚表面又は皮膚表面レプリカなど
の皮膚表面形状を撮像し、その皮膚表面形状の各平面位
置に対応する各画素位置の明度値を表すディジタル画像
データを出力する拡大光学系、ＣＣＤカメラ、及びＡ／
Ｄ変換器などから構成される撮像手段を有する。

【００１４】次に、照明手段による複数の光源方向から
の照明に対応して撮像手段からそれぞれ得られる複数枚
のディジタル画像データを記憶するＲＡＭ又はディスク
記憶装置などの画像データ記憶手段を有する。

【００１５】更に、複数の光源の各照射方向を示す単位
ベクトルである各光源方向ベクトルと複数枚のディジタ
ル画像データから得られる各明度値に基づいて、各明度
値が各光源方向ベクトルと各画素位置における微小領域
の表面に直交する単位ベクトルである表面法線ベクトル
の内積に各画素位置における比例係数を乗じて得られる
という方程式を解いて各画素位置における表面法線ベク
トルを算出することにより、表面法線ベクトルの方向に
対応する各画素位置における皮膚表面形状の勾配（グラ
ディエント）を抽出する、例えば所定の制御プログラム
により動作するマイクロプロセッサなどで構成される勾
配抽出手段を有する。この勾配抽出手段は、例えば、各
画素位置毎に、複数の光源の各光源方向ベクトルと複数
枚のディジタル画像データから得られる現在の画素位置
に対応する各明度値に基づき上記方程式を解いて各画素
位置における表面法線ベクトルを算出することにより、
表面法線ベクトルの方向に対応する各画素位置における
皮膚表面形状の勾配を推定し、その後、隣接する画素位
置間で推定された勾配が最も滑らかになるという条件
と、皮膚表面形状を実際に撮像して得られる複数の光源
方向に対応する複数の明度値と推定された勾配に基づい
て計算される複数の光源方向に対応する複数の反射強度
との各画素位置毎の誤差が最小となるという条件の下
で、各画素位置毎に推定された勾配を修正し、その結果
得られる勾配を出力する。

【００１６】そして、勾配抽出手段により抽出された各
画素位置毎における皮膚表面形状の勾配がその勾配を各
画素位置間で積分して得られる皮膚表面の３次元形状に
対応していることを利用して、各画素位置毎における皮
膚表面形状の勾配を判定又は集計することにより、皮膚
表面形状に関する特徴情報を抽出する上記マイクロプロ
セッサなどで構成される特徴情報抽出手段を有する。

【００１７】特徴情報抽出手段は、より具体的には、勾
配抽出手段により抽出された各画素位置毎における皮膚
表面形状の勾配に基づいて、皮膚表面形状の１つである
皮溝の形状に関する特徴情報と、皮膚表面形状の１つで
ある皮溝の交点領域の形状に関する特徴情報のうち、少
なくとも１つ以上を抽出する。

【００１８】皮溝の形状に関する特徴情報とは、皮溝の
形状の領域に関する特徴情報、皮溝の形状の面積に関す
る特徴情報、皮溝の形状の方向に関する特徴情報、皮溝
の形状の深さに関する特徴情報、皮溝の形状の幅に関す
る特徴情報、皮溝の形状の長さに関する特徴情報、又は
皮溝の形状の数に関する特徴情報などである。

【００１９】皮溝の交点領域の形状に関する特徴情報と
は、皮溝の交点領域の形状の領域に関する特徴情報、皮
溝の交点領域の形状における毛孔の存在する割合に関す
る特徴情報、皮溝の交点領域の形状における毛孔の深さ
に関する特徴情報、皮溝の交点領域の形状における毛孔
の大きさに関する特徴情報などである。

【００２０】そして、特徴情報抽出手段は、勾配抽出手
段により抽出された各画素位置毎における皮膚表面形状
の勾配、その勾配の強度、その勾配の方向、又はその勾
配の変化の程度の少なくとも１つ以上の情報に基づい
て、特徴情報を抽出する。

【００２１】

【作用】皮膚表面形状の３次元形状を各画素位置での勾
配を介して抽出できるため、皮溝の形状の領域、面積、
方向、深さ、幅、長さ、又は数に関する特徴情報、或い
は、皮溝の交点領域の形状の領域、そこでの毛孔の存在
する割合、毛孔の深さ、又は大きさに関する特徴情報な
どを詳細に評価することができる。

【００２２】

【実施例】以下、図面を参照しながら本発明の実施例に
つき詳細に説明する。 ＜皮膚表面形状の特徴抽出装置の構成＞図１は、本発明
による皮膚表面形状の特徴抽出装置の構成図である。

【００２３】まず、レプリカ面１は、皮膚表面をシリコ
ンラバーなどによって型取りして皮膚表面レプリカ（ネ
ガティブレプリカ）の表面部分である。第１光源２Ａ、
第２光源２Ｂ、及び第３光源２Ｃは、レプリカ面１を選
択的に照明し、仰角は例えば３０度、照明方位は例えば
相互に１２０度ずつずらされている。

【００２４】スイッチ６は、バス７を介してＣＰＵ８に
よって制御され、第１光源２Ａ、第２光源２Ｂ、及び第
３光源２Ｃを順次選択的に点灯させる。拡大光学系３
は、低倍率顕微鏡又は接写レンズによって構成され、所
定の倍率のレプリカ面画像が得られるように構成され
る。

【００２５】撮像装置４は、例えばＣＣＤ撮像素子であ
り、拡大光学系３を介して得られたレプリカ面画像を走
査し、各画素位置の明度に従って振幅が変化するアナロ
グ電気信号を発生する。

【００２６】Ａ／Ｄ変換器５は、撮像装置４から発生さ
れたアナログ電気信号をディジタル画像データに変換す
る。メモリ９は、主記憶装置である半導体メモリを含
み、画像データの記憶量に応じて補助記憶装置であるハ
ードディスク装置又は光磁気ディスク装置などを含むよ
うに構成することもできる。

【００２７】ＣＰＵ８は、ＲＯＭ９に記憶された制御プ
ログラムに従って装置全体を制御する例えばマイクロプ
ロセッサであり、まず、バス７を介してスイッチ６を制
御することによって、レプリカ面１を第１光源２Ａ、第
２光源２Ｂ、及び第３光源２Ｃによって順次照明させ、
各照明動作に対応してＡ／Ｄ変換器５から得られる３枚
のディジタル画像データを、バス７を介してメモリ９に
順次取り込む。

【００２８】次に、ＣＰＵ８は、メモリ９に取り込んだ
３枚のディジタル画像データの各画素の明度値から、レ
プリカ面画像の各画素位置におけるレプリカ面１のグラ
ディエント（勾配）を計算し、その計算結果をメモリ９
に格納する。

【００２９】続いて、ＣＰＵ８は、メモリ９に得られた
上述のグラディエントに基づいて、皮膚表面の３次元形
状に関する種々の特徴パラメータを抽出し、その特徴パ
ラメータをメモリ９に記憶すると共に、プリンタ１２又
はＣＲＴディスプレイ１２などに出力する。

【００３０】また、ユーザは、キーボード１０からＣＰ
Ｕ８に対して各種指示を行うことができる。 ＜３次元形状復元の原理＞本発明では、レプリカ面１の
各位置でのグラディエント（勾配）を得ることにより、
レプリカ面１の各位置における深さ情報を得ること、即
ち、レプリカ面１の３次元形状を復元することを可能と
している。

【００３１】そこで、上述の構成を有する皮膚表面形状
の特徴抽出装置の具体的動作について説明する前に、３
次元形状復元の原理について説明する。撮像方向の決定 今、レプリカ面１に関して、図２に示されるように３次
元のｘｙｚ座標を定義し、レプリカ面１上の任意の微小
領域において、当該微小領域に垂直な方向を有する単位
ベクトルを表面法線ベクトルｎ（下線は、それが付され
た記号がベクトル量であることを示す。以下同じ。）、
当該微小領域から１つの光源に向かう方向を有する単位
ベクトルを光源方向ベクトルｎ_s 、当該微小領域からそ
れを撮像するカメラの焦点に向かう方向を有する単位ベ
クトルを撮像方向ベクトルｎ₀ とする。また光源方向ベ
クトルｎ_s と表面法線ベクトルｎのなす角を入射角ｉ、
撮像方向ベクトルｎ₀ と表面法線ベクトルｎのなす角を
反射角ｅ、撮像方向ベクトルｎ₀ と光源方向ベクトルｎ
_s のなす角を位相角ｇとする。

【００３２】なお、本実施例ではレプリカ面１はネガテ
ィブレプリカ面であるため、例えば皮溝は図面の上方向
に盛り上がる形状として表され、皮溝の深さ方向は−ｚ
方向となる。

【００３３】今、レプリカ面１が理想的な乱反射面（ラ
ンバート面と呼ばれる）であると仮定する。皮膚表面レ
プリカは、皮膚表面をシリコンラバーによって型取りし
たものであるため、レプリカ面１はランバート面として
の特性を十分に備えていると仮定できる。

【００３４】この場合、レプリカ面１上の任意の微小領
域における光の反射強度は、光源からの入射光（一様
光）の入射角ｉの余弦 cosｉにのみ比例する。即ち、ラ
ンバート面と仮定できるレプリカ面１上の任意の微小領
域は、当該微小領域がどの反射角ｅで撮像されても同じ
明るさに撮像される。これは、レプリカ面１で単位面積
あたりに反射される光量は、反射角ｅの余弦値に比例し
て減少するが、ある任意の立体角内で撮像される当該微
小領域の表面積は反射角ｅの余弦値に反比例して増加す
るため、結果的に、撮像される当該微小領域の明るさは
撮像方向を示す反射角ｅによらず一定となるからであ
る。

【００３５】従って、ランバート面と仮定できるレプリ
カ面１の各点を撮像する場合には、各点に対する反射角
ｅは考慮する必要はなく、図１の拡大光学系３の光軸
は、例えばレプリカ面１が置かれている面に対しほぼ直
交する方向に定めればよい。グラディエントと表面法線ベクトルとの関係 レプリカ面１の３次元形状を復元するためには、レプリ
カ面１を撮像して得たレプリカ面画像の各画素位置での
レプリカ面１のグラディエント（勾配）を求めることが
できればよい。各画素位置におけるグラディエントを求
めることができれば、それらを一定の方向に積分するこ
とによって、レプリカ面１の３次元形状を復元できるか
らである。

【００３６】今、図２で定義されるｘｙｚ座標中のレプ
リカ面１を次式で表す。

【００３７】

【数１】

【００３８】この数式で表わされるレプリカ面１のグラ
ディエントは、各要素が次式で示されるベクトル（ｐ，
ｑ）によって表すことができる。

【００３９】

【数２】

【００４０】ここで、図２に示されるｘｙｚ座標中のレ
プリカ面１上の任意の微小領域は、次式で示される平面
で近似することができる。

【００４１】

【数３】

【００４２】数式２と数式３から、当該微小領域におけ
るグラディエントの要素ｐ，ｑは、次式で表すことがで
きる。

【００４３】

【数４】

【００４４】従って、数式３と数式４より、当該微小領
域の平面は次式で表わされる。

【００４５】

【数５】

【００４６】今、所定の点(0,0,K) は、数式５の方程式
を満足するため、この点は当該微小領域の平面上の点で
ある。そして、この点から当該微小領域の平面上の任意
の点(x,y,z) へのベクトル(x,y,z-k) は、当該微小領域
の表面法線ベクトルｎと直交するため、これらのベクト
ルの内積は０である。

【００４７】ここで、図２では、表面法線ベクトルｎは
−ｚ方向に向かうベクトルであるため、次式で表すこと
ができる。

【００４８】

【数６】

【００４９】但し、ｎ₃ ＞０である。数式６で示される
表面法線ベクトルｎと微小領域上のベクトル(x,y,z-k)
の内積が０であることより、次式が成立する。

【００５０】

【数７】

【００５１】数式５と数式７より、次式が成立する。

【００５２】

【数８】

【００５３】従って、数式８の関係より、レプリカ面１
上の各微小領域での表面法線ベクトルｎ＝（ｎ₁ ，
ｎ₂ ，−ｎ₃ ）を求めることができれば、当該微小領域
でのグラディエント（ｐ，ｑ）を求めることができる。

【００５４】ここで、レプリカ面１上の各微小領域をレ
プリカ面画像の各画素位置(x,y) に対応させ、その位置
でのグラディエントを（ｐ(x,y) ，ｑ(x,y) ）とし、ま
た、数式６より、表面法線ベクトルを次式で表す。

【００５５】

【数９】

【００５６】但し、表面法線ベクトルｎは単位ベクトル
であるから、次式が成立する。

【００５７】

【数１０】

【００５８】数式８、数式９、及び数式１０より、次式
が成立する。

【００５９】

【数１１】

【００６０】従って、数式１１の関係より、レプリカ面
画像の各画素位置(x,y) での表面法線ベクトルｎ(x,y)
を求めることができるならば、その位置でのグラディエ
ント（ｐ(x,y) ，ｑ(x,y) ）を求めることができる。そ
して、各画素位置におけるグラディエントを一定の画素
方向に積分すれば、各画素位置毎にｚ座標の値を推定す
ることができ、レプリカ面１の３次元形状を復元でき
る。各画素位置での表面法線ベクトルの推定 前述のように、レプリカ面１をランバート面と仮定する
と、レプリカ面１上の任意の微小領域における光の反射
強度は、光源からの入射光（一様光）の入射角ｉの余弦
cosｉにのみ比例する。レプリカ面画像上でも同じ関係
が成立し、各画素(x,y) における光の反射強度Ｒ(x,y)
は、光源からの入射光の入射角ｉ(x,y)の余弦 cosｉ(x,
y) にのみ比例し、従って、次式が成立する。

【００６１】

【数１２】

【００６２】但し、ｒ₀ (x,y) は、画素位置(x,y) に対
応するレプリカ面１における反射率である。今、１つの
光源方向ベクトルｎ_s （画素位置(x,y) には依存しな
い）が決定されれば、図２に示される関係より、次式が
成立する。

【００６３】

【数１３】

【００６４】従って、数式１２と数式１３より、次式が
成立する。

【００６５】

【数１４】

【００６６】ここで、レプリカ面１を実際に撮像して得
られる各画素位置(x,y) での明度値をＩ(x,y) とすれ
ば、次の方程式が成立する。

【００６７】

【数１５】

【００６８】但し、ｃ(x,y) は、画素位置(x,y) での正
規化定数である。よって、数式１４と数式１５より、次
の方程式が成立する。

【００６９】

【数１６】

【００７０】

【数１７】

【００７１】数式１６において、α(x,y) と表面法線ベ
クトルｎ(x,y) が未知数であり、数式９と数式１０よ
り、ｎ(x,y) は２つの未知数ｎ₁ (x,y) とｎ₂ (x,y) を
含む。従って、数式１６は３つの未知数を含み、これら
の未知数を決定するためには、３個の方程式が必要であ
る。

【００７２】そこで、図１に示されるように、３つの方
向に配置された第１光源２Ａ、第２光源２Ｂ、及び第３
光源２Ｃでレプリカ面１を別々に照明し、各光源からの
照明に対応してレプリカ面１を実際に撮像して得られる
各画素位置(x,y) での３つの明度値と、上記３つの光源
の光源方向ベクトルとについて、数式１６の方程式を解
くことによって、係数α(x,y) 及び表面法線ベクトルｎ
(x,y) を決定することができる。

【００７３】まず、３つの光源方向ベクトルｎ_s1 、
ｎ_s2 、及びｎ_s3 は、それぞれ−ｚ方向に向かう単位ベク
トルであるため、数式６、数式１０と同様の考えによ
り、次式の行列Ｎで表すことができる。

【００７４】

【数１８】

【００７５】また、各画素位置(x,y) における３つの明
度値Ｉ₁ (x,y) 、Ｉ₂ (x,y) 、及びＩ₃ (x,y) を次式の
転置ベクトルＩ(x,y) で表す。

【００７６】

【数１９】

【００７７】但し、数式１９の右辺の括弧の右肩のＴ
は、転置を示す。数式１６、数式１８、及び数式１９よ
り、次式が成立する。

【００７８】

【数２０】

【００７９】３つの光源方向ベクトルｎ_s1 、ｎ_s2 、及び
ｎ_s3 が同一平面上になければ、数式１８で示される行列
Ｎの逆行列Ｎ^-1が存在する。そこで、まず、表面法線ベ
クトルｎ(x,y) が単位ベクトルであることと、数式１８
及び数式１９を用いて、係数α(x,y) を、次式により求
めることができる。

【００８０】

【数２１】

【００８１】更に、数式２１で求まった係数α(x,y) 、
数式９、数式１０、数式１８、及び数式１９を用いて、
表面法線ベクトルｎ(x,y) を、次式により求めることが
できる。

【００８２】

【数２２】

【００８３】各画素位置でのグラディエントの推定 数式２２で各画素位置(x,y) での表面法線ベクトルｎ
(x,y) が求まったら、数式１１により、各画素位置(x,
y) でのグラディエント（ｐ(x,y) ，ｑ(x,y) ）を求め
ることができる。緩和法によるグラディエントの修正 上述の原理に基づいて推定されたグラディエント（ｐ
(x,y) ，ｑ(x,y) ）は、３つの光源からの照明に対応し
てレプリカ面１を実際に撮像して得られるレプリカ面画
像の各画素位置(x,y) での３つの明度値から推定された
値であるため、多くの誤差を含んでいる。各画素位置
(x,y) での誤差Ｅ(x,y) は、次式のように定義すること
ができる。

【００８４】

【数２３】

【００８５】数式２３において、まず、ｓ_e (x,y) は、
画素位置(x,y) におけるレプリカ面１の滑らかさの誤差
を示しており、次式で定義される。

【００８６】

【数２４】

【００８７】ここで、ｐx(x,y)はグラディエントｐ(x,
y) のｘ座標方向の１次偏微分であり、ｐx(x,y)² はグ
ラディエントｐ(x,y) のｘ座標方向の２乗誤差を示す。
この値が小さければグラディエントｐ(x,y) がｘ座標方
向に滑らかであることを示している。同様に、ｐy(x,y)
とｐy(x,y)² はグラディエントｐ(x,y) のｙ座標方向の
１次偏微分と２乗誤差を示し、ｑx(x,y)とｑx(x,y)² は
グラディエントｑ(x,y) のｘ座標方向の１次偏微分と２
乗誤差を示し、ｑy(x,y)とｑy(x,y)² はグラディエント
ｑ(x,y) のｙ座標方向の１次偏微分と２乗誤差を示す。

【００８８】皮膚表面に対応するレプリカ面１は局所的
には滑らかであるというヒューリスティックな要請があ
るために、結局、数式２３における誤差ｓ_e (x,y) が小
さければ、画素位置(x,y) においてレプリカ面１は滑ら
かであるという条件を満足することになる。

【００８９】次に、数式２３において、ｒ_e (x,y) は、
画素位置(x,y) において、レプリカ面１を実際に撮像し
て得られる３つの光源方向に対応する３つの明度値と、
推定により得られたグラディエント（ｐ(x,y) ，ｑ(x,
y) ）に基づいて計算される３つの光源方向に対応する
３つの正規化された光の反射強度との２乗誤差の線形結
合を示しており、数式１５の方程式に基づけば、次式で
定義される。

【００９０】

【数２５】

【００９１】ここで、Ｉ₁ (x,y) 、Ｉ₂ (x,y) 、及びＩ
₃ (x,y) は、画素位置(x,y) においてレプリカ面１を実
際に撮像して得られる３つの光源方向に対応する３つの
明度値であり（数式１９参照）、また、ｃ(x,y) Ｒ
₁ (x,y) 、ｃ(x,y) Ｒ₂ (x,y) 、及びｃ(x,y) Ｒ₃ (x,
y) は、画素位置(x,y) において数式２１により推定さ
れる係数α(x,y) と数式２２により推定されるグラディ
エント（ｐ(x,y) ，ｑ(x,y) ）に基づいて計算される３
つの光源方向に対応する３つの正規化された光の反射強
度である。また、λ₁ 、λ₂ 、及びλ₃ は、それぞれが
乗算される各光源方向の２乗誤差項の誤差Ｅ(x,y) に対
する寄与率を定める定数であり、それぞれ経験的に定め
られる。

【００９２】数式２３での誤差ｒ_e (x,y) が十分に小さ
いならば、前述した数式１５で示される反射率に関する
方程式が成立することになり、グラディエント（ｐ(x,
y) ，ｑ(x,y) ）の推定値が正しいことになる。

【００９３】画素位置(x,y) 毎に、数式２３〜２５で定
義される誤差Ｅ(x,y) を最小にするために、誤差Ｅ(x,
y) をグラディエントｐ(x,y) で偏微分して得た式を０
とおくと、次式が得られる。

【００９４】

【数２６】

【００９５】数式２６の右辺第１項は、数式２４より、
次式のように計算される。

【００９６】

【数２７】

【００９７】ここで、ｐxx(x,y) は画素位置(x,y) での
グラディエントｐ(x,y) のｘ座標方向の２次偏微分、ｐ
yy(x,y) は画素位置(x,y) でのグラディエントｐ(x,y)
のｙ座標方向の２次偏微分であって、近似的に、それぞ
れ次式で示される。

【００９８】

【数２８】

【００９９】即ち、ｐxx(x,y) は近似的に、画素位置
(x,y) でのグラディエントｐ(x,y) と、画素位置(x,y)
にｘ方向に隣接する画素位置(x+1,y) 及び(x-1,y) での
グラディエントｐ(x+1,y) 及びｐ(x-1,y) のそれぞれと
で差分値を計算し、得られた２つの差分値の更に差分値
を計算することによって求めることができる。ｙ方向に
関するｐyy(x,y) についても同様に求めることができ
る。

【０１００】数式２７と数式２８より、次式が得られ
る。

【０１０１】

【数２９】

【０１０２】但し、ｐav(x,y) は、次式で表されるよう
に、画素位置(x,y) の上下左右に隣接する４つの画素位
置でのグラディエントの平均値である。

【０１０３】

【数３０】

【０１０４】一方、前述した数式２６の右辺第２項は、
数式２５より、次式のように計算される。

【０１０５】

【数３１】

【０１０６】数式２６、数式２９、及び数式３１より、
次の方程式が成立する。

【０１０７】

【数３２】

【０１０８】従って、グラディエントｐ(x,y) は、次式
によって修正される。

【０１０９】

【数３３】

【０１１０】数式３３で、ｐav(x,y) は、数式３０で表
されるように、画素位置(x,y) の上下左右に隣接する４
つの画素位置でのグラディエントの平均値として計算す
ることができる。

【０１１１】次に、数式３３で、定数λ₁ 、λ₂ 、及び
λ₃ は、前述したように、経験的に定められる。また、
数式３３で、Ｉ₁ (x,y) 、Ｉ₂ (x,y) 、及びＩ₃ (x,y)
は、前述したように、画素位置(x,y) においてレプリカ
面１を、図１の第１光源２Ａ、第２光源２Ｂ、及び第３
光源２Ｃの３つの光源によって実際に撮像して得られる
３つの光源方向に対応する３つの明度値である。

【０１１２】更に、数式３３において、ｃ(x,y) Ｒ
₁ (x,y) は、数式１４と数式１７、更に数式１８、数式
９、及び数式１０より、次式によって表される。

【０１１３】

【数３４】

【０１１４】ここで、数式１１より、次式が成立する。

【０１１５】

【数３５】

【０１１６】数式３５を数式１１に代入することによ
り、次式が得られる。

【０１１７】

【数３６】

【０１１８】数式３４と数式３６より、数式３３におけ
る項ｃ(x,y) Ｒ₁ (x,y) は、光源方向ベクトルｎ_s1 の要
素ｎ_s11 、ｎ_s12 と、画素位置(x,y) における係数α
(x,y) 及びグラディエント（ｐ(x,y) ，ｑ(x,y) ）を用
いて、次式により計算できる。

【０１１９】

【数３７】

【０１２０】

【数３８】

【０１２１】

【数３９】

【０１２２】数式３７と全く同様にして、数式３３にお
ける項ｃ(x,y) Ｒ₂ (x,y) は、光源方向ベクトルｎ_s2 の
要素ｎ_s21 、ｎ_s22 と、画素位置(x,y) における係数α
(x,y)及びグラディエント（ｐ(x,y) ，ｑ(x,y) ）を用
い、次式と数式３８により計算できる。

【０１２３】

【数４０】

【０１２４】

【数４１】

【０１２５】同様に、数式３３における項ｃ(x,y) Ｒ₃
(x,y) は、光源方向ベクトルｎ_s3 の要素ｎ_s31 、ｎ_s32
と、画素位置(x,y) における係数α(x,y) 及びグラディ
エント（ｐ(x,y) ，ｑ(x,y) ）を用い、次式と数式３８
により計算できる。

【０１２６】

【数４２】

【０１２７】

【数４３】

【０１２８】更に、数式３３において、項∂｛ｃ(x,y)
Ｒ₁ (x,y) ｝／∂ｐ(x,y) 、∂｛ｃ(x,y) Ｒ₂ (x,y) ｝
／∂ｐ(x,y) 、及び∂｛ｃ(x,y) Ｒ₁ (x,y) ｝／∂ｐ
(x,y)は、それぞれ数式３７、数式４０、及び数式４２
をｐ(x,y) で偏微分することにより、次の数式４４〜４
６と、数式３８、３９、４１、及び４３によって計算で
きる。

【０１２９】

【数４４】

【０１３０】

【数４５】

【０１３１】

【数４６】

【０１３２】以上、数式３０、数式３７〜４３、及び数
式４４〜４６を用いることにより、数式３３で示される
方程式によってグラディエントｐ(x,y) を修正すること
ができる。

【０１３３】一方、数式２３〜２５で定義される誤差Ｅ
(x,y) を最小にするために、数式２６〜３６の場合と同
様に、誤差Ｅ(x,y) がグラディエントｑ(x,y) で偏微分
される。この結果、上述のグラディエントｐ(x,y) の場
合と同様に、前述した数式３７〜４３と、以下に示され
る数式４８、及び数式４９〜５１を用いることによっ
て、次の数式４７で示される方程式によってグラディエ
ントｑ(x,y) を修正することができる。

【０１３４】

【数４７】

【０１３５】

【数４８】

【０１３６】

【数４９】

【０１３７】

【数５０】

【０１３８】

【数５１】

【０１３９】上述の数式３３及び数式４７で示されるグ
ラディエントｐ(x,y) 及びｑ(x,y)の修正方程式は、右
辺のｐav(x,y) 、ｑav(x,y) 、Ｒ₁ (x,y) 、Ｒ₂ (x,y)
、及びＲ₃ (x,y) が修正済のグラディエントに基づい
て計算されている場合に成立する。ところが、各画素位
置でグラディエントが推定された直後の初期状態におい
ては、修正済のグラディエントは存在しない。

【０１４０】そこで、本発明の実施例においては、グラ
ディエントの修正に緩和法を採用する。即ち、グラディ
エントの推定値を初期値として計算されるｐav(x,y) 、
ｑav(x,y) 、Ｒ₁ (x,y) 、Ｒ₂ (x,y) 、及びＲ₃ (x,y)
に基づいて数式３３及び数式４７を計算することによ
り、各画素位置(x,y) でのグラディエント（ｐ(x,y) 、
ｑ(x,y) ）を修正し、その修正されたグラディエントか
ら計算されるｐav(x,y)、ｑav(x,y) 、Ｒ₁ (x,y) 、Ｒ
₂ (x,y) 、及びＲ₃ (x,y) に基づいて、数式３３及び数
式４７で、各画素位置(x,y) でのグラディエントｐ(x,
y) 及びｑ(x,y) を更に修正するという処理を繰り返
す。

【０１４１】この結果、各画素位置(x,y) でのグラディ
エント（ｐ(x,y) 、ｑ(x,y) ）は、徐々に妥当な値に収
束する。このとき、各繰り返しに先立って、前回修正さ
れたグラディエント（ｐ(x,y) 、ｑ(x,y) ）に基づい
て、数式２３によって各画素位置(x,y) での誤差Ｅ(x,
y) を計算し、この誤差の全画素の和が十分に小さくな
った時点で、グラディエント（ｐ(x,y) 、ｑ(x,y) ）の
値が収束したと判定すればよい。

【０１４２】なお、数式２３の誤差Ｅ(x,y) の計算にお
いて、ｓ_e (x,y) は数式２４によって計算でき、このと
き、ｐx(x,y)、ｐy(x,y)、ｑx(x,y)、及びｑy(x,y)は、
次式によって計算できる。

【０１４３】

【数５２】

【０１４４】また、数式２３の誤差Ｅ(x,y) の計算にお
いて、ｒ_e (x,y) は数式２５によって計算できる。この
とき、前述したように、Ｉ₁ (x,y) 、Ｉ₂ (x,y) 、及び
Ｉ₃(x,y) は、前述したように、画素位置(x,y) におい
てレプリカ面１を図１の第１光源２Ａ、第２光源２Ｂ、
及び第３光源２Ｃの３つの光源により実際に撮像して得
られる３つの光源方向に対応する３つの明度値であり、
λ₁ 、λ₂ 、及びλ₃はそれぞれ経験的に定められる定
数であり、ｃ(x,y) Ｒ₁ (x,y) 、ｃ(x,y) Ｒ₂(x,y) 、
及びｃ(x,y) Ｒ₃ (x,y) は、数式３７〜４３により計算
できる。 ＜本発明による皮膚表面形状の特徴抽出装置の具体的動
作＞上述の３次元形状復元の原理に基づく図１の皮膚表
面形状の特徴抽出装置の具体的動作について、以下に順
次説明する。なお、以下の動作フローチャートは、図１
のＣＰＵ８がＲＯＭ１０に記憶された制御プログラムを
実行する動作として実現される。全体動作 図３は、皮膚表面形状の特徴抽出装置の全体的な処理を
示す動作フローチャートである。

【０１４５】まず、ステップＳ３０１で、３枚のレプリ
カ面画像が入力され、メモリ９に取り込まれる。次に、
ステップＳ３０２で、メモリ９に取り込まれた３枚のデ
ィジタル画像データの各画素位置の明度値から、レプリ
カ面画像の各画素位置(x,y) でのレプリカ面１のグラデ
ィエント（ｐ(x,y) 、ｑ(x,y) ）が計算される。

【０１４６】そして、ステップＳ３０３で、上述のグラ
ディエント（ｐ(x,y) 、ｑ(x,y) ）から、皮膚表面形状
の特徴パラメータが抽出される。レプリカ面画像の入力 図４は、図３のステップＳ３０１のレプリカ面画像の入
力処理の動作フローチャートである。

【０１４７】まず、ステップＳ４０１で、ＣＰＵ８はバ
ス７を介してスイッチ６を制御し、第１光源２Ａを点灯
させる。次に、ステップＳ４０２で、Ａ／Ｄ変換器５か
ら得られるディジタル画像データを、バス７を介してメ
モリ９の第１の画像格納領域に順次取り込む。

【０１４８】次に、ステップＳ４０３で、ＣＰＵ８はバ
ス７を介してスイッチ６を制御し、第２光源２Ｂを点灯
させる。そして、ステップＳ４０４で、Ａ／Ｄ変換器５
から得られるディジタル画像データを、バス７を介して
メモリ９の第２の画像格納領域に順次取り込む。

【０１４９】更に、ステップＳ４０５で、ＣＰＵ８はバ
ス７を介してスイッチ６を制御し、第３光源２Ｃを点灯
させる。そして、ステップＳ４０６で、Ａ／Ｄ変換器５
から得られるディジタル画像データを、バス７を介して
メモリ９の第３の画像格納領域に順次取り込む。

【０１５０】以上の処理によって、メモリ９には、レプ
リカ面１上の撮像領域の各画素位置(x,y) 毎に、３つの
明度値Ｉ₁ (x,y) 、Ｉ₂ (x,y) 、及びＩ₃ (x,y) のデー
タが得られる。各画素位置でのグラディエントの計算 図５は、図３のステップＳ３０２の、レプリカ面画像の
各画素位置(x,y) でのレプリカ面１のグラディエント
（ｐ(x,y) 、ｑ(x,y) ）の計算処理の動作フローチャー
トである。

【０１５１】まず、ステップＳ５０１で、数式１８及び
数式１９を用いて数式２１を計算することにより、各画
素位置(x,y) での係数α(x,y) が推定される。なお、数
式１８で示される３つの光源方向ベクトルｎ_s1 、ｎ_s2 、
及びｎ_s3 は、第１光源２Ａ、第２光源２Ｂ、及び第３光
源２Ｃが設置された時点で決定することができ、予めメ
モリ９に記憶されている。また、数式１９で示される各
画素位置(x,y) の３つの明度値Ｉ₁ (x,y) 、Ｉ₂ (x,y)
、及びＩ₃ (x,y) は、図３のステップＳ３０３（図４
参照）の処理でメモリ９の第１〜第３の画像領域に得ら
れている。

【０１５２】次に、ステップＳ５０２で、ステップＳ５
０１で得られた各画素位置(x,y) での係数α(x,y) と、
数式９、数式１０、数式１８、及び数式１９を用いて数
式２２を計算することによって、各画素位置(x,y) での
表面法線ベクトルｎ(x,y) が推定される。

【０１５３】次に、ステップＳ５０３で、ステップＳ５
０２で求まった各画素位置(x,y) での表面法線ベクトル
ｎ(x,y) に基づいて、数式１１により、各画素位置(x,
y) でのグラディエント（ｐ(x,y) ，ｑ(x,y) ）が推定
される。

【０１５４】続いて、ステップＳ５０４〜Ｓ５０９の緩
和法の処理が実行される。まず、ステップＳ５０４で、
ステップＳ５０３で求まった各画素位置(x,y) でのグラ
ディエント（ｐ(x,y) ，ｑ(x,y) ）が、緩和法の繰り返
し演算のｐ(x,y)及びｑ(x,y) の初期値として、メモリ
９の適当な変数領域に設定される。

【０１５５】次に、ステップＳ５０５で、上述のグラデ
ィエント（ｐ(x,y) 、ｑ(x,y) ）の前回の値（初回の場
合はステップＳ５０４で設定された初期値、それ以後は
ステップＳ５０８とＳ５０９で計算された値）に基づい
て、数式２４、数式５２、数式２５、及び数式３７〜４
３を用いて数式２３を計算することにより、各画素位置
(x,y) での誤差Ｅ(x,y) が計算される。ここで、数式５
２の右辺は、各画素位置(x,y) の上下左右に隣接する４
つの画素位置でのグラディエントの前回の値に基づいて
計算される。また、数式３８の右辺は、グラディエント
（ｐ(x,y) ，ｑ(x,y) ）の前回の値に基づいて計算さ
れ、数式３９、４１、４３の右辺はグラディエント（ｐ
(x,y) 、ｑ(x,y) ）の前回の値と、予めメモリ９に記憶
されている３つの光源方向ベクトルｎ_s1 、ｎ_s2 、及びｎ
_s3 の各要素に基づいて計算され、更に、数式３７、４
０、４２の右辺は、上述の数式３８、３９、４１、及び
４３の計算結果と、ステップＳ５０１で計算された係数
α(x,y) に基づき計算される。また、数式２５で、定数
λ₁ 、λ₂ 、及びλ₃ は、前述したように経験的に定め
られて予めメモリ９に得られており、Ｉ₁ (x,y) 、Ｉ₂
(x,y) 、及びＩ₃ (x,y)は、図３のステップＳ３０３
（図４参照）の処理でメモリ９の第１〜第３の画像領域
に得られている。

【０１５６】続いて、ステップＳ５０６においては、ス
テップＳ５０５で計算された各画素位置(x,y) での誤差
Ｅ(x,y) の全画素についての総和が計算される。そし
て、ステップＳ５０７では、ステップＳ５０６で計算さ
れた誤差の総和が所定の閾値以下になったか否かが判定
される。

【０１５７】ステップＳ５０７の判定がＮＯなら、ステ
ップＳ５０８とＳ５０９で、グラディエント（ｐ(x,y)
、ｑ(x,y) ）が修正される。即ち、ステップＳ５０８
では、ステップＳ５０５における数式３７〜４３の計算
結果と、数式３０、及び数式４４〜４６を用いて数式３
３が計算されることにより、グラディエントｐ(x,y) が
修正される。ここで、数式３０の右辺は、各画素位置
(x,y) の上下左右に隣接する４つの画素位置でのグラデ
ィエントの前回値の平均値として計算される。また、数
式４４〜４６の右辺は、ステップＳ５０５で計算された
数式３８、３９、４１、及び４３の計算結果と、グラデ
ィエントｐ(x,y) の前回値と、予めメモリ９に記憶され
ている３つの光源方向ベクトルｎ_s1 、ｎ_s2 、及びｎ_s3 の
各第１要素と、ステップＳ５０１で計算された係数α
(x,y)に基づいて計算される。更に、数式３３で、定数
λ₁ 、λ₂ 、及びλ₃ は、前述したように経験的に定め
られて予めメモリ９に得られており、Ｉ₁ (x,y) 、Ｉ
₂(x,y) 、及びＩ₃ (x,y) は、図３のステップＳ３０３
（図４参照）の処理でメモリ９の第１〜第３の画像領域
に得られている。

【０１５８】また、ステップＳ５０９では、ステップＳ
５０５における数式３７〜４３の計算結果と、数式４
８、及び数式４９〜５１を用いて数式４７が計算される
ことにより、グラディエントｑ(x,y) が修正される。こ
こで、数式４８の右辺は、各画素位置(x,y) の上下左右
に隣接する４つの画素位置でのグラディエントの前回値
の平均値として計算される。また、数式４９〜５１の右
辺は、ステップＳ５０５で計算された数式３８、３９、
４１、及び４３の計算結果と、グラディエントｑ(x,y)
の前回値と、予めメモリ９に記憶されている３つの光源
方向ベクトルｎ_s1 、ｎ_s2 、及びｎ_s3 の各第２要素と、ス
テップＳ５０１で計算された係数α(x,y)に基づいて計
算される。更に、数式４７で、定数λ₁ 、λ₂ 、及びλ
₃ は、前述したように経験的に定められて予めメモリ９
に予め得られており、Ｉ₁ (x,y) 、Ｉ₂ (x,y) 、及びＩ
₃ (x,y) は、図３のステップＳ３０３（図４参照）の処
理でメモリ９の第１〜第３の画像領域に得られている。

【０１５９】その後、ステップＳ５０５、Ｓ５０６が再
び実行されて各画素位置(x,y) での誤差Ｅ(x,y) 及びそ
の誤差の全画素位置についての総和が計算され、ステッ
プＳ５０７でその誤差の総和が所定の閾値以下になって
いないと判定される間はステップＳ５０８〜Ｓ５０７の
処理が繰り返される。

【０１６０】そして、ステップＳ５０７で上述の誤差の
総和が所定の閾値以下になったと判定されると、各画素
位置(x,y) でのグラディエント（ｐ(x,y) 、ｑ(x,y) ）
は妥当な値に収束したといえるため、ステップＳ５１０
で、最終的に得られた各画素位置(x,y) でのグラディエ
ント（ｐ(x,y) 、ｑ(x,y) ）がメモリ９に格納され、こ
れにより、図３のステップＳ３０２の処理を終了する。鳥瞰図による考察 次に、図３のステップＳ３０３の皮膚表面形状の特徴パ
ラメータの抽出処理について説明する前に、上述の処理
によって得られた各画素位置(x,y) におけるグラディエ
ント（ｐ(x,y) 、ｑ(x,y) ）に基づいて復元されるレプ
リカ面１の３次元形状の例について説明する。

【０１６１】各画素位置(x,y) でのグラディエント（ｐ
(x,y) 、ｑ(x,y) ）を求めることができれば、それらを
レプリカ面画像上で一定の方向に積分することによっ
て、各画素位置(x,y) におけるｚ座標の値を求めること
ができ、レプリカ面１の３次元形状を復元することがで
きる。

【０１６２】図６は、そのようにして復元されたレプリ
カ面１の３次元形状を鳥瞰図として示した図である。こ
の図からわかるように、皮溝領域では、グラディエント
が大きく変化することにより、−ｚ方向にＶ字型に切れ
込んでいることがわかる。

【０１６３】また、皮溝と皮溝の交点付近においても、
グラディエントが大きく変化することにより、−ｚ方向
に特徴的な形状を呈することがわかる。これに対して、
皮丘領域ではグラディエントの変化が少なく、平面に近
い形状を呈する。皮膚占有率の抽出 以上の考察に基づく、図３のステップＳ３０３の皮膚表
面形状の特徴パラメータの抽出処理について、図７の動
作フローチャートに沿って説明する。

【０１６４】まず、ステップＳ７０１では、皮溝占有率
が抽出される。皮溝占有率は、皮溝領域のレプリカ面画
像全体に対する面積率で定義され、皮溝と皮溝の交点
（毛孔を含む）の領域も皮溝に含まれる。

【０１６５】ここでの処理の動作フローチャートを図８
に示す。図８において、まず、ステップＳ８０１で、各
画素位置(x,y) 毎に、図３のステップＳ３０２で計算さ
れたグラディエント（ｐ(x,y) 、ｑ(x,y) ）を用いて、
次式によりグラディエント強度が計算される。この物理
量は、各画素位置(x,y)でのレプリカ面１の傾きの強さ
を示している。

【０１６６】

【数５３】

【０１６７】次に、ステップＳ８０２で、所定の閾値以
上のグラディエント強度を有する画素位置(x,y) が抽出
され、その画素に当該画素が皮溝であることを示すラベ
ルが付与される。この結果、レプリカ面画像において皮
溝領域の画素が抽出される。なお、数式５３で用いられ
る各画素位置(x,y) でのグラディエント（ｐ(x,y) 、ｑ
(x,y) ）は、前述したように緩和法のアルゴリズムによ
って決定された値であるため、上述のような簡単な閾値
処理によって容易に皮溝領域を検出できる。

【０１６８】最後に、ステップＳ８０３で、次式により
皮溝占有率が計算され、その計算結果が、メモリ９に格
納されると共にプリンタ１１又はＣＲＴディスプレイ１
２に出力される。

【０１６９】

【数５４】

【０１７０】以上のようにして計算される皮溝占有率
は、皮溝と皮溝の交点（毛孔を含む）の領域の広さを示
す特徴パラメータとなる。一般に、人間の皮膚は、加齢
と共に、皮溝の密度が減少するため、上述のようにして
皮溝占有率を直接評価できることは重要である。皮溝方向の標準偏差及びヒストグラムの抽出 図７のステップＳ７０２では、皮溝方向の標準偏差及び
ヒストグラムが抽出される。皮溝方向は皮溝の長手方向
として定義される。

【０１７１】ここでの処理の動作フローチャートを図９
に示す。図９において、まず、ステップＳ９０１で、図
８のステップＳ８０２で求まった皮溝領域の画素(x,y)
について、次式によってグラディエント方向が計算され
る。このグラディエント方向は、例えば−π／２からπ
／２［ｒａｄ］の範囲で計算される。

【０１７２】

【数５５】

【０１７３】皮溝領域におけるグラディエント方向は、
皮溝方向に垂直な方向、即ち皮溝の幅方向を示す。従っ
て、ステップＳ９０２で、次式により上述のグラディエ
ント方向にπ／２［ｒａｄ］が加算され、その結果、皮
溝方向が抽出される。

【０１７４】

【数５６】

【０１７５】そして、ステップＳ９０３では、このよう
にして求まった各画素位置(x,y) における皮溝方向につ
いて、皮溝領域全体の標準偏差及びヒストグラムが計算
されて、その計算結果が、メモリ９に格納されると共に
プリンタ１１又はＣＲＴディスプレイ１２に出力され
る。

【０１７６】以上のようにして求まる皮溝方向の標準偏
差が小さい場合、レプリカ面画像全体において皮溝が一
定方向に流れていることを示し、標準偏差が大きい場
合、レプリカ面画像全体において皮溝が縦横に走ってい
ることを示している。また、ヒストグラムを検査するこ
とにより、皮溝方向の分布も抽出することができる。

【０１７７】一般に、人間の皮膚は、加齢と共に、皮溝
に関する放射状の均質性が失われ、皮溝が一定方向に流
れる傾向を呈するため、上述のようにして皮溝方向を直
接評価できることは重要である。皮溝底の深さの平均と標準偏差及びヒストグラムの抽出 図７のステップＳ７０３では、皮溝底の深さの平均と標
準偏差及びヒストグラムが抽出される。皮溝底の深さは
皮溝の形状を決定する最も重要なパラメータである。

【０１７８】今、図２より、レプリカ面１に関する座標
は図１０のように定義されるため、例えば皮溝領域にお
ける深さの空間１次微分であるグラディエント（ｐ(x,
y) 、ｑ(x,y) ）の符号及び深さの空間２次微分である
ラプラシアンは図面のようになる。このような性質を利
用して、図１１の動作フローチャートで示されるアルゴ
リズムにより皮溝底の画素とその深さに関する情報が抽
出される。

【０１７９】図１１において、まず、ステップＳ１１０
１で、レプリカ面画像の各画素位置(x,y) 毎にレプリカ
面１の深さの空間２次微分、即ち、ラプラシアンが計算
される。ここで、深さ値は直接には求まっていないた
め、グラディエントｐ(x,y) 及びｑ(x,y) の空間１次微
分ｐx(x,y)及びｑy(x,y)を計算し、それらの線形結合を
求めることにより、ラプラシアンを計算することができ
る。なお、ｐx(x,y)及びｑy(x,y)は、図３のステップＳ
３０２に関する図５のステップＳ５０５で数式５２によ
り計算されるため、ステップＳ５０５の計算時に次式を
同時に計算し、その計算結果をラプラシアンとしてメモ
リ９に記憶させておけばよい。

【０１８０】

【数５７】

【０１８１】次に、ステップＳ１１０２で、レプリカ面
画像全体で、ラプラシアンが所定の閾値以上の正の極大
値となる画素が探索され、それを満たす１つの画素が皮
溝底の画素候補として抽出される。

【０１８２】皮溝底の画素候補が見つかると、ステップ
Ｓ１１０３の判定がＹＥＳとなり、次に、ステップＳ１
１０４において、皮溝底の画素候補の周囲の直近画素内
に、図７のステップＳ７０１に関する図８のステップＳ
８０２で求まっている皮溝領域が存在するか否かが探索
される。

【０１８３】皮溝領域が見つからない場合には、当該皮
溝底の画素候補は皮溝底の画素ではないと判定できるた
め、ステップＳ１１０５の判定結果がＮＯとなってステ
ップＳ１１０２に戻る。一方、皮溝領域が見つかった場
合には、当該皮溝底の画素候補は皮溝底の画素であると
判定できるため、ステップＳ１１０５の判定結果がＹＥ
Ｓとなって、ステップＳ１１０６に進む。

【０１８４】ステップＳ１１０６では、上述の皮溝画素
候補が皮溝画素としてラベル付けされる。続いて、ステ
ップＳ１１０７とＳ１１０８において、積分に関する処
理が実行される。今、図１０に示されるように、皮溝底
の画素での深さは、皮溝底の画素から、それが含まれる
皮溝の端の画素までの高さであると定義できる。そこ
で、皮溝底の画素から皮溝の端の画素までグラディエン
トを積分することにより、皮溝底の画素の深さを求める
ことができる。

【０１８５】まず、ステップＳ１１０７で、積分方向を
ｘ方向とするかｙ方向とするかが決定される。即ち、ス
テップＳ１１０４において検出された皮溝領域内の所定
範囲の画素のグラディエント（ｐ(x,y) 、ｑ(x,y) ）の
平均値が計算され、ｐ(x,y)の平均値の方が大きけれ
ば、その皮溝底の画素が含まれる皮溝領域の皮溝方向は
図１２に示されるようにｙ方向に近い方向を向いている
と推定できるため、探索が皮溝の幅方向に近い方向に対
して行われるように、ｘ方向が探索方向として決定され
る。逆に、ｑ(x,y) の平均値の方が大きければ、その皮
溝底の画素が含まれる皮溝領域の皮溝方向は図１３に示
されるようにｘ方向に近い方向を向いていると推定でき
るため、探索が皮溝の幅方向に近い方向に対して行われ
るように、ｙ方向が探索方向として決定される。これに
より、皮溝方向に積分が行われてしまい、積分路が皮溝
から抜け出せなくなってしまうという事態を防ぐことが
できる。

【０１８６】また、ステップＳ１１０７では、上述のよ
うに決定されたｘ方向又はｙ方向において、有効な明度
値が得られている正又は負の何れかの方向を積分方向と
する判別も行われる。これは、光源の照明方向と皮溝方
向との関係で、照明の影になる部分が生じる可能性があ
り、その影の部分ではグラディエントが正しく求まって
いない可能性があるため、そのような影の部分が含まれ
る方向を避けるためである。有効な明度値が得られてい
るか否かは、例えば、第１光源２Ａ、第２光源２Ｂ、及
び第３光源２Ｃによるレプリカ面１の各照明動作に対応
してメモリ９に格納された３枚の画像データのそれぞれ
につき、画像全体の明度値の分布を調べ閾値処理を行う
ことにより、各画素毎に有効な明度値が得られているか
否かを予めラベル付けしておく等の処理を行うことで、
判別することができる。

【０１８７】ステップＳ１１０８では、ステップＳ１１
０７で決定された積分方向に、図７のステップＳ７０１
に関する図８のステップＳ８０２で求まっている皮溝領
域の範囲で積分処理が実行される。この場合、ｘ方向に
積分が行われる場合にはグラディエントｐ(x,y) が積分
され、ｙ方向に積分が行われる場合にはグラディエント
ｑ(x,y) が積分される。

【０１８８】積分の結果得られた積分値は、ステップＳ
１１０９で、当該皮溝底の画素での深さとしてメモリ９
に記憶される。その後、再びステップＳ１１０２に戻
り、レプリカ面画像上で、ラプラシアンが所定の閾値以
上の正の極大値となる画素が更に探索され、それを満た
す１つの画素が皮溝底の画素候補として抽出され、それ
に対してステップＳ１１０４〜Ｓ１１０９の処理が繰り
返される。

【０１８９】ラプラシアンが所定の閾値以上の正の極大
値となる画素が見つからなくなったら、ステップＳ１１
０３の判定がＮＯとなり、ステップＳ１１１０に進む。
ステップＳ１１１０では、ラベル付けされた皮溝底の画
素の深さのレプリカ面画像全体での平均と標準偏差及び
ヒストグラムが計算され、その計算結果が、メモリ９に
格納されると共にプリンタ１１又はＣＲＴディスプレイ
１２に出力される。

【０１９０】一般に、人間の皮膚は、加齢と共に、皮溝
の深さは浅くなり皮溝が不鮮明となるため、上述のよう
にして皮溝の深さを直接評価できることは重要である。皮溝幅の平均と標準偏差及びヒストグラムの抽出 図７のステップＳ７０４では、皮溝幅の平均と標準偏差
及びヒストグラムが抽出される。

【０１９１】ここでの処理の動作フローチャートを図１
４に示す。まず、ステップＳ１４０１で、前述した図７
のステップＳ７０３に関する図１１のステップＳ１１０
６で抽出された皮溝底の画素毎に、前述した図１１のス
テップＳ１１０８で実行された積分処理における積分画
素数が抽出される。なお、積分画素数は、例えば、ステ
ップＳ１１０８の積分処理が実行されるときにカウント
し、積分終了時にステップＳ１１０９において、皮溝底
の画素に対応させてメモリ９に記憶させておけばよい。

【０１９２】次に、ステップＳ１４０２で、上述の積分
画素数に基づいて、皮溝底の画素毎に皮溝幅が計算され
る。前述した図１１のステップＳ１１０８でｘ方向に積
分が実行された場合、皮溝底の画素での積分画素数と、
そこでの皮溝幅との関係は、図１５に示される。そこ
で、次式により皮溝底の画素での皮溝幅が計算される。

【０１９３】

【数５８】

【０１９４】また、図１１のステップＳ１１０８でｙ方
向に積分が実行された場合、皮溝底の画素での積分画素
数と、そこでの皮溝幅との関係は、図１６に示される。
そこで、次式により皮溝底の画素での皮溝幅が計算さ
れ、その計算結果が、メモリ９に格納されると共にプリ
ンタ１１又はＣＲＴディスプレイ１２に出力される。

【０１９５】

【数５９】

【０１９６】ここで、数式５８又は数式５９で使用され
る積分路上の平均のグラディエント方向は、例えば、ス
テップＳ１１０８の積分処理が実行されるときに、積分
される画素について図７のステップＳ７０２に関する図
９のステップＳ９０１で計算されているグラディエント
方向を加算し、積分終了時にステップＳ１１０９におい
てその加算値を積分画素数で除算することにより求める
ことができ、ステップＳ１１０９において、そのように
して求まったグラディエント方向の平均値を皮溝底の画
素に対応させてメモリ９に記憶させておけばよい。

【０１９７】皮溝幅は、皮溝底の深さと共に、人間の皮
膚の加齢状態を知るための指標となるため、上述のよう
にして皮溝幅を直接評価できることは重要である。皮溝セグメントの抽出 図７のステップＳ７０５では、皮溝底の画素を結ぶ線
分、即ち、皮溝セグメントが抽出される。

【０１９８】ここでの処理の動作フローチャートを図１
７に示す。まず、ステップＳ１７０１で、前述した図７
のステップＳ７０３に関する図１１のステップＳ１１０
６で抽出された皮溝底の画素毎に皮溝セグメントのラベ
ルが付与される。

【０１９９】この場合、図１８又は図１９に示されるよ
うな各種オペレータの中央の黒丸で示される画素を現在
着目している皮溝底の画素に合わせ、その周辺の白丸で
示される画素のみに皮溝底の画素が存在するか否かを判
別することにより、ラベル付けが行われる。

【０２００】ここで、図１８に示される何れかのオペレ
ータが適合した場合、現在着目している皮溝底の黒丸画
素は、皮溝セグメントの途中の画素である。そして、白
丸の何れの画素にもラベルが付与されていない場合は、
現在着目している皮溝底の黒丸画素及び白丸で示される
他の皮溝底の画素に、新たな共通のラベルが付与され
て、その情報をメモリ９に記憶される。また、白丸の何
れかの画素にラベルが付与されている場合は、そのラベ
ルを現在着目している皮溝底の黒丸画素及び他の白丸で
示される皮溝底の画素に付与され、その情報がメモリ９
に記憶される。

【０２０１】一方、図１９に示される何れかのオペレー
タが適合した場合、現在着目している皮溝底の黒丸画素
は、皮溝セグメントの端点の画素である。そして、白丸
の画素にラベルが付与されていない場合は、現在着目し
ている皮溝底の黒丸画素と白丸で示される他の皮溝底の
画素に、新たな共通のラベルが付与され、その情報がメ
モリ９に記憶される。また、白丸の画素にラベルが付与
されている場合は、そのラベルを現在着目している皮溝
底の黒丸画素に付与され、その情報がメモリ９に記憶さ
れる。更に、現在着目している皮溝底の黒丸画素に付与
されたラベルに対応させて、当該黒丸画素の位置と、そ
の位置が当該ラベルが付与されている皮溝セグメントの
端点であることを示す情報がメモリ９に記憶される。

【０２０２】次に、ステップＳ１７０２で、各ラベルの
種類毎に、当該ラベルに対応する皮溝セグメントの両端
の端点位置の情報がメモリ９から読み出されて、２つの
端点位置間の直線距離が計算され、その計算結果が当該
ラベルに対応する皮溝セグメントの長さ（皮溝セグメン
ト長）として抽出され、当該ラベルに対応させてメモリ
９に記憶される。

【０２０３】続いて、ステップＳ１７０３で、メモリ９
から、ラベルの種類の数が読み出され、その数がレプリ
カ面画像中の皮溝セグメントの本数として抽出され、そ
の結果が、メモリ９に格納されると共にプリンタ１１又
はＣＲＴディスプレイ１２に出力される。

【０２０４】更に、ステップＳ１７０４で、メモリ９か
ら、ステップＳ１７０２で抽出された皮溝セグメント長
が読み出され、それらの平均と標準偏差及びヒストグラ
ムが抽出され、その結果が、メモリ９に格納されると共
にプリンタ１１又はＣＲＴディスプレイ１２に出力され
る。

【０２０５】一般に、人間の皮膚は、加齢と共に、皮溝
の数は減少し、皮溝の長さは長くなるため、上述のよう
にして皮溝セグメントの本数及び皮溝セグメント長を直
接評価できることは重要である。毛孔の存在率、深さ、及び大きさの抽出 最後に、図７のステップＳ７０６では、皮溝セグメント
の交点における毛孔の存在率、深さ、及び大きさが抽出
される。

【０２０６】ここでの処理の動作フローチャートを図２
０に示す。始めに、ステップＳ２００１では、皮溝セグ
メントの交点の領域（交点領域）が抽出される。

【０２０７】そのために、まず、図７のステップＳ７０
１で抽出された皮溝領域の画素のうち、図７のステップ
Ｓ７０３に関する図１１のステップＳ１１０６で抽出さ
れた皮溝底画素について図１１のステップＳ１１０８で
実行された積分処理の対象とならなかった画素が、交点
領域の候補として抽出される。今、図２１の斜線部とし
て示されるように、皮溝の交点領域は皮溝底の積分処理
の対象とならない可能性が強い。従って、上述のように
抽出された交点領域の候補に交点領域が含まれると推定
することができる。

【０２０８】次に、交点領域の候補が連続する領域毎に
分割されてそれぞれにラベルが付され、その情報がメモ
リ９に記憶される。続いて、図７のステップＳ７０５で
抽出されメモリ９に記憶されている各皮溝セグメントの
各端点位置毎に、その端点位置から所定範囲内に上述の
交点領域の候補が存在するか否かが判定され、存在する
場合には、当該交点領域の候補のラベルに当該皮溝セグ
メントのラベルが対応付けられ、その情報がメモリ９に
記憶される。

【０２０９】上述の処理の後、２つ以上の皮溝セグメン
トのラベルが付与されている交点領域の候補が交点領域
として抽出され、その情報（ラベル）がメモリ９に記憶
される。

【０２１０】ステップＳ２００２では、ステップＳ２０
０１で抽出された各交点領域の深さが抽出される。ま
ず、各交点領域毎に、それに接続されている１つの皮溝
セグメントが決定される。

【０２１１】そして、決定された皮溝セグメントの当該
交点領域側の端点位置の皮溝底画素について、図７のス
テップＳ７０３で抽出された当該皮溝底画素の深さ情報
がメモリ９から読み出され、その深さを初期値として、
当該皮溝底画素から交点領域の側に向かって、各画素位
置のグラディエントが積分される。

【０２１２】この場合に各画素位置では、ｐ(x,y) 及び
ｑ(x,y) のうち、負の符号を有し絶対値が大きい方のグ
ラディエントが選択されて積分され、ｐ(x,y) が積分さ
れた場合には＋ｘ方向に１画素移動し、ｑ(x,y) が積分
された場合には＋ｙ方向に１画素移動して、更に積分処
理が繰り返される。

【０２１３】そして、深さが最も深くなった時点で積分
処理を終了し、その深さ情報が交点深さ情報の候補とし
てメモリ９に記憶される。上述の積分処理は、現在着目
している交点領域に接続されている全ての皮溝セグメン
トについて同様に実行される。そして、全ての皮溝セグ
メントについて得られた交点深さ情報の候補のうち最も
深さの深い値が、現在着目している交点領域の深さとし
て抽出される。

【０２１４】続いて、ステップＳ２００３では、ステッ
プＳ２００１で抽出された交点領域のそれぞれについ
て、ステップＳ２００２で抽出された当該交点領域の深
さが所定の閾値より深いか否かが判定されることによ
り、当該交点領域が毛孔か否かが判定される。毛孔は一
般に深く切れ込んでおり、一方、毛孔でない単なる交点
の深さは皮溝底の深さと余り変らない。従って、交点領
域の深さを判定することにより毛孔を抽出することがで
きる。毛孔と判定された交点領域については、毛孔であ
る旨のラベルが付され、その情報がメモリ９に記憶され
る。

【０２１５】更に、ステップＳ２００４では、ステップ
Ｓ２００３で抽出された毛孔について、その大きさが抽
出される。交点領域においては、それに接する皮溝セグ
メントは各皮溝の皮溝幅で接するとモデル化できるた
め、毛孔の交点領域について、それに接する各皮溝セグ
メントの皮溝幅によって囲まれた交点領域の画素数を適
当なアルゴリズムで抽出することにより、毛孔の大きさ
を抽出できる。このように検出された毛孔の大きさの情
報は、メモリ９に記憶される 最後に、ステップＳ２００６では、ステップＳ２００１
で抽出された交点領域の数に対するステップＳ２００３
で抽出された毛孔の数の割合が毛孔の存在率として抽出
され、更に、毛孔の深さの平均と標準偏差及びヒストグ
ラム、毛孔の大きさの平均と標準偏差及びヒストグラム
が抽出され、その結果が、メモリ９に格納されると共に
プリンタ１１又はＣＲＴディスプレイ１２に出力され
る。

【０２１６】一般に、毛孔は、人間の皮膚の加齢状態を
知るための指標となり、例えば毛孔の大きさは加齢と共
に大きくなる傾向を呈するため、上述のようにして毛孔
を直接評価できることは重要である。

【０２１７】以上説明した皮膚表面形状の特徴抽出装置
によれば、レプリカ面１の３次元形状をグラディエント
を介して抽出できることにより、皮溝占有率、皮溝方
向、皮溝の深さ、皮溝幅、皮溝セグメントの本数及び皮
溝セグメント長、並びに毛孔の存在率、深さ及び大きさ
などを、詳細に評価することができるようになる。 ＜他の実施例＞なお、図１のＣＲＴディスプレイ１２
に、図６に示されるようなレプリカ面１の３次元形状の
鳥瞰図を演算し表示させるように構成してもよい。

【０２１８】また、図３のステップＳ３０２のグラディ
エントの計算処理に関する図５の動作フローチャートに
おいて、光源の照明方向と皮溝方向との関係で照明の影
になる部分については、グラディエント（ｐ(x,y) ，ｑ
(x,y) ）の推定及び緩和法による修正は行わないように
することにより、グラディエントの計算精度を高めるこ
とができる。この場合、図７のステップＳ７０３に関す
る図１１のステップＳ１１０８の積分処理が実行される
際に、ステップＳ１１０７において積分方向として有効
な明度値が得られている方向のみが選択されるように処
理されるため、皮溝底画素の深さの計算などにおいて不
都合は生じない。

【０２１９】更に、上述の実施例では、レプリカ面１
は、第１光源２Ａ、第２光源２Ｂ、及び第３光源２Ｃの
３つの光源によって照明されたが、もっと多くの光源に
よって照明を行い、各画素位置毎に、影を生じない照明
に対応する３つの明度値を選択してグラディエントを推
定及び緩和法により修正するようにすれば、全ての画素
位置のグラディエントを正確に求めることも可能であ
る。

【０２２０】加えて、１つの光源をレプリカ面１の周囲
で回転させながら複数回照明するように構成することも
可能である。なお、数式２３の誤差Ｅ(x,y) を計算する
ための数式２５のλ₁ 、λ₂ 、λ₃は、前述したよう
に、各々が乗算される各光源方向の２乗誤差項の誤差Ｅ
(x,y)に対する寄与率を定める定数であり、上述の実施
例では経験的に定められるようにしたが、例えば、レプ
リカ面画像の入力状態に応じてダイナミックに変化させ
てもよい。

【０２２１】一方、上述の実施例ではレプリカ面画像か
ら皮膚表面形状の特徴を抽出するようにしたが、条件に
よって、皮膚表面を直接撮像した画像から皮膚表面形状
の特徴を抽出するようにしてもよい。

【０２２２】更に、上述の実施例で説明した皮膚表面形
状の特徴パラメータを抽出するためのアルゴリズムは一
例であり、他にも様々なアルゴリズムが適用可能であ
る。例えば、皮膚占有率の計算において、元々の明度値
の画像データを組合せて判定したり、皮溝領域の端では
ラプラシアンが変化（図１０では負に変化）する事実を
利用したり、更に、皮溝セグメントを皮溝領域全体の領
域分割の手法によって抽出したりするアルゴリズムが考
えられる。

【０２２３】

【発明の効果】本発明によれば、皮膚表面形状の３次元
形状を各画素位置での勾配を介して抽出できるため、皮
溝の形状の領域、面積、方向、深さ、幅、長さ、又は数
に関する特徴情報、或いは、皮溝の交点領域の形状の領
域、そこでの毛孔の存在する割合、毛孔の深さ、又は大
きさに関する特徴情報などを詳細に評価することが可能
となる。

【０２２４】このように、本発明は、従来間接的にしか
評価できなかった皮膚表面形状の特徴を、その形状を直
接示す特徴情報によって評価できるようになるため、評
価誤差を大幅に軽減することが可能となる。

【０２２５】また、本発明の構成は、小型の撮像装置
と、携帯型のマイクロコンピュータなどによって容易に
実現できるため、詳細な客観的評価を誰でも容易に得る
ことが可能となり、医院、又は薬局や化粧品店等の店頭
などにおいて手軽に使用することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による皮膚表面形状の特徴抽出装置の構
成図である。

【図２】３次元形状復元の原理に関する説明図である。

【図３】皮膚表面形状の特徴抽出装置の全体的な処理を
示す動作フローチャートである。

【図４】レプリカ面画像の入力処理の動作フローチャー
トである。

【図５】各画素位置でのグラディエントの計算処理の動
作フローチャートである。

【図６】レプリカ面１の３次元形状の鳥瞰図である。

【図７】皮膚表面形状の特徴パラメータの抽出処理の動
作フローチャートである。

【図８】皮膚占有率の抽出処理の動作フローチャートで
ある。

【図９】皮溝方向の標準偏差及びヒストグラムの抽出処
理の動作フローチャートである。

【図１０】皮膚の形状とラプラシアンとの関係の説明図
である。

【図１１】皮溝底の深さの平均と標準偏差及びヒストグ
ラムの抽出処理の動作フローチャートである。

【図１２】積分方向の決定処理の説明図（その１）であ
る。

【図１３】積分方向の決定処理の説明図（その２）であ
る。

【図１４】皮溝幅の平均と標準偏差及びヒストグラムの
抽出処理の動作フローチャートである。

【図１５】皮溝底の画素での積分画素数と皮溝幅の関係
の説明図（その１）である。

【図１６】皮溝底の画素での積分画素数と皮溝幅の関係
の説明図（その２）である。

【図１７】皮溝セグメントの抽出処理の動作フローチャ
ートである。

【図１８】皮溝セグメントを抽出するためのオペレータ
を示した図（その１）である。

【図１９】皮溝セグメントを抽出するためのオペレータ
を示した図（その２）である。

【図２０】毛孔の存在率、深さ、及び大きさの抽出処理
の動作フローチャートである。

【図２１】交点領域の抽出処理の動作フローチャートで
ある。

【符号の説明】

１ レプリカ面 ２Ａ 第１光源 ２Ｂ 第２光源 ２Ｃ 第３光源 ３ 拡大光学系 ４ 撮像装置 ５ Ａ／Ｄ変換器 ６ スイッチ ７ バス ８ ＣＰＵ ９ メモリ １０ ＲＯＭ １１ キーボード １２ プリンタ １３ ＣＲＴディスプレイ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 川尻 康晴 神奈川県横浜市港北区新羽町1050 資生 堂研究所内 (72)発明者 矢内 基裕 神奈川県横浜市港北区新羽町1050 資生 堂研究所内 (72)発明者 小沢 慎治 神奈川県鎌倉市岡本１−19−３−305 (56)参考文献 特開 昭60−53121（ＪＰ，Ａ) 特開 昭61−64232（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−46833（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) A61B 5/107 G01B 11/24 G06T 7/60

Claims (11)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 皮膚表面形状を照明する照明手段と、 前記皮膚表面形状を撮像し、該皮膚表面形状の各平面位
   置に対応する各画素位置の明度値を表すディジタル画像
   データを出力する撮像手段と、 前記照明手段による複数の光源方向からの照明に対応し
   て前記撮像手段からそれぞれ得られる複数枚の前記ディ
   ジタル画像データを記憶する画像データ記憶手段と、 前記複数の光源の各照射方向を示す単位ベクトルである
   各光源方向ベクトルと前記複数枚のディジタル画像デー
   タから得られる各明度値に基づいて、該各明度値が前記
   各光源方向ベクトルと前記各画素位置における微小領域
   の表面に直交する単位ベクトルである表面法線ベクトル
   の内積に前記各画素位置における比例係数を乗じて得ら
   れるという方程式を解いて前記各画素位置における表面
   法線ベクトルを算出することにより、該表面法線ベクト
   ルの方向に対応する前記各画素位置における前記皮膚表
   面形状の勾配を抽出する勾配抽出手段と、 前記勾配抽出手段により抽出された前記各画素位置毎に
   おける前記皮膚表面形状の勾配が該勾配を前記各画素位
   置間で積分して得られる前記皮膚表面の３次元形状に対
   応していることを利用して、前記各画素位置毎における
   前記皮膚表面形状の勾配を判定又は集計することによ
   り、前記皮膚表面形状に関する特徴情報を抽出する特徴
   情報抽出手段と、 を有することを特徴とする皮膚表面に関する画像からの
   ３次元形状の復元に基づく皮膚表面形状の特徴抽出装
   置。
2. 【請求項２】 皮膚表面形状を照明する照明手段と、 前記皮膚表面形状を撮像し、該皮膚表面形状の各平面位
   置に対応する各画素位置の明度値を表すディジタル画像
   データを出力する撮像手段と、 前記照明手段による複数の光源方向からの照明に対応し
   て前記撮像手段からそれぞれ得られる複数枚の前記ディ
   ジタル画像データを記憶する画像データ記憶手段と、 前記複数の光源の各照射方向を示す単位ベクトルである
   各光源方向ベクトルと前記複数枚のディジタル画像デー
   タから得られる各明度値に基づいて、該各明度 値が前記
   各光源方向ベクトルと前記各画素位置における微小領域
   の表面に直交する単位ベクトルである表面法線ベクトル
   の内積に前記各画素位置における比例係数を乗じて得ら
   れるという方程式を解いて前記各画素位置における表面
   法線ベクトルを算出することにより、該表面法線ベクト
   ルの方向に対応する前記各画素位置における前記皮膚表
   面形状の勾配を抽出する勾配抽出手段と、 前記勾配抽出手段により抽出された前記各画素位置毎に
   おける前記皮膚表面形状の勾配が該勾配を前記各画素位
   置間で積分して得られる前記皮膚表面の３次元形状に対
   応していることを利用して、前記各画素位置毎における
   前記皮膚表面形状の勾配の方向に垂直な方向の前記各画
   素位置間での連続性を判定又は集計することにより、前
   記皮膚表面形状の１つである皮溝の形状に関する特徴情
   報と、前記皮膚表面形状の１つである前記皮溝の交点領
   域の形状に関する特徴情報のうち、少なくとも１つ以上
   を抽出する特徴情報抽出手段と、 を有することを特徴とする皮膚表面に関する画像からの
   ３次元形状の復元に基づく皮膚表面形状の特徴抽出装
   置。
3. 【請求項３】 前記特徴情報抽出手段は、前記勾配抽出
   手段により抽出された前記各画素位置毎における前記皮
   膚表面形状の勾配、該勾配の強度、該勾配の方向、又は
   該勾配の変化の程度の少なくとも１つ以上の情報に基づ
   いて、前記特徴情報を抽出する、 ことを特徴とする請求項１又は２の何れか１項に記載の
   皮膚表面に関する画像からの３次元形状の復元に基づく
   皮膚表面形状の特徴抽出装置。
4. 【請求項４】 皮膚表面形状を照明する照明手段と、 前記皮膚表面形状を撮像し、該皮膚表面形状の各平面位
   置に対応する各画素位置の明度値を表すディジタル画像
   データを出力する撮像手段と、 前記照明手段による複数の光源方向からの照明に対応し
   て前記撮像手段からそれぞれ得られる複数枚の前記ディ
   ジタル画像データを記憶する画像データ記憶手段と、 前記複数の光源の各照射方向を示す単位ベクトルである
   各光源方向ベクトルと前記複数枚のディジタル画像デー
   タから得られる各明度値に基づいて、該各明度値が前記
   各光源方向ベクトルと前記各画素位置における微小領域
   の表面に直交す る単位ベクトルである表面法線ベクトル
   の内積に前記各画素位置における比例係数を乗じて得ら
   れるという方程式を解いて前記各画素位置における表面
   法線ベクトルを算出することにより、該表面法線ベクト
   ルの方向に対応する前記各画素位置における前記皮膚表
   面形状の勾配を抽出する勾配抽出手段と、 前記勾配抽出手段により抽出された前記各画素位置毎に
   おける前記皮膚表面形状の勾配が該勾配を前記各画素位
   置間で積分して得られる前記皮膚表面の３次元形状に対
   応していることを利用して、前記各画素位置毎における
   前記皮膚表面形状の勾配の方向に垂直な方向の前記各画
   素位置間での連続性を判定又は集計することにより、前
   記皮膚表面形状の１つである皮溝の形状の領域に関する
   特徴情報と、前記皮溝の形状の面積に関する特徴情報
   と、前記皮溝の形状の方向に関する特徴情報と、前記皮
   溝の形状の深さに関する特徴情報と、前記皮溝の形状の
   幅に関する特徴情報と、前記皮溝の形状の長さに関する
   特徴情報と、前記皮溝の形状の数に関する特徴情報と、
   前記皮膚表面形状の１つである前記皮溝の交点領域の形
   状の領域に関する特徴情報と、前記皮溝の交点領域の形
   状における毛孔の存在する割合に関する特徴情報と、前
   記皮溝の交点領域の形状における毛孔の深さに関する特
   徴情報と、前記皮溝の交点領域の形状における毛孔の大
   きさに関する特徴情報のうち、少なくとも１つ以上を抽
   出する特徴情報抽出手段と、 を有することを特徴とする皮膚表面に関する画像からの
   ３次元形状の復元に基づく皮膚表面形状の特徴抽出装
   置。
5. 【請求項５】 前記特徴情報抽出手段は、前記勾配抽出
   手段により抽出された前記各画素位置毎における前記皮
   膚表面形状の勾配の強度を計算し、該勾配の強度が所定
   の閾値以上の画素位置を判定及び集計することにより、
   前記皮溝の形状の領域及び前記皮溝の形状の面積に関す
   る特徴情報を抽出する、 ことを特徴とする請求項４に記載の皮膚表面に関する画
   像からの３次元形状の復元に基づく皮膚表面形状の特徴
   抽出装置。
6. 【請求項６】 前記特徴情報抽出手段は、前記勾配抽出
   手段により抽出された前記各画素位置毎における前記皮
   膚表面形状の勾配の方向を計算し、該勾配の方向に基づ
   いて、前記皮溝の形状の方向に関する特徴情報を抽出す
   る、 ことを特徴とする請求項４に記載の皮膚表面に関する画
   像からの３次元形状の 復元に基づく皮膚表面形状の特徴
   抽出装置。
7. 【請求項７】 前記特徴情報抽出手段は、前記勾配抽出
   手段により抽出された前記各画素位置毎における前記皮
   膚表面形状の勾配を前記特徴情報として抽出される前記
   皮溝の形状の領域内で前記特徴情報として抽出される前
   記皮溝の形状の方向と直交する方向に積分し、該積分の
   結果に基づいて、前記皮溝の形状の深さ及び前記皮溝の
   形状の幅に関する特徴情報を抽出する、 ことを特徴とする請求項４に記載の皮膚表面に関する画
   像からの３次元形状の復元に基づく皮膚表面形状の特徴
   抽出装置。
8. 【請求項８】 前記皮溝の形状の領域に関する特徴情
   報、前記皮溝の形状の方向に関する特徴情報又は前記皮
   溝の形状の深さに関する特徴情報に基づいて前記皮溝の
   形状の長手方向を検出して前記皮溝の形状の領域の該長
   手方向の距離を算出することにより、該距離として前記
   皮溝の形状の長さに関する特徴情報を抽出する、 ことを特徴とする請求項４に記載の皮膚表面に関する画
   像からの３次元形状の復元に基づく皮膚表面形状の特徴
   抽出装置。
9. 【請求項９】 前記照明手段によって照明され、前記撮
   像手段によって撮像される前記皮膚表面形状は、皮膚表
   面を型取り材料によって型取りした皮膚表面レプリカの
   表面の形状である、 ことを特徴とする請求項１乃至８の何れか１項に記載の
   皮膚表面に関する画像からの３次元形状の復元に基づく
   皮膚表面形状の特徴抽出装置。
10. 【請求項１０】 前記照明手段によって照明され、前記
    撮像手段によって撮像される前記皮膚表面形状は、皮膚
    表面の直接形状である、 ことを特徴とする請求項１乃至８の何れか１項に記載の
    皮膚表面に関する画像からの３次元形状の復元に基づく
    皮膚表面形状の特徴抽出装置。
11. 【請求項１１】 前記勾配抽出手段は、前記各画素位置
    毎に、前記複数の光源の各照射方向を示す単位ベクトル
    である各光源方向ベクトルと前記複数枚のディジタル画
    像データから得られる現在の前記画素位置に対応する複
    数個の明度値に基づいて、該各明度値が前記各光源方向
    ベクトルと前記各画素位置における微小領域の表面に直
    交する単位ベクトルである表面法線ベクトルの内積に前
    記各画 素位置における比例係数を乗じて得られるという
    方程式を解いて前記各画素位置における表面法線ベクト
    ルを算出することにより、該表面法線ベクトルの方向に
    対応する前記皮膚表面形状の勾配を推定し、その後、隣
    接する前記画素位置間で前記推定された勾配が最も滑ら
    かになるという条件と、前記皮膚表面形状を実際に撮像
    して得られる前記複数の光源方向に対応する複数の明度
    値と前記推定された勾配に基づいて計算される前記複数
    の光源方向に対応する複数の反射強度との前記各画素位
    置毎の誤差が最小となるという条件の下で、前記各画素
    位置毎に前記推定された勾配を修正し、その結果得られ
    る前記勾配を出力する、 ことを特徴とする請求項１乃至１０の何れか１項に記載
    の皮膚表面に関する画像からの３次元形状の復元に基づ
    く皮膚表面形状の特徴抽出装置。