JP4010849B2

JP4010849B2 - Spot identification method

Info

Publication number: JP4010849B2
Application number: JP2002102643A
Authority: JP
Inventors: 博明今井; 賢哉平山; 和広山崎
Original assignee: Pola Chemical Industries Inc
Current assignee: Pola Chemical Industries Inc
Priority date: 2002-04-04
Filing date: 2002-04-04
Publication date: 2007-11-21
Anticipated expiration: 2022-04-04
Also published as: JP2003290151A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、シミなどの鑑別に好適な皮膚画像の作成方法及び前記皮膚画像を利用したシミの鑑別方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
シミのない、色の白い肌は誰しも望むところであり、この為、シミを顕在化する以前の早い段階から鑑別し、更に重篤にならないようにケアすることは、非常に重要なことである。従来、この様な顕在化する以前のシミの鑑別は、例えば角質標本におけるメラニン分布を、顕微鏡下その量と不均一性の二面から鑑別しなければわからなかった。この様な鑑別には、角質細胞の染色技術とその装置、試薬、顕微鏡とその観察技術など、大いなるスキルが必要であり、とても個人、或いは、小さな店舗が独自にやれるような技術とは言い難かった。この様な技術背景によって、シミなどの個人個人の対策が立てづらく、シミがスキンケアに於いて、重要な課題として残るようになっているといえる。
【０００３】
一方、顕在化する以前のシミの簡易的な鑑別として、皮膚画像を取り込み、Ｒ、Ｇ、Ｂの色要素に分解し、このうちのＢチャンネル画像を再構成する技術は既に知られているが、この様な画像には、皮膚の炎症部の赤い部分がシミ同様に残り、シミと炎症部の分離が困難であり、あくまでも簡易的な方法に留まらざるを得ない状態にあった。即ち、Ｂチャンネル画像より、炎症像を分離できれば、容易で確度の高いシミ鑑別手段が提供できることは期待されていたが、この様な手段は未だ開発されていないのが現状であった。
【０００４】
一方、Ｒ、Ｇ、Ｂ表色系とＬ^＊、ａ^＊、ｂ^＊表色系との変換は、Ｘ、Ｙ、Ｚ表色系を一度介しても、或いは、直接的に回帰式を用いても可能であり、従ってＲ、Ｇ、Ｂ表色系の画像データより、Ｌ^＊チャンネル画像、ａ^＊チャンネル画像或いはｂ^＊チャンネル画像が作成できることは公知の事実であるが、Ｂチャンネル画像とａ^＊チャンネル画像を組み合わせて、シミ鑑別用の皮膚画像を再構成する技術は全く知られていなかった。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、この様な状況下為されたものであり、個人、或いは、小さな店舗が独自に行える、簡便且つ容易な顕在化していないシミを鑑別する技術を提供することを課題とする。
【０００６】
【課題の解決手段】
この様な状況に鑑みて、本発明者らは、個人、或いは、小さな店舗が独自に行える、簡便且つ容易な、顕在化していないシミを鑑別する技術を求めて、鋭意研究努力を重ねた結果、皮膚の状態をカラー画像に取り込み、Ｒ、Ｇ、Ｂの構成要素に分解し、それぞれの画像を再構成した後、別途取り込んだカラー画像のカラーモードをＲ、Ｇ、ＢからＬ^＊、ａ^＊、ｂ^＊表色系に変換し、Ｌ^＊、ａ^＊、ｂ^＊の構成要素に分解し、それぞれの画像を再構成した画像を作成し、Ｂチャンネル画像をａ^＊チャンネル画像で補整することにより、在化していないシミの鑑別に好適な皮膚画像が作成できることを見出し、発明を完成させるに至った。即ち、本発明は、以下に示す技術に関するものである。
（１）皮膚の状態をカラー画像に取り込み、Ｒ、Ｇ、Ｂの構成要素に分解し、それぞれの画像を再構成した後、別途取り込んだカラー画像のカラーモードをＲ、Ｇ、ＢからＬ^＊、ａ^＊、ｂ^＊表色系に変換し、Ｌ^＊、ａ^＊、ｂ^＊の構成要素に分解し、それぞれの画像を再構成した画像を作成し、Ｂチャンネル画像をａ^＊チャンネル画像で補整することを特徴とする、皮膚画像の作成方法。
（２）（１）に記載のシミ画像の作成に於いて、Ｂチャンネル画像をａ^＊チャンネル画像で補整する際に、赤味の消去のためのダイナミックレンジの調整を行うことを特徴とする、（１）に記載の皮膚画像の作成方法。
（３）（１）に記載のシミ画像の作成に於いて、Ｂチャンネル画像をａ^＊チャンネル画像で補整する際に、シミとバックグラウンドのコントラストを得るために、Ｂチャンネル画像及び／又はａ^＊チャンネル画像のダイナミックレンジを縮小することを特徴とする、（１）又は（２）に記載の皮膚画像の作成方法。
（４）シミの存在位置の確認用であることを特徴とする、（１）〜（３）何れか１項に記載の皮膚画像の作成方法。
（５）（１）〜（４）何れか１項に記載の皮膚画像の作成方法により作成された皮膚画像より、その輝度分布を指標とすることを特徴とする、シミの鑑別方法。
（６）次に示すステップに従って、皮膚画像を操作することを特徴とする、シミ鑑別用の皮膚画像の作成方法。
（ステップ１）皮膚画像を取り込む。
（ステップ２）取り込んだ皮膚画像より、Ｂチャンネル画像（１）を作成する。
（ステップ３）皮膚画像のカラーコードをＬ^＊、ａ^＊、ｂ^＊表色系に変換し、ａ^＊チャネル画像（２）を作成する。
（ステップ４）Ｂチャンネル画像（１）とａ^＊チャンネル画像（２）について、皮膚画像の赤味がＢチャンネル画像（１）とａ^＊チャンネル画像（２）の加算により、相殺されるようにダイナミックレンジを調整し、ダイナミックレンジ拡大Ｂチャンネル画像（３）或いはダイナミックレンジ拡大ａ^＊チャンネル画像（４）を作成する。
（ステップ５）ダイナミックレンジ拡大Ｂチャンネル画像（３）とａ^＊チャンネル画像（２）、或いは、Ｂチャンネル画像（１）とダイナミックレンジ拡大ａ^＊チャンネル画像（４）について、前記それぞれ２組の画像の加算により、バックグランドの輝度が、元のＢチャンネル画像（１）或いはａ^＊チャンネル画像（２）のバックグラウンドの輝度と等しくなるようにダイナミックレンジ拡大Ｂチャンネル画像（３）とａ^＊チャンネル画像（２）、或いは、Ｂチャンネル画像（１）とダイナミックレンジ拡大ａ^＊チャンネル画像（４）の輝度レベルを同率で補整し、ダイナミックレンジ調整Ｂチャンネル画像（５）とダイナミックレンジ縮小ａ^＊チャンネル画像（６）、或いはダイナミックレンジ縮小Ｂチャンネル画像（７）とダイナミックレンジ調整ａ^＊チャンネル画像（８）とを作成する。
（ステップ６）ダイナミックレンジ調整Ｂチャンネル画像（５）とダイナミックレンジ縮小ａ^＊チャンネル画像６）とを加算して、或いは、ダイナミックレンジ縮小Ｂチャンネル画像（７）とダイナミックレンジ調整ａ^＊チャンネル画像（８）とを加算してシミ鑑別用の皮膚画像とする。
以下、本発明について、更に詳細に説明を加える。
【０００７】
【発明の実施の形態】
本発明の皮膚画像の作成方法は、皮膚の状態をカラー画像に取り込み、Ｒ、Ｇ、Ｂの構成要素に分解し、それぞれの画像を再構成した後、別途取り込んだカラー画像のカラーモードをＲ、Ｇ、ＢからからＬ^*、ａ^*、ｂ^*表色系に変換し、Ｌ^*、ａ^*、ｂ^*の構成要素に分解し、それぞれの画像を再構成した画像を作成し、Ｂチャンネル画像をａ^*チャンネル画像で補整することを特徴とする。ここで、皮膚の状態の取り込みであるが、美容上問題となる大きさのシミを検出できる程度の倍率が必要であり、本発明者らは、５．１ｃｍ×３．６ｃｍの部位の画像を取り込み、６４０画素×４８０画素の大きさに拡大して用いている。好ましい拡大倍率は、この０．５〜５倍程度の範囲である。これは、倍率が高すぎると、シミを構成する画素が分散しすぎて、却ってシミがわかりにくくなる場合があり、倍率が低すぎると集中しすぎて、目立たなくなってしまう場合があるからである。さらに、皮膚内部のシミを検出する場合の妨害となる皮膚表面の散乱光を極力除くために、２枚の直交する偏光フルターを使用することが好ましい。取り込んだ画像は通常はＲ、Ｇ、Ｂ表色系で表されているが、本発明の作成方法では、この内、Ｂ値のみの輝度の分布の画像をまず作成する。これは通常市販されている画像処理ソフトを用いて行うことができる。この様な画像処理ソフトとしては、例えば、「フォトショップ」（Ａｄｏｂｅ社製；登録商標）等が好ましく例示できる。本発明では、この様な画像処理ソフトを利用して、元の画像データをＬ^*、ａ^*、ｂ^*表色系に変換し、前記Ｂチャンネル画像と同様に変換した座標より、ａ^*値の輝度のみのａ^*チャンネル画像を再構成する。このＲ、Ｇ、Ｂ表色系からＬ^*、ａ^*、ｂ^*表色系への変換は下記に示すごとく行うことができる。
【０００８】
フォトショップ上でＲ，Ｇ，Ｂ値それぞれの輝度レベル０，４２，８５，１２８，１７０，２１３，２５５を選択し、それぞれの組み合わせで２９５色を決定した。そして、この２９５色についてＲ，Ｇ，Ｂ値およびＬ^＊、ａ^＊、ｂ^＊値を測定し、Ｌ^＊、ａ^＊、ｂ^＊値を目的変数、Ｒ，Ｇ，Ｂ値を説明変数として変換式を作成した。その結果、以下の変換式が作成できた。
Ｌ＊＝０．１０８６Ｒ＋０．２３２４Ｇ＋０．０２６７Ｂ＋１１．１０６６
（ｒ＝０．９７２６）
ａ＊＝０．３０１２Ｒー０．４３９６Ｇ＋０．１０６４Ｂ＋９．８１３６
（ｒ＝０．９８５９）
ｂ＊＝０．１４３４Ｒ＋０．２９５７Ｇ−０．４４８０Ｂ＋５．４９２１
（ｒ＝０．９５５２）
これらの回帰性は、図１〜３に示す。回帰性は極めて良好であることがわかる。
【０００９】
この変換を元に、ａ^＊チャンネル画像を作成する。即ち、フォトショップ内でのａ＊チャンネル画像はモノクロ２５６階調の輝度レベル０〜２５５をａ＊値の−１２８〜１２７にわりあてている。したがって、ａ＊チャネル画像はａ＊値＋１２８の数値を２５６階調の輝度レベルとすれば表現可能となる。
【００１０】
上記で作成したａ＊チャンネル画像の数値レベルを赤みムラを消すために適当なレベルになるよう入力レベルのダイナミックレンジ拡大処理を実施する。この目安は、前記Ｂチャンネル画像と加算したときに、赤味が取り除けて、黒みのみが残る程度とする。これは、標準的な色を元に試行錯誤して、その度合いを決定する。標準色は実際の肌の炎症を用いても良いし、赤の標準色と黒の標準色を用いて行っても良い。
【００１１】
さらに、Bチャンネル画像と加算処理した場合、加算後の高輝度値が２５６階調の範囲を超えないように出力レベルの補正を実施する。（出力レベル０〜１２８）この時、Ｂチャンネル画像の出力レベルの補正とダイナミックレンジ拡大処理を行ったａ＊チャンネル画像の出力レベルの補正は同率とすることが好ましい。
【００１２】
上記のダイナミックレンジ拡大、出力レベルの補正はａ＊チャンネル画像とBチャンネル画像とを取り代えて行っても良い。
【００１３】
Ｂチャンネル画像で低輝度部、ａ＊チャンネル画像で高輝度部として表現されている赤みのムラ部分を両者の画像を加算演算処理をすることにより除く。
【００１４】
シミ部分が視覚的に認識されやすくなるよう入力レベルのダイナミックレンジ拡大処理を実施する。
【００１５】
これらの作業をステップごとに記述すると以下のようになる。
（ステップ１）皮膚画像を取り込む。
（ステップ２）取り込んだ皮膚画像より、Ｂチャンネル画像（１）を作成する。
（ステップ３）皮膚画像のカラーコードをＬ^＊、ａ^＊、ｂ^＊表色系に変換し、ａ^＊チャンネル画像（２）を作成する。
（ステップ４）Ｂチャンネル画像（１）とａ^＊チャンネル画像（２）について、皮膚画像の赤味がＢチャンネル画像（１）とａ^＊チャンネル画像（２）の加算により、相殺されるようにダイナミックレンジを調整し、ダイナミックレンジ拡大Ｂチャンネル画像（３）或いはダイナミックレンジ拡大ａ^＊チャンネル画像（４）を作成する。
（ステップ５）ダイナミックレンジ拡大Ｂチャンネル画像（３）とａ^＊チャンネル画像（２）、或いは、Ｂチャンネル画像（１）とダイナミックレンジ拡大ａ^＊チャンネル画像（４）について、前記それぞれ２組の画像の加算により、バックグランドの輝度が、元のＢチャンネル画像（１）或いはａ^＊チャンネル画像（２）のバックグラウンドの輝度と等しくなるようにダイナミックレンジ拡大Ｂチャンネル画像（３）とａ^＊チャンネル画像（２）、或いは、Ｂチャンネル画像（１）とダイナミックレンジ拡大ａ^＊チャンネル画像（４）の輝度レベルを同率で補整し、ダイナミックレンジ調整Ｂチャンネル画像（５）とダイナミックレンジ縮小ａ^＊チャンネル画像（６）、或いはダイナミックレンジ縮小Ｂチャンネル画像（７）とダイナミックレンジ調整ａ^＊チャンネル画像（８）とを作成する。
（ステップ６）ダイナミックレンジ調整Ｂチャンネル画像（５）とダイナミックレンジ縮小ａ^＊チャンネル画像（６）とを加算して、或いは、ダイナミックレンジ縮小Ｂチャンネル画像（７）とダイナミックレンジ調整ａ^＊チャンネル画像（８）とを加算してシミ鑑別用の皮膚画像とする。
【００１６】
【発明の効果】
本発明のシミの鑑別方法は、上記のごとく作成した皮膚画像を用いることを特徴とする。斯くのごとく作成された皮膚画像は、目或いは単なるビデオマクロスコープで得られた画像からは、検知されない顕在化する以前のシミを炎症部位に妨害されることなく、明確に検知できる。かかる皮膚画像を用いることによって、本発明のシワの鑑別が為される。無処理のビデオマクロスコープよる画像と比較することにより、顕在化しているシミとまだ顕在化していないシミとを分けて鑑別することもできる。又、シミ部分のみ取り出せるので、面積比などの形で、シミを数量化することもできる。
【００１７】
かかる操作において、ダイナミックレンジの拡大率、出力レベルの補整は、客体が決定されれば、ほぼ一定の値を取るので、定数として近似して扱うこともできる。従って、この一連の操作を、プログラムに組み込んで装置として使用することもできる。この様なプログラムの大筋の流れ図は、図４に示す如きものとなる。
【００１８】
【実施例】
以下に、実施例を挙げて、本発明について更に詳細に説明を加えるが、本発明がかかる実施例にのみ限定されないことは言うまでもない。
【００１９】
＜実施例１＞
上記の手順に従って、炎症が存在する部位より、炎症のみを除去して、シミの部位のみを抽出してみた。即ち、図５に示すとおり、Ｒ、Ｇ、Ｂ画像を取り込み、これよりＢチャンネル画像を再構成させた。又、同時にＲ、Ｇ、Ｂ画像をａ^＊チャンネル画像に変換し、ａ^＊チャンネル画像を再構成させた。ａ^＊チャンネル画像をダイナミックレンジ拡大処理し、しかる後、出力レベルの補整を行った。前記Ｂチャンネル画像の出力レベルを補整し、出力レベルを補整したａ^＊チャンネル画像と加算して、ダイナミックレンジを拡大処理し、シミ鑑別用の画像を得た。このシミ鑑別用の画像に於いては、炎症などの赤味の部位のみが相殺され、メラニンの沈着のシミ部位が明確にされていることがわかる。
【００２０】
＜実施例２＞
角質細胞を粘着テープで採取し、ブリリアントグリーンと銀メラニン染色の２重染色で染め、メラニンの状況を観察した結果、顔の目視判定とメラニンの状況の判定に差のあるパネラーを用いて、本発明のシミの鑑別を行った。比較として、従来のａ^＊チャンネル画像で補整を行わない画像解析より判定を行った。判定は、メラニン（シミ）が非常に多いをスコア５、メラニン（シミ）が多いをスコア４、メラニン（シミ）がやや多いをスコア３、メラニン（シミ）が少ないをスコア２、メラニン（シミ）がほとんど無いをスコア１とした。結果を表１に示す。これより、本発明の方法によれば、画像より角質細胞標本の観察からとほぼ同質の結果が得られることがわかる。
【００２１】
【表１】

【００２２】
【発明の効果】
本発明によれば、個人、或いは、小さな店舗が独自に行える、簡便且つ容易な顕在化していないシミを鑑別する技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】Ｌ^＊値の回帰性を示す図である。
【図２】ａ^＊値の回帰性を示す図である。
【図３】ｂ^＊値の回帰性を示す図である。
【図４】処理の流れを示す図である。
【図５】実施例１の処理の経過を示す図である。（図面代用写真）[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a method for creating a skin image suitable for distinguishing a stain or the like, and a stain distinguishing method using the skin image.
[0002]
[Prior art]
Anyone wants white skin with no stains. For this reason, it is very important to distinguish from the early stages before the stains appear and to take care not to become more serious. is there. Conventionally, it is not possible to identify such a spot before it becomes apparent unless the melanin distribution in a stratum corneum is differentiated from the two aspects of the amount and heterogeneity under a microscope. Such discrimination requires great skills such as keratinocyte staining technology and equipment, reagents, microscope and observation technology, and it is difficult to say that this technology can be used by individuals or small shops. It was. Due to such a technical background, it is difficult to make individual measures such as spots, and it can be said that spots remain an important issue in skin care.
[0003]
On the other hand, as a simple discrimination of spots before becoming apparent, a technique for capturing a skin image, decomposing it into R, G, and B color elements, and reconstructing a B channel image of these is already known. In such an image, the red part of the inflamed part of the skin remains in the same manner as the spot, so that it is difficult to separate the spot and the inflamed part, and there is no choice but to remain in a simple method. That is, if it was possible to separate an inflammation image from a B channel image, it was expected that an easy and highly accurate spot discrimination means could be provided, but such a means has not been developed yet.
[0004]
On the other hand, the conversion between the R, G, B color system and the L ^* , a ^* , b ^* color system can be performed even once through the X, Y, Z color system or directly using a regression equation. Therefore, it is a known fact that an L ^* channel image, an a ^* channel image, or a b ^* channel image can be created from R, G, and B color system image data. ^{* There} has been no known technique for reconstructing a skin image for spot discrimination by combining channel images.
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
The present invention has been made under such circumstances, and it is an object of the present invention to provide a technique for identifying a spot that is easily and easily unexposed, which can be independently performed by an individual or a small store.
[0006]
[Means for solving problems]
In view of such circumstances, the present inventors have sought for a technique for distinguishing unexposed stains that is simple and easy for an individual or a small store to perform independently, and as a result of earnest research efforts. The state of the skin is captured in a color image, decomposed into R, G, and B components, each image is reconstructed, and the color mode of the captured color image is changed from R, G, B to L ^* , a Convert to ^* , b ^* color system, decompose into L ^* , a ^* , b ^* components, create a reconstructed image of each image, and correct the B channel image with the a ^* channel image Thus, it has been found that a suitable skin image can be created for distinguishing non-existing spots, and the present invention has been completed. That is, this invention relates to the technique shown below.
(1) Capture the skin condition into a color image, decompose it into R, G, and B components, reconstruct each image, and change the color mode of the captured color image from R, G, B to L ^* , A ^* , b ^* color system, decomposed into L ^* , a ^* , b ^* components, create images reconstructed from each image, and correct B channel image with a ^* channel image A method for creating a skin image, comprising:
(2) In the creation of the spot image described in (1), when the B channel image is corrected with the a ^* channel image, the dynamic range is adjusted to eliminate redness. The method for creating a skin image according to (1).
(3) In the creation of the spot image described in (1), when the B channel image is corrected with the a ^* channel image, in order to obtain the contrast between the spot and the background, the B channel image and / or the a ^* The method for creating a skin image according to (1) or (2), wherein the dynamic range of the channel image is reduced.
(4) The method for creating a skin image according to any one of (1) to (3), wherein the method is for confirming a position where a stain exists.
(5) A spot discrimination method characterized by using the luminance distribution as an index from the skin image created by the skin image creation method according to any one of (1) to (4).
(6) A method for creating a skin image for spot discrimination, wherein the skin image is manipulated according to the following steps.
(Step 1) Capture a skin image.
(Step 2) A B channel image (1) is created from the captured skin image.
(Step 3) The color code of the skin image is converted into the L ^* , a ^* , b ^* color system, and an a ^* channel image (2) is created.
(Step 4) For the B channel image (1) and the a ^* channel image (2), the redness of the skin image is dynamically canceled by the addition of the B channel image (1) and the a ^* channel image (2). The range is adjusted to create a dynamic range expanded B channel image (3) or a dynamic range expanded a ^* channel image (4).
(Step 5) Dynamic range expanded B channel image (3) and a ^* channel image (2), or B channel image (1) and dynamic range expanded a ^* channel image (4). The dynamic range expanded B-channel image (3) and the a ^* -channel image (in order that the background luminance is equal to the background luminance of the original B-channel image (1) or a ^* -channel image (2) by the addition. 2) Alternatively, the luminance levels of the B channel image (1) and the dynamic range expansion a ^* channel image (4) are corrected at the same rate, and the dynamic range adjustment B channel image (5) and the dynamic range reduction a ^* channel image (6 Or dynamic range reduced B channel image (7) and dyna Kkurenji to create and adjust ^{a *} channel image (8).
(Step 6) Dynamic range adjustment B channel image (5) and dynamic range reduction a ^* channel image 6) are added, or dynamic range reduction B channel image (7) and dynamic range adjustment a ^* channel image (8 ) To obtain a skin image for spot discrimination.
Hereinafter, the present invention will be described in more detail.
[0007]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
The skin image creation method of the present invention captures the state of the skin into a color image, decomposes it into R, G, and B components, reconstructs each image, and then sets the color mode of the separately captured color image to R. , G, B to L ^* , a ^* , b ^* color system, decomposed into L ^* , a ^* , b ^* components and reconstructed images to create B channel The image is supplemented with an a ^* channel image. Here, although it is capturing of the skin state, it is necessary to have a magnification that can detect a spot having a size that causes cosmetic problems, and the present inventors have taken an image of a 5.1 cm × 3.6 cm site. Captured and expanded to a size of 640 pixels × 480 pixels. A preferable magnification is in the range of about 0.5 to 5 times. This is because if the magnification is too high, the pixels that make up the stain will be too dispersed, making it difficult to understand the stain. On the other hand, if the magnification is too low, it may become too concentrated and inconspicuous. . Furthermore, it is preferable to use two orthogonal polarization filters in order to eliminate as much as possible scattered light on the skin surface, which is an obstacle when detecting stains in the skin. The captured image is usually represented in the R, G, B color system, but in the creation method of the present invention, an image of a luminance distribution of only the B value is first created. This can be performed using image processing software that is usually commercially available. Preferred examples of such image processing software include “Photoshop” (manufactured by Adobe ; registered trademark). In the present invention, using such image processing software, the original image data is converted into the L ^* , a ^* , b ^* color system, and the a ^* value is obtained from the converted coordinates in the same manner as the B channel image. Reconstruct the a ^* channel image of only the brightness. Conversion from the R, G, B color system to the L ^* , a ^* , b ^* color system can be performed as follows.
[0008]

Luminance levels

0, 42, 85, 128, 170, 213, and 255 for R, G, and B values were selected on Photoshop, and 295 colors were determined for each combination. Then, this 295 colors R, G, B values and ^L ^*, a *, measured ^{b *} ^value, L ^{* conversion,} a *, ^{b *} object value variable, R, G, B values as explanatory variables Created an expression. As a result, the following conversion formula was created.
L * = 0.1086R + 0.2324G + 0.0267B + 11.11066
(R = 0.9726)
a * = 0.3012R-0.4396G + 0.1064B + 9.8136
(R = 0.9859)
b * = 0.1434R + 0.2957G-0.4480B + 5.4921
(R = 0.9552)
These regressions are shown in FIGS. It can be seen that the regression is very good.
[0009]
Based on this conversion, an a ^* channel image is created. That is, the a * channel image in Photoshop assigns luminance levels 0 to 255 of monochrome 256 gradations to a * values of −128 to 127. Therefore, an a * channel image can be expressed by setting a numerical value of a * value + 128 to a luminance level of 256 gradations.
[0010]
The dynamic range expansion process of the input level is performed so that the numerical value level of the a * channel image created above becomes an appropriate level in order to eliminate redness unevenness. This guideline is such that when added to the B channel image, redness is removed and only blackness remains. This is determined by trial and error based on standard colors. The standard color may be actual skin inflammation, or may be performed using a red standard color and a black standard color.
[0011]
Further, when the addition process is performed with the B channel image, the output level is corrected so that the high luminance value after the addition does not exceed the range of 256 gradations. (Output level 0 to 128) At this time, it is preferable that the correction of the output level of the B channel image and the correction of the output level of the a * channel image subjected to the dynamic range expansion processing are performed at the same rate.
[0012]
The above dynamic range expansion and output level correction may be performed by replacing the a * channel image and the B channel image.
[0013]
The reddish unevenness portion expressed as a low luminance portion in the B channel image and a high luminance portion in the a * channel image is removed by performing addition calculation processing on both images.
[0014]
An input level dynamic range expansion process is performed so that the spot portion is easily visually recognized.
[0015]
These operations are described as follows for each step.
(Step 1) Capture a skin image.
(Step 2) A B channel image (1) is created from the captured skin image.
(Step 3) The color code of the skin image is converted into the L ^* , a ^* , b ^* color system, and an a ^* channel image (2) is created.
(Step 4) For the B channel image (1) and the a ^* channel image (2), the redness of the skin image is dynamically canceled by the addition of the B channel image (1) and the a ^* channel image (2). The range is adjusted to create a dynamic range expanded B channel image (3) or a dynamic range expanded a ^* channel image (4).
(Step 5) Dynamic range expanded B channel image (3) and a ^* channel image (2), or B channel image (1) and dynamic range expanded a ^* channel image (4). The dynamic range expanded B-channel image (3) and the a ^* -channel image (in order that the background luminance is equal to the background luminance of the original B-channel image (1) or a ^* -channel image (2) by the addition. 2) Alternatively, the luminance levels of the B channel image (1) and the dynamic range expansion a ^* channel image (4) are corrected at the same rate, and the dynamic range adjustment B channel image (5) and the dynamic range reduction a ^* channel image (6 Or dynamic range reduced B channel image (7) and dyna Kkurenji to create and adjust ^{a *} channel image (8).
(Step 6) Dynamic range adjustment B channel image (5) and dynamic range reduction a ^* channel image (6) are added, or dynamic range reduction B channel image (7) and dynamic range adjustment a ^* channel image ( 8) is added to obtain a skin image for spot discrimination.
[0016]
【The invention's effect】
The spot discrimination method of the present invention is characterized by using the skin image created as described above. The skin image thus created can be clearly detected from the image obtained with the eyes or a simple video macroscope without being obstructed by the site of inflammation, which is not detected and is not visible. By using such a skin image, the wrinkles of the present invention are identified. By comparing with an image by an unprocessed video macroscope, it is also possible to distinguish between a visible stain and a stain that has not yet been revealed. Moreover, since only the spot portion can be taken out, the spot can be quantified in the form of an area ratio or the like.
[0017]
In such an operation, the dynamic range expansion rate and output level correction take almost constant values once the object is determined, and therefore can be handled as approximations. Therefore, this series of operations can be incorporated into a program and used as a device. A general flowchart of such a program is as shown in FIG.
[0018]
【Example】
Hereinafter, the present invention will be described in more detail with reference to examples, but it is needless to say that the present invention is not limited to such examples.
[0019]
<Example 1>
According to the above procedure, only inflammation was removed from the site where inflammation was present, and only the spot site was extracted. That is, as shown in FIG. 5, R, G, and B images were captured, and a B channel image was reconstructed therefrom. Further, simultaneously converts R, G, and B images to ^{a *} channel image was reconstructed with ^{a *} channel image. a ^{* The} channel image was subjected to dynamic range expansion processing, and then the output level was corrected. The output level of the B channel image was corrected and added to the a ^* channel image whose output level was corrected, and the dynamic range was expanded to obtain an image for spot discrimination. In this spot discrimination image, it can be seen that only the reddish part such as inflammation is offset and the spot part of melanin deposition is clarified.
[0020]
<Example 2>
Corneal cells were collected with adhesive tape, dyed with double staining of brilliant green and silver melanin, and the melanin situation was observed. As a result, a panel with a difference in visual judgment of the face and judgment of the melanin situation was used. The spot of the invention was identified. As a comparison, the determination was made based on the image analysis in which the conventional a ^* channel image is not corrected. Judgment is score 5 when melanin is very high, score 4 when melanin is high, score 3 when melanin is slightly high, score 2 when melanin is low, melanin (stain) No score was assigned as score 1. The results are shown in Table 1. From this, it can be seen that according to the method of the present invention, almost the same result as that obtained from observation of the keratinocyte specimen can be obtained from the image.
[0021]
[Table 1]

[0022]
【The invention's effect】
ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the technique which discriminate | determines the spot which is easy and easy and which cannot be revealed easily that an individual or a small shop can do independently can be provided.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram showing the regressability of L ^* values.
FIG. 2 is a diagram showing the regression of a ^* value.
FIG. 3 is a diagram showing the regressability of b ^* values.
FIG. 4 is a diagram showing a flow of processing.
FIG. 5 is a diagram illustrating the progress of processing in Embodiment 1. (Drawing substitute photo)

Claims

Capture the skin condition into a color image, decompose it into R, G, and B components, reconstruct each image, and change the color mode of the captured color image from R, G, B to L ^* , a ^* , B ^* color system, decomposed into the components of L ^* , a ^* , b ^* , create an image reconstructed from each image, and compensate the B channel image with the a ^* channel image A method for creating a skin image.

2. The skin image according to claim 1, wherein the dynamic range is adjusted to eliminate reddish when the B channel image is corrected with the a ^* channel image. A method for creating a skin image described in 1.

In the creation of discoloration image according to claim 1, the B channel image when compensated with a ^* channel image, in order to obtain a contrast stain and background, the B Chanenru image and / or a ^* channel image The method for creating a skin image according to claim 1, wherein the dynamic range is reduced.

The method for creating a skin image according to any one of claims 1 to 3, wherein the method is for confirming a position where a stain exists.

5. A method for distinguishing stains, characterized in that the brightness distribution is used as an index from the skin image created by the skin image creation method according to any one of claims 1 to 4.

A method for producing a skin image for spot discrimination, characterized by operating a skin image according to the following steps.
(Step 1) Capture a skin image.
(Step 2) A B channel image (1) is created from the captured skin image.
(Step 3) The color code of the skin image is converted to L ^* , a ^* , b ^* color system, and an a ^* channel image (2) is created.
(Step 4) For the B channel image (1) and the a ^* channel image (2), the redness of the skin image is dynamically canceled by the addition of the B channel image (1) and the a ^* channel image (2). The range is adjusted to create a dynamic range expanded B channel image (3) or a dynamic range expanded a ^* channel image (4).
(Step 5) Dynamic range expanded B channel image (3) and a ^* channel image (2), or B channel image (1) and dynamic range expanded a ^* channel image (4). The dynamic range expanded B-channel image (3) and the a ^* -channel image (in order that the background luminance is equal to the background luminance of the original B-channel image (1) or a ^* -channel image (2) by the addition. 2) Alternatively, the luminance levels of the B channel image (1) and the dynamic range expansion a ^* channel image (4) are corrected at the same rate, and the dynamic range adjustment B channel image (5) and the dynamic range reduction a ^* channel image (6 Or dynamic range reduced B channel image (7) and dyna Kkurenji to create and adjust ^{a *} channel image (8).
(Step 6) Dynamic range adjustment B channel image (5) and dynamic range reduction a ^* channel image (6) are added, or dynamic range reduction B channel image (7) and dynamic range adjustment a ^* channel image ( 8) is added to obtain a skin image for spot discrimination.