JP4619112B2 - 毛形状の測定方法 - Google Patents

Description

本発明は、毛形状の測定方法に関し、特に撮影した画像の画像処理によって毛形状を測定する毛形状の測定方法に関する。

例えば毛髪の成長度を測定して毛髪の状態を定量的に評価する際や、育毛剤による効果等を評価する際には、頭部の同一部位について時期を隔ててそれぞれ毛髪の成長度を測定することにより、毛髪の状態の長期的な変化を把握することが可能になる。このため、例えばヒトの頭部の所定部位を毛刈し、毛刈直後、１日後、２日後、３日後等において毛刈部位の写真を撮影すると共に、これらの画像処理を行ない、画像処理データを比較することによって毛髪の成長度を測定する方法が開示されている（例えば、特許文献１参照）。

一方、例えばヒトの手足や胴部の肌に生える体毛の成長やむだ毛の発生を抑制するための、毛成長抑制剤、発毛抑制剤等の薬剤による効果を評価する際には、特定の被験部位における特定の体毛の経時的変化を追跡して、これらの体毛の発育の状況等を把握する必要がある。
特開平６−９０９３２号公報

しかしながら、体毛は、その生える場所によっては、頭髪に比べて細く、且つまばらにしか生えていないため（例えば頭髪の太さが５０〜１００μｍ程度であるのに対し、体毛の太さは１０〜３０μｍ程度であり、体毛の単位面積あたりの本数は、頭髪の単位面積あたりの本数の１／１０に満たない場合も多く、ヒトの毛なので個人差も大きい。）、被験部位を撮影して得た画像データから体毛に関する各種の測定を自動的に行うことは困難であり、例えば画像の上で体毛を手作業でトレースした後に画像処理を行うといった手間のかかる手法がとられていた。また、体毛の場合、径が細いことから毛への付着物や撮影時のノイズの影響を受けやすく、画像データから画像処理される工程で、当該径の細い部分で分断されていると判断されて、本来は一本の毛であるのに複数本の毛であるように処理されることにより、被験部位における体毛の本数や、各体毛の長さ、太さ等を追跡して各種の評価を行う際に、正確な評価結果を得ることができない場合があった。

本発明は、撮影された被験部位の画像データから毛の形状を容易に把握できるようにして、手間のかかる手作業を要することなく、毛に関する各種の測定を画像処理によってスムーズに行うことを可能にする毛形状の測定方法を提供することを目的とする。

本発明は、肌を撮影した画像から画像処理によって毛の形状を測定する毛形状の測定方法であって、被験部位を含んで撮影した画像を画像データとして記憶する第１ステップと、該第１ステップによって得られた画像データから毛画像を含む領域を抽出し、該毛画像を含む領域の画像処理を行う第２ステップとからなり、前記画像処理を行う第２ステップは、前記毛画像を含む領域における画像データの各画素の直交する２方向の明るさの勾配を計算する第１サブステップと、該直交する２方向の明るさの勾配から各画素の勾配の大きさ及び主方向を計算する第２サブステップと、該勾配の大きさ及び該主方向から各画素の近傍領域における勾配の大きさの平均値及び主方向の代表値を計算する第３サブステップと、該勾配の大きさの平均値が一定の値より大きな画素について該主方向の代表値の方向と直交する方向の各画素の画素値を比較して最大値又は最小値をとる画素の領域を骨格領域として計算する第４サブステップとを含み、該骨格領域の連続性によって、前記毛の連続性を判断する毛形状の測定方法を提供することにより、上記目的を達成したものである。

本発明の毛形状の測定方法によれば、撮影された被験部位の画像データから毛の形状を容易に把握できるようにして、手間のかかる手作業を要することなく、毛に関する各種の測定を画像処理によってスムーズに行うことが可能になる。

本発明の好ましい一実施形態に係る毛形状の測定方法は、被験部位として、例えば女性の脚の所定の領域における肌に生えた毛の経時的変化を観察することにより、例えば毛成長抑制剤による毛の成長やむだ毛の発生の抑制効果を評価する試験を行う際に、被験部位おける毛の本数や、各毛の長さ、太さ等の形状を正確に把握して、当該被験部位における毛の状態を容易に比較観察できるようにすることを目的として採用されたものである。

そして、本実施形態の毛形状の測定方法は、肌を撮影した画像から画像処理によって毛の形状を測定する測定方法であって、図１に示すように、被験部位２８を含んで撮影した画像を画像データとして記憶する第１ステップ１５と、該第１ステップ１５によって得られた画像データから毛画像を含む領域１６を抽出し、該毛画像を含む領域１６の画像処理を行う第２ステップ１７とからなり、該画像処理を行う第２ステップ１７は、毛画像を含む領域１６における画像データの各画素の直交する２方向（ｘ方向、ｙ方向）の明るさの勾配を計算する第１サブステップ１８と、該直交する２方向の明るさの勾配から各画素の勾配の大きさ及び主方向を計算する第２サブステップ１９と、該勾配の大きさ及び該主方向から各画素の近傍領域における勾配の大きさの平均値及び主方向の代表値を計算する第３サブステップ２０と、該勾配の大きさの平均値が一定の値より大きな画素について該主方向の代表値の方向に直交する方向の各画素の画素値を比較して最大値又は最小値をる画素の領域を骨格領域２２として計算する第４サブステップ２１とを含み、該骨格領域２２の連続性によって、毛の連続性を判断するようになっている。

また、本実施形態によれば、第１ステップ１５によって得られた画像データから抽出した毛画像を含む領域１６にしきい値処理を行って、しきい値毛領域２３を得る第３ステップ２４と、しきい値毛領域２３と骨格領域２２との論理和として毛領域２５を得る第４ステップ２６と、毛領域２５の面積と周囲長から体毛の長さと太さを計算する第５ステップ２７（図４参照）とを含んでいる。

ここで、本実施形態の毛形状の測定方法は、例えば図２に示すような概略構成を備える毛形状測定装置１０を用いて行われることになる。すなわち、毛形状測定装置１０は、主として撮像部１１と、画像処理部１２と、コンピュータ１３と、表示部１４とからなり、撮像部１１は、例えば被験部位２８を含んだ領域のカラー画像を撮影し、撮影した画像に基づく例えば３０万〜６００万画素の画像信号を、画像データとして出力する。

また、画像処理部１２は、例えば撮像部１１からの画像信号による画像を表示部１４に表示したり、コンピュータ１３からの指令に応じて、例えば第１サブステップ１８〜第４サブステップ２１による第２ステップ１７の画像処理や、第３ステップ２４、第４ステップ２６等の画像処理を行う。

さらに、コンピュータ１３は、例えば画像処理部１２から送られる画像データや当該画像データから得られた毛のデータ等を蓄積すると共に、第５ステップ２７における計算等の各種の演算を行い、またこれと接続するキーボードやマウス等から、画像処理部１２に各種の指令を発することができるようになっている。

なお、図３は、本実施形態に用いる毛形状測定装置１０の詳細な構成を表わすブロック図である。

そして、本実施形態の被験部位の特定方法によれば、第１ステップ１５においては、被験部位２８を含んで撮影した画像を画像データとして記憶する。すなわち、例えば女性の脚の所定の部位における、被験部位２８を含む概略の領域として、例えば縦３０ｍｍ、横４０ｍｍの矩形の領域にマーキングを描いてこれを撮影対象とし、かかる領域を撮像部１１によって撮影する。また得られた画像信号を画像処理部１２に出力して、表示部１４に表示すると共に、当該画像信号をコンピュータ１３に蓄積する。

また、第２ステップ１７においては、第１ステップ１５によって得られた画像データから毛画像を含む領域１６を抽出して、以下に詳述する第１サブステップ１８〜第４サブステップ２１による画像処理を行うと共に、処理されたデータをコンピュータ１３に蓄積する。

第１サブステップ１８では、毛画像を含む領域１６における画像データの各画素の、直交する２方向であるｘ方向及びｙ方向の明るさの勾配を計算する。すなわち、例えば図６に示す画素の拡大図において、ある画素ｐ22に隣接する画素ｐ11〜ｐ33が図６に示す位置関係にある場合、ｐijの明るさをｌijとして、画素ｐ22でのｘ方向の明るさの勾配ｄｘは下記式（１）で、画素ｐ22でのｙ方向の明るさの勾配ｄｙは下記式（２）で表される。

第２サブステップ１９では、これらの直交するｘ方向及びｙ方向の明るさの勾配ｄｘ，ｄｙから各画素の主方向を計算する。すなわち、第１サブステップ１８で求めたｄｘとｄｙを用いて、勾配の大きさｍは下記式（３）で、主方向ｔは下記式（４）で表される。ここで、arctanは逆正接関数である。

第３サブステップ２０では、第２サブステップ１９で計算された主方向ｔから各画素の近傍領域における勾配の大きさの平均値及び主方向の代表値を計算する。すなわち、第１サブステップ１８で求めた各画素のｘ方向及びｙ方向の明るさの勾配ｄｘ，ｄｙについて位置（i,j）での値をそれぞれｄｘ(i,j)、ｄｙ(i,j)で表すと、近傍領域Nに含まれる画素（i,j）∈ Nについて、下記式（５）によって勾配の大きさの平均値μ_mを、下記式（６）〜（９）によって主方向の平均値μ_tを計算する。また、近傍に含まれる画素の中で下記式（１０）を最小にする画素(i₀,j₀)の明るさの勾配dx(i₀, j₀)とdy(i₀,j₀)から下記式（１１）によって主方向の中央値μ_t'を計算する。

ここで、各画素の近傍領域とは、画素の中心から一定の半径の円内に含まれる画素の集合である。

なお、本実施形態によれば、近傍領域の半径は毛の太さの５倍以内が好ましい。

ここで、前記各画素の近傍領域における主方向の代表値としては、例えば平均値、中央値、１／４位数と３／４位数との平均値、最大値と最小値との平均値等を採用することができるが、主方向の平均値又は主方向の中央値を用いることが好ましい。主方向の平均値を用いることにより、方向の誤差が正規分布している場合に、真の方向に最も近い値が得られることになり、主方向の中央値を用いることにより、ノイズ等による外れ値の影響を低減することが可能になる。

第４サブステップ２１では、第３サブステップ２０で計算された勾配の大きさの平均が一定の値より大きい画素について主方向の代表値の方向と直交する方向の各画素の画素値を比較して、最大値又は最小値をとる画素の領域を骨格領域２２として計算する。すなわち、勾配の大きさの平均が一定の値T1より大きい画素（たとえばp22）に隣接するｐ₁₁〜ｐ₃₃が図６に示す位置関係にある場合、画素ｐ₂₂の主方向の平均値μ_t（または中央値μ_t'）と画素ｐ_ijの毛画像を含む領域１６で対応する位置(i,j)における明るさｌ_ijから図７に示す場合分けを用いて骨格領域を求める。ここでT1は良好に毛の骨格が抽出されるよう決定されるが、その値は撮影条件に依存する。例えばT1は、毛領域に含まれると判断された画素について、勾配の大きさの平均の平均値と、勾配の大きさの平均の標準偏差を求め、勾配の大きさの平均の平均値から勾配の大きさの平均の標準偏差の５倍の値を差し引いた値として決めることができる。

そして、本実施形態によれば、第４サブステップ２１で求められた骨格領域２２が連続していることにより、体毛の連続性が速やかに判断されることになる。

また、本実施形態によれば、上述のように、第１ステップ１５によって得られた画像データから抽出した毛画像を含む領域１６にしきい値処理を行って、しきい値毛領域２３を得る第３ステップ２４と、しきい値毛領域２３と骨格領域２２との論理和として毛領域２５を得る第４ステップ２６と、毛領域２５の面積と周囲長から体毛の長さと太さを計算する第５ステップ２７（図４参照）とを含んでいる。

すなわち、しきい値毛領域２３を得る第３ステップ２４では、従来の毛髪を対象とする２値化処理と同様の方法により、各画素の明るさの勾配を算定することなく、しきい値毛領域２３が速やかに得られることになる。なお、本実施形態によれば、例えば細長く、且つ一本の毛の中に径の細い部分を含んだ体毛を対象としていることにより、しきい値毛領域２３は、複数に分断されたものとして画像処理されている。

また、しきい値毛領域２３と骨格領域２２との論理和として毛領域２５を得る第４ステップ２６では、第３ステップ２４で毛画像を含む領域１６で対応する位置(i,j)における明るさｌ_ijが一定の値T2以下、又は第４サブステップ２１で同じ位置の画素ｓ(i,j)が骨格の場合に毛領域とする。これによって、毛領域２５は、しきい値毛領域２３に沿った相当の幅を有し、骨格領域２２によって連続する、一本の毛による領域として処理されることになる。ここで、T2はしきい値毛領域が良好に抽出されるよう決定されるが、その値は撮影条件に依存する。例えばT2は、毛領域に含まれると判断されたが画素について、明るさの平均値と明るさの標準偏差を求め、明るさの平均値に明るさの標準偏差の５倍の値を加えた値として決めることができる。

さらに、毛領域２５の面積と周囲長さから体毛の長さと太さを計算する第５ステップ２７では、例えば図４に示すように、第４ステップ２６によって得られた毛領域２５の周囲に沿って、複数の座標点２９をプロットすると共に、各座標点２９の座標値（ｘ_i，ｙ_i）を算定する。また各座標点２９の座標値（ｘ_i，ｙ_i）から、下記式（１２），（１３）に従って、毛領域２５の周囲長Ｐと、毛領域２５の面積Ｓとを算出する。

一方、図５（ａ），（ｂ）に示す毛領域２５の状態においては、いずれも下記式（１４），（１５）の関係が成り立つことから、下記式（１６），（１７）によって、毛領域２５の長さＬ及び太さＤが容易に算出されることになり、これによって、測定対象となった体毛の長さ及び太さが、容易に把握されることになる。

そして、本実施形態の毛形状の測定方法によれば、撮影された被験部位の画像データから毛の形状を容易に把握できるようにして、手間のかかる手作業を要することなく、毛に関する各種の測定を画像処理によってスムーズに行うことが可能になる。すなわち、本実施形態によれば、毛画像を含む領域１６の画像処理を行う第２ステップ１７は、画像データの各画素の直交する２方向の明るさの勾配を計算する第１サブステップ１８と、これらの明るさの勾配から各画素の勾配の大きさ及び主方向を計算する第２サブステップ１９と、各画素の近傍領域における勾配の大きさの平均値及び主方向の代表値を計算する第３サブステップ２０と、勾配の大きさの平均値が一定の値より大きな画素について主方向の代表値の方向と直交する方向の各画素の画素値を比較して最大値又は最小値をとる画素の領域を骨格領域として計算する第４サブステップ２１とを含んでいるので、毛髪よりも細い毛について、画像処理によって被験部位における本数、太さ、長さ等を容易に把握することが可能になり、当該被験部位における毛の状態を容易に比較観察して、例えば毛成長抑制剤による毛の成長やむだ毛の発生の抑制効果を効果的に評価することが可能になる。

なお、本発明は上記実施形態に限定されることなく種々の変更が可能である。例えば、本発明の毛の測定方法は、毛成長抑制剤による抑制効果を評価するべく、被験部位おける毛の経時的変化を比較観察する場合に限定されることなく、例えば被験部位の相違や季節変動、年齢、性別、人種の相違等による毛の解析研究を行う場合等、その他の種々の毛の測定時に採用することができる。さらに、これまでは測定が難しかった脱毛症等で軟化した頭髪の解析等にも応用できる。また、本発明を構成するステップやサブステップに、その他のステップやサブステップを適宜加えて用いることもできる。

本発明の一実施形態に係る毛形状の測定方法の説明図である。 本発明の一実施形態に係る毛形状の測定方法を行う際に用いる毛形状測定装置の基本構成の説明図である。 本発明の一実施形態に係る毛形状の測定方法を行う際に用いる毛形状測定装置のブロック図である。 毛領域の面積と周囲長から毛の長さと太さを計算する際に、毛領域の周囲にプロットされる座標点の説明図である。 （ａ），（ｂ）は、毛領域の面積と周囲長から求められる、毛領域の長さと太さを示す模式図である。 ある画素に隣接する画素の位置関係を例示する画素の部分拡大図である。 画素の平均の主方向と画素の明るさから骨格領域を求める際の場合分けを説明するテーブルである。

符号の説明

１０ 毛形状測定装置
１１ 撮像部
１２ 画像処理部
１３ コンピュータ
１４ モニター
１５ 第１ステップ
１６ 毛画像を含む領域
１７ 第２ステップ
１８ 第１サブステップ
１９ 第２サブステップ
２０ 第３サブステップ
２１ 第４サブステップ
２２ 骨格領域
２３ しきい値毛領域
２４ 第３ステップ
２５ 毛領域
２６ 第４ステップ
２７ 第５ステップ
２８ 被験部位
２９ 座標点

Claims (3)

1. 肌を撮影した画像から画像処理によって毛の形状を測定する毛形状の測定方法であって、
   被験部位を含んで撮影した画像を画像データとして記憶する第１ステップと、該第１ステップによって得られた画像データから毛画像を含む領域を抽出し、該毛画像を含む領域の画像処理を行う第２ステップとからなり、
   前記画像処理を行う第２ステップは、前記毛画像を含む領域における画像データの各画素の直交する２方向の明るさの勾配を計算する第１サブステップと、該直交する２方向の明るさの勾配から各画素の勾配の大きさ及び主方向を計算する第２サブステップと、該勾配の大きさ及び該主方向から各画素の近傍領域における勾配の大きさの平均値及び主方向の代表値を計算する第３サブステップと、該勾配の大きさの平均値が一定の値より大きな画素について該主方向の代表値の方向と直交する方向の各画素の画素値を比較して最大値又は最小値をとる画素の領域を骨格領域として計算する第４サブステップとを含み、
   且つ、前記第１ステップによって得られた画像データから抽出した前記毛画像を含む領域にしきい値処理を行って、しきい値毛領域を得る第３ステップと、該しきい値毛領域と前記骨格領域との論理和として毛領域を得る第４ステップと、該毛領域の面積と周囲長から毛の長さと太さを計算する第５ステップとを含む毛形状の測定方法。
2. 前記各画素の近傍領域における主方向の代表値は、主方向の平均値である請求項１に記載の毛形状の測定方法。
3. 前記各画素の近傍領域における主方向の代表値は、主方向の中央値である請求項１に記載の毛形状の測定方法。