JP5993587B2 - 肌状態解析方法、肌状態解析装置、及び、肌状態解析システム、並びに、該肌状態解析方法を実行させるためのプログラム、及び、該プログラムを記録した記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、皮膚表面の皮丘を解析することにより肌の状態を解析する肌状態解析方法、肌状態解析装置及び肌状態解析システム、並びに、該肌状態解析方法をコンピュータに実行させるためのプログラム及び該プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。

人の肌の状態（以下、「肌状態」という。）は、加齢により、その皮膚表面の形状を変化させる（例えば図１（ａ）は２０代、図１（ｂ）は４０代、図１（ｃ）は６０代の皮膚表面の写真である）。このとき、年齢に合う化粧料を開発するためには、加齢により変化する肌状態を明らかにする必要がある。また、開発した化粧料を評価するためには、化粧料の使用前後の皮膚表面の状態を明らかにする必要がある。

特許文献１は、毛穴を評価するために、皮膚表面の状態を採取したレプリカの三次元形状計測データを取得することによって、毛穴の立体的形状を計測することができる技術を開示している。

特許文献２及び特許文献３は、表皮組織を定量化するため、カメラにより撮像された２次元画像から、画像の輝度値のばらつきが所定値以上になるように各画素の輝度値を変換等することによって、表皮組織を定量化した指標を算出する技術を開示している。

特開２００５−３４５２９７号公報 国際公開第２００９／１４２０６９号パンフレット 特開２００８−６１８９２号公報

きめの整った肌（きめの細かい肌）が、理想の肌状態と言われている。ここで、きめの整った肌とは、皮丘ＳＨが立体的な形状の肌状態をいう（図２（ａ））。なお、図２（ｂ）は平面的な形状の肌状態である。このため、きめの整った肌を解析するためには、皮丘ＳＨの三次元形状を解析する必要がある。

特許文献１に開示されている技術では、毛穴（約１００μｍ）を解析することはできるが、皮丘の立体的形状を解析することができない場合があった。特に、加齢による皮丘の立体的形状の変化量は、数μｍ以下である。このため、特許文献１に開示されている技術では、加齢による皮丘の形状の変化量を考慮した肌状態の解析をすることができない場合があった。また、特許文献２及び特許文献３に開示されている技術では、２次元画像を用いた解析のため、皮丘の立体的形状を解析することができない場合があった。

本発明は、このような事情の下に為され、皮膚表面の皮丘の三次元形状を計測し、計測した皮丘の三次元形状に基づいて肌状態を解析することができる肌状態解析方法、肌状態解析装置及び肌状態解析システムを提供することを課題とする。

本発明の一の態様によれば、皮膚表面の皮丘の形状に基づいて、前記皮膚表面の状態を解析する肌状態解析方法であって、前記皮膚表面の三次元形状を計測して、該皮膚表面の三次元形状データを取得する形状取得ステップと、取得した前記三次元形状データに基づいて、前記皮膚表面に関する原画像を生成する原画像生成ステップと、ガウシアンフィルタ処理及び／又はノイズ除去処理を用いて前記原画像を補正して補正画像を生成し、前記補正画像に基づいて、前記皮丘を抽出する皮丘抽出ステップとを含むことを特徴とする肌状態解析方法が提供される。また、前記補正画像に基づいて、前記皮膚表面の皮溝を抽出する皮溝抽出ステップを更に含み、前記皮溝抽出ステップは、前記補正画像をガウシアンフィルタ処理、二値化処理及び／又はノイズ除去処理をする補正画像処理ステップを含み、前記皮丘抽出ステップは、抽出した前記皮溝に基づいて、前記皮丘を抽出する、ことを特徴とする、肌状態解析方法が提供される。更に、前記皮丘抽出ステップは、前記補正画像から前記皮溝に対応する画素を差分した差分画像を前記皮丘として抽出すること、又は、前記補正画像の前記皮溝に対応する画素の周囲の画素を該皮溝として抽出することによって、前記皮丘を離散する皮丘離散ステップを含むことを特徴とする肌状態解析方法が提供される。

本発明の他の態様によれば、皮膚表面の皮丘の形状に基づいて、前記皮膚表面の状態を解析する肌状態解析方法であって、前記皮膚表面の三次元形状を計測して、該皮膚表面の三次元形状データを取得する形状取得ステップと、取得した前記三次元形状データに基づいて、前記皮膚表面に関する原画像を生成する原画像生成ステップと、ガウシアンフィルタ処理及び／又はノイズ除去処理を用いて前記原画像を補正して補正画像を生成し、前記補正画像に基づいて、前記皮丘を抽出する皮丘抽出ステップとを含み、前記補正画像に基づいて、前記皮膚表面の皮溝を抽出する皮溝抽出ステップを更に含み、前記皮溝抽出ステップは、前記補正画像をガウシアンフィルタ処理、二値化処理及び／又はノイズ除去処理をする補正画像処理ステップを含み、前記皮丘抽出ステップは、抽出した前記皮溝に基づいて、前記皮丘を抽出し、抽出した前記皮丘に基づいて、前記皮膚表面の状態を評価する皮膚評価ステップを含む、ことを特徴とする肌状態解析方法が提供される。また、前記皮膚評価ステップは、前記皮丘の形状、数、扁平度及び／又は傾きのいずれか一つ又は複数を用いて、前記皮膚表面の状態を評価すること、又は、前記皮溝の面積、長さ、幅及び／又は深さのいずれか一つ又は複数を更に用いて、前記皮膚表面の状態を評価することを特徴とする肌状態解析方法が提供される。更に、前記皮膚評価ステップは、前記形状、前記数、前記扁平度、前記傾き、前記面積、前記長さ、前記幅及び／又は前記深さに対応する評価年齢を算出し、前記評価年齢に基づいて前記皮膚表面の状態を評価することを特徴とする肌状態解析方法が提供される。

本発明のその他の態様によれば、皮膚表面の皮丘の形状に基づいて、前記皮膚表面の状態を解析する肌状態解析装置であって、前記皮膚表面の三次元形状を計測して、該皮膚表面の三次元形状データを取得する計測手段と、前記三次元形状データに基づいて前記皮丘を抽出し、該皮丘に基づいて前記皮膚表面の状態を解析する解析手段とを有し、前記解析手段は、前記三次元形状データに基づいて前記皮膚表面に関する原画像を生成する画像生成部と、前記原画像を補正した補正画像に基づいて前記皮丘を抽出する皮丘解析部と、を含む、ことを特徴とする肌状態解析装置が提供される。また、前記解析手段は、抽出した前記皮丘に基づいて前記皮膚表面の状態を評価する結果評価部を更に含むことを特徴とする、肌状態解析装置が提供される。更に、前記原画像を補正した補正画像に基づいて皮溝を抽出する皮溝解析部を更に有し、前記皮溝解析部は、前記皮溝の最下点群を抽出することを特徴とする、肌状態解析装置が提供される。

また、本発明のその他の態様によれば、皮膚表面の皮丘の形状に基づいて、前記皮膚表面の状態を解析する肌状態解析装置であって、前記皮膚表面の三次元形状を計測して、該皮膚表面の三次元形状データを取得する計測手段と、前記三次元形状データに基づいて前記皮丘を抽出し、該皮丘に基づいて前記皮膚表面の状態を解析する解析手段とを有し、前記解析手段は、前記三次元形状データに基づいて前記皮膚表面に関する原画像を生成する画像生成部と、前記原画像を補正した補正画像に基づいて前記皮溝を抽出する皮溝解析部と、抽出した前記皮溝に基づいて前記皮丘を抽出する皮丘解析部と、を含み、前記原画像を補正した補正画像に基づいて皮溝を抽出する皮溝解析部を更に有し、前記皮溝解析部は、前記皮溝の最下点群を抽出し、前記皮丘解析部は、前記補正画像から前記皮溝に対応する画素を差分した差分画像を前記皮丘として抽出することを特徴とする肌状態解析装置が提供される。また、前記皮丘解析部は、前記補正画像の前記皮溝に対応する画素の周囲の画素を該皮溝として抽出することによって、前記皮丘を離散することを特徴とする肌状態解析装置が提供される。更に、前記結果評価部は、前記皮丘の形状、数、扁平度及び／又は傾きのいずれか一つ又は複数を用いて、前記皮膚表面の状態を評価すること、前記皮溝の面積、長さ、幅及び／又は深さのいずれか一つ又は複数を更に用いて、前記皮膚表面の状態を評価すること、又は、前記形状、前記数、前記扁平度、前記傾き、前記面積、前記長さ、前記幅及び／又は前記深さに対応する評価年齢を算出し、算出した前記評価年齢に基づいて前記皮膚表面の状態を評価することを特徴とする肌状態解析装置が提供される。

更に、本発明のその他の態様によれば、前記肌状態解析装置を含む肌状態解析システムであって、前記解析手段は、無線または有線を用いて、前記肌状態解析装置と通信する、ことを特徴とする肌状態解析システムが提供される。

本発明によれば、皮膚表面の皮丘の三次元形状を計測し、計測した皮丘の三次元形状に基づいて肌状態を解析することができる。

年代別の肌の表面を説明する説明図である。 きめのある肌を説明する概略図である。 本発明の実施形態に係る肌状態解析装置の一例を説明する概略構成図である。 本発明の実施形態に係る肌状態解析装置の解析手段（皮溝解析部）の機能の一例を示す機能ブロック図である。 本発明の実施形態に係る肌状態解析装置の解析手段（皮丘解析部）の機能の一例を示す機能ブロック図である。 本発明の実施形態に係る肌状態解析装置が解析する動作の一例を説明するフローチャート図である。 本発明の実施例１に係る肌状態解析装置が解析する動作の一例を説明するフローチャート図である。 本発明の実施例１に係る肌状態解析装置が解析する皮膚表面を説明する説明図である。 本発明の実施例１に係る肌状態解析装置の解析結果（皮溝）を説明する説明図である。 本発明の実施例１に係る肌状態解析装置の解析結果（皮丘）を説明する説明図である。 本発明の実施例１に係る肌状態解析装置の評価結果（皮丘の数）を説明する説明図である。 本発明の実施例１に係る肌状態解析装置の評価結果（皮丘の形状）を説明する説明図である。 本発明の実施例１に係る肌状態解析装置の評価結果（皮丘の扁平度及び傾き）を説明する説明図である。 本発明の実施例２に係る肌状態解析システムの一例を説明する概略構成図である。

添付の図面を参照しながら、本発明の限定的でない例示の実施形態について説明する。添付の全図面の中の記載で、同一又は対応する部分又は部品には、同一又は対応する符号を付し、重複する説明を省略する。また、図面は部分もしくは部品間の相対比を示すことを目的としていない。したがって、図面の中の具体的な寸法は、以下の限定的でない実施形態に照らし、当業者により決定することができる。

（肌状態解析装置の構成）
本発明の実施形態に係る肌状態解析装置の概略構成図を図３に示す。

図３に示すように、本発明の実施形態に係る肌状態解析装置１００は、皮膚表面の形状を測定し、測定した形状に基づいて皮丘を抽出し、抽出した皮丘に基づいて皮膚表面の状態（以下、「肌状態」という。）を解析する装置である。肌状態解析装置１００は、本実施形態では、肌状態解析装置１００全体の各構成に動作を指示し、その動作を制御する制御手段１０と、皮膚表面の三次元形状を計測して、皮膚表面の三次元形状データを取得する計測手段２０と、計測した三次元形状データに基づいて皮丘を抽出し、抽出した皮丘に基づいて肌状態を評価する解析手段３０とを有する。また、肌状態解析装置１００は、本実施形態では、計測手段２０の測定条件及び測定結果並びに解析手段３０の解析条件、解析結果及び評価結果などを記憶する記憶手段４０と、計測手段２０の測定条件などを肌状態解析装置１００外部から肌状態解析装置１００に入力し、肌状態解析装置１００外部に測定結果などを出力するインターフェース手段５０とを有する。

以後の説明において、肌状態を解析する部位（部分）は、本実施形態では、被験者の頬部とする。なお、肌状態を解析する部位（部分）は頬部に限定されるものではなく、任意の部位（部分）の肌状態を解析することができる。

制御手段１０は、肌状態解析装置１００の各構成（後述する計測手段２０など）に動作を指示し、各構成の動作を制御する手段である。制御手段１０は、本実施形態では、インターフェース手段５０（後述する入力部５１）を用いて入力された測定条件等に基づいて、測定手段２０を制御する。また、制御手段１０は、インターフェース手段５０を用いて入力された解析条件及び評価条件に基づいて、解析手段３０（後述）を制御する。更に、制御手段１０は、測定結果、解析結果及び評価結果などをインターフェース手段５０（後述する出力部５２及び表示部５３）に出力する。

計測手段２０は、皮膚表面の三次元形状を計測して、皮膚表面の三次元形状データ（以下、「三次元形状データＤｆ」という。）を取得し、解析手段３０に出力する手段である。計測手段２０は、本実施形態では、計測する皮膚表面（又はレプリカ）を配置する供試部２１と、その皮膚表面の三次元形状を計測（撮像）する撮像部２２と、供試部２１と皮膚表面との相対的な位置関係を変化させる駆動部２３とを有する。

供試部２１は、本実施形態では、皮膚表面で採取したレプリカを配置するものである。計測に用いるレプリカは、肌状態を解析する部位で採取された直径３０ｍｍ程度のレプリカである。また、レプリカによる皮膚表面の採取位置は頬部に限定されるものではなく、任意の部位（部分）の皮膚表面から採取することができる。更に、レプリカを採取しなくても、後述する撮像部２２によって、直接、肌状態を計測（撮像）してもよい。

撮像部２２は、供試部２１に配置されたレプリカ（又は皮膚表面）の三次元形状を計測するものである。撮像部２２は、本実施形態では、形状取得ステップとして、共焦点顕微鏡を用いて、採取したレプリカの三次元形状データＤｆを画像データとして取得する。なお、共焦点顕微鏡は、集光レンズ、ビームスプリッタ、対物レンズ、ピンホール及び光検出器等を用いて構成することができる。また、共焦点顕微鏡は、光源（レーザ光源）から出射した出射光を集光レンズで集光し、ビームスプリッタに透過して、対物レンズを用いてレプリカ上に照射することができる。更に、共焦点顕微鏡は、照射光がレプリカ表面で反射した反射光を対物レンズに透過し、ビームスプリッタで反射し、ピンホールを介して光検出器に入射することができる。このとき、共焦点顕微鏡は、反射光を検出することで、レプリカの三次元形状データＤｆを取得することができる。

駆動部２３は、供試部２１（レプリカ）と撮像部２２（共焦点顕微鏡）の相対的な位置関係を変化させるものである。また、駆動部２３は、レプリカの三次元形状データＤｆを取得するために、撮像部２２（共焦点顕微鏡の対物レンズなど）を照射光の光軸方向に移動することができる。更に、駆動部２３は、レプリカを供試部２１に配置するために、供試部２１の位置を変化させることができる。なお、駆動部２３は、周知技術の駆動機器（平行移動装置及び回転移動装置など）を用いることができる。

解析手段３０は、計測手段２０が取得したレプリカ（又は皮膚表面）の三次元形状データＤｆに基づいて、そのレプリカを採取した部位の肌状態を解析（評価）する手段である。解析手段３０は、本実施形態では、計測手段２０が取得した三次元形状データＤｆに基づいて、肌状態の三次元画像（以下、「原画像Ｄｏ」という。）を生成する画像生成部３１と、生成した原画像Ｄｏに基づいて皮溝に関する画像（以下、「皮溝ＳＴ」という。）を抽出する皮溝解析部３２Ｆと、抽出した皮溝ＳＴに基づいて皮丘に関する画像（以下、「皮丘ＳＨ」という。）を抽出する皮丘解析部３２Ｒと、抽出した皮丘ＳＨ及び皮溝ＳＴに基づいて肌状態を評価する結果評価部３３とを有する。

画像生成部３１は、原画像生成ステップとして、撮像部２２（計測手段２０）が取得した三次元形状データＤｆに基づいて、原画像Ｄｏを生成する。具体的には、画像生成部３１は、合焦位置を駆動部２３によって変化させながら、撮像部２２が取得した複数の光学的断層像（三次元形状データＤｆ）を合成することによって、レプリカの三次元画像（原画像Ｄｏ）を合成（生成）することができる。

皮溝解析部３２Ｆは、皮溝抽出ステップとして、生成した原画像Ｄｏに基づいて皮溝ＳＴを抽出する。皮溝解析部３２Ｆは、本実施形態では、ガウシアンフィルタ処理及び／又はノイズ除去処理を用いて原画像Ｄｏを補正した画像（以下、「補正画像Ｄｒ」という。）を生成する画像補正部３２ＦＲ（図４）と、生成した補正画像Ｄｒに基づいてガウシアンフィルタ処理及び二値化処理を用いて皮溝ＳＴを抽出する皮溝抽出部３２ＦＥ（図４）と、抽出した皮溝ＳＴに含まれるノイズを除去した画像（以下、「ノイズ除去後画像Ｄｎ」という。）を生成するノイズ除去部３２ＦＮ（図４）と、ノイズ除去後画像Ｄｎに基づいて皮溝ＳＴの溝底に関する情報を抽出する最下点群抽出部３２ＦＺ（図４）と、抽出した溝底に関する情報に基づいて皮溝形状を解析する皮溝形状解析部３２ＦＡ（図４）とを有する。

画像補正部３２ＦＲは、ガウシアンフィルタ処理及び／又はノイズ除去処理を用いて、原画像Ｄｏを補正して補正画像Ｄｒを生成することができる。ここで、ガウシアンフィルタ処理（Ｇａｕｓｓｉａｎ Ｆｉｌｔｅｒ Ｐｒｏｃｅｓｓ）とは、画像を補正（平滑化処理）することによって、レプリカ全体の傾き及び反り歪みを除去する処理である。具体的には、画像補正部３２ＦＲは、毛穴・皮溝・皮丘の形状を表す画像部分に影響を与えない大きさの波長（例えば波長２．４ｍｍ）のガウシアンフィルタを用いて、画像の注目画素に近いほど平均値を計算するときの重みが大きくなり、画像の注目画素から遠くなるほど重みが小さくなるガウス分布関数によって、画像を補正する。

皮溝抽出部３２ＦＥは、生成した補正画像Ｄｒに基づいて、皮溝ＳＴを抽出する。具体的には、皮溝抽出部３２ＦＥは、補正画像処理ステップとして、皮溝の形状に影響を与えないで毛穴及び皮丘の形状を平滑化することができる波長（例えば０．４ｍｍ）のガウシアンフィルタ処理により補正画像Ｄｒを平滑化した後、二値化処理により皮溝部分（皮溝ＳＴ）を特定する。これにより、皮溝抽出部３２ＦＥは、補正画像Ｄｒから皮溝ＳＴを抽出することができる。ここで、二値化処理とは、画像の各画素の輝度値（明るさ）などに対して所定の閾値を設定し、所定の閾値未満なら「０」、以上なら「１」とする（二値化する）画像処理である。

ノイズ除去部３２ＦＮは、補正画像処理ステップとして、抽出した皮溝ＳＴに含まれるノイズを除去してノイズ除去後画像Ｄｎを生成する。ここで、ノイズ除去処理とは、平滑化フィルタ、中央値フィルタ及びその他のノイズ除去フィルタを用いることができる。本実施形態では、皮溝抽出部３２ＦＥが二値化処理で抽出した皮溝部分をラベリング処理して微小なサイズの塊を除去することでノイズの除去を行う。なお、微小なサイズとは、抽出する皮溝の大きさ（サイズ）などに対応した値とすることができる。更に、微小なサイズは、数値計算及び実験等により予め定められた値とすることができる。

最下点群抽出部３２ＦＺは、溝底抽出ステップとして、ノイズ除去後画像Ｄｎに基づいて、皮溝ＳＴの溝底に関する情報を抽出する。具体的には、最下点群抽出部３２ＦＺは、本実施形態では、三次元形状データＤｆに基づく肌状態のノイズ除去後画像Ｄｎのｚ軸方向（皮膚の内部に向かう方向）の座標に基づいて、皮溝ＳＴの最下点群ＳＴｚを特定することができる。これにより、皮溝解析部３２Ｆは、皮溝ＳＴの最下点群ＳＴｚを溝底に関する情報として取得することができる。

皮溝形状解析部３２ＦＡは、ノイズ除去後画像Ｄｎ及び抽出した溝底に関する情報に基づいて皮溝の形状（皮溝の面積、長さ、幅及び深さ）を算出してもよい。具体的には、皮溝形状解析部３２ＦＡは、皮溝ＳＴの最下点群ＳＴｚ及び解析範囲（撮像範囲）の全面積Ｓａ（ノイズ除去後画像Ｄｎ）に基づいて、数式（１）〜数式（４）により、皮溝の面積Ｓｆ、長さＬｆ、幅Ｗｆ及び深さＤｆを算出することができる。

Ｓｆ＝（ΣＳＴｓ）／Ｓａ×１００ ［％］ 数式（１）
Ｌｆ＝Σ（ＳＴｚ_ｎ（ｘ,ｙ）−ＳＴｚ_ｎ−１（ｘ,ｙ））［ｍｍ^２／ｍｍ］数式（２）
Ｗｆ＝Ｓａ・Ｓｆ／Ｌｆ ［μｍ］ 数式（３）
Ｄｆ＝ΣＳＴｚ_ｎ（ｚ）／ｎ ［μｍ］ 数式（４）
ここで、ＳＴｓは皮溝ＳＴのｘｙ平面上の面積、Σは総和、ＳＴｚ_ｎ（ｘ,ｙ）は総数ｎ個の最下点群ＳＴｚのｎ番目の点のｘｙ平面（皮膚表面）上の座標、ＳＴｚ_ｎ（ｚ）は総数ｎ個の最下点群ＳＴｚのｎ番目の点のｚ座標である。

なお、皮溝の面積Ｓｆ、長さＬｆ、幅Ｗｆ及び深さＤｆを算出する方法は、上記数式に限定されるものではない。また、本発明の皮丘解析部３２Ｒ（後述）は、上記皮溝の形状（皮溝の面積、長さ、幅及び深さ）を算出しなくても、皮丘ＳＨを抽出することができる。

皮丘解析部３２Ｒは、皮丘抽出ステップとして、抽出した皮溝ＳＴに基づいて皮丘ＳＨを抽出する。皮丘解析部３２Ｒは、皮溝ＳＴを反転処理した画像（以下、「反転画像ＤＲｒ」という。）を生成する画像補正部３２ＲＲ（図５）と、反転画像ＤＲｒに基づいて皮丘ＳＨを抽出する皮丘抽出部３２ＲＥ（図５）と、抽出した皮丘ＳＨに含まれるノイズを除去した画像（以下、「ノイズ除去後画像ＤＲｎ」という。）を生成するノイズ除去部３２ＲＮ（図５）と、を有する。

画像補正部３２ＲＲは、皮溝抽出部３２ＦＥが抽出した皮溝ＳＴを用いてノイズ除去後画像Ｄｎ（又は補正画像Ｄｒ）を反転処理した反転画像ＤＲｒを生成することができる。

皮丘抽出部３２ＲＥは、生成した反転画像ＤＲｒに基づいて、皮丘ＳＨを抽出する。なお、皮丘抽出部３２ＲＥは、毛穴又は皮溝ＳＴに対応する画素を差分した差分画像を皮丘ＳＨとして抽出してもよい。また、皮丘抽出部３２ＲＥは、皮丘離散ステップとして、皮溝ＳＴに対応する画素の周囲の画素を皮溝ＳＴとして抽出することにより、皮丘ＳＨを離散することができる。具体的には、皮丘抽出部３２ＲＥは、先ず、ノイズ除去後画像ＤＲｎ等の皮溝ＳＴに対応する画素（以下、「皮溝画素ＳＴｐｘ」という。）を特定する。次いで、皮丘抽出部３２ＲＥは、皮溝画素ＳＴｐｘの周囲の画素も皮溝画素ＳＴｐｘと仮定することにより、皮溝ＳＴの幅を拡大する。これにより、皮丘抽出部３２ＲＥは、抽出する皮丘ＳＨを縮小することができる（以下、抽出する皮丘ＳＨを縮小することを「縮小処理」という。）。すなわち、皮丘抽出部３２ＲＥは、小さな領域で連結している皮丘を離散（分割）させることができる。

ノイズ除去部３２ＲＮは、ノイズ除去処理により、抽出した皮丘ＳＨに含まれるノイズを除去したノイズ除去後画像ＤＲｎを生成する。ここで、ノイズ除去処理とは、ラベリング処理により抽出された個々の皮丘ＳＨについて、皮丘ＳＨの面積を算出し、規定値より面積の小さなものをノイズとして除去する処理である。なお、規定値とは、抽出する皮丘の大きさ（サイズ）などに対応した値とすることができる。更に、規定値は、数値計算及び実験等により予め定められた値とすることができる。

結果評価部３３は、皮膚評価ステップとして、解析した皮丘ＳＨ（形状、数、扁平度及び傾き）に基づいて肌状態を評価する。ここで、結果評価部３３は、解析した皮溝ＳＴ（面積、長さ、幅及び深さ）を更に用いて、肌状態を評価してもよい。

また、結果評価部３３は、皮膚評価ステップとして、皮丘ＳＨ（形状、数、扁平度及び／又は傾き）に対応する評価年齢Ａｅをそれぞれ算出し、算出した評価年齢Ａｅと入力部５１（インターフェース手段５０）を用いて入力された評価条件（例えば被験者の年齢）とを比較することによって、肌状態を評価してもよい。ここで、結果評価部３３は、皮溝ＳＴ（面積、長さ、幅及び／又は深さ）に対応する評価年齢Ａｅを更に算出し、算出した評価年齢Ａｅと入力部５１（インターフェース手段５０）を用いて入力された評価条件（例えば被験者の年齢）とを比較することによって、肌状態を評価してもよい。

更に、結果評価部３３は、所定の評価指標を用いて皮丘ＳＨを評価してもよい。ここで、結果評価部３３は、所定の評価指標を用いて皮溝ＳＴを更に評価してもよい。

具体的には、結果評価部３３は、解析した肌状態と所定の評価指標とを比較して、その大小又は差分により、肌状態を評価することができる。これにより、肌状態を「良好」又は「不良」などで二分するのではなく、どの程度「良好」かの定量的な指標を得ることができる。また、解析した肌状態が予測値にどの程度近いかの評価結果を得ることができ、その後の研究・開発の指針を得ることができる。

ここで、所定の評価指標とは、採取した皮膚の部位、年齢、肌の暴露環境などに対応した値とすることができる。また、所定の評価指標は、前回採取したときの肌状態を基準とすることができる（経時変化を評価）。更に、所定の評価指標は、数値計算及び実験等により予め定められた値とすることができる。

記憶手段４０は、肌状態解析装置１００の測定手段２０が測定した測定結果及び解析手段３０が解析した解析結果、評価した評価結果並びにインターフェース手段５０（入力部５１）により入力された測定条件、解析条件（画像の補正に用いるフィルタなど）及び評価条件（評価指標など）を記憶する。また、記憶手段４０は、制御手段１０が肌状態解析装置１００の各構成の動作を制御するために必要な情報及び制御プログラムを記憶する。なお、記憶手段４０は、周知の技術を用いることができる。

インターフェース手段５０は、肌状態解析装置１００外部と情報の入出力を行なう情報伝達手段又は情報通信手段である。インターフェース手段５０は、本実施形態では、測定条件、解析条件及び評価条件を外部から肌状態解析装置１００に入力する入力部５１と、測定結果、解析結果及び評価結果を肌状態解析装置１００外部に出力する出力部５２と、測定結果、解析結果及び評価結果などを表示する表示部５３とを有する。なお、インターフェース手段５０は、周知の技術を用いることができる。

（肌状態解析装置の機能）
本実施形態に係る肌状態解析装置１００が肌状態を解析する機能を、図４及び図５を用いて説明する。

図４は、本実施形態に係る肌状態解析装置１００の解析手段３０（皮溝解析部３２Ｆ及び結果評価部３３）の機能の一例を示す機能ブロック図である。図５は、本実施形態に係る肌状態解析装置１００の解析手段３０（皮丘解析部３２Ｒ及び結果評価部３３）の機能の一例を示す機能ブロック図である。

図４を用いて、解析手段３０の皮溝解析部３２Ｆの機能を説明する。

図４において、肌状態解析装置１００は、インターフェース手段５０の動作指示などにより、肌状態の解析を開始するため、撮像部２２（計測手段２０）によってレプリカの三次元形状データＤｆを取得し、画像生成部３１（解析手段３０）に出力する（図中の３０ｉｎ）。

次に、画像生成部３１は、撮像部２２が取得した三次元形状データＤｆに基づいて、原画像Ｄｏを生成し、原画像記憶部３１ｍに一時的に記憶する。その後、制御手段１０は、原画像Ｄｏを画像補正部３２ＦＲに出力する。

画像補正部３２ＦＲは、画像生成部３１が生成した原画像Ｄｏに基づいて、補正画像Ｄｒを生成し、補正画像記憶部３２ＦＲｍに一時的に記憶する。その後、制御手段１０は、補正画像Ｄｒを皮溝抽出部３２ＦＥに出力する。ここで、画像補正部３２ＦＲは、ガウシアンフィルタ処理により、補正画像Ｄｒを生成することができる。

皮溝抽出部３２ＦＥは、画像補正部３２ＦＲが生成した補正画像Ｄｒを用いて、補正画像Ｄｒにおける皮溝ＳＴ（皮溝に関する画像）を抽出し、皮溝ＳＴを抽出皮溝記憶部３２ＦＥｍに一時的に記憶する。その後、制御手段１０は、皮溝ＳＴをノイズ除去部３２ＦＮに出力する。ここで、皮溝抽出部３２ＦＥは、ガウシアンフィルタ処理及び／又は二値化処理により補正画像Ｄｒを処理し、その処理後の画像から皮溝ＳＴを抽出することができる。

ノイズ除去部３２ＦＮは、皮溝抽出部３２ＦＥが抽出した皮溝ＳＴに含まれるノイズを除去し、ノイズ除去後画像Ｄｎを生成し、ノイズ除去後画像記憶部３２ＦＮｍに一時的に記憶する。その後、制御手段１０は、ノイズ除去後画像Ｄｎを最下点群抽出部３２ＦＺに出力する。ここで、ノイズ除去部３２ＦＮは、中央値フィルタなどのノイズ除去フィルタを用いて、ノイズ除去後画像Ｄｎを生成することができる。

最下点群抽出部３２ＦＺは、皮溝抽出部３２ＦＥが抽出した皮溝ＳＴ、ノイズ除去部３２ＦＮが生成したノイズ除去後画像Ｄｎ及び撮像部２２が取得した三次元形状データＤｆを用いて、皮溝ＳＴの最下点群ＳＴｚを抽出し、最下点群記憶部３２ＦＺｍに一時的に記憶する。その後、制御手段１０は、皮溝ＳＴ及び最下点群ＳＴｚを皮溝形状解析部３２ＦＡに出力する。ここで、最下点群抽出部３２ＦＺは、抽出する画像の一方向（例えば皮膚表面（ｘｙ平面）上のｘ軸方向又はｙ軸方向）に走査して、順次、最下点を抽出してもよい。

皮溝形状解析部３２ＦＡは、皮溝抽出部３２ＦＥが抽出した皮溝ＳＴ、最下点群抽出部３２ＦＺが抽出した最下点群ＳＴｚ及び撮像部２２が取得した三次元形状データＤｆを用いて、肌状態（皮溝の面積Ｓｆ、長さＬｆ、幅Ｗｆ及び深さＤｆ）を算出し、算出結果記憶部３２ＦＡｍに一時的に記憶する。その後、制御手段１０は、算出した結果（肌状態）を結果評価部３３に出力する。ここで、皮溝形状解析部３２ＦＡは、数式（１）〜（４）を用いて、肌状態を算出することができる。

次いで、結果評価部３３は、皮溝形状解析部３２ＦＡが算出した結果（肌状態）に基づいて、肌状態を評価する。また、結果評価部３３は、皮溝形状解析部３２ＦＡが算出した結果（肌状態）に対応する評価年齢Ａｅなどに基づいて、肌状態を評価することができる。更に、結果評価部３３は、算出した結果（肌状態）と所定の評価指標とを比較して、その大小又は差分により、肌状態を評価してもよい。評価を完了すると、その評価結果をインターフェース手段５０（出力部５２、表示部５３）に出力するとともに、皮丘解析部３２Ｒに出力する（図中の３２Ｆｏｕｔ）。

次に、図５を用いて、解析手段３０の皮丘解析部３２Ｒの機能を説明する。

図５において、肌状態解析装置１００は、皮溝解析部３２Ｆが抽出した皮溝ＳＴを用いて、画像補正部３２ＲＲによって反転処理により反転画像ＤＲｒを生成し、補正画像記憶部３２ＲＲｍに一時的に記憶する。その後、制御手段１０は、反転画像ＤＲｒを皮丘抽出部３２ＲＥに出力する。

皮丘抽出部３２ＲＥは、画像補正部３２ＲＲが生成した反転画像ＤＲｒを用いて、反転画像ＤＲｒにおける皮丘ＳＨ（皮丘に関する画像）を抽出し、皮丘ＳＨを抽出皮丘記憶部３２ＲＥｍに一時的に記憶する。その後、制御手段１０は、皮丘ＳＨをノイズ除去部３２ＲＮに出力する。ここで、皮丘抽出部３２ＲＥは、縮小処理により反転画像ＤＲｒを補正し、その補正後の画像から皮丘ＳＨを抽出することができる。

ノイズ除去部３２ＲＮは、皮丘抽出部３２ＲＥが抽出した皮丘ＳＨに含まれるノイズを除去し、ノイズ除去後画像ＤＲｎを生成し、ノイズ除去後画像ＤＲｎをノイズ除去後画像記憶部３２ＲＮｍに一時的に記憶する。その後、制御手段１０は、ノイズ除去後画像ＤＲｎを結果評価部３３に出力する。ここで、ノイズ除去部３２ＲＮは、ラベリング処理により抽出された個々の皮丘ＳＨについて、皮丘ＳＨの面積を算出し、規定値より面積の小さなものをノイズとして除去することができる。

次に、結果評価部３３は、皮丘抽出部３２ＲＥが抽出した皮丘ＳＨ及びノイズ除去部３２ＲＮが生成したノイズ除去後画像ＤＲｎを用いて、肌状態を評価する。また、結果評価部３３は、皮丘抽出部３２ＲＥが抽出した皮丘ＳＨに対応する評価年齢Ａｅなどに基づいて、肌状態を評価することができる。更に、結果評価部３３は、皮丘抽出部３２ＲＥが抽出した皮丘ＳＨ（肌状態）と所定の評価指標とを比較して、その大小又は差分により、肌状態を評価してもよい。評価を完了すると、算出結果及び評価結果をインターフェース手段５０（出力部５２、表示部５３）に出力する（図中の３０ｏｕｔ）。

以上により、本実施形態に係る肌状態解析装置１００の各構成は、肌状態を解析するための機能を有する。なお、肌状態解析装置１００は、原画像記憶部３１ｍ、補正画像記憶部３２ＦＲｍ、抽出皮溝記憶部３２ＦＥｍ、ノイズ除去後画像記憶部３２ＦＮｍ、最下点群記憶部３２ＦＺｍ及び算出結果記憶部３２ＦＡｍ、並びに、補正画像記憶部３２ＲＲｍ、抽出皮丘記憶部３２ＲＥｍ及びノイズ除去後画像記憶部３２ＲＮｍを記憶手段４０に含んでもよい。また、肌状態解析装置１００は、結果評価部３３が評価した肌状態に関する結果を記憶手段４０に記憶してもよい。

（肌状態を解析する動作）
本発明の実施形態に係る肌状態解析装置１００が肌状態を解析及び評価する肌状態解析方法を、図６を用いて説明する。図６は、本実施形態に係る肌状態解析装置１００が解析する動作の一例を説明するフローチャート図である。

図６に示すように、ステップＳ６０１において、本実施形態に係る肌状態解析装置１００は、先ず、計測するレプリカ（又は皮膚表面）を供試部２１（計測手段２０）に配置している。また、肌状態解析装置１００は、入力部５１（インターフェース手段５０）によって測定条件、解析条件及び評価条件を入力されている。その後、ステップＳ６０２に進む。

次に、ステップＳ６０２において、肌状態解析装置１００は、形状取得ステップとして撮像部２２（計測手段２０）によって三次元形状データＤｆを取得し、原画像生成ステップとして画像生成部３１（解析手段３０）によって原画像Ｄｏを生成する。その後、ステップＳ６０３に進む。

ステップＳ６０３において、肌状態解析装置１００は、皮溝抽出ステップとして、皮溝解析部３２Ｆ（解析手段３０）によって皮溝ＳＴを抽出する。また、肌状態解析装置１００は、皮丘抽出ステップとして、皮丘解析部３２Ｒによって皮丘ＳＨを抽出する。その後、ステップＳ６０４に進む。

ステップＳ６０４において、肌状態解析装置１００は、記録手段４０によって解析結果（ステップＳ６０３）を記憶する。また、肌状態解析装置１００は、その解析結果を結果評価部３３（解析手段３０）に出力する。その後、ステップＳ６０５に進む。

ステップＳ６０５において、肌状態解析装置１００は、皮膚評価ステップとして、結果評価部３３によって解析結果を評価する。その後、ステップＳ６０６に進む。ここで、肌状態解析装置１００は、皮丘ＳＨ（皮丘の数Ｎｒ、皮丘の扁平度Ｆｓｈ及び皮丘の傾きθｓｈ）に基づいて肌状態を評価する。また、肌状態解析装置１００は、皮丘ＳＨ（皮丘の数Ｎｒ、皮丘の扁平度Ｆｓｈ及び皮丘の傾きθｓｈ）に対応する評価年齢Ａｅをそれぞれ算出し、算出した評価年齢Ａｅと入力部５１（インターフェース手段５０）によって入力された評価条件（被験者の年齢など）とを比較することにより、肌状態を評価してもよい。更に、肌状態解析装置１００は、所定の評価指標を用いて肌状態を評価してもよい。

また、肌状態解析装置１００は、皮膚評価ステップとして、皮溝ＳＴ（皮溝の面積Ｓｆ、長さＬｆ、幅Ｗｆ及び深さＤｆ）に基づいて肌状態を評価してもよい。あるいは、肌状態解析装置１００は、皮溝ＳＴ（皮溝の面積Ｓｆ、長さＬｆ、幅Ｗｆ及び深さＤｆ）に対応する評価年齢Ａｅをそれぞれ算出し、算出した評価年齢Ａｅと入力部５１（インターフェース手段５０）によって入力された評価条件（被験者の年齢など）とを比較することにより、肌状態を評価してもよい。

次に、ステップＳ６０６において、肌状態解析装置１００は、制御手段１０により、肌状態の解析を終了するか否かを判断する。すなわち、制御手段１０は、入力部５１（インターフェース手段５０）によって入力された解析条件及び評価条件に基づいて、肌状態の解析を終了するか否かを判断する。解析を終了するときは、図中のＥＮＤに進む。再度解析を繰り返すときは、ステップＳ６０２に戻る。なお、肌状態解析装置１００は、ステップＳ６０６の判断をしないで図中のＥＮＤに進んでもよい。

以上により、肌状態解析装置１００が肌状態を解析及び評価する動作（肌状態解析方法）を終了する。

（プログラム、及び、プログラムを記録した記録媒体）
本発明に係るプログラムＰｒは、皮膚表面の皮丘の形状に基づいて、前記皮膚表面の状態を解析する肌状態解析方法であって、前記皮膚表面の三次元形状を計測して、該皮膚表面の三次元形状データを取得する形状取得ステップと、取得した前記三次元形状データに基づいて、前記皮膚表面に関する原画像を生成する原画像生成ステップと、ガウシアンフィルタ処理及び／又はノイズ除去処理を用いて前記原画像を補正して補正画像を生成し、前記補正画像に基づいて、前記皮丘を抽出する皮丘抽出ステップと、を実行する。また、本発明に係るプログラムＰｒは、前記補正画像に基づいて、前記皮膚表面の皮溝を抽出する皮溝抽出ステップを更に含み、前記皮溝抽出ステップは、前記補正画像をガウシアンフィルタ処理、二値化処理及び／又はノイズ除去処理をする補正画像処理ステップを含み、前記皮丘抽出ステップは、抽出した前記皮溝に基づいて、前記皮丘を抽出する。更に、本発明に係るプログラムＰｒの前記皮丘抽出ステップは、前記補正画像から前記皮溝に対応する画素を差分した差分画像を前記皮丘として抽出すること、又は、前記補正画像の前記皮溝に対応する画素の周囲の画素を該皮溝として抽出することによって、前記皮丘を離散する皮丘離散ステップを含むことができる。

また、本発明に係るプログラムＰｒは、皮膚表面の皮丘の形状に基づいて、前記皮膚表面の状態を解析する肌状態解析方法であって、前記皮膚表面の三次元形状を計測して、該皮膚表面の三次元形状データを取得する形状取得ステップと、取得した前記三次元形状データに基づいて、前記皮膚表面に関する原画像を生成する原画像生成ステップと、ガウシアンフィルタ処理及び／又はノイズ除去処理を用いて前記原画像を補正して補正画像を生成し、前記補正画像に基づいて、前記皮丘を抽出する皮丘抽出ステップと、抽出した前記皮丘に基づいて、前記皮膚表面の状態を評価する皮膚評価ステップと、を実行し、前記補正画像に基づいて、前記皮膚表面の皮溝を抽出する皮溝抽出ステップを更に含み、前記皮溝抽出ステップは、前記補正画像をガウシアンフィルタ処理、二値化処理及び／又はノイズ除去処理をする補正画像処理ステップを含み、前記皮丘抽出ステップは、抽出した前記皮溝に基づいて、前記皮丘を抽出し、前記皮膚評価ステップは、前記皮丘の形状、数、扁平度及び／又は傾きのいずれか一つ又は複数を用いて、前記皮膚表面の状態を評価すること、又は、前記皮溝の面積、長さ、幅及び／又は深さのいずれか一つ又は複数を更に用いて、前記皮膚表面の状態を評価することができる。更に、本発明に係るプログラムＰｒの前記皮膚評価ステップは、前記形状、前記数、前記扁平度、前記傾き、前記面積、前記長さ、前記幅及び／又は前記深さに対応する評価年齢を算出し、前記評価年齢に基づいて前記皮膚表面の状態を評価することができる。

これら構成によれば、本発明に係るプログラムＰｒは、本発明に係る肌状態解析装置１００と同等の効果が得られる。

また、本発明は、プログラムＰｒを記録したコンピュータによって読み取り可能な記録媒体Ｍｄとしてもよい。このプログラムＰｒを記録した記録媒体Ｍｄとしては、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、メモリーカード及びその他のコンピュータ読み取り可能な媒体を利用することができる。

実施形態に係る肌状態解析装置１００を含む実施例を用いて、本発明を説明する。本発明は、本実施例以外でも、皮膚表面の皮丘の形状に基づいて、皮膚表面の状態（肌状態）を解析（評価）するものであれば、いずれのものにも用いることができる。例えば、化粧料の効果を確認するために、化粧料の塗布前後の肌状態を解析するものに用いることができる。

（実施例１）
（肌状態解析装置の構成）
本実施例に係る肌状態解析装置２００の構成を図３に示す。肌状態解析装置２００の構成は、実施形態の肌状態解析装置１００の構成と同様のため、説明を省略する。

（肌状態解析装置が肌状態を評価する動作）
本実施例に係る肌状態解析装置２００が肌状態を解析する肌状態解析方法を、図７〜図１３を用いて説明する。

図７は、本実施例に係る肌状態解析装置２００が解析する動作の一例を示すフローチャート図である。

図８（ａ）は、本実施例に係る肌状態解析装置２００が解析する皮膚表面から転写したレプリカの表面を示す。図８（ｂ）は、レプリカの表面を三次元計測した結果に基づく三次元画像（原画像Ｄｏ）を示す。図８（ｃ）は、レプリカの表面を三次元計測した結果に基づく三次元画像（補正画像Ｄｒ）を示す。

図９（ａ）は、本実施例に係る肌状態解析装置２００が解析した補正画像Ｄｒの解析結果（皮溝）を示す。図９（ｂ）は、皮溝の形状に影響を与えず毛穴及び皮丘の形状を平滑化する波長（例えば０．４ｍｍ）のガウシアンフィルタ処理による平滑化を行った後に、二値化処理により皮溝を抽出した補正画像Ｄｒの解析結果を示す。図９（ｃ）は、図９（ｂ）の補正画像Ｄｒの一部を拡大した画像（ノイズ除去後画像Ｄｎ）を示す。図９（ｄ）は、皮溝の最下点群ＳＴｚを説明する解析結果を示す。図９（ｅ）は、皮溝の最下点群ＳＴｚの解析結果の拡大図を示す。図９（ｆ）は、皮溝を細線化処理で抽出した解析結果の拡大図を示す。

図１０（ａ）は、本実施例に係る肌状態解析装置２００の反転画像ＤＲｒの解析結果（皮丘）を示す。図１０（ｂ）は、反転画像ＤＲｒの皮丘の分離状況の解析結果を示す。図１０（ｃ）は、縮小処理後の皮丘ＳＨを説明する解析結果を示す。図１０（ｄ）は、更にラベリング処理によるノイズ除去後の皮丘ＳＨを説明する解析結果を示す。

図１１は、本実施例に係る肌状態解析装置２００の評価結果（皮丘の数）を説明する説明図である。なお、図１１において、横軸のＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ及びＥは、５〜９歳、１０〜１９歳、２０〜４４歳、４５〜５９歳及び６０〜９０歳の被験者を示す。

図１２（ａ）は、本実施例に係る肌状態解析装置２００の評価結果（皮丘の形状）を説明する説明図である。図１２（ｂ）は、本実施例に係る肌状態解析装置２００の評価結果（皮丘の形状を比較したもの）を説明する説明図である。図１３（ａ）及び図１３（ｂ）は、本実施例に係る肌状態解析装置２００の評価結果（皮丘の扁平度及び傾き）を説明する説明図である。

図７に示すように、ステップＳ７０１において、肌状態解析装置２００は、撮像部２２（計測手段２０）によって供試部２１に配置されたレプリカ（図８（ａ））を撮像して三次元形状データＤｆを取得し、画像生成部３１（解析手段３０）によって原画像Ｄｏ（図８（ｂ））を生成する。その後、ステップＳ７０２に進む。

次に、ステップＳ７０２において、肌状態解析装置２００は、画像生成部３１が生成した原画像Ｄｏに基づいて、画像補正部３２ＦＲ（皮溝解析部３２Ｆ）によって補正画像Ｄｒを生成する。具体的には、画像補正部３２ＦＲは、ガウシアンフィルタ処理により、原画像Ｄｏ（図８（ｂ））のレプリカ全体の傾きを除去した補正画像Ｄｒ（図８（ｃ））を生成する。次いで、画像補正部３２ＦＲは、ガウシアンフィルタ処理により、補正画像Ｄｒ（図８（ｃ））の比較的大きな凹凸を除去（平滑化）した補正画像Ｄｒ（図９（ａ））を生成する。その後、肌状態解析装置２００は、ステップＳ７０３に進む。

ステップＳ７０３において、肌状態解析装置２００は、皮溝抽出部３２ＦＥ（皮溝解析部３２Ｆ）によって、補正画像Ｄｒから皮溝ＳＴを抽出する。具体的には、皮溝抽出部３２ＦＥは、ガウシアンフィルタ処理及び／又は二値化処理により、補正画像Ｄｒ（図９（ａ））から皮溝ＳＴ（図９（ｂ））を特定し、抽出する。その後、肌状態解析装置２００は、ステップＳ７０４に進む。

ステップＳ７０４において、肌状態解析装置２００は、ノイズ除去部３２ＦＮ（皮溝解析部３２Ｆ）によって、皮溝抽出部３２ＦＥが抽出した皮溝ＳＴ（図９（ｂ））からノイズを除去したノイズ除去後画像Ｄｎ（図９（ｃ））を生成する。その後、肌状態解析装置２００は、ステップＳ７０５に進む。

ステップＳ７０５において、肌状態解析装置２００は、最下点群抽出部３２ＦＺ（皮溝解析部３２Ｆ）によって、ノイズ除去後画像Ｄｎ（図９（ｃ））及び三次元形状データＤｆ（ステップＳ７０１）を用いて、皮溝ＳＴの最下点群ＳＴｚ（図９（ｄ））を抽出する。ここで、最下点群抽出部３２Ｚは、抽出する画像の一方向（例えば皮膚表面（ｘｙ平面）上のｘ軸方向又はｙ軸方向）に走査して、最下点群ＳＴｚを抽出してもよい。その後、肌状態解析装置２００は、ステップＳ７０６に進む。

なお、図９（ｅ）及び図９（ｆ）に、最下点の抽出による最下点群ＳＴｚ及び細線化処理による細線ＳＴｎを示す。図９（ｅ）及び図９（ｆ）は、どちらも皮溝ＳＴの溝底の形状を抽出したものである。図９（ｅ）及び図９（ｆ）に示すように、最下点の抽出の方（図９（ｅ））が、細線化処理の場合（図９（ｆ））より、皮溝ＳＴの溝底の形状を精度よく近似していることがわかる。すなわち、本実施例に係る肌状態解析装置２００は、最下点群抽出部３２ＦＺによって、皮溝ＳＴ（図９（ｃ））及び三次元形状データＤｆ（ステップＳ７０１）を用いて、皮溝ＳＴの最下点群ＳＴｚ（図９（ｄ））を抽出し、皮溝ＳＴ及び皮溝ＳＴ内部の三次元形状を抽出することができる。

次に、図７のステップＳ７０６において、肌状態解析装置２００は、皮丘解析部３２Ｒによって、皮溝解析部３２Ｆが生成した補正画像Ｄｒ及び抽出した皮溝ＳＴ並びに撮像部２２が取得した三次元形状データＤｆなどを用いて、皮丘ＳＨを抽出する。具体的には、肌状態解析装置２００は、先ず、画像補正部３２ＲＲ（皮丘解析部３２Ｒ）によって、皮溝解析部３２Ｆが抽出した皮溝ＳＴ（皮溝に関する画像）を用いて、反転画像ＤＲｒを生成する（図１０（ａ））。次に、肌状態解析装置２００は、皮丘抽出部３２ＲＥ（皮丘解析部３２Ｒ）によって、画像補正部３２ＲＲが生成した反転画像ＤＲｒを用いて、反転画像ＤＲｒにおける皮丘ＳＨを抽出する（図１０（ｂ））。次いで、肌状態解析装置２００は、皮丘抽出部３２ＲＥ（皮丘解析部３２Ｒ）によって、皮丘ＳＨを縮小処理することにより皮丘ＳＨを離散する（図１０（ｃ））。更に、肌状態解析装置２００は、ノイズ除去部３２ＲＮ（皮丘解析部３２Ｒ）によって、皮丘抽出部３２ＲＥが抽出及び離散した皮丘ＳＨに含まれるノイズをラベリング処理することにより除去し、ノイズ除去後画像ＤＲｎを生成する（図１０（ｄ））。その後、肌状態解析装置２００は、ステップＳ７０７に進む。

ステップＳ７０７において、肌状態解析装置２００は、皮丘抽出部３２ＲＥにより抽出された皮丘の数Ｎｒを算出し、皮丘の数Ｎｒが所定の閾値以上か否かを判断する。ここで、肌状態解析装置２００は、皮丘の数Ｎｒが所定の閾値以上の場合には、ステップＳ７０８に進む。肌状態解析装置２００は、皮丘の数Ｎｒが所定の閾値未満の場合には、ノイズ除去後画像ＤＲｎの皮丘ＳＨを更に縮小処理して（図１０（ｃ））、ステップＳ７０８に進む。ここで、所定の閾値とは、撮像部２２が撮像した撮像範囲並びに採取した皮膚の部位、年齢及び肌の暴露環境などに対応した値とすることができる。また、所定の閾値は、数値計算及び実験等により予め定められた値とすることができる。

次に、ステップＳ７０８において、肌状態解析装置２００は、皮丘ＳＨの抽出を終了するか否かを判断することができる。具体的には、肌状態解析装置２００は、皮丘の数Ｎｒが所定の範囲内の場合には、皮丘の抽出を終了し、ステップＳ７０９に進む。肌状態解析装置２００は、皮丘の数Ｎｒが所定の範囲外の場合には、再度、縮小処理をするため、ステップＳ７０７に戻る（図１０（ｄ））。なお、肌状態解析装置２００は、ステップＳ７０８の判断をしないでステップＳ７０９に進んでもよい。ここで、所定の範囲とは、撮像部２２が撮像した撮像範囲並びに採取した皮膚の部位、年齢及び肌の暴露環境などに対応した値とすることができる。また、所定の範囲は、数値計算及び実験等により予め定められた値とすることができる。更に、所定の範囲は、１００〜４００個／ｃｍ^２の範囲としてもよい（図１１）。

図７のステップＳ７０９において、肌状態解析装置２００は、結果評価部３３により、皮丘解析部３２Ｒ（及び皮溝解析部３２Ｆ）により抽出された皮丘（及び皮溝）の形状を解析する。具体的には、肌状態解析装置２００は、抽出された複数の皮丘（図１２（ａ）のＳＨ１〜ＳＨ５）について、その皮丘の形状の重心位置を重ね合わせた形状ＳＨａ（例えば図１２（ｂ））を生成することができる。また、肌状態解析装置２００は、抽出されたすべての皮丘をその重心位置で重ね合わせた形状（例えば図１３（ａ）及び図１３（ｂ））を生成することができる。ここで、図１３（ａ）及び図１３（ｂ）のＳＨ２０は、抽出したすべての皮丘のうち、２０％以下の皮丘が含まれる範囲である。図１３（ａ）及び図１３（ｂ）のＳＨ４０、ＳＨ６０及びＳＨ８０は、抽出したすべての皮丘のうち、４０％、６０％及び８０％以下の皮丘が含まれる範囲である。図１３（ａ）及び図１３（ｂ）のＳＨ１００は、抽出したすべての皮丘のうち、８０％を超える皮丘が含まれる範囲である。

皮丘形状の解析後、肌状態解析装置２００は、ステップＳ７１０に進む。

ステップＳ７１０において、肌状態解析装置２００は、結果評価部３３により、皮丘の形状を評価する評価値として、皮丘の扁平度Ｆｓｈ及び皮丘の傾きθｓｈ（垂直方向に対する角度、例えば図１３（ａ）のθａ及び図１３（ｂ）のθｂ）を算出することができる。また、肌状態解析装置２００は、結果評価部３３により、皮溝の形状を評価する評価値として、皮溝の面積Ｓｆ、長さＬｆ、幅Ｗｆ及び深さＤｆを実施形態の数式（１）〜（４）を用いて算出してもよい。なお、皮丘の扁平度Ｆｓｈは、ＳＨ１００が形成する楕円形の長辺をａ、短辺をｂとすると、数式（５）により算出することができる。

Ｆｓｈ＝ｂ／ａ 数式（５）
評価値の算出後、肌状態解析装置２００は、ステップＳ７１１に進む。

ステップＳ７１１において、肌状態解析装置２００は、結果評価部３３により、算出した評価値と基準値とを比較することにより、肌状態を評価することができる。ここで、肌状態解析装置２００は、基準値として、各年代の肌状態（皮丘の数Ｎｒ（例えば図１１）、扁平度Ｆｓｈ及び傾きθｓｈ（例えば図１３（ａ）及び図１３（ｂ））、並びに、皮溝の面積Ｓｆ、長さＬｆ、幅Ｗｆ及び深さＤｆ）を記憶手段４０に予め記憶しておくことができる。

また、肌状態解析装置２００は、算出した評価値（皮丘の数Ｎｒ、扁平度Ｆｓｈ及び傾きθｓｈ、並びに、皮溝の面積Ｓｆ、長さＬｆ、幅Ｗｆ及び深さＤｆ）から、その基準値を用いて評価年齢Ａｅを算出することができる。すなわち、肌状態解析装置２００は、結果評価部３３により、算出した皮丘の数Ｎｒと基準値（例えば図１１）とを比較し、線形補間により、算出した皮丘の数Ｎｒに対応する年齢（評価年齢Ａｅ）を算出することができる。また、肌状態解析装置２００は、結果評価部３３によって、同様に、皮丘の扁平度Ｆｓｈなどの評価値と基準値とを比較して、評価年齢Ａｅを算出することができる。

更に、肌状態解析装置２００は、出力部５２及び表示部５３（インターフェース手段５０）によって、算出した評価年齢Ａｅを評価結果として出力することができる。また、肌状態解析装置２００は、出力部５２及び表示部５３によって、実年齢Ａｒ（レプリカを採取した被験者の年齢）と算出した評価年齢Ａｅとを比較した結果を出力することができる。これにより、肌状態解析装置２００は、肌状態を定量的に評価することができる。

肌状態の評価を完了すると、図中のＥＮＤに進み、肌状態解析装置２００は、肌状態を評価する動作を終了する。

（実施例２）
実施例２の肌状態解析システムを用いて、本発明を説明する。

（肌状態解析システムの構成）
図１４は、本実施例の肌状態解析システムの概略構成図の一例である。

図１４に示すように、肌状態解析システム３００は、肌状態解析装置３００Ｓ及び外部装置３００Ｅを有する。肌状態解析装置３００Ｓの基本的な構成は、実施例１の肌状態解析装置２００の構成（図３）と同様のため、異なる構成のみを説明する。

肌状態解析装置３００Ｓは、本実施例では、ＮＷ手段（ネットワーク手段、通信手段）３００Ｓｎを有する。また、外部装置３００Ｅも、同様に、ＮＷ手段３００Ｅｎを有する。肌状態解析装置３００Ｓと外部装置３００Ｅとは、ＮＷ手段３００Ｓｎ及びＮＷ手段３００Ｅｎによって、相互に有線または無線で通信することができる。外部装置３００Ｅは、クラウドコンピューティングなどを利用することができる。

外部装置３００Ｅは、解析手段３０、記憶手段４０Ｅ及びインターフェース手段５０Ｅを有する。外部装置３００Ｅは、肌状態解析装置３００Ｓから出力された情報に基づいて、肌状態（皮丘の数Ｎｒ、扁平度Ｆｓｈ及び傾きθｓｈ、並びに、皮溝の面積Ｓｆ、長さＬｆ、幅Ｗｆ及び深さＤｆ）を算出することができる。なお、外部装置３００Ｅは、解析手段３０の一部の構成だけを含む構成でもよい。

以上により、肌状態解析システム３００は、肌状態解析装置３００Ｓにおける処理量を低減できるため、肌状態解析装置３００Ｓを小型化、軽量化、及び、簡素化することができる。また、肌状態解析システム３００は、外部装置３００ＥにＰＣ等を利用することができる。更に、外部装置３００Ｅは、記憶手段４０Ｅに過去のクライアント（化粧料使用者、被験者など）の肌状態を記憶しておくことができる。このため、肌状態解析システム３００は、クライアントの肌状態の経時変化を評価することができる。

（肌状態解析装置が肌状態を評価する動作）
本実施例に係る肌状態解析システム３００が肌状態を評価する肌状態解析方法は、実施例１と同様のため、説明を省略する。

以上により、実施形態及び実施例を参照しながら本発明を説明したが、本発明はこれに限定されることなく、添付の特許請求の範囲に照らし、種々に変形又は変更することが可能である。

なお、本発明に係る肌状態解析方法、肌状態解析装置及び肌状態解析システムは、肌のくすみ、しわ、しみ、キメ又は毛穴などを解析する他の解析方法と組み合わせて、解析を行ってもよい。また、本発明に係る肌状態解析方法、肌状態解析装置及び肌状態解析システムは、肌の皮脂量、肌の弾力、肌色の分析、色素の沈着状態及びその他の肌の診断結果と組み合わせて、肌状態を評価してもよい。これにより、化粧品の販売等において、専門家に限らず、本発明に係る肌状態解析方法、肌状態解析装置及び肌状態解析システムの評価結果を用いて、定量的な肌状態の評価（診断、美容カウンセリング等）を実現することができる。

１００、２００、３００Ｓ：肌状態解析装置
１０ ： 制御手段
２０ ： 計測手段、２１：供試部、２２：撮像部、２３：撮像部
３０ ： 解析手段、３１：画像生成部、３２：皮溝解析部、３３：結果評価部
４０ ： 記憶手段
５０ ： インターフェース手段、５１：入力部、５２：出力部、５３：表示部
３００ ： 肌状態解析システム
３００Ｅ： 外部装置
３００Ｓｎ、３００Ｅｎ：ＮＷ装置（通信手段）
Ｐｒ ： プログラム
Ｍｄ ： 記憶媒体
Ｄｆ ： 三次元形状データ
Ｄｏ ： 原画像
Ｄｒ、ＤＲｒ：補正画像
Ｄｎ、ＤＲｎ：ノイズ除去後画像
ＳＨ、ＳＨ１〜ＳＨ５、ＳＨａ ： 皮丘
ＳＴ ： 皮溝
ＳＴｚ： 皮溝の最下点（最下点群）
θｓｈ： 皮丘の傾き
Ｆｓｈ： 皮丘の扁平度
Ｓｆ ： 皮溝の面積
Ｌｆ ： 皮溝の長さ
Ｗｆ ： 皮溝の幅
Ｄｆ ： 皮溝の深さ
Ａｅ ： 評価年齢
Ａｒ ： 実年齢

Claims (22)

1. 皮膚表面の皮丘の形状に基づいて、前記皮膚表面の状態を解析する肌状態解析方法であって、
   共焦点顕微境を用いて、合焦位置を変化させながら、前記皮膚表面の三次元形状を計測して、該皮膚表面の三次元形状データである複数の光学的断面像を取得する形状取得ステップと、
   取得した前記三次元形状データである前記複数の光学的断面像を合成することで、前記皮膚表面に関する原画像を生成する原画像生成ステップと、
   ガウシアンフィルタ処理及び／又はノイズ除去処理を用いて前記原画像を補正して補正画像を生成し、
   前記補正画像に基づいて、前記皮丘を抽出する皮丘抽出ステップと、
   少なくとも前記皮丘の形状を用いて、前記皮膚表面の状態を評価する皮膚評価ステップを含んでおり、
   前記皮膚評価ステップにおいて、抽出された複数のすべての皮丘について、前記すべての皮丘の形状の重心位置を重ね合わせた形状を生成し、前記重ね合わせた形状で、８０％を超える皮丘が含まれる範囲を前記皮丘の形状として用いる、
   ことを特徴とする肌状態解析方法。
2. 前記皮膚評価ステップは、前記皮丘の形状、数、扁平度及び／又は傾きのいずれか一つ又は複数を用いて、前記皮膚表面の状態を評価することを特徴とする、請求項１に記載の肌状態解析方法。
3. 前記皮膚評価ステップにおいて、前記８０％を超える皮丘が含まれる範囲である前記皮丘の形状が形成する楕円形の長辺をａを短辺をｂとして、前記扁平度をｂ/ａにより算出することを特徴とする、
   請求項２に記載の肌状態解析方法。
4. 前記補正画像に基づいて、前記皮膚表面の皮溝を抽出する皮溝抽出ステップを更に含み、
   前記皮溝抽出ステップは、前記補正画像をガウシアンフィルタ処理、二値化処理及び／又はノイズ除去処理をする補正画像処理ステップを含み、
   前記皮丘抽出ステップは、抽出した前記皮溝に基づいて、前記皮丘を抽出する、ことを特徴とする、
   請求項１乃至３のいずれか一項に記載の肌状態解析方法。
5. 前記皮溝抽出ステップは、抽出した前記皮溝をラベリング処理して微小なサイズの塊を除去してノイズ除去後画像を作成し、前記複数の光学的断面像を参照して、前記ノイズ除去後画像において皮膚の内部に向かう方向の座標に基づいて、前記皮溝の最下点群からなる溝底を抽出する前記皮溝の最下点群を抽出する溝底抽出ステップを含むことを特徴とする、請求項４に記載の肌状態解析方法。
6. 前記皮丘抽出ステップは、前記補正画像から前記皮溝に対応する画素を差分した差分画像を前記皮丘として抽出することを特徴とする、請求項４又は５に記載の肌状態解析方法。
7. 前記皮丘抽出ステップは、前記補正画像の前記皮溝に対応する画素の周囲の画素を該皮溝として抽出することによって、前記皮丘を離散する皮丘離散ステップを含むことを特徴とする、請求項４乃至６のいずれか一項に記載の肌状態解析方法。
8. 前記皮膚評価ステップは、前記皮溝の面積、長さ、幅及び／又は深さのいずれか一つ又は複数を更に用いて、前記皮膚表面の状態を評価することを特徴とする、請求項４乃至７のいずれか一項に記載の肌状態解析方法。
9. 前記皮膚評価ステップにおいて、前記皮溝の前記面積、前記長さ、前記幅及び前記深さを下記式による算出することを特徴とする、
   面積Ｓｆ＝（ΣＳＴｓ）／Ｓａ×１００ ［％］；
   長さＬｆ＝Σ（ＳＴｚｎ（ｘ,ｙ）−ＳＴｚｎ−１（ｘ,ｙ））［ｍｍ ^２ ／ｍｍ］
   幅Ｗｆ＝Ｓａ・Ｓｆ／Ｌｆ ［μｍ］
   深さＤｆ＝ΣＳＴｚｎ（ｚ）／ｎ ［μｍ］
   ＳＴｓは皮溝ＳＴのｘｙ平面上の面積、Σは総和、ＳＴｚｎ（ｘ,ｙ）は総数ｎ個の最下点群ＳＴｚのｎ番目の点のｘｙ平面（皮膚表面）上の座標、ＳＴｚｎ（ｚ）は総数ｎ個の最下点群ＳＴｚのｎ番目の点のｚ座標とする、
   請求項８に記載の肌状態解析方法。
10. 前記皮膚評価ステップは、前記皮丘の前記形状、前記数、前記扁平度及び／又は前記傾き、及び／又は、前記皮溝の前記面積、前記長さ、前記幅及び／又は前記深さに対応する評価年齢を算出し、前記評価年齢に基づいて前記皮膚表面の状態を評価することを特徴とする、請求項２、３、８、又は９に記載の肌状態解析方法。
11. 請求項１乃至１０のいずれか一項に記載の肌状態解析方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
12. 請求項１１に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
13. 皮膚表面の皮丘の形状に基づいて、前記皮膚表面の状態を解析する肌状態解析装置であって、
    共焦点顕微境を用いて、合焦位置を変化させながら、前記皮膚表面の三次元形状を計測して、該皮膚表面の三次元形状データである複数の光学的断面像を取得する計測手段と、
    前記三次元形状データに基づいて前記皮丘を抽出し、該皮丘に基づいて前記皮膚表面の状態を解析する解析手段と、を有し、
    前記解析手段は、
    取得した前記三次元形状データである前記複数の光学的断面像を合成することで、前記皮膚表面に関する原画像を生成する原画像生成部と、
    前記原画像を補正して補正画像を生成し、前記補正画像に基づいて、前記皮丘を抽出する皮丘解析部と
    前記抽出した前記皮丘の少なくとも前記皮丘の形状に基づいて前記皮膚表面の状態を評価する結果評価部、を含み、
    前記結果評価部は、抽出された複数のすべての皮丘について、前記すべての皮丘の形状の重心位置を重ね合わせた形状を生成し、前記重ね合わせた形状で、８０％を超える皮丘が含まれる範囲を前記皮丘の形状として用いる、
    ことを特徴とする肌状態解析装置。
14. 前記結果評価部は、前記皮丘の形状、数、扁平度及び／又は傾きのいずれか一つ又は複数を用いて、前記皮膚表面の状態を評価することを特徴とする、請求項１３に記載の肌状態解析装置。
15. 前記結果評価部は、前記８０％を超える皮丘が含まれる範囲である前記皮丘の形状が形成する楕円形の長辺をａを短辺をｂとして、前記扁平度をｂ/ａにより算出することを特徴とする、
    請求項１４に記載の肌状態解析装置。
16. 前記原画像を補正した補正画像に基づいて皮溝を抽出する皮溝解析部を更に有し、
    前記皮溝解析部は、抽出した前記皮溝をラベリング処理して微小なサイズの塊を除去してノイズ除去後画像を作成し、前記複数の光学的断面像を参照して、前記ノイズ除去後画像において皮膚の内部に向かう方向の座標に基づいて、前記皮溝の最下点群からなる溝底を抽出する前記皮溝の最下点群を抽出することを特徴とする、請求項１３乃至１５のいずれか一項に記載の肌状態解析装置。
17. 前記皮丘解析部は、前記補正画像から前記皮溝に対応する画素を差分した差分画像を前記皮丘として抽出することを特徴とする、請求項１６に記載の肌状態解析装置。
18. 前記皮丘解析部は、前記補正画像の前記皮溝に対応する画素の周囲の画素を該皮溝として抽出することによって、前記皮丘を離散することを特徴とする、請求項１６又は１７に記載の肌状態解析装置。
19. 前記結果評価部は、前記皮溝の面積、長さ、幅及び／又は深さのいずれか一つ又は複数を更に用いて、前記皮膚表面の状態を評価することを特徴とする、請求項１６乃至１８のいずれか一項に記載の肌状態解析装置。
20. 前記結果評価部は、前記皮溝の前記面積、前記長さ、前記幅及び前記深さを下記式による算出することを特徴とする、
    面積Ｓｆ＝（ΣＳＴｓ）／Ｓａ×１００ ［％］；
    長さＬｆ＝Σ（ＳＴｚｎ（ｘ,ｙ）−ＳＴｚｎ−１（ｘ,ｙ））［ｍｍ ^２ ／ｍｍ］
    幅Ｗｆ＝Ｓａ・Ｓｆ／Ｌｆ ［μｍ］
    深さＤｆ＝ΣＳＴｚｎ（ｚ）／ｎ ［μｍ］
    ＳＴｓは皮溝ＳＴのｘｙ平面上の面積、Σは総和、ＳＴｚｎ（ｘ,ｙ）は総数ｎ個の最下点群ＳＴｚのｎ番目の点のｘｙ平面（皮膚表面）上の座標、ＳＴｚｎ（ｚ）は総数ｎ個の最下点群ＳＴｚのｎ番目の点のｚ座標とする、
    請求項１９に記載の肌状態解析装置。
21. 前記結果評価部は、前記皮丘の前記形状、前記数、前記扁平度及び／又は前記傾き、及び／又は、前記皮溝の前記面積、前記長さ、前記幅及び／又は前記深さに対応する評価年齢を算出し、算出した前記評価年齢に基づいて前記皮膚表面の状態を評価することを特徴とする、請求項１４、１５、１９、又は２０に記載の肌状態解析装置。
22. 請求項１３乃至２１のいずれか一項に記載の肌状態解析装置を含む肌状態解析システムであって、
    前記解析手段は、無線または有線を用いて、前記肌状態解析装置と通信する、ことを特徴とする肌状態解析システム。