JP6138745B2 - シミ評価装置、及びシミ評価プログラム - Google Patents

シミ評価装置、及びシミ評価プログラム Download PDF

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Description

本願は、シミ評価装置、シミ評価方法、及びシミ評価プログラムに関する。
例えば顔全体や、目のまわりや頬等の部位において視感等により特定したシミやそばかすに対し、分光測色計等の機器を用いて色情報又は皮膚の色素成分情報を定量化し、定量化した色情報又は皮膚の色素成分情報に基づいて、シミやそばかすを評価する方法が知られている。色情報の定量化は、例えば複数の波長の分光反射率データを用いて主成分分析を行って得られるメラニンに関する主成分得点の測定領域における平均値に基づいている（例えば、特許文献１参照）。
特開２００３−１４４３９３号公報
しかしながら、上述した特許文献１の手法は、皮膚領域の中で着目するシミやそばかすの目立ち程度（度合）を判定するものであり、所定の皮膚領域におけるシミの数や、個々のシミの大きさ、個々のシミの濃さ等によってシミの質を定量化することができなかった。したがって、シミの数や、その大きさ、シミの濃さ等によって、シミの質がどのようなタイミングで、どのように変化していくかについて評価することができなかった。
一つの側面では、本発明は、シミの質を適切に評価することを目的とする。
一つの態様のシミ評価装置は、肌画像の解析領域からシミの領域を抽出する画像処理手段と、前記画像処理手段により抽出されたシミの領域にラベル付けを行うラベリング処理手段と、前記ラベル付けされたシミの領域を表示する画面を生成する画面生成手段と、前記ラベル付けされた、前記解析領域のシミの数、個々のシミの面積、及び個々のシミの濃さを年代別に取得して、解析し、解析結果を用いて、前記肌画像の解析領域から得られるシミの質の変化を評価するシミ評価手段とを有し、前記画面生成手段は、前記ラベル付けされたシミを、前記シミの所定の面積又は直径の大きさに基づいて色分けし、年代別に前記肌画像に重畳表示し、また前記ラベル付けされた個々のシミの面積、及び個々のシミの濃さを用いて、前記年代別におけるシミの質の変化を示すグラフを生成し、当該グラフが、年齢を１歳ごとに細分化して、個々のシミの面積をそれぞれプロットしたものを含む。
シミの質を適切に評価することが可能となる。
本実施形態におけるシミ評価装置の機能構成の一例を示す図である。 シミ評価処理が実現可能なハードウェア構成の一例を示す図である。 シミ評価処理の一例を示すフローチャートである。 解析領域に対して２値化処理を行うまでの手順を説明する図である。 シミを抽出するまでの手順を説明する図である。 抽出されたシミの面積を説明するための図である。 年代別にシミの数とシミの面積を解析した結果を示す図である。 年代別にラベリングされたシミを表示した肌画像を示す図である。 メラニン量に基づきシミの濃さを解析した結果を示す図である。
以下、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
＜シミ評価装置：機能構成例＞
図１は、本実施形態におけるシミ評価装置の機能構成の一例を示している。図１に示すように、シミ評価装置１０は、例えば入力手段１１と、出力手段１２と、記憶手段１３と、画像取得手段１４と、画像処理手段１５と、ラベリング処理手段１６と、シミ評価手段１７と、画面生成手段１８と、制御手段１９とを有する。
入力手段１１は、例えばシミ評価装置１０を使用するユーザ等から、シミ評価処理に関する各種指示の開始／終了、設定等の入力を受け付ける。入力手段１１は、例えばＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）等の汎用のコンピュータであれば、キーボードやマウス等のポインティングデバイスである。入力手段１１は、例えば音声等により上述した入力が可能なマイク等の音声入力デバイスであっても良い。
出力手段１２は、入力手段１１により入力された内容や、入力内容に基づいて実行された内容等の出力を行う。出力手段１２は、例えばディスプレイやスピーカ等である。出力手段１２は、プリンタ等の印刷デバイスを有していても良い。
なお、上述した入力手段１１と出力手段１２とは、例えばシミ評価装置１０がスマートフォンやタブレット端末等のような場合には、例えばタッチパネルのように入出力一体型の構成であっても良い。
記憶手段１３は、本実施形態において必要な各種情報を記憶する。具体的には、本実施形態におけるシミ評価処理を実行するための各種プログラムや、各種設定情報等を記憶する。記憶手段１３は、例えば被験者の頬全体が撮影された肌画像や、解析領域のシミの数、シミの面積、シミの濃さ等の解析結果、シミの質の評価結果等を記憶する。
ここで、記憶手段１３は、上述したような多種の情報の集合物であり、例えばキーワード等を用いて検索し、抽出可能に体系的に構成されているデータベースとしての機能を有していても良い。更に、記憶手段１３に記憶される情報は、例えばインターネットやＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等に代表される通信ネットワークを介して外部装置から取得しても良い。
画像取得手段１４は、例えば拡散照明ボックスとデジタルカメラとから構成されるＳＩＡ（Ｓｋｉｎ Ｉｍａｇｅ Ａｎａｌｙｚｅｒ）システム等により撮影された被験者の顔画像から、特定される部位（例えば、目の周りや頬等）の肌画像を取得する。画像取得手段１４は、ＳＩＡシステムとして、本出願人の登録実用新案第３１７０１２５号に記載された装置等を用いることが可能である。
ＳＩＡシステムのレンズには、例えばＥＦ３５ｍｍ Ｆ２（Ｃａｎｏｎ社製）等を用いるがこれには限定されず、他の市販の焦点距離が異なるレンズを用いることも可能である。ＳＩＡシステムの拡散照明ボックスの光源には、演色評価用の光源であるＦＰＬ３０ＥＸ−Ｄ（Ｔｏｓｈｉｂａ社製）等を用いるがこれには限定されない。
ＳＩＡシステムのデジタルカメラの撮影モードには、マニュアル露出でグレーの色票でホワイトバランスを調整しているがこれには限定されない。ＳＩＡシステムで撮影される画像サイズは、例えば４７５２×３１６８画素等であるがこれには限定されない。また、ＳＩＡシステムで撮影される画像は、例えば線形ＴＩＦＦ（Ｔａｇｇｅｄ Ｉｍａｇｅ Ｆｉｌｅ Ｆｏｒｍａｔ）形式で保存されるがこれには限定されない。
上述したＳＩＡシステムにより撮影される画像は、例えば拡散光を照射することにより肌表面の反射や影の影響等を抑えることが可能であり、撮影された部位の皮膚の「色」を計測し、肌の色情報を取得することが可能である。
画像処理手段１５は、画像取得手段１４により得られた肌画像に対して画像処理を実行し、肌画像の解析領域からシミの領域を抽出する。例えば、画像処理手段１５は、肌画像のうち、指定された解析領域の色彩データＬａｂ値や、メラニン成分、ヘモグロビン成分等の色素成分を算出する。
また、画像処理手段１５は、解析領域をメラニン成分やヘモグロビン成分等の色素成分の分布状態へと変換する。画像処理手段１５は、例えば肌の色情報としてＳＩＡシステムにより撮影されたＲＧＢ表色系ＲＧＢ値や、ＲＧＢ表色系から変換されたＸＹＺ表色系ＸＹＺ値等を取得することで、メラニン成分やヘモグロビン成分等の色素成分の分布状態へと変換する。
画像処理手段１５は、本出願人の特許第３７９８５５０号公報等の手法を用いて、皮膚の反射スペクトルからランベルトベールの法則における透過率を皮膚の反射率に置き換えた吸光度モデル及び皮膚の構成成分の吸光係数スペクトルを重回帰分析を行い、皮膚中の成分量を求める。また、画像処理手段１５は、本出願人の特許第３７２７８０７号公報等の手法を用いて、例えば皮膚の測色値と皮膚中の成分量を重回帰分析して重回帰式を予め求め、重回帰式を用いて皮膚の測色値から皮膚中のメラニン成分やヘモグロビン成分等の量を求める。
なお、ＳＩＡシステムにより撮影された画像のＲＧＢ値は、例えば以下の式を用いて、ＣＩＥ国際基準値であるＣＩＥ−ＸＹＺ値へと変換することが可能である。
Ｘ＝０．００１６４５×Ｒ＋０．００１１１６×Ｇ＋０．０００３１４×Ｂ＋２．５８５１４３
Ｙ＝０．００１１１０×Ｒ＋０．００２０８０×Ｇ＋０．００００６５×Ｂ＋２．３５９０８８
Ｚ＝０．０００４３９×Ｒ＋０．０００６１０×Ｇ＋０．００２４３９×Ｂ＋２．７５７７６９ （式１）
また、（式１）から得られたＸＹＺ値は、上述した特許第３７２７８０７号公報等の手法における以下の（式２）を用いてメラニン成分やヘモグロビン成分等の色素成分へと変換することが可能である。
メラニン量＝−４．８６１×ｌｏｇ１０（１／Ｘ）＋１．２６８×ｌｏｇ１０（１／Ｙ）＋４．６６９×ｌｏｇ１０（１／Ｚ）＋０．０６３
ヘモグロビン量＝−３２．２１８×ｌｏｇ１０（１／Ｘ）＋３７．４９９×ｌｏｇ１０（１／Ｙ）−４．４９５×ｌｏｇ１０（１／Ｚ）＋０．４４４ （式２）
画像処理手段１５は、上述の手法により得られるメラニン成分やヘモグロビン成分等の色素成分の濃さ及びその分布状態を示す画像を生成する。
ここで、例えば「シミ」とは、肌に色素が沈着することにより生じ、肌の色素が沈着した部位と沈着していない部位との境界が明瞭である程度に色素が沈着した状態等をいうが、主要な色素成分としては、上述したメラニン成分やヘモグロビン成分が挙げられる。本実施形態では、上述した色素成分のうち、例えばメラニン成分の濃さやその分布状態を示す画像（メラニン成分の分布画像）を用いることで、シミの質やその変化を評価する。
また、画像処理手段１５は、上述したメラニン成分の分布画像から、バンドパスフィルタ（例えば、ガウシアン関数）を用いて低周波数成分（例えば、影に相当する大きなうねり）を除去する。画像処理手段１５は、例えば半値幅約４０．０ｍｍ以上の帯域を影による影響として除去する。これにより、例えば顔の形状による影の影響を除外する。
また、画像処理手段１５は、上述した解析領域に対してメラニン成分で２値化処理を行う。２値化処理は、例えばメラニン成分の濃さに対して、例えば平均値＋０．０１〜０．３０等を閾値として、閾値以上のメラニン値（高メラニン値）を有する画素を高メラニン部分とする。これにより、正常の肌部分と高メラニン部分とを識別する。
また、画像処理手段１５は、上述した解析領域に対してメディアンフィルタを用いて画像のノイズ除去を行う。メディアンフィルタでは、例えば５×５ピクセルのフィルタを用いてノイズ除去を行うが、これに限定されるものではない。
ラベリング処理手段１６は、画像処理手段１５により画像のノイズが除去された解析領域から、高メラニン値を有する画素が連続している領域を１つの色素沈着部位（シミ）としてラベル付けする。ラベリング処理手段１６は、例えば高メラニン値の画素として識別された画素が隣接する画素を連結し、連結された画素群を１つのシミの領域として抽出する。また、ラベリング処理手段１６は、抽出したシミのうち、所定の面積（例えば、１．０ｍｍ２）以下を除去する。これにより、例えば毛穴のような小さい抽出物を除去することが可能となる。
シミ評価手段１７は、ラベリング処理手段１６によりラベル付けされたシミの数、個々のシミの面積、及び個々のシミの濃さを解析し、解析結果を用いて、肌画像の解析領域から得られるシミの質を評価する。シミ評価手段１７は、例えば年代別において解析されたシミの数、個々のシミの面積、及び個々のシミの濃さのうち少なくとも１つを用いて、年代別におけるシミの質の変化を評価しても良い。
画面生成手段１８は、画像処理手段１５により抽出されたシミを表示する画面を生成する。また、画面生成手段１８は、ラベリング処理手段１６によりラベル付けされたシミを、シミの形状に対する所定の面積や直径の大きさに基づいて色分けして表示する。なお、本実施形態のおいては、例えば所定の面積範囲毎に異なる色で分けしても良く、異なる模様等を用いたり、点滅等の異なる強調表示を行っても良い。
また、画面生成手段１８は、ラベル付けされたシミの所定の面積別や直径別の分布グラフを生成したり、年代別におけるラベル付けされたシミの数や、個々のシミの面積、個々のシミの濃さの少なくとも１つを用いて、年代別におけるシミの質の変化を示すグラフを生成しても良い。
制御手段１９は、シミ評価装置１０の各構成部全体の制御を行う。制御手段１９は、例えば肌画像に対する画像処理、ラベリング処理、シミ評価処理等のうち少なくとも１つを制御するが、制御手段１９が制御する内容はこれに限定されるものではない。
＜シミ評価装置１０：ハードウェア構成＞
上述したシミ評価装置１０の各機能をコンピュータに実行させる実行プログラム（シミ評価プログラム）を生成し、例えば汎用のＰＣ、サーバ等にインストールする。これにより、本実施形態におけるシミ評価処理等を実現することが可能となる。
図２は、シミ評価処理が実現可能なハードウェア構成の一例を示す図である。図２のコンピュータ本体は、入力装置２１と、出力装置２２と、ドライブ装置２３と、補助記憶装置２４と、メモリ装置２５と、各種制御を行うＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２６と、ネットワーク接続装置２７とを有し、これらはシステムバスＢで相互に接続されている。
入力装置２１は、ユーザ等が操作するキーボード、マウス等のポインティングデバイスを有しており、マイク等の音声入力デバイス等を有し、ユーザ等からのプログラムの実行等、各種操作信号を入力する。なお、入力装置２１は、例えば拡散照明ボックスとデジタルカメラ等を用いて撮影された被験者の肌画像を入力する入力ユニットを有している。
出力装置２２は、本実施形態に係る処理を行うコンピュータ本体を操作するのに必要な各種ウィンドウやデータ等を表示するディスプレイを有し、ＣＰＵ２６が有する制御プログラムにより実行経過や結果等を表示する。
ここで、本実施形態においてコンピュータ本体にインストールされる実行プログラムは、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリやＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型の記録媒体２８等により提供される。記録媒体２８は、ドライブ装置２３にセット可能であり、記録媒体２８に含まれる実行プログラムが、記録媒体２８からドライブ装置２３を介して補助記憶装置２４にインストールされる。
補助記憶装置２４は、ハードディスク等のストレージ手段であり、本実施形態における実行プログラムや、コンピュータに設けられた制御プログラム等を記憶し、必要に応じて入出力を行うことができる。
メモリ装置２５は、ＣＰＵ２６により補助記憶装置２４から読み出された実行プログラム等を格納する。なお、メモリ装置２５は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等である。なお、上述した補助記憶装置２４やメモリ装置２５は、１つの記憶装置として一体型に構成されていても良い。
ＣＰＵ２６は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラム、及びメモリ装置２５に格納されている実行プログラムに基づいて、各種演算や各ハードウェア構成部とのデータの入出力等、コンピュータ全体の処理を制御して、本実施形態におけるシミ評価処理を実現する。なお、プログラム実行中に必要な各種情報等は、補助記憶装置２４から取得し、実行結果等を格納しても良い。
ネットワーク接続装置２７は、インターネットやＬＡＮ等に代表される通信ネットワーク等と接続することにより、実行プログラムを通信ネットワークに接続されている他の装置等から取得する。また、ネットワーク接続装置２７は、プログラムを実行することで得られた実行結果又は本実施形態における実行プログラム自体を他の装置等に提供することが可能である。
上述したハードウェア構成により、本実施形態におけるシミ評価処理を実行することが可能となる。また、実行プログラムをインストールすることにより、汎用のＰＣ等で本実施形態におけるシミ評価処理を容易に実現することが可能である。
＜シミ評価処理＞
図３は、シミ評価処理の一例を示すフローチャートである。図３に示すように、シミ評価装置１０は、画像取得手段１４により、被験者の顔画像から特定される部位、例えば頬の部位（５００×５００の画素領域）を解析領域としてその肌画像を取得する（Ｓ１０）。
次に、シミ評価装置１０は、画像処理手段１５により、Ｓ１０の処理で特定された解析領域のメラニン成分を算出し、算出したメラニン成分の濃さ及びその分布状態を示す画像（メラニン成分の分布画像）へと変換する（Ｓ１１）。
次に、シミ評価装置１０は、画像処理手段１５により、例えばバンドパスフィルタ（例えば、ガウシアン関数等）を用いて、低周波数成分の画像を生成し（Ｓ１２）、Ｓ１１の処理で得られたメラニン成分の分布画像から減算して、低周波数成分を除去する（Ｓ１３）。
次に、シミ評価装置１０は、画像処理手段１５により、メラニン成分による２値化処理を行う（Ｓ１４）。Ｓ１４の処理により、解析領域における高メラニン部分と、正常な肌部分とを識別することが可能となる。
次に、シミ評価装置１０は、画像処理手段１５により、２値化処理が実行されたメラニン成分の分布画像に対してメディアンフィルタを用いて画像のノイズ除去（ノイズ処理）を行う（Ｓ１５）。次に、シミ評価装置１０は、ラベリング処理手段１６により、高メラニン値を有する画素が連続している領域を１つの色素沈着部位（シミ）としてラベル付けするラベリング処理を行う（Ｓ１６）。
次に、シミ評価装置１０は、ラベリング処理手段１６により、ラベル付けされた色素沈着部位のうち、所定の面積以下の領域を除去する（Ｓ１７）。これにより、例えば毛穴のような小さな抽出物は、除去することが可能となる。
次に、シミ評価装置１０は、シミ評価手段１７により、Ｓ１７までの処理で得られたシミについて、解析領域内のシミの数、個々のシミの大きさ、個々のシミの濃さ等を解析し、解析したシミの数、シミの面積、及びシミの濃さのうち少なくとも１つを用いて、シミを評価する（Ｓ１８）。次に、シミ評価装置１０は、画面生成手段１８により、Ｓ１８の処理で得られたシミの評価結果を表示する画面を生成し、画面上に表示して（Ｓ１９）、処理を終了する。
上述したシミ評価処理により、解析領域のシミの質を適切に評価することが可能となる。
＜２値化処理を行うまでの手順＞
図４は、解析領域に対して２値化処理を行うまでの手順を説明する図である。図４（Ａ）は、被験者の肌画像に設定された解析領域の一例を示す。図４（Ｂ）は、図４（Ａ）に示す画像から算出されるメラニン成分の分布画像に対して、バンドパスフィルタを実行した一例を示す。図４（Ｃ）は、図４（Ａ）に示す画像から算出されるメラニン成分の分布画像から、図４（Ｂ）に示す画像を用いて減算を行い、２値化処理を実行した一例を示している。
具体的に説明すると、図４（Ａ）の例では、被験者の肌画像のうち、例えば被験者の目尻から小鼻の交点を基準として特定される頬の部位（例えば、５００×５００の画素領域）を解析領域とした例を示している。画像処理手段１５は、図４（Ａ）に示す肌画像の解析領域からメラニン成分を算出し、メラニン成分の濃さ及びその分布状態を示す画像（メラニン成分の分布画像）へと変換する。
図４（Ｂ）の例では、図４（Ａ）に示す解析領域の画像から算出されるメラニン成分の分布画像に対してバンドパスフィルタを用いて、例えば低周波数成分（例えば、半値幅約４０．０ｍｍ以上の帯域）の画像を生成した例を示している。図４（Ａ）から算出されるメラニン成分の分布画像から、図４（Ｂ）の画像を用いて減算することにより、例えば被験者の顔の形状による影の影響を除去することが可能となる。
図４（Ｃ）の例では、図４（Ａ）から算出されるメラニン成分の分布画像から、図４（Ｂ）に示す画像を減算した解析領域に対してメラニン成分による２値化処理を実行した例を示している。これにより、図４（Ｃ）に示すように、解析領域における高メラニン部分と、正常な肌部分とを識別することが可能となる。
＜シミを抽出するまでの手順＞
図５は、シミを抽出するまでの手順を説明する図である。図５（Ａ）は、フィルタの一例としてメディアンフィルタを実行した解析領域の一例を示し、図５（Ｂ）は、ラベリング処理を実行した解析領域の一例を示している。図５（Ｃ）は、毛穴のような小さなものを除去した解析領域の一例を示している。
図５（Ａ）の例では、図４（Ｃ）に示す２値化処理が実行された解析領域に対して、例えば５×５画素（ピクセル）のフィルタを用いたメディアンフィルタを実行した例を示している。図５（Ａ）に示す解析領域は、図４（Ｃ）に示す解析領域とを比較すると、画像のノイズが除去されている。
図５（Ｂ）の例では、図５（Ａ）に示すメディアンフィルタが実行された解析領域に対して、高メラニン値となる画素が連続している領域を、例えば１つの色素沈着部位（シミ）としてラベル付けするラベリング処理を行った例を示している。図５（Ｂ）の例では、１、２、３の数字で示す領域がラベリングされている。
図５（Ｃ）の例では、図５（Ｂ）に示すラベリング処理が実行された解析領域に対して、所定面積（例えば、１．０ｍｍ２以下等）を除去した解析領域の一例を示している。これにより、図５（Ｃ）に示すように、毛穴のような小さな抽出物が除去されている。
＜ラベリングされたシミの例＞
次に、上述のようにラベリングされたシミについて説明する。図６は、抽出されたシミの面積を説明するための図である。図６（Ａ）は、大きなシミが発生した肌画像の一例として、シミ評価手段１７により評価されたシミの面積を示している。図６（Ｂ）は、頬部においてラベリングされたシミを面積別に表示した例を示している。図６（Ｃ）は、ラベリングされたシミの面積別の分布グラフの一例を示している。
図６（Ａ）に示す肌画像には、着目するシミのラベル値とその面積（１１７．２ｍｍ２）が示されている。
図６（Ｂ）に示す肌画像には、ラベリングされた個々のシミを、所定の面積（例えば、直径２ｍｍ、３ｍｍ、４ｍｍ、１０ｍｍ）の大きさに基づいて色分けした例が示されている。なお、本実施形態において色分けされる面積（直径）の範囲は、これに限定されるものではない。上述したようにシミをラベリングすることにより、シミの領域（画素数）と画像の解像度等に応じて、ラベリングされたシミの面積を取得することが可能となる。このように、例えば頬部において着目するシミの他、個々のシミの面積、頬部のシミの合計面積等についても簡単に把握することが可能となる。
図６（Ｃ）に示すグラフでは、日本人女性３５〜５０代（ｎ＝１２８）から得られたシミの面積別（直径２ｍｍ〜１５ｍｍ）の分布が示されている。図６（Ｃ）の例では、日本人女性３５〜５０代では、シミの面積としては直径３ｍｍのシミが最も多いことが示されている。このように、シミの面積ごとの分布により、被験者におけるシミの質の傾向等を把握することが可能となる。
本実施形態では、画面生成手段１８により、上述した図６に示す画面を生成し、生成した画面を表示する。なお、画面生成手段は、例えばシミの大きさ（例えば、面積、直径等）に対応させてシミの面積ごとの個数を集計したり、例えばシミの濃さ（メラニン量）に対応させてメラニン量別の個数を集計したりして、その結果をヒストグラム等により画面表示させることも可能である。
＜年代別におけるシミの数と面積の解析及び評価＞
次に、上述のようにラベリングされたシミの数と面積を年代別に取得して、シミの解析や評価を行った例について説明する。図７は、年代別にシミの数とシミの面積を解析した結果を示す図である。図８は、年代別にラベリングされたシミを表示した肌画像を示す図である。
図７（Ａ）は、年代別の１人当たりのシミの数を示している。図７（Ｂ）〜図７（Ｃ）は、年代別の個々のシミの面積を示している。
図７（Ａ）の例では、３０代前半、３０代後半、４０代前半、４０代後半におけるシミの数を示している。本実施形態によるシミの評価結果によれば、図７（Ａ）に示すように、３０代前半から次第にシミの個数が増加していき、４０代後半では３０代前半と比較してシミの数が約２倍に増加している。また、特に３０代前半から３０代後半にかけて、シミの数が急増している。
図７（Ｂ）の例では、図７（Ａ）と同様に、３０代前半、３０代後半、４０代前半、４０代後半におけるシミの面積の平均を示している。また、図７（Ｃ）の例では、年齢を１歳ごとに細分化して、個々のシミの面積をそれぞれプロットした例を示している。
図７（Ｂ）に示すように、３０代前半から４０代後半にかけて、シミの平均的な面積はわずかに増加（有意性なし）している。これに対し、図７（Ｃ）に示すように、４０代後半の場合には、３０代と比較して、大きな面積のシミが数個発生している（図７（Ｃ）の点線部分）。
図８（Ａ）は、３０歳の被験者の肌画像の一例を示している。図８（Ｂ）は、３５歳の被験者の肌画像の一例を示している。図８（Ｃ）は、４８歳の被験者の肌画像の一例を示している。なお、図８（Ａ）〜図８（Ｃ）の例では、画面生成手段１８により、シミの位置や領域をシミの大きさ（例えば、面積、直径等）に応じて色分けし、上述のように撮影された肌画像に所定の画像処理を施して重畳表示した例を示している。
図８（Ａ）に示す３０歳の被験者の肌のシミと、図８（Ｂ）に示す３５歳の被験者の肌のシミとを比較すると、シミの数が３倍に増加している。また、図８（Ｃ）に示す４８歳の被験者の肌のシミでは、図８（Ａ）に示す３０歳の被験者の肌のシミや図８（Ｂ）に示す３５歳の被験者の肌のシミと比較して大きなシミが発生している。
上述したように、年代別にシミの数や面積を解析することで、シミの数が３０代前半から３０代後半にかけて大幅に増加し、４０代前半又は４０代後半で大きなシミが発生する等、どのタイミングでどのようにシミの質が変化するか評価することが可能となる。
＜年代別におけるシミの濃さの解析及び評価＞
次に、上述のようにラベリングされたシミの濃さを年代別に取得して、シミの解析や評価を行った例について説明する。図９は、メラニン量に基づきシミの濃さを解析した結果を示す図である。
図９の例では、３０代前半、３０代後半、４０代前半、４０代後半におけるシミ（色素沈着部位）のメラニン量を示している。本実施形態によるシミの評価結果によれば、３０代前半から４０代後半にかけてメラニン量が増加している。更に、上述した正常な肌部分として判断された肌色領域のメラニン量も増加している。
上述したように、年代別にシミの濃さを解析することで、シミの濃さは加齢により濃くなる一方、シミとして抽出された以外の肌色領域も濃くなるため、シミの目立ち方（差分）については変化しない等、シミの質の変化に対して評価することが可能となる。
このように、年代別におけるシミの数、シミの大きさ、シミの濃さ等によりシミの質の変化を評価することが可能となるため、ラベリングにより抽出されたシミの情報は、例えば年代別におけるシミ対策の基礎データとして用いることが可能となる。
上述したシミの質の評価手法を適用することにより、例えば被験者に対する肌評価を継続的に行って季節変動におけるシミの質の変化を評価を行うことも可能である。また、年代別や季節以外についても、本実施形態におけるシミの質の評価手法を適用することが可能である。
なお、上述した図５〜図９に示す各図面は、画面生成手段１８により生成することが可能であり、生成した画面を出力手段１２等の画面に表示することで、本実施形態におけるシミの質の評価結果を適切に把握することが可能となる。
上述したように、本実施形態によれば、シミの質を適切に評価することが可能となる。
以上、本発明者によってなされた発明を好適な実施例に基づき具体的に説明したが、本
発明は上記実施例で説明したものに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲
で種々変更可能である。
１０ シミ評価装置
１１ 入力手段
１２ 出力手段
１３ 記憶手段
１４ 画像取得手段
１５ 画像処理手段
１６ ラベリング処理手段
１７ シミ評価手段
１８ 画面生成手段
１９ 制御手段
２１ 入力装置
２２ 出力装置
２３ ドライブ装置
２４ 補助記憶装置
２５ メモリ装置
２６ ＣＰＵ
２７ ネットワーク接続装置
２８ 記録媒体

Claims (8)

  1. 肌画像の解析領域からシミの領域を抽出する画像処理手段と、
    前記画像処理手段により抽出されたシミの領域にラベル付けを行うラベリング処理手段と、
    前記ラベル付けされたシミの領域を表示する画面を生成する画面生成手段と、
    前記ラベル付けされた、前記解析領域のシミの数、個々のシミの面積、及び個々のシミの濃さを年代別に取得して、解析し、解析結果を用いて、前記肌画像の解析領域から得られるシミの質の変化を評価するシミ評価手段とを有し、
    前記画面生成手段は、前記ラベル付けされたシミを、前記シミの所定の面積又は直径の大きさに基づいて色分けし、年代別に前記肌画像に重畳表示し、また前記ラベル付けされたシミの数、個々のシミの面積、及び個々のシミの濃さを用いて、前記年代別におけるシミの質の変化を示すグラフを生成し、当該グラフが、年齢を１歳ごとに細分化して、個々のシミの面積をそれぞれプロットしたものを含むことを特徴とするシミ評価装置。
  2. 前記画像処理手段は、
    前記シミの領域をメラニン値に基づき抽出することを特徴とする請求項１に記載のシミ評価装置。
  3. 前記画面生成手段は、
    前記ラベリング処理手段によりラベル付けされたシミの所定の面積別又は直径別の分布グラフを生成することを特徴とする請求項１又は２に記載のシミ評価装置。
  4. 前記画像処理手段が、前記肌画像から色素成分の分布画像を生成し、前記分布画像から低周波成分を除去し、２値化処理を行った後、メディアンフィルタを用いて画像のノイズ除去を行い、
    前記ラベリング処理手段が、前記シミの領域にラベル付けを行った後、前記領域のうち所定面積以下の領域を除去することを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載のシミ評価装置。
  5. コンピュータを、
    肌画像の解析領域からシミの領域を抽出する画像処理手段、
    前記画像処理手段により抽出されたシミの領域にラベル付けを行うラベリング処理手段、
    前記ラベル付けされたシミの領域を表示する画面を生成する画面生成手段、及び
    前記ラベル付けされた、前記解析領域のシミの数、個々のシミの面積、及び個々のシミの濃さを年代別に取得して、解析し、解析結果を用いて、前記肌画像の解析領域から得られるシミの質の変化を評価するシミ評価手段として機能させるためのシミ評価プログラムであって、
    前記画面生成手段は、前記ラベル付けされたシミを、前記シミの所定の面積又は直径の大きさに基づいて色分けし、年代別に前記肌画像に重畳表示し、また前記ラベル付けされたシミの数、個々のシミの面積、及び個々のシミの濃さを用いて、前記年代別におけるシミの質の変化を示すグラフを生成し、当該グラフが、年齢を１歳ごとに細分化して、個々のシミの面積をそれぞれプロットしたものを含む、シミ評価プログラム。
  6. 前記画像処理手段は、
    前記シミの領域をメラニン値に基づき抽出することを特徴とする請求項５に記載のシミ評価プログラム。
  7. 前記画面生成手段は、
    前記ラベリング処理手段によりラベル付けされたシミの所定の面積別又は直径別の分布グラフを生成することを特徴とする請求項５又は６に記載のシミ評価プログラム。
  8. 前記画像処理手段が、前記肌画像から色素成分の分布画像を生成し、前記分布画像から低周波成分を除去し、２値化処理を行った後、メディアンフィルタを用いて画像のノイズ除去を行い、
    前記ラベリング処理手段が、前記シミの領域にラベル付けを行った後、前記領域のうち所定面積以下の領域を除去することを特徴とする請求項５から７のいずれか一項に記載のシミ評価プログラム。
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