JP6401091B2 - Optical simulation apparatus and method, and program - Google Patents

Optical simulation apparatus and method, and program Download PDF

Info

Publication number
JP6401091B2
JP6401091B2 JP2015061959A JP2015061959A JP6401091B2 JP 6401091 B2 JP6401091 B2 JP 6401091B2 JP 2015061959 A JP2015061959 A JP 2015061959A JP 2015061959 A JP2015061959 A JP 2015061959A JP 6401091 B2 JP6401091 B2 JP 6401091B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
skin
optical
distribution
emission
type table
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2015061959A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2016179114A (en
Inventor
山口 義隆
義隆 山口
那緒子 吉田
那緒子 吉田
磴 秀康
磴  秀康
恵梨子 池田
恵梨子 池田
谷 武晴
武晴 谷
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujifilm Corp
Original Assignee
Fujifilm Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujifilm Corp filed Critical Fujifilm Corp
Priority to JP2015061959A priority Critical patent/JP6401091B2/en
Publication of JP2016179114A publication Critical patent/JP2016179114A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP6401091B2 publication Critical patent/JP6401091B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Landscapes

  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Description

本発明は、物体の光学特性に基づいて、シミュレーションによって物体の画像を生成して表示させる光学シミュレーション装置および方法並びにプログラムに関するものである。   The present invention relates to an optical simulation apparatus, method, and program for generating and displaying an image of an object by simulation based on the optical characteristics of the object.

物体の物理特性の変化を科学的に画像化して解析することは重要である。たとえば、肌の物理特性と肌の見え方との関係を解明することは化粧品や皮膚科学の分野などで重要である。   It is important to scientifically image and analyze changes in physical properties of objects. For example, elucidating the relationship between the physical properties of skin and how it looks is important in the fields of cosmetics and dermatology.

上述したような肌の見え方を評価する方法として、シミュレーションによって肌画像を生成して表示させることが提案されている。たとえば特許文献1では、肌をモデル化した肌モデルに対して光学特性を設定し、その肌モデルの輝度分布をシミュレーションすることによって肌画像を生成して表示させることが提案されている。また、特許文献2〜特許文献4には、CG(Computer Graphics)モデルを用いて、肌の肌理や毛穴などを表したシミュレーション画像を生成して表示させることが提案されている。   As a method for evaluating the appearance of the skin as described above, it has been proposed to generate and display a skin image by simulation. For example, Patent Document 1 proposes that a skin image is generated and displayed by setting optical characteristics for a skin model obtained by modeling the skin and simulating the luminance distribution of the skin model. Patent Documents 2 to 4 propose using a CG (Computer Graphics) model to generate and display a simulation image representing skin texture, pores, and the like.

特開2014−73333号公報JP 2014-73333 A 特開2011−161105号公報JP 2011-161105 A 特開2013−196172号公報JP 2013-196172 A 特開2014−120005号公報JP 2014-120005 A 特開平8−17885号公報Japanese Patent Laid-Open No. 8-17885

ここで、一般的にシミュレーションを行う際に用いられる手法としてモンテカルロ法が知られている(特許文献5など参照)。モンテカルロ法は、確率変数で表現できる事象に対して、疑似乱数を用いて各変数による出力値の観測を多数回試行し、その結果から事象の近似解を求める計算方法である。   Here, a Monte Carlo method is known as a method generally used when performing a simulation (see, for example, Patent Document 5). The Monte Carlo method is a calculation method for obtaining an approximate solution of an event from the results of trials of observing an output value by each variable many times using a pseudo random number for an event that can be represented by a random variable.

たとえばdを変数とする図19に示すような分布をモンテカルロ法でシミュレーションする場合、確率分布型のテーブルを用いる方式と強度分布型のテーブルを用いる方式とが考えられる。下表1は、図17に示す分布を確率分布型のテーブルで表したものである。   For example, when a distribution as shown in FIG. 19 with d as a variable is simulated by the Monte Carlo method, a method using a probability distribution type table and a method using an intensity distribution type table can be considered. Table 1 below shows the distribution shown in FIG. 17 as a probability distribution type table.

ここで、たとえば光源から発せられる光線の強度分布をシミュレーションする場合を考える。光源から発せられる光線の強度の総和を1とし、100本の光線でシミュレーションする場合、光線1本あたりの強度は、0.01となる。そして、表1に示す10個のテーブルの各テーブルに対してそれぞれ10本の光線を割り当て、1〜10の乱数を発生させてシミュレーションを行った場合、光源から発せられる光線の強度分布は、図19に示すような強度分布となる。 Here, for example, consider the case of simulating the intensity distribution of light emitted from a light source. When the sum of the intensities of the light beams emitted from the light source is 1, and the simulation is performed with 100 light beams, the intensity per one light beam is 0.01. Then, when 10 light beams are assigned to each of the 10 tables shown in Table 1 and a random number of 1 to 10 is generated and a simulation is performed, the intensity distribution of the light beams emitted from the light source is shown in FIG. The intensity distribution is as shown in FIG.

一方、図17に示すような強度分布を実現する方式として、強度分布型のテーブルを用いる方式がある。強度分布型のテーブルは、変数の値と対応する強度の分布とをテーブルにしたものである。下表2は、図19の分布を強度分布型のテーブルで表したものである。   On the other hand, as a method for realizing the intensity distribution as shown in FIG. 17, there is a method using an intensity distribution table. The intensity distribution type table is a table of variable values and corresponding intensity distributions. Table 2 below shows the distribution of FIG. 19 using an intensity distribution type table.

表2のテーブルを用いて、変数d(−4〜5)に対応する乱数を発生させてシミュレーションを行った場合も、図19に示すような強度分布を得ることができる。 Even when a simulation is performed by generating random numbers corresponding to the variable d (−4 to 5) using the table in Table 2, an intensity distribution as shown in FIG. 19 can be obtained.

ここで、たとえば変数dのサンプリング間隔を細かくし、強度分布の精度を上げようとした場合、上述した確率分布型のテーブルを用いた方式では、サンプリングの間隔が細かくなるのに応じて、テーブル数の行数が10のn乗のオーダーで増やす必要があり、テーブルを記憶しておくメモリなどの記憶媒体の容量が足りなくなるという問題がある。言い換えれば、メモリの容量が一定である場合には、変数のサンプリング間隔を細かくするとテーブルの分解能が足りなくなる。   Here, for example, when the sampling interval of the variable d is made fine to increase the accuracy of the intensity distribution, in the method using the probability distribution type table described above, the number of tables increases as the sampling interval becomes fine. Therefore, there is a problem that the capacity of a storage medium such as a memory for storing the table becomes insufficient. In other words, if the memory capacity is constant, the resolution of the table becomes insufficient if the sampling interval of the variable is made fine.

具体的には、たとえば図20に示すような分布を確率分布型のテーブルで表す場合、上述したように分布の総和が1となるように規格化したとき、最小の確率は0.025単位となる。テーブル数を10のままテーブル化しようとすると、テーブルの分解能は0.1となるため、0.1単位以下を表現することができなくなる。   Specifically, for example, when the distribution as shown in FIG. 20 is represented by a probability distribution type table, when normalized so that the total sum of distributions is 1 as described above, the minimum probability is 0.025 units. Become. If an attempt is made to create a table with 10 tables, the resolution of the table is 0.1, so it is not possible to express 0.1 units or less.

一方、図20に示す分布を強度分布型のテーブルで表した場合、下表3で表すことができるが、すなわち0.025単位で表すことができるが、テーブルの半分は光線の強度が0であり、シミュレーションの際には0の値のテーブルも全て参照する必要があるため、計算時間がかかるという問題がある。   On the other hand, when the distribution shown in FIG. 20 is represented by an intensity distribution type table, it can be represented by the following table 3. That is, it can be represented by 0.025 units, but half of the table has a light intensity of 0. In addition, there is a problem in that it takes a long calculation time because it is necessary to refer to all tables of 0 values in the simulation.

そして、肌などの物体の光学特性をシミュレーションする場合、たとえばBSSRDF(Bidirectional Scattering Surface Reflectance Distribution Function)特性のような変数の数が多く、かつ変数の範囲が広い分布をシミュレーションする場合、上述したように、確率分布型のテーブルを用いたのでは、テーブル数に限界があるためシミュレーションの精度を上げることができない。一方、強度分布型のテーブルを用いたのでは無駄な計算が多くなり、計算コストが高くなってしまう。 When simulating the optical characteristics of an object such as skin, for example, when simulating a distribution with a large number of variables such as BSSRDF (Bidirectional Scattering Surface Reflectance Distribution Function) characteristics and a wide range of variables, as described above. If a probability distribution type table is used, the accuracy of the simulation cannot be increased because the number of tables is limited. On the other hand, if an intensity distribution type table is used, useless calculations increase and the calculation cost increases.

本発明は、上記の問題に鑑み、計算コストを抑制し、かつ高精度に物体からの出射光をシミュレーションすることができる光学シミュレーション装置および方法並びにプログラムを提供することを目的とする。   In view of the above problems, an object of the present invention is to provide an optical simulation apparatus, method, and program capable of suppressing calculation cost and simulating emitted light from an object with high accuracy.

本発明の光学シミュレーション装置は、物体の光学特性を取得する光学特性取得部と、光学特性を確率分布型のテーブルと強度分布型のテーブルとを組み合わせたテーブルセットに変換するテーブル変換部と、物体の表面形状の情報を取得する表面形状情報取得部と、表面形状の情報とテーブルセットとに基づいて、物体からの出射光をシミュレーションするシミュレーション部とを備えたことを特徴とする。   An optical simulation apparatus of the present invention includes an optical characteristic acquisition unit that acquires an optical characteristic of an object, a table conversion unit that converts the optical characteristic into a table set in which a probability distribution type table and an intensity distribution type table are combined, and an object A surface shape information acquisition unit that acquires information on the surface shape of the object, and a simulation unit that simulates light emitted from the object based on the information on the surface shape and the table set.

ここで、上記「物体の光学特性」は、物体を直接実測することによって得られた光学特性でもよいし、物体を数学的にモデル化したものをシミュレーションによって解析して得られた光学特性でもよい。   Here, the “optical property of the object” may be an optical property obtained by directly measuring the object, or may be an optical property obtained by analyzing a mathematical model of the object by simulation. .

また、上記本発明の光学シミュレーション装置において、シミュレーションによる出射光を結像させて画像を生成する画像生成部と、画像生成部によって生成された画像を表示部に表示させる表示制御部とを備えることができる。   Further, the optical simulation apparatus of the present invention includes an image generation unit that forms an image by forming an image of the emitted light by the simulation, and a display control unit that displays the image generated by the image generation unit on the display unit. Can do.

また、上記本発明の光学シミュレーション装置において、光学特性取得部は、物体の双方向散乱面反射率分布関数を光学特性として取得することができる。   In the optical simulation apparatus of the present invention, the optical property acquisition unit can acquire the bidirectional scattering surface reflectance distribution function of the object as the optical property.

また、上記本発明の光学シミュレーション装置において、テーブル変換部は、双方向散乱面反射率分布関数によって規定される出射位置の分布を確率分布型のテーブルに変換し、双方向散乱面反射率分布関数によって規定される出射方向の分布を強度分布型のテーブルに変換することができる。   In the optical simulation apparatus of the present invention, the table conversion unit converts the distribution of the emission position defined by the bidirectional scattering surface reflectance distribution function into a probability distribution type table, and the bidirectional scattering surface reflectance distribution function Can be converted into an intensity distribution type table.

また、上記本発明の光学シミュレーション装置において、テーブル変換部は、双方向散乱面反射率分布関数によって規定される出射位置の分布を強度分布型のテーブルに変換し、双方向散乱面反射率分布関数によって規定される出射方向の分布を確率分布型のテーブルに変換することができる。   In the optical simulation apparatus of the present invention, the table conversion unit converts the distribution of emission positions defined by the bidirectional scattering surface reflectance distribution function into an intensity distribution type table, and the bidirectional scattering surface reflectance distribution function. Can be converted into a probability distribution type table.

また、上記本発明の光学シミュレーション装置において、光学特性取得部は、物体の双方向散乱分布関数を光学特性として取得することができる。   In the optical simulation apparatus of the present invention, the optical property acquisition unit can acquire the bidirectional scattering distribution function of the object as the optical property.

また、上記本発明の光学シミュレーション装置において、テーブル変換部は、双方向散乱分布関数によって規定される出射方向を特定する第1出射角の分布を確率分布型のテーブルに変換し、上記出射方向を特定する第1出射角とは異なる第2出射角の分布を強度分布型のテーブルに変換することができる。   In the optical simulation device of the present invention, the table conversion unit converts the distribution of the first emission angle that specifies the emission direction defined by the bidirectional scattering distribution function into a probability distribution type table, and converts the emission direction to the probability distribution type table. The distribution of the second emission angle different from the identified first emission angle can be converted into an intensity distribution type table.

また、上記本発明の光学シミュレーション装置において、テーブル変換部は、双方向散乱分布関数によって規定される出射方向を特定する第1出射角の分布を強度分布型のテーブルに変換し、上記出射方向を特定する第1出射角とは異なる第2出射角の分布を確率分布型のテーブルに変換することができる。   In the optical simulation apparatus of the present invention, the table conversion unit converts the distribution of the first emission angle that specifies the emission direction defined by the bidirectional scattering distribution function into an intensity distribution type table, and converts the emission direction into the intensity distribution type table. The distribution of the second emission angle different from the identified first emission angle can be converted into a probability distribution type table.

また、上記本発明の光学シミュレーション装置において、光学特性取得部は、物体の双方向反射率分布関数を光学特性として取得することができる。   In the optical simulation apparatus of the present invention, the optical property acquisition unit can acquire the bidirectional reflectance distribution function of the object as the optical property.

また、上記本発明の光学シミュレーション装置において、テーブル変換部は、双方向反射率分布関数によって規定される出射方向を特定する第1出射角の分布を確率分布型のテーブルに変換し、上記出射方向を特定する第1出射角とは異なる第2出射角の分布を強度分布型のテーブルに変換することができる。   In the optical simulation apparatus of the present invention, the table conversion unit converts the distribution of the first emission angle specifying the emission direction defined by the bidirectional reflectance distribution function into a probability distribution type table, and the emission direction. It is possible to convert the distribution of the second emission angle different from the first emission angle specifying the angle into an intensity distribution type table.

また、上記本発明の光学シミュレーション装置において、テーブル変換部は、双方向反射率分布関数によって規定される出射方向を特定する第1出射角の分布を強度分布型のテーブルに変換し、上記出射方向を特定する第1出射角とは異なる第2出射角の分布を確率分布型のテーブルに変換することができる。   In the optical simulation apparatus of the present invention, the table conversion unit converts the distribution of the first emission angle that specifies the emission direction defined by the bidirectional reflectance distribution function into an intensity distribution table, and the emission direction. It is possible to convert the distribution of the second emission angle different from the first emission angle that specifies the probability distribution type table.

また、上記本発明の光学シミュレーション装置において、物体は肌とすることが好ましい。   In the optical simulation apparatus of the present invention, the object is preferably skin.

また、上記本発明の光学シミュレーション装置において、肌の表面構造をモデル化した肌表面モデルを電磁場光学を用いて解析することによって肌表面モデルの電場分布を算出する肌表面特性算出部と、肌の内部構造をモデル化した肌内部モデルを幾何光学を用いて解析することによって肌内部モデルの光の散乱特性を算出する肌内部特性算出部と、肌表面モデルの電場分布に基づいて肌表面モデルの光学特性を算出し、肌表面モデルの光学特性と肌内部モデルの光の散乱特性とを結合して肌全体の光学特性を算出する光学特性算出部とを備え、光学特性取得部は、光学特性算出部によって算出された肌全体の光学特性を取得することができる。   In the optical simulation apparatus of the present invention, a skin surface characteristic calculation unit that calculates an electric field distribution of the skin surface model by analyzing a skin surface model obtained by modeling the skin surface structure using electromagnetic field optics, A skin internal property calculation unit that calculates the light scattering characteristics of the skin internal model by analyzing the internal skin model that models the internal structure using geometric optics, and the skin surface model based on the electric field distribution of the skin surface model An optical characteristic calculation unit that calculates an optical characteristic and combines the optical characteristic of the skin surface model and the light scattering characteristic of the internal skin model to calculate the optical characteristic of the entire skin, and the optical characteristic acquisition unit includes the optical characteristic The optical characteristics of the entire skin calculated by the calculation unit can be acquired.

また、上記本発明の光学シミュレーション装置において、光学特性取得部は、物体を実測した光学特性を取得することができる。   In the optical simulation apparatus of the present invention, the optical characteristic acquisition unit can acquire optical characteristics obtained by actually measuring an object.

また、上記本発明の光学シミュレーション装置において、画像生成部は、目標領域の設定を受け付け、シミュレーションを行う際、物体からの出射光を目標領域のみに入射させることができる。   In the optical simulation apparatus of the present invention, the image generation unit can receive the setting of the target area and allow the emitted light from the object to enter only the target area when performing the simulation.

本発明の光学シミュレーション方法は、物体の光学特性を取得し、その光学特性を確率分布型のテーブルと強度分布型のテーブルとを組み合わせたテーブルセットに変換し、物体の表面形状の情報を取得し、表面形状の情報とテーブルセットとに基づいて、物体からの出射光をシミュレーションすることを特徴とする。   The optical simulation method of the present invention acquires the optical characteristics of an object, converts the optical characteristics into a table set combining a probability distribution type table and an intensity distribution type table, and acquires information on the surface shape of the object. The light emitted from the object is simulated based on the surface shape information and the table set.

本発明の光学シミュレーションプログラムは、物体の光学特性を取得する光学特性取得部と、光学特性を確率分布型のテーブルと強度分布型のテーブルとを組み合わせたテーブルセットに変換するテーブル変換部と、物体の表面形状の情報を取得する表面形状情報取得部と、表面形状の情報とテーブルセットとに基づいて、物体からの出射光をシミュレーションするシミュレーション部としてコンピュータを機能させることを特徴とする。   An optical simulation program of the present invention includes an optical characteristic acquisition unit that acquires an optical characteristic of an object, a table conversion unit that converts the optical characteristic into a table set in which a probability distribution type table and an intensity distribution type table are combined, and an object The computer is caused to function as a simulation unit for simulating the light emitted from the object based on the surface shape information acquisition unit for acquiring the surface shape information and the surface shape information and the table set.

本発明の光学シミュレーション装置および方法並びにプログラムによれば、物体の光学特性を取得し、その光学特性を確率分布型のテーブルと強度分布型のテーブルとを組み合わせたテーブルセットに変換する。そして、物体の表面形状の情報を取得し、その表面形状の情報と上述したテーブルセットとに基づいて、物体からの出射光をシミュレーションする。すなわち、一部のシミュレーションを確率分布型のテーブルを用いて行うことによって計算コストを抑制することができ、一部のシミュレーションを強度分布型のテーブルを用いて行うことによって高精度なシミュレーションを行うことができる。これにより、計算コストを抑制し、かつ高精度に物体からの出射光をシミュレーションすることができる。   According to the optical simulation apparatus, method, and program of the present invention, an optical characteristic of an object is acquired, and the optical characteristic is converted into a table set in which a probability distribution type table and an intensity distribution type table are combined. Then, information on the surface shape of the object is acquired, and light emitted from the object is simulated based on the information on the surface shape and the table set described above. In other words, calculation costs can be reduced by performing some simulations using probability distribution tables, and high-precision simulations can be performed by performing some simulations using intensity distribution tables. Can do. As a result, the calculation cost can be suppressed, and the emitted light from the object can be simulated with high accuracy.

本発明の光学シミュレーション装置の一実施形態を用いた肌シミュレーション画像表示システムの概略構成を示すブロック図The block diagram which shows schematic structure of the skin simulation image display system using one Embodiment of the optical simulation apparatus of this invention BSSRDF特性を説明するための図Illustration for explaining BSSRDF characteristics BSDF(Bidirectional Scattering Surface Reflectance Distribution Function)特性、BRDF(Bidirectional Reflectance Distribution Function)特性、BTDF(Bidirectional Transmittance Distribution Function特性およびBSDF(Bidirectional Scattering Distribution Function)特性を説明するための図Diagram for explaining BSDF (Bidirectional Scattering Distribution Function) characteristics, BRDF (Bidirectional Reflectance Distribution Function) characteristics, BTDF (Bidirectional Transmittance Distribution Function characteristics) and BSDF (Bidirectional Scattering Distribution Function) characteristics 入射方向φi=0°のときの各出射位置(ur,vr)の出射方向(φr,ψr)の光強度を3次元のグラフとして表した図A diagram representing the light intensity in the emission direction (φr, ψr) at each emission position (ur, vr) when the incident direction φi = 0 ° as a three-dimensional graph. 入射方向φi=30°のときの各出射位置(ur,vr)の出射方向(φr,ψr)の光強度を3次元のグラフとして表した図A diagram representing the light intensity in the emission direction (φr, ψr) at each emission position (ur, vr) when the incident direction φi = 30 ° as a three-dimensional graph. 肌理の凹凸形状の一例を示す図The figure which shows an example of the uneven | corrugated shape of a texture 毛穴の凹凸形状の一例を示す図The figure which shows an example of the uneven | corrugated shape of a pore シミュレーションによる肌画像の生成方法を説明するための図The figure for demonstrating the generation method of the skin image by simulation 本発明の光学シミュレーション装置の一実施形態を用いた肌シミュレーション画像表示システムの作用を説明するためのフローチャートThe flowchart for demonstrating the effect | action of the skin simulation image display system using one Embodiment of the optical simulation apparatus of this invention. 光学特性取得部のその他の実施形態を示すブロック図The block diagram which shows other embodiment of an optical characteristic acquisition part. 複数の球を配列した肌表面モデルの一例を示す図The figure which shows an example of the skin surface model which arranged the several sphere 複数の球を配列した肌表面モデルのその他の例を示す図The figure which shows the other example of the skin surface model which arranged the plurality of spheres 層状の構造体を積層した肌表面モデルの一例を示す図The figure which shows an example of the skin surface model which laminated | stacked the layered structure 角層の整った肌を想定した肌表面モデルの一例を示す図The figure which shows an example of the skin surface model supposing the skin where the stratum corneum is arranged 肌荒れを想定した肌表面モデルに対して0°の方向から光を入射した際のBSDF特性を表す図Diagram showing BSDF characteristics when light is incident from 0 ° to a skin surface model that assumes rough skin 角層の整った肌を想定した肌表面モデルに対して0°の方向から光を入射した際のBSDF特性を表す図Diagram showing BSDF characteristics when light is incident from 0 ° to a skin surface model that assumes a well-organized skin. 肌全体の光学特性の算出方法を模式的に示した図The figure which showed the calculation method of the optical characteristic of the whole skin typically 肌内部モデルを複数層から構成した場合における肌全体の光学特性の算出方法を模式的に示した図The figure which showed typically the calculation method of the optical characteristic of the whole skin at the time of comprising a skin internal model from two or more layers シミュレーション分布の一例を示す図Diagram showing an example of simulation distribution シミュレーション分布のその他の例を示す図Diagram showing another example of simulation distribution

以下、本発明の光学シミュレーション装置および方法並びにプログラムの一実施形態を用いた肌シミュレーション画像表示システムについて、図面を参照しながら詳細に説明する。図1は、本実施形態の肌シミュレーション画像表示システム1の概略構成を示すブロック図である。なお、図1に示す光学シミュレーション装置の構成は、本発明の光学シミュレーションプログラムの一実施形態をコンピュータにインストールし、そのプログラムをコンピュータによって実行することにより実現されるものである。コンピュータにインストールされる光学シミュレーションプログラムは、CD−ROM(Compact Disc Read Only Memory)等の記録媒体に記憶されたものでもよいし、インターネット等のネットワークを介して配布されたものでもよい。   Hereinafter, a skin simulation image display system using an optical simulation apparatus and method and a program according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a skin simulation image display system 1 of the present embodiment. The configuration of the optical simulation apparatus shown in FIG. 1 is realized by installing an embodiment of the optical simulation program of the present invention in a computer and executing the program by the computer. The optical simulation program installed in the computer may be stored in a recording medium such as a CD-ROM (Compact Disc Read Only Memory), or may be distributed via a network such as the Internet.

本実施形態の肌シミュレーション画像表示システム1は、図1に示すように、光学シミュレーション装置10と、表示装置20と、入力装置30とを備えている。   As shown in FIG. 1, the skin simulation image display system 1 of this embodiment includes an optical simulation device 10, a display device 20, and an input device 30.

光学シミュレーション装置10は、光学特性取得部11と、テーブル変換部12と、表面形状情報取得部13と、シミュレーション部14と、画像生成部15と、表示制御部16とを備えている。   The optical simulation device 10 includes an optical property acquisition unit 11, a table conversion unit 12, a surface shape information acquisition unit 13, a simulation unit 14, an image generation unit 15, and a display control unit 16.

光学特性取得部11は、物体の光学特性を取得するものである。本実施形態の光学特性取得部11は、具体的には、肌の光学特性を取得するものである。   The optical property acquisition unit 11 acquires the optical property of the object. Specifically, the optical characteristic acquisition unit 11 of the present embodiment acquires the optical characteristic of the skin.

そして、肌の光学特性は、肌に対して光を入射した場合におけるその光の反射特性、透過特性および散乱特性などを規定したものである。肌の光学特性は、実際の肌を実測することによって取得されたものでもよいし、肌をモデル化した肌モデルをシミュレーションによって解析することによって得られたものでもよい。肌モデルとは、人の肌を数学的にモデル化したものであり、肌の構造情報、光の屈折率、散乱係数および吸収係数などを設定することによって得られるものである。肌モデルは、予め設定していてもよいし、ユーザが入力装置30を用いて上述した構造情報や屈折率などの光学情報を入力することによって設定してもよい。   The skin optical characteristics define the light reflection characteristics, transmission characteristics, scattering characteristics, and the like when light is incident on the skin. The optical characteristics of the skin may be obtained by actually measuring the actual skin, or may be obtained by analyzing a skin model obtained by modeling the skin by simulation. The skin model is a mathematical model of human skin, and is obtained by setting skin structure information, light refractive index, scattering coefficient, absorption coefficient, and the like. The skin model may be set in advance, or may be set by the user inputting optical information such as the above-described structure information and refractive index using the input device 30.

具体的には、光学特性としては、BSSRDF(双方向散乱面反射率分布関数)特性、BSDF(Bidirectional Scattering Distribution Function)(双方向散乱分布関数)特性およびSVBRDF(Spatially Varying Bidirectional Reflectance Distribution Function)(双方向反射率分布関数)特性などがある。これらの光学特性は、既に公知なものであるが、以下、簡単に説明する。   Specifically, the optical characteristics include BSSRDF (Bidirectional Scattering Reflectance Distribution Function) characteristics, BSDF (Bidirectional Scattering Distribution Function) characteristics and SVBRDF (Spatially Varying Bidirectional Reflectance Distribution Function) (both (Directional reflectance distribution function) characteristics. These optical characteristics are already known, but will be briefly described below.

BSSRDF特性は、物体表面の反射特性を表すものであり、図2Iに示すように、物体表面上の任意の位置に入射した光が、物体内部で散乱し、物体表面上の別の位置から出射することを考慮したものである。BSSRDF特性は、図2IIおよび図2IIIに示すように入射位置(ui,vi)および入射方向(φi,ψi)を入力として、図2IVおよび図2Vに示すように出射位置(ur,vr)および出射方向(φr,ψr)に出力される分布で与えられる。   The BSSRDF characteristic represents the reflection characteristic of the object surface. As shown in FIG. 2I, light incident on an arbitrary position on the object surface is scattered inside the object and emitted from another position on the object surface. It is taken into consideration. As shown in FIGS. 2II and 2III, the BSSRDF characteristic is obtained by using the incident position (ui, vi) and the incident direction (φi, ψi) as inputs, and the emission position (ur, vr) and the emission as shown in FIGS. 2IV and 2V. It is given by the distribution output in the direction (φr, ψr).

BSDF特性は、BRDF特性(Bidirectional Reflectance Distribution Function)とBTDF(Bidirectional Transmittance Distribution Function)(双方向透過率分布関数)特性とを合わせたものである。   The BSDF characteristic is a combination of a BRDF characteristic (Bidirectional Reflectance Distribution Function) and a BTDF (Bidirectional Transmittance Distribution Function) characteristic.

BRDF特性は、図3Iに示すように、物体表面の反射特性を表すものであり、入射方向(φi,ψi)を入力として、出射方向(φr,ψr)に出力される分布で与えられる。BTDF特性は、図3IIに示すように、物体表面の透過特性を表すものであり、入射方向(φi,ψi)を入力として、出射方向(φr,ψr)に出力される分布で与えられる。すなわち、BSDF特性も、入射方向(φi,ψi)を入力として、出射方向(φr,ψr)に出力される分布で与えられる。   As shown in FIG. 3I, the BRDF characteristic represents the reflection characteristic of the object surface, and is given by a distribution output in the emission direction (φr, ψr) with the incident direction (φi, ψi) as an input. As shown in FIG. 3II, the BTDF characteristic represents the transmission characteristic of the object surface, and is given by a distribution output in the emission direction (φr, ψr) with the incident direction (φi, ψi) as an input. That is, the BSDF characteristic is also given by a distribution output in the emission direction (φr, ψr) with the incident direction (φi, ψi) as an input.

光学特性取得部11によって取得される肌の光学特性は、予め設定していてもよいし、ユーザが入力装置30を用いて任意に設定入力するようにしてもよい。また、複数の光学特性を予め設定しておき、その複数の光学特性の中からユーザが入力装置30を用いて選択するようにしてもよい。光学特性の選択については、たとえば表示装置20に選択画面を表示させ、その選択画面においてユーザが所望の光学特性を選択するようにしてもよい。なお、複数の光学特性としては、BSSRDF特性、BSDF特性およびBRDF特性などの異種の光学特性を設定してもよいし、たとえばBSSRDF特性について、異なる光学特性を有する複数のBSSRDF特性を設定するようにしてもよい。   The optical characteristics of the skin acquired by the optical characteristics acquisition unit 11 may be set in advance, or may be arbitrarily set and input by the user using the input device 30. Further, a plurality of optical characteristics may be set in advance, and the user may select from among the plurality of optical characteristics using the input device 30. Regarding the selection of the optical characteristics, for example, a selection screen may be displayed on the display device 20, and the user may select a desired optical characteristic on the selection screen. As the plurality of optical characteristics, different optical characteristics such as BSSRDF characteristics, BSDF characteristics, and BRDF characteristics may be set. For example, for the BSSRDF characteristics, a plurality of BSSRDF characteristics having different optical characteristics may be set. May be.

テーブル変換部12は、光学特性取得部11によって取得された肌の光学特性を確率分布型のテーブルと強度分布型のテーブルとを組み合わせたテーブルセットに変換するものである。   The table conversion unit 12 converts the optical characteristics of the skin acquired by the optical characteristic acquisition unit 11 into a table set combining a probability distribution type table and an intensity distribution type table.

具体的には、たとえば光学特性がBSSRDF特性である場合には、上述した出射位置(ur,vr)の分布を、確率分布型のテーブルに変換し、各出射位置(ur,vr)に対応する出射方向(φr,ψr)の分布を、強度分布型のテーブルに変換するものである。なお、逆に、出射位置(ur,vr)の分布を、強度分布型のテーブルに変換し、各出射位置(ur,vr)に対応する出射方向(φr,ψr)の分布を、確率分布型のテーブルに変換してもよい。   Specifically, for example, when the optical characteristic is a BSSRDF characteristic, the distribution of the emission position (ur, vr) described above is converted into a probability distribution type table and corresponds to each emission position (ur, vr). The distribution in the emission direction (φr, ψr) is converted into an intensity distribution type table. Conversely, the distribution of the emission position (ur, vr) is converted into an intensity distribution type table, and the distribution of the emission direction (φr, ψr) corresponding to each emission position (ur, vr) is converted to a probability distribution type. It may be converted into the table.

また、光学特性が、BSDF特性およびBRDF特性である場合には、上述した出射方向(φr)の分布を、確率分布型のテーブルに変換し、各出射方向(φr)に対応する出射方向(ψr)の分布を、強度分布型のテーブルに変換するものである。また、逆に、出射方向(φr)の分布を、強度分布型のテーブルに変換し、各出射方向(φr)に対応する出射方向(ψr)の分布を、確率分布型のテーブルに変換してもよい。   Further, when the optical characteristics are BSDF characteristics and BRDF characteristics, the distribution of the emission direction (φr) described above is converted into a probability distribution type table, and the emission direction (ψr) corresponding to each emission direction (φr) is converted. ) Distribution is converted into an intensity distribution type table. Conversely, the distribution of the emission direction (φr) is converted into an intensity distribution type table, and the distribution of the emission direction (φr) corresponding to each emission direction (φr) is converted into a probability distribution type table. Also good.

ここで、上述したBSSRFD特性を、確率分布型のテーブルと強度分布型のテーブルのテーブルセットに変換する方法について、具体的に説明する。なお、上述したように、BSSRDF特性は、入射位置(ui,vi)および入射方向(φi,ψi)を入力として、出射位置(ur,vr)および出射方向(φr,ψr)に出力される分布で与えられるが、ここでは、説明を分かりやすくするために、入射位置(ui,vi)および入射方向ψiによって変化しない光学特性とし、すなわち入射方向φiのみを考慮し、入射方向φiを0°〜30°の範囲で30°刻みとした場合を考慮するものとする。また、出射位置(ur,vr)をx方向およびy方向について-1〜1mmの範囲で1mm刻みとし、出射方向φrを0°〜90°の範囲で15°刻みとし、出射方向ψrを0°〜360°の範囲で60°刻みとした場合を考慮するものとする。上述したような定義から、ここでのBSSRDF特性は、入射方向φi=0°のときの出射位置(ur,vr)および出射方向(φr,ψr)の4次元の分布と、入射方向φi=30°のときの出射位置(ur,vr)および出射方向(φr,ψr)の4次元の分布とで与えられる。   Here, a method for converting the BSSRFD characteristics described above into a table set of a probability distribution type table and an intensity distribution type table will be specifically described. As described above, the BSSRDF characteristic is a distribution that is output in the emission position (ur, vr) and the emission direction (φr, ψr) with the incident position (ui, vi) and the incident direction (φi, ψi) as inputs. Here, in order to make the explanation easy to understand, the optical characteristics are not changed depending on the incident position (ui, vi) and the incident direction ψi, that is, considering only the incident direction φi, the incident direction φi is set to 0 ° to The case of 30 ° increments in the 30 ° range is considered. Further, the emission position (ur, vr) is set to 1 mm in the range of −1 to 1 mm in the x direction and the y direction, the emission direction φr is set to 15 ° in the range of 0 ° to 90 °, and the emission direction ψr is set to 0 °. The case where it is set in increments of 60 ° in a range of ˜360 ° shall be considered. From the definition as described above, the BSSRDF characteristic here is the four-dimensional distribution of the emission position (ur, vr) and the emission direction (φr, ψr) when the incident direction φi = 0 °, and the incident direction φi = 30. It is given by the four-dimensional distribution of the emission position (ur, vr) and the emission direction (φr, ψr) at °.

具体的には、入射方向φi=0°のときの出射位置(ur,vr)は、たとえば下表4のような分布で表すことができる。また、各出射位置(ur,vr)の各出射方向(φr,ψr)の光強度は、たとえば下表5のような分布で表すことができる。図4は、各出射位置(ur,vr)の出射方向(φr,ψr)の光強度を3次元のグラフとして表したものである。   Specifically, the emission position (ur, vr) when the incident direction φi = 0 ° can be expressed by a distribution as shown in Table 4 below, for example. Further, the light intensity in each emission direction (φr, ψr) at each emission position (ur, vr) can be expressed by a distribution as shown in Table 5 below, for example. FIG. 4 shows the light intensity in the emission direction (φr, ψr) at each emission position (ur, vr) as a three-dimensional graph.

また、入射方向φi=30°のときの出射位置(ur,vr)は、たとえば下表6のような分布で表すことができる。また、各出射位置(ur,vr)の各出射方向(φr,ψr)の光強度は、たとえば下表7のような分布で表すことができる。図5は、各出射位置(ur,vr)の各出射方向(φr,ψr)の光強度を3次元のグラフとして表したものである。 Further, the emission position (ur, vr) when the incident direction φi = 30 ° can be expressed by a distribution as shown in Table 6 below, for example. Further, the light intensity in each emission direction (φr, ψr) at each emission position (ur, vr) can be represented by a distribution as shown in Table 7 below, for example. FIG. 5 is a three-dimensional graph showing the light intensity in each emission direction (φr, ψr) at each emission position (ur, vr).

次に、表4および表5の分布を用いて、入射方向φi=0°のときの出射位置(ur,vr)の分布を確率分布型のテーブルに変換する。具体的には、表5の各出射位置(ur,vr)の各出射方向(φr,ψr)の光強度の分布を加算すると、下表8のような分布となる。すなわち、たとえば表5の(ur,vr)=(−1,1)の各出射方向(φr,ψr)の強度分布を全て加算すると、表8の(ur,vr)=(−1,1)の値である2.060887になる。また、表5の(ur,vr)=(0,0)の各出射方向(φr,ψr)の強度分布を全て加算すると、表8の(ur,vr)=(0,0)の値である8.476945になる。 Next, using the distributions in Tables 4 and 5, the distribution of the emission position (ur, vr) when the incident direction φi = 0 ° is converted into a probability distribution type table. Specifically, when the distribution of light intensity in each emission direction (φr, ψr) at each emission position (ur, vr) in Table 5 is added, the distribution shown in Table 8 below is obtained. That is, for example, when all the intensity distributions in the respective emission directions (φr, ψr) of (ur, vr) = (− 1, 1) in Table 5 are added, (ur, vr) = (− 1, 1) in Table 8 The value is 2.060887. Further, when all the intensity distributions in the emission directions (φr, ψr) of (ur, vr) = (0, 0) in Table 5 are added, the value of (ur, vr) = (0, 0) in Table 8 is obtained. There will be 8.476945.

そして、表8の全ての値の総和を求め、表8の各値をその総和で割って確率とし、小数点第2位までの値で表すと下表9のようになる。 Then, the sum of all the values in Table 8 is obtained, and each value in Table 8 is divided by the sum to obtain the probability, and the values up to the second decimal place are as shown in Table 9 below.

表9の確率を10のテーブル数でテーブル化したものが、下表10の左表である。この表が、入射方向φi=0°のときの出射位置(ur,vr)の分布を確率分布型のテーブルに変換したものである。表10の左表は、出射位置(ur,vr)の確率分布を1〜100の乱数で表したテーブルである。 Probability of Table 9 is obtained by tabulating the number of 10 second table is a table on the left of Table 10 below. This table is obtained by converting the distribution of emission positions (ur, vr) when the incident direction φi = 0 ° into a probability distribution type table. The left table of Table 10 is a table in which the probability distribution of the emission positions (ur, vr) is represented by random numbers from 1 to 100.

また、表10の右表は、入射方向φi=0°の場合と同様にして、入射方向φi=30°のときの出射位置(ur,vr)の分布を確率分布型のテーブルに変換したものである。   The right table of Table 10 is a table in which the distribution of the emission position (ur, vr) when the incident direction φi = 30 ° is converted into a probability distribution type table in the same manner as in the case of the incident direction φi = 0 °. It is.

次に、各出射位置(ur,vr)に対応する各出射方向(φr,ψr)の光強度の分布を、強度分布型のテーブルに変換する。この強度分布型のテーブルについては、表6と表7によって表される分布をそのままテーブル化すればよい。この強度分布型のテーブルでは、出射方向(φr,ψr)を乱数として所定の出射方向(φr,ψr)が決定され、その決定した出射方向(φr,ψr)の強度が決定される。 Next, the light intensity distribution in each emission direction (φr, ψr) corresponding to each emission position (ur, vr) is converted into an intensity distribution type table. For this intensity distribution type table, the distributions represented by Tables 6 and 7 may be tabulated as they are. In this intensity distribution table, a predetermined emission direction (φr, ψr) is determined by using the emission direction (φr, ψr) as a random number, and the intensity of the determined emission direction (φr, ψr) is determined.

なお、上記説明では、出射位置(ur,vr)の分布を、確率分布型のテーブルに変換し、各出射位置(ur,vr)に対応する出射方向(φr,ψr)の分布を、強度分布型のテーブルに変換する場合について説明したが、上述したように、逆に、出射位置(ur,vr)の分布を、強度分布型のテーブルに変換し、各出射位置(ur,vr)に対応する出射方向(φr,ψr)の分布を、確率分布型のテーブルに変換してもよい。   In the above description, the distribution of the emission position (ur, vr) is converted into a probability distribution table, and the distribution of the emission direction (φr, ψr) corresponding to each emission position (ur, vr) is expressed as an intensity distribution. As described above, the case of converting to a table of molds has been explained. Conversely, the distribution of emission positions (ur, vr) is converted to an intensity distribution type table to correspond to each emission position (ur, vr). The distribution in the outgoing direction (φr, ψr) may be converted into a probability distribution type table.

出射方向(φr,ψr)の分布を確率分布型のテーブルに変換する方法としては、具体的には、各出射方向(φr,ψr)について、各出射位置の光強度の分布を加算することによって、上表8のur,vrをφr,ψrに置き換えたような光強度の分布を算出する。そして、出射方向(φr,ψr)毎の光強度の加算値を、加算値の総和によって除算することによって、上表9のur,vrをφr,ψrに置き換えたような確率の分布を算出する。そして、その確率をたとえば10のテーブル数でテーブル化することによって確率分布型のテーブルに変換するようにすればよい。 As a method for converting the distribution of the emission direction (φr, ψr) into a probability distribution type table, specifically, for each emission direction (φr, ψr), the distribution of the light intensity at each emission position is added. Then, a light intensity distribution is calculated such that ur, vr in Table 8 is replaced with φr, ψr. Then, by dividing the added value of the light intensity for each emission direction (φr, ψr) by the sum of the added values, a probability distribution such that ur, vr in Table 9 is replaced with φr, ψr is calculated. . Then, it is sufficient to convert a probability distribution type table by tabulating the number of tables that probability example 10 2.

なお、上述したように、光学特性がBSDF特性またはBRDF特性である場合には、出射方向(φr)の分布を確率分布型のテーブルに変換し、各出射方向(φr)に対応する出射方向(ψr)の分布を強度分布型のテーブルに変換したり、また、逆に、出射方向(φr)の分布を強度分布型のテーブルに変換し、各出射方向(φr)に対応する出射方向(ψr)の分布を確率分布型のテーブルに変換すればよいが、テーブルへの変換方法については、基本的には、上述したBSSRFD特性の場合と同じ手法を用いるようにすればよい。   As described above, when the optical characteristic is the BSDF characteristic or the BRDF characteristic, the distribution of the emission direction (φr) is converted into a probability distribution type table, and the emission direction corresponding to each emission direction (φr) ( The distribution of ψr) is converted into an intensity distribution type table, or conversely, the distribution of the emission direction (φr) is converted into an intensity distribution type table, and the emission direction (ψr) corresponding to each emission direction (φr) is converted. ) Distribution may be converted into a probability distribution type table, but as a conversion method to the table, basically, the same method as in the BSSRFD characteristic described above may be used.

表面形状情報取得部13は、肌の表面形状の情報を取得するものである。肌の表面形状の情報は、実際の肌を実測することによって取得されたものでもよいし、肌をモデル化した肌モデルの表面形状の情報でもよい。肌モデルの表面形状の情報としては、たとえば肌理の整った肌を想定した平坦の面を用いるようにしてもよいし、毛穴および肌表面の凹凸を想定した凹凸面を用いるようにしてもよい。図6に肌理の凹凸形状の一例、図7に毛穴の凹凸形状の一例を示す。凹凸の大きさとしては、たとえばマイクロメートルオーダーからミリメートルオーダーの凹凸が設定される。表面形状の情報は、具体的には、3次元座標(x,y,z)で与えられるものである。また、後述する肌画像を生成する際には、3次元座標から各点の法線ベクトル(Nx,Ny,Nz)が算出される。   The surface shape information acquisition unit 13 acquires information on the surface shape of the skin. The information on the surface shape of the skin may be information obtained by actually measuring the actual skin, or information on the surface shape of the skin model obtained by modeling the skin. As the information on the surface shape of the skin model, for example, a flat surface assuming smooth skin may be used, or an uneven surface assuming pores and unevenness on the skin surface may be used. FIG. 6 shows an example of a textured uneven shape, and FIG. 7 shows an example of an uneven shape of a pore. As the size of the unevenness, for example, an unevenness of micrometer order to millimeter order is set. Specifically, the surface shape information is given by three-dimensional coordinates (x, y, z). Further, when generating a skin image, which will be described later, the normal vector (Nx, Ny, Nz) of each point is calculated from the three-dimensional coordinates.

表面形状情報取得部13によって取得される肌の表面形状の情報は、予め設定していてもよいし、ユーザが入力装置30を用いて任意に設定入力するようにしてもよい。また、複数の表面形状を予め設定しておき、その複数の表面形状の中からユーザが入力装置30を用いて選択するようにしてもよい。表面形状の選択については、たとえば表示装置20に選択画面を表示させ、その選択画面においてユーザが所望の表面形状を選択するようにしてもよい。   Information on the surface shape of the skin acquired by the surface shape information acquisition unit 13 may be set in advance, or may be arbitrarily set and input by the user using the input device 30. Alternatively, a plurality of surface shapes may be set in advance, and the user may select from among the plurality of surface shapes using the input device 30. As for the selection of the surface shape, for example, a selection screen may be displayed on the display device 20, and the user may select a desired surface shape on the selection screen.

シミュレーション部14は、テーブル変換部12によって生成された確率分布型のテーブルと強度分布型のテーブルからなるテーブルセットと、表面形状情報取得部13によって取得された肌の表面形状の情報とに基づいて、肌からの出射光をシミュレーションするものである。確率分布型のテーブルは、たとえば上表10で示したテーブルであり、強度分布型のテーブルは、たとえば表6および表7で示したテーブルである。   The simulation unit 14 is based on a table set including a probability distribution type table and an intensity distribution type table generated by the table conversion unit 12, and information on the skin surface shape acquired by the surface shape information acquisition unit 13. Simulates light emitted from the skin. The probability distribution type table is, for example, the table shown in Table 10 above, and the intensity distribution type table is, for example, the tables shown in Table 6 and Table 7.

画像生成部15は、シミュレーション部14におけるシミュレーションによる出射光を結像させて画像を生成するものである。   The image generation unit 15 forms an image by forming an image of the emitted light by the simulation in the simulation unit 14.

肌画像の生成は、まず、図8に示すように、シミュレーション空間に、光源100、肌モデル101、集光レンズ102および受光部103を設定する。そして、光源100から出射された平行光L1が肌モデル101に入射され、その平行光L1の入射によって肌モデル101から出射された出射光L2が集光レンズ102によって集光され、受光部103の受光面によって受光されるまでを計算することによって、受光部103の受光面に結像される肌画像をシミュレーションすることができる。シミュレーションの条件としては、たとえば光源100の発光面の大きさとして20mm四方が設定され、肌モデル101の光入射面の大きさとして20mm四方が設定され、集光レンズ102の大きさとして半径15mmが設定され、肌モデル101と集光レンズ102との間の距離として500mmが設定され、集光レンズ102と受光部103との間の距離として140mmが設定される。   In generating a skin image, first, as shown in FIG. 8, a light source 100, a skin model 101, a condenser lens 102, and a light receiving unit 103 are set in a simulation space. Then, the parallel light L1 emitted from the light source 100 is incident on the skin model 101, and the emitted light L2 emitted from the skin model 101 due to the incidence of the parallel light L1 is condensed by the condenser lens 102. By calculating until the light is received by the light receiving surface, a skin image formed on the light receiving surface of the light receiving unit 103 can be simulated. As simulation conditions, for example, a 20 mm square is set as the size of the light emitting surface of the light source 100, a 20 mm square is set as the size of the light incident surface of the skin model 101, and a radius of 15 mm is set as the size of the condenser lens 102. The distance between the skin model 101 and the condenser lens 102 is set to 500 mm, and the distance between the condenser lens 102 and the light receiving unit 103 is set to 140 mm.

より具体的には、光源100から平行光L1を多数回出射させる。平行光L1の各光線が肌モデル101表面に到達したときの位置を幾何学的に計算することによって、各光線の入射位置が決定される。次に、各光線について、その光線の方向と肌モデル101の表面形状の法線ベクトルとを考慮することで、各光線の入射方向が決定される。そして、各光線の入射位置および入射方向に基づいて、テーブル変換部12によって生成されたテーブルセットを参照することによって、肌モデル101から出射される出射光の各光線の出射位置、出射方向および強度が決定される。具体的には、上述した例では、確率分布型テーブルを参照することによって出射光の各光線の出射位置が決定され、強度分布型テーブルを参照することによって出射方向および強度が決定される。そして、集光レンズ102を透過した出射光の各光線を受光部103の受光面に結像させることによって肌画像が生成される。   More specifically, the parallel light L1 is emitted from the light source 100 many times. The incident position of each light beam is determined by geometrically calculating the position when each light beam of the parallel light L1 reaches the surface of the skin model 101. Next, for each ray, the incident direction of each ray is determined by considering the direction of the ray and the normal vector of the surface shape of the skin model 101. Then, by referring to the table set generated by the table conversion unit 12 based on the incident position and incident direction of each light ray, the emission position, emission direction and intensity of each light ray emitted from the skin model 101 Is determined. Specifically, in the above-described example, the emission position of each ray of the emitted light is determined by referring to the probability distribution type table, and the emission direction and intensity are determined by referring to the intensity distribution type table. A skin image is generated by forming each light beam of the emitted light transmitted through the condenser lens 102 on the light receiving surface of the light receiving unit 103.

なお、光線の出射方向を決定する際、予め設定された目標領域へのみ光線が入射されるように出射方向を決定するようにしてもよい。たとえば集光レンズ102の領域を目標領域としてもよい。目標領域については、ユーザが入力装置30を用いて任意に設定が可能である。   When determining the light emission direction, the light emission direction may be determined so that the light is incident only on a preset target area. For example, the area of the condenser lens 102 may be set as the target area. The target area can be arbitrarily set by the user using the input device 30.

なお、たとえば肌モデル101の光学特性がBSDF特性またはBRDF特性である場合には、入射光の各光線の入射方向に基づいて、テーブル変換部12によって生成されたテーブルセットを参照することによって、肌モデル101から出射される出射光の各光線の出射方向および強度が決定される。具体的には、たとえば確率分布型テーブルを参照することによって出射光の各光線の出射方向φrが決定され、強度分布型テーブルを参照することによって出射方向φrに対応する出射方向ψrおよび強度が決定される。なお、上述したように、逆に、確率分布型テーブルを参照することによって出射光の各光線の出射方向ψrを決定し、強度分布型テーブルを参照することによって出射方向ψrに対応する出射方向φrおよび強度を決定するようにしてもよい。   For example, when the optical characteristics of the skin model 101 are BSDF characteristics or BRDF characteristics, the skin model 101 is referred to by referring to the table set generated by the table conversion unit 12 based on the incident direction of each ray of incident light. The emission direction and intensity of each ray of the emitted light emitted from the model 101 are determined. Specifically, for example, the emission direction φr of each ray of the emitted light is determined by referring to the probability distribution type table, and the emission direction ψr and the intensity corresponding to the emission direction φr are determined by referring to the intensity distribution type table. Is done. Note that, as described above, conversely, the emission direction ψr of each ray of the emitted light is determined by referring to the probability distribution type table, and the emission direction φr corresponding to the emission direction ψr by referring to the intensity distribution type table. And the strength may be determined.

表示制御部16は、画像生成部15によって生成された肌画像を表示装置20に表示させるものである。   The display control unit 16 causes the display device 20 to display the skin image generated by the image generation unit 15.

表示装置20は、液晶ディスプレイなどのモニタを備えたものである。表示装置20はタブレット端末のモニタであってもよい。すなわち、タブレット端末に対して光学シミュレーションプログラムをインストールして肌画像を表示させるようにしてもよい。   The display device 20 includes a monitor such as a liquid crystal display. The display device 20 may be a tablet terminal monitor. That is, an optical simulation program may be installed on the tablet terminal to display a skin image.

入力装置30は、肌の光学特性および肌の表面形状の情報並びにシミュレーションの条件などの種々の情報の入力を受け付けるキーボードやマウスを備えたものである。また、上述したタブレット端末のタッチパネルによって表示装置20と入力装置30の両方を兼ねるようにしてもよい。   The input device 30 includes a keyboard and a mouse for receiving input of various information such as information on the optical characteristics of the skin and the surface shape of the skin, and simulation conditions. Moreover, you may make it serve as both the display apparatus 20 and the input device 30 with the touch panel of the tablet terminal mentioned above.

次に、本実施形態の肌シミュレーション画像表示システム1の作用について、図9に示すフローチャートを参照しながら説明する。   Next, the effect | action of the skin simulation image display system 1 of this embodiment is demonstrated, referring the flowchart shown in FIG.

まず、BSSRDF特性、BSDF特性およびBRDF特性などの肌の光学特性が光学特性取得部11によって取得される(S10)。   First, skin optical characteristics such as BSSRDF characteristics, BSDF characteristics, and BRDF characteristics are acquired by the optical characteristic acquisition unit 11 (S10).

そして、肌の光学特性はテーブル変換部12に出力され、テーブル変換部12は、入力された光学特性を、上述したように確率分布型のテーブルと強度分布型のテーブルとからなるテーブルセットに変換する(S12)。   Then, the optical characteristics of the skin are output to the table conversion unit 12, and the table conversion unit 12 converts the input optical characteristics into a table set including the probability distribution type table and the intensity distribution type table as described above. (S12).

一方、表面形状情報取得部13によって肌の表面形状の情報が取得される(S14)。そして、テーブル変換部12において生成されたテーブルセットと表面形状情報取得部13によって取得された肌の表面形状の情報とがシミュレーション部14に出力される。   On the other hand, information on the surface shape of the skin is acquired by the surface shape information acquisition unit 13 (S14). Then, the table set generated in the table conversion unit 12 and the information on the surface shape of the skin acquired by the surface shape information acquisition unit 13 are output to the simulation unit 14.

シミュレーション部14は、上述したように肌の表面形状の情報に基づいて決定された各光線の入射方向および入射位置に基づいて、テーブル変換部12によって生成されたテーブルセットを参照することによって、肌モデルから出射される出射光の各光線の出射位置、出射方向および強度を決定する。そして、画像生成部15は、シミュレーションされた出射光の各光線を受光面に結像させた肌画像を生成する(S16)。   As described above, the simulation unit 14 refers to the table set generated by the table conversion unit 12 based on the incident direction and the incident position of each light ray determined based on the information on the surface shape of the skin. The emission position, emission direction, and intensity of each light beam emitted from the model are determined. Then, the image generation unit 15 generates a skin image in which each light ray of the simulated emitted light is imaged on the light receiving surface (S16).

画像生成部15によって生成された肌画像は表示制御部16に出力され、表示制御部16は、入力された肌画像を表示装置20に表示させる(S18)。   The skin image generated by the image generation unit 15 is output to the display control unit 16, and the display control unit 16 causes the display device 20 to display the input skin image (S18).

上記実施形態の肌シミュレーション画像表示システム1によれば、物体の光学特性を取得し、その光学特性を確率分布型のテーブルと強度分布型のテーブルとを組み合わせたテーブルセットに変換する。そして、物体の表面形状の情報を取得し、その表面形状の情報と上述したテーブルセットとに基づいて、物体からの出射光をシミュレーションによって結像させて画像を生成し、その画像を表示させる。したがって、計算コストを抑制し、かつ高精度な光学シミュレーションによって画像を生成して表示させることができる。   According to the skin simulation image display system 1 of the above embodiment, the optical characteristics of an object are acquired, and the optical characteristics are converted into a table set in which a probability distribution type table and an intensity distribution type table are combined. Then, information on the surface shape of the object is acquired, and based on the information on the surface shape and the table set described above, the light emitted from the object is imaged by simulation to generate an image, and the image is displayed. Therefore, the calculation cost can be suppressed and an image can be generated and displayed by a highly accurate optical simulation.

なお、上記実施形態においては、光学特性取得部11が、肌の光学特性としてBSSRDF特性、BSDF特性およびBRDF特性を取得するようにしたが、光学特性取得部11において肌モデルを設定し、その肌モデルを解析することによってBSSRDF特性をシミュレーションにより算出するようにしてもよい。以下、光学特性取得部11が、BSSRDF特性をシミュレーションによって算出する場合の具体例について説明する。なお、ここでは、肌モデルとして肌表面モデルと肌内部モデルとを設定し、肌表面モデルを電磁場光学を用いて解析し、肌内部モデルを幾何光学を用いて解析することによって肌全体のBSSRDF特性を算出する方法について説明する。この方法により、肌表面モデルの表面構造をより厳密に解析したBSSRDF特性を算出することができる。これにより肌表面のミクロ構造の変化を高精度に推定することができ、ミクロ構造の変化による微妙な肌の質感変化を評価することが可能になる。   In the above embodiment, the optical characteristic acquisition unit 11 acquires BSSRDF characteristics, BSDF characteristics, and BRDF characteristics as the optical characteristics of the skin. However, the optical characteristic acquisition unit 11 sets a skin model, and the skin The BSSRDF characteristic may be calculated by simulation by analyzing the model. Hereinafter, a specific example in which the optical property acquisition unit 11 calculates the BSSRDF property by simulation will be described. Here, the skin surface model and internal skin model are set as the skin model, the skin surface model is analyzed using electromagnetic field optics, and the internal skin model is analyzed using geometric optics, so that the BSSRDF characteristics of the entire skin are analyzed. A method for calculating the value will be described. By this method, it is possible to calculate BSSRDF characteristics obtained by more strictly analyzing the surface structure of the skin surface model. Thereby, the change in the microstructure of the skin surface can be estimated with high accuracy, and the subtle changes in the texture of the skin due to the change in the microstructure can be evaluated.

具体的には、光学特性取得部11は、図10に示すように、肌表面特性算出部50と、肌内部特性算出部51とを備える。   Specifically, as shown in FIG. 10, the optical property acquisition unit 11 includes a skin surface property calculation unit 50 and a skin internal property calculation unit 51.

肌表面特性算出部50は、肌の表面構造をモデル化した肌表面モデルを電磁場光学を用いて解析することによって肌表面モデルの電場分布を算出するものである。肌表面モデルは、ユーザが入力装置30を用いて入力した肌の形状および屈折率などの情報に基づいて肌表面特性算出部50において生成するようにしてもよいし、予め生成された肌表面モデルを肌表面特性算出部50に記憶してもよい。   The skin surface characteristic calculation unit 50 calculates an electric field distribution of the skin surface model by analyzing a skin surface model obtained by modeling the skin surface structure using electromagnetic field optics. The skin surface model may be generated in the skin surface characteristic calculation unit 50 based on information such as the shape and refractive index of the skin input by the user using the input device 30, or a skin surface model generated in advance. May be stored in the skin surface characteristic calculation unit 50.

肌表面モデルとしては、たとえば、角層の剥がれなどの肌荒れを想定した表面ミクロ構造を有する肌をモデル化した肌表面モデルを用いることができる。ここでいうミクロ構造とは、10マイクロメートル以下の構造であり、上述した肌の表面形状の凹凸情報よりも細かい構造である。具体的には、たとえば200nm〜800nmの範囲内のランダムな直径を有する複数の球を配列した構造を肌表面モデルとして用いることができる。球の配列方法としては、たとえば5μm四方の範囲内に55個の球をランダムな位置に配列するようにすればよい。   As the skin surface model, for example, a skin surface model obtained by modeling skin having a surface microstructure that assumes rough skin such as peeling of the stratum corneum can be used. The micro structure here is a structure of 10 micrometers or less, and is a structure finer than the above-described unevenness information of the skin surface shape. Specifically, for example, a structure in which a plurality of spheres having random diameters in the range of 200 nm to 800 nm are arranged can be used as the skin surface model. As a method for arranging the spheres, for example, 55 spheres may be arranged at random positions within a range of 5 μm square.

図11は、肌荒れを想定した肌表面モデルの一例を示す図である。また、配列方法としては、規則性を有する配列としてもよい。球の大きさ、密度および配列方法については、ユーザが入力装置30を用いて任意に変更可能である。図12は、図11に示す肌表面モデルよりも球の密度を小さくしたものである。   FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a skin surface model that assumes rough skin. In addition, the arrangement method may be an arrangement having regularity. The size, density, and arrangement method of the spheres can be arbitrarily changed by the user using the input device 30. FIG. 12 shows the sphere density smaller than that of the skin surface model shown in FIG.

また、本実施形態では、球を用いるようにしたが、球に限らず、円柱、円錐および多面体などその他の構造体を配列するようにしてもよい。また、これらの複数の種類の構造体を予め設定しておき、ユーザが入力装置30を用いて任意に選択できるようにしてもよい。また、1種類だけでなく、複数種類の構造体を混合させるようにしてもよい。   In this embodiment, a sphere is used. However, the structure is not limited to a sphere, and other structures such as a cylinder, a cone, and a polyhedron may be arranged. Further, a plurality of these types of structures may be set in advance so that the user can arbitrarily select them using the input device 30. Moreover, you may make it mix not only one type but multiple types of structures.

また、肌表面モデルは、球以外の構造体から生成するようにしてもよく、たとえば図13に示すように、層状の構造体を積層して生成するようにしてもよい。図13に示す肌表面モデルの方が実際の角層に近いモデルであると考えられる。また、複数の層状の構造体を積層する場合には、各層の形状を異なるものとしてもよい。各層の形状は、ユーザが任意に設定可能としてもよい。また、表面粗さの指標値(たとえば、算術平均粗さRa)などを用いて表面の凹凸形状を生成してもよい。   Further, the skin surface model may be generated from a structure other than a sphere. For example, as shown in FIG. 13, a layered structure may be stacked and generated. The skin surface model shown in FIG. 13 is considered to be a model closer to the actual stratum corneum. In addition, when a plurality of layered structures are stacked, the shape of each layer may be different. The shape of each layer may be arbitrarily set by the user. Moreover, you may produce | generate the uneven | corrugated shape of a surface using the index value (for example, arithmetic mean roughness Ra) etc. of surface roughness.

また、肌表面モデルとしては、保湿されて角層が整った肌の表面構造をモデル化したものを用いるようにしてもよい。この場合、凹凸がない平坦な構造を有する肌表面モデルを用いるようにすればよい。図14は、角層の整った肌を想定した肌表面モデルの一例を示す図である。また、肌表面モデルの屈折率は、たとえば肌の屈折率として一般的に知られているn=1.37に設定すればよい。また、皮脂が角層の表面を覆っていることを想定して、皮脂の屈折率であるn=1.5程度に設定するようにしてもよい。   Further, as the skin surface model, a model obtained by modeling the surface structure of the skin that is moisturized and the stratum corneum is arranged may be used. In this case, a skin surface model having a flat structure with no irregularities may be used. FIG. 14 is a diagram illustrating an example of a skin surface model assuming skin with a well-organized stratum corneum. Further, the refractive index of the skin surface model may be set to n = 1.37, which is generally known as the refractive index of the skin, for example. Further, assuming that sebum covers the surface of the stratum corneum, the refractive index of sebum may be set to about n = 1.5.

上述したような肌荒れを想定した肌表面モデルや角層の整った肌を想定した肌表面モデルなど複数の肌の状態を想定した肌表面モデルを生成するまたは予め記憶しておくことが望ましい。ユーザは、これらの複数の肌表面モデルの中から必要に応じて解析対象の肌表面モデルを選択することができる。この場合、複数の肌表面モデルから解析対象の肌表面モデルを選択するためのメニューを表示装置20に表示させ、ユーザが、そのメニュー表示の中から入力装置30を用いて解析対象の肌表面モデルを選択するようにしてもよい。   It is desirable to generate or store in advance a skin surface model that assumes a plurality of skin conditions, such as a skin surface model that assumes rough skin as described above, or a skin surface model that assumes skin with a well-organized stratum corneum. The user can select a skin surface model to be analyzed from the plurality of skin surface models as necessary. In this case, a menu for selecting the skin surface model to be analyzed from the plurality of skin surface models is displayed on the display device 20, and the user uses the input device 30 from the menu display to analyze the skin surface model to be analyzed. May be selected.

肌表面特性算出部50は、上述したような肌表面モデルを電磁場光学を用いて解析するものである。具体的には、屈折率(誘電率)の空間分布からなる肌表面モデルに光を入射した場合における反射方向および透過方向についての電磁場の空間分布を算出するものである。たとえばFDTD法(Finite-difference time-domain method)を用いて解析を行うようにすればよい。FDTD法は、Maxwell方程式を直接差分化し、電磁場の空間分布の時間変化を計算する手法である。ただし、FDTD法に限らず、たとえば、有限要素法、境界要素法、その他一般的に知られている電磁場計算手法を用いることができる。   The skin surface characteristic calculation unit 50 analyzes the skin surface model as described above using electromagnetic field optics. Specifically, the spatial distribution of the electromagnetic field in the reflection direction and the transmission direction when light is incident on the skin surface model having a spatial distribution of refractive index (dielectric constant) is calculated. For example, the analysis may be performed using the FDTD method (Finite-difference time-domain method). The FDTD method is a method of calculating the temporal change of the spatial distribution of the electromagnetic field by directly differentiating the Maxwell equation. However, not limited to the FDTD method, for example, a finite element method, a boundary element method, and other generally known electromagnetic field calculation methods can be used.

また、電磁場光学を用いて解析する際、周期境界条件を用いるようにすれば、有限サイズ(たとえば5μm四方単位)の肌表面モデルを用いて、仮想的にmmオーダーの広い肌の領域を解析することができる。これにより計算コストを抑制することができる。   In addition, when analyzing using electromagnetic field optics, if a periodic boundary condition is used, a skin area model of a wide mm order is virtually analyzed using a skin surface model of a finite size (for example, 5 μm square unit). be able to. Thereby, calculation cost can be suppressed.

また、有限サイズ(たとえば5μm四方単位)の肌表面モデルを用いて解析することによって離散化するデータを補間によって連続的に扱うようにしてもよい。これにより計算コストを抑制することができる。   Further, data to be discretized by analysis using a skin surface model having a finite size (for example, 5 μm square unit) may be continuously handled by interpolation. Thereby, calculation cost can be suppressed.

次に、肌内部特性算出部51は、肌の内部構造をモデル化した肌内部モデルを幾何光学を用いて解析することによって肌内部モデルの光の散乱特性を算出するものである。   Next, the internal skin characteristic calculation unit 51 calculates the light scattering characteristics of the internal skin model by analyzing the internal skin model that models the internal structure of the skin using geometric optics.

肌内部モデルは、肌表面モデルよりも大きいマクロ構造を有するものであり、ここでいうマクロ構造とは、相対的に肌表面モデルの凹凸構造よりも大きいサイズの構造であればよく、10マイクロメートルよりも大きい凹凸構造でもよいし、平坦な構造でもよい。肌内部モデルは、たとえばスリット光を用いた評価などといった既知の手法で肌内部の光学定数を見積もり、波長毎の散乱係数および吸収係数を設定することによって生成するようにすればよい。   The skin internal model has a macro structure larger than the skin surface model, and the macro structure here may be a structure having a size relatively larger than the uneven structure of the skin surface model, and is 10 micrometers. A larger uneven structure or a flat structure may be used. The skin internal model may be generated by estimating an optical constant inside the skin by a known method such as evaluation using slit light and setting a scattering coefficient and an absorption coefficient for each wavelength.

肌内部特性算出部51は、上述したような肌内部モデルを幾何光学を用いて解析するものである。具体的には、本実施形態においては、肌内部モデル(散乱体)の特性として、散乱係数μs、吸収係数μaおよび異方性散乱係数gを設定し、散乱係数μsの設定に従い、乱数を用いて光線が散乱を受けるまでの距離を求め、光を直進させる。そして、乱数を用いて散乱された光線の次の進行方向を定める。進行方向の確率分布は、下式に示すHenyey-Greenstein散乱関数の確率分布に基づいて与える。   The internal skin characteristic calculation unit 51 analyzes the internal skin model as described above using geometric optics. Specifically, in this embodiment, the scattering coefficient μs, the absorption coefficient μa, and the anisotropic scattering coefficient g are set as the characteristics of the skin internal model (scattering body), and random numbers are used according to the setting of the scattering coefficient μs. The distance until the light beam is scattered is obtained, and the light goes straight. Then, the next traveling direction of the scattered light is determined using a random number. The probability distribution in the traveling direction is given based on the probability distribution of the Henyey-Greenstein scattering function shown in the following equation.

そして、光線の伝搬にともなう光量の減衰を吸収係数μaによって与える。以上の過程を繰り返して計算し、肌内部モデル(散乱体)内で多重散乱する光の伝搬特性を肌内部モデルの光の散乱特性として算出する。なお、異方性散乱係数gは肌係数として一般的に用いられているg=0.9を用いるようにすればよい。 Then, the attenuation of the amount of light accompanying the propagation of the light beam is given by the absorption coefficient μa. The above process is repeated to calculate, and the propagation characteristics of light that is multiply scattered in the skin internal model (scattering body) are calculated as the light scattering characteristics of the skin internal model. Note that g = 0.9, which is generally used as the skin coefficient, may be used as the anisotropic scattering coefficient g.

光学特性算出部52は、肌表面特性算出部50によって算出された肌表面モデルの電場分布に基づいて肌表面モデルの光学特性を算出し、その算出した肌表面モデルの光学特性と肌内部特性算出部51によって算出された肌内部モデルの光の散乱特性とを結合して肌全体の光学特性を算出するものである。   The optical characteristic calculation unit 52 calculates the optical characteristics of the skin surface model based on the electric field distribution of the skin surface model calculated by the skin surface characteristic calculation unit 50, and calculates the calculated optical characteristics and internal skin characteristics of the skin surface model. The optical characteristics of the entire skin are calculated by combining the light scattering characteristics of the skin internal model calculated by the unit 51.

光学特性算出部52は、まず、肌表面モデルの電場分布に基づいて、光散乱角度分布を算出する。具体的には、本実施形態では、肌表面モデルの電場分布に基づいて、肌表面モデルのBSDF(Bidirectional Scattering Distribution Function:双方向散乱分布関数)を算出する。以下、BSDFの算出方法について、より具体的に説明する。   The optical characteristic calculator 52 first calculates a light scattering angle distribution based on the electric field distribution of the skin surface model. Specifically, in the present embodiment, a BSDF (Bidirectional Scattering Distribution Function) of the skin surface model is calculated based on the electric field distribution of the skin surface model. Hereinafter, the BSDF calculation method will be described more specifically.

肌表面特性算出部50におけるFDTD法による計算結果では、周期構造が回折格子となり回折次数で決まる特定の出射角に光が透過または反射される。なお、ここでいう周期構造とは、たとえば上記の肌表面モデルの例では、ランダムに球を配置した5μm四方の領域を単位構造として、この単位構造を平面内に繰り返して配置した構造のことである。   In the calculation result by the FDTD method in the skin surface characteristic calculation unit 50, the periodic structure becomes a diffraction grating, and light is transmitted or reflected at a specific emission angle determined by the diffraction order. In addition, the periodic structure here is a structure in which, for example, in the example of the skin surface model described above, a unit structure is a 5 μm square region in which spheres are randomly arranged, and this unit structure is repeatedly arranged in a plane. is there.

光の入射角度の極座標表示を(θ0、φ0)および光の波長をλとすると、x,y方向の波数ベクトルkx0,ky0は、下式で表される。   Assuming that the polar coordinate display of the incident angle of light is (θ0, φ0) and the wavelength of light is λ, wave number vectors kx0, ky0 in the x and y directions are expressed by the following equations.

x,y方向の回折次数をm,n、周期長をLとすると回折光のx,y方向の波数kxm,kynは、下式で表される。 When the diffraction orders in the x and y directions are m and n, and the period length is L, the wave numbers kxm and kyn of the diffracted light in the x and y directions are expressed by the following equations.

そして、m,n次の回折光の散乱角度(θmn、φmn)は、下式により計算できる。 The scattering angles (θmn, φmn) of the mth and nth order diffracted light can be calculated by the following equations.

次に、各回折次数の光量は、FDTD法の計算結果から以下の方法で計算できる。 Next, the light quantity of each diffraction order can be calculated by the following method from the calculation result of the FDTD method.

FDTD法の計算結果から求められる所定のx,y平面の一面の電場の空間分布をE(x,y)とする。また、E(x,y)に対し、入射光の入射角度に依存した位相変化を補正した電場分布を、下式によりE'(x,y)として計算する。   Let E (x, y) be the spatial distribution of the electric field on one surface of the given x, y plane obtained from the calculation result of the FDTD method. Further, the electric field distribution obtained by correcting the phase change depending on the incident angle of the incident light with respect to E (x, y) is calculated as E ′ (x, y) by the following equation.

そして、下式のようにE'(x,y)をフーリエ変換し、回折次数m,nの電場の振幅E(m,n)を計算する。 Then, E ′ (x, y) is Fourier-transformed as in the following equation, and the amplitude E (m, n) of the electric field of diffraction orders m and n is calculated.

回折次数m,nの光量は、Imn = | E(m,n) | として計算できる。 The amount of light of the diffraction order m, n can be calculated as Imn = | E (m, n) | 2 .

以上の計算により、FDTD法による計算結果を散乱光の角度分布に変換することができ、その変換結果を肌表面モデルのBSDFとして取得することができる。BSDFとしては、空気層から肌へ光を入射した表面入射の場合のBSDF(f)と肌内部から空気層へ光を入射した場合のBSDF(b)とを算出する。図15は、肌荒れを想定した肌表面モデルに対して0°の方向から光を入射した際のBSDFを表す図であり、図16は、角層の整った肌を想定した肌表面モデルに対して0°の方向から光を入射した際のBSDFを表す図である。図15および図16における1画素の大きさは200mm−1である。 With the above calculation, the calculation result by the FDTD method can be converted into the angular distribution of scattered light, and the conversion result can be acquired as BSDF of the skin surface model. As BSDF, BSDF (f) in the case of surface incidence in which light is incident on the skin from the air layer and BSDF (b) in case of light incident on the air layer from the inside of the skin are calculated. FIG. 15 is a diagram showing BSDF when light is incident from a direction of 0 ° with respect to a skin surface model that assumes rough skin, and FIG. 16 shows a skin surface model that assumes skin with a well-organized stratum corneum. It is a figure showing BSDF when light injects from a 0 degree direction. The size of one pixel in FIGS. 15 and 16 is 200 mm −1 .

そして、光学特性算出部52は、肌内部特性算出部51によって算出された肌内部モデルの光の散乱特性に対して、上述したようにして算出した肌表面モデルのBSDFを付与することによって肌全体の光学特性としてBSSRDF特性を算出する。図17は、光学特性算出部52における肌全体の光学特性の算出方法を模式的に示したものである。これにより肌全体の光学特性について、幾何光学での取り扱いが可能になる。   Then, the optical characteristic calculation unit 52 adds the BSDF of the skin surface model calculated as described above to the light scattering characteristic of the skin internal model calculated by the skin internal characteristic calculation unit 51, thereby providing the entire skin. BSSRDF characteristics are calculated as the optical characteristics. FIG. 17 schematically shows a method for calculating the optical characteristics of the entire skin in the optical characteristic calculator 52. As a result, the optical properties of the entire skin can be handled with geometric optics.

なお、上記実施形態においては、肌内部モデルを一層の構成としたが、これに限らず、図18に示すように、肌内部モデルを複数層から構成するようにしてもよい。肌内部モデルを複数層から構成する場合には、層毎に散乱係数および吸収係数などの光学定数を設定すればよい。たとえば表皮層と真皮層を想定して散乱係数および吸収係数をそれぞれ設定するようにしてもよい。具体的な散乱係数および吸収係数などの光学定数の値は、予め実験などによって計測されるものである。   In the above embodiment, the skin internal model has a single layer structure. However, the present invention is not limited to this, and the skin internal model may be formed of a plurality of layers as shown in FIG. When the skin internal model is composed of a plurality of layers, optical constants such as a scattering coefficient and an absorption coefficient may be set for each layer. For example, the scattering coefficient and the absorption coefficient may be set assuming the skin layer and the dermis layer. Specific values of optical constants such as a scattering coefficient and an absorption coefficient are previously measured by experiments or the like.

また、肌内部モデルを表皮層および真皮層から構成する場合、表皮層と真皮層との境界に、真皮乳頭層を想定した凹凸形状を設定するようにしてもよい。また、図18に示す例では、2層から肌内部モデルを構成しているが3層以上でもよく、たとえば“多層構造皮膚ファントムを用いた皮膚疾患の再現と分光反射率解析,2012年日本光学会年次学術講演会,予稿集”に示されるように、9層から肌内部モデルを構成するようにしてもよい。このように多数の層から肌内部モデルを構成することによって、より実際の肌に近い構成とすることができる。   When the skin internal model is composed of an epidermis layer and a dermis layer, an uneven shape assuming a dermal papillary layer may be set at the boundary between the epidermis layer and the dermis layer. In the example shown in FIG. 18, the internal skin model is composed of two layers, but three or more layers may be used. For example, “Reproduction of skin disease and spectral reflectance analysis using multilayer skin phantom, 2012 Nippon Optics As shown in “Annual Academic Lecture, Proceedings”, an internal skin model may be composed of nine layers. By constructing the skin internal model from a large number of layers in this way, it is possible to obtain a configuration closer to actual skin.

また、上記の説明では、肌モデルを設定し、その肌モデルをシミュレーションによって解析することによって肌の光学特性を算出するようにしたが、肌モデルを用いることなく、実際の肌の光学特性を実測し、その実測された光学特性を光学特性取得部11が取得するようにしてもよい。   In the above description, the skin model is set, and the skin model is analyzed by simulation to calculate the optical characteristics of the skin. However, the actual optical characteristics of the skin are measured without using the skin model. Then, the optical characteristic acquisition unit 11 may acquire the actually measured optical characteristic.

実際の肌のBRDF特性の実測方法としては、まず、実際の肌に光を入射し、その光の入射方向を記憶する。肌への光の入射によって肌から出射された光をセンサによって受光し、出射光の出射方向および強度を記憶する。そして、入射光の入射方向、出射光の出射方向および強度からBRDF特性を算出するようにすればよい。なお、BRDF特性の実測方法としては、たとえば特開2009-162516号公報および特表2008-539439号公報に記載の方法などを用いることができる。   As a method for actually measuring the BRDF characteristics of the skin, first, light is incident on the actual skin, and the incident direction of the light is stored. Light emitted from the skin by the incidence of light on the skin is received by the sensor, and the emission direction and intensity of the emitted light are stored. Then, the BRDF characteristics may be calculated from the incident direction of the incident light, the emission direction of the emitted light, and the intensity. As a method for actually measuring the BRDF characteristics, for example, the methods described in JP-A-2009-162516 and JP-T-2008-539439 can be used.

また、BSSRDF特性は、たとえば半球状に配置された多面体ミラーにより48方向に光を分配するように設定された亀甲多面鏡を用いることによって実測することができる。具体的には、実際の肌に光を入射し、その光の入射位置と入射方向を記憶する。肌への光の入射によって肌から出射された光を亀甲多面鏡で分配する。その分配された反射光をカメラで撮像して画像とすることによって、出射方向ごとに出射位置に広がりを持つ反射光の強度を計測する。そして、入射光の入射位置、入射方向、出射位置、出射方向および反射光の強度からBSSRDF特性を算出するようにすればよい。なお、亀甲多面鏡を用いたBSSRDF特性の実測方法は、たとえば「CHIKA INOSHITA他、“Full-dimensional Sampling and Analysis of BSSRDF”、IPSJ Transaction on Computer Vision and Application Vol.5 119-123(July 2013)」に記載されている。   The BSSRDF characteristic can be measured by using a turtle shell polygon mirror set to distribute light in 48 directions by a polyhedral mirror arranged in a hemisphere, for example. Specifically, light is incident on actual skin and the incident position and direction of the light are stored. The light emitted from the skin by the light incident on the skin is distributed by the turtle shell polygon mirror. The distributed reflected light is imaged by a camera to form an image, and the intensity of the reflected light having a spread at the exit position is measured for each exit direction. Then, the BSSRDF characteristic may be calculated from the incident position, incident direction, outgoing position, outgoing direction, and intensity of reflected light of incident light. In addition, the measurement method of BSSRDF characteristics using a turtle shell polygon mirror is, for example, “CHIKA INOSHITA et al.,“ Full-dimensional Sampling and Analysis of BSSRDF ”, IPSJ Transaction on Computer Vision and Application Vol.5 119-123 (July 2013)” It is described in.

1 肌シミュレーション画像表示システム
10 光学シミュレーション装置
11 光学特性取得部
12 テーブル変換部
13 表面形状情報取得部
14 シミュレーション部
15 画像生成部
16 表示制御部
20 表示装置
30 入力装置
50 肌表面特性算出部
51 肌内部特性算出部
52 光学特性算出部
100 光源
101 肌モデル
102 集光レンズ
103 受光部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Skin simulation image display system 10 Optical simulation apparatus 11 Optical characteristic acquisition part 12 Table conversion part 13 Surface shape information acquisition part 14 Simulation part 15 Image generation part 16 Display control part 20 Display apparatus 30 Input device 50 Skin surface characteristic calculation part 51 Skin Internal characteristic calculation unit 52 Optical characteristic calculation unit 100 Light source 101 Skin model 102 Condensing lens 103 Light receiving unit

Claims (17)

物体の光学特性を取得する光学特性取得部と、
前記光学特性を確率分布型のテーブルと強度分布型のテーブルとを組み合わせたテーブルセットに変換するテーブル変換部と、
前記物体の表面形状の情報を取得する表面形状情報取得部と、
前記表面形状の情報と前記テーブルセットとに基づいて、前記物体からの出射光をシミュレーションするシミュレーション部とを備えたことを特徴とする光学シミュレーション装置。
An optical property acquisition unit for acquiring the optical property of the object;
A table conversion unit that converts the optical characteristics into a table set combining a probability distribution type table and an intensity distribution type table;
A surface shape information acquisition unit for acquiring information on the surface shape of the object;
An optical simulation apparatus comprising: a simulation unit that simulates light emitted from the object based on the surface shape information and the table set.
前記シミュレーションによる出射光を結像させて画像を生成する画像生成部と、
該画像生成部によって生成された画像を表示部に表示させる表示制御部とを備えたことを特徴とする請求項1記載の光学シミュレーション装置。
An image generation unit that forms an image by imaging the emitted light by the simulation; and
The optical simulation apparatus according to claim 1, further comprising: a display control unit that causes the display unit to display an image generated by the image generation unit.
前記光学特性取得部が、前記物体の双方向散乱面反射率分布関数を前記光学特性として取得する請求項1または2記載の光学シミュレーション装置。   The optical simulation apparatus according to claim 1, wherein the optical property acquisition unit acquires a bidirectional scattering surface reflectance distribution function of the object as the optical property. 前記テーブル変換部が、前記双方向散乱面反射率分布関数によって規定される出射位置の分布を確率分布型のテーブルに変換し、前記双方向散乱面反射率分布関数によって規定される出射方向の分布を強度分布型のテーブルに変換する請求項3記載の光学シミュレーション装置。   The table conversion unit converts the distribution of emission positions defined by the bidirectional scattering surface reflectance distribution function into a probability distribution type table, and the distribution in the emission direction defined by the bidirectional scattering surface reflectance distribution function. The optical simulation apparatus according to claim 3, wherein the light is converted into an intensity distribution table. 前記テーブル変換部が、前記双方向散乱面反射率分布関数によって規定される出射位置の分布を強度分布型のテーブルに変換し、前記双方向散乱面反射率分布関数によって規定される出射方向の分布を確率分布型のテーブルに変換する請求項3記載の光学シミュレーション装置。   The table conversion unit converts the distribution of the emission position defined by the bidirectional scattering surface reflectance distribution function into an intensity distribution type table, and the distribution in the emission direction defined by the bidirectional scattering surface reflectance distribution function. The optical simulation apparatus according to claim 3, wherein the table is converted into a probability distribution type table. 前記光学特性取得部が、前記物体の双方向散乱分布関数を前記光学特性として取得する請求項1記載の光学シミュレーション装置。   The optical simulation apparatus according to claim 1, wherein the optical property acquisition unit acquires a bidirectional scattering distribution function of the object as the optical property. 前記テーブル変換部が、前記双方向散乱分布関数によって規定される出射方向を特定する第1出射角の分布を確率分布型のテーブルに変換し、前記出射方向を特定する前記第1出射角とは異なる第2出射角の分布を強度分布型のテーブルに変換する請求項6記載の光学シミュレーション装置。 The table conversion unit converts the distribution of the first emission angle specifying the emission direction defined by the bidirectional scattering distribution function into a probability distribution type table, and the first emission angle specifying the emission direction is The optical simulation apparatus according to claim 6, wherein the distribution of different second emission angles is converted into an intensity distribution type table. 前記テーブル変換部が、前記双方向散乱分布関数によって規定される出射方向を特定する第1出射角の分布を強度分布型のテーブルに変換し、前記出射方向を特定する前記第1出射角とは異なる第2出射角の分布を確率分布型のテーブルに変換する請求項6記載の光学シミュレーション装置。 The table conversion unit converts a first emission angle distribution that specifies an emission direction defined by the bidirectional scattering distribution function into an intensity distribution type table, and the first emission angle that specifies the emission direction is The optical simulation apparatus according to claim 6, wherein the distribution of different second emission angles is converted into a probability distribution table. 前記光学特性取得部が、前記物体の双方向反射率分布関数を前記光学特性として取得する請求項1記載の光学シミュレーション装置。   The optical simulation apparatus according to claim 1, wherein the optical property acquisition unit acquires a bidirectional reflectance distribution function of the object as the optical property. 前記テーブル変換部が、前記双方向反射率分布関数によって規定される出射方向を特定する第1出射角の分布を確率分布型のテーブルに変換し、前記出射方向を特定する前記第1出射角とは異なる第2出射角の分布を強度分布型のテーブルに変換する請求項9記載の光学シミュレーション装置。 The table conversion unit converts the distribution of the first emission angle that specifies the emission direction defined by the bidirectional reflectance distribution function into a probability distribution type table, and the first emission angle that specifies the emission direction ; The optical simulation apparatus according to claim 9, wherein the distribution of different second emission angles is converted into an intensity distribution type table. 前記テーブル変換部が、前記双方向反射率分布関数によって規定される出射方向を特定する第1出射角の分布を強度分布型のテーブルに変換し、前記出射方向を特定する前記第1出射角とは異なる第2出射角の分布を確率分布型のテーブルに変換する請求項9記載の光学シミュレーション装置。 The table conversion unit converts the distribution of the first emission angle that specifies the emission direction defined by the bidirectional reflectance distribution function into an intensity distribution type table, and the first emission angle that specifies the emission direction ; The optical simulation apparatus according to claim 9, wherein the distribution of different second emission angles is converted into a probability distribution type table. 前記物体が肌である請求項1から11いずれか1項記載の光学シミュレーション装置。   The optical simulation apparatus according to claim 1, wherein the object is skin. 前記肌の表面構造をモデル化した肌表面モデルを電磁場光学を用いて解析することによって前記肌表面モデルの電場分布を算出する肌表面特性算出部と、
前記肌の内部構造をモデル化した肌内部モデルを幾何光学を用いて解析することによって前記肌内部モデルの光の散乱特性を算出する肌内部特性算出部と、
前記肌表面モデルの電場分布に基づいて前記肌表面モデルの光学特性を算出し、該肌表面モデルの光学特性と前記肌内部モデルの光の散乱特性とを結合して肌全体の光学特性を算出する光学特性算出部とを備え、
前記光学特性取得部が、前記光学特性算出部によって算出された肌全体の光学特性を取得する請求項12記載の光学シミュレーション装置。
A skin surface property calculation unit that calculates an electric field distribution of the skin surface model by analyzing a skin surface model that models the surface structure of the skin using electromagnetic field optics;
An internal skin property calculation unit that calculates the light scattering characteristics of the internal skin model by analyzing the internal skin model that models the internal structure of the skin using geometric optics; and
The optical characteristics of the skin surface model are calculated based on the electric field distribution of the skin surface model, and the optical characteristics of the entire skin are calculated by combining the optical characteristics of the skin surface model and the light scattering characteristics of the skin internal model. And an optical property calculation unit
The optical simulation apparatus according to claim 12, wherein the optical characteristic acquisition unit acquires the optical characteristics of the entire skin calculated by the optical characteristic calculation unit.
前記光学特性取得部が、前記物体を実測した光学特性を取得する請求項1から12いずれか1項記載の光学シミュレーション装置。   The optical simulation apparatus according to claim 1, wherein the optical characteristic acquisition unit acquires optical characteristics obtained by actually measuring the object. 前記画像生成部が、目標領域の設定を受け付け、前記シミュレーションを行う際、前記物体からの出射光を前記目標領域のみに入射させる請求項記載の光学シミュレーション装置。 The optical simulation apparatus according to claim 2 , wherein when the image generation unit receives a setting of a target area and performs the simulation, light emitted from the object is incident only on the target area. 物体の光学特性を取得し、
前記光学特性を確率分布型のテーブルと強度分布型のテーブルとを組み合わせたテーブルセットに変換し、
前記物体の表面形状の情報を取得し、
前記表面形状の情報と前記テーブルセットとに基づいて、前記物体からの出射光をシミュレーションすることを特徴とする光学ミュレーション方法。
Get the optical properties of the object,
Converting the optical characteristics into a table set combining a probability distribution type table and an intensity distribution type table;
Obtaining information on the surface shape of the object;
An optical simulation method comprising simulating light emitted from the object based on the surface shape information and the table set.
物体の光学特性を取得する光学特性取得部と、
前記光学特性を確率分布型のテーブルと強度分布型のテーブルとを組み合わせたテーブルセットに変換するテーブル変換部と、
前記物体の表面形状の情報を取得する表面形状情報取得部と、
前記表面形状の情報と前記テーブルセットとに基づいて、前記物体からの出射光をシミュレーションするシミュレーション部としてコンピュータを機能させることを特徴とする光学シミュレーションプログラム。
An optical property acquisition unit for acquiring the optical property of the object;
A table conversion unit that converts the optical characteristics into a table set combining a probability distribution type table and an intensity distribution type table;
A surface shape information acquisition unit for acquiring information on the surface shape of the object;
An optical simulation program that causes a computer to function as a simulation unit that simulates light emitted from the object based on the surface shape information and the table set.
JP2015061959A 2015-03-25 2015-03-25 Optical simulation apparatus and method, and program Active JP6401091B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2015061959A JP6401091B2 (en) 2015-03-25 2015-03-25 Optical simulation apparatus and method, and program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2015061959A JP6401091B2 (en) 2015-03-25 2015-03-25 Optical simulation apparatus and method, and program

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2016179114A JP2016179114A (en) 2016-10-13
JP6401091B2 true JP6401091B2 (en) 2018-10-03

Family

ID=57130874

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2015061959A Active JP6401091B2 (en) 2015-03-25 2015-03-25 Optical simulation apparatus and method, and program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6401091B2 (en)

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW200802012A (en) * 2005-11-30 2008-01-01 3M Innovative Properties Co Method and apparatus for simulation of optical systems
JP6092565B2 (en) * 2012-10-05 2017-03-08 株式会社 資生堂 Skin image simulation apparatus, skin image simulation method, and skin image simulation program

Also Published As

Publication number Publication date
JP2016179114A (en) 2016-10-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
d'Eon et al. A quantized-diffusion model for rendering translucent materials
Keller Quasi-Monte Carlo image synthesis in a nutshell
Van Doorsselaere et al. Forward modelling of optically thin coronal plasma with the fomo tool
JP6634387B2 (en) A nonparametric microfacet factor model for the isotropic bidirectional reflectance distribution function
Donner et al. An empirical BSSRDF model
Rajendran et al. PIV/BOS synthetic image generation in variable density environments for error analysis and experiment design
JP6771995B2 (en) Methods and systems for obtaining vision measurements for digital human models
Berisha et al. Bim-sim: Interactive simulation of broadband imaging using mie theory
Yan et al. Graphics-processing-unit-accelerated Monte Carlo simulation of polarized light in complex three-dimensional media
Gorshkov et al. Monte Carlo simulation of brain sensing by optical diffuse spectroscopy
JP6301273B2 (en) Skin optical characteristic calculation device, method and program, and skin simulation image display control device
JP6401091B2 (en) Optical simulation apparatus and method, and program
Li et al. Polarization characteristics motivating target detection in different polarization spaces
JP2017169970A (en) Optical simulation apparatus and method, and program
Frolov et al. Monte-Carlo simulation of OCT structural images of human skin using experimental B-scans and voxel based approach to optical properties distribution
KR101286653B1 (en) Apparatus and method for processing complex material appearance information
Yong et al. GVM based intuitive simulation web application for collision detection
Zohdi A voxel-based machine-learning framework for thermo-fluidic identification of unknown objects
Periyasamy et al. Raman Monte Carlo simulation for light propagation for tissue with embedded objects
Havran et al. Software simulator for design and optimization of the kaleidoscopes for the surface reflectance measurement
Li et al. Equiphase-sphere approximation for light scattering by stochastically inhomogeneous microparticles
Lanari et al. Wave optics simulation of statistically rough surface scatter
Zhang et al. Analysis of polarized pulse propagation through one-dimensional scattering medium
Hao et al. A BRDF representing method based on Gaussian process
Cassidy et al. Monte Carlo fluence simulation for prospective evaluation of interstitial photodynamic therapy treatment plans

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20170308

RD03 Notification of appointment of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7423

Effective date: 20170522

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821

Effective date: 20170908

RD04 Notification of resignation of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424

Effective date: 20170908

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20180124

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20180130

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20180322

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20180814

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20180906

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6401091

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250