JP6981561B1 - カラーチャート - Google Patents
カラーチャート Download PDFInfo
- Publication number
- JP6981561B1 JP6981561B1 JP2021039110A JP2021039110A JP6981561B1 JP 6981561 B1 JP6981561 B1 JP 6981561B1 JP 2021039110 A JP2021039110 A JP 2021039110A JP 2021039110 A JP2021039110 A JP 2021039110A JP 6981561 B1 JP6981561 B1 JP 6981561B1
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- color
- patch
- color chart
- image
- patches
- 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
Links
- 239000003550 marker Substances 0.000 claims abstract description 24
- 238000012937 correction Methods 0.000 abstract description 65
- 238000000034 method Methods 0.000 abstract description 40
- 238000010586 diagram Methods 0.000 abstract description 10
- 230000008569 process Effects 0.000 description 20
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 19
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 11
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 7
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 4
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 2
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 2
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 239000011248 coating agent Substances 0.000 description 2
- 238000000576 coating method Methods 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 description 2
- 208000025721 COVID-19 Diseases 0.000 description 1
- 208000017667 Chronic Disease Diseases 0.000 description 1
- 208000001528 Coronaviridae Infections Diseases 0.000 description 1
- 235000019646 color tone Nutrition 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 208000015181 infectious disease Diseases 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 229910044991 metal oxide Inorganic materials 0.000 description 1
- 150000004706 metal oxides Chemical class 0.000 description 1
- 230000004089 microcirculation Effects 0.000 description 1
- 230000006855 networking Effects 0.000 description 1
- 239000000088 plastic resin Substances 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 1
- SWGJCIMEBVHMTA-UHFFFAOYSA-K trisodium;6-oxido-4-sulfo-5-[(4-sulfonatonaphthalen-1-yl)diazenyl]naphthalene-2-sulfonate Chemical compound [Na+].[Na+].[Na+].C1=CC=C2C(N=NC3=C4C(=CC(=CC4=CC=C3O)S([O-])(=O)=O)S([O-])(=O)=O)=CC=C(S([O-])(=O)=O)C2=C1 SWGJCIMEBVHMTA-UHFFFAOYSA-K 0.000 description 1
- 210000003462 vein Anatomy 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
- G01J3/46—Measurement of colour; Colour measuring devices, e.g. colorimeters
- G01J3/52—Measurement of colour; Colour measuring devices, e.g. colorimeters using colour charts
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
- H04N1/46—Colour picture communication systems
- H04N1/56—Processing of colour picture signals
- H04N1/60—Colour correction or control
- H04N1/603—Colour correction or control controlled by characteristics of the picture signal generator or the picture reproducer
- H04N1/6033—Colour correction or control controlled by characteristics of the picture signal generator or the picture reproducer using test pattern analysis
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
- G01J3/46—Measurement of colour; Colour measuring devices, e.g. colorimeters
- G01J3/462—Computing operations in or between colour spaces; Colour management systems
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
- G01J3/46—Measurement of colour; Colour measuring devices, e.g. colorimeters
- G01J3/463—Colour matching
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
- G01J3/46—Measurement of colour; Colour measuring devices, e.g. colorimeters
- G01J3/50—Measurement of colour; Colour measuring devices, e.g. colorimeters using electric radiation detectors
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
- H04N1/46—Colour picture communication systems
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
- H04N1/46—Colour picture communication systems
- H04N1/56—Processing of colour picture signals
- H04N1/60—Colour correction or control
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
- H04N1/46—Colour picture communication systems
- H04N1/56—Processing of colour picture signals
- H04N1/60—Colour correction or control
- H04N1/6016—Conversion to subtractive colour signals
- H04N1/6019—Conversion to subtractive colour signals using look-up tables
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
- G01J3/46—Measurement of colour; Colour measuring devices, e.g. colorimeters
- G01J2003/466—Coded colour; Recognition of predetermined colour; Determining proximity to predetermined colour
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
- G01J3/46—Measurement of colour; Colour measuring devices, e.g. colorimeters
- G01J2003/467—Colour computing
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
- G01J3/02—Details
- G01J3/0264—Electrical interface; User interface
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Spectrometry And Color Measurement (AREA)
- Color Image Communication Systems (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
【課題】カラーチャート中のパッチを容易に自動認識することができる技術を提供する。【解決手段】カラーチャート１は複数のパッチと、複数のパッチの少なくとも一つを自動認識するための自動認識用マーカ１１ａ，１１ｂとを有する。自動認識用マーカを有することにより、色補正を行う際の、画像データにおけるカラーチャートの各パッチを認識する作業を、自動で行うことができる。【選択図】図１
Description
本発明は、カラーチャートに関する。
カラーチャートは、色見本を配列した板状の物体であり、画像システムの色彩再現性をチェックするなど色の比較・測定に用いられる。
カラーチャートは、デジタルカメラ等の撮影によって撮影されたデジタル画像の色補正に使用されることがある。
例えば、被写体の撮影時に、カラーチャート（色見本）も一緒に撮影しておき、得られたデジタル画像に含まれるカラーチャートでの画素値を用いることで、デジタル画像を色補正する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
例えば、被写体の撮影時に、カラーチャート（色見本）も一緒に撮影しておき、得られたデジタル画像に含まれるカラーチャートでの画素値を用いることで、デジタル画像を色補正する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
特許文献１で提案されている技術では、カラーチャートの色票（パッチ）の色と、撮影されたカラーチャートの色票の色との関係を演算するに際して、撮影されたカラーチャートの色票の抽出については、キーボードやマウスを操作して手作業で行う（特許文献１の段落〔００２０〕〜〔００２１〕）。このような作業は、抽出の間違いが発生する可能性がある上に、カラーチャート中の全ての色票を手作業で抽出しようとすると時間がかかるという問題がある。
そこで、カラーチャート中のパッチを容易に自動認識することができる技術が求められる。
すなわち、本発明は、カラーチャート中のパッチを容易に自動認識することができるカラーチャートを提供することを目的とする。
本発明者らは、上記課題を解決するために鋭意研究を重ねた結果、カラーチャートにマーカを設けることで、カラーチャートからパッチを容易に自動認識することができることを見出し、本発明の完成に至った。
すなわち、本発明は、以下の態様を包含するものである。
［１］ 複数のパッチと、前記複数のパッチの少なくとも一つを自動認識するための自動認識用マーカとを有することを特徴とするカラーチャート。
［２］ 模様が異なる前記自動認識用マーカを２つ以上有する、［１］に記載のカラーチャート。
［３］ 前記複数のパッチが、以下の第１パッチから第７パッチからなる群から選択される少なくとも３つのパッチを有する、［１］又は［２］に記載のカラーチャート。
第１パッチ：Ｌ＊ａ＊ｂ＊値においてＬ＊＝７２、ａ＊＝８、及びｂ＊＝２２で表される第１色、又は第１色に対してＬ＊ａ＊ｂ＊色空間において色差ΔＥ＊が５以下の色、を有する領域
第２パッチ：Ｌ＊ａ＊ｂ＊値においてＬ＊＝７８、ａ＊＝３０、及びｂ＊＝１５で表される第２色、又は第２色に対してＬ＊ａ＊ｂ＊色空間において色差ΔＥ＊が５以下の色、を有する領域
第３パッチ：Ｌ＊ａ＊ｂ＊値においてＬ＊＝５８、ａ＊＝２７、及びｂ＊＝７で表される第３色、又は第３色に対してＬ＊ａ＊ｂ＊色空間において色差ΔＥ＊が５以下の色、を有する領域
第４パッチ：Ｌ＊ａ＊ｂ＊値においてＬ＊＝６０、ａ＊＝２０、及びｂ＊＝５で表される第４色、又は第４色に対してＬ＊ａ＊ｂ＊色空間において色差ΔＥ＊が５以下の色、を有する領域
第５パッチ：Ｌ＊ａ＊ｂ＊値においてＬ＊＝４８、ａ＊＝２５、及びｂ＊＝２で表される第５色、又は第５色に対してＬ＊ａ＊ｂ＊色空間において色差ΔＥ＊が５以下の色、を有する領域
第６パッチ：Ｌ＊ａ＊ｂ＊値においてＬ＊＝５２、ａ＊＝５０、及びｂ＊＝１３で表される第６色、又は第６色に対してＬ＊ａ＊ｂ＊色空間において色差ΔＥ＊が５以下の色、を有する領域
第７パッチ：Ｌ＊ａ＊ｂ＊値においてＬ＊＝３３、ａ＊＝４０、及びｂ＊＝３０で表される第７色、又は第７色に対してＬ＊ａ＊ｂ＊色空間において色差ΔＥ＊が５以下の色、を有する領域
［４］ 前記複数のパッチが、明度が異なる複数の無彩色のパッチを有する、［１］〜［３］のいずれかに記載のカラーチャート。
［５］ 前記複数のパッチが、前記第１色から前記第７色とは異なる複数の有彩色のパッチを有する、［３］又は［４］に記載のカラーチャート。
［６］ 面積が４０ｃｍ２以上１５０ｃｍ２以下である、［１］〜［５］のいずれかに記載のカラーチャート。
［７］ 前記複数のパッチの各面積が、０．２５ｃｍ２以上４ｃｍ２以下である、［１］〜［６］のいずれかに記載のカラーチャート。
［８］ 主面の右下部に空白部を有する［１］〜［７］のいずれかに記載のカラーチャート。
［１］ 複数のパッチと、前記複数のパッチの少なくとも一つを自動認識するための自動認識用マーカとを有することを特徴とするカラーチャート。
［２］ 模様が異なる前記自動認識用マーカを２つ以上有する、［１］に記載のカラーチャート。
［３］ 前記複数のパッチが、以下の第１パッチから第７パッチからなる群から選択される少なくとも３つのパッチを有する、［１］又は［２］に記載のカラーチャート。
第１パッチ：Ｌ＊ａ＊ｂ＊値においてＬ＊＝７２、ａ＊＝８、及びｂ＊＝２２で表される第１色、又は第１色に対してＬ＊ａ＊ｂ＊色空間において色差ΔＥ＊が５以下の色、を有する領域
第２パッチ：Ｌ＊ａ＊ｂ＊値においてＬ＊＝７８、ａ＊＝３０、及びｂ＊＝１５で表される第２色、又は第２色に対してＬ＊ａ＊ｂ＊色空間において色差ΔＥ＊が５以下の色、を有する領域
第３パッチ：Ｌ＊ａ＊ｂ＊値においてＬ＊＝５８、ａ＊＝２７、及びｂ＊＝７で表される第３色、又は第３色に対してＬ＊ａ＊ｂ＊色空間において色差ΔＥ＊が５以下の色、を有する領域
第４パッチ：Ｌ＊ａ＊ｂ＊値においてＬ＊＝６０、ａ＊＝２０、及びｂ＊＝５で表される第４色、又は第４色に対してＬ＊ａ＊ｂ＊色空間において色差ΔＥ＊が５以下の色、を有する領域
第５パッチ：Ｌ＊ａ＊ｂ＊値においてＬ＊＝４８、ａ＊＝２５、及びｂ＊＝２で表される第５色、又は第５色に対してＬ＊ａ＊ｂ＊色空間において色差ΔＥ＊が５以下の色、を有する領域
第６パッチ：Ｌ＊ａ＊ｂ＊値においてＬ＊＝５２、ａ＊＝５０、及びｂ＊＝１３で表される第６色、又は第６色に対してＬ＊ａ＊ｂ＊色空間において色差ΔＥ＊が５以下の色、を有する領域
第７パッチ：Ｌ＊ａ＊ｂ＊値においてＬ＊＝３３、ａ＊＝４０、及びｂ＊＝３０で表される第７色、又は第７色に対してＬ＊ａ＊ｂ＊色空間において色差ΔＥ＊が５以下の色、を有する領域
［４］ 前記複数のパッチが、明度が異なる複数の無彩色のパッチを有する、［１］〜［３］のいずれかに記載のカラーチャート。
［５］ 前記複数のパッチが、前記第１色から前記第７色とは異なる複数の有彩色のパッチを有する、［３］又は［４］に記載のカラーチャート。
［６］ 面積が４０ｃｍ２以上１５０ｃｍ２以下である、［１］〜［５］のいずれかに記載のカラーチャート。
［７］ 前記複数のパッチの各面積が、０．２５ｃｍ２以上４ｃｍ２以下である、［１］〜［６］のいずれかに記載のカラーチャート。
［８］ 主面の右下部に空白部を有する［１］〜［７］のいずれかに記載のカラーチャート。
本発明によれば、カラーチャート中のパッチを容易に自動認識することができるカラーチャートを提供することができる。
以下、本発明のカラーチャートについて詳細に説明するが、以下に記載する構成要件の説明は、本発明の一実施態様としての一例であり、これらの内容に特定されるものではない。
＜カラーチャート＞
本発明のカラーチャートは、複数のパッチと、自動認識用マーカとを少なくとも有する。
本発明のカラーチャートは、複数のパッチと、自動認識用マーカとを少なくとも有する。
複数のパッチは、例えば、明度が異なる複数の無彩色のパッチを有する。無彩色のパッチの種類は、例えば、５〜７種類が挙げられる。無彩色のパッチの種類が３種類以下であると、例えば、カメラによりカラーチャートが撮影された画像の色補正を、無彩色のパッチを用いて行う際、カメラの非線形性に十分に対応できず、色補正の精度が低下する場合がある。その点で、無彩色のパッチの種類は、５種類以上が好ましい。
複数のパッチは、例えば、複数の有彩色のパッチを有する。複数のパッチは、例えば、後述する第１色から第７色とは異なる複数の有彩色のパッチを有する。これらの有彩色のパッチの種類は、例えば、１５〜２０種類が挙げられる。
カラーチャートにおける各パッチの大きさとしては、特に限定されないが、色の認識を妨げない点で小さすぎないことが好ましい。その点で、０．２５ｃｍ２以上が好ましい。また、カラーチャートが大きくなりすぎない点で、４ｃｍ２以下が好ましい。
各パッチの形状としては、例えば、正方形などが挙げられる。
各パッチの形状としては、例えば、正方形などが挙げられる。
カラーチャートは、複数のパッチの少なくとも一つを自動認識するための自動認識用マーカを有する。カラーチャートが自動認識用マーカを有することにより、後述する色補正を行う際の、画像データにおけるカラーチャートの各パッチを認識する作業を、自動で行うことができる。
自動認識用マーカの形状、大きさとしては、特に限定されないが、例えば、パッチと同程度の形状、大きさであることが好ましい。例えば、自動認識用マーカの大きさは、０．２５ｃｍ２以上４ｃｍ２以下が好ましい。また、自動認識用マーカは、通常、各パッチが有さない模様を有している。
カラーチャートは、模様が異なる自動認識用マーカを２つ以上有することが好ましい。２つ以上の自動認識用マーカを用いる場合には、２つ以上の自動認識用マーカの相対的な位置関係を考慮して各パッチの自動認識が行われることから、各パッチの自動認識性が向上する。
自動認識用マーカの形状、大きさとしては、特に限定されないが、例えば、パッチと同程度の形状、大きさであることが好ましい。例えば、自動認識用マーカの大きさは、０．２５ｃｍ２以上４ｃｍ２以下が好ましい。また、自動認識用マーカは、通常、各パッチが有さない模様を有している。
カラーチャートは、模様が異なる自動認識用マーカを２つ以上有することが好ましい。２つ以上の自動認識用マーカを用いる場合には、２つ以上の自動認識用マーカの相対的な位置関係を考慮して各パッチの自動認識が行われることから、各パッチの自動認識性が向上する。
自動認識用マーカは、自動認識を可能とするマーカであれば特に制限されるものではないが、自動認識用マーカに対し二次元バーコード等によりカラーチャートのバージョン情報、使用方法へのリンク、使用期限等の情報を付加してもよい。なお、カラーチャートは、保管状態により退色する場合がある。その点で、カラーチャートには使用期限を設けることが好ましい場合がある。
ここで、自動認識用マーカを用いてカラーチャートの各パッチを自動認識する方法の一例を説明する。
まず、カラーチャートを撮影して得られた画像の中から、自動認識用マーカを検知する。自動認識用マーカの検知は、例えば、汎用の画像認識処理ソフトウェアを備える画像認識手段を用いて行うことができる。具体的には、画像認識手段を用いて、あらかじめ画像認識手段に記憶されている自動認識用マーカの画像と、カラーチャートを撮影して得られた画像とのパターンマッチングを行うことにより、カラーチャートを撮影して得られた画像の中から、自動認識用マーカを検知する。
他方、カラーチャートにおける自動認識用マーカと各パッチとの位置関係を、あらかじめ画像認識手段に記憶させておく。例えば、模様が異なる２つの自動認識用マーカを用いる場合には、２つの自動認識用マーカそれぞれと各パッチとの位置関係を、あらかじめ画像認識手段の記憶部に記憶させておく。ここで、画像認識手段としては、ＣＰＵとメモリとの組み合わせが挙げられる。
そして、検知した自動認識用マーカを用いて、撮影して得られた画像のカラーチャートに、把握しておいた位置関係を当てはめることで、撮影して得られた画像のカラーチャート中の各パッチを自動認識することができる。
まず、カラーチャートを撮影して得られた画像の中から、自動認識用マーカを検知する。自動認識用マーカの検知は、例えば、汎用の画像認識処理ソフトウェアを備える画像認識手段を用いて行うことができる。具体的には、画像認識手段を用いて、あらかじめ画像認識手段に記憶されている自動認識用マーカの画像と、カラーチャートを撮影して得られた画像とのパターンマッチングを行うことにより、カラーチャートを撮影して得られた画像の中から、自動認識用マーカを検知する。
他方、カラーチャートにおける自動認識用マーカと各パッチとの位置関係を、あらかじめ画像認識手段に記憶させておく。例えば、模様が異なる２つの自動認識用マーカを用いる場合には、２つの自動認識用マーカそれぞれと各パッチとの位置関係を、あらかじめ画像認識手段の記憶部に記憶させておく。ここで、画像認識手段としては、ＣＰＵとメモリとの組み合わせが挙げられる。
そして、検知した自動認識用マーカを用いて、撮影して得られた画像のカラーチャートに、把握しておいた位置関係を当てはめることで、撮影して得られた画像のカラーチャート中の各パッチを自動認識することができる。
カラーチャートの大きさとしては、特に限定されないが、片手で持つことができ、カラーチャートを顔の近くで持っても邪魔にならない点から、カラーチャートの面積は、４０ｃｍ２以上１５０ｃｍ２以下が好ましい。
カラーチャートは、通常、シート状である。そして、カラーチャートの主面の形状は、例えば、矩形である。
カラーチャートの材質としては、各パッチが印刷可能であれば、特に限定されず、例えば、プラスチック樹脂製（例えば、合成紙）であってもよいし、紙製であってもよい。
カラーチャートは、主面の右下部（正面視した際の左下部）に空白部を有することが好ましい。人間は右利きが多い。そのため、カラーチャートの当該空白部を右手で持つと、顔の右横にカラーチャートを自然に配置しやすくなる。
ところで、遠隔医療に関連する市場は、慢性疾患対応やモバイルヘルスアプリなども一要因となり、成長している。新型コロナウイルス感染症（ＣＯＶＩＤ−１９）の蔓延により、感染予防の観点からも遠隔診療の重要性が認識され、良好な遠隔診療システムの構築の必要性が生じている。
歯科における歯茎の色の観察、皮膚科における皮膚の色の観察、耳鼻咽喉科における喉の色の観察、漢方医学で行われている、顔の肌色、舌色などによる診察（望診）など、診療においては、色を重視する診療が行われる場合がある。このような診療においては、色の認識が正しく行われないことが診断に影響を与えることがある。
そのため、そのような診療を遠隔診療で行う際には、色を正確に認識することが重要である。
歯科における歯茎の色の観察、皮膚科における皮膚の色の観察、耳鼻咽喉科における喉の色の観察、漢方医学で行われている、顔の肌色、舌色などによる診察（望診）など、診療においては、色を重視する診療が行われる場合がある。このような診療においては、色の認識が正しく行われないことが診断に影響を与えることがある。
そのため、そのような診療を遠隔診療で行う際には、色を正確に認識することが重要である。
本発明のカラーチャートは、以下の第１パッチから第７パッチからなる群から選択される少なくとも２つのパッチを有することが好ましく、少なくとも３つを有することがより好ましく、少なくとも５つを有することがさらにより好ましく、７つを有することが特に好ましい。カラーチャートが、以下の第１パッチから第７パッチからなる群から選択される少なくとも２つのパッチを有する場合、カラーチャートは、遠隔診療において肌色、舌色などの色を正確に認識することを助けることから、カラーチャートは、患者の肌色、舌色などの色情報を用いた遠隔診療に有用である。
これら第１パッチから第７パッチの組み合わせとして、７つのパッチから選択される２つ以上であれば特に制限されるものではないが、紫赤、薄赤紫、濃い黄赤のように色調が異なるバッチを３つ以上選択することが好ましい。
これら第１パッチから第７パッチの組み合わせとして、７つのパッチから選択される２つ以上であれば特に制限されるものではないが、紫赤、薄赤紫、濃い黄赤のように色調が異なるバッチを３つ以上選択することが好ましい。
第１パッチ：Ｌ＊ａ＊ｂ＊値においてＬ＊＝７２、ａ＊＝８、及びｂ＊＝２２で表される第１色、又は第１色に対してＬ＊ａ＊ｂ＊色空間において色差ΔＥ＊が５以下の色、を有する領域
第２パッチ：Ｌ＊ａ＊ｂ＊値においてＬ＊＝７８、ａ＊＝３０、及びｂ＊＝１５で表される第２色、又は第２色に対してＬ＊ａ＊ｂ＊色空間において色差ΔＥ＊が５以下の色、を有する領域
第３パッチ：Ｌ＊ａ＊ｂ＊値においてＬ＊＝５８、ａ＊＝２７、及びｂ＊＝７で表される第３色、又は第３色に対してＬ＊ａ＊ｂ＊色空間において色差ΔＥ＊が５以下の色、を有する領域
第４パッチ：Ｌ＊ａ＊ｂ＊値においてＬ＊＝６０、ａ＊＝２０、及びｂ＊＝５で表される第４色、又は第４色に対してＬ＊ａ＊ｂ＊色空間において色差ΔＥ＊が５以下の色、を有する領域
第５パッチ：Ｌ＊ａ＊ｂ＊値においてＬ＊＝４８、ａ＊＝２５、及びｂ＊＝２で表される第５色、又は第５色に対してＬ＊ａ＊ｂ＊色空間において色差ΔＥ＊が５以下の色、を有する領域
第６パッチ：Ｌ＊ａ＊ｂ＊値においてＬ＊＝５２、ａ＊＝５０、及びｂ＊＝１３で表される第６色、又は第６色に対してＬ＊ａ＊ｂ＊色空間において色差ΔＥ＊が５以下の色、を有する領域
第７パッチ：Ｌ＊ａ＊ｂ＊値においてＬ＊＝３３、ａ＊＝４０、及びｂ＊＝３０で表される第７色、又は第７色に対してＬ＊ａ＊ｂ＊色空間において色差ΔＥ＊が５以下の色、を有する領域
第２パッチ：Ｌ＊ａ＊ｂ＊値においてＬ＊＝７８、ａ＊＝３０、及びｂ＊＝１５で表される第２色、又は第２色に対してＬ＊ａ＊ｂ＊色空間において色差ΔＥ＊が５以下の色、を有する領域
第３パッチ：Ｌ＊ａ＊ｂ＊値においてＬ＊＝５８、ａ＊＝２７、及びｂ＊＝７で表される第３色、又は第３色に対してＬ＊ａ＊ｂ＊色空間において色差ΔＥ＊が５以下の色、を有する領域
第４パッチ：Ｌ＊ａ＊ｂ＊値においてＬ＊＝６０、ａ＊＝２０、及びｂ＊＝５で表される第４色、又は第４色に対してＬ＊ａ＊ｂ＊色空間において色差ΔＥ＊が５以下の色、を有する領域
第５パッチ：Ｌ＊ａ＊ｂ＊値においてＬ＊＝４８、ａ＊＝２５、及びｂ＊＝２で表される第５色、又は第５色に対してＬ＊ａ＊ｂ＊色空間において色差ΔＥ＊が５以下の色、を有する領域
第６パッチ：Ｌ＊ａ＊ｂ＊値においてＬ＊＝５２、ａ＊＝５０、及びｂ＊＝１３で表される第６色、又は第６色に対してＬ＊ａ＊ｂ＊色空間において色差ΔＥ＊が５以下の色、を有する領域
第７パッチ：Ｌ＊ａ＊ｂ＊値においてＬ＊＝３３、ａ＊＝４０、及びｂ＊＝３０で表される第７色、又は第７色に対してＬ＊ａ＊ｂ＊色空間において色差ΔＥ＊が５以下の色、を有する領域
第１パッチが有する色は、湿（余分な水）が蓄積した舌苔の色に対応する。
第２パッチが有する色は、炎症肌色に対応する。
第３パッチが有する色は、淤血の（微小循環が悪い）舌の色に対応する。
第４パッチが有する色は、健康な舌苔のある部分の色に対応する。
第５パッチが有する色は、舌深静脈の怒張＝淤血の色に対応する。
第６パッチが有する色は、健康な舌の色に対応する。
第７パッチが有する色は、熱がある舌の色に対応する。
これらの色を有するカラーチャートを用いることで、患者の肌色、舌色などの色情報を用いた診断を行いやすくできる。
第２パッチが有する色は、炎症肌色に対応する。
第３パッチが有する色は、淤血の（微小循環が悪い）舌の色に対応する。
第４パッチが有する色は、健康な舌苔のある部分の色に対応する。
第５パッチが有する色は、舌深静脈の怒張＝淤血の色に対応する。
第６パッチが有する色は、健康な舌の色に対応する。
第７パッチが有する色は、熱がある舌の色に対応する。
これらの色を有するカラーチャートを用いることで、患者の肌色、舌色などの色情報を用いた診断を行いやすくできる。
ここで、カラーチャートの一例を、図を用いて説明する。
図１は、カラーチャートの一例の模式図である。
なお、図１のカラーチャートは、グレースケールであるが、実際のカラーチャートは、有彩色のパッチを含んでいる。
図１のカラーチャートは、縦約９０ｍｍ、横約５５ｍｍの長方形であり、その主面の上方の右上部（正面視した際の左上部）、及び下方の左下部（正面視した際の右下部）に、１０ｍｍ四方の自動認識用マーカ１１ａ、１１ｂが配されている。２つの自動認識用マーカ１１ａ、１１ｂは、黒地に白模様を有している。自動認識用マーカ１１ａの白模様と自動認識用マーカ１１ｂと白模様とは異なる。上方及び下方に挟まれた中央部には、１０ｍｍ四方の各パッチが６（Ａ〜Ｆ）行５（ａ〜ｅ）列で間隔を空けずに並んでいる。主面の最右列（第１列：正面視した際の最左列）には、無彩色のパッチが、明度順に並んでいる。
図１に示すカラーチャートの各パッチのＬ＊ａ＊ｂ＊値を表１−１に示す。また、図１に示すカラーチャートの各パッチの色の概略を、表１−２に示す。また、第１パッチから第７パッチについて肌色、舌色との関係を表１−３に示す。
図１は、カラーチャートの一例の模式図である。
なお、図１のカラーチャートは、グレースケールであるが、実際のカラーチャートは、有彩色のパッチを含んでいる。
図１のカラーチャートは、縦約９０ｍｍ、横約５５ｍｍの長方形であり、その主面の上方の右上部（正面視した際の左上部）、及び下方の左下部（正面視した際の右下部）に、１０ｍｍ四方の自動認識用マーカ１１ａ、１１ｂが配されている。２つの自動認識用マーカ１１ａ、１１ｂは、黒地に白模様を有している。自動認識用マーカ１１ａの白模様と自動認識用マーカ１１ｂと白模様とは異なる。上方及び下方に挟まれた中央部には、１０ｍｍ四方の各パッチが６（Ａ〜Ｆ）行５（ａ〜ｅ）列で間隔を空けずに並んでいる。主面の最右列（第１列：正面視した際の最左列）には、無彩色のパッチが、明度順に並んでいる。
図１に示すカラーチャートの各パッチのＬ＊ａ＊ｂ＊値を表１−１に示す。また、図１に示すカラーチャートの各パッチの色の概略を、表１−２に示す。また、第１パッチから第７パッチについて肌色、舌色との関係を表１−３に示す。
以下に、本発明のカラーチャートを用いた画像表示システム、及び画像表示方法の一例を説明する。
（画像表示システム、画像表示方法）
本発明に関する画像表示システムは、カラーチャートと、撮影手段と、表示手段とを少なくとも有し、更に必要に応じて、その他の手段を有する。
本発明に関する画像表示方法は、撮影工程と、表示工程とを少なくとも有し、更に必要に応じて、その他の工程を有する。
図２に画像表示システムの一例の構成図を示す。図２の画像表示システムは、カラーチャート１と、撮影手段２と、表示手段３とを有する。
本発明に関する画像表示システムは、カラーチャートと、撮影手段と、表示手段とを少なくとも有し、更に必要に応じて、その他の手段を有する。
本発明に関する画像表示方法は、撮影工程と、表示工程とを少なくとも有し、更に必要に応じて、その他の工程を有する。
図２に画像表示システムの一例の構成図を示す。図２の画像表示システムは、カラーチャート１と、撮影手段２と、表示手段３とを有する。
＜撮影手段、撮影工程＞
撮影手段は、カラーチャート及び撮影対象者を同時に撮影し、画像データを取得するための手段である。
撮影工程では、カラーチャート及び撮影対象者が同時に撮影され、画像データが取得される。
撮影工程は、例えば、撮影手段により行われる。
撮影対象者は、例えば、遠隔診療を受診する患者である。
撮影手段は、カラーチャート及び撮影対象者を同時に撮影し、画像データを取得するための手段である。
撮影工程では、カラーチャート及び撮影対象者が同時に撮影され、画像データが取得される。
撮影工程は、例えば、撮影手段により行われる。
撮影対象者は、例えば、遠隔診療を受診する患者である。
撮影手段としては、例えば、カメラ、カメラ機能付き電子機器などが挙げられる。
カメラ機能付き電子機器としては、例えば、携帯電話、スマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータ、監視カメラ、医療診断装置に付帯するカメラシステム（例えば、ｆ−ＭＲＩに付帯するカメラシステム）などが挙げられる。なお、撮影手段としてのパーソナルコンピュータにおけるカメラは、内臓カメラであってもよいし、外付けのカメラであってもよい。
撮影手段が有する撮像素子としては、例えば、ＣＣＤ（電荷結合素子）、ＣＭＯＳ（相補性金属酸化膜半導体）などが挙げられる。
カメラ機能付き電子機器としては、例えば、携帯電話、スマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータ、監視カメラ、医療診断装置に付帯するカメラシステム（例えば、ｆ−ＭＲＩに付帯するカメラシステム）などが挙げられる。なお、撮影手段としてのパーソナルコンピュータにおけるカメラは、内臓カメラであってもよいし、外付けのカメラであってもよい。
撮影手段が有する撮像素子としては、例えば、ＣＣＤ（電荷結合素子）、ＣＭＯＳ（相補性金属酸化膜半導体）などが挙げられる。
撮影手段は、画像データを送信する送信部を有していることが好ましい。
送信部による画像データの送信は、無線通信で行われてもよいし、有線通信で行われてもよい。
無線送信としては、例えば、Ｗｉ−Ｆｉ、ＬＴＥ、５Ｇなど、使用可能な任意の方式の無線通信を利用することができる。
送信部による画像データの送信は、無線通信で行われてもよいし、有線通信で行われてもよい。
無線送信としては、例えば、Ｗｉ−Ｆｉ、ＬＴＥ、５Ｇなど、使用可能な任意の方式の無線通信を利用することができる。
撮影により得られる画像は、静止画像であってもよいし、動画であってもよい。
＜表示手段、表示工程＞
表示手段は、画像データを受け取り、画像データを画像として表示部に表示するための手段であり、表示部を少なくとも有し、更に必要に応じて色補正部などのその他の部を有する。
表示工程では、画像データが受け取られ、画像データが画像として表示部に表示される。
表示工程では、更に色補正処理が行われてもよい。
表示工程は、例えば、表示手段により行われる。
図３に表示手段の一例の機能構成図を示す。図３の表示手段３は、表示部３ａと、色補正部３ｂとを有する。
表示手段は、画像データを受け取り、画像データを画像として表示部に表示するための手段であり、表示部を少なくとも有し、更に必要に応じて色補正部などのその他の部を有する。
表示工程では、画像データが受け取られ、画像データが画像として表示部に表示される。
表示工程では、更に色補正処理が行われてもよい。
表示工程は、例えば、表示手段により行われる。
図３に表示手段の一例の機能構成図を示す。図３の表示手段３は、表示部３ａと、色補正部３ｂとを有する。
表示手段は、例えば、画像データを受信する受信部を有している。
画像データは、例えば、撮影手段から送信され、表示手段で受信される。画像データの送受信は、通常、インターネット回線を通じて行われる。
画像データは、例えば、撮影手段から送信され、表示手段で受信される。画像データの送受信は、通常、インターネット回線を通じて行われる。
画像データのファイル形式としては、特に限定されず、使用可能な任意の方式を利用することができ、例えば、静止画像であれば、ＪＰＧ（ＪＰＥＧ）、ＧＩＦ、ＰＮＧ、ＢＭＰなどが挙げられ、動画であれば、ＡＶＩ、ＱｕｉｃｋＴｉｍｅ、Ｍｐｅｇ−１、Ｍｐｅｇ−２、ＷＭＶ、ＦＬＶ、ＭＰＥＧ−４などが挙げられる。
画像データの送信及び受信は、例えば、Ｅ−メール、ソーシャルネットワーキングサービスなどの通信サービスを用いて行うことができる。
また、画像データが動画である場合、送受信は、例えば、Ｓｋｙｐｅ、Ｚｏｏｍ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｔｅａｍｓなどのｗｅｂ会議システムを用い、画像データに加えて、音声データを送受信してもよい。
また、画像データが動画である場合、送受信は、例えば、Ｓｋｙｐｅ、Ｚｏｏｍ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｔｅａｍｓなどのｗｅｂ会議システムを用い、画像データに加えて、音声データを送受信してもよい。
撮影手段から表示手段へ画像データを伝える方法は、クラウドを利用した、撮影手段からクラウドサーバへの画像データのアップロード、及びクラウドサーバから表示手段への画像データのダウンロードであってもよい。すなわち、表示手段は、クラウドサーバから画像データを受け取ってもよい。
また、撮影手段から表示手段へ画像データを伝える方法は、外部メモリを介した物理的な移動によって行われてもよい。例えば、撮影手段で取得された画像データがＵＳＢメモリなどの外部メモリに保存され、外部メモリが郵送などにより物理的に移動された後、外部メモリを表示手段に接続することで、表示手段は画像データを受け取ることができる。
更に、表示手段に、受け取った複数回の画像データが保存されることで、それら画像データを用いて、撮影対象者の経時変化の確認を行うこともできる。
また、撮影手段から表示手段へ画像データを伝える方法は、外部メモリを介した物理的な移動によって行われてもよい。例えば、撮影手段で取得された画像データがＵＳＢメモリなどの外部メモリに保存され、外部メモリが郵送などにより物理的に移動された後、外部メモリを表示手段に接続することで、表示手段は画像データを受け取ることができる。
更に、表示手段に、受け取った複数回の画像データが保存されることで、それら画像データを用いて、撮影対象者の経時変化の確認を行うこともできる。
表示手段としては、特に限定されないが、例えば、携帯電話、スマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータ、電子カルテシステムの出力端末などが挙げられる。
表示手段としては、特に限定されないが、例えば、携帯電話、スマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータなどが挙げられる。
＜＜色補正部、色補正処理＞＞
色補正部は、表示部に表示される画像におけるカラーチャート内の少なくとも一つのパッチの色が、表示部が置かれた場所の光源下において測定されるカラーチャート内の対応する少なくとも一つのパッチの色に近づく乃至は一致するように、表示部の表示色、及び画像データの色情報を補正するための部である。
色補正処理では、表示部に表示される画像におけるカラーチャート内の少なくとも一つのパッチの色が、表示部が置かれた場所の光源下において測定されるカラーチャート内の対応する少なくとも一つのパッチの色に近づく乃至は一致するように、表示部の表示色、及び画像データの色情報が補正される。
色補正処理は、例えば、色補正部により行われる。
色補正部は、例えば、色補正を行うプログラムを実行するＣＰＵである。
ここで、色補正によってどの程度色を近づけるかは、目的に応じて適宜選択すればよい。
このような色補正は、カラーチャート内のパッチの一つのみを用いて行ってもよいし、複数を用いて行ってもよい。
色補正部は、表示部に表示される画像におけるカラーチャート内の少なくとも一つのパッチの色が、表示部が置かれた場所の光源下において測定されるカラーチャート内の対応する少なくとも一つのパッチの色に近づく乃至は一致するように、表示部の表示色、及び画像データの色情報を補正するための部である。
色補正処理では、表示部に表示される画像におけるカラーチャート内の少なくとも一つのパッチの色が、表示部が置かれた場所の光源下において測定されるカラーチャート内の対応する少なくとも一つのパッチの色に近づく乃至は一致するように、表示部の表示色、及び画像データの色情報が補正される。
色補正処理は、例えば、色補正部により行われる。
色補正部は、例えば、色補正を行うプログラムを実行するＣＰＵである。
ここで、色補正によってどの程度色を近づけるかは、目的に応じて適宜選択すればよい。
このような色補正は、カラーチャート内のパッチの一つのみを用いて行ってもよいし、複数を用いて行ってもよい。
色補正部は、例えば、第１補正部と、第２補正部とを有する。
第１補正部は、表示部が置かれた場所の光源下において測定されるカラーチャート内の少なくとも一つのパッチの色に、表示部の対応する表示色が近づく乃至は一致するように、表示部の表示色を補正するための部である。
第２補正部は、表示部が置かれた場所の光源下において測定されるカラーチャート内の少なくとも一つのパッチの色に、画像データのカラーチャート内の対応する少なくとも一つのパッチの色が近づく乃至は一致するように、画像データの色情報を補正するための部である。
第１補正部は、表示部が置かれた場所の光源下において測定されるカラーチャート内の少なくとも一つのパッチの色に、表示部の対応する表示色が近づく乃至は一致するように、表示部の表示色を補正するための部である。
第２補正部は、表示部が置かれた場所の光源下において測定されるカラーチャート内の少なくとも一つのパッチの色に、画像データのカラーチャート内の対応する少なくとも一つのパッチの色が近づく乃至は一致するように、画像データの色情報を補正するための部である。
色補正処理は、例えば、第１補正処理と、第２補正処理とを有する。
第１補正処理では、表示部が置かれた場所の光源下において測定されるカラーチャート内の少なくとも一つのパッチの色に、表示部の対応する表示色が近づく乃至は一致するように、表示部の表示色が補正される。
第２補正処理では、表示部が置かれた場所の光源下において測定されるカラーチャート内の少なくとも一つのパッチの色に、画像データのカラーチャート内の対応する少なくとも一つのパッチの色が近づく乃至は一致するように、画像データの色情報が補正される。
第１補正処理は、例えば、第１補正部により行われる。
第２補正処理は、例えば、第２補正部により行われる。
第１補正処理では、表示部が置かれた場所の光源下において測定されるカラーチャート内の少なくとも一つのパッチの色に、表示部の対応する表示色が近づく乃至は一致するように、表示部の表示色が補正される。
第２補正処理では、表示部が置かれた場所の光源下において測定されるカラーチャート内の少なくとも一つのパッチの色に、画像データのカラーチャート内の対応する少なくとも一つのパッチの色が近づく乃至は一致するように、画像データの色情報が補正される。
第１補正処理は、例えば、第１補正部により行われる。
第２補正処理は、例えば、第２補正部により行われる。
カラーチャート及び撮影対象者を同時に撮影する場合、撮影環境の違い、撮影手段の種類の違いなどにより、得られる画像データにおける色情報（例えば、ＲＧＢ値）は異なる。
撮影環境の違いとしては、例えば、室内での撮影の場合は、照明の光源の種類、照明の明るさなどが挙げられる。また、光源と、撮影対象（カラーチャート及び撮影対象者）との位置関係の違いも、得られる画像データにおける色情報に影響を与える。
撮影手段の種類の違いとしては、例えば、撮像素子の種類の違い、画像処理エンジンの違いなどが挙げられる。画像処理エンジンは、例えば、撮像素子から出力される生画像に処理を加え、人間が観察するのに適した画像に変換するシステムＬＳＩである。画像処理エンジンであるシステムＬＳＩは、例えば、組み込みＣＰＵ、組み込みＤＳＰ、顔検出などを行う専用演算回路、プログラムメモリ、データメモリ、画像メモリなどで構成される。
例えば、カラーチャートを撮影する場合、撮影手段としてのスマートフォンの種類の違い、室内照明の種類の違いなどにより、得られる画像データ毎にカラーチャートのパッチの色情報が異なる場合がある。そのため、それを同じ表示部で表示した場合でも、画像におけるカラーチャートのパッチの色は異なる場合がある。この違いは、遠隔診療に影響を与える場合がある。
また、カラーチャートを観察した場合に人が認識するカラーチャートのパッチの色は、観察する環境（例えば、光源）に依存する。これは、カラーチャートを照らす光の分光分布が、光源に依存するためである。そのため、光源が異なれば、カラーチャートを観察した際に認識又は測定されるカラーチャートのパッチの色は異なる。そのため、表示部にカラーチャートの各パッチの色のＲＧＢ値を正確に表示しても、表示部に表示されるカラーチャートの各パッチの色と、表示部が置かれた場所の光源下において人に認識されるカラーチャートの各パッチの色とは異なることがある。
そこで、前述の色補正部、及び色補正処理が有用になる。
撮影環境の違いとしては、例えば、室内での撮影の場合は、照明の光源の種類、照明の明るさなどが挙げられる。また、光源と、撮影対象（カラーチャート及び撮影対象者）との位置関係の違いも、得られる画像データにおける色情報に影響を与える。
撮影手段の種類の違いとしては、例えば、撮像素子の種類の違い、画像処理エンジンの違いなどが挙げられる。画像処理エンジンは、例えば、撮像素子から出力される生画像に処理を加え、人間が観察するのに適した画像に変換するシステムＬＳＩである。画像処理エンジンであるシステムＬＳＩは、例えば、組み込みＣＰＵ、組み込みＤＳＰ、顔検出などを行う専用演算回路、プログラムメモリ、データメモリ、画像メモリなどで構成される。
例えば、カラーチャートを撮影する場合、撮影手段としてのスマートフォンの種類の違い、室内照明の種類の違いなどにより、得られる画像データ毎にカラーチャートのパッチの色情報が異なる場合がある。そのため、それを同じ表示部で表示した場合でも、画像におけるカラーチャートのパッチの色は異なる場合がある。この違いは、遠隔診療に影響を与える場合がある。
また、カラーチャートを観察した場合に人が認識するカラーチャートのパッチの色は、観察する環境（例えば、光源）に依存する。これは、カラーチャートを照らす光の分光分布が、光源に依存するためである。そのため、光源が異なれば、カラーチャートを観察した際に認識又は測定されるカラーチャートのパッチの色は異なる。そのため、表示部にカラーチャートの各パッチの色のＲＧＢ値を正確に表示しても、表示部に表示されるカラーチャートの各パッチの色と、表示部が置かれた場所の光源下において人に認識されるカラーチャートの各パッチの色とは異なることがある。
そこで、前述の色補正部、及び色補正処理が有用になる。
ここで、医師がカラーチャートを用いて患者の遠隔診療を行う場合の色補正の具体例について説明する。
色補正の目的は、医師が使用する表示部（例えば、ＰＣのディスプレイ）に表示される画像におけるカラーチャート（患者とともに撮影されたカラーチャート）の色を、正解値である医師の手元にあるカラーチャートの色（ある光源下において医師が認識するカラーチャートの色）に合わせることである。
色補正は、医師が使用するディスプレイの表示色の色補正（第１補正処理）、及び患者が撮影して得られた画像の色補正（第２補正処理）の順で行う。
色補正の目的は、医師が使用する表示部（例えば、ＰＣのディスプレイ）に表示される画像におけるカラーチャート（患者とともに撮影されたカラーチャート）の色を、正解値である医師の手元にあるカラーチャートの色（ある光源下において医師が認識するカラーチャートの色）に合わせることである。
色補正は、医師が使用するディスプレイの表示色の色補正（第１補正処理）、及び患者が撮影して得られた画像の色補正（第２補正処理）の順で行う。
まず、第１補正処理の一例について説明する。
第１補正処理では、表示部が置かれた場所の光源下において測定されるカラーチャート内の少なくとも一つのパッチの色に、表示部の対応する表示色が近づく乃至は一致するように、表示部の表示色が補正される。
具体的には、まず、表示部が置かれた場所の光源下において測定されるカラーチャート内の少なくとも一つのパッチの色を測色する。次に、測色された色に近づく乃至は一致するように、ディスプレイの表示色を補正する。
人は、色を３刺激値ＸＹＺにより認識する。そのため、正解値のＸＹＺ値を、医師の照明環境と同様の照明環境下で、測色計により測定して求める。測色計としては、例えば、コニカミノルタ 色彩輝度計ＣＳ−１００Ａが用いられる。
ディスプレイの補正は、以下の非特許文献を参考にして、具体的には以下のように実施する。
Ｍａｔｓｕｓｈｉｔａ， Ｆ．， Ｋｉｙｏｍｉｔｓｕ， Ｋ．， Ｏｇａｗａ， Ｋ．， ＆ Ｔｓｕｍｕｒａ， Ｎ． （２０１９）． Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ Ｋａｍｐｏ ｄｉｓｅａｓｅ ｓｔａｔｅｓ ｕｓｉｎｇ ｆａｃｉａｌ ｉｍａｇｅｓ． Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｌｉｆｅ ａｎｄ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ， ２４（１）， ｐｐ．４４−５１
第１補正処理では、表示部が置かれた場所の光源下において測定されるカラーチャート内の少なくとも一つのパッチの色に、表示部の対応する表示色が近づく乃至は一致するように、表示部の表示色が補正される。
具体的には、まず、表示部が置かれた場所の光源下において測定されるカラーチャート内の少なくとも一つのパッチの色を測色する。次に、測色された色に近づく乃至は一致するように、ディスプレイの表示色を補正する。
人は、色を３刺激値ＸＹＺにより認識する。そのため、正解値のＸＹＺ値を、医師の照明環境と同様の照明環境下で、測色計により測定して求める。測色計としては、例えば、コニカミノルタ 色彩輝度計ＣＳ−１００Ａが用いられる。
ディスプレイの補正は、以下の非特許文献を参考にして、具体的には以下のように実施する。
Ｍａｔｓｕｓｈｉｔａ， Ｆ．， Ｋｉｙｏｍｉｔｓｕ， Ｋ．， Ｏｇａｗａ， Ｋ．， ＆ Ｔｓｕｍｕｒａ， Ｎ． （２０１９）． Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ Ｋａｍｐｏ ｄｉｓｅａｓｅ ｓｔａｔｅｓ ｕｓｉｎｇ ｆａｃｉａｌ ｉｍａｇｅｓ． Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｌｉｆｅ ａｎｄ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ， ２４（１）， ｐｐ．４４−５１
輝度と入力されるＲＧＢレベルとの関係は、以下の式（１）で表される。
ここで、Ｌ’Ｒ，Ｌ’Ｇ，及びＬ’Ｂは、それぞれ、赤、緑、及び青の輝度であり、ａｉ，ｂｉ，及びｃｉ（ｉ＝０、１、２）は係数である。
ディスプレイの表示色の３刺激値Ｘ’，Ｙ’，及びＺ’は、次の式（２）に示すように、Ｒ，Ｇ，Ｂの寄与項に分解できる。
ここで、Ｘ’ｉ，Ｙ’ｉ，及びＺ’ｉ（ｉ＝Ｒ，Ｇ，Ｂ）は、それぞれ、赤、緑、及び青の発光に対する、３刺激値を示す。各発光に対応する３刺激値は、ディスプレイを測定した時の輝度Ｌ，色座標ｘ，ｙから計算できる。各発光についての、Ｘ−Ｙ，Ｙ−Ｚの関係は、次の式（３）のような線形方程式で表すことができる．
ここで、ａｉ，ｂｉ，ｃｉ，ｄｉ（ｉ＝Ｒ，Ｇ，Ｂ）は係数である。
式（２）、及び式（３）から、次の式（４）が得られる。
式（４）から、ある三刺激値Ｘ’Ｙ’Ｚ’をディスプレイに表示したいときの、ＲＧＢそれぞれの輝度は、式（５）によって求めることができる。
式（５）のＸ’、Ｙ’、Ｚ’に、医師の照明環境と同様の照明環境下で、測色計により測定して求めた正解値であるカラーチャート内のパッチのＸＹＺ値を入れる。そして、式（５）によって、求めた輝度を、式（１）に当てはめることで、ＲＧＢ値（基準ＲＧＢ値）が算出できる。そして、カラーチャートのパッチの色（ＲＧＢ値）に対応するディスプレイの表示色（ＲＧＢ値）を、算出されたＲＧＢ値（基準ＲＧＢ値）に修正する。これにより、医師が使用するディスプレイの表示色の補正ができる。すなわち、上記手順により、ディスプレイの表示色を正解値に補正できる。
式（２）、及び式（３）から、次の式（４）が得られる。
次に、第２補正処理の一例について説明する。
第２補正処理では、表示部が置かれた場所の光源下において測定されるカラーチャート内の少なくとも一つのパッチの色に、画像データのカラーチャート内の対応する少なくとも一つのパッチの色が近づく乃至は一致するように、画像データの色情報が補正される。
具体的には、カラーチャート及び患者を撮影して得られた画像の画像データにおけるカラーチャートの少なくとも一つのパッチのＲＧＢ値を、第１処理補正で算出した、対応する基準ＲＧＢ値に補正する。
更に具体的には、撮影して得られた画像から、自動認識用マーカを使ってカラーチャートのそれぞれのパッチの部分を抽出し、それぞれのパッチについて、パッチ内の各画素のＲＧＢ値の平均値を求める。平均化された数字（ＲＧＢ値）と、対応する基準ＲＧＢ値との違いから、重回帰によってモデルを作成する。そのモデルに基づき、画像データの全画素を変換して、撮影された人の顔、舌などの色の補正を行う。
補正は、患者が撮影して得られた画像の画像データにおけるカラーチャートのパッチのＲＧＢ値と、対応する基準ＲＧＢ値との相関を調べることで行われる。
補正では、まず、撮影して得られた画像のカラーチャートのパッチにおける無彩色を利用して、画像データのガンマ補正を行う。次に、カラーチャートのパッチにおける全ての有彩色を利用して、画像データのＲＧＢ値の補正を行う。
ガンマ補正の詳細を説明する。まず、第１補正処理においてカラーチャートのパッチにおける無彩色部分を測色計で測色したときの輝度をもとに、撮影して得られた画像における当該無彩色部分のＲＧＢ値に対して、ガンマ補正を行う。同様に、これを基準ＲＧＢ値のグレースケール部分についても行う。
次に、ガンマ補正をＲＧＢ値それぞれに対して行う。Ｒの場合には式（６）のような形となる。
Ｒｃは、撮影して得られた画像のＲ値であり、Ｙは、カラーチャートのパッチにおける無彩色を測色計で測色した際の輝度である。カラーチャートの無彩色において、黒が０、白が１となるように白色の輝度値で正規化を行うことで、無彩色の明るさを０〜１の範囲になるように変換を行っている。このモデルによって任意のＲＧＢ値についてガンマの補正を行う。具体的には、式（６）の逆関数をそれぞれのＲＧＢ値に対してかけることで、ガンマを補正したＲＧＢ値を算出する。
第２補正処理では、表示部が置かれた場所の光源下において測定されるカラーチャート内の少なくとも一つのパッチの色に、画像データのカラーチャート内の対応する少なくとも一つのパッチの色が近づく乃至は一致するように、画像データの色情報が補正される。
具体的には、カラーチャート及び患者を撮影して得られた画像の画像データにおけるカラーチャートの少なくとも一つのパッチのＲＧＢ値を、第１処理補正で算出した、対応する基準ＲＧＢ値に補正する。
更に具体的には、撮影して得られた画像から、自動認識用マーカを使ってカラーチャートのそれぞれのパッチの部分を抽出し、それぞれのパッチについて、パッチ内の各画素のＲＧＢ値の平均値を求める。平均化された数字（ＲＧＢ値）と、対応する基準ＲＧＢ値との違いから、重回帰によってモデルを作成する。そのモデルに基づき、画像データの全画素を変換して、撮影された人の顔、舌などの色の補正を行う。
補正は、患者が撮影して得られた画像の画像データにおけるカラーチャートのパッチのＲＧＢ値と、対応する基準ＲＧＢ値との相関を調べることで行われる。
補正では、まず、撮影して得られた画像のカラーチャートのパッチにおける無彩色を利用して、画像データのガンマ補正を行う。次に、カラーチャートのパッチにおける全ての有彩色を利用して、画像データのＲＧＢ値の補正を行う。
ガンマ補正の詳細を説明する。まず、第１補正処理においてカラーチャートのパッチにおける無彩色部分を測色計で測色したときの輝度をもとに、撮影して得られた画像における当該無彩色部分のＲＧＢ値に対して、ガンマ補正を行う。同様に、これを基準ＲＧＢ値のグレースケール部分についても行う。
次に、ガンマ補正をＲＧＢ値それぞれに対して行う。Ｒの場合には式（６）のような形となる。
次に、ガンマの補正済みの各パッチの色に対して重回帰でモデルを構築する。Ｒの場合は式（７）となる。
Ｒ’ｃは、補正した画像のＲ値であり、Ｒｒ，Ｇｒ，及びＢｒは、補正前のＲＧＢ値である。各パラメータ（ａ、ｂ、ｃ、ｄ）は、それぞれのパッチを用いた重回帰により求める。
画像表示システムを用いた画像表示方法の一例を、図を用いて説明する。
図４は、画像表示方法の一例のフローチャートである。
まず、図５に示すように、撮影手段２であるスマートフォンを用いて、カラーチャート１と撮影対象者２１とを同時に撮影する（Ｓ１１）。
次に、撮影により得られた画像データを、撮影手段２から表示手段３に送信する（Ｓ１２）。
次に、撮影手段２から送信された画像データを表示手段３で受信する（Ｓ１３）。送受信は、例えば、Ｅ−メールに画像データを添付して行われる。
他方、表示部３ａの表示色の補正を行う（Ｓ１４）。具体的には、表示部が置かれた場所の光源下において測定されるカラーチャート内の少なくとも一つのパッチの色に、表示部の対応する表示色が近づく乃至は一致するように、表示部の表示色を補正する。この色補正は、色補正部３ｂが行う。
次に、画像データの補正を行う（Ｓ１５）。具体的には、表示部が置かれた場所の光源下において測定されるカラーチャート内の少なくとも一つのパッチの色に、画像データのカラーチャート内の対応する少なくとも一つのパッチの色が近づく乃至は一致するように、画像データの色情報を補正する（Ｓ１５）。この色補正は、色補正部３ｂが行う。色補正を行う際、画像中のカラーチャートの各パッチは、自動認識用マーカを用いて自動認識される。
最後に、図６に示すように、表示手段３であるＰＣの表示部３ａ（ディスプレイ）に補正された画像データを画像として表示する（Ｓ１６）。
以上により、画像表示方法の一例が行われる。なお、工程Ｓ１４は、工程Ｓ１３の後に行う必要はなく、工程Ｓ１４と他の工程とを行う順序は任意でよい。
更に、画像表示方法を用いた遠隔診療を行う場合には、図７に示すように、診断者である医師４が、撮影対象者２１である患者が持っているカラーチャート１と同じカラーチャート１を持ちながら、表示部３ａに表示された患者の顔の肌色や舌色を観察して、診断を行う。
この例では、色補正が行われているため、画像内の患者の顔の肌色は、色補正が行われない場合と比べて、対面診療を行ったと仮定した際の患者の顔の肌色に近い状態となっている。そのため、医師は、患者の肌色、舌色を望診する際、対面診療を行うのと近い状態で遠隔診療を行うことができる。
なお、本発明のカラーチャートは、上記のような色補正を行わない場合においても利用することができる。すなわち、本発明のカラーチャートは、人間の色順応の能力（色を対比し脳内で色の補正を行う能力）を利用して遠隔診療を行う場合にも利用できる。その場合、例えば、遠隔診療は、以下のように行うことができる。
医師は、手元にカラーチャートを持ちながら、患者から送られてきた画像（カラーチャートと患者とが同時に撮影された画像）をパーソナルコンピュータに表示させ、当該画像を見ながら患者の顔の肌色を観察して診断を行う。その際、医師は、手元のカラーチャートの色と、パーソナルコンピュータに表示された画像のカラーチャートとの色を対比し、それらの色の差を画像の患者の色に反映させることを脳内で行いながら、患者の顔の肌色を観察する。
図４は、画像表示方法の一例のフローチャートである。
まず、図５に示すように、撮影手段２であるスマートフォンを用いて、カラーチャート１と撮影対象者２１とを同時に撮影する（Ｓ１１）。
次に、撮影により得られた画像データを、撮影手段２から表示手段３に送信する（Ｓ１２）。
次に、撮影手段２から送信された画像データを表示手段３で受信する（Ｓ１３）。送受信は、例えば、Ｅ−メールに画像データを添付して行われる。
他方、表示部３ａの表示色の補正を行う（Ｓ１４）。具体的には、表示部が置かれた場所の光源下において測定されるカラーチャート内の少なくとも一つのパッチの色に、表示部の対応する表示色が近づく乃至は一致するように、表示部の表示色を補正する。この色補正は、色補正部３ｂが行う。
次に、画像データの補正を行う（Ｓ１５）。具体的には、表示部が置かれた場所の光源下において測定されるカラーチャート内の少なくとも一つのパッチの色に、画像データのカラーチャート内の対応する少なくとも一つのパッチの色が近づく乃至は一致するように、画像データの色情報を補正する（Ｓ１５）。この色補正は、色補正部３ｂが行う。色補正を行う際、画像中のカラーチャートの各パッチは、自動認識用マーカを用いて自動認識される。
最後に、図６に示すように、表示手段３であるＰＣの表示部３ａ（ディスプレイ）に補正された画像データを画像として表示する（Ｓ１６）。
以上により、画像表示方法の一例が行われる。なお、工程Ｓ１４は、工程Ｓ１３の後に行う必要はなく、工程Ｓ１４と他の工程とを行う順序は任意でよい。
更に、画像表示方法を用いた遠隔診療を行う場合には、図７に示すように、診断者である医師４が、撮影対象者２１である患者が持っているカラーチャート１と同じカラーチャート１を持ちながら、表示部３ａに表示された患者の顔の肌色や舌色を観察して、診断を行う。
この例では、色補正が行われているため、画像内の患者の顔の肌色は、色補正が行われない場合と比べて、対面診療を行ったと仮定した際の患者の顔の肌色に近い状態となっている。そのため、医師は、患者の肌色、舌色を望診する際、対面診療を行うのと近い状態で遠隔診療を行うことができる。
なお、本発明のカラーチャートは、上記のような色補正を行わない場合においても利用することができる。すなわち、本発明のカラーチャートは、人間の色順応の能力（色を対比し脳内で色の補正を行う能力）を利用して遠隔診療を行う場合にも利用できる。その場合、例えば、遠隔診療は、以下のように行うことができる。
医師は、手元にカラーチャートを持ちながら、患者から送られてきた画像（カラーチャートと患者とが同時に撮影された画像）をパーソナルコンピュータに表示させ、当該画像を見ながら患者の顔の肌色を観察して診断を行う。その際、医師は、手元のカラーチャートの色と、パーソナルコンピュータに表示された画像のカラーチャートとの色を対比し、それらの色の差を画像の患者の色に反映させることを脳内で行いながら、患者の顔の肌色を観察する。
以下に参考例として、カラーチャートを用いた画像表示方法の一例の実施結果を挙げる。
図４に示すフローチャートに従って、画像表示を行った。
カラーチャートとして、図１に示すカラーチャートを用いた。
画像の色補正は、式（１）〜（７）を用いて、前述の方法で行った。
色補正を行うためのプログラムは、Ｐｙｔｈｏｎで作成した。
結果として、表示部に表示された画像の患者の顔の肌色は、対面診療を行ったと仮定した際の顔の肌色と同様であった。
１名の漢方医が、表示部に表示された画像を評価した。評価結果では、診療において信頼できる範囲の色補正がなされているとの意見が得られた。
図４に示すフローチャートに従って、画像表示を行った。
カラーチャートとして、図１に示すカラーチャートを用いた。
画像の色補正は、式（１）〜（７）を用いて、前述の方法で行った。
色補正を行うためのプログラムは、Ｐｙｔｈｏｎで作成した。
結果として、表示部に表示された画像の患者の顔の肌色は、対面診療を行ったと仮定した際の顔の肌色と同様であった。
１名の漢方医が、表示部に表示された画像を評価した。評価結果では、診療において信頼できる範囲の色補正がなされているとの意見が得られた。
１ カラーチャート
２ 撮影手段
３ 表示手段
３ａ 表示部
４ 医師
１１ａ、１１ｂ 自動認識用マーカ
２１ 撮影対象者
２ 撮影手段
３ 表示手段
３ａ 表示部
４ 医師
１１ａ、１１ｂ 自動認識用マーカ
２１ 撮影対象者
Claims (7)
- 複数のパッチと、前記複数のパッチの少なくとも一つを自動認識するための自動認識用マーカとを有し、
前記複数のパッチが、以下の第１パッチから第７パッチからなる群から選択される少なくとも３つのパッチを有する、
ことを特徴とするカラーチャート。
第１パッチ：Ｌ ＊ ａ ＊ ｂ ＊ 値においてＬ ＊ ＝７２、ａ ＊ ＝８、及びｂ ＊ ＝２２で表される第１色、又は第１色に対してＬ ＊ ａ ＊ ｂ ＊ 色空間において色差ΔＥ ＊ が５以下の色、を有する領域
第２パッチ：Ｌ ＊ ａ ＊ ｂ ＊ 値においてＬ ＊ ＝７８、ａ ＊ ＝３０、及びｂ ＊ ＝１５で表される第２色、又は第２色に対してＬ ＊ ａ ＊ ｂ ＊ 色空間において色差ΔＥ ＊ が５以下の色、を有する領域
第３パッチ：Ｌ ＊ ａ ＊ ｂ ＊ 値においてＬ ＊ ＝５８、ａ ＊ ＝２７、及びｂ ＊ ＝７で表される第３色、又は第３色に対してＬ ＊ ａ ＊ ｂ ＊ 色空間において色差ΔＥ ＊ が５以下の色、を有する領域
第４パッチ：Ｌ ＊ ａ ＊ ｂ ＊ 値においてＬ ＊ ＝６０、ａ ＊ ＝２０、及びｂ ＊ ＝５で表される第４色、又は第４色に対してＬ ＊ ａ ＊ ｂ ＊ 色空間において色差ΔＥ ＊ が５以下の色、を有する領域
第５パッチ：Ｌ ＊ ａ ＊ ｂ ＊ 値においてＬ ＊ ＝４８、ａ ＊ ＝２５、及びｂ ＊ ＝２で表される第５色、又は第５色に対してＬ ＊ ａ ＊ ｂ ＊ 色空間において色差ΔＥ ＊ が５以下の色、を有する領域
第６パッチ：Ｌ ＊ ａ ＊ ｂ ＊ 値においてＬ ＊ ＝５２、ａ ＊ ＝５０、及びｂ ＊ ＝１３で表される第６色、又は第６色に対してＬ ＊ ａ ＊ ｂ ＊ 色空間において色差ΔＥ ＊ が５以下の色、を有する領域
第７パッチ：Ｌ ＊ ａ ＊ ｂ ＊ 値においてＬ ＊ ＝３３、ａ ＊ ＝４０、及びｂ ＊ ＝３０で表される第７色、又は第７色に対してＬ ＊ ａ ＊ ｂ ＊ 色空間において色差ΔＥ ＊ が５以下の色、を有する領域 - 模様が異なる前記自動認識用マーカを２つ以上有する、請求項１に記載のカラーチャート。
- 前記複数のパッチが、明度が異なる複数の無彩色のパッチを有する、請求項１又は２に記載のカラーチャート。
- 前記複数のパッチが、前記第１色から前記第７色とは異なる複数の有彩色のパッチを有する、請求項１〜３のいずれかに記載のカラーチャート。
- 面積が４０ｃｍ２以上１５０ｃｍ２以下である、請求項１〜４のいずれかに記載のカラーチャート。
- 前記複数のパッチの各面積が、０．２５ｃｍ２以上４ｃｍ２以下である、請求項１〜５のいずれかに記載のカラーチャート。
- 主面の右下部に空白部を有する請求項１〜６のいずれかに記載のカラーチャート。
Priority Applications (6)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020227035668A KR20230025380A (ko) | 2020-06-17 | 2021-06-15 | 컬러 차트 |
| CN202180032483.1A CN115516284A (zh) | 2020-06-17 | 2021-06-15 | 比色图表 |
| US18/010,596 US20230258501A1 (en) | 2020-06-17 | 2021-06-15 | Color chart |
| PCT/JP2021/022641 WO2021256458A1 (ja) | 2020-06-17 | 2021-06-15 | カラーチャート |
| CA3182622A CA3182622A1 (en) | 2020-06-17 | 2021-06-15 | Color chart |
| EP21826845.6A EP4170304A1 (en) | 2020-06-17 | 2021-06-15 | Color chart |
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2020104762 | 2020-06-17 | ||
| JP2020104762 | 2020-06-17 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP6981561B1 true JP6981561B1 (ja) | 2021-12-15 |
| JP2022000623A JP2022000623A (ja) | 2022-01-04 |
Family
ID=79190961
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2021039110A Active JP6981561B1 (ja) | 2020-06-17 | 2021-03-11 | カラーチャート |
Country Status (7)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US20230258501A1 (ja) |
| EP (1) | EP4170304A1 (ja) |
| JP (1) | JP6981561B1 (ja) |
| KR (1) | KR20230025380A (ja) |
| CN (1) | CN115516284A (ja) |
| CA (1) | CA3182622A1 (ja) |
| WO (1) | WO2021256458A1 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2023153223A1 (ja) * | 2022-02-10 | 2023-08-17 | 内藤弘子 | デジタルカラー診断システム |
Family Cites Families (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0646448A (ja) | 1992-07-21 | 1994-02-18 | Sony Corp | 画像処理方法および装置 |
| US7006246B1 (en) * | 1999-09-17 | 2006-02-28 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing method, apparatus, recording medium and chart therefor |
| JP2001260407A (ja) * | 2000-03-22 | 2001-09-25 | Konica Corp | 画像処理装置校正用カラーチャート、校正用色彩データ作成方法および校正用色彩データ処理方法ならびに画像処理装置 |
| US20050142654A1 (en) * | 2002-10-18 | 2005-06-30 | Kazuji Matsumoto | Slide glass, cover glass and pathologic diagnosis system |
| US20080068625A1 (en) * | 2006-09-15 | 2008-03-20 | Eastman Kodak Company | Image control system and method incorporating a graininess correction |
| US7856118B2 (en) * | 2007-07-20 | 2010-12-21 | The Procter & Gamble Company | Methods for recommending a personal care product and tools therefor |
| US8915435B2 (en) * | 2013-01-25 | 2014-12-23 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Characterization of color charts |
| US20140232923A1 (en) * | 2013-02-20 | 2014-08-21 | Hewlett-Packard Development Company, Llp | Device independent color differences |
| JP5707544B1 (ja) * | 2013-07-09 | 2015-04-30 | Ｄｉｃグラフィックス株式会社 | 色見本生成システム、色見本生成方法及びそのプログラム |
| US9824441B2 (en) * | 2014-04-15 | 2017-11-21 | Gauss Surgical, Inc. | Method for estimating a quantity of a blood component in a fluid canister |
| US10267683B2 (en) * | 2014-11-14 | 2019-04-23 | Konica Minolta, Inc. | Colorimetry device and colorimetry method having a patch quantity comparison processing unit and a second position correction processing unit |
| JP6669165B2 (ja) * | 2015-04-06 | 2020-03-18 | コニカミノルタ株式会社 | 測色装置および測色方法 |
| EP3121571A1 (en) * | 2015-07-22 | 2017-01-25 | Archroma IP GmbH | Color sample device for providing color information, method for its production and data processing apparatus for reading the color information |
-
2021
- 2021-03-11 JP JP2021039110A patent/JP6981561B1/ja active Active
- 2021-06-15 CN CN202180032483.1A patent/CN115516284A/zh active Pending
- 2021-06-15 CA CA3182622A patent/CA3182622A1/en active Pending
- 2021-06-15 EP EP21826845.6A patent/EP4170304A1/en active Pending
- 2021-06-15 WO PCT/JP2021/022641 patent/WO2021256458A1/ja unknown
- 2021-06-15 KR KR1020227035668A patent/KR20230025380A/ko unknown
- 2021-06-15 US US18/010,596 patent/US20230258501A1/en active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2023153223A1 (ja) * | 2022-02-10 | 2023-08-17 | 内藤弘子 | デジタルカラー診断システム |
| JP7334004B1 (ja) | 2022-02-10 | 2023-08-28 | 弘子 内藤 | デジタルカラー診断システム及びデジタルカラー診断方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| WO2021256458A1 (ja) | 2021-12-23 |
| CN115516284A (zh) | 2022-12-23 |
| JP2022000623A (ja) | 2022-01-04 |
| KR20230025380A (ko) | 2023-02-21 |
| CA3182622A1 (en) | 2021-12-23 |
| EP4170304A1 (en) | 2023-04-26 |
| US20230258501A1 (en) | 2023-08-17 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Dimauro et al. | A new method and a non-invasive device to estimate anemia based on digital images of the conjunctiva | |
| CN108553081B (zh) | 一种基于舌苔图像的诊断系统 | |
| US20170303844A1 (en) | Skin Feature Imaging System | |
| US8319857B2 (en) | Apparatus and method for correcting digital color photographs | |
| US8655068B1 (en) | Color correction system | |
| US20170164888A1 (en) | Organ imaging device | |
| US20040151379A1 (en) | Method of digital image analysis for isolating a region of interest within a tongue image and health monitoring method and apparatus using the tongue image | |
| WO2007010749A1 (ja) | 画像処理装置、画像処理システム及び画像処理プログラム | |
| CN111067531A (zh) | 一种伤口测量的方法及装置、存储介质 | |
| KR101752560B1 (ko) | 영상을 이용한 산소포화도 측정 방법 및 영상을 이용한 산소포화도 측정 방법을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체 | |
| US20170238843A1 (en) | Degree-of-health outputting device, degree-of-health outputting system, and program | |
| JP6981561B1 (ja) | カラーチャート | |
| JP7062926B2 (ja) | 呈色反応検出システム、呈色反応検出方法及びプログラム | |
| WO2021256459A1 (ja) | 画像表示システム、及び画像表示方法 | |
| CN102419861A (zh) | 基于均匀色空间拓扑剖分的彩色图像校正方法 | |
| JP6266948B2 (ja) | 黄疸測定システム | |
| TW201731460A (zh) | 血色素與血球比容之檢測系統及方法 | |
| CN106127675B (zh) | 颜色一致性方法和装置 | |
| Siddiqui et al. | Automated peripheral neuropathy assessment using optical imaging and foot anthropometry | |
| KR20180061629A (ko) | 영상을 이용한 피부 상태 평가 방법 및 영상을 이용한 피부 상태 평가 장치 | |
| KR102226943B1 (ko) | 검출 방법 및 검출 패드 | |
| JP2008244794A (ja) | 画像処理装置、及び、画像処理方法 | |
| EP4231634A1 (en) | Display unit color-correction method | |
| WO2019168372A1 (ko) | 의료 영상 처리 장치 및 그 동작 방법 | |
| JP2019213652A (ja) | 撮像装置と撮像プログラムと画像判定装置と画像判定プログラムと画像処理システム |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20210312 |
|
| A871 | Explanation of circumstances concerning accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871 Effective date: 20210312 |
|
| A975 | Report on accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971005 Effective date: 20210409 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20210511 |
|
| A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20210708 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20210820 |
|
| 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: 20211019 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20211101 |
|
| R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 6981561 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |