JP7491039B2 - Color change degree estimation system, color change degree estimation method and program - Google Patents

Color change degree estimation system, color change degree estimation method and program Download PDF

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Description

本発明は、物体の色の変化の程度を推定する色変化度合い推定システム、色変化度合い推定方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to a color change degree estimation system, a color change degree estimation method, and a program for estimating the degree of color change of an object.

物体の各々は、物体を構成するインキ、顔料、染料、基材、材料などに含まれる成分が温度や光などの環境によって化学変化を起こすことにより、物体の色が変化することが知られている。
また、物体の色の変化を観察することにより、物体の劣化、すなわち機能低下の程度の判定を行なうことができる。
しかし、色の変化は、経時的な退色として連続的に徐々に変化していくため、通常観察している場合、その変化を人間の目で検知することが困難である。
It is known that the color of each object changes as a result of the components contained in the inks, pigments, dyes, base materials, materials, etc. that make up the object undergoing chemical changes in response to environmental factors such as temperature and light.
Moreover, by observing the change in color of an object, the degree of deterioration of the object, that is, the degree of functional decline, can be determined.
However, because the color change occurs continuously and gradually as a result of fading over time, it is difficult for the human eye to detect the change during normal observation.

この対応策としては、ユーザが、劣化していない状態の同一の物体(例えば、新品)と比較することにより、色が環境により初期状態に対して変化していることが認識できる。
また、経時的な色の変化の認識に関しては、時間変化による油絵具の分光反射率の変化に基づいて、油絵具の経年劣化における油絵の描画の状態を可視化させる技術がある(例えば、特許文献1参照)。
As a countermeasure to this, a user can recognize that the color has changed from the initial state due to the environment by comparing it with an identical object in an undegraded state (e.g., a new item).
Regarding the recognition of color changes over time, there is a technology that visualizes the state of an oil painting as the oil paint deteriorates over time based on the change in the spectral reflectance of the oil paint over time (see, for example, Patent Document 1).

特開2004-078598号公報JP 2004-078598 A

特許文献1に記載の技術において、物体の色の変化を確認する際に、対象の物体(例えば、物品)の色の変化を検知する度に、対象物体と同一の色で配色され、かつ色が変化していない初期状態の物体を取得する必要がある。
しかしながら、物体の生産が終了するなどして、色が変化していない初期状態の同一の物体を取得できない場合、対象物体の色の変化の検知はできなくなる。
In the technology described in Patent Document 1, when checking for color changes in an object, each time a color change is detected in the target object (e.g., an article), it is necessary to obtain an object in its initial state that is colored in the same color as the target object and has no color change.
However, if it is no longer possible to obtain an identical object in its initial state with no color change due to, for example, the production of the object being discontinued, it becomes impossible to detect the change in color of the target object.

さらに、新品との色の比較において、初期状態から色が変化したか否かの検知は行なえるが、色がどの程度変化したかの定量的な変化の度合い(以下、変化度合い)の検知を行なうことができない。
また、特許文献1に記載の技術では、油絵の経時変化を可視化させて、段階的に色の変化を認識させることはできるが、物体の色の変化度合いを定量的に検知する用途には用いることはできない。
Furthermore, when comparing the color with a new product, it is possible to detect whether the color has changed from the initial state, but it is not possible to detect the quantitative degree of change (hereinafter referred to as the degree of change) of the color.
In addition, the technology described in Patent Document 1 can visualize the changes in an oil painting over time and allow the user to recognize the gradual change in color, but it cannot be used to quantitatively detect the degree of change in the color of an object.

また、初期状態から色が変化したか否かの検知において、一般的なユーザが自身で微妙な色の変化を視認することは困難である。
このため、専門的な知識を有する業者に依頼して、物体の劣化の判定を行なう必要があり、ユーザに費用および手間が発生する。
Furthermore, when detecting whether or not the color has changed from the initial state, it is difficult for a typical user to visually recognize a subtle change in color by themselves.
For this reason, it is necessary to request a professional with specialized knowledge to determine the deterioration of the object, which incurs costs and effort for the user.

本発明は、このような状況に鑑みてなされたもので、物体(例えば、物品)の環境による色の変化を定量的に検知し、物体の機能劣化の判定に用いる色変化の度合の推定を容易に、かつ安価に行なうことができる色変化度合い推定システム、色変化度合い推定方法及びプログラムを提供する。 The present invention has been made in consideration of such circumstances, and provides a color change degree estimation system, a color change degree estimation method, and a program that can quantitatively detect color changes in an object (e.g., an article) due to the environment, and easily and inexpensively estimate the degree of color change to be used in determining functional deterioration of the object.

上述した課題を解決するために、本発明の色変化度合い推定システムは、物体が撮像された物体撮像画像から、当該物体撮像画像における所定の領域の画素値を取得する画素値取得部と、前記領域の色の変化度合いに対応して、前記所定の領域毎に予め取得されている色特性情報である変化色特性情報に基づいて、前記所定の領域毎の参照画素値を前記変化色特性情報の各々に対応して算出する参照画素値算出部と、前記参照画素値の各々と前記画素値とを比較して、当該画素値に対応する前記変化色特性情報を抽出し、抽出した当該変化色特性情報に対応する変化度合いを、前記物体の色の変化度合いとして推定する変化度合推定部とを備えることを特徴とする。 In order to solve the above-mentioned problems, the color change degree estimation system of the present invention is characterized in that it comprises a pixel value acquisition unit that acquires pixel values of a predetermined region in an object image in which an object is captured from the object image; a reference pixel value calculation unit that calculates reference pixel values for each of the predetermined regions corresponding to each piece of color change characteristic information based on color change characteristic information, which is color characteristic information that has been acquired in advance for each of the predetermined regions in response to a degree of color change in the regions; and a change degree estimation unit that compares each of the reference pixel values with the pixel value, extracts the color change characteristic information corresponding to the pixel value, and estimates the degree of change corresponding to the extracted color change characteristic information as the degree of color change of the object.

本発明の色変化度合い推定システムは、前記所定の領域が、前記色特性情報の変化特性が異なる少なくとも2個以上の対象領域として設定されていることを特徴とする。 The color change degree estimation system of the present invention is characterized in that the predetermined area is set as at least two or more target areas having different change characteristics of the color characteristic information.

本発明の色変化度合い推定システムは、前記変化度合推定部が、前記画素値と、前記2個以上の対象領域の各々の前記参照画素値とのそれぞれの比の組合せが最も近い前記参照画素値の算出に用いられた前記変化色特性情報を抽出することを特徴とする。 The color change degree estimation system of the present invention is characterized in that the change degree estimation unit extracts the color change characteristic information used to calculate the reference pixel value that has the closest combination of ratios between the pixel value and the reference pixel value of each of the two or more target regions.

本発明の色変化度合い推定システムは、前記参照画素値算出部が、前記変化色特性情報と、前記物体撮像画像を撮像した撮像装置の分光感度情報である撮像装置分光感度情報と、複数の光源の放射光の光源分光分布の各々とにより、前記参照画素値を算出し、前記変化度合推定部が、前記参照画素値の各々と前記画素値との比較から、前記変化色特性情報とともに、前記物体撮像画像が撮像された環境の光源の前記光源分光分布を推定することを特徴とする。 The color change degree estimation system of the present invention is characterized in that the reference pixel value calculation unit calculates the reference pixel value based on the change color characteristic information, imaging device spectral sensitivity information, which is spectral sensitivity information of the imaging device that captured the object image, and each of the light source spectral distributions of the emitted light of a plurality of light sources, and the change degree estimation unit estimates the light source spectral distribution of the light source of the environment in which the object image was captured, together with the change color characteristic information, by comparing each of the reference pixel values with the pixel value.

本発明の色変化度合い推定システムは、前記変化色特性情報が、前記変化度合いに対応した前記領域の分光反射率を示す情報であることを特徴とする。 The color change degree estimation system of the present invention is characterized in that the changed color characteristic information is information indicating the spectral reflectance of the area corresponding to the degree of change.

本発明の色変化度合い推定システムは、品毎に、前記変化度合いと、当該変化度合いが示す劣化情報との対応を示す物品劣化情報データベースと、前記変化度合いに対応した前記物品の前記劣化情報を、前記物品劣化情報データベースから抽出してとユーザに提供する劣化情報提供部をさらに備えることを特徴とする。 The color change degree estimation system of the present invention is characterized in that it further comprises an item deterioration information database which indicates, for each item , the correspondence between the degree of change and the deterioration information indicated by the degree of change, and a deterioration information providing unit which extracts the deterioration information of the item corresponding to the degree of change from the item deterioration information database and provides it to a user.

本発明の色変化度合い推定方法は、画素値取得部が、物体が撮像された物体撮像画像から、当該物体撮像画像における所定の領域の画素値を取得する画素値取得過程と、参照画素値算出部が、前記領域の色の変化度合いに対応して、前記所定の領域毎に予め取得されている色特性情報である変化色特性情報に基づいて、前記所定の領域毎の参照画素値を前記変化色特性情報の各々に対応して算出する参照画素値算出過程と、変化度合推定部が、前記参照画素値の各々と前記画素値とを比較して、当該画素値に対応する前記変化色特性情報を抽出し、抽出した当該変化色特性情報に対応する変化度合いを、前記物体の色の変化度合いとして推定する変化度合い推定過程とを含むことを特徴とする。 The color change degree estimating method of the present invention is characterized in that it includes a pixel value acquisition step in which a pixel value acquisition unit acquires pixel values of a predetermined region in an object image in which an object is imaged, from the object image in which the object is imaged; a reference pixel value calculation step in which a reference pixel value calculation unit calculates reference pixel values for each of the predetermined regions corresponding to each piece of changed color characteristic information, based on changed color characteristic information, which is color characteristic information acquired in advance for each of the predetermined regions in response to a degree of change in color of the regions; and a change degree estimation step in which a change degree estimation unit compares each of the reference pixel values with the pixel value, extracts the changed color characteristic information corresponding to the pixel value, and estimates the degree of change corresponding to the extracted changed color characteristic information as the degree of change in color of the object.

本発明のプログラムは、コンピュータを、物体が撮像された物体撮像画像から、当該物体撮像画像における所定の領域の画素値を取得する画素値取得手段、前記領域の色の変化度合いに対応して、前記所定の領域毎に予め取得されている色特性情報である変化色特性情報に基づいて、前記所定の領域毎の参照画素値を前記変化色特性情報の各々に対応して算出する参照画素値算出手段、前記参照画素値の各々と前記画素値とを比較して、当該画素値に対応する前記変化色特性情報を抽出し、抽出した当該変化色特性情報に対応する変化度合いを、前記物体の色の変化度合いとして推定する変化度合い推定手段として動作させるプログラムである。 The program of the present invention causes a computer to operate as: pixel value acquisition means for acquiring pixel values of a predetermined region in an object image in which an object is captured, from the object image; reference pixel value calculation means for calculating reference pixel values for each of the predetermined regions corresponding to each piece of color change characteristic information, which is color characteristic information that has been acquired in advance for each of the predetermined regions in response to a degree of color change in the regions; and change degree estimation means for comparing each of the reference pixel values with the pixel value, extracting the color change characteristic information corresponding to the pixel value, and estimating the degree of change corresponding to the extracted color change characteristic information as the degree of color change of the object.

以上説明したように、本発明によれば、物体(例えば、物品)の環境による色の変化を定量的に検知し、物体の機能劣化の判定に用いる色変化の度合の推定を容易に、かつ安価に行なうことができる色変化度合い推定システム、色変化度合い推定方法及びプログラムを提供することができる。 As described above, the present invention provides a color change degree estimation system, a color change degree estimation method, and a program that can quantitatively detect color changes in an object (e.g., an article) due to the environment and easily and inexpensively estimate the degree of color change to be used in determining functional deterioration of the object.

本実施形態の一実施形態による色変化度合推定システムを用いた物品色変化情報提供システムの構成例を示すブロック図である。1 is a block diagram showing an example of the configuration of an article color change information providing system using a color change degree estimation system according to an embodiment of the present invention. 本実施形態における物品の各対象領域の変化度合い毎の分光反射率(以下、変化分光反射率)を示す変化色特性情報データベースの構成例を示す図である。1 is a diagram showing an example of the configuration of a changed color characteristic information database showing the spectral reflectance for each degree of change in each target area of an article in this embodiment (hereinafter, changed spectral reflectance). FIG. 本実施形態の物品における対象領域の各々の変化度合い毎の変化分光反射率の取得を説明する図である。11A to 11C are diagrams illustrating the acquisition of changed spectral reflectance for each degree of change in a target area of an article according to the present embodiment. 本実施形態における撮像装置分光感度データベース109における撮像装置分光感度テーブルの構成例を示す図である。4 is a diagram showing an example of the configuration of an image capture device spectral sensitivity table in the image capture device spectral sensitivity database 109 according to the present embodiment. FIG. 本実施形態における光源特性情報データベース110における光源分光分布テーブルの構成例を示す図である。4 is a diagram showing an example of the configuration of a light source spectral distribution table in a light source characteristic information database 110 in the present embodiment. FIG. 本実施形態における変化度合推定部105による撮像画像における物品の対象領域の画素値から変化度合いを検出する処理を説明する概念図である。10 is a conceptual diagram illustrating a process of detecting a degree of change from pixel values of a target area of an article in a captured image, performed by a change degree estimation unit 105 in this embodiment. FIG. 本実施形態における色変化度合い推定システムの変化度合いの推定の処理の動作例を示すフローチャートである。10 is a flowchart showing an example of the operation of a process of estimating the degree of change in a color change degree estimating system in the present embodiment.

以下、本発明の第1の実施形態について、図面を参照して説明する。本実施形態においては、物品の色の変化度合い(後述する物体の分光反射率などの色特性情報の変化を定量的に示す数値)を推定する。
図1は、本実施形態の一実施形態による色変化度合推定システムを用いた物品色変化情報提供システムの構成例を示すブロック図である。
図1において、物品色変化情報提供システム1は、色変化度合推定システム100及びユーザ端末200の各々を備えている。
A first embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings. In this embodiment, the degree of color change of an object (a numerical value that quantitatively indicates a change in color characteristic information such as the spectral reflectance of the object, which will be described later) is estimated.
FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of an article color change information providing system using a color change degree estimating system according to an embodiment of the present invention.
In FIG. 1, an article color change information providing system 1 includes a color change degree estimating system 100 and a user terminal 200.

また、色変化度合推定システム100及びユーザ端末200の各々は、インターネットなどを含むデータ通信網300により接続されている。
ユーザ端末200の各々には、色変化度合推定システム100との間において、色の変化度合いの検出に用いるデータの送受信を行なうためのアプリケーションのプログラムがインストールされている。
Moreover, the color change degree estimating system 100 and the user terminal 200 are connected to each other via a data communication network 300 including the Internet or the like.
An application program for transmitting and receiving data used to detect the degree of color change between the user terminals 200 and the color change degree estimation system 100 is installed.

図1において、色変化度合推定システム100は、データ入出力部101、画像領域認識部102、画素値取得部103、参照画素値算出部104、変化度合推定部105、劣化情報提供部106、記憶部107、物品劣化情報データベース108、撮像装置分光感度データベース109、光源特性情報データベース110を備えている。
データ入出力部101は、ユーザ端末200から撮像画像のデータが供給された場合、ユーザ識別情報とともに撮像画像を記憶部107に書き込んで記憶させる。
画像領域認識部102は、記憶部107から撮像画像のデータを読み出し、撮像画像における物品の劣化の推定を行なう評価対象の画像領域(以下、対象画像領域)を抽出する。
In FIG. 1, the color change degree estimation system 100 includes a data input/output unit 101, an image area recognition unit 102, a pixel value acquisition unit 103, a reference pixel value calculation unit 104, a change degree estimation unit 105, a deterioration information provision unit 106, a memory unit 107, an item deterioration information database 108, an imaging device spectral sensitivity database 109, and a light source characteristic information database 110.
When the data of a captured image is supplied from the user terminal 200, the data input/output unit 101 writes and stores the captured image together with user identification information in the storage unit 107.
The image area recognition unit 102 reads out captured image data from the storage unit 107, and extracts an image area to be evaluated (hereinafter, referred to as a target image area) for estimating the deterioration of an item in the captured image.

画素値取得部103は、対象画像領域から、物品における対象画像領域の各々の対象画素値(例えば、色成分RGBの各々)を抽出し、上記ユーザ識別情報に対応させて記憶部107に書き込んで記憶させる。
参照画素値算出部104は、上記物品における各対象画像領域の参照画素値を、予め計測してある分光反射率(色特性情報の一種)と、撮像画像を撮像した撮像装置の分光感度(以下、撮像装置分光感度と示す)と、光源の分光分布(以下、光源分光分布と示す)とから算出する(後に詳述)。
The pixel value acquisition unit 103 extracts each target pixel value (e.g., each of the color components RGB) of the target image area of the article from the target image area, and writes and stores them in the memory unit 107 in correspondence with the above-mentioned user identification information.
The reference pixel value calculation unit 104 calculates the reference pixel value of each target image region of the above-mentioned article from the spectral reflectance (a type of color characteristic information) measured in advance, the spectral sensitivity of the imaging device that captured the captured image (hereinafter referred to as the imaging device spectral sensitivity), and the spectral distribution of the light source (hereinafter referred to as the light source spectral distribution) (described in detail later).

図2は、物品の各対象領域の変化度合い毎の分光反射率(以下、変化分光反射率)を示す物品劣化情報データベースの構成例を示す図である。
図2(a)は、物品テーブルの構成例を示している。物品テーブルは、レコード毎に、物品識別情報と変化度合いテーブルインデックスとの欄が備えられている。物品識別情報は、物品の各々を識別するための識別情報である。変化度合いテーブルインデックスは、物品識別情報の示す物品の変化度合いテーブルが記憶された領域を示すアドレスなどのインデックスである。
FIG. 2 is a diagram showing an example of the configuration of an article deterioration information database showing the spectral reflectance for each degree of change in each target area of an article (hereinafter, referred to as changed spectral reflectance).
2A shows an example of the configuration of an item table. The item table has columns for item identification information and a change degree table index for each record. The item identification information is identification information for identifying each item. The change degree table index is an index such as an address indicating an area in which a change degree table of the item indicated by the item identification information is stored.

図2(b)は、変化度合いテーブルの構成例を示している。変化度合いテーブルは、レコード毎に、変化度合い、対象領域毎の分光反射率(変化色特性情報)、変化度合いに対応した物品の機能低下状態の各々の欄が備えられている。変化度合いは、分光反射率の変化の過程における所定の変化状態を量子化して示す数値(所定の分光反射率範囲に含まれる分光反射率に対して付加される数値)である。
例えば、分光反射率のピークの初期値により、それぞれ経時的に変化した分光反射率を除算した計算値を変化度合いとする。
2B shows an example of the configuration of the change degree table. The change degree table has columns for each record: the change degree, the spectral reflectance for each target area (changed color characteristic information), and the functional deterioration state of the product corresponding to the change degree. The change degree is a numerical value (a numerical value added to the spectral reflectance included in a predetermined spectral reflectance range) that indicates a quantized change state in the process of the change in the spectral reflectance.
For example, the degree of change is determined by dividing the spectral reflectance that has changed over time by the initial value of the peak of the spectral reflectance.

また、物品に光を照射した状態で、物品の各対象領域の色を退色(変化)させ、所定の時間が経過するごとに分光反射率のピーク値の変化を計測し、分光反射率の変化曲線から曲線の微分値が所定以上の変化点を求め、変化点における上記計算値を変化度合いとしてもよい。
変化度合いに対応した物品の機能低下状態は、対象領域の色の変化度合いから推定できる物品の機能低下の状態、例えば建装材であれば防水性、撥水性、耐熱性、対候性、耐火性、酸化防止などの機能がどの程度低下した状態かを示す情報である。ここで、変化度合いの各々に対応させて、劣化の要因毎に、変化度合いに対応した物品の機能低下状態の欄を複数設けてもよい。
Alternatively, the color of each target area of the article may be faded (changed) while the article is irradiated with light, and the change in the peak value of the spectral reflectance may be measured every predetermined time. The point at which the differential value of the curve of the change in the spectral reflectance is equal to or greater than a predetermined value may be determined from the curve of change in the spectral reflectance, and the calculated value at the point of change may be used as the degree of change.
The functional degradation state of the article corresponding to the degree of change is information indicating the functional degradation state of the article that can be estimated from the degree of change in the color of the target area, for example, in the case of a building material, the degree of degradation of functions such as waterproofness, water repellency, heat resistance, weather resistance, fire resistance, oxidation prevention, etc. Here, multiple columns of the functional degradation state of the article corresponding to the degree of change may be provided for each degree of change and for each cause of deterioration.

図3は、物品における対象領域の各々の変化度合い毎の変化分光反射率の取得を説明する図である。ここで、物品の変化度合い(劣化度合い)毎に測定しているが、変化する対象としては物品に利用されているインキ、顔料、染料、基材、材料等の各々に含まれる成分である。
図3においては、物品500に光を照射して、対象画像領域501、対象画像領域502、対象画像領域503、対象画像領域504の分光反射率の変化度合いを試験によって求めている。これらの対象画像領域501、502、503及び504の各々は、予め劣化を推定し易い領域が実験結果に基づいて設定されている。
3 is a diagram for explaining acquisition of the change in spectral reflectance for each degree of change in a target area of an article. Here, measurements are taken for each degree of change (degree of deterioration) of the article, and the objects that change are the components contained in each of the inks, pigments, dyes, base materials, materials, etc. used in the article.
3, light is irradiated onto an article 500, and a test is performed to determine the degree of change in the spectral reflectance of a target image area 501, a target image area 502, a target image area 503, and a target image area 504. Each of the target image areas 501, 502, 503, and 504 is set in advance based on experimental results as an area where deterioration is likely to be estimated.

また、図3においては、物品500の対象画像領域501、対象画像領域502、対象画像領域503及び対象画像領域504の各々における変化分光反射率501A、変化分光反射率502A、変化分光反射率503A、変化分光反射率504Aのそれぞれの変化率を、変化度合い1.0(初期状態)、変化度合い0.8、変化度合い0.6、変化度合い0.4毎の単位として取得する。
本実施形態においては、変化度合が小さくなるほど、物品の機能低下(特性の劣化)の程度が高くなるように示す構成としているが、変化度合が大きくなるほど、物品の機能低下(特性の劣化)の程度が高くなるように示す構成としてもよい。
Also, in FIG. 3 , the change rates of changed spectral reflectance 501A, changed spectral reflectance 502A, changed spectral reflectance 503A, and changed spectral reflectance 504A in each of target image area 501, target image area 502, target image area 503, and target image area 504 of item 500 are obtained in units of change degree 1.0 (initial state), change degree 0.8, change degree 0.6, and change degree 0.4.
In this embodiment, the smaller the degree of change, the greater the degree of functional deterioration (deterioration of characteristics) of the item. However, the greater the degree of change, the greater the degree of functional deterioration (deterioration of characteristics) of the item.

図4は、撮像装置分光感度データベース109における撮像装置分光感度テーブルの構成例を示す図である。
図4において、撮像装置分光感度テーブルは、レコード毎に、撮像装置識別情報及び分光感度情報の各々の欄が備えられている。
撮像装置識別情報は、撮像装置の各々(機種)を識別する識別情報である。分光感度情報は、撮像装置の分光感度である撮像装置分光感度のデータである。
FIG. 4 is a diagram showing an example of the configuration of an image capture device spectral sensitivity table in the image capture device spectral sensitivity database 109. As shown in FIG.
In FIG. 4, the imaging device spectral sensitivity table has columns for imaging device identification information and spectral sensitivity information for each record.
The imaging device identification information is identification information for identifying each imaging device (model), and the spectral sensitivity information is data on the spectral sensitivity of the imaging device, which is the spectral sensitivity of the imaging device.

図5は、光源特性情報データベース110における光源分光分布テーブルの構成例を示す図である。
図5において、光源分光分布テーブルは、レコード毎に、光源識別情報及び分光分布情報(光源の放射分光分布のデータ)の各々の欄が備えられている。
光源識別情報は、光源の各々を識別する識別情報(例えば、製品番号や、蛍光灯、LED(light emitting diode)照明、白熱灯、太陽光などの光源を種別した情報)である。分光分布情報は、光源の放射光の分光分布のデータである。
FIG. 5 is a diagram showing an example of the configuration of a light source spectral distribution table in the light source characteristic information database 110. As shown in FIG.
In FIG. 5, the light source spectral distribution table has columns for light source identification information and spectral distribution information (data on the spectral distribution of radiation from a light source) for each record.
The light source identification information is identification information for identifying each light source (for example, a product number or information on the type of light source such as a fluorescent lamp, an LED (light emitting diode) lamp, an incandescent lamp, or sunlight). The spectral distribution information is data on the spectral distribution of light emitted from the light source.

図1に戻り、参照画素値算出部104は、ユーザから供給される撮像装置識別情報により、撮像装置分光感度データベース109における撮像装置分光感度テーブルを参照し、撮像画像を撮像した撮像装置の撮像装置分光感度を読み出す。
参照画素値算出部104は、物品劣化情報データベース108の物品テーブルから、指定された物品識別情報に対応した変化度合いテーブルの変化度合いテーブルインデックスを読み込む。
参照画素値算出部104は、変化度合いテーブルインデックスに対応し、物品劣化情報データベース108における変化度合テーブルを参照する。
Returning to FIG. 1, the reference pixel value calculation unit 104 refers to an imaging device spectral sensitivity table in an imaging device spectral sensitivity database 109 using imaging device identification information supplied by a user, and reads out the imaging device spectral sensitivity of the imaging device that captured the captured image.
The reference pixel value calculation unit 104 reads, from the item table of the item deterioration information database 108, a change degree table index of the change degree table corresponding to the specified item identification information.
The reference pixel value calculation unit 104 refers to the change degree table in the article deterioration information database 108 in response to the change degree table index.

また、参照画素値算出部104は、光源分光分布テーブルから分光分布のデータを読み出し、変化度合いテーブルから対象画像領域毎の変化分光反射率を読み出す。
そして、参照画素値算出部104は、撮像装置分光感度と、変化分光反射率と、分光分布とから、所定の対象画像領域毎における画素の画素値(色成分RGBの各々)を計算して参照画素値とする。
Furthermore, the reference pixel value calculation unit 104 reads out data on the spectral distribution from the light source spectral distribution table, and reads out the change in spectral reflectance for each target image region from the change degree table.
Then, the reference pixel value calculation unit 104 calculates pixel values (each of the RGB color components) of pixels in each predetermined target image region from the imaging device spectral sensitivity, the varying spectral reflectance, and the spectral distribution, and sets the calculated pixel values as reference pixel values.

変化度合推定部105は、記憶部107から対象画素値と、変化度合い毎の参照画素値の各々を読み出し、画素値取得部103の取得した対象画素値と、変化度合い毎の参照画素値のそれぞれとを比較し、対象画素値に最も近い変化度合いの参照画素値を検出する。
ここで、変化度合推定部105は、対象画像領域毎に、対象画素値及び参照画素値の各々における色成分であるR(Red)、G(Green)、B(Blue)それぞれの比を求める。
The change degree estimation unit 105 reads out the target pixel value and each of the reference pixel values for each degree of change from the memory unit 107, compares the target pixel value acquired by the pixel value acquisition unit 103 with each of the reference pixel values for each degree of change, and detects the reference pixel value having the degree of change closest to the target pixel value.
Here, the change degree estimation unit 105 calculates the ratio of each of the color components R (Red), G (Green), and B (Blue) in the target pixel value and the reference pixel value for each target image region.

図6は、変化度合推定部105による撮像画像における物品の対象領域の画素値から変化度合いを検出する処理を説明する概念図である。
ここで、変化度合推定部105は、記憶部107から物品600の対象画像領域601、対象画像領域602及び対象画像領域603の各々の対象画素値RGBを読み込む。
ここで、対象画像領域601においては、対象画素値RがR601であり、対象画素値GがG601であり、対象画素値BがB601である。
対象画像領域602においては、対象画素値RがR602であり、対象画素値GがG602であり、対象画素値BがB602である。
対象画像領域603においては、対象画素値RがR603であり、対象画素値GがG603であり、対象画素値BがB603である。
FIG. 6 is a conceptual diagram illustrating the process performed by the change degree estimation unit 105 to detect the degree of change from pixel values of a target area of an article in a captured image.
Here, the change degree estimation unit 105 reads the target pixel values RGB of each of the target image areas 601 , 602 , and 603 of the item 600 from the storage unit 107 .
Here, in a target image region 601, the target pixel value R is R601, the target pixel value G is G601, and the target pixel value B is B601.
In the target image region 602, the target pixel value R is R602, the target pixel value G is G602, and the target pixel value B is B602.
In the target image region 603, the target pixel value R is R603, the target pixel value G is G603, and the target pixel value B is B603.

また、変化度合推定部105は、変化度合い毎の変化分光反射率から求められた、対象画像領域601、対象画像領域602及び対象画像領域603の各々の参照画素値と、上記対象画素値との比較を行なう。
ここで、対象画像領域601に対応する参照画素値においては、参照画素値RがR601rであり、対象画素値GがG601rであり、対象画素値BがB601rである。
対象画像領域602に対応する参照画素値においては、対象画素値RがR602rであり、対象画素値GがG602rであり、対象画素値BがB602rである。
対象画像領域603に対応する参照画素値においては、対象画素値RがR603rであり、対象画素値GがG603rであり、対象画素値BがB603rである。
Furthermore, the change degree estimation unit 105 compares the target pixel value with the reference pixel values of the target image area 601, the target image area 602, and the target image area 603, which are calculated from the changed spectral reflectance for each degree of change.
Here, in the reference pixel values corresponding to the target image region 601, the reference pixel value R is R601r, the target pixel value G is G601r, and the target pixel value B is B601r.
For the reference pixel values corresponding to the target image region 602, the target pixel value R is R602r, the target pixel value G is G602r, and the target pixel value B is B602r.
In the reference pixel values corresponding to the target image region 603, the target pixel value R is R603r, the target pixel value G is G603r, and the target pixel value B is B603r.

そして、変化度合推定部105は、対象画像領域601において、RGB比率組合せS601(R601/R601r,G601/G601r,B601/B601r)を算出する。
また、変化度合推定部105は、対象画像領域602において、RGB比率組合せS602(R602/R602r,G602/G602r,B602/B602r)を算出する。
また、変化度合推定部105は、対象画像領域603において、RGB比率組合せS603(R603/R603r,G603/G603r,B603/B603r)を算出する。
Then, the change degree estimation unit 105 calculates an RGB ratio combination S601 (R601/R601r, G601/G601r, B601/B601r) in the target image region 601.
Furthermore, the change degree estimation unit 105 calculates an RGB ratio combination S602 (R602/R602r, G602/G602r, B602/B602r) in the target image region 602.
Furthermore, the change degree estimation unit 105 calculates an RGB ratio combination S603 (R603/R603r, G603/G603r, B603/B603r) in the target image region 603.

図1に戻り、変化度合推定部105は、RGB比率組合せS601、S602及びS603の各々の画素値R、B、Gのそれぞれの比率が最も近くなる参照画素値を算出した変化分光反射率の組合せの変化度合いを、撮像画像における対象画像領域の変化度合いとして検出する。
ここで、対象画像領域601、対象画像領域602及び対象画像領域603の各々は、分光反射率の変化特性が異なることが望ましい。
そして、変化度合推定部105は、対象画像領域の変化度合い及び光源識別情報(分光分布のデータ)の各々の組合せ毎に、算出した(推定した)RGB比率組合せを記憶部107に対して書き込んで記憶させる。
Returning to Figure 1, the change degree estimation unit 105 detects the degree of change in the combination of changed spectral reflectances calculated by calculating the reference pixel values that have the closest ratios of the pixel values R, B, and G of each of the RGB ratio combinations S601, S602, and S603, as the degree of change in the target image area in the captured image.
Here, it is desirable that the target image area 601, the target image area 602, and the target image area 603 each have different characteristics of change in spectral reflectance.
Then, the change degree estimation unit 105 writes and stores in the memory unit 107 the calculated (estimated) RGB ratio combination for each combination of the change degree of the target image region and the light source identification information (spectral distribution data).

このように、対象画素値RGB及び参照画素値RGBの各々の比率を用いることにより、照明の強度などの影響を除去することができる。
また、本実施形態においては、対象画像領域602及び対象画像領域603の3個の対象画像領域を用いているが、分光反射率の変化特性が各々異なる2個以上の対象画像領域を用いて変化度合いを検出してもよい。
In this way, by using the ratio between the target pixel value RGB and the reference pixel value RGB, the influence of lighting intensity and the like can be eliminated.
In addition, in this embodiment, three target image areas, target image area 602 and target image area 603, are used, but the degree of change may also be detected using two or more target image areas each having different change characteristics of spectral reflectance.

劣化情報提供部106は、光源識別情報及び変化度合いの組合せに対応した変化度合いを記憶部107から読み出す。
そして、劣化情報提供部106は、ユーザ識別情報及び物品識別情報の組合せに対応して、物品劣化情報データベース108における変化度合いテーブルを参照する。
劣化情報提供部106は、読み出した変化度合いに対応する、変化度合いに対応した物品の機能低下状態の記述を読み出し、ユーザ端末200に対して送信する。
The degradation information providing unit 106 reads out from the storage unit 107 the degree of change corresponding to the combination of the light source identification information and the degree of change.
Then, the deterioration information providing unit 106 refers to the change degree table in the item deterioration information database 108 in correspondence with the combination of the user identification information and the item identification information.
The deterioration information providing unit 106 reads out a description of the deteriorated state of the product corresponding to the read-out degree of change, and transmits the description to the user terminal 200 .

図7は、本実施形態における色変化度合い推定システムの変化度合いの推定の処理の動作例を示すフローチャートである。
ステップS201:
ユーザは、家を新たに建てる際、あるいはリフォームする際などに、物品(例えば、建装材など)を購入する。
FIG. 7 is a flowchart showing an example of the operation of the process of estimating the degree of change in the color change degree estimating system in this embodiment.
Step S201:
A user purchases items (such as building materials) when building a new house or renovating a house.

ステップS202:
ユーザは、例えば、物品を購入した会社から、購入した物品(例えば建装材)の変化度合いの確認時期との通知を受ける。
そして、ユーザは、所有する撮像装置により物品の指定された箇所(対象画像領域に対応した箇所)を撮像し、撮像した撮像画像(例えば、図10の撮像画像)と、撮像に用いた撮像装置の撮像装置識別情報とを、ユーザ端末200から色変化度合推定システム100に対して送信する。
このとき、ユーザ端末200は、アプリケーションを起動する際に用いるユーザIDをユーザ識別情報として、撮像画像及び撮像装置識別情報とともに、色変化度合推定システム100に対して送信する。
Step S202:
For example, the user may receive a notification from a company from which the user purchased an item that it is time to check the degree of change in the purchased item (for example, building materials).
Then, the user captures an image of a specified part of the item (a part corresponding to the target image area) using an imaging device that the user owns, and transmits the captured image (e.g., the image in Figure 10) and the imaging device identification information of the imaging device used for the image capture from the user terminal 200 to the color change degree estimation system 100.
At this time, the user terminal 200 transmits the user ID used when starting the application as user identification information to the color change degree estimating system 100 together with the captured image and imaging device identification information.

ステップS203:
データ入出力部101は、ユーザ端末200から、所定の箇所の撮像画像、撮像装置識別情報及びユーザ識別情報が供給された場合、このユーザ識別情報に対応させて、所定の箇所の撮像画像及び撮像装置識別情報の各々を記憶部107に書き込んで記憶させる。
Step S203:
When the data input/output unit 101 receives an image of a specific location, imaging device identification information, and user identification information from the user terminal 200, it writes and stores each of the image of the specific location and the imaging device identification information in the memory unit 107 in correspondence with the user identification information.

ステップS204:
画像領域認識部102は、記憶部107から撮像画像のデータを読み出し、撮像画像における対象画像領域を抽出する。
そして、画素値取得部103は、画像領域認識部102が抽出した対象画像領域の各々における対象画素値R、G、Bそれぞれを抽出し、上記ユーザ識別情報に対応させて記憶部107に書き込んで記憶させる。
Step S204:
The image area recognition unit 102 reads out captured image data from the storage unit 107, and extracts a target image area from the captured image.
Then, the pixel value acquisition unit 103 extracts the target pixel values R, G, and B from each of the target image areas extracted by the image area recognition unit 102, and writes and stores them in the memory unit 107 in correspondence with the above-mentioned user identification information.

ステップS205:
参照画素値算出部104は、ユーザ識別番号に対応する撮像装置識別情報を、記憶部107から読み込む。
そして、参照画素値算出部104は、撮像装置分光感度データベース109の撮像装置分光感度テーブルから、撮像装置識別情報に対応した分光感度情報(撮像装置分光感度)を読み出す。
Step S205:
The reference pixel value calculation unit 104 reads the image capture device identification information corresponding to the user identification number from the storage unit 107 .
Then, the reference pixel value calculation unit 104 reads out the spectral sensitivity information (imaging device spectral sensitivity) corresponding to the imaging device identification information from the imaging device spectral sensitivity table of the imaging device spectral sensitivity database 109 .

ステップS206:
参照画素値算出部104は、光源特性情報データベース110の光源分光分布テーブルにおける全ての光源識別情報に対応する分光分布情報を読み出したか否かの判定を行なう。
ここで、参照画素値算出部104は、例えば、光源分光分布テーブルの最上段から、下段に向かって分光分布情報を順次読み出すため、光源分光分布テーブルの最下段を読み込んだか否かにより、光源分光分布テーブルにおける全ての光源識別情報に対応する分光分布情報を読み出したか否かの判定を行なう。
Step S206:
The reference pixel value calculation unit 104 determines whether or not the spectral distribution information corresponding to all the light source identification information in the light source spectral distribution table of the light source characteristic information database 110 has been read out.
Here, the reference pixel value calculation unit 104 sequentially reads out the spectral distribution information from the top row of the light source spectral distribution table to the bottom row, and determines whether or not the spectral distribution information corresponding to all of the light source identification information in the light source spectral distribution table has been read, depending on whether or not the bottom row of the light source spectral distribution table has been read.

このとき、参照画素値算出部104は、光源分光分布テーブルにおける全ての光源識別情報に対応する分光分布情報を読み出していない場合、処理をステップS207へ進める。
一方、参照画素値算出部104は、光源分光分布テーブルにおける全ての光源識別情報に対応する分光分布情報を読み出した場合、処理をステップS211へ進める。
At this time, if the reference pixel value calculation unit 104 has not read out the spectral distribution information corresponding to all the light source identification information in the light source spectral distribution table, the process proceeds to step S207.
On the other hand, if the reference pixel value calculation unit 104 has read out the spectral distribution information corresponding to all of the light source identification information in the light source spectral distribution table, the process proceeds to step S211.

ステップS207:
参照画素値算出部104は、光源特性情報データベース110の光源分光分布テーブルから、次の段(初回は最上段)の分光分布情報(光源情報)を読み出す。
ここで、参照画素値算出部104は、記憶部107からユーザ識別情報に対応した物品識別情報を読み出す。
参照画素値算出部104は、物品劣化情報データベース108の物品テーブルから、読み出した物品識別情報に対応する変化度合いテーブルを選択する(この処理は初回のみとする)。
また、参照画素値算出部104は、変化度合いテーブルにおける最上段から、変化分光反射率を読み出す操作を行なう。
Step S207:
The reference pixel value calculation unit 104 reads out the next row (the top row the first time) of spectral distribution information (light source information) from the light source spectral distribution table of the light source characteristic information database 110 .
Here, the reference pixel value calculation unit 104 reads out the item identification information corresponding to the user identification information from the storage unit 107 .
The reference pixel value calculation unit 104 selects a change degree table corresponding to the read-out item identification information from the item table of the item deterioration information database 108 (this process is performed only the first time).
Furthermore, the reference pixel value calculation unit 104 reads out the changed spectral reflectance from the top row in the change degree table.

ステップS208:
そして、参照画素値算出部104は、物品劣化情報データベース108の変化度合いテーブルにおける全ての変化度合いに対応する対象画像領域毎の変化分光反射率を読み出したか否かの判定を行なう。
ここで、参照画素値算出部104は、例えば、変化度合いテーブルの最上段から、下段に向かって対象画像領域毎の変化分光反射率を順次読み出すため、変化度合いテーブルの最下段を読み込んだか否かにより、変化度合いテーブルにおける全ての変化度合いに対応する対象画像領域毎の変化分光反射率を読み出したか否かの判定を行なう。
Step S208:
Then, the reference pixel value calculation unit 104 judges whether or not the changed spectral reflectance for each target image region corresponding to all the degrees of change in the change degree table of the article deterioration information database 108 has been read out.
Here, the reference pixel value calculation unit 104 sequentially reads out the changed spectral reflectance for each target image area from the top row of the change degree table to the bottom row, and determines whether or not the changed spectral reflectance for each target image area corresponding to all degrees of change in the change degree table has been read depending on whether or not the bottom row of the change degree table has been read.

このとき、参照画素値算出部104は、変化度合いテーブルにおける全ての変化度合いに対応する対象画像領域毎の変化分光反射率を読み出していない場合、処理をステップS209へ進める。
一方、参照画素値算出部104は、光源分光分布テーブルにおける全ての変化度合いに対応する対象画像領域毎の変化分光反射率を読み出した場合、処理をステップS206へ進める。
At this time, if the reference pixel value calculation unit 104 has not yet read out the changed spectral reflectance for each target image region corresponding to all the degrees of change in the change degree table, the process proceeds to step S209.
On the other hand, if the reference pixel value calculation unit 104 has read out the changed spectral reflectance for each target image region corresponding to all the degrees of change in the light source spectral distribution table, the process proceeds to step S206.

ステップS209:
参照画素値算出部104は、光源特性情報データベース110の変化度合いテーブルから、次の段(初回は最上段)の対象画像領域毎の変化分光反射率(変化色特性情報)を読み出す。
Step S209:
The reference pixel value calculation unit 104 reads out the change in spectral reflectance (change in color characteristic information) for each target image region in the next row (the top row the first time) from the change degree table of the light source characteristic information database 110 .

ステップS210:
参照画素値算出部104は、分光分布情報、撮像装置分光感度及び対象画像領域毎の変化分光反射率により、対象画像領域の各々の参照画素値Rr、Gr、Brを算出する。
そして、参照画素値算出部104は、算出した対象画像領域の各々の参照画素値Rr、Gr、Brそれぞれを、光源識別情報及び変化度合いの各々の組合せに対応させて、記憶部107に書き込んで記憶させる。
また、参照画素値算出部104は、処理をステップS208へ進める。
Step S210:
The reference pixel value calculation unit 104 calculates reference pixel values Rr, Gr, and Br of each of the target image regions based on the spectral distribution information, the imaging device spectral sensitivity, and the spectral reflectance change for each target image region.
Then, the reference pixel value calculation unit 104 writes and stores in the memory unit 107 each of the calculated reference pixel values Rr, Gr, Br of the target image region in correspondence with each combination of light source identification information and degree of change.
Furthermore, the reference pixel value calculation unit 104 advances the process to step S208.

ステップS211:
変化度合推定部105は、光源識別情報及び変化度合いの各々の組合せに対応して、各対象画像領域に対応する参照画素値Rr、Gr、Brと、各対象画像領域の対象画素値R、G、Bを記憶部107から順次読み出す。
そして、変化度合推定部105は、読み出した対象画像領域の参照画素値Rr、Gr、Brの各々と、各対象画像領域の対象画素値R、G、Bそれぞれとの比を取り、図6で説明したRGB比率組合せ(R/Rr,G/Gr,B/Br)を対象画像領域毎に、光源識別情報及び変化度合いの各々の組合せの全てに対して算出する。
また、変化度合推定部105は、光源識別情報及び変化度合いの各々の組合せ毎に、計算した各対象画像領域のRGB比率組合せ(R/Rr,G/Gr,B/Br)を記憶部107に対して書き込んで記憶させる。
Step S211:
The change degree estimation unit 105 sequentially reads out from the memory unit 107 reference pixel values Rr, Gr, Br corresponding to each target image area and target pixel values R, G, B of each target image area in accordance with each combination of light source identification information and degree of change.
Then, the change degree estimation unit 105 calculates the ratio between each of the reference pixel values Rr, Gr, Br of the read target image area and the target pixel values R, G, B of each target image area, and calculates the RGB ratio combinations (R/Rr, G/Gr, B/Br) described in Figure 6 for each combination of light source identification information and degree of change for each target image area.
In addition, the change degree estimation unit 105 writes and stores in the memory unit 107 the calculated RGB ratio combinations (R/Rr, G/Gr, B/Br) of each target image area for each combination of light source identification information and change degree.

ステップS212:
変化度合推定部105は、RGB比率組合せ(R/Rr,G/Gr,B/Br)が各対象画像領域間で最も同様な光源識別情報及び変化度合いの各々の組合せを抽出する。
そして、変化度合推定部105は、抽出した光源識別情報及び変化度合いの組合せにおける変化度合いを、撮像画像のチャート画像領域の物品の変化度合いの推定結果とする。
また、変化度合推定部105は、光源識別情報及び変化度合いの組合せにおける光源識別情報の示す分光分布を、撮像画像が撮像された光源環境の推定結果とする。
そして、変化度合推定部105は、ユーザ識別情報及び物品識別情報の組合せに対応させて、上記変化度合い及び分光分布のデータを、記憶部107に書き込んで記憶させる。
Step S212:
The change degree estimation unit 105 extracts combinations of light source identification information and change degrees that provide the most similar RGB ratio combinations (R/Rr, G/Gr, B/Br) between the target image regions.
Then, the change degree estimation unit 105 determines the degree of change in the combination of the extracted light source identification information and the degree of change as the estimation result of the degree of change of the item in the chart image area of the captured image.
Furthermore, the change degree estimation unit 105 determines the spectral distribution indicated by the light source identification information in the combination of the light source identification information and the change degree as an estimation result of the light source environment in which the captured image was captured.
Then, the change degree estimation unit 105 writes and stores the data of the change degree and the spectral distribution in the storage unit 107 in association with the combination of the user identification information and the item identification information.

ステップS213:
劣化情報提供部106は、光源識別情報及び変化度合いの組合せにおける変化度合いを記憶部107から読み出す。
そして、劣化情報提供部106は、ユーザ識別情報及び物品識別情報の組合せに対応して、物品劣化情報データベース108における変化度合いテーブルを参照する。
劣化情報提供部106は、読み出した変化度合いに対応する、変化度合いに対応した物品の機能低下状態の記述を読み出し、ユーザ端末200に対して送信する。
このとき、劣化情報提供部106は、物品毎に予め設定された変化度合いの使用不可閾値範囲から、物品識別情報の示す物品の変化度合いが外れた場合、物品の買い換えを示す情報を通知する。
Step S213:
The degradation information providing unit 106 reads out the degree of change in the combination of the light source identification information and the degree of change from the storage unit 107 .
Then, the deterioration information providing unit 106 refers to the change degree table in the item deterioration information database 108 in correspondence with the combination of the user identification information and the item identification information.
The deterioration information providing unit 106 reads out a description of the deteriorated state of the product corresponding to the read-out degree of change, and transmits the description to the user terminal 200 .
At this time, if the degree of change of the item indicated by the item identification information falls outside the unusable threshold range of the degree of change previously set for each item, the deterioration information providing unit 106 notifies information indicating the need to replace the item.

本実施形態によれば、上述した構成により、ユーザが撮像した撮像画像における物品の対象画像領域によって、ユーザが所有する物品の変化度合いを推定することができ、ユーザが物品の機能低下の調査を業者に依頼して行なう際、依頼した業者が物品を観察するためにユーザ宅に訪ねて来て、直接に物品を観察して機能低下の診断を行なって貰う必要がないため、ユーザが容易かつ安価に物品の変化度合いに対応した機能低下を認識することができる。
また、本実施形態によれば、対象画像領域の各々の対象画素値と、当該対象画像領域それぞれに対応して算出した参照画素値とを比較するため、業者でも視認することが不可能な精度で変化度合いが推定できるため、高い精度で物品の機能低下を推定することができる。
According to this embodiment, the above-described configuration makes it possible to estimate the degree of change in an item owned by a user based on the target image area of the item in the captured image taken by the user, and when the user requests a contractor to investigate the deterioration of the item's functionality, there is no need for the contractor to visit the user's home to observe the item and directly observe the item to diagnose the deterioration of functionality, so the user can easily and inexpensively recognize the deterioration in functionality that corresponds to the degree of change in the item.
Furthermore, according to this embodiment, the target pixel values of each target image area are compared with reference pixel values calculated corresponding to each target image area, so that the degree of change can be estimated with an accuracy that even a professional cannot visually detect, and therefore the deterioration of the functionality of an item can be estimated with high accuracy.

上述した本実施形態においては、撮像装置識別情報をユーザから取得していたが、光源の分光分布とともに、参照画素値の算出を行う際、複数の撮像装置分光感度も変化させるパラメータとして、チャートの変化度合いとともに、撮像環境の光源の分光分布と、撮像装置の撮像装置分光感度を推定する構成としてもよい。
また、上述したアプリケーションがスマートフォン用であれば、ユーザ端末200がスマートフォンであることが明確であるため、代表的なスマートフォンで使用される撮像装置を用意することで、撮像装置分光分布の推定の絞り込みの範囲を狭めることができる。
In the embodiment described above, the image capture device identification information is obtained from the user. However, when calculating the reference pixel value, the spectral distribution of the light source in the imaging environment and the image capture device spectral sensitivities of the image capture device may be estimated together with the degree of change in the chart as parameters that change the multiple image capture device spectral sensitivities as well as the spectral distribution of the light source.
Furthermore, if the above-mentioned application is for a smartphone, it is clear that the user terminal 200 is a smartphone, so by preparing an imaging device that is used in a representative smartphone, the range of estimation of the imaging device spectral distribution can be narrowed.

また、本実施形態においては、変化度合いテーブルにおける変化度合いを全て算出していたが、変化度合いの確認が初めてではない場合、直前の変化度合い以降の変化分光反射率を用いて、参照画素値を算出させ、変化度合いの推定の負荷を低減する構成としてもよい。
同様に、劣化程度を推定する対象の物品の購入日、製造日時及び使用環境の各々などから、推定処置を開始する変化度合いの検索範囲を狭める構成としてもよい。
In addition, in this embodiment, all the degrees of change in the change degree table are calculated, but if the degree of change is not being checked for the first time, the configuration may be such that the reference pixel value is calculated using the change in spectral reflectance since the previous degree of change, thereby reducing the load of estimating the degree of change.
Similarly, the search range for the degree of change for starting estimation measures may be narrowed based on the purchase date, manufacturing date and time, and usage environment of the item whose deterioration level is to be estimated.

また、本実施形態においては、撮像環境の分光分布を推定していたが、チャートを撮像する際、ストロボを使用して撮像した撮像画像の各画素の画素値から、ストロボを使用せずに撮像した撮像画像の各画素の画素値を減算し、ストロボのみで撮像した撮像画像のデータを取得し、光源の分光分布の推定を省く構成としてもよい。
また、本実施形態においては、色特性情報(または変化色特性情報)を分光反射率(または変化分光反射率)として説明したが、変化度合いに対応した対象画像領域の分光反射率を示す情報であればよく、例えば、分光反射率の関数、分光反射率を示す関数曲線の基底関数の係数の数値、初期値の分光反射率からの変化率または差分、あるいは分光反射率の計測値(離散値)を用いる構成としてもよい。
Furthermore, in the present embodiment, the spectral distribution of the imaging environment is estimated, but when imaging a chart, the pixel values of each pixel of an image captured without using a strobe may be subtracted from the pixel values of each pixel of an image captured using a strobe to obtain data of an image captured using only a strobe, thereby omitting the estimation of the spectral distribution of the light source.
In addition, in this embodiment, the color characteristic information (or changing color characteristic information) has been described as spectral reflectance (or changing spectral reflectance), but any information indicating the spectral reflectance of the target image area corresponding to the degree of change may be used, and for example, a function of spectral reflectance, a numerical value of the coefficient of a base function of a function curve indicating the spectral reflectance, a rate of change or difference from an initial value of spectral reflectance, or a measured value (discrete value) of the spectral reflectance may be used.

なお、本発明における色変化度合推定システム100の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより物品の色の変化度合いから劣化程度を推定する処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
また、「コンピュータシステム」は、ホームページ提供環境(あるいは表示環境)を備えたWWWシステムも含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD-ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ(RAM)のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
It should be noted that a program for implementing the functions of the color change degree estimation system 100 of the present invention may be recorded on a computer-readable recording medium, and the program recorded on the recording medium may be read into a computer system and executed to estimate the degree of deterioration of an article from the degree of color change. Note that the term "computer system" here includes hardware such as an OS and peripheral devices.
Additionally, "computer system" includes a WWW system equipped with a homepage providing environment (or display environment). Furthermore, "computer-readable recording medium" refers to portable media such as flexible disks, optical magnetic disks, ROMs, and CD-ROMs, as well as storage devices such as hard disks built into computer systems. Furthermore, "computer-readable recording medium" also includes devices that hold a program for a certain period of time, such as volatile memory (RAM) within a computer system that becomes a server or client when a program is transmitted via a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line.

また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク(通信網)や電話回線等の通信回線(通信線)のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル(差分プログラム)であっても良い。 The above program may also be transmitted from a computer system in which the program is stored in a storage device or the like to another computer system via a transmission medium, or by transmission waves in the transmission medium. Here, the "transmission medium" that transmits the program refers to a medium that has the function of transmitting information, such as a network (communication network) such as the Internet or a communication line (communication line) such as a telephone line. The above program may also be one that realizes part of the above-mentioned functions. Furthermore, it may be a so-called difference file (difference program) that can realize the above-mentioned functions in combination with a program already recorded in the computer system.

100…色変化度合推定システム
101…データ入出力部
102…画像領域認識部
103…画素値取得部
104…参照画素値算出部
105…変化度合推定部
106…劣化情報提供部
107…記憶部
108…物品劣化情報データベース
109…撮像装置分光感度データベース
110…光源特性情報データベース
200…ユーザ端末
300…データ通信網
Reference Signs List 100: Color change degree estimation system 101: Data input/output unit 102: Image area recognition unit 103: Pixel value acquisition unit 104: Reference pixel value calculation unit 105: Change degree estimation unit 106: Deterioration information provision unit 107: Storage unit 108: Product deterioration information database 109: Imaging device spectral sensitivity database 110: Light source characteristic information database 200: User terminal 300: Data communication network

Claims (8)

物体が撮像された物体撮像画像から、当該物体撮像画像における所定の領域の画素値を取得する画素値取得部と、
前記領域の色の変化度合いに対応して、前記所定の領域毎に予め取得されている色特性情報である変化色特性情報に基づいて、前記所定の領域毎の参照画素値を前記変化色特性情報の各々に対応して算出する参照画素値算出部と、
前記参照画素値の各々と前記画素値とを比較して、当該画素値に対応する前記変化色特性情報を抽出し、抽出した当該変化色特性情報に対応する変化度合いを、前記物体の色の変化度合いとして推定する変化度合推定部と
を備えることを特徴とする色変化度合い推定システム。
a pixel value acquiring unit that acquires pixel values of a predetermined area in an object captured image from the object captured image;
a reference pixel value calculation unit that calculates a reference pixel value for each of the predetermined regions based on changing color characteristic information, which is color characteristic information previously acquired for each of the predetermined regions in response to a degree of color change in the region; and
a change degree estimation unit that compares each of the reference pixel values with the pixel value, extracts the change color characteristic information corresponding to the pixel value, and estimates a degree of change corresponding to the extracted change color characteristic information as a degree of change in color of the object.
前記所定の領域が、前記色特性情報の変化特性が異なる少なくとも2個以上の対象領域として設定されている
ことを特徴とする請求項1に記載の色変化度合い推定システム。
2. The color change degree estimating system according to claim 1, wherein the predetermined area is set as at least two or more target areas having different change characteristics of the color characteristic information.
前記変化度合推定部が、
前記画素値と、前記2個以上の対象領域の各々の前記参照画素値とのそれぞれの比の組合せが最も近い前記参照画素値の算出に用いられた前記変化色特性情報を抽出する
ことを特徴とする請求項2に記載の色変化度合い推定システム。
The change degree estimation unit,
The color change degree estimation system according to claim 2, characterized in that the change color characteristic information used in calculating the reference pixel value having the closest combination of ratios between the pixel value and the reference pixel values of each of the two or more target regions is extracted.
前記参照画素値算出部が、
前記変化色特性情報と、前記物体撮像画像を撮像した撮像装置の分光感度情報である撮像装置分光感度情報と、複数の光源の放射光の光源分光分布の各々とにより、前記参照画素値を算出し、
前記変化度合推定部が、前記参照画素値の各々と前記画素値との比較から、前記変化色特性情報とともに、前記物体撮像画像が撮像された環境の光源の前記光源分光分布を推定する
ことを特徴とする請求項1から請求項3のいずれか一項に記載の色変化度合い推定システム。
The reference pixel value calculation unit
calculating the reference pixel value based on the change color characteristic information, imaging device spectral sensitivity information that is spectral sensitivity information of an imaging device that captured the object image, and each of light source spectral distributions of light emitted from a plurality of light sources;
4. The color change degree estimation system according to claim 1 , wherein the change degree estimation unit estimates the light source spectral distribution of a light source in an environment in which the object image was captured, together with the changed color characteristic information, from a comparison between each of the reference pixel values and the pixel value.
前記変化色特性情報が、
前記変化度合いに対応した前記領域の分光反射率を示す情報である
ことを特徴とする請求項1から請求項4のいずれか一項に記載の色変化度合い推定システム。
The color-changing characteristic information is
The color change degree estimating system according to claim 1 , wherein the information indicates a spectral reflectance of the region corresponding to the degree of change.
品毎に、前記変化度合いと、当該変化度合いが示す劣化情報との対応を示す物品劣化情報データベースと、
前記変化度合いに対応した前記物品の前記劣化情報を、前記物品劣化情報データベースから抽出してとユーザに提供する劣化情報提供部をさらに備える
ことを特徴とする請求項1から請求項5のいずれか一項に記載の色変化度合い推定システム。
an article deterioration information database indicating, for each article , the correspondence between the degree of change and deterioration information indicated by the degree of change;
The color change degree estimation system according to any one of claims 1 to 5, further comprising a deterioration information providing unit that extracts the deterioration information of the item corresponding to the degree of change from the item deterioration information database and provides it to a user.
画素値取得部が、物体が撮像された物体撮像画像から、当該物体撮像画像における所定の領域の画素値を取得する画素値取得過程と、
参照画素値算出部が、前記領域の色の変化度合いに対応して、前記所定の領域毎に予め取得されている色特性情報である変化色特性情報に基づいて、前記所定の領域毎の参照画素値を前記変化色特性情報の各々に対応して算出する参照画素値算出過程と、
変化度合推定部が、前記参照画素値の各々と前記画素値とを比較して、当該画素値に対応する前記変化色特性情報を抽出し、抽出した当該変化色特性情報に対応する変化度合いを、前記物体の色の変化度合いとして推定する変化度合い推定過程と
を含むことを特徴とする色変化度合い推定方法。
a pixel value acquisition step in which a pixel value acquisition unit acquires pixel values of a predetermined area in an object image from an object image in which an object is captured;
a reference pixel value calculation step in which a reference pixel value calculation unit calculates a reference pixel value for each of the predetermined regions in accordance with each of the change color characteristic information, the change color characteristic information being color characteristic information previously acquired for each of the predetermined regions in accordance with a degree of change in color of the region;
a change degree estimation process in which a change degree estimation unit compares each of the reference pixel values with the pixel value, extracts the changed color characteristic information corresponding to the pixel value, and estimates a degree of change corresponding to the extracted changed color characteristic information as a degree of change in color of the object.
コンピュータを、
物体が撮像された物体撮像画像から、当該物体撮像画像における所定の領域の画素値を取得する画素値取得手段、
前記領域の色の変化度合いに対応して、前記所定の領域毎に予め取得されている色特性情報である変化色特性情報に基づいて、前記所定の領域毎の参照画素値を前記変化色特性情報の各々に対応して算出する参照画素値算出手段、
前記参照画素値の各々と前記画素値とを比較して、当該画素値に対応する前記変化色特性情報を抽出し、抽出した当該変化色特性情報に対応する変化度合いを、前記物体の色の変化度合いとして推定する変化度合い推定手段
として動作させるプログラム。
Computer,
a pixel value acquiring means for acquiring pixel values of a predetermined region in an object captured image from the object captured image;
a reference pixel value calculation means for calculating a reference pixel value for each of the predetermined regions in accordance with each of the changing color characteristic information, the changing color characteristic information being color characteristic information previously acquired for each of the predetermined regions in accordance with a degree of color change in the region;
a program that operates as a change degree estimation means for comparing each of the reference pixel values with the pixel value, extracting the change color characteristic information corresponding to the pixel value, and estimating the degree of change corresponding to the extracted change color characteristic information as the degree of change in color of the object.
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