JPH05130981A - 斑点の定量分析方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】例えば地肌（地部）からシミ（斑点）を判別し
てこれを定量評価するについて、地肌が色白か色黒かに
よる影響をうけることなく正確に定量評価を行なえる斑
点の定量分析方法の提供。 【構成】分析対象である斑点を含む画像における各画素
の濃度や明るさ等の指標要素について、判別分類法によ
るしきい値の設定と、判別分類法にて得られたしきい値
を初期確率の基準値とした確率的弛緩法によるラベル確
率の変更とを、所定の終了条件に至るまで、交互に繰り
返す予備処理を行い、この予備処理の結果に基づいて地
部と斑点部とを判別し、そして、判別された斑点部につ
いて、その面積や濃度等を求める分析処理を施すように
している。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、例えば人の皮膚にお
けるシミ（肝斑）のように、正常な地部分とは異なる色
を呈する部分、つまり“斑点”の程度を定量的に分析す
る方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】例えば美容分野においてはシミを除去す
る治療が行なわれるが、このシミ除去治療についてはそ
の効果の確認等のためにシミの消長の評価が要求され
る。このシミの消長評価として従来より用いられていた
方法は、目視によるものが主であったが、目視による評
価は感覚的で主観性が強いため、簡易ではあるものの評
価の有効性については不十分な面が大きい。

【０００３】また、光学手段を用いた例が一部にあった
が、この光学手段を用いる方法は、分析対象部位を撮っ
た画像について、シミを地肌からその濃度の違いにより
判別し、この判別されたシミについてその面積や濃度を
求めるという方法で、定量的なデータを得ることができ
る。しかし、この従来の光学法ではシミと地肌の判別基
準を経験的に定めた数値に基づいて一律に設定するもの
であるため、地肌が色白であるか色黒であるかにより、
シミの定量評価が大きく狂ってしまったり、極端な場合
にはシミの存在を検知できない場合があった。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】そこでこの発明は、地
部の性質の如何に関わらず斑点の正確な定量評価を可能
とする斑点の定量分析方法の提供を目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】先ず、この発明の構成を
説明するに先立て、この発明の構成要素である確率的弛
緩法と判別分類法（判別分析二値化法とも呼ばれる）に
ついて概説する。確率的弛緩法は、各画素が斑点である
かそれとも地であるかの確率（ラベル確率）を近傍の画
素の確率との適合度に応じて更新することを、予め与え
られた終了条件に至るまで繰り返し、最終的に得られた
確率に基づいて全画素を斑点画素と地画素とに分離する
手法で、これを施すことにより斑点クラスと地クラスと
に明確に分離され、しかもノイズが極めて少ない画像を
形成できる。

【０００６】ただ、そのためには更新の前提となる初期
確率（初期ラベル確率）の設定を必要とし、この初期確
率を如何に設定するかが前記画素の分離結果や処理速度
に大きく影響し、ひいては斑点の定量評価の正確性や分
析速度を規制することになる。

【０００７】確率的弛緩法における初期確率の設定方法
は種々のものが提案されている。しかし、これらは本発
明の目的である地部との関係における斑点の正確な定量
分析という目的にとって何れも十分な結果を与えない。

【０００８】一方、判別分類法は、クラス分けのための
しきい値を求めるのに有効な手法であるが、単純にしき
い値を与えるだけであるため、たまたまノイズにより斑
点に判別される濃度又は明るさを持った画素があれば、
この画素もしきい値に基づいて斑点に含ませてしまう。
つまり、ノイズの除去が困難であるという短所を持つ。

【０００９】このように確率的弛緩法と判別分類法は、
それぞれ長所、短所を持つもので、この両者をそれぞれ
の長所が活きるように組み合わせたのがこの発明による
方法で、画像における各画素の明るさについて、判別分
類法と確率的弛緩法とをそれぞれの長所が活かされるよ
うに組み合わせて用いることにより、シミと地肌のよう
に色白であるか色黒であるかにより斑点と地との明るさ
の相対関係が異なり易い条件における斑点の定量評価の
正確性を確保している。

【００１０】具体的には、この発明による斑点の定量分
析方法は以下の通りである。先ず、分析対象である斑点
を含む画像における各画素の濃度や明るさ等の指標要素
についてのヒストグラムを取り、このヒストグラムにつ
いて、判別分類法によるしきい値の設定と、判別分類法
にて得られたしきい値を初期確率の基準値とした確率的
弛緩法によるラベル確率の変更とを、所定の終了条件に
至るまで、交互に繰り返す予備処理を行う。

【００１１】すなわち、先ず判別分類法を施してしきい
値を設定する。このしきい値は、例えば肌の場合であれ
ば色白なり色黒の実際の地肌の性格に応じた判別基準と
して最適なものとなるように、斑点部と地部の各クラス
内の分散の和が最小で且つ両クラス間の分散が最大にな
るようなものとして得るようにする。

【００１２】それから、このしきい値を初期確率の基準
として、例えば図９に示すヒストグラムのように下限の
濃度値が０で上限の濃度値が２００、そしてしきい値に
対応する濃度値が１００であれば、１００である画素の
初期確率を例えば0.5 とすると、１２０の画素について
は初期確率が0.6 として与えられ、また８０の画素につ
いては初期確率が0.4 として与えられる。そこでこれら
の初期確率に基づいて確率的弛緩法を施すと、近傍の画
素の確率との適合度に応じてこの初期確率が更新されて
新たな確率が各画素に与えられ、この新たな確率に基づ
いた新たなヒストグラムが得られる。

【００１３】このヒストグラムが所定の終了条件を満た
していれば、これで予備処理が終了するが、もし満たし
ていない場合には、この確率更新後のヒストグラム（こ
れは更新した確率に基づいて構成された処理済みの画像
に対応する）について前記と同様に判別分類法及び確率
的弛緩法を終了条件が満足されるまで繰り返す。終了条
件の定め方には、例えば繰り返し回数による方法、ある
いはクラス分けの度合いによる方法等が可能である。

【００１４】この予備処理は、斑点の判別をより高精度
で行なえるような状態に画像を加工する処理とも言うべ
きもので、これにより斑点の判別を行なう条件が整えら
れたので、次にこの結果に基づいて地部と斑点部とを判
別する。そしてそれから、この判別された部位につい
て、その面積や濃度等を定量的に求める分析処理を施し
て斑点部についての定量的データを得る。

【００１５】

【実施例】以下、この発明の実施例を説明する。先ず、
この発明による方法に用いる斑点分析器について説明す
る。斑点分析機は、図８に示すように、撮像具１、制御
器２、処理器３、及びディスプレイ４を備えてなってい
る。そして、撮像具１で撮った分析対象部位の画像は、
処理器３を介してディスプレイ４に視覚観察用として表
示されると共に、処理器３において斑点分析を施され
る。尚、撮像のための構造については例えば特開平２−
２０７４０１号に示されるようなものが好ましい。

【００１６】処理器３に入った原画像Ｆのデータは、デ
コーダーによりＲ（画素の赤成分）、Ｇ（画素の緑成
分）、及びＢ（画素の青成分）に分離され、このＲ、
Ｇ、ＢそれぞれがＡ／Ｄ変換器を経て原画像メモリＭ
ｒ、Ｍｇ、Ｍｂに格納される。原画像メモリＭｒ、Ｍ
ｇ、ＭｂからはＤ／Ａ変換器を経てディスプレイ４に画
像信号が送られ視覚観察がなされる。その一方で、処理
器３に設けられているＣＰＵにより後述のような斑点分
析がなされ、その結果は記憶装置Ｍに格納される。

【００１７】斑点の分析、すなわちこの例の肌のシミの
分析は、確率的弛緩法と判別分類法とを組み合わること
により、地肌に対しシミを精度よく判別し、この判別さ
れたシミについて種々のデータを定量的に得るようにし
ている。その具体的手順は、図１〜図７に示されるフロ
ーチャートの内容にしたがってなされる。

【００１８】先ず、原画像を撮像具１により取り込む。
この原画像の各画素に対し、図２にその詳細が示される
“予備ラベル確率の設定”を行なう。この“予備ラベル
確率の設定”は、画素の輝度値をそのまま処理するとな
ると、例えば８ビットデータの場合であれば０〜２５５
で表されるデータを処理することになるが、これを０〜
１の確率数値に直して扱うための処理で、この例では、
ある画素ｎにおけるＲ、Ｇ、Ｂの各成分、すなわちＦｒ
ｎ、Ｆｇｎ、Ｆｂｎから画素ｎにおける輝度成分Ｆｙｎ
を求め、このＦｙｎと理論的な最大輝度成分値との比と
して与えている。ただ、この“予備ラベル確率の設定”
は、前述のように処理上の便宜のためであるから、計算
条件の立て方によっては省略可能である。

【００１９】“予備ラベル確率の設定”に次いで確率的
弛緩法と判別分類法の組み合わせでなる処理がループ１
として終了条件に至るまで施される。終了条件は、所定
の回数（例えば３〜５回）による方法あるいはクラス分
けの度合いによる方法すなわちクラスの分離度が所定の
分離度になったか否かによる方法等が可能で、この例で
はクラスの分離度によっている。

【００２０】それから、ループ１での処理により与えら
れた結果について、最終的なしきい値を求めることにな
るが、これはループ１における“判別分類法によるしき
い値の設定”と同様の処理によりなされる。このように
ループ１外で最終的なしきい値を求めるようにしたの
は、ループ１における終了条件の判定を後述のように
“判別分類法によるしきい値の設定”において行なって
いる関係からである。したがって、終了条件の判定の手
順を変えれば、最終的なしきい値もループ１内の処理と
して得ることは可能である。

【００２１】次いで、これにより与えられた最終的なし
きい値を基に各画素のラベル確率を０又は１として２値
化し、０ならばシミ部、１ならば地肌部とする（図
６）。そして、最後に、このようにして判別されたシミ
部及び地肌部について、“定量化”を行なって終了とな
る。“定量化”は、図７にその内容が示されるようなも
ので、単にシミの判別というだけであれば、シミ部につ
いての定量値を得れば足りるが、この例では肌の総合評
価のために地肌部についても同様の定量値を得るように
している。この“定量化”における計算処理は、記憶装
置Ｍに格納されている各画素についての判別結果に基づ
き、原画像メモリＭｒ、Ｍｇ、Ｍｂに保存されている各
画素についてのデータを利用して行なわれる。

【００２２】以下、ループ１におけるそれぞれの処理に
ついて説明する。判別分類法によるしきい値の設定（図３） 予め与えられているラベル確率（これは、“予備ラベル
確率の設定”で設定されたラベル確率あるいは後述の
“確率的弛緩法によるラベル確率の更新”で設定された
ラベル確率である）について正規化されたヒストグラム
Ｐを作成し、このヒストグラムＰについて判別分類法に
よりしきい値を求める。尚、このヒストグラムＰはラベ
ル確率についてのものであるが、その実質は輝度を指標
要素とするヒストグラムと同一である。しきい値は、前
述したように、斑点と地の各クラス内の分散の和が最小
で且つ両クラス間の分散が最大になるようなものとして
求める。具体的には、ヒストグラムＰにおけるラベル確
率が例えば０〜１であるとすると、０〜１／２５５、０
〜２／２５５、０〜３／２５５、……０〜２５５／２５
５というように、１／２５５〜２５５／２５５のｋの値
それぞれについて図中の式による計算を繰り返し、σ_B
²(k)が最大となるｋをしきい値とする。ループ１におけ
る終了条件としてクラスの分離度を用いる場合には、σ
_B ² を用いることになるので、終了条件が満足されたか
否かをここで判定する。その具体的処理は図に示すよう
な計算である。

【００２３】しきい値による初期ラベル確率の設定（図
４） 判別分類法で設定されたしきい値に基づいて初期ラベル
確率を設定する処理で、後の処理を行い易い分布状態を
与えるための係数Ｃ、及び設定される初期ラベル確率が
後の処理において有効性を持つ０より大きく１より小さ
い数値として得られるようにするための定数Ｓが用いら
れる。これらのＣ及びＳは、経験的に得られるものであ
る。具体的には、旧初期ラベル確率Ｌｎに対し図中の式
による計算を施して得られる初期ラベル確率ＬｎをＳと
比較し、これに基づいて最終的な初期ラベル確率Ｌｎを
与える。

【００２４】確率的弛緩法によるラベル確率の更新（図
５） 前記処理で与えられた初期ラベル確率を更新する処理
で、更新したい画素ｎの初期ラベル確率を近傍の画素の
初期ラベル確率と釣合いのとれたものに変更する、つま
り設定した初期ラベル確率を近傍の画素との関係に基づ
いて修正するものである。比較対象の近傍画素として
は、周囲の８画素を用いている。

【００２５】

【発明の効果】この発明による斑点の定量分析方法は、
以上説明したように、判別分類法と確率的弛緩法とをそ
れぞれの長所が活かされるように組み合わせて用いてお
り、シミと地肌のように色白であるか色黒であるかによ
り斑点部と地部との明るさの相対関係が異なり易い条件
における斑点を正確に判別できる。したがって、この方
法を用いることにより斑点の定量評価をより有効に行な
え、例えば美容あるいは医療分野におけるシミの除去処
置についてその有効性をより正確に評価できることにな
り、処置の適切化等に寄与できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の方法の一実施例による処理過程の全
体を示すフローチャート図。

【図２】図１のフローチャートにおけるラベル確率の設
定についてのフローチャート図。

【図３】図１のフローチャートにおける判別分類法によ
るしきい値の設定についてのフローチャート図。

【図４】図１のフローチャートにおけるしきい値による
初期ラベル確率の設定についてのフローチャート図。

【図５】図１のフローチャートにおける確率的弛緩法に
よるラベル確率の更新についてのフローチャート図。

【図６】図１のフローチャートにおけるラベル確率の２
値化についてのフローチャート図。

【図７】図１のフローチャートにおける定量化について
のフローチャート図。

【図８】この発明の方法に用いる斑点分析器の構成図。

【図９】シミのある肌についてのヒストグラム図。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁵ 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｆ２１Ｍ 1/00 Ｃ 9249−3Ｋ

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 分析対象である斑点を含む画像における
   各画素の濃度や明るさ等の指標要素について、判別分類
   法によるしきい値の設定と、判別分類法にて得られたし
   きい値を初期確率の基準値とした確率的弛緩法によるラ
   ベル確率の変更とを、所定の終了条件に至るまで、交互
   に繰り返す予備処理を行い、 次いで、この予備処理の結果に基づいて地部と斑点部と
   を判別し、そして、判別された斑点部について、その面
   積や濃度等を求める分析処理を施すようにしてなる斑点
   の定量分析方法。