JPH0719839A - 表面状態解析システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 皮膚表面の「しみ」「そばかす」を形成する
メラニン顆粒の存在する深さとその分布及び「しみ」
「そばかす」の色の濃さの分布等を決定することの可能
な表面状態解析システムを提供することを目的とする。 【構成】 トリスペクトラルカメラ７０により近紫外画
像（４００nm±１０nm）、可視画像（５５０nm±１０n
m）、及び近赤外画像（７００nm±１０nm）を同時に撮
影し、２値化し、それらを比較することによってしみ・
そばかすのもととなるメラニン顆粒の深さを推定する。
２値化に使用したスライスレベルに対応するＬ^* 値を算
出し、最も濃い部分のＬ^* 値との間で３等分することに
より、等分点に対応する輝度レベルを決定し、それを用
いてしみ・そばかす画像の濃さを分類する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、対象物の表面状態を画
像解析により解析する表面状態解析システム、特に、皮
膚表面の「しみ」「そばかす」を形成するメラニン顆粒
の存在する深さとその分布及び「しみ」「そばかす」の
色の濃さの分布等を決定することの可能な表面状態解析
システムに関する。

【０００２】

【従来の技術】しみ・そばかすの予防、軽減を目的とし
た化粧品の開発が進められているなかでしみ・そばかす
のあり様（かたち、大きさ、色の濃さ）を客観的に評価
できる方法の確立と計測装置の開発が必要とされる。従
来、この種の評価は、ビデオマイクロスコープに代表さ
れる画像拡大観測装置で得られるしみ・そばかす画像を
肉眼比較するか、再現性の悪さについては目をつぶり、
得られたＲ，Ｇ，Ｂの値を何らかの形に加工し評価に使
う、といった方法で行われてきたが、定性的所見が得ら
れるレベルにとどまる、といえる。

【０００３】また、紫外線写真でしみ・そばかすといっ
た色素沈着部位が強調されることからこの画像に着目し
た数値化の試みも行われている（新井清一、原由紀子、
三村邦雄、永澤久直、西島清、粧技誌、２３，１，３１
（１９８９））。これによれば、シェーディング補正
（顔の立体構造に起因する陰影の除去）が行なわれるの
で濃さの情報が失なわれる。また再現性は５％程度であ
るとされている。

【０００４】さらに、個々のしみ・そばかすを形成する
メラニン顆粒の存在する場所が相対的にみて浅い所にあ
るのか、深いところにあるのかという情報が得られれ
ば、しみ・そばかすの発生を予防し抑制する美白化粧品
の有用性を評価するにあったて、さらには、しみ・そば
かすに悩む顧客を対象としたカウンセリングの場で、極
めて意味のある情報・データになると考えられる。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】したがって本発明の第
１の目的は、しみ・そばかすを形成するメラニン顆粒の
存在する深さとその分布を決定することの可能な表面状
態解析システムを提供することにある。本発明の第２の
目的は、精度の良い測定値が得られ、しみ・そばかすの
濃さの評価も可能な表面状態測定システムを提供するこ
とにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】前述の第１の目的は、同
一の対象物について複数の波長帯域における画像をそれ
ぞれ出力する撮像装置と、該撮像装置が出力する複数の
波長帯域における画像を構成する画素の明るさの分布か
ら適切なスライスレベルをそれぞれ決定し、該スライス
レベルよりも明るい画素の集合である明領域と該スライ
スレベルよりも暗い画素の集合である暗領域をそれぞれ
決定して複数の２値画像を出力する２値化手段と、該複
数の２値画像のうち少なくとも２つの２値画像から該対
象物の表面付近に存在する色素の相対的深さと各相対的
深さにおけるその分布とを決定する深さ解析手段とを具
備することを特徴とする表面状態解析システムにおいて
達成される。

【０００７】前述の第２の目的は、対象物の画像を出力
する撮像装置と、該撮像装置が出力する画像を構成する
画素の明るさの分布から適切なスライスレベルを決定
し、該スライスレベルよりも明るい画素の集合である明
領域と該スライスレベルよりも暗い画素の集合である暗
領域をそれぞれ決定して２値画像を出力する２値化手段
と、該スライスレベルに対応するＬ^* 値と最も暗い画素
の明るさレベルに対応するＬ^* 値との間を等分して少な
くとも１つのＬ^* 値を決定しそれに対応する境界レベル
を決定し、該暗領域を該境界レベルにより複数の部分領
域に分割する領域分割手段とを具備することを特徴とす
る表面状態解析システムにおいて達成される。

【０００８】

【実施例】そばかすを紫外、可視、赤外の領域で撮影し
た結果が、森川ら（Ｆ．Ｍｏｒｉｋａｗａ，Ｙ．Ｎａｋ
ａｍｕｒａ，Ｔ．Ｉｉｋｕｒａ，Ｋ．Ｎａｋａｊｉｍ
ａ，Ｓ．Ｏｈｔａ ａｎｄ Ｍ．Ｉｓｈｉｈａｒａ，
“Ｂｉｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｄｉｓｅａｓｅｓ ｏｆ
Ｄｅｒｍａｌ Ｐｉｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ”ｐ．２３１
（１９８１）Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｏｋｙｏ
Ｐｒｅｓｓ）によって報告されている。それによる
と、そばかすは、紫外領域で撮影した写真で極めて鮮明
に画像化されるが、可視、赤外の順でその存在は不鮮明
になり、特に、赤外線写真では、ほとんどその痕跡をみ
ない。蒙古斑の場合は逆に、赤外線写真で鮮明にとらえ
られ、紫外線写真では、その存在が明瞭でない。

【０００９】一方、そばかすは、表皮基底層周辺にある
メラニン顆粒、蒙古斑は、真皮中に主として存在するメ
ラニン顆粒に起因することが知られている。従って、紫
外、可視、赤外の写真を比較・参照することによって、
対象とするしみ・そばかすのもとであるメラニン顆粒の
存在場所を、皮膚表面からの相対的深さの違いとして認
識できると考えられる。そこで、紫外、可視、赤外の領
域のしみ・そばかす画像を同時に撮像できる装置を開発
し、得られた画像を後述する方法で解析することによ
り、しみ・そばかすのかたち、大きさ、色の濃さ、並び
にメラニン顆粒の存在場所の相対的深さに関するデータ
を得ることにした。

【００１０】まず、しみ・そばかすを波長別の画像とし
て撮影した時、どのような画像が得られるかを８９人の
日本人女性を対象にテストした。即ち、紫外、可視、赤
外における１０の波長域でのしみ・そばかす画像を、紫
外線透過フィルター（Ｕ−３６、ケンコー）、バンドパ
スフィルター（ＢＰ−４０，ＢＰ−４５，ＢＰ−５０，
ＢＰ−５５，ＢＰ−６０，ＢＰ−６５，ＢＰ−７０，Ｂ
Ｐ−７５，ＢＰ−８０、ケンコー）に副透過帯をカット
する補助フィルターを組み合わせて撮影した。上記した
フィルターは、半値幅が狭く（±１０nm前後）、透過率
が低い（４０％前後）ので３６００Ｗのバルカー大型ス
トロボをたいて撮影した。

【００１１】Ｕ−３６〜ＢＰ−５０の波長域では、コダ
ック・ＴＭＡＸ１００、ＢＰ−５５〜ＢＰ−６５の波長
域では、フジカラーＳＵＰＥＲ ＨＲ１００、ＢＰ−７
０〜ＢＰ−８０の波長域では、コダックＨＩＥをそれぞ
れ撮影用フィルムとして使用した。結果として、森川ら
による報告と同様な画像が得られ、より短い波長域で撮
影したほうが、そばかすは強調されることがわかった。
一方、肉眼で青黒くみえるほくろは、より長波長側の画
像に現れること、更に、蒙古斑の場合は、長波長側での
み画像化されることが確認された。しかしながら、１０
の波長域の画像を個別に撮影するには、撮影波長領域に
対応した所要機材の用意と組み替えを初めとしたたいへ
んな時間と労力が必要でとても実用的である、とはいえ
ない。そこで、１回の撮像で紫外、可視、赤外の画像が
得られる装置を開発することにした。

【００１２】より短波長（紫外）、より長波長（赤外）
の画像をうるには、照明光の分光分布とその強度、受光
素子の分光感度、帯域フィルターのバンド幅とその透過
率がそれぞれしかるべき条件を満たす必要がある。しか
しながら現状の周辺技術の水準は、これを満たすことが
できず新たな要素技術の開発を必要としていた。装置の構成 撮像画像からしみ・そばかすの部分を抽出するには、画
像の２値化が必要とされる。この場合撮像時に生じるシ
ェーデングを極力防止しないと、ソフト処理で苦労す
る。そこで、シェーデングの発生が少なくなるように、
閃光放電管、ミラーの大きさとその形、さらにその空間
配置のありようを、試作とテストを繰り返しながら決定
した。結果として、ほぼシェーディングが生じない、か
つまた、紫外領域の照明光を確保する防爆型石英ガラス
製リング状閃光放電管（発光量の粗調整は、色温度変化
が小さいコンデンサー容量の変化で、微調整は、電圧変
化で、任意に調整できるように設計されている）を内蔵
するエレクトロニックフラッシュを新たに製作するとと
もに、３板式ＣＣＤカメラ（東芝製・ＩＫ−Ｔ３０Ｃを
母体に仕様変更したもの）と１体化した撮像用トリスペ
クトラルカメラを新規に開発した。カメラ本体の光学系
を図１に示す。

【００１３】光源としての閃光放電管１０はリング状を
なしている。その背後にはリフレクタ１２が配置され
る。リフレクタ１２も同様に全体としてリング状をなし
ており、その鏡面は閃光放電管１０からの光を面１４に
むらなく投光するように設計されている。閃光放電管１
０の前方にはやはりリング状のデフューザ１６が配置さ
れる。デフューザ１６は波長３５０〜７５０nmの光を拡
散透過させる。デフューザ１６は波長３５０〜７５０nm
の光を透過させる２枚のリング状クリアフィルタ１８で
挟まれて固定される。クリアフィルタ１８は放電管１０
が破損したときにガラス片が飛散しないためのプロテク
タの役も果たす。フード２０が設けられ、リフレクタ１
２とともに光源１０からの光が直接後方へ入射しないよ
うにしている。デフューザ１６とクリアフィルタ１８は
フード２０に固定される。デフューザ１６の前方の導光
空間２２は徐々に断面が狭くなっており、その導光空間
２２を定める内壁２４には面１４にむらなくフラッシュ
光を当てるために硫酸バリウム塗装されている。内壁２
４は凹面をなしている。リング状放電管１０の後方のリ
ングの中心軸上には魚眼レンズ２６が配置され、その後
方にＣＣＤカメラ２８が配置される。

【００１４】この装置を皮膚に押し当て放電管１０を放
電させると、その光及びリフレクタ１２の反射光はデフ
ューザ１６で拡散され、皮膚の表面をむらなく照明す
る。照明された皮膚表面の像を魚眼レンズ２６によりＣ
ＣＤカメラ２８内のＣＣＤ素子上に結像させることによ
り、シェーディングのない皮膚表面の画像の信号が得ら
れる。

【００１５】キャリブレーション用キャップ３０は、校
正時にはそれに設けられたピン３２と装置の筐体に設け
られた穴３４とのはめ合いにより、装置に固定される。
キャリブレーション用キャップ３０の内壁には標準灰色
サンプルとしてのタイル３６がはめ込まれており、キャ
ップ３０を装置に装着したときタイル３６の面が面１４
に一致する。

【００１６】後に詳述するように、このキャリブレーシ
ョン用キャップ３０を装着した状態で得られるタイル３
６の像の輝度値を用いて校正することにより、しみ、そ
ばかす等の色の濃さの数値による評価が可能になる。図
２は図１のＣＣＤカメラ２８の詳細な構成を表わす断面
図である。魚眼レンズ２６からの光はＩＲカットフィル
タ４０及びローパスフィルタ４２を経てプリズム４４へ
入射される。プリズム４４の一面にはダイクロイックミ
ラー４６が施されており、この面で波長４００nm近傍の
光成分が反射されて分離されるように角度が設定されて
いる。ダイクロイックミラー４６で反射されなかった光
成分はさらにプリズム４８に入射する。プリズム４８の
一面にもダイクロイックミラー５０が施されており、こ
の面で波長７００nm近傍の光成分が反射されて分離され
るように角度が設定されている。ダイクロイックミラー
５０で反射されなかった光成分はプリズム５２を経て主
波長５５０nm、半値幅±１０nmのバンドパスフィルタ５
４を通過してＣＣＤ素子５６上に結像する。ダイクロイ
ックミラー４６で反射された光成分はプリズム４４の他
の面でさらに反射され、主波長４００nm、半値幅±１０
nmのバンドパスフィルタ５８を通過してＣＣＤ素子６０
上に結像する。ダイクロイックミラー５０で反射された
光はプリズム４８の他の面でさらに反射され、主波長７
００nm、半値値±１０nmのバンドパスフィルタ６２を通
過してＣＣＤ素子６４上に結像する。

【００１７】上記の構成において、放電管１０（図１）
を放電させると、ＣＣＤ素子５６，６０，６４上にそれ
ぞれ５５０nm（可視領域の中央）、４００nm（紫外領域
の近傍）、及び７００nm（赤外領域の近傍）における画
像に対応する電気信号がシェーディングを生じることな
く得られる。図３は各バンドパスフィルタ５４，５８，
６２の通過特性を表わす。図３から明らかなように、本
発明において使用されるトリスペクトラルカメラには、
通常の３板式カメラと異なり、４００nm，５５０nm，７
００nmを主波長とし、半値幅±１０nmのバンドパスフィ
ルタが使用されており、帯域の狭い３つの波長帯域にお
ける画像（以下、それぞれ近紫外画像、可視画像、及び
近赤外画像と呼ぶこととする）が同時に得られる。

【００１８】システム全体の構成を図４に示す。本シス
テムには、前述のトリスペクトラルカメラ７０からの画
像信号のレベルを波長別に変換する波長別レベルコント
ローラ７１（後に詳述）と、その出力をアナログ／デジ
タル変換してメモリに一担格納する画像メモリ７２と、
画像メモリ７２に格納されたデータを適宜読み出して各
種の解析処理を行なうコンピュータ７４が具備されてい
る。コンピュータ７４にはオペレータからの指示を入力
するためのキーボード７６と、解析結果の出力のための
モニタ７８とそのハードコピーを出力するためのビデオ
プリンタ８０と、画像データ及び解析結果等を格納する
ための光磁気ディスク８２が接続されている。

【００１９】波長別画像データの校正 しみ・そばかす画像は、近紫外画像、可視画像、近赤外
画像とも各８ビットでデジタル化され、メモリーに記録
される。本システムを使って同一対象の画像を長期にわ
たって継時撮像する場合に発生する、管理し得ない変動
による画像入力データのバラツキを補正し、継時比較に
たえうる定量的な画像データが常に得られるようにする
という目的と、波長によってきまる肌色の分光反射率の
存在範囲内に８ビットを割り振り、検出力をあげること
を狙いとして、以下のような操作を行う。

【００２０】ミノルタＣＭ−１０００ＨＲを用いて、日
本人女性８２６人（１６才〜５９才）を対象にした肌色
（頬）測定結果から得られた４００nm，５５０nm，７０
０nmにおける分光反射率の平均値と標準偏差は、次に示
す通りである。 波長 反射率の平均値 標準偏差（σ） ４００nm １６．０％ ２．９ ５５０nm ２９．９％ ３．５ ７００nm ５９．４％ ２．４ 従って、４００nmでは、２５％（平均値＋３σ）以上の
反射率を持つ測定対象はほとんどないので、０％〜２５
％に対して８ビットを割り当てることとした。この場
合、反射率と出力される輝度とに線形関係があるすると
１輝度は、反射率に直すと０．１０％に相当し、きわめ
て高い分解能が得られることになる。

【００２１】５５０nm，７００nmにおいても、同じ考え
方でビットを割り当てることとした。この割り当てのた
めの装置として、４００nm，５５０nm，７００nmにおけ
る撮像対象の反射率に対応する入力電圧を、上記したビ
ット割りに対応した出力電圧に変換する波長別レベルコ
ントローラを新規に設計・製作した。濃いしみ・そばか
すといっても反射率が０％ということはないわけで、下
限の切り上げが考えられるが、ここでは特に配慮しな
い。上記した波長別レベルコントローラ７１（図４）を
介在させることによって得られた入出力条件における撮
像対象の反射率と本システムにおける出力輝度との関係
を、無光沢の灰色塗装紙（村上色彩技術研究所に作製を
依頼）を対象にして測定した。無光沢灰色塗装紙の反射
率は、日立カラーアナライザー６０７で測定した。図
５、図６、図７に得られた結果を示す。

【００２２】それぞれの波長における反射率と輝度の関
係は、右上りの関係を示しているが、完全な直線関係で
はない。また、反射率が小さいところでは、線形性がよ
りわるくなる。前記したように、濃いしみ・そばかすと
いっても反射率が０％ということはないこと、低反射率
領域でのＣＣＤカメラの感度がわるいこと、さらには、
多数の校正用灰色サンプルを用意して非線形の輝度校正
を行うのは、実用的でないことから、なるべく少数の校
正用灰色サンプルを用い、線形関係を仮定して校正をお
こなうとことした。この校正方法は画像入力データの定
量的継時比較のための校正という目的に対して必要十分
な操作であると考えられる。

【００２３】結果として、輝度校正用の標準灰色サンプ
ルは、劣化の必要がなく、汚れてもふき取り可能なもの
ということで、“ＥＶＥＲ−ＣＯＬＯＲＳ”（米田硝子
工芸製、測光・測色用常用反射標準板）に＃３０００の
金剛砂をかけ、無光沢面としたものを作製し、使用する
ことにした。最終的に選定した“ＥＶＥＲ−ＣＯＬＯＲ
Ｓ”は、ＧＲＡＹ No.１０００，ＧＲＡＹ No.３００
０，ＧＲＡＹ No.６０００である。近紫外画像と可視画
像の校正値を求めるために、ＧＲＡＹ No.１０００とＧ
ＲＡＹ No.３０００を用い、近赤外画像の校正値を求め
るためには、ＧＲＡＹ No.１０００とＧＲＡＹ No.６０
００を用いた。

【００２４】校正作業のしやすさ、照明・受光の幾何学
的条件の再現の確保を狙いとして、図８にしめしたよう
な校正用標準板セット（上記した校正用“ＥＶＥＲ−Ｃ
ＯＬＯＲＳ”を３組、各２枚づつ、計６枚セットしたも
の）を製作した。２枚１組とし、図８のように配置した
のは、“ＥＶＥＲ−ＣＯＬＯＲＳ”の工作・加工上の制
限で、広い面積の切り出しが不可能であること、従っ
て、なるべく広い面積を対象にして、撮像領域内に存在
するかもしれない照度むらに対応しようとすると２枚と
せざるをえないことによる。

【００２５】これを図１で説明したようにカメラ開口部
にピン３２をガイドにして装着し、シャッターを１度押
すだけで自動的に校正がおこなえるようにした。校正
は、図８に実線で示した各ウインドウ（５０×１００画
素、または、１００×５０画素）内の平均輝度を計算す
ることで得られた値を、その時点のシステムの状態を示
す値とすることで実行される。

【００２６】校正用“ＥＶＥＲ−ＣＯＬＯＲＳ”の分光
反射率（日立カラーアナライザー６０７）と前述した波
長別レベルコントロラーをかいして設定した輝度値を表
１に示す。

【００２７】

【表１】

【００２８】校正値の求め方を近紫外画像の場合を例に
して以下に示す。表１に示したようにＧＲＡＹ No.１０
００の近紫外画像における輝度が、３８、分光光度計で
求めた４００nmの分光反射率が、７．４％であり、ＧＲ
ＡＹ No.３０００の輝度が、２４０、分光反射率が２
７．０％であるときを基準状態とすると、基準状態にお
ける分光反射率Ｘと輝度Ｙとの関係は

【００２９】

【数１】

【００３０】となる。任意の校正時におけるＧＲＡＹ N
o.１０００の輝度が４０であり、ＧＲＡＹ No.３０００
の輝度が２５０であったとする。この場合、分光反射率
Ｘと輝度の測定値Ｙ₁ との関係は

【００３１】

【数２】

【００３２】となる。したがって、（１）（２）式から
Ｘを消去すればＹとＹ₁ の関係が得られ、これによっ
て、校正前の輝度値Ｙ₁ から基準状態における輝度の校
正値Ｙが計算される。以上の手続きで、校正対象画素の
輝度０〜２５５について、対応する校正値を求めてお
き、これを校正用テーブルとして参照することで、すべ
ての画素について、校正を行う。可視画像、近赤外画像
についても、同じ方法で校正している。

【００３３】波長別画像データの２値化 まず、同一のしきい値で、採取したすべての画像が２値
化できるか否か知るために９２年６月に１４３人から採
取した（ｎ＝１４３）原画像中の可視画像から切り出し
た１９２×１９２画素内の最低輝度、自動２値化の輝度
と最高輝度の頻度分布を求めてみた。

【００３４】結果として、３ツの分布に重なりがみら
れ、同一のしきい値を採用できないことがわかった。そ
こで、個々の画像ごとに２値化することにした。２値化
の方法については、いくつかの提案があるが、与えられ
た濃度の分布の中で最も良い分離度で２分する値をスラ
イスレベルとする大津が提案している方法（大津展之、
電子通信学会誌、６３，４，３４９（１９８０））で、
処理したところ、すべての採取画像において、やや高め
の輝度で２値化されることがわかった。即ち、しみ・そ
ばかすの面積が大きく抽出された。

【００３５】そこで多数の画像について、大津の方法に
よって求めた２値化のためのしきい値から、どのくらい
しきい値を下げたところで２値化すれば、肉眼で認識で
きるしみ・そばかすと形態上よく似た２値画像がえられ
るかをしらべ、しきい値をきめた。後述するように、し
み・そばかすの濃度は、可視画像が持つ輝度データを用
いて数値化している。可視画像における最適２値化レベ
ルは、以下のようにして決定した。

【００３６】まず、採取した原画像（可視・ｎ＝１４
３）を、次の８ツの条件で２値化した。 （ｉ）自動２値化 （ii）（自動２値化値−３）で２値化 （iii)（自動２値化値−６）で２値化 （iv）（自動２値化値−８）で２値化 （ｖ）（自動２値化値−９）で２値化 （vi）（自動２値化値−１０）で２値化 （vii)（自動２値化値−１１）で２値化 （viii)(自動２値化値−１２）で２値化 次いで、それぞれの２値画像のハードコピーをビデオプ
リンターをつかって、出力し、どの条件で処理した画像
が、肉眼で色素沈着していると感じる領域を最も忠実に
抽出しているか、評定者（３名）に評価させた。

【００３７】結果として、１４３例中、１１７例（８２
％）については、(iii) の条件で処理した画像が、最適
であると評価された。また、１４例は、減数が−６より
小さい条件、１２例は、大きい条件で処理した画像が２
値画像として最適と評価された。この結果から可視画像
については、（自動２値化のためのしきい値−６）を２
値化のためのスライスレベルとした。

【００３８】同様にして、近紫外画像では、（自動２値
化のためのしきい値−６）を、近赤外画像では、（自動
２値化のためのしきい値−２０）を２値化のためのスラ
イスレベルとした。このように処理した２値画像には、
当然雑音がのっている。これについても処理条件をかえ
て雑音を除去し、肉眼で除去の様子を評価するという作
業の繰り返しを行い、除去条件（面積が５０画素以下
で、円形度０．５以上のもの）を決定した。

【００３９】波長別画像データとメラニン顆粒の相対的
深さの同定 前述したように、本システムで撮像された近紫外画像、
可視画像、近赤外画像中にそれぞれ固定されたしみ・そ
ばかす（メラニン顆粒像）のありようは、それぞれのメ
ラニン顆粒の存在場所の皮膚表面からの相対的深さの違
いを反映していると考えられる。

【００４０】Ｔ．Ｂ．Ｆｉｔｚｐａｔｒｉｃｋによれ
ば、近紫外画像で捕らえられているしみ・そばかすのも
とであるメラニンは、相対的に浅いところにあるメラニ
ンであり、近赤外画像で捕らえられている色素沈着のも
とであるメラニンは、相対的に深いところにあるメラニ
ンであるとされる（Ｔ．Ｂ．Ｆｉｔｚｐａｔｒｉｃｋ、
皮膚と化粧品科学、ｐ．２７８，（１９８２）南山
堂）。従って、近紫外画像、可視画像、近赤外画像の情
報をうまく組み合わせることによって、個々のしみ・そ
ばかすのもとであるメラニン顆粒の存在場所の、皮膚表
面からの相対的深さを見定めることができる。

【００４１】ところで、上記した３ツの画像の組み合わ
せとして、以下の８ツの場合が考えられる。 近紫外画像 可視 画像 近赤外画像 場合１ × × × 場合２ ○ × × 場合３ ○ ○ × 場合４ ○ ○ ○ 場合５ × ○ ○ 場合６ × × ○ 場合７ × ○ × 場合８ ○ × ○ ここで、○印は、しみ・そばかすが当該画像中に写って
いるケース、×印は、写っていないケースをしめす。従
って、場合１は、しみ・そばかすがない肌である。

【００４２】ところで、色素沈着に関係するメラニン顆
粒の相対的深さ方向の存在場所を、皮膚表面からみて浅
い所（浅層）、深い所（深層）、さらに浅い所と深い所
の中間（中間層）という呼び方で以下区別する。そうす
ると、場合２は、皮膚の浅層にメラニン顆粒が存在する
状態であり、場合３は、浅層並びに中間層に、場合４で
は、浅層、中間層、深層のいずれにもメラニン顆粒があ
る状態といえる。場合５は、中間層と深層に、場合６
は、深層のみに、場合７は、中間層のみにメラニン顆粒
があるケースに相当する。また、場合８は、浅層と深層
にメラニン顆粒が存在すると考えられる。

【００４３】上記したように８ツの場合を想定して、メ
ラニン顆粒の存在場所（相対的深さ）を推定することが
できるが、ここでは、メラニン顆粒の相対的深さの同定
・分類をより明確にするために近紫外画像と近赤外画
像、並びにその組み合わせに着目する。即ち、本システ
ムでは、対象としているしみ・そばかすをもたらすメラ
ニン顆粒が相対的にみて浅い所（浅層）にあるのか、深
い所（深層）にあるのか、あるいは、浅い所にも深い所
にも共にあるのか、そのどれに該当するかを判別する。

【００４４】その判別は、得られた近紫外画像、近赤外
画像に、しみ・そばかすが写っている、写っていない
か、を手がかりに判別する。写っている場合は、○印、
写っていない場合は、×印とすると、上記したように以
下のケースが考えられる。 近紫外画像 近赤外 備考 ケース１ ○ × 浅い所にある ケース２ × ○ 深い所にある ケース３ ○ ○ 浅い所にも深い所にもある ここで問題となるのは、写っている、写っていないとい
うことをどういう基準のもとに判断するかということで
ある。ここでは、前述した方法で２値化した時、黒画素
としてしみ・そばかすが抽出された場合、写っていると
判断する。

【００４５】しみ・そばかすの色の濃さの数値化 しみ・そばかすの色の濃さを数値化する第１の目的は、
美白化粧品の効果を数値として捕らえることにある。ま
た、しみ・そばかすの色の濃さのデータは、メーキャッ
プでしみ・そばかすを隠す場合、どの位のカバー力があ
る商品を使った時、その目的が果たせるかを見極めるた
めのデータとすることができる。

【００４６】ところで色の濃さの表示法としては、Ｇｏ
ｄｌｏｖｅ（Ｉ．Ｈ．Ｇｏｄｌｏｖｅ，Ａｍ．Ｄｙｅｓ
ｔｕｆｆ Ｒｅｐｔ．，４３ ６８５（１９５４））や
Ｒａｂｅ−Ｋｏｃｈ（Ｐ．Ｒａｂｅ ａｎｄ Ｏ．Ｋｏ
ｃｈ，Ｍｅｌｌｉａｎｄ Ｔｅｘｔｉｌｂｅｒｉｃｈｔ
ｅ，３８ １７３（１９５７））による提案、その他が
ある。これらの方法は、どちらかというと『絶対的な色
の濃さ』を数値化する方法といえるが、本システムで得
られたデータの利用は難しい。しかしながら、美白化粧
品の有用性評価には、絶対値としての色の濃さの計量結
果がどうしても必要である。

【００４７】一方、色の白い人と色の黒い人がいて、色
の濃さとして、同じ絶対値の大きさを取るしみ・そばか
すがあった場合、当然色白の人の方が目立つ。この場合
は、地肌の色としみ・そばかすの色の相対的な差の大き
さから、しみ・そばかすが目立つ、目立たない（色が濃
く感じる、薄く感じる）を定義した方が、美容情報とし
て適切といえる。以下、前者をしみ・そばかすの色の濃
さの絶対値化、後者を相対値化と分けて考える。

【００４８】ところで、しみ・そばかすの場合の主たる
色変化は、メラニンの多寡とその存在場所（皮膚表層内
の深さ）の違いによって生じるほぼ同一色相の明度変化
であり、分光反射特性をみても、可視域全域に渡る相対
的な反射率の大小の違いに対応する。従って、可視域の
任意の波長の反射率の大きさの違いは、そのまま色の濃
さの違いとなる。

【００４９】黒人、黄色人、白人女性（各２０人、計６
０人）について得られた額と頬の５５０nmにおける分光
反射率（日立カラーアナライザー６０７型で測定）と３
刺激値のＹ値の関係をプロットしてみると図９の如くと
なる。即ち、肌色、並びに、濃いしみ・そばかす〜薄い
しみ・そばかすに対応すると考えられる黒人、黄色人、
白人の肌の５５０nmの分光反射率は、３刺激値のＹ値と
極めて相関（ｒ＝０．９９）が高いことがわかる。従っ
て、しみ・そばかすに関しては、５５０nmの分光反射率
がわかれば、Ｙ値を求めることができる。

【００５０】そこで、可視画像（５５０nm）にあらわれ
るしみ・そばかすの画素ごとの輝度値を以下の如く加工
して、当該画素の色の濃さの値とした。なお、可視画像
の輝度を対象にすることの利点は、他の２ツの画像と比
較して、肉眼でみた色の濃さに一番近いことがあげられ
る。 １）しみ・そばかすの色の濃さの絶対値化 まず、前述した校正方法にしたがって、可視画像（５５
０nm）の輝度をすべての画素について校正する。次い
で、表２の５５０nmに関する数値を用いて輝度を反射率
に変換する。更に、図９から得られる反射率とＹ値との
関係式を用いて、反射率をＹ値に変換する。最後に、Ｙ
値を等歩度色空間（ＣＩＥ １９７６Ｌ^*ａ^* ｂ^* ）の
Ｌ^* 値に変換した。

【００５１】即ち、対象とする画素の可視画像における
輝度をＡとすると、このＡを（３）式に代入して反射率
Ｒに変換する。

【００５２】

【数３】

【００５３】反射率Ｒを（４）式に代入して３刺激値の
Ｙ値に変換する。

【００５４】

【数４】

【００５５】得られたＹ値を（５）式に代入する。

【００５６】

【数５】

【００５７】以上の操作により得られたＬ^* 値をしみ・
そばかすの個々の画素に対応する色の濃さを表す絶対値
とした。 ２）しみ・そばかすの色の濃さの相対値化 ここでは、地肌の色の濃さと、その人が持つしみ・そば
かすの最も色の濃いとこを、色の濃さの両端とし、その
間を３等分することで相対値化をはかる。即ち、その人
のしみ・そばかすの部分を、濃いと感じられる部分、や
や濃いと感じられる部分、薄いと感じられる部分に分け
て表示する。

【００５８】地肌の色の濃さは次のように定義した。地
肌の色の濃さは、一人ひとり、かつ同一人でも部位によ
って異なる。そこで、前述した方法で得られる２値化の
ためのしきい値（自動２値化値−６）、即ち、メラニン
顆粒による色素沈着が生じるか否かの境目を、地肌の色
の濃さ（輝度）とした。一方、しみ・そばかすの最も色
の濃い部分の輝度も、一人ひとり異なる。そこで、一人
ひとりについて抽出したしみ・そばかす部分の画素の輝
度のありようをパラメータ化する、例えば、輝度分布の
低輝度側の裾の形を加工して、低輝度の代表値を算出す
る、あるいは単なる最低輝度値を求める、といったこと
を行い、最も色の濃い部分の輝度値を代表させることを
試行してみたが、結果として、前述のｎ＝１４３の可視
画像の、個々の輝度分布の最低値の算術平均値を、しみ
・そばかすの最も色の濃い部分の輝度値として、どの対
象に対しても用いていくことにした。

【００５９】上記した最低輝度値の算術平均は、９８で
あった。この値を採用した理由は、ｎ＝１４３における
最低輝度値を採用した場合と比較して、濃度分割対象区
間が狭くなり、濃度分類がより精緻になることによる。
以下、相対値の求め方を記す。 （ｉ）対象可視画像の２値化のためのしきい値（自動２
値化値−６）を求め、これをＡとする。

【００６０】（ii）Ａを（３）式に代入して、反射率Ｒ
を求める。 （iii)反射率Ｒを、（４）式に代入して、３刺激値Ｙに
変換する。 （iv）３刺激値Ｙを（５）式に代入し、明度Ｌ_H ^* に変
換する。 （ｖ）一方、しみ・そばかすの最も色の濃い部分の輝度
として定義した輝度＝９８も、同様にしてＬ_L ^* に変換
する。

【００６１】（vi）Ｌ_H ^* とＬ_L ^* の間を３等分し、Ｌ
₁ ^* ，Ｌ₂ ^* を求める。 （vii)Ｌ₁ ^* ，Ｌ₂ ^* を（６）式のＬ^* に代入して、そ
れぞれ対応する３刺激値Ｙ₁ ，Ｙ₂ を求める。

【００６２】

【数６】

【００６３】（viii) Ｙ₁ ，Ｙ₂ を（７）式のＹに代入
して、それぞれ対応する反射率Ｒ₁，Ｒ₂ を求める。

【００６４】

【数７】

【００６５】（ix）Ｒ₁ ，Ｒ₂ を（８）式のＲに代入し
て、それぞれ対応する輝度Ａ₁ ，Ａ ₂ を求める。

【００６６】

【数８】

【００６７】（ｘ）以上のようにして求めた輝度Ａ，Ａ
₁ ，Ａ₂ 、並びに９８で区切られる輝度区間にそれぞれ
相当する画素に、以下の『色』を割り振り、しみ・そば
かすの色の濃さの表示を行う。 濃いしみ・そばかす ⇒ こげ茶≦Ａ₂ やや濃いしみ・そばかす ⇒ Ａ₂ ＜茶≦Ａ₁ 薄いしみ・そばかす ⇒ Ａ₁ ＜薄茶≦Ａ 地肌 ⇒ Ａ＜白 上記した処理を４５例について行ったところ結果とし
て、肉眼で感じるしみ・そばかすの色の濃さと対応の良
い分類・表示ができていた。

【００６８】しみ・そばかすの色の濃さ別色素沈着面積
の数値化 前項で求めた濃度別しみ、・そばかす部位の、該当する
総画素数をもとめ、こげ茶、茶、薄茶に分類されたそれ
ぞれの画素数をｎ₁ ，ｎ₂ ，ｎ₃ した時、それらを色素
沈着部位の総画素数で割った値の百分率を求め、色の濃
さ別色素沈着面積とした。

【００６９】解析データの表示方法 解析した結果のディスプレー表示は、以下の如く行う。 １）色素沈着部位（メラニン顆粒の存在場所）の表示方
法 以下の手続きで表示を行う。 ・撮像した４００nmの画像と７００nmの画像をそれぞれ
校正、２値化する。

【００７０】・２値化した４００nmの画像中の個々の画
素と、対応する７００nmの画像中の画素が、表２中の該
当する条件を満たす時、当該画素を表２に記した所定の
色で表示する。

【００７１】

【表２】

【００７２】２値化は、前述したように、４００nmの画
像については、大津の方法による自動２値化値−６、の
条件で行い、７００nmの画像については、大津の方法に
自動２値化値−２０、の条件でおこなう。 ２）色の濃さ別色素沈着面積の表示方法 前述したように、しみ・そばかすの色の濃さを３分類す
る。濃いしみ・そばかすに該当する画素を『こげ茶』
で、やや濃いしみ・そばかすに該当する画素を『茶』
で、薄いしみ・そばかすに該当する画素を『薄茶』で、
それぞれ表示する。

【００７３】『こげ茶』、『茶』、『薄茶』に分類され
たそれぞれの画素数をｎ₁ ，ｎ₂ ，ｎ₃ とした時、それ
らを色素沈着部位の総画素数で割った値の百分率を求
め、しみ・そばかすの色の濃さ別色素沈着面積の表示に
用いた。 ３）波長別原画像の表示方法 ４００nm，５５０nm，７００nmの校正後の原画像を、３
枚ならべて表示ししみ・そばかすが、それぞれの波長で
撮像した時、どのように写っているのかを、表示する。
更に、３波長の画像を重ねた疑似フルカラー画像も表示
し、肉眼で捕らえられているしみ・そばかすの様子も提
示する。

【００７４】ところで、校正後の原画像を３枚並べてみ
ると、図４を参照して説明した波長別レベルコントロラ
７１で輝度調整している画像とはいえ、まだ個々の画像
の明るさが異なって感じられる。そこで、ここでは目で
見た時、ほぼ同じ明るさに見えるような条件さがしを行
い、結果として以下の条件で、原画像表示を行うことに
した。

【００７５】４００nm ： （原画像の輝度＋６０）の
輝度画像で表示。 ５５０nm ： 原画像の輝度で表示。 ７００nm ： （原画像の輝度−６０）の輝度画像で表
示。

【００７６】

【発明の効果】以上述べてきたように本発明によれば、
しみ・そばかすのもととなるメラニン顆粒の分布とその
深さの表示、しみ・そばかすの濃さの絶対的及び相対的
な評価が可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明において使用されるトリスペクトラルカ
メラの断面図である。

【図２】トリスペクトラルカメラ内のＣＣＤカメラ２８
の詳細な断面図である。

【図３】バントパスフィルタの通過特性を表わす図であ
る。

【図４】本発明の一実施例に係るシステムの構成を表わ
すブロック図である。

【図５】無光沢灰色塗装紙の４００nmにおける反射率と
輝度の関係を表わす図である。

【図６】無光沢灰色塗装紙の５５０nmにおける反射率と
輝度の関係を表わす図である。

【図７】無光沢灰色塗装紙の７００nmにおける反射率と
輝度の関係を表わす図である。

【図８】校正用標準板を表わす図である。

【図９】黒人、黄色人、白人女性（各２０人、計６０
人）について得られた額と頬の５５０nmにおける分光反
射率とＹ値の関係をプロットした図である。

【符号の説明】

１０…閃光放電管 １２…リフレクタ １６…デフューザ ２６…魚眼レンズ ２８…ＣＣＤカメラ ４４，４８，５２…プリズム ４６，５０…ダイクロイックミラー ５４，５８，６２…バントパスフィルタ ５６，６０，６４…ＣＣＤ素子 ７０…トリスペクトラルカメラ ７６…キーボード ７８…モニタ ８０…ビデオプリンタ

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 同一の対象物について複数の波長帯域に
   おける画像をそれぞれ出力する撮像装置と、 該撮像装置が出力する複数の波長帯域における画像を構
   成する画素の明るさの分布から適切なスライスレベルを
   それぞれ決定し、該スライスレベルよりも明るい画素の
   集合である明領域と該スライスレベルよりも暗い画素の
   集合である暗領域をそれぞれ決定して複数の２値画像を
   出力する２値化手段と、 該複数の２値画像のうち少なくとも２つの２値画像から
   該対象物の表面付近に存在する色素の相対的深さと各相
   対的深さにおけるその分布とを決定する深さ解析手段と
   を具備することを特徴とする表面状態解析システム。
2. 【請求項２】 前記撮像装置は前記複数の波長帯域にお
   ける画像を同時に生成するように構成される請求項１記
   載のシステム。
3. 【請求項３】 前記複数の波長帯域は赤外領域に近い第
   １の波長帯域及び紫外領域に近い第２の波長帯域を含
   み、 前記深さ解析手段は、該第１及び第２の波長帯域につい
   てそれぞれ得られる２つの２値画像内の暗領域のデータ
   から前記相対的深さ及び分布を決定する請求項１または
   ２記載のシステム。
4. 【請求項４】 前記複数の波長帯域は、前記第１の波長
   帯域及び前記第２の波長帯域の間にある第３の波長帯域
   を含み、 前記２値化手段が該第３の波長帯域における画像につい
   て決定したスライスレベルに対応するＬ^* 値と最も暗い
   画素の明るさレベルに対応するＬ^* 値との間を等分して
   少なくとも１つのＬ^* 値を決定しそれに対応する境界レ
   ベルを決定し、該第３の波長帯域における画像について
   得られた暗領域を該境界レベルにより複数の部分領域に
   分割する領域分割手段と、 該複数の部分領域及び明領域を区別して表示する表示出
   力手段とをさらに具備する請求項１，２または３記載の
   システム。
5. 【請求項５】 前記部分領域の面積百分率を算出する手
   段をさらに具備する請求項４記載のシステム。
6. 【請求項６】 対象物の画像を出力する撮像装置と、 該撮像装置が出力する画像を構成する画素の明るさの分
   布から適切なスライスレベルを決定し、該スライスレベ
   ルよりも明るい画素の集合である明領域と該スライスレ
   ベルよりも暗い画素の集合である暗領域をそれぞれ決定
   して２値画像を出力する２値化手段と、 該スライスレベルに対応するＬ^* 値と最も暗い画素の明
   るさレベルに対応するＬ^* 値との間を等分して少なくと
   も１つのＬ^* 値を決定しそれに対応する境界レベルを決
   定し、該暗領域を該境界レベルにより複数の部分領域に
   分割する領域分割手段とを具備することを特徴とする表
   面状態解析システム。