JPH0763534A - 画像中の複数対象物の形状変化測定方法 - Google Patents
画像中の複数対象物の形状変化測定方法Info
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- JPH0763534A JPH0763534A JP5216026A JP21602693A JPH0763534A JP H0763534 A JPH0763534 A JP H0763534A JP 5216026 A JP5216026 A JP 5216026A JP 21602693 A JP21602693 A JP 21602693A JP H0763534 A JPH0763534 A JP H0763534A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 時間と共に位置は変わらないが形状の変化す
る、例えば毛髪のような測定対象物の形状変化を定量的
に測定する。 【構成】 測定対象物の同一部位を異なる撮像条件で撮
像した各画像中の複数のそれぞれの測定対象物の対応を
自動的につけ、個々の測定データを組合せることによ
り、自動的に個々の測定対象物の変化量を定量的に測定
する。
る、例えば毛髪のような測定対象物の形状変化を定量的
に測定する。 【構成】 測定対象物の同一部位を異なる撮像条件で撮
像した各画像中の複数のそれぞれの測定対象物の対応を
自動的につけ、個々の測定データを組合せることによ
り、自動的に個々の測定対象物の変化量を定量的に測定
する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、位置は大きく変らず経
時的に形状が変化する複数の測定対象物の形状変化測定
方法に係り、特に、毛髪のように、固定点である毛根か
ら長さ、太さ、方向等が変化しつつ成長するような測定
対象物について、異なる時期に同一部位を撮像した各画
像中の複数の測定対象物が存在するとき、それぞれの対
応を付け、その変化を定量的に測定し評価することので
きる、画像中の複数の対象物の形状変化測定方法に関す
る。
時的に形状が変化する複数の測定対象物の形状変化測定
方法に係り、特に、毛髪のように、固定点である毛根か
ら長さ、太さ、方向等が変化しつつ成長するような測定
対象物について、異なる時期に同一部位を撮像した各画
像中の複数の測定対象物が存在するとき、それぞれの対
応を付け、その変化を定量的に測定し評価することので
きる、画像中の複数の対象物の形状変化測定方法に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】時間の経過と共に、位置は大きく変らず
形状が変化する測定対象物はいろいろあるが、毛髪もそ
の１つである。
形状が変化する測定対象物はいろいろあるが、毛髪もそ
の１つである。
【０００３】一般に人の頭髪の成長度を定量的に評価す
る方法としてＰhototricogram 法がある。これは人の頭
髪の所定部位を手刈り（shaving ）し、毛刈り直後、１
日後、２日後、３日後において毛刈り部位の撮影を行
い、それらの写真（あるいは画像）を比較することによ
って、本数や長さの変化量（伸び）から各毛髪が成長期
にあるか休止期にあるかを判定するものである。
る方法としてＰhototricogram 法がある。これは人の頭
髪の所定部位を手刈り（shaving ）し、毛刈り直後、１
日後、２日後、３日後において毛刈り部位の撮影を行
い、それらの写真（あるいは画像）を比較することによ
って、本数や長さの変化量（伸び）から各毛髪が成長期
にあるか休止期にあるかを判定するものである。
【０００４】このＰhototricogram 法に画像処理を応用
する試みはいくつか報告されているが、測定部位に対す
る毛髪全体の平均の変化量（毛髪の伸びの総和）が測定
されているに過ぎない。
する試みはいくつか報告されているが、測定部位に対す
る毛髪全体の平均の変化量（毛髪の伸びの総和）が測定
されているに過ぎない。
【０００５】あるいは、毛髪の長さは１本１本測定され
ているので、毛髪１本１本の伸びを測定するために、毛
刈り日の写真（画像）と、毛刈り日から数日後の写真
（画像）中に撮影されている同一の毛髪の、例えば図１
に示すような対応付けを、人による手作業によって行
い、それぞれの画像中で対応する毛髪の長さの差を求め
るという方法が行われていた。
ているので、毛髪１本１本の伸びを測定するために、毛
刈り日の写真（画像）と、毛刈り日から数日後の写真
（画像）中に撮影されている同一の毛髪の、例えば図１
に示すような対応付けを、人による手作業によって行
い、それぞれの画像中で対応する毛髪の長さの差を求め
るという方法が行われていた。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】上に述べたように、Ｐ
hototricogram 法において画像中の毛髪１本１本の成長
度（毛髪の伸び）を測定するためには、１〜３日後に撮
影された画像上の各毛髪の対応付けが必要となる。
hototricogram 法において画像中の毛髪１本１本の成長
度（毛髪の伸び）を測定するためには、１〜３日後に撮
影された画像上の各毛髪の対応付けが必要となる。
【０００７】しかしながら、時期を隔てて毛髪の同一部
位を撮影して、各画像の対応する毛髪が常に同一の位置
に現れるようにするのは事実上困難であるという問題が
ある。何故なら厳密に同じ位置、角度、倍率で撮影する
のは、もともと非常に困難であり、更に、毛髪１本１本
は、長さが日々成長するものと、成長が停止しているも
のや、抜けてなくなるものもあり、又毛髪の生え方や本
数は、人や部位に依存しているからである。
位を撮影して、各画像の対応する毛髪が常に同一の位置
に現れるようにするのは事実上困難であるという問題が
ある。何故なら厳密に同じ位置、角度、倍率で撮影する
のは、もともと非常に困難であり、更に、毛髪１本１本
は、長さが日々成長するものと、成長が停止しているも
のや、抜けてなくなるものもあり、又毛髪の生え方や本
数は、人や部位に依存しているからである。
【０００８】このように、従来は、撮像条件や、測定す
る領域の対象物が変化している画像（写真）の比較をし
て、その画像（写真）中に撮像されている同一の測定対
象物の対応付けは、人間の高度な認識力に依拠した煩雑
で熟練度を要する手作業によって行われていたため、多
大な時間と労力を必要とし、更に精確さの点でも問題が
あった。
る領域の対象物が変化している画像（写真）の比較をし
て、その画像（写真）中に撮像されている同一の測定対
象物の対応付けは、人間の高度な認識力に依拠した煩雑
で熟練度を要する手作業によって行われていたため、多
大な時間と労力を必要とし、更に精確さの点でも問題が
あった。
【０００９】本発明は、前記従来の問題点を解決するべ
くなされたもので、撮像条件の異なる２枚の画像（写
真）中の複数の測定対象物の比較をして、その画像（写
真）中に撮像されている同一の測定対象物の対応付けを
自動的に行い、測定対象物の変化を定量的に測定する、
画像中の複数対象物の個々の形状変化測定方法を提供す
ることを目的とする。
くなされたもので、撮像条件の異なる２枚の画像（写
真）中の複数の測定対象物の比較をして、その画像（写
真）中に撮像されている同一の測定対象物の対応付けを
自動的に行い、測定対象物の変化を定量的に測定する、
画像中の複数対象物の個々の形状変化測定方法を提供す
ることを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】本発明は、時間経過と共
に位置は大きく変らず形状が変化する複数の測定対象物
を別の時刻に異なった撮像条件で撮像した２枚の画像に
対して、各画像中の測定対象物の個々の形状特徴量を測
定し、２枚の画像中に撮像されている、対象物群の間
で、同一の対象物の像の間に対応を付け、該対応の結果
と、各画像の個々の測定データから個々の測定対象物の
形状変化等の情報を得るようにして、前記目的を達成し
たものである。
に位置は大きく変らず形状が変化する複数の測定対象物
を別の時刻に異なった撮像条件で撮像した２枚の画像に
対して、各画像中の測定対象物の個々の形状特徴量を測
定し、２枚の画像中に撮像されている、対象物群の間
で、同一の対象物の像の間に対応を付け、該対応の結果
と、各画像の個々の測定データから個々の測定対象物の
形状変化等の情報を得るようにして、前記目的を達成し
たものである。
【００１１】又本発明は、画像中の複数対象物の形状変
化測定方法において、測定対象物の個々の測定データ
を、毛髪の長さとし、個々の毛髪の対応付けをし、個々
の毛髪の長さの差から毛髪の伸びを測定することによ
り、同様に前記目的を達成したものである。
化測定方法において、測定対象物の個々の測定データ
を、毛髪の長さとし、個々の毛髪の対応付けをし、個々
の毛髪の長さの差から毛髪の伸びを測定することによ
り、同様に前記目的を達成したものである。
【００１２】
【作用】本発明によれば、複数の測定対象物を含む、同
一測定領域を異なった撮像条件（例えば異なる撮像角
度）で撮像し、得られた２枚の画像中の測定対象物の個
々の座標を測定し、それぞれの座標データを比較し、各
画像の個々の測定対象物のずれが最小となる画像全体の
ずれを求めることにより、２枚の画像を重ね合わせ、個
々の測定対象物の対応付けを行う。
一測定領域を異なった撮像条件（例えば異なる撮像角
度）で撮像し、得られた２枚の画像中の測定対象物の個
々の座標を測定し、それぞれの座標データを比較し、各
画像の個々の測定対象物のずれが最小となる画像全体の
ずれを求めることにより、２枚の画像を重ね合わせ、個
々の測定対象物の対応付けを行う。
【００１３】従って、２枚の画像（Ａ、Ｂとする）の複
数の測定対象物の対応付けは、各画像から検出された測
定対象物の座標のマッチングの問題に置き換えられる。
数の測定対象物の対応付けは、各画像から検出された測
定対象物の座標のマッチングの問題に置き換えられる。
【００１４】今、２枚の画像Ａ、Ｂの複数の測定対象物
を代表する座標（例えば重心）の座標群を、 ai ＝（ axi， ayi） 但しi ＝１，２，３，・・・，n bj ＝（ bxj， byj） 但しj ＝１，２，３，・・・，m とする。ここで、n は画像Ａ中の測定対象物の数、m は
画像Ｂ中の測定対象物の数である。
を代表する座標（例えば重心）の座標群を、 ai ＝（ axi， ayi） 但しi ＝１，２，３，・・・，n bj ＝（ bxj， byj） 但しj ＝１，２，３，・・・，m とする。ここで、n は画像Ａ中の測定対象物の数、m は
画像Ｂ中の測定対象物の数である。
【００１５】前に述べたように、この２つの座標群が全
て正確に一致していることはほとんど有り得ない。そこ
で、この２つの座標群のずれを補正する座標変換をＦと
する。座標群 bj ＝（ bxj， byj）に座標変換Ｆを施し
た結果はＦ（ bj ）＝Ｆ（ b xj， byj）である。又、２
つの座標群Ｆ（ bj ）と ai ＝（ axi， ayi）との重な
り具合を評価する関数をＨとし、Ｈは、重なり具合が大
きい程大きな値をとるものとすれば、２組の座標のマッ
チングは、Ｈ（Ｆ（ bj ）， ai ）＝Ｈ（Ｆ（bxj， b
yj），（ axi， ayi））を最大にする座標変換Ｆを求め
れば良いことになる。座標変換Ｆとして、平行移動、拡
大、縮小、回転等が考えられる。
て正確に一致していることはほとんど有り得ない。そこ
で、この２つの座標群のずれを補正する座標変換をＦと
する。座標群 bj ＝（ bxj， byj）に座標変換Ｆを施し
た結果はＦ（ bj ）＝Ｆ（ b xj， byj）である。又、２
つの座標群Ｆ（ bj ）と ai ＝（ axi， ayi）との重な
り具合を評価する関数をＨとし、Ｈは、重なり具合が大
きい程大きな値をとるものとすれば、２組の座標のマッ
チングは、Ｈ（Ｆ（ bj ）， ai ）＝Ｈ（Ｆ（bxj， b
yj），（ axi， ayi））を最大にする座標変換Ｆを求め
れば良いことになる。座標変換Ｆとして、平行移動、拡
大、縮小、回転等が考えられる。
【００１６】座標変換Ｆとして平行移動を用いたときの
評価関数Ｈの近似式を次の（１）式に示す。
評価関数Ｈの近似式を次の（１）式に示す。
【００１７】 但し、Δ＝（Δx ，Δy ） Δx ：x 方向のずれ Δy ：y 方向のずれ Ｄ ：２点の近さを表わす評価関数 座標を用いれば、（１）式は次のように表示される。
【００１８】この評価関数Ｈ（Δx ，Δy ）を最大にす
るΔ＝（Δx ，Δy ）が座標群Ａと座標群Ｂを最もよく
一致させる平行移動となる。
るΔ＝（Δx ，Δy ）が座標群Ａと座標群Ｂを最もよく
一致させる平行移動となる。
【００１９】なお、ここで関数Ｄは、測定対象物自体や
測定対象物全体の位置の分布によって最適な関数を与え
なければならない。
測定対象物全体の位置の分布によって最適な関数を与え
なければならない。
【００２０】このずれΔ＝（Δx ，Δy ）を用い、画像
Ａの測定対象物の座標ベクトル ai＝（ axi， ayi）
と、ずれで補正した画像Ｂの測定対象物の座標群ベクト
ル bj′＝ bj ＋Δ＝（ bxj＋Δx ， byj＋Δy ）の個
々の座標ベクトルの一致を評価する関数Ｈ1 を次の
（２）式で与える。
Ａの測定対象物の座標ベクトル ai＝（ axi， ayi）
と、ずれで補正した画像Ｂの測定対象物の座標群ベクト
ル bj′＝ bj ＋Δ＝（ bxj＋Δx ， byj＋Δy ）の個
々の座標ベクトルの一致を評価する関数Ｈ1 を次の
（２）式で与える。
【００２１】 Ｈ1 （i ，j ）＝Ｄ1 （ ai ， bj ＋Δ） ＝Ｄ1 （（ axi， ayi），（ bxj＋Δx ， byj＋Δy ）） …（２） 但し、Ｄ1 ： ai ， bj の位置の一致度の評価関数
【００２２】このＨ1 を最大にするi とj の組合せを求
めることにより、画像中の測定物の１つ１つの対応付け
が実現される。
めることにより、画像中の測定物の１つ１つの対応付け
が実現される。
【００２３】本発明では、上に述べたように、２枚の画
像に存在する複数の測定物の位置の座標群のデータを、
画像処理を用い自動的に計測し、対応付けが自動的に行
われ、その結果、複数の対象物の個々の形状変化を自動
的に測定することができる。
像に存在する複数の測定物の位置の座標群のデータを、
画像処理を用い自動的に計測し、対応付けが自動的に行
われ、その結果、複数の対象物の個々の形状変化を自動
的に測定することができる。
【００２４】
【実施例】以下、図面を参照して、本発明の実施例を詳
細に説明する。
細に説明する。
【００２５】ここでは、本発明の、画像中の複数対象物
の形状変化測定方法を、頭部接写画像から毛髪の成長度
を定量的に測定する場合に適用したものを例として説明
するが、本発明の実施例は、これに限定されるものでは
ない。
の形状変化測定方法を、頭部接写画像から毛髪の成長度
を定量的に測定する場合に適用したものを例として説明
するが、本発明の実施例は、これに限定されるものでは
ない。
【００２６】即ち、今の場合、別の時刻に撮像した撮像
条件の異なる複数枚の頭部接写画像中の複数の毛髪の画
像間の比較をして、その画像中に撮像されている同一の
毛髪の対応付けを自動的に行い、毛髪の伸び等の変化を
測定する。
条件の異なる複数枚の頭部接写画像中の複数の毛髪の画
像間の比較をして、その画像中に撮像されている同一の
毛髪の対応付けを自動的に行い、毛髪の伸び等の変化を
測定する。
【００２７】本実施例の毛髪成長度測定に使用される装
置の概略構成を図２に示す。図２において、１０は撮像
部、１２は画像処理部、１４はモニタ、１６はホストコ
ンピュータである。
置の概略構成を図２に示す。図２において、１０は撮像
部、１２は画像処理部、１４はモニタ、１６はホストコ
ンピュータである。
【００２８】又本実施例の作用を表わすフローチャート
を図３に示し、以下これに沿って説明をする。
を図３に示し、以下これに沿って説明をする。
【００２９】まずステップ１００Ａ、Ｂで、撮像部１０
により被験者の所定の同一部位を時間をおいて必ずしも
同じでない撮像角度で撮像し画像Ａ、Ｂを得、画像信号
を画像処理部１２へ出力する。このとき被験者の所定の
部位を写真機で撮影し、プリントしたものを撮像するよ
うにしてもよい。
により被験者の所定の同一部位を時間をおいて必ずしも
同じでない撮像角度で撮像し画像Ａ、Ｂを得、画像信号
を画像処理部１２へ出力する。このとき被験者の所定の
部位を写真機で撮影し、プリントしたものを撮像するよ
うにしてもよい。
【００３０】画像処理部１２は、撮像部１０からの画像
をモニタ１４に表示し、ステップ１０２Ａ、Ｂで、画像
に対して２値化を施して毛髪と背景（頭皮）の分離を行
う。又、ステップ１０４Ａ、Ｂで、画面上の毛髪の像の
それぞれについて、面積、長さ等、毛髪の形状の測定を
行い、ステップ１０６Ａ、Ｂで毛髪の位置の測定、つま
り毛根、毛先の座標群の測定を自動的に行う。更にステ
ップ１０８で、２枚の画像Ａ、Ｂかに得られた毛根の座
標群のマッチングを行い、ステップ１１０で、各画像の
個々の毛髪のずれが最小となる画像全体のずれを求め
る。
をモニタ１４に表示し、ステップ１０２Ａ、Ｂで、画像
に対して２値化を施して毛髪と背景（頭皮）の分離を行
う。又、ステップ１０４Ａ、Ｂで、画面上の毛髪の像の
それぞれについて、面積、長さ等、毛髪の形状の測定を
行い、ステップ１０６Ａ、Ｂで毛髪の位置の測定、つま
り毛根、毛先の座標群の測定を自動的に行う。更にステ
ップ１０８で、２枚の画像Ａ、Ｂかに得られた毛根の座
標群のマッチングを行い、ステップ１１０で、各画像の
個々の毛髪のずれが最小となる画像全体のずれを求め
る。
【００３１】このとき、同一被験者の同一部位ならば、
毛髪の毛根の座標のパターンは、マクロ的に類似し、毛
根の位置の変化の期間が撮像期間よりも長い場合、毛根
の位置は、変化がほとんどないと見做せる。又、毛根と
毛先は、撮像された毛髪の部分の形状で区別できる。
毛髪の毛根の座標のパターンは、マクロ的に類似し、毛
根の位置の変化の期間が撮像期間よりも長い場合、毛根
の位置は、変化がほとんどないと見做せる。又、毛根と
毛先は、撮像された毛髪の部分の形状で区別できる。
【００３２】従って、２枚の頭部接写画像の同じ毛髪の
対応付けは、２枚の画像から検出された毛髪の毛根の座
標群のマッチングの問題に置き換えることができる。
対応付けは、２枚の画像から検出された毛髪の毛根の座
標群のマッチングの問題に置き換えることができる。
【００３３】そこで、２枚の画像Ａ、Ｂから自動計測で
求められた毛根の座標群を図４Ａ、Ｂに示すように、そ
れぞれ ai ＝（ axi， ayi） 但しi ＝１，２，３，・・・，n bj ＝（ bxj， byj） 但しj ＝１，２，３，・・・，m とする。但し、n は画像Ａ中の毛髪の本数、m は画像Ｂ
中の毛髪の本数である。
求められた毛根の座標群を図４Ａ、Ｂに示すように、そ
れぞれ ai ＝（ axi， ayi） 但しi ＝１，２，３，・・・，n bj ＝（ bxj， byj） 但しj ＝１，２，３，・・・，m とする。但し、n は画像Ａ中の毛髪の本数、m は画像Ｂ
中の毛髪の本数である。
【００３４】２組の座標群のずれを補正する座標変換を
Ｆとし、 bj ＝（ bxj， byj）に座標変換Ｆを施した結
果をＦ（ bj ）＝Ｆ（ bxj， byj）とする。又、Ｆ（ b
j ）と ai ＝（ axi， ayi）の重なり具合を評価する関
数を、（１）式に示された関数Ｈとする。すると、２枚
の毛根の座標群のマッチングはＨ（Ｆ（ bj ）， ai）
を最大にする座標変換Ｆを求めれば良いことになる。
Ｆとし、 bj ＝（ bxj， byj）に座標変換Ｆを施した結
果をＦ（ bj ）＝Ｆ（ bxj， byj）とする。又、Ｆ（ b
j ）と ai ＝（ axi， ayi）の重なり具合を評価する関
数を、（１）式に示された関数Ｈとする。すると、２枚
の毛根の座標群のマッチングはＨ（Ｆ（ bj ）， ai）
を最大にする座標変換Ｆを求めれば良いことになる。
【００３５】座標変換Ｆとして、平行移動、拡大、縮
小、回転が考えられるが局所領域においては、拡大、縮
小、回転は平行移動で近似できる。又、平行移動による
近似を採用すると、値段の安価な、一般的で高速な画像
間の演算や画像の平行移動等の画像処理手法の組合せで
実現することができるので、本実施例では座標変換とし
て平行移動を採用した。
小、回転が考えられるが局所領域においては、拡大、縮
小、回転は平行移動で近似できる。又、平行移動による
近似を採用すると、値段の安価な、一般的で高速な画像
間の演算や画像の平行移動等の画像処理手法の組合せで
実現することができるので、本実施例では座標変換とし
て平行移動を採用した。
【００３６】又、測定対象物の座標群を数値データでは
なく、画像データとして取扱うことにより、評価関数の
データは、画像処理装置が一般的に有する機能である画
像の平行移動と、画像間の論理と画像中の全画素に対し
て積算することにより行えるため、本実施例では、評価
関数の近似値は、毛根の座標を数値データとしてではな
く、画像データに変換して計算を行うことにしている。
なく、画像データとして取扱うことにより、評価関数の
データは、画像処理装置が一般的に有する機能である画
像の平行移動と、画像間の論理と画像中の全画素に対し
て積算することにより行えるため、本実施例では、評価
関数の近似値は、毛根の座標を数値データとしてではな
く、画像データに変換して計算を行うことにしている。
【００３７】毛髪の場合、位置の分布には方向性がない
のと、位置による変化がないので、Ｈを定義する（１）
式中の評価関数Ｄとしては、図５に示す距離Ｌに依存
し、次の（３）式、及び図６にグラフを示すような関数
とする。
のと、位置による変化がないので、Ｈを定義する（１）
式中の評価関数Ｄとしては、図５に示す距離Ｌに依存
し、次の（３）式、及び図６にグラフを示すような関数
とする。
【００３８】 Ｄ（ ai ， bj ）＝Ｄ（（ axi， ayi），（ bxj， byj））＝Ｄ（Ｌ）， Ｄ（Ｌ）＝ ０ （Ｌ＞Ｒ）， Ｉmax （１−Ｌ／Ｒ） （０≦Ｌ≦Ｒ）， Ｌ＝｛（ axi− bxj）2 ＋（ ayi− byj）2 ｝1/2 ， …（３）
【００３９】なお、評価関数Ｄとしては、これに限定さ
れるものではなく、これ以外にも、Ｌに関して単調に減
少する任意の関数を用いても良い。
れるものではなく、これ以外にも、Ｌに関して単調に減
少する任意の関数を用いても良い。
【００４０】この評価関数Ｄの総和であるＨ（Δx ，Δ
y ）を最大にするΔx 、Δy を求めると、２組の毛根の
座標群の補正値Δx 、Δy が求められる。即ち、図３の
フローチャートのステップ１１０にて、各画像の個々の
毛髪のずれが最小となる、画像全体のずれ（補正値）Δ
x 、Δy が求められる。
y ）を最大にするΔx 、Δy を求めると、２組の毛根の
座標群の補正値Δx 、Δy が求められる。即ち、図３の
フローチャートのステップ１１０にて、各画像の個々の
毛髪のずれが最小となる、画像全体のずれ（補正値）Δ
x 、Δy が求められる。
【００４１】次に、ステップ１１２にて、この画像のず
れ（Δx ，Δy ）の結果を用い、毛根座標（ axi，
ayi）と画像のずれで補正した毛根座標（ bxj−Δx ，
byj−Δy ）の対応付けを距離Ｌによる評価関数Ｄ
（Ｌ）で行う。
れ（Δx ，Δy ）の結果を用い、毛根座標（ axi，
ayi）と画像のずれで補正した毛根座標（ bxj−Δx ，
byj−Δy ）の対応付けを距離Ｌによる評価関数Ｄ
（Ｌ）で行う。
【００４２】次にステップ１１４で、毛根座標（ axi，
ayi）と、画像のずれで補正した毛根座標（ bxj＋Δx
， byj＋Δy ）の距離が最も近くなるi 、j の組合せ
を見つける。つまり各i 毎にＤ（ ai ， bi ）が最大と
なるj を見つける。このとき１つのj に対応するi が複
数ある場合は、j に対してＤ（ ai ， bi ）が最大とな
るi を見つける。
ayi）と、画像のずれで補正した毛根座標（ bxj＋Δx
， byj＋Δy ）の距離が最も近くなるi 、j の組合せ
を見つける。つまり各i 毎にＤ（ ai ， bi ）が最大と
なるj を見つける。このとき１つのj に対応するi が複
数ある場合は、j に対してＤ（ ai ， bi ）が最大とな
るi を見つける。
【００４３】最後にステップ１１６において、既にステ
ップ１０４Ａ、Ｂで求めておいた毛髪の長さの差をとる
ことにより、毛髪の伸びが求められる。
ップ１０４Ａ、Ｂで求めておいた毛髪の長さの差をとる
ことにより、毛髪の伸びが求められる。
【００４４】又、本発明の第２実施例として、ステップ
１１４の、対応する毛髪のi 、j の組合せの見つけ方に
関して、毛髪が方向一定のまま伸びる場合に、毛髪の方
向ベクトルの一致度を用いた以下のような方法も考えら
れる。
１１４の、対応する毛髪のi 、j の組合せの見つけ方に
関して、毛髪が方向一定のまま伸びる場合に、毛髪の方
向ベクトルの一致度を用いた以下のような方法も考えら
れる。
【００４５】各画像の毛髪の毛根と毛先を結ぶベクトル
を考える。即ち、図７Ａ、Ｂに示すように毛根座標（ a
xi， ayi）に対応する毛先の座標が（ axi′，
ayi′）、毛根座標（ bxj， byj）に対応する毛先の座
標が（ bxj′， byj′）のとき、毛髪のベクトルを ベクトルＶi ＝（ axi′− axi， ayi′− ayi）及び ベクトルＶj ＝（ bxj′− bxj， byj′− byj） とする。但し、i ＝１，２，３，・・・，n でn は画像
Ａ中の毛髪の本数、j ＝１，２，３，・・・，m でm は
画像Ｂ中の毛髪の本数である。このとき、図８に示すよ
うに、Ｖi とＶj のなす角度θは（４）式で表わされ
る。
を考える。即ち、図７Ａ、Ｂに示すように毛根座標（ a
xi， ayi）に対応する毛先の座標が（ axi′，
ayi′）、毛根座標（ bxj， byj）に対応する毛先の座
標が（ bxj′， byj′）のとき、毛髪のベクトルを ベクトルＶi ＝（ axi′− axi， ayi′− ayi）及び ベクトルＶj ＝（ bxj′− bxj， byj′− byj） とする。但し、i ＝１，２，３，・・・，n でn は画像
Ａ中の毛髪の本数、j ＝１，２，３，・・・，m でm は
画像Ｂ中の毛髪の本数である。このとき、図８に示すよ
うに、Ｖi とＶj のなす角度θは（４）式で表わされ
る。
【００４６】Ｄ（ ai ， bi ）がある閾値より大きくな
るi ，j の組合わせが複数ある場合には、θ（i ，j ）
が小さなものを選択することにより対応付けの精度を上
げることができる。
るi ，j の組合わせが複数ある場合には、θ（i ，j ）
が小さなものを選択することにより対応付けの精度を上
げることができる。
【００４７】 θ（i ，j ）＝arc cos ｛（Ｖi ・Ｖj ）／｜Ｖi ｜／｜Ｖj ｜｝…（４）
【００４８】なお、画像入力時の、対象物に対する撮影
角度等の撮影条件や、撮影対象物の表面形状によって、
画像の周辺部分にひずみがある等のために、画像の各毛
髪の毛根の位置のずれが領域により異なる場合には、上
記最初の実施例の手法を、領域に分割して適用し、比較
して対応する毛髪の組を見付けてもよい。
角度等の撮影条件や、撮影対象物の表面形状によって、
画像の周辺部分にひずみがある等のために、画像の各毛
髪の毛根の位置のずれが領域により異なる場合には、上
記最初の実施例の手法を、領域に分割して適用し、比較
して対応する毛髪の組を見付けてもよい。
【００４９】以上述べたような対応付けの結果、各画像
での独立した個々の画像処理の結果、得られている毛髪
１本１本の長さや幅等の測定データを比較したり組合せ
たりすることにより、毛髪１本１本の長さの差（伸び）
や幅差等の新しいデータが得られると共に、毛髪１本１
本の変化（毛髪１本１本の成長度）を測定できるという
良好な結果が得られた。
での独立した個々の画像処理の結果、得られている毛髪
１本１本の長さや幅等の測定データを比較したり組合せ
たりすることにより、毛髪１本１本の長さの差（伸び）
や幅差等の新しいデータが得られると共に、毛髪１本１
本の変化（毛髪１本１本の成長度）を測定できるという
良好な結果が得られた。
【００５０】なお、本発明の実施例は、上記毛髪成長測
定に限定されるものではなく、位置が変らずに、時間の
変化と共に形状が変化するような対象の測定等、広範囲
の適用例が考えられる。
定に限定されるものではなく、位置が変らずに、時間の
変化と共に形状が変化するような対象の測定等、広範囲
の適用例が考えられる。
【００５１】
【発明の効果】以上説明した通り、本発明によれば、画
像中の複数の測定物の対応付けが、位置情報を用いて自
動的に行われ、画像間の測定対象物の１個１個の対応付
けが可能となり、それによって個々の測定物の対応付け
が容易になると共に、個々の測定対象物の変化量が測定
可能となるという優れた効果を有する。
像中の複数の測定物の対応付けが、位置情報を用いて自
動的に行われ、画像間の測定対象物の１個１個の対応付
けが可能となり、それによって個々の測定物の対応付け
が容易になると共に、個々の測定対象物の変化量が測定
可能となるという優れた効果を有する。
【図１】２枚の画像中の１本１本の毛髪の対応付けを示
す説明図
す説明図
【図２】本実施例の概略構成を示すブロック図
【図３】本実施例の作用を示すフローチャート
【図４】本実施例による毛髪測定における毛根座標を示
す説明図
す説明図
【図５】本実施例による毛髪測定における対応する毛髪
を求めるための説明図
を求めるための説明図
【図６】本実施例における評価関数Ｄのグラフ
【図７】第２実施例における毛髪の方向ベクトルの説明
図
図
【図８】第２実施例における対応する毛髪の方向の一致
度を求めるための説明図
度を求めるための説明図
１０…撮像部 １２…画像処理部 １４…モニタ １６…ホストコンピュータ
Claims (2)
- 【請求項１】時間経過と共に位置は大きく変らず形状が
変化する複数の測定対象物を別の時刻に異なった撮像条
件で撮像した２枚の画像に対して、 各画像中の測定対象物の個々の形状特徴量を測定し、２
枚の画像中に撮像されている、対象物群の間で、同一の
対象物の像の間に対応を付け、 該対応の結果と、各画像の個々の測定データから個々の
測定対象物の形状変化等の情報を得ることを特徴とする
画像中の複数対象物の形状変化測定方法。 - 【請求項２】請求項１において、測定対象物の個々の測
定データを、毛髪の長さとし、毛髪の伸びを測定するこ
とを特徴とする画像中の複数対象物の形状変化測定方
法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5216026A JPH0763534A (ja) | 1993-08-31 | 1993-08-31 | 画像中の複数対象物の形状変化測定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5216026A JPH0763534A (ja) | 1993-08-31 | 1993-08-31 | 画像中の複数対象物の形状変化測定方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0763534A true JPH0763534A (ja) | 1995-03-10 |
Family
ID=16682137
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5216026A Pending JPH0763534A (ja) | 1993-08-31 | 1993-08-31 | 画像中の複数対象物の形状変化測定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0763534A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1068861A1 (en) * | 1999-07-15 | 2001-01-17 | Somnuk Amornsiripanitch | Method for measuring hair quality parameters |
| CN1325013C (zh) * | 1999-03-22 | 2007-07-11 | 宋努·阿蒙西里巴尼猜 | 毛发总体质量参数的测量方法 |
| JP2010082245A (ja) * | 2008-09-30 | 2010-04-15 | Panasonic Electric Works Co Ltd | 毛情報測定方法 |
| JP2021518244A (ja) * | 2018-03-12 | 2021-08-02 | ティー−バイオマックス スンディリアン ブルハドＴ−Ｂｉｏｍａｘ Ｓｄｎ Ｂｈｄ | 毛髪及び頭皮の診断及び処置 |
| WO2022176618A1 (ja) * | 2021-02-16 | 2022-08-25 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | 電気かみそり |
| EP4113436A4 (en) * | 2020-02-27 | 2023-08-16 | Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. | IMAGE PROCESSING DEVICE AND IMAGE PROCESSING METHOD |
-
1993
- 1993-08-31 JP JP5216026A patent/JPH0763534A/ja active Pending
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1325013C (zh) * | 1999-03-22 | 2007-07-11 | 宋努·阿蒙西里巴尼猜 | 毛发总体质量参数的测量方法 |
| EP1068861A1 (en) * | 1999-07-15 | 2001-01-17 | Somnuk Amornsiripanitch | Method for measuring hair quality parameters |
| JP2010082245A (ja) * | 2008-09-30 | 2010-04-15 | Panasonic Electric Works Co Ltd | 毛情報測定方法 |
| JP2021518244A (ja) * | 2018-03-12 | 2021-08-02 | ティー−バイオマックス スンディリアン ブルハドＴ−Ｂｉｏｍａｘ Ｓｄｎ Ｂｈｄ | 毛髪及び頭皮の診断及び処置 |
| EP4113436A4 (en) * | 2020-02-27 | 2023-08-16 | Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. | IMAGE PROCESSING DEVICE AND IMAGE PROCESSING METHOD |
| WO2022176618A1 (ja) * | 2021-02-16 | 2022-08-25 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | 電気かみそり |
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