WO2011058823A1 - パール色を有する対象物の評価方法及び評価装置 - Google Patents

Abstract

　パール色を有する対象物について正しい評価を行うことが可能な、パール色を有する対象物の評価方法を提供する。　白色光源３で照明された計測対象２を画像計測装置１で露出を変えて複数回撮像することにより、露出が異なる複数の画像データを取得する画像データ取得ステップと、取得した複数の画像データを合成することにより、広輝度ダイナミックレンジの画像データ（以下、「広ＤＲ画像データ」という。）を生成する広ＤＲ画像データ生成ステップと、広ＤＲ画像データ内の各画素値に基づいて、広ＤＲ画像データの処理対象領域における輝度値の歪度を算出する評価値算出ステップと、を有し、輝度値の歪度に基づいて光沢を評価する評価方法。

Description

パール色を有する対象物の評価方法及び評価装置

　本発明は、真珠や、パール色塗料（例えば、パールマイカ含有塗料）を塗装した被塗装物等、パール色を有する対象物の評価方法及び評価装置に関する。

　真珠層は薄い半透明の結晶層が重なって構成されており、上の結晶層を透過した光は、下の結晶層で一部が反射し、残りの光は透過してさらに下の結晶層に至るということが繰り返されるため、反射光同士が干渉を起こし、真珠特有の光沢と色（即ち、パール色）とを生じることとなる。即ち、パール色とは、その物本来の色である実体色と、実体色とは別に光の干渉によって生じる干渉色とから構成される色であり、真珠においては、光沢と、色の多様性（即ち、干渉色の豊富さ）とが、重要な評価項目とされる。

　従来の真珠の評価方法としては、下記特許文献１～３に記載された方法がある。特許文献１記載の方法では、真珠載置台に載置した真珠を拡散光照明で照明し、照明方向に対する真珠の背面側を外光から遮断し、照明方向と直交する方向から撮像した真珠の画像の色の分布状態から真珠のてりのグレードを判定している。特許文献２記載の方法では、スリット光源を用いて真珠の表面にその光源の像を映し、その像を撮像素子で撮像して輝度分布を求め、輝度分布から光沢度を判定している。特許文献３記載の方法は、回転テーブルに真珠連を載置し、真珠連の載置面に対して直交する方向から真珠連を照明し、照明方向とは反対方向から真珠連を撮像し、その画像を画像処理手段によって分析している。

　また、非特許文献１には、観察対象を観察したときに人間が知覚する光沢は、観察対象の輝度分布の歪度と関係があり、歪度が正でかつ大きい程、光沢を強く知覚することが記載されている。

特開２００６－３３７３５２号公報 特開平１１－１４２３３１号公報 特開２００８－１７８６３８号公報

本吉勇（Isamu Motoyoshi），外３名，「画像統計量と表面品質の知覚（Image statistics and the perception of surface qualities）」，ネイチャー（Nature），（イギリス），２００７年５月１０日，第４４７巻，ｐ．２０６－２０９

　上記特許文献１～３記載の評価方法では、いずれも、撮像装置の制約に起因する白とび（即ち、露出過剰）や黒つぶれ（即ち、露出不足）による情報の欠落の虞があるため、パール色を有する対象物の光沢について正しい評価を行うことができない虞があった。

　本発明は、上述した問題を解決するものであり、パール色を有する対象物の光沢について正しい評価が可能であり、延いては、パール色を有する対象物について正しい評価が可能な評価方法及び評価装置を提供することを目的とする。

　本発明の評価方法は、パール色を有する対象物の評価方法であって、白色光源で照明された対象物をデジタル撮像装置で露出を変えて複数回撮像することにより、露出が異なる複数の画像データを取得する画像データ取得ステップと、複数の画像データを合成することにより、各画像データよりも輝度範囲が広い広輝度ダイナミックレンジの画像データ（以下、「広ＤＲ画像データ」という。）を生成する広ＤＲ画像データ生成ステップと、広ＤＲ画像データ内の各画素値に基づいて、広ＤＲ画像データの処理対象とすべき領域（以下、「処理対象領域」という。）における輝度値の歪度を算出する評価値算出ステップと、を有し、輝度値の歪度に基づいて真珠の光沢を評価することを特徴とする。

　これによれば、白とびや黒つぶれによる欠落が無い情報により求められた輝度の歪度で光沢を評価するので、対象物の光沢について正しい評価が可能であり、延いては、対象物について正しい評価を行うことが可能である。

　そして、対象物が真珠である場合には、それぞれが、真珠を透過したときの干渉に強弱が生じるような波長を、中心波長とする狭帯域の複数の選別光を、真珠の一面側から透過させて、真珠の他面側をデジタル撮像装置で撮像することにより、各選別光に対する透過画像データを取得する透過画像データ取得ステップと、各選別光に対する透過画像データの処理対象領域の画素値を正規化して、各選別光に対する正規化画像データを生成する正規化画像データ生成ステップと、各選別光に対する正規化画像データについて、真珠の正規化画像データの波長方向の平均に相当する平均画像データとの差を表す干渉色判定用画像データを、生成する干渉色判定用画像生成ステップと、を有し、各選別光に対する干渉色判定用画像データに基づいて、真珠の色を評価することが好ましい。

　これによれば、それぞれが、真珠を透過したときの干渉に強弱が生じるような波長を、中心波長とする狭帯域の複数の選別光を、真珠に透過させて、その透過光を捉えた透過画像データにおける、平均的な強度変化パターンを除いた干渉色判定用画像データに基づいて、色を評価するので、強度変化が大きいか否か、即ち、干渉色が豊富か否かを評価することができて、真珠について正しく色を評価できる。

　さらに、各選別光に対する干渉色判定用画像データに基づいて、真珠における干渉色の発現を視覚化したカラー画像を生成する干渉色可視化ステップを有し、カラー画像に基づいて前記真珠の色を評価すれば、視覚的に干渉色の発現状態が分かり易くなる。

　また、各選別光に対する干渉色判定用画像データにおける中心部と周辺部とのコントラストを表すコントラスト値を算出する干渉色数値化ステップを有し、コントラスト値に基づいて真珠の色を評価すれば、数値により干渉色を評価することができる。

　また、選別光は次のように決定することが好ましい。すなわち、複数のランクに分けられる複数の真珠サンプルのそれぞれについて、それぞれ中心波長の異なる複数の狭帯域光を真珠サンプルの一面側から透過させて、真珠サンプルの他面側をデジタル撮像装置で撮像することにより、各狭帯域光に対する透過画像データを取得し、各狭帯域光に対する透過画像データの処理対象領域の画素値を正規化して、各狭帯域光に対する正規化画像データを生成し、各狭帯域光に対する正規化画像データについて、真珠サンプルの正規化画像データの波長方向の平均に相当する平均画像データとの差を表す干渉色判定用画像データを、生成し、各狭帯域光に対する干渉色判定用画像データにおける中心部と周辺部とのコントラストを表すコントラスト値を計算し、各ランクについて、コントラスト値の平均が他のランクに比して突出して高く或いは低くなる狭帯域光の中心波長を、選別光の中心波長とする。
　これによれば、選別光は、ランクによって、干渉色判定用画像データにおける中心部と周辺部とのコントラストの状態が大きく異なるような波長の光とされているため、各選別光を真珠に透過させて干渉色判定用画像データを生成すれば、その中心部と周辺部とのコントラストの状態により、真珠のランクを判別することができる。

　また、評価値算出ステップにおいて、広ＤＲ画像データ内の各画素値に基づいて、広ＤＲ画像データの処理対象領域における色彩値のばらつきの度合いを示す値（以下、「ばらつき度」という。）を算出し、色彩値のばらつき度に基づいて真珠の色を評価することとしてもよい。色彩値のばらつき度は干渉色の豊富さを表すものだからである。

　また、広ＤＲ画像データ生成ステップにおいて、所定の有効露光範囲にある画素値であって、かつ、露出が大きい画像データの画素値を優先的に用いることにより、広ＤＲ画像データを生成することが好ましい。露出が大きい（即ち、露光時間が長い）画像データの方が、露出が小さい（即ち、露光時間が短い）画像データよりも、信号が大きく、対象物の色彩をより正確に捉えているので、より正確に輝度値の歪度を計算できるからである。

　本発明の評価装置は、パール色を有する対象物の評価装置であって、撮像部と画像処理部とを備え、撮像部は、対象物を支持する支持部と、対象物を照明する白色光源と、対象物を撮像するデジタル撮像装置と、を備えて、支持部に支持されて白色光源で照明された対象物を、デジタル撮像装置で露出を変えて複数回撮像することにより、露出が異なる複数の画像データを出力するように構成され、画像処理部は、複数の画像データを取得する画像データ取得手段と、複数の画像データを合成することにより、広ＤＲ画像データを生成する広ＤＲ画像データ生成手段と、広ＤＲ画像データ内の各画素値に基づいて、光沢の評価量として、広ＤＲ画像データの処理対象領域における輝度値の歪度を算出する評価値算出手段と、を備えることを特徴とする。

　これによれば、白とびや黒つぶれによる欠落が無い情報により求められた輝度の歪度で光沢を評価するので、対象物の光沢について正しい評価が可能であり、延いては、対象物について正しい評価を行うことが可能である。

　そして、対象物が真珠である場合には、撮像部が、それぞれが、真珠を透過したときの干渉に強弱が生じるような波長を、中心波長とする狭帯域の複数の選別光を発する狭帯域光源を備えて、狭帯域光源から各選別光を支持部に支持された真珠の一面側から透過させて、真珠の他面側をデジタル撮像装置で撮像することにより、各選別光に対する透過画像データを出力するように構成され、画像データ取得手段が、前記各選別光に対する透過画像データを取得し、画像処理部が、各選別光に対する透過画像データの真珠領域の画素値を正規化して、各選別光に対する正規化画像データを生成する正規化画像データ生成手段と、各選別光に対する正規化画像データについて、真珠の正規化画像データの波長方向の平均に相当する平均画像データとの差を表す干渉色判定用画像データを、生成する干渉色判定用画像生成手段と、を備えることが好ましい。

　これによれば、それぞれが、真珠を透過したときの干渉に強弱が生じるような波長を、中心波長とする狭帯域の複数の選別光を、真珠に透過させて、その真珠を透過した透過光を捉えた透過画像データにおける、平均的な強度変化パターンを除いた干渉色判定用画像データに基づいて、色を評価するので、強度変化が大きいか否か、即ち、干渉色が豊富か否かを評価することができて、真珠について正しく色の評価を行える。

　また、画像処理部が、各選別光に対する干渉色判定用画像データに基づいて、真珠における干渉色の発現を視覚化したカラー画像を生成する干渉色可視化手段を備えることとすれば、視覚的に干渉色の発現状態が分かり易くなる。

　また、画像処理部が、各選別光に対する干渉色判定用画像データにおける中心部と周辺部とのコントラストを表すコントラスト値を算出する干渉色数値化手段を備えることとすれば、数値により干渉色を評価することができる。

　また、評価値算出手段が、広ＤＲ画像データ内の各画素値に基づいて、色の評価量として、広ＤＲ画像データの処理対象領域における色彩値のばらつき度を算出することとしてもよい。色彩値のばらつき度は干渉色の豊富さを表すものだからである。

　本発明によれば、白とびや黒つぶれによる欠落が無い情報により求められた輝度の歪度で光沢を評価するので、パール色を有する対象物の光沢について正しい評価が可能であり、延いては、パール色を有する対象物について正しい評価を行うことが可能である。

本発明の第１、２実施形態に係る評価装置の概略図である。 第１、２実施形態に係る光沢及び色彩の数値化処理のフローチャートである。 第１実施形態に係る画像撮影処理のフローチャートである。 第１実施形態に係る処理対象領域判定処理のフローチャートである。 第１実施形態に係る広ＤＲ画像生成処理のフローチャートである。 第１実施形態に係る有効露光域マスクの取得方法の説明図である。 第１実施形態に係る有効露光域マスク取得処理のフローチャートである。 第１、２実施形態に係る広ＤＲ画像結合処理のフローチャートである。 広ＤＲ画像の生成方法を説明するための図である。 第１、２実施形態に係る光沢の数値化処理のフローチャートである。 第１、２実施形態に係る色彩の数値化処理のフローチャートである。 試験例１、２で用いた評価装置の概略図である。 試験例１の結果を示す図である。 試験例１の結果について有意差検定を行なった結果を示す図である。 分光画像計測装置で取得される画像データのイメージ図である。 第２実施形態に係る画像撮影処理のフローチャートである。 第２実施形態に係る広ＤＲ画像生成処理のフローチャートである。 第２実施形態に係る有効露光域マスクの取得方法の説明図である。 第２実施形態に係る有効露光域マスク取得処理のフローチャートである。 仮定した光源の分光分布特性を示す図である。 CIE1931等色関数のグラフである。 試験例２の結果を示す図である。 本発明の第３実施形態に係る評価装置の概略図である。 第３実施形態に係る波長選択処理のフローチャートである。 第３実施形態に係る背景マスク生成処理のフローチャートである。 第３実施形態に係る信号の正規化処理のフローチャートである。 第３実施形態に係る空間的信号変化の抽出処理のフローチャートである。 カメラ画像及び空間パターン可視化画像を示す図である。 第３実施形態に係る空間コントラスト計算処理のフローチャートである。 第３実施形態に係る対象物の位置・大きさ検出処理のフローチャートである。 第３実施形態の重みづけ係数の計算処理のフローチャートである。 重みづけ係数の模式図である。 空間コントラスト値のグラフである。 第３実施形態に係る真珠の色の評価処理のフローチャートである。 空間コントラスト値をプロットした図である。 第３実施形態に係る可視化処理のフローチャートである。 第３実施形態に係る信号正規化係数決定処理のフローチャートである。 空間パターン可視化画像、及び、カラー画像を白黒で表した白黒画像の図である。 波長の選択で用いた各サンプルについて生成したカラー画像を白黒で示した図である。 波長の選択で用いた各サンプルの空間コントラスト値をプロットした図である。 複数の真珠を同時に計測するときのサンプルホルダの図である。 平均画像を変えたときの空間コントラスト値のグラフである。

　〈第１実施形態〉本発明の第１実施形態を図面に基づいて説明する。第１実施形態は、画像データとして各画素のＲ値、Ｇ値、Ｂ値を出力するいわゆるＲＧＢカメラと称されるデジタルカメラを用いた形態である。

　図１に示すように、第１実施形態に係る評価装置１０は、撮像部９と、撮像部９に接続された画像処理装置（画像処理部に相当。）７とから構成され、撮像部９は、外光遮蔽箱８と、外光遮蔽箱８の内部にそれぞれ配設された、画像計測装置（デジタル撮像装置に相当。）１と、白色光源３と、サンプルホルダ（支持部に相当。）４と、サンプル設置台５と、光吸収板６とから構成されている。

　詳しくは、外光遮蔽箱８は、外光を遮断するように構成されて内面は２次反射が略無い（即ち、つやのない）黒色とされ、外光遮蔽箱８の底壁上面にサンプル設置台５が設置され、サンプル設置台５の上面に光吸収板６が敷設され、光吸収板６の上面にサンプルホルダ４が配置されている。光吸収板６の表面は、外光遮蔽箱８の内面と同じく、２次反射が略無い黒色とされている。サンプルホルダ４は、パール色を有する計測対象（対象物に相当。）２を支持するものであり、サンプルホルダ４の表面も、外光遮蔽箱８の内面と同じく、２次反射が略無い黒色とされている。なお、光吸収板６及びサンプルホルダ４においては、少なくとも白色光源３からの光が照射される面を、２次反射が略無い黒色とすればよい。また、サンプル設置台５は、計測対象２全体が画像計測装置１で捉えられるように、上下動するように構成してもよい。

　画像計測装置１は、シャッタースピードを変えることにより露出（即ち、露光時間）を変更可能に構成されたＲＧＢカメラであり、サンプルホルダ４に支持された計測対象２を略鉛直方向に沿って上方から撮像するように、配置されている。なお、画像計測装置１全体を外光遮蔽箱８内に配置しなくても、少なくとも、画像計測装置１のレンズ収納部分を外光遮蔽箱８内に配置すればよく、要するに、外光がレンズを介して画像計測装置１内に入射しないように配置すればよい。また、画像計測装置１の撮影角度を可変に構成してもよい。画像計測装置１は、画像処理装置７に接続され、撮像により取得した画像データを画像処理装置７に送信可能に構成されている。

　白色光源３は、白色光を発するものであり、撮影方向（即ち、鉛直方向）に対して約４５°の角度をなす斜め上方から、サンプルホルダ４に支持された計測対象２に光を照射するように配置されている。なお、照射角度を可変に構成してもよい。撮影方向と白色光源３からの光とがなす角度は、人が計測対象２を観察するときの視線と光源からの光とがなす角度に合わせることが好ましい。計測対象２は、本実施形態では真珠Ｐである。

　画像処理装置７は、汎用のパーソナルコンピュータから構成され、画像計測装置１から送信された画像データを受信する受信手段（画像データを取得する画像データ取得手段に相当。）と、受信した複数の画像データのうち露出が最大の画像データの各画素値を所定の閾値と比較することにより、各画素値が処理対象領域内のものか否かを示す処理対象領域抽出情報を生成する処理対象領域抽出情報生成手段と、受信した複数の画像データを合成することにより、広ＤＲ画像データ（即ち、合成前の各画像データよりも輝度範囲が広い広輝度ダイナミックレンジの画像データ）を生成する広ＤＲ画像データ生成手段と、広ＤＲ画像データ内の各画素値と処理対象領域抽出情報とに基づいて、光沢の評価量として、広ＤＲ画像データの処理対象領域における輝度値の歪度を算出するとともに、色の評価量として、処理対象領域における色彩値のばらつき度を算出する評価値算出手段とを備えている。評価値算出手段は、算出した輝度値の歪度及び色彩値のばらつき度を、画像処理装置７が備える出力手段（本実施形態では、ディスプレイ装置。）に出力する。

　以上のように構成された評価装置１０を用いて、真珠Ｐの光沢及び色を評価する評価方法について、次に説明する。

　評価装置１０では、図２に示すような流れで、光沢及び色（即ち、色彩）の数値化を行なう。即ち、まず、撮像部９において画像計測装置１により真珠Ｐの画像撮影を行なう（ステップＳ１０１）。次に、画像計測装置１から受信した画像データ（以下、単に「画像」ともいう。）に基づいて、画像処理装置７が処理対象領域抽出マスク（処理対象領域抽出情報に相当。）を生成する（Ｓ１０２）。そして、画像処理装置７は、受信した画像データに基づいて広ＤＲ画像データを生成し（Ｓ１０３）、広ＤＲ画像データと処理対象領域抽出マスクとを用いて、光沢の評価量として、処理対象領域内の輝度値の歪度を算出する光沢の数値化処理を行い（Ｓ１０４）、色の評価量として、処理対象領域内の色彩値のばらつき度を算出する色彩の数値化処理を行う（Ｓ１０５）。本実施形態では、標準偏差に基いてばらつき度を算出するが、勿論、分散等の他の統計量に基づいてばらつき度を算出してもよい。なお、処理対象領域抽出マスク生成処理（Ｓ１０２）と広ＤＲ画像生成処理（Ｓ１０３）の順序は逆でもよく、光沢の数値化処理（Ｓ１０４）と色彩の数値化処理（Ｓ１０５）の順序は逆でもよい。画像撮影処理（Ｓ１０１）が画像データ取得ステップに、処理対象領域抽出マスク生成処理（Ｓ１０２）が処理対象領域抽出情報生成ステップに、広ＤＲ画像生成処理（Ｓ１０３）が広ＤＲ画像データ生成ステップに、光沢の数値化処理（Ｓ１０４）及び色彩の数値化処理（Ｓ１０５）が評価値算出ステップに、それぞれ相当する。

　以下、ステップＳ１０１～１０５の各処理について詳述する。

　［画像撮影処理］画像撮影処理（Ｓ１０１）では、サンプルホルダ４に支持された真珠Ｐを白色光源３で照明し、真珠Ｐ全体ができるだけ鮮明に撮影できるように画像計測装置１のズーム等を調整する。そして、露出を変えつつ画像計測装置１で複数回撮像することにより、露出が異なる複数の画像データを取得する。なお、露出を変えつつ複数回の撮像を行なうのは、一回の撮像では捉えられない部分（即ち、白とびや黒つぶれ部分）が発生する虞があるためである。本実施形態では、露出を変えるために、シャッタースピード（以下、「S.S.」とも表記。）を変更する。撮影枚数は、画像計測装置１及び真珠Ｐのダイナミックレンジに依存して可変とし、白とびや黒つぶれ部分がなくなるまで、S.S.を変えて撮影を繰り返す。なお、画像計測装置１のズーム等の調整、S.S.の変更及び撮影は手動により行うが、勿論、自動で行なうように構成してもよい。

　詳しくは、図３に示すように、まず、黒つぶれ部分が無いように十分遅いS.S.＝tL₀で、真珠Ｐを撮像し、画像Ｌ₀（ｉ，ｊ）を取得する（Ｓ２０１）。なお、画像計測装置１は横にｍ画素、縦にｎ画素（ｍ、ｎは正整数）を有するものとし、画像Ｌ₀（ｉ，ｊ）というときは、各画素（ｉ，ｊ）の出力値（画素値）Ｌ₀（ｉ，ｊ）（但し、ｉ＝１，２，…，ｍ、ｊ＝１，２，…，ｎ）からなる画像データという意である。以下、画像Ｌ₀（ｉ，ｊ）を単に画像Ｌ₀、後述する画像Ｓ₁（ｉ，ｊ）を単に画像Ｓ₁、…というように略す。

　画像計測装置１は画像Ｌ₀を画像処理装置７に送信し、画像処理装置７は、画像Ｌ₀について有効露光域マスク生成処理を行う（Ｓ２０２）。有効露光域マスク生成処理について、詳説する。画像計測装置１から得られた画像は、各画素でDEV＿MIN～DEV＿MAXの範囲を取る。但し、DEV＿MIN、DEV＿MAXはいずれも、画像計測装置１の性能から定められる値であり、DEV＿MIN＜DEV＿MAXである。また、画像計測装置１によって有効露光域（有効露光範囲。「白とび」や「黒つぶれ」でない画素値の範囲。）も定まり、この範囲をTH＿MIN～TH＿MAXとする。TH＿MIN、TH＿MAXはいずれも、画像計測装置１の性能から定められる値であり、DEV＿MIN≦TH＿MIN＜TH＿MAX≦DEV＿MAXである。

　有効露光域マスクとは、画像中の有効露光域内の信号を抽出するための有効露光域抽出情報であり、画像の各信号成分の有効露光域マスクの論理積をとったものを、その画像の有効露光域マスクとする。つまり、各画素において、全信号成分が有効露光域内にあるとき、その画素を有効露光域内にあるとする。図６に示すように、画像計測装置１がＲＧＢカメラである場合には、各画素（ｉ，ｊ）から出力された画素値は、Ｒ値（Ｒ信号）、Ｇ値（Ｇ信号）、及び、Ｂ値（Ｂ信号）を成分として含むので、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値のそれぞれについて、有効露光域にあるか否かを判定して、有効露光域にあれば値１、なければ値０とすることにより、ＲＧＢ信号の各成分について有効露光域マスクを生成し、それらの有効露光域マスクの論理積を取ったものを、その画像の有効露光域マスクとする。

　本実施形態では、図７に示すように、処理対象とする画像中の各画素（ｉ，ｊ）（但し、ｉ＝１，２，…，ｍ、ｊ＝１，２，…，ｎ）について、Ｒ値Ｒ（ｉ，ｊ）が有効露光域内にあるか否か、即ち、TH＿MIN＜Ｒ（ｉ，ｊ）＜TH＿MAXを満たすか否かを判定し（Ｓ５０２）、満たさなければＥ（ｉ，ｊ）＝０とし（Ｓ５０３）、満たせば、次に、Ｇ値Ｇ（ｉ，ｊ）が有効露光域内にあるか否か、即ち、TH＿MIN＜Ｇ（ｉ，ｊ）＜TH＿MAXを満たすか否かを判定し（Ｓ５０４）、満たさなければＥ（ｉ，ｊ）＝０とし（Ｓ５０５）、満たせば、さらに、Ｂ値Ｂ（ｉ，ｊ）が有効露光域内にあるか否か、即ち、TH＿MIN＜Ｂ（ｉ，ｊ）＜TH＿MAXを満たすか否かを判定し（Ｓ５０６）、満たさなければＥ（ｉ，ｊ）＝０とし（Ｓ５０５）、満たせばＥ（ｉ，ｊ）＝１とする（Ｓ５０８）。即ち、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値の全てが有効露光域内にある画素については値１、そうでない画素については値０をとるような有効露光域マスクを生成する。

　次に、画像処理装置７は、画像Ｌ₀の全ての画素が有効露光域内か否か、すなわち、画像Ｌ₀の全画素（ｉ，ｊ）についてＥ（ｉ，ｊ）＝１か否かを判断し（Ｓ２０３）、全画素（ｉ，ｊ）についてＥ（ｉ，ｊ）＝１であれば、画像撮影処理を終えるが、１つでもＥ（ｉ，ｊ）＝０の画素があれば、画像処理装置７は、画像計測装置１にtL₀より速いS.S.での撮影を行わせる。画像計測装置１は、撮影枚数カウンタの値ｋを０とし（Ｓ２０４）、ｋを１増加させて（Ｓ２０５）、S.S.＝tL₀では捉えられなかった部分（輝度が画像計測装置１の能力を超えて飽和状態となっている部分。即ち、白とび部分）を捉えられるように、S.S.をtL₀より速いtS₁に変更して、真珠Ｐを撮像し、画像Ｓ₁（ｉ，ｊ）を取得する（Ｓ２０６）。撮影枚数カウンタは、画像Ｓ₁以降の撮影枚数をカウントすることとなる。

　画像計測装置１は画像Ｓ₁を画像処理装置７に送信し、画像処理装置７は、画像Ｓ₁について、画像Ｌ₀の場合と同様にして、有効露光域マスク生成処理を行う（Ｓ２０７）。そして、画像Ｓ₁の全画素が有効露光域内か否かを判定し（Ｓ２０８）、全画素が有効露光域内であれば、画像撮影処理を終え、そうでなければ、ｋを１増加させて（Ｓ２０５）、S.S.＝tL₀及びS.S.＝tS₁では捉えられなかった部分を捉えられるように、S.S.をtS₁より速いtS₂に変更して、画像計測装置１により真珠Ｐを撮像し、画像Ｓ₂（ｉ，ｊ）を取得して（Ｓ２０６）、画像Ｓ₂について有効露光域マスク生成処理を行う（Ｓ２０７）。同様に、全画素が有効露光域内にある画像Ｓ_kが得られるまで、段々とS.S.を早くしつつ（即ち、露光時間を短くしつつ）真珠Ｐを撮像し、画像Ｓ₁（ｉ，ｊ），…，Ｓ_N（ｉ，ｊ）を取得するとともに、それらの有効露光域マスクを生成する（Ｓ２０５～２０８）。画像Ｓ₁，Ｓ₂，…，Ｓ_Nを取得したときのS.S.は、それぞれ、tS₁，tS₂，…，tS_Nであり、tL₀＞tS₁＞tS₂＞…＞tS_Nである。また、画像Ｓ_Nの全画素は有効露光域内にある。

　［処理対象領域抽出マスク生成処理］処理対象領域抽出マスク生成処理（Ｓ１０２）では、画像処理装置７は、各画素値が処理対象領域内のものか否かを示す処理対象領域抽出マスクを生成する。処理対象領域とは、画像において処理対象とすべき領域、即ち、真珠Ｐとされる領域をいい、以下、真珠領域ともいう。真珠領域は略円形である。画像が、真珠Ｐ以外の背景部分等、処理対象とすべきでない部分を含む場合には、画像中の各画素が処理対象領域に入っているか否かを判定する必要があるため、この判定に用いる処理対象領域抽出マスクを生成する。

　詳しくは、上記画像撮影処理で取得した複数の画像のうち、最も露光時間が長い画像Ｌ₀を用い、図４に示すように、各画素値Ｌ₀（ｉ，ｊ）（但し、ｉ＝１，２，…，ｍ、ｊ＝１，２，…，ｎ）について、画素値Ｌ₀（ｉ，ｊ）と所定の閾値TH＿TGTとを比較し、閾値TH＿TGTより大きい場合にはTGT（ｉ，ｊ）＝１とし、大きくない場合にはTGT（ｉ，ｊ）＝０とする処理を行なう（Ｓ３０１～３０５）。これにより、処理対象領域抽出マスクTGT（ｉ，ｊ）（但し、ｉ＝１，２，…，ｍ、ｊ＝１，２，…，ｎ）が生成される。即ち、処理対象領域抽出マスクは、各画素値と所定の閾値との比較結果を０，１で示すものである。なお、ステップＳ３０１及びＳ３０５のループは、ｉ、ｊの値を変えつつ、その間の処理を繰り返すことを示している。以下のフローチャートでも同様である。

　閾値TH＿TGTは、背景として扱うべき信号の最大値である。したがって、TGT（ｉ，ｊ）＝１であれば画素（ｉ，ｊ）は処理対象領域内に、TGT（ｉ，ｊ）＝０であれば画素（ｉ，ｊ）は処理対象領域外にあるといえる。画像計測装置１においては、背景はサンプルホルダ４または光吸収板６であり、２次反射の無い黒色であるので、閾値TH＿TGTは０に近い小さい値となる。また、画像Ｌ₀を用いたのは、取得した画像Ｌ₀，Ｓ₁，…，Ｓ_Nの中で最も露光時間が長く、信号（画素値）が最も大きい画像であるため、真珠Ｐの部分に相当する画素であるにもかかわらず信号が小さいために背景部分として扱われてしまうような虞が少ないからである。

　［広ＤＲ画像生成処理］広ＤＲ画像生成処理（Ｓ１０３）では、画像処理装置７は、画像Ｌ₀，Ｓ₁，…，Ｓ_Nについての有効露光域マスクを用いて、広ＤＲ画像結合処理を行なう（Ｓ４０１）。以下、画像Ｌ₀，Ｓ₁，…，Ｓ_Nについて生成した有効露光域マスクの各画素値を、それぞれ、E＿L₀（ｉ，ｊ）、E＿S₁（ｉ，ｊ）、…、E＿S_N（ｉ，ｊ）と表記する。例えば、E＿L₀（ｉ，ｊ）は、画像Ｌ₀の画素（ｉ，ｊ）に対する有効露光域マスクの画素値であり、E＿L₀（ｉ，ｊ）＝１であれば、画像Ｌ₀の画素（ｉ，ｊ）が有効露光域内にあり、０であれば有効露光域内にないことを示している。

　図８に示すように、生成しようとする広ＤＲ画像の各画素値をＷ（ｉ，ｊ）（但し、ｉ＝１，２，…，ｍ、ｊ＝１，２，…，ｎ）としたとき、画像処理装置７は、まず、画素値Ｗ（ｉ，ｊ）を０とする（Ｓ６０２）。次に、画像処理装置７は、最もS.S.が長い画像Ｌ₀の画素（ｉ，ｊ）が有効露光域内にあるか否か、即ち、E＿L₀（ｉ，ｊ）＝１を満たすか否かを判定し（Ｓ６０３）、満たせば、Ｗ（ｉ，ｊ）をＬ₀（ｉ，ｊ）／tL₀とし（Ｓ６０４）、満たさなければ、次にS.S.が長い画像Ｓ₁の画素（ｉ，ｊ）が有効露光域内にあるか否か、即ち、E＿S₁（ｉ，ｊ）＝１を満たすか否かを判定する（Ｓ６０５）。そして、満たせば、Ｗ（ｉ，ｊ）をＳ₁（ｉ，ｊ）／tS₁とし（Ｓ６０６）、満たさなければ、次にS.S.が長い画像Ｓ₂の画素（ｉ，ｊ）が有効露光域内にあるか否か、即ち、E＿S₂（ｉ，ｊ）＝１を満たすか否かを判定する（Ｓ６０７）、という処理を、S.S.が長い画像から順に行なう。なお、E＿S_N-1（ｉ，ｊ）＝１を満たさない画素（ｉ，ｊ）については、Ｗ（ｉ，ｊ）をＳ_N（ｉ，ｊ）／tS_Nとする（Ｓ６１１）。上述したように、画像Ｓ_Nの全画素は有効露光域内にあることから、E＿S_N（ｉ，ｊ）＝１を満たさない画素は存在しないので、E＿S_N（ｉ，ｊ）＝１を満たすか否かは判定しない。そして、かかる処理を各画素（ｉ，ｊ）（但し、ｉ＝１，２，…，ｍ、ｊ＝１，２，…，ｎ）について行うことにより、画素値Ｗ（ｉ，ｊ）（但し、ｉ＝１，２，…，ｍ、ｊ＝１，２，…，ｎ）からなる広ＤＲ画像を生成する。

　即ち、画像処理装置７は、有効露光域内にある画素値であって、かつ、S.S.が長い（即ち、露出が大きい）画像の画素値を優先的に採用することにより、広ＤＲ画像を生成する。なお、ある画像の画素値を採用するときには、画素値からS.S.の影響を排除するため、その画像の撮像時のS.S.で画素値を除算することにより、単位時間当たりの画素値とする。

　図９を用いて、撮影枚数が４枚の場合の広ＤＲ画像生成について説明する。図９の(a)～(e)において黒色部分は、有効露光域外であることを示す。まず、画像Ｌ₀については、(a)に示すように、その有効露光域内で（図中、白色部分で示す）の各画素値をS.S.で除算した値、Ｌ₀（ｉ，ｊ）／tL₀を広ＤＲ画像の画素値（以下、「広ＤＲ画素値」という。）とする。これにより、(a)の白色部分について広ＤＲ画素値が決まる。次に、画像Ｓ₁については、その有効露光域は(b)の斜線部分に示す部分であるが、(a)の白色部分と重なる部分については(a)の白色部分の方を優先するので、(b)の斜線部分中、(a)の白色部分と重ならない部分について、各画素値をS.S.で除算した値、Ｓ₁（ｉ，ｊ）／tS₁を広ＤＲ画素値とする。同様に、画像Ｓ₂の有効露光域を示す(c)の斜線部分中、(b)の斜線部分と重ならない部分について、Ｓ₂（ｉ，ｊ）／tS₂を広ＤＲ画素値とし、画像Ｓ₃の有効露光域を示す(d)の横線部分中、(c)の斜線部分と重ならない部分について、Ｓ₃（ｉ，ｊ）／tS₃を広ＤＲ画素値とする。これにより、(e)に示すように広ＤＲ画像が生成される。(e)に示された各斜線部分及び横線部分は、(b)～(d)に示された同様の斜線部分及び横線部分よりも範囲が狭くなっている。これは、露出の大きい方の画素値を優先して採用しているからである。

　［光沢の数値化処理］光沢の数値化処理（Ｓ１０４）では、画像処理装置７は、図１０に示すように、まず、広ＤＲ画像の各画素値Ｗ（ｉ，ｊ）から各画素の輝度値Ｙ（ｉ，ｊ）を計算する（Ｓ７０１）。詳しくは、各画素値Ｗ（ｉ，ｊ）はＲ値、Ｇ値、及び、Ｂ値を有するので、これらの値から、ＣＣＩＲ（国際無線通信諮問委員会）が勧告する規格601‐1に則った次式［数１］を用いて、輝度値Ｙ（ｉ，ｊ）を計算する。なお、以下の式において、Ｒ、Ｇ、Ｂは、それぞれＲ値、Ｇ値、Ｂ値を表す。

　次に、画像処理装置７は、処理対象領域抽出マスクを用いて、広ＤＲ画像の各画素の輝度値から処理対象領域内の画素の輝度値を抽出する（Ｓ７０２～７０５）。詳しくは、各画素（ｉ，ｊ）（但し、ｉ＝１，２，…，ｍ、ｊ＝１，２，…，ｎ）について、その画素に対応する処理対象領域抽出マスクの値TGT（ｉ，ｊ）が１か否かを判定し（Ｓ７０３）、１であれば、処理対象輝度値（処理対象領域内の画素の輝度値）の数ｈを１加算して、その画素の輝度値Ｙ（ｉ，ｊ）を処理対象輝度値Ｐ（ｈ）として採用する（Ｓ７０４）。なお、ｈの初期値は０とする。一方、TGT（ｉ，ｊ）＝１でなければ、その画素の輝度値は処理対象輝度値として採用しない。

　画像処理装置７は、抽出した処理対象輝度値Ｐ（ｈ）（但し、ｈ＝１，２，…，Ｈ）から、光沢の評価量として、次式［数２］により、処理対象輝度値の３次統計量である歪度Skを算出する（Ｓ７０６）。

　なお、［数２］において、Ｐは、処理対象輝度値Ｐ（ｈ）からなるベクトル（Ｐ（１），Ｐ（２），…，Ｐ（Ｈ））であり、μは、Ｐ（１），Ｐ（２），…，Ｐ（Ｈ）の平均、σはＰ（１），Ｐ（２），…，Ｐ（Ｈ）の標準偏差である。

　［色彩の数値化処理］色彩の数値化処理（Ｓ１０５）では、画像処理装置７は、図１１に示すように、処理対象領域抽出マスクを用いて、広ＤＲ画像の各画素の画素値（色彩値）から処理対象領域内の画素の色彩値を抽出する（Ｓ８０１～８０４）。詳しくは、各画素（ｉ，ｊ）（但し、ｉ＝１，２，…，ｍ、ｊ＝１，２，…，ｎ）について、その画素に対応する処理対象領域抽出マスクの値TGT（ｉ，ｊ）が１か否かを判定し（Ｓ８０２）、１であれば、処理対象色彩値（処理対象領域内の画素の色彩値）の数ｌを１加算し、その画素の画素値Ｗ（ｉ，ｊ）を処理対象色彩値Ｑ（ｌ）として採用する（Ｓ８０３）。なお、ｌの初期値は０とする。一方、TGT（ｉ，ｊ）＝１でなければ、その画素の色彩値は処理対象色彩値として採用しない。

　画像処理装置７は、抽出した処理対象色彩値Ｑ（ｌ）（但し、ｌ＝１，２，…，Ｌ）から、色彩の評価量として、次式［数３］により色彩値のばらつき度（本実施形態では、２次統計量である標準偏差）Cvを算出する（Ｓ８０５）。

　なお、［数３］において、Ｑは、処理対象色彩値Ｑ（ｌ）からなるベクトル（Ｑ（１），Ｑ（２），…，Ｑ（Ｌ））であり、μは、Ｑ（１），Ｑ（２），…，Ｑ（Ｌ）の平均、σはＱ（１），Ｑ（２），…，Ｑ（Ｌ）の標準偏差である。

　色彩値Ｑ（ｌ）はＲ値、Ｇ値、及び、Ｂ値を有するので、本実施形態の色彩値のばらつき度は、次の(i)～(iii)のように求める。

　(i) 色彩値Ｑ（ｌ）のＲ値、Ｇ値、及び、Ｂ値を次式［数４］で正規化し、正規化信号Ｒ´、Ｇ´、Ｂ´を得る。

　(ii)正規化信号Ｒ´、Ｇ´、Ｂ´についてそれぞれ標準偏差Cv^R、Cv^G、Cv^Bを求める。

　(iii)Cv^R、Cv^G、Cv^BをＲＧＢ色空間（３次元空間）内のベクトルとして、次式［数５］によりユークリッド距離を計算し、色彩値のばらつき度とする。

　画像処理装置７は、以上のように算出した広ＤＲ画像の処理対象領域内の輝度値の歪度、及び、色彩値のばらつき度をディスプレイ装置に表示する。上記非特許文献１から、輝度値の歪度が正であれば人間は光沢があると感じ、かつ、輝度値の歪度が大きい程光沢が強いと感じることが分かっている。したがって、輝度値の歪度から光沢を評価することができる。また、色彩値のばらつき度が大きい程、干渉色が豊富であり、パール色として優れているといえる。したがって、色彩値のばらつき度から色を評価することができる。

　《試験例１》以下、第１実施形態の評価を行なった試験例１について説明する。試験例１では、図１２に示すように、画像計測装置１としてＲＧＢカメラ（ここでは、ヤマハ社製YWD001）、計測対象２として真珠Ｐ、白色光源３として太陽光の特性を模擬した人工太陽灯、サンプルホルダ４としてつやのない黒色板、サンプル設置台５として机、光吸収板６として暗幕、画像処理装置７として汎用パーソナルコンピュータを備えた評価装置１０を用いた。また、外光遮蔽箱８として暗室を用い、画像処理装置７は外光遮蔽箱８内に設置した。

　画像計測装置１の出力値の分解能は１２bit（０～４０９５）であり、即ち、DEV＿MIN＝０、DEV＿MAX＝４０９５である。また、画素数は、横ｍ＝３２０、縦ｎ＝２４０である。また、TH＿MIN＝０、TH＿MAX＝４０９５とした。また、試験例１では、TH＿TGTは、固定値ではなく、各真珠Ｐについての処理の度に、広ＤＲ画像の左上３０×３０ピクセルの領域の平均輝度とその標準偏差σを算出し、TH＿TGT＝平均輝度＋３σとした。左上３０×３０ピクセルの領域を採用したのは、各真珠Ｐの広ＤＲ画像において略黒色となる領域、すなわち、まず間違いなく背景となる領域であり、この領域の平均輝度＋３σ以下であれば背景として扱ってよいからである。なお、この平均輝度＋３σが約１５となったことから、TH＿TGT＝１５と固定値にしてもよい。また、後述する大津の閾値選択により、TH＿TGTを定めてもよい。計測対象２としては、専門家の目視評価によりＡ～Ｃの３段階に分類された真珠Ｐを用いた。Ａランクは１５個、Ｂランクは１８個、Ｃランクは１７個である。広ＤＲ化（広輝度ダイナミックレンジ化）のための撮影枚数は、各真珠Ｐで４枚ずつとし、各真珠Ｐについて画像Ｌ₀、Ｓ₁、Ｓ₂、Ｓ₃を得た。なお、tL₀、tS₁、tS₂、tS₃は表４に示すとおりである。

　画像処理装置７は、画像計測装置１から取得した各真珠Ｐの画像Ｌ₀を用いて、各真珠Ｐについて、処理対象抽出マスクを生成した。また、各真珠Ｐについて、それぞれ画像Ｌ₀、Ｓ₁、Ｓ₂、Ｓ₃に対する有効露光域マスクを生成し、それらの有効露光域マスクを用いて、画像Ｌ₀、Ｓ₁、Ｓ₂、Ｓ₃から広ＤＲ画像を生成した。そして、各真珠Ｐについて、広ＤＲ画像から輝度値の歪度と色彩値のばらつき度とを算出した。算出された各真珠Ｐの輝度値の歪度と色彩値のばらつき度とを、表１に示す。表１において、Ａ－１、Ａ－２、…の記号は、各真珠Ｐに付されたランクとランク内での番号を示す。また、上段の「光沢」は輝度値の歪度であり、下段の「色の多様性」は色彩値のばらつき度である。

　表２は、表１に示す各真珠Ｐの光沢及び色の多様性を、ランク毎に平均したものである。また、図１３は、光沢を横軸、色の多様性を縦軸として、表１に示す各真珠Ｐの光沢及び色の多様性を図示するとともに、表２に示すランク毎の平均を図示したものである。

　表２及び図１３から、光沢の評価は、Ｃランク、Ｂランク、Ａランクの順に高くなっており、色の多様性の評価は、Ｂランク、Ｃランク、Ａランクの順に高くなっており、専門家による評価に略合致していることが分かる。

　なお、色の多様性については、ＢランクとＣランクとの間で、専門家による評価と逆転しているが、図１４は、各ランクの数値のばらつきに統計的有意差があるか否かを、分散分析による有意差検定（ｐ＜０．０５）で検定した結果を示すものである。図１４の右上は光沢、左下は色の多様性に関する検定結果を示し、○は有意差あり、×は有意差なしを示す。図１４に示すように、光沢についてはいずれのランク間でも有意差があるが、色の多様性については、ＡランクとＢランクとの間、ＡランクとＣランクとの間には、有意差があるものの、ＢランクとＣランクとの間には有意差がない。即ち、試験例１における色の多様性についてのＢ，Ｃランク間の評価の逆転に統計的意味は無く、ＢランクとＣランクとは色の多様性については同等であるといえる。したがって、光沢において優れているＢランクの真珠Ｐの方が、全体としてＣランクの真珠Ｐよりも優れていると評価できる。

　試験例１から、第１実施形態によれば、真珠Ｐについて、専門家による評価に合致した正しい評価を行なうことが可能であることが分かる。

　第１実施形態では、画像Ｌ₀の各画素値と閾値TH＿TGTとの比較結果を示す処理対象領域抽出マスクを生成し、その処理対象領域抽出マスクを用いて、処理対象領域内と判定される画素値のみを抽出して、抽出された画素値により評価量を算出しているので、画像データに背景部分が入ってしまう場合にも、画像データから背景以外の部分（即ち、対象物に相当する部分）を処理対象領域として抽出することが可能となり、背景部分の影響を除去できて、正しい評価を行うことが可能である。

　また、第１実施形態では、露出が異なる複数の画像を合成して広ＤＲ画像を生成し、その広ＤＲ画像から、輝度値の歪度と色彩値のばらつき度とを算出して、光沢と色とを評価しているので、撮像装置の制約に起因する白とびや黒つぶれによる情報の欠落を防止できる。したがって、広ＤＲ画像を用いない場合よりも正確に、輝度値の歪度及び色彩値のばらつき度を算出でき、真珠の光沢と色について、より正しい評価を行なうことが可能である。

　また、第１実施形態では、広ＤＲ画像を生成するときに、有効露光範囲にある画素値であって、かつ、露出が大きい方の画素値を優先的に用いている。露出が大きい画像データの方が露出が小さい画像データよりも、信号が大きく、対象物の色彩をより正確に捉えているので、第１実施形態によれば、かかる広ＤＲ画像を用いない場合よりも正確に、輝度値の歪度と色彩値のばらつき度を計算できる。

　さらに、第１実施形態では、画像計測装置１として比較的安価なＲＧＢカメラを用いているので、コストを低減できる。

　〈第２実施形態〉次に、本発明の第２実施形態を図面に基づいて説明する。以下、第１実施形態の評価装置１０の構成要素に対応する第２実施形態の構成要素については、第１実施形態の評価装置１０の構成要素の符号にＢを付し、適宜その説明を省略する。

　第２実施形態に係る評価装置１０Ｂは、画像計測装置１ＢがＲＧＢカメラではなく、マルチスペクトルカメラとも称される分光画像計測装置である点を除き、図１に示す第１実施形態と同様の構成を有している。

　分光画像計測装置は、波長毎に光の強度を捉えることができるデジタル撮像装置である。図１５は、分光画像計測装置が取得する画像のイメージであるが、１回の撮影で、波長λ毎の画像（以下、「分光画像」という。）（ｘ，ｙ）が得られ、これら複数の分光画像（ｘ，ｙ）で１つの画像が形成される。例えば、可視光である波長４２０ｎｍ～７２０ｎｍの範囲の光を、１０ｎｍ刻みで計測するとすれば、３１枚の分光画像が得られることとなる。分光画像計測装置では、(1)分光画像から分光反射率を求めるプロセス、及び、(2)ある光源下での色彩値を計算で求めるプロセスが必要となる。なお、分光反射率は、光を略すべて反射する標準白色板を計測した画像と割り算することで求める。また、広ＤＲ化処理は分光反射率レベルで行う。

　第２実施形態に係る評価装置１０Ｂを用いて、計測対象２である真珠Ｐの光沢及び色を評価する評価方法について、次に説明する。

　第２実施形態に係る評価装置１０Ｂにおいても、第１実施形態に係る評価装置１０と同じく、図２に示すように、画像データ取得ステップに相当する画像撮影処理（Ｓ１０１）、処理対象領域抽出情報生成ステップに相当する処理対象領域抽出マスク生成処理（Ｓ１０２）、広ＤＲ画像データ生成ステップに相当する広ＤＲ画像生成処理（Ｓ１０３）、及び、評価値算出ステップに相当する光沢の数値化処理（Ｓ１０４）及び色彩の数値化処理（Ｓ１０５）を実行する。但し、画像撮影処理（Ｓ１０１）に上記プロセス(1)が、広ＤＲ画像生成処理に上記プロセス(2)が入る。以下、これらの処理について説明する。

　［画像撮影処理］画像撮影処理（Ｓ１０１）では、図１６に示すように、まず、画像計測装置１Ｂにより、S.S.＝tL₀で標準白色板を撮影して、画像ｗＬ₀を取得する（Ｓ１００１）。なお、画像計測装置１Ｂは横にｍ画素、縦にｎ画素（ｍ、ｎは正整数）を有し、可視光の範囲で等間隔に設定された波長λ₁，λ₂，…，λ_Kの各光の強度を捉えられるものとする。したがって、画像ｗＬ₀は、画素値ｗＬ₀（ｉ，ｊ，λ_k）（但し、ｉ＝１，２，…，ｍ、ｊ＝１，２，…，ｎ、ｋ＝１，２，…，Ｋ）からなる画像となる。

　次に、画像計測装置１ＢによりS.S.＝tL₀で真珠Ｐを撮影して、画素値ｐＬ₀（ｉ，ｊ，λ_k）（但し、ｉ＝１，２，…，ｍ、ｊ＝１，２，…，ｎ、ｋ＝１，２，…，Ｋ）からなる画像ｐＬ₀を取得する（Ｓ１００２）。なお、tL₀は、真珠Ｐの撮影時に黒つぶれ部分（露出不足部分）がないような遅いシャッタースピードとする。

　さらに、画像計測装置１Ｂにより、tL₀より速いS.S.＝tS₁で標準白色板を撮影して、画素値ｗＳ₁（ｉ，ｊ，λ_k）（但し、ｉ＝１，２，…，ｍ、ｊ＝１，２，…，ｎ、ｋ＝１，２，…，Ｋ）からなる画像ｗＳ₁を取得し（Ｓ１００３）、画像計測装置１ＢによりS.S.＝tS₁で真珠Ｐを撮影して、画素値ｐＳ₁（ｉ，ｊ，λ_k）（但し、ｉ＝１，２，…，ｍ、ｊ＝１，２，…，ｎ、ｋ＝１，２，…，Ｋ）からなる画像ｐＳ₁を取得する（Ｓ１００４）。なお、tS₁は、S.S.＝tL₀による真珠Ｐの撮影時に生じた白とび部分（露出過剰部分）を捉えられるようなシャッタースピードとする。

　なお、本実施形態では、撮影枚数は標準白色板と真珠Ｐとでそれぞれ２枚とするが、勿論、画像計測装置１の性能に応じて撮影枚数は変更可能である。但し、標準白色板と真珠Ｐとで撮影枚数は同じとする。また、標準白色板と真珠Ｐの撮影順序は任意である。

　画像計測装置１Ｂにより取得された画像ｗＬ₀、ｐＬ₀、ｗＳ₁、ｐＳ₁は、画像処理装置７Ｂに送信される。画像処理装置７Ｂは、画像ｗＬ₀及び画像ｐＬ₀から、式ｒＬ₀（ｉ，ｊ，λ_k）＝ｐＬ₀（ｉ，ｊ，λ_k）／ｗＬ₀（ｉ，ｊ，λ_k）により、S.S.＝tL₀のときの分光反射率ｒＬ₀（ｉ，ｊ，λ_k）を求める（Ｓ１００５）。分光反射率ｒＬ₀（ｉ，ｊ，λ_k）（但し、ｉ＝１，２，…，ｍ、ｊ＝１，２，…，ｎ、ｋ＝１，２，…，Ｋ）からなる画像を、以下、分光反射率画像ｒＬ₀という。

　また、画像処理装置７Ｂは、画像ｗＳ₁及び画像ｐＳ₁から、式ｒＳ₁（ｉ，ｊ，λ_k）＝ｐＳ₁（ｉ，ｊ，λ_k）／ｗＳ₁（ｉ，ｊ，λ_k）により、S.S.＝tS₁のときの分光反射率ｒＳ₁（ｉ，ｊ，λ_k）を求める（Ｓ１００６）。分光反射率ｒＳ₁（ｉ，ｊ，λ_k）（但し、ｉ＝１，２，…，ｍ、ｊ＝１，２，…，ｎ、ｋ＝１，２，…，Ｋ）からなる画像を、以下、分光反射率画像ｒＳ₁という。

　［処理対象領域抽出マスク生成処理］処理対象領域抽出マスク生成処理（Ｓ１０２）では、画像処理装置７Ｂは、分光反射率画像ｒＬ₀の各画素（ｉ，ｊ）において全波長λ₁，λ₂，…，λ_Kでの分光反射率を平均した平均反射率画像を対象に、閾値TH＿TGT＝０．１として、処理対象領域抽出マスクを生成する。即ち、分光反射率画像ｒＬ₀の各画素（ｉ，ｊ）について、その平均反射率が０．１より大きければTGT（ｉ，ｊ）＝１、０．１より大きくなければTGT（ｉ，ｊ）＝０として、処理対象領域抽出マスクTGT（ｉ，ｊ）（但し、ｉ＝１，２，…，ｍ、ｊ＝１，２，…，ｎ）を生成する。

　［広ＤＲ画像生成処理］広ＤＲ画像生成処理（Ｓ１０３）では、図１７に示すように、画像処理装置７Ｂは、広ＤＲ画像生成を行なった後（Ｓ１１０１）、色彩値変換を行う（Ｓ１１０２）。広ＤＲ画像生成では、まず、分光反射率画像ｒＬ₀、ｒＳ₁の各々に対して、閾値TH＿MIN＝０、TH＿MAX＝１として、有効露光域マスクを生成する。なお、上述したように、tL₀を、真珠Ｐの撮影時に黒つぶれ部分がないようなシャッタースピードとし、tS₁は、S.S.＝tL₀による真珠Ｐの撮影時に生じた白とび部分をカバーできるようなシャッタースピードとしたので、閾値TH＿MIN＝０とする（即ち、反射率が低い方は全て有効露光域内とする）。また、閾値TH＿MAX＝１としたのは、分光反射率画像ｒＬ₀、ｒＳ₁における反射率は、真珠Ｐの反射率を標準白色板の反射率で割ったものであり、１より大きい場合は、標準白色板の反射率を超えており、白とび部分（有効露光域外）であると考えられるからである。

　詳しくは、図１８に示すように、分光反射率画像ｒＬ₀、ｒＳ₁は、それぞれ、波長λ₁，λ₂，…，λ_Kの反射率画像からなるので、これら波長毎の反射率画像について、それぞれ、有効露光域マスクを取得し、それらの論理積を取る。有効露光域マスクの取得について、図１９を用いて説明すると、ある波長の反射率画像中の各画素（ｉ，ｊ）（但し、ｉ＝１，２，…，ｍ、ｊ＝１，２，…，ｎ）について、その反射率Ｉ（ｉ，ｊ）が有効露光域内にあるか否か、即ち、TH＿MIN＜Ｉ（ｉ，ｊ）＜TH＿MAXを満たすか否かを判定し（Ｓ１２０２）、満たさなければＥ（ｉ，ｊ）＝０とし（Ｓ１２０３）、満たせばＥ（ｉ，ｊ）＝１とする（Ｓ１２０４）。これにより、その波長での有効露光域マスクが取得される。このような有効露光域マスクの取得を、波長λ₁，λ₂，…，λ_Kの各々について行い、それら各波長の有効露光域マスクの論理積を取ったものを、その分光反射率画像の有効露光域マスクとする。

　次に、画像処理装置７Ｂは、分光反射率画像ｒＬ₀、ｒＳ₁と、上記のように分光反射率画像ｒＬ₀、ｒＳ₁のそれぞれについて生成した有効露光域マスクとを用いて、第１実施形態と同様に、有効露光域内にある画素値であって、かつ、S.S.が長い画像の画素値を優先的に採用する（即ち、本実施形態では、分光反射率画像ｒＬ₀の画素値を分光反射率画像ｒＳ₁の画素値よりも優先的に採用する）ことにより、広ＤＲ画像を生成する。なお、ある画像の画素値を採用するときには、その画像の撮像時のS.S.で画素値を除算することにより、単位時間当たりの画素値とする。このとき生成された広ＤＲ画像は、広ＤＲ化された分光反射率画像であるので、以下、広ＤＲ分光反射率画像という。この広ＤＲ分光反射率画像の各画素値を、ｒＷ（ｉ，ｊ，λ_k）と表記する。但し、ｉ＝１，２，…，ｍ、ｊ＝１，２，…，ｎ、ｋ＝１，２，…，Ｋである。

　次に、画像処理装置７Ｂは、色彩値変換（Ｓ１１０２）を行なう。詳しくは、画像処理装置７Ｂは、まず、色彩値を計算するために仮定した光源の分光分布特性Ｅ（λ_k）と、広ＤＲ分光反射率画像とを用いて、仮定した光源で照明したときの真珠Ｐからの反射スペクトルＳ（λ_k）を、式Ｓ（λ_k）＝Ｅ（λ_k）＊ｒＷ（λ_k）により算出する。なお、この式において、ｒＷ（λ_k）＝ｒＷ（ｉ，ｊ，λ_k）であり、各画素（ｉ，ｊ）について、その反射スペクトルＳ（λ_k）が得られることとなる。本実施形態では、仮定の光源として、真珠の鑑定を行う際に用いられる北窓光の分光分布特性を模擬した、Ｃ光源と呼ばれる色温度6740［Ｋ］の光源（JIS Z 8720で制定したものに相当。）を用いる。図２０に、Ｃ光源の分光分布特性を示す。このようにして得た各画素（ｉ，ｊ）の反射スペクトルＳ（λ_k）からなる画像、即ち、画素値Ｓ（ｉ，ｊ，λ_k）（但し、ｉ＝１，２，…，ｍ、ｊ＝１，２，…，ｎ、ｋ＝１，２，…，Ｋ）からなる画像を、以下、広ＤＲ画像という。

　次に、画像処理装置７Ｂは、次式［数６］を用いて、広ＤＲ画像の各画素（ｉ，ｊ）の反射スペクトルＳ（λ_k）を、ＣＩＥ（国際照明委員会）が勧告するCIE1931表色系の三刺激値（Ｘ，Ｙ，Ｚ）に変換する。

　なお、［数６］において、ｘ（λ_k），ｙ（λ_k），ｚ（λ_k）は、図２１に示すようなCIE1931等色関数の値であり、予め分かっている。即ち、［数６］により、広ＤＲ画像の各画素（ｉ，ｊ）について、その三刺激値（Ｘ，Ｙ，Ｚ）が得られる。

　次に、画像処理装置７Ｂは、広ＤＲ画像の各画素（ｉ，ｊ）について、その三刺激値（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を、次式［数７］により輝度値Ｙ´と色彩値（ｘ，ｙ）とに変換する。後述する光沢の数値化処理においては、輝度値として、［数７］で求めたＹ´を用いるが、［数６］で求めたＹを用いてもよい。

　さらに、画像処理装置７Ｂは、広ＤＲ画像の各画素（ｉ，ｊ）について、CIE1931表色系の三刺激値（Ｘ，Ｙ，Ｚ）または色彩値（ｘ，ｙ）から、ＣＩＥが勧告するCIE1976表色系の色彩値（ｕ´，ｖ´）を算出する。

　ここで、CIE1976表色系の色彩値を算出するのは、CIE1976表色系は、CIE1931表色系とは異なり、２つの色彩値があったとき、その数値の差分が色空間全体において人が感じる色の差（色差）に対応した均等色空間とも呼ばれる色空間だからである。したがって、後述する色彩の数値化処理においては、CIE1976表色系の色彩値（ｕ´，ｖ´）を用いるが、この点を考慮しなければ、CIE1931表色系の色彩値（ｘ，ｙ）を用いてもよい。

　［光沢の数値化処理］第２実施形態では、上記色彩値変換処理（Ｓ１１０２）で算出したCIE1931表色系の輝度値Ｙ´を用いて、光沢の評価量として、輝度値の歪度を算出する。

　まず、画像処理装置７Ｂは、処理対象領域抽出マスクを用いて、広ＤＲ画像の各画素の輝度値Ｙ´から処理対象領域内の画素の輝度値を抽出する。詳しくは、第１実施形態のステップＳ７０２～７０６と同様に、広ＤＲ画像の各画素（ｉ，ｊ）（但し、ｉ＝１，２，…，ｍ、ｊ＝１，２，…，ｎ）について、その画素に対応する処理対象領域抽出マスクの値TGT（ｉ，ｊ）が１か否かを判定し、１であれば、処理対象輝度値の数ｈ（初期値は０）を１加算して、その画素の輝度値Ｙ´（ｉ，ｊ）を処理対象輝度値Ｐ（ｈ）として採用し、１でなければ採用しない。なお、第１実施形態のステップＳ７０１で行なった輝度値の計算は、上記ステップＳ１１０２で既に行なっているので、ここでは行なわない。

　画像処理装置７Ｂは、抽出した処理対象輝度値Ｐ（ｈ）（但し、ｈ＝１，２，…，Ｈ）から、光沢の評価量として、上記［数２］により処理対象輝度値の歪度Skを算出する。

　［色彩の数値化処理］第２実施形態では、上記色彩変換処理（Ｓ１１０２）で算出したCIE1976表色系の色彩値（ｕ´，ｖ´）を用いて、色の評価量として、色彩値のばらつき度を算出する。

　まず、画像処理装置７Ｂは、処理対象領域抽出マスクを用いて、各画素の色彩値から処理対象領域内の画素の色彩値を抽出する。詳しくは、第１実施形態のステップＳ８０１～８０４と同様に、広ＤＲ画像の各画素（ｉ，ｊ）（但し、ｉ＝１，２，…，ｍ、ｊ＝１，２，…，ｎ）について、その画素に対応する処理対象領域抽出マスクの値TGT（ｉ，ｊ）が１か否かを判定し、１であれば、処理対象輝度値の数ｌ（初期値は０）を１加算して、その画素の色彩値（ｕ´，ｖ´）を処理対象色彩値Ｑ（ｌ）として採用し、１でなければ採用しない。

　画像処理装置７Ｂは、抽出した処理対象色彩値Ｑ（ｌ）（但し、ｌ＝１，２，…，Ｌ）から、色彩の評価量として、上記［数３］により色彩値のばらつき度Cvを算出する。

　各色彩値Ｑ（ｌ）はｕ´値及びｖ´値を有するので、本実施形態の色彩値のばらつき度は、次の(i)～(iii)のように求める。

　(i) 各色彩値Ｑ（ｌ）について、ｕ´値の標準偏差Cv^A、及び、ｖ´値の標準偏差Cv^Bを求める。

　(ii)Cv^A、Cv^Bを色平面（２次元平面）内のベクトルとして、次式［数９］でユークリッド距離を計算し、色彩値のばらつき度とする。

　画像処理装置７Ｂは、以上のように算出した広ＤＲ画像の処理対象領域内の輝度値の歪度、及び、色彩値のばらつき度をディスプレイ装置に表示する。

　《試験例２》以下、第２実施形態の評価を行った試験例２について説明する。試験例２では、試験例１と同じく図１２に示すように構成された評価装置１０Ｂを用いる。但し、画像計測装置１Ｂとして分光画像計測装置（ここでは、Cambridge Research & Instrumentation,Inc.社製Nuance VI-3042）を用い、計測対象２として真珠Ｐを計測する。また、標準白色板の計測を真珠Ｐと同じ条件下で行ない、色彩値を計算するときには、仮定光源として上記Ｃ光源を用いる。

　画像計測装置１の出力値の分解能は１２bit（０～４０９５）であり、即ち、DEV＿MIN＝０、DEV＿MAX＝４０９５である。また、画素数は、横ｍ＝４５６、縦ｎ＝３４４であり、波長４２０～７２０ｎｍの範囲を１０ｎｍ間隔で計測する（即ち、Ｋ＝３１）。また、上述したように、TH＿MIN＝０、TH＿MAX＝１、TH＿TGT＝０．１とした。計測対象２としては、専門家の目視評価により第１実施形態と同様にＡ～Ｃの３段階に分類された各ランク２個ずつ計６個の真珠Ｐを用いた。広ＤＲ化のための撮影枚数は、各真珠ＰでS.S.＝tL₀、S.S.＝tS₁の２枚ずつとし、各真珠Ｐについて分光反射率画像Ｌ₀、Ｓ₁を得た。なお、試験例２では、波長毎に表５に示すようにS.S.が異なっている。この波長毎にS.S.を変化させる機能は、波長全域にわたってＳ／Ｎ比を向上させるために、画像計測装置１が有している機能である。試験例２では、tL₀は標準白色板が飽和しないように、tS₁は真珠Ｐのハイライト部分が飽和しないように、画像計測装置１が決定している。

　画像処理装置７Ｂは、画像計測装置１Ｂから取得した各真珠Ｐの分光反射率画像Ｌ₀を用いて、各真珠Ｐについて、処理対象抽出マスクを生成した。また、各真珠Ｐについて、それぞれ画像Ｌ₀、Ｓ₁に対する有効露光域マスクを生成し、それらの有効露光域マスクを用いて、画像Ｌ₀、Ｓ₁から広ＤＲ分光反射率画像を生成した。そして、各真珠Ｐについて、広ＤＲ分光反射率画像に対して色彩値変換を行って広ＤＲ画像を生成し、処理対象抽出マスクを用いて、処理対象領域内の輝度値の歪度と色彩値のばらつき度とを算出した。なお、輝度値にはCIE1931表色系のＹを用い、色彩値にはCIE1976表色系の（ｕ´，ｖ´）を用いた。

　算出された各真珠Ｐの輝度値の歪度と色彩値のばらつき度とを、表３に示す。表３において、Ａ－１、Ａ－２、…の記号は、各真珠Ｐに付されたランクとランク内での番号を示す。また、上段の「光沢」は輝度値の歪度であり、下段の「色の多様性」は色彩値のばらつき度である。また、図２２は、光沢を横軸、色の多様性を縦軸として、表３に示す各真珠Ｐの光沢及び色の多様性を図示したものである。表３及び図２２から、光沢と色の多様性のいずれについても、Ｃランク、Ｂランク、Ａランクの順に評価量が高くなっており、専門家による評価に合致していることが分かる。

　試験例２から、第２実施形態においても、第１実施形態と同様に、真珠Ｐについて正しい評価を行なうことが可能であることが分かる。

　さらに、第２実施形態では、画像計測装置１として分光画像計測装置を用いているので、装置に依存しない色空間での輝度値及び色彩値が取得可能であり、真珠Ｐについて正しい評価を行なうことが可能である。

　〈第３実施形態〉本発明の第３実施形態を図面に基づいて説明する。以下、第１実施形態の評価装置１０の構成要素に対応する第３実施形態の構成要素については、第１実施形態の評価装置１０の構成要素の符号にＣを付し、適宜その説明を省略する。

　図２３（ａ）に示すように、第３実施形態の評価装置１０Ｃは、撮像部９Ｃと、撮像部９Ｃに接続された画像処理装置（画像処理部に相当。）７Ｃとから構成され、撮像部９Ｃは、外光遮蔽箱８Ｃと、画像計測装置（デジタル撮像装置に相当。）１Ｃと、白色光源３Ｃと、サンプルホルダ（支持部に相当。）４Ｃと、狭帯域光源１１とから構成されている。白色光源３Ｃ及びサンプルホルダ４Ｃは、外光遮蔽箱８Ｃの内部に配設されている。白色光源３Ｃは白色光源３と同じ構成であり、外光遮蔽箱８Ｃは外光遮蔽箱８と同じ構成である。計測対象２は真珠Ｐである。画像計測装置１Ｃは画像処理装置７Ｃに接続されている。

　画像処理装置７Ｃは、画像処理装置７と同じく汎用のパーソナルコンピュータであり、画像処理装置７と同じく、画像データ取得手段と、処理対象領域抽出情報生成手段と、広ＤＲ画像データ生成手段と、評価値算出手段とを備えているが、評価値算出手段において色彩値のばらつき度は算出しない。また、画像データ取得手段は、各選別光に対する透過画像データも、受信により取得する。さらに、画像処理装置７Ｃは、各選別光に対する透過画像データの真珠領域の画素値を正規化して、各選別光に対する正規化画像データを生成する正規化画像データ生成手段と、各選別光に対する正規化画像データについて、平均画像データとの差を表す干渉色判定用画像データを生成する干渉色判定用画像生成手段と、各選別光に対する干渉色判定用画像データに基づいて、カラー画像を生成する干渉色可視化手段と、各選別光に対する干渉色判定用画像データにおける中心部と周辺部とのコントラストを表すコントラスト値を算出する干渉色数値化手段とを備えている。

　ここで、透過画像データとは、光を計測対象２の一面側から透過させて、計測対象２の他面側を撮像した画像データをいう。なお、このときの光は、計測対象２を透過することなく直接計測対象２の他面側に漏れることがないようにする。また、正規化画像データとは、透過画像データにおける処理対象領域を正規化した画像データをいう。

　狭帯域光源１１は、多波長可変光源（本実施形態では、Nikon社製ELS-VIS）であり、４２０～７２０ｎｍの波長域内で１０ｎｍ間隔で中心波長を変えて、帯域幅約２０ｎｍの狭帯域光を発光可能である。なお、後述するように、５２０ｎｍ、５８０ｎｍ、及び、６５０ｎｍをそれぞれ中心波長とする光を、選別光とする。サンプルホルダ４Ｃには、上下方向に貫通する円形の孔４１が設けられて、真珠Ｐは孔４１の上端縁に支持される。図２３（ｂ）は、サンプルホルダ４Ｃの平面図である。狭帯域光源１１からの光は、孔４１に導入されて、孔４１に支持された真珠Ｐを下方から照明する。孔４１の直径は、真珠Ｐの直径よりも小径とされるとともに、真珠Ｐを支持している状態で狭帯域光源１１からの光が直接（即ち、真珠Ｐを透過することなく）サンプルホルダ４Ｃの上面側に漏れることがないような径とされる。本実施形態では、真珠Ｐの直径は約７ｍｍであり、孔４１の直径は５．５ｍｍとされている。

　画像計測装置１Ｃは、モノクロカメラ（本実施形態では、浜松ホトニクス社製ORCA-ER-1394）であり、レンズ収納部分が外光遮蔽箱８Ｃの内部に配置されて、孔４１に支持された真珠Ｐを、略鉛直方向に沿って上方から撮像するように構成されている。即ち、画像計測装置１Ｃは、狭帯域光源１１に対向するように配置され、狭帯域光源１１により照明される真珠Ｐの一面側（本実施形態では下面側）とは反対側の真珠Ｐの他面側（本実施形態では上面側）を撮像する。なお、白色光源３Ｃは、真珠Ｐを斜め上方（望ましくは、真珠Ｐの真上方向に対して約３０～４５°傾斜した方向）から照明する。したがって、画像計測装置１Ｃは、白色光源３Ｃによって照明された真珠Ｐを撮像するときは、真珠Ｐが反射した反射光を捉えるのに対し、狭帯域光源１１によって照明された真珠Ｐを撮像するときは、真珠Ｐを透過した透過光を捉えることとなる。

　《波長の選択》ここで、選別光の決定（波長の選択）について説明する。真珠における干渉は、真珠層の各層の厚さ及び一様性に依存しており、厚さが一様で（即ち、でこぼこが無く）薄い層が多数形成された真珠は、干渉に強弱が生じ、干渉色が豊富となる。したがって、真珠を透過したときの干渉に強弱が（平均を外れて大きく）生じるような波長を中心波長とする狭帯域光を、真珠のランク毎に決定して、選別光とする。すなわち、真珠のランク毎に干渉の強弱が最も顕著になるような波長を選択して、選別光の中心波長とする。波長の選択は、図２４に示すような流れで行う。波長の選択の場合も、真珠の評価の場合と同じく評価装置１０Ｃを用いる。以下、波長の選択で用いる真珠を、真珠サンプルともいう。

　［画像の計測処理］まず、ランクが分かっている真珠サンプルを、上述したようにサンプルホルダ４Ｃに支持させて狭帯域光源１１で下方から照明し、狭帯域光源１１から発する光の波長（中心波長）を変えつつ、画像計測装置１Ｃで撮像する。すなわち、各真珠サンプルにつき、波長λ₁，λ₂，…，λ_Nの光で撮像し、Ｎ枚の画像（透過画像データに相当。）を得る（図２４のステップＳ１３０１）。これらの画像を、画像処理装置７Ｃに入力する。真珠サンプルは、直径約７ｍｍで、Ａランク、Ｂランク、Ｃランクのそれぞれについて１０個ずつとした。なお、真珠鑑定士の目視評価により、評価の高い方からＡランク、Ｂランク、Ｃランクにランク分けした。また、比較のために、直径８ｍｍの模造真珠２個、及び、ジルコニア製の直径６．３５ｍｍのボールベアリング４個も同様に計測とした。

　［背景マスクの生成処理］画像処理装置７Ｃは、真珠領域を抽出するための背景マスクを生成する（図２４のＳ１３０２）。詳しくは、まず、上記Ｎ枚の画像から選択した真珠と背景とが明確に区分される１枚の画像を対象に、または、上記Ｎ枚の画像を平均した画像を対象に、真珠領域と背景とを分離するための閾値を選択する。閾値の選択は、大津の閾値選択を用いる。大津の閾値選択は、下記参考文献(1)に記載されており、周知であるので詳説しないが、対象とした画像Ｉ（ｉ，ｊ）（但し、ｉは横方向の変数、ｊは縦方向の変数であり、ｉ＝１，２，…，ｍ、ｊ＝１，２，…，ｎ）の各画素が採りうる値０～Ｉ_MAXに対し、ある閾値Ｉ_THを設定し、０≦Ｉ（ｉ，ｊ）＜Ｉ_TH、Ｉ_TH≦Ｉ（ｉ，ｊ）≦Ｉ_MAXの２群に画素値群を分類し、各群内の画素値のばらつきよりも群間の画素値のばらつきが最大となる閾値Ｉ_THを求めるものである。本実施形態では、画像計測装置１Ｃは、W256×H336ピクセル、画像出力は１２ビットであるので、ｍ＝256、ｎ＝336、Ｉ_MAX＝4095であり、Ｉ_THは真珠毎に大津の閾値選択により選択した。そして、図２５に示すように、対象とした画像Ｉ（ｉ，ｊ）の各画素値が、閾値Ｉ_THより小さければ画素値を０、小さくなければ画素値を１として、背景マスクＭ（ｉ，ｊ）を生成する。Ｍ（ｉ，ｊ）＝１であれば真珠領域、Ｍ（ｉ，ｊ）＝０であれば背景（真珠領域外）であることを示す。

　［信号の正規化処理］次に、画像処理装置７Ｃは、上記Ｎ枚の画像について、カメラ感度や光源強度等のアーチファクトを軽減するために、信号の正規化を行う（図２４のＳ１３０３）。図２６に基づいて詳述する。波長λ_kの狭帯域光で撮像したときの画像をＩ（ｉ，ｊ，ｋ）（但し、ｋは波長方向の変数であり、ｋ＝１，２，…，Ｎ）と表記する。なお、波長λ_kという代わりに、波長ｋということもある。まず、図２６の「ループ１」に示すように、画像Ｉ（ｉ，ｊ，ｋ）に基づいて、波長毎の平均画素値Ｐ（ｋ）を計算する。詳しくは、波長ｋを固定しておいて、平均画素値Ｐ（ｋ）及び加算回数Ｃを０とし（Ｓ１５０１）、画像Ｉ（ｉ，ｊ，ｋ）について、背景マスクＭ（ｉ，ｊ）により、真珠領域内の画素値を抽出してＰ（ｋ）に加算するとともに、加算回数を数える（図２６の「ループ２」参照）。そして、真珠領域内の全画素値の合計Ｐ（ｋ）が得られたら、そのＰ（ｋ）を加算回数で除算することにより、波長ｋについて平均画素値Ｐ（ｋ）を生成する（Ｓ１５０４）。これを、全ての波長ｋについて繰り返し、波長ｋ毎に平均画素値Ｐ（ｋ）を得る。次に、図２６の「ループ３」に示すように、画像Ｉ（ｉ，ｊ，ｋ）の真珠領域内の各画素値を、平均画素値Ｐ（ｋ）で除算することにより、正規化画像（正規化画像データに相当。）Ｉｎ（ｉ，ｊ，ｋ）を生成する（Ｓ１５０５、Ｓ１５０６）。なお、正規化画像Ｉｎ（ｉ，ｊ，ｋ）において、真珠領域外の画素値は０とする（Ｓ１５０７）。

　［干渉色による空間的信号変化の抽出処理］画像処理装置７Ｃは、各正規化画像Ｉｎ（ｉ，ｊ，ｋ）に基づいて、干渉色による空間的信号変化の抽出を行う（図２４のＳ１３０４）。図２７に基づいて詳述する。画像処理装置７Ｃは、各正規化画像Ｉｎ（ｉ，ｊ，ｋ）の各画素について、その画素値を波長方向に合計し（図２７の「ループ２」参照）、加算回数Ｃでその合計を除算することにより、平均画素値Ｓ（ｉ，ｊ）を生成する。これを、全画素（ｉ，ｊ）について繰り返し、平均画像（平均画像データに相当。）Ｓ（ｉ，ｊ）を生成する（図２７の「ループ１」参照）。そして、正規化画像Ｉｎ（ｉ，ｊ，ｋ）から平均画像Ｓ（ｉ，ｊ）を減算することにより、平均的な画像強度変化を除去した画像（干渉色判定用画像データに相当。）Ｉｎｎ（ｉ，ｊ，ｋ）を生成する（図２７の「ループ３」参照）。画像Ｉｎｎ（ｉ，ｊ，ｋ）は、平均画像Ｓ（ｉ，ｊ）との差、即ち、平均的な強度変化パターンからの外れを反映するものであり、その外れを２次元空間上のパターンとして可視化できるものであるので、空間パターン可視化画像ともいう。

　図２８の（ａ）はＡランクの真珠サンプルの背景マスク済みのカメラ画像、（ｂ）は同真珠サンプルの空間パターン可視化画像であり、（ｃ）はＢランクの真珠サンプル、（ｄ）はＣランクの真珠サンプル、（ｅ）は模造真珠、（ｆ）はボールベアリングの空間パターン可視化画像である。また、それぞれ上から順に、波長５２０、５８０、６５０ｎｍの光を透過させたときの画像である。図２８（ｂ）～（ｄ）から、波長５２０ｎｍのとき、Ａランクでは周辺部が暗く中心部が明るくなるが、Ｂ、Ｃランクでは周辺部が明るく中心部が暗くなる等、波長と真珠のランクによってパターンが異なることが分かる。また、模造真珠やボールベアリングでは、本物の真珠のように周辺部と中心部とで明暗が分かれるようなパターンにはならないことが分かる。したがって、ランクによってパターンの差異がよく出るような波長を選択すれば、空間パターン可視化画像によって真珠をランク分けできることが分かる。但し、空間パターン可視化画像のままでは波長の選択が容易でないので、以下のように、空間パターン可視化画像から、真珠の中心部と周辺部とのコントラストを表すコントラスト値（空間コントラスト）を計算することする。

　［空間コントラストの計算処理］画像処理装置７Ｃは、画像Ｉｎｎ（ｉ，ｊ，ｋ）に基づいてコントラスト値を計算する（図２４のＳ１３０５）。図２９に基づいて詳述する。図２９において、Ｃ（ｋ）は中心コントラスト変数、Ｓ（ｋ）は周辺コントラスト変数、ＣＳＣ（ｋ）はコントラスト値、ＣＮＴはカウンタ、ＦＣ（ｉ，ｊ）は真珠領域の中心部が周辺部よりも重くなるように設定された重みづけ数、ＦＳ（ｉ，ｊ）は真珠領域の周辺部が中心部よりも重くなるように設定された重みづけ係数である。これらの重みづけ係数の決定方法については後述する。

　画像処理装置７Ｃは、波長ｋ毎に、画像Ｉｎｎ（ｉ，ｊ，ｋ）について、図２９の「ループ１」に示す処理を行う。即ち、最初にＣ（ｋ）、Ｓ（ｋ）、ＣＳＣ（ｋ）、及び、ＣＮＴを０とし（Ｓ１７０１）、画像Ｉｎｎ（ｉ，ｊ，ｋ）の真珠領域の各画素値に対して、重みづけ係数ＦＣ（ｉ，ｊ）を乗算してＣ（ｋ）に加算するとともに、重みづけ係数ＦＳ（ｉ，ｊ）を乗算してＳ（ｋ）に加算し、加算回数をＣＮＴでカウントする（図２９の「ループ２」参照）。画像Ｉｎｎ（ｉ，ｊ，ｋ）の真珠領域の全画素値に対してかかる処理を行ったら、Ｃ（ｋ）からＳ（ｋ）を減算したものをＣＮＴで除算することにより、ＣＳＣ（ｋ）を求める。ＣＳＣ（ｋ）は、波長ｋによる空間パターン可視化画像Ｉｎｎ（ｉ，ｊ，ｋ）の真珠領域における中心部と周辺部とのコントラストを表す値となり、ＣＳＣ（ｋ）が正であれば中心部が周辺部よりも明るく、負であれば周辺部が中心部よりも明るいことを示し、ＣＳＣ（ｋ）の絶対値が大きいほど中心部と周辺部とのコントラストが強いことを示している。

　ここで、重みづけ係数の決定方法について説明する。まず、画像処理装置７Ｃは、図３０に示すフローチャートにしたがって、真珠領域の位置と大きさとを検出する。図３０において、ｘは画像全体の右端の座標、ｙは画像全体の下端の座標、ｘ１、ｙ１、ｘ２、ｙ２は、それぞれ真珠領域の左端、上端、右端、下端の座標を求めるための変数であり、ｘｃは真珠領域の左右方向における中心座標、ｙｃは真珠領域の上下方向における中心座標、ｃは真珠領域の直径である。

　次に、画像処理装置７Ｃは、図３１に示すフローチャートにしたがって、重みづけ係数を計算する。図３１において、ｓｃは中心部が重み大の場合の重みの総和、ｓｓは周辺部が重み大の場合の重みの総和、ｆｃ（ｉ，ｊ）は中心部が重み大の場合の重み係数行列、ｆｓ（ｉ，ｊ）は周辺部が重み大の場合の重み係数行列、Ｎ（［ｉ，ｊ］，μ，σ）は、平均ベクトルμをμ＝［ｘｃ，ｙｃ］（但し、ｘｃ，ｙｃは真珠領域の中心座標）、分散共分散行列Ｓを次式［数１０］で表される行列とした２次元正規分布である。［数１０］におけるｃは、真珠領域の直径である。

　決定した重みづけ係数の模式図を図３２に示す。図３２（ａ）は中心部が重み大の場合、図３２（ｂ）は周辺部が重み大の場合を示す。

　［波長の選択処理］上記のようにして計算したコントラスト値に基づいて、選別光の波長を選択する（図２４のＳ１３０６）。図３３は、計算したコントラスト値を、横軸を狭帯域光源１１の波長、縦軸をコントラスト値として示したものであり、（ａ）はＡランクの真珠、（ｂ）はＢランクの真珠、（ｃ）はＣランクの真珠、（ｄ）は模造真珠、（ｅ）はボールベアリングのコントラスト値を示し、（ａ）～（ｅ）において、細線は個々のサンプルのコントラスト値を示し、エラーバー付きの太線は平均を示す。また、（ｆ）は（ａ）～（ｅ）における平均を取り出したものである。

　図３３から、真珠サンプルのランクによって、コントラスト値の平均が高くなる波長が異なることが分かる。したがって、各ランクについて、コントラスト値の平均が他のランクに比して突出して高く（或いは低く）なるような波長を、選別光の波長とすれば、真珠をランク分けできる。本実施形態では、Ａランクについては５２０ｎｍ、Ｂランクについては５８０ｎｍ、Ｃランクについては６５０ｎｍを、他のランクよりもコントラスト値の平均が高くなる波長として選択し、選別光の波長とした。図３３（ａ）～（ｆ）の縦の太線は、これら選択された波長を示す。

　《真珠の評価》評価装置１０Ｃを用いて、真珠Ｐの光沢及び色を評価する評価方法について説明する。

　評価装置１０Ｃを用いて真珠Ｐの光沢を評価する場合、第１実施形態と同様にして、白色光源３Ｃで照明して、露出を変えつつ真珠Ｐを複数回撮像することにより、露出の異なる複数枚の画像を得る。そして、それらの画像から広ＤＲ画像を生成し、広ＤＲ画像から真珠領域における輝度の歪度を求めて、歪度が正で大きい程、光沢がよいと評価する。なお、画像計測装置１Ｃはモノクロカメラであるので、画像計測装置１Ｃから出力された画素値は、輝度値と線形の関係にあり、そのまま輝度値として使用できる。すなわち、第３実施形態では、第１実施形態のようにＲＧＢ値から輝度値を計算する必要はない。

　次に、評価装置１０Ｃを用いて真珠Ｐの色を評価する場合について、図３４に基づいて説明するが、ステップＳ１８０１～Ｓ１８０４の処理は、上述した波長の選択におけるステップＳ１３０１～Ｓ１３０４の処理と同様であるので、適宜説明を省略する。なお、ステップＳ１８０１が透過画像データ取得ステップに、ステップＳ１８０２及びＳ１８０３が正規化画像データ生成ステップに、ステップＳ１８０４が干渉色判定用画像生成ステップに、ステップＳ１８０５が干渉色可視化ステップに、ステップＳ１８０６及びＳ１８０７が干渉色数値化ステップに、それぞれ相当する。

　［画像の計測処理］真珠Ｐを、上述したようにサンプルホルダ４Ｃに支持させて、狭帯域光源１１から波長（中心波長）５２０ｎｍ、５８０ｎｍ、６５０ｎｍの各選別光を照射して、画像計測装置１Ｃで撮像する（図３４のステップＳ１８０１）。すなわち、真珠Ｐにつき３枚の画像を得て、画像処理装置７Ｃに入力する。

　［背景マスクの生成処理］画像処理装置７Ｃは、真珠領域を抽出するための背景マスクを生成する（図３４のＳ１８０２）。ここでは、上記３枚の画像を平均した画像を対象に、真珠領域と背景とを分離するための閾値Ｉ_THを、大津の閾値選択により選択し、図２５に示すようにして背景マスクＭ（ｉ，ｊ）を生成する。

　［信号の正規化処理］次に、画像処理装置７Ｃは、上記３枚の画像について、図２６に示すようにして信号の正規化を行い、正規化画像Ｉｎ（ｉ，ｊ，ｋ）を生成する（図３４のＳ１８０３）。なお、ｋ＝１，２，３であり、ｋ＝１は波長５２０ｎｍ、ｋ＝２は波長５８０ｎｍ、ｋ＝３は波長６５０ｎｍを表す。

　［干渉色による空間的信号変化の抽出］画像処理装置７Ｃは、各正規化画像Ｉｎ（ｉ，ｊ，ｋ）に基づいて、図２７に示すようにして干渉色による空間的信号変化の抽出を行い、空間パターン可視化画像Ｉｎｎ（ｉ，ｊ，ｋ）を生成する（図３４のＳ１８０４）。ここでの平均画像Ｓ（ｉ，ｊ）は、３つの正規化画像Ｉｎ（ｉ，ｊ，ｋ）（ｋ＝１，２，３）の平均である。生成した空間パターン可視化画像を、真珠サンプルから得られた空間パターン可視化画像（図２８（ａ）～（ｃ）参照）と目視で比較することにより、真珠Ｐのランクを決定可能であるが、ランク付けを容易にするために、以下に説明するように、空間パターン可視化画像に基づいて、干渉色の可視化あるいは数値化を行う。

　［干渉色の可視化処理］画像処理装置７Ｃは、各選別光による空間パターン可視化画像を、１枚のカラー画像に置換することにより、干渉色の可視化を行う（図３４のＳ１８０５）。図３５は、波長の選択における各サンプルの各選別光に対するコントラスト値を、プロットしたものであり、（ａ）は５２０ｎｍと５８０ｎｍ、（ｂ）は５８０ｎｍと６５０ｎｍ、（ｃ）は６５０ｎｍと５２０ｎｍに対するものである。図中、黒丸はＡランクの真珠、黒い四角はＢランクの真珠、黒い菱形はＣランクの真珠、黒い上向きの三角は模造真珠、黒い下向きの三角はボールベアリングを示し、各図形中の番号はサンプルに付された番号である。図３５（ｃ）から、波長５２０ｎｍと６５０ｎｍに対するコントラスト値には強い相関性があることが分かる。そこで、これら２つの選別光のうちいずれか一方は削減可能であり、本実施形態では６５０ｎｍを削減し、５２０ｎｍと５８０ｎｍの２波長による空間パターン可視化画像を用いて、次のようにＲＧＢ値を決定して可視化を行うこととする。

　画像処理装置７Ｃは、真珠領域の各画素（ｉ，ｊ）について、画素値Ｉｎｎ（ｉ，ｊ，１）あるいはＩｎｎ（ｉ，ｊ，２）を、－ＴＨ～＋ＴＨ（ＴＨ；正規化後最大値）までの所定範囲に収まるように正規化した値を、灰色（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（0.5，0.5，0.5）に対して加算することにより、ＲＧＢ値を決定する。図３６に基づいて説明すると、画像処理装置７Ｃは、まず、正規化係数ＭＸを決定する（Ｓ１９０１）。そして、真珠領域にある画素（ｉ，ｊ）について（Ｓ１９０２でYES）、波長５８０ｎｍの画素値Iｎｎ（ｉ，ｊ，２）に正規化係数ＭＸを乗じたものを0.5に加算してＲ値（ＲＧＢ（ｉ，ｊ，１））とし、波長５２０ｎｍの画素値Iｎｎ（ｉ，ｊ，１）に正規化係数ＭＸを乗じたものを0.5に加算してＧ値（ＲＧＢ（ｉ，ｊ，２））とし、波長５８０ｎｍの画素値Iｎｎ（ｉ，ｊ，２）に正規化係数ＭＸを乗じたものを0.5に加算してＢ値（ＲＧＢ（ｉ，ｊ，３））とする（Ｓ１９０３）。即ち、灰色（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（0.5，0.5，0.5）から、Ｉｎｎ（ｉ，ｊ，１）でＧ値を変化させ、Ｉｎｎ（ｉ，ｊ，２）でＲ値及びＢ値を同量変化させることにより、画素（ｉ，ｊ）の色を決定する。

　そして、画像処理装置７Ｃは、色域判定を行う（Ｓ１９０４）。色域判定では、ステップＳ１９０２で算出したＲ値、Ｇ値、Ｂ値が、それぞれ0.0以上1.0以下であるか否かを判定し、0.0未満であれば0.0、1.0を超えていれば1.0とする。すなわち、ＲＧＢ値をそれぞれ0.0～1.0の範囲に収める。正規化後最大値ＴＨを0.5より大きくすると、一定以上のコントラスト値を持つ画素は、最大強度値で強調表示されることとなる。また、正規化後最大値ＴＨが0.5以下であれば、ＲＧＢ値は0.0～1.0の範囲を超えないので、色域判定は不要である。なお、本実施形態では、正規化後最大値ＴＨ＝0.5とし、色域判定は不要とする。

　一方、画像処理装置７Ｃは、真珠領域にない画素（ｉ，ｊ）については（Ｓ１９０１でNO）、ＲＧＢ値を全て0.0とする（Ｓ１９０５）。

　ここで、正規化係数ＭＸの決定方法を、図３７に基づいて説明する。画像処理装置７Ｃは、正規化係数ＭＸを固定とするか、計測する真珠Ｐ毎に決定するかを、正規化方針フラグの値ＦＬＡＧにより判断する（Ｓ２００１）。なお、ＦＬＡＧ＝１のとき固定、ＦＬＡＧ＝０のとき真珠Ｐ毎に決定とする。

　画像処理装置７Ｃは、ＦＬＡＧ＝０のとき、波長５２０ｎｍと５８０ｎｍに対する空間パターン可視化画像からの各画素値Ｉｎｎ（ｉ，ｊ，ｋ）から最大画素値を抽出する（図３７の「ループ１」参照）。そして、正規化後最大値ＴＨをその最大画素値で除算したものを、正規化係数ＭＸとする（Ｓ２００６）。このように、真珠Ｐ毎に正規化係数ＭＸを定めれば、真珠Ｐ毎に可視化の画像強度を調整可能である。

　一方、画像処理装置７Ｃは、ＦＬＡＧ＝１のとき、予め設定された正規化係数ＣＭＸを正規化係数ＭＸとする（Ｓ２００７）。正規化係数ＣＭＸは、例えば、多数の真珠サンプルについて、上記ＦＬＡＧ＝０のときと同様にして正規化係数ＭＸを求めておき、その平均とすることができる。本実施形態では、正規化係数ＭＸは固定とし、ＭＸ＝1.2879とする。

　図２８に示したＡ～Ｃランクの真珠、模造真珠及びボールベアリングの空間パターン可視化画像から、図３６の可視化処理により生成されたカラー画像を、白黒で図３８に示す。図３８では、上から順に、Ａランクの真珠、Ｂランクの真珠、Ｃランクの真珠、模造真珠、ボールベアリングの画像が示され、左から順に、波長５２０ｎｍの空間パターン可視化画像、波長５８０の空間パターン可視化画像、及び、それらから生成されたカラー画像を白黒で表した白黒画像が示されている。これらの白黒画像において、色の濃い部分はカラー画像ではマゼンダの濃い部分であり、色の薄い部分はカラー画像では緑色が濃い部分である。図３８から、Ａランクの真珠のカラー画像では、周辺部に濃いマゼンダが、中央部に濃い緑色が現れ、Ｂランクの真珠のカラー画像では、周辺部にマゼンダが、中央部に緑色が現れるが、Ａランクの場合よりもそれらの色が薄くなるとともに、周辺部のマゼンダの部分がＡランクの場合よりも中央部に入り込んでおり、Ｃランクの真珠のカラー画像では、周辺部に緑色が、中央部にマゼンダが現れていることが分かる。

　図３９に、波長の選択で用いた各サンプルについて、上記可視化処理により生成したカラー画像を白黒で示す。但し、図３８とは異なり、背景を白にしている。これらの画像からも、Ａランクの真珠のカラー画像の多くは、周辺部にマゼンダが中央部に緑色が現れるパターンであり、Ｃランクの真珠のカラー画像の多くは、周辺部に緑色が中央部にマゼンダが現れるパターンであり、Ｂランクの真珠のカラー画像では両方のパターンが混在していることが分かる。したがって、波長５２０ｎｍと５８０ｎｍの選別光による空間パターン可視化画像から、上述したようにカラー画像を生成すれば、そのカラー画像における色のパターンによって、真珠Ｐのランクを判別可能であることが分かる。

　［干渉色の数値化処理］画像処理装置７Ｃは、コントラスト値を計算することにより（Ｓ１８０６）、干渉色を数値化する（Ｓ１８０７）。以下、詳述する。まず、画像処理装置７Ｃは、波長の選択の場合と同様に、真珠Ｐの空間パターン可視化画像Ｉｎｎ（ｉ，ｊ，ｋ）に基づいて、図２９に示すようにして、コントラスト値を計算する。なお、上述したように、５２０ｎｍと６５０ｎｍの選別光によるコントラスト値間には強い相関性があることから、数値化処理においても、６５０ｎｍの選別光によるコントラスト値は用いず、５２０ｎｍと５８０ｎｍの選別光によるコントラスト値を計算する。

　図４０は、波長の選択で用いた各サンプルのコントラスト値を、横軸（Ｘ軸）を５２０ｎｍの選別光に対するコントラスト値、縦軸（Ｙ軸）を５８０ｎｍの選別光に対するコントラスト値としたＸＹ平面に、プロットしたものであり、（ａ）はＡランクの真珠サンプル、（ｂ）はＢランクの真珠サンプル、（ｃ）はＣランクの真珠サンプル、（ｄ）は模造真珠、（ｅ）はボールベアリング、（ｆ）は全サンプルを示す。なお、図中の図形は、図３５と同様に定めたものである。

　図４０から、横軸を５２０ｎｍの選別光に対するコントラスト値、縦軸を５８０ｎｍの選別光に対するコントラスト値としたときの原点（０，０）に対し、Ａランクの真珠サンプルのコントラスト値の多くは、右下方向に存在し、Ｂランクの真珠サンプルのコントラスト値の多くは、上方向に存在し、Ｃランクの真珠サンプルのコントラスト値の多くは、左方向に存在することが分かる。すなわち、原点からの方位は、干渉の良さを表している。また、原点からの距離は、干渉の強さを表している。したがって、真珠Ｐのコントラスト値を、図４０に示すようなＸＹ平面にプロットすれば、その原点からの距離と方位とで、真珠Ｐのランクが判別可能であることが分かる。すなわち、コントラスト値に基づいて、真珠Ｐのランクを判定することができる。

　第３実施形態によれば、色の評価において、それぞれが、真珠を透過したときの干渉に強弱（コントラスト）が生じるような波長を、中心波長とする狭帯域の複数の選別光を、真珠Ｐに透過させる。そして、その透過光を捉えた画像における、平均的な強度変化パターンからの外れを表す空間パターン可視化画像に基づいて、色を評価するので、強度変化が大きいか否か、即ち、干渉色が豊富か否かを評価することができて、真珠Ｐについて正しく色の評価を行える。

　そして、第３実施形態では、ランクが分かっている複数の真珠サンプルについて、それぞれ中心波長が異なる複数の狭帯域光を透過させて、空間パターン可視化画像を生成して、コントラスト値を計算し、各ランクについて、コントラスト値の平均値が他のランクに比して突出して高く或いは低くなる狭帯域光を選択して、その中心波長を選別光の中心波長としている。すなわち、真珠のランク毎に干渉の強弱が最も顕著になるような波長を選択して、選別光の中心波長としており、具体的には、選別光は、ランクによって、空間パターン可視化画像における中心部と周辺部とのコントラストの状態が大きく異なるような波長の光とされている。したがって、各選別光を真珠Ｐに透過させて空間パターン可視化画像を生成すれば、その干渉の強弱、具体的には、中心部と周辺部とのコントラストの状態により、真珠Ｐのランクを判別できる。

　また、干渉色判定用画像データに基づいて、干渉色の発現を視覚化したカラー画像を生成するので、視覚的に干渉色の発現状態が分かり易い。

　また、コントラスト値を算出することにより、干渉色の発現状態を数値化できるので、真珠Ｐの色の評価が容易となる。

　〈変形例〉以下、変形例について説明する。

　(1)画像処理装置７、７Ｂ、７Ｃにおいて、輝度値の歪度、及び、色彩値のばらつき度若しくはコントラスト値に基づいて、所定のルールで計測対象２のグレードを判定し、そのグレードを表示するようにしてもよい。

　(2)画像計測装置１、１Ｂ、１Ｃと画像処理装置７、７Ｂ、７Ｃとを接続しない形態とすることもできる。かかる場合には、画像計測装置１、１Ｂ、１Ｃにおいて画像データを着脱可能な記録媒体に記録し、画像処理装置７、７Ｂ、７Ｃにその記録媒体の読取り装置（画像データ取得手段に相当。）を設けて、その記録媒体から画像処理装置７、７Ｂ、７Ｃが画像データを読み取るように構成すればよい。

　(3)計測対象２の大きさが不変であって処理対象領域の範囲が予め決まっている場合や、計測対象２の一部分を撮像して評価を行なうため画像に背景を含まない場合（即ち、画像全体が処理対象領域内である場合）等には、処理対象領域抽出情報を生成する必要は無く、処理対象領域内の画素値を抽出する処理も不要である。

　(4)画像計測装置１、１Ｂ、１Ｃが、計測対象２に対して、１回の撮影で白とび部分も黒つぶれ部分もない画像を取得可能な性能を有するものであれば、撮影枚数は１枚としてもよい。かかる場合には、有効露光域マスクを生成する必要はなく、広ＤＲ画像生成処理も不要である。また、撮影枚数を複数とした場合であっても、画像Ｌ₀の全画素が有効露光域内にある場合（有効露光域マスクの生成において、全画素がＥ（ｉ，ｊ）＝１となった場合）には、画像Ｌ₀のみを用いるものとし、画像Ｓ₁以降は用いなくてよい。すなわち、評価に用いる画像の枚数は、撮影枚数と同じでなくてもよく、先に十分な枚数の撮影を行っておいてから、S.S.の遅い画像から順に有効露光域マスクを生成し、全画素が有効露光域内にある画像が見つかった時点で、それよりもS.S.が早い画像を用いないこととしてもよい。

　(5)サンプルホルダ４、４Ｂ、４Ｃ、４Ｃ´、光吸収板６、６Ｂ、及び、外光遮蔽箱８、８Ｂ、８Ｃの内面を、２次反射が略無い灰色としてもよい。即ち、背景色は、ある閾値で計測対象２との分離が可能な程度に出力信号が小さくなるような色であればよい。なお、２次反射は全く無いことが望ましいが、評価装置１０、１０Ｂ、１０Ｃの評価精度に影響を与えない程度の２次反射は許容される。

　(6)画像処理装置７、７Ｂ、７Ｃを、汎用パーソナルコンピュータではなく、専用機器としてもよい。

　(7)S.S.ではなく、絞り（Ｆ値）の変更等、他の方法で露出を変更してもよい。

　(8)画素値からCIE1976表色系の（Ｙ，ｕ´，ｖ´）の輝度値Ｙを算出して用いる等、上記輝度値や色彩値以外の輝度値や色彩値を算出して用いることとしてもよい。

　(9)第３実施形態のように３つのランクに真珠を分ける場合、選別光の中心波長は、５１０～５３０ｎｍ、５７０～５９０ｎｍ、６４０～６６０ｎｍの範囲からそれぞれ任意に選択できる。これらの範囲であれば、ランクによってコントラスト値に差が出てくるからである（図３３参照）。また、選別光の帯域幅は狭帯域光源１１の性能に依存するものであり、上記帯域幅に限られないことは勿論である。さらに、ランク分けの数により、選別光の数を増減することも可能である。

　(10)狭帯域光源１１は、発光ダイオードやレーザーダイオードであってもよい。

　(11)サンプルホルダ４Ｃの代わりに、図４１に示すようなサンプルホルダ４Ｃ´を用いれば、画像計測装置１Ｃにおいて複数の真珠Ｐを同時に計測できる。図４１（ａ）は複数の真珠Ｐを載置した状態のサンプルホルダ４Ｃ´の平面図、（ｂ）はその縦断面図である。サンプルホルダ４Ｃ´には、孔４１と同様の孔４１´が複数設けられており、各孔４１´にそれぞれ真珠Ｐを支持させて、各孔４１´に狭帯域光源１１からの光を下方から導入することにより、複数の真珠Ｐを同時に計測可能である。

　(12)第３実施形態では、波長の選択の場合には、(I)４２０～７２０ｎｍの範囲の１０ｎｍ間隔の分光画像を正規化して波長方向に平均したもの、真珠Ｐの色の評価の場合には、(II)選択した３波長の画像を正規化して波長方向に平均したものを、平均画像Ｓ（ｉ，ｊ）としたが、いずれの場合にも、広帯域の白色光を透過させた画像に対して信号の正規化を行ったもの（以下、「白色光画像」という。）を、平均画像Ｓ（ｉ，ｊ）としてもよい。白色光は全波長の光を含むことから、白色光画像は正規化画像の波長方向の平均に相当するからである。詳しくは、狭帯域光源１１を白色光源に置き換えて真珠Ｐ（波長の選択の場合は真珠サンプル）を撮像し、白色光画像を得る。そして、白色光画像の真珠領域の全画素値の合計を求めて、白色光画像の真珠領域の画素数でその合計を除算することにより、白色光画像の真珠領域の平均画素値を求める。そして、白色光画像の真珠領域の各画素値を、求めた平均画素値で除算することにより、白色光画像を正規化し、平均画像とする。なお、平均画像における真珠領域以外の画素値は０とする。

　図４２の（ａ）は上記(I)、（ｂ）は上記(II)、（ｃ）は擬似白色光を用いた白色光画像を平均画像とした場合の、各選別光に対するコントラスト値のランク平均である。なお、図中の図形は、図３５と同様に定めたものである。この図から、白色光画像を平均画像としてもよいことが分かる。

　白色光画像を平均画像Ｓ（ｉ，ｊ）に用いれば、６５０ｎｍの選別光は、空間パターン可視化画像の生成の際も不要となることから、選別光は５２０ｎｍ及び５８０ｎｍの２つでよいこととなる。このように、ランクの数と選別光の数とは必ずしも一致しない。

　(13)第３実施形態では、５２０ｎｍと５８０ｎｍの２波長を用いて、干渉色の可視化処理を行ったが、５２０ｎｍと５８０ｎｍと６５０ｎｍの３波長を用いて、干渉色の可視化処理を行ってもよい。かかる場合には、例えば、図３６のステップＳ１９０３において、波長５８０ｎｍの画素値Iｎｎ（ｉ，ｊ，２）に正規化係数ＭＸを乗じたものを0.5に加算してＲ値とし、波長５２０ｎｍの画素値Iｎｎ（ｉ，ｊ，１）に正規化係数ＭＸを乗じたものを0.5に加算してＧ値とし、波長６５０ｎｍの画素値Iｎｎ（ｉ，ｊ，２）に正規化係数ＭＸを乗じたものを0.5に加算してＢ値とする。即ち、灰色（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（0.5，0.5，0.5）から、Ｉｎｎ（ｉ，ｊ，１）でＧ値を変化させ、Ｉｎｎ（ｉ，ｊ，２）でＲ値を変化させ、Ｉｎｎ（ｉ，ｊ，３）でＢ値を変化させることにより、画素（ｉ，ｊ）の色を決定する。

　以下に、本明細書で引用した参考文献(1)を示す。

　参考文献(1)  Otsu,N."A Threshold Selection Method from Gray-level Histograms",IEEE Transaction on System,Man,and Cybernetics,Vol.9,No.1,
1979,pp.62-66

　１、１Ｂ、１Ｃ　画像計測装置（デジタル撮像装置）
　２　計測対象（対象物）
　３、３Ｂ、３Ｃ　光沢計測用光源
　４、４Ｂ、４Ｃ、４Ｃ´　サンプルホルダ（支持部）
　７、７Ｂ、７Ｃ　画像処理装置（画像処理部）
　９、９Ｂ、９Ｃ　撮像部
　１０、１０Ｂ、１０Ｃ　評価装置
　１１　干渉色計測用光源

Claims (12)

1. 　パール色を有する対象物の評価方法であって、
   　白色光源で照明された前記対象物をデジタル撮像装置で露出を変えて複数回撮像することにより、露出が異なる複数の画像データを取得する画像データ取得ステップと、
   　前記複数の画像データを合成することにより、前記各画像データよりも輝度範囲が広い広輝度ダイナミックレンジの画像データ（以下、「広ＤＲ画像データ」という。）を生成する広ＤＲ画像データ生成ステップと、
   　前記広ＤＲ画像データ内の各画素値に基づいて、前記広ＤＲ画像データの処理対象とすべき領域（以下、「処理対象領域」という。）における輝度値の歪度を算出する評価値算出ステップと、
   　を有し、前記輝度値の歪度に基づいて前記対象物の光沢を評価することを特徴とする評価方法。
2. 　前記対象物が真珠である請求項１記載の評価方法であって、
   　それぞれが、真珠を透過したときの干渉に強弱が生じるような波長を、中心波長とする狭帯域の複数の選別光を、前記真珠の一面側から透過させて、前記真珠の他面側を前記デジタル撮像装置で撮像することにより、前記各選別光に対する透過画像データを取得する透過画像データ取得ステップと、
   　前記各選別光に対する前記透過画像データの処理対象領域の画素値を正規化して、前記各選別光に対する正規化画像データを生成する正規化画像データ生成ステップと、
   　前記各選別光に対する前記正規化画像データについて、前記真珠の前記正規化画像データの波長方向の平均に相当する平均画像データとの差を表す干渉色判定用画像データを、生成する干渉色判定用画像生成ステップと、
   　を有し、前記各選別光に対する前記干渉色判定用画像データに基づいて、前記真珠の色を評価することを特徴とする評価方法。
3. 　前記各選別光に対する前記干渉色判定用画像データに基づいて、前記真珠における干渉色の発現を視覚化したカラー画像を生成する干渉色可視化ステップを有し、
   　前記カラー画像に基づいて前記真珠の色を評価することを特徴とする請求項２記載の評価方法。
4. 　前記各選別光に対する前記干渉色判定用画像データにおける中心部と周辺部とのコントラストを表すコントラスト値を算出する干渉色数値化ステップを有し、
   　前記コントラスト値に基づいて前記真珠の色を評価することを特徴とする請求項２記載の評価方法。
5. 　複数のランクに分けられる複数の真珠サンプルのそれぞれについて、それぞれ中心波長の異なる複数の狭帯域光を前記真珠サンプルの一面側から透過させて、前記真珠サンプルの他面側を前記デジタル撮像装置で撮像することにより、前記各狭帯域光に対する透過画像データを取得し、
   　前記各狭帯域光に対する前記透過画像データの処理対象領域の画素値を正規化して、前記各狭帯域光に対する正規化画像データを生成し、
   　前記各狭帯域光に対する前記正規化画像データについて、前記真珠サンプルの前記正規化画像データの波長方向の平均に相当する平均画像データとの差を表す干渉色判定用画像データを、生成し、
   　前記各狭帯域光に対する前記干渉色判定用画像データにおける中心部と周辺部とのコントラストを表すコントラスト値を計算し、
   　各ランクについて、前記コントラスト値の平均が他のランクに比して突出して高く或いは低くなる狭帯域光の中心波長を、前記選別光の中心波長とすることを特徴とする請求項２記載の評価方法。
6. 　前記評価値算出ステップにおいて、前記広ＤＲ画像データ内の各画素値に基づいて、前記広ＤＲ画像データの前記処理対象領域における色彩値のばらつきの度合いを示す値（以下、「ばらつき度」という。）を算出し、
   　前記色彩値のばらつき度に基づいて前記対象物の色を評価することを特徴とする請求項１記載の評価方法。
7. 　前記広ＤＲ画像データ生成ステップにおいて、所定の有効露光範囲にある画素値であって、かつ、露出が大きい画像データの画素値を優先的に用いることにより、前記広ＤＲ画像データを生成することを特徴とする請求項１記載の評価方法。
8. 　パール色を有する対象物の評価装置であって、
   　撮像部と画像処理部とを備え、
   　前記撮像部は、
   　　前記対象物を支持する支持部と、
   　　前記対象物を照明する白色光源と、
   　　前記対象物を撮像するデジタル撮像装置と、
   　を備えて、前記支持部に支持されて前記白色光源で照明された前記対象物を、前記デジタル撮像装置で露出を変えて複数回撮像することにより、露出が異なる複数の画像データを出力するように構成され、
   　前記画像処理部は、
   　　前記複数の画像データを取得する画像データ取得手段と、
   　　前記複数の画像データを合成することにより、前記各画像データよりも輝度範囲が広い広輝度ダイナミックレンジの画像データ（以下、「広ＤＲ画像データ」という。）を生成する広ＤＲ画像データ生成手段と、
   　　前記広ＤＲ画像データ内の各画素値に基づいて、光沢の評価量として、前記広ＤＲ画像データの処理対象とすべき領域（以下、「処理対象領域」という。）における輝度値の歪度を算出する評価値算出手段と、
   　を備えることを特徴とする評価装置。
9. 　前記対象物が真珠である請求項８記載の評価装置であって、
   　前記撮像部が、それぞれが、真珠を透過したときの干渉に強弱が生じるような波長を、中心波長とする狭帯域の複数の選別光を発する狭帯域光源を備えて、前記狭帯域光源から前記各選別光を前記支持部に支持された前記真珠の一面側から透過させて、前記真珠の他面側を前記デジタル撮像装置で撮像することにより、前記各選別光に対する透過画像データを出力するように構成され、
   　前記画像データ取得手段が、前記各選別光に対する透過画像データを取得し、
   　前記画像処理部が、
   　　前記各選別光に対する前記透過画像データの処理対象領域の画素値を正規化して、前記各選別光に対する正規化画像データを生成する正規化画像データ生成手段と、
   　　前記各選別光に対する前記正規化画像データについて、前記真珠の前記正規化画像データの波長方向の平均に相当する平均画像データとの差を表す干渉色判定用画像データを、生成する干渉色判定用画像生成手段と、
   　を備えることを特徴とする評価装置。
10. 　前記画像処理部が、前記各選別光に対する前記干渉色判定用画像データに基づいて、前記真珠における干渉色の発現を視覚化したカラー画像を生成する干渉色可視化手段を備えることを特徴とする請求項９記載の評価装置。
11. 　前記画像処理部が、前記各選別光に対する前記干渉色判定用画像データにおける中心部と周辺部とのコントラストを表すコントラスト値を算出する干渉色数値化手段を備えることを特徴とする請求項９記載の評価装置。
12. 　前記評価値算出手段が、前記広ＤＲ画像データ内の各画素値に基づいて、色の評価量として、前記広ＤＲ画像データの前記処理対象領域における色彩値のばらつきの度合いを示す値を算出することを特徴とする請求項８記載の評価装置。

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