WO2022070773A1 - 画像解析方法、画像解析装置、プログラム、及び記録媒体 - Google Patents

Abstract

特定の色材によって発色した対象物の画像信号値を、色票の画像信号値によって精度よく推定することが可能な画像解析方法、画像解析装置、プログラム、及び記録媒体を提供する。　本発明では、特定の色材によって発色した対象物の分光特性を取得し、特定の色材とは異なる色材によって形成された複数色の色票の各々の分光特性を取得し、対象物の分光特性を、複数の色票の各々の分光特性を変数として含む近似式によって近似し、複数の色票の各々を撮影装置によって撮影することで得られ、撮影画像の色に応じた画像信号値を色票毎に取得し、撮影装置によって対象物を撮影した場合の画像信号値を、取得された色票毎の画像信号値と近似式とに基づいて推定する。 選択図は図１３

Description

画像解析方法、画像解析装置、プログラム、及び記録媒体

　本発明は、画像解析方法、画像解析装置、プログラム、及び記録媒体に係り、特に、特定の色材によって発色した対象物の色の画像信号値を推定するための画像解析方法、画像解析装置、プログラム、及び記録媒体に関する。

　特定の色材によって発色した対象物を、カメラ等の撮影装置によって撮影し、その画像から対象物の色を特定し、特定された色に関する情報から、対象物に付与されたエネルギー量等を特定する場合がある。

　一方、撮影画像から得られる情報、例えば、ＲＧＢ（Red Green Blue）の各色の画像信号値は、撮影装置の分光感度に依存して変化し得る。そのため、ある対象物を撮影して得られる画像信号値に対し、撮影装置間における分光感度の違いを考慮して、キャリブレーション等を行うことが必要となる。

　特許文献１に記載された装置（色処理装置）では、分光測定機の基準機によってパッチ画像を測定することで基準分光反射率を取得し、補正対象機である分光測定機によってパッチ画像を作成することで補正対象分光反射率を取得する。そして、基準分光反射率に基づいて波長毎に補正係数を生成し、補正対象分光反射率を波長毎に上記の補正係数によって補正する。これにより、機種間における分光感度の違いを踏まえ、補正対象機による分光反射率の測定結果を高精度に補正することができる。

特開２０１２－１４２９２０号公報

　特許文献１に記載された技術のように、補正対象の機器毎にキャリブレーションを行う場合には、機器毎に対象物を撮影し、補正される信号値を機器毎に取得する必要がある。しかし、対象物に含有される特定の色材の耐久性、及び、発色した状態の対象物を準備する手間等を踏まえると、機器毎に対象物を撮影して機器毎にキャリブレーションを行うことは困難である。

　上記の理由から、実際の対象物の代わりに、印刷インク等のように特定の色材とは異なる色材によって対象物と同じ色となるように形成された色票を用いることが考えられる。しかしながら、対象物に含有される色材と、色票の形成に用いられる色材との間で分光特性が異なる場合、色票を撮影した画像から得られる画像信号値が実際の対象物の画像信号値と相違する可能性がある。つまり、対象物の代替としての色票を撮影して得た画像信号値であっても、対象物の画像信号値を正しく再現した信号値にならない虞がある。

　そこで、本発明は、上記の事情に鑑みてなされたものであり、以下に示す目的を解決することを課題とする。すなわち、本発明は、上記従来技術の問題点を解決し、特定の色材によって発色した対象物の画像信号値を、色票の画像信号値によって精度よく推定することが可能な画像解析方法、画像解析装置、プログラム及び記録媒体を提供することを目的とする。

　上記の目的を達成するために、本発明の画像解析方法は、特定の色材によって発色した対象物の分光特性を取得する第１取得工程と、特定の色材とは異なる色材によって形成され、互いに色が異なる複数の色票の各々の分光特性を取得する第２取得工程と、取得された対象物の分光特性を、取得された複数の色票の各々の分光特性を変数として含む近似式によって近似する近似工程と、複数の色票の各々を撮影装置によって撮影することで得られ、撮影画像の色に応じた画像信号値を色票毎に取得する第３取得工程と、撮影装置によって対象物を撮影した場合の画像信号値を、第３取得工程で取得された色票毎の画像信号値と、近似式とに基づいて推定する推定工程と、を有することを特徴とする。
　本発明の画像解析方法によれば、複数の色票のそれぞれの画像信号値を用いて、撮影装置によって対象物を撮影した場合の画像信号値を精度よく、且つ、撮影装置の分光感度に依拠せずに推定することができる。

　また、本発明の画像解析方法において、近似工程では、取得された複数の色票の各々の分光特性と、各々の分光特性に乗じる係数と、によって構成された項を複数有する近似式によって、取得された対象物の分光特性を近似し、推定工程では、近似式に含まれる複数の項のそれぞれに、第３取得工程で取得された色票毎の画像信号値のうち、それぞれの項と対応する画像信号値を代入することにより、撮影装置によって対象物を撮影した場合の画像信号値を推定してもよい。
　上記の構成では、近似式に複数の色票のそれぞれの画像信号値を代入することで、撮影装置によって対象物を撮影した場合の画像信号値を、より容易に推定することができる。

　また、本発明の画像解析方法において、近似工程では、複数の色票と同じ数の項の線形和によって表された近似式によって、取得された対象物の分光特性を近似すると、より好適である。
　上記の構成であれば、撮影装置によって対象物を撮影した場合の画像信号値を、より一層容易に推定することができる。

　さらに、本発明の画像解析方法において、近似工程では、複数の項のそれぞれが有する係数を、－０．５以上、且つ０．５以下の範囲内で設定すると、より好適である。
　近似式における各項の係数の設定範囲を制限することで、対象物の画像信号値の推定結果に及ぼす係数の影響が過大になるのを抑えることができる。

　また、本発明の画像解析方法において、第３取得工程では、撮影装置であるイメージセンサを内蔵したカメラによって複数の色票の各々を撮影し、画像信号値を色票毎に取得してもよい。
　上記のようにイメージセンサを内蔵したカメラを用いて複数の色票を撮影して画像信号値を色票毎に取得することにより、各色票の画像信号値を容易に取得することが可能である。

　また、本発明の画像解析方法において、第１取得工程では、対象物の分光反射率を取得し、第２取得工程では、複数の色票の各々の分光反射率を取得してもよい。
　あるいは、本発明の画像解析方法において、第１取得工程では、対象物の分光透過率を取得し、第２取得工程では、複数の色票の各々の分光透過率を取得してもよい。

　また、本発明の画像解析方法において、複数の色票は、互いに色が異なる複数のカラーチャートを含んでもよい。
　上記の構成によれば、互いに色が異なるカラーチャートを含む複数の色票のそれぞれの画像信号値を用いて、対象物の画像信号値を精度よく推定することができる。

　また、本発明の画像解析方法において、対象物は、特定の色材を含有し、且つ外部エネルギーが付与されることで外部エネルギーの量に応じて発色するシート体であるとよい。
　上記の構成によれば、対象物の画像信号値を精度よく推定することができるという本発明の効果が、より有意義なものとなる。

　また、本発明の画像解析方法において、推定工程では、既知の量の外部エネルギーが付与された第１対象物の画像信号値を推定してもよい。この場合の画像解析方法は、未知の量の外部エネルギーが付与された第２対象物を撮影装置によって撮影し、第２対象物の画像信号値を取得する第４取得工程と、取得された第２対象物の画像信号値と、推定された第１対象物の画像信号値とに基づき、第２対象物に付与された外部エネルギーの量を予測する予測工程と、をさらに有しているとよい。
　上記の構成であれば、第２対象物の画像信号値を精度よく推定することができる。また、第１対象物の画像信号値と第１対象物に付与された外部エネルギーの量との対応関係に従い、第２対象物の画像信号値についての推定結果に基づき、第２対象物に付与された外部エネルギーの量を精度よく予測することができる。

　また、前述した課題を解決するため、本発明の画像解析装置は、プロセッサを備えた画像解析装置であって、プロセッサは、特定の色材によって発色した対象物の分光特性を取得し、特定の色材とは異なる色材によって形成され、互いに色が異なる複数の色票の各々の分光特性を取得し、取得された対象物の分光特性を、取得された複数の色票の各々の分光特性を変数として含む近似式によって近似し、複数の色票の各々を撮影装置によって撮影することで得られ、撮影画像の色に応じた画像信号値を色票毎に取得し、撮影装置によって対象物を撮影した場合の画像信号値を、取得された色票毎の画像信号値と、近似式とに基づいて推定することを特徴とする。
　本発明の画像解析装置によれば、複数の色票のそれぞれの画像信号値を用いて、撮影装置によって対象物を撮影した場合の画像信号値を精度よく、且つ、撮影装置の分光感度に依拠せずに推定することができる。

　また、前述した課題を解決するため、本発明のプログラムは、以上までに説明してきた画像解析方法のいずれかが有する各工程をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
　本発明のプログラムによれば、コンピュータによって本発明の画像解析方法を実現することができる。つまり、上記のプログラムの実行により、複数の色票のそれぞれの画像信号値を用いて、撮影装置によって対象物を撮影した場合の画像信号値を精度よく、且つ、撮影装置の分光感度に依拠せずに推定することができる。

　また、コンピュータによって読み取り可能な記録媒体であって、以上までに説明してきた画像解析方法のいずれかが有する各工程をコンピュータに実行させるためのプログラムが記録された、記録媒体も実現可能である。

　本発明によれば、複数の色票のそれぞれの画像信号値を用いて、撮影装置によって対象物を撮影した場合の画像信号値を精度よく、且つ、撮影装置の分光感度に依拠せずに推定することができる。
　また、本発明によれば、対象物の画像信号値と対象物に付与された外部エネルギーの量との対応関係に基づき、推定された対象物の画像信号値から、対象物に付与された外部エネルギーの量を精度よく予測することが可能である。

発色した対象物、及び、複数の色票を示す図である。 本発明の一実施形態に係る画像解析装置の構成を示す図である。 本発明の一実施形態に係る画像解析装置の機能を示す図である。 複数の色票の各々の分光反射率の一例を示す図である。 測色機によって測定された対象物の分光反射率の一例を示す図である（その１）。 複数の色票の分光反射率によって近似された対象物の分光反射率の一例を示す図である（その１）。 測色機によって測定された対象物の分光反射率の一例を示す図である（その２）。 複数の色票の分光反射率によって近似された対象物の分光反射率の一例を示す図である（その２）。 測色機によって測定された対象物の分光反射率の一例を示す図である（その３）。 複数の色票の分光反射率によって近似された対象物の分光反射率の一例を示す図である（その３）。 対象物の画像信号値を推定するための式である。 対象物の画像信号値と、対象物に付与された外部エネルギーの量との対応関係を示す図である。 画像解析フローの流れを示す図である。

　本発明の具体的な実施形態（以下、本実施形態）について、添付の図面を参照しながら説明する。ただし、以下に説明する実施形態は、本発明の理解を容易にするために挙げた一例に過ぎず、本発明を限定するものではない。すなわち、本発明は、その趣旨を逸脱しない限りにおいて、以下に説明する実施形態から変更又は改良され得る。また、本発明には、その等価物が含まれる。

　また、本明細書において、「～」を用いて表される数値範囲は、「～」の前後に記載される数値を下限値及び上限値として含む範囲を意味する。
　また、本明細書において、「色」とは、「色相」、「彩度」及び「明度」を表すとともに、濃淡（濃度）及び色合いを含む概念である。

　［本実施形態に係る対象物について］
　本実施形態について説明するにあたり、先ず、対象物及びその用途について説明する。本実施形態に係る対象物（以下、対象物Ｓ）は、特定の色材を含有し、且つ、測定環境に配置されて当該環境の下で外部エネルギーが付与されることで外部エネルギーの量に応じて発色するシート体である。

　「特定の色材」とは、例えば、支持体にマイクロカプセル化した発色剤と顕色剤とによって構成される色材であり、具体的には、特開２０２０－０７３９０７号公報に記載された発色剤及び顕色剤によって構成されるものである。

　対象物Ｓには、上記の発色剤及び顕色剤が塗布されており、対象物Ｓに外部エネルギーが付与されると、マイクロカプセルが破壊されて発色剤が顕色剤に吸着される。これにより、図１に示すように、対象物Ｓが所定の色（厳密には、所定の色相）に発色する。また、付与される外部エネルギー量に応じて破壊されるマイクロカプセルの個数が変わることで、発色した対象物Ｓの色（厳密には濃度であり、以下では発色濃度という）が変わる。

　「外部エネルギー」は、対象物Ｓが置かれた測定環境において対象物Ｓに付与される力、熱、磁気、並びに、紫外線及び赤外線等のエネルギー波等であり、厳密には、これらが付与されることで対象物Ｓの発色（すなわち、対象物Ｓにおけるマイクロカプセルの破壊）を生じさせるエネルギーである。

　また、「外部エネルギーの量」は、例えば、対象物Ｓに付与される外部エネルギー（詳しくは、対象物Ｓに作用する力、熱、磁気及びエネルギー波等）の瞬間的な大きさである。ただし、これに限定されず、外部エネルギーが継続して対象物Ｓに付与される場合には所定時間における累積付与量（つまり、対象物Ｓに作用する力、熱、磁気及びエネルギー波の量の累積値）を外部エネルギー量としてもよい。

　対象物Ｓは、測定環境にて付与された外部エネルギーの量を測定するために用いられる。詳しくは、対象物Ｓに外部エネルギーを付与して対象物Ｓを発色させ、発色した対象物Ｓを撮影装置によって撮影し、その撮影画像の色（厳密には、発色濃度）を示す画像信号値から、外部エネルギー量を予測することができる。

　また、付与された外部エネルギー量が対象物Ｓの各部で均一でない場合には、対象物Ｓの各部が外部エネルギー量に応じた濃度にて発色するため、対象物Ｓの表面において発色濃度の分布が生じる。この現象を利用し、対象物Ｓの表面における発色濃度の分布から、対象物Ｓに付与された外部エネルギー量について二次元的な分布を測定（予測）することができる。

　対象物Ｓは、測定環境において良好に配置する上で十分に薄い材料が好ましく、例えば紙、フィルム及びシート等によって構成されるのがよい。また、対象物Ｓの用途、換言すると、対象物Ｓを用いて測定（予測）される外部エネルギーの種類は、特に限定されない。例えば、対象物Ｓは、圧力が付与されることで発色する感圧シート、熱が付与されることで発色する感熱シート、又は、光が照射されることで発色する感光シート等でもよい。
　なお、以下では、対象物Ｓが感圧シートであり、対象物Ｓに付与された圧力の大きさ又は累積値を予測するケースを想定して説明することとする。

　［本実施形態の画像処理装置について］
　本実施形態の画像解析装置（以下、画像解析装置１０）について、図２及び３を参照しながら説明する。画像解析装置１０は、図２に示すようにプロセッサ１１を備えるコンピュータである。プロセッサ１１は、汎用的なプロセッサであるＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（Programmable Logic Device：ＰＬＤ）、及びＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の特定の処理をさせるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等によって構成される。

　プロセッサ１１は、画像解析用のプログラムを実行することにより、画像解析用の一連の処理を実施する。換言すると、プロセッサ１１と画像解析用のプログラムとの協働により、図３に示す複数の処理部、具体的には、分光特性取得部２１、記憶部２２、近似部２３、画像信号値取得部２４、推定部２５及び予測部２６が実現される。これらの処理部については、後に詳しく説明する。

　なお、図３に示す複数の処理部を、上述した複数種類のプロセッサのうちの１つによって構成してもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ、例えば、複数のＦＰＧＡの組み合わせ、又は、ＦＰＧＡ及びＣＰＵの組み合わせ等によって構成してもよい。また、図３に示す複数の処理部を、上述した複数種類のプロセッサのうちの１つによって構成してもよいし、２以上の処理部をまとめて１つのプロセッサによって構成してもよい。

　また、例えば、サーバ及びクライアント等のコンピュータに代表されるように、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが、図３に示す複数の処理部として機能する形態が考えられ得る。また、システムオンチップ（System on Chip：ＳｏＣ）等に代表されるように、複数の処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（Integrated Circuit）チップで実現するプロセッサを使用する形態も考えられ得る。
　また、上述した各種のプロセッサのハードウェア的な構成は、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路（Circuitry）であってもよい。

　プロセッサ１１により実行される画像解析用のプログラムは、本発明のプログラムに相当し、後述する画像解析フロー中の各工程（詳しくは、図１３に示すステップＳ００１～Ｓ００７）をプロセッサ１１に実行させるプログラムである。また、画像解析用のプログラムは、記録媒体に記録されている。ここで、記録媒体は、画像解析装置１０に設けられたメモリ１２及びストレージ１３であってもよく、あるいは、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read only memory）等のコンピュータが読み取り可能なメディアであってもよい。また、画像解析装置１０と通信可能な外部機器（例えば、サーバコンピュータ等）に備えられた記憶装置を記録媒体とし、外部機器の記憶装置に画像解析用プログラムが記録されてもよい。

　また、画像解析装置１０は、入力装置１４及び通信用インタフェース１５を備え、入力装置１４によりユーザの入力操作を受け付け、あるいは、通信用インタフェース１５を介して他の機器と通信して各種の情報を取得する。画像解析装置１０が取得する情報には、画像解析に必要な情報、より詳しくは、対象物Ｓを用いた圧力測定（圧力予測）に必要な情報が含まれる。その情報の中には、例えば、対象物Ｓ及び後述する複数の色票Ｃの各々の分光特性、並びに複数の色票Ｃの撮影画像が含まれる。

　分光特性は、本実施形態では分光反射率であり、公知の測色機１０１（例えば、X-Rite社の「eXact」及び「i1PRO」、並びに、コニカミノルタ社の「FD-7」及び「FD-5」等）によって計測可能である。

　撮影画像は、デジタルカメラ、スマートフォン及びタブレット端末等の撮影機能を有する情報処理端末、又はスキャナ等のような公知の撮影装置１０２によって撮影される画像である。本実施形態では、撮影画像が、撮影装置１０２に備えられたイメージセンサから出力される映像信号をデジタル化して所定の形式で圧縮化することでデータ化される。撮影画像のデータ（以下、画像データという）は、画素毎の画像信号値を示す。画像信号値とは、撮影画像の色に応じた値であり、詳しくは、所定の数値範囲内（例えば、８ビットのデータであれば、０～２５５）で規定された撮影画像中の各画素の階調値である。

　本実施形態では、撮影装置１０２が、撮影レンズ及びイメージセンサ（撮像素子）を内蔵したカメラであり、詳しくは、撮影画像としてカラー画像を作成する。つまり、本実施形態では、イメージセンサがＲＧＢ３色のカラーセンサであり、画像データが示す画像信号値が、ＲＧＢ各色の階調値である。ただし、これに限定されず、画像信号値がモノクロ画像（詳しくは、グレースケール画像）の階調値であってもよい。

　なお、図２に示す形態では、画像解析装置１０、測色機１０１及び撮影装置１０２が個々に分かれているが、これに限定されるものではない。画像解析装置１０が測色機の機能（すなわち、分光反射率を測定する機能）、及び、撮影装置の機能（すなわち、撮影機能）のいずれか又は両方を備えてもよい。

　また、画像解析装置１０は、ディスプレイ等の出力装置１６を備え、画像解析の結果（例えば、後述する圧力値の予測結果）を出力装置１６に出力してユーザに知らせることができる。

　[対象物を用いた従来の圧力測定について]
　次に、対象物Ｓを用いた従来の圧力測定について説明する。
　対象物Ｓは、圧力が付与されることで、圧力値に応じた発色濃度にて発色する。圧力値は、外部エネルギー量に相当し、瞬間的な圧力の大きさ、又は、所定時間において継続的に付与された場合の圧力の累積量である。

　上記の性質を利用すれば、対象物Ｓの発色濃度から、対象物Ｓに付与された圧力について、圧力値を測定することができる。具体的には、発色濃度と圧力値との関係、詳しくは、各発色濃度と対応する画像信号値と圧力値との対応関係を予め求めておく。そして、対象物Ｓを撮影して得られる画像信号値から、上記の対応関係に基づいて圧力値を予測することができる。

　一方、画像信号値は、撮影装置の分光感度等に依存する。そのため、ある撮影装置により対象物Ｓを撮影した場合、その撮影画像の画像信号値に対して、所定の画像信号値、具体的には、対象物Ｓの発色濃度と対応する基準の画像信号値となるように補正を行う必要がある。この補正を精度良く行うためには、例えば、対象物Ｓに用いられる色材（詳しくは、上述の発色剤及び顕色剤）と同じ分光特性を有する色材によって補正用シートを作成する必要がある。

　しかし、作成コスト、作成の手間、色材の耐久性及び変色（褪色）の観点から考えると、上記の色材によって補正用シートを作成することは困難である。そのため、一般的には、上記の色材によって生じる色と同じ色（発色濃度）を再現した印刷物等の代替品を利用する。この代替品は、通常、上記の色材とは異なる色材、例えば、印刷用インキ又は塗料等を利用して作成されるが、色材が異なる場合には分光反射率が相違する可能性がある。そのため、印刷物等の代替品を用いて補正を行う場合には、代替品と対象物Ｓとの間の色材の分光反射率の違いが画像信号値に及ぼす影響を考慮した上で補正を行う必要がある。

　従来は、上記のように色材の分光反射率の違いによる影響を考慮した上で補正を行い、また、利用される撮影装置が変わる度に上記の補正を実施する必要があった。そのため、対象物Ｓを用いた従来の圧力測定では、手間を要し、作業効率が低下する虞があった。

　これに対して、画像解析装置１０を用いて行われる本実施形態の画像解析方法では、対象物Ｓを用いた従来の圧力測定にて生じていた上記の課題を解決し、対象物Ｓを用いた圧力測定を精度良く且つ効率的に実施することができる。以下、画像解析装置１０の機能、及び、本実施形態の画像解析方法について詳しく説明する。

　［本実施形態の画像解析装置の機能］
　画像解析装置１０の構成について機能面から説明すると、画像解析装置１０は、分光特性取得部２１、記憶部２２、近似部２３、画像信号値取得部２４、推定部２５及び予測部２６を有する（図３参照）。

　分光特性取得部２１は、発色した対象物Ｓの分光特性、厳密には、対象物Ｓの発色部分の分光反射率を取得する。本実施形態では、測色機１０１が対象物Ｓの分光反射率を測定した場合に、分光特性取得部２１が、測色機１０１から測定結果を受け取ることで、対象物Ｓの分光反射率を取得する。ただし、これに限定されず、例えば、ユーザが、測色機１０１により測定された対象物Ｓの分光反射率を、入力装置１４を通じて入力することで分光特性取得部２１が対象物Ｓの分光反射率を取得してもよい。あるいは、外部コンピュータに対象物Ｓの分光反射率の情報が記憶されている場合に、画像解析装置１０が通信用インタフェース１５を通じて当該外部コンピュータと通信することで対象物Ｓの分光反射率を取得してもよい。

　なお、分光特性取得部２１は、対象物Ｓの色毎（詳しくは、発色濃度毎）に分光反射率を取得し、また、対象物Ｓの種類毎（換言すると、対象物Ｓに用いられる色材の種類毎）に分光反射率を取得する。

　また、分光特性取得部２１は、複数の色票Ｃの各々の分光特性、詳しくは分光反射率を取得する。複数の色票Ｃは、図１に示すように、互いに色（色相、彩度及び明度）が異なる複数のカラーチャートを含み、対象物Ｓに用いられる特定の色材とは異なる色材、例えば印刷用インク又は塗料等のような汎用的な色材によって形成される。複数の色票Ｃとしては、例えば、マクベスチャート、及び、X-rite社の「ColorChecker」等が利用可能である。また、分光反射率が取得される色票Ｃの数については、特に限定されないが、１０個以上が好ましく、１５個以上がより好ましく、２０個以上が特に好ましい。

　分光特性取得部２１により取得される複数の色票Ｃの各々の分光反射率について、図４に一例を示す。なお、色票Ｃの分光反射率を取得する手順は、対象物Ｓの場合と同様である。

　記憶部２２は、画像解析に必要な各種情報、詳しくは、対象物Ｓを用いた圧力測定に必要な情報を記憶する。記憶部２２に記憶される情報には、分光特性取得部２１により取得された対象物Ｓ及び複数の色票Ｃの各々の分光反射率、並びに近似部２３により求められた近似式等が含まれる。

　近似部２３は、分光特性取得部２１によって取得された対象物Ｓの分光反射率を、分光特性取得部２１によって取得された複数の色票Ｃの各々の分光反射率を変数として含む近似式によって近似する。本実施形態において、近似式は、取得された複数の色票Ｃの各々の分光反射率と、各々の分光反射率に乗じる係数と、によって構成された項を複数有する。より詳しく説明すると、近似式は、下記の式（１）に示すように、複数の色票Ｃと同じ数の項の線形和によって表された多項式である。
　Ｐ＝ｃ１×Ｒ１＋ｃ２×Ｒ２＋・・・＋ｃｉ×Ｒｉ　　　（１）
　上記の式（１）において、左辺のＰは、対象物Ｓの分光反射率（厳密には、近似された分光反射率）を、右辺のＲ１～Ｒｉは、複数の色票Ｃの分光反射率（厳密には、取得された分光反射率)を、右辺のｃ１～ｃｉは、係数を示す。ｉは、３以上の自然数であり、複数の色票Ｃの個数である。

　各項の係数は、上記の近似式によって近似された対象物Ｓの分光反射率が、実際の分光反射率、すなわち、分光特性取得部２１によって取得された分光反射率に最も近くなるように設定される。

　なお、上記の近似式における複数の項のそれぞれが有する係数について、具体的な設定手法は、特に限定されず、近似式を求める際に利用される公知の最適化手法（例えば、最小二乗法等）を用いることができる。

　また、各項の係数は、任意の範囲で設定してよいが、係数の設定範囲を制限するのが好ましく、特に－０．５～０．５の範囲内で設定するのが好ましい。

　また、近似部２３は、上記の近似式における一群の係数ｃ１～ｃｉを、対象物Ｓの色毎（詳しくは、発色濃度毎）に設定する。さらに、近似部２３は、対象物Ｓの種類毎（換言すると、対象物Ｓに用いられる色材の種類毎）に、一群の係数ｃ１～ｃｉを設定する。これにより、分光特性取得部２１によって取得された対象物Ｓの分光反射率の各々について、近似式、換言すると一群の係数ｃ１～ｃｉが設定される。

　なお、分光特性取得部２１によって取得された対象物Ｓの分光反射率の一例を図５、７及び９に示し、同じ対象物Ｓについて複数の色票Ｃの分光反射率（具体的には、図４に示す１８個の色票Ｃの分光反射利率）によって近似した分光反射率を図６、８及び１０に示す。

　画像信号値取得部２４は、複数の色票Ｃの各々を撮影装置１０２によって撮影することで得られる画像信号値（厳密には、ＲＧＢ画像信号値）を色票毎に取得する。本実施形態では、撮影装置１０２であるカメラによって複数の色票Ｃの各々を撮影し、画像信号値取得部２４が、カメラから各色票Ｃの画像データを受け取ることで、画像信号値を色票毎に取得する。ただし、これに限定されず、例えば、ユーザがカメラから画像解析装置１０へ各色票Ｃの画像データを移送する操作、具体的には、カメラから記録媒体を取り出して画像解析装置１０に装着する操作を行うことで、画像信号値取得部２４が画像信号値を取得してもよい。

　さらに、画像信号値取得部２４は、測定環境に配置されて圧力が付与されることで発色した対象物Ｓ（以下、予測対象物という）を撮影装置１０２によって撮影することで得られる画像信号値を取得する。予測対象物は、付与された圧力の圧力値が未知である対象物Ｓである。なお、予測対象物の画像信号値を取得する手順は、色票Ｃの場合と同様である。

　推定部２５は、対象物Ｓの画像信号値を、画像信号値取得部２４によって取得された複数の色票Ｃの各々の画像信号値と、近似部２３によって設定された近似式に基づいて推定する。推定部２５によって推定される対象物Ｓの画像信号値は、仮に撮影装置１０２によって対象物Ｓを撮影した場合に得られる画像信号値である。

　本実施形態において、推定部２５は、近似式に含まれる複数の項のそれぞれに、画像信号値取得部２４によって取得された色票毎の画像信号値のうち、それぞれの項と対応する画像信号値を代入することで、対象物Ｓの画像信号値を推定する。これにより、撮影装置１０２の分光感度に拘わらず、任意の分光感度の下での対象物Ｓの画像信号値を精度よく推定することができる。

　分かり易く説明すると、対象物Ｓの画像信号値は、その画像信号値を取得する際の分光感度（カメラの分光感度）と対象物Ｓの分光反射率との積に応じて決まる値である。ここで、対象物Ｓの分光反射率Ｐは、上記の近似式により、複数の色票Ｃの分光反射率Ｒ１、Ｒ２、・・・Ｒｉによって近似される。したがって、あるカメラで対象物Ｓを撮影した場合の画像信号値は、下記の式（２）から分かるように、そのカメラで複数の色票Ｃを撮影した場合の画像信号値と係数ｃ１～ｃｉとの積の線形和によって表現することができる。
　対象物の画像信号値＝[カメラの分光感度]×[対象物の分光反射率]
＝[カメラの分光感度]×[ｃ１×Ｒ１＋ｃ２×Ｒ２＋・・・＋ｃｉ×Ｒｉ]
＝ｃ１×[色材１の画像信号値]＋ｃ２×[色材２の画像信号値]＋・・・
　＋ｃｉ×[色材ｉの画像信号値]　　　　　　　　　　　　　　　（２）

　以上により、図１１に示すように、任意の分光感度のカメラで対象物Ｓを撮影した場合の画像信号値を、各カメラで複数の色票Ｃを撮影して色票毎に取得した画像信号値によって推定することができる。

　図１１に示す推定式について説明しておくと、式中の左辺のＰ１、Ｐ２、・・・Ｐｎは、互いに分光感度が異なるカメラ（カメラ＃１～＃ｎ）によって対象物Ｓを撮影した場合の画像信号値の推定値である。また、右辺のＲ１１、Ｒ２１、Ｒ３１、・・・・Ｒｉ１は、カメラ＃１にて複数の色票Ｃを撮影して得られる色票毎の画像信号値である。同様に、右辺のＲ１２、Ｒ２２、Ｒ３２、・・・・Ｒｉ２は、カメラ＃２にて複数の色票Ｃを撮影して得られる色票毎の画像信号値であり、右辺のＲ１ｎ、Ｒ２ｎ、Ｒ３ｎ、・・・・Ｒｉｎは、カメラ＃ｎにて複数の色票Ｃを撮影して得られる色票毎の画像信号値である。
　なお、ｎは２以上の自然数である。

　以上のように、本実施形態では、撮影装置１０２の分光感度が変わる度に対象物Ｓを撮影する必要がなく、また、対象物Ｓの色と同じ色にて形成された印刷物等の補正用シートを作成する必要もない。したがって、撮影装置１０２の分光感度毎に補正用シートの色（色味及び濃度等）を調整しなくても、各分光感度にて対象物Ｓを撮影した場合の画像信号値を簡便に求める(推定する)ことができる。

　また、カメラで撮影する場合に撮影環境が変わると、照明の分光分布が変わり得るが、本実施形態では、様々な照明の分光分布に対応することが可能になる。すなわち、ある照明の下で複数の色票Ｃの各々を撮影して画像信号値を取得し、取得された色票毎の画像信号値を上記の近似式に代入すれば、同じ照明の下で対象物Ｓを撮影した場合の画像信号値を推定することができる。

　なお、本実施形態において、推定部２５は、付与された圧力の圧力値が既知である対象物Ｓ（以下、推定対象物という）の画像信号値を推定する。推定対象物は、既知の量の外部エネルギーが付与された第１対象物に相当する。他方、前述の予測対象物は、未知の量の外部エネルギーが付与された第２対象物に相当する。

　予測部２６は、予測対象物に付与された圧力の圧力値を予測する。本実施形態において、予測部２６は、画像信号値取得部２４によって取得された予測対象物の画像信号値と、推定部２５によって推定された推定対象物の画像信号値とに基づいて、予測対象物に付与された圧力の圧力値を予測する。

　具体的に説明すると、推定対象物は、前述したように、付与された圧力の圧力値が既知である対象物Ｓである。また、推定対象物の画像信号値と、推定対象物に付与された圧力の圧力値との間には相関関係が存在する。すなわち、圧力値を複数の値に設定して複数の推定対象物（つまり、色材が同じで発色濃度が異なる複数の対象物Ｓ）を用意し、それぞれの推定対象物の画像信号値を上述の手順によって推定する。これにより、図１２に示すような画像信号値と圧力値との間の対応関係が特定される。

　特定された対応関係により、図１２に示すように、予測対象物の画像信号値（図中、記号Ｖａにて表記）から、予測対象物に付与された圧力の圧力値（図中、記号Ｆａにて表記）を予測することができる。

　予測部２６により予測された圧力値、すなわち予測対象物に付与された未知の圧力値の予測結果は、出力装置１６に出力される。これにより、ユーザは、予測された圧力値を確認することができる。

　［本実施形態の画像解析フローについて］
　以下、画像解析装置１０を用いて実施される画像解析フローについて、図１３を参照しながら説明する。図１３に示す画像解析フローは、本発明の画像解析方法を用いて実施され、換言すると、画像解析フロー中の各ステップは、本発明の画像解析方法を構成する各工程に相当する。

　画像解析フローでは、先ず、第１取得工程Ｓ００１及び第２取得工程Ｓ００２が実施される。第１取得工程Ｓ００１では、発色した対象物Ｓの分光特性、詳しくは、測色機１０１により測定された分光反射率を取得する。本実施形態において、第１取得工程Ｓ００１では、付与された圧力の圧力値が既知である対象物Ｓ（すなわち、推定対象物）の分光反射率を取得する。

　第２取得工程Ｓ００２では、複数の色票Ｃの各々の分光特性、詳しくは、測色機１０１により測定された分光反射率を取得する。なお、図１３では、第１取得工程Ｓ００１の実施後に第２取得工程Ｓ００２を実施することになっているが、これに限定されず、第２取得工程Ｓ００２を、第１取得工程Ｓ００１の実施前、又は第１取得工程Ｓ００１と並行して実施してもよい。

　次に、近似工程Ｓ００３を実施する。近似工程Ｓ００３では、第１取得工程Ｓ００１にて取得された対象物Ｓ（厳密には、推定対象物）の分光反射率を、第２取得工程Ｓ００２にて取得された複数の色票Ｃの各々の分光反射率を変数として含む近似式によって近似する。詳しくは、上述した近似式（１）のように、色票毎の分光反射率と係数との積からなる項を複数足し合わせた、すなわち線形和によって表された近似式を求め、具体的には、各項の係数を最小二乗法等の最適化手法によって設定することにより、取得された対象物Ｓ（推定対象物）の分光反射率を近似する。

　なお、近似工程Ｓ００３では、近似式における各項の係数（つまり、一群の係数ｃ１～ｃｉ）を所定の数値範囲内で設定するのがよく、具体的には－０．５～０．５の範囲内で設定するのが好ましい。この場合、後の推定工程Ｓ００５において、各項の係数が対象物Ｓの画像信号値の推定結果に対して及ぼす影響が過大になるのを抑えることができる。仮に係数の設定範囲が制限されず係数が比較的大きな値に設定された場合、近似式に代入される各色票Ｃの画像信号値に誤差が含まれると、その誤差が推定結果に及ぼす影響が係数の大きさに応じて大きくなってしまう。これに対して、各項の係数が－０．５～０．５の範囲内で設定されれば、誤差による上記の影響をより小さくすることができる。

　その後、第３取得工程Ｓ００４が実施され、第３取得工程Ｓ００４では、イメージセンサ（厳密には、カラーセンサ）を内蔵したカメラによって複数の色票Ｃの各々を撮影し、画像信号値を色票毎に取得する。

　第３取得工程Ｓ００４の実施後、推定工程Ｓ００５が実施される。推定工程Ｓ００５では、第３取得工程Ｓ００４で取得された色票毎の画像信号値と、近似工程Ｓ００３にて設定された近似式とに基づいて、対象物Ｓの画像信号値、厳密には推定対象物の画像信号値を推定する。詳しくは、近似式に含まれる複数の項のそれぞれに、色票毎に取得された画像信号値のうち、当該それぞれの項と対応する画像信号値を代入する。これにより、推定対象物の画像信号値が推定される。

　また、画像解析フローでは、第４取得工程Ｓ００６を実施する。第４取得工程Ｓ００６では、第３取得工程Ｓ００４で用いられたものと同じカメラにより、付与された圧力の圧力値が未知である対象物Ｓ（すなわち、予測対象物）を撮影し、その画像信号値を取得する。なお、図１３では、推定工程Ｓ００５の実施後に第４取得工程Ｓ００６を実施することになっているが、これに限定されず、第４取得工程Ｓ００６を推定工程Ｓ００５の実施前に実施してもよく、例えば、第３取得工程Ｓ００４の実施後又は第３取得工程Ｓ００４と並行して実施してもよい。

　第４取得工程Ｓ００６の実施後には、予測工程Ｓ００７が実施される。予測工程Ｓ００７では、第４取得工程Ｓ００６にて取得された予測対象物の画像信号値と、推定工程Ｓ００５にて推定された推定対象物の画像信号値とに基づき、予測対象物に付与された圧力の圧力値を予測する。詳しくは、推定対象物の画像信号値の推定結果と、推定対象物に付与された圧力の圧力値と、の対応関係に基づき、予測対象物の画像信号値から、予測対象物に付与された圧力の圧力値を予測する。

　以上までに説明してきた一連のステップＳ００１～Ｓ００７が終了した時点で、画像解析フローが終了する。

　［その他の実施形態］
　以上までに説明してきた実施形態は、本発明の画像解析方法、画像解析装置、プログラム及び記録媒体を分かり易く説明するために挙げた具体例であり、あくまでも一例に過ぎず、その他の実施形態も考えられる。

　上記の実施形態では、対象物Ｓを用いた圧力測定に係る一連の工程、すなわち図１３に示す画像解析フロー中のすべてのステップＳ００１～Ｓ００７が、画像解析装置１０を構成するコンピュータにより実行されることとした。ただし、これに限定されるものではなく、例えば、対象物Ｓ（厳密には、予測対象物）に付与された圧力の圧力値を予測する予測工程Ｓ００７がコンピュータではなく、ユーザ、つまり人手によって行われてもよい。

　また、上記の実施形態では、対象物Ｓ及び複数の色票Ｃの各々の分光特性として分光反射率を取得することとしたが、分光反射率以外の分光特性、例えば分光透過率を取得してもよい。つまり、画像解析フロー中の第１取得工程Ｓ００１では、対象物Ｓの分光透過率を取得し、第２取得工程Ｓ００２では、複数の色票Ｃの各々の分光透過率を取得してもよい。この場合、近似工程Ｓ００３では、取得された対象物Ｓの分光透過率を、取得された各色票Ｃの分光透過率を変数として含む近似式によって近似することになる。
　なお、分光透過率は、公知の透過率測定機（例えば、東海光学社の「TLN-110/110v」、及び朝日分光社の「TLV-304-BP」等）によって測定することが可能である。

　また、上記の実施形態では、色票毎の分光反射率及び係数によって構成された項を複数有し、より詳しくは、複数の色票Ｃと同じ数の項の線形和によって表された近似式によって、対象物Ｓの分光反射率を近似することとした。ただし、これに限定されるものではなく、例えば、一つの項に２以上の色票の分光反射率が含まれる近似式、あるいは、線形和以外の形式で表される近似式によって、対象物Ｓの分光反射率を近似してもよい。

　また、上記の実施形態では、対象物Ｓ（詳しくは、予測対象物）及び複数の色票Ｃの各々の画像信号値を取得するために用いられる撮影装置が、イメージセンサが内蔵されたカメラであることとした。ただし、これに限定されるものではなく、カメラの代わりにスキャナを撮影装置として用いてもよい。スキャナを撮影装置として用いる場合、スキャナの機種が変わると、分光感度の分布と撮影時の照明の分光分布が変わり得る。その場合にも、本発明の画像解析方法を適用すれば、変更後のスキャナの機種に対応することができる。すなわち、変更後の機種のスキャナにより複数の色票Ｃの各々を撮影して（読み取って）画像信号値を取得し、取得された色票毎の画像信号値を近似式に代入すれば、同じスキャナによって対象物Ｓを撮影した（読み取った）場合の画像信号値を推定することができる。

　１０　画像解析装置
　１１　プロセッサ
　１２　メモリ
　１３　ストレージ
　１４　入力装置
　１５　通信用インタフェース
　１６　出力装置
　２１　分光特性取得部
　２２　記憶部
　２３　近似部
　２４　画像信号値取得部
　２５　推定部
　２６　予測部
１０１　測色機
１０２　撮影装置
　Ｃ　　色票
　Ｓ　　対象物

Claims (13)

1. 　特定の色材によって発色した対象物の分光特性を取得する第１取得工程と、
   　前記特定の色材とは異なる色材によって形成され、互いに色が異なる複数の色票の各々の分光特性を取得する第２取得工程と、
   　取得された前記対象物の分光特性を、取得された前記複数の色票の各々の分光特性を変数として含む近似式によって近似する近似工程と、
   　前記複数の色票の各々を撮影装置によって撮影することで得られ、撮影画像の色に応じた画像信号値を色票毎に取得する第３取得工程と、
   　前記撮影装置によって前記対象物を撮影した場合の前記画像信号値を、前記第３取得工程で取得された色票毎の前記画像信号値と、前記近似式とに基づいて推定する推定工程と、を有する画像解析方法。
2. 　前記近似工程では、取得された前記複数の色票の各々の分光特性と、各々の分光特性に乗じる係数と、によって構成された項を複数有する前記近似式によって、取得された前記対象物の分光特性を近似し、
   　前記推定工程では、前記近似式に含まれる複数の前記項のそれぞれに、前記第３取得工程で取得された色票毎の前記画像信号値のうち、それぞれの前記項と対応する前記画像信号値を代入することにより、前記撮影装置によって前記対象物を撮影した場合の前記画像信号値を推定する、請求項１に記載の画像解析方法。
3. 　前記近似工程では、前記複数の色票と同じ数の前記項の線形和によって表された前記近似式によって、取得された前記対象物の分光特性を近似する、請求項２に記載の画像解析方法。
4. 　前記近似工程では、複数の前記項のそれぞれが有する前記係数を、－０．５以上、且つ０．５以下の範囲内で設定する、請求項２又は３に記載の画像解析方法。
5. 　前記第３取得工程では、前記撮影装置であるイメージセンサを内蔵したカメラによって前記複数の色票の各々を撮影し、前記画像信号値を色票毎に取得する、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の画像解析方法。
6. 　前記第１取得工程では、前記対象物の分光反射率を取得し、
   　前記第２取得工程では、前記複数の色票の各々の分光反射率を取得する、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の画像解析方法。
7. 　前記第１取得工程では、前記対象物の分光透過率を取得し、
   　前記第２取得工程では、前記複数の色票の各々の分光透過率を取得する、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の画像解析方法。
8. 　前記複数の色票は、互いに色が異なる複数のカラーチャートを含む、請求項１乃至７のいずれか一項に記載の画像解析方法。
9. 　前記対象物は、前記特定の色材を含有し、且つ外部エネルギーが付与されることで前記外部エネルギーの量に応じて発色するシート体である、請求項１乃至８のいずれか一項に記載の画像解析方法。
10. 　前記推定工程では、既知の量の前記外部エネルギーが付与された第１対象物の前記画像信号値を推定し、
    　未知の量の前記外部エネルギーが付与された第２対象物を前記撮影装置によって撮影し、前記第２対象物の前記画像信号値を取得する第４取得工程と、
    　取得された前記第２対象物の前記画像信号値と、推定された前記第１対象物の前記画像信号値とに基づき、前記第２対象物に付与された前記外部エネルギーの量を予測する予測工程と、を有する、請求項９に記載の画像解析方法。
11. 　プロセッサを備えた画像解析装置であって、
    　前記プロセッサは、
    　特定の色材によって発色した対象物の分光特性を取得し、
    　前記特定の色材とは異なる色材によって形成され、互いに色が異なる複数の色票の各々の分光特性を取得し、
    　取得された前記対象物の分光特性を、取得された前記複数の色票の各々の分光特性を変数として含む近似式によって近似し、
    　前記複数の色票の各々を撮影装置によって撮影することで得られ、撮影画像の色に応じた画像信号値を色票毎に取得し、
    　前記撮影装置によって前記対象物を撮影した場合の前記画像信号値を、取得された色票毎の前記画像信号値と、前記近似式とに基づいて推定する、画像解析装置。
12. 　請求項１乃至１０のいずれか一項に記載の画像解析方法が有する各工程をコンピュータに実行させるためのプログラム。
13. 　コンピュータによって読み取り可能な記録媒体であって、
    　請求項１乃至１０のいずれか一項に記載の画像解析方法が有する各工程をコンピュータに実行させるためのプログラムが記録された、記録媒体。

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