(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
眼鏡フレームを着用した眼鏡着用者の画像から前記眼鏡着用者に関する測定パラメタを検出する方法であって、該測定パラメタが該眼鏡フレームを基準とした該眼鏡着用者の眼の位置からなり、該方法が、
前記画像上において、前記フレームに対して接線方向にある水平方向直線と垂直方向直線との位置と前記眼鏡着用者の眼の瞳孔の中心位置とを検出する段階と、
前記位置から前記測定パラメタの値を計算する段階と、
を含み、更に、
前記画像上において、各瞳孔の領域内において、座標(x,y)の各点が輝度L(x,y)の値を有する場合に∂L(x,y)/∂x及び∂L(x,y)/∂yを成分として持つベクトルである輝度勾配を分析することによって、各瞳孔の中心位置を自動的に検出する段階と、
前記画像上において、前記フレームに対して接線方向にある前記水平方向直線と前記垂直方向直線との位置を、輝度勾配の分析と前記フレームの輪郭の抽出とによって自動的に検出する段階と、
を含む方法。
【請求項２】
各々のフレーム片側半分の内側輪郭に対して接線方向にある水平方向直線の位置と垂直方向直線との位置を前記画像上で検出する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記画像上で各々の眼の瞳孔の中心位置を自動的に検出することから成る前記段階が、各々の瞳孔毎に、
前記瞳孔の領域をその範囲内に含む窓を画定する段階と、
前記窓の範囲内に、閾値よりも高い輝度を有する画像上の点を検出する段階と、
検出された複数の点の重心の位置を計算する段階と、
から成る、請求項１又は請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記窓を画定する前記段階が、前記輝度勾配の、ベクトル量のユークリッドノルムであるノルムがその点において最大である前記画像上の点を、各瞳孔の領域内に検出することと、次いで、予め決められた大きさの窓を、前記点を中心として位置決めすることと、によって行われる、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
各々のフレーム片側半分の内側輪郭に対して接線方向にある１つの直線を各々の窓がその範囲内に含むように、予め決められた大きさの４つの窓を各瞳孔の中心位置の周りに画定する段階を含む、請求項２から請求項４までのいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
前記フレームに対して接線方向にある前記水平方向直線と前記垂直方向直線との位置を自動的に検出する前記段階が、全記窓の各々の内側において、
前記窓の内側の眼鏡フレームの内側輪郭と外側輪郭とを検出するために、前記輝度勾配の、ベクトル量のユークリッドノルムであるノルムがその点において前記閾値よりも大きい前記画像上の点を前記窓の内側において検出する段階と、
前記窓の内側の前記フレームの形状を前記輪郭から検出する段階と、
前記窓に応じて、前記フレームの内側輪郭に対する接線を検出する段階と、
を含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
画像上の予め決められた数の前記点が、前記閾値を越える輝度勾配のノルム値を有するように、前記閾値を選択する、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
他方よりも高くなっているフレームの片方が水平線に対してなす角度、他方よりも前方に位置しているフレームの片方が水平線に対してなす角度及びフレーム平面と垂直平面との間の角度である傾角を計算する段階を含み、当該段階が、
前記フレームの実際の輪郭を少なくとも与える段階と、
取り得る様々な傾角値に関して、前記画像上への前記実際の輪郭の射影を計算する段階と、
前記射影と前記画像から抽出された前記輪郭との間の相関を前記様々な傾角値に関して計算することによって、前記画像から抽出された輪郭に対して前記射影を比較する段階と、
を含み、前記相関が最大となる傾角値を求めるものである、
請求項１から請求項７までのいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
前記フレームの実際の輪郭と前記フレームの傾角とを少なくとも与える段階と、
前記傾角に応じて、前記画像上への前記実際の輪郭の射影を計算する段階と、
前記画像上の前記射影を走査することと、この走査結果から、前記画像から抽出された輪郭と前記射影との間の相関を前記射影の各位置に関して計算することとによって、前記画像から抽出された輪郭に対して前記射影を比較する段階と、
前記相関が最大である前記射影の位置を使用して、前記フレームに対して接線方向にある水平方向直線と垂直方向直線との位置を検出する段階と、
を含む、請求項１から請求項７までのいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
前記位置から前記測定パラメタの値を計算する前記段階が、前記眼鏡着用者の眼の瞳孔の中心の相対的位置と前記フレームの内側輪郭に対して接線方向にある直線とを比較することによって行われる、請求項１から請求項９までのいずれか１項に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、光学分野に係わり、特に光学度量学の分野に係わり、更に明確には、眼鏡を作るために必要とされる様々なパラメタの測定に係わる。眼鏡の製作では、フレームの選択と、眼鏡着用者に関連した様々なパラメタとに応じて、フレームの中に填め込まれるように設計されたレンズを切削することが必要である。こうしたパラメタは、瞳孔間の距離、即ち、眼鏡着用者の両眼の間の水平距離と、それぞれの眼の瞳孔に対する様々な高さ又は距離とを含む。
【０００２】
【従来の技術】
様々な光学測定法が公知である。従来的には、眼鏡販売業者(optician)が、測定機器を使用して、眼鏡着用者の様々なパラメタを直接的に測定する。この方法は、あまり正確とはいえない。別の欠点は、眼鏡着用者にとって自然な姿勢で測定が行われるのではなくて、眼鏡着用者の頭部が固定位置に保持された何らかの不自然な姿勢で測定が行われるということ、様々な測定装置が視野内に存在すること等である。
【０００３】
こうした欠点を克服するために、フランス特許出願第 2,690,832号では、フレームを保持する着用者の顔の画像をディジタイザ装置によって取り込み、その後で、この画像上において様々なパラメタが測定される。上記出願では、この画像をスクリーン上に表示することが提案されている。この後で、眼鏡販売業者は、マウス型ポインティングデバイスを使用して、スクリーン上でのフレームの上下左右の最端点の各々を位置検出し、それによってフレームに対する接線方向の長方形フレーム枠をトレースする。このフレーム枠の寸法と、他の手段によって得られたフレームの理論的形状との間の比較によって、上記画像を既知の大きさに拡大縮小することが可能にされる。その後で、様々なパラメタを計算するために、各々の眼の瞳孔の位置が上記画像上にマークされる。
【０００４】
同様の方法が、Carl Zeiss社から市販されているVideo-Infralとして知られる装置において用いられている。２台のビデオカメラと１つの鏡とを使用して、眼鏡着用者の正面画像と側面画像とが得られる。その後で、眼鏡販売業者は、マウス型ポインティングデバイスを使用して上記画像上でフレームに対する接線をトレースし、眼の中心位置を決定するためにカーソル又はマウスを動かす。その後で、眼鏡着用者の正面画像上において、フレームを基準とする眼鏡着用者の瞳孔の相対的位置を測定し、更に、垂直線を基準としたフレームの傾斜が、側面画像上で測定される。
【０００５】
上記方法の両方においては、マウスを使用してフレームの様々な点をトレースすることと、接線が平行であることを視覚によって確かめることとを、眼鏡販売業者が自分で行わなければならない。この理由から、上記方法は両方とも実行に時間がかかることになる。更に、描線操作が測定精度を低下させ、フレーム枠と眼鏡フレームとの間の接触は、上記装置を操作する係員によって左右される。連続的な測定を行う場合には、これらの方法によって再現性のある結果を得ることは困難である。
【０００６】
Rodenstock社によってVideocomという名称で市販されている装置では、ミリメートル目盛り付きの付属物がそのフレーム上に填め込まれている眼鏡フレームを着用している眼鏡着用者の画像を、簡単なビデオカメラを使用して得ることが提案されている。この画像を得た後で、スクリーン上の画像の所期の点でクリックすることによって、測定が行われる。従って、この装置における測定は精度が低い。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、上記欠点の克服を可能にする。本発明は、再現性があり、信頼性が高く、且つ操作者によって左右されることがない測定を可能にする。本発明は、操作者による介入を限られたものにすることを可能にする。本発明は、完全に自動化されることが可能であり、且つ、選択されたフレームの如何に係わらず、正確な測定を可能にする。
【０００８】
本発明は、本譲受人によってVideocentronという名称で市販されている、フランス特許出願第 2,690,833号に開示された装置で使用する場合に、特に有効である。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明は、眼鏡フレームを着用した眼鏡着用者の画像からその眼鏡着用者に関する測定パラメタを求める方法を提供し、この方法は、
上記画像上において、上記フレームに対して接線方向にある水平方向直線と垂直方向直線との位置と上記眼鏡着用者の眼の瞳孔の中心位置とを検出する段階と、
これらの位置から上記測定パラメタの値を計算する段階と、
を含み、更に、
上記画像上において、各瞳孔の領域内における輝度勾配を分析することによって、各瞳孔の中心位置を自動的に検出する段階と、
上記画像上において、輝度勾配の分析と上記フレームの輪郭の抽出とによって、上記フレームに対して接線方向にある水平方向直線と垂直方向直線との位置を自動的に検出する段階と、
を含む。
【００１０】
本発明は、人間の介入を限られたものにし、再現性のある結果をもたらす。
【００１１】
本発明の好ましい実施例では、フレームの内側輪郭に対して接線方向にある水平方向直線と垂直方向直線との位置が、画面上で半フレームの各々において検出される。
【００１２】
この方法は、画像上において眼鏡フレームに対する接線を検出する従来の方法よりも正確である。
【００１３】
上記画像上で各々の眼の瞳孔の中心位置を自動的に検出する上記段階は、各々の瞳孔毎に、
瞳孔の領域をその範囲内に含む窓を画定する段階と、
上記窓の内側で、閾値よりも高い輝度を有する画像上の点を検出する段階と、
上記点の図心の位置を計算する段階と、
から成る。
【００１４】
この場合には、上記窓を画定する上記段階は、輝度勾配のノルムがその点において最大である上記画像上の点を、各瞳孔の領域内で検出することと、その後で、予め決められた大きさの窓を上記点を中心として位置決めすることとによって行われる。
【００１５】
こうした窓の使用は、上記方法が更に迅速に行われることを可能にする。
【００１６】
上記方法は、各々の半フレームの内側輪郭に対して接線方向にある１つの直線を各々の窓が含む予め決められた大きさの４つの窓を、各瞳孔の中心位置の周りに画定する段階を含むことが可能である。
【００１７】
こうした窓の使用によって、各窓の内側の接線を検出する必要なしに、より迅速に上記方法を行うことが可能になる。
【００１８】
上記フレームに対して接線方向にある水平方向直線と素直方向直線との位置を自動的に検出する段階は、上記窓の各々の内側において、
上記窓の内側の眼鏡フレームの内側輪郭と外側輪郭とを検出するために、輝度勾配のノルムがその点において閾値よりも大きい上記画像上の点を上記窓の内側において検出する段階と、
上記窓の内側の上記フレームの形状を上記輪郭から検出する段階と、
上記窓に応じて、上記フレームの内側輪郭に対する接線を検出する段階と、
を含むことが可能である。
【００１９】
予め決められた数の画像上の上記点が、上記閾値を越える輝度勾配のノルム値を有するように、上記閾値が選択されることが有利である。
【００２０】
傾角が上記画像から計算されることが可能であり、この場合に、上記方法は、
上記フレームの実際の輪郭を少なくとも与える段階と、
取り得る様々な傾角値に関して、上記画像上への上記実際の輪郭の射影を計算する段階と、
上記射影と上記画像から抽出された上記輪郭との間の相関を上記傾角値に関して計算することによって、上記画像から抽出された輪郭に対して上記射影を比較する段階と、
を含み、上記傾角値が、上記相関が最大である傾角値である。
【００２１】
傾角が既知である場合には、上記方法は、
眼鏡フレームの実際の輪郭とこのフレームの傾角とを少なくとも与える段階と、
上記傾角に応じて、上記画像上への上記実際の輪郭の射影を計算する段階と、
上記画像上の上記射影を走査することと、この走査結果から、上記射影の各位置に関して上記画像から抽出された輪郭と上記射影との間の相関を計算することとによって、上記画像から抽出された輪郭に対して上記射影を比較する段階と、
上記相関が最大である上記射影の位置を使用して、上記フレームに対して接線方向にある水平方向直線と垂直方向直線との位置を検出する段階と、
を含むことができる。
【００２２】
好ましい実施例の１つでは、上記位置から上記測定パラメタの値を計算する段階が、眼鏡着用者の眼の瞳孔の中心の相対的位置と上記フレームの内側輪郭に対して接線方向にある直線とを比較することによって行われる。
【００２３】
本発明の別の特徴と利点とが、添付図面を参照して、単なる非限定的な具体例として示される以下の実施例の説明から更に明確になるだろう。
【００２４】
【実施例】
図１は、眼鏡着用者に関する様々な測定パラメタを図示している。図１には、左側の半フレーム２と右側の半フレーム３とから構成される眼鏡フレーム１が示され、眼鏡着用者の左目４と右目５とが概略的に示されている。眼鏡着用者と選択されたフレームとに適合する眼鏡ガラス又はレンズを用意するためには、眼鏡ガラスを切削するためにフレームの内側形状を知ることが必要である。更に、フレームを基準とした着用者の眼の位置を知ることも必要である。次のパラメタが現在使用されている。第１のパラメタは、眼鏡着用者の両眼の各中心の間の距離であり、この距離は、右側の瞳孔と鼻の軸線との間の水平方向距離と鼻の軸線と左側の瞳孔との間の水平方向距離とに各々が相当する右側オフセットと左側オフセットとの合計に等しい。図１では、点線６が鼻の軸線を表し、寸法７が瞳孔間の距離であり、寸法９が右側オフセットであり、寸法８が左側オフセットである。鼻側に位置する、各半フレームの内側に対して接線方向にある２本の垂直方向直線（10、11）の間の距離を、ブリッジと呼ぶ。図１の寸法12がブリッジに相当する。各半フレームの幅、即ち、各半フレームの内側に対して接線方向にある２本の垂直方向直線11、13の間の距離を、距離Ａ（寸法14）と呼び、各半フレームの内側に対して接線方向にある２本の水平方向直線16、17の間の距離を、距離Ｂ（寸法15）と呼ぶ。上記の２本の接線方向の水平方向直線の中央線と上記の２本の接線方向の垂直方向直線の中央線との間の交差点を、各半フレームの中心と呼ぶ。左眼４の瞳孔の中心と、左側半フレーム２の内側の下部に対して接線方向にある水平方向直線16との間の距離を、左側高さ18と呼び、右目５の瞳孔の中心と、右側半フレーム３の内側の下部に対して接線方向にある水平方向直線との間の距離を、右側高さ19と呼ぶ。各半フレームの中心と対応する眼の瞳孔の中心との間の水平方向又は垂直方向の距離を、水平方向又は垂直方向の、左側又は右側の、軸線ずれ距離(off-axis distance) と呼ぶ。（右側又は左側）瞳孔の中心とその瞳孔の中心の下方のフレームの内周との間の垂直方向距離を、瞳孔下方のフレームの（右側又は左側）深さと呼ぶ。（右側又は左側）瞳孔の中心とそれに対応するフレームの内周との間の最大距離を、最大（右側又は左側）半径(radius)と呼ぶ。この最大半径は、使用可能なレンズの最小直径の大きさを検出することを可能にする。
【００２５】
本発明の目的は、フレームを着用した眼鏡着用者の画像から上記の様々なパラメタを検出することである。この画像は、ディジタイザ基板に結合されたビデオカメラによって得られることが有利である。こうした画像は、例えば、上記のVideocentron装置によって提供されることが可能である。こうした画像は、ディジタルカメラ、スキャナー、又は、他の任意の手段によっても得られることが可能である。こうした画像は、公知の方法によって、例えば、画像内に既知の大きさのスケールが存在することによって、又は、（焦点距離を知ること等によって）画像の拡大率の検出を可能にする任意の他の手段によって、拡大縮小される。
【００２６】
上記画像は、眼鏡着用者の顔面とフレームとがその上に現れるカラー又はグレースケールのディジタル画像である。光源を眼鏡着用者が見つめている時には、この画像上に、各々の眼の角膜からの反射を観察することも可能である。
【００２７】
術語「画像」は、本明細書では、点又は画素の集合から成る数字の行列を意味すると理解されたい。ビデオカメラから得られた画像の場合には、この画像は、操作が加えられる画像の輝度表現又は他の任意のディジタル表現（色相彩度強度(hue saturation intensity: HSI) 又は赤緑青(RGB))である。
【００２８】
術語「勾配」は、本明細書では、個々の画像に対するその公知の用途における通常の数学的関数を意味することを理解されたい。この勾配の代わりに、例えばラプラス関数のような、数値体における変動を表す任意の関数を使用することも可能である。
【００２９】
術語「ノルム」は、ユークリッド幾何学の古典的なノルムを意味するものと理解されたい。他の任意のノルムが使用されることが可能であり、又は、例えば成分の絶対値の単純和のような、術語の数学的意味ではノルムではない関数、もしくは、ユークリッドノルムの平方が、使用されることが可能である。
【００３０】
術語「ｘ−軸」と「ｙ−軸」は、水平座標と垂直座標に対して従来通りに使用される。
【００３１】
図２は、眼鏡着用者の各瞳孔の中心位置を画像上で検出する際の様々な段階を示す流れ図である。本発明では、各瞳孔の中心位置は、画像の輝度勾配の分析によって自動的に検出される。最初に、最大輝度勾配ノルムを有する画素を計算することによって、角膜の反射が自動的に検出される。この輝度情報に閾値を適用した後で、加重中心の計算によって反射の中心が検出される。計算は、各瞳孔に対して逐次的に行われることも、並行して行われることも可能である。以下では、図２を参照しながら、片方の眼に関して本発明を説明する。
【００３２】
図２の流れ図では、瞳孔の中心がその内側で検出されることになる窓が、ステップ21で最初に画定される。ある特定の装置において、ある特定の姿勢をフレーム着用者がとる場合に、個々の着用者毎の画像上の眼の位置の変動は僅かであるにすぎない。検出窓は、当該眼に関して設定された瞳孔の中心位置を取り囲むように配置され、ある特定の装置に関して実験によって検出される大きさを有する。その大きさは、着用者の如何に係わらずに眼の画像が上記窓内に位置するように選択される。
【００３３】
画像全体を取り扱うことも可能であるが、画像全体を取り扱う代わりに上記窓を使用することによって、計算時間を短縮することが可能である。
【００３４】
ステップ22では、ステップ21で画定された窓の内側の画像の各点において、輝度勾配ノルムが検出される。
【００３５】
ステップ23では、上記窓の内側における瞳孔上の角膜反射の境界、即ち、最大勾配ノルムを有する画素が、検出される。新たな、より小さい処理窓が、この画素を中心として配置される。ある特定の装置において特定の姿勢を眼鏡着用者がとる場合に、瞳孔上の反射だけをその範囲内に含むように実験によって決定された大きさを有する。こうして、より小さい窓が得られる。この後で、そのデータが２値形式に変換され、即ち、ある特定のレベルを越える輝度値を有する画素全てが「１」にされ、それ以外の画素が「０」にされる。
【００３６】
ステップ24では、窓の２値形式に対して形態的細線化(morphological thinning)を行うことによって、疑似反射が除去される。これは、画像の各画素の値を隣接画素の値と比較することにある。各画素には、画素の特定の近傍内で検出された最小値が割り当てられる。こうして、近傍よりも小さい大きさの反射が消滅する。
【００３７】
ステップ25では、選択された画素の重心（即ち、その座標が画素の集合の座標の平均値である点）が、ステップ23の窓の内側で計算される。こうして得られた点は、角膜反射の中心であり、当該の瞳孔の中心に相当する。更に、この場合には、最初に閾値処理と２値値割当てとを行うことなしに、輝度値に相当する加重因子を使用して、当該画素の加重中心を計算することも可能である。
【００３８】
ステップ21からステップ25までにおいて、第２の瞳孔の中心が上記方法と同じ方法で検出される。
【００３９】
こうして、眼鏡着用者の各瞳孔の中心の位置が画像中で得られる。公知の方法と比較すると、操作者は、マウスのようなポインティングデバイスを使用して眼鏡着用者の瞳孔の位置を求める必要がない。更に、こうして得られた位置検出は、手作業による単純な位置検出よりも正確である。従って、このことは、検出された中心のｘ−軸座標を減算することによる、瞳孔間の距離の自動計算を可能にする。
【００４０】
図３は、画像上の垂直方向接線の位置と水平方向接線の位置とを検出するための各ステップの流れ図である。本発明によって、眼鏡フレームの内側に対して接線方向にある水平方向直線と垂直方向直線とが、フレームの厚さとフレームの色の解釈とに関連した従来技術の問題点を回避する形で検出される。
【００４１】
本発明は、輝度勾配の分析によってフレームの内側輪郭と外側輪郭とを上記画像上で検出することを可能にする。第１の段階は、全ての点において輝度勾配を計算することである。その後で、閾値処理が行われ、即ち、こうして得られた体が２値形式に変換される。こうすることによって、各々の半フレームの内側輪郭と外側輪郭とが検出される。閾値は、累積勾配ヒストグラムを計算することによって有利に検出されることが可能である。この後で、フレームの全体形状が、形態的充てん(morphological fill-in) によって検出される。この後で、これによって、フレームに対する内側接線を検出することが可能になる。
【００４２】
図３は、片方の半フレームに関する、本発明による方法のこの部分の更に詳細な流れ図である。図２に関して説明したように、計算は、各半フレームに対して連続的に行われることも、並行して行われることも可能である。片方の半フレームに関して、図３を参照しながら、本発明を説明する。
【００４３】
ステップ31では、図２を参照して説明した通りに検出した瞳孔の中心を基準として配置した、４つの処理窓（左側、右側、上側、下側）を画定する。実際には、ディジタル処理の速度を向上させるために、図４に関連して説明したように接線位置が４つの処理窓内で各々に検出され、画像全体上では検出されない。ある特定の装置において、ある特定の姿勢を眼鏡着用者がとる場合に、これらの４つの窓の大きさと相対的位置とが、全てのフレーム形状において各窓が接線を含むことが可能であるように実験によって決定される。これらの４つの窓は、既に検出されている瞳孔の中心を基準として画像上に配置される。
【００４４】
ステップ32では、輝度勾配ノルムのマップが、各窓の内側で計算される。
【００４５】
ステップ33では、閾値が検出される。この値は、特定の写真装置を用いて実験によって検出された固定値であってもよい。しかし、次に示す方法によって有利に閾値を決定することが可能である。まず、累積ヒストグラムを輝度勾配ノルムマップから計算する。言い換えれば、輝度勾配ノルムが取り得る各々の値毎に、輝度勾配ノルムがその値を有する画像画素数を計算する。これによって、画像全体に亙っての輝度勾配ノルムの分布というアイデアが得られる。決められた数の画素がその閾値よりも大きい勾配ノルムを有するような閾値を採用する。例えば、150 ×80画素の窓では、2,000 個の画素という値が採用される。この画素数は、フレームの輪郭を構成する画素の数である。
【００４６】
ステップ34では、ステップ33からの閾値よりも勾配ノルムが大きい点を選択する。こうして、各窓内において、フレームの内側輪郭と外側輪郭とが得られる。
【００４７】
ステップ35では、ステップ34で得られた輪郭についての更に詳細な情報が、輪郭細線化によって得られる。このステップでは、各窓内において１つの方向が優先される。従って、左右の２つの窓では、フレームの垂直方向接線が求められ、従って、その垂直方向が優先される。これとは反対に、上側窓と下側窓とでは、フレームに対する水平方向接線が求められ、水平方向が優先される。これについては、図４を参照して更に明確に説明する。各窓内の優先方向に対して垂直な方向に細線化を行う。これによって、フレームの内側輪郭と外側輪郭とのより正確な画像が得られる。具体例を示すと、例えば左側窓を取り上げる場合に、水平方向における細線化は、例えば各画素毎にその画素のノルムを水平方向に隣接する２つの画素のノルムと比較することと、その勾配ノルムが最大である画素だけを残すこととによって行われる。
【００４８】
ステップ36では、こうして得られた輪郭が２値形式に変換される。各窓内にフレームの内側輪郭と外側輪郭とを含む２値画像が、こうして得られる。
【００４９】
同様の処理が、図２を参照して説明した通りに、各半フレームに対して逐次的に又は並行して行われる。
【００５０】
ステップ36で得られた２値画像は、直接的に、又は、フレーム毎に固有の予め決められたファイルを使用して処理されることが可能である。図５と図６とを参照して、その関連の処理を説明する。
【００５１】
図４は、図２と図３とを参照して説明した処理窓を示す、半フレームの画像の略図である。図３には、半フレーム41が、眼42の略図と共に示されている。参照番号43は図３のステップ21の場合の検出窓を示し、参照番号44は、図２のステップ24の場合のより小さな検出窓を示す。円45は、眼の瞳孔の輪郭、又は、角膜反射の輪郭の概略的な表現である。参照番号46、47、48、49は、図３を参照して説明した４つの検出窓を示し、これらの検出窓の内側で、フレームの内側輪郭に対する個々の接線が検出される。
【００５２】
図５は、水平方向接線と垂直方向接線とを検出するための方法の１つを示している。本明細書では、水平方向接線と垂直方向接線との検出は、これらの接線がそれに沿って延在する直線の検出を必ずしも意味するわけではなく、むしろ、単に画像内の上記接線の位置を瞳孔の中心を基準にして検出することを意味すると理解されたい。従って、水平方向接線の検出は、この接線のｙ−軸座標の検出、又は、これと同じことになるが、この接線と瞳孔の中心との間の垂直方向距離の検出を意味することを理解されたい。図５の水平方向接線と垂直方向接線とを検出する方法では、フレームの形状を示す予め決められたデータファイルは使用されない。上記のように、ステップ51とステップ52は、半フレームの各々毎に、逐次的に又は並行して行われる。
【００５３】
ステップ51では、ステップ36で得られた内側輪郭と外側輪郭とが、フレームを形態的(morphological) に閉じて、内側輪郭と外側輪郭との間のフレーム部分を充てん(fill-in) するために、各窓内において処理される。従って、各窓は、その輪郭を単に与える代わりに、フレームの画像を与える。形態的充てんは、展開とその後での細線化という連続した段階によって行われる。展開では、輪郭の画像から開始して、上記輪郭の一方の輪郭上に位置した画素の付近にある画素の各々が、値「黒」を与えられる。従って、各輪郭が太線化される。この段階は、内側輪郭と外側輪郭とが一致するまで、数回に亙って反復されることが任意に可能である。この後で、これらの輪郭の大きさを縮小させる形態的細線化操作が行われる。この細線化操作は、必要に応じて、展開操作と同じ回数に亙って反復される。これによって、フレームの画像が得られる。形態的展開と細線化は、図３のステップ35に関して説明した直線に沿って、各窓の内側において、好ましい一方の方向に行われることが可能である。
【００５４】
ステップ52では、各窓内においてフレームの画像上での内側輪郭の接線が求められる。本発明は、内側輪郭に対して接線方向にある直線を正確に検出することを可能にする。これは、従来技術で使用される操作者の視覚的評価よりも正確である。接線を得るために、例えば、直線近似法(straight line approximatiom method)が使用可能である。この方法は、特定の方向において、フレーム内の最長直線線分を求めることにある。したがって、例えば上側の窓（図４では参照番号49）を使用する場合には、水平方向接線が求められる。この窓の最下部から（言い換えれば、フレームの内側から）開始し、以前に遭遇した線分と重なりとを考慮しながらフレームの最長水平方向線分が検出される。同じ長さが検出された場合には、最も下方に位置する線分、即ち、この例の場合にはフレームの内側に最も近い線分が選ばれる。これによって、フレームの内側輪郭に対する水平方向接線が与えられる。
【００５５】
例えば輪郭追跡法(contour tracking method) のような別の接線検出方法を使用することも可能である。この場合には、直線近似法の場合に用いられるステップ51を省略することが可能である。内側輪郭と外側輪郭とから直接的に接線を検出することが可能である。
【００５６】
ステップ52の後では、画像内の各半フレームの内側に対して接線方向にある水平方向直線の位置と垂直方向直線の位置と、眼鏡着用者の瞳孔の中心位置とが得られている。これは、画像上での測定パラメタの射影のための画素値が与えられることを可能にする。瞳孔中心と同じｘ−軸上の位置を有する内側輪郭上の点を使用して、瞳孔の下方におけるフレームの深さを画素単位で計算する。この後で、瞳孔中心からの距離を、フレームの内側輪郭上の全ての点に関して計算し、この距離の最大値を、画素単位で表された最大半径として使用する。
【００５７】
画像の拡大率が既知であるので、測定パラメタの値を、これらのパラメタの射影からミリメートル単位で得ることが可能である。
【００５８】
この後で、画像に関するフレームの傾角を知ることによって、個々の測定パラメタを計算することが可能である。フレームは、自由に動く頭部上に載せられているので、斜めに滑り、フレームの片方が他方よりも高くなっている可能性があるということに留意されたい。更に、フレームが、画像の平面に対して片寄っていて、フレームの片方が他方よりも前方に位置している可能性もある。これは、フレームを着用する人間がビデオカメラ（又はそれと同等の装置）を真っ直ぐに見ていない時に、又は、頭部を僅かに曲げている時に起こる。最後に、フレームが垂直平面内に保持されないことが一般的である。フレーム平面と垂直平面との間の角度は、広角角度(pantoscopic angle) と呼ばれる。これら３つの角度と画像上の射影における測定パラメタの値とを知ることによって、ステップ53において、測定パラメタである距離Ａと距離Ｂと軸線ずれ距離との値をミリメートル単位で計算することが可能である。更に、瞳孔間の距離を知ることによって（図２に関する上記説明を参照されたい）、ブリッジと左側オフセットと右側オフセットとを計算することが可能である。更に、瞳孔の下方におけるフレームの深さと最大半径とが計算可能である。
【００５９】
図６は、水平方向接線と垂直方向接線とを検出するための別の方法を示す。図６の実施例では、眼鏡着用者が選択したフレームの内側輪郭の形状を表す外部データファイルを画像において使用する（真のフレーム又は真の輪郭）。本発明を使用するための装置を、例えば、このタイプのファイルをプログラミングするために使用することが可能である。本譲受人からDigiscanの名称で市販されているタイプのセンシング装置を使用してフレームから読み取ることによって、上記ファイルを得ることも可能である。更に、こうしたファイルを、識別背景上でビデオ撮影を行うことによって、又は、他の任意の手段によって得ることも可能である。このファイルがレンズ取り付け溝の底部におけるフレームの形状を与える場合には、（例えば、レンズ取り付け溝の深さに等しい量だけ内側に細線化することによって）フレームの内側輪郭を表すファイルを得るために、このファイルを修正することが可能である。
【００６０】
本発明では、このファイルを、接線の計算を改善し速度向上させるために使用する。これは、本発明では、フレームの傾角と画像の拡大率とを計算に入れながら、得られた画像上にフレームの実際の輪郭を計算によって重ね合わせることによって実現される。画像において得られたフレームの上に実際の画像を重ね合わせて、接線が計算される。この後で、幾何学的パラメタが、傾角を計算に入れて算出される。フレームの実際の輪郭の最端点が正確に分かっているので、接線の計算が容易化される。
【００６１】
上記方法のこの部分は、傾角の測定を不要にする。実際に、計算を使用して、画像上で得られたフレームとの比較のために、実際の輪郭上で様々な傾角をシミュレートすることが可能である。実際の輪郭と画像中に示されるフレームとの間に最大の相関がある時には、これが所期の傾角を与える。
【００６２】
図６は、詳細な実施例を示す。上記と同様に、この方法を半フレームの各々に対して逐次的に行うことも、又は、両方の半フレームに対して同時に行うことも可能である。
【００６３】
ステップ61では、フレームを表すファイルが読み込まれる。このファイルは、例えば、単純な２値ファイルであってよい。必要に応じて、このファイル内の画像を画像の拡大率に適合するように拡大縮小することが可能である。
【００６４】
ステップ62では、その形状を決定する点の数を減少させて計算を容易化するために、フレームの形状がベクトル命令化される。ステップ62では、例えばベツィエ曲線補間又は他の適切な関数のような他の任意のデータ圧縮方法が使用されることが可能である。これは、フレームの内側輪郭の画像（実際の輪郭）を与える。
【００６５】
ステップ63では、収集エラーを減少させ且つフレームの内側輪郭を更に正確にするために、こうして得られた実際の輪郭に対して細線化が行われる。必要に応じて、（取り付け溝を考慮に入れて）フレームの内側輪郭を得るために、この実際の輪郭が処理される。
【００６６】
この後で、上記方法の様々な実施例を用いることが可能である。個々の傾角が既知である時には、ステップ64、65、66を続けることが可能である。そうでない場合には、ステップ74、75、76を続けることが可能である。
【００６７】
ステップ64では、傾角から開始して、画像上へのフレームの実際の輪郭の射影を計算する。ステップ65では、こうして計算した射影を画像上で走査する。言い換えれば、実際の輪郭の射影が画像上にシフトされ、フレームの実際の輪郭の射影と画像上で識別されるフレームとの間の相関（オーバーラップ又は共通点の数）が各点で計算される。相関が最大である時に、実際の輪郭の位置がフレームの位置を与える。
【００６８】
ステップ66では、フレームの位置を知ることによって、個々の接線の位置が計算される。個々の接線の位置は、実際の輪郭の最端点（ｘ−軸上とｙ−軸上の極大値）を知ることによって容易に検出することが可能である。必要に応じて、これらの点の近傍内における直線近似法を使用することが可能である。この場合には、上記近似法のために、より小さな窓を使用することが可能である。
【００６９】
この後で、ステップ53において、様々な測定パラメタ、即ち、距離A 、距離B 、瞳孔の中心を基準とした高さと距離を計算することが可能である。フレームを与えるファイルからブリッジを直接求めることが可能であり、又は、上記の手順を使用することが可能である。
【００７０】
或いは、傾角が未知である時には、反復処理を続けて行うことが可能である（ステップ74、75、76）。ステップ74では、個々の傾角に関して、画像上へのフレームの実際輪郭の射影を計算する。この後で、ステップ75において、この射影を画像上で走査し、この射影とステップ36から得られたフレーム画像との間に最大の相関がある点を検出する。この相関値を、対応する傾角値と関連させて格納する。この後で、傾角を変化させた後で、ステップ74を反復する。取り得る全範囲の傾角を取り扱い終わるまで、上記の反復処理を続ける（例えば、-3°から＋3 °までの間の傾斜の場合には、0 °から15°までの間の広角角度(pantoscopic angle) は、0.5 °ずつの走査の場合に、13×13回の反復に結果する）。相関が最大である時には、これは、傾角に関する適正な値を示す。この後で、制御がステップ76に進む。
【００７１】
ステップ76では、測定パラメタの計算のためにステップ66の手順が行われる。これは、測定を必要とする様々なパラメタを与える。
【００７２】
従って、本発明は、各フレームの実際の形状、特にその厚さを考慮に入れることを可能にし、正確で再現性のある結果をもたらす。操作者による介入は不必要である。この方法は、傾角の測定を伴って又は伴わずに実施されることが可能である。
【００７３】
図７は、本発明の方法の別の実施例の流れ図である。この実施例では、操作者が自ら介入することが可能であり、画像上で測定を行うことが可能である。こうした測定値は、上記の通りに得られた測定値と比較される。図７では、参照番号82は、図２を参照して説明した個々のステップの包括的な表現である。参照番号83、85、86は、それぞれに図３、図５、図６を参照して説明した個々のステップを表している。
【００７４】
ステップ82では、眼鏡着用者の瞳孔の位置を画像上で検出する。参照番号81で示すように、操作者がカーソル又はマウスを使用して瞳孔の位置を検出することも任意に可能である。ステップ87では、こうした結果が比較され、その差異が示される。参照番号88は、公知の装置で行われるような、フレームに対する接線を手作業で求める方法の１つを表している。参照番号89は、フレームの形状を含む外部ファイルのソースを示し、参照番号90は、傾角を与える装置を示す。参照番号91は、幾何学的パラメタの表示を示す。
【００７５】
従って、様々な別の実施例が本発明に適用されることが可能である。上記方法は、手動モード（81、83、88、90、91）で使用されることが可能であり、この場合には、操作者又は眼鏡販売業者が全体的管理を行う。上記方法は、フレームの事前知識なしに自動モードで使用されることが可能である（82、83、85、90、91）。上記方法は、フレームを表す外部ファイルを使用して自動モードで使用されることも可能である。従って、傾角を自動的に検出することが可能であり（82、83、86、89、91）、又は、他の場所で測定した既知の値を使用することも可能である（82、83、86、89、90、91）。
【００７６】
上記方法は、取り得る３つの傾角とフレームの厚さとを考慮に入れることを可能にする。この点で、本発明は、従来の方法よりも信頼性が高く且つ正確な結果を容易にもたらす。
【００７７】
本発明による方法は、眼鏡フレームを着用する人間の画像を与えることが可能な任意の装置において使用されることが可能である。この方法は、上記のフランス特許出願第 2,690,833号に開示された装置で使用するのに特に適している。本発明の方法を使用するのに有効である上記特許で開示されている通りの諸特徴は、本明細書に引例として組み込まれている。
【００７８】
当然のことながら、本発明は、一例として示した上記実施例に限定されない。従って、フレームの外側輪郭に対して接線を検出することが可能であり、更には、眼鏡販売業者の必要に応じてフレームのアウトラインに対して接線を検出することも可能である。処理窓の使用は計算速度を向上させる。しかし、これは、上記方法の実施にとって不可欠であるというわけではない。画像を既知のスケールに適合させるために、必要に応じて画像を拡大縮小させることが可能である。必要に応じて、傾角を、例えばフランス特許出願第 2,690,832号に開示された方法のような別の方法で計算することも可能である。接線を検出するために、例えば輪郭追跡法のような、直線近似法以外のアルゴリズムを使用することも可能である。画像輝度勾配の分析を説明したが、画像を表現する他の任意の方法（RGB 、HSI ）及び／又は他の任意のタイプの数学的演算子（画素の直接値、ラプラス演算等）を使用することも可能である。フレームの実際の輪郭を分析する場合には、フレームの内側輪郭に基づく比較を説明したが、当然のことながら、フレームの外側輪郭を使用することも、外側輪郭と内側輪郭との両方を使用することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】眼鏡着用者に関する様々な測定パラメタを図示する説明図である。
【図２】画像上の眼鏡着用者の各瞳孔の中心位置の検出における個々のステップの流れ図である。
【図３】画像上の水平方向接線の位置と垂直方向接線との位置とを検出するための個々のステップの流れ図である。
【図４】フレームの片方の半分部分の画像を処理窓と共に示す説明図である。
【図５】水平方向接線と垂直方向接線とを検出するための本発明による方法を示す説明図である。
【図６】水平方向接線と垂直方向接線とを検出するための別の方法を示す説明図である。
【図７】本発明の方法の別の実施例を示す流れ図である。
【符号の説明】
１…眼鏡フレーム
４…左目
５…右目
【図１】
0003683613.tif 000002
【図２】
0003683613.tif 000003
【図３】
0003683613.tif 000004
【図４】
0003683613.tif 000005
【図５】
0003683613.tif 000006
【図６】
0003683613.tif 000007
【図７】
0003683613.tif 000008