(57)【要約】【課題】人の感覚へ与える影響を評価することができる。【解決手段】本開示の一実施形態に係る環境評価装置は、生成部と、格納部、比較部を含む。生成部は、処理対象画像を周波数解析して得られる第１指標、処理対象画像をヒストグラム解析して得られる第２指標、および、画像の部分領域から色および輝度の少なくとも１つに関する画素の特徴量である第３指標の１以上を要素とする、処理対象画像から受ける感覚を表現する感覚指標を生成する。格納部は、前記処理対象画像と比較するための比較画像から受ける感覚を表現する比較感覚指標を用いて、画像から受ける感覚に基づく分類である感覚カテゴリに複数の比較画像を分類して、該感覚カテゴリごとに比較画像と比較感覚指標とを対応付けて格納する。比較部は、感覚指標と比較感覚指標とを比較し、感覚指標との類似度が閾値以上である比較感覚指標に対応する比較画像を類似画像として抽出する。【選択図】図２
2014167761.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理対象となる画像である処理対象画像を周波数解析して得られる第１指標、該処理対象画像をヒストグラム解析して得られる第２指標、および、画像の部分領域から色および輝度の少なくとも１つに関する画素の特徴量である第３指標の少なくとも１つを要素とする、前記処理対象画像から受ける感覚を表現する感覚指標を生成する生成部と、
前記処理対象画像と比較するための画像である比較画像から受ける感覚を表現する比較感覚指標を用いて、画像から受ける感覚に基づく分類である感覚カテゴリに該複数の比較画像を分類して、該感覚カテゴリごとに該比較画像と該比較感覚指標とを対応付けて格納する格納部と、
前記感覚指標と前記比較感覚指標とを比較し、該感覚指標との類似度が閾値以上である比較感覚指標に対応する比較画像を類似画像として抽出する比較部と、を具備することを特徴とする環境評価装置。
【請求項２】
画像から画素の色および輝度に関する値を含む画素情報を抽出する分離部と、
視覚を再現するためのフィルタを用いて前記画素情報に対して畳み込み演算する畳み込み部と、
畳み込み演算後の画素情報を再合成し再合成画像を生成する再合成部と、をさらに具備し、
前記生成部は、前記再合成画像を前記処理対象画像として、前記感覚指標を生成することを特徴とする請求項１に記載の環境評価装置。
【請求項３】
前記感覚カテゴリは、ユーザが画像を見たときに受ける感覚に基づいて、基準となる画像である基準画像から受ける感覚を表現する基準感覚指標が類似するものをグループ分けすることにより生成されることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の環境評価装置。
【請求項４】
前記比較感覚指標および前記基準感覚指標は、前記感覚指標と同一の処理手順により生成されることを特徴とする請求項３に記載の環境評価装置。
【請求項５】
前記処理対象画像と、前記比較画像および基準画像の少なくともどちらか一方とを表示する表示部をさらに具備することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の環境評価装置。
【請求項６】
前記感覚カテゴリは、自然、リラックス、集中、創発、美、勉強の少なくとも１つを含むことを請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の環境評価装置。
【請求項７】
前記感覚カテゴリに応じた照明のスペクトルである感覚スペクトルを設定する設定部と、
現在の室内空間の照明スペクトルを取得する取得部と、
前記感覚スペクトルを目標として前記照明スペクトルについてスペクトル合成を行ない、合成スペクトルを得る変調部と、
可変照明から照射される光のスペクトルが前記合成スペクトルとなるように該可変照明を制御する制御部と、をさらに具備することを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の環境評価装置。
【請求項８】
前記処理対象画像を撮像する撮像部と、
前記処理対象画像と、前記感覚カテゴリに応じて生成される照明画像とを合成し合成画像を得る合成部と、をさらに具備することを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の環境評価装置。
【請求項９】
処理対象となる画像である処理対象画像を周波数解析して得られる第１指標、該処理対象画像をヒストグラム解析して得られる第２指標、および、画像の部分領域から、色および輝度の少なくとも１つに関する画素の特徴量である第３指標の少なくとも１つを要素とする、前記処理対象画像から受ける感覚を表現する感覚指標を生成し、
前記処理対象画像と比較するための画像である比較画像から受ける感覚を表現する比較感覚指標を用いて、画像から受ける感覚に基づく分類である感覚カテゴリに該複数の比較画像を分類し、該感覚カテゴリごとに該比較画像と該比較感覚指標とを対応付けて格納部に格納し、
前記感覚指標と前記比較感覚指標とを比較し、該感覚指標との類似度が閾値以上である比較感覚指標に対応する比較画像を類似画像として抽出することを特徴とする環境評価方法。
【請求項１０】
コンピュータを、
処理対象となる画像である処理対象画像を撮像する撮像手段と、
前記処理対象画像をサーバに送信する送信手段と、
画像から受ける感覚に基づく分類である１以上の感覚カテゴリに応じて生成される照明画像を受信する受信手段と、
前記処理対象画像と前記照明画像とを合成し合成画像を得る合成手段と、
少なくとも合成画像を表示する表示手段として機能させるための環境評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、環境を評価する環境評価装置、方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
室内空間などの生活環境を評価することは、空間の居住者、その空間を利用する利用者、また、その空間そのものおよび空間での用途や目的にとって大きな影響があり、非常に重要である。  
日常生活をおこなう屋内空間の照明設計を行なう場合、照明設計において考慮される明るさの評価は、照度と照明器具の不快グレア（いわゆるまぶしさ）との評価が中心であったが、近年は人の主観を基にした輝度中心の評価方法が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−１９８９２３号公報
【特許文献２】特開２０１２−２２６７０７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、輝度中心の評価方法では、空間全体の明るさを評価することはできるが、空間が人の感覚へ与える影響を評価することはできない。
【０００５】
本開示は、上述の課題を解決するためになされたものであり、人の感覚へどのような影響を与えるかを評価することができる環境評価装置、方法およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一実施形態に係る環境評価装置は、生成部と、格納部、比較部を含む。生成部は、処理対象となる画像である処理対象画像を周波数解析して得られる第１指標、該処理対象画像をヒストグラム解析して得られる第２指標、および、画像の部分領域から色および輝度の少なくとも１つに関する画素の特徴量である第３指標の少なくとも１つを要素とする、前記処理対象画像から受ける感覚を表現する感覚指標を生成する。格納部は、前記処理対象画像と比較するための画像である比較画像から受ける感覚を表現する比較感覚指標を用いて、画像から受ける感覚に基づく分類である感覚カテゴリに該複数の比較画像を分類して、該比較画像と該比較感覚指標とを対応付けて格納する。比較部は、前記感覚指標と前記比較感覚指標とを比較し、該感覚指標との類似度が閾値以上である比較感覚指標に対応する比較画像を類似画像として抽出する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】第１の実施形態に係る環境評価装置を示すブロック図。
【図２】解析部および解析評価演算部の詳細を示すブロック図。
【図３】第１の実施形態に係る環境評価装置の動作を示すフローチャート。
【図４】記憶部に格納される基準画像の一例を示す図。
【図５】基準感覚指標の一例を示す図。
【図６】部分特徴量の一例を示す図。
【図７】共通特徴量の一例を示す図。
【図８】第１の実施形態に係る環境評価装置の表示例を示す図。
【図９】第１の実施形態の変形例となる環境評価装置を示すブロック図。
【図１０】表示部におけるパラメータ変更ウィンドウを表示する一例を示す図。
【図１１】表示部における画像表示の別例を示す図。
【図１２】第２の実施形態に係る環境評価装置を使用する一例を示す概念図。
【図１３】第２の実施形態に係る環境評価装置を示すブロック図。
【図１４】照明のスペクトルを示す概念図。
【図１５】第２の実施形態における環境評価装置での照明スペクトルの設定例を示す図。
【図１６】第２の実施形態における環境評価装置での照明スペクトルの設定例の別例を示す図。
【図１７】時間変化する照明スペクトルの概念図。
【図１８】第３の実施形態に係る環境評価装置を示すブロック図。
【図１９】第３の実施形態に係る表示部における合成画像の表示例を示す図。
【図２０】第４の実施形態に係る環境評価装置を示すブロック図。
【図２１】地域データの一例を示す図。
【図２２】感覚カテゴリを用いて環境評価した一例を示す図。
【図２３】環境評価装置の実装例を示すブロック図。
【図２４】視野の概念を示す図。
【図２５】奥行き知覚の概念を示す図。
【図２６】奥行き知覚に関する修正方法を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を参照しながら本開示の一実施形態に係る環境評価装置、方法およびプログラムについて詳細に説明する。なお、以下の実施形態では、同一の番号を付した部分については同様の動作を行なうものとして、重ねての説明を省略する。  
（第１の実施形態）  
第１の実施形態に係る環境評価装置について図１のブロック図を参照して説明する。  
第１の実施形態に係る環境評価装置１００は、解析部１０１、解析評価演算部１０２、記憶部１０３および表示部１０４を含む。
【０００９】
解析部１０１は、外部から画像データを受け取り、画像データにより表現される処理対象となる画像である処理対象画像に対してフィルタ処理などの解析処理を行ない、再合成画像を生成する。なお、本実施形態で用いる画像データは、静止画像、複数の静止画像をつなげたパノラマ画像でもよいし、動画像であってもよく、環境を特定できればよい。  
解析評価演算部１０２は、解析部１０１から再合成画像を受け取り、再合成画像に対して解析評価を行い、感覚指標を生成する。感覚指標は、画像から受ける感覚を表現する指標であり、例えば、輝度、色に関する情報より算出されるテンソルまたはベクトルである。本実施形態では、感覚指標として９次元のベクトルを用いた例で説明する。  
なお、解析評価演算部１０２は、基準画像および比較画像についても、処理対象画像と同様の処理手順で感覚指標を生成する。基準画像は、画像から受ける感覚に基づく分類である１以上の感覚カテゴリごとに、基準となる感覚指標である基準感覚指標を生成するための画像である。言い換えると、基準感覚指標は、基準画像から受ける感覚を表現する。基準画像については、図４を参照して後述する。比較画像は、処理対象画像と比較するための画像であり、解析評価演算部１０２は、比較画像に基づく比較感覚指標を生成する。本実施形態では、室内空間の照明環境に関する画像を比較画像とするが、これに限らず、モノトーンやポップなどユーザの感覚のコンセプトに基づく画像でもよい。
【００１０】
さらに、解析評価演算部１０２は、後述の記憶部１０３から比較感覚指標を受け取り、処理対象画像の感覚指標と比較感覚指標とを比較し、感覚指標と比較感覚指標との類似度が閾値以上である比較感覚指標に対応する比較画像を、類似画像として抽出する。
【００１１】
記憶部１０３は、基準画像および基準感覚指標、比較画像および比較感覚指標をそれぞれ記憶する。  
表示部１０４は、例えばディスプレイであり、処理対象画像と、比較画像および基準画像の少なくともどちらか一方とを表示する。
【００１２】
次に、解析部１０１および解析評価演算部１０２の詳細について図２のブロック図を参照して説明する。  
解析部１０１は、画像分離部２０１、第１フィルタ格納部２０２、畳み込みフィルタ選択部２０３、畳み込み計算部２０４、再合成部２０５を含む。解析評価演算部１０２は、第２フィルタ格納部２０６、周波数演算部２０７、ヒストグラム演算部２０８、部分特徴量演算部２０９、感覚指標生成部２１０、部分特徴量データベース２１１、基準感覚指標データベース２１２、比較感覚指標データベース２１３および比較部２１４を含む。
【００１３】
画像分離部２０１は、外部から画像データを受け取り、画素ごとに、Ｒ（ｒｅｄ）、Ｇ（ｇｒｅｅｎ）、Ｂ（ｂｌｕｅ）、Ｙ（Ｙｅｌｌｏｗ）といった色成分、および輝度に関する情報を抽出し、色成分および輝度に関する情報を画素情報として得る。
【００１４】
第１フィルタ格納部２０２は、第１フィルタおよび第１フィルタに対応するフィルタ係数を格納する。第１フィルタは、人の視覚を通じて画像から受ける感覚を再現するためのフィルタであり、適応フィルタおよび非線形フィルタなどが含まれる。
【００１５】
フィルタ選択部２０３は、第１フィルタ格納部２０２からフィルタを選択する。
【００１６】
畳み込み計算部２０４は、画像分離部２０１から画素情報を、フィルタ選択部２０３から選択されたフィルタをそれぞれ受け取り、フィルタを用いて処理対象画像の画素情報に対して畳み込み演算を行なう。
【００１７】
再合成部２０５は、畳み込み計算部２０４から畳み込み後の画素情報を受け取り、画素情報に基づいて画像を再合成して再合成画像を得る。この際、色に関する画素情報の再合成画像と、輝度に関する画素情報の再合成画像と、色および輝度に関する画素情報の再合成画像とを得ることができるが、必要な処理に応じて再合成画像を選択して後段の処理に用いればよい。
【００１８】
第２フィルタ格納部２０６は、第２フィルタおよび第２フィルタに対応するフィルタ係数を格納する。第２フィルタは画像を解析するためのフィルタであり、第１フィルタ格納部２０２に格納されるフィルタと同一でも異なっていてもよい。
【００１９】
本実施形態では、フーリエ変換およびフラクタル係数計算、またはボックスカウンティングを行うための解析パラメータを格納する。
【００２０】
周波数演算部２０７は、再合成部２０５から再合成画像を、第２フィルタ格納部２０６から第２フィルタをそれぞれ受け取り、周波数解析を行なって周波数解析結果（第１指標ともいう）を得る。本実施形態では、フーリエ変換およびフラクタル係数計算またはボックスカウンティングを主に行うことを想定しているが、時間および周波数変換、２次元構造を基にした周波数解析を本質的に行なう計算であればよい。
【００２１】
ヒストグラム演算部２０８は、再合成部２０５から再合成画像を受け取り、再合成画像についてヒストグラム解析を行い、色ヒストグラムと輝度ヒストグラムとの偏りを計算し、ヒストグラム解析結果（第２指標ともいう）を得る。
【００２２】
部分特徴量演算部２０９は、再合成部２０５から再合成画像を受け取り、再合成画像から抽出した部分領域の画素群に基づいて、任意の画像基底に対する一致度を計算し、部分特徴量（第３指標ともいう）を抽出する。本実施形態では、例えば色分布であれば、色分布をテンソルとして扱い、ベクトルに圧縮して用いればよい。
【００２３】
感覚指標生成部２１０は、周波数演算部２０７から周波数解析結果を、ヒストグラム演算部２０８からヒストグラム解析結果を、部分特徴量演算部２０９から部分特徴量をそれぞれ受け取り、周波数解析結果、ヒストグラム処理結果および部分特徴量の少なくとも１つを要素とする感覚指標を生成する。
【００２４】
部分特徴量データベース２１１は、部分特徴量演算部２０９から部分特徴量を受け取り部分特徴量と部分特徴量により表現される領域を含む画像とを対応付けて格納する。
【００２５】
基準感覚指標データベース２１２は、感覚指標生成部２１０から基準感覚指標を受け取り、基準画像と基準感覚指標とを対応付けて格納する。なお、基準画像は、基準画像の画像データが解析部１０１に入力されると共に基準感覚指標データベース２１２に格納され、基準感覚指標が生成されたのち対応付けられてもよい。または、再合成画像が生成されるときに基の基準画像が保持され、基準感覚指標を生成したのち、基準感覚指標に基準画像が対応付けられて基準感覚指標データベース２１２に格納されてもよい。
【００２６】
比較感覚指標データベース２１３は、感覚指標生成部２１０から比較感覚指標を受け取り、比較画像と比較感覚指標とを対応付けて格納する。なお、比較画像も同様に、比較画像の画像データが解析部１０１に入力されると共に比較感覚指標データベース２１３に格納されてもよい。
【００２７】
比較部２１４は、感覚指標生成部２１０から感覚指標を、比較感覚指標データベース２１３から比較感覚指標をそれぞれ受け取る。比較部２１４は、感覚指標と比較感覚指標とを比較して、類似度が閾値以上である比較感覚指標に対応する比較画像を、類似画像として抽出する。
【００２８】
次に、第１の実施形態に係る環境評価装置の動作について図３のフローチャートを参照して説明する。  
ステップＳ３０１では、解析部１０１が、基準画像を取得する。  
ステップＳ３０２では、解析部１０１が、基準画像を解析処理して再合成画像を生成する。  
ステップＳ３０３では、解析評価演算部１０２が、再合成画像から基準感覚指標を生成する。  
ステップＳ３０４では、記憶部１０３が、基準感覚指標と基準画像とを感覚カテゴリごとに格納する。  
ステップＳ３０５では、解析評価演算部１０２が、一定数の基準感覚指標を生成したかどうかを判定する。一定数の基準感覚指標を生成した場合はステップＳ３０６へ進み、一定数の基準感覚指標を生成していない場合は、ステップＳ３０１へ戻り同様の処理を繰り返す。
【００２９】
ステップＳ３０６では、解析部１０１が、比較画像を取得する。  
ステップＳ３０７では、解析部１０１が、比較画像を解析処理して再合成画像を生成する。  
ステップＳ３０８では、解析評価演算部１０２が、再合成画像から比較感覚指標を生成する。  
ステップＳ３０９では、記憶部１０３が、比較感覚指標と比較画像とを感覚カテゴリごとに格納する。  
ステップＳ３１０では、解析評価演算部１０２が、一定数の比較感覚指標を生成したかどうかを判定する。一定数の比較感覚指標を生成した場合はステップＳ３０６へ進み、一定数の比較感覚指標を生成していない場合は、ステップＳ３０６へ戻り、ステップＳ３０６からステップＳ３１０までの処理を繰り返す。
【００３０】
ステップＳ３１１では、解析部１０１が、処理対象画像を取得する。  
ステップＳ３１２では、解析部１０１が、処理対象画像を解析処理して再合成画像を生成する。  
ステップＳ３１３では、解析評価演算部１０２が、再合成画像から感覚指標を生成する。  
ステップＳ３１４では、解析評価演算部１０２が、評価指標と比較感覚指標とを比較し、閾値以上の類似度を有する類似画像を抽出する。  
ステップＳ３１５では、処理対象画像と類似画像とを画面に表示する。以上で第１の実施形態に係る環境評価装置の動作を終了する。  
なお、計算の高速化のため、再合成前の画像に対して感覚指標を計算してもよく、この場合は、基準画像、比較画像および処理対象画像のそれぞれについて、解析部１０１における解析処理を行わずに解析評価演算部１０２での処理を行ない、基準感覚指標、比較感覚指標、感覚指標を算出すればよい。
【００３１】
次に、基準感覚指標データベース２１２に格納される基準画像の一例について図４を参照して説明する。  
図４に示すように基準感覚指標データベース２１２には、感覚カテゴリ４０１ごとに基準画像４０２が分類されて格納される。
【００３２】
また、各感覚カテゴリには複数の基準画像が格納され、図４の例では、各感覚カテゴリについて５枚の基準画像が含まれる。なお、基準画像は感覚カテゴリごとに５枚以上格納するようにしてもよいし、重み付けを行うために、ある感覚カテゴリに分類される基準画像の数が他の感覚カテゴリに分類される基準画像の数よりも多くなるように格納してもよい。例えば、ひらめきの感覚カテゴリに関しての評価の重みを高める場合は、ひらめきに関する基準画像を増やすことにより次元拡張を行なえばよい。
【００３３】
さらに、基準画像と基準感覚指標との対応付けについて図５を参照して説明する。  
図５に示すように、基準画像４０２と基準画像ごとに算出された基準感覚指標５０１とが対応付けられて格納される。
【００３４】
基準感覚指標の算出方法としては、ｆＭＲＩ（functional Magnetic Resonance Imaging）、ＭＥＧ（magnetoencephalogram）、ＮＩＲＳ（Near Infra-Red Spectoroscopy）、ｆＮＩＲＳ（functional NIRS）、光トポグラフィー、ＥＥＧ（electroencephalogram）、ＳＤ（semantic differential）法などを用いればよく、神経科学、心理学、生理学に基づいた手法によって、潜在レベルも含めて人の感覚が定量的および定性的に評価があったものを使用することが望ましい。ここでは、ｆＭＲＩで計測した結果、基準画像について、自然、リラックス、集中力、創発（ひらめき）、美しさ、勉強についての一般的な脳活動と同様の脳活動を示す基準画像の基準感覚指標をそれぞれの感覚カテゴリに分類する。感覚カテゴリへのカテゴリ分けは、Ｄｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇのような手法を用いて機械学習でカテゴリ分けを行ってもよいし、ユーザがカテゴリ分けを行ってもよい。  
このように部分特徴量を用いて感覚カテゴリ分けを行うことにより、自然、集中、リラックスなどの人が画像から受ける感覚を部分特徴量を用いて定量的に分類することができる。なお、基準画像として、ユーザの好みの画像を用いてもよい。この場合、好みの画像の感覚カテゴリ分けを行なうことができるので、処理対象画像を好みの画像で例えるなどの処理を行なうことができる。
【００３５】
また、感覚指標とは別に、部分特徴量により画像中の物体の感覚カテゴリを認識することができるので、例えば室内の画像であれば、室内にある物体そのものから人が感じる感覚についても、画像全体の感覚への評価に加えることができる。
【００３６】
本実施形態では、図５に示すように、基準感覚指標として、周波数解析、明暗ヒストグラム解析、ＲＧＢＹヒストグラム解析、部分特徴ベクトル解析を行った結果である（第１周波数解析ベクトル）、（第２周波数解析ベクトル）、（明暗ヒストグラム解析ベクトル）、（Ｒヒストグラム解析ベクトル）、（Ｇヒストグラム解析ベクトル）、（Ｂヒストグラム解析ベクトル）、（Ｙヒストグラム解析ベクトル）、（第１部分特徴ベクトル）、（第２部分特徴ベクトル）を要素とした、９次元ベクトルを用いる。
【００３７】
なお、周波数解析１ベクトルは、例えば、フーリエ変換による級数展開の指標であればよく、周波数解析２ベクトルは、フラクタル周波数解析による指標であればよい。また、部分特徴量演算部２０９では、色分布であれば、色分布をテンソルとして扱い、ベクトルに圧縮して用いればよい。すなわち、それぞれのベクトルは、異なる数学的手法または異なる解析結果から抽出され、評価に適した解析処理によるベクトルを選択すればよい。  
本実施形態では、９次元のベクトルとしているが、周波数演算部２０７、ヒストグラム演算部２０８および部分特徴量演算部２０９のそれぞれの処理の中で、評価に必要な解析結果を要素としたベクトルを選択すればよい。
【００３８】
また、各感覚カテゴリの基準感覚指標としては、各感覚カテゴリに含まれる基準画像のそれぞれに対して、基準感覚指標を算出してもよいし、複数の基準感覚指標の重み付け総和をとることにより、１つの新しい基準感覚指標を生成してもよい。この場合ＳＩＦＴによる次元圧縮を行うことが有効である。
【００３９】
次に、部分特徴量演算部２０９における部分特徴量の算出方法について図６および図７を参照して説明する。  
部分特徴量は、Ｌ１−正則化（ラッソ正則化）によって適応可能な特徴量が好ましいが、Ｌ２−正則化、または、完全にスパースな解でなくとも部分的なスパース性があれば、部分特徴量の組み合わせで対象物を区別することができる。  
部分特徴量は、図６（ａ）に示すように、まず１枚の画像６０１から部分領域６０２を抽出し、輝度などに基づいて部分領域６０２からさらに小さい画像領域を部分特徴量６０３として抽出する。なお、図６（ｂ）に示すように、画像６０１から切り出した最初の部分領域６０２を部分特徴量として用いてもよく、色のヒストグラム特徴量または色の方向性特徴量を部分特徴量として用いてもよい。  
また、部分特徴量を抽出した後、部分特徴量が共通するかどうかを各基準画像に適用し、部分特徴量が類似する画像があれば、図７に示すように、１つの部分特徴量を共通特徴量７０１として用いることもできる。なお、部分特徴量は、ＰＣＡまたはＩＣＡなどで抽出した基準画像でもよいし、ユーザの好みを学習させた結果を用いてもよい。
【００４０】
次に、第１の実施形態に係る環境評価装置の表示例について図８を参照して説明する。  
図８は、表示部１０４に表示されるインターフェースの一例であり、処理対象画像８０１に対し、処理対象画像８０１に最も類似する比較画像８０２が表示される。ここでは、処理対象画像８０１に最も類似した室内空間の照度環境を有する画像が表示される。また、画面下部には、他の比較画像８０３を類似度順に表示する。  
このようにすることで、処理対象画像と視覚的に類似する室内空間の照度環境を有する画像としてどのようなものがあるかを、容易に把握することができる。なお、比較画像に限らず、処理対象画像の感覚カテゴリに対応する基準画像を表示するようにしてもよい。
【００４１】
（第１の実施形態の変形例）  
第１の実施形態の変形例として、各感覚カテゴリの数値、検索条件、また補正のあるなしなどについてパラメータを、ユーザが自由に変更できるようにしてもよい。  
第１の実施形態の変形例に係る環境評価装置について図９を参照して説明する。  
図９に示す環境評価装置９００は、図２に示す第１の実施形態に係る環境評価装置１００に加え、パラメータ設定部９０１を含む。パラメータ設定部９０１以外の動作については、環境評価装置１００と同様であるのでここでの説明は省略する。
【００４２】
パラメータ設定部９０１は、ユーザから感覚カテゴリの重み付けの変更や、比較方法の変更などの指示を受け付け、変更に応じた感覚指標を生成する。
【００４３】
次に、表示部１０４においてパラメータ変更ウィンドウを表示する一例を図１０に示す。  
図１０に示すように、パラメータ変更ウィンドウ１００１を表示し、バーをスクロールすることで各感覚カテゴリの数値（重み付け）を変更する。数値の変更に応じて比較部２１４で変更された感覚指標と比較感覚指標とが比較され、処理対象画像に最も感覚カテゴリが近い比較画像が類似画像として表示される。また、画面表示の設定または画像の比較方法を変えるための設定ウィンドウ１００２を表示し、比較方法を設定することで感覚指標に含まれるどの指標（ベクトル）を優先して評価するかを設定する。
【００４４】
これによって、処理対象画像について感覚カテゴリを変更すると室内空間の照度環境からどのような感覚を受けるかを、パラメータを設定することで容易に把握することができる。
【００４５】
また、表示部１０４における画像表示の別例を図１１に示す。  
図１１に示すように、複数の類似画像を一覧表示することにより、処理対象画像８０１の現在の部屋の感覚がどのような位置づけにあり、さらに、同じような感覚を有する部屋の一覧、さらに、より自然な方向性にするとどのような部屋があるのかを容易に把握することができる。
【００４６】
以上に示した第１の実施形態によれば、画像から感覚指標を算出し、ユーザが画像から受ける印象である感覚カテゴリごとに分類した比較画像のうち、感覚指標に類似する画像を表示することで、現在の環境と同程度の環境としてどのような環境があるかを容易に把握することができ、さらに感覚カテゴリのパラメータを変更し、感覚指標の重み付けを変更することで、現在の環境がどのような変化するかを容易に把握することができる。
【００４７】
（第２の実施形態）  
第２の実施形態では、家庭内に設置されるＴＶとの連携する場合について説明する。ＴＶは明るさを測定するためのセンサを実装していることが多く、また、放送番組のコンテンツをＥＰＧなどにより予め知ることができるので、周囲の明るさをコンテンツに応じて連携させることができる。さらに、第２の実施形態では、コンテンツを視聴するユーザの感覚を推定し、照明の変化によりユーザが受ける感覚の変化に基づいて照明を変化させることができる。
【００４８】
第２の実施形態に係る環境評価装置を使用する一例を示す概念図について図１２を参照して説明する。  
図１２は、ユーザ１２０１がＴＶ１２０２に表示される放送番組を視聴している例である。ＴＶ１２０２には、センサ１２０３が内蔵され、可変照明１２０４により照射される室内の照度が測定される。
【００４９】
次に、第２の実施形態に係る環境評価装置について図１３のブロック図を参照して説明する。  
第２の実施形態に係る環境評価装置１３００は、解析部１０１、解析評価演算部１０２、スペクトル性質設定部１３０１、スペクトル性質設定テーブル１３０２、スペクトルマスター取得部１３０３、スペクトルマスターテーブル１３０４、スペクトルデータベース１３０５、スペクトル変調部１３０６、スペクトル性能表示部１３０７およびスペクトル制御部１３０８を含む。
【００５０】
解析部１０１は、室内空間の照明環境の画像である室内空間画像を取得し、第１の実施形態と同様の解析を行う。  
解析評価演算部１０２は、第１の実施形態と同様に、室内空間画像について、周波数解析、ヒストグラム解析、部分特徴量解析を行い、感覚指標を生成する。  
スペクトル性質設定部１３０１は、解析評価演算部１０２から感覚指標に基づいて、感覚カテゴリごとに応じた照明スペクトルを設定する。ここでは、演色性を含む、肌、自然、集中、リラックス等の感覚に応じた照明のスペクトルである感覚スペクトルを設定する。なお、照明が一灯であれば、１つの照明のスペクトルとなり、照明が二灯以上であれば、複数の照明のスペクトルの空間分布となる。なお、感覚指標に限らず、感覚カテゴリごとの基準感覚指標に基づいて感覚スペクトルが生成されてもよい。  
スペクトル性質設定テーブル１３０２は、スペクトル性質設定部１３０１から感覚スペクトルを受け取り、感覚カテゴリごとの感覚スペクトルを格納する。
【００５１】
スペクトルマスター取得部１３０３は、現在の照明スペクトルを取得する。  
スペクトルマスターテーブル１３０４は、スペクトルマスター取得部１３０３から現在の照明スペクトルを取得して格納する。  
スペクトルＤＢ１３０５は、理想となる照明のスペクトルを格納する。  
スペクトル変調部１３０６は、スペクトルマスターテーブル１３０４から格納される現在の照明スペクトルを、スペクトル性質設定テーブルから感覚スペクトルをそれぞれ受け取る。スペクトル変調部１３０６は、スペクトルＤＢ１３０５に、既に理想となる照明スペクトルが保存されていれば理想の照明スペクトルを目標として現在の照明スペクトルについてスペクトル合成を行ない、合成スペクトルを生成する。また、スペクトル変調部１３０６は、スペクトルＤＢ１３０５に照明スペクトルが保存されていない場合は、感覚スペクトルを目標として現在の照明スペクトルについてスペクトル合成を行い、合成スペクトルを生成する。  
スペクトル性能表示部１３０７は、スペクトル変調部１３０６により変更可能なパラメータを表示する。
【００５２】
スペクトル制御部１３０８は、スペクトル変調部１３０６から合成スペクトルを受け取り、合成スペクトルに基づいて、可変照明１３０９の点灯を制御する。具体的には、照明の照度、色温度、光の照射位置などを制御する。可変照明１３０９は、マルチスペクトルのＬＥＤ照明を用いることを想定しているが、照度や色、光の照射位置を変更できる照明であれば何でもよい。
【００５３】
ここで、照明のスペクトルの概念図について図１２を参照して説明する。  
図１２（ａ）は、照明による光の波長を示し、図１２（ｂ）は、照明からの距離とスペクトルの総幅との関係を示す。  
スペクトルの幅は、青色領域（４５０ｎｍ以下）および赤色領域（６５０ｎｍ以上）のスペクトルの波長により決定される。よって、明るく感じる色温度などを調整する場合は、青色領域と赤色領域とで決まるスペクトルの総幅を調整すればよい。スペクトルの波長の変更は、異なる波長の光を出力する照明を用いて所望の波長の光を照射するようにすればよいし、単一の波長の光であれば、液晶または回折格子などを用いてスペクトルの波長を調整すればよい。
【００５４】
また、図１２（ｂ）に示すように、照明の直下の照射域から遠いほど、スペクトルの帯域を要求されないので、スペクトルの総幅は狭くてもよい。
【００５５】
例えば、学習を中心とした教養番組の場合は、色温度を高めることが望ましい。すなわち、感覚カテゴリとして「集中」または「勉強」のカテゴリに応じて、色温度が高くなるようにスペクトル制御部１３０８が可変照明のスペクトルを制御すればよい。また、照明が二灯以上ある場合で学習への集中力を高めたいときは、手元の照度が高くなるようにすればよい。  
また、映画の視聴する場合では、テレビに実装されるシアターモードといった映像表示方法に加え、感覚カテゴリにおける「自然」、「リラックス」といったカテゴリの指標を高めることでよりユーザに快適な視聴環境を提供することができる。このとき、照明スペクトルは、赤色領域（６５０ｎｍ以上）の波長を有する部分を変化させ、室内の照明環境を変化させればよい。
【００５６】
また、３Ｄテレビの場合には、メガネ式３Ｄで視聴するときは、メガネのセンサを利用することで視聴者の目線における室内の明るさを測定することができるので、視聴者の目線における室内の明るさを測定し、明るさと視聴コンテンツの内容とに応じて最適な照明環境を提供することができる。  
また、裸眼３Ｄと呼ばれるグラスレスで実現される立体視の場合は、予めテレビと視聴者との距離が測定されている。よって、テレビと視聴者との距離に基づいて、テレビ画面の明るさおよびユーザの周囲の明るさを推定し、スペクトル制御部１３０８が、ユーザへの負担が下がるように、照明の照度を制御すればよい。  
なお、照明環境の設定は、ユーザの好みを機械学習させてもよいし、手動の制御によって学習させてもよい。これにより、ユーザの好みと感覚カテゴリとに応じた処理を行なうことができる。
【００５７】
また、室内にセンサを設置し、センサにより室内の照度環境を計測することで、リアルタイムで室内空間の照度環境を制御することができる。  
さらに、解析部１０１で取得する室内空間画像として、テレビに表示中の番組の映像を含めた画像を解析評価することで、番組に合わせた照度環境を制御することができる。例えば、旅行番組であれば、放送されている環境（晴天、曇り、洞窟内など）との一体感を高めることができ、美容および化粧品に関する番組であれば、肌加減に合わせた環境を設定することができる。
【００５８】
次に、スペクトル性能表示部１３０７におけるスペクトル設定の表示例を図１５および図１６に示す。  
図１５は、設定画面の一例であり、色度図１５０１、色度図（拡大図）１５０２、計算結果１５０３、合成グラフ１５０４、操作ボタン１５０５、検索フォーム１５０６および照明スペクトル１５０７を表示する。色度図１５０１は、色度座標を示す図である。色度図（拡大図）１５０２は、色度図１５０１における測定点周辺の拡大図である。計算結果１５０３は、座標点のパラメータを示すウィンドウである。合成グラフ１５０４は、照明スペクトルを合成した場合のスペクトルを示す。操作ボタン１５０５は、スペクトルに対する演算指示や他のグラフの描画などを操作するためのボタンである。検索フォーム１５０６は、色度図の座標点の検索するためのウィンドウである。照明スペクトル１５０７は各照明の現在のスペクトルを示す図である。  
ユーザは、スペクトル性能表示部１３０７により表示されるパラメータを手動で変更してスペクトルを設定することもできる。ユーザの指示により変更されたパラメータ値は、スペクトル変調部１３０６に入力され、スペクトル変調部１３０６がパラメータ値に応じてスペクトル合成すればよい。
【００５９】
また、演算結果を別ウィンドウで表示してもよい。演算結果の別ウィンドウでの表示例を図１６に示す。このように独立して表示することで、複数の演算結果と比較が容易となる。  
なお、第２の実施形態では、テレビとの連動を前提としているが、照明の制御に関しては、テレビは必ずしも必要ではなく、時間帯を考慮してもよい。
【００６０】
時間変化する照明スペクトルの概念図について図１７を参照して説明する。  
図１７は、一日の時間帯の変化を示す概日リズム１７０１および季節の変化を示す概季リズム１７０２に合わせた色温度の設定例を示す。  
スペクトル変調部１３０６は、例えば時間設定を考慮し、概日リズム１７０１にあわせて、スペクトル１７０３および１７０４のような変化を行うことも可能であり、さらに、日本の季節に合わせた概季リズム１７０２に応じて、照明をコントロールすることも可能である。国の季節感は様々であるので、それらは設定値の変更によって対応することが可能となる。概日リズム、概季リズムにおいては照明の位置、方向、間接、直接等の細かな設定での変更も同時に行うことでよりリズムに合わせ込むことが可能となる。
【００６１】
以上に示した第２の実施形態によれば、照明の照度および色温度、照射位置などについて、テレビの放送番組、概日リズムおよび概季リズムなどに応じて制御することで、ユーザにとって最適な照明環境を提供することができる。
【００６２】
（第３の実施形態）  
第３の実施形態では、処理対象画像と類似した類似画像を表示するのではなく、測定する環境について拡張現実（以下、ＡＲ（Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ  Ｒｅａｌｉｔｙ）という）を用いることにより、現在の室内環境がどのように変化するのかを容易に体験することができる。
【００６３】
第３の実施形態に係る環境評価装置について図１８のブロック図を参照して説明する。  
第３の実施形態に係る環境評価装置１８００は、撮像部１８０１と、解析部１０１、解析評価演算部１０２、表示画像合成部１８０２および表示部１０４を含む。
【００６４】
解析部１０１および解析評価演算部１０２は、第１の実施形態と同一の処理であるのでここでの説明を省略する。
【００６５】
撮像部１８０１は、例えばカメラであり、室内空間に撮像して処理対象画像を取得する。この際、撮像部１８０１は、画角内にマーカを含むように処理対象画像を撮像する。  
表示画像合成部１８０２は、撮像部１８０１から処理対象画像を、解析評価演算部１０２から感覚カテゴリの基準感覚指標をそれぞれ受け取り、基準感覚指標に基づく照明画像を生成し、処理対象画像に照明画像を合成し合成画像を得る。
【００６６】
次に、表示部における合成画像の表示例について図１９を参照して説明する。  
表示部で合成画像を表示させるためのデバイスとしては、メガネ型ディスプレイ、スマートフォン、タブレット、ＰＣなどであり、ブラウザ機能を有するものが好ましいが、画面に情報を出力できるものであれば何でもよく、ＡＲ環境が実現できればよい。  
図１９は、ＡＲを用いてマーカを撮像した場合の合成画像の具体例を示す。ＡＲの処理前である画像１９０１に対して、第３の実施形態に係る環境評価装置を用いて合成画像を生成した例が画像１９０２となる。マーカ１９０３の位置に感覚指標に基づく照明を生成し、照明からの光線１９０４も表示する。光線は、角度広がりなどを計算に基づいて表示してもよいし、擬似的な評価のために、誇張して表示してもよく、図１９は誇張して表示した場合を示す。
【００６７】
また、画像１９０５の環境評価処理後の合成画像１９０６は、照明が一灯から複数灯に変化させた例である。室内の壁面などの部分的な反射具合を確認するために、例えば壁の透過率αを実際の値よりも高くすることで、背景の壁面などと照明との関係を比較することができる。また、暖色系または寒色系などの照明の色の変化も合わせて表示することで、室内全体の設計上の評価も行うことができる。
【００６８】
第３の実施形態によれば、ＡＲを用いて環境評価を行うことで、種々の照明環境やＡＲで実現可能な室内環境の変更を行うことができるため、処理対象画像と類似の画像ではなく、処理対象画像上に感覚指標に基づいた擬似的な照明または室内環境を合成することができる。よって、自身が評価したい室内環境で、感覚カテゴリに基づいた照明変化や環境変化を体験することができる。
【００６９】
（第４の実施形態）  
第４の実施形態では、ＡＲの環境を含め環境評価をクラウドコンピューティングで行なう場合を想定する。
【００７０】
また、第４の実施形態に係る環境評価装置について図２０のブロック図を参照して説明する。  
第４の実施形態に係る環境評価装置２０００は、サーバ２００１とクライアント２００２とを含み、サーバ２００１は、解析部１０１、解析評価演算部１０２、記憶部１０３および送受信部２００３を含み、クライアント２００２は、撮像部１８０１、表示画像合成部１８０２、表示部１０４および送受信部２００４を含む。  
解析部１０１、解析評価演算部１０２、記憶部１０３、表示部１０４、撮像部１８０１および表示画像合成部１８０２の動作は、上述の実施形態に係る環境評価装置のそれぞれのブロックと同様であるので詳細な説明は省略する。
【００７１】
送受信部２００３および送受信部２００４は、それぞれデータの送受信を行なう。
【００７２】
次に、サーバ２００１とクライアント２００２との環境評価処理の流れについて説明する。  
クライアント２００２の撮像部１８０１は、処理対象画像を撮像し、サーバ２００１に処理対象画像の画像データを送信部２００４を介して送信する。  
サーバ２００１の解析部１０１は、クライアント２００２から処理対象画像の画像データを送受信部２００３を介して受け取り、解析処理を行なう。続いて、解析評価演算部１０２は、解析処理後の画像に対して解析評価を行なって感覚指標を得て、クライアント２００２に感覚指標を送受信部２００３を介して送信する。  
クライアント２００２の表示画像合成部１８０２は、サーバ２００１から感覚指標を送受信部２００４を介して受け取り、感覚指標に基づく照明画像を生成し、撮像部１８０１で撮像した処理対象画像に照明画像を合成して合成画像を得る。その後、表示部１０４で合成画像を表示する。
【００７３】
なお、ＧＰＳ（global positioning system）を用いることにより、環境評価装置１８００が用いられる地理情報を収集してもよい。  
例えば、クライアント２００２がＧＰＳ情報を付加した処理対象画像をサーバ２００１に送信し、処理対象画像についての解析評価処理後の画像を受信する。クライアント２００２がＡＲでの環境変更のシミュレーションや室内環境の検索などにより、ユーザが好みの環境を選択する。サーバ２００１側では、ユーザの処理対象画像および環境選択などの一連の情報を有しており、これらの情報をＧＰＳ情報と関連付けることで、ユーザの地域ごとのデータである地域データを収集することができる。  
地域データを用いて、例えば、ｂｏｏｓｔｉｎｇのような機械学習を行うことにより、さらにきめ細かい環境評価と環境推薦とをおこなうことができる。
【００７４】
次に、地域データの一例について図２１を参照して説明する。  
図２１は、世界における国別の伝統色をマンセル形式２１０１で示している。サーバ２００１が、ＧＰＳ情報とユーザの環境選択の情報および好みの環境の情報とを収集することで、各地域の伝統色のような文化的背景を含めて環境評価を行うことができる。このような伝統色に関する情報は、例えば、ヒストグラム演算部２０８において色ヒストグラム解析を行なう際に用いればよい。
【００７５】
以上に示した第４の実施形態によれば、サーバとクライアントとを用いたクラウドコンピューティングにより、ＡＲを用いた環境評価処理をサーバ側で行うことで、クライアント側では処理量を大幅に軽減することができる。また、サーバ側でＧＰＳ情報を付加した処理対象画像を収集することで、国および地域ごとの特色に関する情報を収集することができ、よりユーザフレンドリーな環境評価を行うことができる。
【００７６】
上述した実施形態では、基準画像から予め決められた感覚カテゴリに分類することを想定しているが、ＳＩＦＴにより、画像の感覚指標であるベクトルの圧縮をおこない、感覚カテゴリを再構成することで新たな感覚カテゴリを生成してもよい。
【００７７】
この感覚カテゴリを用いて環境評価した一例を図２２に示す。  
図２２は、明るさ、自然という感覚カテゴリがあった場合に、新たな感覚カテゴリとしてリラックス、集中というカテゴリを生成した例を示す。このよう感覚指標により、４つの感覚カテゴリに対して、画像２２０１および画像２２０２のうち、どちらが高い値となるかを容易に比較することができる。
【００７８】
次に、上述した環境評価装置の実装例について図２３を参照して説明する。  
図２３に示したように、環境評価装置は、ＣＰＵ２３０１、ＲＡＭ２３０２、ＲＯＭ２３０３、ＧＰＵ２３０４、記憶媒体２３０５が入出力ポート２３０６に接続されたコンピュータ構成に実装されてもよい。この入出力ポート２３０６には、各種データやプログラムをインターネット等の外部ネットワーク環境に接続するためのネットワーク端子２３０７が接続されている。ただし、ネットワーク端子は無線に限るものではなく、有線でもかまわない。ＧＰＵ２３０４に関しては同等機能がＣＰＵ２３０１に内蔵されている場合もある。記憶媒体２３０５についてはＳＳＤ、ＨＤＤに限定されるわけではなくクラウド上の記憶領域等、評価装置に接続された記憶媒体すべてがその機能の置き換えとなる。
【００７９】
入出力ポート（Ｉ／Ｏ）２３０６には、データ入力のためのキーボード２３０８、コマンドやデータを表示するためのディスプレイ（図では、タッチパネル液晶）２３０９が接続されている。コマンドやデータを印刷するためのプリンタ２３１０はネットワーク越しにネットワーク端子２３０７を介して接続される。
【００８０】
さらに、入出力ポート２３０６には室内などの環境撮影のためのカメラすなわち撮影装置２３１１が接続されている。入力としてはさらにデジタルカメラから出力される画像データを入力するための入力装置２３１２も接続されている。
【００８１】
なお、本実施の形態では、環境評価装置に撮影装置２３１１からの画像データを入力した場合を説明するが、環境評価装置で評価するためのデータとしては、撮影装置２３１１によるデータを入力に限定されない。すなわち入力装置２３１２を使用した画像でも、記憶媒体２３０５に内在しているデータ、画像でもよい。環境評価装置は、画像データ演算を及ぼしその結果を利用するので画像データを入力可能であればよく、ネットワーク越しに、撮影装置２３１１を直接接続したり、画像データの入力インターフェースを備えたりすることができる。
【００８２】
つぎに、本実施形態で利用する視覚の性質について図２４を参照して説明する。  
従来の照明環境計測においては魚眼レンズを使用することが一般的である。これは、ひとの視覚の性質を反映してのことであるが、本発明に置いては、より視覚、特に網膜像に忠実な画像を処理の中で仮定するために図２４に示されるように、サッカード現象２４０１を加味し、かつ、網膜中心像つまり手を伸ばした状態での指３本分２４０２がリアルタイムでの視覚像であるという事実から、処理の重み付けを行なう部分領域２４０３、２４０４を行い、画像処理に重み付けを行う。重み付けの一例としては、ガウス分布２４０５に従って重み付けを行えばよい。これにより、面内分布よりはるかに現実に即したものとなり、そのためレンズを選ばない。
【００８３】
次に、奥行き知覚の概念について図２５および図２６を参照して説明する。  
一般的に、人の注意が視覚に影響を及ぼすことが見いだされており、環境を評価する場合の注意についての影響を考慮することが望ましい。例えば、図２５に示すように、画像２５０１と画像２５０２とでは、人の視覚として、画像中心の長方形が小さい画像２５０２の方が奥行きを感じる。よって、画像２５０２の中心にある円は、画像２５０１の中心にある円よりも輝度を暗くすることが望ましい。
【００８４】
また、図２６に示すように、奥行きの推定が可能な場合に、画像中の照明が、奥行きのどの位置にあるのかにより明るさを補正する。本実施形態に係る視覚補正は、奥行き方向に関して従来と異なる手法を用いている。具体的には、視点からの距離により明るさに関して補正係数２６０１により輝度補正することも含んだ上で、空間全体の明るさを算出する。
【００８５】
上述の実施形態の中で示した処理手順に示された指示は、ソフトウェアであるプログラムに基づいて実行されることが可能である。汎用の計算機システムが、このプログラムを予め記憶しておき、このプログラムを読み込むことにより、上述した環境評価装置による効果と同様な効果を得ることも可能である。上述の実施形態で記述された指示は、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、磁気ディスク（フレキシブルディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ±Ｒ、ＤＶＤ±ＲＷ、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）Ｄｉｓｃなど）、半導体メモリ、又はこれに類する記録媒体に記録される。コンピュータまたは組み込みシステムが読み取り可能な記録媒体であれば、その記憶形式は何れの形態であってもよい。コンピュータは、この記録媒体からプログラムを読み込み、このプログラムに基づいてプログラムに記述されている指示をＣＰＵで実行させれば、上述した実施形態の環境評価装置と同様な動作を実現することができる。もちろん、コンピュータがプログラムを取得する場合又は読み込む場合はネットワークを通じて取得又は読み込んでもよい。  
また、記録媒体からコンピュータや組み込みシステムにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）や、データベース管理ソフト、ネットワーク等のＭＷ（ミドルウェア）等が本実施形態を実現するための各処理の一部を実行してもよい。  
さらに、本実施形態における記録媒体は、コンピュータあるいは組み込みシステムと独立した媒体に限らず、ＬＡＮやインターネット等により伝達されたプログラムをダウンロードして記憶または一時記憶した記録媒体も含まれる。  
また、記録媒体は１つに限られず、複数の媒体から本実施形態における処理が実行される場合も、本実施形態における記録媒体に含まれ、媒体の構成は何れの構成であってもよい。
【００８６】
なお、本実施形態におけるコンピュータまたは組み込みシステムは、記録媒体に記憶されたプログラムに基づき、本実施形態における各処理を実行するためのものであって、パソコン、マイコン等の１つからなる装置、複数の装置がネットワーク接続されたシステム等の何れの構成であってもよい。  
また、本実施形態におけるコンピュータとは、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置、マイコン等も含み、プログラムによって本実施形態における機能を実現することが可能な機器、装置を総称している。
【００８７】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行なうことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００８８】
１００，９００，１３００，１８００，２０００・・・環境評価装置、１０１・・・解析部、１０２・・・解析評価演算部、１０３・・・記憶部、１０４・・・表示部、２０１・・・画像分離部、２０２・・・第１フィルタ格納部、２０３・・・フィルタ選択部、２０４・・・畳み込み計算部、２０５・・・再合成部、２０６・・・第２フィルタ格納部、２０７・・・周波数演算部、２０８・・・ヒストグラム演算部、２０９・・・部分特徴量演算部、２１０・・・感覚指標生成部、２１１・・・部分特徴量データベース、２１２・・・基準感覚指標データベース、２１３・・・比較感覚指標データベース、２１４・・・比較部、４０１・・・感覚カテゴリ、４０２・・・基準画像、５０１・・・基準感覚指標、６０１，１９０１，１９０２，１９０５，１９０６，２２０１，２２０２，２５０１，２５０２・・・画像、６０２・・・部分領域、６０３・・・部分特徴量、７０１・・・共通特徴量、８０１・・・処理対象画像、８０２，８０３・・・比較画像、９０１・・・パラメータ設定部、１００１・・・パラメータ変更ウィンドウ、１００２・・・設定ウィンドウ、１２０１・・・ユーザ、１２０２・・・ＴＶ、１２０３・・・センサ、１２０４，１３０９・・・可変照明、１３０１・・・スペクトル性質取得部、１３０１・・・スペクトル性質設定部、１３０２・・・スペクトル性質設定テーブル、１３０３・・・スペクトルマスター取得部、１３０４・・・スペクトルマスターテーブル、１３０５・・・スペクトルデータベース、１３０６・・・スペクトル変調部、１３０７・・・スペクトル性能表示部、１３０８・・・スペクトル制御部、１５０１・・・色度図、１５０２・・・色度図（拡大図）、１５０３・・・計算結果、１５０４・・・合成グラフ、１５０５・・・操作ボタン、１５０６・・・検索フォーム、１５０７・・・照明スペクトル、１７０１・・・概日リズム、１７０２・・・概季リズム、１７０３，１７０４・・・スペクトル、１８０１・・・撮像部、１８０２・・・表示画像合成部、１９０３・・・マーカ、１９０４・・・光線、２００１・・・サーバ、２００２・・・クライアント、２１０１・・・マンセル形式、２３０１・・・ＣＰＵ、２３０２・・・ＲＡＭ、２３０３・・・ＲＯＭ、２３０４・・・ＧＰＵ、２３０５・・・記憶媒体、２３０６・・・入出力ポート、２３０７・・・ネットワーク端子、２３０８・・・キーボード、２３１０・・・プリンタ、２３１１・・・撮影装置、２３１２・・・入力装置、２４０１・・・サッカード現象、２４０２・・・指３本分、２４０３，２４０４・・・部分領域、２４０５・・・ガウス分布、２６０１・・・補正係数。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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