(57)【要約】【課題】ユーザにとって物体が好ましく見える光を光源から照射させることを課題とする。【解決手段】制御装置は、撮影部と、判別部と、導出部と、点灯制御部とを有する。撮影部は、分光分布の異なる少なくとも２種類の光を照射する光源によって、光が照射される物体を撮影して画像データを生成する。判別部は、撮影部によって生成された画像データに含まれる物体の属性を判別する。導出部は、判別部によって判別された物体の属性に応じて、光源の組み合わせと点灯比率とを導出する。点灯制御部は、導出部によって導出された光源の組み合わせと点灯比率とにしたがって、光源の点灯を制御する。【選択図】図１
2014112513.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データに含まれる物体の属性を判別する判別部と、
判別された前記物体の属性に応じて、分光分布の異なる少なくとも２種類の光源の組み合わせと点灯比率とを導出する導出部と
を有することを特徴とする制御装置。
【請求項２】
前記導出部は、判別部で前記物体の属性が判別された場合、前記物体から前記光源に光が照射されたときの測色値が所定の範囲となるように前記少なくとも２種類の光源の組み合わせと点灯比率とを導出することを特徴とする請求項１に記載の制御装置。
【請求項３】
前記導出部は、前記判別部によって判別できない前記物体に対して、予め定められた光源の組み合わせと点灯比率とを導出することを特徴とする請求項１または２に記載の制御装置。
【請求項４】
前記判別部は、実物とは異なる可能性がある色であって、熟知している物体と関連付けて人が記憶する色を表す記憶色が存在する物体に対して前記属性を判別することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の制御装置。
【請求項５】
前記導出部は、前記物体の属性に対応する分光反射率、及び測色値の少なくとも一つを用いて、前記光源によって前記物体に光が照射されるときに所定の再現されるべき色の範囲内に収まるように、前記光源の組み合わせと点灯比率とを導出することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の制御装置。
【請求項６】
前記判別部で判別される物体の属性に対応する前記光源の組み合わせと点灯比率とを記憶する記憶部をさらに有し、
前記導出部は、判別された前記物体の属性に対応する前記光源の組み合わせと点灯比率とを、前記記憶部から取得することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の制御装置。
【請求項７】
前記判別部で判別される物体の属性に対応する分光反射率、及び測色値の少なくとも一つを表す色の情報を記憶する記憶部をさらに有し、
前記導出部は、前記画像データに含まれる前記物体の色の情報と、前記記憶部に記憶された該物体の属性に対応する色の情報とを比較し、差分を補償する前記光源の組み合わせと点灯比率とを導出することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の制御装置。
【請求項８】
前記判別部は、画像データに含まれる複数の物体の属性を判別し、
前記導出部は、前記光源によって複数の前記物体に光が照射されるときに所定の再現されるべき色の範囲内に収まるように、判別された複数の前記物体の属性それぞれに対応する、光の波長ごとの強度の分布を表すスペクトルの論理和を求めることにより、前記光源の組み合わせと点灯比率とを導出することを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の制御装置。
【請求項９】
前記導出部は、判別された複数の前記物体の属性それぞれに対応する優先度に応じて、前記強度を調整することにより、前記光源の組み合わせと点灯比率とを導出することを特徴とする請求項８に記載の制御装置。
【請求項１０】
前記導出部は、判別された複数の前記物体それぞれの前記画像データでの大きさに対応する優先度に応じて、前記強度を調整することにより、前記光源の組み合わせと点灯比率とを導出することを特徴とする請求項８に記載の制御装置。
【請求項１１】
前記導出部は、判別された複数の前記物体それぞれの測色値に対する評価値の近似曲線それぞれの平均値を求めることにより、前記光源の組み合わせと点灯比率とを導出することを特徴とする請求項８に記載の制御装置。
【請求項１２】
前記判別部は、画像データに含まれる複数の物体の属性を判別し、
前記導出部は、判別された複数の前記物体の属性それぞれに応じて、分光分布の異なる少なくとも２種類の光を複数の前記物体それぞれに対して照射する複数の光源それぞれの組み合わせと点灯比率とを導出することを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の制御装置。
【請求項１３】
前記光源によって光が照射される物体を撮影して前記画像データを生成する撮影部と、
前記導出部によって導出された前記光源の組み合わせと点灯比率とにしたがって、前記光源の点灯を制御する点灯制御部とをさらに有することを特徴とする請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の制御装置。
【請求項１４】
物体の属性に対応付けて、相関色温度と、該物体の測色値に対する評価値とを記憶する記憶部と、
相関色温度を取得する取得部と、をさらに有し、
前記導出部は、判別された属性に対応する前記相関色温度と前記評価値とを用いて、取得された前記相関色温度を含む所定の範囲内で、所定値以上の評価値を有する相関色温度を決定し、決定した相関色温度にて、前記光源によって前記物体に光が照射されるときに所定の再現されるべき色の範囲内に収まるように、前記光源の組み合わせと点灯比率とを導出することを特徴とする請求項１に記載の制御装置。
【請求項１５】
分光分布の異なる少なくとも２種類の光を照射する光源と、
前記光源によって光が照射される物体を撮影して画像データを生成する撮影部と、
前記撮影部によって生成された前記画像データに含まれる前記物体の属性を判別する判別部と、
前記判別部によって判別された前記物体の属性に応じて、前記光源の組み合わせと点灯比率とを導出する導出部と、
前記導出部によって導出された前記光源の組み合わせと点灯比率とにしたがって、前記光源の点灯を制御する点灯制御部と
を有することを特徴とする照明装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、制御装置及び照明装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、光を照射する光源の点灯を制御することにより、光の照射対象となる物体をより鮮やかに見せる技術が知られている。かかる技術は、一つの様態として、光の照射範囲を撮影した画像に分布する色成分に応じて、光源の点灯を制御することにより、光の照射対象となる物体の色をより鮮やかに見せるようにしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−９９５１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一般に、人間は、物体の色を実物の色よりも鮮やかに記憶する傾向がある。このため、光源の点灯を制御する場合には、光の照射対象となる物体の色をより鮮やかに見せるようにしている。但し、例えば橙色の果物と橙色の毛糸等のように、同一系統の色を有するものであっても、ユーザにとって好ましく見える色の範囲は物体ごとに異なる。
【０００５】
本発明が解決しようとする課題は、ユーザにとって物体が好ましく見える光を光源から照射させることができる制御装置及び照明装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態の制御装置は、判別部と、導出部とを有する。判別部は、画像データに含まれる物体の属性を判別する。導出部は、判別部によって判別された物体の属性に応じて、分光分布の異なる少なくとも２種類の光を物体に対して照射する光源の組み合わせと点灯比率とを導出する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】第１の実施形態に係る制御装置及び照明装置の構成を示すブロック図。
【図２】物体の彩度と評価値との関係を示す図。
【図３】第１の実施形態に係る全体処理の流れを示すフローチャート。
【図４】第２の実施形態に係る制御装置及び照明装置の構成を示すブロック図。
【図５】第２の実施形態に係る光源による光の照射イメージを示す図。
【図６】第２の実施形態に係る全体処理の流れを示すフローチャート。
【図７】第３の実施形態に係る制御装置及び照明装置の構成を示すブロック図。
【図８Ａ】第３の実施形態に係るスペクトルの論理和を説明する図。
【図８Ｂ】第３の実施形態に係るスペクトルの論理和を説明する図。
【図８Ｃ】第３の実施形態に係るスペクトルの論理和を説明する図。
【図９】第３の実施形態に係る全体処理の流れを示すフローチャート。
【図１０】第４の実施形態に係る制御装置及び照明装置の構成を示すブロック図。
【図１１】相関色温度が異なる場合の物体の彩度と評価値との関係を示す図。
【図１２】任意の色に対して人間が同一色として許容できる範囲を説明する図。
【図１３】第４の実施形態に係る全体処理の流れを示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る制御装置及び照明装置の構成例を示すブロック図である。図１に示すように、照明装置１は、制御装置１００と、光源２とを有する。また、制御装置１００は、記憶部１０１と、撮影部１１０と、判別部１２０と、導出部１３０と、点灯制御部１４０とを有し、有線又は無線により光源２と接続される。なお、制御装置１００は、光源２の点灯を制御するリモートコントローラの役割を担っても良い。
【０００９】
光源２は、点灯制御部１４０による制御にしたがって、分光分布の異なる少なくとも２種類の光を照射する。分光分布の異なる少なくとも２種類の光とは、２種類以上の照明光の分光特性がそれぞれ異なることを表している。光源２による光の照射対象は、撮影部１１０によって撮影される物体である。また、光源２は、初期の点灯においては任意の光を物体に照射する。例えば、光源２は、ＬＥＤ（Light  Emitting  Diode）を採用したシーリングライトや調光可能な蛍光灯、有機ＥＬ（Electro‐Luminescence）照明等である。
【００１０】
撮影部１１０は、光源２によって光が照射される物体を撮影して画像データを生成する画像センサである。そして、撮影部１１０は、生成した画像データを判別部１２０に対して出力する。また、撮影部１１０は、所定期間ごとや、光源２による光の照射対象である物体が変更したとき等に撮影を行なう。光源２による光の照射対象である物体が変更したときに撮影する場合には、移動検知機能を有する画像センサとなる。
【００１１】
判別部１２０は、撮影部１１０によって生成された画像データに含まれる物体の属性を判別する。より具体的には、判別部１２０は、エッジ、勾配ヒストグラム、色ヒストグラム等の特徴量を画像データから抽出し、統計的な識別手法を用いて、画像データに含まれる物体の属性を判別する。属性の判別では、属性を判別するための属性判別辞書が利用される。記憶部１０１は、属性判別辞書を記憶する。属性判別辞書には、物体の属性ごとに物体の判別のための特徴量が登録されている。
【００１２】
属性判別辞書に登録される物体の属性は、例えば「記憶色」が存在する物体の属性である。親しみのある人の肌の色や木の葉の緑、食物等は、多くの人に共通する記憶色があることが確認されている。記憶色は、必ずしも実物の色と一致するわけではなく、その彩度は実測値よりも高くなる傾向がある。また、植物のように色相がずれるものもある。このような記憶色の存在する物体には、人間が見たときに好ましいと感じる色が存在する。
【００１３】
図２は、物体の彩度と評価値との関係の例を示す図である。図２の例では、果物のオレンジの彩度と評価値との関係を示しており、縦軸は「好ましい」、「好ましくない」として表現した評価値を表し、横軸は鮮やかさである彩度を表している。なお、評価値として用いた「好ましい」状態とは、食物であれば「おいしそう」や「新鮮そう」等の状態であり、人間であれば「健康そう」等の状態である。また、図２では、評価値を方形と該方形の近似曲線とで表している。図２に示すように、果物のオレンジは、彩度が高くなるにつれて好ましさの度合いも高くなり、ある一定以上の彩度になると好ましさの度合いが低くなる。つまり、図２によれば、ある程度鮮やかであれば「好ましい」と評価されるものの、あまりに鮮やかすぎると逆に「好ましくない」と評価されてしまうことがわかる。
【００１４】
また、記憶色が存在する物体は、記憶色が存在しない物体よりも人間が好ましいと感じる測色値の範囲が狭い場合が多い。そこで、記憶色が存在する物体を属性判別辞書に登録することで、これらの物体については予め定めた照明制御用のパラメタに基づいて照明光を設定することができる。例えば、物体の彩度と評価値との対応関係から、好ましさの評価値が「１」よりも大きくなる範囲の測色値（図２の例では彩度９０〜１０５の範囲）をその物体についての再現されるべき色の範囲として記憶部１０１に記憶する。
【００１５】
なお、図２の例では測色値として物体の彩度を用い、物体の彩度と評価値との関係を示したが、記憶部１０１に記憶するのは輝度や明度、色相、色度など、測色値のいずれであっても良いし、これらの２つ以上を組み合わせても良い。また、属性は、「りんご」や「オレンジ」等の物体の種別ごとに登録しても良いし、「赤い果物」や「橙色の果物」等のカテゴリごとに登録しても良いし、果物等の品種ごとに分けて登録しても良い。
【００１６】
判別部１２０は、属性判別辞書を参照し、物体の属性を判別できた場合に判別した物体の属性情報を導出部１３０に対して出力する。一方、判別部１２０は、物体の属性を判別できない場合に、判別できない旨を導出部１３０に対して出力する。
【００１７】
導出部１３０は、判別部１２０によって判別された物体の属性に応じて、光源２の組み合わせと点灯比率とを導出する。より具体的には、導出部１３０は、判別部１２０によって判別された物体の属性情報を受け付けると、光源２によって物体に光が照射されることにより再現されるべき色の範囲と、物体の属性に対応する分光反射率、及び測色値の少なくとも一つとから、光源２の組み合わせと点灯比率とを導出する。再現されるべき色の範囲や物体の属性に対応する分光反射率、測色値は、記憶部１０１に記憶されている。そして、導出部１３０は、導出した光源２の組み合わせと点灯比率とを点灯制御部１４０に対して出力する。
【００１８】
ここで、物体に光が照射されることにより再現されるべき色の範囲がＣＩＥＬＡＢ色空間で規定される場合、その三刺激値の範囲が算出される。なお、再現されるべき色の範囲は、最終的に三刺激値Ｘ，Ｙ，Ｚに変換可能であれば、どのような色空間でも構わない。本実施形態では、ＣＩＥＬＡＢ色空間を用いるものとして説明する。
【００１９】
ＣＩＥＬＡＢ色空間での測色値を（Ｌ＊，ａ＊，ｂ＊）とすると、三刺激値Ｘ，Ｙ，Ｚとの関係は、（数１）で表される。
【数１】
2014112513.tif 000003
【００２０】
ここで、関数ｆ（Ｘ／Ｘｎ）は、（数２）で表される。なお、関数ｆ（Ｙ／Ｙｎ）と関数ｆ（Ｚ／Ｚｎ）とについても、同様に求める。
【数２】
2014112513.tif 000004
【００２１】
そして、三刺激値Ｘ，Ｙ，Ｚは、物体の分光反射率Ｒ（λ）と、照明光の分光分布Ｐ（λ）と、等色関数とを用いて、（数３）により求められる。
【数３】
2014112513.tif 000005
【００２２】
但し、ｋは定数であり、一般の物体色では（数４）で表される。なお、積分「∫ｖｉｓ」は、可視波長域でとるものとする。
【数４】
2014112513.tif 000006
【００２３】
このように、分光分布Ｐ（λ）は、光源２のいくつかの組み合わせと点灯比率とから算出される。組み合わせ可能な光源２を構成する光の分光分布と、物体の分光反射率Ｒ（λ）と、三刺激値Ｘ，Ｙ，Ｚとが既知であれば、とり得る分光分布Ｐ（λ）を求めることができ、そのときの光源２の組み合わせと点灯比率も算出することができる。なお、分光分布Ｐ（λ）の組み合わせが複数考えられる場合には、消費電力を小さくする等、さらなる条件を設けて、対応する光源２の組み合わせと点灯比率とを導出すれば良い。
【００２４】
また、導出部１３０は、判別部１２０によって判別できない旨が出力された場合に、属性判別辞書に登録されない物体のために予め定められた所定の光源２の組み合わせと点灯比率の設定値（以降、デフォルトの設定値と称する）を記憶部１０１から読み出し、点灯制御部１４０に対して出力する。デフォルトの設定値によって光源２から照射される光は、いわゆる白色光であればよく、色温度も任意である。一般的に、自然光である太陽光や電球から照射される光での物体の見え方は好ましいと言われている。そこで、デフォルトの設定値によって光源２から照射される光による物体の見え方を電球や太陽光のもとでの物体の見え方に近付けるためには、平均演色評価数Ｒａが例えば「８０」以上とすることが好ましい。さらに、物体を鮮やかに見せるためには、色域面積比Ｇａが例えば「１００」から「１４０」の範囲であることが好ましい。ただし、色域面積比Ｇａは、あまりに高すぎると物体が過度に鮮やかに見えてしまう可能性があるため、色域面積比Ｇａを「１４０」以下にすることが好ましい。
【００２５】
色域面積比Ｇａは、（数５）により表される。
【数５】
2014112513.tif 000007
【００２６】
（数５）において、「ａ＊ｒ，ｉｂ＊ｒ，ｉ」は、基準となる光源である同一の色温度の太陽光や電球で照射されたときの演色性試験色「１」から「８」の色度である。また、（数５）において、「ａ＊ｋ，ｉｂ＊ｋ，ｉ」は、実際の照明で照射されたときの演色性試験色「１」から「８」の色度である。ここでは、ＣＩＥＬＡＢ色空間での色域面積比を示したが、ＣＩＥＷ＊Ｕ＊ＶやＣＩＥＬＵＶ等の他の色空間でも良い。
【００２７】
点灯制御部１４０は、導出部１３０によって導出された光源２の組み合わせと点灯比率とにしたがって、光源２の点灯を制御する。点灯制御部１４０による光源２の点灯制御では、判別部１２０によって判別された属性に応じて最適な光源２の点灯制御を行うことができる。これにより、光源２は、人間にとって好ましいとされる色の鮮やかさを実現する光を物体に照射する。
【００２８】
次に、図３を用いて、第１の実施形態に係る全体処理の流れを説明する。図３は、第１の実施形態に係る全体処理の流れの例を示すフローチャートである。
【００２９】
図３に示すように、撮影部１１０は、光源２の照射対象となっている物体を撮影して画像データを生成する（ステップＳ１０１）。判別部１２０は、撮影部１１０によって生成された画像データに含まれる物体の特徴量を抽出し、属性判別辞書を参照して、抽出した特徴量に対応する物体の属性を取得することにより、物体の属性を判別する（ステップＳ１０２）。
【００３０】
判別部１２０によって物体の属性が判別された場合に（ステップＳ１０３：Ｙｅｓ）、導出部１３０は、物体の属性に応じて、光源２の組み合わせと点灯比率とを導出する（ステップＳ１０４）。一方、判別部１２０によって物体の属性が判別できない場合に（ステップＳ１０３：Ｎｏ）、導出部１３０は、デフォルトの設定値を読み出す（ステップＳ１０５）。その後、点灯制御部１４０は、導出部１３０によって導出された、組み合わせと点灯比率とにしたがって、光源２の点灯を制御する（ステップＳ１０６）。
【００３１】
本実施形態は、光源２によって光が照射される物体の認識を行い、認識された物体が光源２によって照らされたときに、その物体にとって適切な彩度の範囲（例えば、主観評価を含む評価値が所定評価値以上となる彩度の範囲）となるように、光源２の組み合わせと点灯比率とを導出し、光源２の点灯を制御する。この結果、本実施形態によれば、ユーザにとって物体が好ましく見える光を光源２から照射させることができる。
【００３２】
また、本実施形態は、光源２によって光が照射される物体であって、物体の判別がされなかった物体に対して、平均演色評価数Ｒａや色域面積比Ｇａを好適に調整する、光源２の組み合わせと点灯比率とによって、光源２の点灯を制御する。この結果、本実施形態によれば、再現されるべき好ましい色の範囲が記憶されていない物体に対しても、鮮やかになりすぎない範囲の光を光源２から照射させることができる。
【００３３】
また、本実施形態は、光源２による光の照射対象である物体が変わったときに、その変化を画像センサで検知し、新たな物体の属性に応じて光源２の組み合わせと点灯比率とを導出する。この結果、本実施形態によれば、物体の変化に追従して、ユーザにとって好ましく見える光を光源２から照射させることができる。
【００３４】
（第２の実施形態）
図４は、第２の実施形態に係る制御装置及び照明装置の構成例を示すブロック図である。第２の実施形態では、第１の実施形態と同様の構成については同一の符号を付し、同様の構成については詳細な説明を省略する場合がある。第２の実施形態では、以下に示す判別部２２０、導出部２３０、点灯制御部２４０、光源２ａ以外の機能及び構成、処理については第１の実施形態と同様である。
【００３５】
図４に示すように、照明装置１ａは、制御装置２００と、光源２ａとを有する。また、制御装置２００は、記憶部１０１と、撮影部１１０と、判別部２２０と、導出部２３０と、点灯制御部２４０とを有し、有線又は無線により光源２ａと接続される。また、光源２ａには、光源２ａ１、光源２ａ２等の複数の光源が配設されている。なお、第１の実施形態と同様に、制御装置２００は、光源２ａの点灯を制御するリモートコントローラの役割を担っても良い。
【００３６】
光源２ａは、点灯制御部２４０による制御にしたがって、分光分布の異なる少なくとも２種類の光を照射する。光源２ａによる光の照射対象は、撮影部１１０によって撮影される複数の物体である。すなわち、本実施形態に係る光源２ａは、照明装置１ａに複数配設されているため、複数の物体それぞれに対して、各々異なる光を照射することが可能となっている。例えば、光源２ａは、投影式プロジェクタ等である。本実施形態では、光源２ａによる光の照射対象が複数の物体である場合を例に挙げて説明する。
【００３７】
判別部２２０は、撮影部１１０によって生成された画像データに含まれる複数の物体の属性を判別する。判別部２２０による物体の属性判別の手法は、第１の実施形態と同様であるが、複数の物体それぞれについて属性を判別するところが異なる。また、判別部２２０は、複数の物体それぞれの位置を把握するために、複数の物体それぞれの画像データにおける座標位置も合わせて検出する。そして、判別部２２０は、複数の物体それぞれの画像データにおける座標位置と、判別した複数の物体の属性情報とを導出部２３０に対して出力する。また、判別部２２０は、判別できない物体が含まれていれば、該物体の座標位置と判別できない旨とを導出部２３０に対して出力する。
【００３８】
なお、複数の物体それぞれの画像データにおける座標位置については、店舗で陳列された商品に光をあてるような用途であれば、照明装置１ａの配置と照射対象の物体の位置とが決まっているため、検出しなくても良い。かかる用途の場合には、複数の物体を陳列する位置の情報を予め保持しておく。すなわち、光の照射範囲において、どの位置にどのような属性の物体があるかがわかれば良いため、位置の情報は、上記の他に位置検出機能を有した撮影部１１０を利用したり、各物体の位置を検出するセンサを利用したりする等、任意の手法により検出されれば良い。
【００３９】
導出部２３０は、判別部２２０によって判別された複数の物体の属性それぞれに応じて、光源２ａそれぞれの組み合わせと点灯比率とを導出する。導出部２３０による光源２ａの組み合わせと点灯比率との導出手法は、第１の実施形態と同様であるが、複数の物体それぞれに対して導出するところが異なる。そして、導出部２３０は、各物体の座標位置（位置情報）と、各物体に対して導出した光源２ａそれぞれの組み合わせ及び点灯比率とを点灯制御部２４０に対して出力する。
【００４０】
各物体の実際の位置は、座標情報がわかれば、画像データにおける物体の位置や大きさがわかるため、制御装置２００と照明装置１ａとの距離、及び照明装置１ａから物体までの距離とから、物体の実際の位置と大きさに変換することにより求められる。なお、制御装置２００と光源２ａとが一体型になっている照明装置１ａであれば、照明装置１ａから物体までの距離を用いて、物体の実際の位置と大きさに変換すれば良い。
【００４１】
点灯制御部２４０は、導出部２３０によって導出された光源２ａそれぞれの組み合わせと点灯比率とにしたがって、照射対象となる各物体の位置に対する光源２ａの点灯を制御する。これらにより、光源２ａは、人間にとって好ましいとされる色の鮮やかさを実現する光を複数の物体それぞれに照射する。
【００４２】
図５は、第２の実施形態に係る光源２ａによる光の照射イメージの例を示す図である。図５に示すように、投影式プロジェクタである光源２ａは、鮮肉、人参、鮮肉及び人参を乗せた皿、メロン、メロンを乗せた皿それぞれの物体に対して、上述した処理により好適な光を照射する。なお、図５において、鮮肉、人参及びメロンは、記憶色を有する物体である。同様に、皿は、記憶色を有していない物体と考えられる。そこで、属性判別辞書には鮮肉、人参及びメロンが登録されており、記憶部１０１にはこれらの記憶色を有する物体のそれぞれに対して、再現されるべき色の範囲や物体の分光反射率が記憶されている。第２の実施形態に係る光源２ａでは、複数の物体のそれぞれに対して、物体に合った照明光を照射することができるため、光の照射対象となる複数の物体のそれぞれを好ましく見せることができる。
【００４３】
次に、図６を用いて、第２の実施形態に係る全体処理の流れを説明する。図６は、第２の実施形態に係る全体処理の流れの例を示すフローチャートである。
【００４４】
図６に示すように、撮影部１１０は、光源２ａの照射対象となっている複数の物体を撮影して画像データを生成する（ステップＳ２０１）。判別部２２０は、撮影部１１０によって生成された画像データに含まれる複数の物体それぞれの特徴量を抽出し、属性判別辞書を参照して、抽出した特徴量に対応する物体の属性それぞれを取得することにより、属性を判別する（ステップＳ２０２）。また、判別部２２０は、複数の物体それぞれの画像データにおける座標位置も合わせて検出する。
【００４５】
判別部２２０によって物体の属性が判別された場合に（ステップＳ２０３：Ｙｅｓ）、導出部２３０は、物体の属性それぞれに応じて、光源２ａの組み合わせと点灯比率とを導出する（ステップＳ２０４）。一方、判別部２２０によって物体の属性が判別できない場合に（ステップＳ２０３：Ｎｏ）、導出部２３０は、デフォルトの設定値を読み出す（ステップＳ２０５）。その後、点灯制御部２４０は、複数の物体それぞれの位置と、導出部２３０によって導出された、組み合わせと点灯比率とに従って、光源２ａの点灯を制御する（ステップＳ２０６）。
【００４６】
本実施形態は、光源２ａによって光が照射される複数の物体それぞれを認識し、認識された複数の物体が光源２ａによって照らされたときに、それらの物体にとって適切な彩度の範囲となるよう物体それぞれの属性に応じて、光源２ａの組み合わせと点灯比率とを導出し、光源２ａの点灯を制御することができる。この結果、本実施形態によれば、ユーザにとって複数の物体それぞれが好ましく見える光を光源２ａから照射させることができる。
【００４７】
また、本実施形態は、光源２ａによって光が照射される物体であって、物体の判別がされなかった物体に対して、記憶部１０１からデフォルトの設定値を読み出し、光源２ａの点灯を制御する。この結果、本実施形態によれば、再現されるべき好ましい色の範囲が記憶されていない物体に対しても、物体それぞれが鮮やかになりすぎない範囲の光を光源２ａから照射させることができる。
【００４８】
また、本実施形態は、光源２ａによる光の照射対象である物体それぞれが変わったときに、その変化を画像センサで検知し、新たな物体それぞれの属性に応じて光源２ａの組み合わせと点灯比率とを導出する。この結果、本実施形態によれば、物体それぞれの変化に追従して、ユーザにとって好ましく見える光を光源２ａから照射させることができる。
【００４９】
（第３の実施形態）
図７は、第３の実施形態に係る制御装置及び照明装置の構成例を示すブロック図である。第３の実施形態では、第１の実施形態と同様の構成については同一の符号を付し、同様の構成については詳細な説明を省略する場合がある。第３の実施形態では、以下に示す判別部３２０、導出部３３０以外の機能及び構成、処理については第１の実施形態と同様である。
【００５０】
図７に示すように、照明装置１ｂは、制御装置３００と、光源２とを有する。また、制御装置３００は、記憶部１０１と、撮影部１１０と、判別部３２０と、導出部３３０と、点灯制御部１４０とを有し、有線又は無線により光源２と接続される。なお、第１の実施形態と同様に、制御装置３００は、光源２の点灯を制御するリモートコントローラの役割を担っても良い。なお、本実施形態では、光源２による光の照射対象が複数の物体である場合を例に挙げて説明する。
【００５１】
判別部３２０は、撮影部１１０によって生成された画像データに含まれる物体の属性を判別する。判別部３２０による物体の属性判別の手法は、第１の実施形態と同様であるが、複数の物体それぞれについて属性を判別し、複数の物体の属性に基づいて光源２を制御するところが異なる。そのため、判別部３２０は、判別した複数の物体の属性情報を導出部３３０に対して出力する。
【００５２】
導出部３３０は、判別部３２０によって判別された複数の物体の属性それぞれに対する、光の波長ごとの出力光の強度の分布を表すスペクトルの論理和を求めることにより、光源２の組み合わせと点灯比率とを導出する。ここで、図８Ａ〜図８Ｃを用いて、複数の物体が、「第１の物体」と「第２の物体」とである場合のスペクトルの論理和について説明する。図８Ａ〜図８Ｃは、第３の実施形態に係るスペクトルの論理和の例を説明する図である。なお、図８Ａ〜図８Ｃにおいて、縦軸は出力光の強度を表し、横軸は波長を表している。
【００５３】
導出部３３０は、光の照射対象の一つである第１の物体に対する出力光のスペクトル（図８Ａ参照）と、光の照射対象の一つである第２の物体に対する出力光のスペクトル（図８Ｂ参照）との論理和をとる。これにより、導出部３３０は、図８Ｃに示すように、第１の物体と第２の物体とに対する出力光のスペクトルを求める。そして、導出部３３０は、求めたスペクトルに対応する、光源２の組み合わせと点灯比率とを導出する。
【００５４】
但し、導出部３３０は、求めたスペクトルが好ましい色の範囲に入らない場合に、複数の物体の属性それぞれに対応する優先度に応じて出力光の強度を調整し、光源２の組み合わせと点灯比率とを導出する。優先度は、特に好ましく見えるようにしたい物体の属性に対してより高く順位付けされるものである。
【００５５】
より具体的には、導出部３３０は、スペクトルの論理和をとることで求めた光源２の組み合わせと点灯比率とを適用したときに、複数の物体の属性について好ましい色の範囲に入っているか否かを判定する。このとき、導出部３３０は、ある物体が鮮やかになりすぎている等の要因により、好ましい色の範囲に入っていないと判定した場合に、優先度のより高い属性となる物体が好ましい色の範囲に入るように、光源２の組み合わせと点灯比率とを調整する。その後、点灯制御部１４０は、導出部３３０によって導出された光源２の組み合わせと点灯比率とにしたがって、光源２の点灯を制御する。
【００５６】
次に、図９を用いて、第３の実施形態に係る全体処理の流れを説明する。図９は、第３の実施形態に係る全体処理の流れの例を示すフローチャートである。
【００５７】
図９に示すように、撮影部１１０は、光源２の照射対象となっている複数の物体を撮影して画像データを生成する（ステップＳ３０１）。判別部３２０は、撮影部１１０によって生成された画像データに含まれる複数の物体それぞれの属性を判別する（ステップＳ３０２）。導出部３３０は、判別部３２０によって判別された物体それぞれの属性に対応するスペクトルの論理和を求める（ステップＳ３０３）。
【００５８】
このとき、導出部３３０は、求めたスペクトルの範囲が好ましい色の範囲に入っていないと判定した場合に（ステップＳ３０４：Ｎｏ）、優先度に応じて出力光の強度を調整することにより、光源２の組み合わせと点灯比率とを導出する（ステップＳ３０５）。一方、導出部３３０は、求めたスペクトルの範囲が好ましい色の範囲に入っていると判定した場合に（ステップＳ３０４：Ｙｅｓ）、求めたスペクトルの論理和に対応する、光源２の組み合わせと点灯比率とを導出する（ステップＳ３０６）。その後、点灯制御部１４０は、導出部３３０によって導出された、組み合わせと点灯比率とにしたがって、光源２の点灯を制御する（ステップＳ３０７）。
【００５９】
本実施形態は、光源２によって光が照射される複数の物体の属性に対するスペクトルの論理和を求め、求めたスペクトルの範囲が好ましい色の範囲に入っていない場合に、優先度がより高い属性の物体が好ましく見えるように、出力光の強度を調整する。この結果、本実施形態によれば、優先度の高い物体について、ユーザにとって好ましく見える光を光源２から照射させることができる。
【００６０】
また、本実施形態は、光源２による光の照射対象である物体が変わったときに、その変化を画像センサで検知し、新たな物体の属性に対するスペクトルの論理和を求め、求めたスペクトルの範囲が好ましい色の範囲に入っていない場合に、優先度がより高い属性の物体が好ましく見えるように、出力光の強度を調整する。この結果、本実施形態によれば、物体の変化に追従して、優先度の高い物体について、ユーザにとって好ましく見える光を光源２から照射させることができる。
【００６１】
（第４の実施形態）
図１０は、第４の実施形態に係る制御装置及び照明装置の構成例を示すブロック図である。第４の実施形態では、第１の実施形態と同様の構成については同一の符号を付し、同様の構成については詳細な説明を省略する場合がある。第４の実施形態では、以下に示す記憶部４０１、導出部４３０、取得部４５０以外の機能及び構成、処理については第１の実施形態と同様である。
【００６２】
図１０に示すように、照明装置１ｃは、制御装置４００と、光源２とを有する。また、制御装置４００は、記憶部４０１と、撮影部１１０と、判別部１２０と、導出部４３０と、点灯制御部１４０と、取得部４５０とを有し、有線又は無線により光源２と接続される。なお、第１の実施形態と同様に、制御装置４００は、光源２の点灯を制御するリモートコントローラの役割を担っても良い。
【００６３】
記憶部４０１は、属性判別辞書を記憶する。属性判別辞書には、物体の属性ごとに物体の判別のための特徴量が登録されている。属性判別辞書に登録された物体の属性は、第１の実施形態と同様に、例えば「記憶色」が存在する物体の属性である。
【００６４】
図１１は、相関色温度が異なる場合の物体の彩度と評価値との関係の例を示す図である。図１１の例では、相関色温度が異なる場合の果物のりんごの彩度と評価値との関係を示しており、縦軸は「好ましい」、「好ましくない」として表現した評価値を表し、横軸は鮮やかさである彩度を表している。なお、評価値として用いた「好ましい」状態とは、第１の実施形態と同様に、食物であれば「おいしそう」や「新鮮そう」等の状態であり、人間であれば「健康そう」等の状態である。図１１では、異なる相関色温度のそれぞれを「３０００Ｋ」、「６５００Ｋ」としている。また、図１１では、相関色温度「３０００Ｋ」における評価値を方形と該方形の近似曲線とで表している。同様に、相関色温度「６５００Ｋ」における評価値を円形と該円形の近似曲線とで表している。
【００６５】
図１１においても、図２と同様に、果物のりんごは、彩度が高くなるにつれて好ましさの度合いも高くなり、ある一定以上の彩度になると好ましさの度合いが低くなることが示されている。加えて、相関色温度が異なる場合には、好ましく感じるスコアも異なる。図１１に例示したりんごについては、相関色温度が低い場合の方が、相関色温度が高い場合よりも好ましく感じるスコアが高くなっている。つまり、照明による光で物体をより好ましく感じさせるためには、一つの様態として、照明の相関色温度を変えることが効果的である。
【００６６】
このようなことから、記憶部４０１に記憶された属性判別辞書には、物体の属性について、任意の相関色温度のときの好ましさの評価値と彩度の範囲とがさらに登録されている。かかる属性判別辞書には、一般的に設定される相関色温度それぞれについて、好ましさの評価値と彩度の範囲とが登録されていることが理想ではあるが、記憶部４０１の容量が増大することを抑制するため、これらの関係性を表した数式を登録しておいても良い。
【００６７】
なお、図１１の例では、測色値としてＣＩＥＣＡＭ０２での物体の彩度を用い、物体の彩度と評価値との関係を示した。第１の実施形態と同様に、記憶部４０１に記憶するのは輝度や明度、色相、色度など、いずれの色空間の測色値のいずれであっても良いし、これら２つ以上を組み合わせても良い。但し、ＣＩＥＣＡＭ０２は、色の見えのモデル（Color  Appearance  Model）として知られており、相関色温度や明るさなど、照明の周囲の環境等を含めた色空間として表されている。加えて、このような色空間は、色順応も考慮されている。
【００６８】
取得部４５０は、相関色温度を取得する。より具体的には、取得部４５０は、リモートコントローラ等を用いたユーザ操作により設定された相関色温度、サーカディアンリズムを考慮した時間ごとやタイマーによる時間ごとに設定された相関色温度を取得する。そして、取得部４５０は、取得した相関色温度の情報を導出部４３０に対して出力する。
【００６９】
導出部４３０は、取得部４５０によって取得された相関色温度と、判別部１２０によって判別された物体の属性とに応じて、光源２の組み合わせと点灯比率とを導出する。より具体的には、導出部４３０は、取得部４５０によって取得された相関色温度の情報を受け付けると、人間が変化を感じない、或いは人間が許容できる相関色温度の範囲を求める。
【００７０】
上述したように、相関色温度の情報は、ユーザ操作による設定や時間ごとの設定に応じて取得される。このため、導出部４３０は、判別部１２０によって物体の属性が判別されたときに、その時点で取得されている相関色温度の情報を利用する。色の違いは、色差で表すことができる。また、色の違いは、色空間上のユークリッド距離や、重み付き距離といった統計的な距離でも測ることができる。このような色の違いについては、人間が同一色として許容できる範囲が存在する（参考文献“１９９３年，小松原仁，「色彩ワンポイント２」，日本規格協会”）。
【００７１】
図１２は、任意の色に対して人間が同一色として許容できる範囲の例を説明する図である。図１２では、ＣＩＥＣＡＭ０２色空間における模式図を表しており、「Ｊ」は明度、「ａＭ」及び「ｂＭ」はカラフルネスの色度を表している。図１２に示すように、指定された任意の色に対しては、色の違いが人間にとってほぼわからない範囲と、人間が同一色として許容できる範囲とが存在する。これらの範囲の関係として、人間が同一色として許容できる範囲には、色の違いが人間にとってほぼわからない範囲が含まれる。
【００７２】
例を挙げると、物体が並べられている場合に、色の違いが人間にとってほぼわからない範囲の半径は色差「１．２」程度となる。これに対して、物体を離間している場合に、色の違いが人間にとってほぼわからない範囲の半径は色差「２．５」程度となる。さらに、時間をおいて物体を見る場合に、色の違いが人間にとってほぼわからない範囲の半径は色差「５．０」程度となる。すなわち、人間が物体を見るときの状況によって、色の違いが人間にとってほぼわからない範囲も異なってくる。
【００７３】
また、色の違いが人間にとってほぼわからない範囲の半径の程度については、色の違いを認識することができる検知限や許容できる許容限として予め設定しても良いし、ユーザによって適宜調整されても良い。つまり、導出部４３０は、予め設定された程度や調整された程度の範囲において、人間が許容できる相関色温度の範囲を求めることになる。なお、相関色温度よりも逆数色温度（mired）の方が人間の知覚との相関がより高いことが知られているため、逆数色温度で範囲を設定しても良い。
【００７４】
そして、導出部４３０は、判別部１２０によって判別された物体の属性情報を受け付けると、記憶部４０１に記憶された、任意の相関色温度のときの好ましさの評価値と彩度の範囲とを参照する。続いて、導出部４３０は、人間が許容できる相関色温度の範囲内で、より好ましい評価値を有する相関色温度を探索或いは算出し、設定すべき相関色温度とする。その後、導出部４３０は、設定すべき相関色温度における、光源２によって物体に光が照射されるときに再現されるべき色の範囲と、物体の属性に対応する分光反射率、及び測色値の少なくとも一つとから、光源２の組み合わせと点灯比率とを導出する。再現されるべき色の範囲や物体の属性に対応する分光反射率、測色値は、記憶部４０１に記憶されている。そして、導出部４３０は、導出した光源２の組み合わせと点灯比率とを点灯制御部１４０に対して出力する。導出部４３０における算出方法については、第１の実施形態に係る導出部１３０と同様である。
【００７５】
また、第１の実施形態で説明した色域面積比Ｇａや平均演色評価数Ｒａは、相関色温度によって異なる。このため、第４の実施形態では、相関色温度に応じた好適な色域面積比Ｇａや平均演色評価数Ｒａの範囲を記憶部４０１に記憶させておく。これにより、導出部４３０は、記憶部４０１に記憶された色域面積比Ｇａや平均演色評価数Ｒａの範囲に収めることで、相関色温度を採用する本実施形態において、より好適な光源２の組み合わせと点灯比率とを導出できる。なお、色域面積比Ｇａや平均演色評価数Ｒａは、以下のような値に設定しても良い。すなわち、色域面積比Ｇａや平均演色評価数Ｒａは、取得部４５０によって取得された相関色温度から、人間が変化を感じない、或いは人間が許容できる相関色温度の範囲内で、より好ましいとされる相関色温度である場合の値に設定しても良い。
【００７６】
次に、図１３を用いて、第４の実施形態に係る全体処理の流れを説明する。図１３は、第４の実施形態に係る全体処理の流れの例を示すフローチャートである。
【００７７】
図１３に示すように、撮影部１１０は、光源２の照射対象となっている物体を撮影して画像データを生成する（ステップＳ４０１）。判別部１２０は、撮影部１１０によって生成された画像データに含まれる物体の特徴量を抽出し、属性判別辞書を参照して、抽出した特徴量に対応する物体の属性を取得することにより、物体の属性を判別する（ステップＳ４０２）。また、取得部４５０は、ユーザ操作による設定や時間ごとに設定された相関色温度を取得する（ステップＳ４０９）。
【００７８】
判別部１２０によって物体の属性が判別された場合に（ステップＳ４０３：Ｙｅｓ）、導出部４３０は、取得部４５０によって取得された相関色温度から、人間が許容できる相関色温度の範囲を求める（ステップＳ４０４）。そして、導出部４３０は、求めた範囲において、より好ましい評価値を有する相関色温度を、設定すべき相関色温度とする（ステップＳ４０５）。続いて、導出部４３０は、判別部１２０によって判別された物体の属性に応じて、設定すべき相関色温度における、光源２の組み合わせと点灯比率とを導出する（ステップＳ４０６）。
【００７９】
一方、判別部１２０によって物体の属性が判別できない場合に（ステップＳ４０３：Ｎｏ）、導出部４３０は、デフォルトの設定値を読み出す（ステップＳ４０７）。その後、点灯制御部１４０は、導出部４３０によって導出された、組み合わせと点灯比率とにしたがって、光源２の点灯を制御する（ステップＳ４０８）。
【００８０】
本実施形態は、光源２によって光が照射される物体の認識を行い、認識された物体に対する照明の相関色温度であって、人間が許容できる相関色温度の範囲内で、より好ましい評価値を有する相関色温度を設定すべき相関色温度とする。この結果、本実施形態によれば、相関色温度が指定されたときに、ユーザにとって物体が好ましく見える光を光源２から照射させることができる。
【００８１】
また、本実施形態は、光源２によって光が照射される物体であって、判別できない物体に対して、平均演色評価数Ｒａや色域面積比Ｇａを好適に調整する光源２の組み合わせと点灯比率とで、光源２の点灯を制御する。この結果、本実施形態によれば、再現されるべき好ましい色の範囲が記憶されていない物体（判別できない物体）に対しても、鮮やかになり過ぎない範囲の光を光源２から照射させることができる。
【００８２】
（第５の実施形態）
さて、これまで制御装置及び照明装置の実施形態について説明したが、上述した実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されて良い。そこで、（１）光源の組み合わせと点灯比率との導出、（２）色情報の利用、（３）物体の判別、（４）優先度、（５）相関色温度の範囲、（６）物体の指定、（７）光源とは異なる光が存在、（８）構成、について異なる実施形態を説明する。
【００８３】
（１）光源の組み合わせと点灯比率との導出
上記実施形態では、組み合わせ可能な光源２を構成する光の分光分布と、物体の分光反射率と、三刺激値とから、とり得る分光分布を求め、このときの光源２の組み合わせと点灯比率を導出する場合を説明した。光源２の組み合わせと点灯比率との導出については、他の手法により行われても良い。
【００８４】
例えば、導出部１３０は、物体の属性に対応する光源２の組み合わせと点灯比率とを記憶する記憶部１０１から、判別部１２０によって判別された物体の属性に対応する、光源２の組み合わせと点灯比率とを取得する。そして、導出部１３０は、取得した光源２の組み合わせと点灯比率とを点灯制御部１４０に対して出力する。
【００８５】
また、例えば、導出部３３０は、複数の物体それぞれに対する評価値の近似曲線（図２参照）それぞれの平均値を求めることにより、光源２の組み合わせと点灯比率とを導出する。すなわち、導出部３３０は、論理和を求めることで得られたスペクトルが好ましい色の範囲に入らない場合に、それぞれの物体の属性の評価値の近似曲線の平均をとり、これに応じた光源２の組み合わせと点灯比率とを導出する。
【００８６】
（２）色情報の利用
上記実施形態では、光の照射対象である物体の属性に応じて、光源２の組み合わせと点灯比率とを導出する場合を説明した。本実施形態では、物体の属性に対応する色の情報を利用して、光源２の組み合わせと点灯比率とを導出しても良い。かかる場合には、物体の属性に対応する色の情報であって、評価値が所定評価値以上となる彩度を有する物体の属性に対応する色の情報を記憶する記憶部１０１を利用する。なお、色の情報とは、分光反射率や測色値の一例である。
【００８７】
例えば、導出部１３０は、撮影部１１０によって生成された画像データに含まれる物体の色の情報と、記憶部１０１に記憶された該物体の属性に対応する色の情報とを比較し、それらの差分を補償する光源２の組み合わせと点灯比率とを導出する。撮影部１１０で撮影された色は、マトリクス演算、或いはルックアップテーブルで三刺激値Ｘ，Ｙ，Ｚと対応付けられる。上記実施形態で利用している分光反射率は、ある物体の代表的な分光反射率であるため、実際の分光反射率とは異なる場合もある。実際の分光反射率との差が大きい場合には、三刺激値が、規定された色の範囲に再現されないこともある。
【００８８】
かかる場合には、実際に撮影部１１０で撮影された色と再現されるべき色との差分を計算し、その差分に相当する成分を補償するように、組み合わせ可能な光源と点灯比率とを調整する。例えば、想定した色よりも赤みが強く、鮮やかに再現されている場合には、赤い光源の点灯比率を弱くする。このように、物体の属性に応じた光源２の組み合わせと点灯比率とにより制御された光の点灯について、実際の物体の色情報をさらに加味してフィードバックすることにより、ユーザにとって物体がより好ましく見える光を光源２から照射させることができる。果物を例に挙げると、熟れすぎているために、属性に応じた点灯の制御だと鮮やかになりすぎてしまう物体に対して補償することになる。なお、全く熟れていない場合についても同様である。
【００８９】
（３）物体の判別
上記実施形態では、物体を判別するために、エッジ、勾配ヒストグラム、色ヒストグラム等の特徴量を画像データから抽出する場合を説明した。かかる物体の判別については、所定の識別情報をもとに物体を識別することで判別しても良い。例えば、判別部１２０は、光の照射対象となる物体に関連付けられたバーコード、２次元コード、ＱＲコード（登録商標）、電子透かし（Water  Mark）等により対応する物体を識別し、識別した物体に対応する属性を判別しても良い。識別情報の識別用データは、記憶部１０１に記憶される。
【００９０】
（４）優先度
上記実施形態では、複数の物体の属性それぞれに対応する優先度に応じて、出力光の強度を調整することにより、光源２の組み合わせと点灯比率とを導出する場合を説明した。かかる優先度については、以下のように決定しても良い。すなわち、優先度は、任意に決定されても良いが、例えば実物の色と人間が記憶している物体の色とがより離れているものに対して、より高く設定しても良い。人間が記憶している物体の色とは、上述した記憶色であっても良い。
【００９１】
また、優先度は、例えば複数の物体それぞれの画像データでの大きさに対応するものでも良い。例えば、導出部３３０は、複数の物体それぞれの画像データでの大きさに対応する優先度に応じて、より大きい物体を優先して該物体の属性に対する出力光の強度を調整することにより、光源２の組み合わせと点灯比率とを導出する。なお、物体の画像データでの大きさは、画素比率を利用する。
【００９２】
（５）相関色温度の範囲
上記実施形態では、人間が許容できる相関色温度の範囲内で、より好ましい評価値を有する相関色温度を、設定すべき相関色温度とする場合を説明した。かかる相関色温度の範囲は、照明を利用する環境によって変化させても良い。すなわち、図１２において相関色温度の範囲の一例を説明したが、相関色温度の範囲は人間が物体を見るときの状況によって異なるため、人間が物体を見るときの環境によって変化させる。例えば、相関色温度の範囲は、時間帯や要求される明るさ（照度）によって変化させる。
【００９３】
（６）物体の指定
上記実施形態では、撮影された画像データに含まれる物体を判別する場合を説明した。物体の判別については、ユーザによって指定された物体を判別するようにしても良い。例えば、ユーザは、リモートコントローラやタッチパネル等の入力装置を利用して、照明対象の物体を指定する。タッチパネルを利用する場合は、撮影された複数の物体の画像の中から、対象とする物体が表示されている範囲をユーザが選択し、選択された範囲に表示された物体を判別部が認識しても良い。また、撮影された画像から、撮影された複数の物体を認識して、認識された物体を文字列等で示し、物体を示す文字列等の少なくとも１つをユーザが選択するようにしても良い。
【００９４】
（７）光源とは異なる光が存在
上記実施形態では、光源２によって照射される物体を撮影した画像データを利用する場合を説明した。利用する画像データは、光源２を光らせない状態で撮影したものであっても良い。光源２とは異なる光（例えば、外光）が存在する場合には、光源２によって照射された光と外光とが重畳することで、意図しない色の光が再現される可能性がある。このとき、照射の対象が外光で照らされているため、光源２を光らせない状態で撮影し、画像データを取得しても良い。例えば、外光等が存在する状況で撮影した画像と、所定の光で撮影した画像との差分を、外光によるオフセットと推測する。このとき、照射対象が特定されている場合には、より精度の高い外光によるオフセットを推測できる。そして、推測した外光によるオフセットをフィードバックすることにより、導出部において算出する光を調整することで、光源２の組み合わせと点灯比率との制御をより高精度に行なうことができる。
【００９５】
（８）構成
また、上記文書中や図面中等で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメタ等を含む情報は、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、記憶部１０１に記憶される情報は、上述してきたように、各用途によって任意に変更することができる。また、図示した制御装置や照明装置の各構成要素は、機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散又は統合の具体的形態は、図示のものに限られず、その全部又は一部を各種の負担や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散又は統合することができる。例えば、点灯制御部１４０と光源２とを、導出部１３０によって導出された光源の組み合わせと点灯比率とにしたがって、光源から光を出力する「光源部」として統合しても良い。
【００９６】
また、上述してきた実施形態は、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、変更を行うことができる。また、各実施形態は、内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。また、各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】
【００９７】
１      照明装置
２      光源
１００  制御装置
１０１  記憶部
１１０  撮影部
１２０  判別部
１３０  導出部
１４０  点灯制御部
【図１】
2014112513.tif 000008
【図２】
2014112513.tif 000009
【図３】
2014112513.tif 000010
【図４】
2014112513.tif 000011
【図５】
2014112513.tif 000012
【図６】
2014112513.tif 000013
【図７】
2014112513.tif 000014
【図８Ａ】
2014112513.tif 000015
【図８Ｂ】
2014112513.tif 000016
【図８Ｃ】
2014112513.tif 000017
【図９】
2014112513.tif 000018
【図１０】
2014112513.tif 000019
【図１１】
2014112513.tif 000020
【図１２】
2014112513.tif 000021
【図１３】
2014112513.tif 000022