(57)【要約】      （修正有）【課題】単に対象物が明るいか否かを測定するのではなく、対象物の明るさをヒトが評価した際に感じる微妙なニュアンスを客観的数値として反映できる明るさ感の評価方法を提供する。【解決手段】被験物と同一又は同種の物の少なくとも２以上の画像から任意画像情報を得、前記画像のヒトによる目視評価値を得、前記画像情報と目視評価値との関係性をもとに被験物画像における画像情報から、当該被験物画像のヒトによる目視評価値を予測する方法において、前記画像情報として、輝度ヒストグラムから少なくとも１種以上の基本統計量と、少なくとも一種以上のニュアンス量を用い、対象物の明るさをヒトが評価した際に感じる微妙なニュアンスを客観的数値として得る。【選択図】図１
2018116378.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験物と同一又は同種の物の少なくとも２以上の画像から任意画像情報を得、
前記画像のヒトによる目視評価値を得、
前記画像情報と目視評価値との関係性をもとに
被験物画像における前記画像情報から、当該被験物画像のヒトによる目視評価値を予測する方法において、
前記画像情報が、輝度ヒストグラムから得た少なくとも１種以上の基本統計量と
少なくとも１種以上のニュアンス量である
明るさ感の評価方法。
【請求項２】
キャリブレーション用の画像を得る第１工程と、
前記画像より輝度ヒストグラムを抽出する第２工程と、
前記輝度ヒストグラムより基本統計量を算出する第３工程と、
前記輝度ヒストグラムより、
輝度閾値、明るさ総量、暗さ総量、明暗総量比
から選択される少なくとも1種以上のニュアンス量を算出する第４工程と、
ヒトの目視評価によりキャリブレーション用画像に対する明るさ感評価値を算出する第５工程と、
キャリブレーション用の各画像より得られた基本統計量、ニュアンス量および各画像の明るさ感評価値をもとに、明るさ感予測式を算出する第６工程と、
被験物画像の輝度ヒストグラムより得られた基本統計量およびニュアンス量と前記明るさ感予測式から、明るさ感評価値の予測値を得る第７工程と
を含む明るさ感の評価方法。
【請求項３】
前記ニュアンス量の算出において
輝度階調がｎである場合に
ある輝度値（Ｈｉ；ｉ＝０〜ｎ−1の整数）に、当該輝度値における画素数を乗じたものを、当該輝度値（Ｈｉ）における明るさ量とする
請求項１又は２記載の明るさ感の評価方法。
【請求項４】
前記ニュアンス量の算出において
輝度階調がｎである場合に、ある輝度値（Ｈｉ；ｉ＝０〜ｎ−１の整数）に、当該輝度値（Ｈｉ）以上の輝度値における画素数の総和を乗算した値が最大となるときの輝度値（Ｈｘ）を輝度閾値とする
請求項１乃至請求項３記載の明るさ感の評価方法。
【請求項５】
前記ニュアンス量の算出において
輝度階調がｎである場合に、ある輝度値（Ｈｉ；ｉ＝０〜ｎ−１の整数）に、当該輝度値（Ｈｉ）における画素数又は総画素数比を乗算した値を当該輝度値（Ｈｉ）における明るさ量とし、
請求項４に記載の輝度閾値（Ｈｘ）を基準として、輝度閾値（Ｈｘ）以上の輝度値における明るさ量の総和を対象画像における明るさ総量とする
請求項１乃至請求項４記載の明るさ感の評価方法。
【請求項６】
前記ニュアンス量の算出において
輝度階調がｎである場合に、ある輝度値（Ｈｉ；ｉ＝０〜ｎ−１の整数）に、当該輝度値（Ｈｉ）における画素数又は総画素数比を乗算した値を当該輝度値（Ｈｉ）における明るさ量とし、
請求項４に記載の輝度閾値（Ｈｘ）未満の輝度値における明るさ量の総和を対象画像における暗さ総量とする
請求項１乃至請求項５記載の明るさ感の評価方法。
【請求項７】
前記ニュアンス量の算出において
画像の明るさ総量および暗さ総量の比を、画像の明暗総量比とする
請求項１乃至請求項６記載の明るさ感の評価方法。
【請求項８】
被験物と同一又は同種の物の少なくとも２以上の画像から得た任意の画像情報と
前記画像のヒトによる目視評価値を
キャリブレーションして得た
少なくとも１以上の明るさ感予測式を有するデータ保持部を有し、
被験物画像における前記画像情報から、
当該被験物画像のヒトによる目視評価値を予測するプログラムにおいて、
前記画像情報が、輝度ヒストグラムから得た少なくとも１種以上の基本統計量と
少なくとも１種以上のニュアンス量である
明るさ感の評価プログラム。
【請求項９】
対象物を撮像し、キャリブレーション用の画像を得る第１手順と、
前記画像より輝度ヒストグラムを抽出する第２手順と、
前記輝度ヒストグラムより基本統計量を算出する第３手順と、
前記輝度ヒストグラムより、
輝度閾値、明るさ総量、暗さ総量、明暗総量比から選択される
少なくとも１以上のニュアンス量を算出する第４手順と、
ヒトの目視評価によりキャリブレーション用画像に対して明るさ感評価値を算出する第５手順と、
キャリブレーション用の各画像より得られた基本統計量・ニュアンス量および各画像の明るさ感評価値を元に、明るさ感予測式を算出する第６手順と、
被験物画像の輝度ヒストグラムより得られた基本統計量およびニュアンス量を前記明るさ感予測式に代入し、明るさ感評価値の予測値を得る第７手順と
を有する明るさ感の評価プログラム。
【請求項１０】
請求項１乃至請求項７記載の方法、又は請求項８乃至請求項９記載のプログラムを実行するための装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、明るさ感の評価方法、評価プログラム、装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、対象物の明るさを測定する装置は様々な物が存在し、例えば、照度計、輝度計、測色計等が存在する。これらは、使用者の目的に応じて、部屋の明るさを測定したり、光源の明るさを測定したり、肌等の明るさを測定するものである。
しかしながら、これらの装置で測定された絶対的な値としての明るさと、ヒトが感じる明るさ（明るさ感）とは、必ずしも連動しておらず、測定値では「明るい」という結果であっても、観測者は「明るい」と認識しない場合があることは、日常的に経験するところである。
【０００３】
従来、対象物の明るさを評価する際には、対象物を含む輝度分布画像が主に用いられてきた。
ヒトが任意の対象物を観察したときに感じる明るさに影響する要素として、着目領域の輝度値だけでなく、対象物の着目領域とその周辺領域との明るさの対比も影響を及ぼす（非特許文献１）他、その輝度分布画像において明るいと感じ始める輝度値なども影響する（非特許文献２）。
従って、着目する部分（エリア）における絶対的結果を示す照度計（輝度）等の結果と、ヒトが複数の要因を知覚した結果が異なるのは、ある意味当然の事といえる。
【０００４】
一方で、ヒトが日々の生活の中で、明るさを基準として、商品の選択、物の品質評価、ヒトの肌の美しさ等の評価をする場合には、ヒトの目によって判断されるのが一般的であって、照度計等の機器によって評価している訳ではない。
このような状況下、対象物に対してヒトが感じる明るさを評価することが出来れば、任意の条件下で対象物が実際にヒトに与える印象が評価でき、品質評価、あるいは光環境や空間デザイン設計にも活用することが可能となる。また、このような明るさ評価法を構築することにより、都度ヒトによる評価を行う必要がなくなるため、多くの対象物・条件等を評価したいシーンにおいて時間や労力をかけることなく、一挙に明るさ評価値を算出することができる。
【０００５】
そこで近年、この明るさ感を評価する方法がいくつか提案されている。
既に提案されている方法では、例えば、輝度分布画像の中の対象領域の明るさ感を高い精度で定量的に予測できる明るさ感の予測方法が特許文献１で開示されている。特許文献１は、輝度分布画像を元に、対象領域を均一輝度と見なしたときの第１明るさ感と、着目領域と周辺領域との対比を考慮した第２明るさ感の双方を考慮して、予測対象領域の明るさ感を予測するものである。
【０００６】
一方、特許文献２には、肌のつやを客観的に測定し、肉眼観察と同様な評価を与えることのできる評価方法が開示されている。特許文献２においては、被験者の肌の撮影画像を元に、物理的な光沢度と見かけの粗さの双方を算出することにより、肌のつや状態を評価している。
【０００７】
しかしながら、特許文献１の方法は、ヒトが明るいと感じ始める輝度値を考慮していないことから、明るさ感を精度よく比較評価できるとは言い難い。
【０００８】
特許文献２では、つやの明るさを輝度平均値で評価しているに過ぎず、周辺領域との対比は考慮されていないため、ヒトの知覚する明るさ感の評価という点では精度が低い。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００４−６１１５０号公報
【特許文献２】特開２００４−１６６８０１号公報
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】中村芳樹、照明学会誌、Vol.84, No.8A,522-528, 2000
【非特許文献２】杁山晃司ら、第35回照明学会全国大会講演論文集、P138, 2003
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
上述のように、公知の方法では、被験物の明るさ感を被験物の画像を用いて評価する場合、ヒトが感じる明るさの目視評価値と精度よく一致しないことがあった。特に、一部に高輝度画素が集まっているような画像や、全体がぼんやりと明るい画像のような輝度の位置分布傾向が異なる画像（例えば、図４における画像８、画像１０等）では、目視評価値と一致しない傾向が強く、更には、前述のような画像を比較評価する場合には、目視評価値と一致しない傾向が顕著であった。その理由の一つとして、このような画像の場合、同じ画像であっても、ヒトによって評価が分かれることが考えられた。
【００１２】
本発明は、明るさ感の評価方法を提供することを課題とし、より具体的には、単に対象物が明るいか否かを測定するのではなく、対象物の明るさをヒトが評価した際に感じる微妙なニュアンスを客観的数値として反映できる明るさ感の評価方法を提供することを課題とする。
【００１３】
本願発明者らは、上述のような、一部に高輝度画素が集まっているような画像や、全体がぼんやりと明るい画像のような輝度の位置分布傾向が異なる画像の比較評価において、ヒトの明るさ感評価値と画像の分析結果が一致しない理由を鋭意精鋭検討した結果、ヒトが対象物の明るさ感を判断する際には、単に明るい、暗いだけでなく、明るい部分と暗い部分の境界（輝度閾値）、明るい部分と暗い部分の面積、明るい部分と暗い部分との面積対比も合わせて総合的に判断しているとことを見いだした。
本願発明は、上記知見に基づくものである。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明は、
被験物と同一又は同種の物の少なくとも２以上の画像から任意画像情報を得、
前記画像のヒトによる目視評価値を得、
前記画像情報と目視評価値との関係性をもとに
被験物画像における画像情報から、当該被験物画像のヒトによる目視評価値を予測する方法において、
前記画像情報として、輝度ヒストグラムから少なくとも１種以上の基本統計量と、少なくとも１種以上のニュアンス量を用いることで上記課題を解決した。
【発明の効果】
【００１５】
本発明に係る評価方法、システム、装置によれば、対象物の明るさをヒトが評価した際に感じる微妙なニュアンスを客観的数値として反映できるので、実生活においてヒトが行っている評価により近い評価を数値として認識することができ、ヒトに与える印象の評価、商品開発、空間デザイン制作等のシーンにおいて、簡便な方法で開発や制作の方向性を客観的に判断することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１は、本願実施形態の明るさ感評価値の予測方法の手順を示すフローチャートの一例である。
【図２】図２は、輝度閾値を求める際のグラフの一例である。
【図３】図３は、輝度閾値と暗さ総量、明るさ総量の関係を示すグラフの一例である。
【図４】図４は、キャリブレーション用画像の一例を示す図である。
【図５】図５は、例２の被験物画像である、ヒト頬部の表面反射画像を示す図である。
【図６】図６は、化粧を施していない場合（パターン１）、化粧を施した場合（パターン２、パターン３）における、ヒト頬部の表面反射画像を示す図である（例３）。
【図７】図７は、化粧を施していない場合（パターン１）、化粧を施した場合（パターン２）における、ヒト頬部および顎部の表面反射画像を示す図である（例４）。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
本発明は、被験物と同一又は同種の物の少なくとも２以上の画像から任意画像情報を得、前記画像のヒトによる目視評価値を得、前記画像情報と目視評価値との関係性をもとに被験物画像における前記画像情報から、当該被験物画像のヒトによる目視評価値を予測する方法において、前記画像情報として、輝度ヒストグラムから少なくとも１種以上の基本統計量とニュアンス量を用いる方法、システム、装置であって、被験物画像の明るさ感を数値化して客観的に評価することにより、被験物の明るさ感を評価するものである。
【００１８】
本発明は、
（１）  被験物と同一又は同種の物の任意の画像から得た画像情報と、当該画像のヒトによる目視評価値、すなわち明るさ感評価値との関係性を紐づけるキャリブレーション工程と、
（２）  被験物の画像から、前記任意画像で得た画像情報と同じ情報を得、
（３）  キャリブレーション工程で得られた画像情報と明るさ感評価値の関係性をもとに、被験物画像の明るさ感を推測する工程
を含み、
前記画像情報として、輝度ヒストグラムから得た基本統計量とニュアンス量を用いて、
被験物の画像の明るさ感を推測することで、被験物の明るさ感を評価する。
【００１９】
本発明の被験物は、特に限定されない。例えば、頬、腕、額、髪等のヒトの体の部位、リンゴ、ミカン等の果実、炊いた米等であっても良い。
【００２０】
画像を得る方法としては、例えば、デジタルカメラ、銀塩カメラ、インスタントカメラ等がある。アナログ画像を得た後で任意の機器に取り込みデジタル変換したものを用いても構わない。利便性の観点から、デジタルカメラを用いるのが好ましい。
【００２１】
画像の撮影条件は、基本的には、被験物およびその撮影条件に合わせて、キャリブレーションに用いる対象物および撮影条件を設定することが望ましい。
画像情報と当該画像の明るさ感評価値をキャリブレーションした情報を集めた、キャリブレーションデータベースを使用する場合には、キャリブレーション用に用いた画像の対象物、撮影条件に合わせて、被験物の撮影条件を設定することが望ましい。勿論、いずれの場合においても、厳密に撮影条件を一致させる必要はない。
【００２２】
本発明で使用できる画像は、評価対象物の明るさに関する情報が画像に適正に反映されたものであればよく、かつ当該画像から輝度ヒストグラムを抽出できればよい。例えば、対象物の表面反射画像や、あるいは撮像画像をグレースケール化したものなどを用いることができる。
【００２３】
キャリブレーションに用いる画像は、明るさ感予測式の精度の観点より、被験物画像と同一もしくは表面性状等が近い対象物を撮影したものほど好適であるが、被験物と必ずしも同一物の画像である必要はない。同種物の画像であっても良い。
例えば、ヒトの頬部が被験物であった場合に、被験物と同じヒトの頬部の画像であっても良いし、別のヒトの頬部の画像であっても良い。また、頬部の画像でなくとも、額部、顎部、膝部等の同種物であっても良い。この場合の同種物とは、ヒトの皮膚という趣旨である。
【００２４】
キャリブレーションに用いる画像は、対象物を含む画像を複数枚用いれば何でもよい。明るさ感評価の精度の観点から、検量線と同様の概念より、ヒトが目視評価をした際に、異なる評価となる画像を複数枚用いることが望ましい。例えば、目視評価が１０段階であった場合に、点数５と評価する画像を計５枚用いることもできるが、点数１、３、５、７、１０と評価される画像を各１枚ずつ計５枚用いる方が好ましい。そうすることにより、実際に評価したい対象物の画像を、より広い範囲で精度高く評価することができる。
【００２５】
本発明における基本統計量とは、画像の基本的な情報を反映したデータである。例えば、輝度ヒストグラムより算出した平均値、中央値、最頻値、トリム平均、ミッドレンジ、幾何平均、調和平均等のデータの中心的傾向を示す統計量、分散、標準偏差、変動係数、範囲、四分位範囲等のデータのバラつき具合を示す統計量、歪度、尖度、最大値、最小値、分位値等のデータの分布を示す統計量、標本の大きさ、合計等のデータの大きさを示す統計量等、基本統計量と言われているパラメータなら何でもよい。特に、多重共線性の観点から、例えばバラつきを表すパラメータのうち、分散、標準偏差、変動係数等より一つのパラメータを選択することが好ましい。また、性質が異なると考えられる複数のパラメータを選択することがより好ましい。例えば、平均値・変動係数・歪度・尖度の組み合わせ等があるが、組み合わせはこれに限定されるものではない。
【００２６】
本発明におけるニュアンス量とは、ヒトの目で見た感覚を考慮したパラメータであり、ヒトが物を見て各種の判断をする際に自然に行われる生理的な調整機能を考慮したパラメータである。例えば、対比や増幅等によって得られる量である。例えば、着目領域と背景領域との輝度の差や、形状の違いからくる輝度の位置分布などの差異を考慮したもの、感度の増幅、明るさの重み付け等が挙げられる。ニュアンス量を算出し、活用することで、よりヒトの感覚を反映した明るさ感予測式を導出することが可能となる。
【００２７】
本発明における明るさ量とは、ある輝度値と当該輝度値を持つ領域（面積）を総合して捉える概念である。
ヒトが対象物の明るさ感を判断する際には、単に明暗だけでなく、明暗とその面積を総合的に判断しているという、自らの知見から、明暗と面積を共通化したものを「明るさ量」として取り扱う。具体的には、ある輝度値における画素数（又は、ある輝度値における画素数の、対象画像における総画素数に対する割合；以下、単に「総画素数比」という場合がある。）に、当該輝度値を乗算して得られた値を、その輝度値における「明るさ量」とする。なお、総画素数とは、対象画像を構成する画素の総和を意味する。
明るさ量を求めるにあたって、ある輝度値に、当該輝度値における画素数（又は総画素数比）を乗じた値を用いるが、この場合において画素数でも、総画素数比であっても特に問題はない。キャリブレーション及び評価に用いる画像のサイズがすべて同一でない場合、画素数を用いると各パラメータの算出結果が異なるものになってしまうため、汎用性の観点から、総画素数比を用いることが望ましい。以下に述べる輝度閾値、明るさ総量、暗さ総量における画素数比、画素数においても同様である（図２、図３において同じ）。以下、分かり易さを優先するため、「画素数」とのみ記載し、「総画素数比」に関し、併記しない場合があるが、上記趣旨を満たす限りにおいて、総画素数比を排除するものではないことは、言うまでもない。
【００２８】
ニュアンス量における輝度閾値とは、ヒトが被験物画像の明るさを判断する際、どの輝度値から明るいと感じ始めるかを示すパラメータである。例えば、被験物画像中に明るい部分と暗い部分が連続的に存在した場合に、ヒトはどこを境に明るいと感じはじめるのか、言い換えると、明るい部分と暗い部分の境目をどの輝度値になった場合に認識するのかを示すパラメータである。
具体的には、画面表示における輝度階調がｎである場合において、ある輝度値（Ｈｉ；ｉ＝０〜ｎ−１の整数）に対して、当該輝度値（Ｈｉ）を超える明るさをもつ輝度値（Ｈｉ＋１〜Ｈｎ−１）を当該輝度値（Ｈｉ）と同一とみなし、さらに当該輝度値（Ｈｉ）以上の輝度値における各画素数の総和に当該輝度値（Ｈｉ）を乗算した値が最大となるときの輝度値（Ｈｘ）を輝度閾値として算出する。より具体的には、Ｘ軸を「輝度値」、Ｙ軸を「輝度値に、当該輝度値以上の輝度値における各画素数の総和を乗じたもの」としたときの、ｙ値がピークを示すときの輝度値が当該画像における輝度閾値である（図２）。この最大値のｘ値にあたる輝度値が、その画像における明るさの感じ方が変わるポイントであり、明るいと感じ始める輝度値となるという知見に基づき、輝度閾値を算出している。
例えば、輝度階調が２５６である場合において、輝度値２５３における画素数が１０、輝度値２５４における画素数が５、輝度値２５５における画素数が１であったと仮定すると、輝度値２５３におけるＹ軸の値は、ｙ＝２５３×（１０＋５＋１）となり、輝度値２５４におけるＹ軸の値は、ｙ＝２５４×（５＋１）となる。この概念を図示したものが、図２である。この場合において、総画素数比を用いるのであれば、輝度値２５３におけるＹ軸の値は、ｙ＝２５３×{（１０／総画素数）＋（５／総画素数）＋（１／総画素数）}となり、以下同様に考えれば良い。
【００２９】
ニュアンス量における明るさ総量とは、「明るい」と認識される領域の明るさ量の総量を表すパラメータである。例えば、輝度閾値以上の各輝度値における、明るさ量（輝度値×総画素数比又は当該輝度値における画素数）の積分値で表される。
輝度値ごとに算出される明るさ量を、明るいと感じ始める輝度値（輝度閾値）以上の輝度値について合算することで、対象画像における「明るさ総量」を算出したものである。
【００３０】
ニュアンス量における暗さ総量とは、「明るい」と認識される領域の周辺領域である「明るい」と認識されない領域、つまり「暗い」と認識される領域の明るさ量の総量を示すパラメータである。
輝度値ごとに算出される明るさ量を、明るいと感じ始める輝度値（輝度閾値）未満の輝度値について合算することで、対象画像における、「暗い」と認識される領域の明るさ量の総量を算出したものである。
【００３１】
ニュアンス量における明暗総量比とは、明るいと認識される領域における明るさ量の総量（明るさ総量）と、明るいと認識されない領域、すなわち、暗いと認識される領域における明るさ量の総量（暗さ総量）との比を示すパラメータである。例えば、先述の明るさ総量を暗さ総量で除算することにより算出しても良いし、暗さ総量を明るさ総量で除算してもよい。着目領域、つまり、明るいと認識される領域の明るさ感は、当該領域における輝度値や面積だけでなく、その周辺領域、つまり明るいと認識されない領域（暗いと認識される領域）の輝度値や面積にも影響されると考えられる。本パラメータは、着目領域と周辺領域との対比を反映している。明暗総量比を算出する際に、比率性を強調するために明るさ総量に対しては、更に対象画像における「明るい」と認識される領域の占める割合を、暗さ総量に対しては、更に対象画像における「暗い」と認識される領域の占める割合を重み付けとして乗算することができる。重み付けは必須でない。対象物画像に応じて、適宜重み付けをすれば良い。
【００３２】
本発明におけるキャリブレーション工程は、被験物と同一又は同種の物の複数の画像から得た画像情報と、当該各画像に対する明るさ感評価値の関係性を紐づける工程である。
具体的には、被験物と同一又は同種の物の画像を複数得る工程、当該画像より基本統計量およびニュアンス量を算出する工程、当該画像の明るさ感評価値を得る工程、当該基本統計量とニュアンス量の情報と明るさ感評価値から被験物の明るさ感予測式を導出する工程を含む。
この場合において、キャリブレーション用画像の明るさ感評価値と、当該画像から得られる画像情報における基本統計量とニュアンス量との関係性を紐付けることが重要であり、必ずしも「式」である必要性はない。
【００３３】
キャリブレーション工程における画像の明るさ感画像評価値を得る工程は、キャリブレーションに用いる各画像について、ヒトの目で見た明るさ感として尺度化する工程である。例えば、一対比較法、順位法、評定尺度法などによって、各画像の明るさ感を尺度化することができる。例えば、一対比較法であれば、複数の画像を準備し、任意の2サンプルを取り出して一対一で比較し、一対一の比較を全ての画像の組み合わせで実施することで、各画像に対するヒトの評価値を得る。予測式算出の精度の観点から、一対比較法のような間隔尺度が得られる手法が望ましい。一対比較法では、例えば類似性の高いもの同士でも、その差異を詳しく評価することが可能である。
明るさ感評価値は必ずしも数値である必要はなく、順位付け、ランク付けであっても問題ないが、数値であると、より客観的に判断が可能であるので、数値化することが望ましい。
【００３４】
キャリブレーション工程における基本統計量とニュアンス量の情報と明るさ感評価値から被験物画像の明るさ感予測式を導出する工程としては、重回帰分析、ロジスティック回帰分析等の方法によるものが挙げられる。例えば、重回帰分析を行う場合、目的変数を各画像に対するヒトの明るさ感評価値、説明変数を各画像の輝度ヒストグラムより得られた基本統計量およびニュアンス量とし、分析を行うことで、ヒトの明るさ感評価値を各パラメータから求めるための最適な予測式を得ることができる。より良い予測式を選択するには、例えば、修正済決定係数、赤池のＡＩＣ等を指標とすることができる。予測式算出の際に、基本統計量だけでなくニュアンス量を説明変数として投入することで、明るさ感評価値をより精度よく予測するための予測式を得ることができる。
得られた予測式において、ニュアンス量が含まれないことがあっても差し支えない。キャリブレーション工程において、基本統計量とニュアンス量をもとにキャリブレーションをすることが重要なのであり、得られた式においてニュアンス量が含まれることが重要なのではない。
【００３５】
キャリブレーション工程は、被験物画像を評価する度に行う必要はない。予めヒトの部位画像、頬画像、顔面画像、頭髪画像、その他の物の明るさ画像等の画像を複数入手し、キャリブレーションデータベースとしておくことも可能である。
【００３６】
被験物画像の評価は、任意の対象物の撮影画像に対して、よりヒトの感覚に近い形で精度高く明るさ感評価値を予測する工程である。被験物画像の評価は、被験物の画像を撮影する工程、被験物の画像より基本統計量およびニュアンス量を算出する工程、キャリブレーション工程より導出した明るさ感予測式に各パラメータを代入し、被験物画像の明るさ感評価値を得る工程が含まれる。
【００３７】
キャリブレーション工程で得られた明るさ感予測式に、評価したい被験物画像から抽出した輝度ヒストグラムより算出した基本統計量およびニュアンス量の説明変数を代入することで、被験物画像の明るさ感評価値の予測値を算出することができる。
【実施例】
【００３８】
以下、本発明を具体的に挙げてさらに詳細に説明するが、本願発明が実施例に限定されないことは言うまでもない。
【００３９】
例１：明るさ感予測式の導出および予測式精度の確認
−キャリブレーション工程−
〔評価対象物の撮影および画像の取得〕
評価対象物を「頬部のつや」とし、対象物の画像を取得した。３０代男性・４０代男性・２０代女性・バイオスキンドール（Ｆ９１０，ビューラックス社製）の頬部を、以下に示す方法で撮影し、評価に用いる画像として、つやをより反映していると考えられる表面反射画像を取得した。
【００４０】
（１）  対象物の撮影
暗室において、偏光板を装着した面光源（ＬＥＤ光源、５４００ｋ：ＣＮ‐６００ＨＳ  サンテック社製）を一方向から被写体に照射し、偏光板が装着されたデジタルカメラ（Ｎｉｋｏｎ Ｄ７０，Ｎｉｋｏｎ社製）にて被写体を撮影した。光源から被写体までの距離、被写体からカメラまでの距離はそれぞれ１ｍである。光源入射角（θi）を０°,２２°,４５°,６７°に設定し、各入射角（θi）において受光角（θr）を０°,２２°,４５°,６７°に設定して（但し、光源入射角（θi）を０°、受光角（θr）を０°の場合を除く）、被写体の画像（全１５組）を撮影した。撮影画像取得時のデータ形式は、ＲＡＷ＋ＢＡＳＩＣ、画像サイズＬの設定とした。被写体および入射角・受光角の組み合わせより得られた計６０枚の画像より、ヒトが明るさの目視評価を行った際に異なる評価となると想定される画像を計１０枚選択し、キャリブレーション用画像とした。
【００４１】
（２）  表面反射画像の取得
画像処理ソフトウェア（Ｐｈｏｔｏｓｈｏｐ  ６．０，Ａｄｏｂｅ社製）を用いて、各画像のＩｓｓ，Ｉｓｐ，Ｉｐｓ，Ｉｐｐの画像を取得して、下記の数１を用いて、表面反射成分Ｉｓを取得した。得られた表面反射成分Ｉｓをグレースケール化し、Ｌａｂカラーモードに変換したものを、表面反射画像とした。８ｂｉｔ／チャンネルを選択し、２５６階調（ｎ＝２５６；以下、実施例、比較例において同じ。）とした。表面反射画像の取得の際におけるＲＯＩ（ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ ｉｎｔｅｒｅｓｔ）は、頬のつやが出ている箇所が含まれる領域とした。得られた画像のサイズは２７０×２７０ピクセル、総画素数は７２９００ピクセルであった。なお、前記４つの画像の添え字のｓ，ｐはそれぞれ入射光側及び受光側の偏光フィルターを示し、例えばＩｓｐは入射光側にｓ偏光フィルターを、受光側にｐ偏光フィルターを入れたことを表す。
【００４２】
【数１】
2018116378.tif 000003
【００４３】
〔基本統計量およびニュアンス量の算出〕
対象物の表面反射画像より、輝度ヒストグラムを抽出し、それを活用して基本統計量およびニュアンス量をそれぞれ算出した。
【００４４】
（１）  輝度ヒストグラム抽出
前記表面反射画像を画像解析ソフトウェア（ＷｉｎＲＯＯＦ，三谷商事社製）に取り込み、輝度ヒストグラムの度数分布データを得た。
【００４５】
（２）  各種基本統計量の算出
〔００４４〕の（１）で得た画像のヒストグラムより、各輝度値（０〜ｎ−１）における画素数を求め、各種基本統計量を算出した。輝度平均値は、画像全体における平均輝度値を意味する。ｎを輝度階調、Ｈｉを任意の輝度値（ｉ＝０〜ｎ−1の整数）、ｆｉを輝度値Ｈｉにおける画素数の総画素数に対する割合とする。（以下に記載のすべての式において同じ）。輝度平均値Ａｖは下記式（数２）で算出した。
【００４６】
【数２】
2018116378.tif 000004
【００４７】
変動係数ＣＶは、輝度平均値に対する標準偏差の割合である。標準偏差をｓとしたとき、下記式（数３）よりｓを算出し、さらにＣＶを（数４）より算出した。
【００４８】
【数３】
2018116378.tif 000005
【００４９】
【数４】
2018116378.tif 000006
【００５０】
歪度Ｓｋ、尖度Ｋｕは下記式（数５）および（数６）より算出した。
【００５１】
【数５】
2018116378.tif 000007
【００５２】
【数６】
2018116378.tif 000008
【００５３】
（３）  各種ニュアンス量の算出
〔００４４〕の（１）で得た画像の輝度ヒストグラムより、各輝度値（０〜ｎ−１）における画素数を求め、各種ニュアンス量を算出した。
輝度閾値は、Ｙ軸を「輝度値×当該輝度値以上の輝度値における各画素数の総和」、Ｘ軸を輝度値としたときの、ｙ値がピークを示すときの輝度値である（図２）。ｋを任意の輝度値、ｆｋを度数すなわちその輝度値における総画素数比とし、輝度閾値を下記式（数７）より算出した。
【００５４】
【数７】
2018116378.tif 000009
【００５５】
明るさ総量は、Ｙ軸を明るさ量、Ｘ軸を輝度値としたとき、〔００５３〕で求めた輝度閾値を基準としたときの、輝度閾値以上の輝度値における明るさ量の総和である。下記式（数８）より算出した。
【００５６】
【数８】
2018116378.tif 000010
【００５７】
暗さ総量は、Ｙ軸を明るさ量、Ｘ軸を輝度値としたとき、〔００５３〕で求めた輝度閾値未満の輝度値における明るさ量の総和である。下記式（数９）より算出した。
【００５８】
【数９】
2018116378.tif 000011
【００５９】
明暗総量比は、前記より求めた明るさ総量と暗さ総量の比である。後に示す実施例（Ｙ１）、比較例（Ｙ２）では、明暗総量比は、明るさ総量を暗さ総量で除したものを用い、更に、対象画像における「明るい」と認識される領域の占める割合、および「暗い」と認識される領域の占める割合を重み付けし、下記式（数１０〜１３）より算出した。
【００６０】
【数１０】
2018116378.tif 000012
【００６１】
【数１１】
2018116378.tif 000013
【００６２】
【数１２】
2018116378.tif 000014
【００６３】
【数１３】
2018116378.tif 000015
【００６４】
〔目視評価による明るさ感評価値の算出〕
キャリブレーション用画像１０枚に対し、以下に示す方法により明るさ感評価値を算出した。
（１）  キャリブレーション用画像の明るさ感評価試験
一対比較法を用いて、各キャリブレーション用画像の明るさ感評価値を算出した。
暗室条件下、被験者に任意の2画像をディスプレイ上にて提示し、「画像全体を見たとき、どちらが明るいか」という質問文に基づいて、どちらが明るいと感じるかを判断させた。本工程を、すべての画像の組み合わせについて行った。本試験における被験者は１０名とした。キャリブレーション用画像１０枚の画像を（図４）に示す。
（２）  被験物画像の明るさ感評価値算出
上記（１）より得られた、各画像の組み合わせにおける「どちらが明るいか」の情報を元に、一対比較法における中屋の変法に基づいて、各画像の明るさ感評価値を算出した。その結果を（表１）に示す。
【００６５】
【表１】
2018116378.tif 000016
【００６６】
〔明るさ感予測式導出〕
各キャリブレーション用画像の輝度ヒストグラムより算出した基本統計量・ニュアンス量等の各パラメータを説明変数、一対比較法により求めた各被験物画像の明るさ感評価値を目的変数として、重回帰分析を行った。分析には統計解析ソフト（エクセル統計２００８，社会情報サービス社製）を用いた。
（１）説明変数として基本統計量・ニュアンス量を用いた場合の明るさ感予測式導出（実施例）
説明変数を基本統計量・ニュアンス量としたときの、明るさ感評価値の最適な予測式を算出した。説明変数は〔輝度平均値、変動係数、歪度、尖度、輝度閾値、明るさ総量、暗さ総量、明暗総量比〕である。変数選択にはステップワイズ法を用い、得られた重回帰式の修正済決定係数を指標として、最適な変数の組み合わせおよび予測式を求めた。加えて、ＶＩＦ・トレランスを変数選択の際の多重共線性の指標とした。
（２）説明変数として基本統計量のみを用いた場合の明るさ感予測式導出（比較例）
説明変数を基本統計量のみとしたときの、明るさ感評価値の最適な予測式を算出した。説明変数は〔輝度平均値、変動係数、歪度、尖度〕である。変数選択にはステップワイズ法を用い、得られた重回帰式の修正済決定係数を指標として、最適な変数の組み合わせおよび予測式を求めた。加えて、ＶＩＦ・トレランスを変数選択の際の多重共線性の指標とした。
【００６７】
説明変数として基本統計量・ニュアンス量を用いた場合の明るさ感予測式Ｙ１（実施例）、および説明変数として基本統計量のみを用いた場合の明るさ感予測式Ｙ２（比較例）を、それぞれ以下（数１４）、（数１５）に示す。
【００６８】
【数１４】
2018116378.tif 000017
【００６９】
【数１５】
2018116378.tif 000018
【００７０】
また、得られた各予測式における、実測値との当てはまり度合を示す修正済決定係数を、以下（表２）に示す。
【００７１】
【表２】
2018116378.tif 000019
【００７２】
（表２）より、説明変数として基本統計量・ニュアンス量を用いた場合の明るさ感予測式Ｙ１は、説明変数として基本統計量のみを用いた場合の明るさ感予測式Ｙ２と比較して、実測値との当てはまりを示す修正済決定係数が大きい、すなわち予測式の精度が向上していることが分かる。
【００７３】
例２：頬部つや画像の明るさ感予測値算出および精度の確認
例１と同対象物、かつ同撮影条件で取得した頬部つや画像を３つ選択し（図５）、例１で得られた明るさ感予測式（Ｙ１、Ｙ２）を適用して明るさ感予測値を算出し、予測式Ｙ１を適用して得られた明るさ感予測値をｙ１、予測式Ｙ２を適用して得られた予測値をｙ２とした。尚、画像取得方法、輝度ヒストグラム抽出方法、各パラメータ算出方法等は全て例１と同様の方法にて行った。また、各被験物画像について得られた明るさ感予測値の精度を確認するため、例１で示したものと同様の一対比較法を用いて各被験物画像の明るさ感評価値を算出し、明るさ感予測値（ｙ１、ｙ２）と比較した。
【００７４】
各被験物画像の明るさ感評価値および実施例（Ｙ１）、比較例（Ｙ２）の予測式より算出した明るさ感予測値ｙ１、ｙ２を（表３）に示した。いずれの画像においてもｙ１において、明るさ感評価値との差がより小さく、比較例よりも精度高く明るさ感予測値を得られることが確認された。
【００７５】
【表３】
2018116378.tif 000020
【００７６】
例３：活用事例１（化粧料塗布による頬部つやの明るさ感への影響の評価）
〔化粧料の調製〕
処方例（表４）に示す組成に関して、成分（１）〜（６）を混合、さらに成分（７）〜（９）を混合したものを加え、ホモミキサーにて均一に混合分散し、ウンモフンを含むリキッドファンデーションである化粧料１および高輝性粉体である酸化チタン・水酸化アルミニウム被覆マイカを含むリキッドファンデーションである化粧料２を得た。
【００７７】
【表４】
2018116378.tif 000021
【００７８】
〔評価対象物の撮影および画像の取得〕
評価対象物を「頬部のつや」とし、対象物の画像を取得した。バイオスキンドール（Ｆ９１０，ビューラックス社製）に対して、化粧料無塗布（パターン１）、化粧料１塗布後にセリサイト均一塗布（パターン２）、化粧料２塗布後にセリサイト均一塗布（パターン３）、各パターンにおける頬部画像を撮影し、つやをより反映していると考えられる表面反射画像を取得した。化粧料１および化粧料２の塗布後にセリサイトを均一塗布しているのは、おしろい使用を想定したものである。対象物の撮影時、拡散光の照射角度は、対象物の顔面の正面に対して２２．５度とし、受光角度は、被験者の顔面に対して前記照射光の入射方向と反対方向に２２．５度とした。その他撮影条件、表面反射画像取得方法、ヒストグラム抽出方法、各パラメータ算出方法等は全て例１と同様の方法にて行った。
【００７９】
各パターンの頬部画像を図６に示した。図６より、化粧料無塗布であるパターン１が最も暗く、パターン２ではパターン１と比較してわずかに明るさが増していることが分かる。さらにパターン３では、パターン２と比較して大幅に明るさ感を増していることが分かる。つまり、リキッドファンデーションに当該酸化チタン・水酸化アルミニウム被覆マイカを配合することにより頬部に明るさ感を効果的に付与できていることが分かる。
【００８０】
パターン１〜３の各画像について、例１の実施例の予測式（Ｙ１）より算出した明るさ感予測値ｙ１を表５に示した。実施例におけるパターン１とパターン２の明るさ感予測値の差は４．６６、パターン１とパターン３の明るさ感予測値の差は３１．６１、パターン２とパターン３の明るさ感予測値の差は２６．９５である。各パターンの頬部画像の明るさ感の数値感を適正に評価できていることが確認された。
【００８１】
【表５】
2018116378.tif 000022
【００８２】
以上より、例１の実施例で得た予測式を用いることで、化粧料を塗布したときの頬部つやの明るさ感を比較評価することが可能であることが分かる。また、頬部に適切な明るさ感を付与する化粧料や機能性紛体のスクリーニング等にも活用可能であると考えられる。
【００８３】
例４：活用事例２（部位別の明るさ感比較評価）
化粧料塗布時および無塗布時における、顔面の部位別の明るさ感比較評価を行った。
〔化粧料の調製〕
表４に示す化粧料２を用いた。
〔評価対象物の撮影および画像の取得〕
評価対象物を「頬部のつや」および「顎部のつや」とし、対象物の画像を取得した。バイオスキンドール（Ｆ９１０，ビューラックス社製）に対して、化粧料無塗布（パターン１）、化粧料２塗布後にセリサイト均一塗布（パターン２）、各パターンにおける頬部画像を撮影し、つやをより反映していると考えられる表面反射画像を取得した。対象物の撮影時、拡散光の照射角度は、対象物の顔面の正面に対して２２．５度とし、受光角度は、被験者の顔面に対して前記照射光の入射方向と反対方向に２２．５度とした。その他撮影条件、表面反射画像取得方法、ヒストグラム抽出方法、各パラメータ算出方法等は全て例１と同様の方法にて行った。
【００８４】
各パターンの頬部画像および顎部画像を（図７）に示した。パターン１においては、顎部と比較して頬部のつや明るさ感は同等もしくはそれ未満と考えられるのに対し、化粧料２を塗布しているパターン２では、顎部と比較して頬部のつや明るさ感が大きくなっていることが確認できる。さらに、パターン１と比較してパターン２では、頬部、顎部ともに全体的に明るさ感が増していることが確認できる。
【００８５】
パターン１、２の頬部および顎部つや画像について、例１の実施例、比較例の予測式より算出した明るさ感予測値ｙ１、ｙ２を（表６）に示した。実施例の明るさ感予測式（Ｙ１）より算出した明るさ感予測値において、パターン１では顎部と比較して頬部のつやの方が明るさ感予測値は小さく、パターン２では顎部と比較して頬部のつやの方が明るさ感予測値は大きいことから、目視による各画像の明るさ感の大小関係と同様の傾向であり、かつ、各画像を目視した際、その明るさ感と各明るさ感予測値の傾向が一致していることが分かる。一方、比較例の明るさ感予測式（Ｙ２）より算出した明るさ感予測値においては、各画像の明るさ感予測値と目視による各画像の明るさ感を比較した際、その大小関係は同様ではあるが、特にパターン２の顎部つやと頬部つやとの明るさ感予測値を比較した場合、パターン１の頬部および顎部の明るさ感予測値を基準とすると、各画像を目視した際の明るさ感の傾向との一致度合いが低いことが分かる。以上より、実施例の予測式より算出した明るさ感予測値は、比較例の予測式より算出した明るさ感予測値と比較して、より精度が高いことが分かる。
【００８６】
【表６】
2018116378.tif 000023
【００８７】
以上より、例１の実施例で得た予測式を用いることにより、頬部つや画像だけでなく、頬部以外の部位である顎部つやの明るさ感評価や、頬部と顎部のような異なる部位の明るさ感評価が可能であることが分かる。また、適切な明るさ感バランスを付与する化粧料及び機能性粉体のスクリーニングや、顔形状の異なるヒト同士での、特定部位の明るさ感比較評価等にも活用可能であると考えられる。
【産業上の利用可能性】
【００８８】
本発明に係る方法を利用することで、簡便かつ精度高く、形状の違いを加味した明るさ感の比較評価をすることが可能である。この方法はヒト頬部の明るさ感評価だけでなく、例えば、顔面の部位別の明るさ感比較評価や、好ましい明るさ感を付与する化粧料の評価法としても用いられる。
【図１】
2018116378.tif 000024
【図２】
2018116378.tif 000025
【図３】
2018116378.tif 000026
【図４】
2018116378.tif 000027
【図５】
2018116378.tif 000028
【図６】
2018116378.tif 000029
【図７】
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