(57)【要約】【課題】撮影画像に含まれる光沢成分（反射成分）を除く色彩成分の値（色度値）を、小型、低コストの構成で容易に得る。【解決手段】器官画像撮影装置は、撮像部と、演算部とを備えている。撮像部は、生体に含まれる撮影対象を撮影して画像を取得する。演算部は、撮像部で取得される画像のデータの度数分布を用いて、画像に含まれる反射成分を除いた色度値を算出する。【選択図】図１２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体に含まれる撮影対象を撮影して画像を取得する撮像部と、
前記撮像部で取得される前記画像のデータの度数分布を用いて、前記画像に含まれる反射成分を除いた色度値を算出する演算部とを備えていることを特徴とする生体色度計測装置。
【請求項２】
前記撮像部は、異なる色のそれぞれについて前記画像を取得し、
前記演算部は、前記画像の度数分布の幅が最も狭い色については、その色の度数分布から前記色度値を算出するとともに、前記度数分布を基準の度数分布とする一方、他の色については、前記基準の度数分布の相似形を他の色の度数分布にフィッティングすることにより、前記他の色の度数分布を、前記相似形が重なる領域よりも高輝度側に位置する反射領域と、残りの色度領域とに切り分け、前記色度領域の分布から前記色度値を算出することを特徴とする請求項１に記載の生体色度計測装置。
【請求項３】
前記演算部は、前記基準の度数分布の形状を、前記他の色の度数分布との最頻値の比率に応じて拡大または縮小し、拡大または縮小後の前記基準の度数分布の形状を、その最頻値の半価幅の中心が前記他の色の度数分布の最頻値の半価幅の中心と一致するようにフィッティングすることを特徴とする請求項２に記載の生体色度計測装置。
【請求項４】
前記演算部は、前記基準の度数分布の形状を、前記他の色の度数分布との最頻値の比率に応じて拡大または縮小し、拡大または縮小後の前記基準の度数分布の形状を、その最頻値の半価幅の中心が前記他の色の度数分布の最頻値の半価幅の中心よりも低輝度側または高輝度側にずれるようにフィッティングすることを特徴とする請求項２に記載の生体色度計測装置。
【請求項５】
前記基準の度数分布は、赤色の度数分布であることを特徴とする請求項２から４のいずれかに記載の生体色度計測装置。
【請求項６】
前記演算部は、前記度数分布の反射成分を除いた領域での最頻値をとる画像データを、前記色度値として算出することを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載の生体色度計測装置。
【請求項７】
前記演算部は、前記度数分布の反射成分を除いた領域での最頻値の半価幅の中心の画像データを、前記色度値として算出することを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載の生体色度計測装置。
【請求項８】
前記演算部は、前記度数分布の反射成分を除いた領域における度数の中間値の画像データを、前記色度値として算出することを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載の生体色度計測装置。
【請求項９】
前記演算部にて算出された前記色度値に基づいて、生体の健康度の診断に用いる特徴量を抽出する特徴量抽出部をさらに備えていることを特徴とする請求項１から８の何れかに記載の生体色度計測装置。
【請求項１０】
前記特徴量は、舌の色、苔の色、苔の形の少なくともいずれかであることを特徴とする請求項９に記載の生体色度計測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体に含まれる撮影対象を撮影して色度値を算出する生体色度計測装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
東洋医学においては、人間の顔や舌の状態を観察することにより、健康状態や病状を診断する診断手法（望診、舌診）が知られている。例えば舌診では、舌や苔の状態を元に体調や健康度を診断しており、その診断項目に、舌の色、舌の厚さ、舌の表面の亀裂などが含まれている。
【０００３】
健康な状態では、舌の色は淡い紅色であるが、呼吸器や循環器に問題があると、舌の色が青色になり、発熱や脱水があると、舌の色が赤色になる。また、水分の代謝が悪いと、いわゆるむくんだ状態となり、舌が膨らみ分厚くなる。反対に、血流の不足や水分不足になると、舌が痩せて薄くなる。さらに、栄養不足や血流の不良、ストレスなどによる免疫の低下が生じると、舌細胞の再生力が低下し、舌の表面に亀裂が入る。
【０００４】
現在、これらの診断は専門の医師が実施しているが、経験や勘に頼っているため、個人差があり、客観性に乏しい。
【０００５】
これらを解決するため、デジタルカメラを用いて被写体を撮影し、撮影画像からその特徴を数値化して記録、診断するシステムが提案されている。例えば特許文献１では、舌をカメラで撮影して、舌尖、舌中、舌辺、舌根のような関心領域を抽出し、関心領域の舌質（舌の色）および舌あか（苔の色）を把握して簡便に個人の健康状態を診断できるようにしている。
【０００６】
特許文献２では、舌の撮影画像の各画素における赤色（Ｒ）の画像データと緑色（Ｇ）の画像データとの比を演算し、この比と閾値とを比較することにより、舌の色および苔の色を判断するようにしている。また、舌の重心を原点とする極座標を設定し、角度ごとの半径（舌の重心と輪郭線上の点との距離）の分散を算出し、この分散の値に基づいて舌の外形形状（円形度）を判断するようにしている。具体的には、分散の値が小さい場合には、舌が肥大して（平面視で）円形に近いと判断し、分散の値が大きい場合には舌が痩薄して（平面視で）三角形に近いと判断している。さらに、舌の下地（乳頭以外の部分）の画素の上下左右方向の連結数をカウントし、一方向（例えば上下方向）の連結数が所定値以上であり、他方向（例えば左右方向）の連結数が所定値以下となる部分を、舌の亀裂と判断している。
【０００７】
ところで、体内の水分量が過剰になると、舌の表面が湿り気を帯び、光沢が強くなる。舌の表面に光沢があると、照明光が反射して舌の撮影画像にいわゆる白とびが発生する。このため、撮影画像のデータに基づいて色度値を正確に検出することができなくなる。
【０００８】
そこで、例えば特許文献３では、積分球に形成された複数の開口部のいずれかに、拡散用光源装置、光沢用光源装置、カメラをそれぞれ配置し、拡散用光源装置および光沢用光源装置の点灯を制御して、舌表面をカメラで撮影するようにしている。拡散用光源から出射される光を積分球にて拡散させることで、舌表面の光沢成分を十分に除去し、舌表面の光沢を含まない色彩のみの画像を得て、舌表面の色彩成分を安定して計測するようにしている。このように、積分球を用いて舌表面の光沢成分を除去し、舌表面の色彩成分を計測する構成は、特許文献４でも開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特許第３８５４９６６号公報（請求項１、段落〔０００４〕、〔０００９〕、〔００２２〕〜〔００２４〕等参照）
【特許文献２】特開２００５−１３７７５６号公報（請求項３、段落〔００５９〕〜〔００６３〕、〔００７１〕〜〔００７４〕、〔００７９〕〜〔００８１〕、図４〜図６、図８等参照）
【特許文献３】特開２０１１−２３９９２６号公報（請求項１、段落〔００１６〕、〔００１７〕、〔００２８〕、図１等参照）
【特許文献４】特開２０１０−２５９４８７号公報（請求項１、段落〔００１９〕、〔００３１〕、図１等参照）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
ところが、特許文献３および４では、光沢成分を除去するにあたって、積分球という大型で特殊な器具が必要であるため、装置全体のサイズが大きくなり、コストも高くなるという問題が生ずる。
【００１１】
本発明は、上記の問題点を解決するためになされたもので、その目的は、撮影画像に含まれる光沢成分（反射成分）を除く色彩成分の値（色度値）を、小型、低コストの構成で容易に得ることができる生体色度計測装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の一側面に係る生体色度計測装置は、生体に含まれる撮影対象を撮影して画像を取得する撮像部と、前記撮像部で取得される前記画像のデータの度数分布を用いて、前記画像に含まれる反射成分を除いた色度値を算出する演算部とを備えている。
【００１３】
演算部は、撮像部で取得される画像のデータの度数分布を用いて、画像の反射成分を除いた色度値を算出する。このため、画像から反射成分を除くにあたって、従来のように大型で特殊な積分球を用いる必要がなくなり、小型、低コストの構成で反射成分を除く色度値を容易に得ることができる。
【００１４】
前記撮像部は、異なる色のそれぞれについて前記画像を取得し、前記演算部は、前記画像の度数分布の幅が最も狭い色については、その色の度数分布から前記色度値を算出するとともに、前記度数分布を基準の度数分布とする一方、他の色については、前記基準の度数分布の相似形を他の色の度数分布にフィッティングすることにより、前記他の色の度数分布を、前記相似形が重なる領域よりも高輝度側に位置する反射領域と、残りの色度領域とに切り分け、前記色度領域の分布から前記色度値を算出してもよい。
【００１５】
度数分布の幅が最も狭い色（例えばＲ）については、その度数分布に反射成分がほとんど含まれていないと考えることができる。したがって、演算部は、その度数分布（基準の度数分布）から色度値を算出することで、反射成分を含まない色度値を得ることができる。一方、他の色（例えばＢやＧ）については、度数分布の幅が例えばＲに比べて広く、度数分布に反射成分が含まれていると考えられるため、演算部は、上記度数分布を、反射成分を含む領域（反射領域）と、それ以外の領域（色度領域）とに切り分ける。すなわち、演算部は、基準の度数分布の相似形を他の色の度数分布にフィッティングすることにより、他の色の度数分布を、上記の相似形が重なる領域よりも高輝度側の反射領域と、残りの色度領域とに切り分ける。そして、演算部は、色度領域の分布から色度値を算出することにより、他の色についても、反射成分を除いた色度値を得ることができる。
【００１６】
前記演算部は、前記基準の度数分布の形状を、前記他の色の度数分布との最頻値の比率に応じて拡大または縮小し、拡大または縮小後の前記基準の度数分布の形状を、その最頻値の半価幅の中心が前記他の色の度数分布の最頻値の半価幅の中心と一致するようにフィッティングしてもよい。
【００１７】
最頻値の比率に応じて拡大または縮小した基準の度数分布の相似形を、他の色の度数分布にフィッティングする際に、最頻値の半価幅の中心同士を合わせることにより、精度の高いフィッティングを行うことができる。
【００１８】
前記演算部は、前記基準の度数分布の形状を、前記他の色の度数分布との最頻値の比率に応じて拡大または縮小し、拡大または縮小後の前記基準の度数分布の形状を、その最頻値の半価幅の中心が前記他の色の度数分布の最頻値の半価幅の中心よりも低輝度側または高輝度側にずれるようにフィッティングしてもよい。
【００１９】
このように、最頻値の比率に応じて拡大または縮小した基準の度数分布の相似形を、他の色の度数分布にフィッティングする際に、最頻値の半価幅の中心同士をずらすことにより、他の色の度数分布の形状に応じてフィッティングの仕方を変えることができる。これにより、他の色の度数分布の形状に応じて反射領域および色度領域を切り分けて、色度値を算出することが可能となる。
【００２０】
前記基準の度数分布は、赤色の度数分布であることが望ましい。生体に含まれる撮像対象を撮影して得られるＲの画像の度数分布は、正規分布に近い形状となり、反射成分をほとんど含まない。したがって、Ｒの度数分布からＲの色度値を容易に得ることができる。また、Ｒの度数分布におけるデータのバラツキは、他の色（例えばＢやＧ）の度数分布におけるデータのバラツキと、反射成分を除いてほぼ同じと考えられる。したがって、Ｒの度数分布を基準とし、これの相似形を他の色（例えばＢやＧ）の度数分布にフィッティングすることにより、Ｒの度数分布のデータのバラツキを他の色の度数分布にも反映させて、他の色の度数分布を反射領域と色度領域とに良好に切り分けることができる。
【００２１】
前記演算部は、前記度数分布の反射成分を除いた領域での最頻値をとる画像データを、前記色度値として算出してもよい。また、前記演算部は、前記度数分布の反射成分を除いた領域での最頻値の半価幅の中心の画像データを、前記色度値として算出してもよい。さらに、前記演算部は、前記度数分布の反射成分を除いた領域における度数の中間値の画像データを、前記色度値として算出してもよい。
【００２２】
演算部が、度数分布の反射成分を除いた領域での、最頻値をとる画像データ、最頻値の半価幅の中心の画像データ、度数の中間値の画像データのいずれかを色度値として算出することで、画像に含まれる反射成分を除いた色度値を確実に得ることができる。
【００２３】
上記の生体色度計測装置は、前記演算部にて算出された前記色度値に基づいて、生体の健康度の診断に用いる特徴量を抽出する特徴量抽出部をさらに備えていてもよい。
【００２４】
特徴量抽出部は、算出された色度値に基づいて、健康度の診断に用いる特徴量を抽出するので、検出した特徴量に基づく健康度の診断が可能となる。なお、健康度の診断は、上記の特徴量が得られる当該生体色度計測装置（例えば特徴量抽出部）にて行われてもよいし、上記の特徴量を外部の装置に送信して外部にて行われてもよい。
【００２５】
前記特徴量は、舌の色、苔の色、苔の形の少なくともいずれかであってもよい。この場合、舌の色、苔の色、苔の形に基づく健康度の診断が可能となる。
【発明の効果】
【００２６】
本発明によれば、従来のように大型で特殊な積分球を用いることなく、小型、低コストの構成で、反射成分を除く色度値を容易に得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】本発明の実施の一形態に係る器官画像撮影装置の外観を示す斜視図である。
【図２】上記器官画像撮影装置の概略の構成を示すブロック図である。
【図３】撮影対象に対する照明部と撮像部との位置関係を示す説明図である。
【図４】舌の撮影画像およびエッジ抽出フィルタの一例と、上記フィルタを用いて抽出された舌の輪郭線を示す説明図である。
【図５】上記輪郭線に基づいて設定される、色度値を抽出する各領域を示す説明図である。
【図６】光沢が少ない舌の撮影画像と、その撮影画像の中央領域におけるＲＧＢの度数分布とを示す説明図である。
【図７】光沢が多い舌の撮影画像と、その撮影画像の下部領域におけるＲＧＢの度数分布とを示す説明図である。
【図８】光沢が多い舌の撮影画像と、その撮影画像の中央領域におけるＲＧＢの度数分布とを示す説明図である。
【図９】舌および苔の分光分布を示すグラフである。
【図１０】ＢおよびＧの度数分布の各領域を模式的に示す説明図である。
【図１１】Ｒの度数分布の一例を示すグラフである。
【図１２】上記Ｒの度数分布の形状を拡大または縮小して、Ｇの度数分布に当てはめる一例を示す説明図である。
【図１３】上記Ｒの度数分布の形状を拡大または縮小して、Ｂの度数分布に当てはめる一例を示す説明図である。
【図１４】Ｇの度数分布の反射領域を除く色度領域から、Ｇの色度値を算出する手法の一例を示す説明図である。
【図１５】Ｇの度数分布の反射領域を除く色度領域から、Ｇの色度値を算出する手法の他の例を示す説明図である。
【図１６】Ｇの度数分布の反射領域を除く色度領域から、Ｇの色度値を算出する手法のさらに他の例を示す説明図である。
【図１７】上記Ｒの度数分布の形状を拡大または縮小して、Ｇの度数分布に当てはめる他の例を示す説明図である。
【図１８】上記Ｒの度数分布の形状を拡大または縮小して、Ｇの度数分布に当てはめるさらに他の例を示す説明図である。
【図１９】上記器官画像撮影装置における動作の流れを示すフローチャートである。
【図２０】大腸の内壁を内視鏡で観察した画像を模式的に示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
本発明の実施の一形態について、図面に基づいて説明すれば、以下の通りである。なお、本明細書において、数値範囲をＡ〜Ｂと表記した場合、その数値範囲に下限Ａおよび上限Ｂの値は含まれるものとする。
【００２９】
〔器官画像撮影装置の全体構成〕
図１は、本実施形態の器官画像撮影装置１の外観を示す斜視図であり、図２は、器官画像撮影装置１の概略の構成を示すブロック図である。器官画像撮影装置１は、生体に含まれる撮影対象を撮影して、撮影対象の診断に必要な情報を抽出するものである。特に、本実施形態では、器官画像撮影装置１は、上記の撮影対象を撮影して、診断に必要な特徴量（例えば舌の色、苔の色、苔の形）を取得するための色度値を算出する生体色度計測装置を構成している。上記の撮影対象には、生体の器官（例えば舌）、体内組織（例えば胃や大腸などの消化器系の臓器の内壁）、眼のまぶた、などが含まれる。以下では、例として、撮影対象が生体の舌である場合を示す。
【００３０】
器官画像撮影装置１は、照明部２、撮像部３、表示部４、操作部５、通信部６および音声出力部７を備えている。照明部２は筐体２１に設けられており、照明部２以外の構成（例えば撮像部３、表示部４、操作部５、通信部６、音声出力部７）は、筐体２２に設けられている。筐体２１と筐体２２とは相対的に回転可能に連結されているが、必ずしも回転は必要ではなく、一方が他方に完全に固定されていてもよい。なお、上記の照明部２等は、単一の筐体に設けられていてもよい。
【００３１】
照明部２は、撮影対象である生体の器官（ここでは舌）を照明するものであり、撮影対象を上方より照明する照明器で構成されている。照明部２の光源としては、色再現性を向上させるために、例えばキセノンランプなどの昼光色を発光するものを用いている。光源の明るさは、撮像部３の感度や撮影対象までの距離により異なるが、一例としては、撮影対象の照度が１０００〜１００００ｌｘとなるような明るさを考えることができる。照明部２は、上記の光源の他に、点灯回路や調光回路を有しており、照明制御部１１からの指令によって点灯／消灯および調光が制御される。
【００３２】
撮像部３は、照明部２による照明下で、健康度を判定する対象者の器官（ここでは舌）を撮影して画像を取得するものであり、撮像レンズとエリアセンサ（撮像素子）とを有している。撮像レンズの絞り（レンズの明るさ）、シャッター速度、焦点距離は、撮影対象の全ての範囲に焦点が合うように設定されている。一例としては、Ｆナンバー：１６、シャッター速度：１／１２０秒、焦点距離：２０ｍｍである。
【００３３】
エリアセンサは、例えばＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）のような撮像素子で構成されており、撮影対象の色および形状を十分に検出できるように、感度や解像度などが設定されている。一例としては、感度：６０ｄｂ、解像度：１０００万画素である。
【００３４】
撮像部３による撮影は、撮像制御部１２によって制御されている。また、撮像部３は、撮像レンズやエリアセンサの他にも、不図示のフォーカス機構、絞り機構、駆動回路およびＡ／Ｄ変換回路などを有しており、撮像制御部１２からの指令により、フォーカスや絞りの制御、Ａ／Ｄ変換などが制御される。撮像部３では、撮影画像のデータとして、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）のそれぞれについて、例えば８ビットで０〜２５５のデータが取得される。すなわち、撮像部３では、異なる色（ＲＧＢ）のそれぞれについて、撮影対象を撮影した画像が取得され、これによって、各色の画像データが取得される。
【００３５】
図３は、撮影対象（舌や顔）に対する照明部２と撮像部３との位置関係を示す説明図である。同図に示すように、撮像部３は、撮影対象に正対して配置されている。照明部２は、撮影対象を通る撮像部３の撮影光軸Ｘに対して、例えば０°〜４５°の角度Ａで撮影対象を照明するように配置されている。なお、撮影光軸Ｘとは、撮像部３が有する撮像レンズの光軸を指す。
【００３６】
照明時の角度Ａが大きいと、表面の凹凸の計測精度が向上するが、上唇の影により、舌を撮影できる範囲が小さくなる。逆に、角度Ａが小さいと、撮影範囲は拡大されるが、計測精度が低下したり、照明光の正反射による色とびが大きくなる。以上のことを考慮すると、照明時の角度Ａの好ましい範囲は、１５°〜３０°である。
【００３７】
表示部４は、不図示の液晶パネル、バックライト、点灯回路および制御回路を有しており、撮像部３での撮影によって取得される画像や、後述する演算部１５や特徴量抽出部１６にて算出されて出力された情報を表示する。また、表示部４は、通信部６を介して外部から取得した情報（例えば外部の医療機関に情報を送信して診断された結果）を表示することもできる。表示部４における各種の情報の表示は、表示制御部１３によって制御されている。
【００３８】
操作部５は、撮像部３による撮影を指示するための入力部であり、ＯＫボタン（撮影実行ボタン）５ａおよびＣＡＮＣＥＬボタン５ｂで構成されている。本実施形態では、表示部４および操作部５を、共通のタッチパネル表示装置４１で構成し、タッチパネル表示装置４１における表示部４の表示領域と操作部５の表示領域とを別々にしている。タッチパネル表示装置４１における操作部５の表示は、操作制御部１４によって制御される。なお、操作部５は、タッチパネル表示装置４１以外の入力部で構成されてもよい（タッチパネル表示装置４１の表示領域外の位置に操作部５を設けてもよい）。
【００３９】
通信部６は、撮像部３にて取得された画像のデータや、演算部１５および特徴量抽出部１６で算出された情報を、通信回線を介して外部に送信したり、外部からの情報を受信するためのインターフェースである。通信部６における情報の送受信は、通信制御部１８によって制御されている。
【００４０】
音声出力部７は、各種の情報を音声で出力するものであり、例えばスピーカーで構成される。音声で出力される情報には、演算部１５や特徴量抽出部１６で算出された情報や、外部の装置で診断されて、器官画像撮影装置１に送信された情報（診断結果）が含まれる。音声出力部７における音声出力は、音声出力制御部１９によって制御される。
【００４１】
また、器官画像撮影装置１は、さらに、照明制御部１１、撮像制御部１２、表示制御部１３、操作制御部１４、演算部１５、特徴量抽出部１６、記憶部１７、通信制御部１８、音声出力制御部１９およびこれらの各部を制御する全体制御部２０を備えている。照明制御部１１、撮像制御部１２、表示制御部１３、操作制御部１４、通信制御部１８および音声出力制御部１９は、上述したように、照明部２、撮像部３、表示部４、操作部５、通信部６および音声出力部７をそれぞれ制御する。全体制御部２０は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）で構成されている。なお、照明制御部１１、撮像制御部１２、表示制御部１３、操作制御部１４、通信制御部１８および音声出力制御部１９と、全体制御部２０とは、一体的に（例えば１つのＣＰＵで）構成されてもよい。
【００４２】
演算部１５は、撮像部３にて取得された画像から器官の輪郭線を抽出する処理を行う。本実施形態では、演算部１５は、撮影画像の輝度エッジ（画像の中で急激に明るさが変化している部分）に基づいて、器官としての舌の輪郭線を抽出する。
【００４３】
輝度エッジの抽出は、例えば図４に示すようなエッジ抽出フィルタを用いて行うことができる。エッジ抽出フィルタは、１次微分をするときに（隣接画素間で画像データの差分をとるときに）、注目画素の近傍の画素に重みを付けるフィルタである。このようなエッジ抽出フィルタを用い、例えば、撮影画像の各画素のＧの画像データについて、注目画素と近傍画素とで画像データの差分を取り、その差分値が所定の閾値を超える画素を抽出することで、輝度エッジとなる画素を抽出できる。舌の周囲には、その影に起因する輝度差が存在するため、上記のように輝度エッジとなる画素を抽出することにより、舌の輪郭線を抽出することができる。なお、ここでは、輝度への影響が最も大きいＧの画像データを演算に用いているが、ＲやＢの画像データを用いてもよい。
【００４４】
また、演算部１５は、撮像部３で取得される画像のデータの度数分布を用いて、撮影画像に含まれる反射成分を除いた色度値（例えばＲＧＢの画像データの値（画素値））を算出する色度値算出部としても機能する。なお、演算部１５による色度値の算出の詳細については後述する。
【００４５】
記憶部１７は、撮像部３にて取得した画像のデータ、演算部１５で取得したデータ、特徴量抽出部１６で算出されたデータ、外部から受信した情報などを記憶したり、上述した各種の制御部を動作させるためのプログラムを記憶するメモリである。
【００４６】
特徴量抽出部１６は、演算部１５にて算出された、反射成分を除く色度値に基づいて、生体の健康度の診断に用いる特徴量を抽出する。上記の特徴量には、舌の色、苔の色、苔の形（厚さ）などがある。これらの特徴量は、例えば以下のようにして抽出（検出）することができる。
【００４７】
図５は、舌の撮影画像を示している。以下では、舌の撮影画像において、舌の左右方向の中央で上下方向に帯状に形成される領域を上下方向に並ぶ３つの領域に分けたときに、それぞれの領域を、上部領域Ａ１、中央領域Ａ２、下部領域Ａ３と称することとする。なお、これらの領域は、演算部１５で検出される舌の輪郭線で囲まれる領域の左右方向の幅Ｗ、上下方向の長さＨをもとに、図５に示すサイズで規定されるが、図示したサイズは一例であり、これに限定されるわけではない。
【００４８】
舌の色は、血液の色を反映するため、ＲＧＢの画像データのうちで、主にＲ成分またはＢ成分が増減する。このため、舌の下部領域Ａ３におけるＲの比率（Ｒ／（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ））またはＢの比率（Ｂ／（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ））を求めることにより、舌の色を定量化して抽出することができる。上記のＲＧＢのデータとしては、下部領域Ａ３を構成する複数の画素間でのＲの画像データの平均値、Ｇの画像データの平均値、Ｂの画像データの平均値を用いることができる。
【００４９】
なお、舌の色の抽出の際に、舌の下部領域Ａ３の画像データを使用しているのは、以下の理由による。すなわち、漢方医学で用いられている舌診では、舌の色は、一般に、苔の無い舌の左右端部か、舌の中心下部で診断されているが、舌の左右端部は、表面の凹凸により照明光の当たり方が変化して濃淡が発生しやすく、画像データが本来の舌の色を示す値から変動しやすいためである。
【００５０】
苔の色は、角化組織の分量により、白から茶色を呈するため、ＲＧＢの画像データのうちで、主にＧ成分または（Ｇ＋Ｒ）成分が増減する。このため、舌の上部領域Ａ１におけるＧの比率（Ｇ／（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ））または（Ｇ＋Ｒ）の比率（（Ｇ＋Ｒ）／（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ））を求めることにより、苔の色を定量化して抽出することができる。上記のＲＧＢのデータとしては、上部領域Ａ１を構成する複数の画素間でのＲの画像データの平均値、Ｇの画像データの平均値、Ｂの画像データの平均値を用いることができる。
【００５１】
なお、苔の色の抽出の際に、舌の上部領域Ａ１の画像データを使用しているのは、苔は、舌粘膜の乳頭組織が角化したものであり、舌の上部から中央にかけて存在し、特に上部に多いためである。
【００５２】
苔は、厚くなると舌の赤色から苔の白色に変化するため、ＲＧＢの画像データのうちで、主にＲ成分またはＧ成分が増減する。このため、舌の中央領域Ａ２におけるＲの比率（Ｒ／（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ））またはＧの比率（Ｇ／（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ））を求めることにより、苔の厚さを定量化して抽出することができる。上記のＲＧＢのデータとしては、中央領域Ａ２を構成する複数の画素間でのＲの画像データの平均値、Ｇの画像データの平均値、Ｂの画像データの平均値を用いることができる。
【００５３】
なお、苔の厚さの抽出の際に、舌の中央領域Ａ２の画像データを使用しているのは、苔は上述のように舌の上部に存在し、中央領域Ａ２の色が上部領域Ａ１の色に近いか否かで、苔の厚さを判断できるためである。舌の上部領域Ａ１と中央領域Ａ２との色の差（例えば色度差）と、中央領域Ａ２と下部領域Ａ３との色の差（例えば色度差）との比率を求めることにより、苔の厚さを定量化することもできる。
【００５４】
〔色度値の算出について〕
次に、上記した演算部１５による色度値の算出方法について説明する。
【００５５】
（舌に光沢が少ない場合）
図６は、光沢が少ない舌の撮影画像と、その撮影画像の中央領域Ａ２におけるＲＧＢの度数分布（画素値（画像データ）と度数との関係）とを示している。図６で示した撮影画像では、舌の側部を除いて、舌の表面に光沢による白とびをした領域はなく、中央領域Ａ２におけるＲＧＢの度数分布の形状は、各色とも、比較的に幅の狭い正規分布に近い形状となっている。したがって、演算部１５は、度数分布の幅が小さいか否かを、画像データの最大値と最小値との差と閾値との比較によって判断し、度数分布の幅が小さい場合には、光沢が少ないとして、ＲＧＢのそれぞれについて画像データの平均値を求め、これを色度値とする。これにより、特徴量抽出部１６は、ＲＧＢの色度値（画像データ）から上述のように所定の比率を求めて、特徴量（例えば苔の厚さ）を定量化し、抽出することができる。
【００５６】
なお、図６では、舌の中央領域Ａ２における度数分布を示したが、撮影画像に光沢による白とびがなければ、上部領域Ａ１および下部領域Ａ３においても、ＲＧＢともに、図６と同様に正規分布に近い度数分布が得られる。したがって、演算部１５は、上部領域Ａ１および下部領域Ａ３において得られるＲＧＢの度数分布から、ＲＧＢのそれぞれについて画像データの平均値を求めて、これを色度値とすることで、特徴量抽出部１６は、ＲＧＢの色度値から所定の比率を求めて、特徴量（例えば舌の色、苔の色）を定量化し、抽出することができる。
【００５７】
（舌に光沢が多い場合）
図７は、光沢が多い舌の撮影画像と、その撮影画像の下部領域Ａ３におけるＲＧＢの度数分布とを示している。また、図８は、光沢が多い舌の撮影画像と、その撮影画像の中央領域Ａ２におけるＲＧＢの度数分布とを示している。図７および図８の撮影画像では、舌全体が湿り気を帯びているため、舌の表面に光沢による白とびが発生している。特に、舌の下部で照明光が反射する部分に白とびが多い。以下、舌の撮影画像において、白とびが発生している領域を、領域Ｌとする。また、苔が発生している領域を、領域Ｍとする。なお、領域Ｍは中央領域Ａ２に含まれているが（図８参照）、下部領域Ａ３には含まれていない（図７参照）。
【００５８】
図７および図８において、Ｒの度数分布は、幅の狭い正規分布に近い形状をしているが、ＢおよびＧの度数分布は、正規分布の中央よりも高輝度側が、さらに高輝度側に伸びた形状となっている。これは、ＢおよびＧは、Ｒに比べて、舌表面の光沢による正反射の影響を受けやすく、正反射による高輝度のデータ（反射成分）が生じるためである。したがって、ＢおよびＧの度数分布において、本来の舌の色は低輝度側に現れるが、正反射した高輝度部のデータにより、ＢおよびＧの色度値（例えば平均値）は、本来の舌の色を示す値よりも大きく計測される。なお、高輝度部のデータは、正反射の多少に応じて変化し、また、舌表面の湿り気具合、舌の出し方や角度により、正反射の度合いは変化する。このように、舌表面に光沢があると、本来の舌の色（色度値）を正確に計測することができないため、ＲＧＢの色度値に基づく特徴量の抽出および診断を正確に行うことができなくなる。
【００５９】
また、図９は、舌および苔の分光分布を示している。舌および苔のいずれについても、Ｒ（波長６００〜７００ｎｍ）の反射率は高く、舌と苔とで反射率の差はほとんどない。これに対して、舌および苔のいずれについても、Ｂ（波長４００〜５００ｎｍ）およびＧ（波長５００〜６００ｎｍ）の反射率は低く、舌と苔とで反射率に差が生じている。つまり、ＢおよびＧの反射率は、舌よりも苔のほうが高い。このため、苔は舌よりも白く観察され、図１０に示すように、ＢおよびＧの度数分布では、舌色を示す分布よりも高輝度側に苔色を示す分布が現れる。なお、ＢおよびＧの度数分布において、苔色を示す分布よりもさらに高輝度側には、上述した正反射に起因するさらに高輝度の分布（反射成分）が現れる。図８で示したＢおよびＧの度数分布は、図１０で示した分布と類似の形状を有していることがわかる。また、図７のＢおよびＧの度数分布は、下部領域Ａ３の度数分布であり、この下部領域Ａ３には苔の領域Ｍが含まれていないため、図１０で示した分布のうち、苔色を示す分布を除いた部分と類似の形状を有する。
【００６０】
以上の点に鑑み、本実施形態では、演算部１５は、以下のようにしてＲＧＢの色度値を求める。
【００６１】
まず、図１１に示すように、演算部１５は、度数分布の幅（画像データの最大値と最小値との差）の最も狭い、舌表面での正反射の影響のないＲの度数分布（実線参照）を基準の度数分布とし、このＲの度数分布の最大高さ（最頻値）Ｈ１と半価幅Ｗ１とを求め、これを正規分布に当てはめてＲの度数分布の形状Ｒ１（破線参照）を求める。この度数分布Ｒ１は、撮影対象の色分布、照明光の色分布、撮像部３の感度の分布によって決まるが、撮影対象、照明部２および撮像部３が共通しているので、ＲＧＢの色ごとの画像データのバラツキ度合いは同じと考えてもよい。つまり、ＢおよびＧの画像データのバラツキは、Ｒの画像データのバラツキと同じと考えることができる。
【００６２】
そこで、演算部１５は、図１２および図１３に示すように、Ｒの度数分布の形状Ｒ１を拡大または縮小して形状Ｒ１の相似形を作成し、この相似形をＢおよびＧの度数分布にそれぞれ当てはめるフィッティングを行い、ＢおよびＧの色度値を求める。以下、例として、Ｇの色度値を求める手法を具体的に説明するが、Ｂの色度値を求める場合も同様である。
【００６３】
演算部１５は、図１２に示すＧの度数分布の最大高さ（最頻値）Ｈ２を求め、Ｒの度数分布の最頻値Ｈ１との比率（Ｈ２／Ｈ１）を求める。そして、演算部１５は、上記の比率を、Ｒの度数分布の半価幅Ｗ１に掛け合わせて、Ｇの度数分布の最頻値Ｈ２の半価幅Ｗ２を求め、求めた半価幅Ｗ２の中心（半価幅Ｗ２の左端と右端との中間値）Ｇ０と、拡大または縮小したＲの度数分布の形状Ｒ１の半価幅Ｗ１の中心（半価幅Ｗ１の左端と右端との中間値）Ｒ０とが一致するように、形状Ｒ１をＧの度数分布に当てはめる。そして、演算部１５は、Ｇの度数分布を、当てはめた形状Ｒ１の分布よりも高輝度側の反射領域と、反射領域以外の色度領域とに切り分ける。すなわち、この色度領域が、Ｇの度数分布から反射領域を除いた領域に相当する。Ｇの度数分布に苔を示す分布が元々存在しない場合は、この色度領域は舌色のみを示す分布となる。
【００６４】
演算部１５は、上記のようにして切り分けた色度領域から、Ｇの色度値を算出する。このとき、演算部１５は、図１４に示すように、色度領域の最頻値をとる画素値を、Ｇの色度値として算出してもよいし、図１５に示すように、色度領域の最頻値の半価幅の中心の画素値を、Ｇの色度値として算出してもよいし、図１６に示すように、色度領域における度数の中間値（例えば色度領域の度数（画素）が１００個ある場合は低輝度側から５０個目の度数の画素値）を、Ｇの色度値としてもよい。
【００６５】
一方、度数分布の幅が最も狭いＲについては、Ｒの度数分布の全体の領域において、最頻値をとる画素値、最頻値の半価幅の中心の画素値、度数の中間の画素値のいずれかを、Ｒの色度値とすることができる。
【００６６】
以上では、Ｒの度数分布の形状Ｒ１をＧの度数分布に当てはめるフィッティングを行う際に、Ｇの度数分布の半価幅Ｗ２の中心Ｇ０と、拡大または縮小したＲの度数分布の半価幅Ｗ１の中心Ｒ０とが一致するようにフィッティングを行っているが、Ｇの度数分布に、舌色を示す分布と苔色を示す分布とが存在する場合、Ｇの度数分布の半価幅Ｗ２の中心Ｇ０と、拡大または縮小したＲの度数分布の半価幅Ｗ１の中心Ｒ０とがずれるようにフィッティングを行ってもよい。
【００６７】
例えば図１７に示すように、半価幅Ｗ１の中心Ｒ０が半価幅Ｗ２の中心Ｇ０よりも低輝度側にずれるようにフィッティングを行ってもよい。この場合は、苔色よりも舌色に重点をおいた色度値の算出が可能となり、舌色の検出精度が向上する。つまり、この場合、舌色の寄与が大きくなって、色度値が低輝度側に移動する。逆に、図１８に示すように、半価幅Ｗ１の中心Ｒ０が半価幅Ｗ２の中心Ｇ０よりも高輝度側にずれるようにフィッティングを行うと、舌色よりも苔色に重点をおいた色度値の算出が可能となり、苔色の検出精度が向上する。つまり、この場合、苔色の寄与が大きくなって、色度値が高輝度側に移動する。
【００６８】
〔制御フロー〕
図１９は、本実施形態の器官画像撮影装置１における動作の流れを示すフローチャートである。器官画像撮影装置１は、操作部５または不図示の入力部により、撮影指示を受け付けると、照明制御部１１は照明部２を点灯させて（Ｓ１）、照度等の撮影条件の設定を行う（Ｓ２）。撮影条件の設定が終了すると、撮像制御部１２は撮像部３を制御して撮影対象である舌を撮影する（Ｓ３）。これにより、舌の撮影画像が得られる。
【００６９】
撮影が終了すると、演算部１５は、舌の撮影画像から舌の輪郭線を抽出し（Ｓ４）、抽出し輪郭線から、舌の上下端および左右端を検出し、特徴量（舌の色、苔の色、苔の厚さ）を検出するための領域（上部領域Ａ１、中央領域Ａ２、下部領域Ａ３）を設定する（Ｓ５）。
【００７０】
次に、演算部１５は、Ｓ５にて設定した少なくともいずれかの領域について、ＲＧＢの度数分布を作成し（Ｓ６）、上述の手法によって、度数分布から反射成分を除去し、残りの領域（色度領域）の分布からＲＧＢの色度値を算出する（Ｓ７）。その後、特徴量抽出部１６は、演算部１５にて算出されたＲＧＢの色度値を用いて所定の比率を演算して特徴量（舌の色、苔の色、苔の厚さ）を抽出し（Ｓ８）、特徴量を例えば３段階に数値化する（Ｓ９）。特徴量を数値化した値は、特徴量抽出部１６から出力されて表示部４にて表示され、また、記憶部１７に記憶されるが、必要に応じて音声出力部７から音声で出力されたり、図示しない出力装置にて記録されたり、通信部６を介して外部に転送される（Ｓ１０）。また、器官画像撮影装置１では、特徴量を数値化した値に基づいて、対象者の健康度を判断してもよいし、外部装置で判断された結果を器官画像撮影装置１にて表示するようにしてもよい。
【００７１】
以上のように、本実施形態では、演算部１５が、撮像部３で取得される画像のデータの度数分布を用いて、画像に含まれる反射成分を除いた色度値を算出するので、画像から反射成分を除くにあたって、従来のように大型で特殊な積分球を用いる必要がなくなり、小型、低コストの構成でありながら、反射成分を除く色度値を容易に得ることができる。
【００７２】
また、演算部１５は、撮影画像の度数分布の幅が最も狭いＲについては、Ｒの度数分布（基準の度数分布）から色度値を算出する。Ｒは正反射による影響をほとんど受けないため、Ｒの度数分布から色度値を算出することで、反射成分を除く色度値を得ることができる。一方、演算部１５は、Ｒの度数分布の相似形をＢやＧの度数分布にフィッティングすることにより、ＢやＧの度数分布を反射領域と色度領域とに切り分け、上記色度領域の分布からＢやＧの色度値を算出する。ＧやＢについては、度数分布の反射成分を除いた領域（色度領域）から色度値を算出するため、ＢやＧの色度値を正確に得ることができる。
【００７３】
さらに、演算部１５は、基準となるＲの度数分布の形状を、ＢやＧの度数分布との最頻値の比率に応じて拡大または縮小し、拡大または縮小後のＲの度数分布の形状を、その最頻値の半価幅の中心がＢやＧの度数分布の最頻値の半価幅の中心と一致するようにフィッティングするので、精度の高いフィッティングを行うことができる。また、Ｒの度数分布における画像データのバラツキを、ＢやＧの度数分布に適切に反映させて、ＢやＧの度数分布を、反射成分を含む反射領域と残りの色度領域とに良好に切り分けることができる。
【００７４】
一方、演算部１５は、上述したように、Ｒの度数分布の半価幅の中心が、ＢやＧの度数分布の半価幅の中心よりも高輝度側または低輝度側にずれるようにフィッティングを行ってもよい。この場合、ＢやＧの度数分布の形状に応じてフィッティングの仕方を変えることができる。これにより、ＢやＧの度数分布の形状に応じて反射領域および色度領域を切り分けて、色度値を算出することが可能となる。
【００７５】
また、演算部１５は、度数分布の反射成分を除いた色度領域での最頻値をとる画像データ、上記色度領域での最頻値の半価幅の中心の画像データ、または上記色度領域における度数の中間値の画像データを色度値として算出するので、画像に含まれる反射成分を除いた色度値を確実に得ることができる。特に、最頻値の半価幅の中心の画像データ、または上記色度領域における度数の中間値の画像データを色度値とする場合は、最頻値をとる画像データを色度値とする場合に比べて、度数分布の小さなノイズに対して強く（ノイズの影響を受けにくく）、色度値を安定して得ることができる（ノイズによって変動しにくい色度値を得ることができる）。
【００７６】
特徴量抽出部１６は、演算部１５にて算出された色度値に基づいて、健康度の診断に用いる特徴量を抽出するので、上記色度値に基づく特徴量の抽出を容易にかつ正確に行うことができる。その結果、特徴量に基づく健康度の診断を正確に行うことが可能となる。
【００７７】
また、撮影対象が舌である場合、舌の湿り気が多い症例、照明光が反射しやすい角度で撮影対象に当たるときでも、色度値に基づく特徴量を正確に抽出することができるため、特徴量に基づく診断の精度が向上する。さらに、本実施形態の器官画像撮影装置１は、上述したように小型、低コストの構成であるため、在宅看護やオフィスでの健康管理に用いる装置として好適となる。
【００７８】
上記の特徴量は、舌の色、苔の色、苔の形の少なくともいずれかであるので、これらの特徴量に基づく健康度の診断が可能となり、東洋医学の診断手法に即した診断が可能となる。
【００７９】
〔その他〕
以上では、撮影対象が人間の舌である場合について説明したが、生体（生きているもの）であれば人間でなくてもよく、人間以外の動物であってもよい。例えば、ペットや家畜などの動物の舌であっても、本実施形態の手法を適用して診断項目を正確に検出することが可能である。この場合、意思の伝達ができない動物の体調不良を速やかに、かつ的確に判断することができる。
【００８０】
本実施形態では、生体の撮影対象が舌である場合を例として説明したが、例えば、まぶたなど、水分代謝の良否によりむくみが現れ、照明光の当たり方によって正反射が生じるような部位を撮影対象とすることもできる。この場合でも、撮影画像から得られるＲＧＢの画像データの度数分布から、反射成分を除いた色度値を算出して特徴量を抽出することも可能である。
【００８１】
また、図２０は、人間の体内組織である大腸の内壁３１を内視鏡で観察した画像を模式的に示している。消化器官内は消化液が存在するため、内壁３１の表面が濡れている。内視鏡は先端が細く、光源とレンズ（撮像部）とが近接配置されているため、撮影対象に対して光源と撮像部とのなす角度が小さくなっている。その結果、消化器官内では正反射が出やすい。図２０では、大腸の内壁３１に、潰瘍による突起３２が現れているが、突起３２の部分では正反射が出やすい。このような場合でも、本実施形態で説明した、撮影画像のＲＧＢの度数分布から色度値を求める手法を適用することにより、反射成分を除く色度値を正確に求めることができ、診察の精度を向上させることができる。
【産業上の利用可能性】
【００８２】
本発明は、生体に含まれる撮影対象を撮影して色度値を算出する装置に利用可能である。
【符号の説明】
【００８３】
１      器官画像撮影装置（生体色度計測装置）
３      撮像部
１５      演算部
１６      特徴量抽出部
【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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