(57)【要約】      （修正有）【課題】カラーフィルターによる色の回復の数量的な評価を可能とするためのカラーフィルターの数量的評価方法を提供する。【解決手段】色出現数値モデルを用いた、フィルターが色を回復する性能に従ってカラーフィルター１０を数量的に評価する方法で、フィルター１０を通した場合とフィルター１０を用いない場合とでサンプル毎に観察シミュレーションによって色サンプル２０の認知特性値を算出する。認知特性値は観察者４０によるサンプルの視覚的認識に相当し、フィルターを通した場合とフィルターを用いない場合の値の差分はフィルターの評価結果を構築する。かかる方法は、複数のカラーフィルターを数量的に順位付けすることができる。こうして得た順位は、人間の観察者によるフィルターの評価とも合致する。【選択図】図２ａ
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
（１）フィルター（１０）の透過スペクトルを分光光度計を用いて可視光範囲にわたって測定するステップと、
（２）前記フィルター（１０）の透過スペクトルと参照色サンプル（２０）の反射スペクトルに基づいて、フィルター（１０）を通した色サンプルの観察シミュレーションに関わる光学データを取得するステップと、
（３）前記フィルター（１０）を通した参照色サンプル（２０）の観察シミュレーションに関わる光学データを色出現数値モデルに導入して、前記サンプルについて、少なくとも一つの視覚的認知特性値を取得するステップと、
（４）前記フィルター（１０）を通した参照色サンプル（２０）の観察シミュレーションで取得した前記認知特性値と、フィルターを通さない同一サンプルの観察で取得した当該認知特性値との間の差分を算出するステップとを含んでなるカラーフィルター（１０）を数量的に評価する方法であって、
前記差分がカラーフィルターによる参照サンプルの色の回復の評価を構築する、方法。
【請求項２】
複数の参照色サンプルについて前記ステップ（２）から前記ステップ４を繰り返し、前記複数の色サンプルについてそれぞれの認知特性値の差分を取得し、
さらに、（５）使用する複数の色サンプルそれぞれについて取得した認知特性値の差分の組に基づいてカラーフィルターによる広範囲の色の回復を特徴づける値を算出するステップとを含む、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記ステップ（５）で算出した前記カラーフィルターによる広範囲の色の回復を特徴づける値は、前記複数の複数の色サンプルそれぞれについて取得した認知特性値の差分の絶対値の平均と等しい、請求項２記載の方法。
【請求項４】
前記ステップ（２）で取得した前記光学データは、前記フィルターを通した色サンプルの観察シミュレーションに関わる３色成分である、請求項１から請求項３迄の何れかに記載の方法。
【請求項５】
前記ステップ（３）で用いる色出現数値モデルは、ＣＩＥＣＡＭ０２モデルである、請求項１から請求項４迄の何れかに記載の方法。
【請求項６】
前記ステップ（３）で取得する視覚的認知特性値は、ＮＣＳシステムから読み取れる色相角度Ｈの値である、請求項１から請求項５迄の何れかに記載の方法。
【請求項７】
前記ステップ（２）で用いる前記色サンプルの反射スペクトルは非鏡面反射スペクトルである、請求項１から請求項６迄の何れかに記載の方法。
【請求項８】
前記ステップ（２）で取得する前記光学データは、
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の照明条件に相当する、請求項１から請求項７迄の何れかに記載の方法。
【請求項９】
請求項１から請求項８迄の何れかに記載の評価方法の、色のついた眼科用レンズによる色回復を数量的評価するための使用。
【請求項１０】
請求項１から請求項８迄の何れかに記載の評価方法を用いて複数のカラーフィルターを続けて評価し、前記複数のカラーフィルターを、前記複数のカラーフィルターについてそれぞれ取得した評価結果の関数として順位付ける、カラーフィルターを順位付ける方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の順位付け方法の色のついた眼科用レンズを順位付けるための使用。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カラーフィルターを数量的に評価する方法に関する。本発明は、特に、色のついた眼科用レンズによる色の回復の評価に適用できる。
【背景技術】
【０００２】
カラーフィルターは、例えば過度に大きな光度を減衰させる、または映像コントラストを高めるために、多数の用途で利用されている。とりわけ、色のついた眼科用レンズ、特に太陽光線保護レンズは、メガネのフレームにはめることを目的としたカラーフィルターである。
【０００３】
理論的には、フィルターは、可視光範囲３８０ｎｍ〜７８０ｎｍ（ナノメーター）でほぼフラットな透過スペクトルを示すことができる。ここで、参照サンプルをフィルターを通して見る場合と、同サンプルを直接、すなわち、フィルターを通さずに直接観察とにおいて、これらの参照サンプルの色の知覚を修正すべきではない。しかしながら、とりわけフィルター製造に用いられる染料のスペクトル制限を考慮すると、このようなフラットなスペクトルを有するフィルターを実際に実現することはできない。さらに、フラットなスペクトルのフィルターの灰色の外観は、あまり趣味のよいものではなく、眼科用の用途にはあまり魅力的ではない。
【０００４】
実際に使用されるフィルターの可視光範囲の透過スペクトルはばらつきを示す。これらの色のサンプルを直接観察する場合とフィルターを通して観察する場合とに分けて、観察者はその色の知覚を修正することが多々ある。このため、これらのフィルターは、カラーフィルターと呼ばれる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特に、色の知覚を大幅に修正する、または不利益が生じるように変更するフィルターを識別するため、カラーフィルターによる色の回復の数量的な評価が必要とされている。かかる要件は、周囲の環境に存在する多くの色について自然な表現が願われる条件の下、例えば、戸外で用いられる太陽光線保護眼科用レンズにおいて特に顕著である。
【０００６】
特許文献ＥＰ１，２７３，８９４では、国際照明委員会（Ｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌｅ  ｄｅ  ｌ’Ｅｃｌａｉｒａｇｅ）により定義された、軸Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊からなるＣＩＥＬＡＢ空間で表現される色偏差（ｃｈｒｏｍａｔｉｃ  ｄｅｖｉａｔｉｏｎ）の算出に基づいて、フィルターの色を評価する方法が提案されている。ここで、各フィルターを通して見た色のサンプルを視覚的に評価する観察者の関与はもはや必要でなくなる。しかしながら、この特許文献に記載の各フィルターによる色の修正を評価する態様は、人間の観察者に対して、自然な色の表現の印象をうまく説明するものではない。
【０００７】
本発明は、上述の課題を解決したカラーフィルターの数量的評価を提案することを目的とする。
【０００８】
このため、本発明は、以下のステップからなる方法を提案する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
このステップとは、（１）分光光度計を用いて可視光範囲にわたるカラーフィルターの透過スペクトルを測定するステップとに基づいて、フィルターを通した色サンプルの観察光学データを
【００１０】
（２）フィルターの透過スペクトルと参照色サンプルの反射スペクトルに基づいて、フィルターを通した色サンプルの観察シミュレーションに関わる光学データを取得するステップと、
【００１１】
（３）フィルターを通した色サンプルの観察シミュレーションに関わる光学データを色出現数値モデルに導入して、このサンプルについて、少なくとも一つの視覚的認知特性値を取得するステップと、（４）フィルターを通した色サンプルの観察シミュレーションで取得した認知特性値と、フィルターを用いないで観察した場合の同一サンプルの認知特性値との差分を算出するステップである。
【００１２】
ステップ（４）で算出した、フィルターを通した色サンプルの観察シミュレーションにより色サンプルについて取得した認知特性値と、フィルターを用いないで観察した値との差分が、カラーフィルターによる参照サンプルの色の回復の評価を構成する。換言すると、この評価の結果が、色を自然に回復するフィルターの性能、すなわち、フィルターを通して実際の色を知覚する観察者の印象の目安となる。
【００１３】
かかるカラーフィルターを評価する方法は、特に、観察者に頼る必要がないため、経済的であり、迅速に実施できる。簡単で入手が容易な分光光度測定手段と算出手段を必要とするのみである。
【００１４】
本発明の重要な特徴は、ステップ（３）において、色出現数値モデルを使用する点にある。かかるモデルは、人間による色の可視的認知に関する生理的または主観的な現象を考慮できる。人間の眼の感性のばらつきを、色自体の関数として、またはその他の環境パラメータの関数として、心理的な要因から得られうる色の評価の差異に従って考慮している。本発明によって得られる数量的評価が、カラーフィルターによるサンプルの色の回復の目安となり、結果として、人間の観察者によって実行した場合の実際の評価に対応することになる。
【００１５】
本発明の好ましい実施の形態によると、ステップ（３）で用いる色出現数値モデルは、ＣＩＥＣＡＭ０２モデル（国際照明委員会（Ｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌｅ  ｄｅ  ｌ’Ｅｃｌａｉｒａｇｅ）により２００２年に定義され、刊行物ＩＳＢＮ３９０１９０６２９０およびＣＩＥ  １５９：２００４に記載の「色管理システム用色出現モデル」）であってもよい。発明者は、本発明の方法を用いて実行したカラーフィルターの評価が、複数の人間の観察者によって実行した評価に十分に相当するものであることを確認した。
【００１６】
本発明の修正態様によると、ステップ（２）からステップ（４）までを、複数の参照色サンプルについて繰り返して、当該参色サンプルについてそれぞれ認知特性値の差分を得てもよい。この方法は、以下の追加ステップを含む。
【００１７】
そのステップとは、（５）使用した色のサンプルそれぞれについて得られた認知特性値の差分の組に基づいて、カラーフィルターによる広範囲の色の回復を特徴づける値を算出するステップである。
【００１８】
こうして得られたカラーフィルターによる色の回復を表す評価は複数の色に基づく。したがって、使用時のばらつきの条件、すなわち、フィルターを通して知覚される多数の色を考慮しながらも、広範囲のフィルターを評価できる。
【００１９】
特に、参照色のサンプルは、ＮＣＳ（「Ｎａｔｕｒａｌ  Ｃｏｌｏｕｒ  Ｓｙｓｔｅｍ」、ＮＣＳ  Ａｔｌａｓ  １９５０  Ｏｒｉｇｉｎａｌを参照）システムで基準とするものから選択してもよい。発明者らは、ＮＣＳの色サンプルの異なる組に基づいて実行するいずれのカラーフィルターの評価も、色の明瞭さ（ｃｌａｒｉｔｙ）と彩度（ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ）の値により区別されるものの、数量的に等価な結果となることを示した。換言すると、本発明によって実行するフィルター評価は、カラーフィルターによる色の修正が、この色の明度（ｂｒｉｇｈｔｎｅｓｓ）および彩度にほとんど依存しないことから、正確であることを意味する。
【００２０】
本発明は、既に説明した評価方法を、色のついた眼科用レンズによる色の回復の数量的な評価に使用することを提案する。この場合、複数の色のサンプルを用いて眼科用レンズによる広範囲な色の回復を評価することからなる本方法の修正態様は、格段に有利である。実際、眼科用レンズは、メガネの着用者によって、発光部の周囲、および観察する対象に依存した、極めて多様な条件で使用されると考えられる。
【００２１】
本発明はさらに、複数のカラーフィルターを、上述の評価方法を用いて順に評価して、カラーフィルターを順位付けする方法を提案する。フィルターは、それぞれに対して得た評価結果の関数として順位付けしてもよい。かかる順位付け方法は、複数のフィルターが、異なる色の表現を示すように製造されており、大量生産モデルとしてその中の何れかを選択する必要がある場合に、特に有用である。本発明の順位付け方法は、観察者が比較テストを、実際にフィルター毎に実行する必要を不要にできる。製品設計に要する時間を大幅に短縮できる。
【００２２】
特に、かかる順位付け方法を用いて、太陽光線保護レンズなどの色のついた眼科用レンズを順位付けしてもよい。具体的には、色を復元する性能の関数に従って色のついたレンズを選択することは、眼科用の用途では、重要なステップである。
【００２３】
本発明の他の特徴および長所については、添付の図面を参照した以下の非限定的な代表的な実施の形態の説明によって明らかになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
本発明によるカラーフィルターの評価について図１を参照して説明する。
【００２５】
図１で１と示した第１のステップでは、分光光度計を用いてカラーフィルターの透過率を測定する。分光光度計は市販の標準タイプのものであってもよい。このようしてフィルターの透過スペクトルを取得し、可視光範囲に分散する波長について測定した透過値とともにグループ化する。例えば、フィルターの透過率は、１ｎｍの間隔の波長範囲４００ｎｍ〜７００ｎｍにわたって測定してもよい。
【００２６】
さらに色のサンプルを、反射についてスペクトルで特徴付ける。このようなサンプルは、一方の面が均一に着色された不透明な支持部から構成される。好ましくは、ＮＣＳシステムにより設定したもののように、標準化した色のサンプルを用いてもよい。後者は、それぞれはサンプルの色のばらつきに対応した４０の連続したサンプルの組に分布されており、このサンプルの組は彩度（「ｃｈｒｏｍａｔｉｖｅｎｅｓｓ」）と明度（「明度」または「１−ｂｌａｃｋｎｅｓｓ」）の値によって互いに区別されている。同一の組の色のサンプルを、カラーフィルターの評価に用いてもよい。これらの各色サンプルの反射スペクトルを、４００ｎｍ〜７００ｎｍの可視光波長範囲にわたって取得する（図１のステップ１ａ）。好ましくは、各色サンプルの反射スペクトルは非鏡面反射スペクトルである。非鏡面反射スペクトルは鏡面反射スペクトルよりも実際の観察条件によく対応している。換言すると、色サンプルの反射スペクトルは、ブラッグ反射条件により定義されたものとは異なる光の入射角と反射角の値に対応する。
【００２７】
使用する各色サンプル毎に、サンプルのスペクトル反射値をフィルターの透過率のものと照射光源のスペクトル特性とに結合する（図１のステップ２）。こうして取得した光学データは、光源により照射しながら同時にフィルターを通して観察したときの色サンプルを特徴づける。とりわけ、発光体とも呼ばれる光源に用いるスペクトル特性は、米国特許第５，４１８，４１９号に記載の光源である
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の照明条件に相当するものであってもよい。本明細書に記載の本発明の実施形態において、取得する光学データは、フィルターを介した色サンプルの観察シミュレーションに関わる３つの色成分Ｘ、Ｙ、Ｚであってもよい。Ｘ、Ｙ、Ｚ成分は、パーソナルコンピュータなどの簡単な算出手段を用いて当業者に既知の方法で算出する。本発明の実施形態の代替の様態において、他の光学データを同等の方法で用いてもよいことは言うまでもない。これらの光学データは算出して取得してもよく、あるいは、例えば、Ｘ、Ｙ、Ｚ成分を直接測定する比色分析光度計を用いるなど、代替的な実験的な如何なる手法によって取得してもよい。
【００２８】
ステップ３では、フィルターを介した各色サンプルの観察シミュレーションに対応するＸ、Ｙ、Ｚ成分を数値的な色出現数値モデルに導入する。発明者は、ＣＩＥＣＡＭ０２数値モデルが平均的な人間の視覚的認識に十分に対応することを実験により確認した。このため、発明者らによればこのモデルの使用が好適である。標準的なパーソナルコンピュータで実施できるこの数値モデルは、その光学データを入力として導入した各色の知覚を特徴づける視覚的認知特性値を生成する。各色の知覚のシミュレーション時には、実際の観察条件を考慮する。とりわけ、色サンプルを白い拡散壁を有した照明室内で観察することが考えられる。本明細書に記載の本発明の実施形態の様態において、使用する認知特性値は、ＮＣＳシステムで読み取れる色相角度Ｈの値である。これは、円に従って０度から３６０度の間を変化し、０度、９０度、１８０度、および２７０度の値は、それぞれ、赤、黄、緑、青の色に対応し、色はＨの中間値についてのこれらの色の間で連続的に変化する。したがって、色相角度Ｈは、使用するＮＣＳ内の一連のサンプルの区別にとりわけ適切である。
【００２９】
平行して、直接観察する場合、すなわち、カラーフィルターを挿入せずに先と同じ照射光源を用いる場合の、このサンプルに対応する各色サンプルに関わる光学データを算出する。このようにして、使用する各色サンプルについて３色成分Ｘ０、Ｙ０、Ｚ０を算出する（ステップ２ａ）。そして、これらをＣＩＥＣＡＭ０２モデルに導入して、サンプルの視覚的認知を特徴づける色相角度の値Ｈ０を得る（ステップ３ａ）。ステップ１ａ、２ａ、３ａが現在評価しているカラーフィルターとは独立した色のサンプルに関わるものであるとすれば、これらのステップは事前に実行し、こうして得た値を繰り返して、複数のフィルターを続けて評価する。
【００３０】
図２ａおよび図２ｂに、各色サンプルについてそれぞれ値ＨおよびＨ０に対応する観察条件を図示する。色サンプル２０は光源３０によって照射される。この光源は成分Ｘ、Ｙ、Ｚの算出に用いた発光体に相当する発光スペクトルを有する。ステップ２、ステップ３から得られるような値Ｈは、サンプル２０がカラーフィルター１０を通して観察者４０により観察される場合に対応し、フィルター１０はサンプル２０と観察者４０の眼との間に配されている。一例として図２ａに、カラーフィルター１０が色のついた眼科用レンズ、特にサングラスのレンズである場合を図示する。しかしながら、フィルター１０は、同様に、色のついたヘルメットバイザー、保護マスクのガラス、光学測定装置または照準装置のフィルター、などであってもよい。図２ｂに、値Ｈ０に対応する観察条件を図示する。これは、フィルター１０を除いた以外は図２ａの観察条件と同一である。
【００３１】
図１に戻ると、ステップ４で、各色サンプルについて、フィルターを介して観察した場合のサンプルに対応する色相角度値Ｈと、フィルターなしで観察した場合の同一のサンプルに対応する値Ｈ０との間の差を算出する。図３は、使用したＮＣＳの組の４０の色のサンプルについて得られた差の値Ｈ−Ｈ０をグループ化した図である（実線の曲線）。サンプルを連続したＮＣＳの組の番号によって横軸に示し、これに対応する値Ｈ−Ｈ０を縦軸に示す。かかる図により、カラーフィルターにより生じる色の知覚の修正の度合いが示される。この図において、横軸に近い曲線は、色の修正が大幅に削減された、自然な色の知覚をもたらすフィルターであることを示す。縦軸で値が正の部分の曲線は、ＮＣＳの円を時計方向に回転してオフセットした状態で知覚される色に対応する。逆に、縦軸で値が負の部分の曲線は、ＮＣＳの円を三角法方向（ｔｒｉｇｏｎｏｍｅｔｒｉｃ  ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ）に回転してオフセットして知覚される色に対応する。
【００３２】
各色サンプルについて、｜Ｈ−Ｈ０｜で示す差Ｈ−Ｈ０の絶対値は、フィルターによるこのサンプルの色の回復の評価を構築する。通常、０．１未満など、｜Ｈ−Ｈ０｜の値が低いと、サンプルの色の知覚をほとんど修正しないことを示すが、値が高いと（とりわけ０．１よりも大きい値）相当の修正が生じていることを示す。
【００３３】
各サンプルの色のフィルターによる回復について複数の人間の観察者によっても評価した。各サンプルについてカラーフィルターなしの場合と観察者と色サンプルの間にカラーフィルターを挿入した場合について、実際に観察を１５回行った。これらの観察において背景輝度は１５００ｃｄ／ｍ２（カンデラ／平方メートル）とした。それぞれの場合およびそれぞれの色サンプルで、観察者が行った１５回の評価の平均値を算出し、図３に示す（破線の曲線）。図３の２つの曲線のばらつきが類似していることから、ＣＩＥＣＡＭ０２色出現モデルは人間の眼によって知覚される色のばらつきを有効に表していることがわかる。
【００３４】
フィルターによる広範囲の色の回復は、それぞれの色サンプルについて得られた認知特性値の差分の絶対値の平均値を算出することによって評価してもよい（ステップ５）。したがって、Ｒで示すフィルターの評価の結果は、Σ｛ｓａｍｐｌｅｓ｝｜Ｈ−Ｈ０｜／Ｎに等しくなる。ここで、Ｎはフィルターの評価に用いた色サンプルの数である。例えば、ＮＣＳ色サンプルの全ての組を用いる場合には、Ｎは４０に等しくてもよい。評価結果Ｒについて、その他同様の数式を代わりに採用してもよい。
【００３５】
複数のフィルターについて上述の方法で個別に評価を行い、それぞれの評価結果Ｒを得ると、これらのフィルターを評価結果Ｒに応じて昇順に順位化できる。このランキングでは、先頭にある程より自然に色の回復がなされており、末尾にある程、色の知覚の変化が大きいことを意味する。図４に、１〜６で示す６つのフィルターについて、本発明の方法に従って評価して得た結果Ｒをグラフで示す。フィルター２、５はそれぞれ、Ｒの値がほぼ０．０２０、０．０３５であり、Ｒの値がほぼ０．１５前後であるフィルター１、３、４、６よりも、色の回復がより自然になすことができる。
【００３６】
さらに、フィルター１〜６それぞれについて、同一の評価方法を用いながらも、各評価に使用するＮＣＳ色サンプルの組を変更することによって、複数の結果Ｒを算出した。発明者は、このようにして得た結果Ｒがほとんど変わらないことを発見した。換言すると、これらの色の明度および彩度がフィルターによる広範囲の色の回復の評価に与える影響はわずかに過ぎない。特に、フィルターの順位付けは、２つのフィルターが、色の回復する性能についてほぼ同等である場合に限り、ＮＣＳサンプルの組を変更することによって変わる可能性がある。このことから、本発明において、カラーフィルターを評価するために使用する色サンプルを単一のＮＣＳの組に限定する有効性が検証される。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】本発明の、初期カラーフィルターを評価する方法のステップを示す模式図である。
【図２ａ】本発明のカラーフィルターの評価について考察した観察条件を説明する図である。
【図２ｂ】本発明のカラーフィルターの評価について考察した観察条件を説明する図である。
【図３】本発明の評価方法と一組の人間の観察者を用いてカラーフィルターと一連の参照色のサンプルについて得た二つの認知特性値の差分を比較した図である。
【図４】本発明の方法を用いて得られた複数のカラーフィルターの評価結果を示す図である。
【図１】
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【図２ａ】
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【図２ｂ】
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【図３】
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【図４】
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【外国語明細書】
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