(57)【要約】【課題】簡素な処理手順により、毛穴・シワを強調してモニター画面に表示させることが可能な顔画像表示システムを提供する。【解決手段】撮像カメラ４により撮影された顔画像データをモニター１２に表示させるための顔画像表示システムであって、撮影された顔画像データに基づいて顔領域を設定する顔領域設定手段３６ａと、設定された顔領域について平均化処理を行う平均化処理手段３６ｂと、平均化前の顔画像データと平均化処理が施された顔画像データの差分データを演算する差分演算手段３６ｃと、この差分データに対してコントラスト強調を行なう強調処理手段３６ｄと、コントラスト強調された顔画像データをモニターに表示させるための表示データを生成する表示データ生成手段２５ｅと、を備えている。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像手段により撮影された顔画像データをモニターに表示させるための顔画像表示システムであって、
撮影された顔画像データに基づいて顔領域を設定する顔領域設定手段と、
設定された顔領域について平均化処理を行う平均化処理手段と、
平均化前の顔画像データと平均化処理が施された顔画像データの差分データを演算する差分演算手段と、
この差分データに対してコントラスト強調を行なう強調処理手段と、
コントラスト強調された顔画像データをモニターに表示させるための表示データを生成する表示データ生成手段と、を備えていることを特徴とする顔画像表示システム。
【請求項２】
前記平均化処理手段は、顔領域を構成する各画素について、注目画素を含む所定領域についてのヒストグラムを作成して、最大頻度を有する画素値を取得するものであることを特徴とする請求項１に記載の顔画像表示システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮像手段により撮影された顔画像データをモニターに表示させるための顔画像表示システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
かかる顔画像表示システムは、美容皮膚科、美容外科、形成外科などにおいて使用されており、顔撮影装置により、定期的に人の顔を撮影することで肌の状態の経時的な変化を観察し、化粧品や肌治療の効果を確認する目的で使用されている。具体的には、得られた顔画像をモニター画面に映し出しながらシミ・シワ・毛穴・色ムラなどの評価を行なうものである。
【０００３】
上記の評価項目のうち、特に毛穴やシワは、顔に当たる照明光の具合により見えにくくなる場合があり、特にシワは光と影の状態が大きな影響を与える。被験者が目の前にいる場合は、撮像カメラと被験者の位置関係を変えるなどして対応することも可能であるが、過去に撮影された顔画像を見ながら診断、あるいは治療の経過の判断を行う場合には、上記のような対応をすることができない。
【０００４】
そこで、毛穴やシワを見やすくするために、顔画像データを画像処理して毛穴・シワを強調してモニター画面に表示させる方法が考えられる。シワ成分を抑制あるいは強調する技術としては、例えば、下記特許文献１に開示されるεフィルターを用いた画像処理が知られている。また、ラプラシアンフィルターなどのようなエッジ検出や先鋭化処理により、毛穴・シワの強調を行う方法も考えられる。
【０００５】
【特許文献１】特開２００１−１１８０６４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記の方法は構成が複雑であったり、強調をしなくてよい箇所が強調されるなどの問題があり、更に改善が望まれていた。
【０００７】
本発明は上記実情に鑑みてなされたものであり、その課題は、簡素な処理手順により、毛穴・シワを強調してモニター画面に表示させることが可能な顔画像表示システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するため本発明に係る顔画像表示システムは、
撮像手段により撮影された顔画像データをモニターに表示させるための顔画像表示システムであって、
撮影された顔画像データに基づいて顔領域を設定する顔領域設定手段と、
設定された顔領域について平均化処理を行う平均化処理手段と、
平均化前の顔画像データと平均化処理が施された顔画像データの差分データを演算する差分演算手段と、
この差分データに対してコントラスト強調を行なう強調処理手段と、
コントラスト強調された顔画像データをモニターに表示させるための表示データを生成する表示データ生成手段と、を備えていることを特徴とするものである。
【０００９】
かかる構成による顔画像表示システムの作用・効果を説明する。まず、撮影された顔画像データにおいて顔領域を設定する。これは、毛穴・シワなどが存在する領域を設定し、以下行われる画像処理を効率よく行なうためである。また、必要のない領域を強調しないようにすることができる。次に、設定された顔領域について平均化処理を行う。この平均化処理では、毛穴・シワなどの特徴部分が消去される。次に、平均化前の顔画像データと平均化処理がされた顔画像データの差分データを演算する。これにより、毛穴・シワなどを特徴として抽出することができる。この差分データに対して、更にコントラスト強調を行なう。これにより、毛穴・シワが強調された顔画像データを求めることができ、表示データを生成してモニター画面に表示させることができる。従って、簡素な処理手順により、毛穴・シワを強調してモニター画面に表示させることが可能になる。
【００１０】
本発明に係る前記平均化処理手段は、顔領域を構成する各画素について、注目画素を含む所定領域についてのヒストグラムを作成して、最大頻度を有する画素値を取得するものであることが好ましい。
【００１１】
平均化処理としては種々の処理方法が考えられるが、本発明においては、注目画素を含む照射領域についてのヒストグラムを作成して、最大頻度を有する画素値を取得するものであるから、簡素な処理手順を用いながらも確実に平均化された顔画像データを得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
本発明に係る顔画像表示システムの好適な実施形態を図面を用いて説明する。図１は、顔画像表示システムにおいて用いられる顔撮影装置の内部構成を示す横断面図を示し、図２は、図１に示す顔撮影装置の縦断面図である。図３は、撮影カメラの回転移動機構の詳細を示す図である。
【００１３】
この顔撮影装置Ｈは、美容皮膚科、美容外科、形成外科などにおいて使用されている。定期的あるいは適度な期間を開けて人の顔を撮影することで肌の状態の経時的な変化を観察し、化粧品や肌治療の効果を確認する目的で使用される。この装置は、得られた顔画像から毛穴・シミ・シワ・色ムラなどの評価を行なう機能を有し、さらには、紫外線を使用したポルフィリン・かくれジミなどの評価を行なうこともできる。なお、本発明は、特に毛穴・シミの検出に関するものであるので、以下の説明においても毛穴・シミの検出に限定して行なうものとする。
【００１４】
＜顔撮影装置の構成＞
図１において、顔撮影装置Ｈは、略立方体形状の筐体１を備えており、顔の撮影を行う時は筐体１内の所定箇所に顔を保持させた状態で行い、室内光などが筐体１内部に侵入しにくいような構造が採用されている。筐体１の正面には開口部１ａが形成されており、ここから顔を挿入させる。人の顔を所定位置に保持するための顔保持手段として、あご載せ台２と額押さえ３が設けられている。あご載せ台２と額押さえ３は、人の顔の大きさや形状などに対応できるように手動で位置調整ができるように構成されている。開口部１ａからの外光進入を防止するためにカーテン１ｂが設けられる。なお、上記顔保持手段が必ずしも必要ではない。
【００１５】
顔を撮影するための撮影手段として撮影カメラ４が設けられており、カメラ支持体５に保持されている。図１に示すように、撮影カメラ４による顔の撮影位置は、正面位置Ｐ０と左右の側面位置Ｐ１，Ｐ２の３箇所が設定されている。正面位置Ｐ０は、ちょうど撮影カメラ４が顔と向かい合う位置であり、側面位置Ｐ１，Ｐ２は正面位置Ｐ０に対して４５゜に設定された位置である。ただし、この４５゜という角度については、この数値に限定されるものではなく、他の角度に設定してもよく、また、側面位置Ｐ１，Ｐ２も２箇所だけでなく、更に多くの側面位置が設定されていてもよい。例えば、３０゜，４５゜，６０゜，７５゜に設定されていてもよい。Ｐ３は、後述する移動機構によって撮影カメラ４が回転移動する軌跡を示している。
【００１６】
撮影カメラ４は、デジタルカメラが使用されるが、どのようなタイプのものを使用してもよい。必要に応じてビデオ機能を有するものを使用してもよく、静止画像を撮影可能なビデオカメラを使用してもよい。
【００１７】
このように、複数個所での顔画像を撮影するために、撮影カメラ４は顔位置を中心として回転移動できるように構成されている。撮影カメラ４の回転中心Ｂは、あご載せ台２の位置に設定されている。
【００１８】
顔を照明するための光源８が筐体１内の複数個所に配置されている。光源８は、顔の位置を中心として円周方向に沿って顔に面するように配置されていると共に、図２に示すように、上方及び下方にも複数個所に配置される。光源８には、可視光を照射する光源と紫外線を照射するブラックライトがあり、目的に応じて使い分けもしくは両方が使用される。可視光を照射する光源８は、ハロゲンランプ、蛍光灯、ＬＥＤ、フラッシュ光源など適宜のものを使用することができる。光源８として、フラッシュ光源を使用してもよい。
【００１９】
光源８から照射される光を均一に拡散するための拡散板９が光源８と顔の間に配置される。拡散板９は、図１に示す横断面形状は円弧形状（半円形状）である。図２に示すように、拡散板９は、顔の正面だけでなく天井部と底面部にも配置されており、従って、この拡散板９により顔が包囲されるような形態となる。なお、拡散板９は、半円形でなくてもよく、多角形、楕円形状を呈していてもよい。撮影カメラ４は、拡散板９の背後側に移動することになるため、正面位置Ｐ０と側面位置Ｐ１，Ｐ２において撮影を可能にするため矩形の開口部９ａが形成される。
【００２０】
制御装置２０は、顔撮影装置Ｈの動作を制御する機能と、撮影カメラ４により撮影された顔画像に関する画像処理を行う機能を有する。モニター２１には、撮影された顔画像が表示される。キーボード２２は、顔撮影装置Ｈに対する種々の動作指令入力や画像処理を行なうための種々の動作指令やデータ入力などを行なう。制御装置２０、モニター２１、キーボード２２は、汎用のコンピュータ（パソコン）により構成してもよい。
【００２１】
＜カメラ回転移動機構＞
次に、撮影カメラ４の回転移動機構の詳細を図３により説明する。回転中心Ｂには駆動モータ１０と駆動軸１１が設けられており、この駆動軸１１にアーム１２が連結される。アーム１２の先端部１２ａに２本の連結軸１３が垂直方向に植設され、この連結軸１３の上部先端にカメラ支持体５が結合される。カメラ支持体５は、側面視で略コの字形状を有しており、コの字形状の内側に撮影カメラ４が配置される。
【００２２】
アーム１２の先端側の裏面には、ローラ支持体１４がアーム先端部１２ａに対して垂直方向を軸として回転自在に取り付けられており、ローラ１５が回転自在に保持されている。このローラ１５は、筐体１の底面に接地するように構成され、これにより、撮影カメラ４をスムーズに回転移動させることができる。なお、撮影カメラ４の回転移動機構については、本実施形態に限定されるものではなく、種々の変形例が考えられる。
【００２３】
＜制御関係＞
次に、顔撮影装置Ｈ及び顔画像表示システムの主要な制御機能について図４の制御ブロック図により説明する。コントローラ３０は、顔撮影装置Ｈを統括的に制御する機能を提供するものであり、ＣＰＵ、メモリ、その他の必要なプログラム等により構成される。照明制御部３１は、光源８の点灯・消灯制御を行なう。光源８は、顔画像の撮影を行う時に点灯される。可視光と紫外線を使い分ける場合に、そのいずれを点灯させるのか、あるいは両方を点灯させるのかについての制御も行われる。
【００２４】
カメラ位置制御部３２は、撮影カメラ４を正面位置Ｐ０，側面位置Ｐ１，Ｐ２の各位置に停止させるための移動制御を行うものであり、駆動モータ１０に対する動作指令を行なう。撮影カメラ４を所定の位置に停止させるために、カメラ位置センサー３３が設けられている。カメラ位置センサー３３としては、上記３つの撮影位置を検出するためのセンサーが設けられており、例えば、アーム１２の位置を光センサーやマイクロスイッチなどにより検出するように構成できる。
【００２５】
また、上記３つの撮影位置だけではなく、それらの中間的な位置も検出することができるようにしている。例えば、駆動モータ１０に連動して回転するエンコーダからの信号や、駆動モータ１０（パルスモータ）へ供給する駆動パルスのカウント値などに基づいて、細かいステップで撮影カメラ４の位置を検出することができる。従って、撮影カメラ４が移動可能な全範囲について位置検出を行なうことができる。
【００２６】
カメラ制御部３４は、撮影カメラ４の動作を制御するものであり、具体的にはシャッターを切ることで顔画像の撮影を行う。顔画像の撮影は、正面位置Ｐ０，側面位置Ｐ１，Ｐ２の３箇所において夫々行なわれる。撮影カメラ４の位置を微調整する必要がある場合は、微調整が完了した後に撮影が行われる。
【００２７】
顔画像データ保存部３５は、撮影カメラ４により撮影された顔画像データが保存される。顔画像データは、デジタルのカラー画像データであり、ＪＰＥＧ等の適宜のファイル形式で保存される。顔画像データは、正面画像・左右側面画像ごとに保存され、人物を特定する人物ＩＤ（識別情報）・撮影年月日と共に保存される。
【００２８】
＜顔画像解析システムの構成＞
画像処理部３６は、取得された顔画像データに対する画像処理を行い、毛穴・シミの検出を行なう機能を有するものであり、ソフトウェアもしくはソフトウェアとハードウェアの組み合わせにより構成することができる。画像処理部３６は、本発明に係る顔画像表示システムの中核をなす部分である。
【００２９】
顔領域設定手段３６ａは、撮影カメラ４により撮影された顔画像データの中に含まれる顔領域の設定を行う機能を有する。顔領域とは、顔の中でも特に人の肌の領域を指すものであり、肌の評価には関係のない、鼻の穴、眉毛、目、口などは除かれる。顔領域の設定は、オペレータがモニター２１の画面を見ながらマウス等で設定する場合と、自動的に設定する場合とがある。本発明は、いずれの方法を採用してもよく、機能的には両方備えていることが好ましい。
【００３０】
平均化処理手段３６ｂは、顔領域が設定された後に、顔領域を構成する各画素について、注目画素を含む所定領域についてのヒストグラムを作成する機能、このヒストグラムに基づいて最大頻度を有する画素値を取得する機能を有する。すなわち、その所定領域内に最も多く存在する画素に注目画素が置き換えられるので、全体的に平均化された画像に変換することができる。
【００３１】
差分演算手段３６ｃは、平均化処理手段３６ｂにより取得された画素値と注目画素の画素値との差分データを演算する機能、を有している。この差分データに基づいて、毛穴・シワ等の強調処理を行った表示画像データを作成することができる。また、この差分データに基づいて、毛穴であるかシミであるかなどの判定を行なうこともできる。
【００３２】
強調処理手段３６ｄは、差分データに基づいて、コントラストが強調された画像データを作成することができる。コントラスト強調は、画像の明度差をより大きくする処理であり、公知の強調処理を用いることができる。
【００３３】
判定手段３６ｅは、差分演算手段３６ｃにより得られた差分データに基づいて、毛穴・シミ・シワ等の判定を行なうものである。判定を行なうまでの処理手順の一例を説明する。まず、差分データを３つの閾値により４値化する。この機能に基づいて、差分データを［０，１，２，３］の４種類にレベル分けを行なう。次に、この４値化された結果に基づき、差分データを毛穴・シ・シワ等が含まれる第１領域［１，２，３］と、毛穴・シミが含まれない第２領域［０］とに分類する。第２領域は、通常の肌の領域を表すものであり、第１領域は、毛穴等により構成されるものと推定される領域である。第１領域は、実際には多数のクラスター（面積の小さな小領域）の集合体として構成される。
【００３４】
判定手段３６ｅは、各クラスターに対する解析を行なって毛穴であるかシミであるかの判定処理を行う。例えば、クラスターの形状・面積などを解析し、毛穴・シミ・シワであるか否かの判定が可能になる。また、４値化された画素［１，２，３］の存在割合などを解析することで、例えば、目立つ毛穴であるか黒ずんだ毛穴であるかなどの詳細な解析を行なうことができる。
【００３５】
表示データ生成手段３６ｆは、画像処理の結果得られた画像をモニター２１に表示するためのデータを生成する。また、画像処理の結果得られた画像についても、適宜顔画像データ保存部３５に保存させることができる。
【００３６】
＜画像処理手順＞
次に、顔画像を撮影してから毛穴・シワ等の強調画像をモニター１２に表示させる場合の手順を説明する。図５は、処理手順の概要を示すフローチャートである。
【００３７】
まず、顔画像の撮影を行う（Ｓ１）。撮影される顔画像は、正面画像、左右の側面画像の３種類であるが、説明の便宜上、正面画像についてのみの説明を行なう。撮影カメラ４により撮影された顔画像データは、顔画像データ保存部３５に保存される（Ｓ２）。また、撮影された顔画像は、モニター２１に映し出すことができる（図６参照）。撮影カメラ４で撮影を行う場合には、できるだけ画面いっぱいに顔が入るように撮影される。
【００３８】
次に顔領域の設定を行う。顔画像データには、顔ではない領域や、顔領域内部であっても毛穴・シワ等の評価対象には関係のない領域が含まれている。そこで、画像処理を効率よく行なうために、顔領域の設定を行うようにしている（Ｓ３）。
【００３９】
そこで、まず、画面の中央領域Ａの矩形に含まれる画素群の平均画素値を取得する（Ｓ３０）。この中央領域Ａは、予め設定されている領域であり、画像サイズに対して縦１／４、横１／４程度の大きさに設定されている。顔画像は画面いっぱいになるように撮影されることから、この範囲には顔の中央部分が含まれているものと推定される。なお、中央領域Ａを表す矩形をモニター画面にも表示させてオペレータが確認できるように構成してもよい。また、必要に応じて中央領域Ａの位置や大きさを変更できるように構成してもよい。なお、上記の平均画素値は、例えば、カラー画像データを構成するＲＧＢの平均値により取得することができる。
【００４０】
上記のように得られた平均画素値は、肌の色を表しているものと推定される。次に、この平均画素値に対して所定の範囲内にある画素値を有する画素を検索する（Ｓ３１）。例えば、平均画素値に対して±５％の範囲内にある画素を抽出する。検索する範囲は、上記の中央領域Ａ内のほかに、中央領域Ａの外側の領域である。検出された画素群を顔領域として設定し（Ｓ３２）、この顔領域内について、毛穴・シワ等を強調するための画像処理を行なう。設定された顔領域を図８に模式的に示す。顔の輪郭以外の領域や、顔の内部であっても、口・鼻の穴・目・眉毛などは毛穴・シミの検出には関係しない領域であり、顔領域から除外される。
【００４１】
顔領域が設定されると、顔領域内の各画素について、次のようなスキャニングを行なう。すなわち、注目画素を中心として所定領域の範囲のヒストグラムを作成する（Ｓ４）。これを図９に概念的に示す。注目画素Ｂを中心として、矩形（正方形あるいは長方形）の所定領域Ｃが設定される。この所定領域Ｃの大きさは、例えば、１０００万画素クラスの撮像カメラであれば、５１画素×５１画素の大きさに設定されるが、この所定領域Ｃの設定については、ＣＣＤ等の撮像素子の画素数などに応じて、適宜行なうことができるものである。
【００４２】
従って、ヒストグラムは上記の例では５１×５１＝２６０１画素について作成されるものであり、例えば、図９（ｂ）に示される。このヒストグラムから、最大頻度を有する画素値を取得する（Ｓ５）。この画素値はＤで示されている。次に、この最大頻度を有する画素値Ｄから注目画素Ｂの画素値を引いた差分データを演算する（Ｓ６）。最大頻度を有する画素値Ｄは通常は毛穴・シワ・シミ等ではない肌の色を表すものであり、注目画素Ｂが同じく毛穴・シワ・シミ等ではない肌の部分に相当すれば、差分データは０になる。
【００４３】
また、毛穴等などがあると、輝度が暗くなる方向になるので、差分データを演算すると、正の値となる。差分データの大きさに応じて、シミであるのか毛穴であるのか、又、どの程度のレベルの毛穴であるのかを判定できるようになる。また、差分データがマイナスになった場合は０にする。これは、照明光源の関係で顔領域全体が均一な照度で照明されているわけではないので、そのバラツキを考慮するためである。
【００４４】
なお、上記において最大頻度を用いることで、平均化された画像データを簡単に生成することができる。なお、差分データを用いて毛穴・シミ等の評価を行う場合、最大頻度ではなく、平均値により取得してもよい。ただし、仮に平均値を取った場合、特に濃い大きなシミが存在すると、平均値では値が低下してしまい、精度のよい毛穴等の検出が行なえなくなる可能性がある。
【００４５】
差分データを演算すると、顔領域内の全ての画素についてスキャニングが終了したかどうかを判定し（Ｓ７）、終了していなければ、ステップＳ４に戻り、次の注目画素について同様の演算を繰り返す。
【００４６】
顔領域の全体にわたってスキャニングが終了すると、差分データを３つの閾値により４値化する（Ｓ８）。具体的には、差分データを［０，１，２，３］の４種類にレベル分けを行なうものであり、毛穴・シミが含まれる第１領域［１，２，３］と、毛穴・シミが含まれない第２領域［０］とに分類する（Ｓ９）。これは、いわゆるラベリングと呼ばれている処理である。このように２つの領域に分類すると、顔領域は、普通の肌の領域である第２領域［０］と、多数のクラスター（小領域）の集合体である第１領域［１，２，３］とに分けられる。
【００４７】
次に、この４値化された顔画像データに対してコントラスト強調処理を行う（Ｓ１０）。この例では、４値化することで［０，１，２，３］の４つの値により各画素値が表されているが、これを例えば、［０，２，４，６］あるいは［０，３，６，９］のように変換すれば、より大きな明度差が生じるため、強調した画像データを得ることができる。
【００４８】
強調処理が終わると、その画像をモニター画面に表示するための表示処理が行われる（Ｓ１１）。この表示例を図１０に示す。また、強調処理された顔画像データは、必要に応じて顔画像データ保存部３５に保存される（Ｓ１２）。
【００４９】
ステップＳ８において４値化された画像データは、毛穴・シミ等の判定処理にも利用される（Ｓ９）。この判定処理について簡単に説明する。例えば、シミの検出は、クラスターの形状に基づいて判定することができる。通常、シミの大きさは毛穴よりも大きくなっており、所定の形状を有しているものと判定可能であるからである。具体的には、クラスターを囲む矩形を設定し、この矩形の２辺ｘ，ｙの長さに基づいて、シミであるか否かの判定が行なわれる。例えば、矩形の一辺（ｘもしくはｙ）が１５画素以上であれば、そのクラスターはシミであると判定する。
【００５０】
次に、毛穴の検出例について説明する。上記のように矩形を設定し、縦横比が１：０．６５以上であれば毛穴であると判定する。毛穴の形状は、円形に近いものと推定できるので、上記のような比率以上に正方形に近いものは、毛穴であると判定することができる。
【００５１】
そして、更に、毛穴については、［１］［２］［３］の存在割合に基づいて、目立つ毛穴と黒ずんだ毛穴の２段階のレベルに分類して検出することができる。
【００５２】
判定処理が終わると、毛穴等の検出結果をモニター画面に表示するための表示処理が行われる（Ｓ１２）。
【００５３】
＜別実施形態＞
平均化処理としては、本実施形態の方法の他、例えば、移動平均フィルターを用いた処理を行ってもよい。
【００５４】
本実施形態では４値化された画像データに対して強調処理を行っているが、４値化前の差分データに対して直接強調処理を施してもよい。
【００５５】
本実施形態では、顔領域の設定を平均画素値に基づいて自動的に検索する方法を採用しているが、顔の一部のみの判定を行う場合などには、オペレータがモニター画面の上でマウス等により顔領域を設定するように構成してもよい。顔の一部のみの評価を行えばよい場合には、このように設定することで、画像処理を行う範囲を制限し、画像処理に要する時間を短縮化することができる。また、顔領域を自動的に検索して設定する方法と、オペレータが設定する方法のいずれかを任意に選択できるようにすることが好ましい。
【００５６】
本実施形態において、ヒストグラムは、カラー画像データを構成するＲＧＢのうち、青の画像データを用いて行なうことが好ましい。従って、差分データについても、青の画像データについて演算する。これは、シミが生じた場合、青の成分が大きく低下するためである。なお、毛穴の場合は、ＲＧＢがほぼ同じ程度で低下するので、どの成分を用いても精度的には問題がない。
【００５７】
本実施形態では、差分データに対して４値化を行なっているが、本発明はこれに限定されるものではない。２値化でもよいし、５値化以上でもよい。これについては、検出目的に応じて適切な閾値を設定すればよい。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】顔撮影装置の内部構成を示す横断面図
【図２】顔撮影装置の内部構成を示す縦断面図
【図３】撮影カメラの回転移動機構の詳細構成を示す斜視図
【図４】顔撮影装置及び顔画像解析システムの制御機能を示すブロック図
【図５】毛穴・シミ検出の手順を示すフローチャート
【図６】撮影された顔画像をモニター画面に表示した例を示す図
【図７】中央領域を示す図
【図８】設定された顔領域の例を示す図
【図９】差分データを求めるときの処理を説明するための図
【図１０】強調された画像の表示例を示す図
【符号の説明】
【００５９】
４        撮影カメラ
２１      モニター
３０      コントローラ
３５      顔画像データ保存部
３６      画像処理部（顔画像表示システム）
３６ａ    顔領域設定手段
３６ｂ    平均化処理手段
３６ｃ    差分演算手段
３６ｄ    強調処理手段
３６ｅ    判定手段
３６ｆ    表示データ生成手段
Ｈ        顔撮影装置
【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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