(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
化粧材に形成する木目柄を表した画像又は化粧材を読取って得た木目柄を表した画像のスペクトル解析を行い、前記画像の空間周波数とスペクトル強度の関係を示すパワースペクトル分布を算出する手段と、
空間周波数が0.03cycle/mm以上0.1cycle/mm以下の範囲の前記パワースペクトル分布を近似した第１の近似線の0.03cycle/mmにおけるスペクトル強度の値、および前記第１の近似線の0.1cycle/mmにおけるスペクトル強度の値を算出する手段と、
を具備することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記第１の近似線は、空間周波数とスペクトル強度を２軸にとった両対数グラフ上で直線となるものであることを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記両対数グラフにおける前記第１の近似線の傾きまたは切片を算出する手段を有することを特徴とする請求項２記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記第１の近似線の0.03cycle/mmにおけるスペクトル強度の値が第１の所定範囲にあり、且つ前記第１の近似線の0.1cycle/mmにおけるスペクトル強度の値が第２の所定範囲にあるかどうかを判定する手段を有することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記画像は画素値を２５６階調で表すものであり、
前記第１の近似線は、空間周波数とスペクトル強度を２軸にとった両対数グラフ上で直線となり、
前記第１の所定範囲は106.2程度以上且つ107.2程度以下の範囲であり、前記第２の所定範囲は105.2程度以上且つ106.2程度以下の範囲であることを特徴とする請求項４記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記パワースペクトル分布は、前記画像のＲ成分を示すＲ画像、前記画像のＧ成分を示すＧ画像、前記画像のＢ成分を示すＢ画像のそれぞれに対しスペクトル解析を行うことで前記Ｒ画像、Ｇ画像、Ｂ画像のそれぞれについて求められ、
前記第１の近似線は、前記Ｒ画像、Ｇ画像、Ｂ画像の0.03cycle/mm以上0.1cycle/mm以下の範囲の前記パワースペクトル分布を全て近似して得られたものであることを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項７】
空間周波数が0.1cycle/mm以上5.0cycle/mm以下の範囲の前記パワースペクトル分布と、当該パワースペクトル分布を空間周波数とスペクトル強度を２軸にとった両対数グラフ上で直線近似した第２の近似線とのずれを算出する手段を有することを特徴とする請求項１から請求項６のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記パワースペクトル分布は、前記画像のＲ成分を示すＲ画像、前記画像のＧ成分を示すＧ画像、前記画像のＢ成分を示すＢ画像のそれぞれに対しスペクトル解析を行うことで前記Ｒ画像、Ｇ画像、Ｂ画像のそれぞれについて求められ、
前記第２の近似線は、前記Ｒ画像、Ｇ画像、Ｂ画像のそれぞれに対し求められ、
前記ずれは、前記Ｒ画像、Ｇ画像、Ｂ画像のそれぞれについて、0.1cycle/mm以上5.0cycle/mm以下の範囲の前記パワースペクトル分布と前記第２の近似線の誤差を求め、前記Ｒ画像、Ｇ画像、Ｂ画像について求めた前記誤差の和をとって算出されることを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記ずれが所定値以下かどうかを判定する手段を有することを特徴とする請求項７または請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記第１の近似線は、空間周波数とスペクトル強度を２軸にとった両対数グラフ上で直線となるものであり、
前記両対数グラフにおける前記第１、第２の近似線の傾きまたは切片の差を算出する手段を有することを特徴とする請求項７から請求項９のいずれかに記載の情報処理装置。
【請求項１１】
情報処理装置が、
化粧材に形成する木目柄を表した画像又は化粧材を読取って得た木目柄を表した画像のスペクトル解析を行い、前記画像の空間周波数とスペクトル強度の関係を示すパワースペクトル分布を算出するステップと、
空間周波数が0.03cycle/mm以上0.1cycle/mm以下の範囲の前記パワースペクトル分布を近似した第１の近似線の0.03cycle/mmにおけるスペクトル強度の値、および前記第１の近似線の0.1cycle/mmにおけるスペクトル強度の値を算出するステップと、
を実行することを特徴とする画像評価方法。
【請求項１２】
情報処理装置が、
化粧材の基材に形成する木目柄を表した画像のスペクトル解析を行い、前記画像の空間周波数とスペクトル強度の関係を示すパワースペクトル分布を算出するステップと、
空間周波数が0.03cycle/mm以上0.1cycle/mm以下の範囲の前記パワースペクトル分布を近似した第１の近似線の0.03cycle/mmにおけるスペクトル強度の値、および前記第１の近似線の0.1cycle/mmにおけるスペクトル強度の値を算出するステップと、
を実行し、
化粧材製造装置が、
前記第１の近似線の0.03cycle/mmにおけるスペクトル強度の値が第１の所定範囲にあり、且つ前記第１の近似線の0.1cycle/mmにおけるスペクトル強度の値が第２の所定範囲にある前記画像を前記基材上に形成するステップを実行する
ことを特徴とする化粧材の製造方法。
【請求項１３】
化粧材製造装置が、
化粧材の基材に形成する、画素値を２５６階調で表した木目柄の画像であって、
前記画像の空間周波数とスペクトル強度の関係を示すパワースペクトル分布において、空間周波数が0.03cycle/mm以上0.1cycle/mm以下の範囲の前記パワースペクトル分布を、空間周波数とスペクトル強度を２軸にとった両対数グラフ上で直線となる第１の近似線で近似した際に、前記第１の近似線の0.03cycle/mmにおけるスペクトル強度の値が106.2程度以上且つ107.2程度以下の範囲となり、且つ、前記第１の近似線の0.1cycle/mmにおけるスペクトル強度の値が105.2程度以上且つ106.2程度以下の範囲となる画像を前記基材上に形成することを特徴とする化粧材の製造方法。
【請求項１４】
化粧材における、縦の長さが１５ｃｍ以上、横の長さが１５ｃｍ以上の領域であって、
前記領域を読み取って２５６階調の画素値を有する木目柄を表した画像を取得した際に、
前記画像の空間周波数とスペクトル強度の関係を示すパワースペクトル分布において、空間周波数が0.03cycle/mm以上0.1cycle/mm以下の範囲の前記パワースペクトル分布を、空間周波数とスペクトル強度を２軸にとった両対数グラフ上で直線となる第１の近似線で近似した際に、前記第１の近似線の0.03cycle/mmにおけるスペクトル強度の値が106.2程度以上且つ107.2程度以下の範囲となり、且つ、前記第１の近似線の0.1cycle/mmにおけるスペクトル強度の値が105.2程度以上且つ106.2程度以下の範囲となる領域を有することを特徴とする化粧材。
【請求項１５】
コンピュータを、
化粧材に形成する木目柄を表した画像又は化粧材を読取って得た木目柄を表した画像のスペクトル解析を行い、前記画像の空間周波数とスペクトル強度の関係を示すパワースペクトル分布を算出する手段と、
空間周波数が0.03cycle/mm以上0.1cycle/mm以下の範囲の前記パワースペクトル分布を近似した第１の近似線の0.03cycle/mmにおけるスペクトル強度の値、および前記第１の近似線の0.1cycle/mmにおけるスペクトル強度の値を算出する手段と、
して機能させるためのプログラム。
【請求項１６】
コンピュータを、
化粧材に形成する木目柄を表した画像又は化粧材を読取って得た木目柄を表した画像のスペクトル解析を行い、前記画像の空間周波数とスペクトル強度の関係を示すパワースペクトル分布を算出する手段と、
空間周波数が0.03cycle/mm以上0.1cycle/mm以下の範囲の前記パワースペクトル分布を近似した第１の近似線の0.03cycle/mmにおけるスペクトル強度の値、および前記第１の近似線の0.1cycle/mmにおけるスペクトル強度の値を算出する手段と、
して機能させるためのプログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、画像評価方法、化粧材の製造方法、化粧材、プログラム、および記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
住宅の内装などに用いる化粧材として、木目柄を樹脂フィルム等に印刷したものがある。このような化粧材の製造時、従来は平らに切り出された自然木を２次元スキャナで画像として読み込み、画像の加工、修正を行った後、樹脂フィルム等に印刷していた。
【０００３】
自然木の木目柄は樹木の種類や切り方、枝などの構造、季節条件などにより変化して同じ柄は存在せず、上記の手法により消費者に好まれる理想的な柄を意図的に作成するのは難しい。そのため木目柄を人工的に作成する例もあり、例えば特許文献１では木目表面の微細凹凸により生じる照りの凹凸パターンを数式により再現している。また特許文献２には、パワースペクトルが異なるエンボス形状と木目柄を重ねた化粧材の製造方法が記載されている。
【０００４】
このような木目柄については、自然木らしさが感じられるものが好まれるとされており、そのため特許文献１、２では1/fゆらぎの考え方が採用されている。1/fゆらぎとは、自然に由来する現象や構造の周波数特性についてスペクトル解析を行うと、図１０に示すように周波数を横軸、スペクトル強度を縦軸にとった両対数グラフにおいて、周波数とスペクトル強度の関係を示すパワースペクトル分布が特定の傾きを持った直線ａでよく近似できるというものである。また非特許文献１では、木目柄の画像からパワースペクトル分布を算出し、図１０と同様の両対数グラフにおけるパワースペクトル分布の近似直線の傾きおよび重心と、木目柄の印象評価との関係を検討している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平5−294100号公報
【特許文献２】特開平10−292596号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】秋山涼,青山英樹,大家哲朗「感性に基づく木目模様デザイン法」,2014年度精密工学会春季大会学術講演会講演論文集,p1141-1142
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
前記したように、木目柄の場合、1/fゆらぎの考え方を利用することで、より自然木らしさが感じられる好ましい柄に近づけることができるとされている。しかしながら、本発明者が鋭意検討した結果、上記のような1/fゆらぎのみならず、特定の周波数帯のパワースペクトル分布の様子が木目柄の印象に大きな影響を与え、これを利用してより好ましい印象を与える化粧材を製造できる可能性があることが見出された。
【０００８】
本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、化粧材の画像を好適に評価できる情報処理装置等を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
前述した課題を解決するための第１の発明は、化粧材に形成する木目柄を表した画像又は化粧材を読取って得た木目柄を表した画像のスペクトル解析を行い、前記画像の空間周波数とスペクトル強度の関係を示すパワースペクトル分布を算出する手段と、空間周波数が0.03cycle/mm以上0.1cycle/mm以下の範囲の前記パワースペクトル分布を近似した第１の近似線の0.03cycle/mmにおけるスペクトル強度の値、および前記第１の近似線の0.1cycle/mmにおけるスペクトル強度の値を算出する手段と、を具備することを特徴とする情報処理装置である。
【００１０】
前記第１の近似線は、空間周波数とスペクトル強度を２軸にとった両対数グラフ上で直線となるものであることが望ましい。また、第１の発明の情報処理装置は、前記両対数グラフにおける前記第１の近似線の傾きまたは切片を算出する手段を有することも望ましい。
第１の発明の情報処理装置は、前記第１の近似線の0.03cycle/mmにおけるスペクトル強度の値が第１の所定範囲にあり、且つ前記第１の近似線の0.1cycle/mmにおけるスペクトル強度の値が第２の所定範囲にあるかどうかを判定する手段を有することも望ましい。例えば、前記画像は画素値を２５６階調で表すものであり、前記第１の近似線は、空間周波数とスペクトル強度を２軸にとった両対数グラフ上で直線となり、前記第１の所定範囲は106.2程度以上且つ107.2程度以下の範囲であり、前記第２の所定範囲は105.2程度以上且つ106.2程度以下の範囲である。
また、前記パワースペクトル分布は、前記画像のＲ成分を示すＲ画像、前記画像のＧ成分を示すＧ画像、前記画像のＢ成分を示すＢ画像のそれぞれに対しスペクトル解析を行うことで前記Ｒ画像、Ｇ画像、Ｂ画像のそれぞれについて求められ、前記第１の近似線は、前記Ｒ画像、Ｇ画像、Ｂ画像の0.03cycle/mm以上0.1cycle/mm以下の範囲の前記パワースペクトル分布を全て近似して得られたものであることも望ましい。
【００１１】
第１の発明の情報処理装置は、空間周波数が0.1cycle/mm以上5.0cycle/mm以下の範囲の前記パワースペクトル分布と、当該パワースペクトル分布を空間周波数とスペクトル強度を２軸にとった両対数グラフ上で直線近似した第２の近似線とのずれを算出する手段を有することが望ましい。
また、前記パワースペクトル分布は、前記画像のＲ成分を示すＲ画像、前記画像のＧ成分を示すＧ画像、前記画像のＢ成分を示すＢ画像のそれぞれに対しスペクトル解析を行うことで前記Ｒ画像、Ｇ画像、Ｂ画像のそれぞれについて求められ、前記第２の近似線は、前記Ｒ画像、Ｇ画像、Ｂ画像のそれぞれに対し求められ、前記ずれは、前記Ｒ画像、Ｇ画像、Ｂ画像のそれぞれについて、0.1cycle/mm以上5.0cycle/mm以下の範囲の前記パワースペクトル分布と前記第２の近似線の誤差を求め、前記Ｒ画像、Ｇ画像、Ｂ画像について求めた前記誤差の和をとって算出されることも望ましい。
また、第１の発明の情報処理装置は、前記ずれが所定値以下かどうかを判定する手段を有することも望ましい。
さらに、前記第１の近似線は、空間周波数とスペクトル強度を２軸にとった両対数グラフ上で直線となるものであり、前記両対数グラフにおける前記第１、第２の近似線の傾きまたは切片の差を算出する手段を有することも望ましい。
【００１２】
第２の発明は、情報処理装置が、化粧材に形成する木目柄を表した画像又は化粧材を読取って得た木目柄を表した画像のスペクトル解析を行い、前記画像の空間周波数とスペクトル強度の関係を示すパワースペクトル分布を算出するステップと、空間周波数が0.03cycle/mm以上0.1cycle/mm以下の範囲の前記パワースペクトル分布を近似した第１の近似線の0.03cycle/mmにおけるスペクトル強度の値、および前記第１の近似線の0.1cycle/mmにおけるスペクトル強度の値を算出するステップと、を実行することを特徴とする画像評価方法である。
【００１３】
第３の発明は、情報処理装置が、化粧材の基材に形成する木目柄を表した画像のスペクトル解析を行い、前記画像の空間周波数とスペクトル強度の関係を示すパワースペクトル分布を算出するステップと、空間周波数が0.03cycle/mm以上0.1cycle/mm以下の範囲の前記パワースペクトル分布を近似した第１の近似線の0.03cycle/mmにおけるスペクトル強度の値、および前記第１の近似線の0.1cycle/mmにおけるスペクトル強度の値を算出するステップと、を実行し、化粧材製造装置が、前記第１の近似線の0.03cycle/mmにおけるスペクトル強度の値が第１の所定範囲にあり、且つ前記第１の近似線の0.1cycle/mmにおけるスペクトル強度の値が第２の所定範囲にある前記画像を前記基材上に形成するステップを実行することを特徴とする化粧材の製造方法である。
【００１４】
第４の発明は、化粧材製造装置が、化粧材の基材に形成する、画素値を２５６階調で表した木目柄の画像であって、前記画像の空間周波数とスペクトル強度の関係を示すパワースペクトル分布において、空間周波数が0.03cycle/mm以上0.1cycle/mm以下の範囲の前記パワースペクトル分布を、空間周波数とスペクトル強度を２軸にとった両対数グラフ上で直線となる第１の近似線で近似した際に、前記第１の近似線の0.03cycle/mmにおけるスペクトル強度の値が106.2程度以上且つ107.2程度以下の範囲となり、且つ、前記第１の近似線の0.1cycle/mmにおけるスペクトル強度の値が105.2程度以上且つ106.2程度以下の範囲となる画像を前記基材上に形成することを特徴とする化粧材の製造方法である。
【００１５】
第５の発明は、化粧材における、縦の長さが１５ｃｍ以上、横の長さが１５ｃｍ以上の領域であって、前記領域を読み取って２５６階調の画素値を有する木目柄を表した画像を取得した際に、前記画像の空間周波数とスペクトル強度の関係を示すパワースペクトル分布において、空間周波数が0.03cycle/mm以上0.1cycle/mm以下の範囲の前記パワースペクトル分布を、空間周波数とスペクトル強度を２軸にとった両対数グラフ上で直線となる第１の近似線で近似した際に、前記第１の近似線の0.03cycle/mmにおけるスペクトル強度の値が106.2程度以上且つ107.2程度以下の範囲となり、且つ、前記第１の近似線の0.1cycle/mmにおけるスペクトル強度の値が105.2程度以上且つ106.2程度以下の範囲となる領域を有することを特徴とする化粧材である。
【００１６】
第６の発明は、コンピュータを、化粧材に形成する木目柄を表した画像又は化粧材を読取って得た木目柄を表した画像のスペクトル解析を行い、前記画像の空間周波数とスペクトル強度の関係を示すパワースペクトル分布を算出する手段と、空間周波数が0.03cycle/mm以上0.1cycle/mm以下の範囲の前記パワースペクトル分布を近似した第１の近似線の0.03cycle/mmにおけるスペクトル強度の値、および前記第１の近似線の0.1cycle/mmにおけるスペクトル強度の値を算出する手段と、して機能させるためのプログラムである。
【００１７】
第７の発明は、コンピュータを、化粧材に形成する木目柄を表した画像又は化粧材を読取って得た木目柄を表した画像のスペクトル解析を行い、前記画像の空間周波数とスペクトル強度の関係を示すパワースペクトル分布を算出する手段と、空間周波数が0.03cycle/mm以上0.1cycle/mm以下の範囲の前記パワースペクトル分布を近似した第１の近似線の0.03cycle/mmにおけるスペクトル強度の値、および前記第１の近似線の0.1cycle/mmにおけるスペクトル強度の値を算出する手段と、して機能させるためのプログラムを記録した記録媒体である。
【００１８】
本発明により、木目柄等の画像において、消費者の印象に大きな影響を与える周波数帯として本発明者が見出した範囲のパワースペクトル分布を評価し、必要に応じてこれを特定条件に近づけるように修正することで理想的な木目柄等を作成できるため、高品質な木目柄等を有する化粧材を安定して製造できるようになる。また、化粧材を読取って得た画像に対して上記周波数帯のパワースペクトル分布の評価を行うこともでき、これにより化粧材が消費者に与える印象を好適に推定できるようになる。
【００１９】
すなわち、本発明者は、様々な画像に対する印象評価を鋭意検討した結果、より好ましい印象を与えるためには、前記のような1/fゆらぎだけでなく、特定の周波数帯、つまり上記した0.03〜0.1cycle/mmの範囲のパワースペクトル分布が重要であることを見出した。このパワースペクトル分布を両対数グラフ上で直線となる第１の近似線で近似し、その両端のスペクトル強度を算出することでパワースペクトル分布の評価を好適に行うことができ、これらの値を所定範囲と比較することで好適なパワースペクトル分布の判定ができる。
【００２０】
具体的には、上記のスペクトル強度が0.03cycle/mmにおいてはおよそ106.2〜107.2の範囲にあり、0.1cycle/mmにおいてはおよそ105.2〜106.2の範囲にあるときに、木目模様や木目色の抑揚感の不自然さが減り、より好ましい印象を与えていたので、これを１つの評価基準とし、当該条件を満たす画像を化粧材の製造に用いることで、より好ましい印象を与える化粧材の製造が行える。すなわち、化粧材については、上記の条件を満たす所定の大きさの領域を有することで、単に1/fゆらぎに近いときの印象以上の好ましい印象を消費者に与えることができる。
【００２１】
また、本発明者は、上記の周波数帯よりも高い0.1〜5.0cycle/mmの周波数帯では、パワースペクトル分布を両対数グラフ上で直線近似した第２の近似線とパワースペクトル分布のずれが小さいものは、特にエンボス加工等によって表面に微細凹凸形状を設けた態様の化粧材において、微細凹凸形状によって生じる陰影の分布や、柄に応じて生じる木の色の分布において不自然さが減り、好まれる傾向にあるという知見も得た。従って、本発明では、このずれの値からパワースペクトル分布の評価を好適に行うことができ、これを所定値と比較することで、好ましい印象を与えるパワースペクトル分布を判定できる。
【００２２】
ずれの値は、元の画像のＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分を示すＲ画像、Ｇ画像、Ｂ画像のそれぞれについて求めたパワースペクトル分布と第２の近似線との誤差から算出するので、例えばこのうち一つの画像が他と大きく異なるパワースペクトル分布となっていても、ずれの評価に影響を与えることはない。一方、前記した0.03〜0.1cycle/mmの範囲の周波数帯についてはこのようなずれを求めないので、Ｒ画像、Ｇ画像、Ｂ画像のスペクトル分布を一括して近似した第１の近似線を評価に用いることができ、演算が簡単である。加えて、両対数グラフ上において直線となる第１の近似線の傾きや切片の値を算出して評価に用いたり、第１の近似線と第２の近似線とで傾きや切片との差を算出して評価に用いたりすることも可能であり、これにより好ましい印象を与える化粧材の製造に寄与できる。
【発明の効果】
【００２３】
本発明により、化粧材の画像を好適に評価できる情報処理装置等を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】化粧材製造システム１０を示す図
【図２】情報処理装置３のハードウエア構成を示す図
【図３】画像３００の一例を示す図
【図４】化粧材の製造方法の概略を示すフローチャート
【図５】画像３００の条件判定について示すフローチャート
【図６】Ｒ画像３０１、Ｇ画像３０２、Ｂ画像３０３を示す図
【図７】極座標グラフを示す図
【図８】パワースペクトル分布の例
【図９】スペクトル強度ａ１、ａ２の範囲ｂ、ｃ等を説明する図
【図１０】1/fゆらぎを説明する図
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下、図面に基づいて本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。
【００２６】
（１．化粧材製造システム１０）
図１は本発明の実施形態に係る情報処理装置３を含む化粧材製造システム１０を示す図である。化粧材製造システム１０は化粧材１００を製造するためのものであり、情報処理装置３と化粧材製造装置５を有する。本実施形態において、化粧材１００は木目柄を有するものとする。
【００２７】
情報処理装置３は、木目柄を表した画像のパワースペクトル分布の評価を行い、以て消費者に好ましい印象を与える木目柄の条件判定ができるようにしたものである。
【００２８】
図２は情報処理装置３のハードウエア構成を示す図である。図２に示すように、情報処理装置３は、例えば制御部３１、記憶部３２、入力部３３、表示部３４、通信部３５等をバス３６により接続して構成されたコンピュータにより実現できる。但しこれに限ることなく、適宜様々な構成をとることができる。
【００２９】
制御部３１は、CPU、ROM、RAMなどから構成される。CPUは、記憶部３２、ROMなどの記録媒体に格納された情報処理装置３の後述する処理に係るプログラムをRAM上のワークエリアに呼び出して実行する。ROMは不揮発性メモリであり、コンピュータのブートプログラムやBIOSなどのプログラム、データなどを恒久的に保持している。RAMは揮発性メモリであり、記憶部３２、ROMなどからロードしたプログラムやデータを一時的に保持するとともに、制御部３１が各種処理を行うために使用するワークエリアを備える。
【００３０】
記憶部３２はハードディスクドライブ等の記録媒体であり、制御部３１が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、OSなどが格納される。これらのプログラムやデータは、制御部３１により必要に応じて読み出され、RAMに移して実行される。
【００３１】
入力部３３はデータの入力を行い、例えばキーボード、マウスなどのポインティングデバイス、テンキーなどの入力装置を有する。
表示部３４は、液晶パネルなどのディスプレイ装置等を有する。
通信部３５は、ネットワーク等を介した通信を媒介する通信インタフェースであり、他の装置との間で通信を行う。
バス３６は、各部間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。
【００３２】
記憶部３２には、木目柄を表した画像３００のデータが１または複数格納されている。この画像３００の一例を図３に示す。画像３００は、例えば実際の自然木の木目をスキャン等したり、各種の既知の手法によって人工的に生成することで得ることができる。
【００３３】
本実施形態において、画像３００はＲＧＢ画像であり、各画素の画素値が、２５６階調のＲ（赤）値、Ｇ（緑）値、Ｂ（青）値の３つで表される。ただし、画像３００はこれに限らず、画素値が２５６階調の１値で表されるグレースケール画像や、画素値がＲＧＢ以外の２以上の値で表される画像、例えば画素値が２５６階調のＣ（シアン）、Ｍ（マゼンタ）、Ｙ（イエロー）、Ｋ（ブラック）の４つの値で表されるＣＭＹＫ画像などであってもよい。
【００３４】
さらに、画像３００の解像度やピクセル数も特に限定されない。ただし、解像度については、ある程度精度の高いスペクトル解析を行う目的から、300dpi程度以上であることが望ましい。本実施形態では、例えば画像３００の解像度を300dpi、ピクセル数を縦2048pixels、横2048pixelsなどとすることができる。
【００３５】
図１の説明に戻る。化粧材製造装置５は、画像３００を基材上に形成して化粧材１００を製造するものであり、本実施形態では画像３００を基材上に印刷して化粧材１００を製造する印刷機である。
【００３６】
基材はシート状のものであり、例えばポリエチレン、ポリプロピレンなどのポリオレフィン系樹脂による樹脂フィルムを用いることができるが、これに限らない。基材は印刷を行えるものであればよく、例えば各種の紙等を用いることもできる。また基材はシート状のものにも限らず、例えば鋼板等に下地層を設けてその上に印刷を行うことも可能である。印刷機も基材上に印刷可能なものであれば特に限定されず、例えばグラビア印刷、オフセット印刷、スクリーン印刷、インクジェット印刷等により印刷を行う印刷機を用いることができる。印刷機は印刷制御を行う制御部（不図示）を有し、当該制御部のメモリに印刷を行う画像３００を格納する。さらに、木目柄の印刷を行ったフィルム等を木質ボードや鋼板等の基材に貼着して化粧材とすることもあり、その場合、化粧材製造装置５はフィルム等を貼着する貼着機（不図示）を含む。
【００３７】
（２．化粧材１００の製造方法）
図４は、本発明の実施形態に係る化粧材１００の製造方法の概略を示すフローチャートである。図４に示すように、本実施形態では、情報処理装置３によって画像３００の条件判定を行う（Ｓ１）。その後、特定条件を満たす画像３００を、化粧材製造装置５によって基材上に形成し、化粧材１００の製造を行う（Ｓ２）。
【００３８】
（２−１．画像３００の条件判定）
図５はＳ１における画像３００の条件判定（画像評価方法）について示すフローチャートであり、図のＳ１１〜Ｓ１７は情報処理装置３の制御部３１が実行する処理である。なお、本実施形態では、前処理として、Photoshop(登録商標)などの既知の画像編集プログラムを利用し、画像３００内の木の節等の部分を手入力により修正しておくものとする。
【００３９】
図５に示すように、本実施形態では、まず、情報処理装置３が画像３００のスペクトル解析を行い、空間周波数とスペクトル強度の関係を示すパワースペクトル分布を算出する（Ｓ１１）。
【００４０】
パワースペクトル分布（以下、単にスペクトル分布ということがある）は、ある空間周波数での濃淡の変化の大きさを空間周波数ごとに示すものであり、濃淡の変化の大きさは当該空間周波数による波の振幅の２乗値によってスペクトル強度として表される。本実施形態では空間周波数の単位がcycle/mm（1mmあたり周期数（波数））であり、長さ(mm)については、画像３００における1pixelの幅を、対応する実空間の長さに変換して用いている。また、スペクトル分布のサンプリング間隔は１０〜２５cycle/mmとしており、１０〜２５cycle/mm間隔の空間周波数（サンプリング点）ごとにスペクトル強度を算出してスペクトル分布としている。
【００４１】
Ｓ１１では、まず画像３００のＲ、Ｇ、Ｂ成分を抽出し、図６に示すように画像３００のＲ成分を示すＲ画像３０１、画像３００のＧ成分を示すＧ画像３０２、画像３００のＢ成分を示すＢ画像３０３の３つの画像を作成する。各画像３０１、３０２、３０３の画素値はそれぞれＲ値、Ｇ値、Ｂ値の１値で表される。
【００４２】
そして、Ｒ画像３０１、Ｇ画像３０２、Ｂ画像３０３のそれぞれに対し２次元フーリエ変換を行って、その結果を極座標変換する。これにより、Ｒ画像３０１、Ｇ画像３０２、Ｂ画像３０３のそれぞれについて、図７に示すように、画像３００の任意の方向θにおける任意の空間周波数ｆのスペクトル強度を、基準線からの角度がθ、中心Ｏからの距離がｆの点Ｐの値で表した極座標グラフを得ることができる。２次元フーリエ変換や極座標変換は既知の手法であるので詳細な説明は省略する。
【００４３】
Ｓ１１では、極座標グラフの中心Ｏから距離ｆにある円周（図７の点線参照）上の各点のスペクトル強度の値を平均する。そして、当該平均値を空間周波数ｆのスペクトル強度とし、空間周波数ｆとスペクトル強度の関係を示す１次元のスペクトル分布をＲ画像３０１、Ｇ画像３０２、Ｂ画像３０３ごとに算出する。
【００４４】
図８は、横軸を空間周波数ｆ、縦軸を上記スペクトル強度とし、これらの値を２軸にとった両対数（常用対数）グラフ上で上記スペクトル分布を表した例である。図８のＲ、Ｇ、ＢはそれぞれＲ画像３０１、Ｇ画像３０２、Ｂ画像３０３について算出したスペクトル分布である。
【００４５】
次に、情報処理装置３は、両対数グラフ上で空間周波数fが0.03 cycle/mm以上0.1 cycle/mm以下の範囲のスペクトル分布を直線近似し、その近似線（第１の近似線）の0.03cycle/mm、0.1cycle/mmでのスペクトル強度の値を算出する（Ｓ１２）。
【００４６】
Ｓ１２では、Ｒ画像３０１、Ｇ画像３０２、Ｂ画像３０３の0.03cycle/mm以上0.1cycle/mm以下の範囲のスペクトル分布を全て近似した１つの近似線を算出する。本実施形態では、最小２乗法を用いてこれらのスペクトル分布を一括して直線近似し、上記の近似線を算出する。そして、この近似線の0.03、0.1cycle/mmにおけるスペクトル強度の値を算出する。図９の点線Ａはこの近似線を模式的に示した例であり、ａ１、ａ２は当該近似線の0.03、0.1cycle/mmにおけるスペクトル強度の値である。
【００４７】
また、情報処理装置３は、両対数グラフ上で空間周波数fが0.1cycle/mm以上5.0cycle/mm以下の範囲のスペクトル分布を直線近似し、その近似線（第２の近似線）とスペクトル分布のずれを算出する（Ｓ１３）。
【００４８】
Ｓ１３では、まず、Ｒ画像３０１、Ｇ画像３０２、Ｂ画像３０３のそれぞれについて、上記の周波数帯のスペクトル分布を、最小２乗法を用いて直線近似する。図９の点線Ｒ’、Ｇ’、Ｂ’は、Ｒ画像３０１、Ｇ画像３０２、Ｂ画像３０３のスペクトル分布Ｒ、Ｇ、Ｂを直線近似した近似線を模式的に示した例である。
【００４９】
そして、Ｒ画像３０１、Ｇ画像３０２、Ｂ画像３０３のそれぞれについて、0.1cycle/mm以上5.0cycle/mm以下の範囲のスペクトル分布Ｒ、Ｇ、Ｂと、近似線Ｒ’、Ｇ’、Ｂ’との誤差を求める。さらに、Ｒ画像３０１、Ｇ画像３０２、Ｂ画像３０３について求めた誤差の和をとり、上記したずれの値とする。
【００５０】
なお、上記の誤差は、空間周波数fのサンプリング点ごとに、スペクトル分布のスペクトル強度と近似線の差を求め、その差を全てのサンプリング点で累積した累積値とする。
【００５１】
しかしながら、ずれの算出方法はこれに限らず、スペクトル分布を両対数グラフ上で直線近似した近似線と当該スペクトル分布のずれを示す値を算出できればよい。例えば上記の誤差を算出する際に、サンプリング点ごとに求めた差を累積する代わりに、累積値をサンプリング点の数で割った平均値を算出することも可能である。サンプリング点の数が大きくなる（サンプリング間隔が小さくなる）と累積値は大きな値となり最終的に算出されるずれも大きくなるが、上記のように平均値をとることで、算出されるずれの値がサンプリング点の数に影響されなくなる。
【００５２】
フローチャートの説明に戻る。本実施形態では、情報処理装置３が、Ｓ１２で算出した0.03、0.1cycle/mmにおけるスペクトル強度の値がそれぞれ第１、第２の所定範囲にあるかどうかの判定（Ｓ１４）、および、Ｓ１３で求めたずれが所定値以下かどうかの判定（Ｓ１５）を行う。
【００５３】
本実施形態では、Ｓ１４の判定に用いる第１の所定範囲は106.2程度以上且つ107.2程度以下の範囲ｂ（図９参照）とし、第２の所定範囲は105.2程度以上106.2程度以下の範囲ｃ（図９参照）とする。またＳ１５の判定で用いる所定値は800とする。これらについては後程説明する。
【００５４】
情報処理装置３は、Ｓ１２で算出した0.03、0.1cycle/mmにおけるスペクトル強度がそれぞれ第１、第２の所定範囲にあり、且つ、Ｓ１３で求めたずれが所定値以下である場合（Ｓ１４；ＹＥＳ且つＳ１５；ＹＥＳ）、画像３００を良（ＯＫ）とし（Ｓ１６）、その旨を表示部３４に表示するなどして処理を終了する。
【００５５】
一方、Ｓ１２で算出した0.03cycle/mmにおけるスペクトル強度が第１の所定範囲外にあるか、0.1cycle/mmにおけるスペクトル強度が第２の所定範囲外にある場合（Ｓ１４；ＮＯ）、あるいは、Ｓ１３で求めたずれが所定値を超えている場合（Ｓ１５；ＮＯ）、画像３００を否（ＮＧ）とし（Ｓ１７）、その旨を表示部３４に表示するなどして処理を終了する。
【００５６】
ここで、Ｓ１４の判定は、本発明者が様々な画像の印象評価を鋭意検討した結果、より好ましい印象を与えるためには、特定の周波数帯、つまり0.03cycle/mmから0.1cycle/mmまでの範囲のやや低い周波数帯のスペクトル分布が重要であることを見出したためである。
【００５７】
具体的には、画像３００について、前記の0.03cycle/mmから0.1cycle/mmの範囲の近似線Ａ（図９参照）の0.03cycle/mmにおけるスペクトル強度の値ａ１が106.2程度以上且つ107.2程度以下の範囲ｂにあり、0.1cycle/mmにおけるスペクトル強度の値ａ２が105.2程度以上且つ106.2程度以下の範囲ｃにあり、近似線Ａが、両範囲ｂ、ｃを平行な辺とする四角形状の範囲Ｄ（図９参照）内にあるときに、木目模様や木目色の抑揚感の不自然さが減り、より好ましい印象を与える傾向にあることが見出されたので、Ｓ１４ではこれを評価基準としたのである。
【００５８】
一方、Ｓ１５の判定は、0.1cycle/mmから5.0cycle/mmの範囲のやや高い周波数帯については、両対数グラフ上で直線に近いスペクトル分布を持つものが、特にエンボス加工等によって表面に微細凹凸形状を設けた態様の化粧材において、微細凹凸形状によって生じる陰影の分布や、柄に応じて生じる木の色の分布において不自然さが減り、好ましい印象を与えていたことによる。本実施形態では判定に用いる前記の所定値を800とするが、これは前記したようにサンプリング点の数などによっても異なる。
【００５９】
以上の手順によって画像３００の条件判定が行われる。Ｓ１４、Ｓ１５で説明した特定条件を満たして良とされた画像３００は、より好ましい印象を消費者に与える理想的な画像であり、前記の通り基材に印刷することで化粧材１００が製造される。一方、否とされた画像３００も、Ｓ１４、Ｓ１５の条件にあうように修正した後、再度上記の手順によって条件判定を行うことができ、これを繰り返すことで理想的な画像３００を作成できる。
【００６０】
印刷機による印刷サイズや基材のサイズ、面付の方法などにもよるが、こうして得られた理想的な画像３００を形成した化粧材１００は、その画像３００を形成した少なくとも縦１５ｃｍ以上、横１５ｃｍ以上の大きさの領域を有しており、当該領域において、前記のＳ１４の条件、Ｓ１５の条件を満たしたものとなっている。すなわち、本発明の化粧材１００は、スキャナ等で読取って２５６階調のＲＧＢ画像等を取得した際に、Ｓ１４の条件、Ｓ１５の条件を満たす縦１５ｃｍ以上、横１５ｃｍ以上の大きさの領域を有している。
【００６１】
ここで、スキャナ等による読取条件は、例えば前記したように実際の自然木の木目をスキャン等する場合と同様とでき、スキャナとしてセイコーエプソン株式会社製のEPSON Offirio ES-7000Hを用い、解像度300dpiで読取りを行うことができる。
【００６２】
また、本実施形態では化粧材１００に形成する画像３００の評価を行ったが、例えば上記の読取条件で化粧材を読取って得た画像に対してＳ１１〜Ｓ１７の処理による画像評価を行うこともでき、前記した各周波数帯のパワースペクトル分布を評価することによって、消費者に与える印象を好適に推定することができる。
【００６３】
なお、上記のＳ１４、Ｓ１５の判定は必須ではなく、Ｓ１２、Ｓ１３で各値を算出するだけでもよい。オペレータはこれらの値からＳ１４、Ｓ１５の条件に基づき自身で画像３００の良否判断を行ったり、あるいはより好ましい画像３００とすべく修正を行ったりすることができる。
【００６４】
さらに、上記の条件は、例えば住空間の壁や床など、化粧材１００が用いられる用途、場所等によって、化粧材１００が与えるべき印象の違いにより異なってくる可能性もあり、それらに応じた条件を用いることも可能である。例えば前記したスペクトル強度ａ１、ａ２と比較する第１、第２の所定範囲として、106.2程度以上107.2程度以下、105.2程度以上106.2程度以下と異なる範囲を用いたり、また0.03〜0.1cycle/mm、0.1〜5.0cycle/mm以外の範囲のスペクトル分布を別途の条件判定に用いることも可能である。
【００６５】
加えて、図９に示すように、両対数グラフにおいて、前記の近似線Ａは、好ましい印象とされる木目柄では一般的に近似線Ｒ’、Ｇ’、Ｂ’よりも傾きや切片（空間周波数fが100の場合の値）の値が低くなる（傾きの絶対値は大きくなる）傾向にあり、また近似線Ａの傾きは-1（前記した1/fゆらぎの傾き）と大きく異なり、-1より値が低くなる（傾きの絶対値は-1より大きくなる）ことが多い。
【００６６】
これらのことから、本発明において、近似線Ａの傾きや切片の値を算出して所定の基準値と比較し、画像３００の良否の評価に用いることも考えられる。同様に、近似線Ａと近似線Ｒ’、Ｇ’、Ｂ’のそれぞれについて、傾きや切片の差を算出したり、あるいは近似線Ａの傾きと近似線Ｒ’、Ｇ’、Ｂ’の傾きの平均値との差を算出したり、近似線Ａの切片と近似線Ｒ’、Ｇ’、Ｂ’の切片の平均値との差を算出したりして、算出結果を所定の基準値と比較して画像３００の良否の評価に用いることも考えられる。また近似線Ｒ’、Ｇ’、Ｂ’の傾きや切片の値を算出して評価に用いてもよい。
【００６７】
さらに、本実施形態では木目柄の画像３００についての例を説明したが、各種の画像、例えば石目柄やレンガ柄などについて同様の考え方を適用することも可能であり、同様の手法によってスペクトル分布の評価や良否判定を行うことも考えられる。ただし、木目柄は化粧材として利用される機会が多く、このような木目柄について本発明の手法を適用することは特に有効である。
【００６８】
加えて、前記したＳ１４、Ｓ１５の特定条件を満たす画像３００は、情報処理装置３の表示部３４に表示してこれを確認することも可能である。また、タブレット端末等その他の情報処理装置の表示部に当該画像３００を表示させたり、あるいは当該画像３００をパンフレット等の媒体に印刷形成して表示させるなどして、当該画像３００を形成した化粧材１００のセールスプロモーションに用いることもできる。
【００６９】
以上説明したように、本実施形態によれば、木目柄等の画像３００において、消費者の印象に大きな影響を与える周波数帯として本発明者が見出した範囲のスペクトル分布を評価し、必要に応じてこれを特定条件に近づけるように修正することで理想的な木目柄等を作成できるため、高品質な木目柄等を有する化粧材１００を安定して製造できるようになる。また、化粧材を読取って得た画像に対して上記周波数帯のパワースペクトル分布の評価を行うこともでき、これにより化粧材が消費者に与える印象を好適に推定できるようになる。
【００７０】
すなわち、本発明者は、様々な画像に対する印象評価を鋭意検討した結果、より好ましい印象を与えるためには、前記のような1/fゆらぎだけでなく、特定の周波数帯、つまり0.03〜0.1cycle/mmの範囲のスペクトル分布が重要であることを見出した。このスペクトル分布を両対数グラフ上で直線となる近似線で近似し、その両端のスペクトル強度を算出することでスペクトル分布の評価を好適に行うことができ、これらの値を所定範囲と比較することで好適なスペクトル分布の判定ができる。
【００７１】
具体的には、上記のスペクトル強度が0.03cycle/mmにおいてはおよそ106.2〜107.2の範囲にあり、0.1cycle/mmにおいてはおよそ105.2〜106.2以下の範囲にあるときに、木目模様や木目色の抑揚感の不自然さが減り、より好ましい印象を与えていたので、これを１つの評価基準とし、当該条件を満たす画像３００を化粧材１００の製造に用いることで、より好ましい印象を与える化粧材１００の製造が行える。すなわち、化粧材１００については、上記の条件を満たす前記した所定の大きさの領域を有することで、単に1/fゆらぎに近いときの印象以上の好ましい印象を消費者に与えることができる。
【００７２】
また、本発明者は、上記の周波数帯よりも高い0.1〜5.0cycle/mmの周波数帯で、スペクトル分布を両対数グラフ上で直線近似した近似線とスペクトル分布のずれが小さいものが、特にエンボス加工等によって表面に微細凹凸形状を設けた態様の化粧材において、微細凹凸形状によって生じる陰影の分布や、柄に応じて生じる木の色の分布において不自然さが減り、好まれる傾向にあるという知見も得た。従って、本実施形態では、このずれの値からスペクトル分布の評価を好適に行うことができ、これを所定値と比較することで、好ましい印象を与えるスペクトル分布を判定できる。
【００７３】
ずれの値は、Ｒ画像３０１、Ｇ画像３０２、Ｂ画像３０３のそれぞれについて求めたスペクトル分布Ｒ、Ｇ、Ｂと近似線Ｒ’、Ｇ’、Ｂ’との誤差から算出するので、例えばこのうち一つの画像が他の画像と大きく異なるスペクトル分布となっていても、ずれの評価に影響を与えることはない。一方、前記した0.03〜0.1cycle/mmの範囲の周波数帯についてはこのようなずれを求めないので、Ｒ画像３０１、Ｇ画像３０２、Ｂ画像３０３のスペクトル分布を一括して近似した近似線を評価に用いることができ、演算が簡単である。加えて、前記したように、近似線Ａの傾きや切片の値を算出して評価に用いたり、近似線Ａと近似線Ｒ’、Ｇ’、Ｂ’とで傾きや切片の差を算出して評価に用いたりすることも可能であり、これにより好ましい印象を与える化粧材の製造に寄与できる。
【００７４】
以上、添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は係る例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【符号の説明】
【００７５】
３；情報処理装置
５；化粧材製造装置
１０；化粧材製造システム
１００；化粧材
３００；画像
３０１；Ｒ画像
３０２；Ｇ画像
３０３；Ｂ画像
【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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