(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
皮膚表面のＲＧＢで表現される画像ファイルからＧ（グリーン）を取り出し、取り出したＧ（グリーン）の画像に、ローリングボールアルゴリズム、ヒストグラム平坦化を実施した後二値化する皮膚表面のキメの画像処理方法。
【請求項２】
さらに二値化した後、メディアンフィルタを実施する請求項１の皮膚表面のキメの画像処理方法。
【請求項３】
請求項１乃至請求項２のいずれかの方法で処理した画像に非線形判別分析を行った結果をもってスコア化することを特徴とする皮膚表面のキメの評価方法。
【請求項４】
前記画像ファイルは、デジタル式マイクロスコープを用いて得られた画像ファイルである請求項１乃至請求項２のいずれかに記載の皮膚表面のキメの画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、皮膚表面のキメ（肌理）を評価するための画像処理方法と、その画像を用いた肌のキメの評価方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
皮膚表面からの視覚的情報はシミ、ソバカス等の色の情報の他に形状による情報も与える。形状にはシワやタルミもあるが、キメ（肌理）も皮膚の恒常性、美観を表す重要な要素である。
キメの評価は種々の因子が関わっているので、一般的には熟練者が判断していたが、単位面積あたりの交点数を計測する方法（特許文献１）、画像に細線化処理等を行う方法（特許文献２）、短直線マッチング法での画像処理（特許文献）等、人を介さずに判断する方法が知られている。
特に、最近では、化粧品販売の現場で消費者の皮膚等を迅速に分析し、最適な化粧品を販売できるように求められている。
【０００３】
【特許文献１】特開２００１−１７００２８号公報
【特許文献２】特開２００６−６１１７０号公報
【特許文献３】特開２００８−６１８９２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の目的は、熟練した判断者を必要とせず、正確に、どこでも、迅速に皮膚表面のキメを評価できるようにするための画像処理方法とこれを用いた肌のキメの評価方法にある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明者らが鋭意検討した結果、画像処理方法としては、
皮膚表面のＲＧＢで表現される画像ファイルからＧ（グリーン）を取り出し、取り出したＧ（グリーン）の画像に、ローリングボールアルゴリズム、ヒストグラム平坦化を実施した後二値化する方法が、本課題を解決すつ手段として最適であることを見出した。
に二値化した後、メディアンフィルタを実施するとさらに良好な結果が得られる場合がある。
上記の画像処理を行った画像に非線形判別分析を行った結果をもってスコア化することによって皮膚表面のキメの評価方法を見出した。
【０００６】
詳しく説明すると、皮膚表面のＲＧＢで表現される画像ファイルはデジタル式のマイクロスコープ等を用いることにより得ことができ、デジタル式マイクロスコープとしては、例えば、ショットモリテックス株式会社社製、チャームビュー、アイスコープR USB2.0等、スカラ株式会社社製、USBマイクロスコープ M3、ワイヤレススコープ AirMicro A1(U)、ワイヤレススコープ AirMicro A1等、株式会社フォルテシモ社等、USBマイクロスコープＭ３等が挙げられる。
【０００７】
上記のマイクロスコープ等で皮膚表面のＲＧＢで表現される画像ファイルを得たら、この画像ファイルからＧ（グリーン）を取り出す。
取り出したＧ（グリーン）の画像に、ローリングボールアルゴリズムと、ヒストグラム平坦化を行う。
ローリングボールアルゴリズムは背景除去の１つの方法であり、ローリングボールの半径は画像の大きさ等によって最適な大きさを選択する。
ヒストグラム平坦化は、イコライゼーション処理ともいい、ヒストグラムの分布を均一になるように変換する処理である。
これらの処理後に二値化し、二値化した後、必要に応じて、ノイズ除去を実施する。
二値化の方法にはP-タイル法、モード法、判別分析法、最小誤差法があり、その中から選択して用いればよいが、判別分析法（大津の方法）がよく用いられる。
ノイズ除去にはいろいろ方法があり移動平均法、メディアンフィルター等がよく用いられるが、本発明にはメディアンフィルターがもっとも好ましかった。
メディアンフィルターとは、n×nの局所領域における濃度値を小さい順に並べ、 真ん中にくる濃度値を領域中央の画素の出力濃度とする処理である。
【０００８】
上記のような方法で得た画像より、皮丘の面積とその変動係数、皮溝の幅や方向性等の各種のデータを得ることができる。
以上の処理は、公に利用可能なソフトウェア（ImageJ API／ライブラリー；http://rsb.info.nih.gov/ij/、NIH、MD)を使用して実施することができ、解析マクロ等を組むことによって、自動的に実施することができる。
【０００９】
さらに、本発明者は上記の画像より得たデータを用いて非線形判別分析により、熟練者しか行えなかった皮膚表面のキメの状態の分類を人を介することなく、自動的に行うことができた。
非線形判別分析とは、データ群を判別対象となる２つ以上のグループ（判別群）に判別するためのアルゴリズムであり、本発明では、独立変数として、「皮丘の平均面積」および「皮丘の面積の変動係数」を用い、この「皮丘の平均面積」と「皮丘の面積の変動係数」とにより被験者のデータの散布図を描いたときに、被験者のデータを２以上の判別群に分割するのに最適な関数（非線形判別関数）をそれぞれ求める。そして、未知データが入力された際に、その未知データがどのグループ群に属するかを非線形判別関数を基準にして決定することで、皮膚表面のキメの状態を判別できる。
判別群の群分けは目的によって変わるが、通常３〜２０、よく利用されるのは、４〜１０程度に群分けされることが多い。
非線形判別分析は、ＳＡＳ（ＳＡＳ社）、Ｓｔａｔａ（ライトストーン社）、ＳＰＳＳ（ＩＢＭ社）、Ｓ＿ＰＬＵＳ（数理システム社）等が利用できるし、また、フリーソフトである「Ｒ」でも分析できる。
【００１０】
次にに実施例を挙げて説明する。
１−１．女性の頬部をデジタルビデオスコープで皮膚表面をＪＰＥＧ形式の画像ファイルを得た。（７８名で実施した）
ＩｍａｇｅＪを用いて、上記ＲＧＢで表現される画像ファイルに以下の操作を行った。
１−２．ＲＧＢで表現される画像ファイルをＲＧＢに分解し、Ｇ（グリーン）の画像を取り出した。
１−３．取り出したＧ（グリーン）の画像に、ローリングボールアルゴリズムを実施した。
１−４．ヒストグラム平坦化処理をした。
１−５．大津の方法によって二値化した。
１−６．メディアンフィルタ（３×３の画素の平均の値）を実施した。
以上の方法で、皮膚表面のキメを評価できる画像を得た。
【００１１】
２−１．この画像より皮丘の面積の平均値と変動係数を得た。
この数値と、後述するスコアを教師データとして、ソフト「Ｒ」で非線形判別分析を行った。
デジタルビデオスコープで得たＩｍａｇｅＪで操作する前の画像を熟練者に、肌理がほとんどない状態（スコア１）から理想的な肌理の状態（スコア４）までの４つにクラス分けを行ってもらった。
【００１２】
非線形判別分析の結果、４つの判別群に分割するのに最適な非線形判別関数を得た。
確認のため上記で求めた非線形判別関数を用いて、上記の７８のデータを４つにクラス分を再度行った結果、図３のように、熟練者による目視スコアとの一致率は６９％で、両者の間で２段階以上異なる結果はなく、熟練者による目視に代わる手段として充分に利用できることがわかった。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】実施例の画像の一例    画像Ａ＝デジタルビデオスコープで得た画像    画像Ｂ＝画像Ａより取り出したＧ（グリーン）の画像    画像Ｃ＝画像Ｂにローリングボールアルゴリズム（半径５０ピクセル）を実施した画像    画像Ｄ＝画像Ｃにヒストグラム平坦化処理を実施した画像    画像Ｅ＝画像Ｄを大津の方法で二値化した画像    画像Ｆ＝画像Ｅにメディアンフィルタを実施した画像
【図２】熟練者による目視スコアの代表例と実施例によって処理した画像
【図３】熟練者による目視スコアと実施例による非線形判別分析結果との比較
【図１】
0006649749.tif 000002
【図２】
0006649749.tif 000003
【図３】
0006649749.tif 000004