(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
肌の角層の剥がれ状態を示す情報を取得し、取得した前記肌の角層の剥がれ状態を示す情報に基づいて、肌の表面凹凸形状の情報を取得する形状情報取得部と、
前記肌の光学特性の情報を取得する光学特性情報取得部と、
前記表面凹凸形状の情報と前記光学特性の情報とに基づいて、前記肌のつやを評価する評価部とを備えたことを特徴とする肌評価装置。
【請求項２】
前記形状情報取得部が、前記肌から採取した角層の剥がれを撮影した画像から前記肌の角層の剥がれ状態を示す情報を取得する請求項１記載の肌評価装置。
【請求項３】
前記形状情報取得部が、肌の水分量の計測結果と角層の剥がれ状態とを対応付けたテーブルまたは肌の乾燥度の計測結果と角層の剥がれ状態とを対応付けたテーブルを参照して、肌の水分量の計測結果または肌の乾燥度の計測結果から、前記角層の剥がれ状態を示す情報を取得する請求項１記載の肌評価装置。
【請求項４】
肌の皮溝の幅、傾斜角および密度の少なくとも１つの情報を、肌の表面凹凸形状の情報として取得する形状情報取得部と、
前記肌の光学特性の情報を取得する光学特性情報取得部と、
前記表面凹凸形状の情報と前記光学特性の情報とに基づいて、前記肌のつやを評価する評価部とを備えたことを特徴とする肌評価装置。
【請求項５】
前記光学特性情報取得部が、前記肌の内部の散乱係数を前記光学特性の情報として取得する請求項１から４いずれか1項記載の肌評価装置。
【請求項６】
前記光学特性情報取得部が、前記肌にスリット光を照射して撮影されたスリット光画像を取得し、該スリット光画像に基づいて、前記肌の内部の散乱係数を取得する請求項５記載の肌評価装置。
【請求項７】
肌の角層の状態を示す情報、前記肌の皮溝の幅、傾斜角および密度の情報を、表面凹凸形状の情報として取得する形状情報取得部と、
前記肌の内部の散乱係数を、前記肌の光学特性の情報として取得する光学特性情報取得部と、
前記肌の角層の状態を示す情報、前記肌の皮溝の幅、傾斜角および密度の情報並びに前記肌の内部の散乱係数に基づいて、前記肌のつやを評価する評価部とを備えたことを特徴とする肌評価装置。
【請求項８】
前記評価部が、前記角層のはがれ部分の面積率が２０％以下であり、前記肌の皮溝の幅が５０±３０μｍであり、前記皮溝の傾斜角が８０度以上９０度以下であり、前記皮溝の密度が３０％以上である場合に、前記肌のつやが良好であると評価する請求項７記載の肌評価装置。
【請求項９】
人体に対して外科的処置を施して表面凹凸形状の情報を取得することなく、肌の角層の剥がれ状態を示す情報に基づいて、肌の表面凹凸形状の情報を取得し、
前記肌の光学特性の情報を取得し、
前記表面凹凸形状の情報と前記光学特性の情報とに基づいて、前記肌のつやを評価することを特徴とする肌評価方法。
【請求項１０】
人体に対して外科的処置を施して表面凹凸形状の情報を取得することなく、肌の皮溝の幅、傾斜角および密度の少なくとも１つの情報を、肌の表面凹凸形状の情報として取得し、
前記肌の光学特性の情報を取得し、
前記表面凹凸形状の情報と前記光学特性の情報とに基づいて、前記肌のつやを評価することを特徴とする肌評価方法。
【請求項１１】
肌の角層の剥がれ状態を示す情報に基づいて、肌の表面凹凸形状の情報を取得する形状情報取得部と、
前記肌の光学特性の情報を取得する光学特性情報取得部と、
前記表面凹凸形状の情報と前記光学特性の情報とに基づいて、前記肌のつやを評価する評価部としてコンピュータを機能させることを特徴とする肌評価プログラム。
【請求項１２】
肌の皮溝の幅、傾斜角および密度の少なくとも１つの情報を、肌の表面凹凸形状の情報として取得する形状情報取得部と、
前記肌の光学特性の情報を取得する光学特性情報取得部と、
前記表面凹凸形状の情報と前記光学特性の情報とに基づいて、前記肌のつやを評価する評価部としてコンピュータを機能させることを特徴とする肌評価プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、肌のつやを評価する肌評価装置および方法並びにプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
美しい肌の条件として、「透明感がある」、「ハリがある」、「うるおいがある」または「つやがある」などが挙げられる。これらの中でも、肌のつやについては、肌のつやが存在することで、視覚的にうるおいを感じたり、視覚的にハリを感じたり、若さを感じたりするので、重要な因子であると考えられる。
【０００３】
したがって、肌状態の評価や肌の使用される化粧品や薬剤などの商品設計において、肌のつやを定量的に評価できることが重要である。
【０００４】
肌のつやを定量的に評価する一般的な手法としては、無偏光画像および偏光画像（クロスニコル）の２枚の画像を取得し、これらの画像の差分画像から鏡面反射画像を生成し、鏡面反射画像の輝度値や輝度分布によりツヤを評価する方法がある。
【０００５】
また、特許文献１においては、肌の画像から鏡面反射成分を抽出し、鏡面反射画像の明るさの平均値から物理的な光沢度を取得し、鏡面反射成分を多重解像度解析することによって肌の肌理を表す周波成分の２乗平均値により見かけの荒さを産出し、その見かけの荒さと光沢度によりつやを評価する方法が提案されている。
【０００６】
また、特許文献２においては、無偏光画像および偏光画像（クロスニコル）の２枚の画像を取得し、これらの画像の輝度レベルを補正した後、これらの画像のＢチャンネル画像の差分画像を生成し、その差分画像の平均と正規分布の剥離度を計算し、その剥離度に基づいて、肌のつやおよび滑らかさを評価する方法が提案されている。
【０００７】
また、特許文献３においては、毛髪のつやを評価する方法が提案されている。具体的には、毛髪を撮像し、毛髪領域をフラクタル解析することによって得られた結果に基づいて髪のつや評価を行うことが提案されている。
【０００８】
また、特許文献４においては、肌の光学特性値と感性評価スコアとの対応関係をあらかじめ求め、評価対象の肌の光学計測値と上記対応関係に基づいて肌の見え方を評価する方法が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特許４１３３２４８号公報
【特許文献２】特許５３４０９０７号公報
【特許文献３】特許５０８５３４４号公報
【特許文献４】特開２００３−１９０１２０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
ここで、肌のつやは、肌表面の反射による鏡面反射および拡散反射だけでなく、肌内部での光の散乱によっても変化する。したがって、肌のつやを評価する場合には、肌の物理特性と肌の光学特性との両方を考慮することがより望ましいと考えられる。上述した特許文献１から特許文献４には、肌の物理特性と肌の光学特性との両方を考慮した方法については、何も提案されていない。
【００１１】
本発明は、上記の問題に鑑み、肌の物理特性と光学特性との両方を考慮して肌のつやを評価することによって、実際の見た目により近い肌のつやの評価を定量的に行うことができる肌評価装置および方法並びにプログラム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】
【００１２】
本発明の肌評価装置は、肌の角層の剥がれ状態を示す情報を取得し、取得した角層の剥がれ状態を示す情報に基づいて、肌の表面凹凸形状の情報を取得する形状情報取得部と、肌の光学特性の情報を取得する光学特性情報取得部と、表面凹凸形状の情報と光学特性の情報とに基づいて、肌のつやを評価する評価部とを備えたことを特徴とする。
【００１３】
また、上記本発明の肌評価装置において、形状情報取得部は、肌から採取した角層の剥がれを撮影した画像から角層の剥がれ状態を示す情報を取得することができる。
【００１４】
また、上記本発明の肌評価装置において、形状情報取得部は、肌の水分量の計測結果と角層の剥がれ状態とを対応付けたテーブルまたは肌の乾燥度の計測結果と角層の剥がれ状態とを対応付けたテーブルを参照して、肌の水分量の計測結果または肌の乾燥度の計測結果から、角層の剥がれ状態を示す情報を取得することができる。
【００１５】
本発明の肌評価装置は、肌の皮溝の幅、傾斜角および密度の少なくとも１つの情報を、肌の表面凹凸形状の情報として取得する形状情報取得部と、肌の光学特性の情報を取得する光学特性情報取得部と、表面凹凸形状の情報と光学特性の情報とに基づいて、肌のつやを評価する評価部とを備えたことを特徴とする。
【００１６】
また、上記本発明の肌評価装置において、光学特性情報取得部は、前記肌の内部の散乱係数を前記光学特性の情報として取得することができる。
【００１７】
また、上記本発明の肌評価装置において、光学特性情報取得部は、前記肌にスリット光を照射して撮影されたスリット光画像を取得し、該スリット光画像に基づいて、前記肌の内部の散乱係数を取得することができる。
【００１８】
本発明の肌評価装置は、肌の角層の状態を示す情報、肌の皮溝の幅、傾斜角および密度の情報を、表面凹凸形状の情報として取得する形状情報取得部と、肌の内部の散乱係数を、肌の光学特性の情報として取得する光学特性情報取得部と、肌の角層の状態を示す情報、肌の皮溝の幅、傾斜角および密度の情報並びに肌の内部の散乱係数に基づいて、肌のつやを評価する評価部とを備えたことを特徴とする。
【００１９】
また、上記本発明の肌評価装置において、評価部は、前記角層のはがれ部分の面積率が２０％以下であり、前記肌の皮溝の幅が５０±３０μｍであり、前記皮溝の傾斜角が８０度以上９０度以下であり、前記皮溝の密度が３０％以上である場合に、前記肌のつやが良好であると評価することができる。
【００２０】
本発明の肌評価方法は、人体に対して外科的処置を施して表面凹凸形状の情報を取得することなく、肌の角層の剥がれ状態を示す情報に基づいて、肌の表面凹凸形状の情報を取得し、肌の光学特性の情報を取得し、表面凹凸形状の情報と光学特性の情報とに基づいて、肌のつやを評価することを特徴とする。
【００２１】
本発明の肌評価方法は、人体に対して外科的処置を施して表面凹凸形状の情報を取得することなく、肌の皮溝の幅、傾斜角および密度の少なくとも１つの情報を、肌の表面凹凸形状の情報として取得し、肌の光学特性の情報を取得し、表面凹凸形状の情報と光学特性の情報とに基づいて、肌のつやを評価することを特徴とする。
【００２２】
本発明の肌評価プログラムは、肌の角層の剥がれ状態を示す情報に基づいて、肌の表面凹凸形状の情報を取得する形状情報取得部と、肌の光学特性の情報を取得する光学特性情報取得部と、表面凹凸形状の情報と光学特性の情報とに基づいて、肌のつやを評価する評価部としてコンピュータを機能させることを特徴とする。
【００２３】
本発明の肌評価プログラムは、肌の皮溝の幅、傾斜角および密度の少なくとも１つの情報を、肌の表面凹凸形状の情報として取得する形状情報取得部と、肌の光学特性の情報を取得する光学特性情報取得部と、表面凹凸形状の情報と光学特性の情報とに基づいて、肌のつやを評価する評価部としてコンピュータを機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２４】
本発明の肌評価装置および方法並びにプログラムによれば、肌の表面凹凸形状の情報を取得し、肌の光学特性の情報を取得し、表面凹凸形状の情報と光学特性の情報とに基づいて、肌のつやを評価する。したがって、肌の物理特性と光学特性との両方を考慮して肌のつやを評価するようにしたので、実際の見た目により近い肌のつやの評価を定量的に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明の肌評価装置の一実施形態を用いた肌評価システムの概略構成を示すブロック図
【図２】皮溝および皮丘の模式図
【図３】皮溝の傾斜角を説明するための模式図
【図４】本発明の肌評価装置の一実施形態を用いた肌評価システムの作用を説明するためのフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、本発明の肌評価装置および方法並びにプログラムの一実施形態を用いた肌評価システムについて、図面を参照しながら詳細に説明する。図１は、本実施形態の肌評価システム１の概略構成を示すブロック図である。なお、図１に示す肌評価装置２０の構成は、本発明の肌評価プログラムの一実施形態をコンピュータにインストールし、その肌評価プログラムをコンピュータによって実行することにより実現されるものである。コンピュータにインストールされる肌評価プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）等の記録媒体に記憶されたものでもよいし、インターネット等のネットワークを介して配布されたものでもよい。
【００２７】
本実施形態の肌評価システム１は、図１に示すように、撮影装置１０と、肌評価装置２０と、表示装置３０と、入力装置４０と、データサーバ装置５０とを備えている。
【００２８】
撮影装置１０は、肌の表面の画像を撮影するマイクロスコープを備えたものである。撮影装置１０は、３０倍〜２００倍の倍率で肌の表面の画像を撮影可能に構成されている。本実施形態においては、後述する肌評価装置２０の形状情報取得部２２によって、肌の角層はがれなどのミクロオーダーの凹凸表面形状の情報と、肌の皮溝などのマクロオーダーの凹凸表面形状の情報とが取得される。したがって、撮影装置１０は、ミクロオーダーの凹凸表面形状の情報を取得するための画像を撮影する際には、たとえば３０倍〜２００倍の倍率で撮影を行い、マクロオーダーの凹凸表面形状の情報を取得するための画像を撮影する際には、たとえば３０倍〜５０倍の倍率で撮影を行うものである。すなわち、ミクロオーダーの凹凸表面形状の情報を取得するための画像を撮影する際の倍率は、マクロオーダーの凹凸表面形状の情報を取得するための画像を撮影する際の倍率以上であることが望ましい。
【００２９】
肌評価装置２０は、肌画像取得部２１と、形状情報取得部２２と、光学特性情報取得部２３と、評価部２４と、表示制御部２５とを備えている。
【００３０】
肌画像取得部２１は、撮影装置１０によって撮影された肌の表面の画像を取得するものである。具体的には、上述したようにミクロオーダーの凹凸表面形状の情報を取得するための画像として、たとえば３０倍〜２００倍の倍率で肌の表面を撮影した画像を取得し、
マクロオーダーの凹凸表面形状の情報を取得するための画像として、たとえば３０倍〜５０倍の倍率で肌の表面を撮影した画像を取得するものである。
【００３１】
また、肌画像取得部２１は、光学特性情報取得部２３によって肌の光学特性の情報を取得するための画像を取得するものであり、具体的には、肌にスリット光を照射して撮影されたスリット光画像を取得するものである。スリット光画像は、たとえば撮影装置１０にスリット光を照射する光源部を設け、撮影装置１０によって撮影するようにしてもよいし、撮影装置１０とは別個に設けられた装置によって撮影するようにしてもよい。
【００３２】
形状情報取得部２２は、肌画像取得部２１によって取得された肌の表面の画像に基づいて、肌の表面のミクロオーダーの凹凸表面形状の情報とマクロオーダーの凹凸表面形状の情報とを取得するものである。
【００３３】
形状情報取得部２２は、ミクロオーダーの凹凸表面形状の情報として、肌の角層の状態を示す情報を取得するものであり、本実施形態では、角層の剥がれの情報を取得するものである。乾燥した肌は、潤いのある肌と比較すると角層の剥がれが多く、白っぽくなり、つやがない。したがって、肌の角層の剥がれの状態を、肌のつやを評価するための指標の一つとして用いる。
【００３４】
具体的には、形状情報取得部２２は、３０倍〜２００倍の倍率で肌の表面を撮影した画像に対してグレー変換処理を施して輝度画像とする。そして、輝度画像において、輝度値が予め設定された閾値以上の白い部分を角層の剥がれ部分として抽出し、その白い部分の面積または画像全体に対する面積率を、肌の角層の状態を示す情報として取得する。
【００３５】
なお、本実施形態においては、上述したように輝度画像における白い部分の面積または面積率を取得するようにしたが、これに限らず、たとえば、輝度画像におけるエッジを検出し、そのエッジの数を取得するようにしてもよい。また、輝度画像における白い部分やエッジを高精度に抽出するために、輝度画像に対してコントラスト強調処理や周波数強調処理などを施すようにしてもよい。
【００３６】
なお、角層の剥がれ部分の面積率は、テープストリッピングによって求めるようにしてよい。この場合は、テープを肌に押し当ててから剥がし、剥がしたテープを染色して剥離した角質を視認しやすくする。そして、それを光学顕微鏡などで２００倍の倍率にて観察し、画像データとして保存する。次いで、その取得した画像データから角層の重層領域を抽出し、抽出された重層領域の面積率を算出することができる。重層領域の抽出は、染色画像の濃度または輝度分布より、角層単層部より濃度が濃い箇所を抽出することにより行う。または、輝度が低くなっている箇所を重層領域として抽出することができる。
【００３７】
また、形状情報取得部２２は、マクロオーダーの凹凸表面形状の情報として、肌の皮溝の状態を示す情報を取得する。具体的には、本実施形態の形状情報取得部２２は、肌の皮溝の幅、皮溝の傾斜角および皮溝の密度の情報を取得する。肌の表面には細い溝からなる皮溝と皮溝によって囲まれる皮丘とが存在し、皮溝および皮丘の状態が、いわゆる肌の肌理として現れる。図２は、肌の皮溝Ｓと皮丘Ｃとを模式的に表したものである。また、図３は、肌の深さ方向の断面図を示した図であり、皮溝Ｓの傾斜角とは、図３に示す傾斜角θである。
【００３８】
そして、乾燥した肌は、潤いのある肌と比較すると皮溝の幅が太い。また、乾燥した肌は、潤いのある肌と比較すると皮溝の傾斜角がなだらかである。また、乾燥した肌は、潤いのある肌と比較すると皮溝の密度が低く、疎である。
【００３９】
したがって、本実施形態においては、肌の皮溝の幅、皮溝の傾斜角および皮溝の密度の情報を、肌のつやを評価するための指標として用いる。なお、本実施形態においては、肌の皮溝の幅、皮溝の傾斜角および皮溝の密度の３つの情報を用いることによって、肌のつやの評価の精度を上げるようにしているが、これらの３つの情報のうちの少なくとも１つの情報を用いるようにしてもよい。また、皮溝の傾斜角は、皮溝の幅と皮溝の深さから導出されるものであるので、これらの情報を用いるようにしてもよい。
【００４０】
具体的には、形状情報取得部２２は、３０倍〜５０倍の倍率で肌の表面を撮影した画像に対してグレー変換処理を施して輝度画像とし、その輝度画像から皮溝の部分を抽出する。皮溝の部分の抽出方法としては、たとえば皮溝の部分は周囲よりも暗い画像となるので、予め設定された閾値以下の部分を皮溝の部分として抽出すればよい。また、直線マッチング法を用いて皮溝の部分を抽出してもよいし、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）周波数フィルタを用いて皮溝の部分を抽出するようにしてもよいし、ＤＯＧ（Difference of Gaussian）フィルタのように異方向性フィルタを適用し、皮溝の部分を抽出するようにしてもよい。なお、皮溝の部分を抽出する際にも、輝度画像における皮溝の部分を高精度に抽出するために、輝度画像に対してコントラスト強調処理や周波数強調処理などを施すようにしてもよい。
【００４１】
そして、形状情報取得部２２は、輝度画像全体の面積に対する皮溝の部分の面積の割合を算出することによって皮溝の密度の情報を取得する。また、形状情報取得部２２は、抽出した皮溝の部分の延伸方向に直交する方向に垂線を設定し、皮溝の部分の輪郭と垂線との交点間の長さを皮溝の幅の情報として取得する。具体的には、抽出した複数の皮溝の部分の中から任意の箇所をランダムにＮ箇所切り出し、その切り出した皮溝の部分に対して垂線を設定することにより皮溝の幅を算出する。なお、輝度画像の中心から放射線状に直線を設定し、その直線と垂直に交差する皮溝を特定し、皮溝の部分の輪郭と上記直線との交点間の長さを皮溝の幅として算出してもよい。また、１つの皮溝の部分の複数箇所に垂線を設定し、算出された皮溝の幅の平均値を算出してもよい。また、皮溝の１方向に対して設定する垂線の本数を予め設定しておき、位置はランダムに設定することによって皮溝の幅を算出してもよい。
【００４２】
また、形状情報取得部２２は、上述したようにして求めた皮溝の幅をその皮溝の部分の最小輝度値によって除算することによって皮溝の傾斜角の情報を取得する。皮溝の部分の最小輝度値とは、皮溝の幅の情報を取得する際に設定した垂線上の輝度値のうちの最小の輝度値である。この皮溝の部分の最小輝度値は、皮溝の部分の最も暗い箇所の輝度値であり、すなわち皮溝の深さを表していることになる。したがって、皮溝の幅を最小輝度値によって除算することは、皮溝の幅を皮溝の深さで除算することに相当し、すなわち、図３に示す傾斜角θの情報を取得することになる。
【００４３】
なお、皮溝の部分の最小輝度値に基づいて、皮溝の深さを推定し、皮溝の幅を深さで除算することによって傾斜角の情報を取得するようにしてもよい。最小輝度値に基づく深さの推定については、最小輝度値と深さとを対応づけたテーブルなどを用いるようにすればよい。
【００４４】
図１に戻り、光学特性情報取得部２３は、肌の光学特性の情報を取得するものである。具体的には、本実施形態の光学特性情報取得部２３は、肌の内部の散乱係数を肌の光学特性の情報として取得するものである。乾燥した肌は、潤いのある肌と比較すると、散乱係数が大きくなる。したがって、本実施形態においては、肌の内部の散乱係数を、肌のつやを評価するための指標として用いる。
【００４５】
光学特性情報取得部２３は、肌画像取得部２１によって取得されたスリット光画像を取得し、そのスリット光画像に基づいて、肌の内部の散乱係数を算出する。具体的には、光学特性情報取得部２３は、スリット光画像をＲ（Red）成分、Ｇ（Green）成分およびＢ（Blue）成分ごとにグレー変換処理を施して輝度画像とする。そして、そのＲＧＢ成分毎の輝度画像を１次元に変換して輝度プロファイルを算出する。次いで、その輝度プロファイルを双極子近似式にフィッティングして散乱係数を算出する。なお、スリット光画像に基づく散乱係数の算出については、既に公知な方法であるため、詳細な説明は省略する。
【００４６】
評価部２４は、形状情報取得部２２よって取得された肌の表面凹凸形状の情報と、光学特性情報取得部２３によって取得された肌の光学特性の情報とに基づいて、肌のつやを評価するものである。具体的には、本実施形態の評価部２４は、肌の角層の剥がれの状態を示す情報と、肌の皮溝の幅、皮溝の傾斜角および皮溝の密度の情報と、肌の内部の散乱係数との５つのパラメータに基づいて、肌のつやを評価する。
【００４７】
肌のつやの評価方法としては、具体的には、角層のはがれ部分（白い部分）の面積率が予め設定された面積の閾値以下であり、肌の皮溝の幅が予め設定された皮溝幅の閾値範囲内であり、肌の皮溝の傾斜角が予め設定された傾斜角の閾値範囲内であり、皮溝の密度が予め設定された密度の閾値以上であり、散乱係数が予め設定された散乱係数の閾値範囲内である場合に、肌のつやが良好であると評価する。
【００４８】
より具体的な数値としては、角層の剥がれ部分（白い部分）の面積率が２０％以下であり、肌の皮溝の幅が５０±３０μｍにあり、肌の皮溝の傾斜角が８０度以上９０度以下であり、皮溝の密度が３０％以上であり、散乱係数が１０ｍｍ−１〜２５ｍｍ−１（光の波長は５７７ｎｍ）ある場合に、肌のつやが良好であると評価する。なお、上記の閾値条件は、予め実験によって確認された値である。
【００４９】
具体的には、マイクロスコープを用いて肌を撮影して角層の剥がれ部分の面積率を求める場合、２００倍の倍率で肌表面を撮影し、撮影画像に対してグレー変換処理を施し、所定の閾値にて２値化し、剥離した角層部の面積を算出し、撮像画像解像度で除算することによって角層の剥がれ部分の面積率を算出した。
【００５０】
また、肌の皮溝の幅については、５０倍の倍率で肌表面を撮影し、撮影画像に対してグレー変換処理を施して輝度画像とし、その輝度画像から皮溝の部分を抽出した。そして、抽出した複数の皮溝の部分の中から任意の箇所をランダムにＮ箇所切り出し、その切り出した皮溝の部分に対して垂線を設定することにより皮溝の幅を算出した。
【００５１】
また、評価部２４は、上述した５つのパラメータのうちの少なくとも１つのパラメータの数値が閾値条件を満たしていない場合には、閾値条件を満たしていないパラメータの数に応じて、段階的に肌のつやを評価する。たとえば、上述した５つのパラメータのうちの１つのパラメータが閾値条件を満たしていない場合には、つやの評価値を４とし、上述した５つのパラメータのうちの２つのパラメータが閾値条件を満たしていない場合には、つやの評価値を３とし、上述した５つのパラメータのうちの３つのパラメータが閾値条件を満たしていない場合には、つやの評価値を２とし、上述した５つのパラメータのうちの４つのパラメータが閾値条件を満たしていない場合には、つやの評価値を１とし、それぞれの評価値を評価結果とする。
【００５２】
表示制御部２５は、評価部２４における評価結果を表示装置３０に表示させるものである。また、表示制御部２５は、肌画像取得部２１によって取得された肌の表面の画像を表示装置３０に表示させるものである。
【００５３】
表示装置３０は、液晶ディスプレイなどのモニタを備えたものである。表示装置３０はタブレット端末のモニタであってもよい。すなわち、タブレット端末に対して肌評価プログラムをインストールして肌のつやの評価を行って、その評価結果を表示させるようにしてもよい。
【００５４】
入力装置４０は、キーボードやマウスを備えたものであり、ユーザによる種々の設定入力を受け付けるものである。また、上述したタブレット端末のタッチパネルによって表示装置３０と入力装置４０の両方を兼ねるようにしてもよい。
【００５５】
なお、本実施形態においては、肌の表面凹凸形状の情報を肌の表面の画像から取得するようにしたが、ユーザが入力装置４０を用いて肌の表面凹凸形状の情報を設定入力してもよい。また、肌の光学特性の情報についても、ユーザが入力装置４０を用いて設定入力してもよい。
【００５６】
次に、本実施形態の肌評価システム１の作用について、図４に示すフローチャートを参照しながら説明する。
【００５７】
まず、撮影装置１０によって、ミクロオーダーの凹凸表面形状の情報を取得するための肌の表面の画像と、マクロオーダーの凹凸表面形状の情報を取得するための肌の表面の画像とが撮影され、肌画像取得部２１によって取得される（Ｓ１０，Ｓ１２）。また、必要に応じて、上述したスリット光画像の撮影が行われ、肌画像取得部２１によって取得される（Ｓ１４）。
【００５８】
肌の表面の画像は形状情報取得部２２に入力され、形状情報取得部２２は、入力された肌の表面の画像に基づいて、肌の表面凹凸形状の情報を取得する（Ｓ１６）。具体的には、本実施形態の形状情報取得部２２は、肌の角層の剥がれの状態の情報と皮溝の幅、傾斜角および密度の情報とを取得する。
【００５９】
また、スリット光画像は光学特性情報取得部２３に入力され、光学特性情報取得部２３は、入力されたスリット光画像に基づいて、肌の光学特性の情報を取得する（Ｓ１８）。具体的には、本実施形態の光学特性情報取得部２３は、肌の内部の散乱係数を取得する。
【００６０】
そして、形状情報取得部２２によって取得された、肌の角層の剥がれの状態の情報と皮溝の幅、傾斜角および密度の情報とが評価部２４に入力され、光学特性情報取得部２３によって取得された肌の内部の散乱係数が評価部２４に入力される。評価部２４は、肌の角層の剥がれの状態の情報と、皮溝の幅、傾斜角および密度の情報と、肌の内部の散乱係数とに基づいて、肌のつやを評価する（Ｓ２０）。
【００６１】
評価部２４における肌のつやの評価結果は表示制御部２５に入力され、表示制御部２５は、入力された評価結果を表示装置３０に表示させる。具体的には、たとえば、表示装置３０には、肌のつやが良好であることを示すメッセージまたはマークもしくは肌のつやの評価値が表示される。
【００６２】
上記実施形態の肌評価システム１によれば、肌の表面凹凸形状の情報を取得し、肌の光学特性の情報を取得し、表面凹凸形状の情報と光学特性の情報とに基づいて、肌のつやを評価する。したがって、肌の物理特性と光学特性との両方を考慮して肌のつやを評価するようにしたので、実際の見た目により近い肌のつやの評価を定量的に行うことができる。
【００６３】
なお、上記実施形態においては、形状情報取得部２２が、マイクロスコープによって撮影された肌の表面の画像に基づいて、表面凹凸形状の情報を取得するようにしたが、これに限らず、たとえば肌を切削し、ＳＥＭ（Scanning Electron Microscope）を用いて肌の断面画像を取得し、その断面画像に基づいて、角層の剥がれ状態の情報を取得するようにしてもよい。なお、角層の剥がれ状態の情報は、上記実施形態と同様に、断面画像を解析することによって取得してもよいし、ユーザが断面画像を観察し、角層の剥がれ状態の情報を入力装置４０を用いて設定入力してもよい。
【００６４】
また、角層の剥がれ状態を示す情報を、図１に示すデータサーバ装置５０に保存し、形状情報取得部２２が、入力された所定の情報に基づいて、データサーバ装置５０から角層の剥がれ状態を示す情報を読み出して取得してもよい。具体的には、たとえば、角層の剥がれ状態の情報と肌の水分量とを対応付けたテーブルを予めデータサーバ装置５０に保存し、形状情報取得部２２が、入力された肌の水分量の情報に基づいて、上記テーブルを参照して角層の剥がれ状態の情報を取得してもよい。肌の水分量の情報は、ユーザが入力装置４０を用いて設定入力してもよいし、肌の水分量を計測する装置から出力された情報を取得してもよい。肌の水分量を計測する装置としては、既に公知な装置を用いることができる。
【００６５】
または、角層の剥がれ状態の情報と肌の乾燥度とを対応付けたテーブルをデータサーバ装置５０に保存しておき、形状情報取得部２２が、入力された肌の乾燥度の情報に基づいて、上記テーブルを参照して角層の剥がれ状態の情報を取得してもよい。肌の乾燥度の情報は、ユーザが入力装置４０を用いて設定入力してもよいし、肌の乾燥度を計測する装置から出力された情報を取得するようにしてもよい。また、マイクロスコープによって撮影された画像に基づいて、肌の乾燥度を取得するようにしてもよい。具体的には、上記実施形態と同様に、マイクロスコープによって撮影された画像から輝度画像を生成し、その輝度画像の白い部分の面積または面積率を肌の乾燥度の情報として取得してもよい。
【００６６】
また、上記実施形態においては、形状情報取得部２２が、マイクロスコープによって撮影された肌の表面の画像に基づいて、肌の皮溝の情報を取得するようにしたが、これに限らず、共焦点顕微鏡などを用いて肌の皮溝の３次元計測を行うことによって皮溝の情報を取得するようにしてもよい。上記実施形態では、肌の皮溝の傾斜角の情報を、皮溝の幅と最小輝度値の情報に基づいて取得するようにしたが、上述したように３次元計測を行うことによって、より正確な皮溝の深さ情報を得ることができ、より正確な傾斜角の情報を取得することができる。また、肌を直接計測するのではなく、シリコンを肌に押し付けて肌のレプリカを採取し、そのレプリカを３次元計測することによって皮溝の情報を取得するようにしてもよい。
【００６７】
また、肌の内部の散乱係数の情報を、図１に示すデータサーバ装置５０に保存し、光学特性情報取得部２３が、入力された所定の情報に基づいて、データサーバ装置５０から散乱係数の情報を読み出して取得してもよい。具体的には、たとえば、散乱係数の情報と肌の内部のメラニンの状態を示す情報とを対応付けたテーブルを予めデータサーバ装置５０に保存し、光学特性情報取得部２３が、入力されたメラニンの状態を示す情報に基づいて、上記テーブルを参照して散乱係数の情報を取得してもよい。メラニンの状態を示す情報としては、メラニンの量および密度などがある。メラニンの状態を示す情報は、ユーザが入力装置４０を用いて設定入力してもよいし、肌内部のメラニンを計測する装置から出力された情報を取得してもよい。肌内部のメラニンを計測する装置としては、既に公知な装置を用いることができる。
【００６８】
または、散乱係数の情報と評価対象の人の年齢情報とを対応付けたテーブルを予めデータサーバ装置５０に保存し、光学特性情報取得部２３が、入力された年齢情報に基づいて、上記テーブルを参照して散乱係数の情報を取得してもよい。なお、散乱係数の情報と年齢情報とを対応付けたテーブルについては、予め種々の年齢の肌のサンプルの散乱係数を計測することによって作成すればよい。
【符号の説明】
【００６９】
１     肌評価システム
１０   撮影装置
２０   肌評価装置
２１   肌画像取得部
２２   形状情報取得部
２３   光学特性情報取得部
２４   評価部
２５   表示制御部
３０   表示装置
４０   入力装置
５０   データサーバ装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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