(57)【要約】【課題】肌の美しさを客観的に測定でき、肉眼観察と同様な評価を与えることのできる評価方法を提供すること。【解決手段】次の工程（１）ないし（７）、（１）偏光照明の下で対象肌を撮像してデジタル画像データを得る工程、（２）偏光照明の下で、この偏光照明の偏光面に対し直交する偏光面を有する偏光フィルターをかけて同じ対象肌を撮像してデジタル画像データを得る工程、（３）工程（１）および（２）で得たデジタル画像データから、鏡面反射光成分のデータを取り出す工程、（４）工程（３）で取り出した鏡面反射光成分のデータを多重解像度解析に付して、複数の異なる周波数成分のデータに分離し、複数の高周波数成分データを選ぶ工程、（５）選び出した複数の高周波数成分を合成して再構成画像データとする工程（６）再構成画像データについて、各ピクセル成分の分散を求める工程、（７）上記（６）で得られた分散の値の平均値と肌の美しさを関連づける工程を含むことを特徴とする肌の美しさの評価方法。【選択図】  図６
2005000429.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
次の工程（１）ないし（７）、
（１）偏光照明の下で対象肌を撮像してデジタル画像データを得る工程、
（２）偏光照明の下で、この偏光照明の偏光面に対し直交する偏光面を有する偏光フィルターをかけて同じ対象肌を撮像してデジタル画像データを得る工程、
（３）工程（１）および（２）で得たデジタル画像データから、鏡面反射光成分のデータを取り出す工程、
（４）工程（３）で取り出した鏡面反射光成分のデータを多重解像度解析に付して、複数の異なる周波数成分のデータに分離し、複数の高周波数成分データを選ぶ工程、
（５）選び出した複数の高周波数成分を合成して再構成画像データとする工程
（６）再構成画像データについて、各ピクセル成分の分散を求める工程、
（７）上記（６）で得られた分散の値の平均値と肌の美しさを関連づける工程を含むことを特徴とする肌の美しさの評価方法。
【請求項２】
工程（３）における鏡面反射光成分のデータの取り出しを、２色反射モデルおよびムーア−ペンローズ（Ｍｏｏｒ−Ｐｅｎｒｏｓｅ）型一般逆行列を用いて行う請求項第１項記載の肌の美しさの評価方法。
【請求項３】
工程（４）における多重解像度解析を、ウェーブレット変換と、ウェーブレット逆変換を繰り返すことにより、鏡面反射光成分を複数の異なる周波数成分毎のデータに分離することにより行う請求項第１項または第２項記載の肌の美しさの評価方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、肌の美しさの評価方法に関し、更に詳細には、肌の美しさを客観的に評価することのできる評価方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
美しい肌は、女性にとって一つの大きな願望であり、そのために肌の健康状態を良好に保ったり、肌をより美しく見せるために、基礎化粧品やメーキャップ化粧品が広く使用されている。
【０００３】
このような健康状態を良好に保つことにより、または適切な化粧品を使用することにより肌がどの程度美しくなったかを何らかの方法により評価することが求められている。特に、デパートの化粧品売り場や、薬局、化粧品店の店頭において、簡単に被験者の肌の美しさの程度を評価する方法が強く求められている。
【０００４】
従来、肌の美しさは、例えば、一対比較などにより、視覚的に官能評価を行うことにより評価されていたが、この場合には対比する対象が必須である。これに対し、具体的に対比すべきものがない状態で、肌の美しさを何らかの物理的手段で表現することは困難であった。
【０００５】
これに対し、肌のつやや明るさ等を判断、評価する方法としては、皮膚表面の明暗を強調した状態で撮像して画像データを得、これから一定の閾値以上の明のピクセルと、それ以外の暗のピクセルを区分し、明のピクセルの数と、これが占める面積割合を求める方法が知られている（特許文献１参照）。
【０００６】
しかしながら、この方法は結局、光沢を測定するものであり、しかも閾値の決め方によって結果が変わりうるものであって、客観的に肌の美しさを評価するものとはいえなかった。
【０００７】
【特許文献１】
特許第３２３６７３１号
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
従って、肌の美しさを客観的に測定でき、肉眼観察と同様な評価を与えることのできる評価方法の提供が求められていた。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明者らは、上記課題を解決すべく鋭意検討を行っていたところ、画像に含まれる成分のうち、形状、質感を示す鏡面反射光成分の、特に表面の細かい形状（質感）を示す高周波数成分の分散の値と、肌の美しさについて視覚的に行った官能試験の結果に高い相関関係があることを知った。そして、この相関関係を利用すれば、比較対照がなくても客観的に肌の美しさを評価できることを見出し、本発明を完成した。
【００１０】
すなわち本発明は、次の工程（１）ないし（７）、
（１）偏光照明の下で対象肌を撮像してデジタル画像データを得る工程、
（２）偏光照明の下で、この偏光照明の偏光面に対し直交する偏光面を有する偏光フィルターをかけて同じ対象肌を撮像してデジタル画像データを得る工程、
（３）工程（１）および（２）で得たデジタル画像データから、鏡面反射光成分のデータを取り出す工程、
（４）工程（３）で取り出した鏡面反射光成分のデータを多重解像度解析に付して、複数の異なる周波数成分のデータに分離し、複数の高周波数成分データを選ぶ工程、
（５）選び出した複数の高周波数成分を合成して再構成画像データとする工程
（６）再構成画像データについて、各ピクセル成分の分散を求める工程、
（７）上記（６）で得られた分散の値の平均値と肌の美しさを関連づける工程を含むことを特徴とする肌の美しさの評価方法である。
【００１１】
【発明の実施の形態】
本発明方法を実施するには、まず、偏光照明下で、対象物を撮像し、デジタル画像データを得ることが必要である。この撮像は、同じ対象物について、偏光照明の偏光面に対し直交する偏光面を有する偏光フィルター（以下、「偏光フィルター」という）をかけたときと、かけないときの２回行うことが必要である。
【００１２】
この撮像は、一般的なデジタルカメラを用いて行うことができ、ＲＧＢ値等の形でデジタル画像データが得られるものであればその画素数等については特に制約はない。
【００１３】
得られたデジタル画像データのうち、工程（１）の偏光フィルターを用いない場合のものの中には、鏡面反射光成分と内部反射光成分が存在する。これに対し、工程（２）の偏光フィルターを用いた場合のデジタル画像データ中には、内部反射光成分のみが存在する。これら成分のうち、鏡面反射光は、光源と同じ光であり、内部反射光は、物体に固有の色になるとされている。この現象は２色反射モデルといわれる。本発明では、このモデルを利用して、２つの撮像デジタル画像データ中から、まず、各ピクセルの鏡面反射光成分と内部反射光成分を分離する。
【００１４】
すなわち、まず偏光光源Ｓの下で撮影したデジタル画像Ｉの座標ｘ，ｙにおける値をＩ（ｘ，ｙ）とする。一方、偏光光源Ｓの下で、偏光フィルターＰを通して撮影したデジタル画像ＩＰの座標ｘ，ｙにおける値をＩＰ（ｘ，ｙ）とする。そして、２色反射モデルによると、デジタル画像のピクセルデータである各ピクセルの測定値Ｉ（ｘ，ｙ）は、内部反射光単位ベクトルｋＢ（ｘ，ｙ）と、照射光単位ベクトルｋＳを用い、下記式（１）のように表すことができる。式中、ｉＳ（ｘ，ｙ）は鏡面反射光強度、ｉＢ（ｘ，ｙ）は内部反射光強度である。
【数１】
2005000429.tif 000003
【００１５】
また、ＩＰ（ｘ，ｙ）は下記式（２）で示されるが、偏光照射と直交する偏光フィルターを用いるので、ｉＳが０となり、結局、式（３）のように表される。
【数２】
2005000429.tif 000004
【００１６】
さらに、ｋＢＰ（ｘ，ｙ）は単位ベクトルであるので
【数３】
2005000429.tif 000005
で求められる。
【００１７】
ここにおいて、ｋＢＰ（ｘ，ｙ）は偏光フィルターｐを通したときの内部反射光ベクトルであり、近似的にｋＢ（ｘ，ｙ）＝ｋＢＰ（ｘ，ｙ）とすると、
【数４】
2005000429.tif 000006
となる。
【００１８】
上記式（５）を行列
【数５】
2005000429.tif 000007
を用いて、行列式で表現すると、次式が成立する。
【数６】
2005000429.tif 000008
【００１９】
そして、更にムーアペンローズ（Ｍｏｏｒ−Ｐｅｎｒｏｓｅ）型一般逆行列
【数７】
2005000429.tif 000009
を用いて反射光強度行列
【数８】
2005000429.tif 000010
を推定すると次式になる。
【数９】
2005000429.tif 000011
【００２０】
上記式（６）より、ｉＳ（ｘ，ｙ）と、ｉＢ（ｘ，ｙ）が求まるので鏡面反射光強度ＩＳ（ｘ，ｙ）は、
【数１０】
2005000429.tif 000012
内部反射光強度ＩＢ（ｘ，ｙ）は、
【数１１】
2005000429.tif 000013
で求められる。
【００２１】
このような原理で、工程（１）と工程（２）のデジタル画像から、各ピクセルごとの鏡面反射光成分のデータを分離することができる。この工程は、一般的には、前記デジタル画像Ｉとデジタル画像ＩＢをそれぞれコンピュータに読み込んだ後、上記式に従って処理することにより行うことができる。
【００２２】
次に、上記の工程（３）で得られた鏡面反射光成分のデータを多重解像度解析により、複数の異なる周波数成分のデータに分離する。
【００２３】
すなわち、分離した鏡面反射光成分のデータには、形状を示す成分と、質感を示す成分が混在しているので、例えば対象肌の全体の立体感（形状）を示す低周波数成分から、対象肌表面の細かい形状（質感）を示す高周波数成分までに分離する。より具体的に、例えば、顔について考えると、鏡面反射成分には、顔の骨格や、肉付き、毛穴や小じわ、といった表面形状や、表面に分布する皮脂の影響が含まれているので、顔立ち等の顔全体の立体感を表す画像成分（低周波数成分）と、毛穴など皮膚表面の微細な形状を示す画像成分（高周波数成分）の間で適当な数に分離する。
【００２４】
この変動成分の分離は、鏡面反射光成分データを、他の画像の線形結合に分解し、元の画像データの特徴を吟味する多重解像度解析により行われる。より、具体的には、鏡面反射光成分のデータを２次元高速ウェーブレット変換によって、より低周波数の関数で近似した近似画像と、元の画像との誤差である高周波数成分の誤差画像に分解する。そして、近似画像をさらにウェーブレット変換をもちいて分解することで、元画像の低周波数成分から高周波数成分を示す画像を得ることができる。そして、低周波数成分から高周波数成分に分解した画像を適宜合成することにより、元画像を再構成することが可能である。この画像の分解、再構成は、例えば、２ないし１０次（Ｎ＝２〜１０）のドビッシー（Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ）ウェーブレットを用いて行うことができる。
【００２５】
このウェーブレット変換およびウェーブレット逆変換の手順を、説明のため、少ないレベルで示せば図１の通りである。すなわち、元の画像データから、ウェーブレット変換で、３つの高周波画像データと１つの低周波画像データを得、このうちの３つの高周波画像データをウェーブレット逆変換し、レベル１の画像データ（最も高い周波数のデータ）とする。次いで、上で得られた低周波画像を再度ウェーブレット変換し、新たな３つの高周波画像と１つの低周波画像を得る。このうちの３つの高周波画像を２回ウェーブレット逆変換し、レベル２の画像データ（２番目に高い周波数のデータ）とする。更に、上記低周波画像についてウェーブレット変換を行い、得られた３つの高周波画像を３回ウェーブレット逆変換し、レベル３の画像データ（３番目に高い周波数のデータ）とする。図１ではこれ以上記載していないが、上記手順を順次繰り返すことにより、高周波から低周波に到る複数の画像データを得ることができる。一方、３回目のウエーブレット変換の結果得られた低周波画像データは、３回ウェーブレット逆変換し、レベル３Ｆの画像データとする。このウェーブレット変換およびウェーブレット逆変換は、例えば、参考文献（「ウェーブレット変換の基礎と応用  Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａで学ぶ」斉藤  兆古著  朝倉書店）に記載の方法に基づいて簡単に行うことができる。
【００２６】
上記のようにして分離された複数の異なる周波数成分のデータから、肌の美しさに関連する複数の高周波数成分データを選ぶ。この高周波数成分の選択は、例えば、鏡面反射光成分を８に分けた場合は、周波数の高い方から３ないし４を選択すればよい。
【００２７】
このようにして選択された高周波数成分は、これらを合成することにより再構成画像データとすることができる。次いで、この再構成画像データの全ピクセルの値について分散の値を計算する。この分散の値は、周知の方法により得ることができる。
【００２８】
得られた分散の値について平均を取った後、この値を予め実験的に求められていた肌の美しさのランクと平均分散値の関係式等に代入することによって、被験者の肌の美しさを評価することが可能となる。
【００２９】
【作用】
以上説明した本発明方法は、２種の撮像した画像から画像中に含まれる鏡面反射光成分を取り出し、更にそのうちの高周波数成分を選択してこれらを合成したデータの分散の平均値から被験者の肌の美しさを評価するというものである。
【００３０】
そしてこの方法では、撮像から評価に至るまでの間に恣意的な要素が含まれないため、客観的な肌の美しさの評価が可能となるものである。
【００３１】
【実施例】
以下、実施例を挙げ、本発明を更に詳しく説明するが、本発明はこれら実施例に何ら制約されるものではない。
【００３２】
実  施  例  １
画像のサンプリングの方法：
反射面に対して垂直な偏光照明の元で、デジタルカメラを用い、ヒトの顔面全体を撮影し、画像データ（５１２×５１２ピクセル、２４ビットフルカラー）とした。
【００３３】
一方、おなじ偏光照明の元で、この偏光面に直交する偏光面を有するフィルターをかけ、同じデジタルカメラで同じヒトの顔面全体を撮影し、偏光画像データ（５１２×５１２ピクセル、２４ビットフルカラー）とした。
【００３４】
これらの画像について、２色反射モデルに基づき、画像データの各ピクセルの測定値Ｉ（ｘ，ｙ）および偏光画像データの各ピクセルの測定値ＩＰ（ｘ，ｙ）を求めた。また、測定された光源色単位ベクトルｋＳ、偏光画像データの各ピクセルの単位ベクトルｋＢ（ｘ，ｙ）を用い、ムーアペンローズ（Ｍｏｏｒ−Ｐｅｎｒｏｓｅ）型一般逆行列Ｋ（ｘ，ｙ）＋を利用し、Ｉ（ｘ，ｙ）およびＩＰ（ｘ，ｙ）から反射光強度行列ＩＳＢ（ｘ，ｙ）をもとめた。この反射光強度行列から鏡面反射光成分のみを再構成した図を図２に示す。この図において、ｘ、ｙは画像Ｉの座標を示す。図の画像には顔の形状を反映した陰影が強調されており、質感の情報は損なわれていないことがわかる。
【００３５】
一方、上記鏡面反射光強度のデータから、ウェーブレット変換およびウェーブレット逆変換を繰り返すことにより多重解像度解析を行った。上記変換および逆変換において、画像サイズは５１２ピクセル×５１２ピクセルとし、Ｎ＝４のドビッシーウェーブレットを用いた。画像の一直線上における明るさの変化を多重解像度解析した状況を図３に、レベル８まで多重解像度解析した鏡面反射光データを画像化したものを図４に示す。（レベル８Ｆは最も低周波数の関数のみで図２を近似したものである。）レベル１から８の画像は近似画像と図２の鏡面反射光画像との誤差成分を示す誤差画像である。レベル１がもっとも高周波数成分の誤差画像を示し、レベルが大きくなるにしたがって、低周波数成分の誤差画像を示す。全てのレベルの画像を合計することで、図２の鏡面反射光画像を再構成することができる。
【００３６】図４から、より肌表面の陰影の特徴が現れているレベル１〜４の高周波数成分のみを合成して、再構成データとした。この再構成データの各ピクセル成分のデータを２乗し、平均値を求め、これを「平均分散値」とした。
【００３７】
実  施  例  ２
「平均分散値」と肌の美しさとの相関：
図５に示す６人のパネル（２０代〜３０代男女、Ｐ１〜Ｐ６）の素顔を、実施例１の方法によりデジタル撮像し、実施例１の方法で処理計算して各人の「平均分散値」を求めた。
【００３８】
一方、上記６人のパネルの画像（図５）について、９人の評価者が中屋の変法により一対比較し、肌の美しさを数値化した。得られた「肌の美しさ」の数値と、「平均分散値」の値をプロットしたところ、これらの間に極めて高い逆相関があることが示された（図６）。
【００３９】
このことから、実施例１で求めた「平均分散値」の値は、肌の美しさを反映するものとして利用できることがわかった。従って、この「平均分散値」を求めることにより、対照を設けずに肌の相対的な美しさを把握することが可能となる。
【００４０】
【発明の効果】
本発明方法によれば、これまで曖昧であった肌の美しさを、数値によって明確に表現することができ、肌の美しさを評価する上で有用なもので、例えば、新しい皮膚化粧料の開発等において、有利に利用できる。
【００４１】
また、本発明方法は、偏光光源および偏光フィルターを装着可能なデジタルカメラ等と所定の計算あるいは解析式を組み込んだコンピュータを利用することにより、容易に被験者の肌の美しさを評価できるので、デパート等の化粧品売り場や化粧品店、薬局等での化粧品の販促等にも利用できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】ウェーブレット変換およびウェーブレット逆変換の手順を示す図面
【図２】サンプル画像を、鏡面反射光成分のみで再構成した図面
【図３】画像上の一直線上における明るさの変化を多重解像度解析した状況を示す図面
【図４】多重解像度解析で８つに分離された鏡面反射光データを示す図面
【図５】実施例２のパネラーの顔を示す図面
【図６】実施例２の「平均分散値」と肌の美しさとの相関関係を示す図面
以    上
【図１】
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【図２】
2005000429.tif 000015
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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