(57)【要約】【課題】  予め作製されている特徴見本の中から実物の特徴に近い見本を自動的に選択し、これを比較しやすいようにユーザに提供することのできる画像処理装置及び画像処理方法並びにプログラムを提供することを目的とする。【解決手段】  画像の中から測定対象の領域を特定し、特定した前記測定対象の領域に少なくとも１つの測定領域を設定し、予め登録されている複数の特徴見本の中から各前記測定領域の特徴に近似する少なくとも１つの特徴見本をそれぞれ選択し、測定対象のカラー画像、選択した特徴見本のカラー画像、及び該特徴見本を特定するための識別情報を１つの画面上に表示させる。【選択図】      図４
2007047045.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像の中から測定対象の領域を特定する領域特定手段と、
特定した前記測定対象の領域に少なくとも１つの測定領域を設定する測定領域設定手段と、
予め登録されている複数の特徴見本の中から各前記測定領域の特徴に近似する少なくとも１つの特徴見本をそれぞれ選択する特徴見本選択手段と
を具備する画像処理装置。
【請求項２】
前記領域特定手段は、前記測定対象が有する特定のスペクトルに基づいて前記測定対象の領域を特定する請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記特徴見本選択手段は、
前記測定領域のスペクトルと前記特徴見本のスペクトルとの差分を算出し、該差分から前記特徴見本を選択する請求項１又は請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記特徴見本選択手段は、前記測定領域のスペクトルと前記特徴見本のスペクトルとの差分に分光感度に関する重み付けを行うことにより、両者の近似度合いに関するスペクトル判定値を算出し、このスペクトル判定値に基づいて特徴見本を選択する請求項１から請求項３のいずれかの項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
口腔内画像の中から測定対象となる歯の領域を特定する領域特定手段と、
特定した前記測定対象の領域に少なくとも１つの測定領域を設定する測定領域設定手段と、
予め登録されている複数の歯の見本の中から各前記測定領域のスペクトルに近似する少なくとも１つの歯の見本をそれぞれ選択する見本選択手段と
を具備する画像処理装置。
【請求項６】
前記領域特定手段は、歯が有する特定のスペクトルに基づいて、前記口腔内画像の中から歯の領域を特定することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記領域特定手段は、複数種類の波長帯域の信号値で定められる波長帯域特性値と歯が有する特定のスペクトルとに基づいて、前記口腔内画像の中から歯の領域を特定することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記見本選択手段は、
前記測定領域のスペクトルと前記歯の見本のスペクトルとの差分を算出し、該差分が小さい順に少なくとも１つの歯の見本を選択する請求項５から請求項７のいずれかの項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記見本選択手段は、前記測定領域のスペクトルと前記歯の見本のスペクトルとの差分に分光感度に関する重み付けを行うことにより、両者の近似度合いに関するスペクトル判定値を算出し、このスペクトル判定値に基づいて歯の見本を選択する請求項５から請求項７のいずれかの項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
画像の中から測定対象の領域を特定する領域特定過程と、
特定した前記測定対象の領域に少なくとも１つの測定領域を設定する測定領域設定過程と、
予め登録されている複数の特徴見本の中から各前記測定領域の特徴に近似する少なくとも１つの特徴見本をそれぞれ選択する特徴見本選択過程と
を具備する画像処理方法。
【請求項１１】
画像の中から測定対象の領域を特定する領域特定処理と、
特定した前記測定対象の領域に少なくとも１つの測定領域を設定する測定領域設定処理と、
予め登録されている複数の特徴見本の中から各前記測定領域の特徴に近似する少なくとも１つの特徴見本をそれぞれ選択する特徴見本選択処理と
をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。
【請求項１２】
測定対象を含む被写体を撮像する撮像装置と、
前記撮像装置により取得された画像を処理する画像処理装置と、
前記画像処理装置により処理された画像を表示する表示装置と
を備え、
前記画像処理装置は、
前記撮像装置により取得された画像の中から前記測定対象の領域を特定する領域特定手段と、
特定した前記領域に少なくとも１つの測定領域を設定する測定領域設定手段と、
予め登録されている複数の特徴見本の中から各前記測定領域の特徴に近似する少なくとも１つの特徴見本をそれぞれ選択する特徴見本選択手段と
を具備する画像処理システム。
【請求項１３】
口腔内を撮像する撮像装置と、
前記撮像装置により取得された画像を処理する画像処理装置と、
前記画像処理装置により処理された画像を表示する表示装置と
を備え、
前記画像処理装置は、
前記撮像装置により取得された口腔内画像の中から測定対象となる歯の領域を特定する領域特定手段と、
特定した前記領域に少なくとも１つの測定領域を設定する測定領域設定手段と、
予め登録されている複数の歯の見本の中から各前記測定領域のスペクトルに近似する少なくとも１つの歯の見本をそれぞれ選択する見本選択手段と
を具備する歯科用測色システム。
【請求項１４】
予め登録されている歯の見本の中から測定対象のスペクトルに近似する少なくとも１つの歯の見本を選択する見本選択手段と、
前記測定対象のカラー画像、選択した前記歯の見本のカラー画像、及び該歯の見本を特定するための識別情報を表示させる表示制御手段と
を備える画像処理装置。
【請求項１５】
前記表示制御手段は、前記測定対象と前記歯の見本の色差情報を表示させる請求項１４に記載の画像処理装置。
【請求項１６】
前記表示制御手段は、前記測定対象のカラー画像上及び前記歯の見本のカラー画像上の少なくともいずれか一方において基準位置が指定された場合に、該基準位置における色度値を基準とした色度分布画像を表示させる請求項１４又は請求項１５に記載の画像処理装置。
【請求項１７】
前記表示制御手段は、前記測定対象の少なくとも一つまたはそれ以上のカラー画像の少なくとも一部分と前記歯の見本の少なくとも一つまたはそれ以上のカラー画像の少なくとも一部分とを隣接させて表示させる請求項１４から請求項１６のいずれかの項に記載の画像処理装置。
【請求項１８】
前記測定対象のカラー画像の少なくとも一部分と前記歯の見本のカラー画像の少なくとも一部分との境界が移動可能である請求項１７に記載の画像処理装置。
【請求項１９】
予め登録されている歯の見本の中から測定対象のスペクトルに近似する少なくとも１つの歯の見本を選択し、前記測定対象のカラー画像、選択した前記歯の見本のカラー画像、及び該歯の見本を特定するための識別情報を表示させる表示方法。
【請求項２０】
予め登録されている歯の見本の中から測定対象のスペクトルに近似する少なくとも１つの歯の見本を選択し、前記測定対象のカラー画像、選択した前記歯の見本のカラー画像、及び該歯の見本を特定するための識別情報を表示させるための表示プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被写体を高精度に色再現するための処理を行う画像処理システムに係り、特に、歯や皮膚などの測色に好適な画像処理システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、美容や健康に対する関心が高まっており、例えば、美容においては、皮膚のメラニン色素を抑制するホワイトニングが審美追求の一分野として流行の兆しを見せている。
従来における肌の診断には、肌の表面を拡大してモニタなどで観察することができるように構成された肌診断用カメラシステムが用いられており、例えば、皮膚科、エステティックサロン、美容カウンセリングなどで使用されている。これらのうちの例えば皮膚科の場合には、皮溝や皮丘の画像を観察することにより、皮膚表面の特徴を捉えて診断し、カウンセリング等が行われている。このような肌診断用カメラとしては、例えば特開平８−１４９３５２号公報に記載されたものが一例として挙げられる。
【０００３】
また、歯科の分野では、歯科治療において審美追求も加味した一つの手段としてセラミッククラウン法などによる治療が行われている。このセラミッククラウン法は、患者の元の歯の色に近い色のクラウン（セラミック製の歯冠補綴物）を作製し、このクラウンを患者の歯にかぶせることにより行われる。セラミッククラウン法による治療においては、補綴物であるクラウンの作製が必須となる。従来、クラウンの作製は、以下のような工程により行われている。
【０００４】
まず、医師により歯の見本（シェードガイド）の選択（以下、この作業を「シェードテイク」という。）が行われる。これは、複数の互いに異なる発色のセラミックを歯の形状に加工したシェードガイドと患者の歯とを照らし合わせることにより、患者の歯の色に最も近いシェードガイドを選択する作業である。各シェードガイドには、識別番号（以下「シェードガイド番号」という。）が付されており、この番号を特定することによりシェードテイクが行われる。
【０００５】
続いて、医師により患者の歯面等の撮影が行われる。撮影は、歯科用に開発されたデジタルカメラ等を用いて行われる。例えば、特開２００５−４０２０１号公報には、被写体までの距離に応じて画像の明るさを自動制御することにより、歯の色を正確に撮影することのできるシステムが開示されている。
上記作業が終了すると、医師は、上記シェードテイクしたシェードガイド番号と撮影写真とをクラウンを作製する技工所に送付する。これにより、技工所では、これら情報に基づいてクラウンの作製が行われる。
【特許文献１】特開平８−１４９３５２号公報
【特許文献２】特開２００５−４０２０１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、上述のシェードテイクは、医師の主観により行われるため定量性に欠けるという問題があった。更に、シェードガイドや患者の歯色は、歯茎の色合い、周辺の環境、照明状況（例えば、照明の当たり方、照明の色など）、医師の疲労度等の様々な要因によって見え方が変化するため、最適なシェードガイドを選択することは非常に難しく、医師の負担となっていた。
また、上述したような歯科分野に限らず、予め作製されている特徴見本の中から実際の特徴（例えば、スペクトルなど）に近い見本を選択するということは多く行われており、最適な見本を容易に選択することのできる技術が要請されていた。
【０００７】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、予め作製されている特徴見本の中から実物の特徴に近い見本を自動的に選択し、これを比較しやすいようにユーザに提供することのできる画像処理装置及び画像処理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】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明は以下の手段を採用する。
本発明は、画像の中から測定対象の領域を特定する領域特定手段と、特定した前記測定対象の領域に少なくとも１つの測定領域を設定する測定領域設定手段と、予め登録されている複数の特徴見本の中から各前記測定領域の特徴に近似する少なくとも１つの特徴見本をそれぞれ選択する特徴見本選択手段とを具備する画像処理装置を提供する。
【０００９】
例えば、画像撮影の際には、測定対象と一緒に測定対象以外のものも撮影されてしまう場合がある。本発明の画像処理装置では、このような複数の情報が含まれている画像の中から測定対象の領域を特定する領域特定手段を備えているので、撮像画像から測定対象の情報のみを抽出することが可能となる。更に、この測定対象の領域において測定領域が設定され、この測定領域毎にその色に近似する少なくとも１つの特徴見本が選択されるので、測定対象の領域が広い場合や測定対象内に特徴（例えば、スペクトル）の変化がある場合に、各箇所毎に好適な特徴見本を選択することが可能となる。
上記測定対象は、特徴見本の選択が必要とされる物体をいい、例えば、歯、皮膚などの人体の一部のほか、カーテン、カーペットなどのインテリア、バック、ソファ等の革製品、電子部品、塗装が施されている車、壁等が一例として挙げられる。
【００１０】
上記画像処理装置において、前記領域特定手段は、前記測定対象が有する特定のスペクトルに基づいて前記測定対象の領域を特定すると良い。測定対象が特定のスペクトルを有している場合、この特定のスペクトルに基づいて測定対象の領域を特定することにより、演算処理を簡便化することができ、処理負担の軽減、処理時間の短縮を図ることが可能となる。
【００１１】
上記画像処理装置において、前記特徴見本選択手段は、前記測定領域のスペクトルと前記特徴見本のスペクトルとの差分を算出し、該差分から前記特徴見本を選択すると良い。スペクトルの差分に基づいて、測定領域の特徴に近似する特徴見本を選択するので、簡便に且つ精度良く好適な特徴見本を選択することが可能となる。
【００１２】
上記画像処理装置において、前記特徴見本選択手段は、前記測定領域のスペクトルと前記特徴見本のスペクトルとの差分に分光感度に関する重み付けを行うことにより、両者の近似度合いに関するスペクトル判定値を算出し、このスペクトル判定値に基づいて特徴見本を選択すると良い。このように重み付けを行うことにより、選択精度を向上させることが可能となる。
【００１３】
本発明は、口腔内画像の中から測定対象となる歯の領域を特定する領域特定手段と、特定した前記測定対象の領域に少なくとも１つの測定領域を設定する測定領域設定手段と、予め登録されている複数の歯の見本の中から各前記測定領域のスペクトルに近似する少なくとも１つの歯の見本をそれぞれ選択する見本選択手段とを具備する画像処理装置を提供する。
【００１４】
口腔内画像には、測定対象となる歯のほか、該歯の隣の歯や歯茎等も含まれている。このような場合であっても領域特定手段を備えているので、口腔内画像から測定対象となる歯の領域のみを特定することが可能となる。また、この測定対象において、測定領域が設定され、この測定領域毎にその特徴（例えば、スペクトルなど）に近似する少なくとも１つの歯の見本が選択されるので、測定対象の領域が広い場合や特徴（例えば、スペクトルなど）の変化がある場合に、箇所毎に好適な歯の見本を選択することが可能となる。例えば、一般的に、歯の中央部分と外周部分との色度は異なるため、中央部分と外周部分とを測定領域として指定することにより、歯の部分に応じた好適な歯の見本を選択することが可能となる。
【００１５】
上記画像処理装置において、前記領域特定手段は、歯が有する特定のスペクトルに基づいて、前記口腔内画像の中から歯の領域を特定すると好ましい。歯が有する特定のスペクトルに基づいて口腔内画像の中から歯の領域を特定することにより、より正確に歯の領域を特定することができる。
【００１６】
また、上記画像処理装置において、前記領域特定手段は、複数種類の波長帯域の信号値で定められる波長帯域特性値と歯が有する特定のスペクトルとに基づいて、前記口腔内画像の中から歯の領域を特定すると好ましい。複数種類の波長帯域の信号値で定められる波長帯域特性値と歯が有する特定のスペクトルに基づいて口腔内画像の中から歯の領域を特定することにより、演算処理を簡便化することができ、処理負担の軽減、処理時間の短縮を図ることが可能となる。
【００１７】
上記画像処理装置において、前記見本選択手段は、前記測定領域のスペクトルと前記歯の見本のスペクトルとの差分を算出し、該差分が小さい順に少なくとも１つの歯の見本を選択すると良い。スペクトルの差分に基づいて、測定領域の色に近似する歯の見本を選択するので、簡便に且つ精度良く好適な歯の見本を選択することが可能となる。
【００１８】
上記画像処理装置において、前記見本選択手段は、前記測定領域のスペクトルと前記歯の見本のスペクトルとの差分に分光感度に関する重み付けを行うことにより、両者の近似度合いに関するスペクトル判定値を算出し、このスペクトル判定値に基づいて歯の見本を選択すると良い。このように重み付けを行うことにより、選択精度を向上させることが可能となる。
【００１９】
本発明は、画像の中から測定対象の領域を特定する領域特定過程と、特定した前記測定対象の領域に少なくとも１つの測定領域を設定する測定領域設定過程と、予め登録されている複数の特徴見本の中から各前記測定領域の特徴に近似する少なくとも１つの特徴見本をそれぞれ選択する特徴見本選択過程とを具備する画像処理方法を提供する。
【００２０】
本発明は、画像の中から測定対象の領域を特定する領域特定処理と、特定した前記測定対象の領域に少なくとも１つの測定領域を設定する測定領域設定処理と、予め登録されている複数の特徴見本の中から各前記測定領域の特徴に近似する少なくとも１つの特徴見本をそれぞれ選択する特徴見本選択処理とをコンピュータに実行させるための画像処理プログラムを提供する。
【００２１】
本発明は、測定対象を含む被写体を撮像する撮像装置と、前記撮像装置により取得された画像を処理する画像処理装置と、前記画像処理装置により処理された画像を表示する表示装置とを備え、前記画像処理装置は、前記撮像装置により取得された画像の中から前記測定対象の領域を特定する領域特定手段と、特定した前記領域に少なくとも１つの測定領域を設定する測定領域設定手段と、予め登録されている複数の特徴見本の中から各前記測定領域の特徴に近似する少なくとも１つの特徴見本をそれぞれ選択する特徴見本選択手段とを具備する画像処理システムを提供する。
【００２２】
本発明は、口腔内を撮像する撮像装置と、前記撮像装置により取得された画像を処理する画像処理装置と、前記画像処理装置により処理された画像を表示する表示装置とを備え、前記画像処理装置は、前記撮像装置により取得された口腔内画像の中から測定対象となる歯の領域を特定する領域特定手段と、特定した前記領域に少なくとも１つの測定領域を設定する測定領域設定手段と、予め登録されている複数の歯の見本の中から各前記測定領域のスペクトルに近似する少なくとも１つの歯の見本をそれぞれ選択する見本選択手段とを具備する歯科用測色システムを提供する。
【００２３】
本発明は、予め登録されている歯の見本の中から測定対象のスペクトルに近似する少なくとも１つの歯の見本を選択する見本選択手段と、前記測定対象のカラー画像、選択した前記歯の見本のカラー画像、及び該歯の見本を特定するための識別情報を表示させる表示制御手段とを備える画像処理装置を提供する。
【００２４】
上記構成によれば、測定対象のスペクトルに近似する少なくとも１つの歯の見本が自動的に選択され、この歯の見本のカラー画像とその識別情報、並びに、測定対象のカラー画像が画面上に表示されるので、ユーザはこの画面を確認することにより、歯の見本の選定を容易に行うことができる。
【００２５】
上記画像処理装置において、前記表示制御手段は、前記測定対象と前記歯の見本の色差情報を表示させることが好ましい。このような構成によれば、ユーザに対して歯の見本の選定判断を支援する補助情報を提供することができる。
【００２６】
上記画像処理装置において、前記表示制御手段は、前記測定対象のカラー画像上及び前記歯の見本のカラー画像上の少なくともいずれか一方において基準位置が指定された場合に、該基準位置における色度値を基準とした色度分布画像を表示させることが好ましい。このような構成によれば、歯の見本又は測定対象のカラー画像上において、基準位置における色度値を基準とした色度分布画像を表示させるので、ユーザに対して歯の見本の選定に有益な情報を提供することが可能となる。これにより、ユーザは多くの情報を考慮することが可能となるので、より好ましい歯の見本を選定することが可能となる。
【００２７】
上記画像処理装置において、前記表示制御手段は、前記測定対象の少なくとも一つまたはそれ以上のカラー画像の少なくとも一部分と前記歯の見本の少なくとも一つまたはそれ以上のカラー画像の少なくとも一部分とを隣接させて表示させることが好ましい。測定対象のカラー画像と歯の見本のカラー画像とを隣接させて表示させるので、両者の色味を直接的に対比させることが可能となる。これにより、微妙な色の違いも認識させることが可能となる。
【００２８】
上記画像処理装置において、前記測定対象のカラー画像の少なくとも一部分と前記歯の見本のカラー画像の少なくとも一部分との境界が移動可能であることが好ましい。測定対象と歯の見本との境界線が移動可能に構成されていることにより、自由に測定対象と歯の見本との表示比率を変化させることが可能となる。また、測定対象の特定の位置における色味と歯の見本とを直接的に対比させることも可能となるので、所望の位置に境界線を移動させることにより、最も比較したい箇所と歯の見本の色味とを容易に判定することが可能となる。
【００２９】
本発明は、予め登録されている歯の見本の中から測定対象のスペクトルに近似する少なくとも１つの歯の見本を選択し、前記測定対象のカラー画像、選択した前記歯の見本のカラー画像、及び該歯の見本を特定するための識別情報を表示させる表示方法を提供する。
【００３０】
本発明は、予め登録されている歯の見本の中から測定対象のスペクトルに近似する少なくとも１つの歯の見本を選択し、前記測定対象のカラー画像、選択した前記歯の見本のカラー画像、及び該歯の見本を特定するための識別情報を表示させるための表示プログラムを提供する。
【発明の効果】
【００３１】
本発明によれば、予め作製されている特徴見本（例えば、スペクトルの見本など）の中から実物の特徴（例えば、スペクトル）に近い見本を自動的に選択し、両者を比較しやすいようにユーザに提供することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３２】
以下、本発明の画像処理システムを歯科用測色システムに適用した場合の実施形態について、図面を参照して説明する。
〔第１の実施形態〕
本実施形態に係る歯科用測色システムは、図１及び図４に示すように、撮像装置１、クレードル２、画像処理装置３、及び表示装置４を備えて構成されている。
【００３３】
撮影装置１は、図１に示すように光源１０、撮像部２０、撮像制御部３０、表示部４０、操作部５０を主な構成要素として備えている。
光源１０は、撮影装置１の先端部付近に配置され、被写体を照明するための照明光を発する。光源１０は、互いに異なる波長帯域の光を発する７つの光源１０ａ乃至１０ｇを備えている。各光源１０ａ乃至１０ｇは、それぞれ４つのＬＥＤを備えており、その中心波長は図２に示すように、光源１０ａは約４５０ｎｍ、光源１０ｂは約４６５ｎｍ、光源１０ｃは約５０５ｎｍ、光源１０ｄは約５２５ｎｍ、光源１０ｅは約５７５ｎｍ、光源１０ｆは約６０５ｎｍ、光源１０ｇは約６３０ｎｍとなっている。このＬＥＤの発光スペクトル情報は、ＬＥＤメモリ１１に記憶され、後述する画像処理装置３にて用いられる。
【００３４】
これら光源１０ａ乃至１０ｇは、例えば、リング状に配置されている。配列は、特に限定されず、例えば、波長の短い順にＬＥＤを４つずつ配置しても良いし、逆順或いはランダム配置等でもよい。また、全てのＬＥＤで１つのリングを形成するような配置のほか、ＬＥＤを複数のグループに分け、これら１つのグループで１つのリングを形成するように配置しても良い。なお、ＬＥＤの配置は、上記リング状に限られず、後述する撮像部２０による撮像に支障をきたすことのない限りは、十字状配置、矩形状配置、ランダム配置等の適宜の配置を採用することが可能である。なお、光源１０の発光素子としては、ＬＥＤに限られず、例えば、ＬＤ（レーザダイオード）等の半導体レーザやその他の発光素子を用いることも可能である。
【００３５】
撮像装置１において、上記光源１０の被写体側には、光源１０からの照明光を略均一に被写体面に照射するための照明光学系が設けられている。また、上記光源１０の近傍には、ＬＥＤの温度を検出する温度センサ１３が設けられている。
【００３６】
撮像部２０は、撮像レンズ２１、ＲＧＢカラー撮像素子２２、信号処理部２３、ＡＤ変換器２４を備えて構成されている。撮像レンズ２１は、光源１０が照射された被写体像を結像する。ＲＧＢカラー撮像素子２２は、撮像レンズ２１により結像された被写体像を撮像して画像信号を出力する。このＲＧＢカラー撮像素子２２は、例えば、ＣＣＤにより構成されており、そのセンサ感度は、可視広域を略カバーするようなものとなっている。このＣＣＤは、モノクロタイプの物でも良いし、カラータイプのものでも良い。また、ＲＧＢカラー撮像素子２２は、ＣＣＤに限られず、ＣＭＯＳタイプやその他の各種の撮像素子を広く使用することが可能である。
【００３７】
信号処理部２３は、ＲＧＢカラー撮像素子２２から出力されるアナログ信号に、ゲイン補正やオフセット補正等を施す。Ａ／Ｄ変換器２４は、信号処理部２３から出力されるアナログ信号をデジタル信号に変換する。上記撮像レンズ２１には、フォーカスを調整するフォーカスレバー２５が接続されている。このフォーカスレバー２５は、マニュアルにてフォーカスを調整するためのものであり、フォーカスレバー２５の位置を検出するための位置検出部２６が設けられている。
【００３８】
撮像制御部３０は、ＣＰＵ３１、ＬＥＤドライバ３２、データＩ／Ｆ３３、通信Ｉ／Ｆコントローラ３４、画像メモリ３５、及び操作部Ｉ／Ｆ３６を備えて構成されている。これら各部は、ローカルバス３７に接続されており、ローカルバス３７を介してデータの授受が可能な構成となっている。
【００３９】
ＣＰＵ３１は、撮像部２０の制御を行うとともに、撮像部２０により取得され処理された被写体分光画像をローカルバス３７を介して画像メモリ３５に記録するとともに、後述するＬＣＤコントローラ４１に出力する。ＬＥＤドライバ３２は、光源１０が備える各種ＬＥＤの発光を制御する。データＩ／Ｆ３３は、光源１０が備えるＬＥＤメモリ１１の内容や温度センサ１３の情報を受信するためのインターフェースである。通信Ｉ／Ｆコントローラ３４は、外部との接続点となる通信Ｉ／Ｆ接点６１と接続されており、例えば、ＵＳＢ２．０に準拠した通信を実現させるための機能を備えている。操作部Ｉ／Ｆ３６は、後述する操作部６０が備える各種操作ボタンと接続されており、操作部５０を介して入力された入力指示をローカルバス３７を介してＣＰＵ３１へ転送するインターフェースとして機能する。画像メモリ３５は、撮像部２０にて撮影された画像データを一時的に記録する。本実施形態では、画像メモリ３５は、最低でも７枚の分光画像と一枚のＲＧＢカラー画像を記録できるメモリ容量を有している。
【００４０】
表示部４０は、ＬＣＤコントローラ４１とＬＣＤ４２とを備えて構成されている。ＬＣＤコントローラ４１は、ＣＰＵ３１から転送されてくる画像信号に基づく画像、例えば、現在、撮像部２０により撮影されている画像、或いは、撮影済みの画像をＬＣＤ（liquid crystal display）４２に表示させる。このとき、必要に応じて、オーバーレイメモリ４３に記憶されている画像パターンをＣＰＵ３１から取得した画像に重畳させてＬＣＤ４２に表示させるようにしても良い。ここで、オーバーレイメモリ４３に記録されている画像パターンとは、例えば、歯全体を水平に撮影するような水平ラインや、これに交差するクロスライン、撮影モード、撮影する歯の識別番号等である。
【００４１】
操作部５０は、使用者が分光画像撮影動作の開始を指示入力したり、動画像撮影動作の開始や終了を指示入力したりするための各種の操作スイッチや操作ボタンを備えている。具体的には、撮影モード切替スイッチ５１、シャッタボタン５２、ビューア制御ボタン５３等を備えている。撮影モード切替スイッチ５１は、通常のＲＧＢの撮影と、マルチバンドの撮影とを切り替えるためのスイッチである。ビューア制御ボタン５３は、ＬＣＤ４２に表示される画像の変更等の操作をするためのスイッチである。
【００４２】
また、撮像装置１は、蓄電池としてのリチウムバッテリ６０を搭載している。このリチウムバッテリ６０は、撮像装置１が備える各部に電源供給を行うためのものであり、充電のための接点である接続接点６２に接続されている。また、このリチウムバッテリの充電状態を通知するためのバッテリＬＥＤ６３が設けられている。また、撮像装置１には、カメラの状態を知らせるためのパワーＬＥＤ６４、撮影時の危険を知らせるためのアラームブザー６５が設けられている。
【００４３】
バッテリＬＥＤ６３は、例えば、赤、黄、緑の３つのＬＥＤを備えており、緑色点灯によりリチウムバッテリ６０の充電容量が十分である旨を通知し、黄色点灯によりバッテリ容量が少ない旨、換言すると、充電の必要がある旨を通知し、赤色点灯によりバッテリ容量が極めて少ない旨、換言すると、至急充電の必要がある旨を通知する。
パワーＬＥＤ６４は、例えば、赤と緑とからなる２つのＬＥＤを備えており、緑色点灯により撮影準備が完了した旨を通知し、緑色点滅により撮影準備中（初期ウォーミング等）である旨を通知し、赤色点灯によりバッテリ充電中である旨を通知する。
アラームブザー６５は、警鐘することにより撮影した画像データが無効である旨を通知する。
【００４４】
上述の撮像装置１を支持するクレードル２は、撮像部２０のキャリブレーションを行うための色票１００と、撮像装置１が正常な位置に装着されたか否かを確認するためのマイクロスイッチ１０１と、電源のオン／オフを行うための電源スイッチ１０２、電源スイッチ１０２のオン／オフに連動して点灯／消灯する電源ランプ１０３、マイクロスイッチ１０１に連動して点灯／消灯することにより、撮像装置１が正常位置に装着されたか否かを通知する装着ランプ１０４を備えている。
【００４５】
装着ランプ１０４は、例えば、撮像装置１が正常位置に装着された場合には、緑色が点灯し、装着されていない場合には、赤色が点灯する。また、このクレードル２には、電源接続コネクタ１０５が設けられており、ＡＣアダプタ１０６が接続されるようになっている。そして、撮像装置１が備えるリチウムバッテリ６０の充電容量が減少し、バッテリＬＥＤ６３の黄色や赤が点灯している状態では、撮像装置１がクレードルに装着された場合にリチウムバッテリの充電が開始されるように構成されている。
【００４６】
このように構成された歯科用測色装置の撮像装置１では、７種類の波長帯域の照明光（７原色の照明光）を被写体に順次照射して、７枚の被写体分光画像を静止画として取り込むマルチバンド撮像のほかに、ＲＧＢ画像の取り込みも可能である。ＲＧＢ画像の取り込みの方法の一つとしては、通常のデジタルカメラと同様に、７原色の照明光はなしで、自然光、あるいは室内光により照明された被写体を本装置が有するＲＧＢカラーＣＣＤを利用して撮像を行うものである。また、７原色の照明光から１以上の照明光を各選択してＲＧＢの３色の照明光とし、これらを順次に照射することにより面順次式の静止画としても取り込むこともできるようになっている。
【００４７】
これら撮影モードのうち、ＲＧＢ撮像は、患者の顔全体を撮影する場合、顎全体を撮影する場合など、広域の部位を撮影する場合に用いられる。一方、マルチバンド撮影は、患者の歯１〜２本の色を正確に計測する場合、つまり歯の測色を行う場合に用いられる。
以下、本発明の特徴部分であるマルチバンド撮影による歯の測色処理について説明する。
【００４８】
〔マルチバンド撮影〕
まず、医師により撮像装置がクレードル２から持ち上げられ、撮像装置の筐体の投射口側に設けられている取り付け口（図示略）にコンタクトキャップが取り付けられる。このコンタクトキャップは、柔軟性を有する素材により略筒状に形成されている。
【００４９】
続いて、医師により撮影モードが「測色モード」に設定されると、被写体像が動画としてＬＣＤ４２に表示される。医師は、このＬＣＤ４２に表示される画像を確認しながら、測定対象となる患者の自然歯が撮影範囲の適切な位置に配置されるように位置決めを行い、フォーカスレバー２５を用いてピント調整を行う。このとき、コンタクトキャップが、測定対象である歯を適切な撮影位置に導くような形状に形成されていることにより、位置決めを容易に行うことが可能となる。
【００５０】
位置決め、ピント調整がなされた状態で、医師によりシャッタボタン５２が押下されると、その旨の信号が操作部Ｉ／Ｆ３６を介してＣＰＵ３１へ転送され、ＣＰＵ３１の制御の下、マルチバンド撮影が実行される。
【００５１】
マルチバンド撮影では、ＬＥＤドライバ３２が光源１０ａ乃至１０ｇを順次駆動することにより、波長帯域の異なるＬＥＤ照射光が被写体に順次照射される。被写体の反射光は、撮像部２０のＲＧＢ撮像素子２２の表面に結像され、ＲＧＢ画像として取り込まれる。取り込まれたＲＧＢ画像は、信号処理部２３に転送される。信号処理部２３は、入力されたＲＧＢ画像信号に対して所定の画像処理を施すとともに、ＲＧＢ画像信号から各光源１０ａ乃至１０ｇの波長帯域に応じた所定の１色の画像データを選択する。具体的には、信号処理部２３は、光源１０ａ及び１０ｂに対応する画像信号からはＢ画像データを選択し、光源１０ｃ乃至１０ｅに対応する画像信号からはＧ画像データを選択し、光源１０ｆ及び１０ｇに対応する画像信号からはＲ画像データを選択する。このように、画像処理部２３は、照射光の中心波長と略一致する波長の画像データを選択する。
【００５２】
信号処理部２３により選択された画像データは、Ａ／Ｄ変換器２４へ転送され、ＣＰＵ３１を介して画像メモリ３５に記録される。この結果、画像メモリ３５には、ＬＥＤの中心波長に対応してＲＧＢ画像から選択された色の画像がマルチバンド画像として記録されることとなる。なお、撮影の際に、それぞれの波長の撮影が適正露光になるように、ＬＥＤの照射時間、照射強度、撮像素子の電子シャッタ速度等がＣＰＵ３１により制御され、また、この撮影時に温度変化が激しい場合にはアラームブザー６５が鳴り警告を発する。
なお、ＬＥＤを照射しないで自然歯の画像を更に撮影し、外光画像として画像メモリ３５に記録する。
【００５３】
続いて、撮影が終了し、医師により撮像装置１がクレードル２に置かれると、キャリブレーション画像の測定が行われる。
キャリブレーション画像の測定は、上述のマルチバンド撮影と同様の手順により色票１００を撮影するものである。これにより、色票１００のマルチバンド画像が色票画像として画像メモリ３５に記録される。
続いて、ＬＥＤが全く点灯しない状態（暗黒下）で色票１００の撮影が行われ、この画像が暗電流画像として画像メモリ３５に記録される。なお、この暗電流画像は、撮影を複数回行い、これら画像を平均化した画像を用いるようにしても良い。
【００５４】
続いて、画像メモリ３５に記録された上記外光画像、暗電流画像を用いた信号補正がマルチバンド画像及び色票画像のそれぞれに対して行われる。マルチバンド画像に対する信号補正は、例えば、マルチバンド画像の各画像データに対して画素毎に外光画像データの信号値を減算することによって行われ、撮影時の外光の影響を除去することができる。同様に、色票画像に対する信号補正は、例えば、色票画像の画像データに対して画素毎に暗電流画像データの信号値を減算することによって行われ、温度によって変化するＣＣＤの暗電流ノイズ除去を行うことができる。
【００５５】
図３は、色票画像に対する信号補正結果の一例を示したものである。図３において、縦軸はセンサ信号値を、横軸は入力光強度を示しており、実線は補正前の原信号、破線は信号補正後の信号を示している。
このようにして信号補正が行われた後のマルチバンド画像及び色票画像は、ローカルバス３７、通信Ｉ／Ｆコントローラ３４、通信／Ｉ／Ｆ接点６１を介して画像処理装置３へ送信され、図４に示す画像処理装置３内のマルチバンド画像メモリ１１０に記録される。
【００５６】
なお、上記色票１００のマルチバンド画像及び暗電流画像は、撮像装置１内の画像メモリ３５に記録されることなく、ローカルバス３７、通信Ｉ／Ｆコントローラ３４、通信／Ｉ／Ｆ接点６１を介して、画像処理装置３へ直接送信され、画像処理装置３内のマルチバンド画像メモリ１１０に記録されるような構成としても良い。この場合、上述した信号補正は、画像処理装置３内で行われることとなる。
【００５７】
上記画像処理装置３は、例えばパーソナルコンピュータ等からなり、上記撮像装置１の通信Ｉ／Ｆ接点６１を介して出力されるマルチバンド画像及び色票画像を受信し、このマルチバンド画像に種々の処理を施すことにより、被写体である歯の高度な色再現がなされた画像を作成するとともに、歯に適したシェードガイド番号を選択し、これらの情報を表示装置４に表示する。
【００５８】
画像処理装置３は、例えば、図４に示すように、色度算出部７０、シェードガイド番号判定部８０、マルチバンド画像メモリ１１０、ＲＧＢ画像メモリ１１１、カラー画像作成処理部１１２、画像ファイリング部１１３、シェードガイド色度データ記憶部１１４、及び画像表示ＧＵＩ部（表示制御手段）１１５を備えて構成されている。
色度算出部７０は、スペクトル推定演算部７１、観察スペクトル演算部７２、及び色度値演算部７３を備えて構成されている。また、シェードガイド番号判定部８０は、判定演算部８１、及びシェードガイド基準画像データ記憶部８２を備えて構成されている。このシェードガイド基準画像データ記憶部８２には、例えば、色見本が一列に配置されているシェードガイドを作製するメーカー毎に、そのメーカーにより作製されたシェードガイドの画像データがシェードガイド番号に対応付けられて格納されているほか、これらシェードガイドの所定エリアの分光反射率スペクトルや歯肉付きシェードガイド画像が格納されている。
【００５９】
このような構成からなる画像処理装置３において、撮像装置１から転送されたマルチバンド画像及び色票画像は、まず、マルチバンド画像メモリ１１０に記録され、その後、色度算出部７０へ転送される。色度算出部７０では、まず、スペクトル推定演算部７１によりスペクトル（本実施形態では、分光反射率のスペクトル）推定処理等が行われる。
【００６０】
スペクトル推定演算部７１は、図５に示すように、変換テーブル作成部７１１、変換テーブル７１２、入力γ補正部７１３、画素補間演算部７１４、面内ムラ補正部７１５、マトリクス演算部７１６、及びスペクトル推定マトリクス作成部７１７を備えて構成されている。入力γ補正部７１３及び画素補間演算部７１４は、マルチバンド画像及び色票画像のそれぞれに対して個別に設けられており、マルチバンド画像に対して入力γ補正部７１３ａ、画素補間演算部７１４ａが設けられ、色票画像に対して入力γ補正部７１３ｂ、画素補間演算部７１４ｂが設けられている。
【００６１】
このような構成を備えるスペクトル推定演算部７１においては、まず、マルチバンド画像及び色票画像は、それぞれ個別に設けられている入力γ補正部７１３ａ、７１３ｂにそれぞれ転送され、入力γ補正が行われた後、各画素補間演算部７１４ａ、７１４ｂにより画像補間演算処理が施される。これら処理後の信号は、面内ムラ補正部７１５に転送され、ここで色票画像を用いたマルチバンド画像の面内ムラ補正処理が行われる。その後、マルチバンド画像は、マトリクス演算部７１６に転送され、スペクトル推定マトリクス作成部７１７により作成されたマトリクスを用いて分光反射率が算出される。
【００６２】
以下、各部において行われる各画像処理について具体的に説明する。
まず、入力γ補正の前段階として、変換テーブル作成部７１１により変換テーブル７１２が作成される。具体的には、変換テーブル作成部７１１は、入力光強度とセンサ信号値とを対応付けたデータを有しており、これらデータに基づいて変換テーブル７１２を作成する。この変換テーブル７１２は、入力光強度と出力信号値の関係から作成されるものであり、例えば、図６（ａ）に実線で示すように、入力光強度とセンサ信号値とが略比例関係となるように作成される。
【００６３】
各入力γ補正部７１３ａ、７１３ｂは、この変換テーブル７１２を参照することによりマルチバンド画像、色票画像に対してそれぞれ入力γ補正を行う。この変換テーブルは、現時点におけるセンサ値Ａに対応する入力光強度Ｄを求め、この入力光強度Ｄに対応する出力センサ値Ｂが出力されるように作成され、結果的に図６（ｂ）のようになる。このようにして、マルチバンド画像、色票画像に対し入力γ補正がなされると、補正後の画像データはそれぞれ画素補間演算部７１４ａ、７１４ｂへ転送される。
【００６４】
画素補間演算部７１４ａ、７１４ｂでは、入力γ補正後のマルチバンド画像データ及び色票画像データのそれぞれに対して、画素補間のためのローパスフィルタをかけることにより行われる。図７は、Ｒ信号、Ｂ信号に適用されるローパスフィルタの一例を示している。図８は、Ｇ信号に適用されるローパスフィルタを示している。このような画素補間のためのローパスフィルタを各マルチバンド画像データに乗算することにより、例えば、１４４画素×１４４画素の画像を２８８画素×２８８画素の画像にする。
【００６５】
画像補間演算が行われた画像データｇk（ｘ，ｙ）は、面内ムラ補正部７１５へ転送される。
面内ムラ補正部７１５は、以下の（１）式を用いて、マルチバンド画像データの画面中心の輝度を補正する。
【００６６】
【数１】
2007047045.tif 000003
【００６７】
上記（１）式において、ｃk（ｘ，ｙ）は色票撮影画像データ、ｇk（ｘ，ｙ）は入力γ補正後のマルチバンド画像データ、（ｘ０，ｙ０）は中央の画素位置、δ（＝５）はエリア平均サイズ、ｇ´k（ｘ，ｙ）は面内ムラ補正後の画像データである（ただしｋ＝１，・・・、Ｎ（バンド数））。
上記面内ムラ補正は、マルチバンド画像データの各画像データに対して行われる。
【００６８】
面内ムラ補正後のマルチバンド画像データｇ´k（ｘ，ｙ）は、マトリクス演算部７１６へ転送される。マトリクス演算部７１６は、面内ムラ補正部７１５からのマルチバンド画像データｇ´k（ｘ，ｙ）を用いてスペクトル（分光反射率）推定処理を行う。このスペクトル（分光反射率）推定処理では、３８０ｎｍから７８０ｎｍまでの波長帯域において、１ｎｍ間隔で分光反射率の推定を行う。つまり、本実施形態では、４０１次元の分光反射率を推定する。
【００６９】
一般的に、１波長毎の分光反射率を求めるためには重厚で高価な分光計測器などが用いられるが、本実施形態では被写体が歯に限定されていることから、その被写体が有する一定の特徴を利用することにより、少ないバンドで４０１次元の分光反射率を推定する。
具体的には、マルチバンド画像データｇ´k（ｘ，ｙ）とスペクトル推定マトリクスＭspeとを用いてマトリクス演算を行うことにより、４０１次元のスペクトル信号を算出する。
上記スペクトル推定マトリクスＭspeは、カメラの分光感度データ、ＬＥＤスペクトルデータ、被写体（歯）の統計データに基づきスペクトル推定マトリクス作成部７１７にて作成される。このスペクトル推定マトリクスの作成については特に限定されることなく、周知の手法を用いることが可能である。例えば、その一例が、S.K.Park
and F.O.Huck “Estimation of spectral reflectance curves from multispectrum
image data”, Applied Optics, 16,pp3107-3114(1977)に詳述されている。
なお、上記カメラの分光感度データ、ＬＥＤスペクトルデータ、被写体（歯）の統計データ等は図４に示した画像ファイリング部１１３に予め格納されている。また、カメラの分光感度がセンサの位置により変わる場合には、位置に応じて分光感度のデータを取得してもよいし、中央の位置に対して適当に補正をして用いるようにしてもよい。
【００７０】
スペクトル推定演算部７１により分光反射率が算出されると、この算出結果は、マルチバンド画像データとともに、図４に示すシェードガイド番号判定部８０及び色度算出部７０内の観察スペクトル演算部７２へ転送される。
【００７１】
スペクトル推定演算部７１からの情報は、シェードガイド番号判定部８０内の判定演算部８１に転送される。判定演算部８１では、まず、測定対象となる歯の領域を特定する領域特定処理が行われる。
【００７２】
ここで、撮像装置１により撮像されたマルチバンド画像データには、測定対象となる歯のほか、該歯の隣の歯や歯茎等の情報も含まれている。従って、領域特定処理では、これら口腔内の画像データから測定対象となる歯の領域を特定する処理が行われる。
【００７３】
図９に歯の反射スペクトル（サンプル個数ｎ＝２）の一例を、図１０に歯茎の反射スペクトル（サンプル個数ｎ＝５）の一例を示す。図９及び図１０において、横軸は波長を縦軸は反射率を示している。歯は全体的に白色であり、歯茎は赤色であるため、両者のスペクトルは図９及び図１０からわかるように、青の波長帯域（例えば、４００ｎｍ乃至４５０ｎｍ）及び緑の波長帯域（例えば、５３０ｎｍ乃至５８０ｎｍ）において大きく異なる。本実施形態では、このように歯が特定の反射スペクトルを持つことに着目し、画像データの中から特定のスペクトルである歯の反射スペクトルを持つ画素を抽出することにより、歯の領域を特定する。
【００７４】
〔歯の領域の特定手法１〕
本手法では、撮像されたマルチバンド画像データで示される画像中の領域（画素又は画素の集合）におけるｎ種類の波長帯域それぞれの信号値で定められる波長帯域特性値を、ｎ次空間内に表す。そして、そのｎ次空間内に、測定対象の特徴を表す平面領域を規定し、ｎ次空間内に表された波長帯域特性値が、その平面領域に投影されるとき、その波長帯域特性値を有する画像中の領域を、測定対象となる歯の領域に含まれると判断することで、測定対象の領域（輪郭）を特定する。
【００７５】
図１１に、本手法による測定対象となる歯の領域を特定する手法を説明する。図１１に示すように、７つの波長λ１〜λ７によって、７次元空間が形成されている。７次元空間内には、測定対象となる歯を最も良好に分離する分類平面を設定する。具体的には、平面投影するための分類スペクトルｄ１（λ）、ｄ２（λ）が求められる。そして、まず、撮像されたマルチバンド画像データから、所定の領域を切り出し、波長帯域特性値として、７次元空間内に表される特徴量を算出する。特微量とは、切り出した領域で、各バンドをこの領域内で平均化して７つの信号値へ変換したときの、７つの信号値の組みである。切り出す領域の大きさは、例えば、２画素×２画素とするが、これに限られるものではなく、１画素×１画素であっても、３画素×３画素以上でもよい。
【００７６】
特微量は、図１１の７次元空間の１点で表される。この特徴量で表される７次元空間の１点を、分類平面に投影して分類平面上の１点を求める。分類平面上の１点の座標は、分類スペクトルｄ１（λ）、ｄ２（λ）との内積演算から求めることができる。分類平面上の１点が、歯の特徴的なスペクトルによって定められる分類平面上の領域Ｔ、すなわち、測定対象の特徴を表す平面領域に含まれれば、切り出した領域は、歯の輪郭に含まれる領域であると判断する。一方、分類平面上の１点が、歯茎の特徴的なスペクトルによって定められる分類平面上の領域Ｇに含まれれば、切り出した領域は、歯茎の輪郭に含まれる領域であると判断する。
【００７７】
本手法では、切り出す領域を変えながら、このような判断を順次行っていくことで、歯の領域を特定する。特に、測定対象となる歯の領域は、撮像されたマルチバンド画像データで示される画像の中央付近に位置しているのが通常であるため、切り出す領域を画像の中央付近から周囲に向けて変えながら、その領域が歯の領域に含まれているか否かの前記判断を順次行っていくことで、測定対象となる歯の領域（すなわち、測定対象となる歯の輪郭）を特定する。特に、本実施形態では、通常のＲＧＢで表される３次元よりも多い７次元空間に特徴量を規定しているため、より正確に測定対象の領域（輪郭）を特定することができて好ましい。
【００７８】
〔歯の領域の特定手法２〕
上記分類スペクトルに基づく領域の特定手法のほか、本手法では、例えば、青の波長帯域及び緑の波長帯域に対応する特定の信号値（スペクトル）のみを抽出し、これらの信号値を比較することにより、歯に特有な信号値（スペクトル）を持つ領域を歯の領域として特定するようにする。このような手法によれば、比較するサンプル数が減るため、短時間で容易に領域特定を行うことが可能となる。
【００７９】
具体的には、分類スペクトルに基づく領域特定の場合と同様に、画像の中央付近から周囲に向けて、スペクトル特徴値が急激に変化する変曲点の位置を検出することで、その位置を測定対象の歯の輪郭として確定する。例えば、検出したい被写体（歯）と、分離したい被写体（歯以外の例えば歯茎）と比較して、特徴的なバンドλ１、λ２を選択し、その比をスペクトル特徴値とする。歯を検出したい被写体とすると、例えば、λ１=４５０nm、λ２=５５０nmとして２点の比率を計算しその比率の変曲点を求める。これにより、隣の歯との輪郭が確定し、測定対象の歯の画素を得ることができる。なお、画素毎に特定を行うほか、複数の画素からなる画素群の平均を取り、この平均に基づいて画素群毎に特定を行うようにしても良い。
【００８０】
なお、上述の歯の領域の特定手法１，２いずれを用いる場合でも、本実施形態では、歯について領域特定を行ったが、歯茎の領域特定も可能である。また、歯以外にも例えば、皮膚科等におけるシミ、ソバカス等の領域特定、多色柄塗装での所定の塗装色の領域特定等、他方面においても適用可能である。これらの場合は、歯茎、シミ、ソバカス、塗装等の特定したい領域特有のスペクトルを用いれば良い。例えば、シミ、ソバカスの領域特定を行う場合には、良性のシミ・ソバカス特有のスペクトルや、悪性のシミ・ソバカス特有のスペクトル等を予め登録しておき、これらのスペクトルに近似する領域を特定することにより、容易に測定対象の領域特定を行うことが可能となる。
【００８１】
このようにして、測定対象の歯の画素が特定されると、続いて、測定対象の歯の領域に測定領域を設定する測定領域設定処理が行われる。この測定領域は、図１２に示すように、歯面の上部、中央、下部に矩形の領域として設定される。例えば、歯の高さに対して一定の比率の面積を持つ領域を設定する。すなわち、小さな歯でも大きな歯でも設定領域及びその位置は、一定の比率で設定される。なお、測定領域の形は、図１２に示すような矩形に限らず、例えば、円、楕円、非対称形状等でも良い。
【００８２】
続いて、上述のごとく設定された各測定領域について、最も近似するシェードガイドを選定するシェードガイド選択処理（見本選択処理）が行われる。このシェードガイド選択処理では、測定対象の歯の色味とシェードガイドの色味との比較判定が行われる。この比較は、先ほど設定された測定領域毎に行われ、対象となる測定領域のスペクトル（本実施形態では、分光反射率）とシェードガイド基準画像データ記憶部８２に予め登録されている各シェードガイドのスペクトル（本実施形態では、分光反射率）とを比較し、両者の差分が最も小さいものを求めることにより行われる。
例えば、以下の（２）式に基づいてスペクトル判定値Ｊvalueを求めることにより行われる。
【００８３】
【数２】
2007047045.tif 000004
【００８４】
上記（２）式において、Ｊvalueは、スペクトル判定値、Ｃは正規化係数、nは統計個数（計算に使用したλの個数）、λは波長、ｆ１（λ）は判定対象である歯の分光感度スペクトル値、ｆ２（λ）はシェードガイドの分光感度スペクトル値、Ｅ（λ）は判定感度補正値である。なお、本実施形態では、Ｅ（λ）によって、λに応じた分光感度に関する重み付けを行っている。
【００８５】
このようにして、各社のシェードガイドのスペクトルの値を上記（２）式のｆ２（λ）に代入し、それぞれのスペクトル判定値Ｊvalueを算出する。そして、最も小さいスペクトル判定値Ｊvalueを示したときのシェードガイドを歯に最も近似するシェードガイド番号であると判定する。なお、本実施形態では、スペクトル判定値Ｊvalueが小さい順に複数（例えば３つ）の候補を抽出する。もちろん、抽出する候補は１つとすることもできる。なお、上記（３）式について、判定感度補正値Ｅ（λ）は各種の重み付けがなされていても良い。
【００８６】
このようにしてシェードガイド番号が選定されると、これらの番号が判定演算部８１から画像表示ＧＵＩ部１１５へ転送される。また、選定されたシェードガイド番号に対応する色度データが、シェードガイド色度データ記憶部１１４から画像表示ＧＵＩ部１１５へ転送される。
【００８７】
一方、色度算出部７０の観察スペクトル演算部７２では、スペクトル推定演算部７１にて求められた歯のスペクトルに観察したい照明光Ｓ（λ）を乗算することにより、観察したい照明光下での被写体のスペク卜ルが求められる。このＳ（λ）は、Ｄ６５やＤ５５光源、蛍光灯光源等、歯の色を観察したい光源であり、このデータは画像ファイリング機能部１１２に予め格納されている。観察スペクトル演算部７２にて求められた観察したい照明光下での被写体のスペクトルは、色度値演算部７３へ転送される。
【００８８】
色度値演算部７３では、観察したい照明光下での被写体のスペクトルから色度値であるＬ＊ａ＊ｂ＊が算出され、所定のエリアが平均化されて画像表示ＧＵＩ部１１５に送られる。この所定のエリアは、例えば歯の上部、中央、下部の３位置に設定されている。
一方、観察したい照明光下での被写体のスペクトルＧ（ｘ，ｙ，λ）は、カラー画像作成処理部１１２に送られて、モニタ上に表示するためのＲＧＢ画像であるＲＧＢ２（ｘ，ｙ）が作成され、画像表示ＧＵＩ部１１５に送られる。なお、このＲＧＢ画像は輪郭強調等を行っても良い。
【００８９】
画像表示ＧＵＩ部１１５は、上述のごとく求められたＲＧＢ画像と測定領域の色度値Ｌ＊ａ＊ｂ＊、シェードガイド番号等を各部から受け取ると、図１３に示すような画面を表示装置４の表示画面に表示させる。
図１３に示すように、画像表示ＧＵＩ部１１５は、測定対象のカラー画像Ａを表示画面の中央上部に表示し、更に、カラー画像Ａの右隣に測定対象の色度値Ｌ＊ａ＊ｂ＊の分布画像Ｂを表示させる。具体的には、画像表示ＧＵＩ部１１５は、分布画像Ｂ上に、上下に移動可能な縦走査線Ｙと左右に移動可能な横走査線Ｘとを表示させ、これら走査線Ｙ、Ｘの交点において指定される基準位置の色度を基準にした色差分布を分布画像Ｂとして表示させる。
【００９０】
更に、画像表示ＧＵＩ部１１５は、縦走査線Ｙ或いは横走査線Ｘに沿った色差変化を線グラフＣとして画面右上に表示させる。上記分布画像Ｂ上に示された走査線Ｙ、Ｘは、ユーザにより任意に移動可能に構成されているので、この走査線Ｙ又はＸが走査されるたびに、ＧＵＩ部１１５は走査後における基準位置に基づく色差分布を色度算出部７０から取得し、この情報を速やかに表示させる。
【００９１】
また、画像表示ＧＵＩ部１１５は、カラー画像Ａ上に、判定演算部８１（図４参照）の測定領域設定処理において設定された複数の測定領域を表示させる。ここで、医師などのユーザによりこれら複数の測定領域のいずれか一つの領域Ｑが指定されると、指定された測定領域Ｑの色に近似するとして選択されたシェードガイドのカラー画像Ｄを画面中央下部に表示させ、更に、カラー画像Ｄの右側に、その色度値Ｌ＊ａ＊ｂ＊の分布画像Ｅを表示させる。この分布画像Ｅにおいても、分布画像Ｂと同様に縦走査線Ｙと横走査線Ｘとが示されており、これら走査線Ｙ、Ｘの交点において指定される基準位置の色度を基準にした色差分布を表示させる。更に、画像表示ＧＵＩ部１１５は、縦走査線Ｙ或いは横走査線Ｘに沿った色差の変化を線グラフＦとして画面右下に表示させる。
【００９２】
また、画像表示ＧＵＩ部１１５は、画面左下部に、上記測定領域Ｑに対応して選択されたシェードガイドに関する情報Ｇをリスト表示させる。ここでは、図４に示した判定演算部８１のシェードガイド選択処理にて選択されたシェードガイド番号がスペクトル判定値Ｊvalueの小さい順に３つ表示され、更に、各シェードガイド番号について、そのスペクトル判定値Ｊvalue、歯の色度とシェードガイドの色度との差分ｄＥ、ｄＬ＊、ｄａ＊、ｄｂ＊をそれぞれ表示させる。
【００９３】
また、画像表示ＧＵＩ部１１５は、画面左上部に、表示モードを切り替え可能とする切替ボタンＨを表示させる。これら切替ボタンＨが選択されると、画像表示ＧＵＩ部１１５は、表示画面を図１４に示すような画面に切り替える。
【００９４】
図１４に示すように、画像表示ＧＵＩ部１１５は、測定対象の歯のカラー画像を画面左上部付近に表示させる。また、画像表示ＧＵＩ部１１５は、画面中央下部に、所定の照明光下におけるシェードガイドのカラー画像を表示させるとともに、その下にシェードガイド番号を表示させる。
【００９５】
なお、図１４では、照明光として、「なし」、「Ｄ６５」、「Ａ」が選択されている。ここで、「なし」とは、分光反射率そのものを表示する場合に相当する。
この照明光は、プルダウンメニューとして任意に変更することができるように構成されている。これにより、ユーザは所望の照明光を容易に選択することが可能となり、所望の照明光下におけるシェードガイドの色合いを確認することができる。また、各シェードガイドの画像の左部には、各シェードガイドのうち、図４に示したシェードガイド番号判定部８０のシェードガイド選択処理において選択されたシェードガイド番号がＳＧ−Ｎｏとして表示されている。
【００９６】
また、画像表示ＧＵＩ部１１５は、当該画面中央上部に、測定対象の歯とシェードガイドとの色の比較を容易に行えるように、測定対象の歯と所定のシェードガイドとを隣接させて表示させるための比較領域Ｒを表示させる。これは、歯とシェードガイドとを比較する場合、画面上で離れた場所に表示されていると色味の細やかな比較が難しいため、このような問題を解消するために設けられた領域である。
【００９７】
例えば、ドラッグアンドドロップ等の入力操作により、画面に表示されているシェードガイドの中から比較したいシェードガイドが比較領域に移動された場合、画像表示ＧＵＩ部１１５は、このシェードガイドと測定対象とを隣接させて表示させる。表示態様としては、シェードガイド及び測定対象を所望の分割数で分割し、これら分割した各部分を交互に隣接させて表示させる。例えば、分割数が「２」の場合には、図１５に示すように、左半分に歯の左半分を、右半分にシェードガイドの右半分を表示させることで、両者を隣接させて表示させる。また、分割数が「４」の場合には、図１６に示すように、左下部及び右上部に歯の左下部及び右上部を、左上部及び右下部にシェードガイドの左上部及び右下部を表示させることで、これらを隣接させて表示させる。同様に、図１７は分割数が「６」の場合、図１８は分割数が「８」の場合、図１９は分割数が「１０」の場合の表示態様について示したものである。なお、分割数は、これらの例に限られず例えば、奇数でも可能である。
【００９８】
さらに、１度に比較可能なシェードガイドの個数は１つに限られず、複数のシェードガイドと自然歯とを一度に比較するような構成としても良く、複数種類のシェードガイドを自然歯に隣接させて表示させることもできる。たとえば、図１６において、４分割された領域のうち、左上にシェードガイドの一部を表示させ、左下に左上のシェードガイドとは異なるシェードガイドを表示させ、右側の２つの領域に自然歯を表示させるようにすることもできる。同様にシェードガイドと複数の自然歯とを一度に比較するような構成とすることもできる。
このように、歯とシェードガイドとを並べて表示することにより、画像による直接比較により一致度合いが視覚的に明確に判断することができ、歯科医師は、より好ましいシェードガイドを選定することが可能となる。そして本実施形態では、図１５〜図１９に示したように、シェードガイドと測定対象である自然歯とを隣接させて表示させる際に、両者を隙間なく並べて表示させるため、両者の比較が容易となる。
【００９９】
なお、歯とシェードガイドとの境界線は、マウス等により自由に位置調整可能に構成されている。これにより、境界線を移動させることにより、自由にシェードガイドと歯との表示割合を変更することが可能となる。
【０１００】
〔第２の実施形態〕
次に、本発明の第２の実施形態について、図を参照して説明する。
本実施形態に係る歯科用測色システムでは、上述した第１の実施形態に係るシェードガイド番号判定部の構成が異なる。
以下、本実施形態に係る歯科用測色システムについて図を参照して説明する。
なお、第１の実施形態と同一の構成要素については同一の符号を付し、説明を省略する。
図２０は、本実施形態に係る歯科用測色システムが備える画像処理装置３´の構成を示すブロック図である。
【０１０１】
本実施形態に係るシェードガイド番号判定部９０は、特徴量演算部９１、学習データメモリ９２、学習演算部９３、分類スペクトルメモリ９４、及び判定演算部９５を備えて構成されており、主に、学習処理と判定処理という２つの処理により判別演算を行い、測定対象の歯の色に近似するシェードガイド番号を選択する。
【０１０２】
〔学習処理〕
学習データメモリ９２には、シェードガイドの各々をそれぞれ撮像装置１で撮像したマルチバンド画像が記録されている。この時に、撮影者を変える、撮影する撮像装置１を変える等により同じシェードガイドを複数回撮影するようにしても良い。代表的なシェードガイドであるＶｉｔａ
Ｃｌａｓｓｉｃの場合、１６種類のシェードガイド（シェードタブ）により１つのシェードガイドの群が構成されている。１種類のシェードガイドをそれぞれ３回ずつ撮影したとすれば、計４８枚の色見本の画像を学習用画像として利用する。
【０１０３】
学習演算部９３では、学習データメモリ９２に格納されている上記学習用画像から所定の複数の位置を切り出す。切り出しは、例えば、１６画素×１６画素で行い、各バンドをこのエリア内で平均化して７つの信号値へ変換する。このように１切り出し毎に、７つの信号値の組み（特微量と称する）ができる。この特微量は７次元空間の１点で表される。
【０１０４】
概念図を図２１に示す。図２１は、７次元空間に１６種類の内の４種類（Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４）のシェードガイドをプロットしたものである。ポイントＰ１は、測定対象の歯のデータである。ここで、この歯のデータの特徴に近似するシェードガイドを全てのシェードガイドの中から選択しようとすると、演算処理が多大になる。そこで、本実施形態では、図２１に示すようなＡ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４を最も良好に分離する分類平面を求める。具体的には、この平面投影するための分類スペクトルｄ１（λ）、ｄ２（λ）が求められる。学習演算部９３は、上記のごとく分類スペクトルｄ１（λ）、ｄ２（λ）を求めると、これらを分類スペクトルメモリ９４に記録する。
【０１０５】
なお、上記説明において、シェードガイドの判定に用いている照明光は撮像装置１のＬＥＤ光であるが、色度算出部７０の観察スペクトル演算部７２の出力データを利用することにより照明光下での学習データ（分類平面）を作成できる。
【０１０６】
〔判定処理〕
判定処理では、測定対象となる歯のマルチバンド画像データから特徴量演算部９１にて特微量を算出する。これが図２１に示したポイントＰ１に相当する。
続いて、判定演算部９５は、上記特徴量演算部９１にて算出された特徴量と分類スペクトルメモリ９４に記録されている分類スペクトルｄ１（λ）、ｄ２（λ）とに基づいて、最も近似するシェードガイドを選択する。具体的には、判定演算部９５は、特徴量演算部９１により算出されたポイン卜Ｐ１を分類平面に投影してポイントＰ２を求める。ここで、Ｐ２の座標は分類スペクトルｄ１（λ）、ｄ２（λ）との内積演算から求めることができる。
そして、判定演算部９５は、このポイントＰ２と学習データであるＡ１’、Ａ２’、Ａ３’、Ａ４’との距離を算出して、最も近いシェードガイドを対応するシェードガイド番号とする。
【０１０７】
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
【図面の簡単な説明】
【０１０８】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る撮像装置及びクレードルの概略構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示した光源のスペクトルを示す図である。
【図３】信号補正を説明する図である。
【図４】本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置の概略構成を示すブロック図である。
【図５】図４に示したスペクトル推定演算部の概略内部構成を示す図である。
【図６】入力γ補正を説明する図である。
【図７】画素補間演算において、Ｒ信号及びＢ信号に適用されるローパスフィルタの一例を示す図である。
【図８】画素補間演算において、Ｇ信号に適用されるローパスフィルタの一例を示す図である。
【図９】歯の反射スペクトル（サンプル個数ｎ＝２）の一例を示す図である。
【図１０】歯茎の反射スペクトル（サンプル個数ｎ＝５）の一例を示す図である。
【図１１】本発明の第１の実施形態に係る歯の領域を特定する手法を説明する説明図である。
【図１２】測定領域設定処理で設定される測定領域の一例を示す図である。
【図１３】表示画面の一例を示す図である。
【図１４】表示画面の一例を示す図である。
【図１５】図１４の比較領域Ｒに表示される画像の一例であり、分割数が「２」の場合における表示態様を示す図である。
【図１６】図１４の比較領域Ｒに表示される画像の一例であり、分割数が「４」の場合における表示態様を示す図である。
【図１７】図１４の比較領域Ｒに表示される画像の一例であり、分割数が「６」の場合における表示態様を示す図である。
【図１８】図１４の比較領域Ｒに表示される画像の一例であり、分割数が「８」の場合における表示態様を示す図である。
【図１９】図１４の比較領域Ｒに表示される画像の一例であり、分割数が「１０」の場合における表示態様を示す図である。
【図２０】本発明の第２の実施形態に係る画像処理装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２１】本発明の第２の実施形態に係るシェードガイドの判定を説明する説明図である
【符号の説明】
【０１０９】
１  撮像装置
２  クレードル
３  画像処理装置
４  表示装置
１０  光源
７０  色度算出部
７１  スペクトル推定演算部
７２  観察スペクトル演算部
７３  色度値演算部
８０  シェードガイド番号判定部
８１  判定演算部
８２  シェードガイド基準画像データ記憶部
１１４  シェードガイド色度データ記憶部
１１５  画像表示ＧＵＩ部
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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