(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
皮膚の状態をカラー画像に取り込み、Ｒ、Ｇ、Ｂの構成要素に分解し、それぞれの画像を再構成した後、別途取り込んだカラー画像のカラーモードをＲ、Ｇ、ＢからＬ＊、ａ＊、ｂ＊表色系に変換し、Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊の構成要素に分解し、それぞれの画像を再構成した画像を作成し、Ｂチャンネル画像をａ＊チャンネル画像で補整することを特徴とする、皮膚画像の作成方法。
【請求項２】
請求項１に記載の皮膚画像の作成に於いて、Ｂチャンネル画像をａ＊チャンネル画像で補整する際に、赤味の消去のためのダイナミックレンジの調整を行うことを特徴とする、請求項１に記載の皮膚画像の作成方法。
【請求項３】
請求項１に記載のシミ画像の作成に於いて、Ｂチャンネル画像をａ＊チャンネル画像で補整する際に、シミとバックグラウンドのコントラストを得るために、Ｂチャネンル画像及び／又はａ＊チャンネル画像のダイナミックレンジを縮小することを特徴とする、請求項１又は２に記載の皮膚画像の作成方法。
【請求項４】
シミの存在位置の確認用であることを特徴とする、請求項１〜３何れか１項に記載の皮膚画像の作成方法。
【請求項５】
請求項１〜４何れか１項に記載の皮膚画像の作成方法により作成された皮膚画像より、その輝度分布を指標とすることを特徴とする、シミの鑑別方法。
【請求項６】
次に示すステップに従って、皮膚画像を操作することを特徴とする、シミ鑑別用の皮膚画像の作成方法。
（ステップ１）皮膚画像を取り込む。
（ステップ２）取り込んだ皮膚画像より、Ｂチャンネル画像（１）を作成する。
（ステップ３）皮膚画像のカラーコードをＬ＊、ａ＊、ｂ＊表色系に変換し、ａ＊チャンネル画像（２）を作成する。
（ステップ４）Ｂチャンネル画像（１）とａ＊チャンネル画像（２）について、皮膚画像の赤味がＢチャンネル画像（１）とａ＊チャンネル画像（２）の加算により、相殺されるようにダイナミックレンジを調整し、ダイナミックレンジ拡大Ｂチャンネル画像（３）或いはダイナミックレンジ拡大ａ＊チャンネル画像（４）を作成する。
（ステップ５）ダイナミックレンジ拡大Ｂチャンネル画像（３）とａ＊チャンネル画像（２）、或いは、Ｂチャンネル画像（１）とダイナミックレンジ拡大ａ＊チャンネル画像（４）について、前記それぞれ２組の画像の加算により、バックグランドの輝度が、元のＢチャンネル画像（１）或いはａ＊チャンネル画像（２）のバックグラウンドの輝度と等しくなるようにダイナミックレンジ拡大Ｂチャンネル画像（３）とａ＊チャンネル画像（２）、或いは、Ｂチャンネル画像（１）とダイナミックレンジ拡大ａ＊チャンネル画像（４）の輝度レベルを同率で補整し、ダイナミックレンジ調整Ｂチャンネル画像（５）とダイナミックレンジ縮小ａ＊チャンネル画像（６）、或いはダイナミックレンジ縮小Ｂチャンネル画像（７）とダイナミックレンジ調整ａ＊チャンネル画像（８）とを作成する。
（ステップ６）ダイナミックレンジ調整Ｂチャンネル画像（５）とダイナミックレンジ縮小ａ＊チャンネル画像（６）とを加算して、或いは、ダイナミックレンジ縮小Ｂチャンネル画像（７）とダイナミックレンジ調整ａ＊チャンネル画像（８）とを加算してシミ鑑別用の皮膚画像とする。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、シミなどの鑑別に好適な皮膚画像の作成方法及び前記皮膚画像を利用したシミの鑑別方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
シミのない、色の白い肌は誰しも望むところであり、この為、シミを顕在化する以前の早い段階から鑑別し、更に重篤にならないようにケアすることは、非常に重要なことである。従来、この様な顕在化する以前のシミの鑑別は、例えば角質標本におけるメラニン分布を、顕微鏡下その量と不均一性の二面から鑑別しなければわからなかった。この様な鑑別には、角質細胞の染色技術とその装置、試薬、顕微鏡とその観察技術など、大いなるスキルが必要であり、とても個人、或いは、小さな店舗が独自にやれるような技術とは言い難かった。この様な技術背景によって、シミなどの個人個人の対策が立てづらく、シミがスキンケアに於いて、重要な課題として残るようになっているといえる。
【０００３】
一方、顕在化する以前のシミの簡易的な鑑別として、皮膚画像を取り込み、Ｒ、Ｇ、Ｂの色要素に分解し、このうちのＢチャンネル画像を再構成する技術は既に知られているが、この様な画像には、皮膚の炎症部の赤い部分がシミ同様に残り、シミと炎症部の分離が困難であり、あくまでも簡易的な方法に留まらざるを得ない状態にあった。即ち、Ｂチャンネル画像より、炎症像を分離できれば、容易で確度の高いシミ鑑別手段が提供できることは期待されていたが、この様な手段は未だ開発されていないのが現状であった。
【０００４】
一方、Ｒ、Ｇ、Ｂ表色系とＬ＊、ａ＊、ｂ＊表色系との変換は、Ｘ、Ｙ、Ｚ表色系を一度介しても、或いは、直接的に回帰式を用いても可能であり、従ってＲ、Ｇ、Ｂ表色系の画像データより、Ｌ＊チャンネル画像、ａ＊チャンネル画像或いはｂ＊チャンネル画像が作成できることは公知の事実であるが、Ｂチャンネル画像とａ＊チャンネル画像を組み合わせて、シミ鑑別用の皮膚画像を再構成する技術は全く知られていなかった。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、この様な状況下為されたものであり、個人、或いは、小さな店舗が独自に行える、簡便且つ容易な顕在化していないシミを鑑別する技術を提供することを課題とする。
【０００６】
【課題の解決手段】
この様な状況に鑑みて、本発明者らは、個人、或いは、小さな店舗が独自に行える、簡便且つ容易な、顕在化していないシミを鑑別する技術を求めて、鋭意研究努力を重ねた結果、皮膚の状態をカラー画像に取り込み、Ｒ、Ｇ、Ｂの構成要素に分解し、それぞれの画像を再構成した後、別途取り込んだカラー画像のカラーモードをＲ、Ｇ、ＢからＬ＊、ａ＊、ｂ＊表色系に変換し、Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊の構成要素に分解し、それぞれの画像を再構成した画像を作成し、Ｂチャンネル画像をａ＊チャンネル画像で補整することにより、在化していないシミの鑑別に好適な皮膚画像が作成できることを見出し、発明を完成させるに至った。即ち、本発明は、以下に示す技術に関するものである。
（１）皮膚の状態をカラー画像に取り込み、Ｒ、Ｇ、Ｂの構成要素に分解し、それぞれの画像を再構成した後、別途取り込んだカラー画像のカラーモードをＲ、Ｇ、ＢからＬ＊、ａ＊、ｂ＊表色系に変換し、Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊の構成要素に分解し、それぞれの画像を再構成した画像を作成し、Ｂチャンネル画像をａ＊チャンネル画像で補整することを特徴とする、皮膚画像の作成方法。
（２）（１）に記載のシミ画像の作成に於いて、Ｂチャンネル画像をａ＊チャンネル画像で補整する際に、赤味の消去のためのダイナミックレンジの調整を行うことを特徴とする、（１）に記載の皮膚画像の作成方法。
（３）（１）に記載のシミ画像の作成に於いて、Ｂチャンネル画像をａ＊チャンネル画像で補整する際に、シミとバックグラウンドのコントラストを得るために、Ｂチャンネル画像及び／又はａ＊チャンネル画像のダイナミックレンジを縮小することを特徴とする、（１）又は（２）に記載の皮膚画像の作成方法。
（４）シミの存在位置の確認用であることを特徴とする、（１）〜（３）何れか１項に記載の皮膚画像の作成方法。
（５）（１）〜（４）何れか１項に記載の皮膚画像の作成方法により作成された皮膚画像より、その輝度分布を指標とすることを特徴とする、シミの鑑別方法。
（６）次に示すステップに従って、皮膚画像を操作することを特徴とする、シミ鑑別用の皮膚画像の作成方法。
（ステップ１）皮膚画像を取り込む。
（ステップ２）取り込んだ皮膚画像より、Ｂチャンネル画像（１）を作成する。
（ステップ３）皮膚画像のカラーコードをＬ＊、ａ＊、ｂ＊表色系に変換し、ａ＊チャネル画像（２）を作成する。
（ステップ４）Ｂチャンネル画像（１）とａ＊チャンネル画像（２）について、皮膚画像の赤味がＢチャンネル画像（１）とａ＊チャンネル画像（２）の加算により、相殺されるようにダイナミックレンジを調整し、ダイナミックレンジ拡大Ｂチャンネル画像（３）或いはダイナミックレンジ拡大ａ＊チャンネル画像（４）を作成する。
（ステップ５）ダイナミックレンジ拡大Ｂチャンネル画像（３）とａ＊チャンネル画像（２）、或いは、Ｂチャンネル画像（１）とダイナミックレンジ拡大ａ＊チャンネル画像（４）について、前記それぞれ２組の画像の加算により、バックグランドの輝度が、元のＢチャンネル画像（１）或いはａ＊チャンネル画像（２）のバックグラウンドの輝度と等しくなるようにダイナミックレンジ拡大Ｂチャンネル画像（３）とａ＊チャンネル画像（２）、或いは、Ｂチャンネル画像（１）とダイナミックレンジ拡大ａ＊チャンネル画像（４）の輝度レベルを同率で補整し、ダイナミックレンジ調整Ｂチャンネル画像（５）とダイナミックレンジ縮小ａ＊チャンネル画像（６）、或いはダイナミックレンジ縮小Ｂチャンネル画像（７）とダイナミックレンジ調整ａ＊チャンネル画像（８）とを作成する。
（ステップ６）ダイナミックレンジ調整Ｂチャンネル画像（５）とダイナミックレンジ縮小ａ＊チャンネル画像６）とを加算して、或いは、ダイナミックレンジ縮小Ｂチャンネル画像（７）とダイナミックレンジ調整ａ＊チャンネル画像（８）とを加算してシミ鑑別用の皮膚画像とする。
以下、本発明について、更に詳細に説明を加える。
【０００７】
【発明の実施の形態】
本発明の皮膚画像の作成方法は、皮膚の状態をカラー画像に取り込み、Ｒ、Ｇ、Ｂの構成要素に分解し、それぞれの画像を再構成した後、別途取り込んだカラー画像のカラーモードをＲ、Ｇ、ＢからからＬ*、ａ*、ｂ*表色系に変換し、Ｌ*、ａ*、ｂ*の構成要素に分解し、それぞれの画像を再構成した画像を作成し、Ｂチャンネル画像をａ*チャンネル画像で補整することを特徴とする。ここで、皮膚の状態の取り込みであるが、美容上問題となる大きさのシミを検出できる程度の倍率が必要であり、本発明者らは、５．１ｃｍ×３．６ｃｍの部位の画像を取り込み、６４０画素×４８０画素の大きさに拡大して用いている。好ましい拡大倍率は、この０．５〜５倍程度の範囲である。これは、倍率が高すぎると、シミを構成する画素が分散しすぎて、却ってシミがわかりにくくなる場合があり、倍率が低すぎると集中しすぎて、目立たなくなってしまう場合があるからである。さらに、皮膚内部のシミを検出する場合の妨害となる皮膚表面の散乱光を極力除くために、２枚の直交する偏光フルターを使用することが好ましい。取り込んだ画像は通常はＲ、Ｇ、Ｂ表色系で表されているが、本発明の作成方法では、この内、Ｂ値のみの輝度の分布の画像をまず作成する。これは通常市販されている画像処理ソフトを用いて行うことができる。この様な画像処理ソフトとしては、例えば、「フォトショップ」（Ａｄｏｂｅ社製；登録商標）等が好ましく例示できる。本発明では、この様な画像処理ソフトを利用して、元の画像データをＬ*、ａ*、ｂ*表色系に変換し、前記Ｂチャンネル画像と同様に変換した座標より、ａ*値の輝度のみのａ*チャンネル画像を再構成する。このＲ、Ｇ、Ｂ表色系からＬ*、ａ*、ｂ*表色系への変換は下記に示すごとく行うことができる。
【０００８】
フォトショップ上でＲ，Ｇ，Ｂ値それぞれの輝度レベル０，４２，８５，１２８，１７０，２１３，２５５を選択し、それぞれの組み合わせで２９５色を決定した。そして、この２９５色についてＲ，Ｇ，Ｂ値およびＬ＊、ａ＊、ｂ＊値を測定し、Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊値を目的変数、Ｒ，Ｇ，Ｂ値を説明変数として変換式を作成した。その結果、以下の変換式が作成できた。
Ｌ＊＝０．１０８６Ｒ＋０．２３２４Ｇ＋０．０２６７Ｂ＋１１．１０６６
（ｒ＝０．９７２６）
ａ＊＝０．３０１２Ｒー０．４３９６Ｇ＋０．１０６４Ｂ＋  ９．８１３６
（ｒ＝０．９８５９）
ｂ＊＝０．１４３４Ｒ＋０．２９５７Ｇ−０．４４８０Ｂ＋  ５．４９２１
（ｒ＝０．９５５２）
これらの回帰性は、図１〜３に示す。回帰性は極めて良好であることがわかる。
【０００９】
この変換を元に、ａ＊チャンネル画像を作成する。即ち、フォトショップ内でのａ＊チャンネル画像はモノクロ２５６階調の輝度レベル０〜２５５をａ＊値の−１２８〜１２７にわりあてている。したがって、ａ＊チャネル画像はａ＊値＋１２８の数値を２５６階調の輝度レベルとすれば表現可能となる。
【００１０】
上記で作成したａ＊チャンネル画像の数値レベルを赤みムラを消すために適当なレベルになるよう入力レベルのダイナミックレンジ拡大処理を実施する。この目安は、前記Ｂチャンネル画像と加算したときに、赤味が取り除けて、黒みのみが残る程度とする。これは、標準的な色を元に試行錯誤して、その度合いを決定する。標準色は実際の肌の炎症を用いても良いし、赤の標準色と黒の標準色を用いて行っても良い。
【００１１】
さらに、Bチャンネル画像と加算処理した場合、加算後の高輝度値が２５６階調の範囲を超えないように出力レベルの補正を実施する。（出力レベル０〜１２８）この時、Ｂチャンネル画像の出力レベルの補正とダイナミックレンジ拡大処理を行ったａ＊チャンネル画像の出力レベルの補正は同率とすることが好ましい。
【００１２】
上記のダイナミックレンジ拡大、出力レベルの補正はａ＊チャンネル画像とBチャンネル画像とを取り代えて行っても良い。
【００１３】
Ｂチャンネル画像で低輝度部、ａ＊チャンネル画像で高輝度部として表現されている赤みのムラ部分を両者の画像を加算演算処理をすることにより除く。
【００１４】
シミ部分が視覚的に認識されやすくなるよう入力レベルのダイナミックレンジ拡大処理を実施する。
【００１５】
これらの作業をステップごとに記述すると以下のようになる。
（ステップ１）皮膚画像を取り込む。
（ステップ２）取り込んだ皮膚画像より、Ｂチャンネル画像（１）を作成する。
（ステップ３）皮膚画像のカラーコードをＬ＊、ａ＊、ｂ＊表色系に変換し、ａ＊チャンネル画像（２）を作成する。
（ステップ４）Ｂチャンネル画像（１）とａ＊チャンネル画像（２）について、皮膚画像の赤味がＢチャンネル画像（１）とａ＊チャンネル画像（２）の加算により、相殺されるようにダイナミックレンジを調整し、ダイナミックレンジ拡大Ｂチャンネル画像（３）或いはダイナミックレンジ拡大ａ＊チャンネル画像（４）を作成する。
（ステップ５）ダイナミックレンジ拡大Ｂチャンネル画像（３）とａ＊チャンネル画像（２）、或いは、Ｂチャンネル画像（１）とダイナミックレンジ拡大ａ＊チャンネル画像（４）について、前記それぞれ２組の画像の加算により、バックグランドの輝度が、元のＢチャンネル画像（１）或いはａ＊チャンネル画像（２）のバックグラウンドの輝度と等しくなるようにダイナミックレンジ拡大Ｂチャンネル画像（３）とａ＊チャンネル画像（２）、或いは、Ｂチャンネル画像（１）とダイナミックレンジ拡大ａ＊チャンネル画像（４）の輝度レベルを同率で補整し、ダイナミックレンジ調整Ｂチャンネル画像（５）とダイナミックレンジ縮小ａ＊チャンネル画像（６）、或いはダイナミックレンジ縮小Ｂチャンネル画像（７）とダイナミックレンジ調整ａ＊チャンネル画像（８）とを作成する。
（ステップ６）ダイナミックレンジ調整Ｂチャンネル画像（５）とダイナミックレンジ縮小ａ＊チャンネル画像（６）とを加算して、或いは、ダイナミックレンジ縮小Ｂチャンネル画像（７）とダイナミックレンジ調整ａ＊チャンネル画像（８）とを加算してシミ鑑別用の皮膚画像とする。
【００１６】
【発明の効果】
本発明のシミの鑑別方法は、上記のごとく作成した皮膚画像を用いることを特徴とする。斯くのごとく作成された皮膚画像は、目或いは単なるビデオマクロスコープで得られた画像からは、検知されない顕在化する以前のシミを炎症部位に妨害されることなく、明確に検知できる。かかる皮膚画像を用いることによって、本発明のシワの鑑別が為される。無処理のビデオマクロスコープよる画像と比較することにより、顕在化しているシミとまだ顕在化していないシミとを分けて鑑別することもできる。又、シミ部分のみ取り出せるので、面積比などの形で、シミを数量化することもできる。
【００１７】
かかる操作において、ダイナミックレンジの拡大率、出力レベルの補整は、客体が決定されれば、ほぼ一定の値を取るので、定数として近似して扱うこともできる。従って、この一連の操作を、プログラムに組み込んで装置として使用することもできる。この様なプログラムの大筋の流れ図は、図４に示す如きものとなる。
【００１８】
【実施例】
以下に、実施例を挙げて、本発明について更に詳細に説明を加えるが、本発明がかかる実施例にのみ限定されないことは言うまでもない。
【００１９】
＜実施例１＞
上記の手順に従って、炎症が存在する部位より、炎症のみを除去して、シミの部位のみを抽出してみた。即ち、図５に示すとおり、Ｒ、Ｇ、Ｂ画像を取り込み、これよりＢチャンネル画像を再構成させた。又、同時にＲ、Ｇ、Ｂ画像をａ＊チャンネル画像に変換し、ａ＊チャンネル画像を再構成させた。ａ＊チャンネル画像をダイナミックレンジ拡大処理し、しかる後、出力レベルの補整を行った。前記Ｂチャンネル画像の出力レベルを補整し、出力レベルを補整したａ＊チャンネル画像と加算して、ダイナミックレンジを拡大処理し、シミ鑑別用の画像を得た。このシミ鑑別用の画像に於いては、炎症などの赤味の部位のみが相殺され、メラニンの沈着のシミ部位が明確にされていることがわかる。
【００２０】
＜実施例２＞
角質細胞を粘着テープで採取し、ブリリアントグリーンと銀メラニン染色の２重染色で染め、メラニンの状況を観察した結果、顔の目視判定とメラニンの状況の判定に差のあるパネラーを用いて、本発明のシミの鑑別を行った。比較として、従来のａ＊チャンネル画像で補整を行わない画像解析より判定を行った。判定は、メラニン（シミ）が非常に多いをスコア５、メラニン（シミ）が多いをスコア４、メラニン（シミ）がやや多いをスコア３、メラニン（シミ）が少ないをスコア２、メラニン（シミ）がほとんど無いをスコア１とした。結果を表１に示す。これより、本発明の方法によれば、画像より角質細胞標本の観察からとほぼ同質の結果が得られることがわかる。
【００２１】
【表１】
0004010849.tif 000002
【００２２】
【発明の効果】
本発明によれば、個人、或いは、小さな店舗が独自に行える、簡便且つ容易な顕在化していないシミを鑑別する技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  Ｌ＊値の回帰性を示す図である。
【図２】  ａ＊値の回帰性を示す図である。
【図３】  ｂ＊値の回帰性を示す図である。
【図４】  処理の流れを示す図である。
【図５】  実施例１の処理の経過を示す図である。（図面代用写真）
【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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