(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
塗装面を表示する塗装面画像から塗色評価画像を生成する方法であって、
複数の受光角度において測定したメタリック塗色の分光反射率から、観察角度範囲における所定角度ごとの前記メタリック塗色の分光反射率を算出する分光反射率算出工程と、
前記分光反射率に基づいて、前記観察角度範囲における前記所定角度ごとの測色値を算出する測色値算出工程と、
前記塗装面画像の濃淡レベルごとの画素数を計測し、前記濃淡レベルごとの前記画素数の比率を求めるヒストグラム生成工程と、
前記塗装面画像の前記濃淡レベルごとに、前記観察角度範囲における前記所定角度ごとの観察角度を対応付けるマッピング工程と、
前記観察角度範囲における前記所定角度ごとに算出した前記測色値を、前記観察角度の大小の順序で、かつ、前記観察角度に対応付けられた前記濃淡レベルごとの前記画素数の前記比率に応じた分量で、配色した前記塗色評価画像を生成する塗色評価画像生成工程と、を備えた
塗色評価画像の生成方法。
【請求項２】
前記マッピング工程は、
最も高い前記濃淡レベルが、前記観察角度範囲において最も小さい角度に対応付けられ、
最も低い前記濃淡レベルが、前記観察角度範囲において最も大きい角度に対応付けられる
請求項１に記載の塗色評価画像の生成方法。
【請求項３】
前記塗色評価画像生成工程は、二次元の前記塗色評価画像を生成し、
前記塗色評価画像は、前記測色値が、前記観察角度範囲の角度の大小の順序で、ラスタスキャン順に配置されている、
請求項１に記載の塗色評価画像の生成方法。
【請求項４】
コンピュータに塗装面を表示する塗装面画像から塗色評価画像を生成させるプログラムであって、
複数の受光角度において測定したメタリック塗色の分光反射率から、観察角度範囲における所定角度ごとの前記メタリック塗色の分光反射率を算出させる分光反射率算出工程と、
前記分光反射率に基づいて、前記観察角度範囲における前記所定角度ごとの測色値を算出する測色値算出工程と、
前記塗装面画像の濃淡レベルごとの画素数を計測し、前記濃淡レベルごとの前記画素数の比率を求めるヒストグラム生成工程と、
前記塗装面画像の前記濃淡レベルごとに、前記観察角度範囲における前記所定角度ごとの観察角度を対応付けるマッピング工程と、
前記観察角度範囲における前記所定角度ごとに算出した前記測色値を、前記観察角度の大小の順序で、かつ、前記観察角度に対応付けられた前記濃淡レベルごとの前記画素数の前記比率に応じた分量で、配色した前記塗色評価画像を生成する塗色評価画像生成工程と、を実行させる
塗色評価画像の生成プログラム。
【請求項５】
前記マッピング工程は、
最も高い前記濃淡レベルが、前記観察角度範囲において最も小さい角度に対応付けられ、
最も低い前記濃淡レベルが、前記観察角度範囲において最も大きい角度に対応付けられる、
請求項４に記載の塗色評価画像の生成プログラム。
【請求項６】
前記塗色評価画像生成工程は、二次元の前記塗色評価画像を生成し、
前記塗色評価画像は、前記測色値が、前記観察角度範囲の角度の大小の順序で、ラスタスキャン順に配置されている、
請求項４に記載の塗色評価画像の生成プログラム。
【請求項７】
塗装面を表示する塗装面画像から塗色評価画像を生成する装置であって、
複数の受光角度において測定したメタリック塗色の分光反射率から、観察角度範囲における所定角度ごとの前記メタリック塗色の分光反射率を算出する分光反射率算出部と、
前記分光反射率に基づいて、前記観察角度範囲における前記所定角度ごとの測色値を算出する測色値算出部と、
前記塗装面画像の濃淡レベルごとの画素数を計測し、前記濃淡レベルごとの前記画素数の比率を求めるヒストグラム生成部と、
前記塗装面画像の前記濃淡レベルごとに、前記観察角度範囲における前記所定角度ごとの観察角度を対応付けるマッピング部と、
前記観察角度範囲における前記所定角度ごとに算出した前記測色値を、前記観察角度の大小の順序で、かつ、前記観察角度に対応付けられた前記濃淡レベルごとの前記画素数の前記比率に応じた分量で、配色した前記塗色評価画像を生成する塗色評価画像生成部と、を備えた
塗色評価画像生成装置。
【請求項８】
前記マッピング部は、
最も高い前記濃淡レベルを、前記観察角度範囲において最も小さい角度に対応付け、
最も低い前記濃淡レベルを、前記観察角度範囲において最も大きい角度に対応付ける、
請求項７に記載の塗色評価画像生成装置。
【請求項９】
前記塗色評価画像生成部は、二次元の前記塗色評価画像を生成し、
前記塗色評価画像を、前記測色値が、前記観察角度範囲の角度の大小の順序で、ラスタスキャン順に配置する、
請求項７に記載の塗色評価画像生成装置。 
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、塗色評価画像の生成方法および生成プログラムに関するものである。本願は、２０１８年９月４日に、日本国に出願された特願２０１８−１６５３１２号に基づき優先権を主張し、その内容をここに援用する。
【背景技術】
【０００２】
自動車等の工業製品に塗装する塗料の塗色、特に観察角度によって色の見え方が変化するメタリック塗色は、実際の工業製品に塗装する前に行う塗色評価が難しい。【０００３】
特許文献１に記載の塗色評価パネルの主面と副面とは異なる曲率を有する。そのため、塗色評価パネルにメタリック塗色を塗装することで、メタリック塗色のハイライトおよびシェードを含む塗色評価をより的確に行うことができる。【０００４】
工業製品の三次元ＣＡＤの形状データがあれば、メタリック塗色が塗装された工業製品をコンピュータシミュレーションにより可視化することで塗色評価を行うことができる。しかしながら、工業製品の企画段階において工業製品の意匠評価を行う際など、三次元ＣＡＤの形状データを入手できない場合が多い。【０００５】
一方、観察角度によって見え方が変化するメタリック塗色については、メタリック塗色が適用されている平面のパネルに対して、特定の角度から光を照射して、反射した光を複数の角度で受光して得られた分光反射率から、さまざまな受光角度における分光反射率を計算できることが知られている。【０００６】
特許文献２に記載のメタリック塗膜の光学的性質を決定する方法は、メタリック塗色のハイライトからシェードまでの幅広い角度の任意の分光反射率を予測することができる。【０００７】
特許文献３に記載のメタリック塗色の決定装置は、特許文献２の記載の上記方法を用いて求めた分光反射率から、デジタルパレットとして使用できるコンピュータシュミレーション画像であるＣｏｌｏｒ  Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ画像（以降、「ＣＳ画像」という）を作成することができる。ＣＳ画像は、ハイライトからシェードまでの幅広い角度から観察したメタリック塗色のコンピュータシミュレーション画像を含んでいる。ＣＳ画像を用いれば、例えばデザイナーは、工業製品の企画段階において、観察角度に応じたメタリック塗色の塗色評価を行うことができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】日本国特許第６０６８２３８号公報
【特許文献２】日本国特許第３６７１０８８号公報
【特許文献３】日本国特許第４７９０１６４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、実際の工業製品の塗装面は製品ごとに三次元形状が異なっており、塗装面における陰影の変化は工業製品ごとに異なる。ＣＳ画像は塗装面における陰影の変化を考慮したものではないため、ＣＳ画像からは実際の工業製品の塗装面にメタリック塗色を塗装した場合の全体の印象を予測することは難しい。【００１０】
上記事情を踏まえ、本発明は、工業製品の塗装面にメタリック塗色を塗装した場合の全体の印象を予測することを容易とする塗色評価画像の生成方法および生成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】
【００１１】
上記課題を解決するために、この発明は以下の手段を提案している。
本発明の第一の態様に係る塗色評価画像の生成方法は、工業製品やその模型等に適用された塗装面を表示する塗装面画像から塗色評価画像を生成する方法であって、複数の受光角度において測定したメタリック塗色の分光反射率から、観察角度範囲における所定角度ごとの前記メタリック塗色の分光反射率を算出する分光反射率算出工程と、前記分光反射率に基づいて、前記観察角度範囲における前記所定角度ごとの測色値を算出する測色値算出工程と、前記塗装面画像の濃淡レベルごとの画素数を計測し、前記濃淡レベルごとの前記画素数の比率を求めるヒストグラム生成工程と、前記塗装面画像の前記濃淡レベルごとに、前記観察角度範囲における前記所定角度ごとの観察角度を対応付けるマッピング工程と、前記観察角度範囲における前記所定角度ごとに算出した前記測色値を、前記観察角度の大小の順序で、かつ、前記観察角度に対応付けられた前記濃淡レベルごとの前記画素数の前記比率に応じた分量で、配色した前記塗色評価画像を生成する塗色評価画像生成工程と、を備える。【００１２】
本発明の第二の態様によれば、第一の態様に係る塗色評価画像の生成方法では、前記マッピング工程において、最も高い前記濃淡レベルが、前記観察角度範囲において最も小さい角度に対応付けられ、最も低い前記濃淡レベルが、前記観察角度範囲において最も大きい角度に対応付けられてもよい。【００１３】
本発明の第三の態様によれば、第一の態様または第二の態様に係る塗色評価画像の生成方法では、前記塗色評価画像生成工程において、二次元の前記塗色評価画像を生成してもよく、前記塗色評価画像は、前記測色値が、前記観察角度範囲の角度の大小の順序で、ラスタスキャン順に配置されていてもよい。【００１４】
本発明の第四の態様に係る塗色評価画像の生成プログラムは、コンピュータに塗装面を表示する塗装面画像から塗色評価画像を生成させるプログラムであって、複数の受光角度において測定したメタリック塗色の分光反射率から、観察角度範囲における所定角度ごとの前記メタリック塗色の分光反射率を算出させる分光反射率算出工程と、前記分光反射率に基づいて、前記観察角度範囲における前記所定角度ごとの測色値を算出する測色値算出工程と、前記塗装面画像の濃淡レベルごとの画素数を計測し、前記濃淡レベルごとの前記画素数の比率を求めるヒストグラム生成工程と、前記塗装面画像の前記濃淡レベルごとに、前記観察角度範囲における前記所定角度ごとの観察角度を対応付けるマッピング工程と、前記観察角度範囲における前記所定角度ごとに算出した前記測色値を、前記観察角度の大小の順序で、かつ、前記観察角度に対応付けられた前記濃淡レベルごとの前記画素数の前記比率に応じた分量で、配色した前記塗色評価画像を生成する塗色評価画像生成工程と、を実行させる。【００１５】
本発明の第五の態様によれば、第四の態様に係る塗色評価画像の生成プログラムでは、前記マッピング工程において、最も高い前記濃淡レベルが、前記観察角度範囲において最も小さい角度に対応付けられ、最も低い前記濃淡レベルが、前記観察角度範囲において最も大きい角度に対応付けられてもよい。【００１６】
本発明の第六の態様によれば、第四の態様または第五の態様に係る塗色評価画像の生成プログラムでは、前記塗色評価画像生成工程において、二次元の前記塗色評価画像を生成してもよく、前記塗色評価画像は、前記測色値が、前記観察角度範囲の角度の大小の順序で、ラスタスキャン順に配置されていてもよい。【００１７】
本発明の第七の態様に係る塗色評価画像生成装置は、塗装面を表示する塗装面画像から塗色評価画像を生成する装置であって、複数の受光角度において測定したメタリック塗色の分光反射率から、観察角度範囲における所定角度ごとの前記メタリック塗色の分光反射率を算出する分光反射率算出部と、前記分光反射率に基づいて、前記観察角度範囲における前記所定角度ごとの測色値を算出する測色値算出部と、前記塗装面画像の濃淡レベルごとの画素数を計測し、前記濃淡レベルごとの前記画素数の比率を求めるヒストグラム生成部と、前記塗装面画像の前記濃淡レベルごとに、前記観察角度範囲における前記所定角度ごとの観察角度を対応付けるマッピング部と、前記観察角度範囲における前記所定角度ごとに算出した前記測色値を、前記観察角度の大小の順序で、かつ、前記観察角度に対応付けられた前記濃淡レベルごとの前記画素数の前記比率に応じた分量で、配色した前記塗色評価画像を生成する塗色評価画像生成部と、を備える。【００１８】
本発明の第八の態様によれば、第七の態様に係る塗色評価画像生成装置では、前記マッピング部は、最も高い前記濃淡レベルを、前記観察角度範囲において最も小さい角度に対応付け、最も低い前記濃淡レベルを、前記観察角度範囲において最も大きい角度に対応付けるものとしてもよい。【００１９】
本発明の第九の態様によれば、第七の態様または第八の態様に係る塗色評価画像生成装置では、前記塗色評価画像生成部は、二次元の前記塗色評価画像を生成し、前記塗色評価画像を、前記測色値が、前記観察角度範囲の角度の大小の順序で、ラスタスキャン順に配置するものとしてもよい。
【発明の効果】
【００２０】
本発明の塗色評価画像の生成方法、生成プログラムおよび塗色評価画像生成装置によれば、工業製品の塗装面にメタリック塗色を塗装した場合の全体の印象を予測することを容易とする塗色評価画像を生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の一実施形態に係る塗色評価画像の生成プログラムを実行する塗色評価画像生成装置の構成図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る塗色評価画像生成装置のコンピュータの構成図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る塗色評価画像生成装置のコンピュータの機能ブロック図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る塗色評価画像の生成方法の評価対象である自動車（セダン車）の二次元画像である。
【図５】図４から生成した塗装面画像である。
【図６】図５のヒストグラムである。
【図７】本発明の一実施形態に係る塗色評価画像の生成方法の評価対象である自動車（ＳＵＶ車）の二次元画像である。
【図８】図７から生成した塗装面画像である。
【図９】図８のヒストグラムである。
【図１０】本発明の一実施形態に係る塗色評価画像の生成方法のメタリック塗色の分光反射率の測定例である。
【図１１】本発明の一実施形態に係る塗色評価画像の生成方法の塗色評価画像生成工程における塗色評価画像生成の説明図である。
【図１２】塗色トヨタ・１Ｄ２・グレーＭ（シルバーメタリック）をメタリック塗色した場合のセダン車の塗色評価画像である。
【図１３】塗色トヨタ・４Ｓ３・ペールオレンジマイカＭ（ベージュメタリック）をメタリック塗色した場合のセダン車の塗色評価画像である。
【図１４】塗色トヨタ・１Ｄ２・グレーＭ（シルバーメタリック）をメタリック塗色した場合のＳＵＶ車の塗色評価画像である。
【図１５】塗色トヨタ・４Ｓ３・ペールオレンジマイカＭ（ベージュメタリック）をメタリック塗色した場合のＳＵＶ車の塗色評価画像である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
本発明の一実施形態について、図１から図１５を参照して説明する。
本実施形態に係る塗色評価画像の生成方法は、工業製品やその模型等に適用された塗装面を表示する塗装面画像から塗色評価画像を生成する方法であって、例えば、プログラム実行可能なコンピュータで実行される塗色評価画像の生成プログラムによって実現される。
【００２３】
図１は、塗色評価画像の生成プログラムを実行する塗色評価画像生成装置１００の構成図である。塗色評価画像生成装置１００は、画像入力部１と、プログラム実行可能なコンピュータ２と、ＬＣＤモニタ等の画像出力部３と、を備える。
【００２４】
図２は、コンピュータ２の構成図である。
コンピュータ２は、プロセッサ２０と、プログラムを読み込み可能なメモリ２１と、プログラムおよびデータを記憶可能な記憶部２２と、入出力制御部２３と、を有するプログラム実行可能な処理装置である。コンピュータ２の機能は、コンピュータ２に提供されたプログラムをプロセッサ２０が実行することにより実現される。
【００２５】
図３は、コンピュータ２が塗色評価画像の生成プログラムを実行する場合におけるコンピュータ２の機能ブロック図である。機能ブロックは、分光反射率算出部５１と、測色値算出部５２と、ヒストグラム生成部５３と、マッピング部５４と、塗色評価画像生成部５５と、とを有する。
【００２６】
図４および図７は、本実施形態に係る塗色評価画像の生成方法を用いる対象である自動車の二次元画像（写真やイラスト等）である。以降の説明において、図４に示すセダン車の画像を「セダン車画像」、図７に示すＳＵＶ車の画像を「ＳＵＶ車画像」と称す。セダン車画像およびＳＵＶ画像は、スキャナ等の画像入力部１を用いてコンピュータ２に入力される。
【００２７】
図４に示すセダン車と図７に示すＳＵＶ車との塗装面の三次元形状は異なる。同じメタリック塗色を塗装面に塗装した場合であっても、塗装面における陰影の変化はセダン車とＳＵＶ車とで異なる。本実施形態に係る塗色評価画像の生成方法によれば、工業製品やその模型等に適用された塗装面を表示する塗装面画像（二次元画像）の陰影の変化に基づいて、例えば図４に示すセダン車および図７に示すＳＵＶ車の塗装面にメタリック塗色を塗装した場合の全体の印象を予測することができる。
【００２８】
コンピュータ２に入力された、図４に示すセダン車画像および図７に示すＳＵＶ車画像に対して事前の画像処理が行われる。各画像から、実際の塗装面の画像部分だけを切り出した「塗装面画像」が生成される。図５は、セダン車画像から生成された塗装面画像６０Ａである。図８は、ＳＵＶ車画像から生成された塗装面画像６０Ｂである。
【００２９】
本実施形態における塗装面画像６０Ａ及び塗装面画像６０Ｂは、カラー画像であるセダン車画像とＳＵＶ画像を、８ビットのグレースケール画像に変換したものである。なお、塗装面画像はグレースケール画像に限られない。塗装面画像は、ＹＵＶ信号のＹ成分やＲＧＢ信号のＧ成分等のように、任意のビット数で表された画像の輝度値に相当するもの（以降、「濃淡レベル」と称す）で構成された画像であればよい。
【００３０】
塗装面画像の生成において、塗装面の陰影の変化が塗装面自体の三次元形状に基づいて変化していない部分、例えばサイドミラーの影が映っている部分は、塗装面画像に含めないことが望ましい。塗装面にメタリック塗色を塗装した場合における、塗装面の三次元形状に基づく塗装面における陰影の変化を正確に予測するためである。
【００３１】
次に、本実施形態に係る塗色評価画像の生成方法について詳細に説明する。
本実施形態に係る塗色評価画像の生成方法は、分光反射率算出工程Ｓ１と、測色値算出工程Ｓ２と、ヒストグラム生成工程Ｓ３と、マッピング工程Ｓ４と、塗色評価画像生成工程Ｓ５と、を備えている。
【００３２】
分光反射率算出部５１は、例えば先行技術文献に挙げた特許文献２に記載のメタリック塗膜の光学的性質を決定する方法を用いて、複数の受光角度において測定したメタリック塗色の分光反射率から、観察角度範囲（０度〜７５度）における所定角度ごとのメタリック塗色の分光反射率を算出する（分光反射率算出工程Ｓ１）。
【００３３】
図１０は、メタリック塗色の分光反射率の測定例である。
例えば、図１０に示すように、入射角度：４５度、受光角度（５角度）：ハイライト１５度、２５度、フェース４５度、シェード７５度、１１０度の条件において、メタリック塗色の分光反射率を測定する。メタリック塗色は、例えば、自動車補修塗料の見本帳のオートカラー色票（関西ペイント）から選択する。選択したメタリック塗色の分光反射率は、例えばｘ−ｒｉｔｅ社の５角度分光光度計ＭＡ−６８ＩＩを用いて測定される。
【００３４】
次に、分光反射率算出部５１は、測定した５角度の分光反射率から、観察角度範囲（０度〜７５度）における所定角度ごとのメタリック塗色の分光反射率を算出する。分光反射率算出部５１は、任意の角度ごとのメタリック塗色の分光反射率を算出する式を導いてもよい。本実施形態における所定角度は約０．３度（観察角度範囲／濃淡レベル＝７５度／２５６＝約０．３度）である。算出された分光反射率は対応する所定角度とともにコンピュータ２のメモリ２１に記録される。
【００３５】
測色値算出部５２は、例えば先行技術文献に挙げた特許文献２に記載のメタリック塗膜の光学的性質を決定する方法を用いて、分光反射率算出部５１が算出した分光反射率に基づいて、観察角度範囲（０度〜７５度）における所定角度ごとの測色値（メタリック色）を算出する（測色値算出工程Ｓ２）。測色値算出部５２は、任意の角度ごとの測色値を算出する式を導いてもよい。算出された測色値は対応する所定角度とともにコンピュータ２のメモリ２１に記録される。
【００３６】
ヒストグラム生成部５３は、事前に用意された塗装面画像の濃淡レベルごとの画素数を計測し、濃淡レベルごとの画素数の比率を求める（ヒストグラム生成工程Ｓ３）。
【００３７】
図６は、セダン車の塗装面画像６０Ａの濃淡レベルごとの画素数のヒストグラムである。図９は、ＳＵＶ車の塗装面画像６０Ｂの濃淡レベルごとの画素数のヒストグラムである。本実施形態における塗装面画像６０Ａ及び塗装面画像６０Ｂは８ビットのグレースケール画像であるため、濃淡レベルは２５６段階［０〜２５５］となる。
図６および図９において、「ｈ」で示される領域はハイライト（観察角度１５度、２５度）の領域を示しており、「ｆ」で示される領域はフェース（観察角度４５度）の領域を示しており、「ｓ」で示される領域はシェード（観察角度７５度、１１０度）の領域を示している。
【００３８】
塗装面画像６０Ａ及び塗装面画像６０Ｂの濃淡レベルごとの画素数のヒストグラムから濃淡レベルごとの画素数（計測画素数）が把握される。ヒストグラム生成部５３は、計測画素数から、濃淡レベルが最大付近および最小付近（例えば、ほぼ黒色［０〜５］、ほぼ白色［２５４〜２５５］）の画素の数を取り除いた「補正画素数」を作成する。濃淡レベルが最大付近および最小付近となる画素は、塗装面自体の三次元形状に基づいて生じた塗装面の陰影を表していない可能性が高いため、塗色評価画像の生成過程において削除されることが望ましいからである。例えば、図６および図９に示すように、横軸に示す濃淡レベルが最大付近において、画素数は極端に多くなっている。この画素を塗色評価画像の生成過程において削除することで、塗装面における陰影の変化をより正確に抽出したヒストグラムを作成することができる。さらに、横軸に示す濃淡レベルが最小付近における画素を取り除くことで、ｓ（シェード）の領域からｈ（ハイライト）の領域における特徴をより正確に抽出したヒストグラムを作成することができる。
【００３９】
次に、ヒストグラム生成部５３は、補正画素数の総画素数に対する、濃淡レベル［０〜２５５］ごとの補正画素数の比率を求める。表１に、図５に示すセダン車の塗装面画像についての計測画素数、補正画素数および補正画素数に基づいて求めた比率を示す。算出された比率は対応する濃淡レベルとともにコンピュータ２のメモリ２１に記録される。
【００４０】
【表１】
0006985522.tif 000002
【００４１】
マッピング部５４は、塗装面画像６０Ａ及び塗装面画像６０Ｂの濃淡レベルごとに、観察角度範囲（０度〜７５度）における所定角度ごとの観察角度を対応付ける（マッピング工程Ｓ４）。本実施形態においては、濃淡レベル２５５（白）がハイライト０度に対応付けられ、濃淡レベル０（黒）がシェード７５度に対応付けられる。最も高い濃淡レベルが観察角度範囲において最も小さい角度に対応付けられ、濃淡レベルが段階的に低くなるにつれて段階的に大きい観察角度に対応付けられ、最も低い濃淡レベルが観察角度範囲において最も大きい角度に対応付けられる。
【００４２】
表２には、線形補完により算出された濃淡レベル［０〜２５５］ごとに対応する観察角度を示す。
【００４３】
【表２】
0006985522.tif 000003
【００４４】
塗色評価画像生成部５５は、観察角度範囲（０度〜７５度）における所定角度ごとに算出した測色値（メタリック色）を、観察角度の大小の順序で、かつ、観察角度に対応付けられた濃淡レベルごとの画素数の比率に応じた分量で、配色した塗色評価画像７０を生成する（塗色評価画像生成工程Ｓ５）。
【００４５】
本実施形態においては、塗色評価画像７０は、横幅１２８画素、高さ２００画素であり、画素総数は２５６００画素の二次元画像である。２５６００画素に表１に示す比率を乗じて、濃淡レベルごとの画素数（以降、「ＣＳＸ画素数」という）を算出する。表３に算出したＣＳＸ画素数を示す。表３には、表１および表２に記載した計測画素数、補正画素数、補正画素数に基づいて求めた比率および濃淡レベル［０〜２５５］ごとに対応する観察角度を併せて記載している。
【００４６】
【表３】
0006985522.tif 000004
【００４７】
図１１は、塗色評価画像生成工程Ｓ５における塗色評価画像７０生成の説明図である。
塗色評価画像生成部５５は、塗色評価画像７０に、所定角度ごとに算出した測色値を、観察角度の大小の順序で配置する。本実施形態では、二次元画像の左上の画素に観察角度０度の測色値が配色される。二次元画像の右下の画素に観察角度７５度の測色値が配色される。二次元画像の左上から右下に向けて対応する観察角度が大きくなる。塗色評価画像生成部５５は、二次元画像の右下から左上に向けて対応する観察角度が大きくなるように測色値を配色してもよい。すなわち、塗色評価画像生成部５５が生成する二次元の塗色評価画像７０は、二次元画像におけるラスタスキャン順（走査順）に、前記測色値が、前記観察角度範囲の角度の大小の順序で、配置されていればよい。
【００４８】
所定角度ごとに算出した測色値を、観察角度の大小の順序で塗色評価画像７０に配色する際、観察角度に対応付けられた濃淡レベルごとの画素数の比率に応じた分量（画素数）で測色値が配置される。観察角度範囲（０度〜７５度）における所定角度ごとの測色値が、観察角度範囲の観察角度の大小の順序で均等に塗色評価画像７０に配色されない。
【００４９】
図１１に示すように、二次元画像の左上から、角度０．６度の測色値を１６６画素分だけ配色する。ここで、角度０．０度および角度０．３度の測色値は、対応付けられた濃淡レベルである２５５および２５４の画像数の比率がゼロであるので、塗色評価画像７０に配色されない。
【００５０】
次に、角度０．９度の測色値を６３画素分だけ配色する。角度７５度までこの工程を繰り返して、２５６００画素すべてに対して配色することで、二次元の塗色評価画像７０が完成する。完成された二次元の塗色評価画像７０は、コンピュータ２の画像出力部３に表示される。
【００５１】
図１２は、塗色トヨタ・１Ｄ２・グレーＭ（シルバーメタリック）をメタリック塗色した場合のセダン車の塗色評価画像７０Ａである。
図１３は、塗色トヨタ・４Ｓ３・ペールオレンジマイカＭ（ベージュメタリック）をメタリック塗色した場合のセダン車の塗色評価画像７０Ｂである。
【００５２】
図６に示すヒストグラムのｈ（ハイライト）の領域は、車体のプレスラインによる面が光っている領域に相当すると考えられる。この領域において画素数が多く、また、ｆ（フェース）の領域と画素数の分布が不連続である。図１２に示すセダン車の塗色評価画像７０Ａにおいて、ｈ（ハイライト）の領域はベルト状の画像になっている。図１３に示すセダン車の塗色評価画像７０Ｂにおいても同様の傾向が見られる。ヒストグラムの陰影感を塗色評価画像７０Ａ及び塗色評価画像７０Ｂはよく再現している。
【００５３】
このベルト状の画像は金属感が強い塗色、つまりフリップフロップ値（ＦＦ値）が大きいほど目立つ。ここで、フリップフロップ値（ＦＦ値）は、受光角１５度の分光反射率に基づいて計算したＸＹＺ表色系における明度Ｙ値（これを「Ｙ１５」とする）と、受光角４５度の分光反射率に基づいて計算したＸＹＺ表色系における明度Ｙ値（これを「Ｙ４５」とする）と、から、下記計算式（１）により算出した値である。例えば、塗色トヨタ・１Ｄ２・グレーＭのＦＦ値は１．６２１である。
ＦＦ値＝［２×（Ｙ１５−Ｙ４５）］／（Ｙ１５＋Ｙ４５）‥‥（１）
実際の車を観察する場合、目視で１〜２秒の短時間で見た際（これを「一見視」と定義する）の車全体の印象色は、ハイライト色、中間色およびシェード色の強さとそれらの面積で決定されるといわれている。そのため、塗色評価画像は一見視による印象色をよく再現しているといえる。
【００５４】
図１４は、塗色トヨタ・１Ｄ２・グレーＭ（シルバーメタリック）をメタリック塗色した場合のＳＵＶ車の塗色評価画像７０Ｃである。
図１５は、塗色トヨタ・４Ｓ３・ペールオレンジマイカＭ（ベージュメタリック）をメタリック塗色した場合のＳＵＶ車の塗色評価画像７０Ｄである。
【００５５】
図１４および図１５に示す塗色評価画像７０Ｃ及び塗色評価画像７０Ｄには、図１２および図１３において見られたベルト状の画像は、ｈ（ハイライト）の領域において観測できない。図９に示すヒストグラムのｈ（ハイライト）の領域における画像数が少ないためであると考えられる。
【００５６】
本実施形態に係る塗色評価画像の生成方法および生成プログラムによれば、塗色評価画像は、観察角度範囲（０度〜７５度）における所定角度ごとの測色値（メタリック色）が、観察角度範囲の観察角度の大小の順序で均等に配置されていない。塗色評価画像は、観察角度に対応付けられた濃淡レベルの画素比率が考慮されている。
すなわち、ある観察角度Ａの測色値（メタリック色）は、対応する濃淡レベルの画素が、塗装面画像に多く含まれる場合、塗色評価画像に多く配置される。一方、ある観察角度Ａの測色値（メタリック色）は、対応する濃淡レベルの画素が、塗装面画像に多く含まれない場合、塗色評価画像に多く配置されない。
そのため、三次元ＣＡＤの形状データを用いずとも、塗装面画像の塗装面の陰影の変化から生成した塗色評価画像により、塗装面にメタリック塗色を塗装した場合の全体の印象を予測することができる。
【００５７】
なお、塗色評価画像の生成プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録される。この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行する。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよく、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のプログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。
【００５８】
以上、本発明の一実施形態について図面を参照して詳述したが、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。また、上述の一実施形態および以下で示す変形例において示した構成要素は適宜に組み合わせて構成することが可能である。
【００５９】
（変形例１）
例えば、上記実施形態では、観察角度範囲は０度〜７５度であったが、観察角度範囲はこれに限定されない。観察角度範囲は、例えば０度〜９０度であってもよい。
【産業上の利用可能性】
【００６０】
本発明は、塗装面を備える工業製品の評価に適用することができる。
【符号の説明】
【００６１】
１００  塗色評価画像生成装置
１    画像入力部
２    コンピュータ
２０  プロセッサ
２１  メモリ
２２  記憶部
２３  入出力制御部
３    画像出力部
６０Ａ、６０Ｂ  塗装面画像
７０、７０Ａ、７０Ｂ、７０Ｃ、７０Ｄ  塗色評価画像
Ｓ１  分光反射率算出工程
Ｓ２  測色値算出工程
Ｓ３  ヒストグラム生成工程
Ｓ４  マッピング工程
Ｓ５  塗色評価画像生成工程
【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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