立石科学技術振興財団

助成研究成果集(第29号) 2020

[ 研究助成 (A) ]色覚の多様性を考慮した見えのシミュレート画像に基づく簡易な色覚異常強度測定法
Simple evaluation of color vision using simulated image of color appearance for anomalous trichromats
2191015

研究代表者

香川大学
創造工学部

創造工学科准教授

佐藤敬子

モデルと呼ぶ) の手法が存在するが，実験条件[研 究 の 目 的]の統制，詳しい評価実験がされておらず，どの色覚異常者は 20 人に 1 人の割合で存在し，程度見えを表現できているのか不明であった。

特定の範囲の色に対する応答や色の識別が困難

異常強度を簡易にチェックできる手法の提案のである。日本では強制の色覚検査が廃止されてためには，まずどちらのモデルが正確に異常 3おり，成人後に異常に気づく人が少なくないが，色覚の異常強度に沿った見えの表現が可能であ異常の型と強度を知るためには，特殊な測定機るかを調べることが必要である。

器が必要となる。本課題では，色覚異常強度のそこで課題 1 では，2 つの異常 3 色覚モデル

多様性に着目し，弱度から強度までの多様な見について統一した条件で視覚実験を行い，シえを表現する画像を用いて，異常強度をチェッミュレートの精度を比較して最適なモデルの決クする手法を提案する。これにより，種々の表定を行った。その結果を踏まえ，課題 2 では，

示デバイスを用いて簡易に異常強度を測定でき，最適なモデルにより異常強度を弱度から強度に個々の特性にあわせた効果的な色覚バリアフ設定した見え画像を用いた視覚実験を行い，色リーの実現が可能である。まず課題 1 として，覚異常者の異常強度との関係を調べた。

色覚異常の多様な見えを表現するための最適な[課題 1 の内容，成果]アピアランスモデルの決定を行った。さらに，
課題 2 として，課題 1 で決定したモデルによる

課題 1 では，2 つの異常 3 色覚シミュレート

見え画像を用いた視覚実験の実施，及び異常強モデルである錐体モデル[2] と反対色モデル

度と関連性について分析を行った。
色覚異常者の色の見えを表現する最も有名な[3] の精度を比較する事を目的とした。正常色モデルとしては，Brettel et al. (1997) [1] の覚者と色覚異常者に対して，錐体モデルと反対ものがよく用いられる。しかし，これは異常強色モデル，及び 2 色覚モデルの 3 つのモデルで度が最も強い 2 色覚者の見えモデル (以降 2 色変換した条件で，色の並び替えテストである覚モデルと呼ぶ) である。実際は 2 色覚者より100-hue テストをモニタ上で実施した。並び替

異常 3 色覚者の方がはるかに多く，2 色覚モデえ順から算出される，色覚異常指数によって比ルは異常 3 色覚の見えを表現するには不適であ較と評価を行った。なお，2 つの異常 3 色覚モる。異常 3 色覚の見えを表現するモデルとして，デルについては，使用するモニタの分光分布とYang et al. (2008) [2] (以降錐体モデルと呼錐体感度関数を統一した。異常強度の多様性は，ぶ)，Machado et al. (2009) [3] (以降反対色異常錐体のシフトによって表現した。図 1 に示

― 1 ―立石科学技術振興財団

図1助成研究成果集(第29号) 2020

LMS 錐体感度関数のシフトによる，色覚異常の多様性の表現すように，1 型色覚異常の場合は L 錐体を M

図2100-hue test の実験の流れ錐体側へ，2 型の場合は M 錐体を L 錐体側へ度とし，背景色は色刺激と同様の輝度値 19.27シフトさせた。
実験参加者は，正常色覚者 10 名と色覚異常cd/m 2とした。

者 6 名 (1 型：2 色覚 1 名，異常 3 色覚 2 名，2実験はモデル条件ごとに 4 ブロックで構成さ型：異常 3 色覚 3 名) であった。全参加者かられた。図 2 に示すように，各ブロックは 85 色

香川大学創造工学部の人を対象とする研究に関を 4 分割した各色域であり，参加者は，1 ブする倫理審査委員会にて承認された (承認番号ロック目は 22 色，2〜4 ブロックは 21 色，計30-002) インフォームドコンセントを得た。正85 色の並べ替えを行った。モデル条件は，参常色覚者は石原式検査により確認し，色覚異常加者間で異なり，正常色覚者は変換無しのオリ者は，石原式検査，D-15 テストを実施し，さジナル条件，1 型と 2 型で変換された 2 色覚モらに異常の型と等色範囲をアノマロスコープ

デル，錐体モデル (10，20 nm)，反対色モデ(NEITZ OT-Ⅱ) にて測定した。

ル (10，20 nm) の計 11 条件とした。色覚異実験参加者はマウスを操作し，モニタ上で常者は，オリジナル条件，参加者の異常の型で100-hue テストを行った。実験参加者の頭部は変換した 2 色覚モデル，錐体モデル (10，20顎台で固定され，モニタと実験参加者の視距離nm)，反対色モデル (10，20 nm) の計 6 条件

は 50 cm とした。実験刺激は校正済み EIZOとした。実験条件の呈示順番は参加者ごとにラColorEdge CX270 (解 像 度 1920×1200) 上 にンダムであった。
解析には，Confusion index (C-index) を用呈示した。実験は暗室内，D65 光源下で行わいた。これは，カラーキャップの並び位置にれた。
実 験 刺 激 は，100-hue テ ス ト の 85 色 の カ

よって求められる指数であり色覚異常の強度をラーキャップをモニタ上で再現した。この刺激表す。キャップが完璧に並べ替えられた場合はを，2 色覚モデル，錐体モデル，反対色モデル

1，1.5〜2 程度で弱度，2 程度以上の値で色覚で，1 型と 2 型の見えにそれぞれ変換した。異異常が強度とされる。

常 3 色覚の異常強度を想定した錐体感度シフト正常色覚者の結果では，2 つのモデル間で差量は，10 nm と 20 nm の 2 種類とした。20 nmが見られた。反対色モデルは 10 nm でも 2 色は最大シフト量であり，理論的には 2 色覚，10覚モデルと同等の異常強度値となった一方，錐nm はその中間で弱度相当となる。2 色覚モデ

体 モ デ ル は シ フ ト 量 最 大 の 20 nm で も C-ルは，異常 3 色覚モデルの 20 nm 条件との比index が低くなった。このことから，2 つのモ較条件とした。カラーキャップの視野角は 1.7デルでは，シフト量による強度設定が同等にな― 2 ―立石科学技術振興財団

助成研究成果集(第29号) 2020

(1 型，左からオリジナル，シフト量 5 nm，10 nm，20 nm)

図4

反対色モデルによる見え画像例にて測定した。
実験環境は課題 1 と同様であった。実験刺激の 画 像 は，著 作 権 フ リ ー の Wkimedia com図3

100-hue test の結果 (色覚異常者の個人別 C-index)

mons[4]，パブリック美術館[5]から選んだ。
画像の内容は，花 (Flower 1-5)，絵画 (Paint-らないことが示された。図 3 に色覚異常者の結ing 1-5)，食べ物 (Food 1-5) の 3 カテゴリと果を示す。横軸は参加者，縦軸は C-index をし，各カテゴリの画像枚数は 5 枚とした。各画表す。2 型 (Duetan) では，弱度色覚異常の参像に対して，1 型及び 2 型で反対色モデルによ加者 (D2 と D3) は正常色覚者の 2 型シミュる変換を行った。錐体基本感度関数のシフト量レートの結果と同様の傾向が見られた。まとめは 0.5 nm から 10 nm までは 0.5 nm ステップ，ると，2 つのモデルの 20 nm シフト時と 2 色覚

11 nm から 20 nm までは 1 nm ステップとした。

モデルの結果から，反対色モデルの方が優れて変換後，画像間の明るさの違いが判断に影響すいる可能性が高いことが示された。

ることを防ぐため，原画像も含めた全ての画像の輝度値を 2 乗平均平方根により正規化した。
実験刺激の例として，Flower 1 の原画像，シ[課題 2 の内容，成果]

フト量 5 nm，10 nm，20 nm で 1 型の見えに
課題 2 では，反対色モデルによるシミュレー変換した画像を図 4 に示す。

ト画像が，色覚異常者の見えをどの程度表現で実験刺激は，モニタ上の左側に原画像が，右きているのかを検証した。具体的には，錐体感側に変換画像が 2 枚並べて呈示された。実験参度関数を 0.5 nm から 20 nm までシフトさせ，加者は，呈示された 2 枚の画像 (原画像と変換各型についての見え画像を作成し，色覚異常者画像) を比較し，両画像の見えが異なると感じを対象に，どのシフト量まで原画像と同じに見たシフト量に調整する作業を行った。左側の原えるかを調べた。さらに，アノマロスコープで画像と右側の変換画像が同じに見えると感じる測定された異常強度及び課題 1 で得られたまでマウスのクリックにより調整し，見えが異C-index とシフト量の関係を調べた。

なると感じたときに操作を止めた。1 つのカテ

実験参加者は，色覚異常者 16 名(1 型：2 色覚 3 名，異常 3 色覚 5 名，2 型：2 色覚 3 名，

ゴリに含まれる 5 枚の画像についてこの試行を行い，5 回の試行を 1 ブロックとした。

異常 3 色覚 5 名)，コントロール群として正常

実験条件は，色覚異常者に対しては，参加者色覚者 5 名が参加した。全参加者から香川大学の型で変換された，花，絵画，食べ物の 3 カテ

創造工学部の人を対象とする研究に関する倫理

ゴリについて 1 ブロックずつ行った後，同じ画審査委員会にて承認された (承認番号 30-002)

像で再度 1 ブロックずつ行った。正常色覚者にインフォームドコンセントを得た。正常色覚者

対しては，1 型と 2 型で変換された画像を用いには石原式検査を，色覚異常者には，石原式検て，3 カテゴリについて 1 ブロックずつ行った。

査と D-15 テストを実施し，さらに異常の型と全参加者に対して，カテゴリの呈示順はランダ

等色範囲をアノマロスコープ (NEITZ OT-Ⅱ)

ムとした。

― 3 ―

立石科学技術振興財団

表1

助成研究成果集(第29号) 2020

画像ごとのシフト量とアノマロスコープ等色範囲の相関係数

Category

Flower

Painting

Food

No.

Protan(N=8)

Deutan(N=8)

All(N=16)

1−0.19

0.30

0.31

20.82

0.55

0.73

3−0.43

0.45

0.23

40.63

0.54

0.54

50.83

0.67

0.73

10.65

0.43

0.69

20.620.550.56

30.66

0.410.66

40.700.540.63

50.800.540.67

10.89

0.50

0.77

20.840.410.57

30.880.620.79

40.68

0.47

0.48

5−0.310.320.27

図5

実験によって得られたシフト量と等色範囲の関係

図6

実験によって得られたシフト量と C-index の関係

実験参加者が原画像の見えと異なると判断した変換画像のシフト量を分析した。色覚異常者の測定値は，2 回分のシフト量のうち大きい値を分析対象とした。その結果，全ての画像を通して異常強度が強い参加者のシフト量は大きくなった。しかしいくつかの画像では，2 色覚者

実験結果から，全ての画像でアノマロスコー

でもシフト量が 10 nm 前後となったものや，プの等色範囲が広い (異常強度が強い) ほど，弱度異常 3 色覚者でもシフト量が 20 nm になシフト量が高くなる関係が見られた。このことるものも見られた。正常色覚者の結果では，シから，反対色モデルによる見え画像は，ある程フト量は高い画像でも 1.2 nm 以下となった。

度異常強度を表現できることが示された。しか次に，各画像について，色覚異常者 16 名分し，画像によっては相関が弱いものが見られた。のアノマロスコープの等色範囲 (等色範囲が大また型による違いもあり，Flower 1, 3, Food 5

きいほど色覚異常強度が高いとみなす) とシフについては，1 型では負の相関，2 型では正のト量の相関係数を算出したものを表 1 に示す。

相関と逆の結果となった。

さらに，カテゴリごとに最も相関が高い画像

課題 1 および 2 から，異常 3 色覚モデルとし(Flower 5，Painting 4，Food 3) について，横て反対色モデルが適しており，反対色モデルに軸を等色範囲，縦軸をシフト量としてプロットよるシミュレート画像がある程度色覚異常者のし た も の を 図 5 に 示 す。ま た，同 参 加 者 の見えを表現していること，シミュレート画像にC-index とシフト量の関係を図 6 に示す。等色より，色覚異常者の色覚強度を簡易に測定でき範囲とシフト量の関係を線形回帰により求めたる可能性を示唆した。と こ ろ，決 定 係 数 は Flower 5 で R =0.492，
2[今後の研究の方向，課題]

Painting 4 で R 2 =0.345，Food 3 で R 2 =0.539となった。また，同様に C-index とシフト量の関係式の決定係数は，Flower 5 で R 2=0.427，

本課題によって，変換画像を用いた簡易な色Painting 4 で R =0.357，Food 3 で R =0.559

覚異常強度の測定が可能であることを示した。となった。

しかし，いくつかの問題点があると考えられる。

22― 4 ―

立石科学技術振興財団

1 つ目に，課題 2 において色覚異常者が画像のどの部分を見て見えの違いを判断したのかは分からないことである。色覚異常者の見えとシ

助成研究成果集(第29号) 2020

演会講演論文集，3 頁，2019．
・K. Sato, K Nishitani, and H. Takimoto : Verification of
thecolor

appearance

modelforanomaloustrichromats based on the shift of cone spectral

フト量の関係は明らかにされたが，画像のどのsensitivities. Abstract book of the 25th Symposium of部分に注目して見えの判断を行っていたかは，

ICVS, 1 page, 2019.

参加者によって異なる可能性がある。これによ[引 用 文 献]り，画像によって結果に影響が出る可能性も否定できない。できるだけ正確な異常強度測定のためには，色覚異常者の混同色線上にある色分布を持つ画像が適しているだろう。このような[1]

Brettel, et al. (1997). Computerized simulationof color appearance for dichromats. JOSA A, 14(10),2647-2655.
[2]

Yang, et al. (2008). Quantification and standar-

画像を選定することによって，より正確な異常

dized description of color vision deficiency caused

強度測定法の実現が可能となると考えられる。

by anomalous trichromats-Part I : Simulation andmeasurement. J Image Video Proc, 487618.
[3][成果の発表，論文等]

Machado, et al. (2009). A physiologically-basedmodel for simulation of color vision deficiency. IEEE・西谷，佐藤：異常 3 色覚者の強度測定を目的とした最適なシミュレート手法の比較と評価．電気学会産業計測制御研究会資料，33-36，2018．
・齋藤，佐藤，滝本：デジタルカラーフィルタを通した赤緑色覚異常者の弁別．第 20 回 SICE SI 部門講― 5 ―Trans Vis Comput Graph, 15(6), 1291-1298.
[ 4 ] Wikimedia Commons (https : //commons. wik
imedia.org/wiki/Main_Page)[5]

パブリックドメイン美術館 (http : //www.best

web-link.net/PD-Museum-of-Art/)