"A色彩画像撮像システム及び/又はB色彩画像解析システムからなる色彩画像撮像解析システムであって、A色彩画像撮像システムは、立体拡散光源を有し、該光源内に対象物を設置すること、B色彩画像解析システムは、CDEに基づく画像解析工程と、ColorHistogramに基づく色彩解析工程とからなることを特徴とする色彩画像撮像解析システム。前記立体拡散光源が円筒型拡散光源であることを特徴とする請求項1に記載の色彩画像撮像解析システム。前記CDEに基づく画像解析工程において、アニュラーサークルの最適N数決定工程を含むことを特徴とする請求項1又は2に記載の色彩画像撮像解析システム。請求項1乃至3のいずれか記載の色彩画像撮像解析システムを用いてなる生体鉱物の品質管理及び/又は品質評価システム。請求項1乃至3のいずれか記載の色彩画像撮像解析システムを用いてなる農産物の品質管理及び/又は品質評価システム。請求項1乃至3のいずれか記載の色彩画像撮像解析システムを用いてなる農産物の栽培診断装置。本発明は、人の目に近い、生体鉱物の品質管理や評価、農産物の栽培品質管理や評価を課題とし、色彩画像撮像解析システムを提供する。詳細には、対象物の表面反射を除去又は軽減する色彩画像撮像システムを提供する。又、ColorHistogramとCDEに基づく色彩画像解析システムを提供する。本発明は、当該色彩画像撮像撮像解析システムを用いた生体鉱物の品質管理評価装置を提供する。又、当該色彩画像撮像撮像解析システムを用いた農産物の品質管理評価装置を提供する。更に、当該色彩画像撮像撮像解析システムを用いた農産物の栽培診断方法をも提供する。上記課題を解決するため、本発明の色彩画像撮像解析システムは、<1>A色彩画像撮像システム及び/又はB色彩画像解析システムからなる色彩画像撮像解析システムであって、A色彩画像撮像システムは、立体拡散光源を有し、該光源内に対象物を設置すること、B色彩画像解析システムは、CDEに基づく画像解析工程と、ColorHistogramに基づく色彩解析工程とからなることを特徴とする。<2>前記<1>の立体拡散光源が円筒型拡散光源であることを特徴とする。<3>前記<1>又は<2>のCDEに基づく画像解析工程において、アニュラーサークルの最適N数決定工程を含むことを特徴とする。<4>生体鉱物の品質管理及び/又は品質評価システムであって、<1>~<3>のいずれか記載の色彩画像撮像解析システムを用いることを特徴とする。<5>請求項1乃至3のいずれか記載の色彩画像撮像解析システムを用いてなる農産物の品質管理及び/又は品質評価システムであって、<1>~<3>のいずれか記載の色彩画像撮像解析システムを用いることを特徴とする。<6>農産物の栽培診断装置であって、<1>~<3>のいずれか記載の色彩画像撮像解析システムを用いることを特徴とする。本発明によれば、対象物の表面反射を除去又は軽減する色彩画像撮像撮像解析システムを提供することができる。又、ColorHistogramとCDEに基づく色彩画像解析システムを提供する。本発明によれば、当該色彩画像撮像撮像解析システムを用いた生体鉱物の品質管理評価装置を提供することができる。又、当該色彩画像撮像撮像解析システムを用いた農産物の品質管理評価装置を提供することができる。更に、発明によれば、当該色彩画像撮像撮像解析システムを用いた農産物の栽培診断方法を提供することができる。本発明の色彩画像撮像解析システムは、色彩画像撮像システムと色彩画像解析システムとから構成される。それぞれを独立して使用することも可能である例えば、本色彩画像撮像システムで撮像した画像を、任意の画像解析手法を用いて解析してもよいし、任意の装置条件で撮像した画像を、本色彩画像解析システムに供してもよい。色彩画像撮像システムと色彩画像解析システムとを組み合わせて使用することにより、より人の目に近い管理評価が可能となる。<1.色彩画像撮像システム>本発明の色彩画像撮像システムは、主に、1試料設置台、2拡散円筒光源、3カメラ、及び4その他構成から構成される。本発明の色彩画像撮像システムの概略図を図1に、設計図を図2に、外観図を図3に示す。1試料設置台撮像対象物が生体鉱物真珠等や農産物サイズの小さい物としてはイチゴ、大きい物としてはスイカ、カット品を含む等であり、様々なサイズを有するため、ジャッキによる試料の高さ調節が可能な他、下記2円筒が開閉可能なように設計されている。又、円筒の直径は、スイカを撮像可能とするために38cmに設定されている。より大きな対象物の場合、円筒の直径を大きくすることで対応できる。2拡散円筒光源拡散円筒光源は、撮像対象物にほぼ均一な光が照射されることが望ましく、電球型蛍光灯と円筒からなる。光源である電球型蛍光灯としては、特に限定されないが、高い演色性を有することが望ましく、SPIRALVITALIGHTLS社製、演色指数92、色温度5500Kが例示される。又、円筒の材質としては、特に限定されないが、対象物に照射されるスペクトルパターンが顕著な分布を有さないことが望ましく、標準白色ケント紙が例示される。標準白色ケント紙としては、ルミネッセンスニュートラルホワイト特殊紙製、マシュマロCOC等が例示される。SPIRALVITALIGHTの可視分光スペクトルを分光光度計i1、エックスライト社製にて測定した結果を図4に示す。このように任意のスペクトルパターンを有する光源であっても、標準白色ケント紙を介することによって、対象物に照射されるスペクトルパターンがピーク等の顕著な分布を有していなければよい図5。円筒に対して4点から照明を照射することにより、拡散円筒内部で拡散光となって対象物に照射される。光源の数は4点から増減することも可能であるし、もちろん光源自体が、LED光源等を用いることにより、円筒形状を有していてもよい。色彩照度計CL200、コニカミノルタ社製により測定した拡散円筒内の照明ムラを図6に示す。円筒内においてほぼ均一の照度分布を有することがわかる。3カメラ撮像を行うカメラは、特に限定されないが、デジタル一眼レフカメラが望ましく、D300、レンズはAFZoomNikkorEDNikon社製が例示される。又、カメラを固定する撮影台は、カメラの高さの変更に対して自由度が高いL4KING社製が例示される。4その他構成更に外光の影響を遮断するために、撮像システム全体を暗幕で覆うことが好ましい。暗室内での暗幕の光の反射をなくすため、暗幕は、表地が遮光一級の暗幕、裏地が黒色の暗幕である二重暗幕が好適である。又、色の再現性の高いモニタを撮像システム外に設置し、上記3カメラと該モニタとを接続することにより、モニタリングが可能となる。色の再現性の高いモニタとしては、特に限定されないが、SyncMasterXL24が例示される。鉄球、真珠、トマト、ナスについて、本発明の色彩画像撮像システムを用いずに撮像した画像図7aと、本発明の色彩画像撮像システムを用いて撮像した画像図7bとを比較したところ、本発明の色彩画像撮像システムを用いることにより、表面に光沢、色むら、凹凸を有する対象物であっても、反射光の影響が除去された画像を撮像可能であることがわかる。<2.色彩画像解析システム>本発明の色彩画像解析システムは、主に、1CDEに基づく画像解析と3ColorHistogramとCDEに基づく色彩解析からなる。表面の色分布形状等が複雑な対象物については、1と3の間に、2アニュラーサークルの最適N数決定の工程を挿入することが望ましい。又、色彩画像解析システムはコンピュータ等の計算機上で実行される。1CDEに基づく画像解析CDEColorDistributionEntropyは、非特許文献4に記載のNSDHNormalizedSpatialDistributionHistogramと非特許文献5に記載の情報エントロピーに基づく、画像中の色の空間情報を求める手法である。AiをColorbiniの集合、AiをAiの個数とし、CiをAiの重心としたとき、Ciを同心とするN個の円を等間隔に描く。このとき、j番目のアニュラーサークルの中に含まれているColorbiniのピクセル数をAijとする。PiをColorbiniのNSDHとすると、Piは式1数1、式2数2のように定義される。又、EiをColorbiniのCDEとすると,Eiは式3数3のように定義される.式3より、画像中に任意の色がどの程度分散しているかが与えられる。Eiの値が大きいほど,Colorbiniのピクセルは分散しているといえる。更に、CDEを改良したICDEImprovedCDEも提案されている。ICDEではまず、重み関数式4数4を用いることで、重心に近いアニュラーサークルに対して重み付けを行う。これにより、式3は式5数5のようになる。又、エントロピーの対称性によって、異なるヒストグラムが同じエントロピーを持つ場合が生じる。即ち、全く異なる画像が同じエントロピーで表現されてしまう場合がある。この問題を解決するために、ヒストグラムエリアを用いた重み関数が提案されている。Hをヒストグラムp1p2pnとすると、HのヒストグラムエリアAは式6数6のように定義される.ヒストグラムエリアを用いた重み関数gは、式7数7のように定義される。これにより,式3は式8数8のようになる.式3、式5、式8から、ICDEは式9数9のように定義される。上記のCDEは、画像全体の特徴化を行う。したがって、画像の特徴化を行うにあたり、図8aに示すように各色でそれぞれ重心座標と直径が異なるアニュラーサークルを基にして、情報エントロピーを計算するため、対象物のサイズに不適な結果となってしまう問題点があった。本発明では、8bに示すように対象物の長径を基にアニュラーサークルの大きさを決定し、色の分布情報が対象物のサイズにより正規化される。2CDEに基づく画像解析アニュラーサークルの最適N数決定デジタル画像解析を行う際には、画像取得やプログラムによる計算の過程で様々な誤差が生じるため、理論的に導かれた解析手法を採用しても、実際の色彩解析結果にはこれらの誤差が含まれることになる。特に、農産物を対象にした場合、解析対象に併せて決定される最大アニュラーサークルのサイズと、アニュラーサークルの分割数が解析結果の精度に影響を与えることがある。そこで、図9に示す、同じ色彩特徴を有する相似な画像、画像サイズが同じで色彩の空間分布が異なる画像およびベースの色相が異なる画像を作成した。表1にモデル画像のColorHistogramを示したが、fの図以外は赤と黒の色彩バランスはほぼ同じでa、d、eは色彩の空間配置が異なるもの、a、b、cは100、70、50の相似画像である。又、aとfは背景画像の色相が赤と青の画像である。これらの画像に対してそれぞれアニュラーサークルの分割数Nを10分割、20分割及び30分割と変えて色彩解析を施し、実際の画像解析作業における誤差評価を行い、アニュラーサークルの分割数NとCDE値について検討した。表2にモデル画像図9のCDE解析の結果を示す。図9a~Cは同じ色彩特徴を有する相似な画像であるため、画像の色彩分布の複雑さに対応する最適なアニュラーサークルの分割数Nを与えた場合には、理論的には画像のサイズに関わらず、一定のCDE値が得られると考えられる。表2に示すように、分割数を10、あるいは30とした際には、i15赤とi36黒におけるCDE値のばらつきが最大で41確認された。しかし、分割数を20とした場合、i15赤とi36黒におけるCDE値のばらつきが1以内に収まり、このモデル画像では分割数としてN20が適していることが示された。このように、CDE手法を用いた色彩解析においてはアニュラーサークルの分割数Nが極めて重要なパラメータとなることが分かる。このことから、アニュラーサークルの分割数Nは色彩特徴を基に解析対象ごとに決定する必要があり、又、このパラメータは画像の色彩特徴の複雑さを表す指標として用いることができる。又、画像のサイズが同じで色彩の空間分布が異なる図9a、図9d、及び図9eのCDE値を比較すると,i15ではそれほど大きな差は見られなかったものの、i36において37以上の差が確認された。この結果から、図9のモデル画像においては、CDE値に1以上の差が認められれば、物体の大きさに関係なく有意な色彩の差が存在するとみなすことができると考えられた。又、ベースの色相が異なる図9aと図9fのColorHistogram解析の結果を比較すると、図9aの代表色がi15であるのに対し、図9fではi174であったことから、ColorHistogramの結果からは画像の全体的な色合いの差異を評価できる。3ColorHistogramとCDEに基づく色彩解析次に、ColorHistogramとCDEを用いて画像の色彩解析を行う。この2つの解析手法を用いることで、ColorHistogramで色の出現頻度を比較して大まかな画像の評価ができ,更によく似たColorHistogramを持つ画像をCDEで比較することで、より細かな画像の評価が可能になる。解析に用いる画像の色空間をRGBからHSVに変換し256色に減色することで、コンピュータへの負荷を軽減し、解析結果の評価を容易にする。減色後の色は0~255の値で表し、これをColorbiniとする。Colorbiniと色度変化の関係を図10示す。以上の解析をプログラム化することによって大幅な効率化が可能となる。様々な環境での使用を考慮し、画像解析プログラムはプラットフォームに依存しないソフトウェアを作成できるJava登録商標での開発が好ましい。開発した解析プログラムのフローチャートを図11に示す。以下に本発明の好適な一実施の形態を実施例によって具体的に説明するが、本発明の技術的範囲は下記の実施形態によって限定されるものでなく、本発明の範囲で様々に改変して実施することができる。<実施例1:真珠の色彩解析>1ランク別の真珠の比較専門家によってA、B、Cとランク付けされた真珠を色彩画像撮像システムにて撮像し、色彩解析をおこなうことでランクの違いの検出を行った。真珠画像撮像時のカメラの設定を表3に示す。撮像した画像を図12、色彩画像解析システムによる解析結果を図13に示す。出現するColorbinの数はAで40、Bで27、Cで24となり、本発明の色彩画像撮像解析システムを用いて真珠を等級別に分類できた。2最適拡散円筒拡散円筒の直径を変えて撮像した真珠画像を図14に示す。円筒の直径が変わると、出現するColorbinの数が変化することがわかった表4。特に円筒の直径が37cmのとき、ランクの違いが解析結果に顕著に表れていることから、真珠の分類を行うためには直径37cmの円筒が最適であると判断できる。<実施例2:イチゴの色彩解析>色彩画像撮像システムにてイチゴの色彩画像を撮像し、品種の違いの検出を行った。試料としてのイチゴは、野菜茶業研究所にて栽培されている3種類の栽培条件の下で育てられた34品種のイチゴを2010年1月から2月に採取し、冷蔵庫で保存した上で、採取から72時間以内のものを使用した。使用したイチゴの品種一覧を表5に、イチゴ画像撮像時のカメラの設定を表6に示す。まず、標準的なイチゴ画像を選び出し、イチゴのサイズのバリエーションを考慮し、この画像と同じ色彩特徴を有する2種類の相似な画像として、60画像および150画像を作成した。図15にこれらのイチゴ画像を示す。これらの画像に対してアニュラーサークルの分割数Nをそれぞれ10分割、20分割、30分割、40分割及び50分割と変えて色彩解析を施し、実際の画像解析作業における誤差評価を行い、イチゴ画像の解析に最適と考えられるアニュラーサークルの数の決定と、その際に生ずる誤差を検討した。拡大率を変えた標準イチゴ画像の色彩解析の結果を表7と表8に示す。表8から、標準イチゴの色彩解析ではアニュラーサークルの分割数を40としたときに、CDE値のばらつきが001以内と最も小さくなり、これより分割数を増減させると、誤差が大きくなることが確認できる。次に、色彩画像解析システムによるイチゴの表面画像を図16に示す。表面画像では、色彩評価に悪影響を及ぼす種周辺のてかりが消え、表面テクスチャが正確に記録されていることが確認できた。<実施例3:イチゴの栽培診断>色彩画像撮像システムにて撮像したイチゴ久留米16号の色彩画像について、色彩画像解析システムにより全試料の画像から標準的なイチゴのCDE、形状、大きさを算出し、全試料と標準的なイチゴとのCDE、形状、大きさの類似度を求めた。イチゴのCDEの算出方法を式10数10に、全試料と標準的なイチゴとのCDEの類似度を表す図を図17に示す。次に、イチゴの形状の算出を非特許文献6に記載の方法により行った。全試料と標準的なイチゴとの形状の類似度を表す図を図18上図に示す。更に、イチゴの大きさ長径及び短径の算出方法を式11数11に、全試料と標準的なイチゴとの大きさの類似度を表す図を図18下図に示す。以上により求めた全試料と標準的なイチゴとのCDE、形状、大きさを3次元プロット図19し、全試料のプロットについて、標準的なイチゴからの類似度のユークリッド距離を求めた図20。栽培過程のイチゴの色彩画像を撮像し、図20と比較することにより、栽培過程のイチゴと標準的なイチゴの類似度を検出することができる。即ち、栽培過程のイチゴと標準的なイチゴの類似度から栽培過程の診断が可能となる。更に、イチゴ断面についても、全試料と標準的なイチゴとのCDE、形状、大きさの類似度を求め、図20の結果と合わせてプロットした図21。この6次元のユークリッド距離による総合類似度により、外観品質だけでなく、内観品質に関する管理評価が可能となる。即ち、栽培過程のイチゴの色彩画像を撮像し、図21と比較することにより、栽培過程のイチゴと標準的なイチゴの類似度から、内部品質も含めた栽培過程の診断が可能となる。上記は、ユークリッド距離による類似度を用いた農産物の管理評価システムであるが、標準イチゴからのユークリッド距離ではなく、標準イチゴからのコサイン尺度図22を用いてもよい。イチゴ表面及び断面について、全試料と標準的なイチゴとのサイズ類似度、色彩類似度、形状類似度をプロットし、標準的なイチゴからのコサイン尺度を求めた。図23に示す6次元のコサイン尺度による総合類似度により、イチゴの順列においてより一致し、有効性が示された。以上より、本発明の色彩画像撮像解析システムにより、農産物の栽培過程、収穫過程、加工流通販売過程において、CDE、サイズ、色彩、形状、大きさ等のパラメータを任意に選択抽出し、各過程における撮像画像と標準的な農産物画像との類似度を用いて、外観内観品質を管理評価できる。"