皮膚表面の立体形状の目視評価値の推定方法
【課題】皮膚表面の立体形状の目視評価値を推定する方法及び皮膚表面の立体形状の目視評価値を算出する装置及びプログラムを提供し、皮膚表面の立体形状の目視評価値の推定を誰にでも簡便に客観的かつ定量的に行えるようにする。
【解決手段】皮膚表面の立体形状の目視評価値と肌の画像の表色系信号の分布のフラクタル次元との相関関係を利用して、皮膚表面の立体形状の目視評価値を推定する。
【解決手段】皮膚表面の立体形状の目視評価値と肌の画像の表色系信号の分布のフラクタル次元との相関関係を利用して、皮膚表面の立体形状の目視評価値を推定する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、皮膚表面の立体形状の目視評価値を推定する技術に関し、さらに詳しくは、肌の性状値のフラクタル次元を指標として、皮膚表面の立体形状の目視評価値を推定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
第三者によって、美しい肌であると認識されることは、女性のみならず多くの人の大きな願いの一つである。このため、美しい肌に見せるための化粧料や美容法の研究開発が盛んに行われている。しかしながら、肌の状態は個人によって大きく異なり、さらに加齢や生活環境によっても変化するものであるため、化粧料の種類や化粧の方法、肌の手入れ法などを適切に選択するためには、対象となる肌が第三者にどのように見えるのかを客観的に判断することが必要である。例えば、デパートの化粧品売り場や、薬局、化粧品店の店頭においては、被験者のしわの状態やなめらかさを評価する簡便な方法が求められている。
【０００３】
視覚的な肌の美しさを構成する要素についてはさまざまな研究がなされ、皮膚表面のしわの大きさや数、その他毛穴などの凹凸感は、肌の美しさに大きく影響を与えることが知られている。従来、皮膚表面の形状の評価は、皮膚画像を直接観察することなどにより行われていたが、近年では、皮膚表面やそのレプリカを適当な光電変換手段で撮像して得られた画像情報をプログラムにより処理し、皮膚表面形状や光学的性質を定量的に評価する方法が報告されている。
例えば、皮膚のレプリカを複数の光源により照明し、皮溝のパターンを抽出することにより、皮溝間隔や皮溝方向を解析する装置（特許文献１）や皮膚表面画像の輝度を多段階のデジタル信号値に変換し、これを統計処理することにより皮膚表面形状を測定する方法（特許文献２）が報告されている。しかしながら、第三者に皮膚の立体形状がどのように視認されるかを推定するためには、個々の測定データを元に肌の評価の専門家が、専門知識に基づいて測定結果を分析したり、一対比較などにより、視覚的に官能評価を行い、その都度統計処理行うことが必要であるなどの問題があった。すなわち従来の方法では、皮膚表面の立体形状を的確かつ簡便に評価することは困難であった。
【０００４】
このような技術背景において、皮膚の写真やレプリカから得られる肌の特定の性状値を測定、加工することにより、この数値と皮膚のしわの状態との視覚評価との相関関係を見出し、肌のしわの見え方を評価しようとする試みがなされている。例えば、皮膚表面等に各方位から光を照射して輝度信号を得た後、これを統計演算処理することにより、皮膚表面形態特徴を表す特性値を得る方法が報告され、この特性値と肌表面の視感評価値との間に相関関係があることが報告されている（特許文献３）。また、皮膚表面の微細明暗分布が強調された二次元サンプル画像を処理して明暗ピークデータを得て、明暗ピーク粗さなどの特性値を算出する皮膚表面解析システムが報告され、明暗ピーク粗さとキメの見えの粗さのスコアとの間に相関関係があることが報告されている（特許文献４）。
【０００５】
このような技術においては、特定の性状値としわとの関連も一部で認められているが、これらの性状値を得るためには、なお複数の光を段階的に照射するなどの工程が必要であり、簡易な方法とはいえない部分もあった。一方、皮膚表面の立体形状の目視評価値と相関関係を有する肌の性状を示す数値がいかなるものなのかということについての研究及び解明は未だ十分ではなく、皮膚表面の立体形状を評価する指標としてさらに高い利用価値がある数値が模索されていた。
【０００６】
一方、フラクタルという概念は、数学分野の研究において創造された自己相似的な図形に用いられる幾何学的概念である。また、自然界には、フラクタルな形状を有しているものが数多く存在していることが知られている。フラクタルな性質の形状を表現する１つの手段として、フラクタル次元を求めることが知られている。近年では、フラクタル次元を算出することにより、生体における特定の状態を判断する方法が報告されている。例えば、被験者の特性不安レベルの生体信号をフラクタル解析し、統計的データとの相関から不安レベルを評価する方法や（特許文献５）、組織からの反射超音波パルス信号をフラクタル解析して、組織の状態を調査する方法（特許文献６）、フラクタル解析を利用した悪性細胞の自動検出システム（特許文献７）が開示されている。
【０００７】
また、メラニン等の色素分布と肌の画像を構成する画素の輝度のフラクタル次元の相関関係から、肌のメラニン色素分布を評価する方法が開示されている（特許文献８）。また、肌の性状値のフラクタル次元を指標とすれば、肌年齢の推定等が行える可能性があることが報告されている（非特許文献１）。しかしながら、フラクタル次元の具体的な利用方法については明らかにされておらず、フラクタル次元と肌年齢の関係やフラクタル次元と皮膚表面の立体形状の目視評価値等との関係は見出されていない。
【０００８】
【特許文献１】特開昭６１−６４２３２号公報
【特許文献２】特開平２−４６８３３号公報
【特許文献３】特開平５−３２９１３３号公報
【特許文献４】特開平６−１８９９４２号公報
【特許文献５】特開２００１−２９９７０２号公報
【特許文献６】特表平１１−５０７８４６号公報
【特許文献７】特表２００１−５１２８２４号公報
【特許文献８】特開２０００−１３５２０７号公報
【非特許文献１】「肌画像の特徴量を利用した肌年齢推定方式と肌老化予防への対応応用」（春日 正男、首都圏北部四大学発 新技術説明会 平成１７年１２月２日 説明資料）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は、皮膚表面の立体形状の目視評価値を推定する方法及び皮膚表面の立体形状の目視評価値を算出する装置及びプログラムを提供し、皮膚表面の立体形状の目視評価値の推定を誰にでも簡便に客観的かつ定量的に行えるようにすることを課題とする。また、本発明はさらに第三者による皮膚表面の立体形状の目視評価値と関係する肌の性状値及びその加工手段を見出し、皮膚表面の立体形状の目視評価値を精度よく得る方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明者らは、肌の美しさについて研究を重ねてきた結果、皮膚表面の立体形状の目視評価値と種々の肌の性状値のフラクタル次元との間に因果関係を見出した。そして、この関係を利用して、被験者のフラクタル次元から皮膚表面の立体形状の目視評価値を推定すれば、実際の第三者による皮膚表面の立体形状の目視評価値と極めて近い結果を得ることができることを知見し発明を完成させた。
すなわち本発明は、以下の通りである。
【００１１】
（１） 肌の２値画像を得る工程と、
該２値画像のフラクタル次元を算出する工程と、
予め用意した肌の２値画像のフラクタル次元と皮膚表面の立体形状の目視評価値の関係を表す回帰式に、前記算出したフラクタル次元を代入し、皮膚表面の立体形状の目視評価
値を算出する工程と、
を含む皮膚表面の立体形状の目視評価値の推定方法。
（２） 前記２値画像が、ＲＧＢ値、ＹＵＶ値又はマンセル（ＨＶＣ）値の２値化処理により得られることを特徴とする、（１）に記載の方法。
（３） 前記フラクタル次元が、相関次元法により算出されることを特徴とする、（１）又は（２）に記載の方法。
（４） 肌の起伏値を取得する工程と、
該起伏値の分布のフラクタル次元を算出する工程と、
予め用意した肌の起伏値の分布のフラクタル次元と皮膚表面の立体形状の目視評価値の関係を表す回帰式に、前記算出したフラクタル次元を代入し、皮膚表面の立体形状の目視評価値を得る工程と、
を含む皮膚表面の立体形状の目視評価値の推定方法。
（５） 前記フラクタル次元が、ボックスカウンティング法により算出されることを特徴とする、（４）に記載の方法。
（６） 前記ボックスカウンティング法において、ボックスサイズの決定がボックス内の性状値の標準偏差に基づいて行われることを特徴とする、（５）に記載の方法。
（７） 肌の２値画像を得る手段と、
該２値画像のフラクタル次元を算出する手段と、
予め用意した肌の２値画像のフラクタル次元と皮膚表面の立体形状の目視評価値の関係を表す回帰式に、前記算出したフラクタル次元を代入し、皮膚表面の立体形状の目視評価値を算出する手段と、
算出した目視評価値を表示する手段と、
を含む皮膚表面の立体形状の目視評価値の推定装置。
（８） 肌の起伏値を取得する手段と、
該起伏値の分布のフラクタル次元を算出する手段と、
予め用意した肌の起伏値の分布のフラクタル次元と皮膚表面の立体形状の目視評価値の関係を表す回帰式に、前記算出したフラクタル次元を代入し、皮膚表面の立体形状の目視評価値を算出する手段と、
算出した目視評価値を表示する手段と、
を含む皮膚表面の立体形状の目視評価値の推定装置。
（９） コンピュータを、
肌の２値画像のフラクタル次元を算出する手段、
予め用意した肌の２値画像のフラクタル次元と皮膚表面の立体形状の目視評価値の関係を表す回帰式に、前記算出したフラクタル次元を代入し、皮膚表面の立体形状の目視評価値を算出する手段、
として機能させるための皮膚表面の立体形状の目視評価値の推定プログラム。
（１０） コンピュータを、
肌の起伏値の分布のフラクタル次元を算出する手段、
予め用意した肌の起伏値の分布のフラクタル次元と皮膚表面の立体形状の目視評価値の関係を表す回帰式に、前記算出したフラクタル次元を代入し、皮膚表面の立体形状の目視評価値を算出する手段、
として機能させるための皮膚表面の立体形状の目視評価値の推定プログラム。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の方法及び装置を用いることにより、種々の肌の性状値を用いて、手軽に、客観的かつ定量的に、しわ等の皮膚表面の立体形状の目視評価値の推定を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
本発明において皮膚表面の立体形状の目視評価値とは、人が肌を視認した場合に、皮膚表面の立体形状がどの程度良好に見えるかを表す統計的な評価であり、具体的には、例え
ば、ある肌と別の肌とを見比べた場合に、どちらが皮膚表面の立体形状が良好に見えるかの判定を繰り返して得られる統計的な評価である。ここで、皮膚表面の立体形状とは、視覚的に認識できる範囲での、皮溝・皮丘構造、並びに毛穴、ニキビや吹き出物及びこれらの跡の少なくとも１つにより形成される皮膚表面の凹凸感をいう。皮溝・皮丘構造には、皮溝の深さが他の皮溝に比して深くなった「しわ」が含まれる（薬事日報社、化粧品の有用性、２００１、ｐ．１６２−１７７参照）。なお、本発明における目視評価値は、目から入力された情報を人間の精神活動により加工、処理して得られるような主観的な評価値は含まない。
【００１４】
本発明において、皮膚表面の立体形状の目視評価値を得るためには、肌の２値画像、及び肌の起伏値から選ばれる少なくとも１つの性状値を得る必要がある。
【００１５】
肌の２値画像を得るためには、まず、肌の表面について、表色系の画像信号を取得する。
表色系の画像信号とは、例えば、ＲＧＢ値、ＹＵＶ値、マンセル（ＨＶＣ）値、Ｌ*ａ*ｂ*値、Ｌ*Ｃ*ｈ*値、Ｌａｂ値、Ｙｘｙ値が挙げられる。この中でも、特にＲＧＢ値、ＹＵＶ値、マンセル（ＨＶＣ）値を用いることが好ましい。ＲＧＢ値とは、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）及びブルー（Ｂ）の光の３原色の組合せにより、色を表現するものであり、例えば各々２５６階調で表す場合には、約１６７７万色の色調表現が可能である。ＹＵＶ値とは、輝度（Ｙ）、色差（Ｕ＝青色−Ｙ）、色差（Ｖ＝赤色−Ｙ）の組合せで色を表現するものである。マンセル（ＨＶＣ）値は色相、明度、彩度の３成分で色を表現するＪＩＳ表色系である。このような表色系の画像信号を構成する少なくとも１つの成分を性状値としてもよいし、複数の成分を性状値としてもよい。
【００１６】
肌の表面について、表色系の画像信号を取得する得るためには、まず、被験者の肌の表面を撮像する。撮像する肌の部位は皮膚表面の立体形状の目視評価値を推定したい部分であれば特に制限されず、頬などの顔面皮膚、上腕内側部などが挙げられる。例えば、推定値をファンデーションやチークなどの化粧料の選択において利用する場合などには、頬を撮像することが好ましい。また、通常は、被験者の肌を代表する領域を選択し、傷やシミが多い部位は避けることが好ましい。
また、画像を取得する範囲も解析に必要な情報を得られる範囲であれば特に制限されるものではないが、肌表面において１ｃｍ＊１ｃｍ〜３ｃｍ＊３ｃｍの範囲が好ましい。
【００１７】
肌の画像の少なくとも１つの表色系の画像信号を取得する手段は、特に制限されない。例えば、カラーデジタル式マイクロスコープ、カラーデジタルカメラ、カラービデオカメラ、スキャナー等の機器を用いて行うことができる。このような機器は市販のものであってもよいし、製造したものであってもよい。市販品としては、例えば、株式会社モリテックス製のｉ−ｓｃｏｐｅ及びＣＣＤマイクロスコープ、有限会社フォルテシモのＵＳＢビデオマイクロスコープ、又は株式会社キーエンスのデジタルマイクロスコープ等が好ましく例示できる。
撮像倍率は撮像に用いる機器等によって適した倍率とすればよい。例えば、マクロレンズ装着デジタルカメラを用いる場合は、等倍で、対象から約２０ｃｍの距離で近接撮影画像を取得することが好ましく、ビデオマイクロスコープ（例えばモリテックスｉ‐ｓｃｏｐｅ）を用いる場合には、肌を３０〜５０倍程度に拡大し、撮像することが好ましい。このようにして、画像を取得する場合の情報量は、２ｃｍ＊２ｃｍの範囲に換算した場合に、３００＊３００画素（ドット、ピクセル）以上であればよいが、好ましくは５００＊５００画素以上、さらに好ましくは７００＊７００画素以上がよい。
【００１８】
また、特定の画像信号は、常法に従って他の任意の画像信号に変換することができる。例えば、ＹＵＶ値、Ｌ*ａ*ｂ*値、Ｌ*Ｃ*ｈ*値、Ｌａｂ値、Ｙｘｙ値は、ＲＧＢ値から変
換式を用いて変換することができる。また、マンセル（ＨＶＣ）値への変換は変換表を用いることができる。例えば、ＲＧＢ値からＹＵＶ値へ変換する場合には、市販のソフトウェアなどを用いてＲＧＢ値のγ補正を行った後、下記式（Ａ）を用いてＹＵＶ値に変換することができる。
【００１９】
【数１】
【００２０】
このようにして取得した表色系の画像信号は、コンピュータに転送した後にメディアンフィルターによるノイズ除去処理や、平滑化フィルターによる平滑化処理、鏡面反射光を除去するための低周波カットフィルター処理などの前処理を行うことが好ましい。特に平滑化処理をすることが好ましい。平滑化処理をすることにより、画素ごとの性状値の大きなばらつきを補正することができ、より高い精度でフラクタル次元を算出することができる。この場合のマスクサイズは、
【００２１】
必要に応じて前処理した表色系の画像信号のそれぞれの成分を２値化する。２値化する際の閾値は、画像のヒストグラムを用いて決定することができる。このような方法としては、「大津の方法」（電子通信学会論文誌 '80/4 Vol. J63-D No.4参照）を挙げることができる。
次に、表色系の画像信号のそれぞれのビットプレーンごとに、画像信号のそれぞれの成分の論理積（ＡＮＤ）を求め、肌の２値画像を得る。
【００２２】
皮膚の立体形状の中でも、皮溝・皮丘構造、特にしわについて目視評価値を推定したい場合には、論理積を求めて得た肌の２値画像について、８近傍処理により細線化処理を行うことが好ましい（図７参照）。このような細線化処理によって、毛穴、にきびなどの比較的大きな凹凸構造に起因する色味や産毛、シミ、光の反射の影響などのノイズを除去し、皮溝・皮丘構造のみを確実に抽出することができる。
【００２３】
上記した表色系の画像信号の取得、平滑化処理などの前処理、画像信号の２値化、論理積処理、細線化処理は、市販の画像解析ソフトウェアを用いて行うことができる。例えば、三谷商事株式会社のＷｉｎＲＯＯＦ（登録商標）、アドビシステムズ社のＡｄｏｂｅＰｈｏｔｏｓｈｏｐ（登録商標）、及びナノシステム株式会社のＮａｎｏＨｕｎｔｅｒ ＮＳ２Ｋ−Ｐｒｏ（登録商標）等が例示できる。なお、平滑化処理用のソフトウェアは、インターネット上にも公開されているため、これを用いることもできる。
【００２４】
このようにして得た肌の２値画像について、フラクタル次元を算出する。
取得した肌の２値画像からフラクタル次元を算出する方法としてはボックスカウンティング法（ｂｏｘ‐ｃｏｕｎｔｉｎｇ）、相関次元法、ｆｒａｃｔｉｏｎａｌ Ｂｒｏｗｎｉａｎ ｍｏｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ法などが挙げられる。この中でも、相関次元法を用いることが好ましい。フラクタル次元を算出する方法は、後述する。
【００２５】
起伏値とは、ある対象の表面を覆う点が、基準面からどれぐらいの高さであるかを示す数値である。
肌の起伏値は、肌の表面から直接得ることもできるし、肌の表面のレプリカを取得し、レプリカの表面形状を測定して得ることもできる。正確な起伏値を得る観点からは、レプ
リカを用いることが好ましい。
【００２６】
レプリカを取得する肌の部位は、皮膚表面の立体形状の目視評価値を推定したい部分であれば特に制限されず、頬などの顔面皮膚、上腕内側部などが挙げられる。評価値を化粧料の選択などに利用する場合には、頬のレプリカを取得することが好ましい。たとえば、頬部の２ｃｍ＊２ｃｍの測定領域を設定し、これを含む部分のレプリカを取得すればよい。レプリカ剤は、特に制限されないが、例えば、有限会社アサヒバイオメッドのシリコンＡＳＢ−０１−ＷＷ等が例示できる。レプリカを採取する方法は、肌の形状などを診断するのに用いられる常法により行うことができる。例えば、洗顔後２０℃、５０％湿度下で２０分程度おいた肌にレプリカ剤を適用し、これを採取すればよい。
【００２７】
次にこのようにして作製したレプリカの起伏値を測定する。起伏値の測定方法は特に制限されず、通常の方法を用いることができる。例えば、「シワ評価法ガイダンス」、日本香粧品科学会誌 別冊 Vol. 28, No.2 (2004)を参照することができる。
具体的には、例えば、市販のレーザータイプの３次元表面粗さ計を利用して、図５に示すような顔の部分に対して水平方向（ｘ）及び垂直方向（ｙ）にレーザースキャンを行って測定することができる。このような３次元粗さ計として、例えば、株式会社サイエンスシステムズ社の高精度３次元画像処理装置ＬＩＰ（例えばＬＩＰ−５０）、株式会社東京精密のＳＵＲＦＣＯＭ、レーザーテック株式会社のＶＬＨ、ＰＲＩＭＯＳ（GFM社製）、derma-TOP-blue（Breuckmann社製）等が挙げられる。
これらの機器を用いて起伏値を測定する際のスキャンの間隔は、フラクタル次元を算出するのに十分なデータが得られる範囲であれば特に制限されないが、１０μｍ以下の間隔で行うことが好ましい。
例えば、ＬＩＰ−５０を用いてスキャンする場合には、Ｘ＊Ｙが１ｃｍ＊１ｃｍのレプリカ領域に対して、Ｘ又はＹ方向について１０μｍ間隔で１０００本の走査を行うことができる。
【００２８】
起伏値を得る際に、ｘ方向とｙ方向のサンプリング周期が異なる場合には、Ｓｉｎｃ関数を用いてサンプリング周期を補正することが好ましい（図８参照）。
【００２９】
また、光投射装置などを用いて斜光照明をレプリカに照射し、レプリカ凸部の影部分を抽出し、その面積・幅等から肌の凹部の深さ、面積率等を計測する方法によって、起伏値を得ることもできる。このような斜光照明の照射による起伏値の取得は、簡便である点で好ましい。この方法による起伏値の取得は、例えば反射用３Ｄレプリカ解析システム（アサヒバイオメッド）等を用いて行うことができる。
【００３０】
また、半透明レプリカに光を照射し、透過した光量からレプリカの厚さを求め、レプリカの起伏値を得ることもできる（半透明レプリカ光透過法）。この方法による起伏値の取得は、例えば、３Ｄ皮膚解析システムＡＳＡ−０３（アサヒバイオメッド）等を用いて行うことができる。
【００３１】
また、肌の表面から直接起伏値を得る方法として、例えば、格子状の光を肌に当てその光の屈折率を起伏値に換算する方法が挙げられ、市販されている機器などを用いることができる。このような機器としては、ＰＲＩＭＯＳ（GFM社製）、derma-TOP-blue（Breuckmann社製）などが挙げられる。
【００３２】
このようにして取得した肌の起伏値について、フラクタル解析を行い、肌の起伏値の測定領域上の分布、すなわち、その肌の表面の形状のフラクタル次元を算出する。
【００３３】
取得した起伏値からフラクタル次元を算出する方法としてはボックスカウンティング法
（ｂｏｘ‐ｃｏｕｎｔｉｎｇ）、相関次元法、ｆｒａｃｔｉｏｎａｌ Ｂｒｏｗｎｉａｎ
ｍｏｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ法などが挙げられる。この中でも、ボックスカウンティング法を用いることが好ましい。
【００３４】
以下、フラクタル次元を算出する方法について詳述する。
相関次元法とは、式（１）により定義される相関積分Ｃ（ｒ）が、式（Ｂ）とスケーリングされるとき、ｌｏｇＣ（ｒ）対ｌｏｇ（ｒ）のグラフの傾きを相関次元（フラクタル次元）Ｄとする方法である。
【００３５】
【数２】
【００３６】
【数３】
【００３７】
ボックスカウンティング法とは、対象を完全に覆う正方形（立方体）を任意の大きさの正方形（立方体）で分割し、その正方形（立方体）の大きさとその対象の一部を覆う分割正方形（立方体）の数との関係から、フラクタル次元を求める方法である。
ある形状が具体的には、対象を完全に覆う正方形（立方体）を一辺の長さｈで分割した場合の対象の一部を覆う正方形（立方体）の数をＮ（ｈ）とした場合に、ｒとＮ（ｈ）の間に、
Ｎ（ｈ）＝ｃ・ｈ-D（ｃは定係数） ・・・（２）
という近似式がよい相関で成り立つ場合に、その対象はフラクタルな形状であるといえ、このとき、式（２）におけるＤがフラクタル次元となる。
従って、ボックスカウンティング法により、フラクタル次元Ｄを求めるためには、ｃ・ｈとＮ（ｈ）を対数プロットし、得られた直線の傾きを求めればよい。
【００３８】
このようなボックスカウンティング法は、非常に簡便であり、計算機での高速処理が可能であるが、対象のフラクタル次元が半整数値から遠いほど、その解析精度が低下する。そこで、一般的なボックスカウンティング法のように単に対象の一部がボックス内に入るか否かを判定するのではなく、ボックス内のデータの標準偏差に基づいて有効的なボックスサイズを決定し、対象の一部がボックス内に入るか否かを判定する工程を含む方法を用いることが好ましい。
【００３９】
このようなフラクタル次元の算出は、具体的に以下のような方法で行うことができる。
（１）まず図１に示すように、サイズＸ×Ｙに存在する２次元離散データｆ（ｘ，ｙ）をサイズｈ×ｈ（ｍ個）の領域Ｓi（ｘ，ｙ）に分割する。画像信号を用いる場合には、Ｘ×Ｙに存在する離散データは画素であり、起伏値を用いる場合には基準面からの高さのデータである。ｈは、任意に決定することができる。
【００４０】
（２）領域Ｓ1〜Ｓmのそれぞれについて、性状値の標準偏差σ1〜σmを以下の式（３）により求める（図２参照）。
【００４１】
【数４】
【００４２】
（３）サイズｈでのＮ（ｈ）を以下の式（４）により計算する。
【００４３】
【数５】
【００４４】
このようにしてＮ（ｈ）を計算することにより、ｈ×ｈの領域Ｓｉにおける標準偏差を有効的なボックスの高さとしてボックスの個数をカウントすることができるため、データ計測のノイズ等の突発的なノイズの影響を抑制することが可能となる。また、フラクタル次元の推定に不可欠である、１〜２桁近くの広いスケーリング範囲が得られる。
【００４５】
（４）サイズｈを大きくしてｆ（ｘ，ｙ）を再分割し、（１）〜（３）の手順を用いて同様にＮ（ｈ）を計算する。
（５）ｈ＝Ｘ、又はｈ＝Ｙとなるまで（４）を繰り返し、Ｎ（ｈ）を計算する。
（６）ｌｏｇＮ（ｈ）とｌｏｇｈの関係を表すグラフの傾きからフラクタル次元Ｄを求める（図３参照）。
【００４６】
このようにして求めた、被験者の肌の２値画像のフラクタル次元又は肌の起伏値の分布のフラクタル次元を用いて、皮膚表面の立体形状の目視評価値を推定する。このために、予め以下のような方法で、肌の２値画像のフラクタル次元又は肌の起伏値の分布のフラクタル次元と、皮膚表面の立体形状の目視評価値の関係を表す回帰式を用意しておく。
【００４７】
回帰式は、例えば以下の方法で作成することができるが、該方法に限定されない。
１）肌の状態や年齢などが十分に分布した複数の肌（以下、これらをまとめてサンプルともいう。）について、肌の２値画像のフラクタル次元又は肌の起伏値のフラクタル次元を算出する。画像処理又は起伏値の測定、フラクタル次元の算出などは、前述した方法に従って行うことができる。このとき用いるサンプルの数は、３０以上、好ましくは５０以上である。
【００４８】
２）次に、第三者を代表するのに適当な評価者を用意し、前記肌について、皮膚表面の立体形状を、目視により評価してもらう。具体的な評価基準は、任意に設定することができる。例えば、「しわが少ない、しわが浅い」の基準に基づいて評価を行うことにより、しわの目視評価値を得ることができる。また、「凹凸感が小さい」の基準に基づいて皮膚表面の凹凸感の目視評価値を得ることができる。また、これらの基準を総合して、例えば「なめらかである」という基準を設定することもできる。これらの評価は、得点付けのような絶対的な評価であってもよいが、客観性を担保するために別のサンプルと比較して順位付けを行うなどの相対的な評価であることが好ましい。順位付けにおいては、差がない場合は、同順位とすることもできる。この際、さらに客観性を担保するために評価は視認
可能な肌の要素のみに対して行うものであることを説明する。ここで、第三者を代表するのに適当な評価者とは、少なくとも、皮溝・皮丘構造、毛穴、にきび及び吹き出物、これらの跡などの皮膚表面の凹凸感を認識でき、皮膚表面の立体形状が良好であるか否かを判断できるものであればよく、年齢や性別は問わない。また、評価者の数は、通常４名以上、好ましくは１０名以上である。
【００４９】
３）２）の作業は、各サンプルごとに繰り返し行うことが好ましい。作業の回数は、評価者の数などにより適宜調節すればよい。客観的な評価結果を得るために、通常３回以上、好ましくは４回以上、さらに好ましくは５回以上評価を繰り返すのがよい。
【００５０】
４）次に、サンプルごとに皮膚表面の立体形状の目視評価値を算出する。ここで、目視評価値は、得られた得点そのものを用いてもよいし、順位付けによる相対的な評価を行った場合は、順位そのものを用いても、皮膚表面の立体形状が良好な昇順に高い数値を与えてもよい。またこれらの評価値は、サンプルごとの合計であってもよいし、平均値であってもよい。例えば、ｎ個のサンプルについて順位付けを行った場合に、ｉ番目のスコアをｎ−ｉ＋１として、各サンプルの合計スコアの平均値を求め、評価値とすることができる。また、サンプルの平均値と標準偏差から各サンプルの偏差値を求め、評価値としたり、これらの値を任意の段階に分割して評価値とすることもできる。
【００５１】
５）１）で求めた肌の２値画像又は肌の起伏値のフラクタル次元と４）で求めた目視評価値を回帰分析し、これらの値の関係を示す回帰式（予測式）を求める。このような回帰分析は、常法により行うことができ、例えば市販されている統計処理用ソフトウェアを用いて行うことができる。
【００５２】
次に、被験者の肌について、算出した肌の２値画像のフラクタル次元又は肌の起伏値フラクタル次元を、それぞれ肌の２値画像のフラクタル次元又は起伏値のフラクタル次元と皮膚表面の立体形状の目視評価値との相関関係を表す回帰式に代入し、被験者の皮膚表面の立体形状の目視評価値を推定することができる。このようにして得られた皮膚表面の立体形状の目視評価値の推定値は、そのまま数値として表示することもできるが、偏差値や予め規定したランクなどの利用しやすいデータに加工することにより、カウンセリングやアドバイスの場面において使用しやすいものとなるため好ましい。例えば、皮膚表面の立体形状の目視評価値の推定に用いる回帰式の作成において用いたサンプルの目視評価値の最低値と最大値の間を任意の複数のランクに等分し、それぞれのランクをアルファベットや数字で表示したり、皮膚表面の凹凸感の状態を示す言葉、例えばしわの状態を示す言葉など、皮膚表面の立体形状の状態を示す言葉で表示したりすることができる。
【００５３】
また、さらに利用した回帰式が描く回帰直線上に、被験者のフラクタル次元を示したり、標本群の中での位置やランクなどを図に示したり、写真様の画像又はステレオグラムとして表示することもできる。図の表示方法は特に制限されず、例えば、装置のディスプレイや印刷媒体などに表示することができる。
【００５４】
また、本発明の皮膚表面の立体形状の目視評価値の推定装置は、肌の２値画像を得る手段と、該２値画像のフラクタル次元を算出する手段と、予め用意した肌の２値画像のフラクタル次元と皮膚表面の立体形状の目視評価値の関係を表す回帰式に、前記算出したフラクタル次元を代入し、皮膚表面の立体形状の目視評価値を算出する手段と、算出した目視評価値を表示する手段を含む。
【００５５】
本発明の目視評価値の推定装置は、例えば、以下のような構成にすることができる。以下の構成は例示であり、本発明は実施形態の構成に限定されない。
図４は、肌の２値画像や起伏値のフラクタル次元を用いて、皮膚表面の立体形状の目視
評価値を推定する装置のハードウェアブロック図である。図４に示すように、評価装置１は、入力部１、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）３、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）４、磁気ディスク装置５、記録部６、操作部７、表示部８を有している。これらは、相互にバスを介して接続されている。入力部１は、カラーデジタル式マイクロスコープ、カラーデジタルカメラ、カラービデオカメラ、スキャナー等の肌の画像信号を入力する装置、３次元粗さ計などの肌の起伏値を計測する装置である。入力部１は、画像信号を入力する手段と起伏値を計測する装置の何れか一方を有していてもよいし、両方を有していてもよい。ＣＰＵ２は、ＲＯＭ３に記憶されているプログラムに従って、上述した前処理、ＲＧＢ値の２値化、ＡＮＤ処理、細線化処理などのデータ処理、相関次元法、ボックスカウンティング法などによるフラクタル次元の算出、回帰式を用いた目視評価値の算出などの処理を実行する。ＲＯＭ３には、本発明の評価装置が機能する上で必要なプログラムや目視評価に必要な各種回帰式などが記憶されている。ＲＡＭ４は、ＣＰＵ２に実行させるＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）のプログラムやアプリケーションプログラムの一部が一時的に格納される。磁気ディスク装置５は、ＲＡＭ４の外部記憶として用いられ、記録部６を有している。操作部７は、所定のコマンドや回帰式などの必要なデータを入力するときなどに操作される。表示部８は、評価値の推定値を表示することができるものであればよく、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）や液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイなどによる表示装置やスピーカーなどの音声出力装置、プリンタなどの出力装置が挙げられる。
【００５６】
また、本発明は、コンピュータ、その他の装置、機械等に前記処理の一部又は全部を実行させるためのプログラムであってもよい。また、本発明はこのようなプログラムをコンピュータ等が読み取り可能な記録媒体に記録したものでもよい。
【実施例】
【００５７】
以下に、本発明を実施例などを参照して詳細に説明するが、これにより本発明の範囲が限定されることはない。
【００５８】
＜実施例１＞
２値画像（ＲＧＢ）のフラクタル次元と皮膚表面の立体形状の目視評価値との相関関係
１０〜５０代の３９名の女性の頬部の画像を用いて、肌の２値画像のフラクタル次元と皮膚表面の立体形状の目視評価値との関係を表す重回帰式を得た。すなわち、前記３９名について、洗顔後３０分に、図５に示す部位１０＊７ｍｍ（サイズ６４０＊４８０ピクセル）を、市販のデジタルマイクロスコープ（モリテックス製ｉ‐ｓｃｏｐｅ）３０倍レンズを利用して撮影した。続いて、撮影領域の中心部領域５＊５ｍｍ（サイズ３００＊３００ピクセル）を抽出して（図６参照）、この中心部領域に、低周波カットフィルター処理、ヒストグラム処理による各ＲＧＢ値の２値化、ＲＧＢの各々のビットプレーン（しわを１、背景を０とした２値画像）に対する論理積（ＡＮＤ）処理、及び８近傍処理により細線化処理を行った（図７参照）。この２値画像について、フラクタル次元を算出する相関次元法をコンピュータに実行させるプログラムを用いて、フラクタル次元を算出した。
【００５９】
一方、前記３９名の女性の頬部写真（図６参照）について、第三者に皮膚表面の立体形状の目視評価をしてもらった。第三者として、４名のパネラーを選抜し、３９名の頬部写真を提示して、「しわが少ない、しわが浅い」の基準を総合して皮膚表面の立体形状が良好であると視認された順に順位付けを行ってもらった。それぞれの作業を独立して４回行い、良好であると視認された順に並べたときの、４０−（順位）をスコアとした。すなわち、最も良好である写真のスコアが４０であり、最も良好でない写真のスコアが１である。次に、それぞれの写真について、スコアの平均値を算出し、皮膚表面の立体形状の目視評価値とした。
【００６０】
さらに、前記で得た皮膚表面の立体形状の目視評価値（ｙ）を目的変数とし、上記で得られたフラクタル次元（ｘ）を説明変数として、回帰分析を行った。得られた回帰式は、ｙ＝１０４．９＊ｘ−１５９．２で、相関係数は、０．９０６、（ｐ＜０．０１）であった。かように、ＲＧＢ値のフラクタル次元と皮膚表面の立体形状の目視評価値とは、高い相関関係を有することが分かる。
【００６１】
＜実施例２＞
２値画像（ＲＧＢ）のフラクタル次元を用いたしわの目視評価値の推定
１０〜５０代の２４８名の頬部をサンプルとして、前記方法（図７参照）によりＲＧＢよりしわの構造を抽出し、相関次元法によってフラクタル次元を算出した。また、実施例１と同様にして、第三者の目視評価により肌のしわのスコアを求めた後、その偏差値を目視評価値とした。次に、肌のしわの目視評価値（ｙ）を目的変数とし、フラクタル次元（ｘ）を説明変数として、回帰分析を行った。得られた回帰式は、ｙ＝１６７．２＊ｘ−２３３．３で、相関係数は、０．８９０（ｐ＜０．０１）であった。
【００６２】
次に、前記２４８名に含まれない５名の女性被験者の頬部写真からＲＧＢ値を取得し、上記のように相関次元法でフラクタル次元を算出し、算出したフラクタル次元（ｘ）を前記回帰式に代入して、肌のしわの目視評価値（ｙ）を算出した。５名の女性被験者の頬部写真の目視評価値を前記方法と同様に得て、その結果を比較した。結果を表１に示す。これによると、フラクタル次元を用いた肌のしわの目視評価値の推定値とその目視評価値は、極めてよく一致していることが分かる。
【００６３】
【表１】
【００６４】
＜実施例３＞
起伏値を用いた凹凸感の目視評価値の推定
実施例１で、頬部写真を取得した３９名について、図５に示す頬部より市販のシリコンを用いて、中心部の２ｃｍ＊２ｃｍの肌のレプリカ標本を採取した後、株式会社サイエンスシステムズ社の高精度３次元画像処理装置ＬＩＰ−５０を用いて３次元起伏値のデータを得た。レプリカの中央部の１ｃｍ＊１ｃｍの領域について、ｙ方向（縦方向）に１０μｍの間隔で１０００本の走査を行った。ＬＩＰ−５０は、ｘ方向とｙ方向のサンプリング周期がそれぞれ９．４μｍ、１０μｍと異なるため、Ｓｉｎｃ関数を用いて、ｘｙ方向の間隔が何れも１０μｍとなるように補完処理をした後、上述したボックスカウンティング法を用いてフラクタル次元を算出した（図３）。
【００６５】
一方、前記３９名の女性の頬部写真（図６参照）について、第三者に皮膚表面の立体形状の目視評価をしてもらった。第三者として、４名のパネラーを選抜し、３９名の頬部写
真を提示して、「凹凸感が小さい」の基準を総合して皮膚表面の立体形状が良好であると視認された順に順位付けを行ってもらった。それぞれの作業を独立して４回行い、良好であると視認された順に並べたときの、４０−（順位）をスコアとした。すなわち、最も良好である写真のスコアが４０であり、最も良好でない写真のスコアが１である。次に、それぞれの写真について、スコアの平均値を算出し、皮膚表面の立体形状の目視評価値とした。
【００６６】
上記で得た前記の３９名の頬部写真の皮膚表面の凹凸感の目視評価値（ｙ）と、前記起伏値から算出したフラクタル次元（ｘ）について回帰分析を行った。両者の相関関係を図９に示す。得られた回帰式は、ｙ＝６６．１＊ｘ−１３３．９、相関係数は０．９３３（ｐ＜０．０１）であり、有意で且つ高い相関関係を示した。
次に、４５才の女性被験者の頬部のレプリカ標本から前記と同様にして得た起伏値からフラクタル次元を求め、前記回帰式に代入し、皮膚表面の凹凸感の目視評価値を推定した。この女性被験者のレプリカ標本から得た起伏値のフラクタル次元は
Ｄ＝２．２４であり、皮膚表面の凹凸感の目視評価値の推定値は１４．２であった。別途、皮膚表面の凹凸感について目視評価を実施したところ評価値は１３であり、良好な一致を見た。
【産業上の利用可能性】
【００６７】
本発明によって、第三者の目に映る、しわ等の皮膚表面の立体形状を客観的かつ簡便に鑑別することができるため、誰でも被験者の皮膚表面の立体形状の目視評価値を推定することができる。本発明の方法や装置を用いることにより、肌のカウンセリング、手入れ方法や化粧料の選択などについてのアドバイスなどの現場で適切な情報を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６８】
【図１】ボックスカウンティング法における、分割の概念を示す図である。
【図２】ボックスカウンティング法のカウントの概念を示す図である。
【図３】フラクタル次元を示す図である。
【図４】本発明の皮膚表面の立体形状の目視評価値の推定装置の一例のハードウェアブロック図である。
【図５】顔の計測対象領域の例を示す図である。
【図６】本発明の評価に用いる頬部写真の例を示す図である（写真）。
【図７】画像データの低周波カットフィルター処理及びＲＧＢ値の２値化処理後のＡＮＤ画像に、細線化処理を行って抽出されたしわ構造（細線化画像）を示す図である。
【図８】レプリカから得た起伏値データをＳｉｎｃ関数により補正したものを示す図である。
【図９】皮膚表面の凹凸感の目視評価値と皮膚のレプリカの起伏値のフラクタル次元との関係を示す図である。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、皮膚表面の立体形状の目視評価値を推定する技術に関し、さらに詳しくは、肌の性状値のフラクタル次元を指標として、皮膚表面の立体形状の目視評価値を推定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
第三者によって、美しい肌であると認識されることは、女性のみならず多くの人の大きな願いの一つである。このため、美しい肌に見せるための化粧料や美容法の研究開発が盛んに行われている。しかしながら、肌の状態は個人によって大きく異なり、さらに加齢や生活環境によっても変化するものであるため、化粧料の種類や化粧の方法、肌の手入れ法などを適切に選択するためには、対象となる肌が第三者にどのように見えるのかを客観的に判断することが必要である。例えば、デパートの化粧品売り場や、薬局、化粧品店の店頭においては、被験者のしわの状態やなめらかさを評価する簡便な方法が求められている。
【０００３】
視覚的な肌の美しさを構成する要素についてはさまざまな研究がなされ、皮膚表面のしわの大きさや数、その他毛穴などの凹凸感は、肌の美しさに大きく影響を与えることが知られている。従来、皮膚表面の形状の評価は、皮膚画像を直接観察することなどにより行われていたが、近年では、皮膚表面やそのレプリカを適当な光電変換手段で撮像して得られた画像情報をプログラムにより処理し、皮膚表面形状や光学的性質を定量的に評価する方法が報告されている。
例えば、皮膚のレプリカを複数の光源により照明し、皮溝のパターンを抽出することにより、皮溝間隔や皮溝方向を解析する装置（特許文献１）や皮膚表面画像の輝度を多段階のデジタル信号値に変換し、これを統計処理することにより皮膚表面形状を測定する方法（特許文献２）が報告されている。しかしながら、第三者に皮膚の立体形状がどのように視認されるかを推定するためには、個々の測定データを元に肌の評価の専門家が、専門知識に基づいて測定結果を分析したり、一対比較などにより、視覚的に官能評価を行い、その都度統計処理行うことが必要であるなどの問題があった。すなわち従来の方法では、皮膚表面の立体形状を的確かつ簡便に評価することは困難であった。
【０００４】
このような技術背景において、皮膚の写真やレプリカから得られる肌の特定の性状値を測定、加工することにより、この数値と皮膚のしわの状態との視覚評価との相関関係を見出し、肌のしわの見え方を評価しようとする試みがなされている。例えば、皮膚表面等に各方位から光を照射して輝度信号を得た後、これを統計演算処理することにより、皮膚表面形態特徴を表す特性値を得る方法が報告され、この特性値と肌表面の視感評価値との間に相関関係があることが報告されている（特許文献３）。また、皮膚表面の微細明暗分布が強調された二次元サンプル画像を処理して明暗ピークデータを得て、明暗ピーク粗さなどの特性値を算出する皮膚表面解析システムが報告され、明暗ピーク粗さとキメの見えの粗さのスコアとの間に相関関係があることが報告されている（特許文献４）。
【０００５】
このような技術においては、特定の性状値としわとの関連も一部で認められているが、これらの性状値を得るためには、なお複数の光を段階的に照射するなどの工程が必要であり、簡易な方法とはいえない部分もあった。一方、皮膚表面の立体形状の目視評価値と相関関係を有する肌の性状を示す数値がいかなるものなのかということについての研究及び解明は未だ十分ではなく、皮膚表面の立体形状を評価する指標としてさらに高い利用価値がある数値が模索されていた。
【０００６】
一方、フラクタルという概念は、数学分野の研究において創造された自己相似的な図形に用いられる幾何学的概念である。また、自然界には、フラクタルな形状を有しているものが数多く存在していることが知られている。フラクタルな性質の形状を表現する１つの手段として、フラクタル次元を求めることが知られている。近年では、フラクタル次元を算出することにより、生体における特定の状態を判断する方法が報告されている。例えば、被験者の特性不安レベルの生体信号をフラクタル解析し、統計的データとの相関から不安レベルを評価する方法や（特許文献５）、組織からの反射超音波パルス信号をフラクタル解析して、組織の状態を調査する方法（特許文献６）、フラクタル解析を利用した悪性細胞の自動検出システム（特許文献７）が開示されている。
【０００７】
また、メラニン等の色素分布と肌の画像を構成する画素の輝度のフラクタル次元の相関関係から、肌のメラニン色素分布を評価する方法が開示されている（特許文献８）。また、肌の性状値のフラクタル次元を指標とすれば、肌年齢の推定等が行える可能性があることが報告されている（非特許文献１）。しかしながら、フラクタル次元の具体的な利用方法については明らかにされておらず、フラクタル次元と肌年齢の関係やフラクタル次元と皮膚表面の立体形状の目視評価値等との関係は見出されていない。
【０００８】
【特許文献１】特開昭６１−６４２３２号公報
【特許文献２】特開平２−４６８３３号公報
【特許文献３】特開平５−３２９１３３号公報
【特許文献４】特開平６−１８９９４２号公報
【特許文献５】特開２００１−２９９７０２号公報
【特許文献６】特表平１１−５０７８４６号公報
【特許文献７】特表２００１−５１２８２４号公報
【特許文献８】特開２０００−１３５２０７号公報
【非特許文献１】「肌画像の特徴量を利用した肌年齢推定方式と肌老化予防への対応応用」（春日 正男、首都圏北部四大学発 新技術説明会 平成１７年１２月２日 説明資料）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は、皮膚表面の立体形状の目視評価値を推定する方法及び皮膚表面の立体形状の目視評価値を算出する装置及びプログラムを提供し、皮膚表面の立体形状の目視評価値の推定を誰にでも簡便に客観的かつ定量的に行えるようにすることを課題とする。また、本発明はさらに第三者による皮膚表面の立体形状の目視評価値と関係する肌の性状値及びその加工手段を見出し、皮膚表面の立体形状の目視評価値を精度よく得る方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明者らは、肌の美しさについて研究を重ねてきた結果、皮膚表面の立体形状の目視評価値と種々の肌の性状値のフラクタル次元との間に因果関係を見出した。そして、この関係を利用して、被験者のフラクタル次元から皮膚表面の立体形状の目視評価値を推定すれば、実際の第三者による皮膚表面の立体形状の目視評価値と極めて近い結果を得ることができることを知見し発明を完成させた。
すなわち本発明は、以下の通りである。
【００１１】
（１） 肌の２値画像を得る工程と、
該２値画像のフラクタル次元を算出する工程と、
予め用意した肌の２値画像のフラクタル次元と皮膚表面の立体形状の目視評価値の関係を表す回帰式に、前記算出したフラクタル次元を代入し、皮膚表面の立体形状の目視評価
値を算出する工程と、
を含む皮膚表面の立体形状の目視評価値の推定方法。
（２） 前記２値画像が、ＲＧＢ値、ＹＵＶ値又はマンセル（ＨＶＣ）値の２値化処理により得られることを特徴とする、（１）に記載の方法。
（３） 前記フラクタル次元が、相関次元法により算出されることを特徴とする、（１）又は（２）に記載の方法。
（４） 肌の起伏値を取得する工程と、
該起伏値の分布のフラクタル次元を算出する工程と、
予め用意した肌の起伏値の分布のフラクタル次元と皮膚表面の立体形状の目視評価値の関係を表す回帰式に、前記算出したフラクタル次元を代入し、皮膚表面の立体形状の目視評価値を得る工程と、
を含む皮膚表面の立体形状の目視評価値の推定方法。
（５） 前記フラクタル次元が、ボックスカウンティング法により算出されることを特徴とする、（４）に記載の方法。
（６） 前記ボックスカウンティング法において、ボックスサイズの決定がボックス内の性状値の標準偏差に基づいて行われることを特徴とする、（５）に記載の方法。
（７） 肌の２値画像を得る手段と、
該２値画像のフラクタル次元を算出する手段と、
予め用意した肌の２値画像のフラクタル次元と皮膚表面の立体形状の目視評価値の関係を表す回帰式に、前記算出したフラクタル次元を代入し、皮膚表面の立体形状の目視評価値を算出する手段と、
算出した目視評価値を表示する手段と、
を含む皮膚表面の立体形状の目視評価値の推定装置。
（８） 肌の起伏値を取得する手段と、
該起伏値の分布のフラクタル次元を算出する手段と、
予め用意した肌の起伏値の分布のフラクタル次元と皮膚表面の立体形状の目視評価値の関係を表す回帰式に、前記算出したフラクタル次元を代入し、皮膚表面の立体形状の目視評価値を算出する手段と、
算出した目視評価値を表示する手段と、
を含む皮膚表面の立体形状の目視評価値の推定装置。
（９） コンピュータを、
肌の２値画像のフラクタル次元を算出する手段、
予め用意した肌の２値画像のフラクタル次元と皮膚表面の立体形状の目視評価値の関係を表す回帰式に、前記算出したフラクタル次元を代入し、皮膚表面の立体形状の目視評価値を算出する手段、
として機能させるための皮膚表面の立体形状の目視評価値の推定プログラム。
（１０） コンピュータを、
肌の起伏値の分布のフラクタル次元を算出する手段、
予め用意した肌の起伏値の分布のフラクタル次元と皮膚表面の立体形状の目視評価値の関係を表す回帰式に、前記算出したフラクタル次元を代入し、皮膚表面の立体形状の目視評価値を算出する手段、
として機能させるための皮膚表面の立体形状の目視評価値の推定プログラム。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の方法及び装置を用いることにより、種々の肌の性状値を用いて、手軽に、客観的かつ定量的に、しわ等の皮膚表面の立体形状の目視評価値の推定を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
本発明において皮膚表面の立体形状の目視評価値とは、人が肌を視認した場合に、皮膚表面の立体形状がどの程度良好に見えるかを表す統計的な評価であり、具体的には、例え
ば、ある肌と別の肌とを見比べた場合に、どちらが皮膚表面の立体形状が良好に見えるかの判定を繰り返して得られる統計的な評価である。ここで、皮膚表面の立体形状とは、視覚的に認識できる範囲での、皮溝・皮丘構造、並びに毛穴、ニキビや吹き出物及びこれらの跡の少なくとも１つにより形成される皮膚表面の凹凸感をいう。皮溝・皮丘構造には、皮溝の深さが他の皮溝に比して深くなった「しわ」が含まれる（薬事日報社、化粧品の有用性、２００１、ｐ．１６２−１７７参照）。なお、本発明における目視評価値は、目から入力された情報を人間の精神活動により加工、処理して得られるような主観的な評価値は含まない。
【００１４】
本発明において、皮膚表面の立体形状の目視評価値を得るためには、肌の２値画像、及び肌の起伏値から選ばれる少なくとも１つの性状値を得る必要がある。
【００１５】
肌の２値画像を得るためには、まず、肌の表面について、表色系の画像信号を取得する。
表色系の画像信号とは、例えば、ＲＧＢ値、ＹＵＶ値、マンセル（ＨＶＣ）値、Ｌ*ａ*ｂ*値、Ｌ*Ｃ*ｈ*値、Ｌａｂ値、Ｙｘｙ値が挙げられる。この中でも、特にＲＧＢ値、ＹＵＶ値、マンセル（ＨＶＣ）値を用いることが好ましい。ＲＧＢ値とは、レッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）及びブルー（Ｂ）の光の３原色の組合せにより、色を表現するものであり、例えば各々２５６階調で表す場合には、約１６７７万色の色調表現が可能である。ＹＵＶ値とは、輝度（Ｙ）、色差（Ｕ＝青色−Ｙ）、色差（Ｖ＝赤色−Ｙ）の組合せで色を表現するものである。マンセル（ＨＶＣ）値は色相、明度、彩度の３成分で色を表現するＪＩＳ表色系である。このような表色系の画像信号を構成する少なくとも１つの成分を性状値としてもよいし、複数の成分を性状値としてもよい。
【００１６】
肌の表面について、表色系の画像信号を取得する得るためには、まず、被験者の肌の表面を撮像する。撮像する肌の部位は皮膚表面の立体形状の目視評価値を推定したい部分であれば特に制限されず、頬などの顔面皮膚、上腕内側部などが挙げられる。例えば、推定値をファンデーションやチークなどの化粧料の選択において利用する場合などには、頬を撮像することが好ましい。また、通常は、被験者の肌を代表する領域を選択し、傷やシミが多い部位は避けることが好ましい。
また、画像を取得する範囲も解析に必要な情報を得られる範囲であれば特に制限されるものではないが、肌表面において１ｃｍ＊１ｃｍ〜３ｃｍ＊３ｃｍの範囲が好ましい。
【００１７】
肌の画像の少なくとも１つの表色系の画像信号を取得する手段は、特に制限されない。例えば、カラーデジタル式マイクロスコープ、カラーデジタルカメラ、カラービデオカメラ、スキャナー等の機器を用いて行うことができる。このような機器は市販のものであってもよいし、製造したものであってもよい。市販品としては、例えば、株式会社モリテックス製のｉ−ｓｃｏｐｅ及びＣＣＤマイクロスコープ、有限会社フォルテシモのＵＳＢビデオマイクロスコープ、又は株式会社キーエンスのデジタルマイクロスコープ等が好ましく例示できる。
撮像倍率は撮像に用いる機器等によって適した倍率とすればよい。例えば、マクロレンズ装着デジタルカメラを用いる場合は、等倍で、対象から約２０ｃｍの距離で近接撮影画像を取得することが好ましく、ビデオマイクロスコープ（例えばモリテックスｉ‐ｓｃｏｐｅ）を用いる場合には、肌を３０〜５０倍程度に拡大し、撮像することが好ましい。このようにして、画像を取得する場合の情報量は、２ｃｍ＊２ｃｍの範囲に換算した場合に、３００＊３００画素（ドット、ピクセル）以上であればよいが、好ましくは５００＊５００画素以上、さらに好ましくは７００＊７００画素以上がよい。
【００１８】
また、特定の画像信号は、常法に従って他の任意の画像信号に変換することができる。例えば、ＹＵＶ値、Ｌ*ａ*ｂ*値、Ｌ*Ｃ*ｈ*値、Ｌａｂ値、Ｙｘｙ値は、ＲＧＢ値から変
換式を用いて変換することができる。また、マンセル（ＨＶＣ）値への変換は変換表を用いることができる。例えば、ＲＧＢ値からＹＵＶ値へ変換する場合には、市販のソフトウェアなどを用いてＲＧＢ値のγ補正を行った後、下記式（Ａ）を用いてＹＵＶ値に変換することができる。
【００１９】
【数１】
【００２０】
このようにして取得した表色系の画像信号は、コンピュータに転送した後にメディアンフィルターによるノイズ除去処理や、平滑化フィルターによる平滑化処理、鏡面反射光を除去するための低周波カットフィルター処理などの前処理を行うことが好ましい。特に平滑化処理をすることが好ましい。平滑化処理をすることにより、画素ごとの性状値の大きなばらつきを補正することができ、より高い精度でフラクタル次元を算出することができる。この場合のマスクサイズは、
【００２１】
必要に応じて前処理した表色系の画像信号のそれぞれの成分を２値化する。２値化する際の閾値は、画像のヒストグラムを用いて決定することができる。このような方法としては、「大津の方法」（電子通信学会論文誌 '80/4 Vol. J63-D No.4参照）を挙げることができる。
次に、表色系の画像信号のそれぞれのビットプレーンごとに、画像信号のそれぞれの成分の論理積（ＡＮＤ）を求め、肌の２値画像を得る。
【００２２】
皮膚の立体形状の中でも、皮溝・皮丘構造、特にしわについて目視評価値を推定したい場合には、論理積を求めて得た肌の２値画像について、８近傍処理により細線化処理を行うことが好ましい（図７参照）。このような細線化処理によって、毛穴、にきびなどの比較的大きな凹凸構造に起因する色味や産毛、シミ、光の反射の影響などのノイズを除去し、皮溝・皮丘構造のみを確実に抽出することができる。
【００２３】
上記した表色系の画像信号の取得、平滑化処理などの前処理、画像信号の２値化、論理積処理、細線化処理は、市販の画像解析ソフトウェアを用いて行うことができる。例えば、三谷商事株式会社のＷｉｎＲＯＯＦ（登録商標）、アドビシステムズ社のＡｄｏｂｅＰｈｏｔｏｓｈｏｐ（登録商標）、及びナノシステム株式会社のＮａｎｏＨｕｎｔｅｒ ＮＳ２Ｋ−Ｐｒｏ（登録商標）等が例示できる。なお、平滑化処理用のソフトウェアは、インターネット上にも公開されているため、これを用いることもできる。
【００２４】
このようにして得た肌の２値画像について、フラクタル次元を算出する。
取得した肌の２値画像からフラクタル次元を算出する方法としてはボックスカウンティング法（ｂｏｘ‐ｃｏｕｎｔｉｎｇ）、相関次元法、ｆｒａｃｔｉｏｎａｌ Ｂｒｏｗｎｉａｎ ｍｏｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ法などが挙げられる。この中でも、相関次元法を用いることが好ましい。フラクタル次元を算出する方法は、後述する。
【００２５】
起伏値とは、ある対象の表面を覆う点が、基準面からどれぐらいの高さであるかを示す数値である。
肌の起伏値は、肌の表面から直接得ることもできるし、肌の表面のレプリカを取得し、レプリカの表面形状を測定して得ることもできる。正確な起伏値を得る観点からは、レプ
リカを用いることが好ましい。
【００２６】
レプリカを取得する肌の部位は、皮膚表面の立体形状の目視評価値を推定したい部分であれば特に制限されず、頬などの顔面皮膚、上腕内側部などが挙げられる。評価値を化粧料の選択などに利用する場合には、頬のレプリカを取得することが好ましい。たとえば、頬部の２ｃｍ＊２ｃｍの測定領域を設定し、これを含む部分のレプリカを取得すればよい。レプリカ剤は、特に制限されないが、例えば、有限会社アサヒバイオメッドのシリコンＡＳＢ−０１−ＷＷ等が例示できる。レプリカを採取する方法は、肌の形状などを診断するのに用いられる常法により行うことができる。例えば、洗顔後２０℃、５０％湿度下で２０分程度おいた肌にレプリカ剤を適用し、これを採取すればよい。
【００２７】
次にこのようにして作製したレプリカの起伏値を測定する。起伏値の測定方法は特に制限されず、通常の方法を用いることができる。例えば、「シワ評価法ガイダンス」、日本香粧品科学会誌 別冊 Vol. 28, No.2 (2004)を参照することができる。
具体的には、例えば、市販のレーザータイプの３次元表面粗さ計を利用して、図５に示すような顔の部分に対して水平方向（ｘ）及び垂直方向（ｙ）にレーザースキャンを行って測定することができる。このような３次元粗さ計として、例えば、株式会社サイエンスシステムズ社の高精度３次元画像処理装置ＬＩＰ（例えばＬＩＰ−５０）、株式会社東京精密のＳＵＲＦＣＯＭ、レーザーテック株式会社のＶＬＨ、ＰＲＩＭＯＳ（GFM社製）、derma-TOP-blue（Breuckmann社製）等が挙げられる。
これらの機器を用いて起伏値を測定する際のスキャンの間隔は、フラクタル次元を算出するのに十分なデータが得られる範囲であれば特に制限されないが、１０μｍ以下の間隔で行うことが好ましい。
例えば、ＬＩＰ−５０を用いてスキャンする場合には、Ｘ＊Ｙが１ｃｍ＊１ｃｍのレプリカ領域に対して、Ｘ又はＹ方向について１０μｍ間隔で１０００本の走査を行うことができる。
【００２８】
起伏値を得る際に、ｘ方向とｙ方向のサンプリング周期が異なる場合には、Ｓｉｎｃ関数を用いてサンプリング周期を補正することが好ましい（図８参照）。
【００２９】
また、光投射装置などを用いて斜光照明をレプリカに照射し、レプリカ凸部の影部分を抽出し、その面積・幅等から肌の凹部の深さ、面積率等を計測する方法によって、起伏値を得ることもできる。このような斜光照明の照射による起伏値の取得は、簡便である点で好ましい。この方法による起伏値の取得は、例えば反射用３Ｄレプリカ解析システム（アサヒバイオメッド）等を用いて行うことができる。
【００３０】
また、半透明レプリカに光を照射し、透過した光量からレプリカの厚さを求め、レプリカの起伏値を得ることもできる（半透明レプリカ光透過法）。この方法による起伏値の取得は、例えば、３Ｄ皮膚解析システムＡＳＡ−０３（アサヒバイオメッド）等を用いて行うことができる。
【００３１】
また、肌の表面から直接起伏値を得る方法として、例えば、格子状の光を肌に当てその光の屈折率を起伏値に換算する方法が挙げられ、市販されている機器などを用いることができる。このような機器としては、ＰＲＩＭＯＳ（GFM社製）、derma-TOP-blue（Breuckmann社製）などが挙げられる。
【００３２】
このようにして取得した肌の起伏値について、フラクタル解析を行い、肌の起伏値の測定領域上の分布、すなわち、その肌の表面の形状のフラクタル次元を算出する。
【００３３】
取得した起伏値からフラクタル次元を算出する方法としてはボックスカウンティング法
（ｂｏｘ‐ｃｏｕｎｔｉｎｇ）、相関次元法、ｆｒａｃｔｉｏｎａｌ Ｂｒｏｗｎｉａｎ
ｍｏｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ法などが挙げられる。この中でも、ボックスカウンティング法を用いることが好ましい。
【００３４】
以下、フラクタル次元を算出する方法について詳述する。
相関次元法とは、式（１）により定義される相関積分Ｃ（ｒ）が、式（Ｂ）とスケーリングされるとき、ｌｏｇＣ（ｒ）対ｌｏｇ（ｒ）のグラフの傾きを相関次元（フラクタル次元）Ｄとする方法である。
【００３５】
【数２】
【００３６】
【数３】
【００３７】
ボックスカウンティング法とは、対象を完全に覆う正方形（立方体）を任意の大きさの正方形（立方体）で分割し、その正方形（立方体）の大きさとその対象の一部を覆う分割正方形（立方体）の数との関係から、フラクタル次元を求める方法である。
ある形状が具体的には、対象を完全に覆う正方形（立方体）を一辺の長さｈで分割した場合の対象の一部を覆う正方形（立方体）の数をＮ（ｈ）とした場合に、ｒとＮ（ｈ）の間に、
Ｎ（ｈ）＝ｃ・ｈ-D（ｃは定係数） ・・・（２）
という近似式がよい相関で成り立つ場合に、その対象はフラクタルな形状であるといえ、このとき、式（２）におけるＤがフラクタル次元となる。
従って、ボックスカウンティング法により、フラクタル次元Ｄを求めるためには、ｃ・ｈとＮ（ｈ）を対数プロットし、得られた直線の傾きを求めればよい。
【００３８】
このようなボックスカウンティング法は、非常に簡便であり、計算機での高速処理が可能であるが、対象のフラクタル次元が半整数値から遠いほど、その解析精度が低下する。そこで、一般的なボックスカウンティング法のように単に対象の一部がボックス内に入るか否かを判定するのではなく、ボックス内のデータの標準偏差に基づいて有効的なボックスサイズを決定し、対象の一部がボックス内に入るか否かを判定する工程を含む方法を用いることが好ましい。
【００３９】
このようなフラクタル次元の算出は、具体的に以下のような方法で行うことができる。
（１）まず図１に示すように、サイズＸ×Ｙに存在する２次元離散データｆ（ｘ，ｙ）をサイズｈ×ｈ（ｍ個）の領域Ｓi（ｘ，ｙ）に分割する。画像信号を用いる場合には、Ｘ×Ｙに存在する離散データは画素であり、起伏値を用いる場合には基準面からの高さのデータである。ｈは、任意に決定することができる。
【００４０】
（２）領域Ｓ1〜Ｓmのそれぞれについて、性状値の標準偏差σ1〜σmを以下の式（３）により求める（図２参照）。
【００４１】
【数４】
【００４２】
（３）サイズｈでのＮ（ｈ）を以下の式（４）により計算する。
【００４３】
【数５】
【００４４】
このようにしてＮ（ｈ）を計算することにより、ｈ×ｈの領域Ｓｉにおける標準偏差を有効的なボックスの高さとしてボックスの個数をカウントすることができるため、データ計測のノイズ等の突発的なノイズの影響を抑制することが可能となる。また、フラクタル次元の推定に不可欠である、１〜２桁近くの広いスケーリング範囲が得られる。
【００４５】
（４）サイズｈを大きくしてｆ（ｘ，ｙ）を再分割し、（１）〜（３）の手順を用いて同様にＮ（ｈ）を計算する。
（５）ｈ＝Ｘ、又はｈ＝Ｙとなるまで（４）を繰り返し、Ｎ（ｈ）を計算する。
（６）ｌｏｇＮ（ｈ）とｌｏｇｈの関係を表すグラフの傾きからフラクタル次元Ｄを求める（図３参照）。
【００４６】
このようにして求めた、被験者の肌の２値画像のフラクタル次元又は肌の起伏値の分布のフラクタル次元を用いて、皮膚表面の立体形状の目視評価値を推定する。このために、予め以下のような方法で、肌の２値画像のフラクタル次元又は肌の起伏値の分布のフラクタル次元と、皮膚表面の立体形状の目視評価値の関係を表す回帰式を用意しておく。
【００４７】
回帰式は、例えば以下の方法で作成することができるが、該方法に限定されない。
１）肌の状態や年齢などが十分に分布した複数の肌（以下、これらをまとめてサンプルともいう。）について、肌の２値画像のフラクタル次元又は肌の起伏値のフラクタル次元を算出する。画像処理又は起伏値の測定、フラクタル次元の算出などは、前述した方法に従って行うことができる。このとき用いるサンプルの数は、３０以上、好ましくは５０以上である。
【００４８】
２）次に、第三者を代表するのに適当な評価者を用意し、前記肌について、皮膚表面の立体形状を、目視により評価してもらう。具体的な評価基準は、任意に設定することができる。例えば、「しわが少ない、しわが浅い」の基準に基づいて評価を行うことにより、しわの目視評価値を得ることができる。また、「凹凸感が小さい」の基準に基づいて皮膚表面の凹凸感の目視評価値を得ることができる。また、これらの基準を総合して、例えば「なめらかである」という基準を設定することもできる。これらの評価は、得点付けのような絶対的な評価であってもよいが、客観性を担保するために別のサンプルと比較して順位付けを行うなどの相対的な評価であることが好ましい。順位付けにおいては、差がない場合は、同順位とすることもできる。この際、さらに客観性を担保するために評価は視認
可能な肌の要素のみに対して行うものであることを説明する。ここで、第三者を代表するのに適当な評価者とは、少なくとも、皮溝・皮丘構造、毛穴、にきび及び吹き出物、これらの跡などの皮膚表面の凹凸感を認識でき、皮膚表面の立体形状が良好であるか否かを判断できるものであればよく、年齢や性別は問わない。また、評価者の数は、通常４名以上、好ましくは１０名以上である。
【００４９】
３）２）の作業は、各サンプルごとに繰り返し行うことが好ましい。作業の回数は、評価者の数などにより適宜調節すればよい。客観的な評価結果を得るために、通常３回以上、好ましくは４回以上、さらに好ましくは５回以上評価を繰り返すのがよい。
【００５０】
４）次に、サンプルごとに皮膚表面の立体形状の目視評価値を算出する。ここで、目視評価値は、得られた得点そのものを用いてもよいし、順位付けによる相対的な評価を行った場合は、順位そのものを用いても、皮膚表面の立体形状が良好な昇順に高い数値を与えてもよい。またこれらの評価値は、サンプルごとの合計であってもよいし、平均値であってもよい。例えば、ｎ個のサンプルについて順位付けを行った場合に、ｉ番目のスコアをｎ−ｉ＋１として、各サンプルの合計スコアの平均値を求め、評価値とすることができる。また、サンプルの平均値と標準偏差から各サンプルの偏差値を求め、評価値としたり、これらの値を任意の段階に分割して評価値とすることもできる。
【００５１】
５）１）で求めた肌の２値画像又は肌の起伏値のフラクタル次元と４）で求めた目視評価値を回帰分析し、これらの値の関係を示す回帰式（予測式）を求める。このような回帰分析は、常法により行うことができ、例えば市販されている統計処理用ソフトウェアを用いて行うことができる。
【００５２】
次に、被験者の肌について、算出した肌の２値画像のフラクタル次元又は肌の起伏値フラクタル次元を、それぞれ肌の２値画像のフラクタル次元又は起伏値のフラクタル次元と皮膚表面の立体形状の目視評価値との相関関係を表す回帰式に代入し、被験者の皮膚表面の立体形状の目視評価値を推定することができる。このようにして得られた皮膚表面の立体形状の目視評価値の推定値は、そのまま数値として表示することもできるが、偏差値や予め規定したランクなどの利用しやすいデータに加工することにより、カウンセリングやアドバイスの場面において使用しやすいものとなるため好ましい。例えば、皮膚表面の立体形状の目視評価値の推定に用いる回帰式の作成において用いたサンプルの目視評価値の最低値と最大値の間を任意の複数のランクに等分し、それぞれのランクをアルファベットや数字で表示したり、皮膚表面の凹凸感の状態を示す言葉、例えばしわの状態を示す言葉など、皮膚表面の立体形状の状態を示す言葉で表示したりすることができる。
【００５３】
また、さらに利用した回帰式が描く回帰直線上に、被験者のフラクタル次元を示したり、標本群の中での位置やランクなどを図に示したり、写真様の画像又はステレオグラムとして表示することもできる。図の表示方法は特に制限されず、例えば、装置のディスプレイや印刷媒体などに表示することができる。
【００５４】
また、本発明の皮膚表面の立体形状の目視評価値の推定装置は、肌の２値画像を得る手段と、該２値画像のフラクタル次元を算出する手段と、予め用意した肌の２値画像のフラクタル次元と皮膚表面の立体形状の目視評価値の関係を表す回帰式に、前記算出したフラクタル次元を代入し、皮膚表面の立体形状の目視評価値を算出する手段と、算出した目視評価値を表示する手段を含む。
【００５５】
本発明の目視評価値の推定装置は、例えば、以下のような構成にすることができる。以下の構成は例示であり、本発明は実施形態の構成に限定されない。
図４は、肌の２値画像や起伏値のフラクタル次元を用いて、皮膚表面の立体形状の目視
評価値を推定する装置のハードウェアブロック図である。図４に示すように、評価装置１は、入力部１、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）３、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）４、磁気ディスク装置５、記録部６、操作部７、表示部８を有している。これらは、相互にバスを介して接続されている。入力部１は、カラーデジタル式マイクロスコープ、カラーデジタルカメラ、カラービデオカメラ、スキャナー等の肌の画像信号を入力する装置、３次元粗さ計などの肌の起伏値を計測する装置である。入力部１は、画像信号を入力する手段と起伏値を計測する装置の何れか一方を有していてもよいし、両方を有していてもよい。ＣＰＵ２は、ＲＯＭ３に記憶されているプログラムに従って、上述した前処理、ＲＧＢ値の２値化、ＡＮＤ処理、細線化処理などのデータ処理、相関次元法、ボックスカウンティング法などによるフラクタル次元の算出、回帰式を用いた目視評価値の算出などの処理を実行する。ＲＯＭ３には、本発明の評価装置が機能する上で必要なプログラムや目視評価に必要な各種回帰式などが記憶されている。ＲＡＭ４は、ＣＰＵ２に実行させるＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）のプログラムやアプリケーションプログラムの一部が一時的に格納される。磁気ディスク装置５は、ＲＡＭ４の外部記憶として用いられ、記録部６を有している。操作部７は、所定のコマンドや回帰式などの必要なデータを入力するときなどに操作される。表示部８は、評価値の推定値を表示することができるものであればよく、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）や液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイなどによる表示装置やスピーカーなどの音声出力装置、プリンタなどの出力装置が挙げられる。
【００５６】
また、本発明は、コンピュータ、その他の装置、機械等に前記処理の一部又は全部を実行させるためのプログラムであってもよい。また、本発明はこのようなプログラムをコンピュータ等が読み取り可能な記録媒体に記録したものでもよい。
【実施例】
【００５７】
以下に、本発明を実施例などを参照して詳細に説明するが、これにより本発明の範囲が限定されることはない。
【００５８】
＜実施例１＞
２値画像（ＲＧＢ）のフラクタル次元と皮膚表面の立体形状の目視評価値との相関関係
１０〜５０代の３９名の女性の頬部の画像を用いて、肌の２値画像のフラクタル次元と皮膚表面の立体形状の目視評価値との関係を表す重回帰式を得た。すなわち、前記３９名について、洗顔後３０分に、図５に示す部位１０＊７ｍｍ（サイズ６４０＊４８０ピクセル）を、市販のデジタルマイクロスコープ（モリテックス製ｉ‐ｓｃｏｐｅ）３０倍レンズを利用して撮影した。続いて、撮影領域の中心部領域５＊５ｍｍ（サイズ３００＊３００ピクセル）を抽出して（図６参照）、この中心部領域に、低周波カットフィルター処理、ヒストグラム処理による各ＲＧＢ値の２値化、ＲＧＢの各々のビットプレーン（しわを１、背景を０とした２値画像）に対する論理積（ＡＮＤ）処理、及び８近傍処理により細線化処理を行った（図７参照）。この２値画像について、フラクタル次元を算出する相関次元法をコンピュータに実行させるプログラムを用いて、フラクタル次元を算出した。
【００５９】
一方、前記３９名の女性の頬部写真（図６参照）について、第三者に皮膚表面の立体形状の目視評価をしてもらった。第三者として、４名のパネラーを選抜し、３９名の頬部写真を提示して、「しわが少ない、しわが浅い」の基準を総合して皮膚表面の立体形状が良好であると視認された順に順位付けを行ってもらった。それぞれの作業を独立して４回行い、良好であると視認された順に並べたときの、４０−（順位）をスコアとした。すなわち、最も良好である写真のスコアが４０であり、最も良好でない写真のスコアが１である。次に、それぞれの写真について、スコアの平均値を算出し、皮膚表面の立体形状の目視評価値とした。
【００６０】
さらに、前記で得た皮膚表面の立体形状の目視評価値（ｙ）を目的変数とし、上記で得られたフラクタル次元（ｘ）を説明変数として、回帰分析を行った。得られた回帰式は、ｙ＝１０４．９＊ｘ−１５９．２で、相関係数は、０．９０６、（ｐ＜０．０１）であった。かように、ＲＧＢ値のフラクタル次元と皮膚表面の立体形状の目視評価値とは、高い相関関係を有することが分かる。
【００６１】
＜実施例２＞
２値画像（ＲＧＢ）のフラクタル次元を用いたしわの目視評価値の推定
１０〜５０代の２４８名の頬部をサンプルとして、前記方法（図７参照）によりＲＧＢよりしわの構造を抽出し、相関次元法によってフラクタル次元を算出した。また、実施例１と同様にして、第三者の目視評価により肌のしわのスコアを求めた後、その偏差値を目視評価値とした。次に、肌のしわの目視評価値（ｙ）を目的変数とし、フラクタル次元（ｘ）を説明変数として、回帰分析を行った。得られた回帰式は、ｙ＝１６７．２＊ｘ−２３３．３で、相関係数は、０．８９０（ｐ＜０．０１）であった。
【００６２】
次に、前記２４８名に含まれない５名の女性被験者の頬部写真からＲＧＢ値を取得し、上記のように相関次元法でフラクタル次元を算出し、算出したフラクタル次元（ｘ）を前記回帰式に代入して、肌のしわの目視評価値（ｙ）を算出した。５名の女性被験者の頬部写真の目視評価値を前記方法と同様に得て、その結果を比較した。結果を表１に示す。これによると、フラクタル次元を用いた肌のしわの目視評価値の推定値とその目視評価値は、極めてよく一致していることが分かる。
【００６３】
【表１】
【００６４】
＜実施例３＞
起伏値を用いた凹凸感の目視評価値の推定
実施例１で、頬部写真を取得した３９名について、図５に示す頬部より市販のシリコンを用いて、中心部の２ｃｍ＊２ｃｍの肌のレプリカ標本を採取した後、株式会社サイエンスシステムズ社の高精度３次元画像処理装置ＬＩＰ−５０を用いて３次元起伏値のデータを得た。レプリカの中央部の１ｃｍ＊１ｃｍの領域について、ｙ方向（縦方向）に１０μｍの間隔で１０００本の走査を行った。ＬＩＰ−５０は、ｘ方向とｙ方向のサンプリング周期がそれぞれ９．４μｍ、１０μｍと異なるため、Ｓｉｎｃ関数を用いて、ｘｙ方向の間隔が何れも１０μｍとなるように補完処理をした後、上述したボックスカウンティング法を用いてフラクタル次元を算出した（図３）。
【００６５】
一方、前記３９名の女性の頬部写真（図６参照）について、第三者に皮膚表面の立体形状の目視評価をしてもらった。第三者として、４名のパネラーを選抜し、３９名の頬部写
真を提示して、「凹凸感が小さい」の基準を総合して皮膚表面の立体形状が良好であると視認された順に順位付けを行ってもらった。それぞれの作業を独立して４回行い、良好であると視認された順に並べたときの、４０−（順位）をスコアとした。すなわち、最も良好である写真のスコアが４０であり、最も良好でない写真のスコアが１である。次に、それぞれの写真について、スコアの平均値を算出し、皮膚表面の立体形状の目視評価値とした。
【００６６】
上記で得た前記の３９名の頬部写真の皮膚表面の凹凸感の目視評価値（ｙ）と、前記起伏値から算出したフラクタル次元（ｘ）について回帰分析を行った。両者の相関関係を図９に示す。得られた回帰式は、ｙ＝６６．１＊ｘ−１３３．９、相関係数は０．９３３（ｐ＜０．０１）であり、有意で且つ高い相関関係を示した。
次に、４５才の女性被験者の頬部のレプリカ標本から前記と同様にして得た起伏値からフラクタル次元を求め、前記回帰式に代入し、皮膚表面の凹凸感の目視評価値を推定した。この女性被験者のレプリカ標本から得た起伏値のフラクタル次元は
Ｄ＝２．２４であり、皮膚表面の凹凸感の目視評価値の推定値は１４．２であった。別途、皮膚表面の凹凸感について目視評価を実施したところ評価値は１３であり、良好な一致を見た。
【産業上の利用可能性】
【００６７】
本発明によって、第三者の目に映る、しわ等の皮膚表面の立体形状を客観的かつ簡便に鑑別することができるため、誰でも被験者の皮膚表面の立体形状の目視評価値を推定することができる。本発明の方法や装置を用いることにより、肌のカウンセリング、手入れ方法や化粧料の選択などについてのアドバイスなどの現場で適切な情報を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６８】
【図１】ボックスカウンティング法における、分割の概念を示す図である。
【図２】ボックスカウンティング法のカウントの概念を示す図である。
【図３】フラクタル次元を示す図である。
【図４】本発明の皮膚表面の立体形状の目視評価値の推定装置の一例のハードウェアブロック図である。
【図５】顔の計測対象領域の例を示す図である。
【図６】本発明の評価に用いる頬部写真の例を示す図である（写真）。
【図７】画像データの低周波カットフィルター処理及びＲＧＢ値の２値化処理後のＡＮＤ画像に、細線化処理を行って抽出されたしわ構造（細線化画像）を示す図である。
【図８】レプリカから得た起伏値データをＳｉｎｃ関数により補正したものを示す図である。
【図９】皮膚表面の凹凸感の目視評価値と皮膚のレプリカの起伏値のフラクタル次元との関係を示す図である。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
肌の２値画像を得る工程と、
該２値画像のフラクタル次元を算出する工程と、
予め用意した肌の２値画像のフラクタル次元と皮膚表面の立体形状の目視評価値の関係を表す回帰式に、前記算出したフラクタル次元を代入し、皮膚表面の立体形状の目視評価値を算出する工程と、
を含む皮膚表面の立体形状の目視評価値の推定方法。
【請求項２】
前記２値画像が、ＲＧＢ値、ＹＵＶ値又はマンセル（ＨＶＣ）値の２値化処理により得られることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記フラクタル次元が、相関次元法により算出されることを特徴とする、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
肌の起伏値を取得する工程と、
該起伏値の分布のフラクタル次元を算出する工程と、
予め用意した肌の起伏値の分布のフラクタル次元と皮膚表面の立体形状の目視評価値の関係を表す回帰式に、前記算出したフラクタル次元を代入し、皮膚表面の立体形状の目視評価値を得る工程と、
を含む皮膚表面の立体形状の目視評価値の推定方法。
【請求項５】
前記フラクタル次元が、ボックスカウンティング法により算出されることを特徴とする、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記ボックスカウンティング法において、ボックスサイズの決定がボックス内の性状値の標準偏差に基づいて行われることを特徴とする、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
肌の２値画像を得る手段と、
該２値画像のフラクタル次元を算出する手段と、
予め用意した肌の２値画像のフラクタル次元と皮膚表面の立体形状の目視評価値の関係を表す回帰式に、前記算出したフラクタル次元を代入し、皮膚表面の立体形状の目視評価値を算出する手段と、
算出した目視評価値を表示する手段と、
を含む皮膚表面の立体形状の目視評価値の推定装置。
【請求項８】
肌の起伏値を取得する手段と、
該起伏値の分布のフラクタル次元を算出する手段と、
予め用意した肌の起伏値の分布のフラクタル次元と皮膚表面の立体形状の目視評価値の関係を表す回帰式に、前記算出したフラクタル次元を代入し、皮膚表面の立体形状の目視評価値を算出する手段と、
算出した目視評価値を表示する手段と、
を含む皮膚表面の立体形状の目視評価値の推定装置。
【請求項９】
コンピュータを、
肌の２値画像のフラクタル次元を算出する手段、
予め用意した肌の２値画像のフラクタル次元と皮膚表面の立体形状の目視評価値の関係を表す回帰式に、前記算出したフラクタル次元を代入し、皮膚表面の立体形状の目視評価値を算出する手段、
として機能させるための皮膚表面の立体形状の目視評価値の推定プログラム。
【請求項１０】
コンピュータを、
肌の起伏値の分布のフラクタル次元を算出する手段、
予め用意した肌の起伏値の分布のフラクタル次元と皮膚表面の立体形状の目視評価値の関係を表す回帰式に、前記算出したフラクタル次元を代入し、皮膚表面の立体形状の目視評価値を算出する手段、
として機能させるための皮膚表面の立体形状の目視評価値の推定プログラム。
【請求項１】
肌の２値画像を得る工程と、
該２値画像のフラクタル次元を算出する工程と、
予め用意した肌の２値画像のフラクタル次元と皮膚表面の立体形状の目視評価値の関係を表す回帰式に、前記算出したフラクタル次元を代入し、皮膚表面の立体形状の目視評価値を算出する工程と、
を含む皮膚表面の立体形状の目視評価値の推定方法。
【請求項２】
前記２値画像が、ＲＧＢ値、ＹＵＶ値又はマンセル（ＨＶＣ）値の２値化処理により得られることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記フラクタル次元が、相関次元法により算出されることを特徴とする、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
肌の起伏値を取得する工程と、
該起伏値の分布のフラクタル次元を算出する工程と、
予め用意した肌の起伏値の分布のフラクタル次元と皮膚表面の立体形状の目視評価値の関係を表す回帰式に、前記算出したフラクタル次元を代入し、皮膚表面の立体形状の目視評価値を得る工程と、
を含む皮膚表面の立体形状の目視評価値の推定方法。
【請求項５】
前記フラクタル次元が、ボックスカウンティング法により算出されることを特徴とする、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記ボックスカウンティング法において、ボックスサイズの決定がボックス内の性状値の標準偏差に基づいて行われることを特徴とする、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
肌の２値画像を得る手段と、
該２値画像のフラクタル次元を算出する手段と、
予め用意した肌の２値画像のフラクタル次元と皮膚表面の立体形状の目視評価値の関係を表す回帰式に、前記算出したフラクタル次元を代入し、皮膚表面の立体形状の目視評価値を算出する手段と、
算出した目視評価値を表示する手段と、
を含む皮膚表面の立体形状の目視評価値の推定装置。
【請求項８】
肌の起伏値を取得する手段と、
該起伏値の分布のフラクタル次元を算出する手段と、
予め用意した肌の起伏値の分布のフラクタル次元と皮膚表面の立体形状の目視評価値の関係を表す回帰式に、前記算出したフラクタル次元を代入し、皮膚表面の立体形状の目視評価値を算出する手段と、
算出した目視評価値を表示する手段と、
を含む皮膚表面の立体形状の目視評価値の推定装置。
【請求項９】
コンピュータを、
肌の２値画像のフラクタル次元を算出する手段、
予め用意した肌の２値画像のフラクタル次元と皮膚表面の立体形状の目視評価値の関係を表す回帰式に、前記算出したフラクタル次元を代入し、皮膚表面の立体形状の目視評価値を算出する手段、
として機能させるための皮膚表面の立体形状の目視評価値の推定プログラム。
【請求項１０】
コンピュータを、
肌の起伏値の分布のフラクタル次元を算出する手段、
予め用意した肌の起伏値の分布のフラクタル次元と皮膚表面の立体形状の目視評価値の関係を表す回帰式に、前記算出したフラクタル次元を代入し、皮膚表面の立体形状の目視評価値を算出する手段、
として機能させるための皮膚表面の立体形状の目視評価値の推定プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【公開番号】特開２００７−２５２８９２（Ｐ２００７−２５２８９２Ａ）
【公開日】平成１９年１０月４日（２００７．１０．４）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００７−３９７２０（Ｐ２００７−３９７２０）
【出願日】平成１９年２月２０日（２００７．２．２０）
【出願人】（５９２１５５７６２）
【出願人】（０００１１３４７０）ポーラ化成工業株式会社 (717)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１９年１０月４日（２００７．１０．４）
【国際特許分類】
【出願日】平成１９年２月２０日（２００７．２．２０）
【出願人】（５９２１５５７６２）
【出願人】（０００１１３４７０）ポーラ化成工業株式会社 (717)
【Ｆターム（参考）】
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