以下、図面を参照しつつ本発明を詳細に� ��明する。なお、各図中、同一符号は、同一� ��は同等の構成要素を表している。

 図1、図2、図3は、それぞれ本発明の第1、 第2、第3の毛髪画像表示方法の一実施例の流� ��図であり、図4は、この第1、第2、第3の毛髪 画像表示方法を実施する毛髪画像表示装置1� �ブロック図である。

 この毛髪画像表示装置1は、評価対象とす るヘアスタイルの毛髪画像を取得するデジタ ルカメラ2と、デジタルカメラ2で撮った毛髪� ��像を保存し、また、演算処理を施すパーソ� ��ルコンピュータ3と、演算処理前の毛髪画像 (原画像)や演算結果を表示するディスプレイ4 及びプリンタ5を有している。

 毛髪画像の取得手段としては、デジタル� ��メラ2の他、被験者の毛髪スタイルの写真か ら毛髪画像を取り込むイメージスキャナ6を� �けてもよく、毛髪画像が記録されている任� �の記録媒体から毛髪画像を読み込むドライ� �を設けてもよく、インターネット等の通信� �線から毛髪画像を取り込むものでもよい。� �た、パーソナルコンピュータ3には、スタイ� ��ング剤等の毛髪化粧料と、その適用の前後� ��毛髪のスタイリング状態を蓄積したデータ� ��ース7を接続してもよい。

 パーソナルコンピュータ3は、本発明の第1� �第2、第3の毛髪画像表示方法のいずれを実施 するかに応じて搭載するプログラムが異なり 、第1の毛髪画像表示方法を実施する場合、� �の(1a)~(1e)の手段として機能するプログラム� �備える。
(1a)毛髪画像から毛髪領域を選択する手段、
(1b)選択した毛髪領域についてエッジ検出を� �い、エッジ画像を算出する手段、
(1c)エッジ画像に代表処理を行って代表値画� �を算出する手段、
(1d)エッジ画像と代表値画像との方向差を算� �する手段、
(1e)方向差をカラー画像化又は濃淡画像化し� �方向差画像を算出する手段

 ここで、(1a)の毛髪画像とは、毛髪領域を 含む顔画像、頭部画像などをいい、毛髪画像 からの毛髪領域の選択は、例えば、黒髪の場 合は、明るさが特定の閾値より暗い画素を毛 髪領域とし、茶髪、金髪等の場合は、彩度が 特定の閾値より高い画素を毛髪領域とするこ とにより行う。また、必要に応じて、これら にエッジ強度が特定の閾値よりも大きいとい う条件を組み合わせて毛髪領域を選択しても よい。この他、毛髪領域の選択に際しては、 毛髪画像を所定の方法で撮ることにより、毛 髪画像上所定の部位に毛髪領域が位置するよ うに予め設定しておくことが好ましい。

 (1b)でエッジ検出により算出するエッジ画 像は、毛髪の流れ(流れから外れた毛を含む)� ��示す画像に対応する。エッジ検出自体は、� ��像の濃度勾配を利用した公知の微分処理に� ��り行うことができ、より具体的には、Prewitt 、Robinson、Kirsch等のエッジ抽出フィルタを用� ��ることができる。

 例えば、Prewittフィルタを使用する方法で は、横方向の濃度差dxは

を用いて算出され、縦方向の濃度差dyは

を用いて算出される。そして、毛髪の流れの 向きに対応するエッジ方向θが次式

により算出され、エッジ強度rが次式

により算出される。

 より具体的には、エッジ抽出フィルタを� ��いてエッジ検出を行うことにより、図5Aの� �画像から図5Bの横方向のエッジ画像及び図5C� ��縦方向のエッジ画像を得、これら横方向の� ��ッジ画像と縦方向のエッジ画像から、上述� ��数3の式よりエッジ方向が算出されて図5Dの� ��ッジ方向画像が形成され、また、数4の式よ りエッジ強度が算出されて図5Eのエッジ強度� ��像が算出される。

 (1c)の代表処理は、一般に画像処理でノイ ズを除去する場合等に使用されるが、本発明 においては上述の毛髪の流れを示すエッジ画 像から、流れから外れた毛の影響を取り除く ために行う。

 代表処理は、中央値フィルタ、平均値フ� ��ルタ、刈り込み平均値フィルタ等を使用し� ��行うことができるが、本発明では中央値フ� ��ルタを使用することが好ましい。即ち、中� ��値フィルタを使用する代表処理は、ある画� ��の画素値を、その周囲窓領域の画素値の中� ��値で置き換える処理であり、平均値フィル� ��を使用する処理は、ある画素の画素値を、� ��の周囲窓領域の画素値の平均値で置き換え� ��処理である。そのため、例えば、図6Aに示� �ように、周囲窓領域に多数のθ1 方向の画素 と、一つのθ2 方向の画素が存在し、このθ2� �方向の画素のエッジ強度がθ1 方向の画素の エッジ強度に比して極めて強いという場合に 平均値フィルタを使用して代表処理を行うと 、代表処理後のエッジ方向θavは、図6Bに示す ように、多数存在する画素の方向θ1 と異な� ��たものとなり、代表処理後のエッジ方向θav が毛髪の流れに対応しなくなる。これに対し 、中央値フィルタを使用すると、図6Cに示す� ��うに、代表後のエッジ方向θo は毛髪の流� �に対応するものとなる。なお、ここでの平� �値は周囲窓領域に含まれるエッジの主軸を� �めることによって算出した。また、中央値� �、周囲窓領域に含まれる他のエッジとの距� �の総和が最小になるエッジを求めることに� �って算出した。

 代表処理を行うにあたり、フィルタ(周囲 窓領域)の大きさは、小さすぎると代表処理� �のエッジ方向が毛髪の流れと対応しにくく� �り、大きすぎるとゆるやかな流れの毛の方� �が代表処理後のエッジ方向に寄与するよう� �なる。例えば、前述の図5B(横方向),図5C(縦方 向)のエッジ画像に対し、近傍半径2画素の範� ��の中央値をとると、図7A(横方向),図7B(縦方� �)の代表値画像を得、同様に、近傍半径5画素 の範囲の中央値をとると、図7C(横方向),図7D(� ��方向)の代表値画像を得る。好ましいフィル タの大きさは、毛髪スタイルによっても異な り、直毛の毛髪スタイルに対しカールのかか った毛髪スタイルでは、フィルタを小さくし ないと代表処理後のエッジ方向が毛髪の流れ に対応しにくくなる。より具体的には、フィ ルタの大きさは、直毛スタイルの場合には、 周囲窓領域の半径が毛髪径の3倍以上とする� �とが好ましく、さらに、カールのスタイル� �場合には、周囲窓領域の半径がカールの曲� �半径の0.5倍以下とすることが好ましい。

 (1d)のエッジ画像と代表値画像との方向差 は、毛髪の流れから外れた毛の外れ度合いに 対応する。この方向差としては、マハラノビ ス汎距離、ユークリッド距離等の距離を算出 することができるが、中でもマハラノビス汎 距離を算出することが好ましい。

 マハラノビス汎距離は、多次元の変数の� ��関関係やばらつきを考慮して算出される距� ��の尺度である。エッジ画像と代表値画像と� ��マハラノビス汎距離は、具体的には、次の� ��により求めることができる。

(式中、v1:距離を求めるエッジの代表値の向� �への射影の長さ
v2:代表値に直交する向きへの射影の長さ
σ1:周囲窓領域に含まれるエッジの、代表値� �向きへの射影の長さの標準偏差
σ2:代表値に直交する向きへの射影の長さの� �準偏差)

 マハラノビス汎距離は、その値が小さい� ��ど対象物が母集団に近いこと、即ち、注目� ��る毛髪が、毛髪の流れに沿っていることを� ��味し、反対にその値が大きいほど対象物は� ��集団から離れていること、即ち、注目する� ��髪が、毛髪の流れから外れた方向をとって� ��ることを意味する。

 マハラノビス汎距離を算出後、さらに、� ��向差画像に対して中央値フィルタ、平均値� ��ィルタ等を用いるノイズ除去処理を行って� ��よい。これにより、毛髪の流れから外れた� ��をいっそう際立たせることが可能なる。

 (1e)の方向差をカラー画像化又は濃淡画像 化する処理は、例えば、方向差の数値に色相 角を対応させたり、濃淡の階調度を対応させ たりすればよい。これにより、方向差をビジ ュアル化することができる。

 例えば、前述の図5B、図5Cのエッジ画像と 図7A、図7Bの代表値画像とのマハラノビス汎� �離を白黒256階調で濃淡画像化することによ� �図8の方向差画像を得ることができ、さらに� ��れに近傍半径2画素の中央値フィルタを用い てノイズ除去処理を行うことにより、図9の� �向差画像(ノイズ除去)を得ることができる。

 本発明においては、方向差を上述のよう� ��方向差画像として表示する他、例えば図10� �ように、方向差とその出現度数とをヒスト� �ラム等の関係図に表してもよい。これによ� �、毛髪の流れから外れた毛髪の外れ度合い� �出現度数等を統計的に解析することが容易� �なる。

 さらに、この解析結果や上述の方向差画� ��の見え方を、データベース7に保存されてい る毛髪化粧料やスタイリング方法と関連づけ てもよい。

 一方、第2の毛髪画像表示方法を実施する場 合、パーソナルコンピュータ3には、次の(2a)~ (2e)の手段として機能するプログラムを備え� �。
(2a)毛髪画像から毛髪領域を選択する手段、
(2b)選択した毛髪領域についてエッジ検出を� �い、エッジ方向画像を算出する手段、
(2c)毛髪領域の画素において、該画素のエッ� �方向に直交する方向に対する近傍画素のエ� �ジ方向の相関長を算出する手段、
(2d)各画素の相関長をカラー画像化又は濃淡� �像化して毛髪の束幅画像を算出する手段

 ここで、(2a)の毛髪画像の意味や、毛髪画 像からの毛髪領域の選択方法は、前述の(1a)� �同様である。

 (2b)で行うエッジ検出も前述の(1b)と同様� �行うことができる。

 そして、エッジ検出により、図11Aの原画� ��から、図11Bの横方向のエッジ画像と、図11C� ��縦方向のエッジ画像を得ることができ、ま� ��これら横方向のエッジ画像と縦方向のエッ� ��画像から、上述の数3の式と数4の式によっ� �、それぞれ図11Dのエッジ方向画像と図11Eの� �ッジ強度画像が算出される。

 (2c)で算出する相関長は、毛髪領域中の或 画素でのエッジ方向が、そのエッジ方向に直 交する方向にどれほどの秩序で広がっている かを表す量であり、毛束の幅に対応する。相 関長は、例えば、次のようにして求めること ができる。即ち、図12Aに示すように、画素P0� ��中心とする円内の領域Aにおいてエッジ方向 がD0で、それに直交する方向がDxの場合に、� �素P0とその近傍の画素P1、P2、P3、P4、P5にお� �るエッジ方向が、それぞれD0、D1、-、D3、-、 D5であるとする。この場合に、図12Bのように� ��各画素のエッジ方向と、画素P0におけるエ� �ジ方向D0がなす角度θのcosをとり、cosθの値� �0.5以上となる上記の直交方向Dx の距離を相� ��長とする。ここで、cosθの値が0.5以上とな� �領域が不連続に存在する場合には、注目す� �画素P0を含む領域の距離とする。また、近傍 画素としては、画像中に含まれることが予想 される束幅の最大値を直径とする円内にある 画素を選択する。こうして得られる相関長の 値を画素P0の画素値とする。

 このように、画素P0における相関長を算出� �るにあたり、図12Bのcosθの曲線は、その急峻 さに応じてcos ⁿ θを用いてもよい。また、エッジ方向と直交� ��る方向にcosθの移動平均値を求め、その値� �0.5以上になる距離を用いることもできる。

 この他、相関長の算出方法としては、画素P 0に直交する方向Dx の色又は明度の類似度が� ��定値以上となる長さを求めてもよい。この� ��合、色又は明度の類似度としては、例えば� ��1/(1+|画素P0と近傍画素の色の距離/毛髪領域� ��含まれる画素の色の距離の標準偏差|)や、1/ (1+|画素P0の近傍画素の明度の差/毛髪領域に� �まれる画素の明度の標準偏差|)により算出さ れる数値を使用し、色の類似度が一定値以上 となる範囲のDx方向の長さ、又は、明度の類� ��度が一定値以上となる範囲のDx方向の長さ� �相関長とする。ここで色の距離はRGB空間に� �けるユークリッド距離を用いることができ� �が、L ^* a ^* b ^* 空間やL ^* u ^* v ^* 空間などの異なる色空間での距離を用いても よい。

 相関長は、毛髪領域の全画素について算� ��する。

 (2d)の各画素の相関長をカラー画像化又は 濃淡画像化する処理は、例えば、相関長の数 値に色相を対応させたり、濃淡の階調度を対 応させたりすればよい。これにより、相関長 をビジュアル化し、束幅によって色ないし濃 淡が異なる束幅画像を得ることができる。

 例えば、前述の図11Dのエッジ方向画像の� ��画素について相関長を求め、相関長を白黒2 56階調で濃淡画像化することにより図11Fの束� ��画像のように、太い束幅ほど明るい画像を� ��ることができる。

 本発明においては、相関長を上述のよう� ��束幅画像として表示する他、例えば図13の� �うに、ある毛束の部位について、相関長の� �間変化をグラフ化してもよく、ある毛束を� �髪化粧料で処理した場合、あるいはさらに� �気等を与える処理をした場合において、処� �前後の束幅画像を経時的に求め、相関長の� �化を、毛髪化粧料の種類や処理方法(温度、� ��間等)ごとに表示してもよい。これにより、 毛髪化粧料の種類や使用方法によるスタイリ ングの安定性の違いを統計的に解析すること が容易となる。

 さらに、これらの解析結果や上述の束幅� ��像の見え方を、データベース7に保存されて いる毛髪化粧料やスタイリング方法と関連づ けてもよい。

 さらにまた、第3の毛髪画像表示方法を実施 する場合、パーソナルコンピュータ3には、� �算手段として次の(3a)~(3g)の機能を有するプ� �グラムを備える。
(3a)毛髪画像から毛髪領域を選択する機能、
(3b)毛髪領域にエッジ検出を行ってエッジ方� �画像を算出する機能、
(3c)注目画素の近傍画素からエッジ方向を順� �追跡することにより流線を得る機能、
(3d)流線と注目画素との距離が小さいほど前� �近傍画素に大きな重みを与える重み関数を� �用して近傍画素の円へのあてはめを行う機� �、
(3e)その円の曲率を注目画素の曲率とする機� �、
(3f)こうして得られる曲率を毛髪領域の各画� �について算出することにより毛髪の曲率画� �を形成する機能、
(3g)毛髪の曲率画像をカラー画像化又は濃淡� �像化する機能

 ここで、(3a)の毛髪画像の意味や、毛髪画 像からの毛髪領域の選択方法は、前述の(1a)� �同様である。

 (3b)で行うエッジ検出も前述の(1b)と同様� �行うことができる。

 このようなエッジ検出により、図14Aの二� ��円の原画像(a)から、図14Bの横方向のエッジ� ��像及び図14Cの縦方向のエッジ画像を得るこ� ��ができる。これら横方向のエッジ画像と縦� ��向のエッジ画像から、上述の数3の式と数4� �式によって、それぞれ図14Dのエッジ方向画� �と図14Eのエッジ強度画像が算出される。

 また、(3c)でエッジ方向を順次追跡すること により流線を得るとは、例えば、図15に示す� ��うに、注目画素P ₀ を中心とする半径Rの近傍領域を想定し、そ� �領域内の任意の近傍画素P ₁₁ から、該画素P ₁₁ におけるエッジ方向のうち注目画素P ₀ に近づく方向に所定距離Aにある画素P ₁₂ を求め、この画素P ₁₂ から該画素P ₁₂ におけるエッジ方向のうち当初の画素P ₁₁ から遠ざかる方向に所定距離Aにある画素P ₁₃ を求め、以下同様にして、エッジ方向を所定 距離Aずつ順次追跡し、画素P ₁₂ 、…、P _1m を求めることにより流線L ₁ を得ることをいう。この流線L ₁ と注目画素P ₀ との距離d ₁ は、後述するように、流線L ₁ のスタート点の画素P ₁₁ の重みの算出に使用する。

 同様に、注目画素P ₀ の近傍領域内の他の画素P ₂₁ をスタート点として、その画素におけるエッ ジ方向に所定距離Aずつ順次追跡した画素P ₂₂ 、…、P _2n 、を求めることにより流線L ₂ を得る。そして、流線L ₂ と注目画素P ₀ との距離d ₂ を求め、この距離d ₂ を、流線L ₂ のスタート点の画素P ₂₁ の重みの算出に使用する。

 この流線と注目画素P ₀ との距離を求める操作は、注目画素P ₀ を中心とする近傍画素(x _i ,y _i )の全てを流線L _i のスタート点とする場合について行うことが 好ましい。

 なお、注目画素P ₀ の近傍領域の大きさを規定する半径Rは、画� �中に含まれるカールの曲率半径の0.5倍以下� �することが好ましく、また、エッジ方向に� �む距離Aは、毛髪径の2倍以上とすることが好 ましい。

 (3d)の近傍画素の円へのあてはめは、基本的 には、注目画素P ₀ の近傍の各画素(x _i ,y _i )を、一つの円の式f(x):

にあてはめた場合の誤差|e _i |=|y _i -f(x _i )|が小さくなるように係数a,bと半径rを求める ことにより行う。その具体的な手法としては 、非線形最小二乗法、線形最小二乗法、線形 最小絶対偏差法等を使用することができるが 、計算が比較的容易であてはめ精度が良好な 点から線形最小絶対偏差法を使用することが 好ましく、さらに、前述の流線L _i と注目画素P ₀ との距離d _i が小さいほど当該近傍画素に大きな重みを与 える重み関数を使用することが好ましい。

 例えば、重み関数w _i として、
 

(式中、d _i は、画素(x _i ,y _i )が流線L _i のスタート点である場合の流線L _i と注目画素P ₀ との距離であり、Rは、注目画素P ₀ に対して近傍を画する半径である。また、n� �、重み関数の急峻さに応じて定まる0.2~30の� �数である。)を使用し、円へのあてはめに際� ��、

が最小となるようにする。

 この重み関数w _i を使用すると、流線L _i が注目画素P ₀ 近くを通ることによりd _i が小さくなる流線を形成する近傍画素では重 みが高くなり、流線L _i が注目画素P ₀ から離れることによりd _i が大きくなる流線を形成する近傍画素では重 みが低くなる。したがって、毛髪画像を細線 化することなく、注目画素P ₀ の近傍画素を円にあてはめることが可能とな り、それ故、毛髪が密集した状態の毛髪の一 般的なスタイリング画像においても、注目画 素P ₀ の近傍画素を円にあてはめることが可能とな る。

 本発明では、こうして得られる円の曲率を� ��目画素P ₀ の曲率とする。

 (3f)の毛髪の曲率画像は、上述の注目画素P ₀ の曲率の算出を、毛髪領域上の各画素を注目 画素として繰り返し、各画素の曲率を求める ことにより形成する。

 毛髪の曲率画像は、カラー画像化又は濃� ��画像化して表示することができる。毛髪の� ��率画像をカラー画像化又は濃淡画像化する� ��理は、例えば、各画素の曲率に、その曲率� ��応じた色相の色を対応させたり、濃淡の階� ��度を対応させたりすればよい。これにより� ��曲率画像をビジュアル化して表示すること� ��できる。

 例えば、前述の図14Dのエッジ方向画像か� ��算出した曲率画像を白黒256階調で濃淡画像� ��することにより図14Fの曲率画像を得ること� ��できる。この曲率画像では、曲率が大きい( 半径が小さい)円ほど明るくなっているため� �対象物における曲率の分布を容易に視認す� �ことができる。

 曲率画像の利用方法としては、上述のよ� ��にビジュアル化して表示する他、ある毛束� ��部位について、曲率分布の時間変化をグラ� ��化してもよく、ある毛束を毛髪化粧料で処� ��した場合、あるいはさらに湿気等を与える� ��理をした場合において、処理前後の曲率画� ��を経時的に求め、毛髪化粧料の種類や処方� ��(温度、時間等)ごとに曲率画像を対比的に� �示してもよい。これにより、毛髪化粧料の� �類や使用方法によるカール、直毛度合い等� �スタイリングの安定性の違いを統計的に解� �することが容易となる。

 さらに、これらの解析結果や上述の曲率� ��像の見え方を、データベース7に保存されて いる毛髪化粧料やスタイリング方法と関連づ けてもよい。