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特開2022-147396遠隔標準画像生成システム、遠隔標準画像生成方法及びプログラム
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2022147396
(43)【公開日】2022-10-06
(54)【発明の名称】遠隔標準画像生成システム、遠隔標準画像生成方法及びプログラム
(51)【国際特許分類】
G16H 50/20 20180101AFI20220929BHJP
G16H 30/00 20180101ALI20220929BHJP
【ＦＩ】
G16H50/20
G16H30/00
【審査請求】未請求
【請求項の数】12
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2021048616
(22)【出願日】2021-03-23
(71)【出願人】
【識別番号】000003193
【氏名又は名称】凸版印刷株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100149548
【弁理士】
【氏名又は名称】松沼 泰史
(74)【代理人】
【識別番号】100139686
【弁理士】
【氏名又は名称】鈴木 史朗
(74)【代理人】
【識別番号】100169764
【弁理士】
【氏名又は名称】清水 雄一郎
(74)【代理人】
【識別番号】100147267
【弁理士】
【氏名又は名称】大槻 真紀子
(72)【発明者】
【氏名】渡邉 隆史
(72)【発明者】
【氏名】藤田 尚吾
(72)【発明者】
【氏名】酒井 修二
(72)【発明者】
【氏名】千葉 崇人
【テーマコード（参考）】
5L099
【Ｆターム（参考）】
5L099AA04
5L099AA26
(57)【要約】
【課題】観察者（医師やビューティアドバイザー）が観察する観察場所と異なる撮像場所で撮像した被写体（患者、或いは患者の患部、又は相談者の肌等）の撮像画像である観察画像（患部画像）から、光源環境の影響を除いた色の情報による画像を生成し、観察画像の色の視認の特性を統一し、遠隔診療による視診や、オンラインカウンセリングの精度を向上する遠隔標準画像生成システムを提供する。
【解決手段】本発明は、観察者が観察する観察場所と異なる撮像場所で撮像した被写体の観察画像から、観察者が被写体の観察に用いる画像として、被写体の分光反射率の情報を含む遠隔標準画像を生成するシステムであり、少なくとも観察画像と、撮像場所の環境の光源の分光分布と、観察画像を撮像した撮像装置の分光感度から、被写体の分光反射率を推定する被写体分光反射率推定部と、推定された分光反射率の情報を含む遠隔標準画像を生成する標準化画像生成部を備える。
【選択図】図１
【解決手段】本発明は、観察者が観察する観察場所と異なる撮像場所で撮像した被写体の観察画像から、観察者が被写体の観察に用いる画像として、被写体の分光反射率の情報を含む遠隔標準画像を生成するシステムであり、少なくとも観察画像と、撮像場所の環境の光源の分光分布と、観察画像を撮像した撮像装置の分光感度から、被写体の分光反射率を推定する被写体分光反射率推定部と、推定された分光反射率の情報を含む遠隔標準画像を生成する標準化画像生成部を備える。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
観察者が観察する観察場所と異なる撮像場所において撮像した被写体の撮像画像である観察画像から、前記観察者が前記被写体の観察に用いる画像として、前記被写体の分光反射率の情報を含む遠隔標準画像を生成する遠隔標準画像生成システムであって、
少なくとも前記観察画像と、前記撮像場所の環境における光源の分光分布と、前記観察画像を撮像した撮像装置の分光感度とから、前記被写体の分光反射率を推定する被写体分光反射率推定部と、
前記推定された分光反射率の情報を含む前記遠隔標準画像を生成する標準化画像生成部と
を備えることを特徴とする遠隔標準画像生成システム。
少なくとも前記観察画像と、前記撮像場所の環境における光源の分光分布と、前記観察画像を撮像した撮像装置の分光感度とから、前記被写体の分光反射率を推定する被写体分光反射率推定部と、
前記推定された分光反射率の情報を含む前記遠隔標準画像を生成する標準化画像生成部と
を備えることを特徴とする遠隔標準画像生成システム。
【請求項2】
前記被写体分光反射率推定部が、前記遠隔標準画像の色チャネル数より少ない色チャネル数の前記観察画像から、当該遠隔標準画像の色チャネル数からなる、前記被写体の分光反射率を推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の遠隔標準画像生成システム。
ことを特徴とする請求項１に記載の遠隔標準画像生成システム。
【請求項3】
前記観察画像を撮像した撮像場所を推定する撮像環境推定部を
さらに備える
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の遠隔標準画像生成システム。
さらに備える
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の遠隔標準画像生成システム。
【請求項4】
撮像環境推定部が、前記撮像場所で被写体を撮像する担当者が携帯するＧＰＳ（global positioning system）受信機により取得した位置情報を用い、地図データにおける当該位置情報の示す位置により前記撮像場所を推定し、また撮像場所における天候の状態を取得する
ことを特徴とする請求項３に記載の遠隔標準画像生成システム。
ことを特徴とする請求項３に記載の遠隔標準画像生成システム。
【請求項5】
撮像環境推定部が、前記撮像場所の色合い（色調）から、当該撮像場所の光源の種類の分類を行う
ことを特徴とする請求項３または請求項４に記載の遠隔標準画像生成システム。
ことを特徴とする請求項３または請求項４に記載の遠隔標準画像生成システム。
【請求項6】
撮像環境推定部が、前記観察画像の背景画像から、当該観察画像を撮像した前記撮像場所を推定する
ことを特徴とする請求項３から請求項５のいずれか一項に記載の遠隔標準画像生成システム。
ことを特徴とする請求項３から請求項５のいずれか一項に記載の遠隔標準画像生成システム。
【請求項7】
前記光源の分光分布を推定して取得する際、当該分光分布を所定の条件により判定し、推定精度が悪いと判定された場合、前記分光分布に対応する過去の分光分布である参照分光分布を用いて補正するデータ補正部
をさらに備える
ことを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の遠隔標準画像生成システム。
をさらに備える
ことを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の遠隔標準画像生成システム。
【請求項8】
前記データ補正部が、推定した前記分光分布に含まれるはずのない波長のスペクトルが存在する場合に、当該波長のスペクトルを補正する
ことを特徴とする請求項７に記載の遠隔標準画像生成システム。
ことを特徴とする請求項７に記載の遠隔標準画像生成システム。
【請求項9】
前記データ補正部が、推定した前記分光感度に含まれるはずの波長のスペクトルが存在していない場合に、当該波長のスペクトルを補正する
ことを特徴とする請求項７または請求項８に記載の遠隔標準画像生成システム。
ことを特徴とする請求項７または請求項８に記載の遠隔標準画像生成システム。
【請求項10】
前記データ補正部が、前記推定した前記分光分布の各波長のスペクトルの各々と、当該分光分布に類似する参照分光分布の各波長のスペクトルのそれぞれとを比較し、当該参照分光分布に対して所定の差分以上のスペクトルを補正する
ことを特徴とする請求項７から請求項９のいずれか一項に記載の遠隔標準画像生成システム。
ことを特徴とする請求項７から請求項９のいずれか一項に記載の遠隔標準画像生成システム。
【請求項11】
観察者が観察する観察場所と異なる撮像場所において撮像した被写体の撮像画像である観察画像から、前記観察者が前記被写体の観察に用いる画像として、前記被写体の分光反射率の情報を含む遠隔標準画像を生成する遠隔標準画像生成方法であって、
被写体分光反射率推定部が、少なくとも前記観察画像と、前記撮像場所の環境における光源の分光分布と、前記観察画像を撮像した撮像装置の分光感度とから、前記被写体の分光反射率を推定する被写体分光反射率推定過程と、
標準化画像生成部が、前記推定された分光反射率の情報を含む前記遠隔標準画像を生成する標準化画像生成過程と
を含むことを特徴とする遠隔標準画像生成方法。
被写体分光反射率推定部が、少なくとも前記観察画像と、前記撮像場所の環境における光源の分光分布と、前記観察画像を撮像した撮像装置の分光感度とから、前記被写体の分光反射率を推定する被写体分光反射率推定過程と、
標準化画像生成部が、前記推定された分光反射率の情報を含む前記遠隔標準画像を生成する標準化画像生成過程と
を含むことを特徴とする遠隔標準画像生成方法。
【請求項12】
観察者が観察する観察場所と異なる撮像場所において撮像した被写体の撮像画像である観察画像から、前記観察者が前記被写体の観察に用いる画像として、前記被写体の分光反射率の情報を含む遠隔標準画像を生成する遠隔標準画像生成システムとしてコンピュータを機能させるプログラムであって、
前記コンピュータを、
少なくとも前記観察画像と、前記撮像場所の環境における光源の分光分布と、前記観察画像を撮像した撮像装置の分光感度とから、前記被写体の分光反射率を推定する被写体分光反射率推定手段、
前記推定された分光反射率の情報を含む前記遠隔標準画像を生成する標準化画像生成手段
として機能させるためのプログラム。
前記コンピュータを、
少なくとも前記観察画像と、前記撮像場所の環境における光源の分光分布と、前記観察画像を撮像した撮像装置の分光感度とから、前記被写体の分光反射率を推定する被写体分光反射率推定手段、
前記推定された分光反射率の情報を含む前記遠隔標準画像を生成する標準化画像生成手段
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、遠隔標準画像生成システム、遠隔標準画像生成方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
近年、遠隔診療（オンライン診療）や化粧品のオンラインカウンセリングの需要が高まっている。
例えば、一般的な通院患者に対する主な診療方法は、患者が定期的に医療機関に通院し、医療機関にある医療機器および健康機器によって身体の検査を行ない、検査結果に対応して医師などの専門家が患者の状態を判断している。
近年、離島やへき地の遠隔診療が医師不足を背景に増加しており、患者が直接に医療機関に容易に通院できないため、患者を撮像した画像や映像をもとに、医療機関において医師が診察を行う（例えば、特許文献１及び特許文献２を参照）。
例えば、一般的な通院患者に対する主な診療方法は、患者が定期的に医療機関に通院し、医療機関にある医療機器および健康機器によって身体の検査を行ない、検査結果に対応して医師などの専門家が患者の状態を判断している。
近年、離島やへき地の遠隔診療が医師不足を背景に増加しており、患者が直接に医療機関に容易に通院できないため、患者を撮像した画像や映像をもとに、医療機関において医師が診察を行う（例えば、特許文献１及び特許文献２を参照）。
【0003】
同様に、在宅療養を行っている患者も同様であり、医師が頻繁に診察に出向けないため、上述した遠隔診療が行われている。
また、急病や事故などでの負傷した場合に救急搬送が行われるが、自宅や事故現場あるいは救急車の中などで一刻を争うため、患者に対して上述と同様の遠隔診療が行われる。
自宅或いは事故現場または搬送時などにおいて、患者の診察ができれば、受け入れ後の検査などを想定することが可能となり、患者の状態に合わせた早期治療に役立つ。
また、急病や事故などでの負傷した場合に救急搬送が行われるが、自宅や事故現場あるいは救急車の中などで一刻を争うため、患者に対して上述と同様の遠隔診療が行われる。
自宅或いは事故現場または搬送時などにおいて、患者の診察ができれば、受け入れ後の検査などを想定することが可能となり、患者の状態に合わせた早期治療に役立つ。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特許第３４１７２３５号公報
【特許文献2】特許第６００１２４５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
しかしながら、通常のデジタルカメラで撮像しても、あるいはハイパースペクトルカメラで撮像しても、照明などの環境光により、患者の患部の正確な色を観察することができない。
例えば、医師は通常の場合、医療機関における診察室で患者の診察を行っているため、環境が異なった場合に、患部の色が医療機関で観察される色と一致しないため、正確な診察が行えない虞がある。
例えば、医師は通常の場合、医療機関における診察室で患者の診察を行っているため、環境が異なった場合に、患部の色が医療機関で観察される色と一致しないため、正確な診察が行えない虞がある。
【0006】
また、せっかく高価なハイパースペクトルカメラで撮像したとしても、患者の患部の色が上述した環境光の影響を、デジタルカメラと同様に受けてしまう。
このため、性能に対応した高い分解能での波長毎の色を抽出できたとしても、環境光の影響を受けることから、抽出した色からの状態の解析の精度が低くなり、視診の精度を向上させることができない。
さらに、電子カルテは、遠隔治療に不可欠な患者のデータとなるため、患部の画像を撮像する撮像装置が異なっていても、画像を表示する表示装置が異なっていても、電子カルテ上の患部の色のデータは所定の特性で統一されている必要がある。
このため、性能に対応した高い分解能での波長毎の色を抽出できたとしても、環境光の影響を受けることから、抽出した色からの状態の解析の精度が低くなり、視診の精度を向上させることができない。
さらに、電子カルテは、遠隔治療に不可欠な患者のデータとなるため、患部の画像を撮像する撮像装置が異なっていても、画像を表示する表示装置が異なっていても、電子カルテ上の患部の色のデータは所定の特性で統一されている必要がある。
【0007】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたもので、観察者（医師やビューティアドバイザー）が観察する観察場所と異なる撮像場所において撮像した被写体（患者、あるいは患者の患部、または相談者の肌など）の撮像画像である観察画像（患部画像）から、光源環境の影響を除いた色の情報による画像を生成することにより、観察画像の色の視認における特性を統一し、遠隔診療における視診や、オンラインカウンセリングの精度を向上させることができる遠隔標準画像生成システム、遠隔標準画像生成方法及びプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【0008】
上述した課題を解決するために、本発明の遠隔標準画像生成システムは、観察者（医師やビューティアドバイザー）が観察する観察場所と異なる撮像場所において撮像した被写体（患者、あるいは患者の患部、または相談者の肌など）の撮像画像である観察画像（患部画像）から、前記観察者が前記被写体の観察に用いる画像として、前記被写体の分光反射率の情報を含む遠隔標準画像を生成する遠隔標準画像生成システムであって、少なくとも前記観察画像と、前記撮像場所の環境における光源の分光分布と、前記観察画像を撮像した撮像装置の分光感度とから、前記被写体の分光反射率を推定する被写体分光反射率推定部と、前記推定された分光反射率の情報を含む前記遠隔標準画像を生成する標準化画像生成部とを備えることを特徴とする。
【0009】
本発明の遠隔標準画像生成システムは、前記被写体分光反射率推定部が、前記遠隔標準画像の色チャネル数より少ない色チャネル数の前記観察画像から、当該遠隔標準画像の色チャネル数からなる、前記被写体の分光反射率を推定することを特徴とする。
【0010】
本発明の遠隔標準画像生成システムは、前記観察画像を撮像した撮像場所を推定する撮像環境推定部をさらに備えることを特徴とする。
【0011】
本発明の遠隔標準画像生成システムは、撮像環境推定部が、前記撮像場所で被写体を撮像する担当者が携帯するＧＰＳ（global positioning system）受信機により取得した位置情報を用い、地図データにおける当該位置情報の示す位置により前記撮像場所を推定し、また撮像場所における天候の状態を取得することを特徴とする。
【0012】
本発明の遠隔標準画像生成システムは、撮像環境推定部が、前記撮像場所の色合い（色調）から、当該撮像場所の光源の種類の分類を行うことを特徴とする。
【0013】
本発明の遠隔標準画像生成システムは、撮像環境推定部が、前記観察画像の背景画像から、当該観察画像を撮像した前記撮像場所を推定することを特徴とする。
【0014】
本発明の遠隔標準画像生成システムは、前記光源の分光分布を推定して取得する際、当該分光分布を所定の条件により判定し、推定精度が悪いと判定された場合、前記分光分布に対応する過去の分光分布である参照分光分布を用いて補正するデータ補正部をさらに備えることを特徴とする。
【0015】
本発明の遠隔標準画像生成システムは、前記データ補正部が、推定した前記分光分布に含まれるはずのない波長のスペクトルが存在する場合に、当該波長のスペクトルを補正することを特徴とする。
【0016】
本発明の遠隔標準画像生成システムは、前記データ補正部が、推定した前記分光感度に含まれるはずの波長のスペクトルが存在していない場合に、当該波長のスペクトルを補正することを特徴とする。
【0017】
本発明の遠隔標準画像生成システムは、前記データ補正部が、前記推定した前記分光分布の各波長のスペクトルの各々と、当該分光分布に類似する参照分光分布の各波長のスペクトルのそれぞれとを比較し、当該参照分光分布に対して所定の差分以上のスペクトルを補正することを特徴とする。
【0018】
本発明の遠隔標準画像生成方法は、観察者が観察する観察場所と異なる撮像場所において撮像した被写体の撮像画像である観察画像から、前記観察者が前記被写体の観察に用いる画像として、前記被写体の分光反射率の情報を含む遠隔標準画像を生成する遠隔標準画像生成方法であって、被写体分光反射率推定部が、少なくとも前記観察画像と、前記撮像場所の環境における光源の分光分布と、前記観察画像を撮像した撮像装置の分光感度とから、前記被写体の分光反射率を推定する被写体分光反射率推定過程と、標準化画像生成部が、前記推定された分光反射率の情報を含む前記遠隔標準画像を生成する標準化画像生成過程とを含むことを特徴とする。
【0019】
本発明のプログラムは、観察者が観察する観察場所と異なる撮像場所において撮像した被写体の撮像画像である被写体画像から、前記観察者が前記被写体の観察に用いる画像として、前記被写体の分光反射率の情報を含む遠隔標準画像を生成する遠隔標準画像生成システムとしてコンピュータを機能させるプログラムであって、前記コンピュータを、少なくとも前記観察画像と、前記撮像場所の環境における光源の分光分布と、前記観察画像を撮像した撮像装置の分光感度とから、前記被写体の分光反射率を推定する被写体分光反射率推定手段、前記推定された分光反射率の情報を含む前記遠隔標準画像を生成する標準化画像生成手段として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【0020】
以上説明したように、本発明によれば、観察者（医師やビューティアドバイザー）が観察する観察場所と異なる撮像場所において撮像した被写体（患者、あるいは患者の患部、または相談者の肌など）の撮像画像である観察画像（患部画像）から、光源環境の影響を除いた色の情報による画像を生成することにより、観察画像の色の視認における特性を統一し、遠隔診療における視診や、オンラインカウンセリングの精度を向上させることができる遠隔標準画像生成システム、遠隔標準画像生成方法及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【0021】
【図1】本発明の第１の実施形態による遠隔標準画像生成システムの構成例を示すブロック図である。
【図2】表示部１０９の表示装置の表示画面における遠隔標準画像の表示例を示す概念図である。
【図3】本実施形態の遠隔標準画像生成システム１００による患部画像から遠隔医療用標準画像を生成する処理の動作例を示すフローチャートである。
【図4】本実施形態の遠隔標準画像生成システム１００による患部画像から遠隔医療用標準画像を生成する処理の概念を示す概念図である。
【図5】本発明の第２の実施形態による遠隔標準画像生成システムの構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【0022】
＜第１の実施形態＞
以下、本発明の第１の実施形態について、図面を参照して説明する。
図１は、本発明の第１の実施形態による遠隔標準画像生成システムの構成例を示すブロック図である。本実施形態においては、遠隔診療に用いる標準画像を生成する遠隔標準画像生成システム１００を例に説明する。遠隔標準画像生成システム１００は、化粧品のカウンセリングに用いられてもよい。
遠隔標準画像生成システム１００は、画像データ入力部１０１、観察画像補正部１０２、撮像装置分光感度取得部１０３、撮像場所推定部１０４、環境光源分光分布取得部１０５、被写体分光反射率推定部１０６、標準画像生成部１０７、出力画像生成部１０８、表示部１０９、画像データ出力部１１０、観察画像データ記憶部１１１、撮像装置分光感度記憶部１１２、環境光源分光分布記憶部１１３、遠隔標準画像記憶部１１４及び出力画像記憶部１１５の各々を備えている。
以下、本発明の第１の実施形態について、図面を参照して説明する。
図１は、本発明の第１の実施形態による遠隔標準画像生成システムの構成例を示すブロック図である。本実施形態においては、遠隔診療に用いる標準画像を生成する遠隔標準画像生成システム１００を例に説明する。遠隔標準画像生成システム１００は、化粧品のカウンセリングに用いられてもよい。
遠隔標準画像生成システム１００は、画像データ入力部１０１、観察画像補正部１０２、撮像装置分光感度取得部１０３、撮像場所推定部１０４、環境光源分光分布取得部１０５、被写体分光反射率推定部１０６、標準画像生成部１０７、出力画像生成部１０８、表示部１０９、画像データ出力部１１０、観察画像データ記憶部１１１、撮像装置分光感度記憶部１１２、環境光源分光分布記憶部１１３、遠隔標準画像記憶部１１４及び出力画像記憶部１１５の各々を備えている。
【0023】
画像データ入力部１０１は、外部装置である撮像装置が撮像した患部の画像である患部画像（観察画像）を、当該撮像装置から入力する。
また、画像データ入力部１０１は、観察画像データ記憶部１１１に書き込んで記憶させる。
また、画像データ入力部１０１は、観察画像データ記憶部１１１に書き込んで記憶させる。
【0024】
観察画像補正部１０２は、観察画像データ記憶部１１１から患部画像のデータを読み込み、周囲の人間、例えば家族、救急隊員及び医師や、器具などの患者の患部以外に映り込んでいる画像領域を不必要な部分として削除するトリミングを行ない、患者の患部（被写体）のみが撮像された領域のみの補正患部画像（補正観察画像）を生成する。
また、観察画像補正部１０２は、補正患部画像と、当該補正患部画像を生成したトリミング前の患部画像とを対応付けて、観察画像データ記憶部１１１に書き込んで記憶させる。
また、観察画像補正部１０２は、補正患部画像と、当該補正患部画像を生成したトリミング前の患部画像とを対応付けて、観察画像データ記憶部１１１に書き込んで記憶させる。
【0025】
撮像装置分光感度取得部１０３は、例えば、患部画像に付加されている、当該患部画像を撮像した撮像装置の製品番号などの撮像装置を識別する識別情報を検索キーとして、撮像装置分光感度記憶部１１２において撮像装置を検索する。
そして、撮像装置分光感度取得部１０３は、検索キーに対応する撮像装置が検索された場合、撮像装置分光感度記憶部１１２から、この撮像装置の分光感度のデータを読み出す。
また、撮像装置分光感度取得部１０３は、撮像装置分光感度記憶部１１２において、検索キーに対応する撮像装置が検索できなかった場合、インターネットを介して当該撮像装置の分光感度を検索することにより、この分光感度を外部から取得する。
そして、撮像装置分光感度取得部１０３は、検索キーに対応する撮像装置が検索された場合、撮像装置分光感度記憶部１１２から、この撮像装置の分光感度のデータを読み出す。
また、撮像装置分光感度取得部１０３は、撮像装置分光感度記憶部１１２において、検索キーに対応する撮像装置が検索できなかった場合、インターネットを介して当該撮像装置の分光感度を検索することにより、この分光感度を外部から取得する。
【0026】
また、撮像装置分光感度取得部１０３は、撮像装置の分光感度が不明の場合、分光分布、分光感度及び分光反射率の各々を乗算した結果が撮像装置の撮像した患部画像の各画素の色成分Ｒ、色成分Ｇ及び色成分Ｂとなる関係を用いて、撮像装置の分光感度を推定する。
例えば、本実施形態において、撮像装置分光感度取得部１０３は、例えば、撮像装置の分光感度を、予め複数の撮像装置の分光感度の主成分分析から取得した分光感度基底ベクトルの各々の重み付け和により推定する（後述する光源分光分布及び分光反射率の推定と同様）。
例えば、本実施形態において、撮像装置分光感度取得部１０３は、例えば、撮像装置の分光感度を、予め複数の撮像装置の分光感度の主成分分析から取得した分光感度基底ベクトルの各々の重み付け和により推定する（後述する光源分光分布及び分光反射率の推定と同様）。
【0027】
そして、撮像装置分光感度取得部１０３は、補正患部画像における各々の画素の色成分Ｒ、色成分Ｇ及び色成分Ｂが得られる、当該補正患部画像を撮像した撮像装置の分光感度を、サンプリングした部分の分光反射率（後述する推定される分光反射率）と、撮像した環境の光源の分光分布（後述する光源分光分布）とにより当該画素毎に推定する（例えば、特開2021－12514号公報参照）。
ここで、撮像装置分光感度取得部１０３は、例えば、推定された分光分布の波長において、４００ｎｍから７００ｎｍの波長単位を、１０ｎｍ刻みでサンプリングして、３１次元ベクトルとして分光感度を求める。
ここで、撮像装置分光感度取得部１０３は、例えば、推定された分光分布の波長において、４００ｎｍから７００ｎｍの波長単位を、１０ｎｍ刻みでサンプリングして、３１次元ベクトルとして分光感度を求める。
【0028】
撮像場所推定部１０４は、ＧＰＳ（global positioning system）の受信機により受信した電波により得られる位置情報（緯度経度情報）と、地図データにおける緯度経度とを対応させ、当該緯度経度がどのような場所であるかの推定を行う。
例えば、地図データにおける緯度経度にビルが建っている場合、ビル内部であると推定し、緯度経度が道路であれば屋外の道路上であることが推定される。
これにより、撮像された場所が室内か屋外か、室内であればどのような施設かが判り、撮像場所推定部１０４は、その推定された撮像場所を環境光源分光分布取得部１０５に対して出力する。
例えば、地図データにおける緯度経度にビルが建っている場合、ビル内部であると推定し、緯度経度が道路であれば屋外の道路上であることが推定される。
これにより、撮像された場所が室内か屋外か、室内であればどのような施設かが判り、撮像場所推定部１０４は、その推定された撮像場所を環境光源分光分布取得部１０５に対して出力する。
【0029】
また、屋外であることが推定できれば、撮像場所推定部１０４は、インターネットを介して、その緯度経度における地域の天気予報のホームページを参照し、天気データ（晴天、曇り、雨、雪など）を取得する。
そして、撮像場所推定部１０４は、撮像場所の天気予報の天気データを、環境光源分光分布取得部１０５に対して出力する。
そして、撮像場所推定部１０４は、撮像場所の天気予報の天気データを、環境光源分光分布取得部１０５に対して出力する。
【0030】
また、撮像場所推定部１０４は、ＧＰＳにより移動している場合、速度により救急車で移動している（救急車の車内にいる）か、あるいは救急隊員などに押された搬送台上にいる（屋外あるいは建物の内部）のかなどの撮像場所を推定することができる。
そして、撮像場所推定部１０４は、環境光源分光分布取得部１０５に対して、移動速度に基づいて推定した場所を出力する。
そして、撮像場所推定部１０４は、環境光源分光分布取得部１０５に対して、移動速度に基づいて推定した場所を出力する。
【0031】
また、撮像場所推定部１０４は、患部画像に撮像されている患者以外の背景画像、例えば室内や屋外などの画像認識を行う。
すなわち、撮像場所推定部１０４は、自宅の室内、救急車の車内、屋外（路上など）、病院内の通路、診察室などを判定することで、患部が撮像された撮像場所の推定（機械学習モデルを用いてもよい）を行う。
ここで、撮像場所推定部１０４は、患部画像の患部以外の肌の色の色合い（色調）から、撮像場所の光源の種別の推定を行い、推定した種別を環境光源分光分布取得部１０５に出力する。
すなわち、撮像場所推定部１０４は、自宅の室内、救急車の車内、屋外（路上など）、病院内の通路、診察室などを判定することで、患部が撮像された撮像場所の推定（機械学習モデルを用いてもよい）を行う。
ここで、撮像場所推定部１０４は、患部画像の患部以外の肌の色の色合い（色調）から、撮像場所の光源の種別の推定を行い、推定した種別を環境光源分光分布取得部１０５に出力する。
【0032】
環境光源分光分布取得部１０５は、例えば、供給される患部画像に付加されている、当該患部画像を撮像した環境の光源を識別する識別情報（光源の製造番号、製品番号など）を検索キーとして、環境光源分光分布記憶部１１３において光源を検索する。
また、この識別情報は、撮像した人間が光源を確認して、撮像装置で撮像した患部画像を送付する際に付加する光源の製品番号及び製品番号、あるいはＬＥＤ（light emitting diode）、蛍光灯、白熱電球などの光源の種別などでもよい。
また、この識別情報は、撮像した人間が光源を確認して、撮像装置で撮像した患部画像を送付する際に付加する光源の製品番号及び製品番号、あるいはＬＥＤ（light emitting diode）、蛍光灯、白熱電球などの光源の種別などでもよい。
【0033】
そして、環境光源分光分布取得部１０５は、検索キーに対応する光源が検索された場合、環境光源分光分布記憶部１１３から、この光源の分光分布のデータを読み出す。
また、環境光源分光分布取得部１０５は、ＬＥＤ、蛍光灯及び白熱電球などの光源の種別の場合、撮像場所推定部１０４から供給される、当該撮像場所推定部１０４が推定した撮像場所において、一般的に用いられている種別の光源の分光分布のデータを、環境光源分光分布記憶部１１３から読み出す。
また、環境光源分光分布取得部１０５は、ＬＥＤ、蛍光灯及び白熱電球などの光源の種別の場合、撮像場所推定部１０４から供給される、当該撮像場所推定部１０４が推定した撮像場所において、一般的に用いられている種別の光源の分光分布のデータを、環境光源分光分布記憶部１１３から読み出す。
【0034】
また、環境光源分光分布取得部１０５は、ＬＥＤ、蛍光灯及び白熱電球などの光源の種別が撮像した人間から供給されない場合においても、撮像場所推定部１０４から供給される、当該撮像場所推定部１０４が推定した撮像場所に対応した、一般的に用いられている種別の光源の分光分布のデータを、環境光源分光分布記憶部１１３から読み出す。このため、環境光源分光分布記憶部１１３には、場所と、当該場所における一般的な光源との対応テーブルが予め書き込まれて記憶されている。
また、環境光源分光分布取得部１０５は、環境光源分光分布記憶部１１３において、検索キーに対応する光源、あるいは撮像場所において一般的に用いられている光源（撮像場所推定部１０４が患部画像の色合いから推定した光源の種別も含む）の各々の分光分布が検索できなかった場合、インターネットを介して当該光源の分光分布を検索することにより、この分光分布を外部から取得する。
また、環境光源分光分布取得部１０５は、環境光源分光分布記憶部１１３において、検索キーに対応する光源、あるいは撮像場所において一般的に用いられている光源（撮像場所推定部１０４が患部画像の色合いから推定した光源の種別も含む）の各々の分光分布が検索できなかった場合、インターネットを介して当該光源の分光分布を検索することにより、この分光分布を外部から取得する。
【0035】
また、環境光源分光分布取得部１０５は、環境の光源が不明の場合、分光感度の場合と同様に、分光分布、分光感度及び分光反射率の各々を乗算した結果が撮像装置の撮像した患部画像の画素の色成分Ｒ、色成分Ｇ及び色成分Ｂとなる関係を用いて、光源の分光分布を推定する。
例えば、本実施形態において、環境光源分光分布取得部１０５は、環境光源分光分布を、予め複数の光源の分光分布の主成分分析から取得した光源分光分布規定ベクトルの各々の重み付け和により推定する。
例えば、本実施形態において、環境光源分光分布取得部１０５は、環境光源分光分布を、予め複数の光源の分光分布の主成分分析から取得した光源分光分布規定ベクトルの各々の重み付け和により推定する。
【0036】
そして、環境光源分光分布取得部１０５は、補正患部画像における各々の画素の色成分Ｒ、色成分Ｇ及び色成分Ｂが得られる分光分布を、サンプリングした部分の分光反射率（後述する推定される分光反射率）と、撮像装置の分光感度とにより当該画素毎に対応して推定する（例えば、特開2021－12514号公報参照）。
ここで、環境光源分光分布取得部１０５は、例えば、推定された分光分布の波長において、４００ｎｍから７００ｎｍの波長単位を、１０ｎｍ刻みでサンプリングして、３１次元ベクトルとして分光分布の情報を求める。
ここで、環境光源分光分布取得部１０５は、例えば、推定された分光分布の波長において、４００ｎｍから７００ｎｍの波長単位を、１０ｎｍ刻みでサンプリングして、３１次元ベクトルとして分光分布の情報を求める。
【0037】
このとき、環境光源分光分布取得部１０５は、撮像場所推定部１０４が推定した撮像場所に対応した一般的な光源の情報を用いることにより、分光分布を推定する際における波長のスペクトルの推定する検索範囲を狭めることができる。
すなわち、環境光源分光分布取得部１０５は、推定された場所が室内であれば、例えば、蛍光灯またはＬＥＤが照明の光源であることができる。
そして、環境光源分光分布取得部１０５は、一般的な蛍光灯やＬＥＤなどの光源の波長ごとのスペクトルから推定を開始することにより、高速かつ高精度に光源の分光分布を推定することができる。
すなわち、環境光源分光分布取得部１０５は、推定された場所が室内であれば、例えば、蛍光灯またはＬＥＤが照明の光源であることができる。
そして、環境光源分光分布取得部１０５は、一般的な蛍光灯やＬＥＤなどの光源の波長ごとのスペクトルから推定を開始することにより、高速かつ高精度に光源の分光分布を推定することができる。
【0038】
また、環境光源分光分布取得部１０５は、撮像場所推定部１０４が推定した撮像場所が屋外の場合、天気予報の天気データ（撮像した時間の情報も含めて）に対応した太陽光の分光分布を、インターネットを介して光源の推定値として取得する。
【0039】
被写体分光反射率推定部１０６は、補正患部画像と、撮像装置分光感度取得部１０３が取得した撮像装置の分光感度と、環境光源分光分布取得部１０５が取得した撮像場所における光源の分光分布との各々により、患者の患部の分光反射率を推定する。
本実施形態において、被写体分光反射率推定部１０６は、例えば、患部の分光反射率を、予め複数の患部の分光反射率の主成分分析から取得した複数の分光反射率基底ベクトルの重み付け和により推定する。
本実施形態において、被写体分光反射率推定部１０６は、例えば、患部の分光反射率を、予め複数の患部の分光反射率の主成分分析から取得した複数の分光反射率基底ベクトルの重み付け和により推定する。
【0040】
そして、被写体分光反射率推定部１０６は、補正患部画像における各々の画素の色成分Ｒ、色成分Ｇ及び色成分Ｂが得られる分光反射率を、当該画素毎に推定する（例えば、特開2021－12514号公報参照）。
ここで、被写体分光反射率推定部１０６は、例えば、推定された分光反射率の波長において、４００ｎｍから７００ｎｍの波長単位を、１０ｎｍ刻みでサンプリングして、３１次元ベクトルとして分光反射率の情報を求める。
ここで、被写体分光反射率推定部１０６は、例えば、推定された分光反射率の波長において、４００ｎｍから７００ｎｍの波長単位を、１０ｎｍ刻みでサンプリングして、３１次元ベクトルとして分光反射率の情報を求める。
【0041】
これにより、撮像装置がデジタルカメラの場合、色成分Ｒ、色成分Ｇ及び色成分Ｂの３次元（３チャネル、チャネルは色チャネル）で表現される色を、色の次元（チャネル）を増加させて、色成分として３１次元（３１チャネル）で表現され、かつ撮像した際の光源の影響を受けていない標準的な特性としての分光反射率の情報が取得できる。すなわち、被写体分光反射率推定部１０６は、分光画像の枚数（遠隔標準画像の色チャネル数）より少ない色チャネル数の患部画像（色成分Ｒ、色成分Ｇ及び色成分Ｂの３チャネル）から、分光画像（遠隔標準画像）の色チャネル数からなる患部の分光反射率（分光反射率の情報）を推定する。
【0042】
標準画像生成部１０７は、上記３１次元の各々の波長単位のスペクトルを階調度としてスケール化して示す、３１個の分光画像を分光反射率の情報を含む生成する。
ここで、標準画像生成部１０７は、３１次元の各々の次元が一枚の分光画像とするため、３１枚の分光画像が生成され、これら３１枚の分光画像群を遠隔標準画像として、遠隔医療用標準画像記憶部１１４に対して書き込んで記憶させる。
ここで、標準画像生成部１０７は、３１次元の各々の次元が一枚の分光画像とするため、３１枚の分光画像が生成され、これら３１枚の分光画像群を遠隔標準画像として、遠隔医療用標準画像記憶部１１４に対して書き込んで記憶させる。
【0043】
この遠隔標標準画像生成システム１００が診察（観察）する医師（観察者）の診察室（観察場所）にある場合、出力画像生成部１０８は、遠隔標画像記憶部１１４から遠隔標準画像を読み込む。
そして、出力画像生成部１０８は、読み込んだ遠隔標準画像と、医師のいる診察室の環境における光源の分光分布とを用いて、当該診察室で観察される色（色成分Ｒ、色成分Ｇ及び色成分Ｂで表す表示色）として患部画像（観察画像）を生成し、表示画面に表示する。
そして、出力画像生成部１０８は、読み込んだ遠隔標準画像と、医師のいる診察室の環境における光源の分光分布とを用いて、当該診察室で観察される色（色成分Ｒ、色成分Ｇ及び色成分Ｂで表す表示色）として患部画像（観察画像）を生成し、表示画面に表示する。
【0044】
また、出力画像生成部１０８は、３１次元のいずれか、あるいは複数の次元の各々を、色成分Ｒ、色成分Ｇ及び色成分Ｂで表す色に変換し（分光画像の分光反射率をカラースケール化した色に変換する）、次元の波長とともに表示画面に表示する表示形態を備えていてもよい。
この場合、分光画像が分光反射率における３１次元の各々に対応しているため、上述した色成分Ｒ、色成分Ｇ及び色成分Ｂで表す表示色の階調度で分光画像をスケール化することにより、３１個の分光画像それぞれを用いて、患部画像の波長毎のスペクトルを観察することが可能となる。
このため、医師は、分光画像から生成される表示画像を観察することにより、患部の病状に対応した特定の波長のスペクトルの強度変化により、患部の状態の診断が行える。
この場合、分光画像が分光反射率における３１次元の各々に対応しているため、上述した色成分Ｒ、色成分Ｇ及び色成分Ｂで表す表示色の階調度で分光画像をスケール化することにより、３１個の分光画像それぞれを用いて、患部画像の波長毎のスペクトルを観察することが可能となる。
このため、医師は、分光画像から生成される表示画像を観察することにより、患部の病状に対応した特定の波長のスペクトルの強度変化により、患部の状態の診断が行える。
【0045】
また、この遠隔標準画像生成システム１００が診察する医師の診察室にない、例えば病院の管理センターなどのサーバ上に存在する場合、出力画像生成部１０８は、遠隔標準画像記憶部１１４から遠隔標準画像を読み込む。
そして、出力画像生成部１０８は、当該遠隔標準画像と、医師のいる診察室の環境における光源の分光分布とを用いて、当該診察室で観察される色（色成分Ｒ、色成分Ｇ及び色成分Ｂで表す表示色）として、医師の診察室の端末における表示装置の表示特性に合わせて表示患部画像を生成し、医師の診察室における表示装置の表示画面に表示する。
そして、出力画像生成部１０８は、当該遠隔標準画像と、医師のいる診察室の環境における光源の分光分布とを用いて、当該診察室で観察される色（色成分Ｒ、色成分Ｇ及び色成分Ｂで表す表示色）として、医師の診察室の端末における表示装置の表示特性に合わせて表示患部画像を生成し、医師の診察室における表示装置の表示画面に表示する。
【0046】
表示部１０９は、例えば、液晶ディスプレイや有機ＥＬ（electroluminescent）ディスプレイである。
画像データ出力部１１０は、外部装置から遠隔標準画像生成システム１００がアクセスされた際に、要求される患者の分光画像を遠隔標準画像記憶部１１４から読み出し、上記外部装置に対して出力する。
画像データ出力部１１０は、外部装置から遠隔標準画像生成システム１００がアクセスされた際に、要求される患者の分光画像を遠隔標準画像記憶部１１４から読み出し、上記外部装置に対して出力する。
【0047】
観察画像データ記憶部１１１には、外部の撮像装置から供給される患部画像が患者の識別情報とともに書き込まれて記憶されている。また、観察画像データ記憶部１１１には、観察画像補正部１０２がトリミングして補正した補正患部画像が、上記患部画像とともに患者の識別情報とともに書き込まれて記憶されている。
撮像装置分光感度記憶部１１２には、撮像装置の各々の識別情報と、当該識別情報の示す撮像装置の分光感度とが組として、予め書き込まれて記憶されている。
撮像装置分光感度記憶部１１２には、撮像装置の各々の識別情報と、当該識別情報の示す撮像装置の分光感度とが組として、予め書き込まれて記憶されている。
【0048】
環境光源分光分布記憶部１１３には、光源の各々の識別情報と、当該識別情報の示す光源の分光分布（光源分光分布）とが組として、予め書き込まれて記憶されている。
遠隔標準画像記憶部１１４には、標準画像生成部１０７が生成した分光画像の各々が、患者の識別情報とともに書き込まれて記憶されている。
出力画像記憶部１１５には、出力画像生成部１０８が生成した出力画像（表示画像）の各々が、患者の識別情報とともに書き込まれて記憶されている。
遠隔標準画像記憶部１１４には、標準画像生成部１０７が生成した分光画像の各々が、患者の識別情報とともに書き込まれて記憶されている。
出力画像記憶部１１５には、出力画像生成部１０８が生成した出力画像（表示画像）の各々が、患者の識別情報とともに書き込まれて記憶されている。
【0049】
図２は、表示部１０９の表示装置の表示画面における遠隔標準画像の表示例を示す概念図である。図２における以下の処理は、出力画像生成部１０８が行う。
図２において、「画像１」の選択欄２０１は、撮像された患部画像から分光反射率を推定し、推定された分光反射率から作成した表示患部画像か、あるいは分光画像のいずれを表示するかを選択する欄である。
欄２０２は、分光画像を選択欄２０１で選択した場合に、表示する分光画像の最小波長を入力する欄である。
図２において、「画像１」の選択欄２０１は、撮像された患部画像から分光反射率を推定し、推定された分光反射率から作成した表示患部画像か、あるいは分光画像のいずれを表示するかを選択する欄である。
欄２０２は、分光画像を選択欄２０１で選択した場合に、表示する分光画像の最小波長を入力する欄である。
【0050】
欄２０３は、分光画像を選択欄２０１で選択した場合に、表示する分光画像の最大波長を入力する欄である。
ここで、欄２０２における最小波長のみを設定し、欄２０３には設定を行わない場合、欄２０２の波長の分光画像のカラースケール化した画像が表示される。
一方、欄２０２及び欄２０３の各々に最小波長、最大波長それぞれを設定した場合、欄２０２から欄２０３の各波長の分光画像の積分値、すなわちそれぞれの画素のスペクトルの積算値をカラースケール化した画像が表示される。
ここで、欄２０２における最小波長のみを設定し、欄２０３には設定を行わない場合、欄２０２の波長の分光画像のカラースケール化した画像が表示される。
一方、欄２０２及び欄２０３の各々に最小波長、最大波長それぞれを設定した場合、欄２０２から欄２０３の各波長の分光画像の積分値、すなわちそれぞれの画素のスペクトルの積算値をカラースケール化した画像が表示される。
【0051】
同様に、「画像２」の選択欄２０４は、撮像された患部画像から分光反射率を推定し、推定された分光反射率から作成した表示患部画像か、あるいは分光画像のいずれを表示するかを選択する欄である。
欄２０５は、分光画像を選択欄２０４で選択した場合に、表示する分光画像の最小波長を入力する欄である。
欄２０６は、分光画像を選択欄２０４で選択した場合に、表示する分光画像の最大波長を入力する欄である。
欄２０５は、分光画像を選択欄２０４で選択した場合に、表示する分光画像の最小波長を入力する欄である。
欄２０６は、分光画像を選択欄２０４で選択した場合に、表示する分光画像の最大波長を入力する欄である。
【0052】
ここで、欄２０５における最小波長のみを設定し、欄２０６には設定を行わない場合、欄２０５の波長の分光画像のカラースケール化した画像が表示される。
一方、欄２０５及び欄２０６の各々に最小波長、最大波長それぞれを設定した場合、欄２０５から欄２０６の各波長の分光画像の積分値、すなわちそれぞれの画素のスペクトルの積算値をカラースケール化した画像が表示される。
一方、欄２０５及び欄２０６の各々に最小波長、最大波長それぞれを設定した場合、欄２０５から欄２０６の各波長の分光画像の積分値、すなわちそれぞれの画素のスペクトルの積算値をカラースケール化した画像が表示される。
【0053】
「ＩＤ」の欄２０７は、表示対象とする患者を識別する識別情報の入力欄であり、患部を有する患者を識別する情報、例えば診察券番号、救急医療の際に付与される患者番号などである。
また、同一の患者であっても、複数の患部が存在する場合、患者番号の下に患部番号の枝番を付加してもよい。
表示切替ボタン２０８は、欄２０７で選択した患者の患部の画像として、マウス等で押下する毎に、選択欄２０１で選択した表示画像２１０Ａと、選択欄２０４で選択した表示画像２０１Ｂとが順次切り替えられて、表示枠２０９に表示する。
また、同一の患者であっても、複数の患部が存在する場合、患者番号の下に患部番号の枝番を付加してもよい。
表示切替ボタン２０８は、欄２０７で選択した患者の患部の画像として、マウス等で押下する毎に、選択欄２０１で選択した表示画像２１０Ａと、選択欄２０４で選択した表示画像２０１Ｂとが順次切り替えられて、表示枠２０９に表示する。
【0054】
上述した図２における表示例として２つの表示画像を切替えて表示する構成として説明したが、これに限定されることなく、２個の表示枠の各々に対して、表示画像２１０Ａ、２１０Ｂそれぞれを表示するようにしてもよい。
また、同一患者の異なる撮像日時における履歴を比較するように、２個の異なる撮像タイミングの補正患部画像あるいは分光画像を表示する構成としてもよい。
また、診察対象の患者の患部画像と、異なる患者の患部画像との各々を、２個の表示枠のそれぞれ並列に表示して比較、例えば診察対象の患者と正常人との比較や、すでに診察により病状が確定した患者との比較を行うように表示する構成としてもよい。
また、同一患者の異なる撮像日時における履歴を比較するように、２個の異なる撮像タイミングの補正患部画像あるいは分光画像を表示する構成としてもよい。
また、診察対象の患者の患部画像と、異なる患者の患部画像との各々を、２個の表示枠のそれぞれ並列に表示して比較、例えば診察対象の患者と正常人との比較や、すでに診察により病状が確定した患者との比較を行うように表示する構成としてもよい。
【0055】
図３は、本実施形態の遠隔標準画像生成システム１００による患部画像から遠隔標準画像を生成する処理の動作例を示すフローチャートである。
また、図４は、本実施形態の遠隔標準画像生成システム１００による患部画像から遠隔標準画像を生成する処理の概念を示す概念図である。
また、図４は、本実施形態の遠隔標準画像生成システム１００による患部画像から遠隔標準画像を生成する処理の概念を示す概念図である。
【0056】
ステップＳ１０１：
画像データ入力部１０１は、外部の撮像装置から供給される患部画像を、観察画像データ記憶部１１１に対して書き込んで記憶させる。
例えば、シーン５０１（図４）に示すように、撮像場所として患者２００の自宅の場合、撮像装置は、患者２００の操作するパーソナルコンピュータ２２１に備えられたＷｅｂカメラ２２２である。
このとき、パーソナルコンピュータ２２１は、Ｗｅｂカメラ２２２が撮像した患部画像を遠隔標準画像生成システム１００に対して出力する。
画像データ入力部１０１は、外部の撮像装置から供給される患部画像を、観察画像データ記憶部１１１に対して書き込んで記憶させる。
例えば、シーン５０１（図４）に示すように、撮像場所として患者２００の自宅の場合、撮像装置は、患者２００の操作するパーソナルコンピュータ２２１に備えられたＷｅｂカメラ２２２である。
このとき、パーソナルコンピュータ２２１は、Ｗｅｂカメラ２２２が撮像した患部画像を遠隔標準画像生成システム１００に対して出力する。
【0057】
一方、シーン５０１（図４）に示すように、撮像場所として患者２００が救急隊員２２３に搬送される救急現場である場合、撮像装置は救急隊員２２３が携帯する、あるいは救急車に備えられたデジタルカメラ２２５である。
このとき、救急隊員２２３は、携帯する携帯端末（不図示）により、デジタルカメラ２２５が撮像した患部画像を遠隔標準画像生成システム１００に対して出力する。
このとき、救急隊員２２３は、携帯する携帯端末（不図示）により、デジタルカメラ２２５が撮像した患部画像を遠隔標準画像生成システム１００に対して出力する。
【0058】
ステップＳ１０２：
観察画像補正部１０２は、観察画像データ記憶部１１１に対して患部画像が書き込まれる毎に、書き込まれた患部画像を読み出す。
そして、観察画像補正部１０２は、読み出した患部画像に対してトリミング処理を行い、患部画像から補正患部画像を生成し、生成した補正患部画像を観察画像データ記憶部１１１に書き込んで記憶させる。
観察画像補正部１０２は、観察画像データ記憶部１１１に対して患部画像が書き込まれる毎に、書き込まれた患部画像を読み出す。
そして、観察画像補正部１０２は、読み出した患部画像に対してトリミング処理を行い、患部画像から補正患部画像を生成し、生成した補正患部画像を観察画像データ記憶部１１１に書き込んで記憶させる。
【0059】
ステップＳ１０３：
撮像装置分光感度取得部１０３は、例えば、患部画像に付加されている、撮像に用いた撮像装置の識別情報により、撮像装置分光感度記憶部１１２を検索し、識別情報に対応する撮像装置の分光感度を読み出す。
そして、撮像装置分光感度取得部１０３は、読み出した分光感度を、被写体分光反射率推定部１０６に対して出力する。
撮像装置分光感度取得部１０３は、例えば、患部画像に付加されている、撮像に用いた撮像装置の識別情報により、撮像装置分光感度記憶部１１２を検索し、識別情報に対応する撮像装置の分光感度を読み出す。
そして、撮像装置分光感度取得部１０３は、読み出した分光感度を、被写体分光反射率推定部１０６に対して出力する。
【0060】
ステップＳ１０４：
環境光源分光分布取得部１０５は、例えば、患部画像に付加されている、撮像した環境の光源の識別情報により、環境光源分光分布記憶部１１３を検索し、識別情報に対応する光源の分光分布を読み出す。
そして、環境光源分光分布取得部１０５は、読み出した分光分布を、被写体分光反射率推定部１０６に対して出力する。
このとき、環境光源分光分布取得部１０５は、光源の識別情報が付加されていない場合、撮像場所推定部１０４が推定した撮像場所に対応した光源を、環境光源分光分布記憶部１１３から、あるいはインターネットから検索して取得してもよい。
環境光源分光分布取得部１０５は、例えば、患部画像に付加されている、撮像した環境の光源の識別情報により、環境光源分光分布記憶部１１３を検索し、識別情報に対応する光源の分光分布を読み出す。
そして、環境光源分光分布取得部１０５は、読み出した分光分布を、被写体分光反射率推定部１０６に対して出力する。
このとき、環境光源分光分布取得部１０５は、光源の識別情報が付加されていない場合、撮像場所推定部１０４が推定した撮像場所に対応した光源を、環境光源分光分布記憶部１１３から、あるいはインターネットから検索して取得してもよい。
【0061】
ステップＳ１０５：
被写体分光反射率推定部１０６は、所定対象の患者の識別情報に対応した補正患部画像を、観察画像データ記憶部１１１から読み出す。
そして、被写体分光反射率推定部１０６は、読み出した補正患部画像と、撮像装置分光感度取得部１０３から供給される分光感度と、環境光源分光分布取得部１０５から供給される分光分布との各々から、補正患部画像における各画素の分光反射率を推定する（図４の分光反射率５０３）。
被写体分光反射率推定部１０６は、所定対象の患者の識別情報に対応した補正患部画像を、観察画像データ記憶部１１１から読み出す。
そして、被写体分光反射率推定部１０６は、読み出した補正患部画像と、撮像装置分光感度取得部１０３から供給される分光感度と、環境光源分光分布取得部１０５から供給される分光分布との各々から、補正患部画像における各画素の分光反射率を推定する（図４の分光反射率５０３）。
【0062】
ステップＳ１０６：
標準画像生成部１０７は、被写体分光反射率推定部１０６が推定した分光反射率から、所定の波長間隔で抽出した波長の複数の次元、例えば１０ｎｍ毎に抽出した３１次元の各々に対応する３１枚の分光画像（図４の分光画像５０４）からなる画像セットを、遠隔標準画像として生成する（図４の分光画像の画像セット５０５）。
そして、標準画像生成部１０７は、生成した分光画像の各々を、患者を識別する識別情報とともに、遠隔標準画像記憶部１１４に対して書き込んで記憶させる。
標準画像生成部１０７は、被写体分光反射率推定部１０６が推定した分光反射率から、所定の波長間隔で抽出した波長の複数の次元、例えば１０ｎｍ毎に抽出した３１次元の各々に対応する３１枚の分光画像（図４の分光画像５０４）からなる画像セットを、遠隔標準画像として生成する（図４の分光画像の画像セット５０５）。
そして、標準画像生成部１０７は、生成した分光画像の各々を、患者を識別する識別情報とともに、遠隔標準画像記憶部１１４に対して書き込んで記憶させる。
【0063】
ステップＳ１０７：
出力画像生成部１０８は、分光画像の各々の波長におけるスペクトル強度を、色成分Ｒ、色成分Ｇ、色成分Ｂそれぞれの階調度でスケール化した画像を、出力画像として生成する。
また、出力画像生成部１０８は、分光画像の各々の波長のスペクトル（分光反射率）から、医師などが観察する環境における光源の分光分布を用いて、表示部１０９の色成分Ｒ、色成分Ｇ、色成分Ｂの原色によるカラー画像を、出力画像として生成する。
出力画像生成部１０８は、分光画像の各々の波長におけるスペクトル強度を、色成分Ｒ、色成分Ｇ、色成分Ｂそれぞれの階調度でスケール化した画像を、出力画像として生成する。
また、出力画像生成部１０８は、分光画像の各々の波長のスペクトル（分光反射率）から、医師などが観察する環境における光源の分光分布を用いて、表示部１０９の色成分Ｒ、色成分Ｇ、色成分Ｂの原色によるカラー画像を、出力画像として生成する。
【0064】
ステップＳ１０８：
そして、出力画像生成部１０８は、色成分Ｒ、色成分Ｇ、色成分Ｂそれぞれの階調度でスケール化した出力画像を表示部１０９に表示させる（図２）。
これにより、図４のシーン５０６のように、医師２１０などは、表示部１０９に表示される出力画像２１１により、色成分Ｒ、色成分Ｇ及び色成分Ｂのカラー画像では視認し難い微妙な状態を３１次元の波長のスペクトル強度の変化などから検出し、診察の精度を向上させることができる。
そして、出力画像生成部１０８は、色成分Ｒ、色成分Ｇ、色成分Ｂそれぞれの階調度でスケール化した出力画像を表示部１０９に表示させる（図２）。
これにより、図４のシーン５０６のように、医師２１０などは、表示部１０９に表示される出力画像２１１により、色成分Ｒ、色成分Ｇ及び色成分Ｂのカラー画像では視認し難い微妙な状態を３１次元の波長のスペクトル強度の変化などから検出し、診察の精度を向上させることができる。
【0065】
また、出力画像生成部１０８は、生成した色成分Ｒ、色成分Ｇ、色成分Ｂの原色による出力画像を表示部１０９に表示する。
これにより、医師などは、表示部１０９に表示される出力画像により、通常の診察室の光源下と同様の状態で、患者の患部を観察して診察を行うことができる。
これにより、医師などは、表示部１０９に表示される出力画像により、通常の診察室の光源下と同様の状態で、患者の患部を観察して診察を行うことができる。
【0066】
上述したように、本実施形態によれば、異なる光源環境の場所において撮像した患者の患部の画像（患部画像）の各々から、光源環境の影響を除いた色の情報、すなわち分光反射率における波長のスペクトル強度を、色成分Ｒ、色成分Ｇ及び色成分Ｂの各々の階調度によりスケール化した分光画像（遠隔標準画像）を生成することにより、患部画像の色の視認する際における特性を統一し、遠隔診療における視診による診察の精度を向上させることができる。
【0067】
また、本実施形態によれば、３１次元の波長のスペクトル強度を各々の分光画像で観察することが可能となり、色成分Ｒ、色成分Ｇ及び色成分Ｂが合成されたカラー画像では視認し難い微妙な色の変化状態を、３１次元の波長のスペクトル強度の変化から検出し、患部の診察の精度を向上させることができる。
また、本実施形態によれば、分光画像の各々（すなわち、分光反射率）と、医師が使用する診察室の光源の分光分布とにより、患部画像を診察室で観察する色の状態で表示することが可能となり、患者の患部の観察を通常の環境下における診察と同様に行うことができ、光源の分光分布の違いによる色の変化を気にすることなく、診察時間を短縮して迅速な対応が可能となる。
また、本実施形態によれば、分光画像の各々（すなわち、分光反射率）と、医師が使用する診察室の光源の分光分布とにより、患部画像を診察室で観察する色の状態で表示することが可能となり、患者の患部の観察を通常の環境下における診察と同様に行うことができ、光源の分光分布の違いによる色の変化を気にすることなく、診察時間を短縮して迅速な対応が可能となる。
【0068】
本実施形態においては、分光感度、分光分布及び分光反射率の各々の推定を、撮像装置分光感度取得部１０３、環境光源分光分布取得部１０５、被写体分光反射率推定部１０６のそれぞれが行う構成として説明した。
しかしながら、分光感度が判っており、分光分布及び分光反射率の各々の推定を行う場合、被写体分光反射率推定部１０６が既知の分光感度を用いて、分光分布、分光反射率のそれぞれを順次変更しつつ、補正患部画像の各画素の色成分Ｒ、色成分Ｇ及び色成分Ｂが得られる推定値を求める構成としてもよい。
しかしながら、分光感度が判っており、分光分布及び分光反射率の各々の推定を行う場合、被写体分光反射率推定部１０６が既知の分光感度を用いて、分光分布、分光反射率のそれぞれを順次変更しつつ、補正患部画像の各画素の色成分Ｒ、色成分Ｇ及び色成分Ｂが得られる推定値を求める構成としてもよい。
【0069】
同様に、分光分布が判っており、分光感度及び分光反射率の各々の推定を行う場合、被写体分光反射率推定部１０６が既知の分光分布を用いて、分光感度、分光反射率のそれぞれを順次変更しつつ、補正患部画像の各画素の色成分Ｒ、色成分Ｇ及び色成分Ｂが得られる推定値を求める構成としてもよい。
さらに、分光感度、分光分布及び分光反射率の各々が不明の場合、被写体分光反射率推定部１０６が分光感度、分光分布、分光反射率のそれぞれを順次変更しつつ、補正患部画像の各画素の色成分Ｒ、色成分Ｇ及び色成分Ｂが得られる推定値を求める構成としてもよい。
さらに、分光感度、分光分布及び分光反射率の各々が不明の場合、被写体分光反射率推定部１０６が分光感度、分光分布、分光反射率のそれぞれを順次変更しつつ、補正患部画像の各画素の色成分Ｒ、色成分Ｇ及び色成分Ｂが得られる推定値を求める構成としてもよい。
【0070】
また、本実施形態においては、撮像装置としてデジタルカメラを例に説明したが、撮像装置としてハイパースペクトルカメラを用いてもよい。
ハイパースペクトルカメラの場合、複数の波長毎にサンプリングした複数の波長のスペクトル画像が得られる。このため、ハイパースペクトルカメラの場合には、デジタルカメラと異なり、撮像装置の分光感度の取得（推定）を行わない。
ハイパースペクトルカメラの撮像した患部画像は、患部の分光反射率と撮像環境における分光分布とが乗算された情報であり、分光反射率の推定のために、分光分布の取得（推定）が必要となる。分光反射率の推定及び分光分布の取得についてはすでに説明した推定及び取得の方法と同様である。
ハイパースペクトルカメラの場合、複数の波長毎にサンプリングした複数の波長のスペクトル画像が得られる。このため、ハイパースペクトルカメラの場合には、デジタルカメラと異なり、撮像装置の分光感度の取得（推定）を行わない。
ハイパースペクトルカメラの撮像した患部画像は、患部の分光反射率と撮像環境における分光分布とが乗算された情報であり、分光反射率の推定のために、分光分布の取得（推定）が必要となる。分光反射率の推定及び分光分布の取得についてはすでに説明した推定及び取得の方法と同様である。
【0071】
また、撮像装置分光感度取得部１０３、環境光源分光分布取得部１０５及び被写体分光反射率推定部１０６の各々は、デジタルカメラの色成分Ｒ、色成分Ｇ及び色成分Ｂの３個の色チャネルからなる補正患部画像から、分光感度、分光分布、分光反射率のそれぞれを推定する機械学習モデルを使用して、分光感度、分光分布及、分光反射率を推定する構成としてもよい。
【0072】
＜第２の実施形態＞
以下、本発明の第２の実施形態について、図面を参照して説明する。
図５は、本発明の第２の実施形態による遠隔標準画像生成システムの構成例を示すブロック図である。
遠隔標準画像生成システム１００Ａは、画像データ入力部１０１、観察画像補正部１０２、撮像装置分光感度取得部１０３、撮像場所推定部１０４、環境光源分光分布取得部１０５、被写体分光反射率推定部１０６、標準画像生成部１０７、出力画像生成部１０８、表示部１０９、画像データ出力部１１０、観察画像データ記憶部１１１、撮像装置分光感度記憶部１１２、環境光源分光分布記憶部１１３、遠隔標準画像記憶部１１４、出力画像記憶部１１５、データ補正部１１６及び過去データ履歴記憶部１１７の各々を備えている。
以下、本発明の第２の実施形態について、図面を参照して説明する。
図５は、本発明の第２の実施形態による遠隔標準画像生成システムの構成例を示すブロック図である。
遠隔標準画像生成システム１００Ａは、画像データ入力部１０１、観察画像補正部１０２、撮像装置分光感度取得部１０３、撮像場所推定部１０４、環境光源分光分布取得部１０５、被写体分光反射率推定部１０６、標準画像生成部１０７、出力画像生成部１０８、表示部１０９、画像データ出力部１１０、観察画像データ記憶部１１１、撮像装置分光感度記憶部１１２、環境光源分光分布記憶部１１３、遠隔標準画像記憶部１１４、出力画像記憶部１１５、データ補正部１１６及び過去データ履歴記憶部１１７の各々を備えている。
【0073】
以下、第２の実施形態において、第１の実施形態と異なるデータ補正部１１６及び過去データ履歴記憶部１１７の各々の説明のみを行う。
データ補正部１１６は、推定した分光感度、光源分光分布及び分光反射率の各々の波長におけるスペクトル強度の補正を行う。
過去データ履歴記憶部１１７には、過去に推定した分光感度、光源分光分布及び分光反射率の各々の波長毎のスペクトル強度の推定結果が記憶されている。
データ補正部１１６は、推定した分光感度、光源分光分布及び分光反射率の各々の波長におけるスペクトル強度の補正を行う。
過去データ履歴記憶部１１７には、過去に推定した分光感度、光源分光分布及び分光反射率の各々の波長毎のスペクトル強度の推定結果が記憶されている。
【0074】
ここで、データ補正部１１６は、推定した分光感度の補正を行う場合、例えば、撮像装置分光感度記憶部１１２に記憶されている分光感度の各々とテンプレートマッチングを行ない、最も類似している分光感度のデータを、参照分光感度として抽出する。このとき、データ補正部１１６は、過去データ履歴記憶部１１７に記憶されている、過去に推定して補正した分光感度と、推定した分光感度とのテンプレートマッチングを行ない、推定した分光感度と類似する、過去データ履歴記憶部１１７における分光感度を参照分光感度として抽出してもよい。
そして、データ補正部１１６は、参照分光感度と、推定した分光感度との各々の波長毎のスペクトル強度を比較し、スペクトル強度の差分が予め設定された強度差を超えるか否かの判定を行う。
そして、データ補正部１１６は、参照分光感度と、推定した分光感度との各々の波長毎のスペクトル強度を比較し、スペクトル強度の差分が予め設定された強度差を超えるか否かの判定を行う。
【0075】
このとき、データ補正部１１６は、スペクトル強度の差分が上記強度差を超えた波長を検出した場合、参照分光感度及び推定した分光感度の各々のスペクトル強度の重み付けの係数を乗じた後に加算を行ない、加算結果の平均値（１／２）を算出する。
データ補正部１１６は、処理した波長において、算出した上記平均値を、推定した分光感度のスペクトル強度に変更する補正を行なう。参照分光感度及び推定した分光感度の各々に乗ずる重み付けの係数は、それぞれ任意に設定することができる。
データ補正部１１６は、処理した波長において、算出した上記平均値を、推定した分光感度のスペクトル強度に変更する補正を行なう。参照分光感度及び推定した分光感度の各々に乗ずる重み付けの係数は、それぞれ任意に設定することができる。
【0076】
また、上述したように、撮像装置分光感度記憶部１１２及び過去データ履歴記憶部１１７における複数の分光感度とのマッチング処理により、参照分光感度を抽出する処理を行わずに、撮像装置分光感度記憶部１１２に記憶されている一般的な撮像装置の分光感度を参照分光感度として用いる構成としてもよい。
そして、データ補正部１１６は、参照分光感度において大きくスペクトル強度が異なる波長が存在する、すなわち予め設定したスペクトル強度の範囲に含まれていない波長の有無を判定し、含まれているはずあるいは含まれているはずのない波長として抽出する。
そして、データ補正部１１６は、参照分光感度において大きくスペクトル強度が異なる波長が存在する、すなわち予め設定したスペクトル強度の範囲に含まれていない波長の有無を判定し、含まれているはずあるいは含まれているはずのない波長として抽出する。
【0077】
この場合、データ補正部１１６は、この波長において、推定した分光感度と参照分光感度との各々のスペクトル強度の重み付けの係数を乗じた後に加算を行ない、加算結果の平均値（１／２）を算出する。
データ補正部１１６は、処理した波長において、算出した上記平均値を、推定した分光感度のスペクトル強度に変更する補正を行なう。
データ補正部１１６は、処理した波長において、算出した上記平均値を、推定した分光感度のスペクトル強度に変更する補正を行なう。
【0078】
また、データ補正部１１６は、推定した分光分布の補正を行う場合、例えば、環境光源分光分布記憶部１１３に記憶されている分光分布の各々とテンプレートマッチングを行ない、最も類似している分光分布のデータを、参照分光分布として抽出する。このとき、データ補正部１１６は、過去データ履歴記憶部１１７に記憶されている、過去に推定して補正した分光分布と、推定した分光分布とのテンプレートマッチングを行ない、推定した分光分布と類似する、過去データ履歴記憶部１１７における分光分布を参照分光分布として抽出してもよい。
そして、データ補正部１１６は、参照分光分布と、推定した分光分布との各々の波長毎のスペクトル強度を比較し、スペクトル強度の差分が予め設定された強度差を超えるか否かの判定を行う。
そして、データ補正部１１６は、参照分光分布と、推定した分光分布との各々の波長毎のスペクトル強度を比較し、スペクトル強度の差分が予め設定された強度差を超えるか否かの判定を行う。
【0079】
このとき、データ補正部１１６は、スペクトル強度の差分が上記強度差を超えた波長を検出した場合、参照分光分布及び推定した分光分布の各々のスペクトル強度の重み付けの係数を乗じた後に加算を、加算結果の平均値（１／２）を算出する。
データ補正部１１６は、処理した波長において、算出した上記平均値を、推定した分光分布のスペクトル強度に変更する補正を行なう。参照分光分布及び推定した分光分布の各々に乗ずる重み付けの係数は、それぞれ任意に設定することができる。
データ補正部１１６は、処理した波長において、算出した上記平均値を、推定した分光分布のスペクトル強度に変更する補正を行なう。参照分光分布及び推定した分光分布の各々に乗ずる重み付けの係数は、それぞれ任意に設定することができる。
【0080】
また、上述したように、環境光源分光分布記憶部１１３及び過去データ履歴記憶部１１７における複数の分光分布とのマッチング処理を行って、参照分光分布を抽出する処理を行わず、環境光源分光分布記憶部１１３に記憶されている一般的な光源の分光分布（撮像位置の情報により推定される光源の種類において一般的な光源の分光分布）を参照分光分布として用いる構成としてもよい。
この場合、データ補正部１１６は、推定した分光分布と参照分光分布との各々のスペクトル強度の重み付けの係数を乗じた後に加算を、加算結果の平均値（１／２）を算出する。
データ補正部１１６は、処理した波長において、算出した上記平均値を、推定した分光分布のスペクトル強度に変更する補正を行なう。
この場合、データ補正部１１６は、推定した分光分布と参照分光分布との各々のスペクトル強度の重み付けの係数を乗じた後に加算を、加算結果の平均値（１／２）を算出する。
データ補正部１１６は、処理した波長において、算出した上記平均値を、推定した分光分布のスペクトル強度に変更する補正を行なう。
【0081】
また、上述したように、環境光源分光分布記憶部１１３及び過去データ履歴記憶部１１７における複数の分光分布とのマッチング処理により、参照分光分布を抽出する処理を行わずに、環境光源分光分布記憶部１１３に記憶されている、撮像場所における一般的な光源の分光分布を参照分光分布として用いる構成としてもよい。
そして、データ補正部１１６は、参照分光分布において大きくスペクトル強度が異なる波長が存在する、すなわち予め設定したスペクトル強度の範囲に含まれていない波長の有無を判定し、含まれているはずあるいは含まれているはずのない波長として抽出する。
そして、データ補正部１１６は、参照分光分布において大きくスペクトル強度が異なる波長が存在する、すなわち予め設定したスペクトル強度の範囲に含まれていない波長の有無を判定し、含まれているはずあるいは含まれているはずのない波長として抽出する。
【0082】
この場合、データ補正部１１６は、この波長において、推定した分光分布と参照分光分布との各々のスペクトル強度の重み付けの係数を乗じた後に加算を行ない、加算結果の平均値（１／２）を算出する。
データ補正部１１６は、処理した波長において、算出した上記平均値を、推定した分光分布のスペクトル強度に変更する補正を行なう。
データ補正部１１６は、処理した波長において、算出した上記平均値を、推定した分光分布のスペクトル強度に変更する補正を行なう。
【0083】
また、データ補正部１１６は、推定した分光反射率の補正を行う場合、例えば、遠隔標準画像記憶部１１４に記憶されている、過去に生成された患部画像の分光画像（分光反射率の情報）の各々と、推定された分光反射率の各々とのテンプレートマッチングを行ない、最も類似している分光反射率の情報を有する分光画像の画像セットを、参照分光反射率として抽出する。このとき、データ補正部１１６は、過去データ履歴記憶部１１７に記憶されている、過去に推定して補正した分光反射率と、推定した分光反射率とのテンプレートマッチングを行ない、推定した分光反射率と類似する、過去データ履歴記憶部１１７における分光反射率を参照分光反射率として抽出してもよい。
そして、データ補正部１１６は、参照分光反射率と、推定した分光反射率との各々の波長毎のスペクトル強度を比較し、スペクトル強度の差分が予め設定された強度差を超えるか否かの判定を行う。
そして、データ補正部１１６は、参照分光反射率と、推定した分光反射率との各々の波長毎のスペクトル強度を比較し、スペクトル強度の差分が予め設定された強度差を超えるか否かの判定を行う。
【0084】
このとき、データ補正部１１６は、スペクトル強度の差分が上記強度差を超えた波長を検出した場合、参照分光反射率及び推定した分光反射率の各々のスペクトル強度の重み付けの係数を乗じた後に加算を、加算結果の平均値（１／２）を算出する。
データ補正部１１６は、処理した波長において、算出した上記平均値を、推定した分光反射率のスペクトル強度に変更する補正を行なう。参照分光反射率及び推定した分光反射率の各々に乗ずる重み付けの係数は、それぞれ任意に設定することができる。
データ補正部１１６は、処理した波長において、算出した上記平均値を、推定した分光反射率のスペクトル強度に変更する補正を行なう。参照分光反射率及び推定した分光反射率の各々に乗ずる重み付けの係数は、それぞれ任意に設定することができる。
【0085】
また、上述したように、遠隔標準画像記憶部１１４及び過去データ履歴記憶部１１７における複数の分光反射率とのマッチング処理を行って、参照分光反射率を抽出する処理を行わず、遠隔標準画像記憶部１１４に記憶されている同様な患部の分光反射率（患者番号により患部の病状の種別を抽出し、当該種別に対応する病状の患部の分光反射率）を参照分光反射率として用いる構成としてもよい。
この場合、データ補正部１１６は、推定した分光反射率と参照分光反射率との各々のスペクトル強度の重み付けの係数を乗じた後に加算を、加算結果の平均値（１／２）を算出する。
データ補正部１１６は、処理した波長において、算出した上記平均値を、推定した分光反射率のスペクトル強度に変更する補正を行なう。
この場合、データ補正部１１６は、推定した分光反射率と参照分光反射率との各々のスペクトル強度の重み付けの係数を乗じた後に加算を、加算結果の平均値（１／２）を算出する。
データ補正部１１６は、処理した波長において、算出した上記平均値を、推定した分光反射率のスペクトル強度に変更する補正を行なう。
【0086】
また、上述したように、遠隔標準画像記憶部１１４及び過去データ履歴記憶部１１７における複数の分光反射率とのマッチング処理により、参照分光反射率を抽出する処理を行わずに、遠隔標準画像記憶部１１４に記憶されている、同様な病状の患部の一般的な分光反射率を参照分光反射率として用いる構成としてもよい。
そして、データ補正部１１６は、参照分光反射率において大きくスペクトル強度が異なる波長が存在する、すなわち予め設定したスペクトル強度の範囲に含まれていない波長の有無を判定し、含まれているはずあるいは含まれているはずのない波長として抽出する。
そして、データ補正部１１６は、参照分光反射率において大きくスペクトル強度が異なる波長が存在する、すなわち予め設定したスペクトル強度の範囲に含まれていない波長の有無を判定し、含まれているはずあるいは含まれているはずのない波長として抽出する。
【0087】
この場合、データ補正部１１６は、この波長において、推定した分光反射率と参照分光反射率との各々のスペクトル強度の重み付けの係数を乗じた後に加算を行ない、加算結果の平均値（１／２）を算出する。
データ補正部１１６は、処理した波長において、算出した上記平均値を、推定した分光反射率のスペクトル強度に変更する補正を行なう。
データ補正部１１６は、処理した波長において、算出した上記平均値を、推定した分光反射率のスペクトル強度に変更する補正を行なう。
【0088】
上述したように、本実施形態によれば、第１の実施形態と同様に、異なる光源環境の場所において撮像した患者の患部の画像（患部画像）の各々から、光源環境の影響を除いた色の情報、すなわち分光反射率における波長のスペクトル強度を、色成分Ｒ、色成分Ｇ及び色成分Ｂの各々の階調度によりスケール化した分光画像（遠隔標準画像）を生成することにより、患部画像の色の視認する際における特性を統一し、遠隔診療における視診による診察の精度を向上させることができる。
【0089】
また、本実施形態によれば、推定した分光感度、分光分布及び分光反射率の波長及びスペクトル強度とを、過去に推定した、あるいは一般的な分光感度、分光分布、分光反射率のそれぞれの波長及びスペクトル強度とを元に補正するため、推定した波長及びスペクトル強度の関係における推定における異常なデータを妥当な数値に補正することが可能となり、分光感度、分光分布及び分光反射率を高い精度で推定することが可能となり、得られた分光反射率により分光画像を生成することができ、医師が患部画像を診察室で観察する色の状態、あるいは観察する分光画像から正確な患部の病状の診察を行うことができる。
【0090】
また、本実施形態によれば、３１次元の波長のスペクトル強度を各々の分光画像で観察することが可能となり、色成分Ｒ、色成分Ｇ及び色成分Ｂが合成されたカラー画像では視認し難い微妙な色の変化状態を、３１次元の波長のスペクトル強度の変化から検出し、患部の診察の精度を向上させることができる。
また、本実施形態によれば、分光画像の各々（すなわち、分光反射率）と、医師が使用する診察室の光源の分光分布とにより、患部画像を診察室で観察する色の状態で表示することが可能となり、患者の患部の観察を通常の環境下における診察と同様に行うことができ、光源の分光分布の違いによる色の変化を気にすることなく、診察時間を短縮して迅速な対応が可能となる。
また、本実施形態によれば、分光画像の各々（すなわち、分光反射率）と、医師が使用する診察室の光源の分光分布とにより、患部画像を診察室で観察する色の状態で表示することが可能となり、患者の患部の観察を通常の環境下における診察と同様に行うことができ、光源の分光分布の違いによる色の変化を気にすることなく、診察時間を短縮して迅速な対応が可能となる。
【0091】
第１の実施形態及び第２の実施形態の遠隔標準画像生成システムの応用例として、化粧品のオンラインカウンセリングシステムについて説明する。
オンラインカウンセリングシステムでは、相談者が自身の肌（被写体）の色や状態に適した化粧品の選定や使い方等についてＢＡ（ビューティーアドバイザー、すなわち観察者）にオンラインで相談を行う。
オンラインカウンセリングシステムの構成としては上述した遠隔標準画像生成システムと同じでよく、患者（被写体）を相談者、医師（観察者）をＢＡと置き換えればよい。また、過去データ履歴記憶部１１７については、分光反射率の情報として、素肌または化粧時の画像から抽出して記憶しておけばよい。
オンラインカウンセリングシステムは、上述した構成により、ＢＡが相談者の肌の色や状態を正確に把握することができる。
オンラインカウンセリングシステムでは、相談者が自身の肌（被写体）の色や状態に適した化粧品の選定や使い方等についてＢＡ（ビューティーアドバイザー、すなわち観察者）にオンラインで相談を行う。
オンラインカウンセリングシステムの構成としては上述した遠隔標準画像生成システムと同じでよく、患者（被写体）を相談者、医師（観察者）をＢＡと置き換えればよい。また、過去データ履歴記憶部１１７については、分光反射率の情報として、素肌または化粧時の画像から抽出して記憶しておけばよい。
オンラインカウンセリングシステムは、上述した構成により、ＢＡが相談者の肌の色や状態を正確に把握することができる。
【0092】
なお、本発明における図１の遠隔標準画像生成システム１００及び図５の遠隔標準画像生成システム１００Ａのそれぞれ機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、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て実行することにより、遠隔標準画像を生成する処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳ（Operating System）や周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）を備えたＷＷＷ（World Wide Web）システムも含むものとする。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（Read Only Memory）、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc - Read Only Memory）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が送信された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（ＲＡＭ（Random Access Memory））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
【0093】
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。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良い。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、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【0094】
以上、この発明の実施形態を図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
【符号の説明】
【0095】
１００，１００Ａ…遠隔標準画像生成システム
１０１…画像データ入力部
１０２…観察画像補正部
１０３…撮像装置分光感度取得部
１０４…撮像場所推定部
１０５…環境光源分光分布取得部
１０６…被写体分光反射率推定部
１０７…標準画像生成部
１０８…出力画像生成部
１０９…表示部
１１０…画像データ出力部
１１１…観察画像データ記憶部
１１２…撮像装置分光感度記憶部
１１３…環境光源分光分布記憶部
１１４…遠隔標準画像記憶部
１１５…出力画像記憶部
１１６…データ補正部
１１７…過去データ履歴記憶部
１０１…画像データ入力部
１０２…観察画像補正部
１０３…撮像装置分光感度取得部
１０４…撮像場所推定部
１０５…環境光源分光分布取得部
１０６…被写体分光反射率推定部
１０７…標準画像生成部
１０８…出力画像生成部
１０９…表示部
１１０…画像データ出力部
１１１…観察画像データ記憶部
１１２…撮像装置分光感度記憶部
１１３…環境光源分光分布記憶部
１１４…遠隔標準画像記憶部
１１５…出力画像記憶部
１１６…データ補正部
１１７…過去データ履歴記憶部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】