JP5649537B2 - 照明装置 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、照明装置に関する。

照明の光はヒトの網膜に入射した後、網膜視床下部路を介して視交叉上核と呼ばれる部位に作用することによって視覚的な影響以外にも生理的な影響を与えることが知られている。また、この効果は波長が４６０ｎｍ付近の短波長光を多く含む光で特に強いことも知られている。例えば、夜間に照明光を浴びることにより、メラトニンというホルモンの分泌が抑制され睡眠の質に影響を与える可能性が指摘されている。従って、特に夜間に使用する照明では、このような影響を低減することが求められている。

上記のような影響を低減するには、照明の光に４６０ｎｍ付近の光を含ませないようにすることが考えられるが、照明にとって重要な機能である演色性の値を低下させてしまう。演色性とは、ある照明の下での物体の色の見えが、標準光源の下での物体の色の見えと比較してどの程度近いかで定義される指標である。演色性の測定法は、日本工業規格ＪＩＳ Ｚ８７２６で規定されている。

演色性の評価法には、平均演色評価数および特殊演色評価数が存在する。平均演色評価数は、明るさおよび鮮やかさが中程度で色相がほぼ全色相におよぶ８色の色の見えを計算することによって求められる。また、特殊演色評価数は、平均演色評価数で用いる８色よりも、鮮やかな色や肌色を再現した色を加えた１５色の色の見えを計算することによって求められる。これらの値は、照明光の分光分布の値から算出することができる。

演色評価数の値を一定以上に保つという拘束条件の下で、メラトニン分泌抑制量の値を最小化するという最適化問題を解くことにより、演色性を一定以上に保った上で、照明の非視覚的影響を低減する技術が知られている。

国際公開第ＷＯ２００８／０６９１０１号公報

しかしながら、従来技術では、例えば４６０ｎｍ付近の光を反射しない物体を照らす場合であっても、演色評価数の値を一定以上に保つためには４６０ｎｍ付近の光を一定量以上含む必要があった。すなわち、物体の色の見えを保つために不必要な波長の光も含むことにより、非視覚的影響を効率的に低減することができなかった。

実施形態の照明装置は、光源と、光源制御部と、推定部と、第１算出部と、第２算出部と、を備える。光源は、分光分布が異なる複数の発光体を含む。推定部は、光源からの照射光が照射される物体の分光反射率を推定する。第１算出部は、分光分布と分光反射率とに基づいて、視覚により知覚される物体の色の適切さを表す第１評価値を算出する。第２算出部は、分光分布に基づいて、照射光が視覚以外に与える影響の大きさを表す第２評価値を算出する。光源制御部は、第１評価値と第２評価値とが予め定められた拘束条件を満たす発光強度を決定し発光体の発光を制御する。

第１の実施形態にかかる照明装置のブロック図。 光源に含まれる発光体の配置例を示す図。 第１の実施形態の推定部のブロック図。 可変フィルタの構成例を示す図。 第１の実施形態における制御処理のフローチャート。 複数の色を含む照明光に照らされる物体の一例を示す図。 第２の実施形態にかかる照明装置のブロック図。 第２の実施形態の推定部のブロック図。 第３の実施形態にかかる照明装置のブロック図。 第３の実施形態の推定部のブロック図。 入力部の構成例を示す図。 入力部の変形例を示す図。

以下に添付図面を参照して、この発明にかかる照明装置の好適な実施形態を詳細に説明する。

（第１の実施形態）
第１の実施形態にかかる照明装置は、物体の色の見えを保つために不必要な波長の光を含ませないことにより、非視覚的影響をより効率的に低減する。

図１は、第１の実施形態にかかる照明装置１００の構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように、照明装置１００は、光源１と、光源制御部２と、推定部３と、第１算出部４と、第２算出部５と、を備えている。

光源１は発光強度が独立に制御可能であり、分光分布が異なる２種類以上の発光体を含む。この発光体は、典型的にはＲＧＢの３原色に相当するＬＥＤ（Light Emitting Diode）である。

ＬＥＤは、形状が小型および軽量であるため、複数のＬＥＤを１つの照明器具に組み込み、個々のＬＥＤの発光強度を独立に制御することも比較的容易である。

個々のＬＥＤの分光分布をＰ_ｉ（λ）、それぞれのＬＥＤの発光強度をａ_ｉとおけば、分光分布の異なるｎ種類のＬＥＤを組み込んだ照明器具全体としての分光分布Ｐ（λ）は、以下の（数１）で表すことができる。

すなわち、光源１の分光分布は、ｎ次元のベクトルＡ＝（ａ_１ ａ_２ ａ_３ ・・・ ａ_ｎ）によって定まる関数の値であると考えることができる。

演色評価数の値も、メラトニン分泌抑制量の値も、いずれも分光分布が分かれば算出することができる。従って、ｎ次元ベクトルＡの値が定まれば、これらを算出することが可能である。

発光体は、３色以上であってもよいし、色温度の異なる白色ＬＥＤであってもよいし、これらの両方を含んでいてもよい。図２は、光源１に含まれる発光体の配置例を示す図である。光源１は、例えば、図２に示すように異なる種類のチップ型ＬＥＤ（発光体１０１〜１０３）が敷き詰められた構成とする。この場合、それぞれの発光体の光が混色されたものが光源１の発する光となる。発光体としては、ＬＥＤの他に蛍光管、白熱電球、および、ナトリウムランプなど、任意のものを用いることができる。また、発光体はこれらの組合せであってもよい。また、複数の発光体の光の混色のために、光源１が光拡散板などを更に備えるように構成してもよい。

光源制御部２は、光源１を構成する各発光体の発光を制御する。典型的には、光源制御部２は、各発光体に流れる電流量を制御する。光源制御部２が発光体に印加する電圧を制御してもよい。また、制御する電流や電圧は直流であってもよいし交流であってもよい。また、制御の方法はＰＷＭ制御や位相制御など任意の形式であってよい。光源制御部２は、内部に光源１の各発光体の分光分布の値のテーブルを保持している。発光体の数がｎ種類であれば、このテーブルには、Ｐ_ｉ（λ），（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）のそれぞれについて、可視光の領域で所定の刻み幅で値を記憶する。また、光源制御部２は、それぞれの発光体の発光強度をａ_ｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）とした時に、光源１の発光強度Ｐ（λ）を、以下の（数２）に従い算出する機能を有する。

また、光源制御部２は、算出したＰ（λ）の値を、第１算出部４および第２算出部５に通知する機能を有する。さらに、光源制御部２は、第１算出部４および第２算出部５それぞれが算出した推定値（第１評価値および第２評価値）を受け取り、これらの推定値を目的変数とした最適化問題を解くことによりベクトルＡを決定する機能を有する。

推定部３は、光源１の照射光によって照らされる物体（図示せず）の分光反射率を推定する。図３は、第１の実施形態の推定部３の構成例を示すブロック図である。以下、推定部３の構成について説明する。推定部３は、撮像部３０１と、可変フィルタ３０２と、撮像制御部３０３と、画像処理部３０４と、を備えている。

撮像部３０１は、ＣＣＤカメラやＣＭＯＳカメラなどの撮像素子である。撮像部３０１の分光感度Ｓ（λ）は既知である。撮像部３０１は、撮像制御部３０３からの通知に従い、可変フィルタ３０２と同期して可変フィルタ３０２を通して光源１の照射光によって照らされる物体を撮像する。撮像した画像は画像処理部３０４へ送られる。

可変フィルタ３０２は、分光透過率が既知である複数のフィルタを切り替えることが可能なフィルタである。可変フィルタ３０２は、撮像制御部３０３からの通知に従い分光透過率を切り替える。図４は、可変フィルタ３０２の構成例を示す図である。可変フィルタ３０２の分光透過率は、例えば図４に示すように物理的に異なる複数のフィルタが回転および移動することによって切り替えられるように構成する。可変フィルタ３０２は、分光透過率を電気的に制御が可能な液晶チューナブルフィルタ等であってもよい。ｍ種類の分光透過率が実現可能であるとして、それぞれの分光透過率をＴ_ｊ（λ），（ｊ＝１，２，・・・，ｍ）とおく。

撮像制御部３０３は、可変フィルタ３０２の分光透過率の切り替え、および、撮像部３０１による撮像を順次実行するように制御する。

画像処理部３０４は、可変フィルタ３０２の分光透過率が異なる状態で、撮像部３０１によって撮像された複数の画像から、光源１の照射光によって照らされる物体の分光反射率を推定する。画像処理部３０４による分光反射率の推定方法は以下に示す通りである。

物体の任意の部分の分光反射率をＲ（λ）、光源１の分光分布をＰ（λ）、撮像部３０１の分光感度をＳ（λ）、可変フィルタ３０２で切り替え可能なそれぞれの分光透過率をＴ_ｊ（λ），（ｊ＝１，２，・・・，ｍ）とおく。なお、Ｓ（λ）およびＴ_ｊ（λ）の値は、例えば画像処理部３０４の中にテーブル（図示しない）として保持している。

ｊ種類目の分光透過率に切り替えられた可変フィルタ３０２を通して撮像された物体に対する撮像部３０１の出力値Ｖ_ｊは、以下の（数３）によって表される。

ここで、λ_１およびλ_ｗは、それぞれ撮像部３０１の感度の存在する波長の下限、上限を表す。上記の積分を離散値で近似し、分解すると以下の（数４）の行列式が得られる。ここでΔλは離散化を行う際の量子化幅である。

（数４）の右辺左側の行列をＦとおき、Ｆの疑似逆行列Ｇをｗｉｅｎｅｒ法等を用いて求めれば、以下の（数５）により物体の分光反射率Ｒ（λ）を求めることができる。

なお、これまでは撮像部３０１のチャンネル数が１チャンネル（モノクロ画像）である場合を示した。例えばＲＧＢの３チャンネルの撮像部３０１を用いれば、（数４）の方程式の数を３倍にすることができるから、より精度の高い分光反射率の推定が可能となる。

また、物体の分光反射率を推定する方法は上記に限られるものではなく、任意の他の技術に置き換えてもよい。

第２算出部５は、光源制御部２から通知された光源１の分光分布Ｐ（λ）に基づき、照明の非視覚影響量Ｙ１を推定する。推定された非視覚影響量Ｙ１は光源制御部２へと通知される。

非視覚影響量Ｙ１（第２評価値）は、照射光が視覚以外に与える影響の大きさを表す。例えば、非視覚影響量Ｙ１は、メラトニン分泌抑制アクションスペクトルと光源１の分光分布Ｐ（λ）との積の積分値である。錐体、かん体、および、メラノプシン含有神経節細胞の応答を考慮したメラトニン分泌抑制予測式の値を非視覚影響量Ｙ１として用いてもよい。

メラトニン分泌抑制アクションスペクトルと光源１の分光分布との積の積分値とは、光源１から放射される光エネルギーの分光分布をＰ（λ）、メラトニン分泌抑制スペクトルをＭ_１（λ）とおいて、以下の（数６）により定義される。

また、錐体、かん体、および、メラノプシン含有神経節細胞の応答を考慮したメラトニン分泌抑制予測式の値は、以下のＴの値（数７）により場合分けされ、Ｔ≧０のときは（数８）、Ｔ＜０のときは（数９）により算出することができる。

ここで、定数ｋ＝０．３１，α_１＝０．２８５，α_２＝０．２，α_３＝０．７２，ｂ１＝０．０１，ｂ２＝０．００１，ｒｏｄｓａｔ＝６．５である。また、Ｍ_２（λ）はメラノプシン含有神経節細胞の分光反応感度、Ｖ_１０（λ）はＬ錐体とＭ錐体の分光反応感度、Ｖ‘（λ）はかん体の分光反応感度、Ｓ（λ）はＳ錐体の分光反応感度である。

第１算出部４は、光源１の分光分布と、物体の分光反射率とに基づいて、視覚により知覚される物体の色の適切さ（物体の色の見え）を表す出力値（第１評価値）を算出する。例えば、第１算出部４は、推定部３によって推定された、光源１の照射光によって照らされる物体の分光反射率の値Ｒ（λ）と、光源制御部２によって決定された光源１の分光分布の値Ｐ（λ）とに基づき、標準光源の下での物体の色の見えを推定する。推定の具体的方法は以下の通りである。

まず、第１算出部４は、光源１の分光分布Ｐ（λ）による光色の相関色温度を求め、標準光源として用いる光源を決定する。第１算出部４は、Ｐ（λ）の相関色温度が５０００Ｋ未満のときには完全放射体のＰ（λ）と等しい相関色温度の光を標準光源とする。また、第１算出部４は、５０００Ｋ以上であったときはＣＩＥ昼光のＰ（λ）と等しい相関色温度の光を標準光源とする。以降、ここで求めた標準光源の分光分布の値をＳ（λ）とおく。なおこの値は例えばテーブルとして第１算出部４の中（図示しない）に記憶されている。

ＸＹＺ表色系における光源１に対応する座標値（Ｘ_ｐ，Ｙ_ｐ，Ｚ_ｐ）、および、標準光源に対応する座標値（Ｘ_ｓ，Ｙ_ｓ，Ｚ_ｓ）を、以下の（数１０）から（数１７）により求める。

ただし、

ただし、

次に、ＣＩＥ１９６０ＵＣＳ色度図上における光源１に対応する座標値（ｕ_ｐ，ｖ_ｐ）、および標準光源に対応する座標値（ｕ_ｓ，ｖ_ｓ）を、それぞれ以下の（数１８）から（数２１）により求める。

また、物体色の三刺激値を、光源１の下での値（Ｘ_ｐｒ，Ｙ_ｐｒ，Ｚ_ｐｒ）および標準光源の下での値（Ｘ_ｓｒ，Ｙ_ｓｒ，Ｚ_ｓｒ）それぞれについて、以下の（数２２）から（数２９）により求める。

ただし、

ただし、

これらの値より、ＣＩＥ１９６０ＵＣＳ色度図上における光源１の下での座標値（ｕ_ｐｒ，ｖ_ｐｒ）、および標準光源の下での座標値（ｕ_ｓｒ，ｖ_ｓｒ）を、それぞれ以下の（数３０）から（数３３）により求める。

続いて、以下の（数３４）から（数３７）に従い、色順応補正を行う。

ここで、ｃ_ｓ，ｃ_ｐ，ｃ_ｐｒ，ｄ_ｓ，ｄ_ｐ，ｄ_ｐｒは、それぞれ以下の（数３８）〜（数４３）である。

次に、ＣＩＥ１９６４均等色空間での標準光源の下での座標（Ｗ^＊ _ｓｒ，Ｕ^＊ _ｓｒ，Ｖ^＊ _ｓｒ）および、光源１の下での座標（Ｗ^＊ _ｐｒ，Ｕ^＊ _ｐｒ，Ｖ^＊ _ｐｒ）をそれぞれ、以下の（数４４）から（数４９）で求める。

以上の手順を得て、色度差ΔＥは以下の（数５０）により求まる。

このΔＥの値は、撮像部３０１により撮像された画像のそれぞれの画素について求まる。従って、それぞれの画素の値をΔＥ_ｈｗ（ｈ＝１，２，・・・，Ｈ）（ｗ＝１，２，・・・，Ｗ）とおいて、画像全体での色度差の合計を、２つの照明下での色の見えの遠さとする。

なお、上記（数５１）では、画像の全領域に渡って値を合計しているが、特定の領域の値のみを考慮するようにしてもよい。

色の見えの近さについては、上記ΔＥ_ｓｕｍの値が大きくなるほど値が小さくなる任意の関数Ｙ２＝Ｆ（ΔＥ_ｓｕｍ）により定義できる。この色の見えの近さの値Ｙ２が、第１算出部４の出力値（第１評価値）となる。

以上はＣＩＥ１９６４均等色空間における標準光源の下での色の見えと照明装置１００の光源１の下での色の見えの近さを算出する方法である。この方法は、例えばＬ＊ａ＊ｂ＊色空間のような他の色空間における色度差を求める方法に置き換えることもできるし、ＣＩＥＤＥ２０００のような色度差式を代わりに用いることも可能である。

次に、このように構成された第１の実施形態にかかる照明装置１００による制御処理について図５を用いて説明する。図５は、第１の実施形態における制御処理の全体の流れを示すフローチャートである。

推定部３は、照明によって照らされる物体の分光反射率を推定する（ステップＳ１０１）。推定した結果は、第１算出部４へ通知される。

光源制御部２は、予め定められた最適化の条件に基づき、光源１の発光強度を定める値であるベクトルＡ＝（ａ_１ ａ_２ ａ_３ ・・・ ａ_ｎ）を最適化する（ステップＳ１０２）。この際、光源制御部２は、仮のベクトルＡに対応するＰ（λ）の値を第２算出部５および第１算出部４へ通知する。第２算出部５および第１算出部４は、仮のベクトルＡの値に対応するそれぞれの推定値Ｙ１およびＹ２の値を返す。ここでは、最適化の条件として、Ｙ２を一定値以上に保った上でＹ１を最小化する条件を用いる。これは、数学的には一般的な拘束条件付きの最適化問題である。勾配法や焼きなまし法のような一般的な最適化法を用いて上記の条件を満たすベクトルＡの値を求めることができる。

光源制御部２は、決定されたベクトルＡの値に基づき、光源１の各発光体が発光するように制御する（ステップＳ１０３）。

以上の処理により、例えば青色（特に波長４６０ｎｍ付近）の光をほとんど反射しない物体を照らす場合であれば、Ｙ２の値を大きく保とうとする場合であっても、光源１は青色の光を含まなくてよい。一方で、従来のように演色評価数の値を大きく保とうとする場合であれば、光源１は青色の光を含む必要がある。従って、Ｙ２の値を大きく保とうとする本実施形態の方が、演色評価数の値を保とうとする従来の方法と比較して、Ｙ１の値をより小さくすることができる。すなわち、本実施形態によれば、照明によって照らされる物体の色の見えを損なうことなく、照明による非視覚的な影響をより効率的に軽減することができる。

なお、ステップＳ１０２で用いる拘束条件は、Ｙ２を一定値以上に保った上でＹ１を最小化する、という条件に限られるものではない。例えば、非視覚的な影響を軽減することを優先するのであれば、Ｙ１の値を一定値以下に保った上でＹ２を最大化するという条件でもよい。また、覚醒水準を高めたい場合などであれば、Ｙ２を一定値以上に保った上でＹ１を最大化するという条件でもよい。

（第１の実施形態の変形例）
図６は、複数の色を含む照明光に照らされる物体の一例を示す図である。図６に示すように、分光反射率がＲ_Ａ（λ）である背景６０１に、分光反射率がＲ_Ｂ（λ）である文字６０２が書かれている物体を考える。このとき、背景６０１の領域と文字６０２の領域とで知覚される色の色度差が十分大きければ、仮に標準光源の下で知覚される色とのズレが大きかったとしても文字６０２を読むことは可能である。

すなわち、既述の最適化問題を解きベクトルＡを求める際に用いるＹ２の値を、複数の分光反射率の異なる領域の色度差に置き換えてもよい。このために、本変形例では、第１算出部４の行う処理内容は以下に置き換わる。

まず、推定部３によって推定された、それぞれの画素についての分光反射率の値Ｒ（λ）に対してクラスター分析を行う。これにより、分光反射率の値Ｒ（λ）は、それぞれの領域に属するクラスターに分類される。第１の領域および第２の領域のクラスターの代表値（例えばセントロイド）に相当する分光反射率の値を、それぞれＲ_１（λ）およびＲ_２（λ）とおく。

光源１の下でのＣＩＥ１９６４均等色空間での座標は、既述の方法と同様に算出することが可能である。第１の領域の座標を（Ｗ^＊ _ｐｒ１，Ｕ^＊ _ｐｒ１，Ｖ^＊ _ｐｒ１）、第２の領域の座標を（Ｗ^＊ _ｐｒ２，Ｕ^＊ _ｐｒ２，Ｖ^＊ _ｐｒ２）とおく。

第１の領域と第２の領域の色度差ΔＥ１２は、以下の（数５２）により求めることができる。この値を第１算出部４の出力値Ｙ２とすることができる。

なお、本変形例でもＣＩＥ１９６４均等色空間での色度差の代わりに、例えばＬ＊ａ＊ｂ＊色空間のような他の色空間における色度差を求める方法に置き換えることもできるし、ＣＩＥＤＥ２０００のような色度差式を代わりに用いることも可能である。

また、上記は分光反射率の異なる領域が２つの場合についての処理であるが、領域が３つ以上の場合であっても同様の処理が可能である。この場合、それぞれの領域の組合せについて色度差を算出し、その平均値や最小値を第１算出部４の出力値とすればよい。

例えば、白色光源の下では黒色に見える背景（すべての波長の光をほぼ反射しない）に、白色光源の下では白色に見える文字（概ね赤色、緑色、青色の波長を反射する）が書かれていた場合であれば、仮に光源１は青色の光を含まなかったとしても、文字の領域は赤色と緑色の波長の光を反射するため、黒色からは十分遠い黄色に見える。従って、非視覚的な影響の大きい青色の光を含まずに、Ｙ２の値を大きく保つことができる。すなわち、本変形例によれば、より効率的に非視覚的な影響を低減することが可能となる。

なお、上記では背景の色と文字の色での例の説明をしたが、背景と文字以外であっても異なる色を見分けたい場合（例えば不良品検査など）でも同様に利用可能である。

（第２の実施形態）
図７は、第２の実施形態にかかる照明装置１００−２の構成の一例を示すブロック図である。図７に示すように、照明装置１００−２は、光源１と、光源制御部２−２と、推定部３−２と、第１算出部４と、第２算出部５と、を備えている。

第２の実施形態では、光源制御部２−２および推定部３−２の機能が第１の実施形態と異なっている。その他の構成および機能は、第１の実施形態にかかる照明装置１００のブロック図である図１と同様であるので、同一符号を付し、ここでの説明は省略する。

光源制御部２−２は、第１の実施形態の光源制御部２の機能に加えて、推定部３−２からの入力に従い、光源１の分光分布を制御する機能を持つ。

推定部３−２は、光源１の照射光によって照らされる物体の分光反射率を推定する機能を有するとともに、光源制御部２−２に対して、分光分布を変化させるように通知する機能をさらに備える。図８は、第２の実施形態の推定部３−２の構成例を示すブロック図である。推定部３−２は、撮像部３０１と、撮像制御部３０３−２と、画像処理部３０４−２と、を備えている。なお、第２の実施形態の推定部３−２は、第１の実施形態とは異なり可変フィルタ３０２は有さない。

撮像制御部３０３−２は、光源制御部２−２へ対して光源１の分光分布の切り替え要求と、撮像部３０１による撮像を順次実行するように要求する。光源制御部２−２は、この要求に従い、異なるｍ種類の分光分布となるように光源１を制御する。

画像処理部３０４−２は、光源１の分光分布が異なる状態で、撮像部３０１によって撮像された複数の画像から、光源１の照射光によって照らされる物体の分光反射率を推定する。本実施形態の画像処理部３０４−２による分光反射率の推定方法は以下に示す通りである。

物体の任意の部分の分光反射率をＲ（λ）、光源１によることなるｍ種類の分光分布をそれぞれＰ_ｊ（λ），（ｊ＝１，２，・・・，ｍ）、撮像部３０１の分光感度をＳ（λ）とおく。

ｊ種類目の分光分布の光源１の下で撮像された物体に対する撮像部３０１の出力値Ｖ_ｊは、以下の（数５３）によって表される。

上記の積分を離散値で近似し、分解すると以下の（数５４）の行列式が得られる。

（数５４）の右辺左側の行列をＦとおき、Ｆの疑似逆行列Ｇをｗｉｅｎｅｒ法等を用いて求めれば、以下の（数５５）により物体の分光反射率Ｒ（λ）を求めることができる。

また、第１の実施形態と同様に、ＲＧＢの３チャンネルの撮像部３０１を用いれば、（数５４）の方程式の数を３倍にすることができるから、より精度の高い分光反射率の推定が可能となる。

このように、第２の実施形態にかかる照明装置では、可変フィルタを有さない構成であっても第１の実施形態と同様の効果を得ることができる。なお、第１の実施形態と同様に可変フィルタを更に備える構成も可能である。この場合、可変フィルタの種類をｍ_１、光源１による異なる分光分布の種類をｍ_２とすれば、（数５４）の方程式の数を最大ｍ_１×ｍ_２個とすることが可能である。したがって、より精度良く物体の分光反射率を推定することが可能となる。

（第３の実施形態）
第３の実施形態では、ユーザからの手動入力に基づき、照明装置によって照らされる物体の分光反射率を推定する。図９は、第３の実施形態にかかる照明装置１００−３の構成の一例を示すブロック図である。図９に示すように、照明装置１００−３は、光源１と、光源制御部２と、推定部３−３と、第１算出部４と、第２算出部５と、を備えている。

図１０は、第３の実施形態の推定部３−３の構成例を示すブロック図である。推定部３−３は、入力部３０５と、入力処理部３０６と、分光反射率データベース３０７と、を備えている。

入力部３０５は、例えばタッチパネルディスプレイで構成される。図１１は、入力部３０５の構成例を示す図である。図１１に示すように、ユーザは、入力部３０５を用いることにより、照明によって照らされる物体（例えば書籍）で使用されている色を選択する。入力部３０５で選択された情報は、入力処理部３０６へ通知される。なお、入力部３０５がタッチパネルディスプレイの代わりに物理的なボタン等によって構成されていてもよい。

入力処理部３０６は、入力部３０５から通知された情報を元に、分光反射率データベース３０７の内容を参照することにより、分光反射率を推定する。推定した結果は、第１算出部４へ通知される。

分光反射率データベース３０７は、それぞれの色について例えば典型的な（平均的な）用紙やインクの分光反射率の値を記憶する記憶部である。分光反射率データベース３０７は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、光ディスク、メモリカード、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの一般的に利用されているあらゆる記憶媒体により構成することができる。

分光反射率データベース３０７は、入力処理部３０６からの問い合わせに応じて、それぞれの色に対応する分光反射率Ｐ（λ）の値を入力処理部３０６へ伝える。なお、分光反射率データベース３０７は、例えばＷｅｂ等の外部のネットワーク上に存在していてもよい。この場合、入力処理部３０６は上記ネットワークに接続する機能を有する。

以上の構成により、第３の実施形態の推定部３−３は、物体の分光反射率を推定することができる。第３の実施形態によれば、推定部３−３に、高コストであるカメラ（撮像部）や可変フィルタを備えることなく、第１の実施形態や第２の実施形態と同様の機能を実現することができる。

（第３の実施形態の変形例）
本変形例では、ユーザは照明によって照らされる物体の色を直接指定するのではなく、照明によって照らされる物体の名称を指定する。

図１２は、本変形例の入力部３０５の構成例を示す図である。本変形例では、例えば図１２に示すように、ユーザは、照明によって照らされる物体の固有名称または一般名称を選択することができる。なお、図１２に示すように特定の出版物を指定する形式以外を用いてもよい。例えば「新聞」「写真週刊誌」「文庫本」といった粒度で指定できるように構成してもよい。また、選択できる物体は、上記のような出版物以外のものであってもよい。

分光反射率データベース３０７は、入力部３０５で指定されたそれぞれの物体で使用されている用紙やインクのそれぞれの色について、分光反射率の値を記憶している。分光反射率データベース３０７は、入力処理部３０６からの問い合わせに応じて、使用されているそれぞれの色に対応する分光反射率Ｐ（λ）の値を入力処理部３０６へ伝える。なお、分光反射率データベース３０７は、例えばＷｅｂ等の外部のネットワーク上に存在していてもよい。また、分光反射率データベース３０７は、新しい雑誌が創刊された場合や、使用される紙やインクの種類が変更された場合に、その都度内容を更新できるように構成してもよい。

本変形例によれば、ユーザは照明によって照らされる物体の色を指定する手間を省くことができる。また実際の物体の分光反射率の値を用いることができるため、より精度のよい分光反射率の値を基に、光源の分光分布を最適化することが可能となる。

以上説明したとおり、第１から第３の実施形態によれば、光源の照射光により照らされる実際の物体の分光反射率を考慮して当該物体の色の見えを評価し、物体の色の見えを保つために不必要な波長の光を含ませないことができる。これにより、非視覚的影響をより効率的に低減することができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１ 光源
２、２−２ 光源制御部
３、３−２、３−３ 推定部
４ 第１算出部
５ 第２算出部
１００ 照明装置
１０１ 発光体
３０１ 撮像部
３０２ 可変フィルタ
３０３ 撮像制御部
３０４ 画像処理部
３０５ 入力部
３０６ 入力処理部
３０７ 分光反射率データベース

Claims (8)

1. 分光分布が異なる複数の発光体を含む光源と、
   前記発光体それぞれの発光強度を決定し、前記発光強度となるように前記発光体の発光を制御する光源制御部と、
   前記光源からの照射光が照射される物体の分光反射率を推定する推定部と、
   前記分光分布と前記分光反射率とに基づいて、視覚により知覚される前記物体の色の適切さを表す第１評価値を算出する第１算出部と、
   前記分光分布に基づいて、前記照射光が視覚以外に与える影響の大きさを表す第２評価値を算出する第２算出部と、を備え、
   前記光源制御部は、前記第１評価値と前記第２評価値とが予め定められた拘束条件を満たす前記発光強度を決定し、
   前記第１評価値は、前記物体に含まれる、分光反射率の異なる複数の領域間の見えの差の大きさであること、
   を特徴とする照明装置。
2. 前記分光反射率の異なる複数の領域間の見えの差は、色度差であること、
   を特徴とする請求項１に記載の照明装置。
3. 前記拘束条件は、前記第１評価値を予め定められた固定値以上に保ちながら前記第２評価値を小さくする条件、または、前記第１評価値を前記固定値以上に保ちながら前記第２評価値を大きくする条件であること、
   を特徴とする請求項１に記載の照明装置。
4. 前記第２評価値は、前記光源の分光分布とメラトニン分泌抑制アクションスペクトルとの積の積分値、または、錐体、かん体、および、メラノプシン含有神経節細胞それぞれの応答に基づくメラトニン分泌抑制予測式の値であること、
   を特徴とする請求項１に記載の照明装置。
5. 前記推定部は、
   前記物体の画像を撮像する撮像部と、
   前記画像と前記光源の分光分布とに基づいて前記分光反射率を推定する画像処理部と、を備えること、
   を特徴とする請求項１に記載の照明装置。
6. 前記撮像部は、分光透過率を切り替え可能な可変フィルタを介して前記物体の画像を撮像し、
   前記画像処理部は、異なる前記分光透過率に切り替えられた前記可変フィルタを介して撮像された複数の前記画像と前記光源の分光分布とに基づいて前記分光反射率を推定すること、
   を特徴とする請求項５に記載の照明装置。
7. 前記画像処理部は、前記光源の分光分布が異なる状態で撮像された複数の前記画像と前記光源の分光分布とに基づいて前記分光反射率を推定すること、
   を特徴とする請求項５に記載の照明装置。
8. 前記推定部は、
   前記分光反射率に応じた値を表す入力値を受付け、前記入力値に応じた前記分光反射率を推定する入力処理部を備えること、
   を特徴とする請求項１に記載の照明装置。

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