基于亮度變換的彩色皮膚圖像黑色素濃度分析

黃展鵬，金維剛（.廣州大學城健康產業科技園投資管理有限公司，廣州　50006；2.廣東藥學院醫藥信息工程學院，廣州50006）

基于亮度變換的彩色皮膚圖像黑色素濃度分析

黃展鵬1，2，金維剛1
（1.廣州大學城健康產業科技園投資管理有限公司，廣州510006；2.廣東藥學院醫藥信息工程學院，廣州510006）

0　引言

中國的化妝品市場是全世界最大的新興市場，在最近短短的30年間，我國化妝品行業從小到大，由弱到強，走出了一條獨特的發展之路。2014年中國化妝品年銷售額達2000多億元，其中護扶品是整個行業中發展最快的一個細分市場，近幾年來我國護膚品行業以年均15%以上的速度遞增。護膚品需要和人體皮膚直接接觸，如何便捷地分析人體皮膚狀況和評判護膚品的效果，吸引著眾多的學者進行研究。

當前醫學上對黑色素含量的測定需要進行細胞培養，這不適應護膚品行業需要便捷地進行皮膚黑色素水平的日常、長期檢測，因此有學者研究模擬皮膚和入射光之間的交互，研究利用二維彩色圖像分析皮膚黑色素信息。Tsumura等人［1］利用獨立成分分析技術成功從彩色圖像中提取黑色素成分，同時將皮膚圖像的陰影分離，得到更好的黑色素成分圖。Takiwaki等人［2］計算皮膚顏色分布圖，但沒有利用該顏色分布圖計算黑色素的濃度。徐舒暢等人［3-4］在文獻［1］的基礎上提出基于單張彩色皮膚圖像的自動黑色素濃度分布圖的提取算法。

1　自適應亮度變換

亮度變換是圖像增強的一種常用的方法，通過擴展某個范圍的灰度值以增強指定灰度范圍內的圖像對比度［5］。在本文的具體應用中，亮度變換的目的是克服環境變化對后續黑色素濃度計算的影響，以更真實地反映皮膚實際的黑色素濃度水平。

彩色圖像是由紅色（Red）、綠色（Green）和藍色（blue）三個顏色分量組成，圖像中的每一個彩色像素點都是由RGB三個分量的值組合而成，但人觀察彩色物體時傾向于用它的色度、飽和度和亮度來描述，故我們選擇 HIS（Hue，色度；Saturation，飽和度；Intensity，亮度）彩色空間來進行亮度變換，其將亮度和彩色信息分開。因此我們先用自適應閾值分割出白色物體，然后進行腐蝕操作以斷開粘連的區域，由于圖像中還存在其他的小區域，故通過二值圖像區域標記法對圖像中的每個區域進行分析，找到最大的白色區域即為我們進行亮度變換的參照區域，其實現步驟如下：

（1）讀取圖片；

（2）將彩色圖像轉化成灰度圖像，用于白色物體的檢測；

（3）以直方圖的累積概率超過90%為標準，確定閾值并進行二值化；

（4）以邊長為3的正方形結構元素對二值圖像進行腐蝕操作，斷開粘連區域；

（5）將上圖作為掩膜圖像，以邊長為40的正方形結構元素腐蝕后圖像為標記進行重構運算，提取圖像中的塊狀物體；

（6）對圖像進行標記連接分量，提取圖像中的最大區域；

（7）將原RGB圖像轉換成HIS圖像，根據最大區域的位置提取白色物體的色度、飽和度和亮度信息的均值；

（8）根據參考狀態下的色度、飽和度和亮度值進行變換，再將圖像轉換成RGB圖像。

2　彩色圖像的黑色素濃度計算

2.1人體皮膚顏色模型

要根據彩色圖像計算圖像的黑色素濃度，首先得生成皮膚的顏色表，將皮膚的彩色圖像參照顏色表得到對應點的黑色素濃度值。皮膚中的表皮層有黑色素，有棕黑素和真黑素兩種類型，一般情況后者占多數；真皮層中有血色素，有含氧血色素和脫氧血色素。參考文獻［3］計算表皮層和真皮層的吸收率：

其中em_eu和em_ph分別表示棕黑素和真黑素的消光系數，eh_o和eh_deo分別表示含氧血色素和脫氧血色素的消光系數，上述四個參數對RGB不同的顏色分量有不同的參數值；lm和lh用表皮層和真皮層的厚度表示，reu和ro表示真黑色素和含氧血色素的比例，Vm和vh表示黑色素在表皮層和血色素在真皮層的容積率，參考文獻［3］其值分別為為lm=0.01厘米、lh=0.20厘米、reu=0.9、ro=0.8、Vm=1和Vh=1。用下式表示其他色素對光線的吸收：

皮膚某點的顏色值C可由下式得到：

［3］使用的參數值：

表1　各顏色分量對應的消光系數值

2.2彩色皮膚圖像黑色素濃度計算

在具體應用中利用圖像中相同的物體來進行自適應的彩色圖像亮度變換，以避免背景和光照對黑色素濃度計算的影響，故首先得分割出白色參照物，然后根據參照物區域的RGB三個分量值與參考亮度值比較，計算圖像RGB各個分量的變換函數，同時根據該白色物體的指向，提取指向區域50×50像素的區域，再對這個區域的RGB三個分量用變換函數進行亮度變換，然后計算皮膚的顏色表，該表只需要在算法初始運行時計算一次，即可根據該顏色表計算指定圖像區域的黑色素分布圖，其具體實現流程如下：

圖1　算法流程圖

3　實驗結果

首先對有黑痣的皮膚圖像進行黑色素濃度分析，其結果如圖2所示。圖2（a）為原圖，其右下部分為黑痣，圖（b）為采用上述方法計算得到的黑色素濃度圖，灰度值越大表示黑色素濃度越高，圖（c）為圖（b）進行自動亮度拉伸的效果圖，可見在黑痣中間部分的黑色素濃度比周圍的高。

在本文的實際應用中，是利用圖像中固定使用的白色物體作為自動亮度變換的參考標準，如圖3所示，圖3（a）為原圖，左下方的白色物體為檢測皮膚水分的設備，在黑色素濃度計算中用于亮度變換的參考，圖3 （b）為用自適應閾值分割的效果圖，能較完整地提取物體，圖3（c）為形態學重構運算的效果圖，能完整的將白色物體分割，圖3（d）為根據白色物體區域的均值參考標準進行自動亮度變換后的效果圖，可見比原圖亮些。實踐中通過這種自動亮度變換以保證黑色素濃度的測定克服背景和光照的影響，標準化后測定的黑色素濃度數據對后期的數據挖掘提供較好的基礎。

圖2　黑色素濃度圖

4　結語

本文結合化妝品行業需要的日常黑色素濃度檢測的具體要求，提出基于在皮膚水分檢測時的手機自拍彩色圖像，通過分析皮膚的色彩模型和彩色圖像紅色、綠色和藍色三個分量值的關系，計算圖像或指定區域的黑色素濃度。由于在實踐中背景和光照不穩定，故結合水分檢測設備的顏色特征，通過自動分析該物體所在區域的亮度特征，并結合標準進行亮度變換以避免圖像拍攝環境的差異導致黑色素濃度分析的偏差。實踐表明該算法能有效地進行亮度變換并對指定區域的皮膚圖像進行黑色素濃度分析。下一步的研究在于提高算法的運行效率和對大量的黑色素濃度數據進行分析，以更好地服務于化妝品行業的實際應用。

圖3　自適應亮度變換

參考文獻：

［1］Tsumura，N.，Ojima，N.，Sato，K.，Shiraishi，M.，Shimizu，H.，Nabeshima，H.，Akazaki，S.，Hori，K.，Miyake，Y.Imagebased skin color and texture analysis/synthesis by extracting hemoglobin and melanin information in the skin.ACM Transactions on Graphics，2003（22）：770-779.

［2］TAKIWAKI H，KANNO Y，MIYAOKA Y，et al.Computer simulation of skin color based on a multilayered skin model［J］.Skin Research and Technology，1997，3（1）：36-41.

［3］徐舒暢，張三元，張引．利用顏色模擬估算皮膚色素濃度［J］．浙江大學學報：工學版，2009，43（6）：983-986．

［4］徐舒暢，張三元，張引．基于彩色圖像的皮膚色素濃度提取算法［J］．浙江大學學報：工學版，2011，42（2）：253-258．

［5］岡薩雷斯，伍茲著，阮秋琦等譯.數字圖像處理（第三版）.北京：電子工業出版社，2011：64：68.

Skin Digital Image；Brightness Transformation；Skin Color Model；Melanin

Sorting Algorithm Without Changing the Data Position&Dynamic Demonstration

HUANG Zhan-peng1，2，JIN Wei-gang1
（1.Guangzhou Higher Education Mega Center Health Industrial Science and Technology Park Investment Management Co.Ltd.，Guangzhou 510006）

（2.Department of Medical Information Engineering，Guangdong Pharmaceutical University，Guangzhou 510006）

1007-1423（2015）23-0051-04

10.3969/j.issn.1007-1423.2015.23.012

黃展鵬（1980-），男，廣東普寧人，碩士研究生，副教授，研究方向為圖像處理與分析

金維剛（1966-），男，江西九江人，本科，研究方向為科技園和孵化器管理運營

2015-06-11

2015-08-06

為便捷地分析人體皮膚中的黑色素水平，利用手機自拍功能獲取人體皮膚彩色圖像，根據場景的標記物進行自適應亮度變換，以克服環境影響，再基于皮膚的顏色模型，生成皮膚顏色表，然后計算彩色圖像的每個像素點的黑色素濃度。實驗表明，算法能有效地調整亮度水平并計算出皮膚黑色素的濃度。

皮膚圖像；亮度變換；皮膚顏色模型；黑色素

廣州市科技計劃項目（No.2060404）、番禺區科技計劃項目（No.2013-專01-062）

To easily analyze human skin melanin levels，using a mobile phone self-timer function to obtain human skin color image，adaptive brightness conversion according to scene markers in order to overcome the environmental impact，then skin color model based on production in the skin color table，then melanin concentration calculation color image each pixel.Experimental results show that the algorithm can effectively adjust the brightness level and calculate the concentration of melanin in the skin.