基于計算機圖像處理的人臉皮膚表面色斑評估的可行性分析

呂峻閩　梅少環　廖春池

摘要：近些年來，醫學美容領域開始研究一種性價比較高的新方法來進行人臉面部色斑的評估——基于圖像處理技術的皮膚表面色斑的檢測。利用此方法提取的色斑特征參數在評估色斑時，相較于傳統的方法而言有著可信度較高、成本代價小的優點。本文先采用了灰度變換、閾值分割、形態學濾波、區域標記、freeman鏈碼以及邊緣檢測等方法來提取圖像中色斑的特征參數；再通過觀察法來分析利用本文的方法提取到的特征參數在評估色斑時的可行性。

關鍵詞：皮膚色斑圖像處理閾值分割特征參數可行性

中圖分類號：TP391.41 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2016）06-0000-00

1緒論

色斑是評價皮膚質量好壞的一個重要指標。目前，在國外人們依靠一些專業設備如德國CK-Electronic的Skin-VisioMeter系列、美國的VISIA以及韓國的Cosmanager對皮膚色斑進行檢測，利用這些設備可以得到十分精確的皮膚色斑狀況。國內對皮膚表面色斑的檢測主要是依靠醫生或美容師的主觀評價。但這些方法都具有局限性，為了打破這種局限性，國內外都開始研究利用圖像處理技術來進行皮膚表面色斑的評估。

2皮膚色斑特征參數的提取及量化

本章利用閾值分割、形態學濾波、區域標記等常用的圖像處理手段對色斑的特征參數進行提取。

2.1 色斑圖像的預處理

由于采集色斑圖像時會受到光照的不均勻以及被采集者皮膚上的油脂反光等因素帶來的影響，采集到的色斑圖像會出現高光的情況如圖2.1.1所示，圖2.1.2是圖2.1.1的灰度直方圖。

這種高光對后期提取色斑的特征參數會造成很大的干擾。因此，在提取參數之前必須對圖像進行預處理來去除高光。

通過分析發現利用傳統的去高光方法并不能得到理想的結果。據此，本節提出了一種基于分段函數的灰度變換的方法來去除高光如式子（2.1.1）所示，通過實驗證明此方法在去除高光上是有效的。

2.2 色斑的提取

本節是根據色斑圖像的特點在其S域上進行閾值分割，最后利用形態學濾波和區域標記的方法將色斑提取出來。

要得到色斑的S域值，首先要將圖像由RGB顏色空間轉換為HIS顏色空間，其常用的轉換公式為[1]：

為了驗證這些特征參數在評估色斑時是可行的，先將這六幅圖兩兩分為1組，共15組；再邀請20位觀察者根據判斷色斑特征狀況的依據從色斑的幾何外形和顏色分別對這15組圖像中色斑的特征進行觀察，并對每組觀察到的色斑特征做一個簡單的描述[3]；最后比較由觀察得出的評估結果和由特征參數得出的評估結果。

通過上面的分析，發現通過圖像處理的手段提取的色斑特征參數在評估色斑時是可行的。

4結論以及展望

本文初步驗證了利用圖像處理技術進行皮膚表面色斑評估是可行的。隨著計算機技術的發展以及圖像處理技術的完善，利用圖像處理技術對皮膚可見特征進行評估將會成為一個大趨勢。

參考文獻

[1]（美）岡薩雷斯（Gonzalez，R.C.）等.數字圖像處理（第2版）[M]，北京：電子工業出版社，2006，233-240.

[2]KittlerJ，IllingworthJ.Minimumerrorthresholding[J].PatternRecognition，1986，19（1）：41?47.