一种基于图像颜色空间的皮肤表面毛孔大小检测方法技术

本发明专利技术公布了一种基于图像颜色空间的皮肤表面毛孔大小检测方法，通过对皮肤微距数字图像进行图像处理，得到衡量皮肤图像中皮肤毛孔大小的指标；包括：获取皮肤图像的颜色空间像素矩阵；图像灰度化和图像增强处理；图像三值化处理，标记毛孔像素、毛发像素和其他像素；通过毛孔像素四连通方式识别毛孔，统计毛孔的数量和大小；通过面积形状方法剔除误识别的毛孔；对剔除后剩余的毛孔，根据毛孔数量统计毛孔大小的均值，该均值作为皮肤毛孔检测的特征值，由此实现基于图像颜色空间对皮肤表面毛孔大小进行检测。本发明专利技术方法检测毛孔大小准确度高，速度快，具有良好的市场应用前景和价值。

Method for detecting skin surface pore size based on image color space

The invention discloses a skin surface pore size image detection method based on color space, the skin micro image processing of digital image, measured in the image size of the pores of the skin skin index; including: color space for skin image pixel matrix; gray image and image enhancement processing; image processing three values, labeled pixels, pixel and other hair pores through the pores of pixel pixel; four connected mode identification number and size of the pores, the pores of the area through the statistical method of eliminating error; shape recognition of pores; removed after the rest of the pores, the pores quantity statistics according to the mean pore size, the mean value as the characteristic value for the detection of the pores of the skin, thus to achieve the image color space to detect the skin surface based on pore size. The method of the invention has the advantages of high accuracy of pore size detection, high speed and good market application prospect and value.

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像颜色空间的皮肤表面毛孔大小检测方法
本专利技术涉及皮肤毛孔检测技术，具体涉及一种基于图像颜色空间的皮肤表面毛孔大小检测方法，属于皮肤图像处理应用软件领域。
技术介绍
皮肤表面状态检测是皮肤衰老和抗衰老研究的重要手段，也是护肤品客观评价重要指标之一。随着人们生活水平的提高，面部皮肤的美容及护理已经收到人们的广泛关注，如何客观、定量的对皮肤图像进行分析和识别是今年皮肤图像处理领域的研究热点之一，其中一个重要应用就是对皮肤表面毛孔大小的检测。目前国内外皮肤表面状态检测技术还比较落后，传统采用目测方法，存在很大的主观性。因为不同的人对同一幅皮肤图像可能会得出不同的结论，仅凭经验判断会带来很大的误差；且有些皮肤细微纹理，目测无法识别区分。随着计算机图像处理技术的飞速发展，人们开始探讨用数字图像处理技术来提取皮肤图像的特征，以数字图像处理技术为手段，可以使皮肤表面状况评估方法从传统的定性分析上升为精确的定量分析，从而极大地提高测量的精确度。皮肤图像的特征包括颜色、纹理、毛孔、光泽度等，其中毛孔大小特征是一种重要的皮肤度量指标，毛孔数量和大小可衡量皮肤的生理状况。当前评估毛孔大小的图像处理方法很少，还没有定量计算一幅微距皮肤图像表面毛孔大小特征指标的数值方法。目前基于图像的皮肤毛孔检测方法还多采用半手动或纯手动方法，即需要人在图像上手动标记毛孔的方法。图像检测毛孔算法最近几年被提出，目前有基于HSV颜色空间的皮肤图像毛孔检测算法，该方法首先把获取的RGB颜色空间图像转换成HSV颜色空间，然后在此HSV图像基础上对图像做阈值分割和形态学去燥方式实现皮肤毛孔检测，该方法可自动识别毛孔，但没有提供能够评估一幅微距皮肤图像表面毛孔特征的数值指标，也没有剔除毛发、黑斑等引起的误识别毛孔，毛孔检测准确性不高。
技术实现思路
本专利技术的目的在于实现一种基于图像颜色空间(如RGB、HSV)的皮肤表面毛孔大小检测方法，根据皮肤图像RGB颜色空间像素值信息，计算指定一幅图像的表面毛孔大小特征值，实现皮肤图像毛孔大小检测评估。本专利技术中，皮肤图像来自于数字图像采集设备，可利用微距皮肤采像设备进行采像得到或对常规图像进行预处理得到。目前图像文件多采用RGB颜色空间，本专利技术算法直接利用RGB颜色空间像素值做毛孔大小检测；通过图像增强方法可减少或避免光照条件影响；有些毛孔会连接有毛发，本文算法通过最小包围矩形区域法可有效去除毛发的影响；通过面积形状方法可去除黑斑等误识别的毛孔、纹理、黑斑等；通过本专利技术方法，一幅皮肤微距图像计算得出一个毛孔大小特征值，通过这个特征值可准确度高的识别一幅微距皮肤图像表面毛孔大小特征，本专利技术算法计算速度快，计算的毛孔大小特征值指标准确度高，具有很大市场应用价值。本专利技术提出的基于图像颜色空间的皮肤表面毛孔大小检测方法可对相同分辨率的皮肤微距数字图像做处理，得到衡量一幅皮肤图像毛孔大小指标参数数值，该数值可标识微距皮肤图像表面的毛孔特征，主要包括如下步骤内容：(1)根据图像路径参数，读取皮肤图像颜色空间(RGB空间)像素矩阵；(2)皮肤图像灰度化并图像增强；(3)皮肤图像三值化处理，既毛孔像素1，毛发像素2，其他像素0；(4)通过毛孔像素四连通方式识别并统计毛孔数量和大小；(5)通过面积形状方法剔除误识别的毛发、纹理、黑斑等；(6)对剔除后剩余的毛孔根据数量统计毛孔大小的均值，该均值可作为皮肤毛孔检测的特征值。通过本专利技术方法提供的皮肤毛孔大小计算算法，检测皮肤图像毛孔大小准确度高，具有实际应用价值。具体来说，本专利技术的方法包括下列步骤：A.根据图像路径，读取皮肤图像RGB空间像素颜色值矩阵，具体如下：A1.本算法唯一的参数是存储在硬盘上的图像文件，图像名称作为算法的唯一参数；A2.图像文件可以存放在本地、网络或其他媒体介质上；A3.读取图像文件的RGB值到计算机内存作为后续算法计算的基础；A4.图像文件格式包括但不局限于jpg、bmp、png等；B.皮肤图像灰度化并图像增强，具体步骤如下：B1.对读取的皮肤图像RGB像素值，通过三通道简单平均方法对皮肤图像进行灰度化；B2.计算灰度化后图像的灰度最大值GrayMax和灰度最小值GrayMin，计算得到灰度范围GrayWidth为：GrayWidth＝GrayMax-GrayMin；B3.根据灰度范围GrayWidth拉伸像素灰度值到范围[0,255]；C.对皮肤图像进行三值化处理，得到三值化图像，即毛孔像素1，毛发像素2，其他像素0，具体内容如下：C1.皮肤灰度图像分块(一般可分20-30个分块)，每块分别对块内像素求像素灰度均值avgN；C2.每块皮肤图像内像素计算像素灰度值与avgN的差值minusN，该差值带有正负号；C3.设定均值avgN的阈值范围，minusN值低于均值avgN在该设定范围时定义为毛孔，像素值记录为1，minusN值低于avgN值V即毛发像素，像素值记录为2，V值的确定方法取决于子块图像最大灰度值和最小灰度值区间大小，通过式1计算得到：本专利技术根据实验获得均值avgN的范围为[60,100]。D.毛孔像素四连通方式识别并统计毛孔数量和大小(即每个毛孔的像素数量)，具体步骤如下：D1.针对三值化的图像(即毛孔像素1；毛发像素2；其他像素0)做毛孔统计，不同的毛孔像素标记不同的数值No，数值范围3～255；该数值用来标记三值化图像中不同的毛孔(标记后图像像素值分别为0、2、3～255，其中3～255用以标记不同的毛孔；毛孔数量超过253，重复使用3～255数值)，标记同时可以统计毛孔的数量。D2.从图像左上角开始遍历三值化图像像素，检测到毛孔像素(像素值为1)后标记该像素值为数字No(数值范围为3～255，用于统计毛孔数量，同一个毛孔的No数值相同，检测到新的毛孔即No值顺序递增1)，然后从该像素开始采用四连通压栈方法更改属于该毛孔像素的所有其他像素值为No数值，属于同一个毛孔的所有像素之间是四连通的；标记完成的三值化图像像素值不会有1值，其中，毛孔元素像素值范围为3～255，毛发像素值为2，其他像素值为0；D3.遍历三值化图像像素完成后，可得到皮肤图像的毛孔数量(通过递增的No值获取，属于同一个毛孔的像素的No值相同，下一个毛孔的像素No值递增1，即No+1，以此类推)以及每个毛孔的像素数量；同一个毛孔的所有像素值No是相同的，在遍历三值化图像四连通查找同一个毛孔像素的同时可统计该毛孔像素数量；E.剔除误识别的毛发、黑斑等引起非毛孔影响，具体步骤如下：E1.遍历皮肤图像的所有毛孔，根据每个毛孔像素数量，设定范围阈值，定义数量在该阈值范围内的毛孔为识别真实毛孔的条件之一，不在该范围的为误识别的毛孔，该范围可以但不局限于[4,30]；E2.通过面积形状方法，只需简单统计每个毛孔的长宽矩形范围，长条形毛孔为误识别毛孔，如毛发，面积很小为噪声点，面积很大为色斑；通过该方法可剔除误识别毛孔；误识别毛孔的具体判断方法如下：E21.本专利技术根据实验数据确定毛孔簇最小像素数量poreMinCount为4，毛孔簇像素数量num不大于该值定义为误识别毛孔(噪声点)，如式2所示；poreMinCount≥num(式2)E22.本专利技术根据实验数据确定毛孔簇最大像本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于图像颜色空间的皮肤表面毛孔大小检测方法，通过对相同分辨率的皮肤微距数字图像进行图像处理，得到衡量皮肤图像中皮肤毛孔大小的指标值，用于标识微距皮肤图像表面的毛孔特征；包括如下步骤：1)获取皮肤图像的RGB颜色空间像素矩阵；2)对皮肤图像进行灰度化和图像增强处理；3)对步骤2)得到的皮肤图像进行三值化处理，分别标记毛孔像素、毛发像素和其他像素；4)对步骤3)进行三值化处理后得到的皮肤图像，通过毛孔像素四连通方式识别毛孔，并统计皮肤图像中毛孔的数量和大小；5)通过面积形状方法剔除误识别的毛孔；6)对剔除后剩余的毛孔，根据毛孔数量统计毛孔大小的均值，该均值作为皮肤毛孔检测的特征值，由此实现基于图像颜色空间对皮肤表面毛孔大小进行检测。

【技术特征摘要】
1.一种基于图像颜色空间的皮肤表面毛孔大小检测方法，通过对相同分辨率的皮肤微距数字图像进行图像处理，得到衡量皮肤图像中皮肤毛孔大小的指标值，用于标识微距皮肤图像表面的毛孔特征；包括如下步骤：1)获取皮肤图像的RGB颜色空间像素矩阵；2)对皮肤图像进行灰度化和图像增强处理；3)对步骤2)得到的皮肤图像进行三值化处理，分别标记毛孔像素、毛发像素和其他像素；4)对步骤3)进行三值化处理后得到的皮肤图像，通过毛孔像素四连通方式识别毛孔，并统计皮肤图像中毛孔的数量和大小；5)通过面积形状方法剔除误识别的毛孔；6)对剔除后剩余的毛孔，根据毛孔数量统计毛孔大小的均值，该均值作为皮肤毛孔检测的特征值，由此实现基于图像颜色空间对皮肤表面毛孔大小进行检测。2.如权利要求1所述检测方法，其特征是，所述皮肤图像的图像文件格式包括但不局限于jpg、bmp、png。3.如权利要求1所述检测方法，其特征是，步骤2)所述对皮肤图像进行灰度化，具体步骤如下：B1.对读取的皮肤图像RGB像素值，通过三通道平均方法对皮肤图像进行灰度化；B2.计算得到灰度化后图像的灰度最大值和灰度最小值分别为GrayMax、GrayMin，计算得到灰度范围GrayWidth为：GrayWidth＝GrayMax-GrayMin；B3.根据灰度范围GrayWidth拉伸像素灰度值到范围[0,255]。4.如权利要求1所述检测方法，其特征是，步骤3)对皮肤图像进行三值化处理得到三值化图像，具体包括如下步骤：C1.对皮肤图像进行分块为多个子块，对每个子块皮肤图像分别求得灰度值均值，记为avgN；C2.对每个子块皮肤图像内的像素，计算像素灰度值与avgN的差值minusN，该差值带有正号或负号；C3.设定均值avgN的阈值范围；当像素的minusN值低于所述阈值范围时，该像素记为毛孔像素；当minusN值低于值V时，记为毛发像素；所述V值的取值取决于子块图像最大灰度值和最小灰度值区间大小；余下像素记为其他像素。5.如权利要求4所述检测方法，其特征是，所述均值avgN的阈值范围为[60,100]；所述值V具体通过式1计算得到：其中，GrayMax为图像的灰度最大值；GrayMin为图像的灰度最小值。6.如权利要求4所述检测方法，其特征是，所述毛孔像素的像素值为1；所述毛发像素的像素值为2；所述其他像素的像素值为0。7.如权利要求1所述检测方法，其特征是，步骤4)通过毛孔像素四连通方式识别并统计毛孔数量和每个毛孔的像素数量...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘迎，邱显荣，
申请(专利权)人：精诚工坊电子集成技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11