【技术实现步骤摘要】
一种基于像素聚类与分割阈值的白癜风区域分割方法
本专利技术属于数字图像处理领域，涉及一种基于像素聚类与分割阈值的白癜风区域分割方法。
技术介绍
白癜风是一种常见的皮肤色素脱失病，该病的主要特征是在体表形成大小无规则的白斑皮损，是一种严重影响外貌美观的疾病,白斑面积是临床治疗效果的重要评价指标,而测量白斑面积的基础则是准确将白斑区域分割出来。随着图像处理技术的发展，传统的白斑面积测量方法，如目测估算法、点估算法、宫格法等，由于其主观性强，缺乏客观的衡量标准，逐渐被基于图像分析的测量方法所取代。这类方法可以做到非接触式测量，客观准确，但由于图片拍摄环境、拍摄器材、患者皮肤自身的色度等诸多因素的限制，做到将白癜风区域高效，准确的分割出来仍具有一定难度，如基于混合颜色空间的K均值聚类方法采用将输入的RGB图像转转换到CIELAB、HSV、YCbCr空间中进行K均值聚类分割，但该方法需要同时在三个空间下进行聚类，计算量大，难以对分辨率高的图像进行有效的处理，且以像素点为最小单位进行分割；使用Photoshop与ImageJ等工具对白癜风区域进行手动分割，标记边缘的方法，效果...
【技术保护点】
1.一种基于像素聚类与分割阈值的白癜风区域分割方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：(1)获取患者人脸区域图像；(2)对图像进行高斯模糊或中值滤波去除噪声；(3)对步骤(2)处理获得的图像进行像素聚类；(4)确定分割阈值，基于像素聚类对图像分割获得白癜风区域图像。
【技术特征摘要】
1.一种基于像素聚类与分割阈值的白癜风区域分割方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：(1)获取患者人脸区域图像；(2)对图像进行高斯模糊或中值滤波去除噪声；(3)对步骤(2)处理获得的图像进行像素聚类；(4)确定分割阈值，基于像素聚类对图像分割获得白癜风区域图像。2.根据权利要求1所述的一种基于像素聚类与分割阈值的白癜风区域分割方法，其特征在于，在步骤(2)中，若有图像中有高光区域，则先进行高光抑制处理。3.根据权利要求1或2所述的一种基于像素聚类与分割阈值的白癜风区域分割方法，其特征在于，在步骤(3)中，图像聚类方法如下：(3-1)将采集到的RGB图像转换至Lab颜色模型时，需要通过XYZ颜色模型进行过渡，公式如下：其中，pR,pB,pG分别是像素p的RGB颜色分量；(3-2)将输入RGB图像转换到Lab颜色空间：其中，δ为预设值，Xn,Yn,Zn作为XYZ颜色空间中白点的参考值；(3-3)根据输入图像尺寸初始化聚类种子点个数，公式如下：其中，Nc为聚类种子点个数，W与H分别为图像的宽度和高度，ρ此处定义为种子点密度，取值范围为[0,min(W,H)]；(3-4)将坐标为(ρ,ρ)的像素设置为第一个种子点，以ρ为步长，将其余种子点以棋盘格样式初始化在交叉点位置上，则种子点集合为{(x,y)|x＝c1ρ,y＝c2ρ},将种子点作为初始化聚类中心，记为Ck＝[lk,ak,bk,xk,yk]，k＝1,2,…,Nc，其中，lk,ak,bk分别为图像在Lab空间下位置坐标为(xk,yk)处所对应像素点的L,a,b分量；(3-5)在以种子点为中心，3×3为大小的领域内，将种子点移动到Lab模型中L通道梯度最小的位置，以防其落到图像边缘上或者噪声处；(3-6)图像像素聚类过程的具体方法如下：(3-6-1)初始化每一个像素点i的标签数组l(i)＝-1，距离数组d(i)＝∞，初始化最大迭代次数Niter；(3-6-2)以Ck为中心，2ρ×2ρ大小的区域内，对每一个像素i执行以下操作：计算像素i与聚类中心Ck的距离D；若D<d(i),则令d(i)＝D,l(i)＝k；(3-6-3)判断是否遍历完所有聚类中心，若是，则继续；否则返回步骤(3-6-2)；(3-6-4)更新所有聚类中心；(3-6-5)判断是否达到最大迭代次数Niter，若是，则结束；否则，返回步骤(3-6-2)。4.根据权利要求3所述的一种基于像素聚类与分割阈值的白癜风区域分割方法，其特征在于，步骤(3-6-2)中，像素i与像素j之间的距离D定义为空间距离与颜色距离的加权和：其中，像素点i与像素点j的坐标分别为(xi,yi),(xj,yj),在Lab空间中像素值分别为(li,ai,bi),(lj,aj,bj),Ds为两个像素点的空间距离，Dc为两个像素在Lab颜色空间中的距离，Cs,Cc分别为空间距离与颜色距离的归一...
【专利技术属性】
技术研发人员：边张行，夏思宇，宋子涵，吴双，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32
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