一种基于纹理方向性的皮肤图像纹理评估方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于纹理方向性的皮肤图像纹理评估方法及系统。其中，该方法包括如下步骤对皮肤图像进行二值化处理，得到由纹理像素和非纹理像素组成的皮肤纹理图像；根据皮肤图像纹理方向性特征，通过统计纹理方向性计算范围内纹理像素的数量，剔除纹理像素中的伪纹理像素；统计去除伪纹理像素后的皮肤纹理图像的纹理像素数量。该方法评估皮肤图像纹理粗细准确度高，速度快。

A Skin Image Texture Evaluation Method and System Based on Texture Direction

The invention discloses a skin image texture evaluation method and system based on texture directivity. The method includes the following steps: binarizing the skin image to get the skin texture image composed of texture pixels and non-texture pixels; counting the number of texture pixels in the range by counting the texture orientation according to the texture orientation characteristics of the skin image, eliminating the pseudo-texture pixels in the texture pixels; counting the skin texture image after removing the pseudo-texture pixels. Number of texture pixels. This method has high accuracy and speed in evaluating the texture of skin image.

【技术实现步骤摘要】
一种基于纹理方向性的皮肤图像纹理评估方法及系统
本专利技术涉及一种基于纹理方向性的皮肤图像纹理评估方法，同时涉及实现该方法的系统，属于皮肤图像处理

技术介绍
随着生活水平的提高，面部皮肤的美容及护理已经受到人们的广泛关注，因此，如何客观、定量地对皮肤图像进行分析、识别和评估是近年来皮肤图像处理领域的研究热点之一，在现实中有广泛的应用价值。皮肤图像的特征包括颜色、纹理、毛孔、光泽度等，纹理是皮肤图像特征的一个重要评估指标，为了给出皮肤图像纹理的定量数值，首先是需要从复杂的皮肤图像背景中提取皮肤纹理，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纹理特征，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极为精确的定量分析，从而极大地提高测量的精确度。皮肤图像纹理的分析测量与评估问题是当前的一个比较受关注的研究课题，有各种统计分析方法，如空间灰度共生矩阵法、中心距方法、游程长度法和极大极小值方法、基于数学形态学的粒度分析方法、分水岭纹理分割方法等。通过这些分析方法分析后，再计算纹理属性值来评估皮肤图像纹理特征，如空间灰度共生矩阵法分析皮肤图像纹理特征后，计算角二阶矩、对比度、相关性、熵等二次统计量数值来定量评估皮肤图像的纹理特征；基于数学形态学的粒度分析方法后，则可计算纹理斑块的表面总面积、最大面积、最小面积以及它们相应的数目。这些纹理分析统计方法都需要纹理特征明显的皮肤图像作为原始图像。皮肤图像纹理评估前需要做图像初步处理，图像初步处理目的是为了提取纹理特征以便于后续纹理的定量评估计算，初步处理好的图像，已经是二值化的皮肤纹理特征图像。皮肤纹理图像，纹理和皮肤背景灰度(颜色)值及其相近，全局的图像初步处理方法(高斯滤波，维纳滤波等)效果都不好，对于很多皮肤图像，伪纹理像素比例及其大。对于原始的皮肤图像，纹理特征难以提取不是因为噪音的问题，是因为纹理灰度值和背景灰度值及其接近的原因，皮肤纹理灰度值接近皮肤背景灰度值，这样计算机算法很难识别出纹理，甚至同一灰度值的像素中，在图像的某处是纹理像素在另一处则是皮肤背景像素，这样就不能通过简单去噪、滤波等预处理方法解决纹理识别问题，所以皮肤图像纹理分析与评估核心问题不是纹理统计分析计算，而是如何通过计算机算法识别出纹理，然后有各种纹理统计计算方法，如最为广泛应用的是灰度共生矩阵方法。所以初步处理图像是皮肤图像纹理特征定量评估最为关键的一步。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术所要解决的首要技术问题在于提供一种基于纹理方向性的皮肤图像纹理评估方法。本专利技术所要解决的另一技术问题在于提供一种基于纹理方向性的皮肤图像纹理评估系统。本专利技术所要解决的第三技术问题在于提供一种基于纹理方向性的皮肤图像纹理评估方法的皮肤图像评估系统。为实现上述专利技术目的，本专利技术采用下述的技术方案：根据本专利技术实施例的第一方面，提供一种基于纹理方向性的皮肤图像纹理评估方法，包括如下步骤：对获取的皮肤图像进行预处理，得到去除光照影响的皮肤计算图像；对皮肤计算图像进行二值化处理，得到由纹理像素和非纹理像素组成的皮肤纹理图像；根据皮肤图像纹理方向性特征，通过统计纹理方向性计算范围内纹理像素的数量，剔除纹理像素中的伪纹理像素；统计去除伪纹理像素后的皮肤纹理图像的纹理像素数量。其中较优地，对皮肤图像进行二值化处理得到由纹理像素和非纹理像素组成的皮肤纹理图像之前，还包括如下步骤：对获取的皮肤图像进行预处理，得到去除光照影响的皮肤计算图像。其中较优地，对获取的皮肤图像进行预处理，得到去除光照影响的皮肤计算图像；包括如下步骤：对获取的皮肤图像进行灰度化处理，得到皮肤灰度图像；根据皮肤灰度图像中像素的整体亮度，剔除皮肤灰度图像中过亮和过暗的像素；对剔除过亮和过暗像素的皮肤灰度图像进行光照不均匀处理，得到去除光照影响的皮肤计算图像。其中较优地，根据皮肤灰度图像中像素的整体亮度，剔除皮肤灰度图像中过亮和过暗的像素；包括如下步骤：计算皮肤灰度图像的灰度均值；统计灰度值在0～255范围中，每个不同灰度值的像素数量；从灰度值为0开始沿着灰度值递增的方向，查找第一个像素数量比例大于第一灰度阈值的灰度值，为下限灰度值；从灰度值为255开始沿着灰度值递减的方向，查找第一个像素数量比例大于第二灰度阈值的灰度值，为上限灰度值；皮肤灰度图像上，像素灰度值不在[下限灰度值，上限灰度值]范围内的像素的灰度值改写为灰度均值，剔除皮肤灰度图像中过亮和过暗的像素。其中较优地，所述基于纹理方向性的皮肤图像纹理评估方法，在皮肤灰度图像剔除过亮和过暗的像素之后，进行光照不均匀处理之前，还包括如下步骤：通过灰度直方图拉伸增强皮肤灰度图像的对比度；采用如下公式计算：GRij＝(Grayij－GrayMin)×255/(GrayMax－GrayMin)；其中Grayij、GRij分别为皮肤灰度图像的像素矩阵<i,j>位置处像素在灰度直方图拉伸增强前、后的灰度值；GrayMin为下限灰度值；GrayMax为上限灰度值。其中较优地，对剔除过亮和过暗像素的皮肤灰度图像进行光照不均匀处理，去除光照不均匀产生的影响，得到皮肤计算图像；包括如下步骤：计算皮肤灰度图像对应的光照不均匀背景图像的像素灰度值；根据皮肤灰度图像的像素灰度值以及皮肤计算图像对应的光照不均匀背景图像的像素灰度值，计算去除光照影响的皮肤计算图像；采用如下公式：GCij＝GRij－GBij+127；其中，GRij为皮肤灰度图像的像素矩阵<i,j>位置处像素灰度值，GBij为皮肤计算图像对应的光照不均匀背景图像的像素矩阵<i,j>位置处像素灰度值，GCij为像素矩阵<i,j>位置处去除不均匀光照背景后的皮肤计算图像。其中较优地，计算皮肤灰度图像对应的光照不均匀背景图像的像素灰度值；包括如下步骤：将皮肤灰度图像进行分块；对皮肤灰度图像对应的光照不均匀背景图像进行初始化；根据皮肤灰度图像，计算每个分块的灰度均值,并作为光照不均匀背景图像对应分块正中间的像素的灰度值；光照不均匀背景图像的所有灰度值为0的像素，根据每个分块中间像素的灰度值做双线性插值，位于边上的分块中无法做双线性插值的像素灰度值取分块中心点像素灰度值。其中较优地，所述基于纹理方向性的皮肤图像纹理评估方法，对皮肤图像进行二值化处理，是对去除光照影响的皮肤计算图像进行二值化处理，在得到由纹理像素和非纹理像素组成的皮肤纹理图像之后，还包括如下步骤：计算皮肤计算图像的纹理密度，根据纹理密度，剔除伪纹理像素。其中较优地，计算皮肤计算图像的纹理密度，根据纹理密度，剔除伪纹理像素；包括如下步骤：计算整个皮肤计算图像的纹理像素密度；设定纹理密度计算范围，并根据纹理密度计算范围确定纹理密度阈值；对于每个纹理像素，在该纹理像素的像素密度计算范围内，分别统计其他的纹理像素的数量，如果统计的其他的纹理像素的数量＜纹理密度阈值，则判定所述纹理像素为伪纹理像素；剔除所述伪纹理像素。其中较优地，根据皮肤图像纹理方向性特征，通过统计纹理方向性计算范围内纹理像素数量，剔除纹理像素中的伪纹理像素；包括如下步骤：确定纹理方向性计算范围；对于每个纹理像素，在该纹理像本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于纹理方向性的皮肤图像纹理评估方法，其特征在于包括如下步骤：对皮肤图像进行二值化处理，得到由纹理像素和非纹理像素组成的皮肤纹理图像；根据皮肤图像纹理方向性特征，通过统计纹理方向性计算范围内纹理像素的数量，剔除纹理像素中的伪纹理像素；统计去除伪纹理像素后的皮肤纹理图像的纹理像素数量。

【技术特征摘要】
1.一种基于纹理方向性的皮肤图像纹理评估方法，其特征在于包括如下步骤：对皮肤图像进行二值化处理，得到由纹理像素和非纹理像素组成的皮肤纹理图像；根据皮肤图像纹理方向性特征，通过统计纹理方向性计算范围内纹理像素的数量，剔除纹理像素中的伪纹理像素；统计去除伪纹理像素后的皮肤纹理图像的纹理像素数量。2.如权利要求1所述的基于自适应四分法的皮肤图像纹理评估方法，其特征在于对皮肤图像进行二值化处理得到由纹理像素和非纹理像素组成的皮肤纹理图像之前，还包括如下步骤：对获取的皮肤图像进行预处理，得到去除光照影响的皮肤计算图像。3.如权利要求2所述的基于纹理方向性的皮肤图像纹理评估方法，其特征在于对获取的皮肤图像进行预处理，得到去除光照影响的皮肤计算图像；包括如下步骤：对获取的皮肤图像进行灰度化处理，得到皮肤灰度图像；根据皮肤灰度图像中像素的整体亮度，剔除皮肤灰度图像中过亮和过暗的像素；对剔除过亮和过暗像素的皮肤灰度图像进行光照不均匀处理，得到去除光照影响的皮肤计算图像。4.如权利要求3所述的基于纹理方向性的皮肤图像纹理评估方法，其特征在于根据皮肤灰度图像中像素的整体亮度，剔除皮肤灰度图像中过亮和过暗的像素；包括如下步骤：计算皮肤灰度图像的灰度均值；统计灰度值在0～255范围中，每个不同灰度值的像素数量；从灰度值为0开始沿着灰度值递增的方向，查找第一个像素数量比例大于第一灰度阈值的灰度值，为下限灰度值；从灰度值为255开始沿着灰度值递减的方向，查找第一个像素数量比例大于第二灰度阈值的灰度值，为上限灰度值；皮肤灰度图像上，像素灰度值不在[下限灰度值，上限灰度值]范围内的像素的灰度值改写为灰度均值，剔除皮肤灰度图像中过亮和过暗的像素。5.如权利要求4所述的基于纹理方向性的皮肤图像纹理评估方法，其特征在于皮肤灰度图像剔除过亮和过暗的像素之后，进行光照不均匀处理之前，还包括如下步骤：通过灰度直方图拉伸增强皮肤灰度图像的对比度；采用如下公式计算：GRij＝(Grayij－GrayMin)×255/(GrayMax－GrayMin)；其中Grayij、GRij分别为皮肤灰度图像的像素矩阵<i,j>位置处像素在灰度直方图拉伸增强前、后的灰度值；GrayMin为下限灰度值；GrayMax为上限灰度值。6.如权利要求5所述的基于纹理方向性的皮肤图像纹理评估方法，其特征在于对剔除过亮和过暗像素的皮肤灰度图像进行光照不均匀处理，去除光照不均匀产生的影响，得到皮肤计算图像；包括如下步骤：计算皮肤灰度图像对应的光照不均匀背景图像的像素灰度值；根据皮肤灰度图像的像素灰度值以及皮肤计算图像对应的光照不均匀背景图像的像素灰度值，计算去除光照影响的皮肤计算图像；采用如下公式：GCij＝GRij－GBij+127；其中，GRij为皮肤灰度图像的像素矩阵<i,j>位置处像素灰度值，GBij为皮肤计算图像对应的光照不均匀背景图像的像素矩阵<i,j>位置处像素灰度值，GCij为像素矩阵<i,j>位置处去除不均匀光照背景后的皮肤计算图像。7.如权利要求6所述的基于纹理方向性的皮肤图像纹理评估方法，其特征在于计算皮肤灰度图像对应的光照不均匀背景图像的像素灰度值；包括如下步骤：将皮肤灰度图像进行分块；对皮肤灰度图像对应的光照不均匀背景图像进行初始化；根据皮肤灰度图像，...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘迎，邱显荣，邓毅彪，张珣，
申请(专利权)人：北京工商大学，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