【技术实现步骤摘要】
基于多特征融合的自适应皮肤炎症区域检测方法
本专利技术属于目标区域检测领域，特别是一种基于多特征融合的自适应皮肤炎症区域检测方法。
技术介绍
随着人们生活水平的提高，人们对皮肤护理越来越重视，现在很多美容院都配有皮肤测试仪—--可用数值的方式反馈肌肤情况的专业肌肤检测设备。如何定量的对皮肤进行分析是近年来皮肤图像处理的热点问题之一，其中的一个重要的方向就是对皮肤炎症的检测分析。目前国内外市场上的人脸皮肤检测产品主要分为两类，一类是基于生物电阻抗测量法的金属探测式肤质检测仪，这类产品价格便宜但检测功能单一，精度也较低，另外一类是基于图像处理的大型检测仪，这类产品功能齐全但操作复杂，价格昂贵且体积巨大，往往适用于大型美容院和医疗机构，不适用于个体群众。因此如何提供一种便携式、检测全面、准确性高的皮肤检测产品成为本领域的研究方向，而其中的皮肤检测算法研究尤为重要。现有中国专利CN201711174516.8公开了一种智能皮肤检测方法，根据参考RGB像素点的值二值化图像，再计算图片二值化后黑色的占比，最后匹配不同年龄段的炎症标准皮肤数据库确定皮肤的炎症区域。其基于RGB像...
【技术保护点】
1.一种基于多特征融合的自适应皮肤炎症区域检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、采集存在炎症的人脸皮肤偏光样本图像；步骤2、手动标记样本图像皮肤炎症区域中的若干像素点，被标记像素点对应的标签值为1，并记录该像素点的坐标；步骤3、手动标记样本图像正常皮肤区域中的若干像素点，被标记像素点对应的标签值为‑1，并记录该像素点的坐标；步骤4、分别遍历步骤2、步骤3中所标记的像素点，提取每个像素点对应的局部差值特征、颜色空间特征和梯度特征；步骤5、利用随机选择的方法分别选取步骤2、步骤3中所标记的若干像素点，由每个像素点对应的步骤4中所提取的特征构建三个特征向量；步骤6、将步骤5...
【技术特征摘要】
1.一种基于多特征融合的自适应皮肤炎症区域检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、采集存在炎症的人脸皮肤偏光样本图像；步骤2、手动标记样本图像皮肤炎症区域中的若干像素点，被标记像素点对应的标签值为1，并记录该像素点的坐标；步骤3、手动标记样本图像正常皮肤区域中的若干像素点，被标记像素点对应的标签值为-1，并记录该像素点的坐标；步骤4、分别遍历步骤2、步骤3中所标记的像素点，提取每个像素点对应的局部差值特征、颜色空间特征和梯度特征；步骤5、利用随机选择的方法分别选取步骤2、步骤3中所标记的若干像素点，由每个像素点对应的步骤4中所提取的特征构建三个特征向量；步骤6、将步骤5随机选择的像素点对应的坐标和三个特征向量作为训练样本数据，训练每个特征对应的向量机，进而获取炎症检测模型；步骤7、利用所述炎症检测模型检测待测人脸皮肤偏光图像的炎症区域。2.根据权利要求1所述的基于多特征融合的自适应皮肤炎症区域检测方法，其特征在于，步骤4所述提取被标记像素点对应的局部差值特征，具体为：步骤4-1、将皮肤偏光样本图像转换为灰度图像；步骤4-2、从灰度图像中在q×q模板内提取被标记像素点对应的局部差值特征，所用公式为：其中，Δi＝I0-Ii式中，Δ为被标记像素点的局部差值特征，δi为被标记像素点的领域相关因子，Δi为被标记像素点的邻域差值，I0为被标记像素点的像素值，Ii为q×q模版内的邻域像素值，λ和k为调优参数。3.根据权利要求2所述的基于多特征融合的自适应皮肤炎症区域检测方法，其特征在于，所述q＝3。4.根据权利要求1或2所述的基于多特征融合的自适应皮肤炎症区域检测方法，其特征在于，步骤4所述提取被标记像素点对应的颜色空间特征，所用公式为：L＝α((R-G)2+(R-B)2+(G-B)2)式中，L为被标记像素点对应的颜色空间特征，R、G、B分别为被标记像素点在RGB色彩空间中三个通道的像素值。5.根据权利要求1所述的基于多特征融合的自适应皮肤炎症区域检测方法，其特征在于，步骤6所述将步骤5随机选择的像素点对应的坐标和三个特征向量作为训练样本数据，训练每个特征对应的向量机，具体为...
【专利技术属性】
技术研发人员：张俊举，周园松，严松，李亚，黄奕峰，洪宇，杨刘，邱亚峰，张益军，高原，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。