一种图像处理方法、装置及系统制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种图像处理方法、装置及系统，方法包括：获取图像采集设备采集的用户面部的交叉偏振光图像；利用预设卷积神经网络模型对所述交叉偏振光图像进行处理，得到对应的灰度纹理图；对所述灰度纹理图进行彩色合成处理，得到反映所述用户面部色素沉着情况的目标图像；输出所述目标图像。通过该技术方案，可以通过预设卷积神经网络模型处理交叉偏振光图像，得到灰度纹理图，再对灰度纹理图进行彩色合成处理，得到可以客观、真实反映用户面部色素沉着情况的图像，从而帮助用户了解自己面部的色素沉着情况。

An image processing method, device and system

【技术实现步骤摘要】
一种图像处理方法、装置及系统
本专利技术涉及图像处理
，更具体地，涉及一种图像处理方法、装置及系统。
技术介绍
人脸的肤质好坏是评价一个人美与健康的重要依据。随着时代的进步，人们对自己的容貌愈发重视，皮肤护理成为热点话题。拥有光滑亮洁的皮肤不仅对自己的健康有益，而且能提高自身的整体形象，在人际交往和日常生活中也有着至关重要的作用。由于人工智能的快速发展，自动化、智能化的人脸图像定量分析技术受到了美容院、皮肤研究机构、皮肤医疗机构等的广泛关注。人脸皮肤评测系统一般包含两大部分：第一部分为多光谱光学成像部分，不仅可以检测已经暴露在肌肤表面的问题，还能够通过定量分析将隐藏在皮肤基底层的问题呈现出来；第二部分为检测与评估分析部分，可以精确、定量地诊断皮肤情况，并提供精确、清楚、易懂的皮肤诊断报告。它的出现使皮肤治疗告别了以往单凭肉眼和医生经验判断的历史，因此，研究、设计、开发一种人脸面部图像皮肤定量分析系统具有重要意义。站在科学研究的角度，它不仅可用于医疗大数据分析研究还可用于皮肤医疗诊断研究；站在实际应用的角度，它可以帮助皮肤科医生全面本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：/n获取图像采集设备采集的用户面部的交叉偏振光图像；/n利用预设卷积神经网络模型对所述交叉偏振光图像进行处理，得到对应的灰度纹理图；/n对所述灰度纹理图进行彩色合成处理，得到反映所述用户面部色素沉着情况的目标图像；/n输出所述目标图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
获取图像采集设备采集的用户面部的交叉偏振光图像；
利用预设卷积神经网络模型对所述交叉偏振光图像进行处理，得到对应的灰度纹理图；
对所述灰度纹理图进行彩色合成处理，得到反映所述用户面部色素沉着情况的目标图像；
输出所述目标图像。


2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述利用预设卷积神经网络模型对所述交叉偏振光图像进行处理，得到对应的灰度纹理图，包括：
针对所述交叉偏振光图像，分别提取其各个像素点对应的R通道分量、G通道分量和B通道分量的原始像素值；
针对每个通道分量，计算出一个规范因子；
根据每个通道分量对应的规范因子对本通道分量的各个像素点的原始像素值进行处理，得到所述交叉偏振光图像各个像素点对应的各个通道分量的处理后的像素值；
将所述处理后的像素值作为所述预设卷积神经网络模型的输入，得到所述交叉偏振光图像对应的灰度纹理图。


3.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述利用预设卷积神经网络模型对所述交叉偏振光图像进行处理，得到对应的灰度纹理图，包括：
对所述交叉偏振光图像进行裁剪，将所述交叉偏振光图像分成多个区域；
针对每个区域的图像进行处理，处理过程包括：分别提取各个像素点对应的R通道分量，G通道分量和B通道分量的原始像素值；将所述原始像素值作为所述预设卷积神经网络模型的输入，得到该区域的图像对应的灰度纹理分区图；
将各个区域的图像对应的灰度纹理分区图进行拼接，以得到所述交叉偏振光图像对应的所述灰度纹理图。


4.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述利用预设卷积神经网络模型对所述交叉偏振光图像进行处理，得到对应的灰度纹理图，包括：
对所述交叉偏振光图像进行裁剪，将所述交叉偏振光图像分成多个区域；
针对每个区域的图像进行处理，处理过程包括：分别提取各个像素点对应的R通道分量，G通道分量和B通道分量的原始像素值；针对每个通道分量，计算出一个规范因子；根据每个通道分量对应的规范因子对本通道分量的各个像素点的原始像素值进行处理，得到本区域的图像各个像素点对应的各个通道分量的处理后的像素值；将所述处理后的像素值作为所述预设卷积神经网络模型的输入，得到该区域的图像对应的灰度纹理分区图；
将各个区域的图像对应的灰度纹理分区图进行拼接，以得到所述交叉偏振光图像对应的所述灰度纹理图。


5.根据权利要求2或4所述的图像处理方法，其特征在于，针对每个通道分量，计算出一个规范因子，包括：
计算每个通道分量对应的像素值均值；
获取每个通道分量对应的预设均值；
根据每个通道分量对应的像素值均值与预设均值计算出该通道分量对应的规范因子，其中，


6.根据权利要求2或4所述的图像处理方法，其特征在于，所述根据每个通道分量对应的规范因子对各个原始像素值进行处理，得到处理后的像素值，包括：
分别利用每个通道分量对应的规范因子与本通道分量的各个像素点的原始像素值相乘。


7.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述对所述灰度纹理图进行彩色合成处理，得到反映所述用户面部色素沉着情况的目标图像，包括：
将所述灰度纹理图的各个像素点的像素值定义为R通道分量，G通道分量和B通道分量中的任一个通道分量的目标像素值，并通过像素值的线性变化生成另外两个通道分量的目标像素值；
根据R通道分量，G通道分量和B通道分量的目标像素值，合成反映所述用户面部色素沉着情况的目标图像。


8.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述预设卷积神经网络模型包括第一编码模块、第二编码模块、第三编码模块、第...

【专利技术属性】
技术研发人员：秦皖民，陶勇，黄玉敏，马清龙，
申请(专利权)人：云南白药集团健康产品有限公司，
类型：发明
国别省市：云南;53