一种基于神经网络模型的毛囊识别和提取方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及图像信息处理技术领域，具体涉及一种基于神经网络模型的毛囊识别和提取方法及系统，所述方法包括：获取第一数据集；采用预先建立好的毛囊识别模型对第一毛囊图像中的毛囊进行识别，以实时标框出第一毛囊图像中的毛囊单位；根据第一毛囊图像中标框的毛囊单位确定第一毛囊图像的毛囊特征；根据目标毛囊特征确定目标毛囊供区；对所述目标毛囊供区进行点云重构，以提取目标毛囊供区的特征信息，所述特征信息包括毛囊单位中心点的坐标和姿态信息；根据目标毛囊供区的特征信息从所述目标毛囊供区中提取毛囊，本发明专利技术能够实现全自动对毛囊进行快速、精确的识别和提取。精确的识别和提取。精确的识别和提取。

【技术实现步骤摘要】
一种基于神经网络模型的毛囊识别和提取方法及系统


[0001]本专利技术涉及图像信息处理
，具体涉及一种基于神经网络模型的毛囊识别和提取方法及系统。

技术介绍

[0002]传统的毛囊提取由多位助手医师辅助经验丰富的医生来完成，在提取毛囊前，需要筛选毛发目标区域，若采用人工进行筛选，则耗费大量人力与时间；而且，受提取毛囊的位置、人为主观经验等因素影响，往往效率低下，且提取的精确度没有保障。
[0003]因此，有必要对现有的毛囊识别和提取方式进行改进，研究出一种简单高效的识别和定位和提取方案，能够对供区毛囊进行快速、精确的识别和提取。

技术实现思路

[0004]本专利技术目的在于提供一种基于神经网络模型的毛囊识别和提取方法及系统，以解决现有技术中所存在的一个或多个技术问题，至少提供一种有益的选择或创造条件。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术提供以下技术方案：
[0006]一种基于神经网络模型的毛囊识别和提取方法，所述方法包括以下步骤：
[0007]获取第一数据集；所述第一数据集包括多张第一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络模型的毛囊识别和提取方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取第一数据集；所述第一数据集包括多张第一毛囊图像，每张所述第一毛囊图像通过对不同的毛囊供区进行图像采集得到；采用预先建立好的毛囊识别模型对第一毛囊图像中的毛囊进行识别，以实时标框出第一毛囊图像中的毛囊单位；根据第一毛囊图像中标框的毛囊单位确定第一毛囊图像的毛囊特征；根据目标毛囊特征确定目标毛囊供区；对所述目标毛囊供区进行点云重构，以提取目标毛囊供区的特征信息，所述特征信息包括毛囊单位中心点的坐标和姿态信息。2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络模型的毛囊识别和提取方法，其特征在于，所述毛囊识别模型通过以下方式建立：获取训练数据集；所述训练数据集包括多张标定好标签的第二毛囊图像，每张所述第二毛囊图像通过对头部不同部位进行图像采集得到；将训练数据集输入神经网络模型中进行训练，得到毛囊识别模型。3.根据权利要求2所述的一种基于神经网络模型的毛囊识别和提取方法，其特征在于，所述毛囊特征包括毛囊的生长方向、粗细、密度、以及深度；所述根据第一毛囊图像中标框的毛囊单位确定第一毛囊图像的毛囊特征，包括：根据第一毛囊图像中标定的毛囊确定毛囊的生长方向；根据标定框的大...

【专利技术属性】
技术研发人员：宁为博，朱家祺，范衠，陈少克，黄铿，林常敏，陈胜，徐千睿，黄华兴，董朝晖，刘梓鹏，陈莹莹，陈伟龙，陈立波，吴炎锋，倪娜，陈岳峰，陈龙川，谢宏浩，陈宪宏，
申请(专利权)人：汕头大学医学院，
类型：发明
国别省市：