毛发密度测量方法、电子设备和存储介质技术

本发明专利技术提供了一种毛发密度测量方法、电子设备和存储介质，所述测量方法包括获取待检测毛发区域的图像；采用阈值分割法对所述待检测毛发区域的图像进行分割，以获得毛发分割图像；对所述毛发分割图像进行去噪处理，以获得毛发图像；根据所述毛发图像，获得毛发的根数；以及根据所获得的毛发的根数和待检测毛发区域的面积，计算毛发的密度。本发明专利技术可以根据所获取的待检测毛发区域的图像，自动进行毛发根数的统计，无须人工手动进行计数，极大地减少了毛发密度的计算时间，有效提高了毛发统计的效率和准确率。效率和准确率。效率和准确率。

【技术实现步骤摘要】
毛发密度测量方法、电子设备和存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理
，特别涉及一种毛发密度测量方法、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]雄激素性脱发(AGA)是一种常见脱发疾病，目前国内外评估AGA的诊断以及疗效方法主要包括拍摄全头毛发照片、皮肤镜检查、脱发量技术、毛发显微图像、毛发显微图像分析系统等。市场常见的毛发显微图像分析系统是通过高分辨率的成像系统和先进的图像分析软件，对头皮不同状态的毛发进行精准的分析，可以分析出单位面积的毛发密度，终毛百分比，毳毛百分比，终毛/毳毛比例，毛发直径，以及生长期毛发与休止期毛发的比例，从而及时准确的分析出毛发生长状态的变化。目前进行毛发密度计算的方法需要通过人眼对设备采集的图像进行头发的标记，然后手动统计毛发的总根数，再进行密度的计算。此方法需要人工进行毛发根数的统计，整个过程耗时久，并且对操作人员有一定的技术要求。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种毛发密度测量方法、电子设备和存储介质，可以解决现有技术中，在计算毛发密度时，需要人工手动统计毛发的根数，整个过程耗时久，并且对操作人员有一定的技术要求的问题。
[0004]为解决上述技术问题，本专利技术提供一种毛发密度测量方法，包括：
[0005]获取待检测毛发区域的图像；
[0006]采用阈值分割法对所述待检测毛发区域的图像进行分割，以获得毛发分割图像；
[0007]对所述毛发分割图像进行去噪处理，以获得毛发图像；
[0008]根据所述毛发图像，获得毛发的根数；以及
[0009]根据所获得的毛发的根数和待检测毛发区域的面积，计算毛发的密度。
[0010]可选的，所述采用阈值分割法对所述待检测毛发区域的图像进行分割，以获得毛发分割图像，包括：
[0011]采用自适应阈值分割法对所述待检测毛发区域的图像进行分割，以获得二值化图像；以及
[0012]对所述二值化图像进行取反处理，以获得毛发分割图像。
[0013]可选的，所述对所述毛发分割图像进行去噪处理，以获得毛发图像，包括：
[0014]对所述毛发分割图像进行连通域分析；
[0015]分别计算每一连通域的面积；
[0016]根据预设的第一阈值，去除所述毛发分割图像中的面积小于所述第一阈值的连通域，以去除所述毛发分割图像中的噪点；
[0017]对去除噪点后的所述毛发分割图像进行形态学操作，以获得边缘连续的毛发图像。
[0018]可选的，所述对去除噪点后的所述毛发分割图像进行形态学操作，以获得边缘连续的毛发图像，包括：
[0019]对去除噪点后的所述毛发分割图像进行先膨胀后腐蚀的形态学闭操作，以获得边缘连续的毛发图像。
[0020]可选的，所述根据所述毛发图像，获得毛发的根数，包括：
[0021]根据所述毛发图像，进行毛发的识别与分类，以获得每类毛发的根数；
[0022]所述根据所获得的毛发的根数和待检测毛发区域的面积，计算毛发的密度，包括：
[0023]根据所获得的每类毛发的根数和待检测毛发区域的面积，计算每类毛发的密度。
[0024]可选的，所述根据所述毛发图像，进行毛发的识别与分类，以获得每类毛发的根数，包括：
[0025]采用图像细化算法对所述毛发图像的毛发区域进行细化，以获得毛发细化图像；以及
[0026]根据所述毛发细化图像和所述毛发图像，进行毛发的识别与分类，以获得每类毛发的根数。
[0027]可选的，所述采用图像细化算法对所述毛发图像的毛发区域进行细化，以获得毛发细化图像，包括：
[0028]定义所述毛发图像中的非零像素点为目标像素点；
[0029]判断所述目标像素点是否满足第一预设条件，若是，则将所述目标像素点标记为删除点：
[0030]重复上述所有步骤，直至遍历所述毛发图像中的所有非零像素点；
[0031]将所有被标记为删除点的目标像素点删除，以获得初始毛发细化图像；以及
[0032]采用图像细化算法对所述初始毛发细化图像进行细化，以获得毛发细化图像。
[0033]可选的，所述采用图像细化算法对所述初始毛发细化图像进行细化，以获得毛发细化图像，包括：
[0034]定义所述初始毛发细化图像中的非零像素点为目标像素点；
[0035]判断所述目标像素点是否满足第二预设条件，若是，则将所述目标像素点标记为删除点：
[0036]重复上述所有步骤，直至遍历所述初始毛发细化图像中的所有非零像素点；以及
[0037]将所有被标记为删除点的目标像素点删除，以获得毛发细化图像。
[0038]可选的，所述根据所述毛发细化图像和所述毛发图像，进行毛发的识别与分类，以获得每类毛发的根数，包括：
[0039]根据所述毛发细化图像，获得每根毛发所对应的曲线；
[0040]根据每根毛发所对应的曲线，在所述毛发图像上识别出每根毛发的外轮廓；
[0041]计算每根毛发的外轮廓所对应的最小外接矩形的宽度，将所述宽度作为对应的毛发的直径；以及
[0042]根据预设的第二阈值和每根毛发的直径，对每根毛发进行分类，以获得每类毛发的根数。
[0043]可选的，在采用阈值分割法对所述待检测毛发区域的图像进行分割之前，所述测量方法还包括：
[0044]根据所述待检测毛发区域的图像，建立图像直角坐标系，其中，所述图像直角坐标系的X轴沿所述待检测毛发区域的图像的宽度方向设置，Y轴沿所述待检测毛发区域的图像的高度方向设置；
[0045]所述根据所述毛发细化图像，获得每根毛发所对应的曲线，包括：
[0046]遍历所述毛发细化图像，以找到一个非零像素点，并将其位置信息保存至预先创建的双端阵列中；
[0047]将所述非零像素点作为起始种子点并向一边延伸，判断与之相邻的像素点的像素值是否非零，若是，则将所述像素点的位置信息保持至所述双端阵列中，并将其作为新的种子点继续判断与所述种子点相邻的像素点的像素值是否非零，若是，则将所述像素点的位置信息保持至所述双端阵列中并将其作为新的种子点继续进行判断，直至与所述种子点相邻的像素点的像素值为零，将所述种子点作为当前所搜索的曲线的其中一个端点；
[0048]将所述起始种子点向另一边延伸，判断与之相邻的像素点的像素值是否非零，若是，则将所述像素点的位置信息保持至所述双端阵列中，并将其作为新的种子点继续判断与所述种子点相邻的像素点的像素值是否非零，若是，则将所述像素点的位置信息保持至所述双端阵列中并将其作为新的种子点继续进行判断，直至与所述种子点相邻的像素点的像素值为零，将所述种子点作为当前所搜索的曲线的另一个端点，以完成当前曲线的搜索；
[0049]重复执行上述所有步骤，直至完成所有曲线的搜索，以获得每根毛发所对应的曲线。
[0050]可选的，在将所述像素点的位置信息保持至所述双端阵列中后，将所述像素点的像素值本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种毛发密度测量方法，其特征在于，包括：获取待检测毛发区域的图像；采用阈值分割法对所述待检测毛发区域的图像进行分割，以获得毛发分割图像；对所述毛发分割图像进行去噪处理，以获得毛发图像；根据所述毛发图像，获得毛发的根数；以及根据所获得的毛发的根数和待检测毛发区域的面积，计算毛发的密度。2.根据权利要求1所述的毛发密度测量方法，其特征在于，所述采用阈值分割法对所述待检测毛发区域的图像进行分割，以获得毛发分割图像，包括：采用自适应阈值分割法对所述待检测毛发区域的图像进行分割，以获得二值化图像；以及对所述二值化图像进行取反处理，以获得毛发分割图像。3.根据权利要求1所述的毛发密度测量方法，其特征在于，所述对所述毛发分割图像进行去噪处理，以获得毛发图像，包括：对所述毛发分割图像进行连通域分析；分别计算每一连通域的面积；根据预设的第一阈值，去除所述毛发分割图像中的面积小于所述第一阈值的连通域，以去除所述毛发分割图像中的噪点；以及对去除噪点后的所述毛发分割图像进行形态学操作，以获得边缘连续的毛发图像。4.根据权利要求3所述的毛发密度测量方法，其特征在于，所述对去除噪点后的所述毛发分割图像进行形态学操作，以获得边缘连续的毛发图像，包括：对去除噪点后的所述毛发分割图像进行先膨胀后腐蚀的形态学闭操作，以获得边缘连续的毛发图像。5.根据权利要求1所述的毛发密度测量方法，其特征在于，所述根据所述毛发图像，获得毛发的根数，包括：根据所述毛发图像，进行毛发的识别与分类，以获得每类毛发的根数；所述根据所获得的毛发的根数和待检测毛发区域的面积，计算毛发的密度，包括：根据每类毛发的根数和待检测毛发区域的面积，计算每类毛发的密度。6.根据权利要求5所述的毛发密度测量方法，其特征在于，所述根据所述毛发图像，进行毛发的识别与分类，以获得每类毛发的根数，包括：采用图像细化算法对所述毛发图像的毛发区域进行细化，以获得毛发细化图像；以及根据所述毛发细化图像和所述毛发图像，进行毛发的识别与分类，以获得每类毛发的根数。7.根据权利要求6所述的毛发密度测量方法，其特征在于，所述采用图像细化算法对所述毛发图像的毛发区域进行细化，以获得毛发细化图像，包括：定义所述毛发图像中的非零像素点为目标像素点；判断所述目标像素点是否满足第一预设条件，若是，则将所述目标像素点标记为删除点：重复上述所有步骤，直至遍历所述毛发图像中的所有非零像素点；将所有被标记为删除点的目标像素点删除，以获得初始毛发细化图像；以及
采用图像细化算法对所述初始毛发细化图像进行细化，以获得毛发细化图像。8.根据权利要求7所述的毛发密度测量方法，其特征在于，所述采用图像细化算法对所述初始毛发细化图像进行细化，以获得毛发细化图像，包括：定义所述初始毛发细化图像中的非零像素点为目标像素点；判断所述目标像素点是否满足第二预设条件，若是，则...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄弯弯，杨溪，吕文尔，
申请(专利权)人：上海微创卜算子医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：