[发明专利]一种基于三光谱的皮肤图像处理方法

权利要求书

1.一种基于三光谱的皮肤图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、通过皮肤图像采集设备采集白光、平行偏振光、UV-A光源三种光照下的人脸图像然后同时进行后续指标分析；

步骤二、根据人脸五官定位点的位置设置自适应的迭代次数剔除三种光照下人脸图像的背景区域后选取为椭圆形状的人脸皮肤区域获取相应光照下的皮肤图像；

步骤三、基于步骤二中白光下的人脸皮肤区域图像，分析皮肤的纹理指标、皱纹指标、毛孔指标和美白度指标四项皮肤指标；皱纹指标的具体分析过程为：将基于白光下的皮肤图像灰度化后进行高低两种阈值的Canny边缘提取，将两种结果相减得到窗口阈值的边缘，然后经过形态学处理并滤除近圆形的干扰，将皱纹结果在基于白光下的皮肤图像上进行标记显示，检测出的皱纹总面积占人脸皮肤区域总面积的百分比即为皱纹指标的数值结果；

步骤四、基于步骤二中平行偏振光下的人脸皮肤区域图像，分析皮肤的斑点指标；

步骤五、基于步骤二中紫外光下的人脸皮肤区域图像，分析皮肤的紫质指标、紫外斑指标和油脂指标三项皮肤指标；

步骤六、将八项皮肤指标值存入数据库中，进行回归分析，得出皮肤单项指标的分布情况，并将八项皮肤指标进行综合分析得出皮肤综合情况。

2.根据权利要求1所述的基于三光谱的皮肤图像处理方法，其特征在于，所述步骤三中纹理指标的具体分析过程为：将基于白光下的皮肤图像进行白平衡，设置好灰度共生矩阵的方向、步距以及滑动窗口，得到灰度共生矩阵的熵、能量、同质性、对比度特征值，再对原白光图分别进行去色和高斯模糊，将去色和高斯模糊的结果图的逐个像素值进行计算并比较，然后融合，最后进行直方图均衡化得到纹理指标结果图。

3.根据权利要求1所述的基于三光谱的皮肤图像处理方法，其特征在于，所述步骤三中毛孔指标的具体分析过程为：将基于白光下的皮肤图像灰度化后，进行动态阈值分割，再进行形态学处理后提取近圆形及面积在一定范围内的轮廓，将毛孔结果在基于白光下的皮肤图像上进行标记显示，对得到的所有毛孔轮廓，统计其半径最大值、最小值和均值，作为毛孔指标的数值结果。

4.根据权利要求1所述的基于三光谱的皮肤图像处理方法，其特征在于，所述步骤三中美白度指标的具体分析过程为：首先将基于白光下的皮肤图像转换到HSV颜色空间，通过M=0.4*(255-S)+0.6*V来获得新的图像M；然后统计图像 M 的灰度直方图；最后取皮肤区域平均的色度值 h，画出10等级的比色卡，之后将M的直方图画在比色卡上，得出的数值结果为图像 M的像素均值，代表该人脸的平均美白度。

5.根据权利要求1所述的基于三光谱的皮肤图像处理方法，其特征在于，所述步骤四中斑点指标的具体分析过程为：将基于平行偏振光下的皮肤图像灰度化后，进行动态阈值分割，再进行形态学处理后提取近圆形及面积在一定范围内且与毛孔区域不重叠的轮廓进行标记显示，得出斑点区域总面积占人脸皮肤区域总面积的百分比即为斑点指标的数值结果。

6.根据权利要求1所述的基于三光谱的皮肤图像处理方法，其特征在于，所述步骤五中紫质指标的具体分析过程为：将基于紫外光下的皮肤图像灰度化后进行阈值提取，将高亮度的像素作为紫质，在紫外光图片上标记显示出来，得出紫质区域总面积占人脸皮肤区域总面积的百分比即为紫质指标的数值结果。

7.根据权利要求1所述的基于三光谱的皮肤图像处理方法，其特征在于，所述步骤五中紫外斑指标的具体分析过程为：将基于紫外光下的皮肤图像灰度化后，进行动态阈值分割，再进行形态学处理后提取近圆形及面积在一定范围内且与毛孔不重叠的轮廓，将提取出的紫外斑轮廓在紫外光图片上标记显示出来，得出的紫外斑区域总面积占人脸皮肤区域总面积的百分比即为紫外斑指标的数值结果。

8.根据权利要求1所述的基于三光谱的皮肤图像处理方法，其特征在于，所述步骤五中油脂指标的具体分析过程为：将基于紫外光下的皮肤图像转换到HSV色彩空间，对图像的亮度分量进行动态阈值分割，提取出其中较亮的小块区域，同时过滤掉其中的偏蓝色光斑干扰，将提取出的区域在紫外光图片上标记显示出来，得出的油脂区域总面积占人脸皮肤区域总面积的百分比即为油脂指标的数值结果。