[发明专利]一种基于图像分析的脸部皮肤透视算法

说明书

本发明公开了一种基于图像分析的脸部皮肤透视算法，包括以下步骤：步骤1、获取皮肤图片，并对图片图像均衡化；步骤2、脸部图像获取，阈值计算，过滤周边区域；步骤3、将图像进行分块；步骤4、计算分析每个像素块的灰度变化；步骤5、将图像进行RGB颜色合成。本发明的一种基于图像分析的脸部皮肤透视算法，包括获取脸部皮肤图像、进行图像均衡化、灰度处理、计算阔值，然后将图片进行分块，计算每个像素点的灰度变化，最后将图像进行颜色合成。本方法计算效率高，并且对图像进行精度量化分析，有利于治疗过程的皮肤状态监测，得到更加准确的诊断结果。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于图像分析的脸部皮肤透视算法。

背景技术

脸部皮肤透视技术以独有的图像处理方式，对人们面部进行全面检测，显现那些用肉眼难以辨识的肌肤问题，为皮肤疾病诊治、健康美容提供科学参考。但是，现有技术的脸部皮肤透视技术采用的计算机算法计算效率低，不能对图像进行精度量化分析，不利于治疗过程的皮肤状态监测，不能得到准确的诊断结果。

发明内容

有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是提供一种基于图像分析的脸部皮肤透视算法，以解决现有技术的不足。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于图像分析的脸部皮肤透视算法，包括以下步骤：

步骤1、获取皮肤图片，并对图片图像均衡化；

步骤2、脸部图像获取，阈值计算，过滤周边区域；

步骤3、将图像进行分块；

步骤4、计算分析每个像素块的灰度变化；

步骤5、将图像进行RGB颜色合成。

优选的，所述步骤1对图片图像均衡化具体为：

把原始图的直方图变换为均匀分布的形式，使用的方法是灰度级变换：s＝ T(r)，s＝T(r)0≤r≤1，T(r)满足下列两个条件：

(1)T(r)在区间0≤r≤1中为单值且单调递增；

(2)当0≤r≤1时,0≤T(r)≤1；

条件(1)保证原图各灰度级在变换后仍保持从黑到白(或从白到黑)的排列次序；

条件(2)保证变换前后灰度值动态范围的一致性。

优选的，所述步骤2具体为：

将图像进行灰度化后，再根据脸部的平均亮度进行二值化，过滤周边的区域；

灰度化计算算法如下：

R灰度化后＝R灰度化前×0.3+G灰度化前×0.59+B灰度化前×0.11

二值化计算算法如下：

经计算，该阈值最适合的区间再150-160。

优选的，所述步骤4具体为：局部窗口模块所覆盖的图像子块有9个，考察局部窗口像素灰度变化程度，首先分析被覆盖的9个子块中的像素情况，具体算法如下：

当局部窗口在整幅图像中滑动式，计算局部窗口中不同图像子块落入的面积比例，将每个子块对应的T1通过该比例进行加权求和后可得到阈值T2，计算公式为：

其中：n代表图像子块落入局部窗口中的个数，i代表图像子块标号，T1i 为第i个子块对应的平均绝对偏差，ki为第i个子块落入滑动窗口中所占的面积比例因子，该因子可由下式求得：

k_i＝sum_i/sum