基于色素分離的皮膚圖像處理與分析.pdf

1、在計(jì)算機(jī)視覺、化妝品和皮膚醫(yī)學(xué)等眾多行業(yè)都涉及對(duì)人體皮膚的研究。與針對(duì)活體皮膚的研究相比，基于數(shù)字皮膚圖像的研究更加安全和方便，且便于量化分析和存儲(chǔ)。和一般的數(shù)字圖像處理不同的是，對(duì)皮膚組織的結(jié)構(gòu)及其光學(xué)屬性的了解是進(jìn)行皮膚圖像研究的理論基礎(chǔ)。光線在進(jìn)入皮膚時(shí)產(chǎn)生了復(fù)雜的光學(xué)現(xiàn)象，包括在皮膚表面的反射，進(jìn)入下面表后的散射、反射、折射、吸收以及透射等等。入射光線除了從皮膚表面或下表面重新返回空氣中外，其余部分將被皮膚中的色素所吸收。其中表

2、皮層中的黑色素和真皮層中的血色素是眾多色素中最重要的兩種色素。這兩種色素的存在決定了皮膚的主色調(diào)，并且黑色素和血色素的缺失，沉積或濃度不正常變化能引起多種皮膚疾病。因此，在大部分涉及人體皮膚的研究領(lǐng)域中，都非常重視對(duì)這兩種色素的研究和分析。 本文的研究重點(diǎn)同樣是基于圖像的皮膚色素的研究。第一章首先介紹了當(dāng)前對(duì)皮膚研究的眾多研究方向和研究成果。第二章總結(jié)了皮膚研究中最重要的基礎(chǔ)內(nèi)容：皮膚的結(jié)構(gòu)及其光學(xué)屬性。作為最重要的一章，第三章

3、詳細(xì)描述了基于單張皮膚圖像的色素分離技術(shù)。由于皮膚表面存在鏡面反射，會(huì)導(dǎo)致皮膚圖像產(chǎn)生局部高光，影響分離效果。因此本文在第四章介紹了一種用于檢測(cè)與去除圖像高光的算法，作為色素分離過程的預(yù)處理。其后的第五、六章則介紹了在色素分離后的分析與應(yīng)用，并給出了相應(yīng)的試驗(yàn)結(jié)果。最后一章對(duì)本文進(jìn)行了總結(jié)，給出了可能的應(yīng)用前景和未來的研究方向。 本文取得的研究成果和創(chuàng)新點(diǎn)主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面： 1)對(duì)皮膚研究的相關(guān)工作進(jìn)行了分類，并給

4、出了相互之間的聯(lián)系人體皮膚研究中的研究對(duì)象可能是活體皮膚或非侵入式的皮膚圖像，還可能是在一定硬件環(huán)境中的真實(shí)人體。行業(yè)的多樣性以及研究對(duì)象的不同使得針對(duì)人體皮膚的研究方向紛繁復(fù)雜。就我們所知,目前還沒有學(xué)術(shù)論文針對(duì)這一領(lǐng)域的研究進(jìn)行分類。本文在查閱了大量參考文獻(xiàn)后，將和計(jì)算機(jī)領(lǐng)域有關(guān)的皮膚研究相關(guān)工作分為了兩個(gè)基礎(chǔ)點(diǎn)和三個(gè)主方向(見圖1-3)，并詳細(xì)介紹了三大方向中包含的各個(gè)研究?jī)?nèi)容，以及彼此之間的緊密聯(lián)系。分類工作很好地展示了該領(lǐng)域的

5、研究背景，理清了人體皮膚研究中的一些重要問題，同時(shí)展示了未來可能的研究方向藍(lán)圖。 2)詳細(xì)介紹了皮膚的組織結(jié)構(gòu)及其光學(xué)屬性皮膚研究工作中最基礎(chǔ)，也是最重要的內(nèi)容就是了解皮膚的組織結(jié)構(gòu)及其光學(xué)屬性。其中，皮膚的光學(xué)屬性是由皮膚的組織結(jié)構(gòu)決定的。目前國(guó)內(nèi)較少相關(guān)論文詳細(xì)描述皮膚的組織結(jié)構(gòu)及其相應(yīng)的光學(xué)屬性。本文第二章先介紹了組成皮膚的表皮層、真皮層與皮下組織的三層結(jié)構(gòu)。皮膚的層級(jí)結(jié)構(gòu)使得光線在進(jìn)入皮膚的前后產(chǎn)生了復(fù)雜的光學(xué)現(xiàn)象，本章

6、輔以數(shù)學(xué)公式詳細(xì)地介紹了光線在進(jìn)入皮膚各層時(shí)產(chǎn)生的反射、透射、折射、漫射和吸收等現(xiàn)象，并總結(jié)了皮膚各層中存在的光學(xué)現(xiàn)象的特征。 3) 提出了一種基于單張皮膚圖像的色素分離算法現(xiàn)存的一種用于皮膚圖像的色素分離的算法存在諸多不足：不夠魯棒；不能得到穩(wěn)定的分離結(jié)果：需要用戶的交互；需要同一環(huán)境中拍攝的圖像組成的圖像數(shù)據(jù)庫。為了克服上述不足，本文提出了一種基于單張輸入圖像的新算法。該算法無需用戶的交互，整個(gè)分離過程自動(dòng)完成，也不需要圖像

7、數(shù)據(jù)庫的支持，而且算法非常魯棒，可直接以低精度圖像或有噪音的圖像作為輸入。在整個(gè)分離過程中，本文還提出了一種用于分辨分離出的色素分量的新方法：即確定哪個(gè)分量是黑色素分量，哪個(gè)分量是血色素分量。在成功分離色素分量后，該章還介紹了幾種用于分析色素濃度分布的方法，這對(duì)實(shí)際應(yīng)用很有幫助。 4) 提出了一種更加簡(jiǎn)單實(shí)用的高光檢測(cè)與去除算法物體表面的鏡面反射會(huì)在圖像中產(chǎn)生局部的高光，不但影響皮膚的色素分離，而且對(duì)一般的圖像處理過程也有影響。

8、本文在第四章中引入了最佳分析窗口的概念，并基于此窗口利用得到的漫反射色度檢測(cè)高光區(qū)域。同時(shí)，本章也提出了一種利用直線擬合求解光源色度的算法。最后，結(jié)合高光檢測(cè)結(jié)果和解算得到的光源色度，利用STD機(jī)制成功分離高光。 5) “電子化妝”的初步研究“電子化妝”是一個(gè)非常新的研究方向。本文以分離出的獨(dú)立色素分布圖為基礎(chǔ)，在第五章介紹了利用紋理合成去除皮膚雀斑的算法，在第六章介紹了改變色素濃度值合成新皮膚圖像的算法以及利用顏色傳輸改變皮膚