申请/专利权人：苏州小优智能科技有限公司

申请日：2024-01-03

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117808788A

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T5/40;G06T5/92

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明公开了一种面部皮肤图像增强的皮肤分析方法，包括S2、图像增强策略：S21、空域图像增强主要有灰度变换和直方图均衡化处理。灰度变换主要是通过改变灰度的动态范围，达到增强图像灰度级细节部分的方法，一般的变换函数包括线性变换、非线性变换、分段线性变换，具体函数的选择和图像的成像系统和相应的应用场合有关；S22、灰度变换主要是灰度拉伸，即对比度拉伸，它使用最简单的分段线性变换函数。该面部皮肤图像增强的皮肤分析方法基于该方式生成的红区图、棕区图能够清晰的分离出红血丝、血红蛋白、黑色素、褐色素等，对于后续的皮肤检测分析有重要的应用价值，且算法的图像增强方式简单并通用，算法耗时低，对计算机配置要求低。

主权项：1.一种面部皮肤图像增强的皮肤分析方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：S1、采集皮肤影像：S11、通过现有的检测光学仪器将人脸图像进行采集，较佳的实施方式中，所采集的待测个体为全彩极化光影图；S12、将待测个体的皮肤影像对通道的像素基于不同通道做图像增强操作，来凸显敏感区域且减弱干扰区域；S13、由于人脸不是平坦的，而且脸上存在或多或少的分泌物，以及一些光照和成像的原因造成了拍摄的图片照度不均匀，特别是在脸部突出的部分出现亮光，凹陷的地方像素偏暗，预处理主要是尽量地消除光照不均匀的影响，使图片像素的亮度一样，消除光照、去除高光的方法主要有灰度变换；S14、分析取得的颜色参数为HSL值、HSV值、CMYK值或者LAB值；最后基于该颜色通道生成灰度图；S15、针对红区图来说，目标图像整体色调呈红色，所以需要找到一组RGB值特定的红色，对上一步生成的灰度图进行上色，针对该灰度图不同像素大小的点找到相对应的一组RGB值；S2、图像增强策略：S21、空域图像增强主要有灰度变换和直方图均衡化处理，灰度变换主要是通过改变灰度的动态范围，达到增强图像灰度级细节部分的方法，一般的变换函数包括线性变换、非线性变换、分段线性变换，具体函数的选择和图像的成像系统和相应的应用场合有关；S22、灰度变换主要是灰度拉伸，即对比度拉伸，它使用最简单的分段线性变换函数，主要思想是提高图像处理时灰度级的动态范围，它可以有选择的拉伸某段灰度区间以改善输出图像；S23、变换函数的运算结果是将原图在a到b之间的灰度拉伸到c到d之间，如果一幅图像的灰度集中在较暗的区域而导致图像偏暗，可以用灰度拉伸功能来拉伸斜率1物体灰度区间以改善图像，同样如果图像灰度集中在较亮的区域而导致图像偏亮，也可以用灰度拉伸功能来压缩斜率1物体灰度区间以改善图像质量；S3、图像增强方式：S31、上述灰度变换思想应用到RGB图像，针对RGB通道单独做灰度变换，其灰度值由三个通道的像素值线性叠加，具体如下：G＝A11*R+A12*G+A13*B，B＝A21*R+A22*G+A23*B，R＝A31*R+A32*G+A33*B，并且对红区图与棕区图进行测试；S32、将上一步增强后的图像由RGB颜色空间转换到LAB颜色空间，A分量的范围从-128到127，当A为正数时，表示颜色偏向红色，基于A通道的灰度图来作为图像增强的最终效果；S33、像素映射表的创建；基于上一步的灰度图生成红图、棕图，根据灰度图的像素值x，确定输出图像的RGB值，具体如下：R＝m1*x+b1；G＝m2*x+b2，B＝m3*x+b3，像素映射函数采用分段增强方式，灰度图指定像素区间的m、b值不同。

全文数据：

权利要求：

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