CN106388781A - 一种皮肤肤色及其色素沉淀情况的检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种皮肤肤色及其色素沉淀情况的检测方法。在Lab颜色空间下对皮肤图像进行颜色划分的效果要优于RGB颜色空间下皮肤颜色的划分，特别当皮肤颜色之间具有相似的亮度值、不同的色调值时，在RGB颜色空间下很难被分割，但是在Lab空间下具有较好的划分效果。同时，皮肤图像经过中值滤波处理后可以去除更多的边缘噪声。并且通过建立标准设备的方式，调整待校准的图像获取装置的曝光增益和白平衡参数至该测试分量值与标准阈值之间的差值均小于同一误差值。有效克服了光照的影响，准确地划分皮肤图像中的肤色，并进行皮肤色素沉积的情况分析。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理的技术领域，具体而言，涉及一种皮肤肤色及其色素沉淀情况的检测方法。
背景技术
肤色是指人类皮肤表皮层因黑色素、原血红素、叶红素等色素沉着所反映出的皮肤颜色。肤色在不同地区及人群有不同的分布。
人体皮肤肤色检测技术广泛应用于多个领域，如皮肤问题的判断、皮肤护理、皮肤病诊断、手势识别、人脸识别和色情图像过滤等。肤色检测通常作为这些领域的一种预处理工作，它的精度将对后期的处理工作产生很大的影响。
然而在图像中人体肤色受光照影响变化显著，从而使得传统的直接观察肤色的方法不能够很好地应对不同的光照情况。
随着计算机视觉技术的不断发展，图像处理技术被人们用于各种领域中。计算机诊病就是其中重要的应用案例之一，由于具有自动、快捷等特点，能大幅提高诊病效率，被视为未来医学诊病的发展方向。考虑到皮肤色素沉积的判断主要通过观察皮肤表面症状，因此，可以通过计算机视觉技术实现皮肤肤色及其色素沉淀情况的自动判断过程。如何将皮肤图像中的色素沉积区域准确提取出来是实现计算机皮肤色素沉积判断的重要过程，有助于分析色素沉积的数量、分布、形态大小等。
由此可知，皮肤问题的计算机诊断的首要步骤就是将皮肤病患处区域从采集到的皮肤图片中分割出来，只有实现了对患处的精确和高效的分割才能进一步分析患处的各种特征。
发明内容
有鉴于此，本发明要解决的技术问题在于克服现有技术的缺陷，提供了一种皮肤肤色的检测方法，包括以下步骤：
S10：利用校准后的图像获取装置获取待测皮肤图像；
S20：在Lab颜色空间对待测皮肤图像的颜色信息进行统计并获取待测皮肤图像颜色在Lab颜色空间内的分量值；
S30：根据分量值对照色卡，对获取的皮肤图像的肤色进行分级。
在某些实施方式中，所述图像获取装置的校准方法包括以下步骤：
S1，预设标准设备：
预设标准皮肤图像，获取其在Lab颜色空间内的分量值，该分量值为标准分量值；
调整图像获取装置的曝光增益和白平衡参数，当该图像获取装置获取的标准皮肤图像的肤色在所述Lab颜色空间内的分量值与标准分量值一致时，该图像获取装置为标准设备；
S2，根据标准设备进行校准：
用所述标准设备获取待测的皮肤图像，输出该皮肤图像的肤色在Lab颜色空间内的分量值，该分量值为标准阈值；
用待校准的图像获取装置获取待测的皮肤图像，输出该皮肤图像的肤色在Lab颜色空间内的分量值，该分量值为测试分量值；调整待校准的图像获取装置的曝光增益和白平衡参数至该测试分量值与标准阈值之间的差值均小于同一误差值。
在某些实施方式中，所述分量值包括L、a、b；所述L表示亮度，所述a表示从洋红色至绿色的范围，所述b表示从黄色至蓝色的范围。
在某些实施方式中，L的值域由0到100；a和b的值域都是由+127至-128。
在某些实施方式中，所述步骤S30中对照色卡为pantone色卡。
本发明还提供了一种皮肤色素沉淀情况的检测方法，包括以下步骤：
S100：利用校准后的图像获取装置获取待测皮肤图像；
S200：将待测皮肤图像肤色进行Lab颜色空间内的分解；
S300：将分解后获得的分量图二值化，其中白色区域为患处区域，黑色区域为非患处区域；
S400：对二值化后的图像采用形态学处理中的开运算；
S500：提取开运算处理后的二值图像边缘，在原图像中标记边缘，并输出图像。
在某些实施方式中，所述步骤S300中还包括将分解后获得的分量图利用中值滤波去噪声，去噪声后再进行二值化处理。
在某些实施方式中，所述步骤S500之后还包括：
S600：对输出图像进行阈值判断，提取色素区域的大小、位置和颜色信息。
在某些实施方式中，所述步骤S100中的校准方法如所述的图像获取装置的校准方法。
在某些实施方式中，所述中值滤波采用3×3或5×5的中值滤波模板。
本发明提供的一种皮肤肤色及其色素沉淀情况的检测方法相对于现有技术的有益效果是：
颜色空间是由色调，饱和度和亮度构成，但是人们很难在RGB和HSL空间下对颜色进行准确地识别。在本发明中，利用Lab颜色空间评价皮肤肤色以及皮肤色素沉淀的情况。与RGB和CMYK色彩空间相比，Lab颜色空间更接近人类视觉，色域更大，致力于感知均匀性，其L分量密切匹配人类视觉的亮度感知。
因此，可以将L分量作为亮度区分的标准，将a和b的分量作为颜色评价的标准。
本发明中采用了建立标准设备的方式，调整待校准的图像获取装置的曝光增益和白平衡参数至该测试分量值与标准阈值之间的差值均小于同一误差值。有效克服了光照的影响，能够较为准确地划分皮肤图像中的肤色，并进行皮肤色素沉淀的情况分析。
通常情况下，由于皮肤表面的汗毛和光照的不均匀，会造成皮肤图像采集时噪声的出现，本发明采用中值滤波的方法去除图像噪声，达到增强图像质量的效果，以便提高颜色分析的准确率。
中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，其基本原理是把数字图像中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。
进一步的，模板尺寸越大，去除噪音的效果越好，但是相对的去噪之后的图片清晰度也会越低，经过中值滤波处理后，其表面的汗毛和细小纹路被去除，并且皮肤的颜色信息得到有效的保存。
由此可知，在Lab颜色空间下对皮肤图像进行颜色划分的效果要优于RGB颜色空间下皮肤颜色的划分，特别当皮肤颜色之间具有相似的亮度值、不同的色调值时，在RGB颜色空间下很难被分割，但是在Lab空间下具有较好的划分效果。同时，皮肤图像经过中值滤波处理后可以去除更多的边缘噪声。
本发明中认为该皮肤检测方法的除了可以判断色素沉积外还可以对皮肤病进行初步的判断，包括，皮疹、荨麻疹、湿疹、水痘、痤疮等呈斑点状分布的皮肤问题，可以使用同样的方法提取。
综上所述，本发明特殊的方法，其具有上述诸多的优点及实用价值，并在同类产品中未见有类似的方法公开发表或使用而确属创新，产生了好用且实用的效果，较现有的技术具有增进的多项功效，从而较为适于实用，并具有广泛的产业价值。
附图说明
应当理解的是，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本发明一种皮肤肤色的检测方法流程图；
图2为本发明一种皮肤色素沉淀情况的检测方法流程图；
图3为本发明图像获取装置的校准方法的流程图。
具体实施方式
在下文中，将更全面地描述本公开的各种实施例。本公开可具有各种实施例，并且可在其中做出调整和改变。然而，应理解：不存在将本公开的各种实施例限于在此公开的特定实施例的意图，而是应将本公开理解为涵盖落入本公开的各种实施例的精神和范围内的所有调整、等同物和/或可选方案。
在下文中，可在本公开的各种实施例中使用的术语“包括”或“可包括”指示所公开的功能、操作或元件的存在，并且不限制一个或更多个功能、操作或元件的增加。此外，如在本公开的各种实施例中所使用，术语“包括”、“具有”及其同源词仅意在表示特定特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合，并且不应被理解为首先排除一个或更多个其它特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的存在或增加一个或更多个特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的可能性。
在本公开的各种实施例中，表述“或”或“A或/和B中的至少一个”包括同时列出的文字的任何组合或所有组合。例如，表述“A或B”或“A或/和B中的至少一个”可包括A、可包括B或可包括A和B二者。
在本公开的各种实施例中使用的表述(诸如“第一”、“第二”等)可修饰在各种实施例中的各种组成元件，不过可不限制相应组成元件。例如，以上表述并不限制所述元件的顺序和/或重要性。以上表述仅用于将一个元件与其它元件区别开的目的。例如，第一用户装置和第二用户装置指示不同用户装置，尽管二者都是用户装置。例如，在不脱离本公开的各种实施例的范围的情况下，第一元件可被称为第二元件，同样地，第二元件也可被称为第一元件。
应注意到：如果描述将一个组成元件“连接”到另一组成元件，则可将第一组成元件直接连接到第二组成元件，并且可在第一组成元件和第二组成元件之间“连接”第三组成元件。相反地，当将一个组成元件“直接连接”到另一组成元件时，可理解为在第一组成元件和第二组成元件之间不存在第三组成元件。
在本公开的各种实施例中使用的术语“用户”可指示使用电子装置的人或使用电子装置的装置(例如，人工智能电子装置)。
在本公开的各种实施例中使用的术语仅用于描述特定实施例的目的并且并非意在限制本公开的各种实施例。如在此所使用，单数形式意在也包括复数形式，除非上下文清楚地另有指示。除非另有限定，否则在这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本公开的各种实施例所属领域普通技术人员通常理解的含义相同的含义。所述术语(诸如在一般使用的词典中限定的术语)将被解释为具有与在相关技术领域中的语境含义相同的含义并且将不被解释为具有理想化的含义或过于正式的含义，除非在本公开的各种实施例中被清楚地限定。
实施例
本发明提供了一种皮肤肤色的检测方法，包括以下步骤：
S10：利用校准后的图像获取装置获取待测皮肤图像；
S20：在Lab颜色空间对待测皮肤图像的颜色信息进行统计并获取待测皮肤图像颜色在Lab颜色空间内的分量值；
S30：根据分量值对照色卡，对获取的皮肤图像的肤色进行分级。
上述，需要理解的是，RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的，RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色，是目前运用较为广泛的颜色***之一。
然而，颜色空间是由色调，饱和度和亮度构成，但是人们很难在RGB和HSL空间下对颜色进行准确地识别。
因此，在本发明中，利用Lab颜色空间评价皮肤肤色以及皮肤色素沉淀的情况。与RGB和CMYK色彩空间相比，Lab颜色空间更接近人类视觉，色域更大，致力于感知均匀性，其L分量密切匹配人类视觉的亮度感知。
在数字图像处理领域，一张彩色图像被看做是一个三维的数字矩阵，其中每一个像素点都由R(红色)、G(绿色)、B(蓝色)三个颜色值叠加而成，每个颜色值的取值范围都为0～255。所以可以将图片分解为三个分别只含R值，G值，B值的子图像，分别被称为红色通道子图像，绿色通道子图像，蓝色通道子图像。
将图像分解为三个颜色通道的子图像，是图像处理中的基本处理方法，应用广泛，在此不再叙述。
如果采集到的皮肤图像是RGB图像，故要将皮肤图像从RGB颜色空间转换到Lab颜色空间，在通过Lab颜色空间的分量值对照色卡，对获取的皮肤图像的肤色进行分级。
由此可知，在Lab颜色空间下对皮肤图像进行颜色划分的效果要优于RGB颜色空间下皮肤颜色的划分，特别当皮肤颜色之间具有相似的亮度值、不同的色调值时，在RGB颜色空间下很难被分割，但是在Lab空间下具有较好的划分效果。
需要理解的是，利用K均值聚类的方法可将皮肤肤色划分成不同的聚类。
在Lab空间下，利用K均值聚类算法对皮肤颜色聚类进行划分，该方法可以将皮肤的颜色聚类进行划分，
本发明中认为该皮肤检测方法的除了可以判断色素沉积外还可以对皮肤病进行初步的判断，包括，皮疹、荨麻疹、湿疹、水痘、痤疮等呈斑点状分布的皮肤问题，可以使用同样的方法提取。
进一步的，所述图像获取装置的校准方法包括以下步骤：
S1，预设标准设备：
预设标准皮肤图像，获取其在Lab颜色空间内的分量值，该分量值为标准分量值；
调整图像获取装置的曝光增益和白平衡参数，当该图像获取装置获取的标准皮肤图像的肤色在所述Lab颜色空间内的分量值与标准分量值一致时，该图像获取装置为标准设备；
S2，根据标准设备进行校准：
用所述标准设备获取待测的皮肤图像，输出该皮肤图像的肤色在Lab颜色空间内的分量值，该分量值为标准阈值；
用待校准的图像获取装置获取待测的皮肤图像，输出该皮肤图像的肤色在Lab颜色空间内的分量值，该分量值为测试分量值；调整待校准的图像获取装置的曝光增益和白平衡参数至该测试分量值与标准阈值之间的差值均小于同一误差值。
上述，通过建立标准设备的方式，调整待校准的图像获取装置的曝光增益和白平衡参数至该测试分量值与标准阈值之间的差值均小于同一误差值。有效克服了光照的影响，准确地划分皮肤图像中的肤色，并进行皮肤色素沉积的情况分析。
进一步的，所述分量值包括L、a、b；所述L表示亮度，所述a表示从洋红色至绿色的范围，所述b表示从黄色至蓝色的范围。
进一步的，L的值域由0到100；a和b的值域都是由+127至-128。
进一步的，所述步骤S30中对照色卡为pantone色卡。
本发明还提供了一种皮肤色素沉淀情况的检测方法，包括以下步骤：
S100：利用校准后的图像获取装置获取待测皮肤图像；
S200：将待测皮肤图像肤色进行Lab颜色空间内的分解；
S300：将分解后获得的分量图二值化，其中白色区域为患处区域，黑色区域为非患处区域；
S400：对二值化后的图像采用形态学处理中的开运算；
S500：提取开运算处理后的二值图像边缘，在原图像中标记边缘，并输出图像。
进一步的，所述步骤S300中还包括将分解后获得的分量图利用中值滤波去噪声，去噪声后再进行二值化处理。
进一步的，所述步骤S500之后还包括：
S600：对输出图像进行阈值判断，提取色素区域的大小、位置和颜色信息。
上述，通常情况下，由于皮肤表面的汗毛和光照的不均匀，会造成皮肤图像采集时噪声的出现，本发明，优选地，采用二维中值滤波的方法去除图像噪声，达到增强图像质量的效果，以便提高颜色分析的准确率。
二维中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，其基本原理是把数字图像中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。
模板尺寸越大，去除噪音的效果越好，但是相对的去噪之后的图片清晰度也会越低，经过中值滤波处理后，其表面的汗毛和细小纹路被去除，并且皮肤的颜色信息得到有效的保存。
皮肤图像经过中值滤波处理后可以去除更多的边缘噪声。
进一步的，所述步骤S100中的校准方法如所述的图像获取装置的校准方法。
进一步的，所述中值滤波采用3×3或5×5的中值滤波模板。
应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施方式中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
申请人声明，本发明通过上文所列出的一系列的详细说明仅仅是针对本发明的可行性实施方式的具体说明，但本发明并不局限于上述详细工艺设备和工艺流程。并且即不意味着本发明应依赖上述详细工艺设备和工艺流程才能实施。所属技术领域的技术人员应该明了，对本发明的任何改进，对本发明产品各原料的等效替换及辅助成分的添加、具体方式的选择等，均落在本发明的保护范围和公开范围之内。
Claims (10)
1.一种皮肤肤色的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S10：利用校准后的图像获取装置获取待测皮肤图像；
S20：在Lab颜色空间对待测皮肤图像的颜色信息进行统计并获取待测皮肤图像颜色在Lab颜色空间内的分量值；
S30：根据分量值对照色卡，对获取的皮肤图像的肤色进行分级。
2.如权利要求1所述的皮肤肤色的检测方法，其特征在于，所述图像获取装置的校准方法包括以下步骤：
S1，预设标准设备：
预设标准皮肤图像，获取其在Lab颜色空间内的分量值，该分量值为标准分量值；
调整图像获取装置的曝光增益和白平衡参数，当该图像获取装置获取的标准皮肤图像的肤色在所述Lab颜色空间内的分量值与标准分量值一致时，该图像获取装置为标准设备；
S2，根据标准设备进行校准：
用所述标准设备获取待测的皮肤图像，输出该皮肤图像的肤色在Lab颜色空间内的分量值，该分量值为标准阈值；
用待校准的图像获取装置获取待测的皮肤图像，输出该皮肤图像的肤色在Lab颜色空间内的分量值，该分量值为测试分量值；调整待校准的图像获取装置的曝光增益和白平衡参数至该测试分量值与标准阈值之间的差值均小于同一误差值。
3.如权利要求1所述的皮肤肤色的检测方法，其特征在于，所述分量值包括L、a、b；所述L表示亮度，所述a表示从洋红色至绿色的范围，所述b表示从黄色至蓝色的范围。
4.如权利要求3所述的皮肤肤色的检测方法，其特征在于，L的值域由0到100；a和b的值域都是由+127至-128。
5.如权利要求1所述的皮肤肤色的检测方法，其特征在于，所述步骤S30中对照色卡为pantone色卡。
6.一种皮肤色素沉淀情况的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S100：利用校准后的图像获取装置获取待测皮肤图像；
S200：将待测皮肤图像肤色进行Lab颜色空间内的分解；
S300：将分解后获得的分量图二值化，其中白色区域为患处区域，黑色区域为非患处区域；
S400：对二值化后的图像采用形态学处理中的开运算；
S500：提取开运算处理后的二值图像边缘，在原图像中标记边缘，并输出图像。
7.如权利要求6所述的皮肤色素沉淀情况的检测方法，其特征在于，所述步骤S300中还包括将分解后获得的分量图利用中值滤波去噪声，去噪声后再进行二值化处理。
8.如权利要求6或7所述的皮肤色素沉淀情况的检测方法，其特征在于，所述步骤S500之后还包括：
S600：对输出图像进行阈值判断，提取色素区域的大小、位置和颜色信息。
9.如权利要求6所述的皮肤色素沉淀情况的检测方法，其特征在于，所述步骤S100中的校准方法如权利要求2中所述的图像获取装置的校准方法。
10.如权利要求7所述的皮肤色素沉淀情况的检测方法，其特征在于，所述中值滤波采用3×3或5×5的中值滤波模板。
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |