CN109152535B - 皮肤诊断装置和皮肤诊断方法 - Google Patents

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Abstract

皮肤诊断装置具有：图像获取部，其获取拍摄皮肤得到的皮肤图像；图像分析部，其根据所获取的皮肤图像来计算表示皮肤的变色区域的颜色的浓度水平的指标值；阈值决定部，其根据计算得到的指标值和皮肤图像的对比度的大小来决定阈值；以及皮肤诊断部，其通过对所决定的阈值和标准化亮度值数据进行比较来进行对皮肤的诊断，该标准化亮度值数据是将皮肤图像的亮度值数据以该亮度值数据的平均亮度值进行标准化所得到的。

Description

皮肤诊断装置和皮肤诊断方法
技术领域
本公开涉及一种进行对皮肤的诊断的皮肤诊断装置和皮肤诊断方法。
背景技术
在专利文献1所记载的技术中，不使探头等接触皮肤地进行包含变色区域的提取在内的对脸等皮肤的诊断。在专利文献1所记载的技术中，通过对拍摄皮肤所得到的皮肤图像制作浓度分布并对阈值和各部的浓度进行比较来提取皮肤的色斑(黑色素)等变色区域。此时，在专利文献1所记载的技术中，通过手动操作接受上述阈值的设定和变更。
然而，拍摄皮肤得到的图像(以下称为“皮肤图像”)容易受到拍摄环境的影响。皮肤图像的各处的浓度(亮度)根据皮肤的照明状态、拍摄感光度以及素颜皮肤的颜色等而大幅变化，因此即使阈值是固定的，皮肤诊断的结果也根据拍摄环境而产生差异。
本公开的目的在于进行更稳定的皮肤诊断。
专利文献1：日本特开2004-105748号公报
发明内容
本公开的皮肤诊断装置具备：图像获取部，其获取拍摄皮肤得到的皮肤图像；图像分析部，其根据所获取的所述皮肤图像来计算表示所述皮肤的变色区域的颜色的浓度水平的指标值；阈值决定部，其根据计算得到的所述指标值和所述皮肤图像的对比度的大小来决定阈值；以及皮肤诊断部，其通过对所决定的所述阈值和标准化亮度值数据进行比较来进行对所述皮肤的诊断，该标准化亮度值数据是将所述皮肤图像的亮度值数据以该亮度值数据的平均亮度值进行标准化所得到的。
本公开的皮肤诊断方法包括以下步骤：获取拍摄皮肤所得到的皮肤图像；根据所获取的所述皮肤图像来计算表示所述皮肤的变色区域的颜色的浓度水平的指标值；根据计算得到的所述指标值和所述皮肤图像的对比度的大小来决定阈值；以及通过对所决定的所述阈值和标准化亮度值数据进行比较来进行对所述皮肤的诊断，该标准化亮度值数据是将所述皮肤图像的亮度值数据以该亮度值数据的平均亮度值进行标准化所得到的。
根据本公开，能够进行更稳定的皮肤诊断。
附图说明
图1是表示本公开的实施方式1所涉及的皮肤诊断装置的使用状态的一个例子的图。
图2是表示实施方式1中的皮肤诊断的概要的一个例子的图。
图3是表示阈值为固定值的情况下的对色斑浓的皮肤的皮肤诊断的情形的一个例子的图。
图4是表示阈值为固定值的情况下的对色斑淡的皮肤的皮肤诊断的情形的一个例子的图。
图5是表示阈值为固定值且环境明亮的情况下的对色斑浓的皮肤的皮肤诊断的情形的例子的图。
图6是表示阈值为固定值且环境明亮的情况下的对色斑淡的皮肤的皮肤诊断的情形的例子的图。
图7是表示按照对比度决定阈值的情况下的对色斑浓的皮肤的皮肤诊断的情形的例子的图。
图8是表示按照对比度决定阈值的情况下的对色斑淡的皮肤的皮肤诊断的情形的例子的图。
图9是表示阈值为与对比度相应的可变值且环境明亮的情况下的对色斑浓的皮肤的皮肤诊断的情形的例子的图。
图10是表示阈值为与对比度相应的可变值且环境明亮的情况下的对色斑淡的皮肤的皮肤诊断的情形的例子的图。
图11是表示色斑淡的皮肤的亮度值直方图的一个例子的图。
图12是表示色斑浓的皮肤的亮度值直方图的一个例子的图。
图13是表示实施方式1中的按照对比度和偏度来决定阈值的情况下的对色斑浓的皮肤的皮肤诊断的情形的例子的图。
图14是表示实施方式1中的按照对比度和偏度来决定阈值的情况下的对色斑淡的皮肤的皮肤诊断的情形的例子的图。
图15是表示实施方式1所涉及的皮肤诊断装置的结构的一个例子的框图。
图16是表示实施方式1所涉及的皮肤诊断装置的动作的一个例子的流程图。
图17是表示实施方式1中的区块与偏度计算对象区域之间的关系的一个例子的图。
图18是表示本公开的实施方式2所涉及的皮肤诊断装置的外观的一个例子的图。
图19是表示实施方式2所涉及的皮肤诊断装置的使用状态的一个例子的图。
图20是表示实施方式2所涉及的皮肤诊断装置的结构的一个例子的框图。
图21是表示实施方式2中的与肤色类型相应的照明控制的一个例子的图。
图22是表示实施方式2中的与肤色类型相应的阈值系数决定的一个例子的图。
图23是表示实施方式2所涉及的皮肤诊断装置的动作的一个例子的流程图。
图24是实施方式2的变形例所涉及的皮肤诊断装置的外观的一个例子。
图25是表示实施方式2的变形例所涉及的皮肤诊断装置的使用状态的一个例子的图。
具体实施方式
以下参照附图来详细地说明本公开的各实施方式。本公开的实施方式1是不进行拍摄照明的控制的情况下的皮肤诊断装置的方式的一个例子，本公开的实施方式2是进行拍摄照明的控制的情况下的皮肤诊断装置的方式的一个例子。
(实施方式1)
<装置的概要>
首先，说明本实施方式所涉及的皮肤诊断装置的概要。
图1是表示本实施方式所涉及的皮肤诊断装置的使用状态的一个例子的图。
如图1所示，皮肤诊断装置100例如是将数码摄像机等拍摄部110和带触摸面板的液晶显示器等显示部120以相互接近且朝向相同方向的方式配置而成的桌面设置型的装置。此外，皮肤诊断装置100并非必须是皮肤诊断专用的装置，也可以是智能手机、平板型终端以及个人计算机等通用的装置。
皮肤诊断装置100在拍摄部110中拍摄用户的脸200，在显示部120中显示将拍摄得到的图像左右翻转后的镜像图像130。
此时，皮肤诊断装置100通过对拍摄得到的图像或者镜像图像130进行分析来进行对脸200的皮肤的诊断(以下称为“皮肤诊断”)，一并显示诊断结果。例如，皮肤诊断装置100基于镜像图像130来判定皮肤的色斑部分，将表示被判定出的色斑部分的色斑图像131重叠(映射)于镜像图像130进行显示。
图2是表示皮肤诊断装置100所进行的皮肤诊断的概要的一个例子的图。
如图2所示，皮肤诊断装置100首先将镜像图像130中的映出皮肤的区域(以下称为“皮肤区域”或者“皮肤图像”)310的各像素的亮度值获取为与规定的坐标系的坐标值建立对应的亮度值数据320(S1010)。所涉及的坐标系是由皮肤诊断装置100以镜像图像130或者皮肤图像310为基准沿着脸的皮肤(或者皮肤图像)设定的三维或者二维的坐标系。
然后，皮肤诊断装置100将根据皮肤图像310获取到的亮度值数据320分割为多个区块，对每个区块进行使亮度值数据的平均值成为规定的值的标准化(S1020)。例如通过用规定的值除以亮度值数据的平均值，对所得到的值(增益，包含1以上的值和1以下的值)乘以各亮度值，由此来进行所涉及的标准化。另外，区块的划分例如与将皮肤图像310划分为等间隔的矩阵状时的区块的划分对应。其结果，针对皮肤图像310的每个区块得到被标准化的亮度值数据(以下称为“标准化亮度值数据”)330。
另外，皮肤诊断装置100根据皮肤图像310的亮度值数据320生成皮肤图像310的亮度值直方图340(S1030)。亮度值直方图340是将亮度值设为等级且将皮肤图像310中的各亮度值的频度设为度数的直方图。
然后，皮肤诊断装置100例如使用以下的式(1)来计算表示亮度值直方图340的亮度分布的对称性的程度的偏度S(Skewness)(S1040)。
[数式1]
Figure BDA0001872621240000051
在此，i是皮肤图像310的各像素的编号，n是皮肤图像310的像素数(i的最大值)。另外，xi是编号i的像素的被标准化的亮度值。
[数式2]
Figure BDA0001872621240000052
是皮肤图像310的所有像素的被标准化的亮度值的平均值。
然后，皮肤诊断装置100按照规定的变换规则350，根据计算得到的偏度S来决定阈值系数α(S1050)。进一步，皮肤诊断装置100使用所决定的阈值系数α来对每个标准化亮度值数据330例如使用以下的式(2)计算阈值BTh(S1060)。
BTh＝BA-s×α…(2)
在此，BA是标准化亮度值数据330中的亮度值的平均值(以下称为“平均亮度值”)，s是标准化亮度值数据330中的亮度值的标准偏差。此外，由于通过用原始区块的亮度值数据的平均值进行标准化来生成标准化亮度值数据330，因此平均亮度值BA是固定的值。
然后，皮肤诊断装置100将计算出的阈值BTh与标准化亮度值数据330的值进行比较，提取标准化亮度值数据330的值小于阈值BTh的区域(坐标值)360来作为色斑部分370(S1070)。
即，皮肤诊断装置100根据皮肤图像310的亮度值数据来计算偏度S，基于偏度S来决定阈值BTh，将亮度值低于阈值BTh的区域判定为色斑区域。
<使用偏度的意义>
在此，说明使用偏度S的意义。作为比较，首先对不使用偏度S而将成为标准化亮度值数据330的比较对象的阈值BTh设为固定值的情况进行说明。
图3是表示将阈值BTh设为固定值的情况下的对色斑浓的皮肤的皮肤诊断的情形的一个例子的图。另外，图4是表示将阈值设为固定值的情况下的对色斑淡的皮肤的皮肤诊断的情形的一个例子的图。
在图3和图4中，皮肤图像310ND、310NL分别是在成为基准的拍摄环境(以下称为“基准环境”)中拍摄得到的具有浓的色斑311ND的皮肤的图像和具有淡的色斑311NL的皮肤的图像，以接近目视的印象的状态示出。
如图3和图4所示，淡的色斑311NL的皮肤图像310NL的对比度(标准化亮度值数据330NL的振幅)相比于浓的色斑311ND的皮肤图像310ND的对比度(标准化亮度值数据330ND的振幅)而言小。
在此，在皮肤图像310ND、310NL这两者中，根据实验等来决定阈值BTh，该阈值BTh是尽可能不遗漏且无误地检测能够被目视识别的浓度的色斑311的固定值。在这种情况下，通过皮肤图像310ND、310NL的标准化亮度值数据330ND、330NL与阈值BTh之间的比较来提取的色斑部分370ND、370NL当然与被目视识别的色斑311ND、311NL的区域大致一致。即，恰当地检测色斑。
但是，在比基准环境更明亮的环境中，色斑311与周边的皮肤部分之间的对比度变大，色斑311的检测结果发生变化。
图5和图6是表示在比基准环境更明亮(照度高)的环境中的皮肤诊断的情形的例子的图，与图3和图4对应。
在明亮的环境的情况下，如图5和图6所示，皮肤图像310HD、310HL与图3和图4所示的皮肤图像310ND、310NL相比整体上亮度变高。但是，由于色斑311HD、311HL的颜色比周围的皮肤的颜色浓，因此色斑311HD、311HL的相对亮度变化小。因此，色斑311HD、311HL与其它的皮肤部分312HD、312HL之间的亮度差变大，标准化亮度值数据330HD、330HL的振幅(对比度)也变大。
其结果，如图5和图6所示，当使用与基准环境的情况相同的固定值的阈值BTh时，亮度值小于阈值BTh的区域增多，更多的区域被作为色斑部分370HD、370HL提取。即，过剩地检测出色斑。
因此，例如使用以下的式(3)来以标准化亮度值数据330的振幅越大越抑制色斑的检测的方式决定阈值BTh。
BTh＝BA-s×β…(3)
在此，β是阈值系数，是在色斑浓的皮肤的皮肤图像310ND、310HD中恰当地检测出色斑那样的值，是根据实验等求出的固定值。
图7和图8是表示使用上述的式(3)决定了阈值BTh的情况下的皮肤诊断的情形的例子的图，与图3和图4对应。
在上述的式(3)中，标准化亮度值数据330的标准偏差s越大，阈值BTh越低，越难以检测出色斑。因而，在浓的色斑311ND的皮肤图像310ND中，以恰当的量提取出色斑部分370ND。
但是，淡的色斑311NL的皮肤图像310NL的标准化亮度值数据330NL的标准偏差s相比于浓的色斑311ND的皮肤图像310ND的标准化亮度值数据330ND的标准偏差s而言小，因此阈值BTh相对变高。
其结果，如图7和图8所示，相对于从浓的色斑311ND提取出恰当的量的色斑部分370ND，从淡的色斑311NL提取出略多的色斑部分370NL。即，淡的色斑311NL被略微过剩地检测出。该倾向在明亮的环境中也同样。
图9和图10是表示在比基准环境更明亮(照度高)的环境中使用上述的式(3)决定了阈值BTh的情况下的皮肤诊断的情形的例子的图，与图5和图6对应。如图10所示，在照明明亮的情况下，淡的色斑311HL也被略微过剩地检测出。
因此，本实施方式所涉及的皮肤诊断装置100通过以色斑311越淡成为越低的值的方式决定与标准偏差s相乘的阈值系数(式(2)中的α)来降低淡的色斑311HL的过剩检测。
但是，如何判定色斑311的颜色的浓度水平成为课题。因此，本实施方式所涉及的皮肤诊断装置100如用图2说明的那样对每个标准化亮度值数据330计算偏度S，根据计算结果来决定作为变量的阈值系数α。由此，皮肤诊断装置100降低因色斑311的颜色的浓度而产生的提取精确度之差。
在此，说明色斑311的颜色的浓度与偏度S之间的关系。
图11是表示色斑311淡的情况下的亮度值直方图340的一个例子的图。
另外，图12是表示色斑311浓的情况下的亮度值直方图340的一个例子的图。
如图11和图12所示，亮度值直方图340是山状的形状，其在皮肤没有色斑311的部分的亮度值分量341处具有顶点。假定为皮肤图像310的亮度值直方图340在色斑311少的情况下是在亮度值轴上对称的、接近正态分布的形状(例如参照间下以大、向川康博、八木康史，“基于多层表面下散射模型的皮肤的各向异性散射和不均一性的表现”，图像的识别/理解研讨会(MIRU2009)，2009年7月，IS2-53：1216～1222(間下以大、向川康博、八木康史、「多層表面下散乱モデルによる皮膚の異方性散乱と不均一性の表現」、画像の認識·理解シンポジウム(MIRU2009)、2009年7月、IS2-53：1216～1222))。
但是，由于色斑311的存在，失去所涉及的对称性。而且，色斑311越浓，色斑部分的亮度值分量342的影响变得越强，亮度值直方图340在亮度值低于顶点的一侧的成分增大。其结果，色斑311越浓，亮度值直方图340的对称性降低越多。
另一方面，用上述的式(1)表示的偏度S是表示亮度值直方图340在亮度值轴方向上的对称性(亮度分布的对称性)的程度的指标值。偏度S取零或者负值，对称性越高(非对称性越低)偏度S越接近零，对称性越低(非对称性越高)偏度S越减少(负值的绝对值增大)。
因而，可以说偏度S越低，对应的区域的色斑311越浓。皮肤诊断装置100利用所涉及的对应关系以偏度S越高使阈值系数α成为越高的值的方式决定阈值系数α。
皮肤诊断装置100例如对每个标准化亮度值数据330计算偏度S，按照变换规则350(参照图2)来将偏度S变换为阈值函数α，该变换规则350是偏度S-阈值函数α的一次函数的回归方程。变换规则350例如是将对偏度S加上第一正值之后乘以第二正值所得到的值设为阈值系数α的内容。然后，皮肤诊断装置100根据所涉及的阈值函数α使用上述的式(2)来计算阈值BTh。
图13和图14是表示按照偏度来决定阈值BTh的情况下的皮肤诊断的情形的一个例子的图，与图9和图10对应。
在淡的色斑311HL的情况下，偏度S高(接近零)，因此阈值函数α的值是大的值，从平均亮度值BA减去的式(2)的右边的第二项(s×α)也变大。其结果，如图14所示，通过恰当地设定回归方程，计算得到的阈值BTh比图10中使用的BTh更小，提取恰当的量的色斑部分370HL。
像这样，皮肤诊断装置100通过根据偏度S来调整阈值BTh，能够抑制拍摄环境的影响，以恰当的量来提取各种浓度的色斑311。
<装置的结构>
接着，说明皮肤诊断装置100的结构。
图15是表示皮肤诊断装置100的结构的一个例子的框图。
在图15中，皮肤诊断装置100具有图像获取部410、图像分析部420、阈值决定部430、皮肤诊断部440以及信息输出部450。
图像获取部410获取拍摄皮肤所得到的皮肤图像310，将获取到的皮肤图像310输出到图像分析部420。图像获取部410例如包含上述的拍摄部110(参照图1)，接受上述触摸面板中的用户操作等来拍摄用户的脸200，使包含脸200的皮肤图像310的拍摄图像左右翻转，将镜像图像130输出到图像分析部420。
图像分析部420通过图案识别技术、颜色分析技术等公知的图像分析方法来例如从镜像图像130提取出脸的区域和眼、鼻、口等脸部位，提取从脸的区域去除脸部位的区域后的区域来作为皮肤图像310。另外，图像分析部420根据所提取出的皮肤图像310例如使用上述的式(1)来计算皮肤图像310的偏度S。
然后，图像分析部420将镜像图像130、所提取出的皮肤图像310(或者表示镜像图像130中的皮肤区域的范围的信息)以及计算得到的偏度S输出到阈值决定部430。此外，偏度S的计算也可以在后级的阈值决定部430中进行。
阈值决定部430根据偏度S按照规定的变换规则350(参照图2)来决定阈值系数α，并且根据皮肤图像310生成每个区块的标准化亮度值数据330，计算各标准化亮度值数据330的标准偏差s。然后，阈值决定部430根据所决定的阈值系数α和计算得到的标准偏差s例如使用上述的式(2)来计算阈值BTh。
然后，阈值决定部430将镜像图像130、各区块的标准化亮度值数据330以及计算得到的阈值BTh输出到皮肤诊断部440。此外，每个区块的标准化亮度值数据330的生成和标准偏差s的计算也可以在图像分析部420中进行。
皮肤诊断部440对皮肤图像310的每个区块比较标准化亮度值数据330的各值和阈值BTh，将亮度值小于阈值BTh的部分判定为色斑部分。然后，皮肤诊断部440将镜像图像130和表示镜像图像130中的色斑部分的区域的信息(以下称为“色斑区域信息”)输出到信息输出部450。
此外，皮肤诊断部440也可以将亮度值小于阈值BTh的连续的一片区域为规定的面积以上(规定的像素数以上)作为条件，将该区域判定为是色斑部分。由此，能够以降低图像噪音的影响的状态来进行色斑检测。
信息输出部450根据色斑区域信息来生成表示色斑部分的色斑图像131，将其重叠于镜像图像130的皮肤区域(皮肤图像310)进行显示(参照图1)。信息输出部450例如包括上述的显示部120(参照图1)。
另外，皮肤诊断装置100例如具有CPU(Central Processing Unit：中央处理器)、保存有控制程序的ROM(Read Only Memory：只读存储器)等存储介质以及RAM(RandomAccess Memory：随机存取存储器)等工作用存储器。在这种情况下，上述的各部的功能通过CPU执行控制程序来实现。
根据这种结构，皮肤诊断装置100能够按照皮肤图像310的偏度S调整阈值BTh来进行色斑部分370的提取，该阈值BTh成为与皮肤图像310的各部的亮度值进行比较的对象。
<装置的动作>
接着，说明皮肤诊断装置100的动作。
图16是表示皮肤诊断装置100的动作的一个例子的流程图。
在步骤S2010中，图像获取部410获取使拍摄得到的图像左右翻转得到的镜像图像130。
在步骤S2020中，图像分析部420从镜像图像130中获取脸部位和皮肤区域(皮肤图像310)。
在步骤S2030中，图像分析部420根据皮肤区域(皮肤图像310)的亮度值数据来计算偏度S。此外，关于用于偏度的计算的皮肤区域(以下称为“偏度计算对象区域”)，既可以是多个区块共用(例如，全部的皮肤区域)，也可以是每个区块不同。但是，优选图像分析部420将皮肤图像310中的包含区块且大于该区块的图像范围设为该区块的偏度计算对象区域。
图17是表示区块与该区块的偏度计算对象区域之间的关系的一个例子的图。
如图17所示，图像分析部420以包含区块313且大于该区块313的方式设定偏度计算对象区域314。
在图16的步骤S2040中，阈值决定部430根据计算得到的偏度S按照变换规则350和式(2)来决定阈值BTh。如上所述，偏度S越高(色斑311越淡)且皮肤图像310的对比度越大(拍摄环境越明亮)，所述阈值BTh成为越低的值。
在步骤S2050中，皮肤诊断部440对每个区块将皮肤区域(皮肤图像310)的各像素的亮度值与所决定的阈值BTh进行比较。
在步骤S2060中，皮肤诊断部440根据上述比较的结果来判定皮肤图像310(镜像图像130)的色斑部分。
在步骤S2070中，信息输出部450将表示色斑部分的色斑图像重叠于皮肤图像310(镜像图像130)进行显示。
然后，在步骤S2080中，图像获取部410判定是否通过用户操作等指示了处理的结束。图像获取部410在没有被指示处理的结束的情况下(S2080：“否”)，使处理返回到步骤S2010。另外，图像获取部410在被指示了处理的结束的情况下(S2080：“是”)，结束一序列的处理。
此外，当镜像图像130是时间序列的图像数据，也就是说是影像(动态图像)时，皮肤诊断部440也可以将表示色斑部分的区域变换为以脸部位、脸特征点(眼尾、嘴角等成为脸的特征的点)为基准的相对坐标系的值来保持。在这种情况下，皮肤诊断装置100例如在第二轮以后的处理中省略步骤S2030～S2070，追踪用户的脸200的位置、朝向、表情的变化来使色斑图像逐次地移动和变形。
根据这种动作，皮肤诊断装置100能够按照皮肤图像310的偏度S调整阈值BTh来进行色斑部分370的提取，该阈值BTh成为与皮肤图像310的各部的亮度值进行比较的对象。
<本实施方式的效果>
如以上那样，本实施方式所涉及的皮肤诊断装置100具有：图像获取部410，其获取拍摄皮肤所得到的皮肤图像310；以及图像分析部420，其根据获取到的皮肤图像310来计算表示皮肤的变色区域的颜色的浓度水平的指标值(偏度S)。另外，皮肤诊断装置100具有阈值决定部430，该阈值决定部430根据计算得到的指标值(偏度S)和皮肤图像310的对比度的大小(标准偏差s)来决定阈值BTh。而且，皮肤诊断装置100具有皮肤诊断部440，该皮肤诊断部440通过对所决定的阈值BTh和标准化亮度值数据330进行比较来进行对皮肤的诊断，该标准化亮度值数据330是将皮肤图像310的亮度值数据320以该亮度值数据320的平均亮度值进行标准化所得到的。
根据这种结构，能够进行更稳定的皮肤诊断。
<本实施方式的变形例>
此外，图像分析部420计算的表示皮肤的变色区域的颜色的浓度水平的指标值、皮肤图像的对比度的大小不限于上述的偏度S和标准偏差s。例如，作为表示皮肤的变色区域的颜色的浓度水平的指标值，能够采用皮肤图像的像素值的最小值、皮肤图像的像素值的平均值与最小值之差、以及从具有比平均亮度值高的亮度值的像素的个数中减去具有平均亮度值以下的亮度值的像素的个数所得到的值。另外，作为皮肤图像的对比度的大小，能够采用皮肤图像的像素值的最大值与最小值之差。
另外，根据表示颜色的浓度水平的指标值和对比度的大小来决定成为与标准化亮度值数据进行比较的比较对象的阈值BTh的决定方法不限于上述的例子。例如，阈值决定部430也可以使用以下的式(4)来决定阈值BTh。
BTh＝α×(表示颜色的浓度水平的指标值)+β×(对比度的大小)…(4)
此外，系数α、β例如是使用皮肤图像和对皮肤图像中的通过主观评价等被判定为色斑的区域作出了标记的图像的组合并使用公知的学习方法来决定的值。
另外，获取亮度值的图像区域的单位并非必须是像素，也可以是由多个像素构成的面积固定的小区域。例如，获取亮度值的图像区域的单位也可以是将上述的区块进一步分割为矩阵状所得到的小区块。在这种情况下，作为小区块的亮度值，例如能够采用小区块内的各像素的亮度值的平均值。
另外，皮肤诊断的内容和诊断结果的提示方法不限于上述的例子。例如，皮肤诊断部440也可以根据检测得到的色斑部分的量、浓度来计算表示皮肤的透明感的皮肤状态指标值，制作表示计算得到的值的分布的皮肤的指标值映射。而且，信息输出部450也可以将表示所生成的指标值映射的图像重叠于皮肤图像310进行显示。另外，信息输出部450也可以以100分为满分等来显示脸整体的评价结果。并且，信息输出部450也可以根据皮肤诊断结果来提示皮肤护理信息、化妆品信息、饮食生活改善信息等各种信息(例如，参照国际公开第2014/208067号小册子)。
另外，皮肤诊断装置100也可以将包含诊断结果的各种数据在内部进行保存，或者发送到外部的数据库进行蓄积，进行对被保存/蓄积的信息的日志管理。并且，皮肤诊断装置100也可以进行最新数据与过去数据之间的比较以及比较结果的提示。
另外，成为检测对象的变色区域不限于色斑，也可以是黑点、痣等皮肤的区域中的明度比周围低规定水平以上的区域。并且，成为检测对象的变色区域并非必须是容易被视觉辨认的变色区域，例如也可以包含存在于皮肤里面的潜在的变色区域。另外，也可以将“亮度值”置换为RGB的R值等其它的各种像素值。并且，按照皮肤诊断的内容，皮肤诊断装置100也可以使用偏振滤波器、波长滤波器等来进行皮肤图像的获取。
另外，皮肤诊断装置100的结构的一部分也可以与该装置的结构的其它部分在物理上隔离。在这种情况下，这些隔离出的多个部分需要分别具备用于相互进行通信的通信部。
(实施方式2)
在各图中，对与实施方式1的各图相同的部分标注相同标记/步骤编号，并适当地省略对它们的说明。
<装置的概要>
首先，说明本实施方式所涉及的皮肤诊断装置的概要。
图18是表示本实施方式所涉及的皮肤诊断装置的外观的一个例子的图。另外，图19是表示本实施方式所涉及的皮肤诊断装置的使用状态的一个例子的图。
如图18所示，本实施方式所涉及的皮肤诊断装置100a在显示部120的左右配置有照明部140aR、140aL(以下适当地称为“照明部140a”)。照明部140a在拍摄部110进行摄像的定时对成为皮肤诊断对象的用户的脸200进行照明。此外，虽然后述，但是能够对照明部140a进行输出调整。
另外，皮肤诊断装置100a在显示部120中不仅显示镜像图像130还显示肤色类型选择画面150a。肤色类型选择画面150a是用于选择被映出为镜像图像130的用户的肤色类型的用户界面，显示“暗”(Dark)、“中间”(Intermediate)以及“明亮”(Light)这三个肤色类型来作为选项。
皮肤诊断装置100a例如经由肤色类型选择画面150a来获取用户的脸200的肤色类型，按照所获取的肤色类型来使照明部140a的光量和根据偏度S决定阈值BTh时的变换规则350变化。
<装置的结构>
接着，说明皮肤诊断装置100a的结构。
图20是表示皮肤诊断装置100a的结构的一个例子的框图，与实施方式1的图15对应。
如图20所示，皮肤诊断装置100a除了具有图15所示的结构以外还具有肤色类型获取部460a和照明控制部470a。另外，皮肤诊断装置100a具有阈值决定部430a来代替图15所示的阈值决定部430。
肤色类型获取部460a获取成为皮肤诊断对象的皮肤的肤色类型，将获取到的肤色类型通知给照明控制部470a和图像分析部420。肤色类型获取部460a例如生成上述的肤色类型选择画面150a(参照图18)且使其显示于显示部120，通过检测针对肤色类型选择画面150a的肤色类型的选项进行的选择操作来获取肤色类型。
照明控制部470a按照被通知的肤色类型来变更对成为皮肤诊断对象的皮肤的照明的光量(明亮度)。照明控制部470a例如包含上述的照明部140a(参照图18)，通过控制照明部140a的输出来变更照明的明亮度。
图21是表示与肤色类型相应的照明控制的一个例子的图。
素颜皮肤的颜色(明度)根据人种、年龄以及生活环境等而相差很大。如图21所示，当肤色类型511不同时，即使例如色斑的颜色的浓度水平(能够被目视识别的变色区域的浓度的印象)相同，标准化亮度值数据330(512)的振幅(对比度)在皮肤的颜色越明亮时越大，在皮肤的颜色越暗时越小。当标准化亮度值数据330的振幅小时，难以对噪音和色斑部分加以区别，当标准化亮度值数据330的振幅大时，亮度值饱和并且色斑部分被过剩地检测。
因此，照明控制部470a利用以下特性进行使明亮度按照肤色类型511来变化的照明的调整513，所述特性是：拍摄环境越明亮，标准化亮度值数据330的振幅越大，相反地拍摄环境越暗，标准化亮度值数据330的振幅越小。即，照明控制部470a对暗的肤色类型进行调亮的照明，对中间的肤色类型进行标准明亮度的照明，对明亮的肤色类型进行标准或调暗的照明。
例如，照明控制部470a对每种肤色类型保持有通过实验等预先决定的针对照明部140a的输出控制信号的值。照明控制部470a通过以与被通知的肤色类型对应的值进行信号输出来调整照明。
如果色斑的颜色的浓度水平相等，则以进行了这种调整的照明拍摄的皮肤图像310不受肤色类型的影响，标准化亮度值数据330(514)的振幅也相等。
通过进行这种照明控制，照明控制部470a能够得到降低了由皮肤的颜色的浓度造成的影响的标准化亮度值数据300。此外，在照明控制部470a与图像获取部410之间照明的定时和拍摄的定时同步。另外，照明控制部470a也可以控制图像获取部410，按照肤色类型来调整拍摄部110的快门速度、光圈等照明以外的拍摄条件。
图20的阈值决定部430a具有与实施方式1的图像分析部420同样的功能。但是，阈值决定部430a按照被通知的肤色类型来变更根据偏度S决定阈值系数α的决定方法(也就是说，阈值BTh的决定方法)。
图22是表示与肤色类型相应的阈值系数α决定的一个例子的图。
如图22所示，当肤色类型521不同时，即使例如色斑的颜色的浓度水平(能够被目视识别的变色区域的浓度的印象)相等，偏度S(522)也不同。色斑淡的情况下的偏度SL和色斑浓的情况下的偏度SD这双方都是皮肤的颜色越明亮，越向负方向变大。
因此，阈值决定部430a按照肤色类型521而采用内容不同的偏度S-阈值函数α的一次函数的回归方程523(变换规则350)。即，阈值决定部430a通过使偏度S-阈值函数α的回归方程523的上述的第一正值和/或上述的第二正值变化来以色斑的颜色的浓度水平为基准将阈值函数α标准化。例如，阈值决定部430a对每种肤色类型保持有通过实验等预先决定的一组第一正值和第二正值。
由此，阈值决定部430a能够不受肤色类型的影响，以如果色斑的颜色的浓度水平相等则阈值函数α成为相等的值的方式决定阈值函数α。
此外，皮肤诊断装置100a例如具有CPU、保存有控制程序的ROM等存储介质以及RAM等工作用存储器。在这种情况下，上述的各部的功能通过CPU执行控制程序来实现。
根据这种动作，皮肤诊断装置100a能够按照成为皮肤诊断对象的皮肤的颜色的浓度，调整拍摄皮肤图像310时的照明的明亮度和将偏度S变换为阈值BTh时的变换方法来进行色斑部分370的提取。
<装置的动作>
接着，说明皮肤诊断装置100a的动作。
图23是表示皮肤诊断装置100a的动作的一个例子的流程图，与实施方式1的图16对应。
皮肤诊断装置100a在图16的步骤S2020的处理之前进行步骤S2001a～S2010a的处理。另外，皮肤诊断装置100a代替图16的步骤S2040的处理来进行步骤S2040a的处理。
在步骤S2001a中，肤色类型获取部460a获取成为皮肤诊断对象的皮肤的肤色类型。
在步骤S2002a中，照明控制部470a根据成为皮肤诊断对象的皮肤的肤色类型来决定对该皮肤的照明的明亮度。
在步骤S2010a中，图像获取部410以所决定的明亮度的照明进行拍摄来获取皮肤图像310。
然后，在步骤S2040a中，阈值决定部430a基于根据皮肤图像310计算得到的偏度S和上述皮肤类型来决定阈值BTh。
根据这种动作，皮肤诊断装置100a能够按照成为皮肤诊断的对象的皮肤的颜色的浓度，调整拍摄皮肤图像310时的照明的明亮度和将偏度S变换为阈值BTh时的变换方法来进行色斑部分370的提取。此外，当镜像图像130是影像时，也可以与实施方式1中的说明同样地适当地省略步骤S2001a、S2010a、步骤S2030～S2070。
<本实施方式的效果>
如以上说明的那样，本实施方式所涉及的皮肤诊断装置100a具有肤色类型获取部460a，该肤色类型获取部460a获取皮肤的肤色类型。而且，皮肤诊断装置100a具有：照明控制部470a，其按照所获取的肤色类型来变更对皮肤的照明的明亮度；以及阈值决定部430a，其按照所获取到的肤色类型来变更根据指标值(偏度S)决定阈值BTh的方法。
根据这种结构，本实施方式所涉及的皮肤诊断装置100a能够进行由皮肤的颜色的浓度造成的影响少的皮肤诊断。
<本实施方式的变形例>
此外，在以上说明的实施方式2中，说明了照明部140a相对于拍摄部110的相对位置和相对朝向固定的情况，但是照明部140a的方式不限于此。
图24是表示变形例所涉及的皮肤诊断装置的外观的一个例子的图，与图18对应。另外，图25是表示变形例所涉及的皮肤诊断装置的使用状态的一个例子的图，与图19对应。
如图24和图25所示，照明部140b例如也可以是通过无线或者有线的方式与皮肤诊断装置100b的主体连接的、位置和朝向的自由度高的投影仪装置。在这种情况下，期望照明控制部470a获取拍摄部110、照明部140b以及脸200之间的相对位置关系，按照所获取的相对位置关系来调整照明部140b的光量。另外，在照明部140b的光的指向性高的情况下，期望照明控制部470a从图像分析部420获取表示脸的眼睛的区域的信息，使对眼睛照射的光比其它的区域低(或者零)。
另外，肤色类型获取部460a获取肤色类型的方法不限于上述的例子。例如，肤色类型获取部460a也可以通过对拍摄得到的图像进行图像分析，例如对脸部分的颜色和脸以外的部分的颜色进行比较等来判定肤色类型。
另外，皮肤诊断装置100a、100b也可以按照皮肤诊断的内容使用偏振光、紫外光等特定波长的光等来进行对皮肤图像的拍摄。
另外，皮肤诊断装置100a、100b的结构的一部分也可以与该装置的结构的其它部分在物理上隔离。在这种情况下，这些隔离的多个部分需要分别具备用于相互进行通信的通信部。
<本公开的总结>
本公开的皮肤诊断装置具有：图像获取部，其获取拍摄皮肤得到的皮肤图像；图像分析部，其根据获取到的所述皮肤图像来计算表示所述皮肤的变色区域的颜色的浓度水平的指标值；阈值决定部，其根据计算得到的所述指标值和所述皮肤图像的对比度的大小来决定阈值；以及皮肤诊断部，其通过对所决定的所述阈值和标准化亮度值数据进行比较来进行对所述皮肤的诊断，该标准化亮度值数据是将所述皮肤图像的亮度值数据以该亮度值数据的平均亮度值进行标准化所得到的。
此外，也可以是：在上述皮肤诊断装置中，所述指标值是表示所述皮肤图像的亮度值直方图在亮度值轴上的对称性的程度的偏度。
另外，也可以是：在上述皮肤诊断装置中，所述阈值决定部在所述偏度越高且上述皮肤图像的对比度越大时决定越低的值来作为所述阈值，所述皮肤诊断部将构成所述皮肤图像的一个或者多个部分中的所述标准化亮度值数据的值小于所述阈值的所述部分判定为所述变色区域。
另外，也可以是：在上述皮肤诊断装置中，所述阈值决定部在所述偏度越高时决定越高的值作为阈值系数，将从所述平均亮度值中减去所述标准化亮度值数据的标准偏差与所决定的所述阈值系数的乘积值所得到的值决定为所述阈值。
另外，也可以是，上述皮肤诊断装置具有：肤色类型获取部，其获取所述皮肤的肤色类型；以及照明控制部，其按照所获取的所述肤色类型来变更对所述皮肤的照明的明亮度。
另外，也可以是，上述皮肤诊断装置具有获取所述皮肤的肤色类型的肤色类型获取部，所述阈值决定部按照所获取的所述肤色类型来变更根据所述指标值来决定所述阈值的方法。
另外，也可以是，在上述皮肤诊断装置中具有信息提示部，该信息提示部将表示被判定出的所述变色区域的色斑图像重叠于所述皮肤图像进行显示。
另外，也可以是：在上述皮肤诊断装置中，所述皮肤诊断部对所述皮肤图像的规定的每个区块进行所述诊断，所述图像分析部根据所述皮肤图像中的包含所述区块且大于所述区块的图像范围来计算所述偏度。
本公开的皮肤诊断方法具有以下步骤：获取拍摄皮肤得到的皮肤图像；根据所获取的所述皮肤图像来计算表示所述皮肤的变色区域的颜色的浓度水平的指标值；根据计算得到的所述指标值和所述皮肤图像的对比度的大小来决定阈值；以及通过对所决定的所述阈值和标准化亮度值数据进行比较来进行对所述皮肤的诊断，该标准化亮度值数据是将所述皮肤图像的亮度值数据以该亮度值数据的平均亮度值进行标准化所得到的。
产业上的可利用性
本公开所涉及的皮肤诊断装置和皮肤诊断方法作为能够进行更稳定的皮肤诊断的皮肤诊断装置和皮肤诊断方法是有用的。
附图标记说明
100、100a：皮肤诊断装置；110：拍摄部；120：显示部；140a：照明部；150a：肤色类型选择画面；410：图像获取部；420：图像分析部；430，430a：阈值决定部；440：皮肤诊断部；450：信息输出部；460a：肤色类型获取部；470a：照明控制部。

Claims (7)

1.一种皮肤诊断装置，具有：
图像获取部，其获取拍摄皮肤得到的皮肤图像；
图像分析部，其根据所获取的所述皮肤图像来计算表示所述皮肤的变色区域的颜色的浓度水平的指标值，其中，所述指标值是表示所述皮肤图像的亮度值直方图在亮度值轴上的对称性的程度的偏度；
阈值决定部，其根据计算得到的所述指标值和所述皮肤图像的对比度的大小来决定阈值，其中，所述偏度越高且所述皮肤图像的对比度越大，所述阈值决定部决定越低的值来作为所述阈值；以及
皮肤诊断部，其通过对所决定的所述阈值和标准化亮度值数据进行比较来进行对所述皮肤的诊断，该标准化亮度值数据是将所述皮肤图像的亮度值数据以该亮度值数据的平均亮度值进行标准化所得到的，其中，所述皮肤诊断部将构成所述皮肤图像的一个或者多个部分中的所述标准化亮度值数据的值小于所述阈值的所述部分判定为所述变色区域。
2.根据权利要求1所述的皮肤诊断装置，其特征在于，
所述偏度越高，所述阈值决定部决定越高的值来作为阈值系数，将从所述平均亮度值中减去所述标准化亮度值数据的标准偏差与所决定的所述阈值系数的乘积值所得到的值决定为所述阈值。
3.根据权利要求1所述的皮肤诊断装置，其特征在于，具有：
肤色类型获取部，其获取所述皮肤的肤色类型；以及
照明控制部，其按照所获取的所述肤色类型来变更对所述皮肤的照明的明亮度。
4.根据权利要求1所述的皮肤诊断装置，其特征在于，
具有肤色类型获取部，所述肤色类型获取部获取所述皮肤的肤色类型，
所述阈值决定部按照所获取的所述肤色类型来变更根据所述指标值决定所述阈值的方法。
5.根据权利要求1所述的皮肤诊断装置，其特征在于，
具有信息提示部，该信息提示部将表示被判定出的所述变色区域的色斑图像重叠于所述皮肤图像进行表示。
6.根据权利要求1所述的皮肤诊断装置，其特征在于，
所述皮肤诊断部对所述皮肤图像的规定的每个区块进行所述诊断，
所述图像分析部根据所述皮肤图像中的包含所述区块且大于所述区块的图像范围来计算所述偏度。
7.一种皮肤图像分析方法，包括以下步骤：
获取拍摄皮肤得到的皮肤图像；
根据所获取的所述皮肤图像来计算表示所述皮肤的变色区域的颜色的浓度水平的指标值，其中，所述指标值是表示所述皮肤图像的亮度值直方图在亮度值轴上的对称性的程度的偏度；
根据计算得到的所述指标值和所述皮肤图像的对比度的大小来决定阈值，其中，所述偏度越高且所述皮肤图像的对比度越大，所述阈值决定部决定越低的值来作为所述阈值；以及
通过对所决定的所述阈值和标准化亮度值数据进行比较来进行对所述皮肤图像的分析，该标准化亮度值数据是将所述皮肤图像的亮度值数据以该亮度值数据的平均亮度值进行标准化所得到的，其中，所述变色区域是将构成所述皮肤图像的一个或者多个部分中的所述标准化亮度值数据的值小于所述阈值的所述部分。
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Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6778157B2 (ja) * 2017-07-10 2020-10-28 マクセルホールディングス株式会社 肌状態センサおよび美容器具
JP7110657B2 (ja) * 2018-03-26 2022-08-02 カシオ計算機株式会社 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム
JP2020123304A (ja) * 2018-05-31 2020-08-13 キヤノン株式会社 画像処理システム、撮像装置、画像処理装置、電子機器、これらの制御方法、および、プログラム
GB2606859B (en) * 2018-05-31 2023-09-06 Canon Kk An image processing system and apparatus, imaging apparatus, device, system/control methods, means for storage
WO2020014779A1 (en) * 2018-07-16 2020-01-23 Swift Medical Inc. Apparatus for visualization of tissue
US20200100722A1 (en) * 2018-10-02 2020-04-02 Forward Science Technologies, LLC Dermatological Examination
US11100639B2 (en) * 2018-12-11 2021-08-24 H-Skin Aesthetics Co., Ltd. Method for skin examination based on RBX color-space transformation
CN111956184A (zh) * 2020-08-12 2020-11-20 广东食品药品职业学院 一种基于皮肤图像检测色斑的***及方法
JP7126275B2 (ja) * 2020-12-28 2022-08-26 株式会社美ガーデン 美容施術装置の制御システム
CN113411507B (zh) * 2021-05-10 2023-01-06 深圳数联天下智能科技有限公司 测肤图像的获取方法、装置、设备及存储介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2984721A1 (fr) * 2011-12-26 2013-06-28 Chanel Parfums Beaute Procede et dispositif de detection et de quantification de signes cutanes sur une zone de peau
CN103455790A (zh) * 2013-06-24 2013-12-18 厦门美图网科技有限公司 一种基于肤色模型的皮肤识别方法
CN103619238A (zh) * 2011-03-24 2014-03-05 瑞得.索肤特信息技术-服务有限公司 用于确定皮炎值的装置和方法

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3219550B2 (ja) * 1993-06-30 2001-10-15 株式会社資生堂 肌の表面状態の解析システム
JP3530523B1 (ja) 2002-07-09 2004-05-24 株式会社リック デジタルズーム肌診断装置
DE10309873A1 (de) 2002-07-09 2004-01-29 RIC Co. Ltd. Digitale-Zoom-Hautdiagnosevorrichtung
JP3499865B1 (ja) * 2002-07-09 2004-02-23 株式会社リック デジタルズーム肌診断装置
JP3762725B2 (ja) * 2002-08-22 2006-04-05 オリンパス株式会社 撮像システムおよび画像処理プログラム
US7689016B2 (en) * 2005-05-27 2010-03-30 Stoecker & Associates, A Subsidiary Of The Dermatology Center, Llc Automatic detection of critical dermoscopy features for malignant melanoma diagnosis
JP5544065B2 (ja) * 2007-11-28 2014-07-09 花王株式会社 肌状態の評価方法
JP5340907B2 (ja) * 2009-12-22 2013-11-13 花王株式会社 情報処理装置、情報処理方法、および、プログラム
EP2713872A4 (en) * 2011-05-26 2014-10-22 3Derm Systems Llc STEREOSCOPIC DERMATOSCOPE READY TO ROTATE AND INTERNET INTERFACE
JP5796191B2 (ja) * 2012-07-25 2015-10-21 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 撮像システム
CN105338887B (zh) 2013-06-28 2019-10-25 松下电器（美国）知识产权公司 肌肤的感官评价装置以及肌肤的评价方法
JP5907196B2 (ja) * 2014-02-28 2016-04-26 富士ゼロックス株式会社 画像処理装置、画像処理方法、画像処理システムおよびプログラム

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103619238A (zh) * 2011-03-24 2014-03-05 瑞得.索肤特信息技术-服务有限公司 用于确定皮炎值的装置和方法
FR2984721A1 (fr) * 2011-12-26 2013-06-28 Chanel Parfums Beaute Procede et dispositif de detection et de quantification de signes cutanes sur une zone de peau
CN103455790A (zh) * 2013-06-24 2013-12-18 厦门美图网科技有限公司 一种基于肤色模型的皮肤识别方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Adaptive segmentation of gray areas in dermoscopy images;GIANLUCA SFORZA等;《IEEE》;20110530;第1-4页 *

Also Published As

Publication number Publication date
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