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基于色素分离的皮肤图像处理与分析

徐舒畅  
【摘要】:在计算机视觉、化妆品和皮肤医学等众多行业都涉及对人体皮肤的研究。与针对活体皮肤的研究相比,基于数字皮肤图像的研究更加安全和方便,且便于量化分析和存储。和一般的数字图像处理不同的是,对皮肤组织的结构及其光学属性的了解是进行皮肤图像研究的理论基础。光线在进入皮肤时产生了复杂的光学现象,包括在皮肤表面的反射,进入下面表后的散射、反射、折射、吸收以及透射等等。入射光线除了从皮肤表面或下表面重新返回空气中外,其余部分将被皮肤中的色素所吸收。其中表皮层中的黑色素和真皮层中的血色素是众多色素中最重要的两种色素。这两种色素的存在决定了皮肤的主色调,并且黑色素和血色素的缺失,沉积或浓度不正常变化能引起多种皮肤疾病。因此,在大部分涉及人体皮肤的研究领域中,都非常重视对这两种色素的研究和分析。 本文的研究重点同样是基于图像的皮肤色素的研究。第一章首先介绍了当前对皮肤研究的众多研究方向和研究成果。第二章总结了皮肤研究中最重要的基础内容:皮肤的结构及其光学属性。作为最重要的一章,第三章详细描述了基于单张皮肤图像的色素分离技术。由于皮肤表面存在镜面反射,会导致皮肤图像产生局部高光,影响分离效果。因此本文在第四章介绍了一种用于检测与去除图像高光的算法,作为色素分离过程的预处理。其后的第五、六章则介绍了在色素分离后的分析与应用,并给出了相应的试验结果。最后一章对本文进行了总结,给出了可能的应用前景和未来的研究方向。 本文取得的研究成果和创新点主要表现在以下几个方面: 1)对皮肤研究的相关工作进行了分类,并给出了相互之间的联系人体皮肤研究中的研究对象可能是活体皮肤或非侵入式的皮肤图像,还可能是在一定硬件环境中的真实人体。行业的多样性以及研究对象的不同使得针对人体皮肤的研究方向纷繁复杂。就我们所知,目前还没有学术论文针对这一领域的研究进行分类。本文在查阅了大量参考文献后,将和计算机领域有关的皮肤研究相关工作分为了两个基础点和三个主方向(见图1-3),并详细介绍了三大方向中包含的各个研究内容,以及彼此之间的紧密联系。分类工作很好地展示了该领域的研究背景,理清了人体皮肤研究中的一些重要问题,同时展示了未来可能的研究方向蓝图。 2)详细介绍了皮肤的组织结构及其光学属性 皮肤研究工作中最基础,也是最重要的内容就是了解皮肤的组织结构及其光学属性。其中,皮肤的光学属性是由皮肤的组织结构决定的。目前国内较少相关论文详细描述皮肤的组织结构及其相应的光学属性。本文第二章先介绍了组成皮肤的表皮层、真皮层与皮下组织的三层结构。皮肤的层级结构使得光线在进入皮肤的前后产生了复杂的光学现象,本章辅以数学公式详细地介绍了光线在进入皮肤各层时产生的反射、透射、折射、漫射和吸收等现象,并总结了皮肤各层中存在的光学现象的特征。 3)提出了一种基于单张皮肤图像的色素分离算法 现存的一种用于皮肤图像的色素分离的算法存在诸多不足:不够鲁棒;不能得到稳定的分离结果;需要用户的交互;需要同一环境中拍摄的图像组成的图像数据库。为了克服上述不足,本文提出了一种基于单张输入图像的新算法。该算法无需用户的交互,整个分离过程自动完成,也不需要图像数据库的支持,而且算法非常鲁棒,可直接以低精度图像或有噪音的图像作为输入。在整个分离过程中,本文还提出了一种用于分辨分离出的色素分量的新方法:即确定哪个分量是黑色素分量,哪个分量是血色素分量。在成功分离色素分量后,该章还介绍了几种用于分析色素浓度分布的方法,这对实际应用很有帮助。 4)提出了一种更加简单实用的高光检测与去除算法 物体表面的镜面反射会在图像中产生局部的高光,不但影响皮肤的色素分离,而且对一般的图像处理过程也有影响。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检测高光区域。同时,本章也提出了一种利用直线拟合求解光源色度的算法。最后,结合高光检测结果和解算得到的光源色度,利用STD机制成功分离高光。 5)“电子化妆”的初步研究 “电子化妆”是一个非常新的研究方向。本文以分离出的独立色素分布图为基础,在第五章介绍了利用纹理合成去除皮肤雀斑的算法,在第六章介绍了改变色素浓度值合成新皮肤图像的算法以及利用颜色传输改变皮肤颜色的算法。上述两章中介绍的算法都可以算是“电子化妆”的内容,即利用软件对人体皮肤进行“化妆”,达到一般图像处理软件无法达到的逼真效果。


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