人脸图像中毛孔的检测及定量评价研究

发布时间：2021-05-31 19:17

　　面部毛孔的扩大常引起痤疮、脂溢性皮炎等皮肤疾病,引起了人们对审美的担忧。面部毛孔扩张的治疗已成为医学美容领域普遍关注的问题,因此建立客观的面部毛孔分析系统的必要性也越来越大。传统的仪器缺乏可靠性,需要强大的光源和繁琐的照相过程,往往产生不满意的分析结果。由于图像分析技术具有不接触皮肤、速度快、检测数据能重复利用等优点,在医学美容领域得到了广泛的应用。本文利用图像分析技术实现对人脸图像中毛孔的检测,并构建毛孔定量评价方法。开展的相关工作如下:1.增强人脸图像。为了降低设备局部高光对检测的影响,本文采用一种基于Tetrolet变换与同态滤波相结合的人脸图像增强方法。实验对比灰度变换、直方图均衡化、单尺度Retinex图像增强方法,以局部毛孔区域与周围正常皮肤的对比度、人脸图像整体灰度均值与灰度方差三个指标进行客观评价,验证了本文方法能更好的拉伸图像整体对比度,增强毛孔边缘的清晰度。2.检测毛孔区域。构建一种分步检测人脸图像中毛孔的方法。该方法首先采用基于线性拟合的阈值分割方法分割人脸图像,并对分割后的目标区域进行标记。然后采用高斯混合模型（Gaussian Mixture Model,GM... 

【文章来源】：重庆邮电大学重庆市

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

皮肤结构图

(a) 线性映射 (b) 分段线性映射图 2.2 线性变换和分段线性变换[17]2)直方图均衡化直方图均衡化是一种以概率论为基础的对图像进行增强的方法。适用于

同态滤波器剖面图

【参考文献】：
期刊论文
[1]利用高斯混合模型的多光谱图像模糊聚类分割[J]. 李玉,徐艳,赵雪梅,赵泉华.  光学精密工程. 2017(02)
[2]一种基于HSV颜色空间的皮肤毛孔检测算法[J]. 王贺,张景源,旷海兰,贺柔冰,程小芸,刘洋.  电子技术与软件工程. 2015(14)
[3]基于区域对比度和SSIM的图像质量评价方法[J]. 闫乐乐,李辉,邱聚能,梁平.  应用光学. 2015(01)
[4]基于Tetrolet变换与PCNN的图像增强[J]. 杨新华,翟逸飞.  计算机工程与应用. 2014(19)
[5]面部毛孔标准照片评价及毛孔粗大影响因素分析[J]. 王青,周成霞,孟慧敏,王曦,李利.  四川大学学报(医学版). 2010(05)
[6]医学图像插值方法对比[J]. 任海萍,吴文凯,杨虎,陈盛祖.  北京生物医学工程. 2002(01)

硕士论文
[1]基于图像分析的皮肤色斑检测技术研究[D]. 刘喜凤.哈尔滨理工大学 2014



本文编号：3208819