淺析面部皮膚圖像增強的皮膚分析方法

 做為美容院的入口設備，檢測儀有著至關重要的角色。它不僅要幫助咨詢師講解皮膚問題，還要智能地推薦解決方案和護理方案。

紅區圖可以更好的反映血紅蛋白分布情況；因此為了更好的提取面部特征來分析個體皮膚膚色，需要通過將交叉偏振圖進行顏色空間轉換并通過構建像素映射表對指定顏色通道進行像素映射增強操作，通過對原始圖像進行顏色矢量空間轉換出的紅色影像，紅色影像能夠反應血紅蛋白的分布情況。通過圖像增強策略可以獲得表征人臉各種膚質指標的多維特征，構建的皮膚數據庫中包含不同皮膚指標的目標區域及每個指標評測得分和綜合膚質評測得分，遵循由粗到細的法則進行不同膚質檢測，首先利用3種不同的光譜模式圖像利用上述算法得到膚質檢測的粗略結果，然后利用構建的數據庫中所標注的不同皮膚指標對應的目標區域，對膚質檢測算法中的相關閾值和參數進行調整，從而得到較為準確的膚質檢測結果。主要步驟如下：

1、通過光學儀器將人臉圖像進行采集，將待測個體的皮膚影像對通道的像素基于不同通道做圖像增強操作，來凸顯敏感區域且減弱干擾區域；最后生成灰度圖；

2、圖像增強策略：空域圖像增強主要有灰度變換和直方圖均衡化處理。灰度變換主要是通過改變灰度的動態范圍，達到增強圖像灰度級細節部分的方法，一般的變換函數包括線性變換、非線性變換、分段線性變換，具體函數的選擇和圖像的成像系統和相應的應用場合有關；就紅區圖而言，主要是對RGB通道單獨做灰度變換，其灰度值由三個通道的像素值線性疊加。

3、像素映射表的創建；所述紅區圖G通道與B通道進行線性增強；具體公式為：G=A11*R+A12*G+A13*B，B=A21*R+A22*G+A23*B，R=A31*R+A32*G+A33*B。

該面部皮膚圖像增強的皮膚分析方法，基于該方式生成的紅區圖能夠清晰的分離出紅血絲、血紅蛋白等，對于后續的皮膚檢測分析有重要的應用價值，且算法的圖像增強方式簡單并通用。而且像素映射表的構建需要有一定的先驗知識，但是像素映射表的構建是一次完成，對于不同的個體無需重復構建。

效果圖

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