面部毛孔的擴大常引起痤瘡、脂溢性皮炎等皮膚疾病,引起了人們對審美的擔憂。面部毛孔擴張的治療已成為醫(yī)學美容領域普遍關注的問題,因此建立客觀的面部毛孔分析系統(tǒng)的必要性也越來越大。傳統(tǒng)的儀器缺乏可靠性,需要強大的光源和繁瑣的照相過程,往往產生不滿意的分析結果。由于圖像分析技術具有不接觸皮膚、速度快、檢測數據能重復利用等優(yōu)點,在醫(yī)學美容領域得到了廣泛的應用。本文利用圖像分析技術實現對人臉圖像中毛孔的檢測,并構建毛孔定量評價方法。開展的相關工作如下:1.增強人臉圖像。為了降低設備局部高光對檢測的影響,本文采用一種基于Tetrolet變換與同態(tài)濾波相結合的人臉圖像增強方法。實驗對比灰度變換、直方圖均衡化、單尺度Retinex圖像增強方法,以局部毛孔區(qū)域與周圍正常皮膚的對比度、人臉圖像整體灰度均值與灰度方差三個指標進行客觀評價,驗證了本文方法能更好的拉伸圖像整體對比度,增強毛孔邊緣的清晰度。2.檢測毛孔區(qū)域。構建一種分步檢測人臉圖像中毛孔的方法。該方法首先采用基于線性擬合的閾值分割方法分割人臉圖像,并對分割后的目標區(qū)域進行標記。然后采用高斯混合模型（Gaussian Mixture Model,GM... 

【文章來源】：重慶郵電大學重慶市

【文章頁數】：67 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

皮膚結構圖

(a) 線性映射 (b) 分段線性映射圖 2.2 線性變換和分段線性變換[17]2)直方圖均衡化直方圖均衡化是一種以概率論為基礎的對圖像進行增強的方法。適用于

同態(tài)濾波器剖面圖

【參考文獻】：
期刊論文
[1]利用高斯混合模型的多光譜圖像模糊聚類分割[J]. 李玉,徐艷,趙雪梅,趙泉華.  光學精密工程. 2017(02)
[2]一種基于HSV顏色空間的皮膚毛孔檢測算法[J]. 王賀,張景源,曠海蘭,賀柔冰,程小蕓,劉洋.  電子技術與軟件工程. 2015(14)
[3]基于區(qū)域對比度和SSIM的圖像質量評價方法[J]. 閆樂樂,李輝,邱聚能,梁平.  應用光學. 2015(01)
[4]基于Tetrolet變換與PCNN的圖像增強[J]. 楊新華,翟逸飛.  計算機工程與應用. 2014(19)
[5]面部毛孔標準照片評價及毛孔粗大影響因素分析[J]. 王青,周成霞,孟慧敏,王曦,李利.  四川大學學報(醫(yī)學版). 2010(05)
[6]醫(yī)學圖像插值方法對比[J]. 任海萍,吳文凱,楊虎,陳盛祖.  北京生物醫(yī)學工程. 2002(01)

碩士論文
[1]基于圖像分析的皮膚色斑檢測技術研究[D]. 劉喜鳳.哈爾濱理工大學 2014



本文編號：3208819