嫦娥科研速报｜人脸皮肤图像黑色素与血色素浓度提取与调控方法-发明概述

专利名称：人脸皮肤图像黑色素与血色素浓度提取与调控方法

专利号：ZL 2018 1 0131554.3

专利摘要：本发明公开了一种人脸皮肤图像黑色素与血色素浓度提取与调控方法，本发明运用独立成分分析算法并设计混合矩阵有效性判定约束条件，解决了现有黑色素与血色素浓度提取方法中，由于无效混合矩阵对浓度提取造成干扰所导致的浓度提取结果不稳定及误差较大的技术问题。

专利核心：偏振光；混合矩阵；PCA算法；fastICA算法

专利介绍：

一、技术领域

本发明属于数字图像处理技术领域，更具体地，涉及一种基于独立成分分析的人脸皮肤图像黑色素与血色素浓度提取与调控方法。

二、背景技术

目前的皮肤肤质及特性分析方法主要有两大类：接触式的化学试剂分析方法；非接触式的数字图像分析方法。前者从成分角度直接分析皮肤肤质及特性，通常可得到非常精确的量化化学指标，但由于其接触式操作，可能给受试者带来潜在的危害，并可能让受试者产生抵触心理。后者由于其非接触式特点，更易于让受试者接受分析过程，已被越来越多皮肤相关机构所接受，但可得到的量化指标数量受限，且准确度受各种分析技术本身实现质量的制约。总体上，两类方式可得到的分析指标并不完全重叠，且各有优缺点。

在基于数字图像的分析方法中，经典的分析方法主要使用形态学、滤波、小波分解等技术，且主要以原始拍摄的RGB彩色图像或灰度图像为研究对象，得到的指标通常为表征皮肤表面特性的参数，如：皱纹、油份、毛孔粗细、皮肤光滑度、色斑等。通过分析皮肤的组成结构原理以及解析光线在皮肤表面反射或穿透皮肤的过程，可建立皮肤表皮层和真皮层的光分析模型，从而使得仅从拍摄的皮肤数字图像中便可分析得到表皮层和真皮层的一些特性，如：表皮层的黑色素浓度和真皮层的红血素浓度。这些浓度参数更能表征皮肤的受损情况，在皮肤治疗或护理上具有更大的实用性价值。然而，现有的黑色素和血色素浓度提取方法并不够准确且结果不够稳定，即：准确度和鲁棒性都不足以实用化。具体地，现有方法的分析结果极大的受拍摄的图片质量的影响，外部光环境稍有不同，所得到的分析便相差较大；并且，即使是拍摄的同一张人脸皮肤图像，现有方法多次运行的结果可能并不一致。因此，现有的黑色素和血色素浓度提取方法难以实用，有较大的改善空间。

三、发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于独立成分分析的人脸皮肤图像黑色素与血色素浓度提取与调控方法，其目的在于，通过结合主成分分析与独立成分分析算法，从在偏振光环境下拍摄的人脸皮肤RGB彩色图像中提取出黑色素和血色素浓度分布结果，以此结果为基础，实现对黑色素和血色素浓度的自由调控，从而合成浓度可调的黑色素和血色素浓度分布图，并构建出不同浓度条件下的人脸皮肤综合合成图像。着重地，在本发明中，根据黑色素和血色素在R/G/B三色中的分布特性设计了混合矩阵有效性判定约束条件，实现了对原始混合矩阵集合的良好过滤，解决了现有黑色素与血色素浓度提取方法中，由于无效混合矩阵对浓度提取造成干扰所导致的浓度提取结果不稳定及误差较大的技术问题。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种基于独立成分分析的人脸皮肤图像黑色素与血色素浓度提取与调控方法，包括以下步骤：

(1)获取人脸皮肤偏振光RGB彩色图像，根据图像宽高像素值将输入图像划分成若干子图像块；

(2)对每个子图像块，首先进行主成分分析，并保留2个最大特征值对应的主成分信号，再运用极大非高斯并行fastICA算法对保留的主成分信号进行独立成分分析，以得到各子图像块的混合矩阵；

(3)将步骤(2)中所得到的每个子图像块对应的混合矩阵组成混合矩阵集合并对其中每个混合矩阵做升维处理，根据黑色素和血色素在R/G/B三色中的分布特性，设计混合矩阵有效性判定约束条件，从混合矩阵集合中过滤出有效的混合矩阵子集，对所得子集作统计运算得到一个新的混合矩阵，作为最佳混合矩阵；

(4)运用以上步骤所得到的最佳混合矩阵及原输入的偏振光RGB彩色图像，结合人脸皮肤成分构造原理，合成人脸皮肤黑色素和血色素的浓度分布图，完成人脸皮肤图像黑色素与血色素的浓度提取；

(5)设计混合矩阵的权重调控因子，实现对黑色素或血色素浓度值的控制，构建浓度可调的人脸皮肤黑色素或血色素浓度分布图像和人脸皮肤综合合成图像。

四、发明优点

总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果：

(1)本发明运用独立成分分析算法并设计混合矩阵有效性判定约束条件，解决了现有黑色素与血色素浓度提取方法中，由于无效混合矩阵对浓度提取造成干扰所导致的浓度提取结果不稳定及误差较大的技术问题；相比现有方法，本发明可获得更加精确的黑色素和血色素浓度提取结果，并且，本发明的提取结果具有更高的稳定性和一致性，因而，具有更强的实用性。

(2)本发明将输入的人脸皮肤图像划分成若干子图像块，分别对各子图像块执行主成分分析和独立成分分析，得到各自的混合矩阵，最后，通过统计运算融合混合矩阵集合来获取最终用于整体人脸图像的最佳混合矩阵；相比现有方法，这一预处理策略有助于降低人脸部分区域可能存在的阴影的影响，也助于弱化由于摄像头聚集点有限导致人脸边缘区块畸变而带来的负面影响，因而，本发明可获得更高的黑色素与血色素浓度准确度。

(3)本发明设计的混合矩阵有效性判定约束条件，充分的考虑了皮肤组成结构原理以及皮肤光照成像特性，能够自动过滤掉非皮肤区域的影响，即：非皮肤区域在从子图像块混合矩阵集合中选择有效混合矩阵子集的过程中会被自动剔除；相比现有方法，这些约束条件使得本发明的方法更具鲁棒性，并且，对拍摄的输入图像的严苛性有所降低，更有利于实际场景的部署。

(4)相对于现有的其它传统的人脸皮肤指标，本发明提取的黑色素和血色素可分别反映皮肤表皮层和真皮层的内在损伤情况，并且，通过本发明的浓度调控与人脸综合合成技术，可灵活的模拟黑色素或血色素加深后的皮肤状况，因此，本发明对相关机构或用户均具有实用价值。

五、附图说明

图1是本发明基于独立成分分析的人脸皮肤图像黑色素与血色素浓度提取与调控方法的流程图；

图2a是本发明黑色素和血色素浓度分布图的原输入的人脸皮肤RGB彩色图像；

图2b是本发明黑色素和血色素浓度分布图的合成的黑色素浓度分布图；

图2c是本发明黑色素和血色素浓度分布图的合成的血色素浓度分布图；

图3a是本发明人脸皮肤综合合成图像的黑色素浓度加倍的综合合成图像。

图3b是本发明人脸皮肤综合合成图像的血色素加倍的综合合成图像。

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