[发明专利]基于斑点检测的皮肤疹点提取方法

说明书

本发明涉及一种基于斑点检测的皮肤疹点提取方法，包括：对输入皮肤图像进行预处理，检测图像中的肤色区域和非肤色区域；统计皮肤图像中肤色区域在RGB空间的三个分量值各自的颜色均值；检测斑点；将斑点分为接近肤色的斑点和与肤色差距较大的斑点；对于接近肤色的斑点及皮肤RGB分布域融合为新的皮肤颜色均值；对与肤色差距较大的斑点计算颜色均值，视为典型疹点RGB颜色均值；生成加权色彩空间距离函数，用于判别疹点/皮肤。本发明具有运行速度快，误检率和漏检率低的特点。

技术领域

本发明涉及人工智能的图像识别领域，特别涉及一种基于斑点检测的在皮肤图像中提取疹点目标的方法。

背景技术

随着计算机视觉技术的不断发展，图像处理技术被人们用于各种领域中。计算机诊病就是其中重要的应用案例之一，由于具有自动、快捷等特点，能大幅提高诊病效率，被视为未来医学诊病的发展方向。考虑到皮肤病诊断主要通过观察皮肤表面症状，可以通过计算机视觉技术实现皮肤病的自动诊断过程。如何将皮肤图像中的病变区域准确提取出来是实现计算机皮肤病诊断的重要过程，有助于分析疹点数量、分布、形态大小等。本发明中认为的疹点状皮肤病包括，皮疹、荨麻疹、湿疹、水痘、痤疮等呈斑点状分布的皮肤病，可以使用同样的方法提取。由于皮肤病情况复杂，故考虑疹点的形态特征及颜色特征来实现提取过程。

计算机视觉库OpenCV(Open Source Computer Vision Library)提供了斑点检测方法类SimpleBlobDetector，该算法可由多个参数控制，算法步骤简单，运算速度快。SimpleBlobDetector提供的多个限定参数如面积、偏心率、凸度等可以从斑点检测结果中筛选出更准确的目标。但由于SimpleBlobDetector算法对于参数的敏感性较高，无法在误检率和漏检率之间达到平衡，单独使用此方法效果并不理想。肤色检测算法在人脸检测等研究中被广泛研究，能较为准确的识别皮肤区域，主要有基于RGB、Ycbcr、HIS、Lab等色彩空间的使用普通阈值、Otsu阈值等方法的肤色检测算法。若直接使用肤色检测算法排除皮肤区域、剩余部分也并不是准确的疹点区域。因为疹点类皮肤病常常会造成疹点周围正常皮肤区域泛红，对肤色检测会产生极大的干扰，并且部分疹点颜色较浅，与肤色接近难以区分，除此之外还有光照等干扰因素，所以只通过颜色特征难以准确提取出疹点。

发明内容

本发明的目的是提供一种可以快速准确提取皮肤疹点的方法。技术方案如下：

一种基于斑点检测的皮肤疹点提取方法，包括下列步骤：

1)对输入皮肤图像进行预处理，检测图像中的肤色区域和非肤色区域；

2)统计皮肤图像中肤色区域在RGB空间的三个分量值各自的颜色均值μ_S(k),k＝1,2,3；

3)检测输入皮肤图像中的斑点；

4)对所有斑点计算RGB颜色阈值，将斑点分为接近肤色的斑点和与肤色差距较大的斑点；

5)对于接近肤色的斑点计算RGB分量颜色均值μ_Q(k),k＝1,2,3，并与步骤2)中的皮肤RGB分布域融合为新的皮肤颜色均值μ_T(k),k＝1,2,3，μ_T(k)＝αμ_S(k)+βμ_Q(k)

其中α、β为权重值；

6)对于4)中与肤色差距较大的斑点计算颜色均值μ_B(k),k＝1,2,3，视为典型疹点RGB颜色均值；

7)结合5)和6)中的典型疹点RGB颜色均值和新的皮肤颜色均值生成加权色彩空间距离函数，用于判别疹点/皮肤，该公式如下：