[发明专利]一种基于线条聚类的头发密度评估方法

摘要

本发明提出一种基于线条聚类的头发密度评估方法，能够有效识别出图像中的头发并根据识别结果统计头发数目和宽度，计算头发密度，实现头发密度评估。本发明的方法可实现对头发生长过程的实时跟踪，快速有效地估计头发密度并将治疗前后头发密度进行对比，为评判医学治疗效果提供有效的依据，在实际医学应用中有着重要的意义。

主权项

1.一种基于线条聚类的头发密度评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：在计算机中输入待检测图像并处理为灰度图像；步骤二：利用直方图进行图像预处理增加图像对比度；步骤三：图像背景建模，以提取图像背景图和前景图，根据前景图和背景图获取图像前景点、背景点和图像区域信息，并对提取的背景图像进行归一化处理；步骤四：计算归一化后图像的积分图，以快速获取图像的Haar特征点；步骤五：利用canny边缘检测算法获取待检测图像的所有边缘点和边缘线；步骤六：对所有边缘线进行分割，并根据线条长度进行排序，剔除长度小于给定阈值不足以构成头发的线条；步骤七：基于上述关键点检测结果，关键点即获取的所有前景点、背景点、Haar特征点及边缘点，将图像所有像素点进行分类，分为前景点、背景点、Haar特征点以及边缘点，并在图像上标记每个关键点的类型；步骤八：遍历图像所有像素点，建立每个像素点与其上下左右4方向相邻关键点的关系图，以记录每一点4方向上相邻的边缘点、Haar特征点以及每个点4方向上的局部邻域内前景点总数；步骤九：基于上述关系图，遍历图像所有边缘线，找出每条边缘线上下左右4方向上相邻的边缘线并判定边缘线间的连接性，获取初始边缘线连接结果；步骤十：基于边缘线上下左右4方向上相邻关键点的信息，将所有边缘线分为三类，分别为：头发区域左线条、头发区域右线条和头发区域中线；步骤十一：获取图像局部区域内的灰度极值点，并利用其提取图像各个局部区域的头发区域中线；步骤十二：遍历所有图像头发区域中线，将其两侧相邻的共线边缘线进行连接，更新边缘线连接结果；步骤十三：基于边缘线连接结果，验证边缘线连接性，并将连接的边缘线进行聚类，同时根据边缘线的类型，将头发区域中线两侧相邻的左右线条进行聚类，获取初始聚类结果；步骤十四：基于初始聚类结果，按照每个类别中最长边缘线的长度将所有类别排序，从包含最长边缘线的类别开始，遍历所有类别，将每个类别左右的属于同一头发的不同类别进行合并，获取最终聚类结果；步骤十五：基于步骤十四的聚类结果，每个类别即为每根头发，以此获取图像中所有头发区域，确定每个头发区域的最左和最右边界，并根据边界间的距离计算每根头发的宽度；步骤十六：根据每根头发宽度分布统计所有头发宽度分布直方图，并对直方图归一化获取头发宽度分布函数；步骤十七：利用头发数目和头发宽度分布函数估计头发密度，实现头发密度评估。