[发明专利]基于HSI和Lab混合颜色模型的皮肤肤色评价方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种对皮肤肤色的科学评价方法。具体为一种通过图像传感器采集皮肤图像，对皮肤图像进行消噪等预处理，将皮肤图像的RGB模型分别转换为HSI颜色模型和Lab颜色模型，计算皮肤肤色综合评价值，实现对皮肤肤色的客观定量评价。

背景技术

对人的皮肤肤色的测定，过去往往认为对彩色电视、摄影、印刷、照明等进行彩色评定方面都有着重要意义，这是因为人物肤色的再现情况明显影响到银幕及画面的效果。然而除此之外，目前的皮肤肤色评价在医疗保健中的重要性越来越被重视了起来，肤色的定量检测以及评价对于皮肤疾病诊断、化妆品效果量化分析都具有重要的指导意义，皮肤肤色的变化能够反映皮肤屏障的完整性、皮肤的敏感性，并有助于判断祛斑美白化妆品的功效，色素紊乱性疾病的疗效。因此，对皮肤的肤色进行无创性客观定量评价在皮肤科临床和美容护肤工作中具有重要意义。

然而，对于皮肤肤色的一般评价方法——经验法，以及近年来广泛使用的评价方法——光谱光度测色仪器和光电积分测色仪器存在一定的不足：

首先，长期以来，在皮肤科学领域，医生主要靠视觉直观地鉴别肤色，对皮肤病变部位的颜色变化不能十分准确的表达出来。对于难以形容的各种各样的肤色，皮肤科医生也只能根据经验进行诊断。在诊断和治疗效果的评价方面，皮肤科医生即使很熟练，但也只能主观地做出判断，缺乏客观性和科学性。

其次，光谱光度测色仪器反映灵敏，重复性好，存储量大，有十余种表色空间，有标准RS232C接口可与电脑连接，并可显示反射光谱和进行颜色仿真重建，但仿真的效果较差。

此外，光电积分测色仪没有单色仪，不能显示反射光谱和进行颜色仿真，而且病变面积小于探头直径时如色素痣等，测量结果就不准确。

因此，为了解决以上问题，需要提供一种安全且精度高的皮肤肤色的评价方法——通过图像传感器采集皮肤图像，对皮肤图像进行消噪等预处理，将皮肤图像的RGB模型分别转换为HSI颜色模型和Lab颜色模型，计算皮肤肤色综合评价值，实现对皮肤肤色的客观定量评价。

发明内容

本发明的目的是为了解决以前的皮肤肤色评价方法中存在的安全性、测量精度和灵敏度不甚理想以及检测速度慢等问题。首先本发明通过图像传感器采集皮肤图像，将皮肤图像的RGB模型分别转换为HSI颜色模型和Lab颜色模型，计算皮肤肤色综合评价值，实现对皮肤肤色的客观定量评价。其次，为了进一步提高对肤色的描述精度，应对皮肤图像进行预处理，消除细微毛发等对皮肤肤色的影响，实现对皮肤肤色特征进行定量分析，实现对皮肤状态的科学评价。

本发明提供一种新的皮肤肤色评价方法，主要包括以下七个步骤：

步骤一、实验图像采集；

由CCD摄像机采集符合要求的皮肤图像。

步骤二、对皮肤图像进行预处理；

预处理的目的是消除皮肤上细小的毛发对图像的局部的影响以及对皮肤肤色的影响，使皮肤肤色状态的评价更客观、科学。

步骤三、获取图像的R、G、B值；

绝大部分的可见光谱可以用红、绿、蓝(即Red Green Blue)三色光按不同比例和强度的混合来表示。因为R、G、B颜色等量合成产生白色、也称它们为加色三原色，虽然只是自然界中可见光的一部分,但足以复制千变万化的各种皮肤颜色，可重现多达1670万种颜色。大多数扫描仪和所有的显示器的呈色空间都是RGB模式。RGB模型给彩色图像中每个像素的R、G、B分量分配一个从0(黑)到255(白)范围的强度值。例如,一种明亮的红色可能R值为46，G值为20，B值为50。当三种分量的值相等时，结果是灰色。当所有分量的值都是255时，结果是纯白色；而当所有值都是0时，结果是纯黑色。

步骤四、将RGB模型转换为HSI颜色模型；