CN109685046B - 一种基于图像灰度的皮肤光透明程度分析方法及其装置 - Google Patents

一种基于图像灰度的皮肤光透明程度分析方法及其装置 Download PDF

Info

Publication number
CN109685046B
CN109685046B CN201910151573.7A CN201910151573A CN109685046B CN 109685046 B CN109685046 B CN 109685046B CN 201910151573 A CN201910151573 A CN 201910151573A CN 109685046 B CN109685046 B CN 109685046B
Authority
CN
China
Prior art keywords
gray
image
skin
average value
value
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201910151573.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109685046A (zh
Inventor
何华斌
吴忠强
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujian University of Technology
Original Assignee
Fujian University of Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujian University of Technology filed Critical Fujian University of Technology
Priority to CN201910151573.7A priority Critical patent/CN109685046B/zh
Publication of CN109685046A publication Critical patent/CN109685046A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109685046B publication Critical patent/CN109685046B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/172Classification, e.g. identification
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40Extraction of image or video features
    • G06V10/56Extraction of image or video features relating to colour

Abstract

本发明公开一种基于图像灰度的皮肤光透明程度分析方法及其装置,方法包括以下步骤:步骤1,通过图像采集装置获取光透明皮肤样品的彩色图像;步骤2,在彩色图像中选定皮肤样品的感兴趣的矩形区域,将该矩形区域图像的RGB分量强度转换成灰度强度信号;步骤3,在选定的矩形区域的血管中选取若干感兴趣点,并计算感兴趣点的灰度值、灰度均值和初始灰度均值;步骤4,以初始灰度均值做为最大值进行归一化,计算感兴趣点的灰度值、灰度均值分别相比初始灰度均值得到的灰度值和灰度均值下降百分比P;步骤5,将不同时间的灰度值、灰度均值、灰度均值下降百分比P按照时间坐标绘制成曲线图。本发明有效反映皮肤光透明程度的变化趋势并且成本低廉。

Description

一种基于图像灰度的皮肤光透明程度分析方法及其装置
技术领域
本发明涉及图像分析技术领域,尤其涉及一种基于图像灰度的皮肤光透明程度分析方法及其装置。
背景技术
皮肤由表皮、真皮和皮下组织构成,并含有汗腺、毛细血管、神经等附属器官,这些皮肤组成各具复杂的形态特征,对可见光各波长具有不同的折射指数,使得皮肤减弱了皮外光线到达皮内的强度和深度,使得皮下血管呈现模糊状态。
迄今为止,以血管为靶向的医学研究中常采用了开放式皮肤窗口(简称皮窗)用于血管观察、肿瘤微环境观察和治疗等方面研究,通过皮窗获取皮下血管的图像,从而研究血管各种状态。开放式皮窗需对皮肤进行外科手术,剪切皮肤,引起皮肤破损,导致生物体的生理状态变化剧烈,带来相应的负面影响。为避免剪切皮肤,同时获取皮下血管的清晰图像,尽量保证研究的客观性,近十几来年开展了不开放皮窗模型的组织光透明技术(TOC,Tissue Optical Clearing)研究,已在皮下血流监测、皮下肿瘤图像获取广泛的应用研究。
皮肤光透明技术在使用过程中,皮肤由浑浊状态逐渐转为透明状态,皮下血管也逐渐呈现清晰的状态,在此过程中,皮肤光透明状态的变化一般使用专业的激光光源、相机和光谱仪来分析皮肤图像或者皮肤上反射光和透射光的光谱,设备的价格不仅高昂而且不易实施。
为测量光透明的效果,现有的技术手段一般均要使用价格高昂的激光器照射要观察区域的皮肤,如果叠加使用光谱仪,则成本更高。
在测量过程中,通过激光器照射再使用相机获取的皮肤图像的方法一般要在光学暗室中进行,激光器作为专业设备,一般也不易移动,导致测量方法不仅成本昂贵而且操作较为复杂,而且这些方法主要研究的是光透明效果中皮下血管与周边背景图像的区分程度。
通过激光器照射再使用光谱仪监测反射光和透射光强度的方法一般也需使用专业激光器再叠加使用光谱仪,同样也是在光学暗室中进行,测量方法成本昂贵而且操作较为复杂。这种方法还有一个重要缺点,光谱仪只能测量被收集进光谱仪的光,反映光谱变化趋势,针对皮肤上的每一个点光透明程度的变化,无法准确描述。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供一种基于图像灰度的皮肤光透明程度分析方法及其装置,以普通白光为光源、以普通数码相机为图像采集设备,结合数字图像处理方法,价格低廉、快速易用的分析判定光透明过程中皮肤由浑浊变成透明的程度。
本发明采用的技术方案是:
一种基于图像灰度的皮肤光透明程度分析方法,其包括以下步骤:
步骤1,通过图像采集装置获取光透明皮肤样品的彩色图像;
步骤2,在彩色图像中选定皮肤样品的感兴趣的矩形区域ROI,矩形区域的像素为NxN,将该矩形区域图像的RGB分量强度转换成灰度强度信号;
步骤3,在选定的矩形区域的血管中选取若干感兴趣点,并计算感兴趣点的灰度值IDOI、灰度均值IAVG和初始灰度均值IROI,并令IDOI=IAVG
步骤4,以初始灰度均值IROI做为最大值进行归一化,计算感兴趣点的灰度值IDOI、灰度均值IAVG分别相比初始灰度均值IROI得到灰度值和灰度均值下降百分比P;
步骤5,将不同时间的灰度值IDOI、灰度均值IAVG、灰度均值下降百分比P按照时间坐标绘制成曲线图,有效反映出光透明皮肤样品的透明效果程度;灰度值或灰度均值越小代表皮肤透明效果越好,灰度均值下降百分比P越大代表皮肤透明效果越好。
进一步地,步骤2中RGB分量强度转换成灰度强度信号的转换公式如下:
IY=0.299IR+0.587IG+0.114IB 公式(1)
式中,IY是灰度信号强度,IR、IG、IB分别是RGB分量中红色、绿色、蓝色分量强度。
进一步地,步骤3中感兴趣点的灰度均值的计算方法如下:
设定感兴趣点DOI的在灰度图中的坐标为(i,j),以各感兴趣点DOI为中心取MxM像素区域,M具体取值可根据具体情况而定,计算各感兴趣点灰度均值IAVG,计算公式如下:
式中,(n,m)是感兴趣点在NxN像素的ROI区域中坐标,IY(n,m)是坐标为(n,m)的像素点灰度值。一般情况下,为避免选点造成的误差,用灰度均值IAVG代替灰度值IDOI进行分析,即IDOI=IAVG
进一步地,步骤3中计算感兴趣点的初始灰度均值的具体步骤:
计算整张矩形区域的图像的平均灰度值作为初始灰度均值IROI,计算公式如下:
式中,N是ROI矩形区域的宽度和高度的像素数量,(n,m)是感兴趣点在ROI矩形区域中坐标,IY(n,m)是坐标为(n,m)的像素点灰度值。
进一步地,步骤4中灰度值和灰度均值下降百分比P的计算公式如下:
其中,IDOI为灰度值,IAVG为灰度均值,IROI为初始灰度均值。
一种基于图像灰度的皮肤光透明程度分析装置,其包括依次设置的皮肤样品、白光源和图像采集装置和计算机;白光源为普通恒光源,白光源照射处于光透明化状态的皮肤样品;图像采集装置用于获取光透明皮肤样品的彩色图像,并通过视频输出接口将彩色图像传输至计算机;计算机将彩色图像处理为灰度图并基于灰度图计算感兴趣点的灰度值、灰度均值和初始灰度均值,进而进行光透明皮肤样品的光透明程度分析。
进一步地,白光为普通恒光源。
进一步地,图像采集装置为带视频输出接口的数码相机,
进一步地,视频输出接口为HDMI接口。
进一步地,计算机上安装有基于图像灰度的皮肤光透明程度分析方法设计的分析软件,分析软件设置有频观察区、选取ROI的坐标区域、ROI显示区域以及DOI选择区、时间和DOI灰度均值文本显示区、DOI灰度变化曲线图,视频观察区用于观察数码相机传输过来的视频流并对光透明皮肤样品进行采集,选取ROI的坐标区域对光透明皮肤样品的图像进行感兴趣区域的选择并显示在ROI显示区域,同时用于在ROI区域选择DOI点,并在不同时刻根据需求提取该点的灰度值、灰度均值或者灰度均值下降百分比,显示在时间和DOI灰度均值文本显示区,同时绘制在DOI灰度变化曲线图中并反映该ROI区域的光透明程度随时间的变化。
进一步地,绘制DOI灰度均值IAVG变化、灰度均值下降百分比P变化曲线图综合反映皮肤光透明程度。
本发明采用以上技术方案,使用一般的、保持均衡的白光即可,对光源无其他特殊要求,获取图像后,对无法比较亮度大小的透明皮肤彩色图像进行灰度处理,解决了不同时间阶段透明皮肤彩色图像的数值对比问题,然后由图像中某一个点的灰度值和灰度值下降百分比、及以此点为中心MxM像素区域的灰度均值和灰度均值下降百分比反映皮肤透明程度趋势。
相比之下,通过激光器照射使用相机获取的皮肤图像的方法要使用专用的昂贵的激光器做为光源以获得在同一光照亮度下的皮肤图像以使得血管和周边背景清晰区分,本发明成本低廉且判定方法不一样。
本发明的判定方法与对比通过激光器照射使用光谱仪监测反射光和透射光强度的方法有类似地方均是依靠光的强度判定,区别在于光谱仪是测量各频率分量的强度但是并不能确定是哪一个点或者小区域,本发明是通过测量和计算处于透明状态皮肤的图像中某一个点和以此点为中心MxM像素区域的的光的强度,并且可以准确反映某一个点和以此点为中心MxM 像素区域的光透明程度的变化趋势并且成本低廉。
附图说明
以下结合附图和具体实施方式对本发明做进一步详细说明;
图1为本发明一种基于图像灰度的皮肤光透明程度分析装置的结构示意图;
图2为本发明一种基于图像灰度的皮肤光透明程度分析方法的流程示意图;
图3为本发明的分析软件示意图;
图4为本发明不同时刻对应的彩色图像以及对应的带感兴趣点的灰度图;
图5为本发明绘制的不同时刻灰度均值的曲线图;
图6为本发明绘制的不同时刻灰度均值下降百分比P的曲线图。
具体实施方式
本发明所述皮肤光透明即皮肤由表皮、真皮和皮下组织构成,并含有汗腺、毛细血管、神经等附属器官,这些皮肤组成各具复杂的形态特征,对可见光各波长具有不同的折射指数,使得皮肤减弱了皮外光线到达皮内的强度和深度,使得皮下血管呈现模糊状态。皮肤光透明技术能显著降低皮肤组织的散射,提高光在皮肤组织中的穿透深度,使得皮下血管呈现清晰的图像。所述图像灰度根据数字图像中8位的灰度图像格式,将图像亮度用256级进行划分,以区别图像中各个层次和细节。
如图1所示,本发明采用的装置包括皮肤样品、白光源和图像采集装置,白光为普通恒光源,图像采集装置为数码相机,数码相机为带视频输出接口的相机,此处使用流行的HDMI 接口(High Definition Multimedia Interface,高清多媒体接口),计算机采用带HDMI输入的接口,计算机上安装有基于图像灰度的皮肤光透明程度分析方法的软件,进行光透明皮肤样品的采集和光透明程度分析。
如图2所示,本发明公开了一种基于图像灰度的皮肤光透明程度分析方法,具体流程步骤如下:
(1)光透明皮肤样品经过系统装置中数码相机所采集的图像数据以彩色图形显示在计算机显示器上,并在计算机端以彩色图形格式存储。
光透明皮肤样品经过系统装置中数码相机所采集的图像数据以彩色图形显示在计算机显示器上,并在计算机端以彩色图形格式存储。彩图一般由RGB构成,涉及3种分量,无法综合比较,同一皮肤区域不同时刻的图像虽然可以主观观察光透明效果,但无法从量值上直接判断,所以对光透明变化的分析采用先将彩图转成灰度图再相互比较的方法,从灰度值、灰度均值和灰度值百分比的变化等角度分析光透明变化程度。
(2)将彩图转成灰度图。
选定皮肤样品矩形区域ROI(Region of Interest),像素为NxN,将图像的RGB分量强度转换成灰度强度信号,转换公式是
IY=0.299IR+0.587IG+0.114IB 公式(1)
式中,IY是灰度信号强度,分别是RGB分量中红色、绿色、蓝色分量强度。
(3)计算选定区域血管中DOI(Dot of Interest,感兴趣点)的灰度值、灰度均值和初始灰度均值。
提取DOI灰度值。从选定矩形区域血管的不同位置选取若干感兴趣点DOI,点的个数可依据实际情况而定,提取这些点的灰度值IDOI
计算DOI灰度均值。假设DOI点在图像中坐标为(i,j),以各DOI为中心取MxM像素区域,M可依据实际情况而定,计算其灰度均值IAVG,并令IDOI=IAVG,计算的基本公式是
式中,(n,m)是DOI在NxN像素ROI图像中坐标,IY(n,m)是坐标为(n,m)的像素点灰度值。
计算初始灰度均值。以整张ROI图像的平均灰度值IROI作为初始条件,在公式(2)基础上扩展至整个ROI,计算公式是
式中,N是ROI区域的宽度和高度的像素数量。
(4)计算灰度值和灰度均值下降百分比。以初始灰度均值IROI做为最大值进行归一化, DOI灰度值IDOI相比于IROI下降的百分比P,为避免误差,令灰度值IDOI等于灰度均值IAVG,计算公式是
(5)将不同时间的灰度均值IAVG(或灰度值IDOI)、灰度均值(或灰度值)下降百分比P按照时间坐标绘制成曲线图,可有效反映出光透明皮肤样品的透明效果程度。灰度均值(或灰度值)越小代表皮肤透明效果越好,灰度均值(或灰度值)下降百分比P越大代表皮肤透明效果越好。一般情况下,为避免选点造成的误差,用灰度均值代替灰度值进行分析。
下面详细介绍光透明程度分析软件的实现原理:
如图3所示,光透明程度分析软件由若干模块组成,主要的部份有视频观察区、选取ROI 的坐标区域、ROI显示区域以及DOI选择区、时间和DOI灰度均值文本显示区、DOI灰度变化曲线图,视频观察区用于观察数码相机传输过来的视频流并对光透明皮肤样品进行采集,选取ROI的坐标区域主要对光透明皮肤样品的图像进行感兴趣区域的选择并显示在ROI显示区域,同时在ROI区域选择DOI点,在不同时刻,可根据需求提取该点的灰度值、灰度均值或者灰度均值下降百分比,显示在时间和DOI灰度均值文本显示区,同时可绘制在DOI灰度变化曲线图中,由此反映该ROI区域的光透明程度随时间的变化。
光透明程度分析的结果:如图4-6所示,根据上述算法和设计的软件提取相关数据,将透明皮肤样品的初始状态、透明状态30分钟、40分钟、50分钟、60分钟的灰度均值和灰度均值下降百分比综合列出,可观察到透明皮肤样品的透明程度变化趋势。
本发明针对光透明皮肤及类似情况,采用图像灰度值或者灰度均值大小的变化来反映皮肤透明程度趋势。针对光透明皮肤及类似情况,采用图像灰度值归一化后,灰度值或者灰度均值下降百分比(相对值)的变化来反映皮肤透明程度趋势。本发明在测量皮肤光透明程度过程中,使用一般的、保持均衡的白光即可,对光源无其他特殊要求,获取图像后,对无法比较亮度大小的透明皮肤彩色图像进行灰度处理,解决了不同时间阶段透明皮肤彩色图像的数值对比问题,然后由图像血管区域中任一感兴趣DOI的灰度值和灰度值下降百分比、以 DOI为中心MxM像素区域中灰度均值和灰度均值下降百分比反映皮肤透明程度趋势。
相比之下,通过激光器照射使用相机获取的皮肤图像的方法要使用专用的昂贵的激光器做为光源以获得在同一光照亮度下的皮肤图像以使得血管和周边背景清晰区分,本发明成本低廉且判定方法不一样。
本发明的判定方法与对比通过激光器照射使用光谱仪监测反射光和透射光强度的方法有类似地方均是依靠光的强度判定,区别在于光谱仪是测量各频率分量的强度但是并不能确定是哪一个点或者小区域,本发明是测量图像中某一点或者某个小区域的光的强度,并且可以准确反映某一个点和某个小区域光透明程度的变化趋势并且成本低廉。
参考文献:
[1]Sandison J.C.The transparent chamber of the rabbits ear,giving acomplete description of improved technic of construction and introduction,andgeneral account of growth and behavior of living cells and tissues as seenwith the microscope[J].Protoplasma,1928,5(1):158-160.
[2]Ea Genina,An Bashkatov,Vv Tuchin.Tissue optical immersion clearing[J].Expert review of medical devices, 2010,7(6):825-42.
[3]毛宗珍,韩珍珍,朱(艹丹).噻酮提高在体大鼠皮肤光透明效果的实验研究[J].光学学报,2009,29(7): 1921-1925.
[4]Wang Jing,Zhou Xue,Duan Shu,et al.Improvement of in vivo rat skinoptical clearing with chemical penetration enhancers[C].Proceedings of SPIE,2011,7883:78830Y.
[5]Dan Zhu,V Larin Kirill,Qingming Luo,et al.Recent progress intissue optical clearing[J].Laser&photonics reviews,2013,7(5):732.
[6]Wang Jing,Shi Rui,Zhu Dan.Switchable skin window induced byoptical clearing method for dermal blood flow imaging[J].Journal ofBiomedical Optics,2013,18(6):061209.
[7]Deng Zijian,Jing Lijia,Wu Ning,et al.Viscous optical clearingagent for in vivo optical imaging[J].Journal of Biomedical Optics,2014,19(7):76019.
[8]Wang Jingyi,Liang Yanmei,Zhang Shu,et al.Evaluation of opticalclearing with the combined liquid paraffin and glycerol mixture[J].BiomedicalOptics Express,2011,2(8):2329-2338.
[9]Shi R.,Guo L.,Zhang C.,et al.A useful way to develop effective invivo skin optical clearing agents[J]. Journal of biophotonics,2017,10(6):887-895.
[10]Wang Jing,Zhang Yang,Li Pengcheng,et al.Review:Tissue OpticalClearing Window for Blood Flow Monitoring[J].IEEE Journal of Selected Topicsin Quantum Electronics,2014,20(2):92-103.
[11]Shi Rui,Chen Min,Tuchin Valery V.,et al.Accessing toarteriovenous blood flow dynamics response using combined laser specklecontrast imaging and skin optical clearing[J].Biomedical Optics Express,2015,6(6):1977-1989.
[12]岑建,朱(艹丹),骆清铭,et al.渗透剂对小鼠皮肤光学特性影响的实时动态监测[J].光学学报,2004, 24(7):873-876。

Claims (7)

1.一种基于图像灰度的皮肤光透明程度分析方法,其特征在于:其包括以下步骤:
步骤1,通过图像采集装置获取光透明皮肤样品的彩色图像;
步骤2,在彩色图像中选定皮肤样品的感兴趣的矩形区域ROI,矩形区域的像素为NxN,将该矩形区域图像的RGB分量强度转换成灰度强度信号;
步骤3,在选定的矩形区域的血管中选取若干感兴趣点,并计算感兴趣点的灰度值IDOI、灰度均值IAVG和初始灰度均值IROI,并令IDOI=IAVG;感兴趣点的灰度均值的计算方法如下:
设定感兴趣点DOI在灰度图中的坐标为(i,j),以各感兴趣点DOI为中心取MxM像素区域,计算各感兴趣点灰度均值IAVG,计算公式如下:
式中,(n,m)是感兴趣点在NxN像素的ROI区域中坐标,IY(n,m)是坐标为(n,m)的像素点灰度值;计算感兴趣点的初始灰度均值的具体步骤:
计算ROI整张矩形区域的图像的平均灰度值作为初始灰度均值IROI,计算公式如下:
式中,N是ROI矩形区域的宽度和高度的像素数量,(n,m)是感兴趣点在ROI矩形区域中坐标,IY(n,m)是坐标为(n,m)的像素点灰度值;
步骤4,以初始灰度均值IROI做为最大值进行归一化,计算感兴趣点的灰度值IDOI、灰度均值IAVG分别相比初始灰度均值IROI得到的灰度值和灰度均值下降百分比P;
步骤5,将不同时间的灰度值IDOI、灰度均值IAVG、灰度均值下降百分比P按照时间坐标绘制成曲线图,有效反映出光透明皮肤样品的透明效果程度;灰度值或灰度均值越小代表皮肤透明效果越好,灰度均值下降百分比P越大代表皮肤透明效果越好。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像灰度的皮肤光透明程度分析方法,其特征在于:步骤2中RGB分量强度转换成灰度强度信号的转换公式如下:
IY=0.299IR+0.587IG+0.114IB 公式(1)
式中,IY是灰度信号强度,IR、IG、IB分别是RGB分量中红色、绿色、蓝色分量强度。
3.根据权利要求1所述的一种基于图像灰度的皮肤光透明程度分析方法,其特征在于:步骤4中灰度值和灰度均值下降百分比P的计算公式如下:
其中,IDOI为灰度值,IAVG为灰度均值,IROI为初始灰度均值。
4.一种基于图像灰度的皮肤光透明程度分析装置,应用了权利要求1-3任一所述的一种基于图像灰度的皮肤光透明程度分析方法,其特征在于:分析装置包括依次设置的皮肤样品、白光源和图像采集装置和计算机;白光源为普通恒光源,白光源照射处于光透明化状态的皮肤样品;图像采集装置用于获取光透明皮肤样品的彩色图像,并通过视频输出接口将彩色图像传输至计算机;计算机将彩色图像处理为灰度图并基于灰度图计算感兴趣点的灰度值、灰度均值和初始灰度均值,进而进行光透明皮肤样品的光透明程度分析。
5.根据权利要求4所述的一种基于图像灰度的皮肤光透明程度分析装置,其特征在于:图像采集装置为带视频输出接口的数码相机。
6.根据权利要求4所述的一种基于图像灰度的皮肤光透明程度分析装置,其特征在于:计算机上安装有基于图像灰度的皮肤光透明程度分析方法设计的分析软件,分析软件设置有视频观察区、选取ROI的坐标区域、ROI显示区域以及DOI选择区、时间和DOI灰度均值文本显示区、DOI灰度变化曲线图,视频观察区用于观察数码相机传输过来的视频流并对光透明皮肤样品进行采集,选取ROI的坐标区域对光透明皮肤样品的图像进行感兴趣区域的选择并显示在ROI显示区域以及DOI选择区;同时在ROI显示区域以及DOI选择区选择DOI点,并在不同时刻根据需求提取该点的灰度值、灰度均值或者灰度均值下降百分比,显示在时间和DOI灰度均值文本显示区,同时绘制在DOI灰度变化曲线图中并反映该ROI区域的光透明程度随时间的变化。
7.根据权利要求4或6所述的一种基于图像灰度的皮肤光透明程度分析装置,其特征在于:计算机进一步绘制DOI灰度均值变化、灰度均值下降百分比P变化曲线图综合反映皮肤光透明程度。
CN201910151573.7A 2019-02-28 2019-02-28 一种基于图像灰度的皮肤光透明程度分析方法及其装置 Active CN109685046B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910151573.7A CN109685046B (zh) 2019-02-28 2019-02-28 一种基于图像灰度的皮肤光透明程度分析方法及其装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910151573.7A CN109685046B (zh) 2019-02-28 2019-02-28 一种基于图像灰度的皮肤光透明程度分析方法及其装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109685046A CN109685046A (zh) 2019-04-26
CN109685046B true CN109685046B (zh) 2023-09-29

Family

ID=66197278

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910151573.7A Active CN109685046B (zh) 2019-02-28 2019-02-28 一种基于图像灰度的皮肤光透明程度分析方法及其装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109685046B (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110634111B (zh) * 2019-09-20 2022-07-19 福建工程学院 基于血管区域灰度和像数的皮肤光透明分析方法及系统
CN111209936B (zh) * 2019-12-26 2023-04-25 新绎健康科技有限公司 一种基于k-means聚类确定面部光泽的方法及系统
CN111915564B (zh) * 2020-07-02 2022-04-22 西安交通大学 联合机器视觉与oct技术的冷冻肉制品光学特性检测方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6081612A (en) * 1997-02-28 2000-06-27 Electro Optical Sciences Inc. Systems and methods for the multispectral imaging and characterization of skin tissue
CN101632089A (zh) * 2005-09-01 2010-01-20 光谱辨识公司 生物测定传感器
CN101833757A (zh) * 2009-03-11 2010-09-15 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 血管图像组织结构的边缘检测及血管内膜检测方法和系统
JP2013078520A (ja) * 2011-10-05 2013-05-02 Kao Corp 肌画像分析装置及び肌画像分析方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105338887B (zh) * 2013-06-28 2019-10-25 松下电器(美国)知识产权公司 肌肤的感官评价装置以及肌肤的评价方法
DE102015115484C5 (de) * 2015-09-14 2019-11-21 JENETRIC GmbH Vorrichtung und Verfahren zur optischen Direktaufnahme von lebenden Hautbereichen

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6081612A (en) * 1997-02-28 2000-06-27 Electro Optical Sciences Inc. Systems and methods for the multispectral imaging and characterization of skin tissue
CN101632089A (zh) * 2005-09-01 2010-01-20 光谱辨识公司 生物测定传感器
CN101833757A (zh) * 2009-03-11 2010-09-15 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 血管图像组织结构的边缘检测及血管内膜检测方法和系统
JP2013078520A (ja) * 2011-10-05 2013-05-02 Kao Corp 肌画像分析装置及び肌画像分析方法

Non-Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
光透明技术在生物光学成像深度拓展及对比增强中的应用研究;赵庆亮;《中国博士学位论文全文数据库 卫生医药科技辑》;20170215(第02期);第1-110页 *
噻酮对离体乳猪皮肤光透明效果影响的实验研究;毛宗珍 等;《光学学报》;20070215;第27卷(第03期);第526-530页 *
手掌静脉识别中感兴趣区域的选择与定位研究;吴微 等;《光电子.激光》;20130131;第24卷(第01期);第152-160页 *
甘油和超声波联用对豚鼠皮肤光透明效果的影响;孙朝杰 等;《浙江理工大学学报》;20101031;第27卷(第05期);第779-783页 *
皮肤光透明的物理机制与生理机制研究;闻翔;《中国博士学位论文全文数据库 卫生医药科技辑》;20120915(第09期);第1-113页 *
超声波和丙三醇对皮肤光透明性的影响;钟会清 等;《中国激光》;20090531;第36卷(第10期);第2503-2509页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN109685046A (zh) 2019-04-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109685046B (zh) 一种基于图像灰度的皮肤光透明程度分析方法及其装置
US10653295B2 (en) Image processing apparatus, endoscope system, and image processing method
Pogue et al. Analysis of acetic acid-induced whitening of high-grade squamous intraepithelial lesions
US20020127735A1 (en) Methods of monitoring effects of chemical agents on a sample
US9895112B2 (en) Cancerous lesion identifying method via hyper-spectral imaging technique
JP5948831B2 (ja) 測定装置、測定方法、プログラム及び記録媒体
EP2950708A2 (en) Imaging system with hyperspectral camera guided probe
WO2014007759A1 (en) Methods related to real-time cancer diagnostics at endoscopy utilizing fiber-optic raman spectroscopy
WO2013109966A1 (en) Method and apparatus for quantitative hyperspectral fluorescence and reflectance imaging for surgical guidance
Albert A survey of optical imaging techniques for assessing wound healing
Nishat et al. An Investigation of Spectroscopic Characterization on Biological Tissue
CN114209278B (zh) 一种基于光学相干层析成像的深度学习皮肤病诊断系统
US20180146847A1 (en) Image processing device, imaging system, image processing method, and computer-readable recording medium
US20160320299A1 (en) Array near-field high optical scattering material detection method
JP2019058641A (ja) 肌の内部構造の推定方法、肌の内部構造の推定プログラム、および肌の内部構造の推定装置
Li et al. Automatic identification and quantitative morphometry of unstained spinal nerve using molecular hyperspectral imaging technology
TWI588492B (zh) 陣列式近場光學高散射材料檢測方法
CN110634111B (zh) 基于血管区域灰度和像数的皮肤光透明分析方法及系统
Deng et al. Highly sensitive imaging spectrometer system based on areal array to linear array optical fiber probe for biological spectral detection
Mansfield et al. Near-infrared spectroscopic reflectance imaging: methods for functional imaging and in-vivo monitoring
Fawzy et al. Spectral imaging technology-A review on skin and endoscopy applications
CN116012379B (zh) 一种基于黑色素体积含量分布形态的白斑分级方法
CN116012484A (zh) 一种基于黑色素体积含量的皮肤白斑盆地状呈现方法
Cordero Methods and instrumentation for raman characterization of bladder cancer tumor
Fedosov et al. Special training laboratory on optical biophysics: education-research setups for postgraduate students

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant