CN111028214A - 一种基于云平台的皮肤检测装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供本发明提供了一种基于云平台的皮肤检测装置，其包括用户终端和云服务器；所述用户终端用户获取待检测人员的皮肤图像，并传输到云服务器；所述云服务器用于对所述皮肤图像进行分析，得到所述待检测人员的皮肤质量结果，并将所述皮肤质量结果传输到所述用户终端。采用图像处理的方式对待检测人员的皮肤进行质量检测，避免了人工检测中存在主观因素影响的问题；而云服务器的设置则使得检测结果可以方便地跨平台查询；同时也能利用云服务器的强大性能对图像进行快速的处理。
Description
技术领域
本发明涉及皮肤检测领域，具体涉及一种基于云平台的皮肤检测装置。
背景技术
现代人越来越注重皮肤方面的质量，然而现有技术中，对皮肤质量的检查往往是通过医生的眼睛来进行，容易受到医生个人经验等主观因素的影响。
发明内容
针对上述问题，本发明提供了一种基于云平台的皮肤检测装置，包括用户终端和云服务器；所述用户终端用户获取待检测人员的皮肤图像，并传输到云服务器；所述云服务器用于对所述皮肤图像进行分析，得到所述待检测人员的皮肤质量结果，并将所述皮肤质量结果传输到所述用户终端；
所述用户终端包括图像获取模块、传输模块和显示模块；所述图像获取模块用于获取待检测人员的皮肤图像；所述传输模块用于将所述皮肤图像传输到所述云服务器；所述显示模块用于显示从云服务器传输回来的皮肤质量结果；
所述云服务器包括预处理模块、特征提取模块和质量评估模块；
所述预处理模块用于对所述皮肤图像进行灰度化处理，得到皮肤灰度图像；然后对所述皮肤灰度图像进行图像滤波处理，得到皮肤滤波图像；
所述特征提取模块用于对所述皮肤滤波图像进行特征提取，获取所述皮肤滤波图像的特征数据；
所述质量评估模块用于根据所述特征数据判断所述皮肤的类别，并计算所述特征数据与所述类别的标准参数之间的偏离程度，综合所述类别和所述偏离程度，得到待检测人员的皮肤质量结果。
本发明的有益效果为：
本发明采用图像处理的方式对待检测人员的皮肤进行质量检测，避免了人工检测中存在主观因素影响的问题；而云服务器的设置则使得检测结果可以方便地跨平台查询；同时也能利用云服务器的强大性能对图像进行快速的处理。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1，为本发明一种基于云平台的皮肤检测装置的一种示例性实施例图。
附图标记：
用户终端1，云服务器2，图像获取模块11，传输模块12，显示模块13。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
参见图1，本发明的一种基于云平台的皮肤检测装置，包括用户终端1和云服务器2；所述用户终端1用户获取待检测人员的皮肤图像，并传输到云服务器2；所述云服务器2用于对所述皮肤图像进行分析，得到所述待检测人员的皮肤质量结果，并将所述皮肤质量结果传输到所述用户终端1；
所述用户终端1包括图像获取模块11、传输模块12和显示模块13；所述图像获取模块11用于获取待检测人员的皮肤图像；所述传输模块12用于将所述皮肤图像传输到所述云服务器2；所述显示模块13用于显示从云服务器2传输回来的皮肤质量结果；
所述云服务器2包括预处理模块、特征提取模块和质量评估模块；
所述预处理模块用于对所述皮肤图像进行灰度化处理，得到皮肤灰度图像；然后对所述皮肤灰度图像进行图像滤波处理，得到皮肤滤波图像；
所述特征提取模块用于对所述皮肤滤波图像进行特征提取，获取所述皮肤滤波图像的特征数据；
所述质量评估模块用于根据所述特征数据判断所述皮肤的类别，并计算所述特征数据与所述类别的标准参数之间的偏离程度，综合所述类别和所述偏离程度，得到待检测人员的皮肤质量结果。
在一种实施方式中，所述用户终端1还包括照明模块，用于在光线不足时为所述图像获取模块11提供光照。
在一种实施方式中，所述对所述皮肤图像进行灰度化处理，包括：
采用加权平均法对所述皮肤图像进行灰度化处理。
在一种实施方式中，所述皮肤类别包括干性皮肤、油性皮肤、中性皮肤、混合性皮肤、过敏性皮肤。
在一种实施方式中，所述显示模块13为OLED显示屏。
在一种实施方式中，对所述皮肤灰度图像进行图像滤波处理，得到皮肤滤波图像，包括：
将皮肤滤波图像记为P，对皮肤滤波图像，采用下述函数进行自定义灰度值调整：
式中，(x,y)表示像素点在图像P中的位置；P(x,y)表示位置为(x,y)的像素点的灰度值；afP(x，y)表示灰度值调整后，位置为(x,y)的像素点的灰度值；μ(x,y)表示位置为(x,y)的像素点的n*n邻域的灰度均值；σ(x,y)表示位置为(x,y)的像素点的n1*n1邻域中的噪声的方差；δ2表示图像P的灰度值方差；n1表示邻域大小；afP表示灰度值调整后的图像。
上述实施例中，所述函数中的参数随着像素点位置的改变而改变，具备自适应调整的能力，从而避免了对所有的像素点均采用同一函数进行灰度值调整，使得调整的结果更跟原图相比误差更小。
对图像afP，采用下述公式进行滤波处理：
式中，ofP表示初步滤波后的图像；Mx,y表示afP中位置为(x,y)的像素点的n2*n2大小的相邻范围；(i,j)表示Mx,y中像素点的位置；afP(i,j)位置为(i,j)的像素点在图像afP中的灰度值；
式中，
表示尺度参数；a，b为预设的常数参数；JZ(x,y)表示校正函数，
zr表示Mx,y中，afP(i,j)与ofP(x,y)的差值大于阈值thre的像素点的个数；noth为预设的数值参数；
式中，max(x,y)、min(x,y)、mean(x,y)分别表示Mx,y中的灰度最大值、灰度最小值和灰度平均值；
上述实施例中，采用灰度值调整后的图像afP进行滤波处理，能够降低噪声的所造成的误差，因为图像afP中的像素点的灰度值均根据其邻域计算所得。在进行滤波处理时，通过相邻范围内的像素点的灰度值进行加权平均，以及校正函数的设置，可以在去除噪声的同时有效地增强图像的边缘信息，避免了传统滤波中图像边缘信息丢失的问题。
使用图像ofP对图像P进行滤波处理：
首先建立函数模型：
式中，outP表示所有对图像P滤波处理后得到的图像，wins表示对像素点(x,y)进行处理的滤波窗，s表示编号；us和vs分别表示函数模型的参数，所述参数需要使得下述函数取得最小值：
所以，
式中，
表示在图像ofP中，滤波窗wins中的灰度值均值；YDFs表示在图像ofP中，滤波窗wins中的灰度值方差值；PJs表示在图像P中，滤波窗wins中的灰度值均值；numofw表示滤波窗wins中像素点的数量；TZ表示调整参数，用于控制vs的取值范围，ZSPs表示在图像P中，滤波窗wins中的噪声标准差；Ω表示控制参数，用于抑制us的取值超范围。
采用不同大小的滤波窗
在图像P上滑动，r表示滤波窗大小，所以在图像P中，同一个像素点会被不同大小的滤波窗进行计算，所以，最终的滤波输出为：
式中，R表示不同大小的滤波窗的集合，finalP表示皮肤滤波图像，
表示窗口大小为r时的函数模型的参数；numofR表示集合R中元素的数量。
本发明上述实施例，通过经过边缘信息增强的图像ofP对图像P进行处理，可以在滤波的同时，有效地利用ofP中的边缘信息，抑制图像的模糊程度，从而实现尽量保留更多细节的同时将噪点过滤掉。
在一种实施方式中，所述特征提取模块用于对所述皮肤增强图像进行特征提取，获取所述皮肤滤波图像的特征数据，包括：
对皮肤滤波图像进行分块，划分为N*M个图片块；
对每个图像块，采用大津法确定其最佳分割阈值；
使用所述最佳分割阈值对所述图像块进行图像分割，从而将所述图像块中的有效区域与背景区域分割开来；
对于每一个图像块，采用下述方式进行图像特征的提取：
采用fgN*fgN大小的窗口在图像块上进行移动，将窗口中除了窗口中央像素点之外的像素点的灰度值一一与窗口阈值进行比较，若所述灰度值大于所述窗口阈值，则将所述像素点的标记值记为1，否则记为0；所述窗口阈值为窗口中的灰度最大值、灰度最小值和中央像素点灰度值的加权平均值；
按顺时针顺序将窗口中的像素点所对应的标记值组成一个二进制数，然后转化成十进制数；将所述十进制数作为窗口中央像素点的特征值；
将图像块中的像素点的特征值进行统计，形成统计直方图；
因此，N*M个统计直方图形成所述皮肤滤波图像的特征数据。
本发明上述实施方式，采用分块的方式对图像进行分割，避免了传统分割方式中对整幅图像采用一个阈值分割造成的错误分割，因为图像不同区域的噪声和非均匀光照并不相同，全局阈值分割的方式明显不合适。在进行特征提取时，采用了自定义的阈值作为标记值的产生参数，从而避免了传统方式上由于窗口中央的像素点灰度值过高或过小造成所述像素点周边信息丢失的问题。
本发明采用图像处理的方式对待检测人员的皮肤进行质量检测，避免了人工检测中存在主观因素影响的问题；而云服务器的设置则使得检测结果可以方便地跨平台查询；同时也能利用云服务器的强大性能对图像进行快速的处理。在图像处理时通过先对皮肤灰度图像进行滤波和边缘增强处理，得到滤波图像，然后使用该滤波图像对皮肤灰度图像再次进行滤波处理，从而在保留图像边缘信息和细节信息的同时对图像进行了有效的滤波，从而为后续的特征提取保留了更多的有效信息。
通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解应当理解，可以以硬件、软件、固件、中间件、代码或其任何恰当组合来实现这里描述的实施例。对于硬件实现，处理器可以在一个或多个下列单元中实现：专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、处理器、控制器、微控制器、微处理器、设计用于实现这里所描述功能的其他电子单元或其组合。对于软件实现，实施例的部分或全部流程可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成。实现时，可以将上述程序存储在计算机可读介质中或作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质
包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质。计算机可读介质可以包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其他光盘存储、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。
Claims (7)
1.一种基于云平台的皮肤检测装置，其特征在于，其包括用户终端和云服务器；所述用户终端用于获取待检测人员的皮肤图像，并传输到所述云服务器；所述云服务器用于对所述皮肤图像进行分析，得到所述待检测人员的皮肤质量结果，并将所述皮肤质量结果传输到所述用户终端。
2.根据权利要求1所述的一种基于云平台的皮肤检测装置，其特征在于，所述用户终端包括图像获取模块、传输模块和显示模块；所述图像获取模块用于获取待检测人员的皮肤图像；所述传输模块用于将所述皮肤图像传输到所述云服务器；所述显示模块用于显示从云服务器传输回来的皮肤质量结果。
3.根据权利要求1所述的一种基于云平台的皮肤检测装置，其特征在于，所述云服务器包括预处理模块、特征提取模块和质量评估模块；所述预处理模块用于对所述皮肤图像进行灰度化处理，得到皮肤灰度图像；然后对所述皮肤灰度图像进行图像滤波处理，得到皮肤滤波图像；所述特征提取模块用于对所述皮肤滤波图像进行特征提取，获取所述皮肤滤波图像的特征数据；所述质量评估模块用于根据所述特征数据判断所述皮肤的类别，并计算所述特征数据与所述类别的标准参数之间的偏离程度，综合所述类别和所述偏离程度，得到待检测人员的皮肤质量结果。
4.根据权利要求2所述的一种基于云平台的皮肤检测装置，其特征在于，所述用户终端还包括照明模块，用于在光线不足时为所述图像获取模块提供光照。
5.根据权利要求2所述的一种基于云平台的皮肤检测装置，其特征在于，所述显示模块为OLED显示屏。
6.根据权利要求3所述的一种基于云平台的皮肤检测装置，其特征在于，所述对所述皮肤图像进行灰度化处理，包括：采用加权平均法对所述皮肤图像进行灰度化处理。
7.根据权利要求3所述的一种基于云平台的皮肤检测装置，其特征在于，所述皮肤类别包括干性皮肤、油性皮肤、中性皮肤、混合性皮肤、过敏性皮肤。
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| PB01 | Publication | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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