CN113487573A - 一种基于精确图像比对的化妆品功效量化评价方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于时间序列图像比对的化妆品功效量化评价方法，包括如下步骤：图像读取，亮度对齐，时序图像显示；感兴趣区域选择；感兴趣区域对齐；色素浓度分布计算；特征计算，对化妆品的功效进行量化评价。本发明将准确判断色斑和敏感皮肤区域区域，并将之提出，提高了化妆品功效量化评价的精度。
Description
技术领域
本发明应用于化妆品功效评价领域，涉及一种利用时间序列皮肤图像的比对，量化衡量化妆品特定功效的方法。
背景技术
在日常生活中，人们一般通过主观感觉判断化妆品的使用功效。这种主观判断不够准确，而且无法更加及时、量化地了解化妆品是否适合自己。 在医学领域，现有一些针对色素性疾病的皮肤图像分析系统，提供了特定皮肤区域（比如皮损区域）的量化分析。但是此类分析基于特殊的皮肤疾病，利用绝对特征值的综合差异性分析评价药品的某类特定功效，而非相同区域的肤质比较，并不适用于日常化妆品功效的量化评价。在具体衡量化妆品的功效时，如果能对使用化妆品前后相同区域的皮肤进行精确的定量衡量，就能给消费者提供量化的功效说明。
申请人于2018年向国知局提交了专利申请CN2018111804557，其利用利用时间序列皮肤图像进行化妆品功效的量化评价。感兴趣区内存在色斑和过敏区域，对化妆品效果评价存在一定的干扰，但是专利中并没有考虑这部分因素。
发明内容
本发明的目的在于，解决日常化妆品的功效评价问题，本文提出的一种基于时间序列精确图像比对的化妆品功效量化评价方法，该方法通过同一目标在不同时间拍摄的相同皮肤区域的图像，在选择并精确对齐感兴趣区域后，量化地评价化妆品的美白、提升细腻度、抗过敏等指定功效。
为解决上述技术问题，本发明的实施方式公开了一种基于时间序列皮肤图像精确比对的化妆品功效量化评价方法，包括如下步骤：
（1）读取时间序列皮肤图像；
（2）对皮肤图像预处理，进行亮度对齐；
（3）按照时间先后顺序，显示矫正后的皮肤图像，同时显示皮肤成像的时序间隔；
（4）选择感兴趣区域，并且仅显示所有图像的感兴趣区域部分内容。
（5）利用配准算法自动对感兴趣区域进行匹配，并支持手动对感兴趣区域做微调，将所有图像的感兴趣区域对齐。
（6）利用独立成分分析，精确提取黑色素沉积皮肤区域和敏感皮肤区域。
（7）计算感兴趣区域的特征数据。
本发明和现有技术相比，主要区别和效果在于：
1）读取多张时序皮肤图像，在界面显示与初次拍摄时的具体时间间隔，便于后续比对。
2）对皮肤图像进行亮度矫正后，基于自动配准算法和手动微调，对所有时间序列图像的相同感兴趣区域进行精确匹配、对齐，确保比对基于不同时间点的相同皮肤位置，从而保证功效评价的有效性。
3）利用独立成分分析方法，计算皮肤区域的黑色素浓度分布和血色素浓度分布，并利用其比值，精确计算黑色素沉积皮肤区域和敏感皮肤区域。
4）基于精确对准和皮肤色素浓度分布计算方法，针对皮肤的美白和抗过敏等功效，提出量化衡量指标。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明基于时序皮肤图像精确比对的化妆品功效量量化评价方法的流程示意图。
图2是本发明中读取的时序图像后的网格状显示布局图。
图3 是本发明中读取时序图像后的实际显示布局图案例。
图4 是本发明中感兴趣区域（ROI）的显示布局图和实际案例。
图5是本发明中自动对准后的ROI区域显示案例图。
图6 是本发明中精确对准后ROI区域显示案例图。
图7 是本发明中色素浓度计算的效果图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细描述，但是本发明的保护范围并不仅限于此。
本发明的实施方案涉及一种利用时间序列皮肤图像的精确比对，对化妆品功效进行量化评价的方法，图1是该方法的流程示意图。
101) 图像读取。读取数据时，至少需要读入同一个目标在两张不同时间点拍摄的图像。支持包括JPG、BMP、TIFF等在内的各种格式。为了保证后续比对的有效性，一般会在拍摄皮肤图像时，同时保存拍摄日期。
102）亮度对齐。为了保证后续化妆品功效量化评价的可靠性和有效性，需要对时序皮肤图像的亮度进行轻微矫正，保证所有参与比较的图像不会因为亮度的差异导致后期特征的变化，从而影响产品功效的正常评估。
在矫正时，以最早的拍摄图像为基准图（如图2最左边的图所示）。每次拍摄时，都在拍摄区域加亮度板。假设基准图Imgb上亮度板区域的亮度是LMb,其它图Imgo上相应亮度板区域的亮度是LMo，则计算出其对齐系数s是LMb / LMo。然后将Imgo上的每个像素乘以系数s，完成亮度对齐。
103）时序图像显示。根据步骤101)中读入的图像个数不同，自动以不同的布局方式进行显示。少于指定数量N图时（N一般是4），以单行方式显示。否则，如图2所示，将以多行的网格状方式进行显示。
特别的，拍摄时间最早的图像显示在左上角，作为基准图。其余图像将按照拍摄时间先后顺序，按照从上到下，从左到右的顺序进行显示，并显示与基准图之间的拍摄时间间隔。图3显示了实际读入多张图以后的图像布局及时序信息展示案例。
104）感兴趣区域（ROI: Region Of Interest）选择。接下来，选择重点关注的皮肤感兴趣区域进行显示和分析。可以选择图像中的指定方形区域作为感兴趣区域。
特别的，ROI选择只在最左上角或最左边的基准图上进行。如图2、图3所示，基准图显示在最左边。其它时间序列的图像将自动选择相同坐标的区域作为感兴趣区域，如图4所示。
进一步的，用户交互界面提供显示模式的选择，用户可以在“显示ROI”和“显示原图”这两种显示模式之间切换。
105）感兴趣区域的对齐。在不同时期拍摄的图像中，即使是同一个人，皮肤上的相同区域在每张图中的位置还是不同的。
为此，在用户完成ROI区域选择后，会首先利用ROI区域的图像特征进行自动配准。这里的图像特征需要选用具有旋转平移不变性的特征，比如常用的SIFT（Scale-InvariantFeature Transform）特征，或者SIFT特征的变体SURF特征等等。如图5所示，即为基于图像特征进行自动配准后，多张时序图像的ROI区域显示结果。
由于人脸不是一个平面，每次成像时，可能还存在由于成像位置发生变化而导致的局部畸变。因此，还需要提供手动操作的交互界面，通过上下左右平面位移进行对齐，用于局部微调。进一步的，为了辅助人工操作，并显示最终匹配效果，在交互界面提供了显示或者隐藏网格线的功能。如图7所示，显示了经过手动微调后的时序皮肤图像的ROI区域对齐结果。
感兴趣区域的对齐是功效定量评价的重要基础。下一步的色素浓度分布计算和特征计算都发生在对齐后的感兴趣区域。
106）色素浓度分布计算。要做精确的肤质比对，必须消除皮肤区域的色斑的影响。为此，首先需要精确检测皮肤上的黑斑、雀斑或者黄褐斑等区域。我们研究了皮肤的多层半透明结构，重点考虑皮肤中占绝大多数的黑色素m和血色素h对光的吸收，将皮肤图像上每一个像素点P (R,G,B)（其中R,G,B表示P点的RGB值）建模为Log空间的色素浓度线性组合，如下所示：
logP R = X m(R)C m(P) + X h(R)C h(P) + A R （1）
logP G = X m(G)C m(P) + X h(G)C h(P) + A G （2）
logP B = X m(B)C m(P) + X h(B)C h(P) + A B （3）
其中，X m(R,G,B)和X h(R,G,B)分别表示皮肤中黑色素与血色素吸收率相关的系数，C m(P)和C h(P)分别表示P点的黑色素和血色素浓度。A(R,G,B)表示皮肤中其它微量色素对皮肤成像的贡献。将上述式(2)，式(3)分别减式(1)，忽略式中A(R,G,B)的影响，并将等式左侧分别表示为Y 1和Y 2，可得：
Y 1 = (X m (G)-X m (R))*C m(P) + (X h (G)- X h (R))*C h(P)
Y 2 = (X m (B)-X m (R))*C m(P) + (X h (B)- X h (R))*C h(P)
上式可看成一种典型的多源信号线性叠加表达，两个信号源分别是黑色素浓度分布C m(P)和血色素浓度分布C h(P)。由于皮肤中的黑色素与血色素浓度独立分布，因此采用ICA算法（ICA: Independent Component Analysis, 独立成分分析），可以求得两种色素的浓度分布。而色斑可以看成是黑色素浓度值较高的区域。如图7所示，黑色素浓度分布图中可以明显看到雀斑区域的亮度较高，而血色素浓度分布图中可以明显看到红斑区域的亮度较高。
设r 1 (P) = C m(P)/C h(P)，当像素P的r 1(P)值大于阈值t1时，表示该像素黑色素浓度较大，可认为该像素处于色斑不正常区域，计算底色皮肤区域时，需要去除r 1(P)>t1的像素区域。预设阈值t1的取值范围为1.5-5。
设r 2(P) = C h(P)/C m(P)，当像素P的r 2(P)值大于阈值t2时，则认为该像素血色素浓度过大，可认为该像素处于敏感皮肤区域，计算皮肤过敏特征时，仅需考虑r 2(P)>t2的像素区域。，预设阈值t2的取值范围为1.5-5。
定位色斑区域或敏感肤质区域后，才能精确完成有效的特征计算和比对。
107）特征计算。量化地评价化妆品的不同功效，需要基于不同时序皮肤图像同一皮肤区域（即ROI区域），计算不同的特征。
为了量化衡量美白效果，精确的计算皮肤底色在使用化妆品一段时间后的明亮度变化，在计算时，首先需要去除皮肤中的色斑区域。然后在剩下的ROI区域计算CIE Lab值。其中L表示图像中的亮度，其值越高，表明皮肤的透亮度更高。如图5、图6中所示，在时间信息下面显示了ROI区域的平均L值、A值和B值。以图6为例，在ROI区域对齐以后，第二张图和第三张图分别展示了5个月、1年5个月后的LAB值。L值显示，该区域的皮肤平均亮度从68.1分别提高到了68.6和73.5，表明在使用了1年5个月的化妆品以后，皮肤变得更白更通透了。
为了量化衡量抗过敏效果，首先需要明确皮肤中的过敏区域。基于106步骤中定位的过敏皮肤区域，计算该区域像素LAB值中的平均A值来量化衡量化妆品的抗过敏效果。如果A值更大，则表明皮肤区域更红，过敏程度更高。反之，如果A值减少，则表明皮肤变淡，过敏程度降低。以图6为例，在ROI区域对齐以后，第二张图和第三张图分别展示了5个月、1年5个月后的A值，从基准图中的12降低到了10.7和9.6。表明在使用了1年5个月的化妆品以后，皮肤的过敏程度降低了，该化妆品的抗过敏功能还是有效的。
虽然通过参照本发明的实施方式，已经对本发明进行了图示和描述，但是本领域的普通技术人员应该明白，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本发明的精神和范围。
Claims (10)
1.基于时间序列图像比对的化妆品功效量化评价方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1，图像读取，读取时间序列皮肤图像；
S2，亮度对齐， 以第一张照片为基准，对时序皮肤图像的亮度进行调整，完成亮度对齐；
S3，时序图像显示，按照时间先后顺序，显示亮度对齐后的皮肤图像；
S4，感兴趣区域选择，显示所有图像的感兴趣区域的内容；
S5，感兴趣区域对齐，自动或者手动对感兴趣区域进行配准，将所有图像的感兴趣区域对齐；
S6，色素浓度分布计算，建立黑色素浓度分布C m(P)和血色素浓度分布C h(P)的分布函数
Y 1 = (X m (G)-X m (R))*C m(P) + (X h (G)- X h (R))*C h(P)
Y 2 = (X m (B)-X m (R))*C m(P) + (X h (B)- X h (R))*C h(P)
式中，X m (R)、X m (G)、X m (B)分别表示R图层、G图层、B图层中皮肤与黑色素吸收率相关的系数，X h (R)、X h (G)、X h (B) 分别表示R图层、G图层、B图层中皮肤与血色素吸收率相关的系数，采用独立成分分析方法，求得两种色素的浓度分布；
将r 1 (P) = C m(P)/C h(P) >t1的像素区域判定为色斑区域，将其去除，t1为预设阈值；
将r 2(P) = C h(P)/C m(P) >t2的像素区域判定敏感皮肤区域，将其去除，t2为预设阈值；
S7，特征计算，计算感兴趣区域的特征数据，对化妆品的功效进行量化评价。
2.根据权利要求1所述的基于时间序列图像比对的化妆品功效量化评价方法，其特征在于，所述步骤S1具体为：读取皮肤图像数据时，需读入同一个目标在不同时间点拍摄的图像，所述同一个目标读取的皮肤图像的指定数量为N，所述同一个目标读取的皮肤图像至少为两张。
3.根据权利要求1或2所述的基于时间序列图像比对的化妆品功效量化评价方法，其特征在于，步骤S2中，在拍摄区域设置加亮度板，假设基准图Imgb上亮度板区域的亮度是LMb，其它图Imgo上相应亮度板区域的亮度是LMo，则计算出其对齐系数s是LMb / LMo，然后将其它图Imgo上的每个像素乘以系数s，完成亮度对齐。
4.根据权利要求1或2所述的基于时间序列图像比对的化妆品功效量化评价方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：根据S2中同一个目标读入的皮肤图像数量的不同，自动显示皮肤图像布局，所述读入的皮肤图像数量＜N时，皮肤图像布局以单行方式显示，所述读入的皮肤图像数量≥N时，皮肤图像布局以多行方式显示。
5.根据权利要求4所述的基于时间序列图像比对的化妆品功效量化评价方法，其特征在于，所述皮肤图像布局按读入的皮肤图像按拍摄时间的先后，从左到右、从上到下依次进行显示，所述拍摄时间最早的皮肤图像显示在皮肤图像布局的左上角，所述拍摄时间最早的皮肤图像为基准图，所述其余每个皮肤图像上方显示与基准图之间的拍摄时间间隔。
6.根据权利要求1所述的基于时间序列图像比对的化妆品功效量化评价方法，其特征在于，所述步骤S4具体为：在皮肤图像布局显示的基准图上选择感兴趣区域，所述其余的每个皮肤图像上选择相同坐标的区域作为感兴趣区域。
7.根据权利要求1所述的基于时间序列图像比对的化妆品功效量化评价方法，其特征在于，所述皮肤图像布局的显示可在感兴趣区域显示和原图显示两种显示方式之间切换。
8.根据权利要求1所述的基于时间序列图像比对的化妆品功效量化评价方法，其特征在于，所述步骤S5具体为：在皮肤图像布局图上，通过基准图与其余每个皮肤图像上的感兴趣区域进行特征匹配，通过自动或手动对感兴趣区域进行对齐。
9.根据权利要求1所述的基于时间序列图像比对的化妆品功效量化评价方法，其特征在于，所述步骤S6中，预设阈值t1的取值范围为1.5-5，预设阈值t2的取值范围为1.5-5。
10.根据权利要求9所述的基于时间序列图像比对的化妆品功效量化评价方法，其特征在于，所述化妆品评价功效特征计算包括皱纹特征计算、晒斑特征计算、抗过敏和美白功效特征计算，所述抗过敏和美白功效特征计算通过感兴趣区域的CIE Lab颜色空间计算LAB值。
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