CN115953824A - 一种人脸皮肤图像处理方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种人脸皮肤图像处理方法及系统，所述方法包括采用图像采集装置进行人脸图像采集；进行图像预处理，其中包括图像去噪、提取脸部部分、高光去除以及图像增强；分割人脸不同区域；对不同区域皮肤分别进行损伤识别，其中包括损伤面积、损伤类型以及损伤程度；建立专家数据库预测损伤皮肤预计愈合时间。通过识别人脸皮肤损伤预测伤口愈合时间，帮助患者估计自行估计脸部皮肤损伤愈合时间。基于优化的多视角人脸图像高光去除方法实现了更加有效的图像预处理，为后续图像特征提取的准确性提供保障。考虑到脸部不同位置的皮肤损伤对愈合时间的影响，实现更加准确的愈合时间预测。

Description

一种人脸皮肤图像处理方法及系统

技术领域

本发明涉及图像识别领域，尤其是一种人脸皮肤图像处理方法及系统。

背景技术

皮肤作为人体最大的器官，其具有保护、感觉、分泌、排泄、呼吸等功能。由表皮和真皮紧密结合而成。皮肤约占体重的16%。成人皮肤面积约为1.2—2.0平方米。全身各处皮肤的厚度不同，背部、项部、手掌和足底等处最厚，腋窝和面部最薄，平均厚度为0.5—4.0毫米。

皮肤损伤是指患者的皮肤受到了外力的伤害，有破皮的现象，或者是有微生物感染所引起的皮肤病变。而脸部由于没有衣物的包裹，更容易受到损伤。通常，当人脸皮肤受到损伤后，会由医生进行诊治，并告诉患者大致的愈合时间。

然而，在皮肤损伤愈合过程中由于不同体质的人愈合速度会有所差异，而患者经常去医院检查也不现实，因此，需要一种能够识别人脸皮肤受损伤程度的方法，根据人脸皮肤受损伤程度、面积以及位置对愈合时间进行预测。

发明内容

（一）解决的技术问题

为了解决上述技术问题，本发明提供一种人脸皮肤图像处理方法及系统。

（二）技术方案

为了解决上述存在的技术问题，实现发明目的，本发明是通过以下技术方案实现的：

一种人脸皮肤图像处理方法，包括如下步骤：

S1： 采用图像采集装置进行人脸图像采集，所述人脸图像包括对人脸进行正面以及两个侧面分别进行拍摄；

S2：进行图像预处理，其中包括图像去噪、提取脸部部分、高光去除以及图像增强；

所述高光去除基于优化的多视角人脸图像高光去除方法；

采用Lambertian反射模型和镜面反射模型对反射分量进行分解，然后将分解结果渲染到二维图像空间中，在二维图像空间的双色反射模型下，对高光部分进行像素级优化，利用Adam优化算法最小化目标函数估计参数；

S3：分割人脸不同区域；

S4：基于萤火虫算法改进的支持向量机算法对不同区域脸部皮肤分别进行损伤识别，其中包括损伤面积、损伤类型以及损伤程度；得到不同区域脸部皮肤不同类型损伤的损伤面积和损伤程度；

包括如下步骤：

S41：建立皮肤损伤图像数据集，其中包括若干种不同类型、不同程度的皮肤损伤图像；

S42：特征提取，所述特征包括纹理特征、形状特征以及颜色特征；

S43：将纹理特征与形状特征进行特征融合；

S44：识别分类，基于萤火虫算法改进的支持向量机算法对所提取的特征进行分类处理，以所提取的特征为输入，以识别的损伤类型以及损伤程度为输出；

所述所提取的特征包括纹理特征与形状特征融合后的特征以及颜色特征；

S45：计算损伤面积，采用标记连通域的方法对损伤对象进行逐个标记，计算出损伤面积；

S5：建立专家数据库预测损伤皮肤预计愈合时间。

进一步的，步骤S2中所述目标函数为:

所述

为数据项，

为非负约束项系数，

为非负约束项，

为正交子空间投影系数，

为正交子空间投影项；

所述数据项

衡量的是反射模型和捕获的输入图像之间的差异；所述非负约束项为在所有条件下都为非负的物理光照参数之和组成的项；所述正交子空间投影项采用正交子空间投影算法，将高光污染图像的辐射度投影到两个正交的子空间上，一个与光色度平行，另一个与光色度正交；所述非负约束项系数、正交子空间投影系数通过迭代优化得到。

进一步的，图像增强步骤基于自适应多尺度视网膜增强算法对图像进行增强，结合自适应调节参数，将图像转换到对数域得到如下表示：

其中，

为对数变换，

为原始图像，

为中心环绕函数，

为反射分量，k为自适应调节参数，其与光照均匀度有关；

为对数图像处理相乘操作。

进一步的，所述损伤类型包括割伤、冻伤、烧伤、烫伤、晒伤之一或多种的组合。

进一步的，所述步骤S43的融合方法如下：

设x和y分别为纹理特征与形状特征向量，其维度分别是p和q，定义变量

和

，其中

和

为x和y的投影方向，定义相关系数

如下：

其中，E为期望，

为向量x，y的协方差矩阵；

当

和

之间的相关系数

最大时，

和

即为第一对典型变量，然后继续寻找第二对典型变量

和

，使得

和

之间最大相关，且第二对典型变量与第一对典型变量不相关，进一步提取所有的x和y的典型变量；

通过计算可以得到向量x和向量y的典型相关特征为

、

、

,

,

，则向量x和向量y的典型相关特征为：

其中，

，

；

定义z为特征向量x和特征向量y融合后的特征向量，则融合特征向量z表示为：

。

进一步的，所述基于萤火虫算法改进的支持向量机算法包括：

最优分类决策函数：

式中，l为类别总数，对应不同损伤类型以及损伤程度的联合分类类别总数；

为拉格朗日乘子；

为核函数；

表示不同于

的样本点，

、

分别为第i类和第j类样本，不同分类类别对应不同损伤类型以及损伤程度的分类；

为二元输出，对应样本为第i类的结果选择；

表示返回整形变量的函数；

为分类的阈值，表达式如下：

基于萤火虫算法优化支持向量机算法的参数惩罚参数

和核参数

。

进一步的，所述改进的萤火虫算法包括计算荧光系数：

式中：

为荧光系数；

为第

只萤火虫位置；

为当前迭代次数中荧光素浓度最高的萤火虫位置；

为当前迭代次数中最佳萤火虫位置与其余萤火虫位置距离的最大值；所述萤火虫位置对应于支持向量机算法的参数惩罚参数

和核参数

，位置的横坐标为C，纵坐标为g；最佳萤火虫位置对应最佳参数惩罚参数

和核参

使得支持向量机算法对应的目标函数最小。

并基于荧光系数计算自适应步长公式：

式中：

为自适应步长；

为步长最大值；

为步长最小值。

进一步的，所述步骤S5包括：

S51：建立专家数据库，不同损伤类型分为不同数据表，同一数据表中为相同的损伤类型，其中包括不同位置，不同损伤程度以及不同损伤面积的预计愈合时间；

S52：以同个位置、同种损伤类型为单位，搜索数据库，获得特定位置、特定损伤类型的预计愈合时间

,通过计算获得预计愈合时间T，所述计算方式如下：

所述

为不同类型、不同位置的损伤的预计愈合时间，

为取最大值函数。

本发明还提供一种人脸皮肤图像处理系统，其包括：

图像采集模块，其用于对人脸进行正面以及两个侧面分别进行拍摄；

图像预处理模块，其用于去除图像噪声、图像高光、提取脸部部分以及图像增强；

脸部图像分割模块，其用于将人脸按照不同的区域分为：额头、眉毛、眼睛、眼周、脸颊、鼻子、鼻周、嘴部、嘴周以及下巴；

损伤识别模块，其用于识别损伤面积、损伤类型以及损伤程度；

预测损伤皮肤预计愈合时间模块，其用于通过专家数据库结合损伤位置、损伤类型、损伤面积以及损伤程度得到预计愈合时间。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质, 所述计算机可读存储介质上存储有人脸皮肤图像处理方法的数据加密程序指令，所述人脸皮肤图像处理的数据保护程序指令可被一个或者多个处理器执行，以实现如上所述的人脸皮肤图像处理方法的步骤。

（三）有益效果

与现有技术相比，本发明的有益效果为：

（1）本发明通过识别人脸皮肤损伤预测伤口愈合时间，帮助患者估计在不需要医生介入的情况下估计脸部皮肤损伤愈合时间。

（2）本发明基于优化的多视角人脸图像高光去除方法实现了更加有效的图像预处理，为后续图像特征提取的准确性提供保障。

（3）本发明考虑到脸部不同位置的皮肤损伤对愈合时间的影响，实现更加准确的愈合时间预测。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1是根据本申请实施例的一种人脸皮肤图像处理方法流程示意图；

图2是根据本申请实施例的一种图像预处理流程示意图；

图3是根据本申请实施例的识别算法流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本公开实施例进行详细描述。

以下通过特定的具体实例说明本公开的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本公开的其他优点与功效。显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。本公开还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本公开的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。

还需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本公开的基本构想，图式中仅显示与本公开中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。

参见图1，一种人脸皮肤图像处理方法包括以下步骤：

S1： 采用图像采集装置进行人脸图像采集，所述人脸图像包括对人脸进行正面以及两个侧面分别进行拍摄。

S2：进行图像预处理，其中包括图像去噪、提取脸部部分，去除背景、高光去除以及图像增强。

由于采集图像的图像采集装置采集到的数字图像中含有噪声以及由于光照造成的高光等问题，因此需要对图像进行预处理，如图2所示，预处理过程包括：

S21：图像去噪

人脸图像在采集和传输的过程中会受到噪声的干扰，从而影响图像质量，进而影响后续处理，因此首先需要对图像进行噪声抑制，从而尽可能恢复图像原始内容。

为了充分考虑到人脸皮肤图像包括一些细小的纹理特征部分，这部分纹理特征部分是去噪时需要进行保留的，因此在去噪处理时，采用非局部均值滤波来进行人脸皮肤去噪。

S22：提取脸部部分，去除背景

通过人脸检测提取脸部部分，排除背景部分，为后续的人脸皮肤损伤检测提供保障。本发明基于肤色进行人脸部分识别检测，具体包括如下步骤：

（1）初步确定人脸区域所在位置。

基于肤色初步确定人脸区域所在位置，具体包括：

将RGB色彩空间变换到

色彩空间，具体线性变换如下式所示：

其中，

和

为变换系数。

因为

色彩空间由RGB色彩空间线性变换得到，因此在

色彩空间中色度信息并不是独立于亮度信息而单独存在，而是随着Y分量的不同值而呈现非线性的变化。由此可见，肤色的非线性映射可以使肤色聚类区域很好的适应亮度过明亮或过暗的区域，从而使肤色模型的鲁棒性大大提高。经过非线性分段色彩变换得到的色彩空间用

表示，具体色彩空间变换过程如下：

肤色区域的中值分别用

和

表示，肤色区域的宽度

如下表示：

式中：

和

为非线性分段色彩空间变换的分段阈值，其中i分别代表b或者r，

与

为实验中聚类肤色区域中Y的最小值和最大值。

肤色的区域宽度分别用

和

表示，其使用分段函数表示，其变换参见上式。

最终可以得到非线性分段色彩空间变换参数，最终经过变换得到肤色聚类在

空间映射到

色彩空间，如下式所示：

得到

色彩空间图像，因为肤色在

空间上大致服从正态分布，其分布函数如下式。对图像中像素进行统计，使得90%以上的点满足

，得到的像素点被认为是肤色，其中T为由实验得到的肤色分割的阈值。此时检测出来的区域包含一部分和肤色相近的背景区域等，所以对图像进行形态学开运算处理，消除杂散点和无关区域。在此基础上，对于给定一个阈值T，如果像素点满足

则该点被认为是肤色。

其中，

、

、

为耦合系数，

、

分别为

、

的均值。

（2）通过特征提取进行小窗口匹配，标记出人脸区域位置坐标。

在初步确定人脸区域所在位置基础上，基于YOLOv3算法进行进一步的标记。该算法将输入图片均匀分割成小单元，然后判断检测目标的中心点是否落入网格，若落入网格，则检测窗口对当前目标进行预测，根据设定的阈值保留预测结果较高的目标窗口。

YOLOv3算法在速度和精度上具有较好的性能，其于其他算法相比，在相近的精确度下，该算法的速度明显优于其他算法。

（3）去除图像中与人脸无关的部分，只保留人脸图像部分。利用人脸检测获取的人脸在图中的位置信息，将人脸部分区域切割出来。

S23：高光去除

现有技术中高光去除方法通常是基于单幅图像的，不同视角图像之间的高光去除结果并不一致，基于此本发明提出一种基于优化的多视角人脸图像高光去除方法，利用高光部分随视点方向变化而均匀反射光线的特性，在不同视点间一致地去除人脸图像高光部分，有效地减少了当光照色度与漫反射色度相似时分离高光部分和漫反射部分存在的歧义。

具体过程包括采用Lambertian反射模型和镜面反射模型对反射分量进行分解，然后将分解结果渲染到二维图像空间中，在二维图像空间的双色反射模型下，对高光部分进行像素级优化。利用Adam优化算法最小化目标函数估计参数，目标函数的变化决定了收敛准则。

所述反射分量分解如下表示：

假设将图像强度I标定为与图像辐照度线性相关，则分解可以表示为:

这里，j表示第j个视点的图像。H和D分别表示漫反射和镜面反射。将多视角人脸图像的高光去除问题表述为对一组输入人脸图像的分解

为它们的镜面反射

以及漫反射

。

当远处的光线到达p处的人脸表面时，部分光线在边界处被反射，产生镜面反射：

其余部分折射进入面部皮肤，以漫反射的形式反射出去:

其中

和

是双向反射分布函数，分别将镜面反射和漫反射方向

的辐射角度与方向

的入射光联系起来。

是点p处的曲面法向量，C为色度，L函数为Lambertian反射模型。所述L函数如下表示：

依据遵循朗伯(Lambertian )模型，L函数表示为:

其中，

为球面调和展开系数，

为l次m阶球面调和函数的实形基，l≥0，−l≤m≤l。

所述目标函数为:

所述

为数据项，

为非负约束项系数，

为非负约束项，

为正交子空间投影系数，

为正交子空间投影项；

所述数据项

衡量的是反射模型和捕获的输入图像之间的差异；所述非负约束项为在所有条件下都为非负的物理光照参数之和组成的项；所述正交子空间投影项采用正交子空间投影算法，将高光污染图像的辐射度投影到两个正交的子空间上，一个与光色度平行，另一个与光色度正交；所述非负约束项系数、正交子空间投影系数通过迭代优化得到。

进一步的，定义非负约束项为:

对于漫反射：

式中，

为光照环境，

为阴影因子，a为反照率，k为漫反射系数；

对于镜面反射：

g为镜面反射系数。

S24：图像增强

图像增强是通过一定方法有选择的突出图像中对结果有帮助的信息，处理后的图像与识别任务相关性相匹配。

本发明基于多尺度视网膜增强算法对图像进行增强，针对视网膜增强算法存在的光晕、亮区域细节丢失等问题，本发明对传统的视网膜增强算法进行改进，设计一种自适应视网膜增强算法，利用增加自适应光照调节参数对图像进行增强。

所述自适应视网膜增强算法结合自适应调节参数，将图像转换到对数域得到如下表示：

其中，

为对数变换，

为原始图像，

为中心环绕函数，

为反射分量，k为自适应调节参数，其与光照均匀度有关；

为对数图像处理相乘操作。

采用本发明的自适应视网膜增强算法对图像进行增强，实现了更好的颜色保真和边缘细节的保留，降低了由于光源照度不均匀对图像特征提取的影响。

S3：分割人脸不同区域

由于人脸不同的位置的损伤对于后期恢复影响不同，例如在眼部或者嘴部周围，由于需要眨眼或者进食，其周围受损皮肤恢复较慢，因此，为获得精确的人脸皮肤的损伤结果，需要对人脸不同区域进行区域化检测，因此，需要对人脸进行分割，确定不同区域。

本发明将人脸按照不同的区域分为：额头、眉毛、眼睛、眼周、脸颊、鼻子、鼻周、嘴部、嘴周以及下巴。

分割人脸不同区域包括如下步骤：

S31：图像二值化处理；根据选定的阈值对原图进行处理，小于阈值设定为黑色，大于阈值设定为白色，由此，脸部皮肤部分为白色，眉毛、眼睛、鼻子以及嘴部为黑色。

S32：确定眉毛、眼睛、鼻子以及嘴部位置。在二值图像中，脸部皮肤区域位于白色区域，而眼睛、眉毛、鼻孔以及嘴部属于黑色区域，根据二值图像的色彩值确定眼睛、眉毛、鼻孔以及嘴部区域位置。

S33：根据眉毛、眼睛、鼻子以及嘴部所在位置确定额头、脸颊、鼻周、嘴周、眼周以及下巴区域。

具体为：

对于正面图像，以眉毛区域为基准，向上搜索直到脸部边缘为额头部分；鼻周、嘴周、眼周分别为鼻子、嘴部以及眼睛区域分别向上下左右扩展一设定值，得到其周边的区域；其中眼睛向上扩展至眉毛下边缘部分都为眼周；下巴为以嘴周下边缘为基准，向下搜索直到脸部边缘的部分；脸颊为脸部除去上述区域的剩余部分。

对于侧面图像，以眉毛或眼睛区域为基准，区分出额头和脸颊区域。

S4：对不同区域皮肤分别进行损伤识别，其中包括损伤面积、损伤类型以及损伤程度。

可选的，所述损伤类型包括割伤、冻伤、烧伤、烫伤、晒伤之一或多种组合。

皮肤损伤识别包括如下步骤：

S41：建立皮肤损伤图像数据集，其中包括若干种不同类型、不同程度的皮肤损伤图像。

S42：特征提取，所述特征包括纹理特征、形状特征以及颜色特征。

（1）纹理特征

采用灰度共生矩阵进行纹理特征的分析，包括如下特征：

a.角二阶矩(Angular Second Moment, ASM)

角二阶矩反映了图像灰度分布均匀程度和纹理粗细度。ASM的数值与共生矩阵中的元素分布情况关系密切，当共生矩阵中的元素值近似相同时，ASM的数值较小；当共生矩阵中的元素值有较大的差异时，ASM的数值较大。ASM的数值大表明纹理变化较均匀和规则。

其中，

为图像中位置为

点的共生矩阵，

为图像大小。

b. 对比度

对比度反映了图像的清晰度和纹理槽深浅的程度。纹理槽越深，其对比度越大，视觉效果越清晰；与之相反，纹理槽浅，则对比度小，效果模糊。灰度共生矩阵中远离对角线的元素值越大，对比度越大。

c. 相关性(Correlation)

相关性用于度量图像所具有的信息量，反映灰度共生矩阵中的元素与其邻域元素在水平和竖直方向的相似度。相关性的数值大小表示了图像中纹理的非均匀程度或复杂程度。如果图像中纹理走向大部分是水平方向，那水平方向即

上的灰度共生矩阵的相关性要大于其他方向上灰度共生矩阵的相关性。

式中，

、

、

、

分别是

d.熵(Entropy)

熵是衡量图像包含信息量的指标，是图像内容随机性的度量，表示纹理的非均匀性以及复杂程度。

e.逆差矩(Inverse Difference Moment, IDM)

逆差矩用来度量图像纹理局部变化的均匀性，反映图像局部的同质性。逆差矩的数值越大说明图像纹理的不同区域间变化少，局部越均匀。

接下来将绝缘纸灰度图像输入到灰度共生矩阵中，通过上述的表达式得到绝缘纸纹理特征值，为了避免不同方向θ带来影响，将θ=0°，45°，90°和135°四个方向计算出来后求均值，从而保证一定的旋转不变性。

（2）形状特征

采用Hu矩描述图像的形状特征，其具有旋转、尺度不变性，设一幅图像为

，则

阶矩的定义如下：

质心

如下：

则

阶中心矩如下：

归一化中心矩后得：

最终构造出2个不变矩

得到的2个不变矩构成图像的形状特征向量

:

（3）颜色特征

本发明选择颜色直方图的颜色特征提取方法，其原理是统计图像像素点的颜色分布，记录特定颜色范围内像素数量，通过分析像素点在不同范围内的占比来确定颜色特征。

可选的，本发明采用HSV颜色空间来提取颜色特征。

S43：特征融合

由于纹理特征与形状特征之间存在信息冗余，为消除冗余信息，本发明采用并行融合算法将纹理特征与形状特征进行特征融合，融合方法如下：

设两个向量为x和y，其维度分别是p和q，定义变量

和

，其中

和

为x和y的投影方向，定义相关系数

如下：

其中

为向量x，y的协方差矩阵。

当

和

之间的相关系数

最大时，

和

即为第一对典型变量。然后继续寻找第二对典型变量

和

，使得

和

之间最大相关，且第二对典型变量与第一对典型变量不相关。以此类推，提取所有的x和y的典型变量。

此时，通过计算可以得到向量x和向量y的典型相关特征为

、

、

,

,

，则向量x和向量y的典型相关特征为

其中，

，

定义z为特征向量x和特征向量y融合后的特征向量，则融合特征向量z表示为：

。

S44：识别分类

（1）建立模型

如图3所示，本发明基于萤火虫算法改进的支持向量机算法对所提取的特征进行分类处理，以所提取的特征为输入，以识别的损伤类型以及损伤程度为输出。

所述所提取的特征包括纹理特征与形状特征融合后的特征以及颜色特征。

假定训练数据集

和

，非线性映射

将数据

映射到高维空间

。在此空间，找到映射关系

能够很好地估计给定的数据，根据统计学习理论，构建回归方程：

式中，

为权值矢量；

为阈值；

为目标核函数。

上式中的函数估计问题可以等效下式函数的最小化问题：

式中，

为惩罚参数；

为大于0的常数；

是经验风险，度量的是

与数据样本的偏差；

是置信范围，度量的是

的复杂度。

根据上式可以将寻找最优超平面问题归结为求解如下优化问题：

式中，

为非负松弛因子；

；

大于0，表示函数的拟合精度。

解上式可得

和

。接着构建上式优化问题的拉格朗日方程，则可得到此方程的对偶问题的优化目标函数：

式中，

和

为拉格朗日乘子；

为核函数；

表示不同于

的样本点。通过一系列求解得到最优分类决策函数：

式中，l为类别总数，对应不同损伤类型以及损伤程度的联合分类类别总数，例如烧伤一级、烧伤二级…割伤一级，割伤二级…；

为拉格朗日乘子；

为核函数；

表示不同于

的样本点，

、

分别为第i类和第j类样本，不同分类类别对应不同损伤类型以及损伤程度的分类；

为二元输出，对应样本为第i类的结果选择；

表示返回整形变量的函数；

为分类的阈值，表达式如下：

SVM的分类效果会受到

和

的影响，可以利用优化算法搜索最优解，因此，采用改进的萤火虫算法优化SVM的

和

。

所述改进萤火虫算法主要步骤如下：

1）初始化萤火虫算法中的参数：种群数

，维数

，最大迭代次数

，感知范围

，初始荧光素值

，初始步长

，最大步长

，最小步长

，邻域变化率

，荧光素挥发系数

，荧光素增强因子

。

2）萤火虫在各自的动态决策域半径

中，选择比自己荧光素浓度高的个体组成邻居集合

。

3）按照下式计算萤火虫的移动概率

：

为个体i的荧光素值，

为个体j的荧光素值,利用轮盘赌的方式选择个体

。

4）按照下式计算荧光系数：

式中：

为荧光系数；

为第

只萤火虫位置；

为当前迭代次数中荧光素浓度最高的萤火虫位置；

为当前迭代次数中最佳萤火虫位置与其余萤火虫位置距离的最大值；所述萤火虫位置对应于支持向量机算法的参数惩罚参数

和核参数

，位置的横坐标为C，纵坐标为g；最佳萤火虫位置对应最佳参数惩罚参数

和核参数

使得支持向量机算法对应的目标函数最小。

基于荧光系数的自适应步长公式为：

式中：

为自适应步长；

为步长最大值；

为步长最小值。

5）更新位置：

式中，

为步长。

6）更新动态决策域半径值：

其中，

表示第

次迭代的第

只萤火虫的动态决策半径，且

，

为萤火虫感知范围;

领域阈值。

其中：

7）判断算法是否达到最大迭代次数，如果达到则算法结束，否则

返回步骤2）。

（2）模型训练

基于训练图像集对模型进行训练，其中训练图像集包括不同类型和不同程度的皮肤损伤图片，并带有标记。

（3）识别分类分割后的图像

将分割后的待分类图像输入分类模型，根据输出结果判定皮肤损伤程度和类型。

S45：计算损伤面积

采用标记连通域的方法对损伤对象进行逐个标记，计算出损伤面积。

S5：预测损伤皮肤预计愈合时间

S51：建立专家数据库，不同损伤类型分为不同数据表，同一数据表中为相同的损伤类型，其中包括不同位置，不同损伤程度以及不同损伤面积的预计愈合时间，以烧伤为例，所述数据表如下表所示：

所在位置	烧伤程度	烧伤面积	预计愈合时间
				额头	A1	S1	T1
额头	A2	S2	T2
				…	…	…	…
眉毛	Ai	Si	Ti
				…	…	…	…
眼睛	An	Sn	Tn
				…	…	…	…

S52：以同个位置、同种损伤类型为单位，搜索数据库，获得特定位置、特定损伤类型的预计愈合时间

,通过计算获得预计愈合时间T，所述计算方式如下：

所述

为不同类型、不同位置的损伤的预计愈合时间，

为取最大值函数。

在本实施方式中，通过识别人脸皮肤损伤预测伤口愈合时间，帮助患者估计在不需要医生介入的情况下估计脸部皮肤损伤愈合时间。同时，基于优化的多视角人脸图像高光去除方法实现了更加有效的图像预处理，为后续图像特征提取的准确性提供保障。并且考虑到脸部不同位置的皮肤损伤对愈合时间的影响，实现更加准确的愈合时间预测。

本发明实施例还提出一种人脸皮肤图像处理系统，包括：

图像采集模块，其用于对人脸进行正面以及两个侧面分别进行拍摄；

图像预处理模块，其用于去除图像噪声、图像高光、提取脸部部分以及图像增强；

脸部图像分割模块，其用于将人脸按照不同的区域分为：额头、眉毛、眼睛、眼周、脸颊、鼻子、鼻周、嘴部、嘴周以及下巴；

损伤识别模块，其用于识别损伤面积、损伤类型以及损伤程度；

预测损伤皮肤预计愈合时间模块，其用于通过专家数据库结合损伤位置、损伤类型、损伤面积以及损伤程度得到预计愈合时间。

此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质, 所述计算机可读存储介质上存储有人脸皮肤图像处理方法的数据加密程序指令，所述人脸皮肤图像处理程序指令可被一个或者多个处理器执行，以实现如上所述的人脸皮肤图像处理方法的步骤。

以上所述的实施例仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。

Claims (10)

1.一种人脸皮肤图像处理方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1： 采用图像采集装置进行人脸图像采集，所述人脸图像包括对人脸进行正面以及两个侧面分别进行拍摄；

S2：进行图像预处理，其中包括图像去噪、提取脸部部分、高光去除以及图像增强；

所述高光去除基于优化的多视角人脸图像高光去除方法；

采用Lambertian反射模型和镜面反射模型对反射分量进行分解，然后将分解结果渲染到二维图像空间中，在二维图像空间的双色反射模型下，对高光部分进行像素级优化，利用Adam优化算法最小化目标函数估计参数；

S3：分割人脸不同区域；

S4：基于萤火虫算法改进的支持向量机算法对不同区域脸部皮肤分别进行损伤识别，其中包括损伤面积、损伤类型以及损伤程度；得到不同区域脸部皮肤不同类型损伤的损伤面积和损伤程度；

包括如下步骤：

S41：建立皮肤损伤图像数据集，其中包括若干种不同类型、不同程度的皮肤损伤图像；

S42：特征提取，所述特征包括纹理特征、形状特征以及颜色特征；

S43：将纹理特征与形状特征进行特征融合；

S44：识别分类，基于萤火虫算法改进的支持向量机算法对所提取的特征进行分类处理，以所提取的特征为输入，以识别的损伤类型以及损伤程度为输出；

所述所提取的特征包括纹理特征与形状特征融合后的特征以及颜色特征；

S45：计算损伤面积，采用标记连通域的方法对损伤对象进行逐个标记，计算出损伤面积；

S5：建立专家数据库预测损伤皮肤预计愈合时间。

2.根据权利要求1所述的人脸皮肤图像处理方法，其特征在于，步骤S2中所述目标函数为:

所述

为数据项，

为非负约束项系数，

为非负约束项，

为正交子空间投影系数，

为正交子空间投影项；

所述数据项

衡量的是反射模型和捕获的输入图像之间的差异；所述非负约束项为在所有条件下都为非负的物理光照参数之和组成的项；所述正交子空间投影项采用正交子空间投影算法，将高光污染图像的辐射度投影到两个正交的子空间上，一个与光色度平行，另一个与光色度正交；所述非负约束项系数、正交子空间投影系数通过迭代优化得到。

3.根据权利要求1所述的人脸皮肤图像处理方法，其特征在于，图像增强步骤基于自适应多尺度视网膜增强算法对图像进行增强，结合自适应调节参数，将图像转换到对数域得到如下表示：

其中，

为对数变换，

为原始图像，

为中心环绕函数，

为反射分量，k为自适应调节参数，其与光照均匀度有关；

为对数图像处理相乘操作。

4.根据权利要求1所述的人脸皮肤图像处理方法，其特征在于，所述损伤类型包括割伤、冻伤、烧伤、烫伤、晒伤之一或多种的组合。

5.根据权利要求1所述的人脸皮肤图像处理方法，其特征在于，所述步骤S43的融合方法如下：

设x和y分别为纹理特征与形状特征向量，其维度分别是p和q，定义变量

和

，其中

和

为x和y的投影方向，定义相关系数

如下：

其中，E为期望，

为向量x，y的协方差矩阵；

当

和

之间的相关系数

最大时，

和

即为第一对典型变量，然后继续寻找第二对典型变量

和

，使得

和

之间最大相关，且第二对典型变量与第一对典型变量不相关，进一步提取所有的x和y的典型变量；

通过计算可以得到向量x和向量y的典型相关特征为

、

、

,

,

，则向量x和向量y的典型相关特征为：

其中，

，

；

定义z为特征向量x和特征向量y融合后的特征向量，则融合特征向量z表示为：

。

6.根据权利要求5所述的人脸皮肤图像处理方法，其特征在于， 所述基于萤火虫算法改进的支持向量机算法包括：

最优分类决策函数：

式中，l为类别总数，对应不同损伤类型以及损伤程度的联合分类类别总数；

为拉格朗日乘子；

为核函数；

表示不同于

的样本点，

、

分别为第i类和第j类样本，不同分类类别对应不同损伤类型以及损伤程度的分类；

为二元输出，对应样本为第i类的结果选择；

表示返回整形变量的函数；

为分类的阈值，表达式如下：

基于萤火虫算法优化支持向量机算法的参数惩罚参数

和核参数

。

7.根据权利要求6所述的人脸皮肤图像处理方法，其特征在于，所述萤火虫算法包括计算荧光系数：

式中：

为荧光系数；

为第

只萤火虫位置；

为当前迭代次数中荧光素浓度最高的萤火虫位置；

为当前迭代次数中最佳萤火虫位置与其余萤火虫位置距离的最大值；所述萤火虫位置对应于支持向量机算法的参数惩罚参数

和核参数

，位置的横坐标为C，纵坐标为g；最佳萤火虫位置对应最佳参数惩罚参数

和核参数

使得支持向量机算法对应的目标函数最小。

并基于荧光系数计算自适应步长公式：

式中：

为自适应步长；

为步长最大值；

为步长最小值。

8.根据权利要求1所述的人脸皮肤图像处理方法，其特征在于，所述步骤S5包括：

S51：建立专家数据库，不同损伤类型分为不同数据表，同一数据表中为相同的损伤类型，其中包括不同位置，不同损伤程度以及不同损伤面积的预计愈合时间；

S52：以同个位置、同种损伤类型为单位，搜索数据库，获得特定位置、特定损伤类型的预计愈合时间

,通过计算获得预计愈合时间T，所述计算方式如下：

所述

为不同类型、不同位置的损伤的预计愈合时间，

为取最大值函数。

9.一种基于如权利要求1-8任一项所述的人脸皮肤图像处理方法的系统，其包括：

图像采集模块，其用于对人脸进行正面以及两个侧面分别进行拍摄；

图像预处理模块，其用于去除图像噪声、图像高光、提取脸部部分以及图像增强；

脸部图像分割模块，其用于将人脸按照不同的区域分为：额头、眉毛、眼睛、眼周、脸颊、鼻子、鼻周、嘴部、嘴周以及下巴；

损伤识别模块，其用于识别损伤面积、损伤类型以及损伤程度；

预测损伤皮肤预计愈合时间模块，其用于通过专家数据库结合损伤位置、损伤类型、损伤面积以及损伤程度得到预计愈合时间。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有人脸皮肤图像处理方法的数据加密程序指令，所述人脸皮肤图像处理的数据保护程序指令可被一个或多个处理器执行，以实现如权利要求1-8之一所述的人脸皮肤图像处理方法的步骤。

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