KR20090055171A - 스테레오 영상을 이용한 안면 진단 방법 - Google Patents

스테레오 영상을 이용한 안면 진단 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20090055171A
KR20090055171A KR1020070121950A KR20070121950A KR20090055171A KR 20090055171 A KR20090055171 A KR 20090055171A KR 1020070121950 A KR1020070121950 A KR 1020070121950A KR 20070121950 A KR20070121950 A KR 20070121950A KR 20090055171 A KR20090055171 A KR 20090055171A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
image
color
reference color
side image
color table
Prior art date
Application number
KR1020070121950A
Other languages
English (en)
Other versions
KR100904559B1 (ko
Inventor
김근호
최은지
김종열
전영주
Original Assignee
한국 한의학 연구원
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 한국 한의학 연구원 filed Critical 한국 한의학 연구원
Priority to KR1020070121950A priority Critical patent/KR100904559B1/ko
Publication of KR20090055171A publication Critical patent/KR20090055171A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR100904559B1 publication Critical patent/KR100904559B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
    • G06T17/10—Constructive solid geometry [CSG] using solid primitives, e.g. cylinders, cubes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10004—Still image; Photographic image
    • G06T2207/10012—Stereo images

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

본 발명은 영상을 분석하여 안면을 진단하는 방법에 관한 것으로, 특히 다양한 각도에서 촬영된 영상을 입체 모델로 변환하여 모델의 피부 색상을 이용하여 안면을 진단하는 스테레오 영상을 이용한 안면 진단 방법에 관한 것으로, 기준 컬러 테이블이 포함된 대상 인물의 정면 영상 및 측면 영상을 디지털 카메라로 촬영하는 제 1 단계, 상기 측면 영상에 포함된 기준 컬러 테이블과 상기 정면 영상에 포함된 기준 컬러 테이블이 동일한 컬러값을 가지도록 상기 측면 영상의 컬러값을 변환하는 제 2 단계, 상기 정면 영상과 측면 영상의 특징점을 매칭시켜 하나의 3차원 텍스처로 합성하여 3차원 모델을 형성하는 제 3 단계 및 상기 3차원 모델에서 진단에 필요한 부위의 컬러를 측정하여 체질 및 변증을 진단하는 제 4 단계를 포함하여 이루어져, 명확한 컬러 기준을 생성할 수 있고, 2개 이상의 시점에서 본 영상으로 3차원 정보를 획득가능하며, 컬러 및 기하 정보로 확실한 체질과 병증 확인할 수 있는 효과가 있다.
안면 진단, 스테레오 영상, 컬러 테이블, 3차원 모델, 텍스처

Description

스테레오 영상을 이용한 안면 진단 방법{Face Diagnotic Method Using Stereo Images}
본 발명은 영상을 분석하여 안면을 진단하는 방법에 관한 것으로, 특히 다양한 각도에서 촬영된 영상을 입체 모델로 변환하여 모델의 피부 색상 및 기하 특성을 이용하여 안면을 진단하는 스테레오 영상을 이용한 안면 진단 방법에 관한 것이다.
과학기술이 발전함에 따라 의사와 환자가 직접 대면하지 않고 원거리에서 환자의 영상만을 분석하여 건강의 정도나 이상 유무를 어느 정도 측정할 수 있는 기술들이 개발되고 있다.
이를 위해서는 먼저 영상 정보를 획득하고 잡음을 없이 전송하는 기술도 중요하지만 영상을 보고 의사가 환자의 상태를 진단하기 위해서는 시간과 장소를 달리하여 촬영된 다양한 영상이 같은 시간, 같은 조건에서 촬영한 것과 마찬가지의 효과를 낼 수 있도록 영상을 분석하고 변환하는 것도 중요하다.
평면적인 영상만을 가지고 환자의 상태를 판별하는 것보다 입체적인 모델을 이용하여 실제 환자가 옆에 있는 것처럼 자세히 원하는 부분의 색과 형상을 보고 상태를 파악하는 것이 보다 효과적이다.
영상 인식과 분석에 관련된 종래의 기술을 살펴보면 다음과 같다.
먼저, 형상 인식 장치 및 방법(한국공개특허 2006-0119968, 2006. 11. 24공개)은 이미지를 캡쳐하여 안면을 인식하기 위한 장치 및 방법인데 이미지의 보정에 관한 구성이 없어 조명이나 기타 주위환경에 의하여 이미지가 왜곡될 수 있는 문제가 있다.
다음으로, 촬영 시스템(일본공개특허 2003-209849, 2003. 07. 25공개)은 렌즈를 개폐하는 뚜껑의 하단부에 반사면을 설치하여 참조영상으로부터 색 채널을 보정하는 방법에 관한 것으로, 카메라 주변의 색의 변화에는 민감하나 실제 물체에 투영되는 빛의 조건을 반영하여 보정하지 못하는 문제점이 있다.
입체적 모델을 만들기 위해서는 다수의 평면 영상이 필요한데 각 평면 영상은 촬영 조건, 구체적으로는 시간과 장소, 조명 등에 따라 색상이 달라질 수 있는 문제점이 있다. 같은 부위라도 서로 다른 색상을 가지게 되면 입체적 모델을 만들었을 경우 색상이 고르지 못하여 이상 유무를 잘못 판단할 우려가 있다.
본 발명은 상기한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 다수의 평면 영상의 컬러 기준을 일치시켜 색상 왜곡이 없는 영상을 얻고, 이를 이용하여 정확한 색상의 3차원 모델을 형성하여 원하는 부위의 정확한 컬러정보와 3차원 정보를 통하여 체질과 병증을 진단할 수 있는 스테레오 영상을 이용한 안면 진단 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기한 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 스테레오 영상을 이용한 안면 진단 방법은 기준 컬러 테이블이 포함된 대상 인물의 정면 영상 및 측면 영상을 디지털 카메라로 촬영하는 제 1 단계, 상기 측면 영상에 포함된 기준 컬러 테이블과 상기 정면 영상에 포함된 기준 컬러 테이블이 동일한 컬러값을 가지도록 상기 측면 영상의 컬러값을 변환하는 제 2 단계, 상기 정면 영상과 측면 영상의 특징점을 매칭시켜 하나의 3차원 텍스처로 합성하여 3차원 모델을 형성하는 제 3 단계 및 상기 3차원 모델에서 진단에 필요한 부위의 컬러와 기하정보를 측정하여 체질 및 변증을 진단하는 제 4 단계를 포함한다.
여기서, 상기 제 2 단계는 상기 측면 영상에 포함된 기준 컬러 테이블의 컬러값이 상기 정면 영상에 포함된 기준 컬러 테이블의 컬러값과 일치하도록 하는 변환 행렬을 구하는 제 1 과정 및 상기 측면 영상의 전체 픽셀을 상기 변환 행렬을 이용하여 변환하는 제 2 과정을 포함한다.
또한, 상기 제 3 단계는 상기 정면 영상과 측면 영상의 특징점을 찾아 3차원 좌표로 매칭시키는 제 1 과정, 상기 3차원 좌표를 기준으로 정면 영상과 측면 영상을 합성하여 원통에 사상한 하나의 텍스처로 합성하는 제 2 과정 및 상기 합성된 텍스처를 이용하여 3차원 모델을 형성하는 제 3 과정을 포함한다.
또한, 상기 제 3 단계의 제 2 과정 후에, 상기 합성된 텍스처 영상의 기준 컬러 테이블의 컬러값을 기지의 기준 컬러 테이블의 컬러값과 비교하여 기준 컬러로 변환하는 과정을 더 포함한다.
상기 제 3 단계의 제 1 과정은 상기 정면 영상과 상기 측면 영상의 특징점을 비교하여 매칭시킨다.
상기 기준 컬러 테이블은 사람의 얼굴색과 관련이 없는 청색을 포함하는 하나 이상의 색상 띠로 이루어진다.
상기 측면 영상은 적어도 하나 이상인 것을 특징으로 한다.
상기와 같이 구성되는 본 발명에 따른 스테레오 영상을 이용한 안면 진단 방법은 명확한 컬러 기준을 생성할 수 있고, 2개 이상의 시점에서 본 영상으로 3차원 정보를 획득가능하며, 컬러 및 기하 정보로 확실한 체질과 병증 확인할 수 있는 효과가 있다.
또한, 3차원 모델링시 광원 변화 정보를 이용하여 음영이 진 굴곡진 곳에서도 정확한 매칭이 가능한 효과가 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 구성 및 실시예를 설명하면 다음과 같다.
도 1은 일반적으로 컬러를 결정하는 요소가 도시된 도이다.
도 1을 참조하면, 사물에 빛이 비춰지는 경우에는 다양한 요인에 의해 사물의 색상이 결정된다.
반사 벡터(R), 광원 벡터(L), 노말 벡터(N), 하프 벡터(H), 카메라 벡터(V) 등 다양한 요인이 영향을 미친다. 이러한 요인들을 이용하여 컬러 결정 공식을 만들면 다음 [수학식 1]과 같다.
Figure 112007085678162-PAT00001
여기서, ka, kd, ks 는 상수이며 La는 주변 컬러, Ld 는 표면의 컬러, Ls 는 광원의 컬러이다.
얼굴진단을 위해 다수의 평면 영상으로 입체 모델을 구성하려면 다수의 평면 영상의 컬러 차이를 보정할 필요성이 있다.
[수학식 1]을 참조하면 컬러를 결정하는 요소는 광원에 대한 반사를 제외한다면(Ks=0) 크게 광원에 의한 표면 컬러에 대한 곱셈과 주변 컬러의 덧셈임을 알 수 있다.
도 2 는 원본 컬러값과 변화된 컬러값에 대한 관계를 행렬식으로 나타낸 도이다. 도 2를 참조하면, 컬러의 빛에 대한 변화는 덧셈과 곱셈의 식으로 나타낼 수 있는 것을 알 수 있다.
도 2에서 변화된 컬러(1)는 광원에 의한 컬러 변환 행렬(2)에 원본 컬러(3)를 곱하고 여기에 주변 컬러에 의한 변환 벡터(4)를 더하는 형태임을 알 수 있다.
이러한 기본적 개념을 바탕으로 본 발명에 대해 구체적으로 설명하겠다.
도 3은 본 발명에 따른 스테레오 영상을 이용한 안면 진단 방법이 도시된 순서도이며, 도 4 내지 도 5는 정면 영상 및 측면 영상을 촬영하는 시스템의 구성이 도시된 도이다.
도 4 내지 도 5를 참조하면, 본 발명은 먼저 정면 영상 및 측면 영상을 획득한다(S110, S120).
이 때, 단순히 대상물(10)만 촬영하는 것이 아니라 대상물(10)의 옆에 카메라(30)의 촬영 방향과 수직인 방향으로 기준 컬러 테이블(20)을 두고 함께 촬영이 이루어진다.
이 경우 카메라(30)의 촬영방향과 기준 컬러 테이블(20)이 수직을 이루고 일정한 거리를 유지하도록 하기 위해 카메라와 기준 컬러 테이블 사이에 가이드(21)를 설치할 수도 있다. 이는 선택가능한 것으로 가이드 이외의 별도의 장치를 이용하여 기준 컬러 테이블을 고정시킬 수도 있다.
도 6은 기준 컬러 테이블의 구성이 도시된 도이다.
도 6을 참조하면, 기준 컬러 테이블(50)은 사람의 얼굴과 관련이 없는 청색 을 포함하는 하나 이상의 색상 띠로 이루어지며, 반사가 적은 재질로 제작된다.
본 발명은 일 실시예로 기준 컬러 테이블(50)이 청색(51), 흰색(52), 빨강(53), 녹색(54)이 일렬로 배열된 구성을 가지도록 할 수 있다.
이렇게 기준 컬러 테이블이 포함된 정면 영상과 측면 영상을 촬영한 다음 상기 측면 영상에 포함된 기준 컬러 테이블과 상기 정면 영상에 포함된 기준 컬러 테이블이 동일한 컬러값을 가지도록 상기 측면 영상의 컬러값을 변환한다(S130).
이때, 정면 영상에 포함된 기준 컬러 테이블을 기준으로 측면 영상의 기준 컬러 테이블의 색상을 일치시킨다.
구체적으로 설명하면, 상기 측면 영상에 포함된 기준 컬러 테이블의 컬러값이 상기 정면 영상에 포함된 기준 컬러 테이블의 컬러값과 일치하도록 하는 변환 행렬을 구한다.
변환 행렬은 도 7에 의해 구할 수 있다.
도 7은 각 기준 컬러 테이블의 컬러값을 이용하여 변환 행렬을 구하기 위한 행렬식이 도시된 도이며, 도 8은 변환 행렬을 이용하여 측면 영상의 픽셀의 컬러값을 변환하는 행렬식이 도시된 도이다.
상기 행렬식에서 왼쪽의 RGB 행렬은 변환 후의 컬러값이 되는 정면 영상의 기준 컬러 테이블의 컬러값들이며, 오른쪽의 RGB 행렬은 변환하고자 하는 측면 영상의 기준 컬러 테이블의 컬러값들이다.
정면 영상과 측면 영상의 기준 컬러값은 알고 있으므로, 이를 대입하여 T 행렬과 U 행렬을 구할 수 있다.
상기에서 구한 T 행렬 및 U 행렬로 이루어진 변환 행렬을 이용하여 상기 측면 영상의 전체 픽셀을 전부 변환한다.
만약 측면 영상이 하나 이상이라면 모든 측면 영상을 동일한 과정을 수행하여 변환한다.
도 9는 정면 영상과 측면 영상을 이용하여 3차원 텍스처 영상을 만드는 모습이 도시된 도이다.
앞서 설명한 바와 같이 정면 영상과 측면 영상의 기준 컬러 테이블(50a, 50b)의 값이 일치되도록 측면 영상의 전체 픽셀을 변환한 후 컬러가 서로 일치된 정면 영상과 측면 영상의 특징점(눈, 눈썹, 입 등)을 일치시켜 3차원 좌표를 구한다.
3차원 좌표를 기준으로 두 영상을 합성하여 원통에 사상한 하나의 텍스처 영상을 구한다(S150).
도 10은 정면 영상과 측면 영상을 합성하여 원통에 사상한 예가 도시된 도이다.
다음으로, 상기 합성된 텍스처 영상의 기준 컬러 테이블의 컬러값을 기지의 기준 컬러 테이블의 컬러값과 비교하여 기준 컬러로 변환한다(S160).
여기서 기지의 기준 컬러 테이블이라 함은 최초에 촬영시 사용했던 기준 컬러 테이블을 말한다.
이 과정은 앞서 설명한 측면 영상의 기준 컬러 테이블을 정면 영상의 기준 컬러 테이블과 일치시키는 과정과 실질적으로 동일하다.
도 11은 정면 영상의 기준 컬러 테이블의 컬러값과 합성된 텍스처 영상의 컬러값을 이용하여 변환 행렬을 구하기 위한 행렬식이 도시된 도이며, 도 12는 도 11에서 구한 변환 행렬을 이용하여 합성된 텍스처 영상의 컬러값을 변환하는 행렬식이 도시된 도이다.
이 경우 변환 행렬은 A 와 B 이다.
이렇게 변환된 3차원 텍스처 영상을 이용하여 3차원 모델을 형성하여 원하는 부분의 컬러 정보를 측정한다(S170).
상기 측정된 컬러 정보와 기하정보를 이용하여 체질 및 변증을 진단한다(S180).
이 경우, 상기 측정된 컬러 정보를 의사가 관찰하여 체질이나 변증을 진단할 수도 있고, 특정한 부위가 특정한 색상을 가지는 경우 해당하는 체질이나 변증이 저장된 데이터를 이용하여 컴퓨터가 자동으로 진단하도록 구성될 수도 있다.
이상과 같이 본 발명에 의한 스테레오 영상을 이용한 안면 진단 방법을 예시된 도면을 참조로 설명하였으나, 본 명세서에 개시된 실시예와 도면에 의해 본 발명은 한정되지 않고, 기술사상이 보호되는 범위 이내에서 응용될 수 있다.
도 1은 일반적으로 컬러를 결정하는 요소가 도시된 도,
도 2 는 원본 컬러값과 변화된 컬러값에 대한 관계를 행렬식으로 나타낸 도,
도 3은 본 발명에 따른 스테레오 영상을 이용한 안면 진단 방법이 도시된 순서도,
도 4 내지 도 5는 정면 영상 및 측면 영상을 촬영하는 시스템의 구성이 도시된 도,
도 6은 기준 컬러 테이블의 구성이 도시된 도,
도 7은 각 기준 컬러 테이블의 컬러값을 이용하여 변환 행렬을 구하기 위한 행렬식이 도시된 도,
도 8은 변환 행렬을 이용하여 측면 영상의 픽셀의 컬러값을 변환하는 행렬식이 도시된 도,
도 9는 정면 영상과 측면 영상을 이용하여 3차원 텍스처 영상을 만드는 모습이 도시된 도,
도 10은 정면 영상과 측면 영상을 합성하여 원통에 사상한 예가 도시된 도,
도 11은 정면 영상의 기준 컬러 테이블의 컬러값과 합성된 텍스처의 컬러값을 이용하여 변환 행렬을 구하기 위한 행렬식이 도시된 도,
도 12는 도 11에서 구한 변환 행렬을 이용하여 합성된 텍스처의 컬러값을 변환하는 행렬식이 도시된 도이다.
<도면의 주요 부분에 관한 부호의 설명>
10: 대상물 20: 카메라
21: 가이드 50: 기준 컬러 테이블

Claims (9)

  1. 기준 컬러 테이블이 포함된 대상 인물의 정면 영상 및 측면 영상을 디지털 카메라로 촬영하는 제 1 단계;
    상기 측면 영상에 포함된 기준 컬러 테이블과 상기 정면 영상에 포함된 기준 컬러 테이블이 동일한 컬러값을 가지도록 상기 측면 영상의 컬러값을 변환하는 제 2 단계;
    상기 정면 영상과 측면 영상의 특징점을 매칭시켜 하나의 3차원 텍스처로 합성하여 3차원 모델을 형성하는 제 3 단계; 및
    상기 3차원 모델에서 진단에 필요한 부위의 컬러와 기하정보를 측정하여 체질 및 변증을 진단하는 제 4 단계를 포함하는 스테레오 영상을 이용한 안면 진단 방법.
  2. 청구항 1에 있어서, 상기 제 2 단계는
    상기 측면 영상에 포함된 기준 컬러 테이블의 컬러값이 상기 정면 영상에 포함된 기준 컬러 테이블의 컬러값과 일치하도록 하는 변환 행렬을 구하는 제 1 과정; 및
    상기 측면 영상의 전체 픽셀을 상기 변환 행렬을 이용하여 변환하는 제 2 과정을 포함하는 스테레오 영상을 이용한 안면 진단 방법.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 제 2 과정은 아래의 행렬식에 의해 변환되는 것을 특징으로 하는 스테레오 영상을 이용한 안면 진단 방법.
    Figure 112007085678162-PAT00002
    (여기서, Rcs, Gcs, Bcs는 변환된 측면 영상의 RGB값이며, t11 내지 t33은 표면 컬러에 대한 변환행렬의 요소, Ros, Gos, Bos는 변환전 측면 영상의 RGB값, u1 내지 u3는 주변 컬러에 대한 변환행렬의 요소)
  4. 청구항 1에 있어서, 상기 제 3 단계는
    상기 정면 영상과 측면 영상의 특징점을 찾아 3차원 좌표로 매칭시키는 제 1 과정;
    상기 3차원 좌표를 기준으로 정면 영상과 측면 영상을 합성하여 원통에 사상한 하나의 텍스처 영상으로 합성하는 제 2 과정; 및
    상기 합성된 텍스처 영상을 이용하여 3차원 모델을 형성하는 제 3 과정을 포함하는 스테레오 영상을 이용한 안면 진단 방법.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 제 3 단계의 제 2 과정 후에, 상기 합성된 텍스처 영상의 기준 컬러 테이블의 컬러값을 기지의 기준 컬러 테이블의 컬러값과 비교하여 기준 컬러로 변환하는 과정을 더 포함하여 이루어지는 스테레오 영상을 이용한 안면 진단 방법.
  6. 청구항 4에 있어서,
    상기 제 3 단계의 제 1 과정은 상기 정면 영상과 상기 측면 영상의 특징점을 비교하여 매칭시키는 것을 특징으로 하는 스테레오 영상을 이용한 안면 진단 방법.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 기준 컬러 테이블은 사람의 얼굴색과 관련이 없는 청색을 포함하는 하나 이상의 색상 띠로 이루어진 것을 특징으로 하는 스테레오 영상을 이용한 안면 진단 방법.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 기준 컬러 테이블은 청색, 흰색, 빨강, 녹색이 일렬로 배열된 것을 특징으로 하는 스테레오 영상을 이용한 안면 진단 방법.
  9. 청구항 1에 있어서,
    상기 측면 영상은 적어도 하나 이상인 것을 특징으로 하는 스테레오 영상을 이용한 안면 진단 방법.
KR1020070121950A 2007-11-28 2007-11-28 스테레오 영상을 이용한 안면 진단 방법 KR100904559B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020070121950A KR100904559B1 (ko) 2007-11-28 2007-11-28 스테레오 영상을 이용한 안면 진단 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020070121950A KR100904559B1 (ko) 2007-11-28 2007-11-28 스테레오 영상을 이용한 안면 진단 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20090055171A true KR20090055171A (ko) 2009-06-02
KR100904559B1 KR100904559B1 (ko) 2009-06-25

Family

ID=40986880

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020070121950A KR100904559B1 (ko) 2007-11-28 2007-11-28 스테레오 영상을 이용한 안면 진단 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR100904559B1 (ko)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101253445B1 (ko) * 2011-08-31 2013-04-12 한국 한의학 연구원 피부 특성을 이용한 건강 상태 판단 장치 및 방법, 건강 분류 함수 생성 장치 및 그 방법
KR101310500B1 (ko) * 2012-12-27 2013-09-25 한국 한의학 연구원 피부 특성을 이용한 건강 상태 판단 장치 및 방법, 건강 분류 함수 생성 장치 및 그 방법
CN111259778A (zh) * 2020-01-13 2020-06-09 天津众阳科技有限公司 一种人脸反射区的定位方法

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106874689A (zh) * 2017-03-07 2017-06-20 佛山市融信通企业咨询服务有限公司 一种远程网络诊断辅助系统

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3417235B2 (ja) 1996-12-13 2003-06-16 ミノルタ株式会社 診断システム
KR100347058B1 (ko) 1998-11-18 2002-08-03 주식회사 신테크 얼굴 촬영/인식방법
JP2004329620A (ja) 2003-05-08 2004-11-25 Fuji Photo Film Co Ltd 撮像装置
KR20050050061A (ko) * 2005-04-30 2005-05-27 조동욱 망진을 위한 얼굴내 특징 요소 추출

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101253445B1 (ko) * 2011-08-31 2013-04-12 한국 한의학 연구원 피부 특성을 이용한 건강 상태 판단 장치 및 방법, 건강 분류 함수 생성 장치 및 그 방법
KR101310500B1 (ko) * 2012-12-27 2013-09-25 한국 한의학 연구원 피부 특성을 이용한 건강 상태 판단 장치 및 방법, 건강 분류 함수 생성 장치 및 그 방법
CN111259778A (zh) * 2020-01-13 2020-06-09 天津众阳科技有限公司 一种人脸反射区的定位方法
CN111259778B (zh) * 2020-01-13 2022-06-17 天津众阳科技有限公司 一种人脸反射区的定位方法

Also Published As

Publication number Publication date
KR100904559B1 (ko) 2009-06-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11672469B2 (en) Measuring and monitoring skin feature colors, form and size
CN109069097B (zh) 牙科用三维数据处理装置及其方法
US8027533B2 (en) Method of automated image color calibration
CN104883946B (zh) 图像处理装置、电子设备、内窥镜装置和图像处理方法
JP4883517B2 (ja) 三次元計測装置および三次元計測方法並びに三次元計測プログラム
KR100924121B1 (ko) 컬러 체커 챠트를 이용한 다중 카메라간 컬러 일치 방법
US11961238B2 (en) Tooth segmentation using tooth registration
US20150374210A1 (en) Photometric stereo endoscopy
KR20170143164A (ko) 3d 얼굴 모델링을 통한 피부 분석 진단 시스템
Korotkov et al. A new total body scanning system for automatic change detection in multiple pigmented skin lesions
CN110569784B (zh) 一种人体尺寸测量方法、系统、存储介质及电子设备
CN104349710A (zh) 牙科用三维测量设备
US11094085B2 (en) System comprising a color selection aid and a method for determining tooth colors
JPH11242745A (ja) 顔画像の計測・処理方法
KR100904559B1 (ko) 스테레오 영상을 이용한 안면 진단 방법
CN104869884A (zh) 医用图像处理装置以及医用图像处理方法
KR100943218B1 (ko) 컬러 교정을 이용한 3차원 모델 생성 방법
US20170112429A1 (en) Level-of-health determining device and level-of-health determining system
KR20220049465A (ko) 3-차원적인 치과용 구조물의 컬러 이미지들의 비교
Carter et al. Shape from shading for hybrid surfaces as applied to tooth reconstruction
CN109166082A (zh) 图像处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质
KR100904084B1 (ko) 컬러 분포 기반의 설태 분류 방법
KR100992525B1 (ko) 컬러 영상 교정 방법
US20230298270A1 (en) Method and device for acquiring three-dimensional data, and computer-readable storage medium storing program for performing method
JP2016198140A (ja) 器官画像撮影装置

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20130610

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20140410

Year of fee payment: 6

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20150616

Year of fee payment: 7

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20160608

Year of fee payment: 8

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20170412

Year of fee payment: 9

LAPS Lapse due to unpaid annual fee