KR20150117074A - 피부 진단 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 그레이 피부 이미지를 획득하는 영상 획득부; 상기 그레이 피부 이미지의 검증 및 처리하는 영상 처리부; 검증 및 처리된 상기 그레이 피부 이미지를 분석하는 영상 분석부; 상기 영상 분석부에서 분석된 결과를 토대로 피부의 보습에 대한 진단을 하는 피부 진단부; 및 상기 피부의 진단 결과를 인지시키는 디스플레이부를 포함하는 피부 진단 장치 및 이를 이용한 피부 진단 방법에 관한 것이다. 이에 따라, 피부 이미지를 통한 객관적인 피부 진단을 제시하여 피부 보습 및 피부 보습 분포의 정확한 진단을 할 수 있다.

Description

피부 진단 장치 및 방법{Apparatus and Method for skin condition diagnosis}
본 발명은 피부 진단 장치 및 방법에 관한 것이다. 더욱 상세하게는, 본 발명은 피부 상태 중 보습 상태를 평가하고, 이를 이미지로 가시화하여 일반인들이 쉽게 자신의 피부 보습 상태 정보를 제공받을 수 있는 피부 진단 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 피부의 타입을 분류하면, 피지의 분비량에 따라 지성, 건성, 중성 피부로 나누어지며 여기에 복합성과 민감성이 더해 진다.
이러한 피부의 타입을 알아내는 방법으로서 먼저 저녁때를 기다려 깨끗하게 세안을 한 후 아무것도 바르지 않은 상태에서 15~20분 정도 기다렸다가 전체적으로 피지가 나타나 번들거리기 시작하면 지성, 버석거리는 느낌이 있고 얼굴이 당기는 듯하면 건성, 별다른 점을 발견하지 못하면 중성 피부로 구분된다.
그리고, 복합성 피부는 이마나 코에는 피지 분비량이 많은데 뺨은 언제나 푸석거리는 듯한 기분일 경우, 즉 피지 분비의 불균형으로 두 가지 이상의 피부 성질, 지성과 건성을 갖게 되는 피부이다.
민감성 피부는 모세혈관이 확장되어 혈액순환이 되지 않아 피부가 붉게 보이는 현상을 나태내고 추운 곳에서 따뜻한 실내로 들어오면 피부가 가렵고 얼굴이 빨갛게 되는 경우도 있는데 이러한 피부가 대개 민감성 피부로 분류된다.
그런데, 위와 같은 방법에 의한 피부정보는 자신의 느낌이나 추측에 의한 정보이기 때문에 비과학적이고 합리적이지 못하며 정확한 자신의 피부관리 정보로써 활용하기에는 부적절한 것이다.
이러한 문제를 해소하기 위해서는 과학적으로 정확하고 종합적인 피부측정을 하여 전문가에 의한 진단에 따라 합리적인 피부관리를 해야할 필요성이 요청되고 있다.
그에 따라, 일반적으로 각질층의 보습 평가 방법으로는 전기 용량를 측정하는 코니오미터(corneometer CK, Germany), 임피던스에 기반한 전기용량(impedance-based capacitance)을 측정하는 NovaTM DPM®(nova Technology Co.USA), 전기전도도를 측정하는 Skicon 200® (I.B.S, Japan) 측정법들이 있다. 그러나, 이러한 측정법들은 수치적인 결과만을 제시할 뿐으로서, 일반인들이 이를 쉽게 이해하지 못하는 단점이 있다.
이와 관련된 발명으로는 대한민국등록특허 제10-0609823호(2006.07.31)인 '피부 진단 시스템'이 있다.
도 1을 참조하여 살펴보면, 상기 피부 진단 시스템은 인체의 피부에 대한 종합적인 정보로써 모공, 색소침착, 유분, 각질, 수분, 탄력도 등을 측정하고 이를 진단하여 자신의 피부타입에 맞는 화장품 등을 처방함으로써 과학적이고 합리적인 피부관리를 할 수 있는 피부 진단 시스템에 관한 것이다.
그러나, 상기 피부 진단 시스템에서 수분측정기의 경우 상술 된 보습 평가 방법을 이용하여 측정 수치 값을 출력하기 때문에 일반인들이 쉽게 자신의 피부 보습 상태 정보를 제공받더라도 이해가 쉽지 않다는 문제가 있다.
이에, 본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 피부 이미지를 획득 및 이를 기반으로 피부 이미지를 분석하여 피부 상태를 진단하는 피부 진단 장치 및 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
바람직하게는, 피부 이미지를 분석하여 획득되는 피부 보습도와 피부 보습 패턴을 통하여 피부 보습의 정확한 진단을 하는 피부 진단 장치 및 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
또한, 피부 진단 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 유형화하여 제공하는 피부 진단 장치 및 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
상기 목적은 본 발명에 따라, 그레이 피부 이미지를 획득하는 영상 획득부; 상기 그레이 피부 이미지의 검증 및 처리하는 영상 처리부; 검증 및 처리된 상기 그레이 피부 이미지를 분석하는 영상 분석부; 상기 영상 분석부에서 분석된 결과를 토대로 피부의 보습에 대한 진단을 하는 피부 진단부; 및 상기 피부의 진단 결과를 인지시키는 디스플레이부를 포함하는 것을 특징으로 하는 피부 진단 장치에 의하여 달성된다.
여기서, 상기 영상 처리부는, 상기 그레이 피부 이미지의 유효성을 검증하는 유효성 검증부; 및 유효하다고 검증된 상기 그레이 피부 이미지에서 비유효 이미지 영역을 제거하여 유효 그레이 피부 이미지를 형성하는 이미지 절단부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 영상 분석부는, 상기 유효 그레이 피부 이미지로부터 픽셀(pixel) 값의 평균인 MGL(Mean Gray Level)과 상기 유효 그레이 피부 이미지의 어두운 순으로부터 상위 20%의 픽셀 값의 평균인 MTH20(Mean Threshold histogram 20%)을 획득하여, 다음 수학식 1에 따라 에러 레이트(Error rate)를 구할 수 있다.
수학식 1
Figure pat00001
여기서, E는 에러 레이트임.
또한, 상기 디스플레이부는 촬상된 상기 그레이 피부 이미지 또는 상기 영상 분석부에서 도출된 분석 결과를 나타내는 히스토그램을 더 보여 줄 수 있다.
또한, 상기 영상 획득부는 피부 스캐너일 수 있다.
한편, 상기 피부 진단부의 피부 진단 결과에 따라 화장 제품이나 메이크업 방법에 관한 정보를 제공하는 정보 제공부를 더 포함할 수 있다.
상기 목적은 본 발명에 따라, (a) 그레이 피부 이미지를 획득하는 단계; (b) 획득된 상기 그레이 피부 이미지를 검증 및 처리하는 단계; (c) 검증 및 처리된 상기 그레이 피부 이미지를 분석하는 단계; (d) 분석된 상기 그레이 피부 이미지를 기반으로 피부 보습 상태를 진단하는 단계; 및 (e) 피부 진단 결과를 구현하는 단계를 포함하며, 상기 (b) 단계는, (b1) 상기 그레이 피부 이미지의 유효성을 검증하는 단계, 및 (b2) 상기 그레이 피부 이미지에서 비유효 이미지 영역을 제거하여 유효 그레이 피부 이미지를 형성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 피부 진단 방법에 의하여 달성된다.
여기서, 상기 (c) 단계는, 상기 유효 그레이 피부 이미지로부터 픽셀(pixel) 값의 평균인 MGL(Mean Gray Level)과 상기 유효 그레이 피부 이미지의 어두운 순으로부터 상위 20%의 픽셀 값의 평균인 MTH20(Mean Threshold histogram 20%)을 획득하는 단계와, 상기 MGL과 상기 MTH20을 이용하여, 다음 수학식 2에 따라 에러 레이트(Error rate)를 구하는 단계를 포함할 수 있다.
수학식 2
Figure pat00002
여기서, E는 에러 레이트임.
또한, 상기 (d) 단계에 따라 얻어지는 상기 피부 진단 결과에 따라 피부 상태에 적합한 화장 제품이나 메이크업 방법에 관한 정보를 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기와 같은 구성을 갖는 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 피부 진단 장치 및 방법은 피부 이미지를 분석하여 획득되는 피부 보습도와 피부 보습 패턴을 통하여 피부 보습의 정확한 진단을 할 수 있다.
즉, 연령이 증가함에 따라, 피부 보습에 대한 느낌의 편차가 증가하는 경향이 있으나, 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 피부 진단 장치 및 방법은 피부 이미지를 통한 객관적인 피부 진단을 제시하여 피부 보습 및 피부 보습 분포의 정확한 진단을 할 수 있다.
그리고, 피부 진단 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 유형화하여 제공함으로써, 사용자의 편의를 제공한다.
도 1은 종래의 피부 진단 시스템을 나타내는 도면이고,
도 2는 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 피부 진단 장치를 나타내는 도면이고,
도 3은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 피부 진단 장치의 유효성 검증부를 나타내는 도면이고,
도 4는 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 피부 진단 장치의 이미지 절단부를 나타내는 도면이고,
도 5는 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 피부 진단 장치에 있어서, MTH20과 보습도의 관계를 나타내는 도면이고,
도 6은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 피부 진단 장치에 있어서, MTH20과 코니오미터로 측정한 보습 수치간의 상관관계를 나타낸 도면이고,
도 7 및 도 8은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 피부 진단 장치에 있어서, 에러 레이트(E)를 나타내는 도면이고,
도 9는 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 피부 진단 장치의 피부 진단부에 의하여 구분된 피부 보습 패턴을 나타내는 도면이고,
도 10은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 피부 진단 장치의 디스플레이부를 나타내는 도면이고,
도 11은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 피부 진단 방법을 나타내는 도면이다.
이하, 본 발명의 기술적 과제에 관한 해결 방안을 명확화하기 위해 첨부도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예들을 상세하게 설명한다. 다만, 본 발명을 설명함에 있어서 관련 공지기술에 관한 설명이 오히려 본 발명의 요지를 불명료하게 하는 경우 그에 관한 설명은 생략하기로 한다. 또한, 후술하는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 설계자, 제조자 등의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있을 것이다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. 또한, 명세서 전체에 걸쳐서 동일한 도면번호(참조번호)로 표시된 부분은 동일한 요소들을 나타낸다.
이하, 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 피부 진단 장치 및 이를 이용한 피부 진단 방법에 대하여 설명한다.
도 2를 참조하여 살펴보면, 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 피부 진단 장치(1)는 영상 획득부(100), 영상 처리부(200), 영상 분석부(300), 피부 진단부(400) 및 디스플레이부(500)를 포함할 수 있다.
영상 획득부(100)는 피부 보습의 2차원 데이터를 획득하도록, 전기용량 센서가 집적된 센서 어레이(sensor array)를 구비하는 촬상 장치를 이용하여 그레이 피부 이미지를 획득한다. 즉, 피부를 스캔할 때 상기 촬상 장치는 2차원 픽셀 데이터를 조합(배열)하여 상기 그레이 피부 이미지로 출력되게 한다.
여기서, 상기 촬상 장치는 지문인식 센서와 같은 센서를 이용하는 피부 스캐너일 수 있다. 물론, 카메라와 같은 촬상 장치를 이용하여 상기 그레이 피부 이미지를 획득할 수도 있다.
따라서, 영상 획득부(100)는 상기 촬상 장치를 이용하여 사람의 피부로부터 그레이 피부 이미지를 획득할 수 있다. 특히, 영상 획득부(100)는 얼굴의 피부 이미지 또는 얼굴의 일부의 피부 이미지를 획득할 수 있다.
좀 더 상세히 살펴보면, 영상 획득부(100)는 상기 그레이 피부 이미지를 획득한다. 이때, 상기 그레이 피부 이미지에서 피부가 수분을 많이 포함하는 영역은 상기 그레이 피부 이미지에서 어둡게 나타난다. 따라서, 상기 그레이 피부 이미지를 생성하여 피부 보습도를 확인할 수 있다.
이와 관련하여서는 도 6에 도시된 바와 같이, 종래의 보습 평가 방법인 코니오미터로 측정한 보습 수치와 MTH20 값과의 상관 관계에서 어둡게 나타난 영역이 수분을 많이 포함하고 있는 피부임을 확인할 수 있다.
영상 처리부(200)는 유효성 검증부(210) 및 이미지 절단부(220)를 포함할 수 있다.
따라서, 영상 처리부(200)는 상기 그레이 피부 이미지의 유효성을 검증한 후, 분석된 결과의 오차를 최소화하도록 상기 그레이 피부 이미지 중 비유효 이미지 영역을 제거한다.
유효성 검증부(210)는 상기 그레이 피부 이미지를 복수 개의 동일한 영역으로 구분하고, 각 영역의 그레이 스케일(gray-scale)의 평균값을 측정한 후, 각 영역간 표준 편차를 계산한다.
유효성 검증부(210)에 의하여 계산된 상기 표준 편차 값이 기 설정된 값보다 큰 경우, 유효성 검증부(210)는 상기 피부 이미지가 유효한 이미지가 아니라고 판단하여, 영상 획득부(100)를 통하여 새로운 피부 이미지를 획득하게 한다.
만일, 유효성 검증부(210)에서 검증된 상기 표준 편차 값이 기 설정된 값보다 작을 경우, 유효성 검증부(210)는 상기 그레이 피부 이미지가 유효한 이미지라고 판단한다.
이미지 절단부(220)는, 도 4에 도시된 바와 같이, 유효성 검증부(210)에서 유효한 이미지라고 판단된 상기 그레이 피부 이미지의 가장자리 일영역 즉, 비유효 이미지 영역을 제거한다. 즉, 이미지 절단부(220)는 상기 그레이 피부 이미지 중 피부의 외곽선으로부터 기 설정된 거리만큼 이격된 거리의 가장자리를 제거한다.
그에 따라, 이미지 절단부(220)는 비유효 이미지 영역을 제거한 유효 그레이 피부 이미지를 형성함으로써, 상기 그레이 피부 이미지 분석시, 상기 그레이 피부 이미지를 통한 분석의 오차를 최소화할 수 있다.
영상 분석부(300)는 상기 유효 그레이 피부 이미지를 분석하여 영상 및 수치로 연산 처리한다.
즉, 상기 유효 그레이 피부 이미지로부터 픽셀(pixel) 값의 평균인 MGL(Mean Gray Level)과 상기 유효 그레이 피부 이미지의 어두운 순으로부터 상위 20%의 픽셀 값의 평균인 MTH20(Mean Threshold histogram 20%)을 획득할 수 있다.
예컨데, 상기 유효 그레이 피부 이미지의 픽셀 값은 0~255 사이의 수치로 표현될 수 있다. 그리고, 상기 유효 그레이 피부 이미지의 픽셀 값이 0에 가까울 수록 어둡게 표현된다.
여기서, 상기 MGL은, 상술 된 바와 같이, 상기 피부 이미지가 유효한지 판단하기 위한 인덱스(index)로 이용되며, 상기 MTH20은 솜털, 피부 트러블 등 데이터에 영향을 주는 요소를 배제하고, 특히, 상기 촬상 장치에 의하여 접촉된 부위를 위주로 분석하기 위한 인덱스(index)로 사용된다.
따라서, 상기 MTH20은 피부 보습도를 판단할 수 있는 인덱스로 사용된다.
이때, 도 5에 도시된 바와 같이, MTH20 값이 30 미만인 경우 피부는 풍부한 수분 함량을 함유하고 있기에 진한 보습 상태라 분석되며, MTH20 값이 30 이상이고 50 미만인 경우 피부는 일반적인 수분 함량을 함유하고 있으나 피부를 관리하는 습관이 필요한 혼합 보습 상태로 분석될 수 있다. 또한, MTH20 값이 50 이상인 경우 피부에 수분이 부족하여 건조한 상태이므로 보습 관리에 신경을 써야하는 옅은 보습 상태로 분석될 수 있다.
도 6에 도시된 바와 같이, 종래의 보습 평가 방법인 코니오미터로 측정한 보습 수치와 상기 MTH20 값과의 상관 관계를 살펴보건대, 상기 MTH20에서 설정된 수치인 30과 50의 값은 피부 상태를 판단하는 기준이 될 수 있다. 도 6에 있어서, 파란색 점은 상기 코니오미터로 측정한 보습 수치이며, 촬상된 피부의 일영역과 동일한 피부 영역을 상기 코니오미터로 측정하여 나타낸 것이다.
한편, 영상 분석부(300)는 상기 MGL 및 상기 MTH20를 이용하여 에러 레이트(Error rate; E)를 구한다.
에러 레이트(E)는 측정된 부위의 피부 보습 패턴을 분석하기 위한 인덱스로 이용된다. 즉, 에러 레이트(E)는 보습이 고르게 분포하는지 판단할 수 있는 인덱스로 사용된다.
여기서, 에러 레이트(E)는 하기의 수학식 1에 의하여 구할 수 있다.
Figure pat00003
MGL = 상기 유효 그레이 피부 이미지의 픽셀 값의 평균.
MTH20 = 상기 유효 그레이 피부 이미지의 어두운 순으로부터 상위 20%의 픽셀 값의 평균.
도 7의 (a)에 도시된 바와 같이, 에러 레이트(E)가 50 미만인 경우, 피부의 보습이 고른 분포로 유지되고 있음을 분석할 수 있으며, 도 7의 (b)에 도시된 바와 같이, 에러 레이트(E)가 50 이상인 경우, 피부의 보습이 고르지 않은 분포로 유지되고 있음을 분석할 수 있다. 도 7에 있어서, 붉은선은 상기 유효 그레이 피부 이미지의 각각의 픽셀 값에 대한 히스토그램의 분포를 간단히 나타낸 것이다.
좀 더 상세하게는, 도 8에 도시된 바와 같이, 상기 유효 그레이 피부 이미지는 영상 분석부에 의하여 도 8의 히스토그램과 같이 표현될 수 있다. 여기서, 상기 히스토그램의 분포가 좌측에 치우칠수록 촬상된 피부의 수분 함량이 높다는 것을 의미한다. 여기서, 수직축은 픽셀 수를 의미한다.
피부 진단부(400)는 영상 분석부(300)의 결과를 토대로 피부의 보습에 대한 진단을 한다.
피부 진단부(400)는, 도 9에 도시된 바와 같이, 피부 보습 패턴을 기 설정된 유형으로 구분하고, 각 구분 유형에 포함되는 결과치를 기반으로 사용자의 피부 보습을 진단할 수 있다.
본 발명은 6개의 유형으로 구분하여, 피부를 진단한 것을 그 예로 하고 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 사용자의 요구 또는 정확하고 더욱 상세한 진단을 위하여 다양한 수의 유형으로 구분될 수 있음은 물론이다.
디스플레이부(500)는 피부 진단 결과를 사용자가 쉽게 인지할 수 있도록 구현한다.
즉, 도 10에 도시된 바와 같이, 디스플레이부(500)는 상기 유효 그레이 피부 이미지, 영상 분석부의 상기 히스토그램 및 피부 진단부에 의한 피부 보습 진단 결과 등과 같은 진단을 위한 기초 정보 및 진단 결과 등을 구현할 수 있다.
또한, 상기 유효 그레이 피부 이미지를 3D 컬러로 변환하여 표현한 3D 컬러 맵(3-Dimension color map)을 더 포함할 수 있다. 즉, 상기 유효 그레이 피부 이미지의 픽셀 값을 고려하여 상기 유효 그레이 피부 이미지를 3D 컬러로 변환하여 표현하기 때문에, 상기 3D 컬러 맵에서는 푸른색 영역일수록 피부에 포함된 보습이 높다.
따라서, 상기 3D 컬러 맵에서는 수분을 파란색으로 구현하기 때문에, 사용자는 측정 부위의 이미지와 비교하여 용이하게 피부 보습 및 피부 보습 분포를 파악할 수 있다.
한편, 상기 피부 진단 장치(1)는 정보 제공부(600)를 더 포함할 수 있다.
정보 제공부(600)는 피부 진단부(400)의 결과를 토대로 진단된 피부 상태에 적합한 화장 제품이나 메이크업 방법에 관한 정보를 제공한다.
구체적으로, 정보 제공부(600)는 화장제품 정보부(610)와 메이크업 정보부(620)를 포함할 수 있다.
화장제품 정보부(610)는 진단된 피부상태에 적합한 화장제품에 대한 정보를 제공한다.
구체적으로 화장제품 정보부(610)는 사용자로부터 선호하는 화장제품의 브랜드, 사용자의 나이, 사용자의 성별 또는 구매하고자 하는 가격대 등 사용자 정보를 수신할 수 있으며, 수신된 사용자 정보와 진단된 피부상태를 종합적으로 고려하여 화장제품에 대한 정보를 제공한다.
화장제품 정보부(610)는 화장제품 데이터베이스를 포함할 수 있으며, 상기 화장제품 데이터베이스는 화장제품을 종류, 기능, 선호연령대, 가격, 브랜드 또는 제품용량 등 여러 가지 분류로 세분화하여 저장되어 있다.
화장제품 정보부(610)는 미리 설정된 알고리즘에 따라서 진단된 피부상태에 적합한 화장제품을 사용자 정보를 고려하여 상기 화장제품 데이터베이스에서 선택하여 사용자에게 선택된 정보를 제공한다.
메이크업 정보부(620)는 진단된 피부상태에 적합한 메이크업 방법에 대한 정보를 제공한다.
구체적으로 메이크업 정보부(620)는 화장제품 정보부(610)에서 사용자에게 제공된 화장제품으로 진단된 피부상태에 맞는 메이크업 방법에 관한 정보를 제공할 수 있다.
메이크업 정보부(620)가 제공하는 정보는 사진, 이미지뿐만 아니라 동영상이 될 수 있다.
메이크업 정보부(620)는 피부 진단부(400)에서 정보를 수신하여 피부상태를 진단하는데, 피부 진단부(400)에서 피부 특히, 얼굴의 각 부분마다 피부상태를 진단한 결과를 이용하는 것이 바람직하다.
다만, 메이크업은 얼굴의 각 부분의 피부상태에 적합하게 하는 것도 중요하지만, 전체적으로 잘 어울리는 화장도 중요하므로 이를 고려하여 적합한 메이크업을 제공하는 알고리즘을 구현함이 바람직하다.
메이크업 정보부(620)는 반드시 화장제품 정보부(610)에서 선택된 화장제품을 이용한 적합한 메이크업 방법을 설명하는 것이 아니라, 진단된 피부상태에 가장 적합한 메이크업 정보를 메이크업 정보 저장 데이터베이스에서 획득하여 사용자에게 제공될 수 있다. 여기서, 상기 메이크업 정보 저장 데이터베이스는 피부상태와 적합한 메이크업 방법에 관한 정보가 저장되어 있으며, 이러한 정보는, 유행이나, 개인 특성, 메이크업의 발전 또는 화장 제품의 발전 등에 따라서 변경될 수 있다.
따라서, 화장제품 정보부(610)와 메이크업 정보부(620)에서 제공되는 정보는 디스플레이부(500)에 의하여 구현될 수 있다.
본 발명에 바람직한 일실시예에 따른 피부 진단 장치(1)는 피부상태를 진단하고 진단된 피부상태에 적합한 화장제품 및 메이크업 방법에 관한 정보를 제공함으로써, 사용자가 피부상태를 관리하고 아름다움을 유지할 수 있도록 한다.
이하, 도 11을 참조하여, 피부 진단 방법에 관하여 살펴보기로 한다.
본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 피부 진단 방법(S1)은 그레이 피부 이미지를 획득하는 단계(S10), 상기 그레이 피부 이미지를 검증 및 처리하는 단계(S20), 검증 및 처리된 상기 그레이 피부 이미지를 분석하는 단계(S30), 분석된 상기 그레이 피부 이미지를 기반으로 피부 보습 상태를 진단하는 단계(S40), 피부 진단 결과를 구현하는 단계(S50) 및 피부 상태에 적합한 화장 제품이나 메이크업 방법에 관한 정보를 제공하는 단계(S60)를 포함할 수 있다.
피부 이미지를 획득하는 단계(S10)에서는 상기 촬상 장치를 이용하여 그레이 피부 이미지를 획득한다.
상기 그레이 피부 이미지를 검증 및 처리하는 단계(S20)에서는 획득된 상기 그레이 피부 이미지의 유효성을 검증한 후, 분석된 결과의 오차를 최소화하도록 상기 그레이 피부 이미지 중 비유효 이미지 영역을 제거한다.
따라서, 상기 그레이 피부 이미지를 검증 및 처리하는 단계(S20)는, 상기 그레이 피부 이미지의 유효성을 검증하는 단계(S21) 및 상기 그레이 피부 이미지에서 비유효 이미지 영역을 제거하는 단계(S22)를 포함할 수 있다.
상기 그레이 피부 이미지의 유효성을 검증하는 단계(S21)에서는 상기 그레이 피부 이미지를 복수 개의 동일한 영역으로 구분하고, 각 영역의 그레이 스케일(gray-scale)의 평균값을 측정한 후, 각 영역간 표준 편차를 계산한다.
그에 따라, 상기 그레이 피부 이미지의 유효성을 검증하는 단계(S21)에서는 상기 그레이 피부 이미지가 분석을 위한 유효한 이미지인지 여부를 판단한다.
상기 그레이 피부 이미지에서 비유효 이미지 영역을 제거하는 단계(S22)에서는 유효한 이미지라고 판단된 상기 그레이 피부 이미지의 가장자리 일영역 즉, 비유효 이미지 영역을 제거한다. 그에 따라, 비유효 이미지 영역이 제거된 유효 그레이 피부 이미지를 획득한다.
검증 및 처리된 상기 피부 이미지를 분석하는 단계(S30)에서는 상기 유효 그레이 피부 이미지를 분석하여 영상 및 수치로 연산 처리한다.
처리된 상기 피부 이미지를 분석하는 단계(S30)는 상기 유효 그레이 피부 이미지로부터 픽셀(pixel) 값의 평균인 MGL(Mean Gray Level)과 상기 유효 그레이 피부 이미지의 어두운 순으로부터 상위 20%의 픽셀 값의 평균인 MTH20(Mean Threshold histogram 20%)을 획득하는 단계(S31)와, 상기 MGL과 상기 MTH20을 이용하여, 다음 수학식 2에 따라 에러 레이트(Error rate; E)를 구하는 단계(S32)를 포함할 수 있다.
Figure pat00004
MGL = 상기 유효 그레이 피부 이미지의 픽셀 값의 평균.
MTH20 = 상기 유효 그레이 피부 이미지의 어두운 순으로부터 상위 20%의 픽셀 값의 평균.
즉, 처리된 상기 피부 이미지를 분석하는 단계(S30)에서는 상기 유효 그레이 피부 이미지로부터 픽셀(pixel) 값의 평균인 MGL(Mean Gray Level)과 상기 유효 그레이 피부 이미지의 어두운 순으로부터 상위 20%의 픽셀 값의 평균인 MTH20(Mean Threshold histogram 20%)을 획득하고, 이를 기반으로 상기 수학식 2를 이용하여 에러 레이트(Error rate; E)를 구한다.
분석된 상기 피부 이미지를 기반으로 피부 보습 상태를 진단하는 단계(S40)에서는, 영상 분석부(300)의 결과를 토대로 피부의 보습에 대한 진단을 한다.
도 9에 도시된 바와 같이, 분석된 상기 그레이 피부 이미지를 기반으로 피부 보습 상태를 진단하는 단계(S40)에서는 피부 보습 패턴을 기 설정된 유형으로 구분하고, 검증 및 처리된 상기 그레이 피부 이미지를 분석하는 단계(S30)에서의 결과치를 기반으로 각 구분 유형에 포함되는 사용자의 피부 보습 및 피부 보습 분포를 진단할 수 있다.
피부 진단 결과를 구현하는 단계(S50)에서는 디스플레이부(500)를 이용하여 피부 진단 결과를 사용자가 쉽게 인지할 수 있도록 구현한다.
피부 상태에 적합한 화장 제품이나 메이크업 방법에 관한 정보를 제공하는 단계(S60)에서는 피부진단부(400)의 결과를 토대로 진단된 피부 상태에 적합한 화장 제품이나 메이크업 방법에 관한 정보를 제공한다.
본 발명에 따른 다양한 실시 예들은, 당해 기술 분야는 물론 관련 기술 분야에서 본 명세서에 언급된 내용 이외의 다른 여러 기술적 과제들을 해결할 수 있음은 물론이다.
지금까지 본 발명에 대해 실시 예들을 참고하여 설명하였다. 그러나 당업자라면 본 발명의 본질적인 기술적 사상으로부터 벗어나지 않는 범위에서 본 발명이 변형된 형태로 구현될 수 있음을 자명하게 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 즉, 본 발명의 진정한 기술적 범위는 첨부된 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 균등범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
1 : 피부 진단 장치 100 : 영상 획득부
200 : 영상 처리부 300 : 영상 분석부
400 : 피부 진단부 500 : 디스플레이부
600 : 정보 제공부
S1 : 피부 진단 방법

Claims (9)

  1. 그레이 피부 이미지를 획득하는 영상 획득부;
    상기 그레이 피부 이미지의 검증 및 처리하는 영상 처리부;
    검증 및 처리된 상기 그레이 피부 이미지를 분석하는 영상 분석부;
    상기 영상 분석부에서 분석된 결과를 토대로 피부의 보습에 대한 진단을 하는 피부 진단부; 및
    상기 피부의 진단 결과를 인지시키는 디스플레이부를 포함하는 것을 특징으로 하는 피부 진단 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 영상 처리부는,
    상기 그레이 피부 이미지의 유효성을 검증하는 유효성 검증부; 및
    유효하다고 검증된 상기 그레이 피부 이미지에서 비유효 이미지 영역을 제거하여 유효 그레이 피부 이미지를 형성하는 이미지 절단부를 포함하는 것을 특징으로 하는 피부 진단 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 영상 분석부는,
    상기 유효 그레이 피부 이미지로부터 픽셀(pixel) 값의 평균인 MGL(Mean Gray Level)과 상기 유효 그레이 피부 이미지의 어두운 순으로부터 상위 20%의 픽셀 값의 평균인 MTH20(Mean Threshold histogram 20%)을 획득하여, 다음 수학식 1에 따라 에러 레이트(Error rate)를 구하는 것을 특징으로 하는 피부 진단 장치.

    수학식 1
    Figure pat00005

    여기서, E는 에러 레이트임.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 디스플레이부는 촬상된 상기 피부 이미지 또는 상기 영상 분석부에서 도출된 분석 결과를 나타내는 히스토그램을 더 보여주는 것을 특징으로 하는 피부 진단 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 영상 획득부는 피부 스캐너인 것을 특징으로 하는 피부 진단 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 피부 진단부의 피부 진단 결과에 따라 화장 제품이나 메이크업 방법에 관한 정보를 제공하는 정보 제공부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 피부 진단 장치.
  7. (a) 그레이 피부 이미지를 획득하는 단계;
    (b) 획득된 상기 그레이 피부 이미지를 검증 및 처리하는 단계;
    (c) 검증 및 처리된 상기 그레이 피부 이미지를 분석하는 단계;
    (d) 분석된 상기 그레이 피부 이미지를 기반으로 피부 보습 상태를 진단하는 단계; 및
    (e) 피부 진단 결과를 구현하는 단계를 포함하며,
    상기 (b) 단계는,
    (b1) 상기 그레이 피부 이미지의 유효성을 검증하는 단계, 및
    (b2) 상기 그레이 피부 이미지에서 비유효 이미지 영역을 제거하여 유효 그레이 피부 이미지를 형성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 피부 진단 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 (c) 단계는,
    상기 유효 그레이 피부 이미지로부터 픽셀(pixel) 값의 평균인 MGL(Mean Gray Level)과 상기 유효 그레이 피부 이미지의 어두운 순으로부터 상위 20%의 픽셀 값의 평균인 MTH20(Mean Threshold histogram 20%)을 획득하는 단계와,
    상기 MGL과 상기 MTH20을 이용하여, 다음 수학식 2에 따라 에러 레이트(Error rate)를 구하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 피부 진단 방법.

    수학식 2
    Figure pat00006

    여기서, E는 에러 레이트임.
  9. 제7항 또는 제8항에 있어서,
    상기 (d) 단계에 따라 얻어지는 상기 피부 진단 결과에 따라 피부 상태에 적합한 화장 제품이나 메이크업 방법에 관한 정보를 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 피부 진단 방법.
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