基于亮度變換的彩色皮膚圖像黑色素濃度分析

黃展鵬，金維剛（.廣州大學(xué)城健康產(chǎn)業(yè)科技園投資管理有限公司，廣州　50006；2.廣東藥學(xué)院醫(yī)藥信息工程學(xué)院，廣州50006）

基于亮度變換的彩色皮膚圖像黑色素濃度分析

黃展鵬1，2，金維剛1
（1.廣州大學(xué)城健康產(chǎn)業(yè)科技園投資管理有限公司，廣州510006；2.廣東藥學(xué)院醫(yī)藥信息工程學(xué)院，廣州510006）

0　引言

中國(guó)的化妝品市場(chǎng)是全世界最大的新興市場(chǎng)，在最近短短的30年間，我國(guó)化妝品行業(yè)從小到大，由弱到強(qiáng)，走出了一條獨(dú)特的發(fā)展之路。2014年中國(guó)化妝品年銷(xiāo)售額達(dá)2000多億元，其中護(hù)扶品是整個(gè)行業(yè)中發(fā)展最快的一個(gè)細(xì)分市場(chǎng)，近幾年來(lái)我國(guó)護(hù)膚品行業(yè)以年均15%以上的速度遞增。護(hù)膚品需要和人體皮膚直接接觸，如何便捷地分析人體皮膚狀況和評(píng)判護(hù)膚品的效果，吸引著眾多的學(xué)者進(jìn)行研究。

當(dāng)前醫(yī)學(xué)上對(duì)黑色素含量的測(cè)定需要進(jìn)行細(xì)胞培養(yǎng)，這不適應(yīng)護(hù)膚品行業(yè)需要便捷地進(jìn)行皮膚黑色素水平的日常、長(zhǎng)期檢測(cè)，因此有學(xué)者研究模擬皮膚和入射光之間的交互，研究利用二維彩色圖像分析皮膚黑色素信息。Tsumura等人［1］利用獨(dú)立成分分析技術(shù)成功從彩色圖像中提取黑色素成分，同時(shí)將皮膚圖像的陰影分離，得到更好的黑色素成分圖。Takiwaki等人［2］計(jì)算皮膚顏色分布圖，但沒(méi)有利用該顏色分布圖計(jì)算黑色素的濃度。徐舒暢等人［3-4］在文獻(xiàn)［1］的基礎(chǔ)上提出基于單張彩色皮膚圖像的自動(dòng)黑色素濃度分布圖的提取算法。

1　自適應(yīng)亮度變換

亮度變換是圖像增強(qiáng)的一種常用的方法，通過(guò)擴(kuò)展某個(gè)范圍的灰度值以增強(qiáng)指定灰度范圍內(nèi)的圖像對(duì)比度［5］。在本文的具體應(yīng)用中，亮度變換的目的是克服環(huán)境變化對(duì)后續(xù)黑色素濃度計(jì)算的影響，以更真實(shí)地反映皮膚實(shí)際的黑色素濃度水平。

彩色圖像是由紅色（Red）、綠色（Green）和藍(lán)色（blue）三個(gè)顏色分量組成，圖像中的每一個(gè)彩色像素點(diǎn)都是由RGB三個(gè)分量的值組合而成，但人觀察彩色物體時(shí)傾向于用它的色度、飽和度和亮度來(lái)描述，故我們選擇 HIS（Hue，色度；Saturation，飽和度；Intensity，亮度）彩色空間來(lái)進(jìn)行亮度變換，其將亮度和彩色信息分開(kāi)。因此我們先用自適應(yīng)閾值分割出白色物體，然后進(jìn)行腐蝕操作以斷開(kāi)粘連的區(qū)域，由于圖像中還存在其他的小區(qū)域，故通過(guò)二值圖像區(qū)域標(biāo)記法對(duì)圖像中的每個(gè)區(qū)域進(jìn)行分析，找到最大的白色區(qū)域即為我們進(jìn)行亮度變換的參照區(qū)域，其實(shí)現(xiàn)步驟如下：

（1）讀取圖片；

（2）將彩色圖像轉(zhuǎn)化成灰度圖像，用于白色物體的檢測(cè)；

（3）以直方圖的累積概率超過(guò)90%為標(biāo)準(zhǔn)，確定閾值并進(jìn)行二值化；

（4）以邊長(zhǎng)為3的正方形結(jié)構(gòu)元素對(duì)二值圖像進(jìn)行腐蝕操作，斷開(kāi)粘連區(qū)域；

（5）將上圖作為掩膜圖像，以邊長(zhǎng)為40的正方形結(jié)構(gòu)元素腐蝕后圖像為標(biāo)記進(jìn)行重構(gòu)運(yùn)算，提取圖像中的塊狀物體；

（6）對(duì)圖像進(jìn)行標(biāo)記連接分量，提取圖像中的最大區(qū)域；

（7）將原RGB圖像轉(zhuǎn)換成HIS圖像，根據(jù)最大區(qū)域的位置提取白色物體的色度、飽和度和亮度信息的均值；

（8）根據(jù)參考狀態(tài)下的色度、飽和度和亮度值進(jìn)行變換，再將圖像轉(zhuǎn)換成RGB圖像。

2　彩色圖像的黑色素濃度計(jì)算

2.1人體皮膚顏色模型

要根據(jù)彩色圖像計(jì)算圖像的黑色素濃度，首先得生成皮膚的顏色表，將皮膚的彩色圖像參照顏色表得到對(duì)應(yīng)點(diǎn)的黑色素濃度值。皮膚中的表皮層有黑色素，有棕黑素和真黑素兩種類(lèi)型，一般情況后者占多數(shù)；真皮層中有血色素，有含氧血色素和脫氧血色素。參考文獻(xiàn)［3］計(jì)算表皮層和真皮層的吸收率：

其中em_eu和em_ph分別表示棕黑素和真黑素的消光系數(shù)，eh_o和eh_deo分別表示含氧血色素和脫氧血色素的消光系數(shù)，上述四個(gè)參數(shù)對(duì)RGB不同的顏色分量有不同的參數(shù)值；lm和lh用表皮層和真皮層的厚度表示，reu和ro表示真黑色素和含氧血色素的比例，Vm和vh表示黑色素在表皮層和血色素在真皮層的容積率，參考文獻(xiàn)［3］其值分別為為lm=0.01厘米、lh=0.20厘米、reu=0.9、ro=0.8、Vm=1和Vh=1。用下式表示其他色素對(duì)光線(xiàn)的吸收：

皮膚某點(diǎn)的顏色值C可由下式得到：

［3］使用的參數(shù)值：

表1　各顏色分量對(duì)應(yīng)的消光系數(shù)值

2.2彩色皮膚圖像黑色素濃度計(jì)算

在具體應(yīng)用中利用圖像中相同的物體來(lái)進(jìn)行自適應(yīng)的彩色圖像亮度變換，以避免背景和光照對(duì)黑色素濃度計(jì)算的影響，故首先得分割出白色參照物，然后根據(jù)參照物區(qū)域的RGB三個(gè)分量值與參考亮度值比較，計(jì)算圖像RGB各個(gè)分量的變換函數(shù)，同時(shí)根據(jù)該白色物體的指向，提取指向區(qū)域50×50像素的區(qū)域，再對(duì)這個(gè)區(qū)域的RGB三個(gè)分量用變換函數(shù)進(jìn)行亮度變換，然后計(jì)算皮膚的顏色表，該表只需要在算法初始運(yùn)行時(shí)計(jì)算一次，即可根據(jù)該顏色表計(jì)算指定圖像區(qū)域的黑色素分布圖，其具體實(shí)現(xiàn)流程如下：

圖1　算法流程圖

3　實(shí)驗(yàn)結(jié)果

首先對(duì)有黑痣的皮膚圖像進(jìn)行黑色素濃度分析，其結(jié)果如圖2所示。圖2（a）為原圖，其右下部分為黑痣，圖（b）為采用上述方法計(jì)算得到的黑色素濃度圖，灰度值越大表示黑色素濃度越高，圖（c）為圖（b）進(jìn)行自動(dòng)亮度拉伸的效果圖，可見(jiàn)在黑痣中間部分的黑色素濃度比周?chē)母摺?/p>

在本文的實(shí)際應(yīng)用中，是利用圖像中固定使用的白色物體作為自動(dòng)亮度變換的參考標(biāo)準(zhǔn)，如圖3所示，圖3（a）為原圖，左下方的白色物體為檢測(cè)皮膚水分的設(shè)備，在黑色素濃度計(jì)算中用于亮度變換的參考，圖3 （b）為用自適應(yīng)閾值分割的效果圖，能較完整地提取物體，圖3（c）為形態(tài)學(xué)重構(gòu)運(yùn)算的效果圖，能完整的將白色物體分割，圖3（d）為根據(jù)白色物體區(qū)域的均值參考標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行自動(dòng)亮度變換后的效果圖，可見(jiàn)比原圖亮些。實(shí)踐中通過(guò)這種自動(dòng)亮度變換以保證黑色素濃度的測(cè)定克服背景和光照的影響，標(biāo)準(zhǔn)化后測(cè)定的黑色素濃度數(shù)據(jù)對(duì)后期的數(shù)據(jù)挖掘提供較好的基礎(chǔ)。

圖2　黑色素濃度圖

4　結(jié)語(yǔ)

本文結(jié)合化妝品行業(yè)需要的日常黑色素濃度檢測(cè)的具體要求，提出基于在皮膚水分檢測(cè)時(shí)的手機(jī)自拍彩色圖像，通過(guò)分析皮膚的色彩模型和彩色圖像紅色、綠色和藍(lán)色三個(gè)分量值的關(guān)系，計(jì)算圖像或指定區(qū)域的黑色素濃度。由于在實(shí)踐中背景和光照不穩(wěn)定，故結(jié)合水分檢測(cè)設(shè)備的顏色特征，通過(guò)自動(dòng)分析該物體所在區(qū)域的亮度特征，并結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行亮度變換以避免圖像拍攝環(huán)境的差異導(dǎo)致黑色素濃度分析的偏差。實(shí)踐表明該算法能有效地進(jìn)行亮度變換并對(duì)指定區(qū)域的皮膚圖像進(jìn)行黑色素濃度分析。下一步的研究在于提高算法的運(yùn)行效率和對(duì)大量的黑色素濃度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以更好地服務(wù)于化妝品行業(yè)的實(shí)際應(yīng)用。

圖3　自適應(yīng)亮度變換

參考文獻(xiàn)：

［1］Tsumura，N.，Ojima，N.，Sato，K.，Shiraishi，M.，Shimizu，H.，Nabeshima，H.，Akazaki，S.，Hori，K.，Miyake，Y.Imagebased skin color and texture analysis/synthesis by extracting hemoglobin and melanin information in the skin.ACM Transactions on Graphics，2003（22）：770-779.

［2］TAKIWAKI H，KANNO Y，MIYAOKA Y，et al.Computer simulation of skin color based on a multilayered skin model［J］.Skin Research and Technology，1997，3（1）：36-41.

［3］徐舒暢，張三元，張引．利用顏色模擬估算皮膚色素濃度［J］．浙江大學(xué)學(xué)報(bào)：工學(xué)版，2009，43（6）：983-986．

［4］徐舒暢，張三元，張引．基于彩色圖像的皮膚色素濃度提取算法［J］．浙江大學(xué)學(xué)報(bào)：工學(xué)版，2011，42（2）：253-258．

［5］岡薩雷斯，伍茲著，阮秋琦等譯.數(shù)字圖像處理（第三版）.北京：電子工業(yè)出版社，2011：64：68.

Skin Digital Image；Brightness Transformation；Skin Color Model；Melanin

Sorting Algorithm Without Changing the Data Position&Dynamic Demonstration

HUANG Zhan-peng1，2，JIN Wei-gang1
（1.Guangzhou Higher Education Mega Center Health Industrial Science and Technology Park Investment Management Co.Ltd.，Guangzhou 510006）

（2.Department of Medical Information Engineering，Guangdong Pharmaceutical University，Guangzhou 510006）

1007-1423（2015）23-0051-04

10.3969/j.issn.1007-1423.2015.23.012

黃展鵬（1980-），男，廣東普寧人，碩士研究生，副教授，研究方向?yàn)閳D像處理與分析

金維剛（1966-），男，江西九江人，本科，研究方向?yàn)榭萍紙@和孵化器管理運(yùn)營(yíng)

2015-06-11

2015-08-06

為便捷地分析人體皮膚中的黑色素水平，利用手機(jī)自拍功能獲取人體皮膚彩色圖像，根據(jù)場(chǎng)景的標(biāo)記物進(jìn)行自適應(yīng)亮度變換，以克服環(huán)境影響，再基于皮膚的顏色模型，生成皮膚顏色表，然后計(jì)算彩色圖像的每個(gè)像素點(diǎn)的黑色素濃度。實(shí)驗(yàn)表明，算法能有效地調(diào)整亮度水平并計(jì)算出皮膚黑色素的濃度。

皮膚圖像；亮度變換；皮膚顏色模型；黑色素

廣州市科技計(jì)劃項(xiàng)目（No.2060404）、番禺區(qū)科技計(jì)劃項(xiàng)目（No.2013-專(zhuān)01-062）

To easily analyze human skin melanin levels，using a mobile phone self-timer function to obtain human skin color image，adaptive brightness conversion according to scene markers in order to overcome the environmental impact，then skin color model based on production in the skin color table，then melanin concentration calculation color image each pixel.Experimental results show that the algorithm can effectively adjust the brightness level and calculate the concentration of melanin in the skin.