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申请/专利权人：深圳艾摩米智能科技有限公司

摘要：本发明涉及面部雀斑检测分析方法、装置、计算机设备及存储介质；其中，方法，包括：获取人脸照片，并根据人脸照片获取检测ROI区域；对检测ROI区域进行图像增强；对图像增强后的检测ROI区域进行图像自适应阈值生成；对生成的图像自适应阈值进行双阈值分割；对双阈值分割的结果进行关联分析，以得到分析结果；对分析结果进行处理，以得到面部雀斑区域二值图像。本发明可对人脸照片进行解析，通过图像中的人脸检测出一个人的面部雀斑问题，从而下一步可提供给予最适合的护肤方法和护肤品的建议，能够更好地满足需求。

主权项：1.面部雀斑检测分析方法，其特征在于，包括以下步骤：获取人脸照片，并根据人脸照片获取检测ROI区域；对检测ROI区域进行图像增强；对图像增强后的检测ROI区域进行图像自适应阈值生成；对生成的图像自适应阈值进行双阈值分割；对双阈值分割的结果进行关联分析，以得到分析结果；对分析结果进行处理，以得到面部雀斑区域二值图像；所述获取检测ROI区域包括以下步骤：对人脸照片提取若干个关键点；根据关键点绘制雀斑检测区域；对雀斑检测区域进行填充，以得到检测ROI区域；其中，双阈值分割的结果进行关联分析；对上一步双阈值分割的结果进行轮廓分析,去除与雀斑形态不一致的轮廓的同时,利用高低两个阈值的分割结果之间的相关性,提升结果准确率；具体的:膨胀后的图像res_low，res_high为二值图像，分别提取其轮廓分析进行过滤，具体的：a、获取seg_low，seg_high的所有轮廓C1，C2;b、获取每条轮廓的面积S1,S2和离心率L1,L2;c、排除掉S1th_area,S2th_area的轮廓，其中雀斑区域通常是针尖至米粒大小，其轮廓像素面积不会太大，其中th_area=maxwidth，heigth*0.02;d、排除掉L1th_l,L2th_l的轮廓,其中th_l=[0.6,0.8]；分别计算筛选后轮廓的最小外接圆的圆心坐标集合P_low和P_high；P_high={x1,y1,...,xn,yn},P_low={x1’,y1’,...,xm’,ym’}；其中x1,y1,...,xn,yn为P_high集合的点的坐标；x1’,y1’,...,xm’,ym’为P_low集合的点的坐标；计算P_high中的所有点与P_low中所有点的距离，获取距离矩阵Matrix_dis: ；其中,p1m’表示P_high中第一个点x1,y1与P_low中第m个点xm’,ym’的距离，以此类推; ；通过距离矩阵Matrix_dis求P_high的最邻近距离,求取矩阵每行的最小值作为P_high的最邻近集合：P_th=min_rowMatrix_dis={p_th1,...,p_thn}；其中，min_row为按行求最小值；p_th1为矩阵第一行的最小值，p_thn为矩阵第n行的最小值，P_th集合中的每个点为P_high中对应点与P_low的最邻近距离；比较P_high的最邻近距离P_th与阈值th_dis的大小，删除大于阈值的对应的P_high位置的点：P_highi=0ifP_thith_dis,i=1,...,n；其中,th_dis=maxwidth，heigth*0.05,P_high的每个点对应seg_low中的一个轮廓，删除P_high=0的点对应seg_low中的轮廓；将处理后的高低阈值结果图相加得到最后处理结果:seg=seg_high+seg_low；其中,+代表按像素相加。

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