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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：本发明公开一种脸部皱纹检测方法，包括：图像采集；皱纹检测：根据所述采集图像获取区域化的采集图像的灰度图像，对获得的灰度图像进行Gabor滤波处理，获得滤波图像，提取感兴趣区域，获得感兴趣区域定位的滤波图像，对其进行自适应直方图均衡化处理，获得均衡化图像，并对均衡化图像进行阈值分割及过滤处理，获取皱纹图像；皱纹统计与分析：根据皱纹图像进行皱纹数量统计及分析。本发明脸部皱纹检测方法通过获取区域化的采集图像的灰度图像，区分皱纹检测区域及非皱纹检测区域，通过滤波处理强化皱纹特征，提取用于表示皱纹的感兴趣区域，利用图像阈值分割检测皱纹位置，经过滤处理以获取皱纹图像，准确率高，对采集的面部图像的要求低。
主权项：1.一种脸部皱纹检测方法，其特征在于，包括：图像采集：获取采集图像；皱纹检测：根据所述采集图像获取区域化的采集图像的灰度图像，对获得的灰度图像进行Gabor滤波处理，获得滤波图像，提取感兴趣区域，获得感兴趣区域定位的滤波图像，对其进行自适应直方图均衡化处理，获得均衡化图像，进行阈值分割，并进行过滤处理，获取皱纹图像；皱纹统计与分析：根据获得的皱纹图像进行皱纹数量统计及分析；所述皱纹检测的步骤中的对获得的灰度图像进行Gabor滤波处理，获得滤波图像，提取感兴趣区域，获得感兴趣区域定位的滤波图像的步骤具体为：创建四组不同方向的Gabor滤波器核，为每组Gabor滤波器核设置对应的核尺寸、高斯因子的标准差、核的长宽比、波长、相位偏移及角度；根据创建获得的四组所述Gabor滤波器核分别对获得的区域化的采集图像的灰度图像进行滤波，将滤波结果合并后保存，获得滤波图像；获取滤波图像的最小值像素及最大值像素，对滤波图像的像素进行重新赋值；对重新赋值的滤波图像提取感兴趣区域，获得感兴趣区域定位的滤波图像。
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