申请/专利权人：北京碧莲盛不剃发植发医疗美容门诊部有限责任公司

申请日：2023-08-11

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN116747019B

主分类号：A61B34/10

分类号：A61B34/10;A61B17/00;G06V10/141;G06V10/22;G06V10/44;G06V40/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2023.10.03#实质审查的生效;2023.09.15#公开

摘要：本发明公开了一种不剃发植发自动取发控制器及方法，包括步骤取发分析图像采集、取发密度预分析、植发区域预分析、取发分析处理、植发分析处理、取发执行和植发执行，本发明涉及植发技术领域。该不剃发植发自动取发控制器及方法，通过预训练的密度分析模型对发色图像、该取发区域图像和植发区域图像进行分析，利用模型分析计算得到精度高的取发密度判定值和植发密度判定值，随后通过取发分析处理和植发分析处理，分析得到合理的取发、种植方案，并进行植发，达到了依据高精度植发密度进行科学植发的技术效果，解决了现有技术中由于人工计算的不稳定性，导致存在取发、植发密度计算精度和效率低、误差大的技术问题。

主权项：1.一种不剃发植发自动取发控制器的运用方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、取发分析图像采集获取目标用户的发色图像、多个不同位置的取发区域图像和多个不同位置的植发区域图像；其中，所述取发区域图像和植发区域图像均为从人体头皮层含有发根的位置拍摄得到的图像，所述发色图像为预先对目标用户的发色与发根位置的发色做出相似性判断后，获取目标用户发质层的图像；步骤二、取发密度预分析将取发部位的所有取发区域图像和发色图像分别导入预训练的密度分析模型中，密度分析模型将发色图像和该取发区域图像转化为灰度位图图像，随后从转化后的取发区域图像中获取各个像素点的灰度值，并进行离散程度计算，随后将其与预设的离散阈值进行比较，根据比较结果建立发质层比较区间，同时将发色图像依据上述方法建立头皮层灰度区间，接着从取发区域图像中获取灰度值处于头皮层灰度区间内的像素点，并依据连片性生成皮层区域，随后在该区域添加标记框，再在标记框内通过获取相应像素点的数量，计算出取发区域图像中标记框内的发量占比，将发量占比记为取发密度判定值；密度分析模型对取发区域图像的分析方式如下：S1、以一张取发区域图像为例，首先将发色图像和该取发区域图像转化为灰度位图图像；S2、随后从发色图像的灰度位图图像中，获取各个像素点的灰度值；S3、接着对各个灰度值进行离散程度计算，随后将离散程度与预设的离散阈值进行比较，依据比较结果，剔除导致离散程度大于离散阈值的灰度值，随后获取未剔除的灰度值，并依据所有未剔除灰度值中的最大灰度值和最小灰度值建立灰度区间，并将其记作发质层比较区间；S4、接着依据发质层比较区间，从取发区域图像的灰度位图图像中，获取像素点内灰度值不处于发质层比较区间内的像素点，并获取该像素点的灰度值，接着依据步骤S3的方式，计算出不处于发质层比较区间内像素点的离散程度，接着建立相应的灰度区间，并将其记作头皮层灰度区间；S5、接着依据头皮层灰度区间，从取发区域图像的灰度位图图像中，获取像素点内灰度值处于头皮层灰度区间内的像素点，将其记作皮层像素点；随后依据连片性，获取多组由多个皮层像素点连接成片的区域，并记作皮层区域，随后从多组皮层区域选取皮层像素点含量最多的皮层区域，并在该区域添加标记框，其中标记框为预先设置的矩形框；S6、随后从标记框内获取处于发质层比较区间内像素点的数量，并将其数量标记为U1，以及处于头皮层灰度区间内像素点的数量，并将其数量标记为U2，接着通过B=U1（U1+U2），计算出取发区域图像中标记框内的发量占比B；S7、随后依据步骤S1到S6的方式，分析得出所有取发区域图像中的发量占比，将发量占比记为取发密度判定值；步骤三、植发区域预分析将脱发部位的所有植发区域图像和发色图像分别导入预训练的密度分析模型中，接着按照步骤二的处理方式分析得出各个植发区域图像中标记框内的发量占比，之后将其记作植发密度判定值；步骤四、取发分析处理和植发分析处理通过所有取发密度判定值和所有植发密度判定值计算出平均密度比值，接着将各个取发区域图像中的取发密度判定值和植发密度判定值与平均密度比值进行计算得到各个取发区域图像的取发占比和植发占比，随后依据标记框面积，在一张取发区域图像的分区标记位置获取同面积的头发根数，随后依据头发根数计算得出头发根数统一的评判标准值，之后再依据评判标准值得到各个取发区域图像对应分区标记位置的取发量和各个植发区域图像对应分区标记位置的植发量；取发分析处理方式如下：E1、将所有取发密度判定值和所有植发密度判定值结合，并求取其平均值，并将其记作平均密度比值MP；E2、接着将各个取发区域图像中的取发密度判定值标记为Qi，i=1、2、……、g，g表示取发区域图像的数量，i表示第几个取发区域图像；随后利用TB=Qi-MP-Qi*β，计算得出各个取发区域图像的取发占比TB，其中β为预设的补偿因子；E3、随后选取一个取发区域图像上的标记框，并将该取发区域图像等比缩放至与实际用户头发比例一致，接着确定相应标记框的面积；之后依据确定的标记框面积，在该取发区域图像的分区标记位置获取同面积的头发根数，并将其标记为G；获取同面积的头发根数的方式为：通过人为的在用户头部做出面积标记后，再人为的对该面积标记内的头发进行细数得到；E4、随后通过P1=GQi，得到所有标记框中头发根数统一的评判标准值P1；接着通过将各个Qi乘以评判标准值P1，得到各个取发区域图像中相应标记框的头发根数，并将其标记BGi；E5、之后将各个取发区域图像中获取相应标记框在相应取发区域图像的占比，并将其标记为BB；随后通过QFi=（BGi*TB）BB，得到各个取发区域图像对应分区标记位置的取发量QFi；植发分析处理方式如下：F1、首先将各个植发区域图像中的植发密度判定值标记为Zj，j=1、2、……、f，f表示植发区域图像的数量，j表示第几个植发区域图像；F2、随后按照取发分析处理方式得出各个取发区域图像的植发占比FZ和评判标准值P2；接着通过将各个Zj乘以评判标准值P2，得到各个植发区域图像中相应标记框的头发根数，并将其标记GGi；F3、之后将各个植发区域图像中获取相应标记框在相应植发区域图像的占比，并将其标记为UB；随后通过ZFi=（GGi*FZ）UB，得到各个植发区域图像对应分区标记位置的植发量ZFi。

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