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申请/专利权人：武汉博视电子有限公司

摘要：本发明公开了一种脸部肌肤图像色素沉着提取并形成棕区光谱的方法包括以下步骤，步骤一，在PL光下获取脸部肌肤图像，并利用曲线函数增强图像；步骤二，利用自动对比度对图像进行增强；步骤三，图像色彩空间变换得到mask图像；步骤四，利用增强型CLAHE算法对mask图像去雾增强；步骤五，对mask图像进行RGB颜色合成并进行再次增强；步骤六，再次利用增强型CLAHE算法对RGB图像去雾增强；步骤七，获得棕区光谱的图像。本方法针对现有的肌肤图像处理算法计算量大、运行耗时、识别率不高的问题，简化了图像处理技术，通过本方法对肌肤图片进行处理，获得炎症棕区光谱图像，更为直观、精准的显示图像上的炎症情况。

主权项：1.一种脸部肌肤图像色素沉着提取并形成棕区光谱的方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤一，在PL光下获取脸部肌肤图像，并利用曲线函数增强图像；步骤二，利用自动对比度对图像进行增强；步骤三，图像色彩空间变换得到mask图像；步骤四，利用增强型CLAHE算法对mask图像去雾增强；步骤五，对mask图像进行RGB颜色合成并进行再次增强步骤六，再次利用增强型CLAHE算法对RGB图像去雾增强；步骤七，获得棕区光谱的图像；其中，根据步骤二拷贝一份步骤一中增强后的图像，并记作Mat1，把Mat1图像的RGB色彩空间转换成LAB色彩空间形成LAB图像，图像LAB转换为32位浮点数，并把值转换成0-1闭区间小数，提取LAB图像的B通道图像，并记作MatB，对MatB利用自动对比度对图像进行加强；把Mat1图像的RGB色彩空间转换成HSV色彩空间形成HSV图像，HSV图像转换为32位浮点数，并把值转换成0-1闭区间小数；提取HSV图像的V通道图像，并记作MatV；新建一张空白图像，并记作Mat，与步骤一中获取脸部肌肤图像大小相等；把Mat分割成HSV通道，得到H通道的图像，S通道的图像，V通道的图像，把MatB赋值给S通道,把MatV赋值给V通道的图像；图像MatB需要利用自动对比度对图像进行加强，具体步骤为：①把MatB图像像素值转换为32位浮点型数据；②把MatB图像的所有像素值，从小到大依次排列，求出调和后的最小值min、最大值max；③当自动对比度参数percent＝0.0时，像素的最小值、最大值为本图像像素的最小值、最大值；④当自动对比度参数0.0＜percent≤1.0时，⑤min＝sort_result.at＜float＞0,introw×col×percent；⑥max＝sort_result.at＜float＞0,introw×col×1.0-percent；其中，row是图像MatB的行数、col是图像MatB的列数；因为数字都是0到1，所以，所有数字都是浮点型的，即：float；图像MatB所有像素值的集合记作：sort_result,一共有row乘以col个，是一行，row乘以col列个元素；sort_result中，最小值就是min，sort_result中，最大值就是max；⑦对图像的每一个像素进行循环：⑧如果此像素值小于min，调和后的像素值为零；⑨如果此像素值大于max，调和后的像素值为1；⑩其余，对图像的每一个像素值，调和后的像素值为：

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