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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炎症提取并形成红区光谱的方法，包括以下步骤：获取脸部肌肤图像，利用曲线函数增强图像；再利用自动调和函数进行再次增强，进行图像颜色空间处理，得到炎症红区处理底图；针对底图的图像色彩空间变换得到mask图像，并进行特征放大；利用增强型CLAHE算法对mask图像去雾增强；对mask图像进行RGB颜色合成并再次增强；再次利用增强型CLAHE算法对RGB图像去雾增强；获得包含炎症红区光谱的图像。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，获得炎症红区光谱图像，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炎症提取并形成红区光谱的方法，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、利用曲线函数对图像增强后，再利用自动追随的自动调和函数对图像进行再次增强；并进行图像颜色空间处理，得到炎症红区处理底图；步骤三、针对炎症红区处理底图，对图像色彩空间变换得到mask图像，并对mask图像进行特征放大处理；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、获得包含炎症红区光谱的图像；其中，炎症红区处理底图获取的具体过程有：1首先拷贝一份要处理的图像；2对其中一份图像，把图像的RGB色彩空间转换成LAB色彩空间；3对其中另一份，把图像的RGB色彩空间转换成HSV色彩空间；4图像LAB转换为32位浮点数，并把值转换成0-1闭区间小数；5图像HSV转换为32位浮点数，并把值转换成0-1闭区间小数；6提取LAB图像的a通道图像，并对此图像进行自动追随的自动调和函数算法处理，图像增强结构记作MatA1；7提取HSV图像的V通道图像，用MatV表示；8新建一张空白图像Mat，与原图像大小相同；9把Mat分割成HSV通道；H通道赋值为零，S通道赋值MatA，V通道赋值MatV；10把三个通道值扩大255倍，并转换为8bit无符号类型数据；11最终，利用自动追随的自动调和函数对图像增强，得到最终底盘图像，即炎症红区处理底图；确定自动调和函数的最优参数，分别记为max、min，根据此最优参数，利用自动追随的自动调和函数对a通道图像的增强处理，提取LAB的a通道图像记作MatA；对MatA图像的每一个像素值进行[0,1]范围内的对应压缩；对MatA图像上的每个像素进行循环；如果MatA的像素值小于min，此MatA的像素值为零；如果MatA的像素值大于max，此MatA的像素值为1；其余情况下MatA像素值为：

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