基于机器视觉下的皮肤老化评价系统设计

发布时间：2017-08-13 11:41

  本文关键词：基于机器视觉下的皮肤老化评价系统设计

  更多相关文章： 皮肤老化 皮肤纹理 图像处理 特征提取 自组织映射神经网络

【摘要】：皮肤老化是一个复杂的过程,受内在和外在因素的共同影响。内在因素主要包括随着人年龄的增长,皮肤发育的自然老化;外在因素包括人体皮肤与外界环境直接接触,受外界环境影响,皮肤表面结构也发生着衰老变化,如紫外线照射引起的光老化。皮肤老化是人体衰老进程中最明显的标志,对其进行定性或定量评价具有重要意义,可广泛应用于人体衰老程度的研究以及抗衰老措施功效评价等领域。传统皮肤老化评价方法主要包括人工评价、机械测量评价以及机器视觉评价。人工评价方法受主观因素影响较大,机械测量评价方式操作复杂,而机器视觉下的老化评价操作相对简单,且结果较为客观,受到研究者越来越多的关注。为了对皮肤老化进行客观、快速的评价,实验设计一种新的基于机器视觉下的皮肤老化评价系统,该评价系统采用数字成像设备直接获取皮肤图像,利用图像处理技术提取皮肤纹理特征,探索用模式识别技术实现对皮肤老化的自动评价。详细方法步骤如下:首先,采用便携式数码显微镜获取人体前臂腹侧的皮肤图像;其次,通过数字图像处理技术,对皮肤图像的纹理信息进行分析,根据皮肤图像的特点,对皮肤图像进行相应的预处理、分割以及纹理特征提取;最后,将提取的纹理参数值作为自组织映射(Self-Organizing Map,SOM)神经网络的输入,用于网络学习训练,实现数据的聚类,即实现机器视觉下的皮肤老化程度的自动分级。最终,实验采集并分析了120例志愿者的皮肤图像,并重点关注了与皮沟相关的两个纹理参数:皮沟平均宽度以及皮沟交错形成的交点的个数。结果表明,实验所编写程序能有效提取皮沟特征,进而提取及计算了皮沟平均宽度及交点个数这2个参数。之后将这2个纹理参数值输入SOM神经网络,皮肤数据被分为6类,即将皮肤老化程度分为6个等级,实现基于机器视觉下的皮肤老化评价。实验所设计的皮肤老化评价系统较为客观且快速,可对皮肤图像进行客观量化分析和自动分级。若皮肤样本足够多,所建立的分级网络将更加精确,有助于皮肤衰老和老化的诊断和分析。
【关键词】：皮肤老化 皮肤纹理 图像处理 特征提取 自组织映射神经网络
【学位授予单位】：重庆医科大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R751
【目录】：

• 英汉缩略语名词对照4-5
• 中文摘要5-7
• 英文摘要7-10
• 1 前言10-14
• 2 皮肤图像采集14-19
• 2.1 采集标准14
• 2.2 图像采集设备14-15
• 2.3 图像采集界面15-17
• 2.4 图像采集结果与分析17-18
• 2.5 本章小结18-19
• 3 皮肤图像处理19-33
• 3.1 皮肤图像19
• 3.2 图像预处理19-24
• 3.3 图像分割24-27
• 3.4 实验结果与分析27-32
• 3.5 本章小结32-33
• 4 纹理特征提取33-43
• 4.1 皮沟平均宽度33-35
• 4.2 交点35-37
• 4.3 实验结果与分析37-41
• 4.4 本章小结41-43
• 5 SOM网络训练及分级43-49
• 5.1 人工神经网络43-45
• 5.2 自组织映射神经网络45-46
• 5.3 实验结果与分析46-48
• 5.4 本章小结48-49
• 6 讨论49-51
• 全文总结51-53
• 参考文献53-57
• 文献综述57-65
• 参考文献62-65
• 致谢65-66
• 攻读学位期间发表的学术论文66

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本文编号：667124