1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1 研究目的

在计算机视觉、化妆品和皮肤医学等众多行业都涉及对人体皮肤的研究。与针对活体皮肤的研究相比,基于数字皮肤图像的研究更加安全和方便,且便于量化分析和存储。和一般的数字图像处理不同的是,对皮肤组织的结构及其光学属性的了解是进行皮肤图像研究的理论基础。

人体皮肤是多层结构的。皮肤结构和色素的含量轻微改变便会产生视觉上明显可见的变化。现如今各种色斑和皮肤炎症的发病率有不断上升的趋势，皮肤疾病的种类繁多，成因各异。常见的色斑有：黄褐斑、雀斑、黑子、色素痣、黑素瘤、白癜风等，色斑不仅仅影响人的容貌，有些色斑疾病还严重影响人的健康，如恶性黑素瘤的死亡率在急剧增加。如何准确定位皮肤上种类各异的色斑，从而进行定量辅助诊断，成为研究的热门问题。

作为人体皮肤中含量最多、也是最重要的两种色素，黑色素和血色素决定了皮肤的主色调,改变这两种色素的含量将直接导致皮肤颜色的变化。因此，如果能直接从图像中把这两种色素的分布提取分离出来，其与正常皮肤的浓度差能一定程度上区分皮损区域和正常区域。因此这两种色素的分离成为皮肤研究者关注的重点。

2. 研究的基本内容与方案

(1) 研究目标

1）通过交叉偏振光的建立，获取该光源下拍摄的到的人脸彩色涂销，以消除镜面反射光的影响

2）基于拍摄的人脸图像，建立图像颜色与皮肤色素的关系，得到黑色素与血色素的浓度信息。

3）基于黑色素血色素的分量图进行皮肤受损区域的识别与分割。

(2) 研究内容

1）在交叉偏振光下获取人脸的彩色图像，用以去除皮肤表面产生的高光。并在此基础上采用经典的ICA算法提取出皮肤中的黑色素和血色素浓度信息，从而建立相应的色素浓度含量图；

2）基于黑色素与血色素浓度含量图，得到皮肤色斑的分布情况。利用自适应阈值分割的图像处理技术确定色斑区域，从而对皮损区域进行分割。

(3) 技术方案

图1 基于色素分离的皮损区域分割技术路线

1）交叉偏振光下人脸彩色图像获取：在光源和数码相机镜头前面分别放置角度相互垂直的偏振片，即可获得在交叉偏振光下消除了镜面反射光影响的人脸彩色图像。

2）皮肤色素分离：在光密度空间建立皮肤彩色图像与色素含量之间的数学模型，通过独立成分分析技术（ICA）分别获得黑色素与血色素的浓度信息，以便之后的分析。

3）基于得到的黑色素分量图，使用自适应阈值分割方法可得到较精确的色斑区域。因为色斑区域的黑色素浓度比正常皮肤的大得多，所以和正常皮肤相比有较大的颜色差异，可通过阈值分割方法确定色斑边界。得到色斑区域分布后，通过减少或增加相应区域的黑色素浓度可实现色斑去除与恶化情况模拟的效果。

3. 研究计划与安排

第1－4周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究现有色素分离以及皮损区域分割的方法。确定方案，完成开题报告。

第5－8周：根据拟实现的功能，完成对算法的设计以及初步实现。

第9－12周：在已有实验平台上完成算法对图像的处理，根据处理结果对色素浓度的提取以及皮损区域的分割进行进一步的改进。完成论文初稿。

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 徐舒畅. 采用独立色素浓度分布分割皮损图像[j]. 中国图象图形学报, 2013, 18(11).

[2] 徐舒畅, 张三元, 张引. 基于彩色图像的皮肤色素浓度提取算法[j]. 浙江大学学报(工学版), 2011, 45(2):253-258.

[3] 徐舒畅. 基于色素分离的皮肤图像处理系统[d]. 浙江: 浙江大学计算机科学与技术学院, 2007.