测量皮肤上的瑕点的方法.pdf

对用于修护皮肤缺陷的成分的功效的评定是护肤品开发活动中非常重要的一部分。一种常用的用于评定瑕点的方法是通过使用专业的临床分级人员。在该方法中，经训练的临床医师将经过不断使用该产品的皮肤外观的改善进行分级。该评定是主观的且昂贵的。因此提供了一种测量皮肤，特别是深色皮肤上的瑕点的方法，其包括步骤：(a)获得皮肤的彩色数字图像；(b)根据皮肤的平均肤色选择该图像的蓝色或者绿色通道；(c)使所选择的颜色通道经过高斯滤波运算以获得每个像素的亮度值；(d)使用预定阈值亮度值将该图像二值化为黑色或者白色的像素；以及(e)计数黑色像素的数量。

1.  一种用于测量皮肤瑕点的方法，包括以下步骤：
(a)获得所述皮肤的彩色数字图像；
(b)根据所述皮肤的平均肤色选择所述图像的蓝色或者绿色通道；
(c)使所选择的颜色通道经高斯滤波运算以获得每个像素的亮度值；
(d)使用预定阈值亮度值将所述图像二值化为黑色或白色像素；
(e)计数黑色像素的数量。

2.  如权利要求1所述的方法，其中如果所述平均肤色低于预定肤色则选择所述蓝色通道，如果所述平均肤色高于所述预定肤色则选择所述绿色通道。

3.  如权利要求2所述的方法，其中针对白种人皮肤选择所述蓝色而针对亚洲人皮肤则选择绿色通道。

4.  如权利要求1-3中任一权利要求所述的方法，其中每个像素的亮度值为将所述图像经两次预定半径的高斯滤波所获得的亮度值的差值。

5.  一种用于跟踪随时间的皮肤瑕点数量的方法，其包括如权利要求1-4中任一权利要求所述的测量皮肤瑕点的方法和以下的附加步骤：
(a)在稍后时刻重复之前的步骤；以及
(b)比较皮肤瑕点数量随时间的变化。

6.  一种用于跟踪瑕点发展变化的方法，其包括如权利要求1-5中任一权利要求所述的测量皮肤瑕点的方法和以下附加步骤：
(a)选择所获得的数字图像中感兴趣的瑕点；
(b)测量所述感兴趣的瑕点的平均灰度值、最大灰度值和最小灰度值；
(c)计算所述瑕点的标准偏差；以及
(d)比较随时间的标准偏差。

7.  一种用于实施如权利要求1-6中任一权利要求所述的方法的系统，其包括用于获得所述皮肤的数字图像的部件，所述部件工作时与用于实施图像处理的部件连接。

8.  一种如权利要求7所述的系统，其中用于获得数字图像的所述部件为数字相机。

9.  一种如权利要求7或8所述的系统，其中用于实施图像处理的所述部件为个人计算机。

测量皮肤上的瑕点的方法
技术领域
本发明涉及一种测量皮肤上的瑕点的方法，以及更具体地涉及一种测量和跟踪如亚洲人等的深色皮肤的人的瑕点的方法。
背景技术
人的皮肤具有许多缺陷。如面部、颈部和手部等皮肤外露的部分由于曝露在阳光和像污染物等的空气刺激物中而更加容易有缺陷。缺陷可能是由于局部皮肤色素沉着，例如晒斑、雀斑等而造成，或者可能是由于长青春痘之后导致局部变暗而造成。
评定用于修护皮肤缺陷的成分的功效是护肤品开发活动中非常重要的一部分。一种常用的用于评定瑕点的方法是通过使用专业的临床分级人员(grader)。在该方法中，经训练的临床医师将经过不断使用该产品的皮肤外观的改善进行分级。该评定是主观的且昂贵的。因此，存在许多尝试来使用基于仪器的图像分析方法客观地将皮肤外观分级。
EP 516 457(Unilever，1992)描述了一种用于测量皮肤色素沉着方面的变化的设备，其测量了以两种波长的光被皮肤的反射，一种波长在800至1500nm范围内，以及第二种波长在600至750nm范围内。该现有技术要求使用一个以上范围的光波长。需要开发出更简单的方法，其中使用正常光照条件的皮肤的图像可用于测量皮肤上的缺陷。
US6571003(Procter&Gamble，2003)描述了一种用于确定人体部位上一个或多个可见的皮肤缺陷的位置的方法，包括：获得人体部位的第一数字图像；电子分析该人体部位的该第一数字图像以确定包含皮肤缺陷的区域的位置；确定与该包含皮肤缺陷的区域关联的第一数值严重程度；以及生成该第一数值严重程度与和人种族有关的阈定值之间的比较值。
US 6761697(L’Oreal，2004)描述了一种用于预计主体的身体外部部位的至少一个状况(condition)的演变，该方法包括：接收第一数据，其中该第一数据表示对象的身体外部部位在第一时间帧中的至少一个状况；接收第二数据，其中该第二数据表示对象的身体外部部位在第二时间帧中的该至少一个状况，该第二时间帧出现在该第一时间帧之后；基于该第一数据和第二数据生成该对象的身体外部部位的该至少一个状况的预测演变；以及将该预测演变传送给该主体。
上面提到的现有技术公布描述了用于跟踪皮肤的总体美丽状况并且基于该跟踪数据比较/预计可能的情景。现有技术中没有专门涉及提供针对分析皮肤上瑕点的图像并且以高度代表性且可复制方式提供关于瑕点数量的分数的问题的解决方案。而且，仍然存在着需要提供一种针对跟踪瑕点以测量瑕点严重程度是增加还是减少的问题的解决方案。这对于测量和跟踪例如亚洲人、特别是南亚地区中肤色在以10为标度(10为最深)的6至9范围内的人等的深色皮肤的人的瑕点特别需要。
因此本发明目的在于提供一种用于使用在正常光照条件下取得的数字图像来测量皮肤上的瑕点的方法和系统。
本发明另一个目的在于提供一种用于使用在正常光照条件下取得的数字图像来跟踪皮肤上的瑕点随时间的发展变化的方法和系统。
本发明再一个目的在于提供一种特别适用于测量和跟踪深色皮肤的人的瑕点的方法和系统。
发明内容
根据本发明一个方面，提供一种用于测量皮肤瑕点的方法，包括以下步骤：
(a)获得该皮肤的彩色数字图像；
(b)根据皮肤的平均肤色选择该图像的蓝色或者绿色通道；
(c)使所选择的颜色通道经高斯滤波运算以获得每个像素的亮度值；
(d)使用预定阈值亮度值将该图像二值化为黑色或白色像素；
(e)计数黑色像素的数量。
特别优选地，该方法包括测量平均肤色在以10为标度的6至9范围内的深色皮肤的人皮肤上的瑕点，其中10为最深。
根据本发明的另一方面，提供一种用于实施本发明的该方法的系统，包括用于获得该皮肤的数字图像的部件，其工作时与用于实施图像处理的部件连接。
本发明的详细说明
本发明主要针对用于测量和分析皮肤上的瑕点的方法。该测量可以针对该皮肤的任何部分，主要针对如手部、颈部和面部等的外露部分。该方法涉及使用简单彩色数字相机和如个人计算机等的图像分析部件。本发明提供对瑕点大小、形状以及生长的客观测量。本发明的测量和分析已经与经训练的临床分级人员的分级非常相关，同时使涉及的主观性最小化并且降低了成本和这种经训练人员的可用性的不确定性。
本发明的该目的以及其他目的、其优点和使用方法现将借助以下详细描述和图来描述。所绘制且在本文描述的图形成了本发明的一些实施例并且仅为了说明目的被包含。这些不应当被当成是要以任何方式限制本发明，因为对阅读者来说，很明显许多这样的实施例都是可能的且不偏离本发明的范围。鉴于此，对于本领域内技术人员来说，将提出各种变化和修改，所有这些变化和修改都在本发明的精神和保护范围内。
附图说明
图1是用于测量皮肤上的瑕点的过程的示意图。
图2描绘了具有许多瑕点且平均肤色为7(以10为标度)的亚洲人脸的数字图像；
图2a示出了经本发明的过程的图2，即其中选择绿色通道用于图像处理。
图2b示出了经本发明以外的过程的图2，即其中选择蓝色通道用于对深色皮肤的亚洲人皮肤类型的图像处理。
图2c示出了经本发明以外的过程的图2，即其中选择红色通道用于对深色皮肤的亚洲人皮肤类型的图像处理。
具体实施方式
图1是用于量化皮肤上瑕点数量的过程的示意图。本发明的方法涉及以下主要步骤。
首先取得皮肤的数字图像。这通过使用彩色数字相机来获得无噪声且分辨度良好的数字图像来实现。调整相机的位置，使得在固定光照条件下获得所有的图像。图像一般数字化为2048×1536矩阵，其中矩阵中的每个像素具有颜色亮度值。然后优选地将数据传递给用于图像分析的部件，例如个人计算机。然后通过计算图片的亮度来确定皮肤图像的平均颜色。这可以使用图像分析软件中的任何标准算法来完成。
图像主要由三种颜色通道、红色、绿色和蓝色通道组成。通过对各种皮肤类型的广泛实验已经确定，当选择蓝色通道用于亮肤色的分析而当皮肤呈较深色时选择绿色通道，对于皮肤上瑕点数量的量化是最佳的。因此根据发明的本实施例，当平均肤色小于4(标度为1-10，10为最深)时，选择蓝色通道。蓝色通道因此主要适用于白种人肤色。当平均肤色大于5(标度为1-10，10为最深)时选择绿色通道。绿色通道因此主要适用于亚洲人肤色，特别是南亚地区人肤色。
数字图像在离散域内，其中每个像素具有与其相关联的亮度值。亮度值可能有大的不连续性，特别是在具有瑕点的区域内。为了在量化瑕点数量方面作出决定的过程中，便于图像处理计算而且同时增强颜色对比度，已经发现当所选颜色通道经高斯滤波运算，获得了最佳结果。下面说明该滤波运算。
假设将图像数字化为以20×20矩阵格式的图像。高斯模糊基本上是用于将选择性地在图像内的数字图像的精细细节模糊的工具。这还是基于矩阵的滤波。因此，如果对20×20图像矩阵应用半径为3、即3×3高斯滤波，则20×20图像矩阵的行和列中每第三个像素中的细微图像元可能会被模糊化。因此，采用的半径越大，将被去除的精细细节等级就越大。低半径值仅去除非常精细细节，而高半径值会去除较大级别的细节。当应用于二维时，这产生了其轮廓为同心圆的表面，这些同心圆具有从中心点的高斯分布。其中该分布为非零的像素用于建立卷积矩阵，将该卷积矩阵应用于原始图像。每个像素的值设为该像素的相邻像素的加权平均值。原始像素的值得到最大权重(具有最高高斯值)，并且相邻像素随着它们离原始像素距离增加而得到更小权重。该高斯滤波运算产生比其他模糊滤波运算要好的保护边界和边缘的模糊。
高斯滤波运算是唯一的，其中除了完全圆形对称，其可作为两个独立的一维计算用于二维图像。即，通过在水平方向上应用一系列单维高斯矩阵然后在垂直方向上重复该过程也可获得应用二维矩阵的效果。
已经观察到，当使原始图像经两次选择的高斯滤波运算获得了最佳结果并且作为结果的图像为使原始图像经两次选择的高斯滤波运算之后获得的图像之间的差。用于较精细滤波运算的半径优选地在20-40范围内，更加优选地在20-30的范围内，最佳为25。用于粗滤波运算的半径在20-50范围内，更加优选地在20-40范围内，最佳为30。
因此根据应用于亚洲人皮肤类型的发明的本实施例，制作了原始图像的所选的绿色通道的两个副本，并且命名为图像1和图像2。图像1经r＝半径20的精细高斯滤波运算以制作图像1a。然后图像2经半径R＝30的粗略高斯滤波运算(gross Gausian filter)以制作图像2a。从图像2a减去图像1a以制作图像3。
然后将图像3二值化以制作图像4。该运算涉及选择阈值颜色亮度值。将所有的颜色亮度值在所选阈值以上的像素赋予黑色而将颜色亮度值在所选阈值以下的像素赋予白色。则图像4为最后的图像，其以定量方式描绘瑕点。瑕点数量可描述为通过计数黑色像素数量而得到的数目。
图2描绘了亚洲人面部的彩色图像。图2a、2b和2c分别描绘了使用绿色、蓝色和红色通道的图2中面部的图像。图2的图像也由经训练的临床医师根据瑕点程度被分级。来自临床分级的数据与来自图2a的数据最相关。
本发明还适于作为比较皮肤瑕点数量随时间的变化的方法。本发明的方法还包括跟踪特定感兴趣的瑕点的发展变化的方法。该方法包括以下步骤：(i)选择获得的数字图像上感兴趣的瑕点；(ii)测量感兴趣的瑕点的平均灰度值、最大灰度值和最小灰度值；(iii)计算瑕点的标准偏差；以及(iv)比较随时间的标准偏差。将像素的灰度级定义为函数f(x，y)在任意坐标对(x，y)处的幅度，其中f(x，y)为表示图像的二维函数。
随时间的标准偏差值的比较表示瑕点的发展变化。如果标准偏差降低，其表示瑕点在减少，而如果标准偏差增大，则表示瑕点大小在增加。
本发明还提供了一种用于实施本发明方法的系统，该系统包括用于获得皮肤的数字图像的部件，其工作时与用于实施图像处理的部件连接。
本发明还提供一种用于使用在正常光照条件下取得的数字图像测量和跟踪皮肤上的瑕点随时间发展变化的方法和系统，尤其针对深色皮肤的人。