[发明专利]基于特征分割的皮肤色素病变治疗效果图像处理方法

说明书

本发明提出一种基于特征分割的皮肤色素病变治疗效果图像处理方法，其特征在于，将治疗前后同一区域的皮肤色素病变彩色图像分别经过步骤S1‑步骤S5处理：步骤S1：将彩色图像转化为3通道RGB灰度图像；步骤S2：粗提取病灶区域；步骤S3：进行修补闭操作；步骤S4：计算获得图片的光照不均匀的区域；步骤S5：进行低通滤波处理，获得实际的病灶区域分布图；步骤S6：建立治疗效果图像评估模型。其通过对病灶区域进行分割，提取出ROI区域，并对图像分割区域的背景光强进行消除，解决拍摄过程中的背景光影响的问题。极大程度上地指导了临床影像分析的实践工作，并提供了一种实用性强的面部色素病变记录、分析与评估技术。

技术领域

本发明属于图像处理领域，尤其涉及一种基于特征分割的皮肤色素病变治疗效果图像处理方法。

背景技术

鲜红斑痣是一种先天性的色素性皮肤病，病因是皮肤中的毛细血管生长畸形，因此导致皮肤表面产生鲜红色的斑痕，并且随着年龄增长，病灶面积会随之增大且终生不消退。由于鲜红斑痣皮肤治疗效果的评价指标受到人为主观因素的影响，目前治疗效果的评估方案仍以主观判断为主，缺少客观、准确的数据分析。

数字图像处理是一种计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，这些被提取的特征或信息往往为计算机分析图像提供便利。提取特征或信息的过程是模式识别或计算机视觉的预处理。提取的特征可以包括很多方面，如频域特征、灰度或颜色特征、边界特征、区域特征、纹理特征、形状特征、拓扑特征和关系结构等。因而数字图像处理技术十分必要,它可以改善现有图像信号混杂的缺点,更加明确患者病变组织器官，并对数字图像处理技术应用效果进行了分析,旨在指导临床影像诊断和治疗的个体化实践工作。

发明内容

针对现有技术存在的空白，本发明提出了一种对皮肤色素病变，尤其是鲜红斑痣的拍摄图像的处理方法以及对应的图像评估模型，同时可以对图像中的皮肤的正常与患病区域对应的像素进行区分，并且能够消除拍摄高光的影响和误差。其直接功效可以用于分辨皮肤色素病变治疗方案的优劣。

本发明具体采用以下技术方案：

一种基于特征分割的皮肤色素病变治疗效果图像处理方法，其特征在于：将治疗前后同一区域的皮肤色素病变彩色图像分别经过步骤S1-步骤S5处理：

步骤S1：将彩色图像转化为3通道RGB灰度图像；

步骤S2：对R通道图像和G通道图像进行双通道阈值分析，并根据阈值分析的结果，粗提取病灶区域；

步骤S3：根据粗提取病灶区域的二值化图像，采用半径为10像素的扁平的圆形结构元对图像进行修补闭操作；

步骤S4：根据步骤S3修补后的二值化图像和原始彩色图像对应的灰度图像计算获得病灶区域的灰度值图像；并根据最小值滤波算法，计算获得图片的光照不均匀的区域；

步骤S5：将步骤S4处理获得的光照不均匀的区域进行低通滤波处理，并将所述病灶区域的灰度值图像减去低通滤波处理后的图像，获得实际的病灶区域分布图；

步骤S6：根据治疗前后的处理后的图像提取的实际的病灶区域面积变化率和颜色变化率，建立治疗效果图像评估模型。

优选地，在步骤S5还包括步骤S51：对实际的病灶区域分布图进行图像增强处理。

优选地，步骤S1具体包括：将大小为A*B像素的彩色图像进行unit8转换，使彩色图像转换成RGB三原色构成的灰度图像，在Matlab中将图片信息转换成3*A*B的矩阵，彩色图像 表示为:

；

其中，为R通道的灰度图像；为G通道的灰度图像；为B通道的灰度图像。

优选地，步骤S2中，对R通道图像和G通道图像进行双通道阈值分析具体包括：