[发明专利]基于图像处理的皱纹识别方法、皱纹识别装置及终端设备

权利要求书

1.一种基于图像处理的皱纹识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别图像，并在所述待识别图像中确定目标区域图像；其中，所述目标区域图像包括以下至少一项：上额区域图像、眉间区域图像、眼部区域图像以及嘴部区域图像；

对所述目标区域图像进行灰度处理，得到灰度图像；

对所述灰度图像进行同态滤波和局部直方图均衡处理，得到第一图像；

对所述第一图像进行Frangi滤波，得到第二图像；

在所述第二图像中，对皱纹的特征进行提取，以确定皱纹的总数量和总面积。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待识别图像，并在所述待识别图像中确定目标区域图像，包括：

获取待识别图像；

通过第一预设算法，在所述待识别图像中，确定人脸特征点；

根据所述人脸特征点，确定目标区域图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述第二图像中，对皱纹的特征进行提取，以确定皱纹的总数量和总面积，包括：

对所述第二图像进行二值化处理，得到二值化图像；

在所述二值化图像中，对皱纹的特征进行提取，以确定皱纹的总数量和总面积。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述第二图像中，对皱纹的特征进行提取，以确定皱纹的总数量和总面积，包括：

通过第二预设算法，在所述第二图像中，确定各个皱纹的偏心率，以及所述各个皱纹的面积；

将所述各个皱纹中的第一偏心率大于预设偏心率阈值，且第一面积位于预设面积范围内的皱纹确定为目标皱纹，并确定所述目标皱纹的总数量和总面积。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述目标总数量和所述目标总面积，得到第一目标数值；

其中，所述第一目标数值用于表征所述皱纹的严重程度。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标总数量和所述目标总面积，得到第一目标数值，包括：

根据第一公式，得到第一目标数值；

其中，所述第一公式为A＝λB+10^-3(1-λ)C；

A表示所述第一目标数值；B表示所述目标总数量；C表示所述目标总面积；λ表示严重程度系数。

7.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当所述第一目标数值小于第一预设数值阈值时，根据第二公式，生成并输出第一皮肤质量分数；

当所述第一目标数值大于等于所述第一预设数值阈值，且小于第二预设数值阈值时，根据第三公式，生成并输出第二皮肤质量分数；

当所述第一目标数值大于等于所述第二预设数值阈值，且小于第三预设数值阈值时，根据第四公式，生成并输出第三皮肤质量分数；

当所述第一目标数值大于等于所述第三预设数值阈值时，生成并输出第四皮肤质量分数；

其中，所述第二公式为E₁＝100-10A/a；

所述第三公式为E₂＝90-10(A-a)/(b-a)；

所述第四公式为E₃＝80-10(A-b)/(c-b)；

E₁表示所述第一皮肤质量分数；a表示所述第一预设数值阈值；E₂表示第二皮肤质量分数；b表示所述第二预设数值阈值；E₃表示所述第三皮肤质量分数；c表示所述第三预设数值阈值。