[发明专利]基于图像处理的黑眼圈识别方法、黑眼圈识别装置及终端

说明书

本发明实施例公开了一种基于图像处理的黑眼圈识别方法、黑眼圈识别装置及终端，用于提高终端设备识别黑眼圈类型的准确性。本发明实施例方法包括：获取待识别图像；对所述待识别图像的绿色通道图像进行Frangi滤波，得到第一图像；对所述绿色通道图像进行Garbor滤波，得到第二图像；将所述第一图像的像素值乘以第一系数，以及所述第二图像的像素值乘以第二系数后进行叠加，得到第一目标图像，其中，所述第一系数和所述第二系数之和为1；在所述第一目标图像中，确定皱纹面积；当所述皱纹面积大于预设皱纹面积阈值时，确定黑眼圈的类型为结构型。

技术领域

本发明涉及终端设备应用领域，尤其涉及一种基于图像处理的黑眼圈识别方法、黑眼圈识别装置及终端。

背景技术

随着人民生活品质的提高，人们越来越重视自己的皮肤质量，往往希望能够获得自己皮肤质量的准确评价，从而采取具有针对性的保养和治疗措施。

目前，人们的皮肤质量评价会由美容师或者皮肤科医生来完成，这样一来不仅使得皮肤质量评价过程的效率低，而且使人们得到的皮肤质量评价往往缺乏客观性。黑眼圈作为脸部皮肤的重要组成部分，人们也会通过各种终端设备或者测量仪器对黑眼圈的类型进行检测与判定，但都在黑眼圈类型的识别过程中出现较多误差，从而导致这些终端设备或者测量仪器识别黑眼圈类型的准确性较低。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于图像处理的黑眼圈识别方法、黑眼圈识别装置及终端，用于提高终端设备识别黑眼圈类型的准确性。

本发明实施例第一方面提供了一种基于图像处理的黑眼圈识别方法，可以包括：

获取待识别图像；

对该待识别图像的绿色通道图像进行Frangi滤波，得到第一图像；

对该绿色通道图像进行Garbor滤波，得到第二图像；

将该第一图像的像素值乘以第一系数，以及该第二图像的像素值乘以第二系数后进行叠加，得到第一目标图像，其中，该第一系数和该第二系数之和为1；

在该第一目标图像中，确定皱纹面积；

当该皱纹面积大于预设皱纹面积阈值时，确定黑眼圈的类型为结构型。

可选的，该对该待识别图像的绿色通道图像进行Frangi滤波，得到第一图像，包括：通过预设算法，在该待识别图像中，确定第一人脸特征点；根据该第一人脸特征点，确定第一目标区域图像；对该第一目标区域图像的绿色通道图像进行Frangi滤波，得到第一图像。

可选的，该对该待识别图像的绿色通道图像进行Frangi滤波，得到第一图像；包括：对该待识别图像的绿色通道图像进行Frangi滤波，并进行闭运算的形态学处理，得到第一图像；该对该绿色通道图像进行Garbor滤波，得到第二图像，包括：对该绿色通道图像进行Garbor滤波，并进行开运算的形态学处理，得到第二图像；该将该第一图像的像素值乘以第一系数，以及该第二图像的像素值乘以第二系数后进行叠加，得到第一目标图像，包括：将该第一图像的像素值乘以第一系数，以及该第二图像的像素值乘以第二系数后进行叠加，并进行闭运算的形态学处理，得到第一目标图像。

可选的，该将该第一图像的像素值乘以第一系数，以及该第二图像的像素值乘以第二系数后进行叠加，得到第一目标图像，包括：将该第一图像的像素值乘以第一系数，以及该第二图像的像素值乘以第二系数后进行叠加，得到第三图像；将该第三图像进行阈值分割，得到第一目标图像。