[发明专利]一种自动化毛发统计方法、电子设备及介质

说明书

本发明公开了一种自动化毛发统计方法、电子设备及介质，其方法包括获取毛发检测区的毛发图像；用阈值分割方法进行毛发图像分割，以获得分割后的毛发图像；对分割后的毛发图像进行图像细化，得到单像素宽度骨架线的毛发图像；对单像素宽度骨架线的毛发图像作霍夫变换直线检测，以获得单像素宽度骨架线的毛发图像中直线段在霍夫空间内所对应的坐标值；根据单像素宽度骨架线的毛发图像中直线段在霍夫空间内所对应的坐标值进行聚类，以获得毛发聚类结果；根据毛发聚类结果对毛发的端点进行聚类，以获得毛发毛囊聚类结果。本发明采用霍夫变换直线检测和聚类的方法，自动化得到毛发的统计信息，并提高毛发信息统计的精度。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种自动化毛发统计方法、电子设备及介质。

背景技术

脱发一直是我们大家经常关注的问题，并将严重影响人们的精神面貌和形象气质。脱发的原因有很多，具体的可以由以下原因导致：精神或身体因素；内分泌失调；疾病或药物所致；食物及营养代谢异常；先天性因素；物理及化学因素等。

虽然说脱发不会对人类的健康造成太大的影响，但是会严重影响人们的精神面貌和形象气质。随着社会生活水平的提高，人们的温饱问题解决之后，对脱发的治疗需求日益增加。目前，对于脱发治疗方案中，毛发移植是应用最广泛也是最有效的方法。

为了使毛发移植的效果最佳，在进行毛发移植之前，通过毛发镜采集毛发图像，并对毛发镜图像进行毛发检测。传统的方法需要耗费大量的人工得到毛发统计信息，传统的图像处理方法把图像分割出来，统计连通域的值，但是在毛发提取方面不太精确，长根的头发容易断开，多根头发混为一根。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供的技术方案为：

一种自动化毛发统计方法，包括

获取毛发检测区的毛发图像；

用阈值分割方法进行毛发图像分割，以获得分割后的毛发图像；

对分割后的毛发图像进行图像细化，得到单像素宽度骨架线的毛发图像；

对单像素宽度骨架线的毛发图像作霍夫变换直线检测，以获得单像素宽度骨架线的毛发图像中直线段在霍夫空间内所对应的坐标值；

根据单像素宽度骨架线的毛发图像中直线段在霍夫空间内所对应的坐标值进行聚类，以获得毛发聚类结果；

根据毛发聚类结果对毛发的端点进行聚类，以获得毛发毛囊聚类结果。

本发明进一步设置为所述阈值分割方法包括大津阈值分割法或者动态阈值分割法。

本发明进一步设置为采用大津阈值分割法对毛发图像进行分割包括：

毛发图像输入并进行灰度化；

记T为毛发图像中前景与背景的分割阈值，前景点数占图像比例为w0、平均灰度为u0，背景点数占图像比例为w1、平均灰度为u1；毛发图像的总平均灰度为u＝w0×u0+w1×u1；初始化分割阈值T；

从最小灰度值到最大灰度值遍历T，计算类间方差g＝w0(u0-u)²+w1(u1-u)²，选择最大类间方差g所对应灰度分割阈值T；

根据灰度分割阈值T对毛发图像进行分割，以获得分割后的毛发图像。