文档介绍：上海大学硕士学位论文
摘要
在人们对皮肤美容与保健日益关心的今天,一类具有自动症状检索、症状识
别以及症状护理的皮肤症状自动识别系统变得迫切需要了。该系统是将工程中的
图像处理与模式识别的有关原理应用到医学皮肤图像中,其研究核心是图像的识
别技术。
皮肤症状自动识别系统从最初摄入的原始皮肤显微图像到最后的识别分类,
需要经过各种处理过程。为了提高图像分割的客观性,笔者将图像从占渥
换到占洌帽ズ投萐表示图像,采用基于蜃畲罄辔史讲疃浦捣指
法对图像进行分割。为了消除分割后的孤立白点与黑色小区域,采用数学形态学
对图像进行后处理。
根据皮肤视觉诊断的一般方法,初步提取了症状的面积;最大、最小直径:
症状部分的颜色:症状边缘的颜色以及七个不变矩共个特征参数,然而如何
选择出对皮肤症状识别分类能力强的特征项组合即特征选择的问题是模式识别
中非常重要的环节。本文既利用遗传算法优化搜索特征空间,又克服传统统计学
的苛刻要求,把遗传算法和支持向量机岷掀鹄础4送猓捎昧粢唤徊娣
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步提取的皮肤症状的个特征参数进行优化组合,从而选择出使系统的识别率
得到很大提高的特征组合,并在此基础上用支持向量机建立分类器,对皮肤症状
进行分类识别。
本文中所提出的各种方法属于皮肤显微图像的开拓性研究,具有独创性,经
过理论分析与实验比较证实了所提方法的正确性及可行性。
关键词:皮肤显微图像,图像分割,数学形态学,特征选择,模式识别

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第一章绪论
背景与实际意义
近年来,随着社会的发展、物质水平的提高,人们越来越关注自身的健康。
作为人体最大感觉器官的皮肤是最引入注明的审美器官,也是保障人体健康的卫
士。皮肤的状态是衡量一个人健康与否的重要标志之一。作为人体常常最直接裸
露的面部皮肤担负着最重要的角色,健美的皮肤能传递人体的美感信息,然而人
类皮肤会由于日晒光照、水分流失、皮脂分泌、年龄增长以及基因遗传等因素造
成各种粉刺、色斑等症状的形成,严重的将直接影响人的容貌,因此,皮肤
其是面部皮肤拿廊菁盎だ硪簿透邮艿饺嗣堑墓刈ⅰ8萜し羯硌У奶氐
实施皮肤护理的方法,是提高皮肤美容和护理效果非常重要的内容,而传统的医
学美容仅仅是靠美容医师或相关专业医师凭借其经验和病理学知识进行分析判
断,由于各种主客观因素,加之影响皮肤美的因素很多,诸如人的年龄、种族、
性别、性格、生活习惯以及药物及化妆品的应用等多方面因素的影响而使人的面
部皮肤呈现出多样性,其形态、颜色、纹理差异又相对很小,其中难免出现诊断
偏差,从而影响皮肤正确科学的护理,因此人们迫切需要更精确的方法对人体皮
肤进行较为客观的定量检测诊断。
目前,在美容院内以及各大商场的化装品柜台前经常有一些基于机的皮
肤诊断系统。这类皮肤诊断系统主要是通过微机的外围摄像头将顾客的脸部皮肤
图像采集下来,经放大后在屏幕上显示,然后由皮肤专家根据专业知识,指出皮
肤上的症状,向顾客提出相应的护理方法。该系统能直观的显示出症状所在位置,
但其智能化程度不高,因为此类系统对操作员要求较高,他们必须具备一定的有
关皮肤症状的背景知识,而且对症状的判断往往还是依赖人的主观认识,不同的
人可能有不同的诊断结果。
本课题设计中采用模式识别与图像处理
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肤显微图像症状评价识别分类模型,从而对常见的皮肤症状做出客观定量的评
价,正确分类、识别出人脸面部各皮肤症状,为面部皮肤症状的诊断、美容
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化妆品功效评估统て诨だ硖峁┯辛Φ募际踔С帧D壳罢庵窒低臣觳馍璞冈诠
内和国际尚未有成熟的产品,因此,此项研究具有很大的现实意义和广阔的应用
前景。
本课题的实质是对医学图像的研究,试图将医学知识与工程技术联系在一
起。它既需要研究者有着丰富的理论知识与熟练的编程技术,也要求研究者能了
解一定的医学背景,因为以哪些参数作为特征值完全是根据症状部分在视觉上的
特点并结合皮肤科专家的背景知识,因此此课题属于跨专业的研究。同时,若能
设计出此类专家系统产