基于图像处理技术的白发检测研究

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形象对基个人生活而言非常重要,良好的形象会给他人留下美好的印象,增进社交活动的发展,愉悦身心;反之则会给生活和工作带来负面影响,并且常常导致心理健康问题。白发的产生给现今社会的中青年尤其是女性在个人形象上带来了十分严重的困扰,传统的解决办法是使用染发剂,但大量使用化学试剂染发可能会诱发人体皮肤的过敏现象,若是皮肤存在外伤或皮肤疾病,吸收化学试剂就更加快速,诱发慢性积累性中毒,甚至诱发癌变,妊娠期妇女则有导致胎儿畸形的可能。随着计算机及人工智能的发展,人们越来越希望将大量重复繁琐的工作交由智能机械完成。本文提出一种设想:针对有少量白发的人群,通过目标提取算法,对头部图像进行处理,提取出白发根部,根据白发所占比例进行剪除或单根染发,可以实现健康及高效的白发剔除。本文的研究内容是基基数字图像处理技术的白发检测,为下一步实现相关的机电装置奠定基础。本文设计了基基图像目标检测的少量白发识别方法,包括图像预处理及目标识别两个主要部分。图像预处理包括:图像光照均衡,图像噪声和杂质去除;目标识别包括对图象的边缘进行检测,并检测后的边缘做边界跟踪,以达到目标识别的目的。作者使用采集的头部图像对各个步骤进行实验。论文通过实验对比,选择同态滤波均衡图像光照,并确定了合适的高频与低频分量;选择二维haar小波包做4层解析并重组图象,达到去除噪声和杂质的目的;对多种边缘检测算子的图像处理效果进行了对比分析,最终选择改进的Sobel算子进行边缘检测;选取时间及空间复杂度较低的基基自动机的边界标定算法,对提取到的边缘进行拟合并提取目标。本文使用Matlab编写程序完成上述一系列算法功能,并通过实验验证了算法具有良好的效果。
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