【摘 要】
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在皮肤数码图像的毛孔检测中,受不均匀光照、斑点、油光、毛发等因素影响,常常出现错检。针对这种情况,提出了一种基于联合特征约束的毛孔检测算法,算法充分考虑各影响因素,
【机 构】
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中国科学院大学,中国科学院上海技术物理研究所,中国科学院红外探测与成像技术重点实验室
【基金项目】
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中国科学院上海技术物理研究所创新项目(CX-55)
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在皮肤数码图像的毛孔检测中,受不均匀光照、斑点、油光、毛发等因素影响,常常出现错检。针对这种情况,提出了一种基于联合特征约束的毛孔检测算法,算法充分考虑各影响因素,通过背景抑制、形态学处理削弱了光照不均和背景复杂的影响。基于毛孔色调特征,改进传统大津法计算最佳毛孔分割阈值,利用阈值进行分块分割。基于毛孔的尺寸、形状特征,对分割后的候选目标进行精细筛选,从而得到精确的毛孔检测结果。实验结果表明,提出的算法检测精度高,误检率低,具备良好的鲁棒性。
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