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一种基于联合特征约束的毛孔检测算法

     

摘要

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.

著录项

  • 来源
    《传感器与微系统》 |2019年第5期|146-148,153|共4页
  • 作者

    苏锦程; 胡勇; 巩彩兰;

  • 作者单位

    中国科学院大学;

    北京 100049;

    中国科学院 上海技术物理研究所;

    上海 200083;

    中国科学院 红外探测与成像技术重点实验室;

    上海 200083;

    中国科学院 上海技术物理研究所;

    上海 200083;

    中国科学院 红外探测与成像技术重点实验室;

    上海 200083;

    中国科学院 上海技术物理研究所;

    上海 200083;

    中国科学院 红外探测与成像技术重点实验室;

    上海 200083;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 TP391.41;
  • 关键词

    中值滤波; 背景抑制; 大津法; 图像分割;

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