臺灣博碩士論文加值系統

人體皮膚主要問題大多源自於斑點以及皺紋，皮膚斑點是指皮膚上出現的色素沉澱，由遺傳、曬太陽、老化..等因素引起，本研究將探討關於深斑以及淡斑的影像偵測。其次探討皺紋，皺紋向來是衰老的重要標誌，同時也是是否成功抗衰老的重點判斷條件，其檢測以及定量評價有極大的研究意義。在影像檢測方面因人臉皮膚粗糙因而導致影像噪聲以及細小皮膚特徵與皮膚背景強度值差距不大因此產生皮膚特徵檢測率較低。
對皮膚特徵的特徵檢測相關研究並不多，也缺乏定量評價方法，因此本文研究主要完成一套膚質影像檢測流程，並且提出檢測皮膚特徵定量評價指標，其方法主要是按照三個指標(檢測率、誤檢率、漏檢率)去做檢測定量評價，本研究將以人工視覺標記為正確標記，對比本研究提出之檢測結果，計算檢測率、誤檢率、漏檢率，結果顯示本研究之皮膚斑點及皺紋特徵的特徵影像檢測流程具有頗佳之檢測正確性。
綜合以上，本研究重點為皮膚影像特徵檢測流程的設計與研究，旨在運用簡單的皮膚檢測流程檢測皮膚斑點及皺紋。流程包含3個階段:膚質檢測、影像預處理和影像特徵處理，將於論文中詳細描述。

Most of the major issues with human skin are related to spots and wrinkles. Skin spots refer to pigmentation that appears on the skin and is caused by various factors, such as genetics, sun exposure, and aging. This study aims to investigate the detection of deep and light spots in skin images. In addition, wrinkles are an important sign of aging and a key criterion for assessing the success of anti-aging efforts. The detection and quantitative evaluation of wrinkles have great research significance. In terms of image detection, the roughness of facial skin can lead to image noise and low detection rates for small skin features due to the minimal difference in skin feature intensity values and skin background.
There are not many studies on feature detection in skin characteristics, and there is a lack of quantitative evaluation methods. Therefore, this study aims to develop a skin texture image detection process and propose a quantitative evaluation index for detecting skin features. The method primarily uses three indicators (detection rate, false detection rate, and missed detection rate) for quantitative evaluation of detection. In this study, manual visual markings are used as the correct markings for comparison with the detection results proposed in this research. Detection rate, false detection rate, and missed detection rate are calculated, and the results show that the feature image detection process for skin spots and wrinkles proposed in this research has a high level of detection accuracy.
In summary, the focus of this research is the design and study of a skin image feature detection process, with the aim of using a simple skin detection process to detect skin spots and wrinkles. The process consists of three stages: skin texture detection, image preprocessing, and image feature processing, which will be described in detail in the paper.

摘要 i
Abstract ii
致謝 iv
目錄 v
圖目錄 ix
表目錄 xii
第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究目的 3
1.2.1 相關研究 3
1.3 論文架構 4
1.4 系統目標與限制 5
第二章 理論基礎與原理 7
2.1 色彩空間 7
2.1.1 RGB 8
2.1.2 YCrCb 9
2.2 影像二值化 10
2.3 形態學影像處理 11
2.3.1 侵蝕 12
2.3.2 膨脹 12
2.3.3 斷開 13
2.3.4 閉合 13
2.4 邊緣偵測 14
2.4.1 Sobel邊緣偵測 14
2.4.2 Canny邊緣偵測 15
2.5 影像濾波 16
2.5.1 中值濾波 16
2.5.2 高斯濾波 17
2.5.3 Gabor濾波器 18
2.6 本章小結 19
第三章 研究方法 20
3.1 流程方法描述 20
3.2 正規化 26
3.2.1 伽瑪矯正 26
3.3 影像去背景 27
3.3.1 GrabCut影像分割 27
3.4 膚色偵測 28
3.4.1 膚色分析 29
3.4.2 影像閥值化 29
3.5 判斷人臉區域 30
3.5.1 提取輪廓定位人臉區域 31
3.6 人臉主要皮膚位置特徵 31
3.6.1 擷取感興趣之區域分析 32
3.7 影像特徵處理 34
3.7.1 輸出皺紋特徵影像 37
3.7.2 輸出斑點特徵影像 39
3.8 皮膚影像分析 42
3.8.1 基於平均灰度值的膚色斑點深淺分析方法 43
3.9 本章小結 48
第四章 定量評價探討實驗結果 49
4.1 定量評價 49
4.2 實驗結果 49
4.2.1 斑點特徵定量評價指標方法 50
4.2.2 皺紋特徵定量評價指標方法 54
4.3 實驗結果與分析 59
4.4 本章小結 59
第五章 總結與展望 60
5.1 本文工作總結 60
5.2 後續研究工作 60
參考文獻 63

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