曲鏑　陳銀杯　廖峰

[摘要]目的：對(duì)比儀器測(cè)量法和圖像分析法，分析影響測(cè)量皮膚顏色的因素。方法：用測(cè)色計(jì)和圖像分析技術(shù)對(duì)惰性物體和人體皮膚進(jìn)行重復(fù)性顏色測(cè)量，通過(guò)測(cè)量準(zhǔn)確性對(duì)比兩者的優(yōu)缺點(diǎn)。通過(guò)面部皮膚圖像分析，開(kāi)發(fā)一種計(jì)算機(jī)自動(dòng)算法，用于圖像自動(dòng)色彩校正。結(jié)果：儀器測(cè)量法和圖像分析法在測(cè)量情性物體顏色時(shí)誤差較小。測(cè)量活體皮膚顏色時(shí)，儀器測(cè)量法的a^*值出現(xiàn)較大的誤差。在圖像分析法中，間隔時(shí)間較長(zhǎng)的拍攝也出現(xiàn)較大的誤差。對(duì)圖像的RGB顏色通道進(jìn)行處理，開(kāi)發(fā)的顏色校正方法可提升26倍的顏色準(zhǔn)確性。此顏色校正方法驗(yàn)證了產(chǎn)品12周后的美白功效。結(jié)論：圖像分析法不接觸皮膚，不會(huì)產(chǎn)生影響，更適合于活體皮膚顏色的測(cè)定。本研究開(kāi)發(fā)的算法提供了一種能大批量自動(dòng)校正圖像色彩的方法，可應(yīng)用于產(chǎn)品功效驗(yàn)證。

[關(guān)鍵詞]圖像分析；顏色校準(zhǔn)；皮膚顏色；定量分析

[中圖分類(lèi)號(hào)]TQ658.2 [文獻(xiàn)標(biāo)志碼]A [文章編號(hào)]1008-6455（2017）08-0093-04

皮膚顏色是皮膚醫(yī)學(xué)和化妝品行業(yè)的一個(gè)重要測(cè)控指標(biāo)，其客觀定量分析方法也在不斷地探索中。在過(guò)去近20年中，使用測(cè)色計(jì)測(cè)量膚色已發(fā)展成為行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)方法。但由于膚色測(cè)量是活體組織測(cè)量，易受環(huán)境因素影響，儀器操作時(shí)和皮膚接觸往往會(huì)引起皮膚顏色的細(xì)微變化，從而給測(cè)試帶來(lái)不可避免的誤差。隨著數(shù)字彩色照相技術(shù)的發(fā)展和普及，近年來(lái)在皮膚醫(yī)學(xué)和化妝品行業(yè)中，應(yīng)用圖像分析法及通過(guò)圖像的拍攝全面記錄皮膚的狀況已經(jīng)很普遍。圖像獲取過(guò)程不與皮膚接觸，能避免測(cè)量操作中對(duì)皮膚顏色的影響。但此方法對(duì)光源、環(huán)境的控制及圖像獲取過(guò)程的精確操控均需要很高的技術(shù)要求，以降低圖像之間的顏色偏差問(wèn)題，提高圖像之間顏色的重復(fù)性和準(zhǔn)確性。本文通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析了測(cè)色計(jì)和圖像分析兩種主要膚色測(cè)量方法之間的差別，造成誤差的原因，以及改進(jìn)的方法。于此基礎(chǔ)上建立了在每幀圖像中設(shè)置標(biāo)準(zhǔn)色卡的拍攝體系，并開(kāi)發(fā)了一套新的自動(dòng)圖像顏色校準(zhǔn)技術(shù)。該技術(shù)在很大程度上提高了圖像拍攝顏色的重復(fù)性和準(zhǔn)確性，從而極大地提升了利用圖像定量分析皮膚顏色的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。

1材料和方法

1.1材料：VISIA-CR面部圖像拍攝系統(tǒng)，在拍攝時(shí)提供穩(wěn)定的光源環(huán)境（美國(guó)Canfield公司）；測(cè)色計(jì)X-Rite（美國(guó)愛(ài)色麗公司）；6色標(biāo)準(zhǔn)顏色色卡（美國(guó)愛(ài)色麗公司）；測(cè)量對(duì)象：惰性物體（粉底樣品）與活性組織（手背和面部皮膚）。

1.2方法

1.2.1測(cè)色計(jì)與圖像分析測(cè)量準(zhǔn)確度的比較：使用測(cè)色計(jì)對(duì)惰性物體與手背皮膚分別進(jìn)行30次重復(fù)測(cè)量，記錄被測(cè)對(duì)象的顏色L^*a^*b^*參數(shù)數(shù)據(jù)。同時(shí)，對(duì)惰性物體與手背皮膚分別進(jìn)行30次圖像拍攝，使用軟件對(duì)這30次圖像進(jìn)行圖像分析，獲得拍攝對(duì)象顏色L^*a^*b^*參數(shù)數(shù)據(jù)。使用測(cè)量數(shù)據(jù)計(jì)算測(cè)量的誤差百分比，對(duì)比兩種方法在不同測(cè)量對(duì)象下的測(cè)量準(zhǔn)確性，誤差百分比計(jì)算公式（%）=標(biāo)準(zhǔn)差/平均值×100%。

1.2.2圖像顏色校準(zhǔn)技術(shù)的開(kāi)發(fā)：使用VISIA-CR面部圖像拍攝系統(tǒng)獲取臉部圖像，圖像拍攝時(shí)附上標(biāo)準(zhǔn)顏色色卡。利用自主開(kāi)發(fā)的軟件（FACES，F(xiàn)acial Analysis Computer Evaluation System），自動(dòng)識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)顏色色卡的各個(gè)標(biāo)準(zhǔn)色，并通過(guò)對(duì)圖像顏色的讀取獲得色卡的顏色值RGB。對(duì)比標(biāo)準(zhǔn)顏色色卡的測(cè)量值和標(biāo)準(zhǔn)值，獲取兩者的相關(guān)性并獲得校準(zhǔn)因子。利用校準(zhǔn)因子對(duì)圖像的顏色進(jìn)行修正。測(cè)量顏色校正后的圖像，獲取RGB顏色，匯集顏色校正前后的測(cè)量結(jié)果進(jìn)行分析。

1.2.3校準(zhǔn)技術(shù)的應(yīng)用：使用新開(kāi)發(fā)的圖像顏色校準(zhǔn)技術(shù)，對(duì)美白產(chǎn)品的臨床人體面部測(cè)試圖像進(jìn)行顏色校準(zhǔn)，然后獲取測(cè)試區(qū)域的皮膚顏色，進(jìn)行產(chǎn)品功效的評(píng)估。測(cè)試方法：招募70名25～65歲身體健康的亞洲女性。讓志愿者使用美白套裝（緊膚水，精華，日霜，晚霜）每天2次，持續(xù)使用12周。在未使用產(chǎn)品時(shí)和使用產(chǎn)品12周后這兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)進(jìn)行面部圖像拍攝，對(duì)所有圖像以標(biāo)準(zhǔn)顏色色卡為基準(zhǔn)行顏色修正，對(duì)修正后的圖像進(jìn)行顏色分析。根據(jù)圖像分析獲得的L^*a^*b值，按下列公式計(jì)算評(píng)價(jià)皮膚的亮白程度的ITA°（個(gè)體類(lèi)型角）指數(shù)，ITA°值越大代表皮膚亮白程度越好。公式如下：

2結(jié)果

2.1測(cè)色計(jì)與圖像分析測(cè)量準(zhǔn)確度的比較：在惰性材料顏色數(shù)據(jù)中可觀察到兩種測(cè)量方法的數(shù)值和誤差百分比是比較接近的。手部皮膚顏色結(jié)果顯示，在測(cè)量對(duì)象為活體皮膚時(shí)，測(cè)量誤差百分比與惰性材料情況存在差異，圖像分析法的誤差要小于測(cè)色計(jì)法的結(jié)果（見(jiàn)圖1～2），說(shuō)明圖像分析法在測(cè)試活體皮膚的情況下準(zhǔn)確度要好于測(cè)色計(jì)法。

2.2圖像顏色校準(zhǔn)技術(shù)的開(kāi)發(fā)：人類(lèi)視力所能感知的所有顏色是通過(guò)紅（R）、綠（G）、藍(lán)（B）三個(gè)顏色通道的變化以及它們相互之間的疊加表現(xiàn)，穩(wěn)定可靠的圖像信息是進(jìn)行圖像分析的基礎(chǔ)。為了觀察拍攝圖像的重復(fù)性和準(zhǔn)確性，我們使用相同的拍照設(shè)備，相同的曝光設(shè)置在相同的環(huán)境設(shè)置下，在同一時(shí)間和不同時(shí)間對(duì)同一物體重復(fù)進(jìn)行拍照，紅色直線代表的是圖片中的紅色色卡的標(biāo)準(zhǔn)紅度R值，藍(lán)色曲線代表的是每次拍照后從照片的紅色色卡中讀取的紅度R數(shù)值（見(jiàn)圖3）。從結(jié)果可以觀察到，受拍照設(shè)備質(zhì)量的影響，無(wú)論同一時(shí)間或是不同時(shí)間，在相同拍攝條件下多次拍攝出來(lái)的物體圖像之間的顏色數(shù)值還是存在較大的偏差。

為獲得用于顏色對(duì)比的標(biāo)準(zhǔn)參照，在拍攝圖像時(shí)，會(huì)附加上一張含有藍(lán)/綠/紅/黑/灰/白6個(gè)標(biāo)準(zhǔn)色的色卡（圖4），每個(gè)標(biāo)準(zhǔn)色卡都有標(biāo)準(zhǔn)的RGB值。每次拍攝后，通過(guò)圖像分析會(huì)得到拍照時(shí)刻點(diǎn)色卡實(shí)際的RGB值。對(duì)圖3圖像進(jìn)行分析后，可以觀察到通過(guò)圖像分析獲取的色卡RGB值和標(biāo)準(zhǔn)值之間存在著較大的偏差（見(jiàn)表1）。實(shí)測(cè)值與標(biāo)準(zhǔn)值之間的偏差程度，通常會(huì)使用“平均誤差平方和（MSE：mean error sum of squares）”表示，數(shù)值越大表明偏差程度越明顯，例如，圖4的6個(gè)標(biāo)準(zhǔn)色卡RGB實(shí)測(cè)值的MSE=1953.1（見(jiàn)圖5）。因此，需要通過(guò)數(shù)學(xué)模型建立起R/G/B顏色三通道標(biāo)準(zhǔn)值和實(shí)測(cè)值的關(guān)聯(lián)性，應(yīng)用建立起來(lái)的數(shù)學(xué)模型對(duì)圖像上每個(gè)像素的顏色進(jìn)行矯正。通過(guò)使用最小二乘法對(duì)圖像的擬合，發(fā)現(xiàn)使用簡(jiǎn)單線性模型對(duì)6個(gè)標(biāo)準(zhǔn)色卡的圖像測(cè)量值和標(biāo)準(zhǔn)值進(jìn)行擬合程度最佳，同時(shí)獲取兩者的相關(guān)性并獲得校準(zhǔn)因子（見(jiàn)圖6）。endprint

利用上述獲得的校準(zhǔn)因子對(duì)373張圖像顏色進(jìn)行全面的顏色校正，并再次對(duì)顏色校正后的圖像抓取顏色標(biāo)準(zhǔn)卡的RGB值。結(jié)果顯示，標(biāo)準(zhǔn)色卡6個(gè)顏色測(cè)量的MSE平均值由校正前的794.8降低為30.8，提高顏色準(zhǔn)確性約26倍（見(jiàn)圖7）。以灰色色卡的亮度為例，拍攝的373張圖像進(jìn)行顏色校正前后，通過(guò)圖像分析分別獲取的顏色值，可以很清晰的觀察到校正前的數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)值存在較大的偏差，校正后的圖像數(shù)據(jù)基本接近標(biāo)準(zhǔn)值，圖像準(zhǔn)確性得到了很好的保障（見(jiàn)圖8）。

2.3校準(zhǔn)技術(shù)的應(yīng)用：70名自愿者在使用美白套裝前和使用12周后，兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)進(jìn)行面部圖像拍攝，并對(duì)圖像進(jìn)行顏色校正，使在不同時(shí)間點(diǎn)拍攝的圖像具有可進(jìn)行對(duì)比的基礎(chǔ)。比較兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)，82.9%自愿者（58名）的臉頰皮膚ITA°指數(shù)均有不同程度的提升（見(jiàn)圖9）。此結(jié)果顯示了圖像分析技術(shù)對(duì)產(chǎn)品皮膚美白功效進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)估的可能性。

3討論

目前，在國(guó)內(nèi)外皮膚醫(yī)學(xué)和化妝品行業(yè)的文獻(xiàn)中對(duì)圖像顏色校正的研究還不多見(jiàn)。業(yè)內(nèi)最權(quán)威的面部拍攝儀器VISIA，VISIA-CR以及其圖像分析軟件VAESTRO（Canfield Scientific Inc.USA），還沒(méi)有配備單幀圖像顏色校正和膚色定量分析的功能。在能看到的研究中，主要是通過(guò)調(diào)控光源來(lái)控制圖像顏色準(zhǔn)確度，或是依賴儀器的出廠設(shè)置對(duì)皮膚圖像不做任何校正。Miyamoto等在2007年報(bào)道了使用圖像分析技術(shù)測(cè)量面部黑斑的方法。在拍攝之前用標(biāo)準(zhǔn)色卡和測(cè)色計(jì)對(duì)拍攝儀器光源進(jìn)行顏色校正，得到了比較準(zhǔn)確的膚色結(jié)果。Wang等在2010年研究了圖像顏色校正方法。比較了幾種常用的方法后，他們對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化，開(kāi)發(fā)了一套有效的圖像顏色校正方法，用于舌苔顏色的診斷。這種方法能把從不同相機(jī)，不同光源條件下取得的照片校正到大致相同的顏色。Brown等在2015和Schutte等在2016開(kāi)發(fā)了在無(wú)標(biāo)準(zhǔn)色卡情況下用像素的顏色分布特性進(jìn)行圖像顏色校正。這兩個(gè)專利技術(shù)更適合在特定環(huán)境下（比如：水中拍攝）獲得有比較準(zhǔn)確顏色的照片。如本文介紹的對(duì)皮膚顏色測(cè)量誤差來(lái)源進(jìn)行深入研究，但對(duì)每幀圖像進(jìn)行拍攝后顏色校正的報(bào)道目前在文獻(xiàn)中還沒(méi)有看到。和以上各種方法比較，運(yùn)用標(biāo)準(zhǔn)色卡對(duì)每幀圖像進(jìn)行顏色校正有簡(jiǎn)單、準(zhǔn)確和易于大批量圖像處理的優(yōu)勢(shì)。

筆者的研究結(jié)果表明，圖像分析技術(shù)在測(cè)量膚色上具有準(zhǔn)確性高、誤差小的優(yōu)勢(shì)，為皮膚顏色圖像定量分析的探索奠定了技術(shù)開(kāi)發(fā)的方向。在圖像拍攝時(shí)引入6色的標(biāo)準(zhǔn)色卡并對(duì)圖像的三原色RGB值進(jìn)行校正，降低外部環(huán)境因素和圖像拍攝引起的顏色偏差，將拍攝的圖像信息校正到同一條件水平，這是圖像客觀定量分析的前提條件。對(duì)RGB實(shí)測(cè)值與標(biāo)準(zhǔn)值的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行研究，通過(guò)建立數(shù)學(xué)模型的方式確認(rèn)出圖像校準(zhǔn)因子，并將研究結(jié)果通過(guò)軟件的方式開(kāi)發(fā)出了一種新的全自動(dòng)圖像顏色校準(zhǔn)技術(shù)，此技術(shù)在圖像校正中，可以確保圖像的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，為圖像分析建立起客觀穩(wěn)定的分析研究基礎(chǔ)。所以，圖像顏色校準(zhǔn)技術(shù)是圖像分析中核心和關(guān)鍵的技術(shù)環(huán)節(jié)。endprint