【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2013年第30卷第3期 408-411页,共4页

【作 者】： 谢旻旻

【摘 要】 皮肤沟壑存在大量的细微褶皱和断纹，外在的亮度不均、纹路较浅和皮肤的多颗粒特征会使得皮肤的老化沟壑特征很难分割，造成很难进行特征量化。传统的高斯滤波和N层重构分水岭算法都很难提取这些几何特征值，也很难得到老化特征的量化表达，造成老化区域分割结果不准的问题。为解决上述问题，提出了一种皮沟特征渐进聚类算法，用于皮肤老化量化分割。先通过数据增强方法完成预处理；其次，通过执行分水岭变换从而获得粗略的检测结果。改变皮肤聚类中心的位置和增加像素聚类半径来进行更新。一个聚类当聚类半径达到域值时不再被更新，防止虚假皮沟的出现，完成皮沟细化分割。仿真结果表明，对不同粒度的皮肤图像，提出的方法提高了检测精度及有效性。